Развитие вычислительных средств и программирования в процессе научно-технического прогресса
Рассматриваются основные этапы развития научно-технического прогресса и неотъемлемой его части – развитие математических, вычислительных средств и программирование этого процесса....
Saved in:
| Published in: | Штучний інтелект |
|---|---|
| Date: | 2011 |
| Main Author: | |
| Format: | Article |
| Language: | Russian |
| Published: |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
2011
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/58828 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | Развитие вычислительных средств и программирования в процессе научно-технического прогресса / Е.К. Щетинина // Штучний інтелект. — 2011. — № 1. — С. 271-275. — Бібліогр.: 4 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-58828 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
Щетинина, Е.К. 2014-03-31T11:41:46Z 2014-03-31T11:41:46Z 2011 Развитие вычислительных средств и программирования в процессе научно-технического прогресса / Е.К. Щетинина // Штучний інтелект. — 2011. — № 1. — С. 271-275. — Бібліогр.: 4 назв. — рос. 1561-5359 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/58828 51-3 Рассматриваются основные этапы развития научно-технического прогресса и неотъемлемой его части – развитие математических, вычислительных средств и программирование этого процесса. ru Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України Штучний інтелект Моделирование объектов и процессов Развитие вычислительных средств и программирования в процессе научно-технического прогресса Article published earlier |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| title |
Развитие вычислительных средств и программирования в процессе научно-технического прогресса |
| spellingShingle |
Развитие вычислительных средств и программирования в процессе научно-технического прогресса Щетинина, Е.К. Моделирование объектов и процессов |
| title_short |
Развитие вычислительных средств и программирования в процессе научно-технического прогресса |
| title_full |
Развитие вычислительных средств и программирования в процессе научно-технического прогресса |
| title_fullStr |
Развитие вычислительных средств и программирования в процессе научно-технического прогресса |
| title_full_unstemmed |
Развитие вычислительных средств и программирования в процессе научно-технического прогресса |
| title_sort |
развитие вычислительных средств и программирования в процессе научно-технического прогресса |
| author |
Щетинина, Е.К. |
| author_facet |
Щетинина, Е.К. |
| topic |
Моделирование объектов и процессов |
| topic_facet |
Моделирование объектов и процессов |
| publishDate |
2011 |
| language |
Russian |
| container_title |
Штучний інтелект |
| publisher |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України |
| format |
Article |
| description |
Рассматриваются основные этапы развития научно-технического прогресса и неотъемлемой его части – развитие математических, вычислительных средств и программирование этого процесса.
|
| issn |
1561-5359 |
| url |
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/58828 |
| citation_txt |
Развитие вычислительных средств и программирования в процессе научно-технического прогресса / Е.К. Щетинина // Штучний інтелект. — 2011. — № 1. — С. 271-275. — Бібліогр.: 4 назв. — рос. |
| work_keys_str_mv |
AT ŝetininaek razvitievyčislitelʹnyhsredstviprogrammirovaniâvprocessenaučnotehničeskogoprogressa |
| first_indexed |
2025-11-25T17:29:47Z |
| last_indexed |
2025-11-25T17:29:47Z |
| _version_ |
1850518872358125568 |
| fulltext |
«Штучний інтелект» 1’2011 271
2Щ
УДК 51-3
Е.К. Щетинина
Донецкий национальный университет экономики и торговли
им. М. Туган-Барановского, г. Донецк, Украина
Развитие вычислительных средств
и программирования в процессе
научно-технического прогресса
Рассматриваются основные этапы развития научно-технического прогресса и неотъемлемой его части –
развитие математических, вычислительных средств и программирование этого процесса.
Вопросы взаимосвязи и взаимодействия наук на протяжении всей истории раз-
вития научного знания интересовали исследователей и мыслителей. Еще в древности
термин «математика» (μαΘενς) представлял собой обобщение научного знания или просто
изучение, познание окружающей действительности. С развитием познавательных воз-
можностей происходит ее дифференциация и специализация. Впервые это наблюда-
ется у пифагорейцев, в афинский классический период и в Александрийской школе.
