ТПОИ изучает то, как люди обращаются с информацией, отбирают и усваивают ее,
а затем используют в процессе принятия решений и управления своим поведением и автоматизированными процессами обработки информации.
Мы живем в информационном мире, когда информационные технологии и, вообще, обработка информации определяют результативность человеческой деятельности (см. к примеру перечень наиболее прибыльных корпораций Forbes - первые строки занимают исключительно те виды деятельности, которые связаны с информационными технологиями, необязательно техническими, но и социальными). Однако, не только "топ" бизнеса использует информационные технологии, но и каждый исследователь, инженер, бизнесмен, любой мыслящий человек вынужден использовать их для успешности своего дела и жизни.
Таким образом, в отличие от специальных дисциплин, таких как, к примеру, программирование на Java, используемых лишь в 1% случаев в деятельности ИТР, теория и практика обработки информации - ведущая дисциплина, актуальная для 100% людей.
Люди, занимающиеся обработкой информации, строят технологии обработки информации,
используя понятия из области вычислительной техники, лингвистики и теории информации.
Это стимулирует разработку жизнеспособных теорий и значимых исследований в
различных областях, в том числе экономической информатики.
Обработка информации в настоящее время является ведущим ориентиром как в
экономике, финансах, так и в информационных технологиях.
Несмотря на то, что многие люди считают себя ИТ-специалистами, на деле они показывают свою полную безграмотность в области элементарных понятий теории информации и практики ее обработки. К примеру, "ничтоже сумняшеся" даже в учебниках по информатике и "великом популяризаторе" Википедии утверждается, что 1 байт = 8 битам, что на самом деле есть такой же нонсенс, как равенство 1 литра тысяче квадратных сантиметров.
Другой пример: в учебниках по информатике и "теории информации" (на самом деле - "теории передачи информации") пишут, что информация при передаче от одного обладателя другому, тиражировании, не уменьшается у передающего владельца. Всегда ли это Так?
- Нет, конечно. Передав ПИН-код своей банковской карточки, know-how, логинов, ценность, то есть мера переданной другим информации падает до нуля.
Можно ли получая такую дезинформацию иметь успех в обработке информации и, вообще, в информационных технологиях?...
С тех пор, как Людвиг Больцман в 1871 году (а не Клод Шеннон в 1948) открыл статистическую природу энтропии, то есть статистико-информационной емкости, и вывел ее меру из условий свободы молекул газа, научная перспектива обработки информации представляет собой семейство разрозненных теоретических и исследовательских программ до сих пор не объединенных в единую стройную науку.
Как и в любых других областях науки и техники, здесь существует лишь частичное
согласие по исходным посылкам, теории, методологии исследования и технологиям.
В обработке информации важны как технические, так и психологические (человеческие)
аспекты, элементы, заимствованные из иных дисциплин, таких, как теория инженерной
психологии и эргономика. Вклады других дисциплин включают
формальную логику,
математическую логику,
технику связи и
теорию передачи информации,
теорию принятия решений,
теорию трансляторов и
теорию вычислительных систем.
Некоторые из этих предшествующих направлений и дисциплин были положительно восприняты в целом или частично и развиты внутри технологий обработки информации (information-processing technology).
Верещагин Н. К., Шень А. Лекции по математической логике и теории алгоритмов. Часть 2. Языки и исчисления. - М.: МЦНМО, 2000. - 288 с. ftp://ftp.mccme.ru/users/shen/logic/firstord/
Верещагин Н. К., Шень А. Лекции по математической логике и теории алгоритмов. Часть 3. Вычислимые функции. - М.: МЦНМО, 1999. - 176 с. ftp://ftp.mccme.ru/users/shen/logic/comput/
Виленкин Н. Я. Комбинаторика. - М., 1969.
Гордин Е.М., Митник Ю.Ш., Тарлинский В.А. Основы автоматики и вычислительной техники. - Москва "Машиностроение", 1978
Густав Олссон, Джангуидо Пиани Цифровые системы автоматизации и управления. - СПб.: Невский Диалект, 2001.
Круглов В.В., Дли М.И. Интеллектуальные информационные системы: компьютерная поддержка систем нечеткой логики и нечеткого вывода. - М.: Физматлит, 2002.
Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы. - М., 2004.
Cordon O., Herrera F., A General study on genetic fuzzy systems // Genetic Algorithms in engineering and computer science, 1995. - P. 33-57.
Мендельсон Э. Введение в математическую логику. - М.: Наука, 1971. - 320 с.
Колмогоров А. Н., Драгалин А. Г. Математическая логика. - М.: УРСС, 2004. - 240 с.
Лавров И. А., Максимова Л. Л. Задачи по теории множеств, математической логике и теории алгоритмов. - 3-е изд. - М.: Физматлит, 1995. - 256 с.
Клини С. К. Математическая логика. - М.: Мир, 1973. - 480 с.
Лавров И. А. Математическая логика. - М.: Академия, 2006. - 240 с.
Крупский В. Н., Плиско В. Е. Теория алгоритмов. - М.: Академия, 2009. - 208 с.
Романовский И. В. Дискретный анализ. — 4-е изд. — СПб.: Невский Диалект; БХВ-Петербург, 2008. — С. 336.
