Систематический курс 11 класс Для классов гуманитарного профиля Допущено

Вид материала

Учебник

Содержание Вычислительный эксперимент Компьютерные эксперименты Преимущества компьютерного моделирования Компьютерные эксперименты 25 Screen 1: cls : color 8, 1 Об адекватности какому объекту можно говорить по отношению к компьютерной модели? 1. Информационная экономика. 2. Глобальная цифровизация. 3. Развитие интеллектуальных компьютерных систем. 4. Виртуализация экономики. 5. Виртуализация политики и культуры. 6. Манипуляция сознанием.

Подобный материал:

• Элективный курс по химии 10-11 класс для профильного обучения. «Введение в биохимию, 103.1kb.
• Программа курса химии для школ и классов гуманитарного профиля (третья ступень обучения), 99.49kb.
• Элективный курс «русская речь: развитие речи», 57.53kb.
• Программа дополнительного образования, 78.63kb.
• Программа элективного курса "Издательское дело", 73.93kb.
• Систематический курс (в трёх томах) Том, 7018.51kb.
• Зимина Ирина Викторовна 2010 год пояснительная записка, 94.37kb.
• Желябовская Татьяна Олеговна, учитель русского языка и литературы моу сош №1 города, 61.66kb.
• Курс лекций по организации производства на предприятиях отрасли, 1731.03kb.
• Пояснительная записка к программе «Страноведение. Великобритания» для учащихся 9-х, 65.3kb.

§ 4.2. Компьютерное моделирование. Компьютерный эксперимент



У современного компьютера много направлений исполь­зования. Среди них, как вы знаете, особое значение имеют возможности компьютера как средства автоматизации ин­формационных процессов. Но не менее значимы и его воз­можности как инструмента проведения эксперименталь­ной работы и анализа ее результатов.

Вычислительный эксперимент давно известен в науке. Вспомните открытие планеты Нептун «на кончике пера». Нередко результаты научных исследований считаются до­стоверными, только если они могут быть представлены в виде математических моделей и подтверждены математиче­скими расчетами. Причем, относится это не только к физике

или техническому конструированию, но и к социологии, лингвистике, маркетингу — традиционно гуманитарным дисциплинам, далеким от математики.

Вычислительный эксперимент является теоретическим методом познания. Развитием этого метода является чис­ленное моделирование — сравнительно новый научный ме­тод, получивший широкое распространение благодаря появ­лению ЭВМ.

Численное моделирование широко используется и на практике, и при проведении научных исследований.

Пример. Без построения математических моделей и проведения самых разных расчетов над постоянно изменяющимися данными, поступающими с измерительных приборов, невозможна работа автоматических производственных линий, автопилотов, станций слежения, систем автома­тической диагностики. Причем для обеспечения надеж­ности систем расчеты должны проводиться в режиме ре­ального времени, а их погрешности могут составлять миллионные доли процента.

Пример. Современного астронома чаще можно увидеть не у оку­ляра телескопа, а перед дисплеем компьютера. Причем не только теоретика, но и наблюдателя. Астрономия — необычная наука. Она, как правило, не может непосред­ственно экспериментировать с объектами исследований. Различные виды излучения (электромагнитное, гравита­ционное, потоки нейтрино или космических лучей) аст­рономы только «подсматривают» и «подслушивают». Значит, нужно научиться извлекать максимум информа­ции из наблюдений и воспроизводить их в расчетах для проверки гипотез, описывающих эти наблюдения. При­менения компьютеров в астрономии, как и в других нау­ках чрезвычайно разнообразны. Это и автоматизация на­блюдений, и обработка их результатов (астрономы видят изображения не в окуляре, а на мониторе, соединенным со специальными приборами). Компьютеры также необ­ходимы для работы с большими каталогами (звезд, спек-тальных анализов, химических соединений и пр.).

Пример. Всем известно выражение «буря в стакане воды». Чтобы детально исследовать такой сложный гидродинамиче­ский процесс, как буря, необходимо привлекать слож­ные методы численного моделирования. Поэтому в круп­ных гидрометеоцентрах находятся мощные компьюте­ры: «буря разыгрывается» в кристалле процессора компьютера.

Даже если вы проводите не очень сложные вычисления, но вам нужно повторить их миллион раз, то лучше один раз написать программу, а компьютер повторит ее столько раз, сколько это нужно (ограничением, естественно, будет быст­родействие компьютера).

