Informatik

Informatik bezeichnet die Wissenschaft von der systematischen Verarbeitung von Informationen, insbesondere der automatischen Verarbeitung mit Hilfe von Rechenanlagen. Historisch hat sich die Informatik als Wissenschaft aus der Mathematik entwickelt, während die Entwicklung der ersten Rechenanlagen ihre Ursprünge in der Elektrotechnik und Nachrichtentechnik hat. Dennoch stellen Computer nur ein Werkzeug der Informatik dar, um die theoretischen Konzepte praktisch umzusetzen. Von dem niederländischen Informatiker Edsger Dijkstra stammt der Satz „In der Informatik geht es genauso wenig um Computer wie in der Astronomie um Teleskope.“

Definition der Informatik

Begriffsbildung

Der Begriff Informatik ist aus dem Wort Information abgeleitet. Andere Quellen geben Information und Mathematik oder Information und Automatik an. Das Wort wurde in Deutschland erstmals 1957 von Karl Steinbuch, damals Mitarbeiter der Standard Elektrik Gruppe, in einer Veröffentlichung über eine Datenverarbeitungsanlage für das Versandhaus Quelle gebraucht. Als Bezeichnung für die Wissenschaft wurde er im deutschen Sprachraum von maßgebenden Vertretern im Anschluss an ein internationales Kolloquium in Dresden am 26. Februar 1968 nach französischem und russischem Vorbild angenommen. Wenige Jahre darauf wurden die ersten Fakultäten für Informatik gegründet, nachdem bereits seit 1962 an der Purdue University ein Department of Computer Science bestand. Der in Europa geprägte Begriff Informatik deckt unter anderem die Felder ab, die im Englischen mit computer science und information systems bezeichnet werden.

Bedeutung der Informatik

elements_of_it.jpgDie Informatik hat in praktisch allen Bereichen des modernen Lebens Einzug gehalten. Offensichtlich wird dies durch den enormen Einfluss des Internets verstärkt. Die weltweite Vernetzung revolutionierte die Unternehmenskommunikation und Logistik, die Medien aber auch praktisch alle privaten Haushalte. Weniger offensichtlich, aber allgegenwärtig ist die Informatik in Haushaltsgeräten wie Videorekordern oder Spülmaschinen, in denen eingebettete Systeme die mehr oder weniger intelligente Steuerung übernehmen.

Computer können große Datenmengen in kurzer Zeit verwalten, sichern, austauschen und verarbeiten. Um dieses zu ermöglichen, ist die Interaktion komplexer Hardware- und Softwaresysteme nötig, die auch das wesentliche Forschungsgebiet der Informatik darstellen. Als Beispiel mag die Wikipedia selbst dienen, in der 50.000 Anwender und Millionen von Besuchern täglich tausende Artikel suchen, lesen und bearbeiten.

Die Stärken von Computersystemen liegen darin, schematische Berechnungen auf großen Datenmengen mit hoher Geschwindigkeit und Genauigkeit ausführen zu können. Im Gegensatz dazu basieren viele scheinbar alltäglichen Intelligenzleistungen des Menschen jedoch auf kognitiven Leistungen, die bis heute von Computern nur stark eingeschränkt erbracht werden können. Als Beispiel sei hier das Erkennen von Gesichtern oder das Fällen von Entscheidungen bei unsicherer Wissensbasis genannt. Derartige Prozesse werden von der Künstlichen Intelligenz untersucht. In einzelnen Teildisziplinen konnten dabei bereits beachtliche Ergebnisse erzielt werden. Von einer umfassenden Nachahmung menschlicher Intelligenz kann dabei jedoch noch nicht gesprochen werden.

Als formale Grundlagenwissenschaft hat die Informatik, ähnlich wie die Mathematik, grundlegende Bedeutung für viele andere Wissenschaftsbereiche. Fasst man die Mathematik als Wissenschaft des „formal denkbaren“ auf, so konzentriert sich die Informatik auf das „formal realisierbare“, also was der maschinellen Verarbeitung zugänglich ist. Ihre Fragestellungen, zur Berechenbarkeit etc., reichen bis in die Philosophie hinein.

Disziplinen der Informatik

Die Teildisziplinen in der Informatik

Die Informatik unterteilt sich selbst in die wesentlichen Teilgebiete der Theoretischen Informatik, der Praktischen Informatik und der Technischen Informatik. Neben diesen Hauptsäulen gibt es noch die Bereiche Künstliche Intelligenz sowie Informatik und Gesellschaft, die als interdisziplinäre Disziplinen z. T. eigenständig sind.

Die Anwendungen der Informatik in den verschiedenen Bereichen des täglichen Lebens sowie in anderen Fachgebieten, wie beispielsweise der Wirtschaftsinformatik, Geoinformatik, Medizininformatik, werden unter dem Begriff der Angewandten Informatik geführt.

Architektur-der-informatik.png

Im Wesentlichen kann dabei die Theoretische Informatik als Grundlage für die weiteren Teilgebiete betrachtet werden. Sie liefert fundamentale Erkenntnisse für die Entscheidbarkeit von Problemen, für die Einordnung ihrer Komplexität und für die Formalisierung von Automaten und Sprachen.

