Интернет-магазин электроники и бытовой техники

Выполнение 
работ на заказ. Контрольные, курсовые и дипломные работы

Выполнение работ на заказ. Контрольные, курсовые и дипломные работы

Китайские косметические средства

Китайская народная медицина

Копии смартфонов

Духи от Dior

Стильные браслеты с уникальным дизайном

Термос Bullet

Часы Hublot механические

Гироскутер SmartWay

Женский Интим-гель

Нужен оригинальный подарок? Закажи

Локальная сеть Подключение кабелей Волоконнооптические кабели Кабели для локальных сетей Адаптеры Ethernet Скорость передачи данных Информационные технологии

Лабораторные работы по курсу Информационные технологии. Технологии защиты информации

Перспективы развития информационных технологий в России

Редакционная коллегия журнала «Информационные технологии» систематически обсуждает различные проблемы, направления и перспективы развития информационных технологий в России и в мире (№ 1, 1999). Рассмотрим основные.

По мнению профессора К.К. Колина, в последние годы в фундаментальной науке все более четко просматривается ряд перспективных направлений научных исследований, в которых уже получены принципиально новые результаты, дающие основание прогнозировать новый этап развития науки. Можно ожидать, что в ближайшие годы на основе результатов этих исследований будут пересмотрены многие современные представления об устройстве мира и сформирована новая научная парадигма. В числе вышеуказанных направлений, прежде всего, необходимо отметить следующие: исследования свойств физического вакуума; квантовая физика; квантовая генетика; общая физиология; синергетика; общая теория информации и информационных процессов в природе и обществе.

Многие из этих направлений науки связаны с новыми представлениями о природе информации как о всеобщем свойстве материи, которое является таким же фундаментальным проявлением реальности, как вещество и энергия. К.К. Колин говорит о начале совершенно нового этапа развития фундаментальной науки, который будет характеризоваться формированием и все более широким распространением нового фундаментального метода научного познания, который получил название информационного подхода.

Информационный подход органически дополняет уже существующие в науке и широко используемые методы системного и синергетического подходов. При этом он создает новые возможности для изучения в информационном ракурсе разнообразных явлений в природе и обществе, а также для изучения живой и неживой природы и, наконец, природы самого человека. Методологическая сущность информационного подхода заключается в том, что при изучении любого объекта, процесса или явления в природе и обществе в первую очередь выявляются и анализируются их информационные аспекты. При этом часто удается выяснить такие, ранее не замеченные свойства этих процессов или явлений, которые, оказываются принципиально важными для понимания глубинной сущности этих явлений, а также тенденций и закономерностей их дальнейшего развития. Он помогает исследователю быстрее выявить главные причины развития многих явлений природы, в глубине которых, как правило, оказываются скрытыми информационные процессы.

Таким образом, информационный подход активно содействует формированию вполне определенной философской позиции ученого, которая предполагает признание им весьма важного научного вывода о том, что окружающий нас мир оказался существенно более информационным, чем это было принято считать ранее.

Главный редактор журнала «Информационные технологии» проф. И. П. Норенков выделяет следующие направления:

В XXI веке человечеству предстоит решать постепенно обостряющиеся экологические, энергетические, социальные проблемы. Шансы на их успешное решение, как и других имеющихся сложных проблем проектирования и управления, связаны с применением ИТ, т.е. технологий, позволяющих прогнозировать развитие процессов на базе их математического моделирования и рекомендующих соответствующие решения. Комплексность и сложность моделей и методов в подобной интеллектуальной системе, ориентированной на цепочку «моделирование–прогнозирование–принятие решений», очевидна. Эта интеллектуальная система может стать регулирующим центром, распределяющим ограниченные ресурсы. И работать она будет в интересах тех групп людей, корпораций или стран, которые сумели создать реализованные в ней ИТ. Поэтому актуально уже сейчас формулировать задачи соответствующей стратегической инициативы, т. е. ориентироваться на создание элементов будущей интеллектуальной системы для моделирования, прогнозирования и принятия решений по глобальным экологическим, энергетическим, производственным, социальным проблемам, так как это в будущем станет вопросом национального выживания.

Директор Российского НИИ искусственного интеллекта РАН А.С. Нариньяни рассматривает различные направления развития ИТ на новейших достижениях искусственного интеллекта (ИИ).

В оценке ближайшей перспективы интеллектуальных информационных технологий (ИИТ) он опирается на возможности развития трех измерений общей картины:

1) развитие аппарата знаний – ядра направлений, относимых к области искусственного интеллекта;

2) влияние перспективы развития этого аппарата на интеллектуализацию информационных технологий;

3) новые поколения приложений, определяемые прогрессом 1) и 2).