Такая дифференциация приводила к качественному развитию разделов научного зна-
ния и специализации. При этом чувствовалась тесная взаимосвязь между научными
разделами. Так для обучения свободно рожденных граждан Древней Греции был вы-
делен обязательный комплекс математических дисциплин, именуемый квадририумом:
арифметика (άρήτμος), геометрия (γέομετρία), астрономия (αστρο – звезда, νομος – нау-
ка о звездах), гармония (αρμονία) – математическая теория музыки.
Отдавалось предпочтение математической подготовке. У входа в Академию Платона
был вывешен девиз: «Пусть не войдет сюда тот, кто не знает геометрии», так как геометрия
в этот период считалась основной математической дисциплиной. Кто хотел посвятить
себя научной деятельности, тот обязательно должен был освоить этот квадририум.
Когда один из желающих поступить в Академию обратился к Ксенократу, возглавляв-
шему в то время Академию, но не был подготовлен по математике, то Ксенократ отве-
тил ему: «Иду, у тебя нечем ухватиться за философию».
Такая взаимосвязь в научном познании между различными разделами научного
знания и математикой существует на всем историческом пути их развития. Эта взаи-
мосвязь дополняет и способствует взаимному развитию математики и других наук.
Такое взаимное проникновение математики в другие науки и их воздействие на мате-
матику показали многие выдающиеся ученые – Пифагор, Архимед, Герон Александрийс-
кий, Диофант, Клавдий Птолемей, Галилей, Кеплер, Ньютон, Лейбниц и другие.
Большую роль в развитии науки и техники играли вычислительные средства, сис-
темы счисления. Тяжеловесная алфавитная система счисления Античности явилась
большим тормозом в развитии всего научного знания. Арабо-индийская десятеричная
позиционная система счисления оказала революционизирующее действие в развитии
математики и всего научного знания.
Цель данной статьи – показать основные моменты взаимодействия и развития науки,
техники и влияние на них математических вычислительных средств, программирова-
ния и развития прогностических методов в научном познании.
Щетинина Е.К.
«Искусственный интеллект» 1’2011 272
2Щ
Рассматривая в историческом плане взаимосвязь и взаимодействие математики
с развитием науки и техники, следует отметить, что античная математика развивалась
как умозрительная наука и не применялась в прикладных целях. Первые попытки при-
менения математики в механике, теории музыки, астрономии совершали ряд ученых
эпизодически: Пифагор сконструировал монохорд, Архит Таренский развивал мате-
матическую теорию музыки и применял математику в механике, решались «задачи
древности» с применением механических средств. Все это встречало осуждение со
стороны Платона и Аристотеля. Они призывали математиков строить ее умозритель-
но, не прибегая к механическим методам. Но дальнейшее развитие науки, техники и
теоретического естествознания показало ошибочность требований Платона и Аристо-
теля. Архимед полностью отошел от их требований и стал разрабатывать механико-
математические методы, что привело его к развитию инфинитезимального исчисления,
которое явилось основой в зарождении дифференциального и интегрального исчис-
ления. Большую роль в развитии математизированного естествознания сыграли труды
александрийских ученых Архимеда, Эратосфена, Герона и других. Показательным в
этом плане является научное наследие Герона Александрийского. Он широко приме-
нял математические методы в механике и инженерной практике.
Герон Александрийский (Ήρων ο Άλέξάνδρεύς, 10 – 75), древнегреческий мате-
матик и механик, считается величайшим инженером за всю историю человечества.
Он практически вплотную подобрался к индустриальной революции, которая произо-
шла только через приблизительно 2000 лет. Первым изобрёл автоматический театр
кукол, автомат для продаж, скорострельный самозаряжающийся арбалет, паровую тур-
бину, автоматические декорации, прибор для измерения протяженности дорог (древ-
ний «таксометр») и др. Первым начал создавать программируемые устройства (вал со
штырьками с намотанной на него веревкой).
Занимался геометрией, механикой, гидростатикой, оптикой. Основные произведе-
ния: «Метрика», «Пневматика», «Автоматопоэтика», «Механика» (фр.; произведение
сохранилось целиком по-арабски), «Катоптика» (наука о зеркалах; сохранилась только
в латинском переводе) и др. В 1814 году было найдено сочинение Герона «О диоптре»,
в котором изложены правила земельной съемки, фактически основанные на использо-
вании прямоугольных координат. Герон использовал достижения своих предшествен-
ников: Евклида, Архимеда, Стратона из Лампсака.
