Grafica computerizată este un domeniu al informaticii care se ocupă de algoritmi și tehnologii pentru vizualizarea datelor. Dezvoltarea graficii pe computer este determinată în principal de doi factori: nevoile reale ale potențialilor utilizatori și capacitățile hardware și software. Nevoile consumatorilor și capacitățile tehnologiei sunt în creștere constantă, iar astăzi grafica pe computer este utilizată activ într-o varietate de domenii. Se pot distinge următoarele domenii de aplicare a graficii pe computer:
- Vizualizarea informațiilor.
- Modelarea proceselor si fenomenelor.
- Proiectarea obiectelor tehnice.
- Organizarea interfeței cu utilizatorul.
Vizualizarea informațiilor
Majoritatea articolelor și rapoartelor științifice nu se pot descurca fără vizualizarea datelor. O formă decentă de prezentare a datelor este un tabel bine structurat, cu valori exacte ale funcției în funcție de unele variabile. Dar de multe ori forma mai vizuală și mai eficientă de vizualizare a datelor este grafică și, de exemplu, atunci când modelați și procesați imagini, este singura posibilă. Unele tipuri de afișare a informațiilor de diferite origini sunt enumerate în următorul tabel:
Multe programe pentru calcule financiare, științifice și tehnice folosesc acestea și câteva alte metode de vizualizare a datelor. Prezentarea vizuală a informațiilor este un instrument excelent pentru efectuarea cercetării științifice, un argument vizual și convingător în articole și discuții științifice.
Modelarea proceselor si fenomenelor
Sistemele grafice moderne au performanțe suficiente pentru a crea imagini animate și dinamice complexe. Sistemele de modelare, numite și simulatoare, încearcă să obțină și să vizualizeze o imagine a proceselor și fenomenelor care apar sau ar putea avea loc în realitate. Cel mai cunoscut și cel mai complex exemplu de astfel de sistem este un simulator de zbor, care este folosit pentru a simula mediul și procesul de zbor în pregătirea piloților. În optică, simulatoarele sunt folosite pentru a simula fenomene complexe, costisitoare sau periculoase. De exemplu, modelarea formării imaginii sau procesele de modelare în rezonatoare laser.
Proiectarea obiectelor tehnice
Designul este una dintre principalele etape ale creării unui produs în tehnologie. Sistemele grafice moderne vă permit să vizualizați clar obiectul proiectat, ceea ce ajută la identificarea și rezolvarea rapidă a multor probleme. Dezvoltatorul își judecă munca nu numai după numere și parametri indirecti, ci vede subiectul designului pe ecranul său. Sistemele informatice fac posibilă organizarea interacțiunii interactive cu obiectul proiectat și simulează producția unui model dintr-un material plastic. Sistemele CAD simplifică și accelerează semnificativ munca inginerului proiectant, eliberându-l de procesul de rutină de redactare.
Organizarea interfeței cu utilizatorul
În ultimii 5-7 ani, paradigma vizuală în organizarea interfeței dintre computer și utilizatorul final a devenit dominantă. O interfață grafică cu ferestre este încorporată în multe sisteme de operare moderne. Setul de controale care sunt folosite pentru a construi o astfel de interfață a fost deja destul de standardizat. Majoritatea utilizatorilor sunt deja obișnuiți cu o astfel de organizare a interfeței, care permite utilizatorilor să se simtă mai confortabil și să crească eficiența interacțiunii.
Toate acestea sugerează că sistemul de operare în sine ar fi trebuit să implementeze deja un număr suficient de mare de funcții pentru vizualizarea controalelor. De exemplu, sistemul de operare Windows oferă dezvoltatorilor GDI (Graphics Device Interface). După cum arată practica, pentru unele aplicații capabilitățile oferite de API-ul sistemului sunt destul de suficiente pentru vizualizarea datelor prelucrate (construirea graficelor simple, reprezentarea obiectelor și fenomenelor simulate). Dar astfel de dezavantaje precum viteza scăzută de afișare și lipsa suportului pentru grafica tridimensională nu contribuie la utilizarea acesteia pentru vizualizarea datelor științifice și modelarea computerizată. Unele programe științifice și de inginerie cu rezultate grafice complexe necesită funcții pentru o vizualizare mai rapidă, mai puternică și mai flexibilă a datelor calculate, a fenomenelor simulate și a obiectelor proiectate.
Tehnologii grafice pe computer
În aplicațiile științifice și tehnice moderne, vizualizarea grafică complexă este implementată folosind biblioteca OpenGL, care a devenit standardul de facto în domeniul vizualizării tridimensionale. Biblioteca OpenGL este o interfață software extrem de eficientă pentru hardware-ul grafic. Această bibliotecă vă permite să obțineți cea mai mare performanță în sistemele hardware care rulează pe acceleratoare grafice moderne (hardware care eliberează procesorul și efectuează calculele necesare pentru vizualizare).
Arhitectura și algoritmii bibliotecii au fost dezvoltați în 1992 de specialiștii de la Silicon Graphics, Inc. (SGI) pentru hardware-ul proprietar al stației de lucru grafice Iris. Câțiva ani mai târziu, biblioteca a fost portată pe multe platforme hardware și software (inclusiv Intel+Windows) și astăzi este o bibliotecă multi-platformă de încredere.
Biblioteca OpenGL este distribuită gratuit, ceea ce este avantajul său neîndoielnic și motivul pentru o astfel de utilizare pe scară largă.