Развитие аппарата знаний. За сорок лет развития аппарата знаний (A3) не все его составляющие преодолели порог естественного отбора. Например, нечеткая математика и логическое программирование все более теряют свои позиции «в искусственном интеллекте», переходя на его периферию. Семантические сети, фреймы и продукционные правила подтвердили свое право на жизнь в качестве базовых компонентов общего A3, хотя продукционные правила начинает вытеснять мультиагентная архитектура, реализующая асинхронное и децентрализованное общество автономных активных объектов.

А.С. Нариньяни выделяет еще один – стратегический горизонт использования аппарата знаний – это термин НЕ-факторы для обозначения комплекса свойств, характерных для человеческой системы знаний о реальном мире, но плохо представленных в формальных системах (неполнота, неточность, недоопределенность, некорректность и мн. др., в основном не только не изученных, но даже еще не открытых). НЕ-факторы образуют нечто вроде периодической системы элементов будущего аппарата знаний в модели реального мира.

Недоопределенность в настоящее время довольно основательно исследована, что привело к созданию технологии недоопределенных моделей. В то же время остальные НЕ-факторы, тесно связанные между собой и играющие не менее важную роль в приложениях, остаются практически не разработанными или вообще не известными. Представляется, что изучение прагматики отдельных НЕ-факторов, создание адекватных формальных аппаратов и организация их в единый комплекс сыграет для ИИТ не менее революционную роль, чем переход от алхимии к современной химии.

Развитие аппарата знаний оказывает постоянное влияние на формирование новых поколений информационных технологий от базового уровня до средств интеллектуализации. Здесь А.С. Нариньяни рассматривает следующие тенденции.

Конец эпохи алгоритма. Алгоритм с самого начала был основой программирования для компьютеров фон-Неймановской архитектуры. Однако, в течение последних 30 лет постоянно велись разработки альтернативных способов организации вычислительного процесса, в основном, связанные с исследованиями в области искусственного интеллекта и параллельного программирования для многопроцессорных систем. Качественный прогресс в решении этой проблемы обеспечили аппарат недоопределенных моделей и последние работы в области программирования в ограничениях, поскольку они строятся на децентрализованном, асинхронном, максимально параллельном управляемом по данным процессе вычислений. В качестве следующего шага этой революции возможен переход к управлению на основе событий, значительно повышающему уровень ассоциативного аппарата, организующего процесс управления по данным.

Технология активных объектов. Ключевым в перестройке всей информационной технологии в последние два десятилетия стало развитие объектно-ориентированного подхода. Однако, пока этот подход определил лишь фундамент будущей технологий, оставляя прежним алгоритмический характер управления процессом ее выполнения. Тем временем развитие управления по данным и далее управления на основе событий формирует следующее поколение ИИТ на основе автономных активных объектов, интегрирующих мультиагентную архитектуру, методы программирования в ограничениях и аппарат недоопределенных моделей.

Модели, а не Алгоритмы. Использование новой парадигмы ИИТ, ориентированной на модель, и прямое взаимодействие с нею во многих классах приложений доказывает свои преимущества уже сейчас. Ее принципиальное превосходство станет в ближайшие годы очевидным как благодаря ее дальнейшему развитию, так и все более широкому внедрению в массовые ИТ.

Параллельность. Нерешенность проблемы распараллеливания императивных программ уже два десятилетия образует непреодолимый барьер на пути широкого распространения многопроцессорных систем. За этот период software и hardware поменялись местами: уровень автоматизации проектирования аппаратных средств и стоимость элементной базы позволяют производить компьютеры с любым числом процессоров, однако адаптация современных и разработка новых программных продуктов остается задачей, решаемой только специалистами самого высокого класса и то лишь в некоторых частных случаях. В новой парадигме ИИТ параллельность перестает быть проблемой, а становится естественным свойством любой программной системы.

Компьютер не фон-Неймановской архитектуры. Реализация параллельной парадигмы потребует фундаментальной перестройки фон-Неймановской архитектуры современных машин. Управление по данным (а в перспективе – на основе событий) радикально меняет саму организацию вычислительного процесса, делая его децентрализованным и не зависящим от числа процессоров.

По мнению А.С. Нариньяни, складывается перспектива потрясения «незыблемых основ» ИТ: алгоритм, фон-Неймановская архитектура, детерминированный и последовательный процесс навсегда уходят в историю, уступая место модели, мультиагентности и ассоциативно самоорганизующемуся недетерминированному параллельному процессу.

Следующее направление, рассмотренное А.С. Нариньяни, – приложения нового поколения.

Экономика и финансы. Естественной задачей компьютерной экономики является разработка моделей, адекватно описывающих связи и соотношения экономических параметров. Однако, использование расчетов требует от специалистов заботиться не столько о сходстве модели с оригиналом, сколько об ее адаптации к возможностям вычислительных методов. С формированием новой парадигмы традиционный барьер между «натуральным» и «виртуальным» моделированием будет становиться все более прозрачным как для экономики, так и для финансов, где возможность решать оптимизационные, обратные, регрессионные задачи на реальных моделях с реальными – недоопределенными – параметрами означает несравнимо более высокое качество тактических и стратегических решений.

