ВВЕДЕНИЕ
В соответствии с концепцией А. Соломоника научная парадигма любой «зрелой» науки состоит из следующих четырех составляющих, которые могут разрабатываться отдельно, но объединяются в единую и цельную конструкцию: философские основания, аксиоматика, классификация объектов предметной области исследования и система терминов. При этом сам термин «научная парадигма» трактуется А. Соломоником в соответствии с теорией Т. Куна.
В рамках концепции Соломоника суть проблемы конвергенции можно выразить следующей фразой: описание парадигмы единой области знаний, охватывающей предметные области компьютерной и информационной наук, с общими философскими основаниями, включая позиционирование этой области знаний в системе современного научного мировоззрения, с общей аксиоматикой, единой классификацией объектов, процессов и явлений этой области знаний, общей и конвенциональной системой терминов.
Что касается последней составляющей научной (системы терминов), то здесь необходимо учитывать объективно существующие трудности перевода с одного естественного языка на другой. Например, в английском языке существует: information science, computer science, computer and information science, computational science --которые нередко переводятся на русский-язык одним словом «информатика». Приведенные англоязычные словосочетания обозначают разные научные дисциплины и их приложения. Однако при переводе на русский язык, единым словом «информатика» содержательные отличия этих наук, различие их предметных областей и приложений не отражаются лексически.
Кроме того, в английском и русском языках разные по смыслу базовые понятия информационной науки (information science), компьютерной науки (computer science), информационно-компьютерной науки (computer and information science) и вычислительной науки (computational science) также часто лексически выражены одним словом, что затрудняет сравнительное описание предметных областей и приложений этих дисциплин. Например, слово «information» -- «информация» -- при его использовании в перечисленных предметных областях может трактоваться по-разному.
Для описания парадигмы единой области знаний, охватывающей предметные области компьютерной и информационной наук, необходимо явно определить значения используемых терминов. Ключевой характер явного определения системы терминов и смысла базовых понятий в любой области знаний отметил В.Ф. Турчип в своей книге «Феномен науки». Он писал: «Собственно говоря, ввести основные понятия -- это и значит уже определить данную науку, ибо остается только добавить; описание мира с помощью этой вот системы понятий и есть данная конкретная наука».
Применяя это положение к предметной области обзора, можно сказать, что явно зафиксировать базовые понятия и определить систему терминов для описания парадигмы единой области знаний, охватывающей предметные области компьютерной и информационной наук, -- это и значит уже во многом определить ее научную парадигму. Это и является причиной того, что в обзоре акцентируется внимание на терминологии.
Здесь возникает закономерный вопрос: а являются ли в настоящее время сами компьютерная и информационная науки по отдельности «зрелыми» науками? Этот вопрос выходит за пределы настоящего обзора и заслуживает самостоятельного изучения. Однако можно отметить, что в 1980г. один из классиков информационной науки писал: «Едва ли теоретическая информационная наука уже существует. Я различаю рассеянные обрывки теории, некоторые из которых имеют более или менее стройный вид, но всё же они не складываются в единую область знаний. Поэтому общих допущений (явных или неявных), которые могли бы претендовать на теоретические основания, попросту не существует. Информационная наука рассматривает большое число приложений, которые все больше требуют участия компьютера. Ни о каких основаниях она не может заявлять, если опирается только на здравый смысл в области языковых исследований, коммуникаций, отношений знаний и информации, на приложения компьютерных и телекоммуникационных технологий. Однако состояние компьютерной науки не намного лучше. В философском отношении информационная наука пребывает в подвешенном состоянии, так как у нее нет теоретических оснований».
Что касается проблемы конвергенции компьютерной и информационной наук, то в обзоре предпринята попытка показать, с одной стороны, что научная парадигма единой области знаний еще не сформировалась, с другой стороны, что по отдельным позициям уже обозначился ряд предпосылок и факторов, стимулирующих процессы конвергенции. Здесь важно подчеркнуть, что кроме внутренних предпосылок существует важный внешний фактор, существенно влияющий на процессы конвергенции -- достаточно четкие и явно эксплицированные потребности в разработке научных основ создания новых поколений ИКТ.
Одним из примеров явно обозначенных потребностей может служить 7-я Рамочная программа Европейского Союза, принятая на период 2007-2013 гг. В документах этой программы сформулировано восемь приоритетных направлений исследований и разработок, включая в качестве отдельного направления «Перспективные ИКТ».
Цели проектов, финансируемых в рамках приоритетного направления «Перспективные ИКТ», в программе на 2007-2008 гг. сформулированы следующим образом: «Своевременная идентификация и обоснование новых тематических направлений исследований и разработок, которые имеют большой научно-технический потенциал и могут стать основой для разработки ИКТ следующих поколений. Эти проекты должны включать междисциплинарные исследования новых и альтернативных подходов к разработке ИКТ будущего и быть нацеленными на фундаментальное переосмысление системы теоретических, прикладных, методологических и технологических принципов, подходов и понятий, используемых сегодня в сфере ИКТ».