Auf dieser Grundlage bauen die Praktische Informatik und die Technische Informatik auf. Sie beschäftigen sich mit zentralen Problemen der Informationsverarbeitung und bieten pragmatisch anwendbare Lösungen. Hierbei sind diese beiden Teilgebiete eng ineinander verzahnt und unterscheiden sich nur durch das Maß der Nähe zur Mikroelektronik. Aus Sicht der Informatik ist die Elektronik jedoch mehr ein Hilfsmittel und nicht Teil der Kernforschung in der Informatik. In der Praktischen Informatik versucht man weitgehend von der Elektronik unabhängige Lösungen zu erarbeiten.

Die Resultate finden schließlich Verwendung in der Angewandten Informatik. Diesem Bereich sind Hardware- und Software-Realisierungen zuzurechnen und damit ein Großteil des kommerziellen IT-Marktes. In den interdisziplinären Fächern wird darüber hinaus untersucht, wie die Informationstechnik Probleme in anderen Wissenschaftsgebieten lösen kann. Als Beispiel mag hier die Entwicklung von Geodatenbanken für die Geografie dienen, aber auch die Wirtschafts- oder Bioinformatik.

Theoretische Informatik

Turingmaschine.png

Die Theoretische Informatik beschäftigt sich mit der Theorie formaler Sprachen bzw. Automatentheorie, Berechenbarkeits- und Komplexitätstheorie, Graphentheorie, Kryptologie, Logik (u. a. Aussagenlogik und Prädikatenlogik), formaler Semantik und bietet Grundlagen für den Bau von Compilern von Programmiersprachen und die mathematische Formalisierung von Problemstellungen. Sie ist somit das formale Rückgrat der Informatik.

Automatentheorie und Formale Sprachen

Dea01.png | Automaten sind in der Informatik „gedachte Maschinen“, die sich nach bestimmten Regeln, dem Programm, verhalten. Ein endlicher Automat hat eine endliche Menge von inneren Zuständen. Er liest ein „Eingabewort“ zeichenweise ein und führt bei jedem Zeichen, gemäß seinem Programm einen Zustandsübergang durch. Zusätzlich kann er bei jedem Zustandsübergang ein „Ausgabesymbol“ ausgeben. Ein endlicher Automat hat eine Menge von Zuständen, darunter einen besonders gekennzeichneten Startzustand und eine Menge von gekennzeichneten (akzeptierenden) Endzuständen. Erreicht der Automat nach einer Folge von Zustandsübergängen einen Endzustand, so bedeutet dies, dass das gelesene Wort in der Sprache vorhanden ist, der Automat akzeptiert es also. Die Menge aller von einem Automaten akzeptierter Wörter bezeichnet man als die akzeptierte Sprache.

Kellerautomat.png Um kompliziertere Sprachen akzeptieren zu können, sind andere Automatenmodelle notwendig, die insbesondere über einen Speicher verfügen müssen. Die Menge aller Wörter, die aus einer Folge von Buchstaben a gefolgt von einer gleichgroßen Anzahl von Buchstaben b bestehen, kurz $a^nb^n$ , kann durch einen Kellerautomaten akzeptiert werden, der einen Stapelspeicher zur Verfügung hat und sich somit merken kann, wie oft der Buchstabe a gelesen wurde und wie oft der Buchstabe b deshalb folgen muss.

Der Linguist Noam Chomsky ordnete die formalen Sprachen in eine Hierarchie ein, die zwischen regulären, kontextfreien und kontextsensitiven Sprachen unterscheidet. Erstere werden mit endlichen Automaten, zweitere von Kellerautomaten und letztere von linear beschränkten Turingmaschinen erkannt.

Berechenbarkeitstheorie

Im Rahmen der Berechenbarkeitstheorie untersucht die theoretische Informatik, welche Probleme mit welchen Maschinen lösbar sind. Die churchsche These geht davon aus, dass alle intuitiv berechenbaren Fragestellungen auch mit Register- und Turingmaschinen berechnet werden können und es somit keine Maschine gibt, die berechnungsstärker ist. Diese These ist formal nicht beweisbar, wird jedoch allgemein akzeptiert. Ein Rechnermodell bzw. eine Programmiersprache heißt turing-vollständig, wenn man damit eine universelle Turingmaschine simulieren kann. Alle heute eingesetzten Computer und alle „richtigen“ Programmiersprachen sind turing-vollständig, das heißt man kann damit alle entscheidbaren Probleme lösen. Den Begriff der Entscheidbarkeit kann man veranschaulichen als die Frage, ob ein bestimmtes Problem überhaupt algorithmisch lösbar ist. So ist das Finden eines größten gemeinsamen Teilers zweier ganzen Zahlen entscheidbar. Ein nicht-entscheidbares Problem ist zum Beispiel die Frage, ob ein gegebenes Computerprogramm mit gegebenen Eingabeparametern jemals zu einem Ergebnis kommt, was als Halteproblem bezeichnet wird. Bei der Berechenbarkeit wird untersucht, welches Maschinenmodell zur Berechnung einer Funktion verwendet werden kann. So kann die Ackermannfunktion zum Beispiel nicht durch die Klasse der LOOP-Programme, aber durch die mächtigere Klasse der WHILE-Programme berechnet werden.