OpenGL nu este o bibliotecă orientată pe obiecte, ci o bibliotecă procedurală (aproximativ sute de comenzi și funcții), scrisă în limbajul C. Pe de o parte, acesta este un dezavantaj (grafica pe computer este o zonă fertilă pentru utilizarea programarii orientate pe obiecte). ), dar programatorii care lucrează pot lucra cu OpenGL în C++, Delphi, Fortran și chiar Java și Python.
Mai multe biblioteci de suport sunt utilizate în mod obișnuit împreună cu OpenGL pentru a ajuta la personalizarea performanței bibliotecii într-un mediu dat sau pentru a efectua funcții de randare mai complexe și complexe care sunt implementate folosind funcții primitive OpenGL. În plus, există un număr mare de biblioteci grafice specializate care folosesc biblioteca OpenGL ca bază de nivel scăzut, un fel de asamblator, pe baza căruia sunt construite funcții de ieșire grafică complexe (OpenInventor, vtk, IFL și multe altele) . Comunitatea de utilizatori OpenGL poate fi găsită la www.opengl.org
De asemenea, Microsoft a dezvoltat și oferă să folosească biblioteca multimedia DirectX în scopuri similare. Această bibliotecă este utilizată pe scară largă în aplicații de jocuri și multimedia, dar nu este utilizată pe scară largă în aplicațiile științifice și tehnice. Motivul este cel mai probabil că DirectX funcționează numai pe Windows.
Vizualizarea informațiilor
Conform tradiției stabilite, să începem cu definiția.
Vizualizarea informațiilor– prezentarea informațiilor sub formă de grafice, diagrame, diagrame bloc, tabele, hărți etc.
ecsocman.edu.ru
De ce să vizualizați informațiile? "Intrebare stupida!" – va exclama cititorul. Desigur, textul cu imagini este perceput mai bine decât textul „gri”, iar imaginile cu text sunt percepute și mai bine. Nu degeaba toți iubim atât de mult benzile desenate - la urma urmei, ele ne permit să înțelegem literalmente informații din mers, aparent fără a face cel mai mic efort mental! Și amintește-ți cât de bine ți-ai amintit materialul acelor prelegeri care au fost însoțite de diapozitive în timpul studiilor!
Primul lucru care ne vine în minte când auzim cuvântul „vizualizare” sunt graficele și diagramele (iată-le, puterea asociațiilor!). Pe de altă parte, doar datele numerice pot fi vizualizate în acest fel; nimeni nu a fost vreodată capabil să construiască un grafic bazat pe text coerent. Pentru text, putem construi un plan, evidențiați gândurile principale (teza) - faceți un scurt rezumat. Vom vorbi despre dezavantajele și daunele luării de note puțin mai târziu, dar acum să spunem că dacă combinăm un contur și un contur scurt - „atârnă” teze pe ramurile unui copac, a căror structură corespunde structurii. (planul) textului - atunci vom obține un excelent diagramă bloc text care va fi reținut mult mai bine decât orice rezumat. În acest caz, ramurile vor juca rolul acelor „piste” - căi care leagă conceptele și tezele despre care am vorbit mai devreme.
Vă amintiți cum am construit diagrame UML pe baza descrierea sistemului software proiectat primită de la viitorii săi utilizatori? Imaginile rezultate au fost percepute atât de clienți, cât și de dezvoltatori mult mai ușor și mai rapid decât o descriere text. În același mod, puteți „descrie” absolut orice text, nu doar specificațiile tehnice pentru dezvoltarea sistemului. Abordarea pe care am descris-o mai sus vă permite să prezentați vizual absolut orice text - fie că este un basm, o sarcină tehnică, o prelegere, un roman științifico-fantastic sau rezultatele unei întâlniri - sub forma unui document convenabil și ușor de utilizat. citește copac. Îl puteți construi așa cum doriți, atâta timp cât obțineți o diagramă vizuală și de înțeles, pe care ar fi bine să o ilustrați cu desene adecvate.
Astfel de scheme sunt, de asemenea, convenabile de utilizat în comunicare atunci când discutați orice întrebări și probleme. După cum arată practica, absența unor standarde clare de notare nu creează absolut deloc dificultăți de comunicare pentru participanții la discuții. Dimpotrivă, utilizarea formelor non-verbale de prezentare a informațiilor vă permite să concentrați atenția tocmai asupra punctelor cheie ale problemei. Cu toate acestea, vizualizarea este una dintre cele mai promițătoare domenii pentru creșterea eficienței analizei, prezentării, percepției și înțelegerii informațiilor.
Uau, am terminat în sfârșit cu descrierea plictisitoare a teoriilor științifice, metodelor și tehnicilor folosite pentru a procesa, sistematiza și vizualiza informațiile! Partea anterioară a capitolului a obosit foarte mult atât autorul, cât și cititorii și, cu toate acestea, a fost necesar: ca urmare, am văzut că trăsăturile creierului nostru sunt deja utilizate în mod activ de oamenii de știință din diferite domenii ale științei, multe lucruri care ni se par familiare, – computere personale, interfețe cu utilizatorul, baze de cunoștințe etc. – au fost construite inițial ținând cont de natura asociativă a gândirii umane și de tendința acesteia de reprezentare ierarhică și vizualizare a informațiilor. Dar apogeul și expresia grafică naturală a proceselor de gândire ale unei persoane este maparea minții, la discuția căreia trecem în sfârșit mai departe. Și, în același timp, vom încerca să ne extindem înțelegerea principiilor gândirii vizuale.