Важно отметить, что в цитируемом документе можно найти идентификацию и обоснование целого ряда конкурсных тем в рамках приоритетного направления «Перспективные ИКТ», включая тему «ИКТ долговременного применения».
Сфера применения результатов исследований и разработок по конкурсной теме «ИКТ долговременного применения», ее цели и задачи сформулированы следующим образом; «Широкое распространение и применение ИКТ информационно-компьютерных и других цифровых систем в социально-значимых сферах деятельности кардинально увеличивает требования к их надежности, безопасности и долговечности. Это требует новых решений для того, чтобы обеспечить доверие пользователей в процессе их использования, защитить от несанкционированного к ним доступа и сохранить их функциональность в течение долгого периода времени в условиях край не децентрализованной и быстрой смены поколений ИКТ, информационно-компьютерных и других цифровых систем». Можно привести формулировки только двух проблем в рамках темы «ИКТ долговременного применения»:
(1) Разработать теоретические и прикладные основы создания долговечных систем, обеспечивающих их эволюцию при минимизации затрат на их развитие в условиях многократной смены поколений программно-аппаратных и сетевых средств и/или форматов данных. Другими словами, долговечные системы должны быть способны к сохранению своей первоначальной социально-значимой функциональности в течение долгого периода времени и изменять ее в случае необходимости. Методы сохранения и изменения функциональных возможностей должны быть машинно-независимыми и должны обеспечивать устойчивую эволюцию долговечных систем.
(2) Разработать новые подходы к представлению и сохранению знаний, ориентированные на долговременный и безотказный к ним доступ в условиях локальной генерации отдельных «квантов» знаний, их интеграции, а также глобального использования систем представления и сохранения знаний с учетом контекста и временной эволюции систем. При этом должна быть обеспечена долговременная устойчивость систем представления и сохранения знаний в условиях многообразия их использования и эволюции семантики во времени.
Таким образом, в документах 7-й Рамочной программы Европейского Союза четко обозначена потребность в разработке научных основ создания ИКТ следующих поколений. Потребность в конкретных теоретических основаниях иногда формулируется в косвенной форме и нередко является следствием приведенных формулировок актуальных исследовательских проблем.
Например, фраза «локальная генерация отдельных «квантов» знаний» во второй проблеме подразумевает возможность членения знаний на «кванты» некоторым способом, их представления в цифровой среде и обеспечение доступа к сохраненным представлениям «квантов» знаний и отношениям между ними. Эти вопросы рассматриваются в реферате, так как они являются ключевыми для определения предметной области, относящейся одновременно к компьютерной и информационной наукам. Здесь можно отметить только три вопроса, на которые необходимо ответить при описании любого варианта парадигмы единой области знаний, охватывающей предметные области компьютерной и информационной наук, если ставится цель предложить вариант парадигмы как теоретическую основу создания новых поколений ИКТ.
Во-первых, допускает ли предлагаемый вариант парадигмы возможность членения системы знаний на «кванты», и если допускает, то является ли положение о возможности членения аксиомой или следствием других аксиом?
Во-вторых, допускается только единственный способ членения системы знаний или предполагается существование множества разных способов?
В-третьих, учитывается ли эволюция системы знаний человека во времени, и если учитывается, то как этапы (стадии) эволюции отражаются в способе (способах) членения, или аксиоматически предполагается, что в предлагаемом варианте парадигмы знания человека в разные моменты времени являются самотождественными?
Можно отметить, что фраза «эволюция семантики во времени» в формулировке второй проблемы имеет непосредственное отношение к третьему вопросу. Все три перечисленных вопроса являются ключевыми (но далеко не единственными). На них необходимо дать ответы при описании любого варианта парадигмы, если она предлагается в качестве теоретической основы создания новых поколений ИКТ в трактовке новизны ИКТ в рамках 7-й Рамочной программы Европейского Союза.
Ответы на поставленные вопросы затрагивают все четыре составляющих научной парадигмы. Например, к философским основаниям парадигмы относится вопрос: «Являются ли знания человека в разные моменты времени самотождественными?» Вопрос о возможности членения знаний на «кванты» скорее всего относится к аксиоматике этой области знаний. В классификации объектов, процессов и явлений единой области знаний необходимо описать отношения между процессами генерации отдельных «квантов» знаний, их интеграции и использования. В системе терминов необходимо дать определение «кванта» знаний и назвать этот «квант», например, концептом, понятием, значением или другим словом, которое и использовать далее как термин только в этом значении в рамках предлагаемого варианта парадигмы. Отметим, что в обзоре «квант» системы знаний человека, понятие и концепт рассматриваются как синонимы.