Komplexitätstheorie

Die Komplexitätstheorie befasst sich mit dem Ressourcenbedarf von algorithmisch behandelbaren Problemen auf verschiedenen mathematisch definierten formalen Rechnermodellen, sowie der Güte der sie lösenden Algorithmen. Insbesondere werden die Ressourcen „Laufzeit“ und „Speicherplatz“ untersucht und ihr Bedarf wird üblicherweise in der Landau-Notation dargestellt. In erster Linie werden die Laufzeit und der Speicherplatzbedarf in Abhängigkeit der Länge der Eingabe notiert. Algorithmen, die sich höchstens durch einen konstanten Faktor in ihrer Laufzeit bzw. ihrem Speicherbedarf unterscheiden, werden durch die Landau-Notation der gleichen Klasse zugeordnet.

Ein Algorithmus, dessen Laufzeit von der Eingabelänge unabhängig ist, arbeitet „in konstanter Zeit“, man schreibt O(1). Beispielsweise wird das Programm „gib das erste Element einer Liste zurück“ in konstanter Zeit arbeiten. Das Programm „prüfe, ob ein bestimmtes Element in einer unsortierten Liste enthalten ist“ braucht „lineare Zeit“, also O(n), denn die Eingabeliste muss schlimmstenfalls genau einmal komplett gelesen werden.

Die Komplexitätstheorie liefert bisher nur obere Schranken für den Ressourcenbedarf von Problemen. Methoden für exakte untere Schranken sind kaum entwickelt und nur von wenigen Problemen sind brauchbare untere Schranken bekannt (so zum Beispiel für die Aufgabe eine Liste von Werten nach einer Ordnung zu sortieren). Dennoch gibt es Methoden besonders schwierige Probleme zu klassifizieren. Zentral ist hierbei die Theorie der NP-Vollständigkeit. Viele Aussagen der Komplexitätstheorie gehen davon aus, dass die Klasse P echt in NP enthalten ist (notiert durch P $\neq$ NP). P und NP sind dabei speziell definierte Klassen von Problemen. Die Frage ob P $\neq$ NP wird als eine der wichtigsten offenen mathematischen Fragestellungen angesehen und ist in die Liste der Millennium-Probleme eingegangen.

Praktische Informatik

Die praktische Informatik beschäftigt sich mit der Lösung von konkreten Problemen der Informatik und insbesondere der Entwicklung von Computerprogrammen in der Softwaretechnik. Sie liefert die grundlegenden Konzepte zur Lösung von Standardaufgaben, wie die Speicherung und Verwaltung der Informationen mittels Datenstrukturen. Einen wichtigen Stellenwert haben dabei die Algorithmen, die Musterlösungen für häufige oder schwierige Aufgaben bereitstellen. Beispiele dafür sind die Sortieralgorithmen oder auch die schnelle Fouriertransformation.

Eines der zentralen Themen der Informatik ist die Softwaretechnik, die ebenfalls in den Bereich der praktischen Informatik fällt. Sie beschäftigt sich mit der systematischen Erstellung von Software. Dabei werden die Ergebnisse aller anderen Bereiche, wie Algorithmen und Programmiersprachen, eingesetzt. Zusätzlich werden aber auch Konzepte und Lösungsvorschläge für große Softwareprojekte entwickelt, die einen wiederholbaren Prozess von der Idee bis zur fertigen Software erlauben sollen. Dabei ist die eigentliche Programmierarbeit, die so genannte Implementierung, nur noch ein kleiner Teil des Gesamtprozesses.

public class Ggt { /* * Berechnung des ggT zweier Zahlen * nach dem Euklidischen Algorithmus */ private static int ggt(int zahl1, int zahl2) { while (zahl1 != zahl2) { if (zahl1 < zahl2) { zahl2 = zahl2 - zahl1; } else { zahl2 = zahl1 - zahl2; } } return zahl2; } /* * Hauptprogramm: */ public static void main(String^* args) { /* * Kommandozeilenargumente einlesen * Aufruf: "ggt " */ int ersteZahl = Integer.parseInt(args^*); int zweiteZahl = Integer.parseInt(args^*); // berechne ggT mit der Funktion "ggt()" int ergebnis = ggt(ersteZahl, zweiteZahl); // Ausgabe des Ergebnisses: System.out.println("Der ggT von " + ersteZahl + " und " + zweiteZahl + " ist: " + ergebnis); } }

···
0010 0100 1011 0111
1000 1110 1100 1011
0101 1001 0010 0001
0111 0010 0011 1101
0001 0000 1001 0100
1000 1001 1011 1110
0001 0011 0101 1001
0111 0010 0011 1101
0001 0000 1001 0000
1000 1001 1011 1111
1001 1101 1001 1110
0111 0010 0011 1101
0001 0000 1001 0000
0111 0010 0011 1101
0001 0011 1001 1100
···

Java-Programmcode		Maschinencode
	Compiler →

Die Praktische Informatik stellt insbesondere auch die Werkzeuge zur Softwareentwicklung bereit. So werden Compiler für die Programmiersprachen wie Visual Basic, Java oder C++ entwickelt. Compiler sind selbst Computerprogramme, die eine Computersprache in eine andere übersetzen. Sie erlauben es also einem Programmierer in einer für Menschen leichter verständlichen Sprache zu arbeiten. Der Compiler übersetzt das Programm später in den Maschinencode, der sehr „natürlichen“ Sprache des Computers. Insbesondere auf diesem Gebiet hat die Zusammenarbeit zwischen Praktischer und Theoretischer Informatik zu bahnbrechenden Verbesserungen geführt. Nur durch die Grundlage der formalen Sprachen ist die effiziente Erstellung von modernen Computersprachen möglich. Übersetzer werden auch an vielen anderen Stellen in der Informatik verwendet. Zum Beispiel beim Übersetzen von HTML-Code in ein gut lesbares Dokument.