Vizualizarea informațiilor - concept și tipuri. Clasificarea și caracteristicile categoriei „Vizualizarea informațiilor” 2017, 2018.
Odată cu creșterea cantității de date acumulate, chiar și atunci când folosiți algoritmi de Data Mining oricât de puternici și versatili, devine din ce în ce mai dificil să „digerați” și să interpretați rezultatele obținute. Și, după cum știți, unul dintre principiile DM este căutarea modelelor practic utile. Un model poate deveni practic util doar dacă poate fi conceptualizat și înțeles.
Metodele de prezentare vizuală sau grafică a datelor includ grafice, diagrame, tabele, rapoarte, liste, diagrame bloc, hărți etc.
Vizualizarea a fost văzută în mod tradițional ca un ajutor pentru analiza datelor, dar acum din ce în ce mai multe cercetări sugerează rolul său independent.
Tehnicile tradiționale de imagistică pot avea următoarele aplicații:
prezentarea informațiilor utilizatorului într-o formă vizuală;
descrieți în mod compact tiparele inerente setului de date original;
reducerea dimensionalității sau comprimarea informațiilor;
recuperarea lacunelor din setul de date;
găsește zgomot și valori aberante în setul de date.
Metode de vizualizare
Sunt acceptate metode de imagistică, în funcție de numărul de măsurători utilizate
clasificate in doua grupe:
prezentarea datelor în una, două și trei dimensiuni;
reprezentarea datelor în patru sau mai multe dimensiuni.
Reprezentarea datelor în 4+ dimensiuni
Reprezentările informației în patru sau mai multe dimensiuni sunt inaccesibile percepției umane. Cu toate acestea, au fost dezvoltate metode speciale pentru a permite unei persoane să afișeze și să perceapă astfel de informații.
Cele mai cunoscute metode de reprezentare multidimensională a informațiilor:
coordonate paralele;
„Chipurile lui Chernov”;
hărți radar.
Reprezentarea caracteristicilor spațiale
O zonă separată de vizualizare este reprezentarea vizuală
caracteristicile spațiale ale obiectelor. În cele mai multe cazuri, astfel de instrumente evidențiază regiuni individuale de pe hartă și le desemnează în culori diferite, în funcție de valoarea indicatorului analizat.
Harta este prezentată ca o interfață grafică care afișează datele sub forma unui peisaj tridimensional de forme definite și poziționate în mod arbitrar (diagrame cu bare, fiecare cu înălțimea și culoarea individuală). Această metodă vă permite să afișați în mod clar caracteristicile cantitative și relaționale ale orientate spațial
date și identifică rapid tendințele în acestea.
Procesul de extragere a datelor. Analiza domeniului. Formularea problemei. Pregătirea datelor.
Procesul de extragere a datelor. Etape inițiale
Procesul DM este un fel de explorare. Ca orice cercetare, acest proces constă din anumite etape, inclusiv elemente de comparație, tipificare, clasificare, generalizare, abstractizare și repetiție.
Procesul DM este indisolubil legat de procesul decizional.
Procesul DM construiește un model, iar procesul de luare a deciziilor funcționează pe acel model.
Luați în considerare procesul tradițional DM. Acesta include următorii pași:
analiza domeniului de studiu;
expunerea problemei;
pregătirea datelor;
modele de constructii;
testarea și evaluarea modelelor;
alegerea modelului;
aplicarea modelului;
corectarea si actualizarea modelului.
În această prelegere, vom arunca o privire mai atentă asupra primelor trei etape ale procesului de data mining,
etapele rămase vor fi discutate în prelegerea următoare.
Etapa 1. Analiza domeniului
Studiu- acesta este procesul de cunoaștere a unui anumit domeniu, obiect sau fenomen cu un scop specific.
Procesul de cercetare constă în observarea proprietăților obiectelor în vederea identificării și evaluării importante, din punctul de vedere al subiectului-cercetător, a relațiilor naturale dintre indicatorii acestor proprietăți.
Rezolvarea oricărei probleme în dezvoltarea de software trebuie să înceapă cu studierea domeniului subiectului.
Domeniul subiectului- este o zonă limitată mental a realității care este supusă descrierii sau modelării și cercetării.
Domeniul subiectului este format din obiecte care se disting prin proprietăți și aflate în anumite relații între ele sau care interacționează într-un fel.
Domeniul subiectului- aceasta face parte din lumea reală, este infinită și le conține pe amândouă
date semnificative și nesemnificative din punct de vedere al cercetării în curs de desfășurare.
Cercetătorul trebuie să fie capabil să identifice o parte semnificativă a acestora. De exemplu, atunci când rezolv problema „Ar trebui să emit un împrumut?” toate datele despre viața privată a clientului sunt importante, inclusiv dacă soțul are un loc de muncă, dacă clientul are copii minori, care este nivelul său de educație etc. Pentru a rezolva o altă problemă bancară, aceste date vor fi absolut neimportante. Prin urmare, materialitatea datelor depinde de alegerea domeniului subiectului.
Odată cu creșterea cantității de date acumulate, chiar și atunci când folosiți algoritmi de Data Mining oricât de puternici și versatili, devine din ce în ce mai dificil să „digerați” și să interpretați rezultatele obținute. Și, după cum știți, una dintre prevederile Data Mining este căutarea de modele practic utile. Un model poate deveni practic util doar dacă poate fi conceptualizat și înțeles.