Далее будет показано, что сформулированные проблемы рассматриваются и в компьютерной, и в информационной науках. Таким образом, в настоящее время существуют внешние факторы конвергенции в виде приоритетных направлений ИКТ и актуальных теоретических проблем, возникающих в процессе создания новых поколений ИКТ и относящихся к предметным областям обеих наук. Как видно из приведенных примеров, иногда в самих формулировках проблем содержатся явно эксплицированные или косвенно сформулированные потребности в конкретных теоретических основаниях. Кроме внешних факторов далее рассматриваются исторические предпосылки конвергенции информационной и компьютерной наук.
Прежде чем завершить введение к обзору, можно остановиться на еще одном документе, появление которого привлекло внимание лиц, принимающих решения в сфере научно-технической политики, к необходимости создания новых поколений ИКТ в интересах обеспечения конкурентоспособности национальной экономики, в том числе к разработке теоретических основ создания новых поколений ИКТ как ключевой составляющей общества, основанного на знаниях (knowledge-based society). Речь идет об аналитическом отчете по вопросам обеспечения конкурентоспособности США в XXI в., подготовленным Консультативным комитетом по информационным технологиям при Президенте США. Информацию об этом отчете можно найти в работе.
В аналитическом отчете информационные технологии позиционируются как важная составляющая триады «научная теория -- научный эксперимент - информационные технологии, обеспечивающие проведение эксперимента», являющаяся основой процессов научного познания практически во всех областях знаний. Чтобы выразить в явной форме сферу применения, роль и функции информационных технологий в триаде научного познания, авторы отчета определяют междисциплинарную область исследований и разработок, которую называют «computational science», что в этом обзоре переводится буквально как «вычислительная наука».
Определение этой области исследований и разработок, предлагаемое в отчете, имеет следующий вид: «Вычислительная наука -- это быстро растущая мультидисциплинарная предметная область, в которой используются возможности передового компьютинга (advanced computing) для понимания и решения сложных проблем. Вычислительная наука интегрирует три компонента:
(1) алгоритмы (численные и нечисленные), программное обеспечение для моделирования и имитирования, разработанные для решения проблем естественных, гуманитарных и инженерных наук;
(2) информационно-компьютерная наука, которая разрабатывает и оптимизирует современные аппаратные, программные и сетевые средства, а также компоненты управления данными, которые необходимы для решения вычислительно сложных проблем;
(3) вычислительная инфраструктура, которая поддерживает решение научных и инженерных проблем, а также развитие информационно-компьютерной науки».
В этом определении используется словосочетание информационно-компьютерная наука. Это словосочетание одним из первых использовал американский ученый С. Горн в 1963 г., с той лишь разницей, что тогда оно употреблялось им во множественном числе (computer and information sciences). C 1983 г. Горн начал использовать этот термин в единственном числе.
Таким образом, идея конвергенции была отражена С. Горном в самом названии научной дисциплины -- информационно-компьютерная наука (computer and information science) -- которая в аналитическом отчете по вопросам обеспечения конкурентоспособности США в XXI в. позиционируется как одна из трех составляющих вычислительной науки. Отметим, что трактовки информационно-компьютерной науки в этом отчете и в работах Горна отличаются. Описание и анализ трактовки Горна является одной из задач обзора.
Структура предлагаемого обзора имеет следующий вид. Разделы 1 и 2 посвящены отдельным вопросам становления информационной и компьютерной наук соответственно, а также формированию предпосылок их конвергенции.
1. ИНФОРМАЦИОННАЯ НАУКА
По мнению скандинавского ученого, специалиста в области информационной науки Петера Ингверсена, изучаемая им наука -- дисциплина молодая. В своей работе «Information and information science» он подчеркивает, что самое раннее использование термина «информационная наука» в научных кругах пришлось на 1958 г., когда был сформирован Institute of Information Scientists (IIS) в Великобритании. По планам его основателя, Джейсона Фаррадейна, предполагалось, что «использование термина «информационный ученый» поможет различать ученых, занимающихся информационной наукой, и ученых-естествоиспытателей, поскольку сотрудники института имели дело в основном со сбором, хранением и обработкой научно-технической информации».
Сотрудники этого института специализировались в разных областях знаний, зачастую очень сильно отличающихся друг от друга. В круг их основных обязанностей входили организация информационного обслуживания и предоставление научной информации исследователям из других институтов и промышленных лабораторий.
В своей работе Ингверсен подробно объясняет, почему сотрудники IIS называли себя информационными учеными: «Называя себя информационными учеными, они, очевидно, хотели подчеркнуть важность научного подхода к изучению информации и процессов научных коммуникаций. Их работа являлась продолжением предыдущих теоретических и эмпирических попыток исследовать проблемы организации, роста и распространении информации, которая была накоплена перед второй мировой войной».