B-tree-definition.png Neben diesen Grundlagen wendet sich die Praktische Informatik auch speziellen Lösungen für bestimmte Aufgaben zu. Hier sind insbesondere die Betriebssysteme und zunehmend die Datenbanktechnologie zu nennen. Sie verwalten die Betriebsmittel eines Computers und garantieren die zuverlässige Speicherung aller Informationen. Auf Grund der essentiellen Bedeutung dieser hochkomplexen Softwaresysteme, sind zahlreiche Algorithmen für den Einsatz in Betriebssystemen und Datenbanken entwickelt worden. Ein Beispiel hierfür ist der B-Baum, der in Datenbanken und Dateisystemen, das schnelle Suchen in großen Datenbeständen erlaubt.

Technische Informatik

Die Technische Informatik befasst sich mit den hardwareseitigen Grundlagen der Informatik wie etwa der Mikroprozessortechnik, Rechnerarchitekturen und verteilten Systemen. Damit stellt sie ein Bindeglied zur Elektrotechnik dar.

Die Rechnerarchitektur ist die Wissenschaft, die Konzepte für den Bau von Computern erforscht. Hier wird das Zusammenspiel von Mikroprozessor, Arbeitsspeicher sowie Controller und Peripherie definiert und verbessert. Das Forschungsgebiet orientiert sich dabei sowohl an den Anforderungen der Software als auch an den Möglichkeiten, die sich über die Weiterentwicklung von Integrierten Schaltkreisen ergeben.

Router.jpg Ein weiteres wichtiges Gebiet ist die Rechnerkommunikation. Diese ermöglicht den elektronischen Datenaustausch zwischen Computern und stellt damit die technische Grundlage des Internets dar. Neben der Entwicklung von Routern, Switches oder einer Firewall, gehört auch die Entwicklung der Softwarekomponenten, die zum Betrieb dieser Geräte nötig ist. Insbesondere gehört die Definition und Standardisierung der Netzwerkprotokolle, wie TCP, HTTP oder SOAP zur Rechnerkommunikation. Die Protokolle sind dabei die Sprachen, in denen Computer miteinander „reden“.

Während die Rechnerkommunikation die Kommunikation auf Protokollebene regelt, stellt die Wissenschaft der Verteilten Systeme, den Zusammenschluss von Computern im Großen dar. Hier regeln Prozesse die Zusammenarbeit von einzelnen Systemen in einem Verbund (Cluster). Schlagworte in diesem Zusammenhang sind beispielsweise Grid-Computing und Middleware.

Informatik in interdisziplinären Wissenschaften

Rund um die Informatik haben sich einige interdisziplinäre Forschungsansätze, teilweise zu eigenen Wissenschaften, entwickelt:

Die Wirtschaftsinformatik (englisch information systems, auch management information systems) ist eine „Schnittstellen-Disziplin“ zwischen der Informatik und den Wirtschaftswissenschaften, besonders der Betriebswirtschaftslehre. Sie hat sich durch ihre Schnittstellen zu einer eigenständigen Wissenschaft entwickelt. Ein Schwerpunkt der Wirtschaftsinformatik liegt auf der Abbildung von Geschäftsprozessen und der Buchhaltung in relationalen Datenbanksystemen und ERP-Systemen wie SAP. Im Wesentlichen beschäftigt sich der Wirtschaftsinformatiker mit der Erstellung von Kommunikations- und Informationssystemen, wobei er das Wissen aus der interdisziplinären Disziplin Wirtschaftsinformatik benötigt.

In der Computerlinguistik wird untersucht, wie natürliche Sprache mit dem Computer verarbeitet werden kann. Sie ist eigentlich ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz aber auch gleichzeitig Schnittstelle zwischen Linguistik und Informatik. Verwandt dazu ist auch der Begriff der Kognitionswissenschaft, die einen eigenen interdisziplinären Wissenschaftszweig darstellt, der u. a. Linguistik, Informatik, Philosophie, Anthropologie, Psychologie und Neurologie verbindet. Anwendungsgebiete der Computerlinguistik sind die Spracherkennung und -synthese, automatische Übersetzung in andere Sprachen und Informationsextraktion aus Texten.