În anul 1987, la inițiativa Comitetului Tehnic de Grafică Computerizată a Societății de Calculatoare ACM SIGGRAPH IEEE, din cauza necesității utilizării de noi metode, instrumente și tehnologii de date, au fost formulate sarcinile corespunzătoare în domeniul vizualizării. Metodele de prezentare vizuală sau grafică a datelor includ grafice, diagrame, tabele, rapoarte, liste, diagrame bloc, hărți etc. Vizualizarea a fost văzută în mod tradițional ca un ajutor pentru analiza datelor, dar acum din ce în ce mai multe cercetări sugerează rolul său independent.
Tehnicile tradiționale de imagistică pot avea următoarele aplicații:
Ø prezentarea informatiilor utilizatorului intr-o forma vizuala;
Ø descrie compact tiparele inerente setului de date original;
Ø reduce dimensionalitatea sau comprima informatiile;
Ø restabilirea lacunelor din setul de date;
Ø găsiți zgomot și valori aberante în setul de date.
Vizualizarea instrumentelor de Data Mining
Fiecare dintre algoritmii Data Mining utilizează o abordare specifică de vizualizare. În cursul utilizării fiecăreia dintre metodele discutate mai sus, sau mai degrabă, implementările lor software, am primit anumite vizualizatoare cu ajutorul cărora am putut interpreta rezultatele obținute ca urmare a muncii metodelor și algoritmilor corespunzători.
Ø Pentru arbori de decizie, acesta este un vizualizator de arbore de decizie, o listă de reguli, un tabel de contingență.
Ø Pentru cardurile Kohonen: carduri de intrare, carduri de iesire, alte carduri specifice.
Ø Pentru regresia liniară, linia de regresie este utilizată ca vizualizator.
Ø Pentru grupare: dendrograme, diagrame de dispersie.
Diagramele de dispersie și diagramele sunt adesea folosite pentru a evalua performanța unei metode.
Toate aceste moduri de prezentare vizuală sau afișare a datelor pot îndeplini una dintre următoarele funcții:
Ø sunt o ilustrare a construcției unui model (de exemplu, o reprezentare a structurii (grafului) unei rețele neuronale);
Ø ajuta la interpretarea rezultatului obtinut;
Ø sunt un mijloc de evaluare a calitatii modelului construit;
Ø combina functiile enumerate mai sus (arborele de decizie, dendrograma).
Vizualizarea modelelor de data mining
Prima funcție (ilustrarea construcției modelului) este în esență o vizualizare a modelului Data Mining. Există multe moduri diferite de a prezenta modele, dar reprezentările grafice oferă cea mai „valoare” utilizatorului. Utilizatorul, în cele mai multe cazuri, nu este un specialist în modelare; cel mai adesea el este un expert în domeniul său. Prin urmare, modelul Data Mining ar trebui să fie prezentat în limbajul cel mai natural pentru acesta sau, cel puțin, să conțină un număr minim de elemente matematice și tehnice diferite.
Astfel, disponibilitatea este una dintre principalele caracteristici ale modelului Data Mining. În ciuda acestui fapt, există o modalitate atât de comună și simplă de a reprezenta un model ca o „cutie neagră”. În acest caz, utilizatorul nu înțelege comportamentul modelului pe care îl folosește. Cu toate acestea, în ciuda neînțelegerii, el obține rezultatul - modele identificate. Un exemplu clasic de astfel de model este modelul rețelei neuronale.
O altă modalitate de a prezenta un model este de a-l prezenta într-un mod intuitiv, ușor de înțeles. În acest caz, utilizatorul poate înțelege de fapt ce se întâmplă „în interiorul” modelului. În acest fel, este posibil să se asigure participarea lui directă la proces. Astfel de modele oferă utilizatorului posibilitatea de a discuta sau explica logica sa cu colegii, clienții și alți utilizatori.
Înțelegerea modelului duce la înțelegerea conținutului acestuia. Ca rezultat al înțelegerii, încrederea în model crește. Un exemplu clasic este un arbore de decizie. Arborele de decizie construit îmbunătățește într-adevăr înțelegerea modelului, de exemplu. instrumentul Data Mining utilizat.
Pe lângă înțelegere, astfel de modele oferă utilizatorului posibilitatea de a interacționa cu modelul, de a-i pune întrebări și de a primi răspunsuri. Un exemplu de astfel de interacțiune este instrumentul ce se întâmplă dacă. Prin dialogul sistem-utilizator, utilizatorul poate înțelege modelul.
Exemple de instrumente de vizualizare care pot fi utilizate pentru a evalua calitatea unui model sunt o diagramă de dispersie, un tabel de contingență și un grafic al modificărilor valorii erorii:
Ø Un grafic de dispersie este un grafic al abaterii valorilor prezise de un model de la valorile reale. Aceste diagrame sunt utilizate pentru cantități continue. Evaluarea vizuală a calității modelului construit este posibilă numai la sfârșitul procesului de construcție a modelului.
Ø Tabelul de contingente este utilizat pentru evaluarea rezultatelor clasificarii. Astfel de tabele sunt folosite pentru diferite metode de clasificare. Evaluarea calității modelului construit este posibilă numai la sfârșitul procesului de construcție a modelului.
