Что такое вероятностный подход измерения объема информации

Что такое вероятностный подход измерения объема информации

Данный урок хочу посвятить теме «Измерение информации».

Выделяют следующие подходы к определению количества информации :

Данные подходы изучаются в школьном курсе информатики.

Вероятностный подход

Вероятностный подход связан с таким понятием как ВЕРОЯТНОСТЬ.
ВЕРОЯТНОСТЬ — это отношение количества тех наблюдений, при которых рассматриваемое событие наступило, к общему количеству наблюдений. Такая трактовка допустима в случае достаточно большого количества наблюдений или опытов.

Единицы измерения информации: бит, байт, кбайт и т.д.

За 1 бит информации принимают такое количество информации, которое находится в сообщении о том, что произошло одно событие из двух равновероятных.

1 бит — это количество информации, уменьшающее неопределенность знаний в два раза.

При РАВНОВЕРОЯТНОСТНОМ ПОДХОДЕ вероятности наступления того или иного события равны.

Для измерения количества информации, полученной нами при равновероятном событии, используем формулу

(где N — количество возможных исходов события (2 стороны в примере с монеткой),
i — количество информации, которое мы получим, при том или ином исходе события)

Другие задачи с разбором и для самостоятельного решения на тему «Вероятностный подход к измерению информации» смотрите в следующих выпусках.

При НЕРАВНОВЕРОЯТНОСТНОМ ПОДХОДЕ вероятности исходов событий не равны.

Пример: В коробке 16 карандашей. Из них 8 синих, 4 красных, 4 зеленых. Вероятность достать из коробки синий карандаш больше, чем вероятность достать зеленый или красный.

Для измерения количества информации при неравновероятностном подходе используют следующие формулы:

(где К — количество интересующих нас событий (достать синий карандаш K=8), N — общее количество события)

(где i — количество информации, которое мы получим, при том или ином исходе события)

Вторая формула называется формулой Шеннона (правда в другом виде). В оригинале формула Шеннона выглядит так

Использование или неиспользовании этой формулы зависит от того, знают ли ученики про логарифм или нет.

Задача: В коробке 16 карандашей. Из них 8 синих, 4 красных, 4 зеленых. Сколько бит информации мы получим, вытащив из коробки синий карандаш?

Ответ : 1 бит информации мы получим, вытащив синий карандаш из коробки.

Продолжение рассмотрения этой темы смотрите в следующих постах.

Источник

Что такое вероятностный подход измерения объема информации

Для информации существуют свои единицы измерения информации. Если рассматривать сообщения информации как последовательность знаков, то их можно представлять битами, а измерять в байтах, килобайтах, мегабайтах, гигабайтах, терабайтах и петабайтах.

Давайте разберемся с этим, ведь нам придется измерять объем памяти и быстродействие компьютера.

Единицей измерения количества информации является бит – это наименьшая (элементарная) единица.

Байт – основная единица измерения количества информации.

Байт – довольно мелкая единица измерения информации. Например, 1 символ – это 1 байт.

Производные единицы измерения количества информации

1 килобайт (Кб)=1024 байта =2 10 байтов

1 мегабайт (Мб)=1024 килобайта =2 10 килобайтов=2 20 байтов

1 гигабайт (Гб)=1024 мегабайта =2 10 мегабайтов=2 30 байтов

1 терабайт (Гб)=1024 гигабайта =2 10 гигабайтов=2 40 байтов

Методы измерения количества информации

Итак, количество информации в 1 бит вдвое уменьшает неопределенность знаний. Связь же между количеством возможных событий N и количеством информации I определяется формулой Хартли:

Алфавитный подход к измерению количества информации

При этом подходе отвлекаются от содержания (смысла) информации и рассматривают ее как последовательность знаков определенной знаковой системы. Набор символов языка, т.е. его алфавит можно рассматривать как различные возможные события. Тогда, если считать, что появление символов в сообщении равновероятно, по формуле Хартли можно рассчитать, какое количество информации несет в себе каждый символ:

Вероятностный подход к измерению количества информации

Этот подход применяют, когда возможные события имеют различные вероятности реализации. В этом случае количество информации определяют по формуле Шеннона:

I – количество информации,

N – количество возможных событий,

P_i – вероятность i-го события.

Задача 1.

Шар находится в одной из четырех коробок. Сколько бит информации несет сообщение о том, в какой именно коробке находится шар.

Имеется 4 равновероятных события (N=4).

