Einführung in die Informationsverarbeitung Teil Eide (auf Basis von Thaller 2014–15) Stunde I: Lehre und Forschung Der Informationsbegriff Köln 29. Oktober 2015

Lehre

Bachelorthemen Informationsverarbeitung z.B. Sebastian Rose: Deduktive Komponenten für native XML Datenbanken Fabian Hotze: Rasche Strukturelle Suche in native XML Datenbanken mit Lucene Fabian Zavodnik: Ubiquitious Computing 2.0: Mobile Geräte im Museum Lehre

Bachelorthemen Medieninformatik z.B. Johannes Lenz: Simulation unsteter Lichtquellen in historischen Räumlichkeiten Christoph Stollwerk: Emotional Game Agents André Streicher: Eine Sound Engine innerhalb einer allgemeinen Game Engine Lehre

MA Willems 3D IR Metapher

Visuelle Programmierung

Interface Design

Forschung

Digitale Bibliotheken Digitalisierung

Digitale Bibliotheken

„Collaboratories“

Problem ► Photoshop ►

Warum automatisieren? 1 Million Objekte: eine Sekunde pro Stück. == Minuten == Stunden == Arbeitstage eines Computers == Stunden Tage eines Menschen == 7 Arbeitswochen

Warum automatisieren? 1 Million Objekte: fünf Minuten pro Stück. == Stunden == Stunden-Tage für einen Menschen == Völlig lächerlich, dass das klappt

Was ist ein Informationsmodell? ●● + ● = ● ● ● ●● + ● ● = ● ● ● ● ●●● + ●● = Herzliche Glückwünsche, Sie lesen Maya.

Was ist ein Informationsmodell? III == 3 == γ‘ == ●●● Vier Repräsentationen eines Konzepts.

Research Data Life Cycle

Annotationen …

Der Informationsbegriff: I. Häufige Missverständnisse 1 21

Print, film, magnetic, and optical storage media produced about 5 exabytes of new information in Ninety-two percent of the new information was stored on magnetic media, mostly in hard disks. Wissensexplosion 22

How big is five Exabytes? If digitized, the nineteen million books and other print collections in the Library of Congress would contain about ten terabytes of information; five Exabytes of information is equivalent in size to the information contained in half a million new libraries the size of the Library of Congress print collections. Wissensexplosion 23

University of California at Berkely, School of Information Management and Systems: How much Information? ow-much-info-2003/printable_report.pdf "Executive Summary" auf Seite 1 Wissensexplosion 24

19 Millionen Bücher 10 TB 10 x 2 40 Bytes Bytes 1 Buch / , Bytes 1 Seite 3000 Zeichen 1 Buch 175 Seiten Wissensexplosion 25

Wissensexplosion 26

Wissensexplosion 27

1 Seite Bytes 1 Buch Bytes 19 Millionen Bücher x B 425 Petabyte Wissensexplosion 28

Print, film, magnetic, and optical storage media produced about 5 exabytes of new information in Nintey-two percent of the new information was stored on magnetic media, mostly in hard disks. Wissensexplosion 29

How big is five exabytes? If digitized, the nineteen million books and other print collections in the Library of Congress would contain about 0.5 exabytes of information; five exabytes of information is equivalent in size to the information contained in ten new libraries the size of the Library of Congress print collections Wissensexplosion 30

Seite 17: Ein gedrucktes Buch aus rezenter Produktion wird mit 7,8 MB bewertet (ca. 10 mal so gross, wie bei der Abschätzung der Größe der Library of Congress). * Wissensexplosion 31

1.Es ist schön in Köln zu Ihnen zu sprechen. 2.Es ist schön in Kln zu Ihnen zu sprechen. 3.Es ist schön in Kön zu Ihnen zu sprechen. 4.Es ist schn in Kön zu Ihnen zu sprchen. 5.S'is schö in Kölle zu Ihnen zu sprchen. Information 32

Luat enier sidtue an eienr elgnhcsien uvrsnäiett, ist es eagl in wcheler rhnfgeeloie die bstuchbaen in eniem wrot snid. Das eniizg whictgie ist, dsas der etrse und der lztete bstuchbae am rtigeichn paltz snid. Der rset knan tatol deiuranchnedr sien und man knan es ienrmomch onhe porbelm lseen. Das legit daarn, dsas wir nhcit jeedn bstuchbaen aeilln lseen, srednon das wrot als gzanes. Information 33