Ø Graficul modificărilor valorii erorii. Graficul arată modificarea mărimii erorii în timpul funcționării modelului. De exemplu, în timpul funcționării rețelelor neuronale, utilizatorul poate observa modificarea erorii pe seturile de antrenament și de testare și poate opri antrenamentul pentru a preveni „supraantrenarea” rețelei. Aici, calitatea modelului și modificările acestuia pot fi evaluate direct în timpul procesului de construire a modelului.
Exemple de instrumente de vizualizare care ajută la interpretarea rezultatului sunt: linia de tendință în regresia liniară, hărțile Kohonen, graficul de dispersie în analiza clusterului.
Metode de vizualizare
Metodele de vizualizare, în funcție de numărul de măsurători utilizate, sunt de obicei clasificate în două grupe:
1. Reprezentarea datelor în una, două și trei dimensiuni
Acest grup de metode include metode binecunoscute de afișare a informațiilor care sunt accesibile imaginației umane. Aproape orice instrument modern de Data Mining include metode de reprezentare vizuală din acest grup.
În funcție de numărul de dimensiuni ale reprezentării, acestea pot fi în următoarele moduri:
Ø măsurare unidimensională, sau 1-D;
Ø măsurare bidimensională, sau 2-D;
Ø masurare tridimensionala sau de proiectie, sau 3-D.
Trebuie remarcat faptul că ochiul uman percepe cel mai natural reprezentări bidimensionale ale informației.
Atunci când se utilizează reprezentarea bi- și tridimensională a informațiilor, utilizatorul are posibilitatea de a vedea modelele setului de date:
Ø structura sa cluster și distribuția obiectelor în clase (de exemplu, pe o diagramă de dispersie);
Ø caracteristici topologice;
Ø prezenta tendintelor;
Ø informatii despre locatia relativa a datelor;
Ø existenţa altor dependenţe inerente setului de date studiat.
Dacă setul de date are mai mult de trei dimensiuni, sunt posibile următoarele opțiuni:
ü utilizarea metodelor multidimensionale de prezentare a informaţiei (sunt discutate mai jos);
ü reducerea dimensiunii la reprezentare uni, bidimensională sau tridimensională. Există diferite moduri de a reduce dimensionalitatea. Hărțile Kohonen auto-organizate sunt folosite pentru a reduce dimensionalitatea și, în același timp, reprezintă vizual informațiile pe o hartă bidimensională.
2. Reprezentarea datelor în 4+ dimensiuni
Reprezentările informației în patru sau mai multe dimensiuni sunt inaccesibile percepției umane. Cu toate acestea, au fost dezvoltate metode speciale pentru a permite unei persoane să afișeze și să perceapă astfel de informații.
Adnotare: În această prelegere vom lua în considerare următoarele aspecte: asocierile ca bază a funcționării creierului uman, conceptul de teorii ale prelucrării, sistematizării și vizualizării informației, Mind maping și gândirea vizuală.
După cum am menționat mai sus, subiectul acestui curs este hărțirea minții - o tehnică eficientă pentru creșterea productivității personale. Dar înainte de a discuta domeniile de aplicabilitate ale hărților mintale, regulile de construire a acestora și greșelile tipice în utilizarea lor, mai mult, înainte de a încerca să explicăm ce este hărțile mentale în general, trebuie să vorbim despre gândirea vizuală (sau radiantă), întruchiparea și rezultatul căruia este harta mentală "s.
Asociațiile ca bază a creierului uman
Te-ai gândit vreodată la ce principii se bazează funcționarea acelor computere super-puternice pe care fiecare dintre noi le purtăm în interiorul craniilor noastre? Sunt dispus să pariez că primul gând care a venit în mintea majorității cititorilor a fost microprocesoarele care alimentează laptopurile și stațiile noastre de lucru. Cu toate acestea, suspiciunile vagi cu privire la incomparabilitatea „categoriilor de greutate” ale unui microcip de siliciu și ale creierului încă nu ne permit să vorbim cu încredere despre cât de simplu este totul - aritmetică binară, „există un impuls - nu există impuls” și tot ceea ce. Da, ca model al modului în care funcționează creierul, o mașină binară este destul de acceptabilă, dar este un model foarte brut (ne amintim că orice model reflectă doar una, cea mai importantă proprietate a unui obiect într-un context dat, nu?) . Pare prea primitiv să ne reducem gândirea la zerouri și la unități. Cum putem explica atunci acea cascadă de amintiri mici - senzații, culori, mirosuri, idei care trec prin fața ochiului minții noastre când ne gândim la ceva? Pentru cei mai mulți străini, multe dintre aceste imagini nu au nicio legătură cu subiectul gândurilor noastre și înseamnă ceva specific doar lor, deoarece sunt asociate cu unele amintiri și experiențe personale. Permiteți-vă să vă gândiți la ceva și să nu respectați nicio linie de gândire anume - veți fi surprins de cât de repede și de departe vă veți îndepărta de subiectul inițial de reflecție: imagini în schimbare, conectate ca niște zale într-un lanț, trăgându-vă unul pe celălalt din coșurile memoriei, te va îndepărta rapid de obiectul la care te gândeai. Desigur, puteți încerca să explicați acest comportament al creierului nostru spunând că pur și simplu elaborează un program ingenios de complex, ramificat pentru procesarea informațiilor, ținând cont de datele deja stocate în memorie, dar totul este departe de a fi atât de simplu.