Численное моделирование может быть самостоятельным методом исследования, когда интерес представляют только значения каких-то показателей (например, себестоимости продукции или интегрального спектра галактики), но чаще оно выступает одним из средств построения компьютерных моделей в более широком смысле этого термина.

Исторически сложилось так, что первые работы по компьютерному моделированию были связаны с физикой, где с помощью численного моделирования решался целый класс задач гидравлики, фильтрации, теплопереноса и теп­лообмена, механики твердого тела и т. п. Моделирование, в основном, представляло собой решение сложных нелиней­ных задач математической физики и по существу было, ко­нечно, моделированием математическим. Успехи математи­ческого моделирования в физике способствовали распро­странению его на задачи химии, электроэнергетики, биоло­гии, причем схемы моделирования не слишком отличались друг от друга. Сложность решаемых на основе моделирова­ния задач ограничивалась лишь мощностью имеющихся ЭВМ. Данный вид моделирования широко распространен и в настоящеее время. Более того, за время развития численно­го моделирования накоплены целые библиотеки подпрог­рамм и функций, облегчающих применение и расширяю­щих возможности моделирования. И все же в настоящее время понятие «компьютерное моделирование» обычно свя­зывают не с фундаментальными естественно-научными дис­циплинами, а в первую очередь с системным анализом сложных систем с позиций кибернетики (то есть с позиций управления, самоуправления, самоорганизации). И сейчас компьютерное моделирование широко используется в биоло­гии, макроэкономике, при создании автоматизированных систем управления и пр.

Пример. Вспомните эксперимент Пиаже, описанный в предыду­щем параграфе. Его, конечно же можно было бы провес­ти не с реальными предметами, а с анимационным изоб­ражением на экране дисплея. Но ведь движение игрушек можно было бы заснять на обычную киноплен­ку и демонстрировать ее по телевизору. Целесообразно ли называть использование компьютера в этом случае компьютерным моделированием?

Пример. Моделью полета тела, брошенного вертикально вверх или под углом к горизонту, является, например, график высоты тела в зависимости от времени. Построить его можно

а) на листе бумаги по точкам;

б) в графическом редакторе по тем же точкам;

в) с помощью программы деловой графики, например, в
электронных таблицах;

г) написав программу, которая не только выводит на эк­
ран траекторию полета, но и позволяет задавать различ­
ные исходные данные (угол наклона, начальную ско­
рость).

Почему вариант б) не хочется называть компьютерной моделью, а варианты в) и г) вполне соответствуют этому названию?

Под компьютерной моделью часто понимают программу (или программу плюс специальное устройство), которая обеспечивает имитацию характеристик и поведения опреде­ленного объекта. Результат выполнения этой программы также называют компьютерной моделью.

В специальной литературе термин «компьютерная мо­дель» более строго определяется так:

• условный образ объекта или некоторой системы объектов (процессов, явлений), описанный с помощью взаимосвя­занных компьютерных таблиц, блок-схем, диаграмм, гра­фиков, рисунков, анимационных фрагментов, гипертек­стов и так далее и отображающий структуру (элементы и взаимосвязи между ними) объекта. Компьютерные моде­ли такого вида называют структурно-функциональны­ми;
  
• отдельную программу или совокупность программ, позво­ляющих с помощью последовательности вычислений и графического отображения их результатов воспроизво­дить (имитировать) процессы функционирования объекта при условии воздействия на него различных, как правило случайных, факторов. Такие модели называют имитаци­онными.
  

Компьютерные модели могут быть простыми и сложны­ми. Простые модели вы неоднократно создавали, когда изу­чали программирование или строили свою базу данных. В системах трехмерной графики, экспертных системах, авто­матизированных системах управления строятся и использу­ются очень сложные компьютерные модели.

Пример. Идея построить модель деятельности человека с помо­щью компьютера не нова, и трудно найти такую область деятельности, в которой ее не пытались бы реализовать. Экспертные системы — компьютерные программы, мо­делирующие действия эксперта-человека при решении задач в какой-либо предметной области на основе накоп­ленных знаний, составляющих базу знаний. ЭС решают задачу моделирования умственной деятельности. Из-за сложности моделей разработка ЭС занимает, как прави­ло, несколько лет.