Claude Shannon: "A Mathematical Theory of Communication", Bell System Technical Journal, Enthält eine quantitative Definition von Information. Zweck: Wie kann ein Signal zwischen einem Sender und einem Empfänger mit dem geringstmöglichen Aufwand "korrekt" übertragen werden. Information 34

Shannon hat also eine technische Definition von "Information", die die Bedeutungsebene völlig ausklammert. Er betont, dass "die semantischen Aspekte der Kommunikation für die ingenieurwissenschaftliche Seite irrelevant sind". Information 35

Nahezu alle mir bekannten Lehrbücher der Informatik beginnen mit Shannons Definition der Information. Räumen aber ein, dass die ingenieurwissenschaftliche Definition von Information defizitär sei. Insbesondere: Information 36

(1) Bildet sie nur einen Teil des intellektuellen Umfanges des Konzepts "Information„ (syntaktisch, semantisch, pragmatisch) ab. (2) Gibt es dagegen keine operable Definition die dieses Konzept in seiner vollen Breite abdeckt. Aber: Die vorhandenen Konzepte reichen aus, um Information auf einem Digitalrechner so darzustellen, dass man sie sinnvoll verarbeiten kann. * Information 37

II. Begriffe rund um die “Information” 38

Informationsebenen Syntax: Beziehungen der „Zeichen“ untereinander. Semantik: Beziehungen zwischen „Zeichen“ und „Gegenständen“. Pragmatik: Beziehungen zwischen „Zeichen“ und ihren „Benutzern“. 39

Bernard Favre-Bulle Information und Zusammenhang. Informationsfluß in Prozessen der Wahrnehmung, des Denkens und der Kommunikation. Springer: 2001 Information und Wissen 40

Information

Data

Daten sind speicherbare Angaben - 22°C. Information stellt Daten in einen Kontext: "In diesem Hörsaal herrscht eine Temperatur von 22°C". Dieser Kontext ist jedoch noch fest (und für alle Informationsempfänger identisch). Information und Wissen 43

Wissen ist das Ergebnis von Erkenntnisprozessen. Es bezieht die praktische Anwendung der Daten und Informationen ein. Es muss nicht "absolut wahr" sein, sondern adäquates Handeln zu ermöglichen. Z.B. die Entscheidung einen Pulli (nicht) auszuziehen, um sich angenehm zu fühlen, ohne sich zu erkälten. Information und Wissen 44

* „Ladder of Knowledge“ 45 Weisheit Wissen Information Daten

III. Häufige Missverständnisse 2 … und was heisst “Information darstellen?” 46

George Bool ( ), "The Laws of Thought". Formales Rechnen mit logischen Ausdrücken, die nur die Zahlenwerte "1" (wahr) und "0" (falsch) kennen. Aussage: Computer kennen nur wahr oder falsch, keine "Zwischentöne". Wahrheit 47

Umgesetzt in Programmiersprachen als: if (aussage == 1) nimm an, dass Aussage wahr. else nimm an, dass Aussage falsch. Wahrheit 48

… aber auch als: if (aussage == 0) nimm an, dass Aussage falsch. else nimm an, dass Aussage wahr. Wahrheit 49

Z.B. in folgendem Programm: int aussage; aussage=bewerteZustandDerWelt(); if (aussage == 0) nimm an, dass Aussage falsch. else nimm an, das Aussage wahr. Wahrheit 50

Z.B. in folgendem Programm: int aussage; "int" kennzeichnet eine ganze Zahl, die die Zahlenwerte von 0 bis annehmen kann. aussage=bewerteZustandDerWelt(); if (aussage == 0) nimm an, dass Aussage falsch. else nimm an, das Aussage wahr. Wahrheit 51

Z.B. in folgendem Programm: int aussage; "int" kennzeichnet eine ganze Zahl, die die Zahlenwerte von 0 bis annehmen kann. aussage=bewerteZustandDerWelt(); if (aussage == 0) nimm an, dass Aussage falsch. else nimm an, das Aussage wahr. Es gibt also genau eine Art "falsch" auszudrücken, aber Varianten von "wahr"? Wahrheit 52

