Какой язык понимает компьютер. На каком языке «говорят» компьютеры? Независимый и безопасный Java

Язык программирования - формальная знаковая система, предназначенная для записи компьютерных программ. Язык программирования определяет набор лексических, синтаксических и семантических правил, задающих внешний вид программы и действия, которые выполнит исполнитель (компьютер) под её управлением.

Высокоуровневый язык программирования - язык программирования, разработанный для быстроты и удобства использования программистом. Основная черта высокоуровневых языков - это абстракция, то есть введение смысловых конструкций, кратко описывающих такие структуры данных и операции над ними, описания которых на машинном коде (или другом низкоуровневом языке программирования) очень длинны и сложны для понимания.

Низкоуровневый язык программирования (язык программирования низкого уровня) - язык программирования, близкий к программированию непосредственно в машинных кодах используемого реального или виртуального (например, Java, Microsoft .NET) процессора. Для обозначения машинных команд обычно применяется мнемоническое обозначение. Это позволяет запоминать команды не в виде последовательности двоичных нулей и единиц, а в виде осмысленных сокращений слов человеческого языка (обычно английских).

Языки программирования низкого уровня

Первым компьютерам приходилось программировать двоичными машинными кодами. Однако программировать таким образом - достаточно трудоемкая и сложная задача. Для упрощения этой задачи стали появляться языки программирования низкого уровня, которые позволяли задавать машинные команды в более понятном для человека виде. Для преобразования их в двоичный код были созданы специальные программы - трансляторы.

Рис.1. Пример машинного кода и представления его на ассемблере

Трансляторы делятся на:

компиляторы - превращают текст программы в машинный код, который можно сохранить и затем использовать уже без компилятора (примером являются исполняемые файлы с расширением *. exe);

интерпретаторы - превращают часть программы в машинный код, выполняют и после этого переходят к следующей части. При этом каждый раз при выполнении программы используется интерпретатор.

Примером языка низкого уровня является ассемблер. Языки низкого уровня ориентированы на конкретный тип процессора и учитывают его особенности, поэтому для переноса программы на ассемблере на другую аппаратную платформу ее нужно почти полностью переписать. Определенные различия имеются и в синтаксисе программ под разные компиляторы. Правда, центральные процессоры для компьютеров фирм AMD и Intel практически совместимы и отличаются лишь некоторыми специфическими командами. А вот специализированные процессоры для других устройств, например, видеокарт, телефонов содержат существенные различия.

Преимущества

С помощью языков низкого уровня создаются эффективные и компактные программы, поскольку разработчик получает доступ ко всем возможностям процессора.

Недостатки

Программист, работающий с языками низкого уровня, должен быть высокой квалификации, хорошо понимать устройство микропроцессорной системы, для которой создается программа. Так, если программа создается для компьютера, нужно знать устройство компьютера и, особенно, устройство и особенности работы его процессора;

результирующая программа не может быть перенесена на компьютер или устройство с другим типом процессора;

значительное время разработки больших и сложных программ.

Языки низкого уровня, как правило, используют для написания небольших системных программ, драйверов устройств, модулей стыков с нестандартным оборудованием, программирование специализированных микропроцессоров, когда важнейшими требованиями являются компактность, быстродействие и возможность прямого доступа к аппаратным ресурсам.

Ассемблер - язык низкого уровня, что широко применяется до сих пор.