Современные экспертные системы кроме базы знаний имеют еще и базу прецедентов — например, результаты обследования реальных людей и информацию о последу­ющей успешности/неуспешности их деятельности. Для примера, база прецедентов экспертной системы Нью-Йоркской полиции — 786 000 чел., Центра «Хоб­би» (кадровая политика на предприятии) — 512 000 чел., причем по словам специалистов этого центра, раз­рабатываемая ими ЭС заработала с ожидаемой точно­стью, только когда база перевалила за 200 000 человек, на ее создание ушло 6 лет.

Пример. Прогресс в создании компьютерных графических изоб­ражений продвинулся от каркасных образов трехмерных моделей с простым полутоновым изображением до совре­менных реалистических картинок, являющихся образ­цами искусства. Это явилось результатом успеха в более точном определении среды моделирования. Прозрач­ность, отражение, тени, модели освещения и свойства поверхности — вот несколько областей, где напряженно работают группы исследователей, постоянно предлагаю­щие новые алгоритмы создания все более реалистичных искусственных образов. Сегодня эти методы применяют­ся и для создания качественной анимации.

Практические потребности в компьютерном моделирова­нии ставят задачи перед разработчиками аппаратных средств компьютера. То есть метод активно влияет не только на появление все новых и новых программ, но и на разви­тие технических средств.

Пример. Впервые о компьютерной голографии заговорили в 80-х годах. Так, в системах автоматизированного проектиро­вания, в геоинформационных системах было бы неплохо иметь возможность не просто посмотреть интересующий объект в трехмерном виде, но представить его в виде го-лограмы, которую можно повернуть, наклонить, загля­нуть внутрь нее. Чтобы создать голографическую кар­тинку, полезную в реальных приложениях, необходимы

Рис. 4.2.1

Пример

голографической

картинки

дисплеи с гигантским количеством пикселей — до мил­лиарда. Сейчас такая работа активно ведется. Одновре­менно с разработкой голографического дисплея полным ходом идет работа по созданию трехмерной рабочей стан­ции на основе принципа, получившего название «подме­на реальности». За этим термином стоит идея широкого применения всех тех естественных и интуитивных мето­дов, которые человек использует при взаимодействии с натурными (вещественно-энергетическими) моделями, но при этом делается упор на их всестороннее улучше­ние и развитие с помощью уникальных возможностей цифровых систем. Предполагается, например, что будет возможность манипулирования и взаимодействия с компьютерными голограммами в реальном времени с по­мощью жестов и прикосновений.

Компьютерное моделирование имеет следующие преиму­щества:

• дает возможность рассчитать параметры эффектов, изуче­ние которых в реальных условиях невозможно, либо очень затруднительно по технологическим причинам;
  
• позволяет моделировать и изучать явления, предсказыва­емые любыми теориями;
  
• является экологически чистым и не представляет опасно­сти для природы и человека;
  
• обеспечивает наглядность;
  
• доступно в использовании.
  

Основное преимущество компьютерного моделирования заключается в том, что оно позволяет не только пронаблю­дать, но и предсказать результат эксперимента при каких-то особых условиях. Благодаря этой возможности этот метод нашел применение в биологии, химии, социологии, эколо­гии, физике, экономике и многих других сферах знания.

Компьютерное моделирование широко используется в обучении. С помощью специальных программ можно по­смотреть модели таких явлений, как явления микромира и мира с астрономическими размерами, явления ядерной и квантовой физики, развитие растений и превращения ве­ществ при химических реакциях.

Подготовка специалистов многих профессий, особенно та­ких, как авиадиспетчеры, пилоты, диспетчеры атомных и электростанций, осуществляется с помощью тренажеров, управляемых компьютером, моделирующим реальные ситу­ации, в том числе аварийные.

На компьютере можно провести лабораторные работы, если нет необходимых реальных устройств и приборов или если решение задачи требует применения сложных матема­тических методов и трудоемких расчетов.

Компьютерное моделирование дает возможность «ожи­вить» изучаемые физические, химические, биологические, социальные законы, поставить с моделью ряд эксперимен­тов. Но не стоит забывать, что все эти эксперименты носят весьма условный характер и познавательная ценность их тоже весьма условна.

Пример. До практического использования реакции ядерного рас­пада физики-ядерщики просто не знали о вреде радиа­ции, но первое массовое применение «достижений» (Хи­росима и Нагасаки) четко показало, насколько радиация

с опасна для человека. Начни физики с ядерных электро-

станций, человечество долго еще не узнало бы о вреде радиации. Достижение химиков начала прошлого века -мощнейший пестицид ДДТ — достаточно долго считался абсолютно безопасным для человека-

В условиях применения мощных современных техноло­гий, широкого тиражирования и бездумного использования ошибочных программных продуктов такие узкоспециаль­ные, казалось бы, вопросы, как адекватность компьютерной модели реальности, могут приобрести весомое общечелове­ческое значение.

