Естествознание и информационные технологии

Информационное обеспечение исследований реализуется главным образом за счет двух информационных потоков:

1. информация, возникшая при проведении исследований;
2. научно-техническая информация по мировому опыту разработки проблем по различным направлениям.

Общей целью информационного обеспечения исследований является изучение информационных потоков и подготовка материалов для принятия решений на всех уровнях управления в вопросах выполнения исследований, обоснования отдельных научно-исследовательских работ.

В общем случае базы данных играют роль при оценке того или иного изучаемого процесса – они предоставляют специалисту наиболее полную и конкретную информацию по данному вопросу, на основании чего он принимает необходимое решение.

База данных может содержать общие сведения, их признаки, основные методы решения и другую необходимую информацию о изучаемых объектах. Фактически, к одной базе или банку данных может быть сведена целая библиотека, и осуществлять поиск необходимой информации в ней будет гораздо удобнее.

2.4 Экспертные системы

Экспертными системами (ЭС) называют системы искусственного интеллекта, построенные на основе глубоких специальных знаний по некоторой предметной области, полученные от экспертов – специалистов в этой области.  
Экспертные системы являются одним из немногих видов систем искусственного интеллекта, которые получили широкое распространение и нашли практическое применение в познании естественных наук. Повсеместное распространение экспертных систем сдерживается, прежде всего, тем, что они считаются весьма сложными, дорогими, а главное – узкоспециализированными программами.  
Все экспертные системы имеют следующие особенности:

1. компетентность, т.е. в конкретной предметной области экспертная система должна достигать того же уровня, что и специалисты-люди;
2. символьные рассуждения, т.е. знания, на которых основана экспертная система представляются в виде понятий реального мира;
3. глубина, т.е. экспертная система должна решать серьезные, нетривиальные задачи, отличающиеся сложностью знаний или обилием информации, что не позволяет использовать полный перебор вариантов как метод решения задачи, а заставляет прибегать к творческим и неформальным методам;
4. самосознание, т.е. экспертная система должна включать в себя механизмы объяснения того, каким образом она приходит к решению задачи.

Экспертные системы могут решать следующие задачи:

а) интерпретация;

б) прогноз;

в) диагностика;

г) проектирование;

д) планирование;

е) обучение;

ж) наблюдение;

з) управление

Экспертные системы имеют в своем составе обширную базу данных – факты выбранной предметной области, а также базу знаний, в которой отражены профессиональные навыки и умения специалистов высокого уровня в данной области.

Основу квалификации эксперта, кроме формализованных знаний, составляют трудно формализуемые догадки, интуитивные суждения и умение делать выводы, которые сам эксперт может не вполне осознавать.

2.5 Кибернетика как способ познания естественных наук

В естествознании первой половины нашего века ведущим направлением была физика. Начиная с 50-х годов, наряду с физикой, химией и биологией все возрастающее значение и влияние на развитие науки и всего уклада нашей жизни начала оказывать кибернетика. Кибернетика становится важнейшим фактором научно-технической революции на высших этапах ее развития.

Кибернетика возникла на стыке многих областей знания математики, логики, семиотики, биологии и социологии.

Возникнув в результате развития и взаимного стимулирования ряда, в недалеком прошлом слабо связанных между собой, дисциплин технического, биологического и социального профиля кибернетика проникла во многие сферы жизни.

Нужно сказать и о большом значении кибернетики для построения научной картины мира и его изучения. Собственно предмет кибернетика - процессы, протекающие в системах управления, общие закономерности таких процессов.

В наши дни, идущие под знаком ускорения научно-технического прогресса, автоматизация интеллектуальной деятельности становится насущной проблемой.

Под интеллектом будем понимать способность любого организма (или устройства) достигать некоторой измеримой степени успеха при поиске одной из многих возможных целей в обширном многообразии сред. Будем отличать знания от интеллекта, имея в виду, что знания - полезная информация, накопленная индивидуумом, а интеллект - это его способность предсказывать состояние внешней среды в сочетании с умением преобразовывать каждое предсказание в подходящую реакцию, ведущую к заданной цели. По-разному дается и определение искусственного интеллекта.

Полагают, что о реализации искусственного интеллекта можно будет говорить лишь тогда, когда автомат начнет решать задачи, непосильные для человека, причем сделает это не в результате высокого быстродействия, а в результате применения нового найденного метода в изучении окружающего мира. Однако не все с этим согласны.

В большинстве случаев на нынешнем начальном этапе исследований по искусственному интеллекту лишь соизмеримыми с результатами, полученными человеком, и не столь оригинальными.

 

3 Заключение

Уже сейчас существуют машины  и программы, способные в процессе работы самообучаться, т.е. повышать эффективность приспособления к внешним факторам и изучению естественных наук. В будущем, возможно, появятся машины, обладающие таким уровнем приспособляемости и надежности, что необходимость человеку вмешиваться в процесс отпадет. В этом случае возможна потеря самим человеком своих качеств, ответственных за поиск решений.

Налицо возможная деградация способностей человека к реакции на изменение  внешних условий и, возможно, неспособность  принятия управления на себя в случае аварийной ситуации. Встает вопрос о целесообразности введения некоторого предельного уровня в автоматизации процессов, связанных с тяжелыми аварийными ситуациями. В этом случае у человека, "надзирающим" за управляющей машиной, всегда хватит умения и реакции таким образом воздействовать на ситуацию, чтобы погасить разгорающуюся аварийную ситуацию. Таковые ситуации возможны на транспорте, в ядерной энергетике и других сферах.

Особо стоит отметить такую опасность  в изучении космоса, где последствия  ошибки могут иметь фатальный  характер.

 Несколько лет назад в  США начали внедрять полностью компьютеризированную систему запуска ракет  по командам суперкомпьютера, обрабатывающего огромные массивы данных, собранных со всего света. Однако оказалось, что даже при условии многократного дублирования и перепроверки, вероятность ошибки оказалась бы столь велика, что отсутствие контролирующего оператора привело бы  к непоправимой ошибке. От системы отказались.

 

4 Список использованной литературы

1. Карпенков С.Х. К 26 Концепции современного естествознания: Учеб. для вузов/С.Х. Карпенков. — 6-е изд., перераб. и доп. — М.: Высш. шк.,2003. — 488 с: ил.

2. Концепции современного естествознания. Под ред. проф. Лавриненко В.Н., проф. Ратникова В.П. – М., ЮНИТИ, 2006

3. Информационные системы  экологического мониторинга / В.Ф.  Крапивин и др. // Проблемы окружающей среды и природных ресурсов: Обзорная информация / ВИНИТИ. – 2003 - №12 с. 2-11

4. Создание комплексов  программно-алгоритмических средств  для анализа и прогноза состояния  окружающей среды / В.А. Бабешенко,  О.М. Бабешенко, М.В. Зарецкая и др. // Записки Горного института Т. 149.

5.    Экология  и рациональное природопользование. – СПб, - 2001 – с. 49-51

6.  Баженов Л.Б., Гутчин       И.Б., Интеллект         и машина, изд. "Знание", М., 1973

 

5 Словарь новых терминов

1. Унифицированость - способность чего-либо быть примененным в разных исходных условиях.
2. Кибернетика - наука об общих закономерностях процессов управления и передачи информации в различных системах, будь то машины, живые организмы или общество