Informationsverarbeitung

Grundbegriffe

Das Interesse an der Kommunikation von Informationen und der Vermittlung ihrer Träger beschäftigt seit der Zeit der vorsokratischen Philosophen das Untersuchungsgebiet Semiotik, das Studium von Zeichen und Zeichenphänomenen. Zeichen sind die irreduziblen Elemente der Kommunikation und die Träger der Bedeutung. Der amerikanische Philosoph, Mathematiker und Physiker Charles S., Peirce wird zugeschrieben, auf die drei Dimensionen von Zeichen hingewiesen zu haben, die sich auf den Körper oder das Medium des Zeichens, das Objekt, das das Zeichen bezeichnet, und den Interpretanten oder die Interpretation des Zeichens beziehen. Peirce erkannte, dass die grundlegenden Informationsbeziehungen im Wesentlichen triadisch sind; Im Gegensatz dazu sind alle Beziehungen der Naturwissenschaften auf dyadische (binäre) Beziehungen reduzierbar. Ein anderer amerikanischer Philosoph, Charles W. Morris, bezeichnete diese drei Zeichendimensionen syntaktisch, semantisch und pragmatisch als die Namen, unter denen sie heute bekannt sind.,

Informationsprozesse werden von Informationsprozessoren ausgeführt. Für einen gegebenen Informationsprozessor, ob physisch oder biologisch, ist ein Token ein bedeutungsloses Objekt, das der Prozessor als völlig verschieden von anderen Token erkennt. Eine Gruppe solcher eindeutigen Token, die von einem Prozessor erkannt werden, bildet sein grundlegendes „Alphabet“; Beispielsweise bilden Punkt, Bindestrich und Leerzeichen das grundlegende Token-Alphabet eines Morsecode-Prozessors. Objekte, die eine Bedeutung haben, werden durch Token-Muster dargestellt, die als Symbole bezeichnet werden., Letztere bilden symbolische Ausdrücke, die Eingaben an oder Ausgaben von Informationsprozessen darstellen und im Prozessorspeicher gespeichert sind.

Informationsprozessoren sind Komponenten eines Informationssystems, das eine Klasse von Konstrukten ist. Ein abstraktes Modell eines Informationssystems enthält vier Grundelemente: Prozessor, Speicher, Rezeptor und Effektor (Abbildung 1)., Der Prozessor hat mehrere Funktionen: (1) elementare Informationsprozesse über symbolische Ausdrücke durchzuführen, (2) die Eingabe-und Ausgabeausdrücke, auf denen diese Prozesse arbeiten und die sie erzeugen, vorübergehend im Kurzzeitspeicher des Prozessors zu speichern, (3) die Ausführung dieser Prozesse zu planen und (4) diese Abfolge von Operationen entsprechend dem Inhalt des Kurzzeitspeichers zu ändern. Der Speicher speichert symbolische Ausdrücke, einschließlich solcher, die zusammengesetzte Informationsprozesse darstellen, sogenannte Programme., Die beiden anderen Komponenten, der Rezeptor und der Effektor, sind Eingangs-und Ausgangsmechanismen, deren Funktionen darin bestehen, symbolische Ausdrücke oder Reize aus der äußeren Umgebung zur Manipulation durch den Prozessor zu empfangen und die verarbeiteten Strukturen an die Umgebung zurückzugeben.

Die Leistungsfähigkeit dieses abstrakten Modells eines Informationsverarbeitungssystems wird durch die Fähigkeit seiner Komponentenprozessoren bereitgestellt, eine kleine Anzahl elementarer Informationsprozesse auszuführen: Lesen; Vergleichen; Erstellen, Ändern und Benennen; Kopieren; Speichern; und Schreiben. Das Modell, das für eine Vielzahl solcher Systeme repräsentativ ist, wurde als nützlich erachtet, um künstliche Informationssysteme zu erläutern, die auf sequentiellen Informationsprozessoren implementiert sind.,

Da erkannt wurde, dass Informationsprozesse in der Natur nicht streng sequentiell sind, konzentriert sich die zunehmende Aufmerksamkeit seit 1980 auf das Studium des menschlichen Gehirns als Informationsprozessor des parallelen Typs. Die Kognitionswissenschaften, das interdisziplinäre Feld, das sich auf das Studium des menschlichen Geistes konzentriert, haben zur Entwicklung von Neurocomputern beigetragen, einer neuen Klasse paralleler verteilter Informationsprozessoren, die das Funktionieren des menschlichen Gehirns nachahmen, einschließlich seiner Fähigkeiten zur Selbstorganisation und zum Lernen., Sogenannte neuronale Netze, die mathematische Modelle sind, die vom neuronalen Schaltungsnetzwerk des menschlichen Gehirns inspiriert sind, finden zunehmend Anwendungen in Bereichen wie Mustererkennung, Steuerung industrieller Prozesse und Finanzen sowie in vielen Forschungsdisziplinen.