Компьютерные эксперименты — это инструмент ис­следования моделей, а не природных или социальных яв­лений.

Поэтому одновременно с компьютерным экспериментом всегда должен идти натурный, чтобы исследователь, сравни­вая их результаты, мог оценить качество соответствующей модели, глубину наших представлений о сути явлений при-

роды. Не стоит забывать, что физика, биология, астроно­мия, информатика это науки о реальном мире, а не о вирту­альной реальности.



В научных исследованиях, как фундаментальных так и практически направленных (прикладных), компьютер не­редко выступает как необходимый инструмент эксперимен­тальной работы.

Компьютерный эксперимент чаще всего связан:

• с проведением сложных математических расчетов (чис­
ленное моделирование);

• с построением и исследованием наглядных и/или дина­
мических моделей (компьютерное моделирование).

Под компьютерной моделью понимается программа (или программа в совокупности со специальным устройст­вом), которая обеспечивает имитацию характеристик и по­ведения определенного объекта, а также результат выполне­ния этой программы в виде графических изображений (неподвижных или динамических), числовых значений, таб­лиц и пр.

Различают структурно-функциональные и имитационные компьютерные модели.

Структурно-функциональная компьютерная модель — это условный образ объекта или некоторой системы объек­тов (процессов, явлений), описанный с помощью взаимосвя­занных компьютерных таблиц, блок-схем, диаграмм, графи­ков, рисунков, анимационных фрагментов, гипертекстов и так далее и отображающий структуру объекта или его пове­дение.

Имитационная компьютерная модель — это отдельная программа или программный комплекс, позволяющий с по­мощью последовательности вычислений и графического ото­бражения их результатов воспроизводить (имитировать) процессы функционирования объекта при условии воздейст­вия на него различных случайных факторов.

Компьютерное моделирование — метод решения задачи анализа или синтеза системы (чаще всего сложной системы) на основе использования ее компьютерной модели.

Преимущества компьютерного моделирования заключа­ются в том, что оно:

• дает возможность рассчитать параметры и смоделировать явления, процессы и эффекты, изучение которых в реаль­ных условиях невозможно либо очень затруднительно;
  
• позволяет не только пронаблюдать, но и предсказать ре­зультат эксперимента при каких-то особых условиях;
  
• позволяет моделировать и изучать явления, предсказыва­емые любыми теориями;
  
• является экологически чистым и не представляет опасно­сти для природы и человека;
  
• обеспечивает наглядность;
  
• доступно в использовании.
  

Метод компьютерного моделирования нашел применение в биологии, химии, социологии, экологии, физике, эконо­мике, лингвистике, юриспруденции и многих других сферах знания.

Компьютерное моделирование широко используется в обучении, подготовке и переподготовке специалистов:

• для наглядного представления моделей явлений микро­мира и мира с астрономическими размерами;
  
• для имитации процессов, происходящих в мире живой и неживой природы
  
• для моделирования реальных ситуаций управления сложными системами, в том числе аварийных ситуаций;
  
• для проведения лабораторных работ, когда нет необходи­мых устройств и приборов;
  
• для решения задач, если при этом требуется применение сложных математических методов и трудоемких расче­тов.
  

Важно помнить, что на компьютере моделируется не объ­ективная реальность, а наши теоретические представления о ней. Объектом компьютерного моделирования являются ма­тематические и другие научные модели, а не реальные объ­екты, процессы, явления.

Компьютерные эксперименты — это инструмент иссле­дования моделей, а не природных или социальных явлений.

Критерием верности любого из результатов компьютерно­го моделирования был и остается натурный (физический, химический, социальный) эксперимент. В научных и прак­тических исследованиях компьютерный эксперимент может лишь сопутствовать натурному, чтобы исследователь, срав-

нивая их результаты, мог оценить качество модели, глубину наших представлений о сути явлений природы.

Важно помнить, что физика, биология, астрономия, эко­номика, информатика — это науки о реальном мире, а не овиртуальной реальности.

Задание 1

Письмо, написанное в текстовом редакторе и отправленное по электронной почте, вряд ли кто-нибудь назовет компьютерной моделью.