Orice informație care intră în creierul nostru (indiferent ce este - atingere, gust, miros, culoare, sunet) aduce cu ea la lumina lui Dumnezeu o masă de amintiri mici, gânduri și senzații, așa cum o piatră care cade într-un iaz se răspândește peste tot. cercurile concentrice ale apelor de suprafață. Și fiecare dintre aceste amintiri trage cu multe altele, care, la rândul lor, aduc la viață din ce în ce mai multe imagini, gânduri sau idei noi. Da, înțeleg că deja am obosit puțin cititorul cu argumentele mele lungi. Și esența lor a fost că unurile și zerourile sunt probabil bune pentru a explica cum funcționează creierul nostru la „nivel fizic”, dar dacă vorbim despre principiile muncii sale, atunci ar trebui să vorbim nu despre biți, ci despre asociații ca unități minime de procesare a informațiilor de către creierul uman. Vă amintiți conceptul de lexem ca unitate minimă a limbajului care are un sens independent? Deci, în limba pe care o „vorbește” creierul nostru, astfel de lexeme sunt asociații. Ce este o asociație?
Asociere:
- în fiziologie - formarea unei legături temporare între stimuli indiferenți ca urmare a combinării lor repetate în timp;
- în psihologie - o legătură firească între evenimente individuale, fapte, obiecte sau fenomene reflectate în conștiință și fixate în memorie.
Dacă există o legătură asociativă între fenomenele mentale A și B, apariția în conștiința unei persoane a fenomenului A implică în mod natural apariția în conștiința fenomenului B.
Deci, fiecare asociație este asociată cu un număr mare de asociații noi, care, la rândul lor, sunt asociate cu concepte noi și noi. Astfel, gândirea poate fi reprezentată sub forma unui algoritm asociativ complex, un fel de slalom de-a lungul ramurilor unui arbore de asociații divergente de la trunchi - gândul principal. La un moment dat, profesorul Anokhin (http://ru.wikipedia.org/wiki/Anokhin,_Petr_Kuzmich) a spus că capacitatea creierului de a forma conexiuni asociative depășește cu mult capacitatea sa de a stoca informații. În ceea ce privește capacitatea de informare a creierului, aceasta este, de asemenea, foarte impresionantă - Dr. Mark Rosenzweig (http://en.wikipedia.org/wiki/Mark_Rosenzweig) a scris că, chiar dacă o persoană își amintește 10 unități de informație (cuvânt, imagine sau o altă impresie elementară) în fiecare secundă timp de 100 de ani, ar fi posibil să se umple mai puțin de o zecime din capacitatea totală a memoriei umane. Și indiferent câte astfel de unități de informații sunt stocate în capul nostru, numărul de asociații asociate acestora este cu câteva ordine de mărime mai mare! Potențialul creierului uman de a crea asocieri este cu adevărat nelimitat: toate ideile, amintirile și senzațiile noastre sunt stocate în capul nostru sub formă de „urme” ciudate - căi întortocheate care le conectează cu celelalte gânduri ale noastre.
Iată un exemplu de ceea ce se întâmplă de obicei în capul nostru:
Nu este o imagine foarte familiară?
Astfel, funcționarea creierului nostru se bazează pe două principii importante.
- Gândirea asociativă- conexiunea fiecărei amintiri cu o masă de alte imagini și despre acest principiu vorbim în ultimele zece minute.
- Ierarhia conceptelor– în fiecare astfel de „pistă” asociativă una dintre imagini este principala (rădăcină), de la care căi de ramificație diverg către alte concepte, idei, amintiri. Ca rezultat, obținem un anumit arbore (sau grafic) de imagini asociate conceptului original.
Dacă încercăm să combinăm aceste două principii (care funcționează în combinație, completându-se unul pe altul), atunci ar trebui să vorbim despre așa-numitele radiant, sau vizual, gândire. Vom vorbi despre asta în aceeași prelegere, dar puțin mai târziu. Între timp, să încercăm să ne dăm seama ce teorii de procesare, sistematizare și vizualizare a informațiilor există în acest moment și dacă au vreo caracteristică comună cu principiile de funcționare ale creierului uman descrise mai sus.
Conceptul de teorii ale prelucrării, sistematizării și vizualizării informațiilor
Teoriile existente ale procesării informațiilor
Să începem cu definiții.
Procesarea datelor– orice transformare a informațiilor de la un tip la altul, efectuată după reguli de formă stricte.
Teoria procesării informației- o ramură a cunoștințelor științifice care studiază modul în care oamenii manipulează informația, o selectează și o asimilează, apoi o utilizează în procesul de luare a deciziilor și de gestionare a comportamentului lor.
