Задачи и модели компьютерной информатики

Решение задач обработки информации сводится к поиску некоторого алгоритма, гарантирующего получение требуемого результата. Для автоматизации этого процесса нужно прежде всего формализовать условия задачи и разработать методы поиска решений. В результате получим формализованную информационную модель задачи и алгоритм поиска ее решения, которые можно программно реализовать на компьютере.

В процессе решения задач обработки информации возникают трудности. Без их преодоления невозможно найти решение. Однако трудности бывают разные. В зависимости от их характера задачи обработки информации можно разделить на четыре класса.

Задачи и модели компьютерной информатики

К I классу отнесем строго определенные и четко поставленные задачи. Если для них существует и известен разрешающий алгоритм, то будем называть эти задачи детерминированными (вычислительные задачи, связанные с решением линейных алгебраических или дифференциальных уравнений). Методы и алгоритмы решения таких задач хорошо разработаны и известны.

Отличительная черта задач II класса - неопределенность, элементы которой могут встречаться как в условиях задач, так и в процессе их решения. Поэтому необходима адаптация алгоритмов к факторам неопределенности. Будем называть такие задачи недетерминированными или задачами с неполной информацией (задачи автоматического управления в условиях, когда ряд характеристик объекта управления и окружающей его среды заранее неизвестен).

К 3 классу относятся задачи, формулируемые в символьной форме на каком-либо языке. Используемый при этом язык базируется на сложившейся системе понятий в рассматриваемой области. Решение таких задач требует формализованного представления понятий и обработки знаний. Будем называть эти задачи интеллектуальными (распознавание видеоинформации или речи, планирование поведения и принятие решений на понятийном уровне).

Наконец, к IV классу можно отнести разнообразные задачи, связанные с имитацией и моделированием творческой деятельности человека. Условия и методы их решения, как правило, трудно формализуемы. Алгоритмы их решения носят эвристический характер. Задачи этого класса будем называть творческими или эвристическими (сочинение стихов или музыки, игра на музыкальных инструментах, игра в шахматы, рисование и т. п.).

Описанная классификация задач обработки информации представлена на рис. на с. 14. Рассмотрим теперь особенности формализации условий задач в зависимости от того, к какому классу они относятся.

Основным средством формализации задач, решаемых на компьютере, является информационная модель. Она представляет собой формализованное описание исходных данных и условий задачи. Модель должна быть адекватной решаемой задаче, нужно учитывать те свойства, условия, характеристики и закономерности, которые необходимы для решения данной задачи. Если модель неадекватна, то соответствующее описание (и получаемое на его основе решение) не достоверно или не приемлемо.

Рис. 2. Классификация задач обработки информации

Адекватность информационной модели решаемой задачи играет ключевую роль в компьютерной информатике. Она позволяет, например, определить с требуемой точностью состояние моделируемого объекта и прогнозировать его поведение под действием различных факторов.

Поэтому моделирование задач и объектов стало мощным методом научного познания задолго до появления компьютеров. В механике и физике метод математического моделирования давно используется для описания физических задач и объектов и формализации физических законов (законы Ньютона, уравнения Лагранжа и Максвелла, принципы термодинамики и уравнения квантовой физики). Метод математического моделирования широко используется и в других естественных науках, а также в технике. Многие выдающиеся достижения научно-технического прогресса основываются на этом методе.

Задачи и модели компьютерной информатики

Классический математический анализ позволил построить сравнительно простые модели детерминированных задач. Новая информационная технология решения задач с помощью компьютеров расширила класс моделей. Они стали своеобразными информационными имитаторами реальных процессов и объектов. Поэтому моделирование на базе компьютеров часто называют имитационным моделированием.

Рис. 3. Классификация

С помощью компьютеров удается достаточно точно описать поведение многих объектов в реальных условиях, моделировать поведение объектов в ускоренном масштабе времени. Кроме того, появилась возможность варьировать в широких пределах исходные данные и условия недетерминированных задач. Это позволяет изучать свойства моделируемых объектов в существенно нестационарных и частично неопределенных условиях. Соответствующие информационные модели будем называть адаптивными. По мере решения задач и накопления информации модели уточняются и корректируются, адаптируясь к факторам неопределенности.

В последнее время принципы имитационного моделирования находят применение в интеллектуальных и творческих задачах. При этом используются методы искусственного интеллекта, позволяющие формализовать необходимые понятия и знания. Строятся интеллектуальные и творческие модели, информационной основой которых служат формализованные версии естественного языка, средства поиска логического вывода, а также разного рода эвристики.

Таким образом, мы убедились, что классы задач определяют особенности моделей, необходимых для их решения. Классификация моделей представлена на рис. на с. 16. Она охватывает интеллектуальные, творческие, жесткие и адаптивные модели.