Успенский В. А., Верещагин Н. К., Плиско В. Е. Вводный курс математической логики. 2-е изд. - М.: Физматлит, 2002. - 128 с.
Орлов А. И. Теория принятия решений: учебник. - М.: Экзамен, 2006. - 573 с. ISBN 5-472-01393-3
Орлов А. И. Принятие решений. Теория и методы разработки управленческих решений. Учебное пособие. - М.: МарТ, 2005. - 496 с ISBN 5-241-00629-X
Литвак Б. Г. Разработка управленческого решения - М.: Издательство "Дело", 2004 г. - 392 с.
Литвак Б. Г. Экспертные оценки и принятие решений.- М.: Патент, 1996. - 271 с.
Хемди А. Таха Глава 14. Теория игр и принятия решений // Введение в исследование операций = Operations Research: An Introduction. - 7-е изд. - М.: "Вильямс", 2007. - С. 549-594. - ISBN 0-13-032374-8
Г. Тейл. Экономические прогнозы и принятие решений. М.: "Прогресс" 1970.
К. Д. Льюис. Методы прогнозирования экономических показателей. М.: "Финансы и статистика" 1986.
Г. С. Кильдишев, А. А. Френкель. Анализ временных рядов и прогнозирование. М.: "Статистика" 1973.
Дж.-О. Ким, Ч. У. Мьюллер, У. Р. Клекка и др. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. М.: "Финансы и статистика" 1989.
Б. Дюран, П. Оделл. Кластерный анализ. М.: "Статистика" 1977.
Paul Goodwin and George Wright, Decision Analysis for Management Judgment, 3rd edition. Chichester: Wiley, 2004 ISBN 0-470-86108-8 (covers both normative and descriptive theory)
Robert Clemen. Making Hard Decisions: An Introduction to Decision Analysis, 2nd edition. Belmont CA: Duxbury Press, 1996. (covers normative decision theory)
D.W. North. "A tutorial introduction to decision theory". IEEE Trans. Systems Science and Cybernetics, 4(3), 1968. Reprinted in Shafer & Pearl. (also about normative decision theory)
Glenn Shafer and Judea Pearl, editors. Readings in uncertain reasoning. Morgan Kaufmann, San Mateo, CA, 1990.
Howard Raiffa Decision Analysis: Introductory Readings on Choices Under Uncertainty. McGraw Hill. 1997. ISBN 0-07-052579-X
Morris De Groot Optimal Statistical Decisions. Wiley Classics Library. 2004. (Originally published 1970.) ISBN 0-471-68029-X.
Khemani , Karan, Ignorance is Bliss: A study on how and why humans depend on recognition heuristics in social relationships, the equity markets and the brand market-place, thereby making successful decisions, 2005.
Kosko B. Fuzzy systems as universal approximators // IEEE Transactions on Computers, vol. 43, No. 11, November 1994. - P. 1329-1333.
J.Q. Smith Decision Analysis: A Bayesian Approach. Chapman and Hall. 1988. ISBN 0-412-27520-1
Akerlof, George A. and Janet L. Yellen. Rational Models of Irrational Behavior.
Arthur, W. Brian, Designing Economic Agents that Act like Human Agents: A Behavioral Approach to Bounded Rationality
James O. Berger Statistical Decision Theory and Bayesian Analysis. Second Edition. 1980. Springer Series in Statistics. ISBN 0-387-96098-8.
Goode, Erica. (2001) In Weird Math of Choices, 6 Choices Can Beat 600. The New York Times. Retrieved May 16, 2005.
Anderson, Barry F. The Three Secrets of Wise Decision Making. Single Reef Press. 2002. ISBN 0-9722177-0-3.
Знаете ли Вы, что cогласно релятивистской мифологии "гравитационное линзирование - это физическое явление, связанное с отклонением лучей света в поле тяжести. Гравитационные линзы обясняют образование кратных изображений одного и того же астрономического объекта (квазаров, галактик), когда на луч зрения от источника к наблюдателю попадает другая галактика или скопление галактик (собственно линза). В некоторых изображениях происходит усиление яркости оригинального источника." (Релятивисты приводят примеры искажения изображений галактик в качестве подтверждения ОТО - воздействия гравитации на свет) При этом они забывают, что поле действия эффекта ОТО - это малые углы вблизи поверхности звезд, где на самом деле этот эффект не наблюдается (затменные двойные). Разница в шкалах явлений реального искажения изображений галактик и мифического отклонения вблизи звезд - 1011 раз. Приведу аналогию. Можно говорить о воздействии поверхностного натяжения на форму капель, но нельзя серьезно говорить о силе поверхностного натяжения, как о причине океанских приливов. Эфирная физика находит ответ на наблюдаемое явление искажения изображений галактик. Это результат нагрева эфира вблизи галактик, изменения его плотности и, следовательно, изменения скорости света на галактических расстояниях вследствие преломления света в эфире различной плотности. Подтверждением термической природы искажения изображений галактик является прямая связь этого искажения с радиоизлучением пространства, то есть эфира в этом месте, смещение спектра CMB (космическое микроволновое излучение) в данном направлении в высокочастотную область. Подробнее читайте в FAQ по эфирной физике.