Чтобы проследить процесс становления информационной науки, Ингверсен обращался к ее истории и к предпосылкам, которые привели к формированию предметной области информационной науки. По его мнению, традиционно профессионалы, занимающиеся хранением документальных и издательских форм представления научных результатов, были известны как документалисты (позже -- информационные ученые) и библиотекари: «Первые из упомянутых обычным образом обучались какой-либо научной дисциплине и занимались прикладными аспектами передачи научно-технической информации применительно к своей дисциплине. Библиотекари обучались библиотечному делу (т.е. работе в библиотеках). Для них передача информации в таких учреждениях, как библиотеки, часто символизирует и социальные, и значимые культурные аспекты. Несмотря на идентичные способы обработки документов и информации и похожее использование информационных технологий, разделение на две группы продолжало существовать и в послевоенное время во многих странах, например в Скандинавии и Соединенных Штатах. Результат этого разделения можно увидеть в другом названии этой области знания: библиотечно-информационная наука. В дополнение к этому, для библиотечного сообщества сама по себе библиотечная наука иногда рассматривалась в качестве научной альтернативы информационной науке. Однако социокультурные коммуникации с помощью библиотек не могут существовать без процессов передачи информации».
Поэтому Петер Ингверсен отдельно оговаривает, что «библиотечная наука -- это информационная наука и исследовательские методы, примененные к конкретному учреждению под названием «библиотека». Разделение на библиотечную и информационную науки является непродуктивным и носит искусственный характер. Наука не может быть целиком посвящена некоторому учреждению; например, медицина не может быть представлена на концептуальном уровне как больничная наука».
С одной стороны, такое разделение внесло свой вклад в кризис идентификации этой науки и фрагментировало стройное здание ее теории, построение которого потребовало нескольких десятилетий. С другой стороны, настаивая на большем числе социальных и гуманитарных аспектов, ассоциированных с передачей информации, библиотечное сообщество в 90-е гг. прошлого века способствовало эволюции в направлении консенсуса в информационной науке. В конечном счете, фокусирование только лишь на научных коммуникациях и передаче информации является слишком ограниченной основой для научной дисциплины. Влияние сообщества информационных ученых расширило концепцию предметной области за счет информационных процессов в тех сферах человеческой деятельности, в которых знания и информация играли жизненно важную роль, таких как коммерческая деятельность и социокультурные коммуникации».
В своем исследовании информационной науки и ее предмета Ингверсен обращается к истокам и основаниям этой науки. Он задавался вопросами: что же было движущей силой попыток, основания науки, занимающейся, главным образом, обработкой документов, и почему было так интересно и даже необходимо серьезно изучать вопрос обеспечения эффективной передачи желаемой и доступной информации от человека-генератора человеку-пользователю? Один из возможных ответов заключается в том, что информационная наука как область знания возникла вследствие осознания проблем как физического, так и интеллектуального доступа к чрезвычайно быстро растущему объему научных знаний (послевоенный информационный взрыв).
Ингверсен полагает, что подобного рода ответы получили широкое распространение, но при этом они являются частично поверхностными. В приведенном объяснении предполагается, что информацию можно приравнивать к документам, таким как публикации и другие физические сущности, содержащие какие-либо сообщения. Однако информация в информационной науке не обозначает физические сущности вроде документов. Если что и произошло в течение XX столетия, так, в первую очередь, это впечатляющий «документальный взрыв» как в науке, так и в обществе, что повлекло за собой усложнение доступа -- и физического к документам, и интеллектуального -- для получения адекватной информации».
Главный вывод, который делает Ингверсен о том, каким должно быть понятие информации в информационной науке, заключается в следующем. В пределах предметной области информационной науки понятие информации должно удовлетворять двум требованиям. С одной стороны, информация является результатом преобразования в знаковую форму когнитивных структур человека-генератора. При этом учитывается модель представления знаний, имеющихся у получателя этих знаковых форм. С другой стороны, это нечто такое, при восприятии и осознании чего имеющиеся знания получателя информации подвергаются влиянию и трансформируются. В результате, словосочетание «информационное общество» также подразумевает, что общество зависит от того, как оно использует информацию, а не только от того, как оно ее производит.
Необходимо отметить, что в обзоре, в целях различения и сопоставления точек зрения разных ученых с использованием лексически отличающихся выражений разных концептов, информацию как результат преобразования в знаковую форму когнитивных структур человека будем называть знаковой информацией.
Далее Ингверсен пишет: «... по существу, никому не требуется наука для обеспечения доступа к документам. Если что-то и необходимо, то это улучшенные методы, позволяющие людям поспевать за ростом документов. Эта практическая работа уже почти пять тысяч лет выполняется архивариусами (хранителями архивов), библиотекарями и документалистами. Они постоянно извлекали пользу из информационных технологий, доступных им в каждый исторический период времени, начиная с глиняных табличек и заканчивая пергаментом, бумагой и компьютерными методами». Отметим, что первое использование компьютерных технологий для поиска научных документов относится еще к 1960-м гг. прошлого века.