По формуле Хартли имеем: 4=2 i . Так как 2 2 =2 i , то i=2. Значит, это сообщение содержит 2 бита информации.

Задача 2.

Чему равен информационный объем одного символа русского языка?

В русском языке 32 буквы (буква ё обычно не используется), то есть количество событий будет равно 32. Найдем информационный объем одного символа. I=log₂ N=log₂ 32=5 битов (2 5 =32).

Примечание. Если невозможно найти целую степень числа, то округление производится в большую сторону.

Задача 3.

Чему равен информационный объем одного символа английского языка?

Задача 4.

Световое табло состоит из лампочек, каждая из которых может находиться в одном из двух состояний (“включено” или “выключено”). Какое наименьшее количество лампочек должно находиться на табло, чтобы с его помощью можно было передать 50 различных сигналов?

С помощью N лампочек, каждая из которых может находиться в одном из двух состояний, можно закодировать 2 N сигналов.

2 5 6 , поэтому пяти лампочек недостаточно, а шести хватит. Значит, нужно 6 лампочек.

Задача 5.

Метеостанция ведет наблюдения за влажностью воздуха. Результатом одного измерения является целое число от 0 до 100, которое записывается при помощи минимально возможного количества битов. Станция сделала 80 измерений. Определите информационный объем результатов наблюдений.

В данном случае алфавитом является множество чисел от 0 до 100, всего 101 значение. Поэтому информационный объем результатов одного измерения I=log₂101. Но это значение не будет целочисленным, поэтому заменим число 101 ближайшей к нему степенью двойки, большей, чем 101. это число 128=2 7 . Принимаем для одного измерения I=log₂128=7 битов. Для 80 измерений общий информационный объем равен 80*7 = 560 битов = 70 байтов.

Задача 6.

Определите количество информации, которое будет получено после подбрасывания несимметричной 4-гранной пирамидки, если делают один бросок.

Пусть при бросании 4-гранной несимметричной пирамидки вероятности отдельных событий будут равны: p₁=1/2, p₂=1/4, p₃=1/8, p₄=1/8.

Тогда количество информации, которое будет получено после реализации одного из них, можно вычислить по формуле Шеннона:

Задача 7.

Задача 8.

Оцените информационный объем следующего предложения:

Тяжело в ученье – легко в бою!

Так как каждый символ кодируется одним байтом, нам только нужно подсчитать количество символов, но при этом не забываем считать знаки препинания и пробелы. Всего получаем 30 символов. А это означает, что информационный объем данного сообщения составляет 30 байтов или 30 * 8 = 240 битов.

Источник

Вероятностный подход измерения информации

Информация нуждается в измерении. На практике количество информации измеряется с точки зрения синтаксической адекватно­сти. Исторически сложились два подхода к измерению информации: вероятностный и объемный. В 1940-х гг. К. Шеннон предложил ве­роятностный подход, а работы по созданию ЭВМ способствовали развитию объемного подхода.

Рассмотрим вероятностный подход к измерению количества ин­формации.

Пусть системаа может принимать одно из N состояний в каждый момент времени, причем каждое из состояний равновероятно. На­пример, в качестве системы могут выступать опыты с подбрасывани­ем монеты (N = 2) или бросанием игральной кости (N= 6).Количество информации системы а вычисляется по формуле, предложенной Р. Хартли:H = H(a) = log₂N= lnN/ln2.При N =2 количество информации минимально и равно Н = 1. Поэтому в качестве единицы информации принимается количество информации, связанное с двумя равновероятными состояниями системы, например: «орел» — «решка», «ложь» — «истина». Такая еди­ница количества информации называется бит.Введем понятие вероятности. Вероятность событияА — это от­ношение числа случаев М, благоприятствующих событию А, к обще­му количеству случаев N:

Пример 1.Найти вероятность выпадения числа 6 при бросании кости.Решение. Всего граней у кости N = 6. Число 6 присутствует только на одной грани.

Следовательно, вероятность выпадения числа 6 при бросании кости: Р=M/N/

Пример 2.Найти вероятность выпадения числа, большего 3, при бросании кости.

Решение. Всего граней у кости N = 6. Чисел, больших 3, на гранях кости М= 3.

Следовательно, вероятность выпадения числа, большего 3, при бросании кости: P=M/N=3/6=1/2. Если N состояний системы не равновероятны, т.е. система на­ходится в i-м состоянии с вероятностью P_i и при этом все состояния системы образуют полную группу событий, т.е. сумма вероятностей равна: , то используются следующие формулы, предложенные Шенноном. Для определения количества информации:a)в одном (i-м) состоянии системы H=Log₂ (1/ );b)среднего количества информации во всех состояниях системы:

H=-

Из приведенных выражений следует, что количество информации максимально, если состояния системы равновероятны.