Die Bioinformatik (englisch bioinformatics, auch computational biology) befasst sich mit den informatischen Grundlagen und Anwendungen der Speicherung, Organisation und Analyse von biologischen Daten. Die ersten reinen Bioinformatikanwendungen wurden für die DNA-Sequenzanalyse entwickelt. Dabei geht es primär um das schnelle Auffinden von Mustern in langen DNA-Sequenzen und die Lösung des Problems, wie man zwei oder mehr ähnliche Sequenzen so übereinander legt und gegeneinander ausrichtet, dass man eine möglichst optimale Übereinstimmung erzielt (sequence alignment). Mit der Aufklärung und weitreichenden Funktionsanalyse verschiedener vollständiger Genome (z. B. des Fadenwurms Caenorhabditis elegans) verlagert sich der Schwerpunkt bioinformatischer Arbeit auf Fragestellungen der Proteomik, wie z. B. dem Problem der Proteinfaltung und Strukturvorhersage, also der Frage nach der Sekundär- oder Tertiärstruktur bei gegebener Aminosäuresequenz.

Die Chemoinformatik (engl. chemoinformatics, cheminformatics oder chemiinformatics) bezeichnet einen Wissenschaftszweig, der das Gebiet der Chemie mit Methoden der Informatik verbindet und umgekehrt. Sie beschäftigt sich mit der Suche im chemischen Raum welcher aus virtuellen (in silico) oder realen Molekülen besteht. Die Größe des chemischen Raumes wird auf etwa $10^{62}$ Moleküle geschätzt und ist weit größer als die Menge der bisher real synthetisierten Moleküle. Somit lassen sich unter Umständen Millionen von Molekülen mit Hilfe solcher Computer-Methoden in silico testen, ohne diese explizit mittels Methoden der Kombinatorische Chemie oder Synthese im Labor erzeugen zu müssen.

Die Geoinformatik (englisch geoinformatics) ist die Lehre des Wesen und der Funktion der Geoinformation und ihrer Bereitstellung in Form von Geodaten und mit den darauf aufbauenden Anwendungen auseinander. Sie bildet die wissenschaftliche Grundlage für Geoinformationssysteme (GIS). Allen Anwendungen der Geoinformatik gemeinsam ist der Raumbezug.

Die Medieninformatik hat die Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine als Schwerpunkt und befasst sich mit der Verbindung von Informatik, Psychologie, Arbeitswissenschaft, Medientechnik, Mediengestaltung und Didaktik.

Weitere Schnittstellen der Informatik zu anderen Disziplinen gibt es als Umweltinformatik, Computervisualistik, in der medizinischen Informatik und der Rechtsinformatik. Die Zusammenarbeit mit der Mathematik oder der Elektrotechnik wird aufgrund der Verwandtschaft nicht als interdisziplinär bezeichnet.

Künstliche Intelligenz

Gitter_BW3.jpgkarte beim Lernen]] Die Künstliche Intelligenz (KI) ist ein großes Teilgebiet der Informatik mit starken Einflüssen aus Logik, Linguistik, Neurophysiologie und Kognitionspsychologie. Dabei unterscheidet sich die KI in der Methodik zum Teil erheblich von der klassischen Informatik. Statt eine vollständige Lösungsbeschreibung vorzugeben, wird in der Künstlichen Intelligenz die Lösungsfindung dem Computer selbst überlassen. Ihre Verfahren finden Anwendung in Expertensystemen, in der Sensorik und Robotik.

Im Verständnis des Begriffs „Künstliche Intelligenz“ spiegelt sich oft die aus der Aufklärung stammende Vorstellung vom Menschen als Maschine wieder, dessen Nachahmung sich die so genannte „starke KI“ zum Ziel setzt: eine Intelligenz zu erschaffen, die wie der Mensch nachdenken und Probleme lösen kann und die sich durch eine Form von Bewusstsein beziehungsweise Selbstbewusstsein sowie Emotionen auszeichnet.

Die Umsetzung dieses Ansatzes erfolgte durch Expertensysteme, die im Wesentlichen die Erfassung, Verwaltung und Anwendung einer Vielzahl von Regeln zu einem bestimmten Gegenstand (daher „Experten“) leisten.

Im Gegensatz zur starken KI geht es der „schwachen KI“ darum, konkrete Anwendungsprobleme zu meistern. Insbesondere sind dabei solche Anwendungen von Interesse, zu deren Lösung nach allgemeinem Verständnis eine Form von „Intelligenz“ notwendig scheint. Letztlich geht es der schwachen KI somit um die Simulation intelligenten Verhaltens mit Mitteln der Mathematik und der Informatik; es geht ihr nicht um Schaffung von Bewusstsein oder um ein tieferes Verständnis der Intelligenz. Ein Beispiel für schwache KI ist die Fuzzy-Logik.

Neuronale Netze zählen ebenfalls in diese Kategorie – seit Anfang der 80er Jahre analysiert man unter diesem Begriff die Informationsarchitektur des (menschlichen, tierischen) Gehirns. Die Modellierung in Form künstlicher neuronaler Netze illustriert, wie aus einer sehr einfachen Grundstruktur eine komplexe Musterverarbeitung (Pattern recognition) geleistet werden kann. Gleichzeitig wird deutlich, dass diese Art von Lernen nicht auf der Herleitung von logisch, sprachlich formulierbaren Regeln beruht – somit etwa auch die besonderen Fähigkeiten des menschlichen Gehirns innerhalb des Tierreichs nicht auf einen regel-(und sprach-)basierten „Intelligenz“-Begriff reduzierbar sind. Die Auswirkungen dieser Einsichten auf die KI-Forschung, aber auch auf Lerntheorie, Didaktik und andere Gebiete werden noch diskutiert.

