Технология информационная

ТЕХНОЛОГИЯ ИНФОРМАЦИОННАЯ - процесс, использующий совокупность средств и методов сбора, хранения, обработки и передачи информации. Технологии информационные позволяют активизировать и эффективно использовать информационные ресурсы общества. Главной современной тенденцией в развитии технологий информационных является переход к цифровым методам передачи, обработки и хранения информации для всех сфер общественной жизни. Технология информационная является процессом, состоящим из четко регламентированных правил выполнения операций, действий, этапов различной степени сложности над данными, хранящимися в компьютере. Основное назначение технологии информационной состоит в выполнении целенаправленных действий по переработке входной информации. Основными видами технологий информационных являются: технология информационная обработки данных, технология информационная автоматизации офиса, технология информационная управления, технология информационная поддержки принятия решений, технология информационная экспертных систем, технология информационная автоматизации проектирования.

В настоящее время все большее применение находят новые информационные технологии (НИТ). Под НИТ понимаются такие технологии информационные, для реализации которых используются самые последние достижения в области развития средств информатизации общества, в том числе электронная вычислительная техника, информационно-телекоммуникационные системы, а также методы и средства искусственного интеллекта. НИТ имеют большое значение для развития общецивилизационного процесса интеллектуализации общества. НИТ широко применяются в таких прикладных интеллектуальных системах, как системы человеко-машинного взаимодействия с применением естественного языка, экспертные системы, системы компьютерного перевода с одного естественного языка на другой, системы автоматизации проектирования, автоматизированные системы обучения и т.п. НИТ за их интеллектуальные качества все чаще стали называть интеллектуальными информационными технологиями. Эти технологии применяются при решении задач в проблемных областях, характеризующихся сравнительно неплохой информационной определенностью, возможностью накопления опыта, повторяемостью событий. К таким областям относятся медицина, геологоразведка, управление атомными реакторами и др. Уже сложилась классификация методов и средств в области интеллектуальных технологий информационных. Выделяются такие направления, как нейронные сети, эволюционные вычисления и генетические алгоритмы, экспертные системы, когнитивные технологии, реальность виртуальная.

В искусственных нейронных сетях (ИНС) строятся модели обработки информации на базе применения простой компьютерной эмуляции биологических нейронных систем. Эти сети «пытаются» обучиться на примерах реального опыта, просматривая данные для поиска взаимосвязей, автоматически строя модели, «запоминая» примеры, корректируя снова и снова ошибки. ИНС дают хорошие результаты и в условиях неполноты данных. Нейронная сеть обучается распознавать ситуации посредством метода проб и ошибок.

Сейчас нейронные сети успешно помогают принимать решения в таких областях чел. деятельности, как финансовый рынок, постановка диагноза болезни, экспертиза поломок устройства, управление роботом и др.

Методы эволюционных вычислений применяются для описания собственно процессов эволюции состояний среды, программ и функций, систем знаний. Сам термин «эволюционные вычисления» обычно используется при описании алгоритмов поиска, оптимизации или обучения, основанного на формализационных принципах эволюционного процесса в природе. Методы эволюционных вычислений используются для оценки значений параметров моделей большой размерности, решения комбинаторных задач, оптимизации моделей обработки информации, в системах извлечения новых знаний из баз данных, обучения нейронных сетей и т. д. Области применения эволюционных вычислений: фондовые рынки, проектирование механических устройств и реактивных двигателей, разработка сложных планов и расписаний, оптимизация размещения промышленного оборудования и т. п.

Одним из классов эволюционных вычислений являются генетические алгоритмы, с помощью которых вычислительная машина может имитировать механизмы естественного отбора.

НИТ имеют исключительно важное значение для обеспечения информационного взаимодействия между людьми. Они позволяют оптимизировать информационные процессы, а также достаточно часто являются важнейшими компонентами других видов технологий — производственных и социальных. НИТ являются мощным средством превращения личностного персонифицированного знания в информационный ресурс. Посредством НИТ осуществляется перевод знаний в непосредственную производительную силу общества.

М П. Ващекин, Е.Н. Пасхин

Социологический словарь / отв. ред. Г.В. Осипов, Л.Н. Москвичев. М, 2014, с. 529-531.

Литература:

Поспелов Г.С. Искусственный интеллект — основа новой информационной технологии. М., 1988; Громов Г.Р. Очерки информационной технологии. М., 1993; Пасхин Е.Н. Информатика и устойчивое развитие (методол. аспекты). М., 1996; Ващекин Н.П., Пасхин Е.Н., Урсул А.Д. Информатизация об-ва и устойчивое развитие. М., 2000; Кастельс М. Информационная эпоха: экономика, об-во и культура. М., 2000; Райков А.Н. Интеллектуальные информационные технологии. М., 2000; Колин К.К. Информационная цивилизация. М., 2002; Системы и средства информатики: Специальный вып. «Науч.-методол. проблемы информатики». М., 2006.

Яндекс.Метрика