Объемный подход

Объем данных V в сообщении измеряется количеством символов (разрядов) в этом сообщении. В информатике в основном использу­ется двоичная система счисления, т.е. все числа представляются двумя цифрами: 0 и 1. Поэтому минимальной единицей измерения данных является бит. Таким образом, 1 бит — это либо 0, либо 1. Элемент, принимающий всего два значения, называется двухпози­ционным и просто реализуется аппаратно: например, двумя состоя­ниями «включено» —«выключено», «ток есть» —«ток отсутствует».

Более подробно о системах счисления будет рассказано позже.

Напомним таблицы размерностей:

1 байт = 8 бит (8 = 2 3 ); в международной системе кодов ASCII (AmtricanStandardCodeforInformationInterchange, Американский стандартный код обмена информацией) каждый символ кодировался одним байтом, чтопозволяло закодировать = 256 символов, чего на первых порах хватало. Сейчас происходит переход к кодировке Unicode, где каждый символ кодируется двумя байтами, что позволяет кодировать 2 16 = 65536 символов, многократно увеличивая возможности кодирования.

1 Мбайт (мегабайт) = 1024 Кбайта (2 10 Кбайт или 2 20 байт).

1 Гбайт (гигабайт)=1024 Мбайта (2 10 Мбайт или 2 30 байт).

1 Тбайт (терабайт)=1024 Гбайта (2 10 Гбайт или 2 40 байт).

В недалеком будущем нас ожидают:

1 Пбайт (петабайт) =1024 Тбайта (2 10 Тбайт или 2 50 байт).

1 Эбайт (экзабайт) =1024 Пбайта (2 10 Пбайт или 2 60 байт).

1 Збайт (зеттабайт) =1024 Эбайта (2 10 Эбайт или 2 70 байт).

1 Йбайт (йоттабайт) =1024 Збайта (2 10 Збайт или 2 80 байт)

Пример 2.8.Сообщение в двоичной системе счисления 10010010 имеет объем данных V = 8 бит. Этот объем данных представляется 1 байтом.

Для удобства использования введены и более крупные единицы объема данных:

1 024 байт = 1 килобайт (Кбайт);

1 024 Кбайт = 1 мегабайт (Мбайт) = 1 024 2 байт = 1048 576 байт;

1 024 Мбайт = 1 гигабайт (Гбайт) = 1 024 3 байт;

1 024 Гбайт = 1 терабайт (Тбайт) = 1 024 4 байт;

1 024 Тбайт = 1 пентабайт (Пбайт) = 1 024 5 байт.

Общий объем информации в книгах, цифровых и аналоговых но­сителях за всю историю человечества составляет по оценкам 10 18 байт. Зато следующие 10 18 байт будут созданы в течение пяти —семи лет.

Отличие объема данных от количества информации заключается в следующем: объем данных выражается только целыми значениями, а количество информации — вещественными.

Формулу Хартли можно использовать для определения объема данных. При этом результат округляется в большую сторону, так как минимальной ячейкой памяти в ЭВМ является байт. Поэтому, заняв только часть байта (его несколько бит), оставшаяся часть байта не используется.

Пример 2.9.В сообщениях используются только первые шесть букв латинского алфавита: А, В,С, D, Е, F.Сколько байт необходи­мо для хранения сообщения «AABBCCD»?

Решение. Определим, сколько бит необходимо для хранения одной буквы по формуле Хартли:

Результат округлим в большую сторону, следовательно:

Тремя битами можно представить 8 комбинаций: ООО, 001, 010, 011, 100, 101, 110, 111. Для кодирования шести букв используются первые шесть комбинаций, а две последние комбинации не используются.

Для сообщения, состоящего из М = 7 букв, необходимо

V_c = М*Vb = 7 • 3 = 21 бит = 2,625 байт.

Результат вновь округлим в большую сторону:

Информатика и ее структура

Информатика — это наука и вид практической деятельности, связанные с процессами обработки информации с помощью вычис­лительной техники.

Термин «информатика» произошел от слияния двух французских слов information (информация) и automatique (автоматика) и до­словно определял новую науку об «автоматической обработке инфор­мации». В англоязычных странах информатика называется computerscience (наука о компьютерной технике).