«Метрика» Герона и извлечённые из неё «Геометрика» и «Стереометрика» пред-
ставляют собой справочники по прикладной математике. Здесь даны правила и формулы
для точного и приближённого расчёта различных геометрических фигур, например
«формула Герона» для определения площади треугольника по трём сторонам (откры-
тая Архимедом), правила приближённого извлечения квадратных и кубических корней.
Изложение математических трудов Герона догматично – правила часто не выводятся,
а только доказываются на примерах.
Широкое применение математики в естествознании и инженерной практике тре-
бовало выработки рациональных вычислительных средств и логически строгих построений
математических теорий. Впервые систематизацией научного знания занялся Аристотель,
разработав формальную логику – силлогистическую теорию, учение, которое представ-
ляло собой строгую теорию дедукции. Высокую оценку этой теории дал Г. Лейбниц:
«Я думаю, что изобретение силлогистической формы есть одно из прекраснейших и
даже важнейших открытий человеческого духа. Это своего рода универсальная мате-
матика, все значение которой еще недостаточно понято» [1, с. 492-493].
Большое значение Лейбниц придавал дальнейшему исследованию логических
систем, с целью представления рационалистическими установками «программы чело-
веческого знания в виде некоего универсального языка. В рамках такого символизма
Развитие вычислительных средств и программирования…
«Штучний інтелект» 1’2011 273
2Щ
Лейбниц мыслил свести все человеческие рассуждения к формальному исчислению,
которое служило бы средством как доказательства установленных истин, так и откры-
тия новых» [2, с. 41].
С развитием капиталистического производства и внедрением машин и техничес-
ких средств в производство возникла необходимость применения новых вычислитель-
ных средств и новых математических методов, которое приводило к многочисленным
числовым операциям. Эти требования, возникшие в процессе развитого машинного
производства, привели к разработке алгоритмов и современного программирования,
оптимального математического моделирования, теории планирования эксперимента
и автоматизации процессов производства. При внедрении электронно-вычислительных
машин (ЭВМ) наибольшую актуальность имели вопросы автоматизации процесса програм-
мирования. В этой связи принципиальное значение принимает разработка наиболее ра-
циональных методов. Теоретической основой алгоритмизации и программирования
явилась Программа Гильберта, которой он стремился разработать такую логико-аксио-
матическую систему, где были бы формализованы не только математические понятия
и объекты, но и их правила вывода. Такая кодифицированная и логично построенная
математическая теория должна была выполняться по определенным правилам вывода.
«Эта игра формулами совершается по некоторым, вполне определенным правилам, –
говорит Гильберт, – в которых выражается техника нашего мышления. Эти правила
образуют замкнутую систему, которую можно найти и окончательно задать» [3, с. 382].
Программе Гильберта не суждено было свершиться. Это показала теорема К. Ге-
деля о непротиворечивости и неполноте. Но программа Гильберта сыграла свою роль
в построении формальных аксиоматических систем и явилась подготовительным эта-
пом в построении одного из могучих направлений современной математической от-
расли алгоритмизации, программирования и вычислительных средств, без которой
невозможен современный научно-технический прогресс. При этом большое значение
имеет изучение различных идеализированных задач типа машин Тюринга. Многие
специалисты в этих вопросах считают необходимым пересмотреть и проанализиро-
вать Марковские теории нормальных алгоритмов с точки зрения приближения их к
алгоритмам, которые могут быть реализованы на современных ЭВМ. Но при решении
многих задач исследователи приходят к новым теоремам различных разделов матема-
тики, что приводит к новым алгоритмичным трудностям. Задача исследователя заклю-
чается в том, чтобы найти и запрограммировать наиболее рациональным путем. Но при
такой стратегии машинная интуиция в сравнении с человеческой может быть более
грубой, что приводит к широкому поиску и окончательному выводу. Уже в современном
развитии науки в области математики и других точных наук невозможно проводить
исследования без применения ЭВМ. Важное значение в практическом применении
современной математики имеют задачи программирования различных неарифмети-
ческих или не совсем арифметических методов вычислительной математики. К ним
относятся аналитические методы построения математических моделей реальных со-
циально-экономических, технических и технологических процессов и явлений, полу-
чения аналитических решений дифференциальных уравнений и их систем, а также
методы интегрирования и другие.