Während die starke KI an ihrer philosophischen Fragestellung bis heute scheiterte, sind nur auf der Seite der schwachen KI in den letzten Jahren Fortschritte erzielt worden.

Geschichte der Informatik

Ursprung der Wissenschaft

Die Wurzeln der Informatik liegen in der Mathematik, der Physik und der Elektrotechnik (hier vor allem der Nachrichtentechnik). Als Grundlagenwissenschaft beschäftigt sich die Informatik in Form der theoretischen Informatik mit der Untersuchung und Klassifizierung von Problemen bzgl. ihrer Berechenbarkeit. Als Ingenieurwissenschaft konzipiert die Informatik mathematische Maschinen, mit denen Daten übertragen, gespeichert und durch Algorithmen automatisch verarbeitet werden können. Damit ermöglicht die Informatik insbesondere die maschinelle Simulation realer Prozesse. Als „Hilfswissenschaft anderer Fachgebiete“ bildet die Informatik deren Gegenstände in abstrakte Strukturen ab und deren Prozesse in Algorithmen.

Als Überbegriff rund um die Informationsverarbeitung sowie die entsprechenden Berufe hat sich die Informationstechnik (IT) etabliert.

Vorläufer des Computers

Soroban.jpg Als erste Vorläufer der Informatik jenseits der Mathematik, also als Vorläufer der angewandten Informatik, können die Bestrebungen angesehen werden, zwei Arten von Maschinen zu entwickeln: Solche, mit deren Hilfe mathematische Berechnungen ausgeführt oder vereinfacht werden können („Rechenmaschine“), und solche, mit denen logische Schlüsse gezogen und Argumente überprüft werden können („Logische Maschine“). Als einfache Rechengeräte leisten Abakus und später der Rechenschieber unschätzbare Dienste. 1641 konstruiert Blaise Pascal eine mechanische Rechenmaschine, die Additionen inklusive Überträgen durchführen kann. Nur wenig später stellt Gottfried Wilhelm Leibniz eine Rechenmaschine vor, die alle vier Grundrechenarten beherrscht. Diese Maschinen basieren auf ineinandergreifenden Zahnrädern. Einen Schritt in Richtung größerer Flexibilität geht ab 1838 Charles Babbage, der eine Steuerung der Rechenoperationen mittels Lochkarten anstrebt. Erst Herman Hollerith ist aufgrund der technischen Fortschritte ab 1886 in der Lage, diese Idee gewinnbringend umzusetzen. Seine auf Lochkarten basierenden Zählmaschinen kommen unter anderem bei der Auswertung einer Volkszählung in den USA zum Einsatz.

Die Geschichte der logischen Maschine wird oft bis ins 13. Jahrhundert zurückverfolgt und auf Raimundus Lullus zurückgeführt. Auch wenn seine rechenscheibenähnlichen Konstruktionen, bei denen mehrere gegeneinander drehbare Scheiben unterschiedliche Begriffskombinationen darstellen konnten, mechanisch noch nicht sehr komplex waren, war er wohl derjenige, der die Idee einer logischen Maschine bekannt gemacht hat. Von diesem sehr frühen Vorläufer abgesehen verläuft die Geschichte logischer Maschinen eher sogar zeitversetzt zu jener der Rechenmaschinen: Auf 1777 datiert ein rechenschieberähnliches Gerät des dritten Earl Stanhope, dem zugeschrieben wird, die Gültigkeit von Syllogismen (im aristotelischen Sinn) zu prüfen. Eine richtige „Maschine“ ist erstmals in der Gestalt des „Logischen Pianos“ von Jevons für das späte 19. Jahrhundert überliefert. Nur wenig später wird die Mechanik durch elektromechanische und elektrische Schaltungen abgelöst. Ihren Höhepunkt erleben die logischen Maschinen in den 1940er- und 1950er-Jahren, zum Beispiel mit den Maschinen des englischen Herstellers Ferranti. Mit der Entwicklung universeller digitaler Computer nimmt – im Gegensatz zu den Rechenmaschinen – die Geschichte selbstständiger logischen Maschinen ein jähes Ende, indem die von ihnen bearbeiteten und gelösten Aufgaben zunehmend in Software auf genau jenen Computern realisiert werden, zu deren hardwaremäßigen Vorläufern sie zu zählen sind.