Информатика представляет собой единство разнообразных от­раслей науки, техники и производства, связанных с переработкой информации с помощью вычислительной техники и телекоммуника­ционных средств связи в различных сферах человеческой деятель­ности.

Основная задача информатики заключается в определении общих закономерностей процессов обработки информации: создания, пере­дачи, хранения и использования в различных сферах человеческой деятельности. Прикладные задачи связаны с разработкой методов, необходимых для реализации информационных процессов с исполь­зованием технических средств.

Информатика включает в себя следующие разделы.

I. Теоретическая информатика.Это часть информатики, вклю­чающая в себя ряд подразделов, тесно связанных с другой наукой — математикой. В теории информации и кодирования изучается ин­формация как таковая, ее свойства, способы измерения количества информации. Областью исследования теории алгоритмов и автоматов являются методы переработки информации с помощью вычислитель­ных систем. Теория формальных языков и грамматик рассматривает правила построения простейших языков с небольшим числом син­таксических конструкций, называемых языками программирования. Теория принятия решений и исследования операций связана с ис­пользованием информации для принятия решений и оценки их опти­мальности. Теоретическая информатика использует математические методы для общего изучения процессов обработки информации.

II. Вычислительная техника.Это раздел, включающий в себя общие принципы построения вычислительных систем. Примером вычислительной системы является персональный компьютер, или ЭВМ. Этот раздел не связан с вопросами физической разработки, реализации и производства элементов вычислительных систем. Здесь рассматривается архитектура вычислительных систем— соглаше­ние о составе, назначении, функциональных возможностях и прин­ципах взаимодействия элементов внутри вычислительных систем и вычислительной системы с другими устройствами. Примерами прин­ципиальных, ставших классическими решений в этой области явля­ются архитектура фон Неймана компьютеров первых поколений, шинная архитектура ЭВМ, архитектура параллельной или многопро­цессорной обработки информации.

III. Программирование.Это деятельность, направленная на раз­работку программного обеспечения вычислительной техники. Про­граммирование делится на разделы, связанные с разработкой соот­ветствующих типов программного обеспечения. Программное обе­спечение, непосредственно управляющее составными частями вычислительной техники, называется системным. Системный уровень программного обеспечения составляют операционные системы. Слу­жебное программное обеспечение— это архиваторы, антивирусы, программы управления файлами и папками. Служебное программное обеспечение предназначено для выполнения некоторых вспомога­тельных функций. Прикладное программное обеспечение— это программы для решения большинства задач пользователя. Приклад­ное программное обеспечение включает в себя офисные, графиче­ские, справочные программы, среды разработки программ и др.

IV. Информационные системы.Это раздел информатики, свя­занный с решением проблем анализа потоков информации в раз­личных сложных системах, их оптимизации, структурировании, принципах хранения и поиска информации по запросу пользователя. Примерами информационных систем являются информационно­справочные, информационно-поисковые, глобальные системы или сети хранения и поиска информации.

V. Искусственный интеллект.Это область информатики, в ко­торой решаются сложнейшие проблемы, находящиеся на пересечении с психологией, физиологией, языкознанием и другими науками. Исторически сложились три основных направления развития систем искусственного интеллекта. Целью работ первого направления явля­ется создание алгоритмического и программного обеспечения вы­числительных машин, позволяющего решать интеллектуальные за­дачи не хуже человека. В рамках второго подхода объектом исследо­ваний являются структура и механизмы работы мозга человека, а конечная цель заключается в моделировании функционирования.

Источник

Вероятностный подход измерения информации

Информация нуждается в измерении. На практике количество информации измеряется с точки зрения синтаксической адекватно­сти. Исторически сложились два подхода к измерению информации: вероятностный и объемный. В 1940-х гг. К. Шеннон предложил ве­роятностный подход, а работы по созданию ЭВМ способствовали развитию объемного подхода.

Рассмотрим вероятностный подход к измерению количества ин­формации.

Пусть системаа может принимать одно из N состояний в каждый момент времени, причем каждое из состояний равновероятно. На­пример, в качестве системы могут выступать опыты с подбрасывани­ем монеты (N = 2) или бросанием игральной кости (N= 6).Количество информации системы а вычисляется по формуле, предложенной Р. Хартли:H = H(a) = log₂N= lnN/ln2.При N =2 количество информации минимально и равно Н = 1. Поэтому в качестве единицы информации принимается количество информации, связанное с двумя равновероятными состояниями системы, например: «орел» — «решка», «ложь» — «истина». Такая еди­ница количества информации называется бит.Введем понятие вероятности. Вероятность событияА — это от­ношение числа случаев М, благоприятствующих событию А, к обще­му количеству случаев N:

Пример 1.Найти вероятность выпадения числа 6 при бросании кости.Решение. Всего граней у кости N = 6. Число 6 присутствует только на одной грани.

