Computer Science


Computer Science

Informatik ist 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 und Medium der Informatik dar, um die theoretischen Konzepte praktisch umzusetzen. Der niederländische Informatiker Edsger Wybe Dijkstra formulierte „In der Informatik geht es genauso wenig um Computer wie in der Astronomie um Teleskope“ („Computer Science is no more about computers than astronomy is about telescopes“).

Inhaltsverzeichnis

Definition der Informatik

Die Bezeichnung „Informatik“ ist aus dem Wort Information abgeleitet, andere Quellen sehen es als Kofferwort aus Information und Mathematik oder Information und Automatik an. In Deutschland tauchte das Wort 1957 erstmals auf. Karl Steinbuch, damals Mitarbeiter der Standard Elektrik Gruppe, gebrauchte es in einer Veröffentlichung über eine Datenverarbeitungsanlage für das Versandhaus Quelle.

Nach einem internationalen Kolloquium in Dresden am 26. Februar 1968 setzte sich „Informatik“ als Bezeichnung für die Wissenschaft nach französischem und russischem Vorbild auch im deutschen Sprachraum durch. Im Wintersemester 1969/70 begann die Universität Karlsruhe als erste deutsche Hochschule mit der Ausbildung von Diplom-Informatikern. Wenige Jahre darauf gründeten sich die ersten Fakultäten für Informatik, nachdem bereits seit 1962 an der Purdue University ein Department of Computer Science bestand. Der in Kontinentaleuropa geprägte Begriff Informatik deckt unter anderem die Felder ab, die im Englischen computer science und information systems heißen. Im Englischen gibt es jedoch auch den seltener verwendeten Begriff informatics, der allgemeiner gefasst ist als computer science und eher dem russischen Информатика („Informatika“) entspricht.

Bedeutung der Informatik

Die Informatik hat in praktisch allen Bereichen des modernen Lebens Einzug gehalten. Offensichtlich wird dies durch den enormen Einfluss des Internets verstärkt. Die vielfältige, insbesondere weltweite, Vernetzung revolutionierte die Telekommunikation und die Informationsverarbeitung in den Unternehmen, die 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 alltägliche Intelligenzleistungen des Menschen jedoch auf kognitiven Leistungen, die bis heute von Computern nur recht schlicht 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

Alan-Turing-Gedenkstatue im Sackville Park in Manchester

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 Didaktik der Informatik, 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.

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 Modellierung von Automaten und Formalen 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 Geographie dienen, aber auch die Wirtschafts- oder Bioinformatik.

Theoretische Informatik

Ein wichtiger Grundbegriff der Informatik ist der Begriff des Algorithmus. Die theoretische Informatik beschäftigt sich vor allem mit den Fundierungen des Algorithmusbegriffs, untersucht die Leistungsfähigkeit von Algorithmen und erforscht die prinzipiellen Grenzen des Computers beim Lösen von Problemen

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

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.

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 anbn, 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, kontextsensitiven und rekursiv aufzählbaren Sprachen unterscheidet. Erstere werden mit endlichen Automaten, zweitere von Kellerautomaten, kontextsensitive von linear beschränkten Turingmaschinen und letztere von universellen Turingmaschinen erkannt.

Berechenbarkeitstheorie

Im Rahmen der Berechenbarkeitstheorie untersucht die theoretische Informatik, welche Probleme mit welchen Maschinen lösbar sind. Ein Rechnermodell oder eine Programmiersprache heißt turing-vollständig, wenn damit eine universelle Turingmaschine simuliert werden kann. Alle heute eingesetzten Computer und die meisten Programmiersprachen sind turing-vollständig, das heißt man kann damit dieselben Aufgaben lösen. Auch alternative Berechnungsmodelle wie der Lambda-Kalkül, WHILE-Programme, μ-rekursive Funktionen, Registermaschinen stellen sich als turing-vollständig heraus. Die Church’sche These schließt daraus, dass alle intuitiv berechenbaren Funktionen auch mit Turingmaschinen berechnet werden können, dass also die Turingmaschinen unseren alltäglichen Begriff der Berechenbarkeit adäquat wiedergeben. Diese These ist formal nicht beweisbar, wird jedoch allgemein akzeptiert.