Главной движущей силой использования технологических инноваций была потребность в быстром получении документов, релевантных какой-либо цели или проблеме. Неудивительно, что методы решения проблем доступа к документам и, что более существенно, к потенциально значимой информации все больше определялись используемыми технологиями. Здесь важно отметить идею зависимости методов решения проблем доступа к информации от степени развития используемых технологий. Эта идея, имеющая прямое отношение к проблеме конвергенции, более подробно будет рассмотрена далее. С момента создания в 1958 г. IIS неоднократно предпринимались попытки установить основные направления исследований в информационной науке и определить ее границы с другими областями знания. Основная проблема заключалась в недостатке базовых философских подходов к описанию информационных процессов, кроме подразумеваемых рационалистических взглядов, унаследованных от физических наук. Причиной этому была неопределенность ее положения в системе научного познания. Ряд специалистов настаивали на том, что информационную науку необходимо рассматривать как составляющую естествознания. Поэтому они стремились сформулировать и действительно сформулировали фундаментальные «законы» информации, которые вследствие особенностей человеческого подхода к использованию информации для познавательных целей можно рассматривать лишь как индикаторы наличия информационных процессов. Однако важно отметить и эти попытки «форсированной научной эволюции» (основанной на желании совершенствоваться), поскольку без них данная область знания была бы поглощена близкими когнитивными дисциплинами еще в 1960-хгг. В своем исследовании информационной науки Ингверсен, говоря об истории развития этой области, резюмирует, что за период ее существования предпринимались попытки слияния с другими областями знаний, с тем, чтобы утвердить более весомую научную позицию в системе научного познания. Прослеживаются два основных направления:
(1)движение в направлении теории коммуникаций;
(2) попытка слияния с компьютерной наукой. В то же время ряд ученых приложили значительные усилия для сохранения независимости информационной науки с ее собственной индивидуальностью.
2. Компьютерная наука
В начале реферата уже говорилось, что в английском языке существует как минимум четыре устойчивых словосочетания -- information science, computer science, computer and information science, computational science, -- которые нередко переводятся на русский язык одним словом «информатика». Кроме того, необходимо учитывать, что в английском языке смысл рассматриваемого в этом разделе термина "computer science" -- «компьютерная наука» -- за последние 40 лет существенно изменился.
Например, проект Computing Curricula, в рамках которого были подготовлены «Рекомендации по преподаванию программной инженерии и компьютерной науки в университетах», ведет свой отсчет с 1968 г., когда была опубликована первая версия рекомендаций. С тех пор эти рекомендации обновлялись примерно раз в десять лет совместным комитетом по образованию под эгидой профессиональных ассоциаций Association for Computing Machinery (ACM) и IEEE Computer Society. В конце 1990-х гг. стало ясно, что область знаний, связанная с ИКТ, очень сильно разрослась и ее трудно, если вообще возможно, полностью осветить в рамках одного университетского курса. В связи с этим было принято решение о его разделении на четыре основные специальности -- computer science (компьютерная наука), software engineering (программная инженерия), hardware engineering (проектирование аппаратных платформ) и information systems (информационные системы).
После этого разделения предметная область компьютерной науки в проекте Computing Curricula стала включать следующие 14 разделов: дискретные структуры, основы программирования, алгоритмы и теория сложности, архитектура и организация ЭВМ, операционные системы, распределенные вычисления, языки программирования, взаимодействие человека и машины, графика и визуализация, интеллектуальные системы, управление информацией, социальные и профессиональные вопросы программирования, программная инженерия, методы вычислений.
Естественно, что эти четыре специальности тематически частично пересекаются. Например, тему «Дискретные структуры» изучают в рамках специальности «Программная инженерия», а ряд тем «Программной инженерии» преподается для студентов специальности «Компьютерная наука».
Значительное число основополагающих работ, составляющих теоретические основы компьютерной науки, относится к первой половине XX в. Среди ученых, которые глубоко исследовали теоретические вопросы, связанные с алгоритмами и их возможностями, были Клини, Черч, Тьюринг и Пост. Неформальное понятие алгоритма для решения некоторого класса задач подразумевает некоторый набор правил, с помощью которых решение любой указанной задачи этого класса может быть найдено в случае выполнения этого набора правил. Так подходит к определению алгоритма Г. Эббин-хаус в своей статье «Машины Тьюринга и вычислимые функции. Уточнение понятия алгоритма».
Вплоть до 30-х гг. прошлого столетия понятие алгоритма оставалось интуитивно понятным, имевшим скорее методологическое описание, нежели математическое определение. В истории науки известно много ярких примеров алгоритмов. Среди них алгоритм Евклида нахождения наибольшего общего делителя двух натуральных чисел или двух целочисленных многочленов, алгоритм Гаусса решения системы линейных уравнений, алгоритм разложения многочлена одной переменной на неприводимые множители. Перечисленные алгоритмы позволяли решать задачи путем указания и выполнения конкретных процедур. Для решения подобных задач было достаточно интуитивного понимания алгоритма.