Teoriile procesării informației sunt utilizate în studiul percepției, memoriei, atenției, vorbirii, gândirii și rezolvării problemelor în psihologia experimentală. La rândul lor, o mare contribuție la dezvoltarea teoriilor menționate au avut-o logica matematică, tehnologia comunicațiilor, teoria informației și teoria sistemelor informatice. De ce spunem „teorii” – la plural? Ideea este că, în realitate, ar trebui să vorbim despre o întreagă familie de programe teoretice și de cercetare complet disparate. Desigur, ca în orice comunitate științifică, nu există nicio urmă de acord între cercetători - opiniile oamenilor de știință sunt de acord doar asupra unor premise inițiale, teorie și metodologie de cercetare. În cadrul familiei menționate, putem distinge abordări atât de cunoscute în cercuri restrânse precum lingvistica transformațională (http://ru.wikipedia.org/wiki/Generative_linguistics), psihologia piagetiană (http://www.gumer.info/). bibliotek_Buks/Psihol/ Jaroschev/11.php) și comportamentismul radical. Behaviorismul, în special, a studiat comportamentul animal și și-a extins activ principiile la toate domeniile psihologiei. Cu toate acestea, au apărut unele dificultăți în încercarea de a extinde teoria și metodele behaviorismului la procesele simbolice umane, în special la abilitățile de limbaj. Când deziluzia oamenilor de știință față de metodele convenționale s-a răspândit, cercetătorii psihologi s-au îndreptat către alte teorii, cu rezultatul că behaviorismul a fost aproape uitat. Cu toate acestea, oamenii de știință care dezvoltă teorii despre procesarea informațiilor împărtășesc cu predecesorii lor comportamentali o credință în empirism, operaționalism și altele asemenea. Da, psihologii au refuzat să extindă la oameni concluziile obținute din experimentele cu animale și din explicarea comportamentului aparent al indivizilor din motive externe, în special, influențele mediului. În același timp, metodologia generală și metodele statistice de procesare a rezultatelor experimentelor au rămas aceleași - doar că oamenii au înlocuit animalele ca subiecți de testare. Fraternitatea științifică a recunoscut din nou existența abilităților înnăscute și a început să discute activ despre procese interne precum planuri, strategii, imagini, decizii și asociațiile.
Secolul XX a fost marcat de dezvoltarea rapidă a tehnologiilor de comunicare - telefonie, radio și televiziune. Analogia demonstrată de psihologi între procesarea informațiilor de către creierul uman și funcționarea canalului informațional descris în teoria comunicării a fost foarte indicativă. Cercetările lui Claude Shannon (nume familiar, nu-i așa?) au jucat un rol major în crearea teoriei matematice a informațiilor și în transferul conceptelor teoriei comunicării în activitatea creierului uman. Teoria creată de el descrie transmiterea de mesaje de orice natură din orice sursă către orice destinatar, inclusiv transmiterea de semnale în creierul uman.
Dar să ne amintim un alt nume de neînțeles pe care l-am menționat la începutul acestei secțiuni - lingvistica transformațională. La un moment dat, Noam Chomsky (http://ru.wikipedia.org/wiki/Chomsky,_Noam) a susținut că limbajul uman nu poate fi explicat științific din punctul de vedere al behaviorismului. El a insistat că această abordare a denaturat complet natura limbajului, ignorând structura, regulile și gramatica acesteia. În schimb, el a vorbit despre „reguli din capul unei persoane” care fac posibilă transformarea (transformarea) informațiilor transmise - defalcarea în unități semantice (cuvinte) și conectarea acestor unități între ele. Îndepărtându-se de behaviorism, noua paradigmă de procesare a informațiilor în căutarea ideilor a înclinat din ce în ce mai mult spre lingvistică. Așadar, cercetătorii moderni se străduiesc să descopere procesele psihologice sau operațiile mentale care stau la baza activității lingvistice. Tipuri de activitate cognitivă, cum ar fi percepția, memoria, gândirea și înțelegerea sunt studiate în mod activ. Și conceptul de asociere nu a fost din nou lăsat deoparte.
În ceea ce privește teoria sistemelor informatice, această denumire ascunde și o întreagă gamă de discipline complet eterogene. Aceasta include teoria algoritmilor, metodele numerice, teoria mașinilor cu stări finite, limbaje de programare, teoria inteligenței artificiale și multe altele... Și aceasta nu este singura caracteristică care face ca teoria sistemelor informatice să fie similară cu psihologia procesarea informațiilor - ambele direcții au crescut din logica matematică, ambele au fost angajate în studiul comportamentului inteligent al naturii, iar apariția computerelor și dezvoltarea principiilor pe care au fost construite au dus la apariția unei alte analogii a mentalului și intelectualului uman. abilități. Modelele de mașini au ajutat în studiul gândirii și, în special, în procesul de rezolvare a problemelor. Pe baza acestei analogii, psihologii încearcă să explice modul în care creierul primește informații, le codifică și le stochează în memorie și cum le folosește apoi pentru a lua decizii și a controla comportamentul. Desigur, nu există și nu poate exista o corespondență completă între activitatea creierului și a unui computer, dar totuși oamenii de știință au reușit să creeze un concept coerent care poate explica modul în care un sistem inteligent - fie că este o persoană sau un fel de dispozitiv - creează. cunoștințe noi. Ghici care concept joacă cel mai important rol aici? Da, desigur, ai dreptate - acesta este un concept asociațiile!
Sistematizarea și structurarea informațiilor
Deci, ne-am ocupat de prelucrarea informațiilor, să trecem acum la sistematizare. Desigur, nu uităm că sistematizarea informației este o parte integrantă a algoritmului de procesare a informațiilor, o anumită etapă a acestuia, dar totuși, această etapă trebuie menționată separat. Ca întotdeauna, să ne uităm mai întâi la definiție:
Sistematiza– distribuie elementele de informație în funcție de semne de relație, de asemănare, adică de a le clasifica și tipifica.