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. Das Finden eines größten gemeinsamen Teilers zweier ganzer Zahlen ist LOOP-berechenbar. Den Begriff der Entscheidbarkeit kann man veranschaulichen als die Frage, ob ein bestimmtes Problem algorithmisch lösbar ist. Ein entscheidbares Problem ist zum Beispiel die Eigenschaft eines Texts, ein syntaktisch korrektes Programm zu sein. Ein nicht-entscheidbares Problem ist zum Beispiel die Frage, ob ein gegebenes Programm mit gegebenen Eingabeparametern jemals zu einem Ergebnis kommt, was als Halteproblem bezeichnet wird.

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 von 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, d.h. einer Menge von Problemen mit äquivalenter vom Algorithmus für die Lösung benötigter Laufzeit, 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 fast nur obere Schranken für den Ressourcenbedarf von Problemen, denn Methoden für exakte untere Schranken sind kaum entwickelt und nur von wenigen Problemen bekannt (so zum Beispiel für die Aufgabe, eine Liste von Werten mit Hilfe einer gegebenen Ordnungsrelation durch Vergleiche zu sortieren, die untere Schranke Ω(nlog(n))). Dennoch gibt es Methoden besonders schwierige Probleme als solche zu klassifizieren, wobei die Theorie der NP-Vollständigkeit eine zentrale Rolle spielt. Demnach ist ein Problem besonders schwierig, wenn man durch dessen Lösung auch automatisch die meisten anderen natürlichen Probleme lösen kann, ohne dafür wesentlich mehr Ressourcen zu verwenden.

Die größte offene Frage in der Komplexitätstheorie ist ohne Zweifel die Frage, ob P gleich NP ist. Das Problem ist eines der Millennium-Probleme, die vom Clay Mathematics Institute mit einer Million US Dollar ausgeschrieben sind. Die meisten Komplexitätstheoretiker glauben, dass P nicht gleich NP ist, was zur Folge hätte, dass NP-vollständige Probleme nicht effizient gelöst werden können. Ein NP-vollständiges Problem ist zum Beispiel das Finden von Beweisen: Wenn P=NP ist, so wird man in Zukunft vielleicht mit Computern Mathematik betreiben und Sätze beweisen können. Ist P aber ungleich NP, so bedeutet das informell ausgedrückt, dass echte Kreativität sehr viel schwerer ist als deterministisches Durchprobieren.

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 und die schnelle Fourier-Transformation.

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.

C-Programmcode Maschinencode
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
 
 /**
  * Berechnung des ggT zweier Zahlen 
  * nach dem Euklidischen Algorithmus
  */
int ggt(int zahl1, int zahl2) {
  int temp;
  while(zahl2 != 0) {
    temp = zahl1%zahl2;
    zahl1 = zahl2;
    zahl2 = temp;
  }
  return zahl1;
}
 
int main(int argc, char* args[]) {
 
    int ersteZahl = atoi(args[1]);
    int zweiteZahl = atoi(args[2]);
 
    // berechne ggT mit der Funktion "ggt()"
    int ergebnis = ggt(ersteZahl, zweiteZahl);
 
    printf("Der ggT von %d und %d ist: %d\n", ersteZahl, zweiteZahl, ergebnis);
    return 0;
}
→ Compiler →
···
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
···

Die Praktische Informatik stellt insbesondere auch die Werkzeuge zur Softwareentwicklung bereit. So werden Compiler für die Programmiersprachen wie Visual Basic, Java, Delphi 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.

Skizze eines B-Baums

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.

Heimrouter

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, zur Rechnerkommunikation. 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.