Однако в начале XX в. был сформулирован ряд алгоритмических проблем, решение которых потребовало разработки и применения новых логических средств. Это связано с тем, что доказательство существования и разработку разрешающего алгоритма можно осуществить и с помощью интуитивного понимания алгоритма. Если же требуется доказать, что для решения задачи не существует алгоритма, то в этом случае необходимо точное определение того, что такое алгоритм.
Определение алгоритма было предложено в первой половине XX в. в двух формах: на основе понятия рекурсивной функции и па основе описания процесса, осуществимого на абстрактной машине. Был сформулирован тезис («тезис Тьюринга»), утверждающий, что любой алгоритм может быть реализован на соответствующей машине Тьюринга. Оба подхода, а также другие подходы (Маркова и Поста) привели к одному и тому же классу алгоритмически вычислимых функций и подтвердили целесообразность использования тезиса Тьюринга для решения алгоритмических проблем.
В настоящее время теория алгоритмов является краеугольным камнем фундамента компьютерной науки. С ее помощью были уточнены такие понятия, как доказуемость, эффективность, разрешимость, перечислимость и другие.
В этом разделе сначала будут рассмотрены отдельные вопросы становления компьютерной науки, а затем в ее предметной области будут обозначены те тематические направления, которые являются ключевыми для конвергенции компьютерной и информационной наук.
3. Информационно-компьютерная наука
Материал разд. 1 и 2 позволяет предположить, что одновременно с формированием и институционализацией информационной и компьютерной наук как самостоятельных научных дисциплин и областей применения их результатов наблюдалось развитие отдельных предпосылок их конвергенции. Отметим, что многоаспектное исследование проблемы конвергенции началось более 40 лет назад.
Термин «информационно-компьютерная наука», который вынесен в название этого раздела, одним из первых использовал американский ученый С. Горн в 1963 г., с той разницей, что тогда этот термин употреблялся во множественном числе. Единственное число использовалось ученым начиная с 1983 г. Однако уже в 1963 г. потенциальный результат конвергенции информационной и компьютерной наук позиционировался С. Горном как новая фундаментальная область знаний, что нашло отражение в самом названии его работы -- «a new basic discipline».
В течение двадцати лет им была опубликована серия статей о предметной области и методологии информационно-компьютерной науки. В качестве смежных дисциплин С. Горн называет библиотековедение, теорию информационного поиска, информационную науку, кибернетику, когнитивную психологию, искусственный интеллект, семиотику, лингвистику и математику. Среди сфер применения результатов этой науки он выделяет разработку компьютеров, менеджмент и сферу образования.
В 1963 г. Горн предпринял попытку перечислить вопросы, изучаемые информационно-компьютерной наукой: «(Примерами основных вопросов исследования в этой области могут быть системы программирования, проектирование компьютерных систем, искусственный интеллект, информационный поиск и т.д. Вероятностная информационная теория Шеннона определенно принадлежит к этой области знания, но помимо нее существует еще теория информации искусственных языков и ее обработки, которую также необходимо включить в предметную область этой науки. Одним из центральных вопросов этой новой дисциплины, скорее всего, станет синтез и анализ искусственных языков и их процессоров».
В отличие от авторов аналитического доклада, Горн в явном виде включает в перечень направлений, изучаемых информационно-компьютерной наукой, искусственный интеллект, информационный поиск, синтез и анализ искусственных языков. После перечисления этих вопросов, информационно-компьютерная наука далее рассматривается им уже как учебная дисциплина и говорится о необходимости описать способы различения новой области знаний от соседних с ней областей в учебном процессе. К примеру, каким образом абитуриент может узнать, относится ли сфера его интересов именно к этой новой области знаний, а не к одной из уже устоявшихся дисциплин? Какое ему необходимо образование для того, чтобы углубиться в эту новую область? И в чем результат его обучения существенным образом будет отличаться оттого образования, которое потребовалось бы ему в другой области?
В 60-х гг. прошлого века ощущалась потребность в оценке перспектив развития этой повой дисциплины, в ее позиционировании среди существовавших уже тогда областей знаний и учебных дисциплин. Горн рассматривает эти вопросы, отталкиваясь в своих рассуждениях от профессиональных интересов ученых в этой области еще на, стадии получения ими образования: «Информационно-компьютерная наука рассматривает прагматические аспекты использования символов их пользователями и интерпретаторами в качестве еще одного центрального вопроса таким же образом, как эти аспекты должны исследоваться специалистами в области лингвистики, психологии, философии и инженерных наук.
Таким образом, студент, изучающий численный анализ, в процессе разработки или анализа какого-либо алгоритма мыслит себя как математик, если его единственный интерес заключается в доказательстве существования алгоритма или определения его точности. Но он является специалистом в области информационно-компьютерной науки, если рассматривает этот алгоритм прагматически, например с точки зрения его реализации (обработки процессором), и интересуется эффективностью его работы, временными затратами, распределением памяти и т.д.
