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 eher in der Elektrotechnik und Nachrichtentechnik hat. Von dem niederländischen Informatiker Edsger Dijkstra stammt der Satz, in der Informatik ginge es genausowenig um Computer, wie in der Astronomie um Teleskope.
Geschichte der Informatik
Begriffsbildung
Der Begriff Informatik ist zusammengesetzt aus den Wörtern Information und Automatik. 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. Der in Europa geprägte Begriff Informatik deckt unter anderem die Felder ab, die im Englischen mit computer science und information systems bezeichnet werden. In Skandinavien wird der Begriff Datalogi als Bezeichnung verwendet.
Ursprung der Wissenschaft
Die Wurzeln der Informatik liegen in der Mathematik, der Physik und der Elektrotechnik (hier vor allem der Nachrichtentechnik). 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
Als erste Vorläufer der Informatik jenseits der Mathematik, also als Vorläufer der angewandten Informatik, können die Bestrebungen angesehen werden, zwei Arten von Machinen 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 (Rechentafel) 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 1940-er- und 1950-er-Jahren, z.B. 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
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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. Die nächsten wesentlichen Entwicklungsschritte erfolgen in den USA. 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 und erobern schließlich 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, 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), 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.
Bedeutung der Informatik in der Moderne
Die 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 sogenannte Embedded Systems 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, algorithmische Berechnungen auch auf großen Datenmengen mit hoher Geschwindigkeit ausführen zu können. Viele scheinbar alltägliche Intelligenzleistungen des Menschen basieren jedoch auf kognitiven Leistungen (wie z.B. dem Erkennen von Formen und Gesichtern, dem Treffen von Entscheidungen bei nur unvollständig gegebener Information), die von Computern bis heute nur sehr eingeschränkt zu erbringen sind. Derartige Prozesse werden von der Künstlichen Intelligenz untersucht. In einzelnen Teildisziplinen konnten dabei bereits beachtliche Ergebnisse erzielt werden. Von einer umfassenden Simulation menschlicher Intelligenz kann dabei jedoch noch nicht gesprochen werden.
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 Wirtschaftinformatik, Geoinformatik, Medizininformatik, werden unter dem Begriff der Angewandten Informatik geführt.
Im Wesentlichen kann dabei die Theoretische Informatik als Grundlage für die weiteren Teilgebiete betrachtet werden. Sie liefert fundamentale Erkenntnisse für die Berechenbarkeit 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
Die Theoretische Informatik beschäftigt sich mit der Theorie formaler Sprachen bzw. Automatentheorie, Berechenbarkeits- und Komplexitätstheorie, Graphentheorie, 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 Rückrat der Informatik.
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 einen besonders gekennzeichneten Startzustand und eine Menge von 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.
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 , 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 Register- und Turingmaschinen genau die gleiche Klasse von Problemen berechnen können und dass es 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, d.h. man kann damit alle berechenbaren Probleme lösen. Der Begriff der Berechenbarkeit ist intuitiv verständlich: Berechenbare Funktionen sind beispielsweise der ggT zweier Zahlen oder die Ackermann-Funktion. Ein Beispiel für eine nicht-berechenbare Funktion ist das Halteproblem, also die Frage, ob ein gegebenes Computerprogramm mit gegebenen Eingabeparametern jemals anhält.
Graphentheorie
In der Graphentheorie ist ein Graph eine Menge von Punkten (man nennt diese dann Knoten oder auch Ecken), die eventuell durch Linien (sog. Kanten bzw. Bögen) miteinander verbunden sind. Die Form der Punkte und Linien spielt in der Graphentheorie keine Rolle.
Man unterscheidet dabei zwischen:
- endlichen Graphen, bei denen die Menge der Knoten und Kanten endlich ist und unendlichen Graphen, auf die dies nicht zutrifft sowie
- gerichteten Graphen, bei denen die Kanten gerichtet sein können (dargestellt durch Pfeile statt Linien) und ungerichteten Graphen.