Didaktik der Informatik

Didaktik der Informatik stellt einen Bezug zwischen der Fachwissenschaft und der Lebenswelt her. Sie macht die von der Fachwissenschaft gewonnenen Erkenntnisse für die Schule, Hochschule und Unternehmen oder allgemein für Ausbildung, Weiterbildung und Fortbildung bzw. das lebenslange Lernen von Kindern und Erwachsenen verfügbar.

Im Einzelnen gehören zu diesem Prozess insbesondere folgende Aufgaben:

  • Definition der Ziele der Bildung, d. h. welche informatischen Kompetenzen sollen entwickelt werden,
  • Festlegung, welche Ideen, Methoden und Erkenntnisse der Fachwissenschaft in der Bildung vermittelt bzw. angeeignet werden sollen, d. h. zu den angestrebten informatischen Kompetenzen führen können,
  • Entwicklung von Konzepten zur Lehr-Lern-Methodik und zur Organisation der Bildung,
  • Reihung der Bildungsinhalte zu Lehrplänen und ihre fortlaufende Aktualisierung hinsichtlich neuester fachwissenschaftlicher und fachdidaktischer Erkenntnisse.

Die Ansätze im Einzelnen:

  • Universeller Ansatz: Die Informatik (oder Teile davon) wird in einen übergeordneten Zusammenhang gestellt. Möglich ist z. B. eine Ausbildung allgemein über informationsverarbeitende Systeme in Natur, Wirtschaft, Wissenschaft und Gesellschaft oder über natürliche und künstliche Sprachen, deren Syntax, Semantik und Pragmatik, sowie darüber, was mit unterschiedlichen Sprachbegriffen darstellbar ist.
  • Ideenorientierter Ansatz: Nach Jerome Bruner soll sich die Bildung in einem Fach in erster Linie an den „fundamentalen Ideen“ der zugrundeliegenden Wissenschaft orientieren. Da den fundamentalen Ideen eine längerfristige Gültigkeit zugeschrieben wird, kann es einer Informatikbildung nach diesem Ansatz am ehesten gelingen, dem Druck der Wissenschaft, der durch die Halbwertszeit des Informatikwissens aufgebaut wird, zu entgehen.
  • Logikorientierter Ansatz: Mit Logikkalkülen lassen sich viele Aspekte von Maschinen und Programmen eindeutig spezifizieren, beschreiben und in gewissem Umfang auch verifizieren. Im Hochschulbereich setzt sich dieser Ansatz mehr und mehr durch. In der industriellen Anwendung herrscht teilweise noch eine von vordergründigen Kostengesichtspunkten diktierte Vorgehensweise der Praktiker aus früheren Generationen vor, die den insgesamt erforderlichen Aufwand jedoch eher verschiebt und steigert, als reduziert.
  • Informatischer Ansatz: Informatische Inhalte und Methoden werden systematisch in einer Form dargestellt, wie sie sich in grundlegenden Vorlesungen, Informatiklehrbüchern und Lexika finden. Dieser Ansatz bereitet am ehesten auf ein Informatikstudium vor.
  • Visionsorientierter Ansatz: Ausgehend von einer bestimmten Zukunftsvorstellung über Arbeitsweise, Leistungsfähigkeit und Anwendungsbereich von Informatiksystemen versucht man, ausgewählte Teilaspekte dieser Vision zu programmieren oder zu simulieren. Gleichzeitig entwickelt man die notwendigen informatischen Grundkenntnisse hierzu, etwa zur prinzipiellen Leistungsfähigkeit von Rechnern (Berechenbarkeit), zur Spracherkennung, usw.
  • Extrapolationsansatz: Hier geht man umgekehrt zum visionsorientierten Ansatz vor: Ausgehend von den aktuellen Gegebenheiten versucht man die Entwicklung der nächsten 10 bis 15 Jahre vorzuzeichnen und vermittelt die entsprechenden Inhalte in der Bildung. Zu diesen Inhalten könnten z. B. Parallelismen aller Art gehören: Parallelrechner, Netze, Sprachen für Parallelrechner usw.
  • Anwendungsorientierter Ansatz: Ausgehend von der Fragestellung, welche Anwendungen und Anwendungsmöglichkeiten für die Informatik und für Computer zur Zeit bestehen, analysiert man die in den entsprechenden Bereichen vorkommenden Systeme hinsichtlich der verwendeten Informatikmethoden und -konzepte.