Аналогично студент, изучающий процедуру адаптивного управления, описывающую поведение животного в некоторой ситуации, позиционирует себя как психолог, если его главной задачей является выяснение того, обладает ли он хорошей моделью поведения этого животного. Если его интересует проблема искусственного интеллекта как одного из направлений информационно-компьютерной науки, то он интересуется применимостью этой процедуры независимо от того, является ли она моделью поведения животного или не является.
Студент, занимающийся порождающей грамматикой, мыслит себя как лингвист, если его больше всего интересует, действительно ли естественный язык работает так, а не иначе. Однако он думает как ученый в области информационно-компьютерной науки, если его занимает вопрос, каким образом можно использовать эту грамматику в информационной системе. Лингвист может рассматривать механизм стековой памяти, но с глубиной не более семи из-за ограниченных возможностей локальной памяти человека, но для решения информационно-компьютерных задач такой глубины явно недостаточно». Рассмотрев в статье 1963 г. эти примеры, Горн предлагает перечень тех дисциплин, которые должны преподаваться студентам, изучающим информационно-компьютерную науку, включая математику, физику, философию, лингвистику, психологию, вычислительную технику и компьютерное программирование.
Предложенный подход к изучению информационно-компьютерной науки уже тогда начал реализовываться в Пенсильванском университете. Через двадцать лет, когда уже накопился большой опыт ее преподавания, Горн пишет, что его понимание концепции информационно-компьютерной науки заключается в том, что эта область знаний не является ветвью математики, так как она должна соотносить себя с прагматическими вопросами, от которых математика не должна зависеть.
Следует отметить, что процитированная статья начинается со следующей фразы: «Позвольте мне. прежде всего, выбрать более короткое название, чем информационно-компьютерная наука. Я выбираю термин «информатика», созвучный французскому Informatique и немецкому Informalik. Он несет в себе идею информации, а оканчивается так же, как и математика, подразумевая формализованную теорию. Плохо то, что при использовании слова «информатика» теряется компьютерная составляющая в названии и, кроме того, оно не вызывает ассоциаций с какой-либо экспериментальной основой».
Следовательно, Горн, используя в 1983 г. термин «информатика», подразумевает под ним именно информационно-компьютерную науку. Ученый обращается к истокам этой дисциплины, чтобы дать четкое определение информатике: «Все, что я до сих пор говорил о вычислениях, ориентировано на практическую деятельность и связано с компьютером. Но сама теория вычислений уже сформировалась и существовала к тому времени, когда появились цифровые компьютеры. Специалисты в области символьной логики уже исследовали логические пределы вычислений; была описана универсальная машина Тьюринга и доказана неразрешимость проблемы остановки; Гедель продемонстрировал пределы формализма при помощи своих теорем о неразрешимости; Черч, Клини и Кэрри проанализировали вычисления в теории рекурсивных функций и комбинаторной логике; Туэ и Пост, а в более позднее время Марков, рассмотрели вычисления с синтаксической точки зрения. Поэтому, когда появились компьютеры, обсуждение лингвистики естественных языков Ноамом Хомским происходило в ракурсе вычислений. В результате этих новых разработок появились лингвистические описания процессов программирования, математическая теория автоматов и формальные языки. Эти результаты, в свою очередь, повлияли на разработки языков программирования и программируемых вычислительных машин. Теперь под информатикой мы понимаем нечто, связанное с синтезом и анализом символьных выражений, а также синтез и анализ процессоров, которые интерпретируют, транслируют и обрабатывают такие выражения. Если говорить более прозаично, то информатика занимается изучением, проектированием и использованием структур данных и их обработкой ».
Главный вывод Горна о составе и статусе новой области знания, которым он завершает статью, состоит в следующем: « не следует отделять компьютерную науку от информационной науки, а следует пытаться отстаивать единую область знаний -- информатику. Любая попытка поощрить такое разделение повлечет за собой отделение практической деятельности от знаний, как это произошло с математикой Пифагора, риторикой софистов, метафизикой и органоном Аристотеля, грамматикой стоиков, логикой и грамматикой логических позитивистов. Такое разделение будет причиной прекращения деятельного кипения, которое поддерживается сплавом знаний и практической деятельности».
Проиллюстрировать последствия подобного отделения практической деятельности от знаний можно было бы количественно с помощью диаграмм, подобных рис. 2, на которых доля компьютерной науки равна 4,55% для европейских патентов и 2,35% для патентов США за период 1992-1996 гг. Однако для полноты картины явно не хватает исходных данных для выявления тренда изменений этих долей во времени.