Ресурсно-календарное планирование. Недоопределенные модели обеспечивают скачок качества и в этом, ключевом для автоматизации менеджмента, секторе прикладных продуктов. Временной график перестает быть жестким и детерминированным, превращаясь в коридор, позволяющий маневрировать по ресурсам и срокам в процессе выполнения плана. Временные и ресурсные параметры входят на равных в единую вычислительную модель, а разработка и оптимизация плана становятся несравнимо более простыми и эффективными. При изменении временной шкалы (часы, минуты, секунды...) этот аппарат способен обеспечивать управление сложными объектами и производственными процессами, технологиями двойного применения и другими областями приложений.

Активные объектно-ориентированные СУБД. Переход от реляционных СУБД к объектно-ориентированным существенно запаздывает по сравнению с прогнозами начала 90-х годов. Это связано как с инерцией эволюции крупных баз данных, так и с трудностями развития самого объектно-ориентированного подхода на основе традиционного императивного управления. Внедрение управления по данным позволит превращать современную СУБД реляционного типа в интеллектуальную активную объектно-ориентированную систему следующего поколения. Мощный виртуальный процессор обеспечит пользователю взаимодействие со сложными данными, объединяющими сотни таблиц и тысячи автономных функций, реализующих вычисления и проверку целостности информации, возможность использования неполных и неточных данных и др.

САПР и АСУ. Для этого сектора прикладных систем переход от алгоритма к модели радикально расширяет масштаб и технологию решения задач. Создав модель объекта проектирования, разработчик конкретной САПР получает возможность решать любые расчетные задачи, связанные с конструированием продуктов соответствующего типа. Не менее принципиальным будет влияние новой парадигмы ИИТ на перестройку функций систем комплексного управления предприятием, причем это связано не только с качественным ростом его основных составляющих – САПР, СУБД, ресурсно-календарного и финансового планирования, но и со всеми преимуществами децентрализованной архитектуры.

Естественный язык и голос. Этот сектор не имеет непосредственного отношения к тем компонентам нового этапа развития ИИТ, о которых говорилось выше. Однако он прямо связан с ближайшей перспективой самих ИИТ. Почти тридцать лет проблема понимания ЕЯ-текста компьютером находилась в тупике, поскольку упорно опиралась на базис «традиционной» синтаксически-ориентированной парадигмы. Однако в последнее десятилетие и здесь происходит «смена вех»: проблема ЕЯ-интерфейса для баз данных практически решена на основе семантически-ориентированного подхода, который начинает доказывать возможность и автоматического понимания текста в ограниченной предметной области.

Одновременно становится все более широким спектр приложений технологии распознавания голоса. Пока это направление ориентируется на чисто «фонетический» подход, повторяя ошибку, аналогичную «синтаксическим» методам анализа текста. Только интеграция фонетического распознавания и семантически-ориентированного анализа текста может раз и навсегда решить проблему массового ЕЯ-интерфейса с машиной: понимание текста позволит на порядки повысить качество средств voice recognition, а переход от уровня печатного текста к разговорной речи сделает взаимодействие с компьютером на естественном языке по-настоящему естественным.

Перспективы развития прикладных интеллектуальных систем А.С. Нариньяни также связывает и с другими важными прикладными направлениями, такими как интеллектуализация Internet, мощные гетерогенные экспертные системы, datamining, интеллектуальная индексация больших текстов, динамические модели, виртуальная реальность и мн. др.

Контрольные вопросы

Как базовые информационные технологии применяются в современной библиотеке?

Приведите примеры прикладных и предметных информационных технологий, использующихся в деятельности библиотеки, музейном деле, в сфере образования.

Какие технические и технологические разработки могут служить иллюстрацией современных тенденций развития информационных технологий?

Какие направления развития информационных технологий, по вашему мнению, являются наиболее перспективными? Ответ обоснуйте.

Информационная технологическая система От характеристики отдельных компонентов информационной технологии логично перейти к выявлению координационных и субординационных связей между ними. Это позволит построить технологическую модель информационной системы, установить характер и направленность ее внутренних и внешних связей

Классификация ИТ по признаку сферы применения Информационные технологии (ИТ), позволяя интенсифицировать информационные процессы, повысить эффективность использования накопленных обществом информационных ресурсов, обеспечивают себе устойчивое и динамичное развитие. Они интегрируют достижения фундаментальных и прикладных наук (математика, кибернетика, программирование, информатика, лингвистика, психология, эргономика и др.), инженерного знания (в области компьютерной техники, коммуникационных систем, средств связи), образования (педагогические технологии, дистанционное обучение), искусства (анимация, видеокультура, живопись, дизайн).

Классификация ИТ по назначению и характеру использования

Классификация ИТ по способу организации сетевого взаимодействия

Классификация ИТ по способу управления производственной технологией


На главную