Informatik in interdisziplinären Wissenschaften

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

Die Wirtschaftsinformatik (englisch (business) 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.

In der Computerlinguistik wird untersucht, wie natürliche Sprache mit dem Computer verarbeitet werden kann. Sie ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz, aber auch gleichzeitig Schnittstelle zwischen Angewandter Linguistik und Angewandter Informatik. Verwandt dazu ist auch der Begriff der Kognitionswissenschaft, die einen eigenen interdisziplinären Wissenschaftszweig darstellt, der u. a. Linguistik, Informatik, Philosophie, 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 1062 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 Kombinatorischen 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 und fallweise dessen Abbildung in kartesische räumliche oder planare Darstellungen.

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

Eine Kohonenkarte 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 wider, 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 aus der schwachen KI ist die Fuzzy-Logik.

Neuronale Netze gehören ebenfalls in diese Kategorie – seit Anfang der 80er Jahre analysiert man unter diesem Begriff die Informationsarchitektur des (menschlichen oder tierischen) Gehirns. Die Modellierung in Form künstlicher neuronaler Netze illustriert, wie aus einer sehr einfachen Grundstruktur eine komplexe Mustererkennung geleistet werden kann. Gleichzeitig wird deutlich, dass diese Art von Lernen nicht auf der Herleitung von logisch oder sprachlich formulierbaren Regeln beruht – und somit etwa auch die besonderen Fähigkeiten des menschlichen Gehirns innerhalb des Tierreichs nicht auf einen regel- oder sprachbasierten „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 auf der Seite der schwachen KI 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 bezüglich 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

Ein japanischer Soroban

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 („Rechenmaschinen“), und solche, mit denen logische Schlüsse gezogen und Argumente überprüft werden können („Logische Maschinen“). 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 Maschinen wird oft bis ins 13. Jahrhundert zurückverfolgt und auf Ramon Llull 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

Siehe hierzu auch den Abschnitt Der Siegeszug des elektronischen Digitalrechners im Artikel Computer

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 als erster Computer 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 I (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 1948 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 öffnet die Firma Commodore schließlich mit dem C64 den Massenmarkt speziell für Heimanwender aber auch weit darüber hinaus.

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 seines 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 (erste höhere Programmiersprache, 1957), LISP (funktional, 1959), COBOL (Programmiersprache für kaufmännische Anwendungen, 1959), ALGOL (strukturiert/imperativ; 1960/1968), Smalltalk (objektorientiert, 1971), Prolog (logisch, 1972) und SQL (Relationale Datenbanken, 1976). Einige dieser Sprachen stehen für typische Programmierparadigmen ihrer jeweiligen Zeit. Weitere über lange Zeit in der Praxis eingesetzte Programmiersprachen sind BASIC (seit 1960), C (seit 1970), Pascal (seit 1971), C++ (objektorientiert, generisch, um 1990), Java (objektorientiert, seit 1995) und C# (objektorientiert, um 2000). Sprachen und Paradigmenwechsel wurden von der Informatik-Forschung 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 war in Deutschland Jahr der Informatik. Ziel des Informatikjahres war es, das Bewusstsein für die zahlreichen Möglichkeiten der Informatik zu schärfen und die Bedeutung der Informatik als Faktor für die wirtschaftliche Entwicklung Deutschlands zu veranschaulichen. Mit den Themen Mobilität, Sicherheit, Gesundheit, Wohnen, Sport, Kommunikation, Kultur und Entertainment sollte beispielhaft gezeigt werden, wo und wie sehr die Informatik im Alltag präsent ist.