Следует вернуться к проблеме конвергенции. Важным этапом в развитии идеи Горна, позиционирующей информатику как единую область знаний и охватывающую предметные области компьютерной и информационной наук, были работы Ю. А. Шрейдера. В статье «Информация и знание» говорится, что не существует двух информатик (информационной науки и компьютерной науки), а есть два облика информатики. Первый из них (информационная наука) дополнительно нагружен представлениями о традиционном информационном обслуживании специалистов-ученых и инженеров в области их профессиональных интересов. Второй облик (компьютерная наука) неправомерно искажен чисто программистскими проблемами, не специфичными для информатики. Специфические же проблемы информатики оказываются там, где возникают задачи информационного представления знаний в удобной для обработки, передачи и творческого реконструирования знаний в результате усилий пользователя. В этой же работе Ю.А. Шрейдер формулирует ряд положений научной парадигмы информатики; «информация есть общественное достояние, она в принципе социальна, в то время как знание, вообще говоря, соотнесено с конкретной личностью, с тем, кто им владеет и непосредственно пользуется. Информация должна пройти через «когнитивный экран» тех, для кого она представляет ценность. Так возникает необходимость считаться не только с существованием мира объективированного социализированного знания, т.е. информации как превращенной формы знания, но и с феноменом личностного знания. Тождественность информации и знания при этом исключается, но информация как превращенная форма знания сохраняет следы своего происхождения. Наиболее принципиальные вопросы информатики всегда возникали на стыке информации и знания, там, где речь шла о превращении одного в другое. Далее Шрейдер пишет о пропасти, разделяющей информацию и знания как сущности разной природы.
Заключение
Обзор многолетней истории проблемы конвергенции информационной и компьютерной наук позволяет сделать следующие выводы.
Во-первых, приведенные положения из работ Горна и Шрейдера являются ключевыми для описания научной парадигмы информатики как информационно-компьютерной науки, но не включают всех необходимых ее составляющих, в том числе аксиоматику, классификацию объектов, процессов и явлений этой области знаний, а также систему терминов.
Во-вторых, процессы понимания, осознания и экспликации знаний в настоящее время по-прежнему остаются во многом невыясненными. В информационной науке они исследуются как когнитивные и креативные процессы, с которыми неразрывно связаны процессы генерации информации, социальных коммуникаций и понимания информации. В этой науке знания человека (в том числе ментальная информация Брукса) и информация (знаковая информация Ингверсена и языковая информация Фаррадейна) соотносятся между собой как сущности разной природы.
В-третьих, в компьютерной науке в качестве базовых понятий используются, как правило, «символы абстрактного алфавита», в явном виде не соотнесенные со знаниями человека и ментальной информацией Брукса, а также со знаковой информацией Ингверсена и языковой информацией Фаррадейна. Например, в классической работе Тьюринга слова «знания» и «информация» не используются, а рассматриваются лишь линейные символьные выражения. Однако в этой работе отмечается, что в одной ячейке может располагаться линейная последовательность символов, трактуемая как единый сложный символ, и проводится аналогия между сложными символами и словами европейских языков.
Таким образом, имеется непустое пересечение множества символьных выражении «языка» компьютерной пауки и множества слов естественных языков информационной науки, являющихся знаковой информацией, т.е. знаковыми формами представления знаний и главной сущностью социокультурньтх коммуникаций. Это объектное пересечение (т.е. пересечение объектов исследования в компьютерной и информационной науках) относится одновременно к предметным областям обеих наук. Однако эти объекты в компьютерной науке трактуются и обрабатываются как абстрактное множество символьных выражений, а в информационной науке эти же объекты трактуются и обрабатываются как множества конкретных слов естественных языков с их собственными планами выражения и содержания. Для интеграции двух подходов к трактовке и обработке этого объектного пересечения необходима новая научная парадигма информационно-компьютерной науки. Научная парадигма информационно-компьютерной науки, которая будет предлагать ответы на поставленные вопросы, должна включать описание системы аксиом и теоретических оснований этой науки. При этом с единых концептуальных позиций должны быть описаны и классифицированы множество абстрактных символов компьютерной науки и множество конкретных знаковых систем (в том числе естественные языки) информационной науки. Должны быть описаны отношения между этими множествами символов и знаков на стыке абстрактного и конкретного, включая процессы превращения одного в другое, а также процессы локальной генерации отдельных «квантов" знаний, их интеграции в цифровой среде и глобального использования в среде социальных коммуникаций на символьно-знаковой основе.
В завершение необходимо отметить, что настоящий обзор был подготовлен при поддержке РФФИ и в соответствии с правилами Фонда должен включать также описание результатов проектов по тематике обзора, финансируемых по грантам РФФИ. Однако авторам не удалось найти публикаций с изложением результатов проектов РФФИ, посвященных проблеме конвергенции информационной и компьютерной наук, а также вопросам определения количественных индикаторов взаимных связей информационной и компьютерной наук с ИКТ.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
1. Зацман И.М., Кожунова О.С. «Предпосылки и факторы конвергенции информационной и компьютерной наук» // Информатика и её применение.-2008.- Т. 2. Вып. 1.- С. 77-97