Выучите базовые принципы ЯП. Тут, конечно, все зависит от выбранного вами языка, однако есть у ЯП и общие моменты, исключительно для написания полезных программ важные. Чем раньше вы овладеете всеми этими понятиями и научитесь применять их на практике, тем лучше для вас и ваших навыков программиста. Итак, вот лишь некоторые из вышеупомянутых «моментов»:

• Переменные - в переменной можно хранить и вызывать меняющиеся данные. Переменными можно управлять, у переменных есть типы (очень упрощенно говоря - числа, символы и так далее), которыми и определяется тип хранящихся в переменной данных. Наименования переменных принято задавать такими, чтобы человек, читающий исходный код, мог получить представление о том, что в переменной хранится - так будет проще понять логику работы программы.
• Условные конструкции (они же - условные выражения) - это действие, которые выполняется в том случае, если выражение или конструкция истинно или ложно. Наиболее распространенной формой таких выражений можно назвать конструкцию «If-Then» (если-то). Если выражение истинно (например, если x = 5), то произойдет действие №1, а если ложно (x != 5), то действие №2.
• Функции - в разных языках программирования их называют по-разному: где-то это процедуры, где-то - методы, где-то - вызываемые единицы. По сути же, функции представляют собой мини-программы, входящие в состав большой программы. Функцию можно вызывать несколько раз, что позволяет программисту создавать сложные программы.
• Ввод данных - достаточно широко трактуемое понятие, присутствующее в почти что каждом ЯП. Суть его - обработка данных, введенных пользователем, и их хранение. То, как будут собраны данные, зависит от программы и доступных пользователю способов ввода данных (с клавиатуры, из файла и так далее). Понятие ввода данных тесно связано с понятием вывода данных - то есть того, каким образом данные будут возвращены пользователю (выведены на экран, записаны в файл и так далее).

Установите все необходимое ПО. Многим ЯП нужны компиляторы - программы, переводящие программный код в понятные для компьютера инструкции. Впрочем, есть и ЯП другого типа (вроде Python), в которых программы выполняются сразу, а компиляция их не требуется.

• У некоторых ЯП есть так называемые IDE (Integrated Development Environment, интегрированная среда разработки), в которые входят редактор кода, компилятор/интерпретатор и отладчик (дебаггер). Это дает программисту возможность работать над программой, образно выражаясь, по принципу одного окна. Также в IDE могут входить визуальные представления иерархий объектов и директорий.
• Есть и онлайн-редакторы кода. Эти программы подсвечивают синтаксис программного кода несколько иначе, а также предлагают разработчику доступ к ряду полезных и простых инструментов.

Часть 4)

У человека появилась потребность записывать свои знания в более строгом виде, там всякие математические формулы, технологии, и самое сложное – инструкции для управления разными машинами, в т.ч. вычислительными. Поэтому возникли разные способы формальной записи человеческих знаний и оперирования такими записанными знаниями. Со временем эти способы записи и оперирования знаниями старались перенести на разные устройства для обработки без участия человека, вплоть до попыток воспроизвести интеллект человека. Дальше мы рассмотрим языки (модели) программирования, две их главные разновидности – процедурную и предикатную, как они работают на компьютерах и чего им не хватает для создания искусственного интеллекта.

Процедурная модель

Самое простое для выполнения на компьютере и прочих автоматических девайсах – это процедурные языки программирования. В них есть чёткая последовательность шагов, каждый со своим номером, и выполнение происходит строго по порядку. Есть логические и арифметические действия, по результатам которых можно сделать переход не на следующий шаг, а на какой-то другой с заданным номером. Так получаются ветвление алгоритма на разных условиях и циклы.

Пример такого алгоритма – переход дороги:

• 1. пока не дошли до дороги: вперёд 1 шаг
  (а точнее:
  • 1а. дошли до дороги? да – переход на шаг 2, нет – переход на шаг 1б
  • 1б. пройти вперёд по тропинке на 1 шаг
  • 1в. переход на шаг 1а)
• 2. пока есть машины ждать 1 секунду
• 3. перейти дорогу

Что хорошего в такой форме записи и обработки – так это то, что она позволяет программировать очень простые устройства или давать инструкцию даже самому тупому человеку. Что плохого в такой форме записи – большой труд по выписыванию детализированного алгоритма, малейшая ошибка в котором приведёт к сбою всего процесса. Но это преодолимые недостаток. Хуже, если встретится ситуация, не предусмотренная алгоритмом, например тропинка к переходу будет извилистой или ещё какие неожиданности, от чего алгоритм впадёт в ступор. Каждую такую неожиданность надо запрограммировать, и программирование превращается в бесконечный кошмар без надежды на просветление.