Текстовые редакторы часто позволяют создавать не только обыч­ные документы (письма, стаьи, отчеты), но и шаблоны докумен­тов, в которых есть постоянная информация, которую пользова­тель не может изменить, есть поля данных, которые заполняются пользователем, а есть поля, в которых автоматиче­ски производятся расчеты на основании введенных данных. Можно ли такой шаблон рассматривать как компьютерную мо­дель? Если да, то что в этом случае является объектом моделиро­вания и какова цель создания подобной модели?

Задание 2

Вы знаете, что перед тем, как создавать базу данных, сначала нужно построить модель данных. Вам также известно, что алго­ритм — это модель деятельности.

И модели данных и алгоритмы чаще всего разрабатываются в расчете на компьютерную реализацию. Можно ли сказать, что в какой-то момент они становятся компьютерной моделью, и если да, то когда это происходит?

Примечание. Проверьте свой ответ на соответствие определению понятия «компьютерная модель».

Задание 3

Опишите этапы построения компьютерной модели на примере разработки программы, имитирующей какое-нибудь физическое явление.

Задание 4

Приведите примеры, когда компьютерное моделирование при­несло реальную пользу и когда оно привело к нежелательным по­следствиям. Подготовьте доклад на эту тему.

Методы исследований в информатике 191

Задание 5

Попробуйте оценить, какой вид компьютерного эксперимента — численные расчеты или имитационное моделирование — чаще используется в деятельности таких специалистов, как эконо­мист, конструктор, архитектор, технолог, менеджер.

Задание 6

Следующая программа демонстрирует появление структуры-ат­трактора в системе. Отладьте и протестируйте ее. В качестве параметра задайте величину х=0.3.

20. PRINT "input x:"; : INPUT x0
    
21. KEY OFF
    

22 n% = 0

25 SCREEN 1: CLS : COLOR 8, 1

27. FOR j% = 1 TO 200
    
28. r = 2.5 + j% * .0075: x = xO 30 FOR i% = 1 TO 200
    

40 x = x * r * (1-х)

50 NEXT i%

70 FOR i% = 1 TO 300

80 x = r * x * (1-х)

90 1% = x * 200

100 PSET (1%, j%), 1: n% = n% + 1

105 IF n% = 4 THEN n% = 0

110 NEXT i%

120 NEXT j%

130 a$ = INPUTS (1)

140 STOP



Как известно, важным свойством модели является ее адекватность моделируемому объекту.

Об адекватности какому объекту можно говорить по отношению к компьютерной модели?

Моделируем ли мы на компьютере объективную реаль­ность или наши теоретические представления о ней?

Безусловно, объектом компьютерного моделирования яв­ляются математические и другие научные модели, а не реа­льные объекты, процессы, явления. И говорить об адекват­ности компьютерной модели мы можем только по

отношению к той теоретической модели (научным представ­лениям), на основе которых построена эта модель.

Появлению большинства новых конструкций — автомо­билей, самолетов, мостов, ракет, мостов, зданий и т. д. мы обязаны компьютерным моделирующим программам. Одна­ко не стоит забывать, что критерием верности любого из ре­зультатов расчетов был и остается натурный (физический, химический, социальный) эксперимент. Результаты компьютерных расчетов представляют всего лишь итог мо­делирования реальной конструкции. От удачности модели и математического аппарата, реализующего модель, зависит соответствие результатов расчета и экспериментальной про­верки.

Исследование реальных объектов с помощью метода мо­делирования проходит три этапа:

1. физическая модель;
   
2. математическая модель (алгоритм);
   

3) численная реализация (компьютерная моделирующая
программа).

На каждом этапе возможны ошибки, кадый расчет имеет вполне определенную погрешность. Однако если создание ал­горитма или текста программы достаточно отлаженный меха­низм, то создание физической модели относится к области научных гипотез, которые нередко требуют подтверждения.

Отметим, что научные заблуждения свойственны любому человеку, это нормальное развитие процесса познания. Од­нако если ранее достижения ученых не оказывали грандиоз­ного влияния на человечество в целом, то сегодня это доста­точно опасно. Если, с точки зрения безопасности, представление о Земле (планета, центр вселенной, тарелка) не является катастрофичным, то другие заблуждения уче­ных могут дорого обойтись человечеству.