Одним из эффективнейших и актуальнейших применений ЭВМ является исполь-
зование их в системе управления производственными процессами. 1948 год считается
годом рождения кибернетики. Изучение аналогий между процессами, протекающими
в электрических и электронных системах и в живых организмах, привело Норберта Вине-
ра к идее создания новой науки – кибернетики, науки об управлении. Выпущенная им в
1948 году в Париже «Кибернетика» оказала большое влияние на развитие мировой
Щетинина Е.К.
«Искусственный интеллект» 1’2011 274
2Щ
науки. Норберт Винер по праву считается «отцом кибернетики». В связи с тем, что
современные ЭВМ являются однопрограммными, большое значение принимает по-
строение системы алгоритмов для преобразования программ и их минимизации.
Появление ЭВМ с программным управлением привело к изменению взгляда на
предмет и метод всей вычислительной математики. Вычислительная математика вклю-
чила в свой арсенал всю теорию программирования, в результате чего устанавливает-
ся тесная связь между вычислительной математикой и математической логикой.
Бурный рост современной дискретной вычислительной техники выдвигает повы-
шенные требования к теории синтеза схем дискретных преобразований информации
(цифровых автоматов). Развитие ЭВМ и дискретной автоматики привело к необходи-
мости построения и развития в математике общей теории автоматов. При детальной
разработке абстрактной теории автоматов выявились интересные аналоги с другими
отраслями математики, в частности с теорией групп и полугрупп.
Главной задачей построения теории автоматического программирования явился
предложенный в 1954 – 1955 гг. О.А. Ляпуновым оперативной метод, что значитель-
но облегчило труд программиста. Полной автоматизации программирования можно
достигнуть в результате автоматизации процесса сложения схем программ и дальней-
шего применения универсальных программ. Однако полной автоматизации програм-
мирования достичь невозможно, так как наиболее квалифицированная часть программ
требует выбора решений задач и разработки общего плана вычислений – схемы прог-
рамм должны вначале выполняться специалистами исследуемой отрасли.
Но вместе с тем в большинстве случаев некоторые части программ являются го-
товыми подпрограммами. Намного эффективней становится применение для каждого
метода вычислительной математики допустимого класса разрабатывать свою упрощен-
ную программу, специализированную подпрограмму, «а также создания набора круп-
ных программ, для последующего их использования».
Тем самым мы приходим к методу автоматизации программирования, что ряд
авторов называют «методом библиотек программирующих программ», сущность ко-
торой заключается в следующем: 1. Выбирают конечное количество типов задач вы-
числительной математики, которую называют классом допустимости. Элементами такого
множества задач являются типы задач, которые слагаются с неограниченного коли-
чества частных задач. 2. Для каждого типа задач составляют специальную програм-
му, которая использует минимум входной информации. 3. В каждой из построенных
программ необходимо предусмотреть методы контроля вычислений и автоматическое
включение ее в расчетную программу. 4. Различные специализированные програм-
мированные программы могут поглощать некоторые общие блоки (например, блок
арифметического оператора). Такие блоки позволяют в одном экземпляре, в специаль-
ных программированных программах предусматривать вызов их в необходимое время.
Набор необходимых блоков составляет обычную библиотеку стандартных подпрог-
рамм. Но так как составление блоков в программах производится автоматически,
особое внимание следует уделять проблеме рационального кодирования входной и
выходной информации стандартных программ с целью обеспечения возможности раз-
личных иных сочетаний простейшим способом. 5. Наряду с программированными
программами для числовых арифметических методов в библиотеке желательно иметь
программированные программы и для неарифметических методов. Например, прог-
раммы для решения дифференциальных уравнений. Иметь стандартные блоки для ин-
тегрирования и дифференцирования элементарных функций и программы преобразо-
вания и упрощения полученных результатов.