Creierul uman (în contextul proceselor de percepție, memorare, transformare a informațiilor etc.) lucrează tocmai cu sistematizat informație. De exemplu, procesul de memorare este mult mai eficient dacă o persoană reușește să structureze rațional informațiile pe care le primește, să le trimită pe secțiuni, așa cum spun oamenii. În procesele de comunicare (vă amintiți, am vorbit despre limbă și lingvistică?), o prezentare sistematică a informațiilor transmise joacă, de asemenea, un rol important. SistematizareȘi structurarea informațiile sunt cele mai importante mecanisme psihologice datorită cărora creierul uman poate procesa eficient fluxuri mari de informații.
Dorința de acoperire holistică a obiectului de studiu, de sistematizare a cunoștințelor este caracteristică oricărui proces de cunoaștere. Mulți cercetători au observat că procesul de lucru al creierului la o problemă merge de la conștientizarea proprietăților, caracteristicilor și funcțiilor obiectului de studiu până la căutarea elementelor structurale lipsă, a conexiunilor și a relațiilor dintre ele. Și dacă stăpânești o abordare sistematică și îți dezvolți capacitatea de sistematizare și structurare a informațiilor, îți poți ajuta creierul să lucreze mai eficient în procesul de învățare și atunci când rezolvi probleme profesionale.
Există diferite structuri de date - liniare (listă), tabelară, ierarhică (arboresc). Arborele (graficele) conceptelor, construite pe baza conexiunilor asociative, sunt cel mai firesc mod prin care creierul nostru poate reprezenta datele (structura) (deși, strict vorbind, relațiile asociative și de clasificare nu trebuie confundate). Să ne amintim despre gândirea vizuală? Apropo, din moment ce vorbim despre copaci, este timpul să trecem fără probleme la problema vizualizării informațiilor. Dar mai întâi, observăm că există o întreagă direcție a cunoașterii științifice care studiază metode și tehnici de structurare a informației, care se numește arhitectura informatiei. Clasicii spun asta
arhitectura informatiei– modul în care știința se ocupă de principiile sistematizării informațiilor și navigării lor pentru a ajuta oamenii să găsească și să proceseze cu mai mult succes datele de care au nevoie.
Primul lucru care ne vine în minte când auzim cuvântul „vizualizare” sunt graficele și diagramele (aceasta este puterea asociațiilor!). Pe de altă parte, doar datele numerice pot fi vizualizate în acest fel; nimeni nu a fost vreodată capabil să construiască un grafic pe baza unui text coerent. Pentru text, putem construi un plan, evidențiați gândurile principale (teza) - faceți un scurt rezumat. Vom vorbi despre dezavantajele și daunele luării de note puțin mai târziu, dar acum să spunem că dacă combinăm un contur și un contur scurt - „atârnă” teze pe ramurile unui copac, a căror structură corespunde structurii. (planul) textului - atunci vom obține un excelent diagramă bloc text care va fi reținut mult mai bine decât orice rezumat. În acest caz, ramurile vor juca rolul acelor „piste” - căi care leagă conceptele și tezele despre care am vorbit mai devreme.
Vă amintiți cum am construit diagrame UML pe baza descrierea sistemului software proiectat primită de la viitorii săi utilizatori? Imaginile rezultate au fost percepute atât de clienți, cât și de dezvoltatori mult mai ușor și mai rapid decât o descriere text. În același mod, puteți „descrie” absolut orice text, nu doar specificațiile tehnice pentru dezvoltarea sistemului. Abordarea pe care am descris-o mai sus vă permite să prezentați vizual absolut orice text - fie că este un basm, o sarcină tehnică, o prelegere, un roman științifico-fantastic sau rezultatele unei întâlniri - sub forma unui document convenabil și ușor de utilizat. citește copac. Îl puteți construi așa cum doriți, atâta timp cât obțineți o diagramă vizuală și de înțeles, pe care ar fi bine să o ilustrați cu desene adecvate.
Astfel de scheme sunt, de asemenea, convenabile de utilizat în comunicare atunci când discutați orice întrebări și probleme. După cum arată practica, absența unor standarde clare de notare nu creează absolut deloc dificultăți de comunicare pentru participanții la discuții. Dimpotrivă, utilizarea formelor non-verbale de prezentare a informațiilor vă permite să concentrați atenția tocmai asupra punctelor cheie ale problemei. Astfel, vizualizarea este una dintre cele mai promițătoare domenii pentru creșterea eficienței analizei, prezentării, percepției și înțelegerii informațiilor.
Uau, am terminat în sfârșit cu descrierea plictisitoare a teoriilor științifice, metodelor și tehnicilor folosite pentru a procesa, sistematiza și vizualiza informațiile! Partea anterioară a capitolului a obosit foarte mult atât autorul, cât și cititorii și, cu toate acestea, a fost necesar: ca urmare, am văzut că particularitățile activității creierului nostru sunt deja utilizate în mod activ de oamenii de știință din diferite domenii ale științei. ; multe lucruri care ni se par familiare sunt computerele personale, interfețele cu utilizatorul, bazele de cunoștințe etc. – au fost construite inițial ținând cont de natura asociativă a gândirii umane și de tendința acesteia de reprezentare ierarhică și vizualizare a informațiilor. Dar apogeul și expresia grafică naturală a proceselor de gândire ale unei persoane este maparea minții, la discuția căreia trecem în sfârșit mai departe. Și, în același timp, vom încerca să ne extindem înțelegerea principiilor gândirii vizuale.