Datenschutz

Eines dieser Themen ist der Schutz der Privatsphäre des Computerbenutzers, der Datenschutz. Durch die Vernetzung ist es nicht nur Benutzern möglich, schnell beliebige Informationen im Internet abzufragen. Umgekehrt wird auch das Ausspähen von persönlichen Informationen durch Behörden, Unternehmen und Kriminellen ermöglicht. Ziel ist es zum einen Verhaltensweisen von Kunden bei Onlinekäufen zu sammeln, aber auch den persönlichen E-Mail-Verkehr abzuhören, wie es amerikanische Geheimdienste tun, oder Zugangsdaten zu Banken und Kreditkarten zu stehlen.

Hier hat ein gegenseitiges Aufrüsten stattgefunden, auf der Anwenderseite werden persönliche Daten über Verschlüsselung gegen unbefugten Zugriff gesichert, während auf der anderen Seite mittels Cookies, Spyware oder Phishing versucht wird, die Schutzmechanismen auszuhebeln.

Unternehmen suchen gezielt über Datenschürfung (data mining) nach typischen Verhaltensweisen von Kunden. 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 schlechtere Konditionen oder werden 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, derartige Verschlüsselungsverfahren zu verbieten. Ein Verbot wäre jedoch kaum 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 rechtschaffene Bürger, die sich selbst gegen kriminelles Ausspähen schützen wollen.

Softwarepatente

Ein Softwarepatent ist ein Patent auf eine Methode zur Programmierung oder ein Verfahren zur Verwendung eines Computers. Eine allgemein akzeptierte genaue Definition des Begriffs hat sich bisher noch nicht etabliert. Befürworter von Softwarepatenten sind etwa 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, Algorithmen und Softwaretechnologien 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 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.

Die Gesellschaft für Informatik (GI) ist die größte Fachvertretung im deutschsprachigen Raum. International bedeutend sind vor allem die beiden großen amerikanischen Vereinigungen Association for Computing Machinery (ACM) und das Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE).

Kritik am Verhältnis von Mensch und Computer

Joseph Weizenbaum in Berlin (2005)

Es gibt Kritiker, darunter Informatiker wie Joseph Weizenbaum, die zu einem sorgsameren Umgang mit moderner Technik und dem Computer mahnen. Weizenbaum schrieb in den 1960ern das Computerprogramm 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 der heutigen 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

  • Portal Datenschutz zur Einschränkung von Rechten durch Informatik-Einsatz.
  • Portal Informatik als Wegweiser zu Artikeln rund um die Informatik.
  • Pioniere der Informatik
  • Kybernetik

Literatur

  • Heinz-Peter Gumm, Manfred Sommer: Einführung in die Informatik. 7. Auflage. Oldenbourg, München 2006, ISBN 978-3-486-58115-7.
  • Hans Dieter Hellige (Hrsg.): Geschichten der Informatik. Visionen, Paradigmen, Leitmotive. Berlin, Springer 2004, ISBN 3-540-00217-0.
  • Peter Rechenberg, Gustav Pomberger (Hrsg.): Informatik-Handbuch. 3. Auflage. Hanser 2002, ISBN 3-446-21842-4.
  • Uwe Schneider, Dieter Werner (Hrsg.): Taschenbuch der Informatik. 6. Auflage. Fachbuchverlag, Leipzig 2007, ISBN 978-3-446-40754-1.
  • Gesellschaft für Informatik: Was ist Informatik? Positionspapier der Gesellschaft für Informatik. Bonn 2005. (PDF, ca. 600 KB), oder Kurzfassung (PDF, ca. 85 KB).
  • Vladimiro Sassone: Foundations of Software Science and Computation Structures. Springer, Berlin 2005, ISBN 3-540-25388-2.
  • Les Goldschlager, Andrew Lister: Informatik – Eine moderne Einführung. Carl Hanser, Wien 1986, ISBN 3-446-14549-4.
  • Jan Leeuwen: Theoretical Computer Science. Springer, Berlin 2000, ISBN 3-540-67823-9.

Weblinks

Einzelnachweise


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