Существует уникальные объекты или явления, экспери­ментальное познание которых хотя и возможно, но чаще всего не раскрывает его природу. Тем не менее, именно эти объекты и явления дают, быть может, самое полное знание о нашем мире. Один из таких объектов несколько веков храниться в г. Турине (Италия) и называется — Туринская Плащаница.

Туринская Плащаница представляет собой кусок древне­го полотна чуть больше четырех метров в длину и метра в ширину. На этой ткани имеются два образа обнаженного мужского тела во весь рост, расположенные симметрично друг к другу голова к голове. На одной половине Плащани­цы — образ мужчины со сложенными впереди руками и ров­но лежащими ногами; на другой половине — то же тело со спины. Само изображение нечеткое, как бы размытое. Сек­рет этого был раскрыт неожиданно в 1898 году. Тогда Пла­щаницу впервые сфотографировали. И каково же было удивление фотографа, когда на стеклянном негативе проя­вилось четкое, совершенно поразительное изображение Хри­ста.

Во время научного исследования Плащаницы в 1973 году ученые применили к ее фотографиям специальные компью­терные программы. С их помощью удалось восстановить ре­алистичную объемную форму лица и всего тела человека, плоский образ которого на ней запечатлен.

На Плащанице имеются следы крови, текшей из много­численных ран: следы кровоподтеков на голове от шипов тернового венца, следы от гвоздей в запястьях и в ступнях ног, следы от ударов бичей на груди, спине и ногах, большое кровавое пятно от раны в левом боку. Вся совокупность фак­тов, полученных при исследовании Плащаницы научными методами, свидетельствуют в согласии с евангельским пове­ствованием, что образ на ней возник тогда, когда тело Иису­са Христа лежало в погребальной пещере на одной половине Плащаницы, а другая половина, обернутая через голову, по­крывала Его тело сверху (фрагмент плащаницы изображен на рис 4.2.2).

На Плащанице ученые не обнаружили красящих ве­ществ. Отсюда был сделан вывод, что изображение на ткани является изображением как на фотонегативе и что оно мог­ло появиться при воздействии очень сильного потока света, когда обычная ткань сама становится как бы негативом. Но никто, даже в условиях современных лабораторий, не смог воспроизвести ничего подобного изображению на Плащани­це. Расчёты показывают, что для получения такого изобра­жения необходим больший поток света внутри Плащаницы, чем при ядерном взрыве в Хиросиме, но при этом ткань дол-быть сохранена.

Рис. 4.2.2

Фрагментизображения Плащаницы

В последнее время при анализе проблем, связанных с ис­кусственным интеллектом, часто применяют математиче­ский аппарат нечетких множеств, идея и реализация кото­рого принадлежит американскому математику Л. А. Заде. Суть этого подхода состоит в своего рода некотором отказе от принципа детерминизма. Пожалуй, наиболее поразите­льным свойством человеческого интеллекта является спо­собность принимать правильные решения в обстановке не­полной и нечеткой информации. Построение моделей приближенных рассуждений человека и использование их в компьютерных системах будущих поколений представляет сегодня одну из важнейших проблем науки.

Смещение центра исследований нечетких систем в сторо­ну практических приложений привело к постановке целого ряда проблем таких, как необходимость создания новых ар­хитектур компьютеров для нечетких вычислений, элемент­ной базы нечетких компьютеров и контроллеров, инстру­ментальные средства разработки, инженерные методы расчета и разработки нечетких систем управления и многое другое. Математическая теория нечетких множеств позво-

ляет описывать нечеткие понятия и знания, оперировать этими знаниями и делать нечеткие выводы. Основанные на этой теории методы построения компьютерных нечетких си­стем существенно расширяют области применения компью­теров и компьютерного моделирования. В последнее время нечеткое управление является одной из самых активных и результативных областей исследований применения теории нечетких множеств. Нечеткое управление оказывается осо­бенно полезным, когда технологические процессы являются слишком сложными для анализа с помощью общепринятых количественных методов или когда от доступных источни­ков информации поступают неточные или неопределенные сведения.

Экспериментально показано, что нечеткое управление дает лучшие результаты, по сравнению с получаемыми при общепринятых алгоритмах управления. Нечеткие методы помогают управлять домной и прокатным станом, автомоби­лем и поездом, распознавать речь и изображения, проекти­ровать роботов, обладающих осязанием и зрением. Нечеткая логика, на которой основано нечеткое управление, ближе по духу к человеческому мышлению и естественным языкам, чем традиционные логические системы. Нечеткая логика, в основном, обеспечивает эффективные средства отображения неопределенностей и неточностей реального мира. Наличие математических средств отражения нечеткости исходной информации позволяет построить компьютерную модель, адекватную реальности.