Entwicklung des Computers

Konrad_Zuse_(1992).jpg]] Hauptartikel: Computergeschichte

Eine der ersten größeren Rechenmaschinen ist die von Konrad Zuse erstellte, noch immer rein mechanisch arbeitende Z1 von 1937. Vier Jahre später realisiert Zuse seine Idee mittels elektrischer Relais: Die Z3 von 1941 verfügt bereits über eine Trennung von Befehls- und Datenspeicher und ein Ein-/Ausgabepult. Etwas später werden in England die Bemühungen zum Bau von Rechenmaschinen zum Knacken von deutschen Geheimbotschaften unter maßgeblicher Leitung von Alan Turing mit großem Erfolg vorangetrieben. Parallel entwickelte Howard Aiken mit MARK (1944) den ersten Computer der USA, wo die weitere Entwicklung maßgeblich vorangetrieben wurde. Einer der Hauptakteure ist hier John von Neumann, nach dem die bis heute bedeutende Von-Neumann-Architektur benannt ist. 1946 erfolgt die Entwicklung des Röhrenrechners ENIAC, 1949 wird der EDSAC gebaut. Ab 1952 steigt IBM in die Entwicklung von Computern ein und steigt innerhalb von zehn Jahren zum Marktführer auf. Mit der Entwicklung der Transistortechnik und der Mikroprozessortechnik werden Computer von dieser Zeit an immer leistungsfähiger und preisgünstiger. Im Jahre 1982 erobert die Firma Commodore schließlich mit dem C64 den Massenmarkt.

Entwicklung der Informatik als Wissenschaft

Bereits Leibniz hatte sich mit binären Zahlendarstellungen beschäftigt. Gemeinsam mit der Booleschen Algebra, die zuerst 1847 von George Boole ausgearbeitet wurde, bilden sie die wichtigsten mathematischen Grundlagen späterer Rechensysteme. 1936 veröffentlicht Alan Turing seine epochemachende Arbeit On Computable Numbers with an application to the Entscheidungsproblem, in welcher die nach ihm benannte Turingmaschine vorgestellt wird, ein mathematisches Maschinenmodell, das bis heute für die Theoretische Informatik von größter Bedeutung ist. Bereits einige Jahre zuvor hatte Kurt Gödel das Entscheidungsproblem gemäß dem Hilbertprogramm negativ beantwortet, und dieses Ergebnis bestätigte Turing nun unter Verwendung eines Maschinenmodells. Dem Begriff der Berechenbarkeit liegen bis heute universelle Modelle wie die Turing- oder Registermaschine zu Grunde, und auch die Komplexitätstheorie, die sich ab den 1960er Jahren zu entwickeln begann, greift bis in die Gegenwart auf Varianten dieser Modelle zurück.

Formale Sprachen und Programmiersprachen

1956 beschreibt Noam Chomsky eine Hierarchie formaler Grammatiken, mit denen formale Sprachen und jeweils spezielle Maschinenmodelle korrespondieren. Diese Formalisierungen erlangen für die Entwicklung höherer Programmiersprachen große Bedeutung. Wichtige Meilensteine sind die Entwicklung von FORTRAN (1954), Lisp (1959), ALGOL (1960; 1968), BASIC (1960), C (1970), Pascal (1971), Smalltalk (1980) und Java (1995). Einige dieser Sprachen stehen für typische Programmierparadigmen ihrer jeweiligen Zeit. Sprachen und Paradigmenwechsel wurden von der Informatik-Forschung jeweils intensiv begleitet oder vorangetrieben.

Indessen schreibt nahezu jeder wichtige Teilbereich der Informatik seine eigene Geschichte, die im Einzelnen zu verfolgen den Rahmen dieses Abschnitts sprengen würde. Wie in anderen Wissenschaften auch, schreitet die Informatik mit zunehmender Nähe zur Gegenwart in Richtung einer immer größeren Spezialisierung fort.

Informatik und Gesellschaft

Mit der zunehmenden Verbreitung des Computers entstehen auch gesellschaftliche Probleme, die in der Öffentlichkeit oft kontrovers und sehr emotional diskutiert werden. 2006 ist Jahr der Informatik.

Datenschutz

Eines dieser Themen ist der Schutz der Privatsphäre des Computerbenutzers. Durch die Vernetzung ist es nicht nur möglich schnell beliebige Informationen abzufragen. Umgekehrt wird auch das Ausspähen von persönlichen Informationen durch Behörden, Unternehmen und Kriminellen ermöglicht. Ziel sind zum einen Verhaltensweisen von Kunden bei Onlinekäufen, aber auch der persönliche E-Mailverkehr oder Zugangsdaten zu Banken.

Hier hat ein gegenseitiges Aufrüsten stattgefunden, persönliche Daten über Verschlüsselungen gegen Unbefugten Zugriff zu sichern, während auf der anderen Seite mittels Cookies, Spyware oder Phishing versucht wird die Schutzmechanismen auszuhebeln.

Unternehmen suchen gezielt nach typischen Verhaltensweisen von Kunden über Datamining. Die so gewonnenen Informationen werden dann auf das individuelle Profil einzelner Kunden angewandt. Dies dient entweder zum anbieten von mehr oder weniger „maßgeschneiderter Werbung“ (Spam), aber auch zum Selektieren von geeigneten und weniger geeigneten Kunden. Beim Abschluss einer Versicherung versuchen Unternehmen mittlerweile gezielt Kunden mit geringem Risiko durch bessere Konditionen an sich zu binden. Kunden aus Risikogruppen erhalten verteuerte Konditionen oder werden sogar ausgeschlossen.