Следовательно, вероятность выпадения числа 6 при бросании кости: Р=M/N/

Пример 2.Найти вероятность выпадения числа, большего 3, при бросании кости.

Решение. Всего граней у кости N = 6. Чисел, больших 3, на гранях кости М= 3.

Следовательно, вероятность выпадения числа, большего 3, при бросании кости: P=M/N=3/6=1/2. Если N состояний системы не равновероятны, т.е. система на­ходится в i-м состоянии с вероятностью P_i и при этом все состояния системы образуют полную группу событий, т.е. сумма вероятностей равна: , то используются следующие формулы, предложенные Шенноном. Для определения количества информации:a)в одном (i-м) состоянии системы H=Log₂ (1/ );b)среднего количества информации во всех состояниях системы:

H=-

Из приведенных выражений следует, что количество информации максимально, если состояния системы равновероятны.

Объемный подход

Объем данных V в сообщении измеряется количеством символов (разрядов) в этом сообщении. В информатике в основном использу­ется двоичная система счисления, т.е. все числа представляются двумя цифрами: 0 и 1. Поэтому минимальной единицей измерения данных является бит. Таким образом, 1 бит — это либо 0, либо 1. Элемент, принимающий всего два значения, называется двухпози­ционным и просто реализуется аппаратно: например, двумя состоя­ниями «включено» —«выключено», «ток есть» —«ток отсутствует».

Более подробно о системах счисления будет рассказано позже.

Напомним таблицы размерностей:

1 байт = 8 бит (8 = 2 3 ); в международной системе кодов ASCII (AmtricanStandardCodeforInformationInterchange, Американский стандартный код обмена информацией) каждый символ кодировался одним байтом, чтопозволяло закодировать = 256 символов, чего на первых порах хватало. Сейчас происходит переход к кодировке Unicode, где каждый символ кодируется двумя байтами, что позволяет кодировать 2 16 = 65536 символов, многократно увеличивая возможности кодирования.

1 Мбайт (мегабайт) = 1024 Кбайта (2 10 Кбайт или 2 20 байт).

1 Гбайт (гигабайт)=1024 Мбайта (2 10 Мбайт или 2 30 байт).

1 Тбайт (терабайт)=1024 Гбайта (2 10 Гбайт или 2 40 байт).

В недалеком будущем нас ожидают:

1 Пбайт (петабайт) =1024 Тбайта (2 10 Тбайт или 2 50 байт).

1 Эбайт (экзабайт) =1024 Пбайта (2 10 Пбайт или 2 60 байт).

1 Збайт (зеттабайт) =1024 Эбайта (2 10 Эбайт или 2 70 байт).

1 Йбайт (йоттабайт) =1024 Збайта (2 10 Збайт или 2 80 байт)

Пример 2.8.Сообщение в двоичной системе счисления 10010010 имеет объем данных V = 8 бит. Этот объем данных представляется 1 байтом.

Для удобства использования введены и более крупные единицы объема данных:

1 024 байт = 1 килобайт (Кбайт);

1 024 Кбайт = 1 мегабайт (Мбайт) = 1 024 2 байт = 1048 576 байт;

1 024 Мбайт = 1 гигабайт (Гбайт) = 1 024 3 байт;

1 024 Гбайт = 1 терабайт (Тбайт) = 1 024 4 байт;

1 024 Тбайт = 1 пентабайт (Пбайт) = 1 024 5 байт.

Общий объем информации в книгах, цифровых и аналоговых но­сителях за всю историю человечества составляет по оценкам 10 18 байт. Зато следующие 10 18 байт будут созданы в течение пяти —семи лет.

Отличие объема данных от количества информации заключается в следующем: объем данных выражается только целыми значениями, а количество информации — вещественными.

Формулу Хартли можно использовать для определения объема данных. При этом результат округляется в большую сторону, так как минимальной ячейкой памяти в ЭВМ является байт. Поэтому, заняв только часть байта (его несколько бит), оставшаяся часть байта не используется.

Пример 2.9.В сообщениях используются только первые шесть букв латинского алфавита: А, В,С, D, Е, F.Сколько байт необходи­мо для хранения сообщения «AABBCCD»?