Объединение частных задач в один тип задач в определенной степени является
произвольным процессом. При таком объединении необходимо учитывать специфи-
ку задач и методичных решений.
Развитие вычислительных средств и программирования…
«Штучний інтелект» 1’2011 275
2Щ
Одной изначальной задачей, возникшей с построением теоретических основ для
формализации мыслительных процессов с помощью формальной логики Аристотеля,
была задача создания искусственного разума, искусственного интеллекта. Придавая
высокую оценку формальной логике Аристотеля, Лейбниц мечтал о том времени, ког-
да люди разработают такую систему, при которой вместо того, чтобы спорить по ин-
тересующим их вопросам, будут просто вычислять.
Определение искусственного интеллекта наиболее естественно вытекает из суждений
Тюринга, где был поставлен вопрос: может ли машина мыслить? Под «машиной Тюринга»
следует понимать такое устройство (созданное человеком), если человек разговарива-
ет с этим устройством и не может отличить, разговаривает он с другим человеком или
с автоматическим устройством, «искусственный интеллект должен быть снабжен органа-
ми, способными воспринимать и формировать подобные сообщения, обладать памятью,
позволяющей ему запоминать и хранить необходимую информацию, как вкладывае-
мую в него заранее, так и получаемую в процессе диалога» [4, с. 14].
Постепенное накопление программ, которые способны автоматизировать различ-
ные виды интеллектуальной деятельности, приведет к созданию искусственного интел-
лекта. Эта система накопления программ должна совершенствоваться и формировать
многие стороны будущего искусственного интеллекта. Высшей стадией моделирования
искусственного интеллекта «является мыслительный аппарат человека – его головной
мозг» [4, с. 147]. Но смоделировать головной мозг человека и его нейроны, их взаи-
модействие – задача чрезвычайно сложная. «…Основная сложность строения мозга
заключается не в самих нейронах, а в способе их соединения друг с другом» [4, с. 147].
По мнению специалистов, именно в их соединении нейронов заключена основная дол-
говременная память мозга. Как видно из изложенного, основная трудность моделиро-
вания мозга в современных условиях заключается в разгадке тайн его работы.
Искусственный интеллект в широком смысле этого слова является самостоятельным
объектом исследования в открытии новых законов природы, законов функционирова-
ния человеческого мозга, мышления. Разгадка законов мышления имеет колоссальное
значение в решении практических задач педагогики, психологии, медицины. Для даль-
нейшего решения этих сложных задач творческого характера необходимо более актив-
ное и тесное взаимодействие человеко-машинных систем.
В заключение следует отметить, что развитие математического программирова-
ния привело к бурному всплеску и развитию всего научного знания. Математическое
программирование проникло во все отрасли научного знания. Вся предшествующая
математика может рассматриваться как математика, создавшая предпосылки для раз-
вития современной программируемой математики, которая проникла во все отрасли
научного знания. Все науки стали математизируемыми, стерта грань между точными
и гуманитарными науками. Все науки в своих исследованиях могут пользоваться ма-
тематическим программированием. В.М. Глушков считает, что новая математика –
все программирующие, алгоритмизирующие и автоматизирующие средства – только
начинает развиваться. Вся предыдущая математика представляет собой предысторию
современной математики.
Литература
1. Лейбниц Г.В. Сочинения : в 4 т. / Готфрид Вильгельм Лейбниц. – М. : Мысль, 1983. – Т. 2. – 686 с.
2. Субботин А.Л. Логические труды Лейбница // Лейбниц Г.В. Сочинения : в 4 т. – М. : Мысль, 1984. –
Т. 3. – С. 41-53.
3. Гильберт Д. Основания геометрии / Давид Гильберт. – М. ; Л. : ОГИЗ, 1948. – 491 с.
4. Глушков В.М. Кибернетика и искусственный интеллект // В.М. Глушков. Кибернетика, вычислительная
техника, информатика. Избранные труды : в 3 т. – К. : Наукова думка, 1990. – Т. 2. – С. 140-152.
Статья поступила в редакцию 19.07.2010.
|