Komplexere Graphentypen sind:
- Multigraphen, bei denen im Gegensatz zu einfachen Graphen Kanten zwischen den Knoten mehrfach vorkommen dürfen und
- Hypergraphen, bei denen im Gegensatz zu einfachen Graphen Kanten mehr als nur zwei Knoten verbinden können.
Je nach Problemstellung können Knoten und Kanten auch mit Farben (formal mit natürlichen Zahlen) oder Gewichten (d. h. rationalen oder reellen Zahlen) versehen werden. Man spricht dann von knoten- bzw. kantengefärbten oder -gewichteten Graphen.
Exakte Definitionen der verschiedenen Graphentypen findet man im Artikel Typen von Graphen in der Graphentheorie.
Komplexitätstheorie
Die Komplexitätstheorie befasst sich mit der Komplexität von algorithmisch behandelbaren Problemen auf verschiedenen mathematisch definierten formalen Rechnermodellen, sowie der Güte der sie lösenden Algorithmen. Die Komplexität eines Algorithmus wird üblicherweise in der Landau-Notation dargestellt. Bei der Bewertung eines Algorithmus hinsichtlich seiner Komplexität betrachtet man üblicherweise in erster Linie seine Laufzeit in Abhängigkeit der Länge der Eingabe sowie den Speicherbedarf. 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 der Liste enthalten ist" braucht "lineare Zeit", also O(n), denn die Eingabeliste muss genau einmal komplett gelesen werden.
Es gibt verschiedene Sortierverfahren, die unterschiedlich effizient arbeiten. Bubblesort hat beispielsweise quadratische Laufzeit, effizientere Sortierverfahren wie Quicksort und Heapsort schaffen O(n log(n)). Mit der "Komplexität des Problems" ist die Komplexität des schnellsten, es lösenden Algorithmus gemeint.
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 sogenannte Implementierung, nur noch ein kleiner Teil des Gesamtprozesses.
| Java Programmcode | Maschinencode | |
|---|---|---|
public class HelloWorld { public static void main(String[] args) { System.out.println("Hallo Welt!"); } } |
------ Compiler ----- > |
0001 0000 |
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 bahnbrechenenden 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 eine gut lesbares Dokument.
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 Softwaresystemen, sind zahlreiche Algorithmen für den Einsatz in Betriebsystemen 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.
Die Rechnerarchitektur ist die Wissenschaft, die Konzepte für den Bau von Computern erforscht. Hier wird das Zusammenspiel von Mikroprozessor, Speicher 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.
Ein weiteres wichtiges Gebiet ist die Rechnerkommunikation. Diese ermöglicht den elektronischen Datenaustausches 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 Rechernerkommunikation. Die Protokolle sind dabei die Sprachen in denen Computer mit einander „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 relationale Datenbanksysteme und ERP-Systeme wie SAP.
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 befasst. 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 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.
Künstliche Intelligenz
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.
Im Verständnis des Begriffs „Künstliche Intelligenz“ spiegelt sich oft die aus der Aufklärung stammende Vorstellung vom Menschen als Maschine wieder, dessen Nachahmung sich die sogenannte 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.
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 von Intelligenz.
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.
Die Verfahren der KI finden Anwendung in Expertensystemen, in der Sensorik und Robotik.
Mit dem noch immer fortschreitenden Einzug von Informationstechnik in alle Lebensbereiche sind Informatiker maßgeblich (oft indirekt) an Entscheidungen beteiligt, wer über was und wie informiert ist, welche Handlungen in einem System möglich sind und wie damit Macht ausgeübt werden kann. Einer der bekanntesten Computerkritiker ist der Informatiker Joseph Weizenbaum.
Siehe auch
- Siehe Portal Informatik als Wegweiser zu Artikeln rund um die Informatik.
- Siehe IT-Berufe für eine Übersicht der Berufe rund um die Informatik.
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
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Deutschland
- Liste mit Informatikstudiengängen an deutschen Hochschulen
- Tutorials zu den Kerngebieten der Informatik RA,DB,ST,KI und BS
- Materialien zum Grundstudium in Informatik
- Gesellschaft für Informatik e.V. (GI)