Решение. Определим, сколько бит необходимо для хранения одной буквы по формуле Хартли:

Результат округлим в большую сторону, следовательно:

Тремя битами можно представить 8 комбинаций: ООО, 001, 010, 011, 100, 101, 110, 111. Для кодирования шести букв используются первые шесть комбинаций, а две последние комбинации не используются.

Для сообщения, состоящего из М = 7 букв, необходимо

V_c = М*Vb = 7 • 3 = 21 бит = 2,625 байт.

Результат вновь округлим в большую сторону:

Информатика и ее структура

Информатика — это наука и вид практической деятельности, связанные с процессами обработки информации с помощью вычис­лительной техники.

Термин «информатика» произошел от слияния двух французских слов information (информация) и automatique (автоматика) и до­словно определял новую науку об «автоматической обработке инфор­мации». В англоязычных странах информатика называется computerscience (наука о компьютерной технике).

Информатика представляет собой единство разнообразных от­раслей науки, техники и производства, связанных с переработкой информации с помощью вычислительной техники и телекоммуника­ционных средств связи в различных сферах человеческой деятель­ности.

Основная задача информатики заключается в определении общих закономерностей процессов обработки информации: создания, пере­дачи, хранения и использования в различных сферах человеческой деятельности. Прикладные задачи связаны с разработкой методов, необходимых для реализации информационных процессов с исполь­зованием технических средств.

Информатика включает в себя следующие разделы.

I. Теоретическая информатика.Это часть информатики, вклю­чающая в себя ряд подразделов, тесно связанных с другой наукой — математикой. В теории информации и кодирования изучается ин­формация как таковая, ее свойства, способы измерения количества информации. Областью исследования теории алгоритмов и автоматов являются методы переработки информации с помощью вычислитель­ных систем. Теория формальных языков и грамматик рассматривает правила построения простейших языков с небольшим числом син­таксических конструкций, называемых языками программирования. Теория принятия решений и исследования операций связана с ис­пользованием информации для принятия решений и оценки их опти­мальности. Теоретическая информатика использует математические методы для общего изучения процессов обработки информации.

II. Вычислительная техника.Это раздел, включающий в себя общие принципы построения вычислительных систем. Примером вычислительной системы является персональный компьютер, или ЭВМ. Этот раздел не связан с вопросами физической разработки, реализации и производства элементов вычислительных систем. Здесь рассматривается архитектура вычислительных систем— соглаше­ние о составе, назначении, функциональных возможностях и прин­ципах взаимодействия элементов внутри вычислительных систем и вычислительной системы с другими устройствами. Примерами прин­ципиальных, ставших классическими решений в этой области явля­ются архитектура фон Неймана компьютеров первых поколений, шинная архитектура ЭВМ, архитектура параллельной или многопро­цессорной обработки информации.

III. Программирование.Это деятельность, направленная на раз­работку программного обеспечения вычислительной техники. Про­граммирование делится на разделы, связанные с разработкой соот­ветствующих типов программного обеспечения. Программное обе­спечение, непосредственно управляющее составными частями вычислительной техники, называется системным. Системный уровень программного обеспечения составляют операционные системы. Слу­жебное программное обеспечение— это архиваторы, антивирусы, программы управления файлами и папками. Служебное программное обеспечение предназначено для выполнения некоторых вспомога­тельных функций. Прикладное программное обеспечение— это программы для решения большинства задач пользователя. Приклад­ное программное обеспечение включает в себя офисные, графиче­ские, справочные программы, среды разработки программ и др.

IV. Информационные системы.Это раздел информатики, свя­занный с решением проблем анализа потоков информации в раз­личных сложных системах, их оптимизации, структурировании, принципах хранения и поиска информации по запросу пользователя. Примерами информационных систем являются информационно­справочные, информационно-поисковые, глобальные системы или сети хранения и поиска информации.

V. Искусственный интеллект.Это область информатики, в ко­торой решаются сложнейшие проблемы, находящиеся на пересечении с психологией, физиологией, языкознанием и другими науками. Исторически сложились три основных направления развития систем искусственного интеллекта. Целью работ первого направления явля­ется создание алгоритмического и программного обеспечения вы­числительных машин, позволяющего решать интеллектуальные за­дачи не хуже человека. В рамках второго подхода объектом исследо­ваний являются структура и механизмы работы мозга человека, а конечная цель заключается в моделировании функционирования.

Источник