Ein besonderes Interesse am Zugriff zu persönlichen Daten haben Strafverfolgungsbehörden bei der Bekämpfung von Terrorismus und organisierter Kriminalität. So beschäftigt das Federal Bureau of Investigation (FBI) und die National Security Agency (NSA) Spezialisten zum systematischen Auswerten des Datenverkehrs im Internet. Hier wird eine spezielle Software (Carnivore) eingesetzt, um E-Mails nach bestimmten Stichworten zu durchsuchen. Durch den Einsatz der so genannten „starken Kryptographie“, wie sie das Tool PGP Privatpersonen zur Verfügung stellt, ist jedoch der Wert dieser Software in Frage gestellt. Derartig verschlüsselte E-Mails sind auch von den Experten der NSA nicht mehr zu entschlüsseln. Aus diesem Grunde gibt es Bestrebungen in allen Ländern derartige Verschlüsselungsverfahren zu verbieten. Ein Verbot wäre jedoch ebenfalls nicht wirksam, da eine geschickt verschlüsselte Botschaft mittels Steganographie nicht als solche zu erkennen ist. Das heißt, dass ein solches Verbot den Einsatz starker Kryptographie durch Kriminelle nicht verhindern kann. Betroffen von einem solchen Verbot wären also lediglich die rechtschaffenen Bürger, die sich selbst gegen kriminelles Ausspähen schützen wollen.

Softwarepatente

Ein Softwarepatent ist ein Patent auf eine Methode zur Programmierung eines Computers. Eine allgemein akzeptierte genaue Definition des Begriffs hat sich bisher noch nicht etabliert. Befürworter von Softwarepatenten sind in der Regel große Unternehmen, die ihre Produkte gegen Nachahmung schützen wollen. Sie argumentieren, der Sinn von Softwarepatenten sei (wie bei „normalen“ Patenten auch), die Entwicklungskosten der Produkte in einer kurzen „Monopolphase“ wieder hereinzuholen. Gegner führen an, Softwarepatente seien – anders als technische Erfindungen – ähnlich wie mathematische Erkenntnisse als Wissen einzuordnen und deshalb prinzipiell nicht schützbar. Außerdem seien die Produktzyklen im Computerbereich ungleich kürzer als in anderen Branchen, deswegen bedeute ein Softwarepatent einen unfair langen Stillstand des Wettbewerbes und werde vorwiegend zur Monopolisierung von Märkten verwendet.

Bewegungen

Seit Beginn des Computerzeitalters gibt es Organisationen und Vereinigungen, die sich für Datenschutz, Informationsfreiheit und freie Software einsetzen. Am bekanntesten davon sind das GNU-Projekt und die Free Software Foundation, die von Richard Stallman ins Leben gerufen wurden. Stallman entwickelte Lizenzen für freie Software und freie Dokumentation, unter welchen viele Projekte wie auch die Wikipedia entwickelt werden. In Deutschland genießt vor allem der Chaos Computer Club hohe Bekanntheit.

Kritik am Verhältnis von Mensch und Computer

Es gibt Kritiker, darunter auch Informatiker wie Joseph Weizenbaum, die zu einem sorgsameren Umgang mit moderner Technik und dem Computer mahnen. Weizenbaum schrieb in den 1960ern das Computer-Programm ELIZA, mit dem er die Verarbeitung natürlicher Sprache durch einen Computer demonstrieren wollte; Eliza wurde als Meilenstein der „künstlichen Intelligenz“ gefeiert und sollte menschliche Psychologen bald ablösen. Weizenbaum war entsetzt über die Wirkung seines relativ einfachen Programms, das nie zum Ersetzen eines Therapeuten konzipiert gewesen war, und wurde durch dieses Schlüsselerlebnis zum Computer- und Medienkritiker.

Die weite Verwendung von Computern führt in neuerer Zeit zu einer breiten öffentlichen wie wissenschaftlichen Diskussion über die Wirkungen auf die Sozialisation und das Lernverhalten, insbesondere von Kindern und Jugendlichen. Es herrscht weitgehender Konsens, dass es Effekte gibt, allerdings sind Untersuchungen methodisch schwierig oder kommen zu widersprüchlichen Ergebnissen.

Siehe auch

Informatik als Wegweiser zu Artikeln rund um die Informatik.
IT-Berufe für eine Übersicht der Berufe rund um die Informatik.
Datenschutz und Informationsfreiheit zur Einschränkung von Rechten durch Informatik-Einsatz.

Literatur

Heinz-Peter Gumm, Manfred Sommer: Einführung in die Informatik. 5. Auflage. Oldenbourg, München 2002, ISBN 3-486-25635-1
Sascha Kersken: Kompendium der Informationstechnik. Galileo Press, Bonn 2003, ISBN 3-89842-355-7 (OpenBook-Version)
Peter Rechenberg, Gustav Pomberger (Hrsg.): Informatik-Handbuch, 3. Auflage. Hanser 2002, ISBN 3-446-21842-4
Gesellschaft für Informatik: Was ist Informatik? Positionspapier der Gesellschaft für Informatik. (PDF) Juli 2005

Weblinks

Länderübergreifend

Informatik für Lehrerinnen und Lehrer im ZUM-Wiki
Studienführer Informatik mit vielen Informationen zu Studiengängen in D, A, CH

Deutschland:

Österreich:

Schweiz:

Informatik Schweiz I-S

Informatik | Wissenschaft

Gourt Home::Gourt :: Informatik