Unabhängig von dem, was George Bool gesagt hat, gilt also in Wirklichkeit nicht "0" = falsch. "1" = wahr. Wahrheit 53

... sondern in Wirklichkeit: "0" = falsch. "1" bis " " = wahr. Wahrheit 54

dann könnte aber genau so gut gelten: "0" = falsch. "1" bis " " = unklar. " " = wahr. Wahrheit 55

oder genauso willkürlich: "0" bis "255" = falsch. "256" bis " " = unklar. " " bis " " = wahr. Wahrheit 56

oder auch: "0" = sicher falsch. "20.000" = ziemlich sicher falsch. " " = ziemlich sicher falsch, aber mit fünfmal größerer Wahrscheinlichkeit richtig als "20.000". " " = ziemlich sicher richtig. " " = sicher wahr. Wahrheit 57

Binäre Logik Kennt nur "wahr" und "falsch". n-äre oder mehrwertige Logik Kennt n Wahrheitswerte. Kontinuierliche Wahrheitsfunktionen Nehmen unendlich viele Wahrheitswerte an. * Wahrheit - Begriffe 58

IV. Häufige Missverständnisse 3 … oder: Die Mystik des Digitalen 59

Das korrekte Begriffspaar in der Informatik: „diskret“ v. „kontinuierlich“. Digital - Analog 60

1,00134… + 0,48723… = 1,48857… Eine Addition kontinuierlicher Zahlenwerte. Digital - Analog 61

Nach diesem Prinzip – heute nur mehr für Spezialanwendungen – verwendete Computer, die z.B. Spannungen oder Stromstärken „addieren“ heißen „Analogrechner“. Digital - Analog 62

4, ,00000 = 6,00000 Eine Addition diskreter Zahlenwerte. Digital - Analog 63

0, ,00002 = 0,00006 Ebenfalls eine Addition diskreter Zahlenwerte. Digital - Analog 64

0, ,00002 = 0,00006 Auch eine Addition diskreter Zahlenwerte. Digital - Analog 65

0, ,00002 = 0,00006 Kontinuierlich oder diskret? Digital - Analog 66

Ob eine Darstellung „analog“ oder „digital“ ist, hängt in erster Linie von der Meßgenauigkeit ab. "Imagen 4" by Mcanet - Own work. Licensed under CC BY 3.0 via Commons - Digital - Analog 67

V. Repräsentation von Information 68

Shannon, C.E.: A Mathematical Theory of Communiction. The Bell Systems Technical Journal, 27 (1948), Informationsgehalt als Wahrscheinlichkeit dass eine bestimmte Angabe zufällig zustande kommt. Wird in der Signaltheorie verwendet um beispielsweise das korrekte Übertragen von Bildern zu beurteilen. Der Informationsbegriff 69

Problem: Bezieht sich ausschließlich auf syntaktischen Aspekt von Zeichen. (= Beziehung zwischen Zeichen.) Zeichen stehen aber nicht nur zu anderen Zeichen in Beziehung, sondern auch: zu ihren Bedeutungen. (Semantischer Aspekt.) zu den bezeichneten Objekten. (Sigmatischer Aspekt.) zu den Systemen / Teilsystemen (zu deren Zielen, Zwecken, etc.) zwischen denen Zeichen übermittelt werden. So schon: Wörterbuch der Kybernetik, hrsg. v. G. Klaus / H. Liebscher, Berlin, , Artikel "Information", p Der Informationsbegriff 70

Daher in der Informatik "Information" meist als nicht weiter definierter Grundbegriff. Z.B.: U. Rembold / P. Levi: Einführung in die Informatik für Naturwissenschaftler und Ingenieure, München etc., Informatik als Wissenschaft, die sich damit beschäftigt, wie dieser "Rohstoff" in Rechnern dargestellt (Strukturen) und verarbeitet (Algorithmen) wird. Der Informationsbegriff 71

1."Selbstabbildende Information". Es kann "gerechnet" werden. Bilder. 2."Kodierte Information". Zeichenketten und Teilketten können verglichen werden. Texte. 3."Symbolische Information". Terme können verglichen werden. Terminologien, "Ontologien" u.ä. * „Arten“ von Information 72

Danke für heute! 73