Информатика в отличие от других общеобразовательных дисциплин имеет одну чрезвычайно важную особенность. С точки зрения информатики (в отличие от математики, физи­ки, химии, биологии, литературы) информация, информа­ционные процессы отражают не часть современной цивили­зации, а являются ее основой.

Информационная цивилизация — вполне закономерный этап развития западноевропейской цивилизации, который совершенно необязателен для других цивилизаций. Однако, поскольку именно этот тип цивилизации в той или иной сте­пени «примеряется» значительным числом стран современ­ного мира необходимо ясно осознавать ее позитивные и не­гативные моменты.

Следует сказать, что феномен «Информационного обще­ства», «Информационной цивилизации» находится в фокусе огромного числа исследований. В нашей стране фундамента­льные работы в этом направлении выполнены: Н. Н. Моисе­евым, А. Д. Урсулом, К. К. Колиным и др.

Отметим лишь некоторые моменты в развития этой ци­вилизации, следуя фундаментальной монографии К. К. Ко-лина «Информационная цивилизация» (Москва, 2002).

1. Информационная экономика.
Информационная сфера на сегодняшний день является

одной из самых эффективных сфер вложения капитала. Об­щий объем мирового рынка информационных технологий оценивается сегодня величиной порядка 4 млрд. долларов и этот объем постоянно растет.

2. Глобальная цифровизация.

Одной из основных тенденций развития современной тех­ники является широкое использование цифровой элемент­ной базы. Встроенные микропроцессоры сегодня являются неотъемлемым компонентом большинства технических устройств. Например, на основе нанотехнологии создаются сверхминиатюрные роботы, способные, осуществлять поле­ты внутри газопровода и нести при этом миниатюрную теле­визионную камеру.

3. Развитие интеллектуальных компьютерных систем.

Эгоцентрическая жизненная позиция человека создала для современной цивилизации реальную угрозу самоуничто­жения. Многочисленные проблемы, в частности, экологиче­ские требуют мобилизации всех имеющихся ресурсов, преж­де всего интеллектуальных. Значительную помощь здесь могут оказать интеллектуальные компьютерные системы, которые многократно увеличивают аналитические способно­сти человеческого мышления.

Вместе с тем, информационная цивилизация породила значительные и только ей свойственные проблемы.

4. Виртуализация экономики.

Оформление рынка ценных бумаг, привело к тому, что основные сделки стали совершаться не с реальными предме­тами, а с акциями, заменяющими эти предметы (т. е. по сути — с информационными моделями предметов). Дина­мичность этих сделок была такова, что на сегодняшний день около 90% (!) всех финансовых средств мировой экономики вращается в сфере ценных бумаг и лишь 10% поддерживает реальный сектор экономики. За пределами США циркули­руют около 400 трлн. долларов, которые обеспечены матери­альными ценностями не более чем на 30%. Таким образом, усилиями крупнейших финансистов в мире создана гигант­ская финансовая пирамида. Все это может привести к фи­нансово-экономической катастрофе мирового масштаба.

5. Виртуализация политики и культуры.

Замена реальных вещей их информационными моделями в информационной цивилизации становится всеобщим явле­нием. В виртуальной политике важны не деловые качества кандидата, а его «имидж» (опять-таки, информационная модель), созданный Public Relation Technology. В искусстве таланта художника, писателя или исполнителя, как прави­ло, оказывается недостаточно. Нужна значительная «рас-куртка», требующая применения все тех же технологий.

6. Манипуляция сознанием.

Ценности демократического общества основаны на принципе свободы. Однако, информационная цивилизации все больше и больше отходит от этого принципа, заменяя его внешне малозаметным, но чрезвычайно эффективным инструментом «информационного управления» сознанием (в частности, через «точки бифуркации»).

Все эти особенности информационной цивилизации таят в себе большие опасности, на которые не следует закрывать глаза.

В завершении можно сказать, что мы живем в удивитель­ном и во многом загадочном мире информации, но понимать этот мир и уметь сохранить в нем традиционные человече­ские ценности исключительно важно не только на сегодняш­ний день, но и в будущем.

Примечание.

Дополнительную информацию о систематическом курсе информатики можно получить на серверах:

1. www.phis.org.ru
   
2. www.ioso.ru