У этой модели были несколько усовершенствований, такие как структурное программирование и объёктно-ориентированная модель (ООП). Для того чтобы программа представляла собой не кашу из данных и переходов, куски кода и данных были разбиты на иерархию, и доступ напрямую в любое место делать нельзя, только по правилам этой иерархии. Например, к процедуре обращаются только через одну входную точку, передавая ей пачку выходных и выходных данных, но внутри процедуры ничего нельзя трогать, и сама процедура ничего снаружи себя не трогает. Похожее делает и ООП – каждый предмет имеет при себе куски кода и данных, которые обслуживают этот объект, и интерфейс – процедуры, через которые можно взаимодействовать с объектом, а напрямую в код и данные объекта лазить нельзя. Усовершенствования очень полезные, но сами по себе они никак не решают проблему всяких неожиданностей.

Предикатная модель

Предикатная модель более близка к человеческой форме записи и обработки знаний. С её помощью изначально записывали математические формулы и логические построения. Суть её в том, что имеется набор правил, которые никак не связаны между собой порядком исполнения. Но! У каждого правила есть условие активации, состояние (например, состояние вычислительной среды), при котором это правило может выполняться, и выполнение этого правила меняет состояние. Какой-то внешний исполнитель проверяет все правила из набора и применяет правило, которое подходит к текущему состоянию. Для изменённого состояния вновь ищется подходящее правило и так далее. Конечно, внутри самого правила может встречаться и последовательная запись инструкций выполнения, но это уже для удобства и не принципиально. Могут быть и сигнальные состояния, т.е. состояния, которые не встречаются во внешней среде, а которые вырабатываются самими правилами как промежуточные, для активации других правил, когда мы хотим сложное правило разбить на набор простых.

Например, для перехода дороги, набор правил был бы таким (формат – входное условие: действие):

• - (у дороги, машины есть) : ждать 1 секунду
• - (не у дороги) : вперёд 1 шаг
• - (у дороги, машин нет) : перейти дорогу

Исполнитель при этом сам развернёт набор правил в нужную последовательность действий, в зависимости от ситуации, например:

• - (у дороги: нет, машин нет: неизвестно) : вперёд 1 шаг
• - (у дороги: нет, машин нет: неизвестно) : вперёд 1 шаг
• - (у дороги: да, машин нет: нет) : ждать 1 секунду
• - (у дороги: да, машин нет: нет) : ждать 1 секунду
• - (у дороги: да, машин нет: да) : перейти дорогу

Чем плоха такая запись уже понятно – нужен более сложный/мощный исполнитель (вычислительный девайс, понятливый человек), который бы по изменившейся ситуации сам отыскивал нужное действие. Да и у каждого правила набор условий может оказаться очень и очень развесистым, что потребует ещё большей памяти и скорости. (Здесь конечно есть возможность сворачивания набора состояний в одно более крупное состояние, по аналогии со структурным программированием, когда есть правила-переразбивки, которые по более низкоуровневым состояниям вырабатывают одно высокоуровневое состояние и наоборот. Правила же более высокого уровня работают уже с высокоуровневыми состояниями. Причём правила-переразбивки для полноты картины должны периодически вызываться для обновления метасостояний. Но у этого способа есть свои недостатки для построения интеллекта, потому, что такое укрупнение уменьшает преимущества предикатной записи. И это отдельная тема, об этом позже.)

Например, для извилистой тропинки, можно добавить правило, которое активируется при обнаружении поворота на тропинке и выравнивает наше направление на ведущее к дороге:

- (не у дороги, поворот на тропинке есть) : развернуться в сторону, ведущую к дороге

И тогда исполнитель при обнаружении поворота сам вызовет это правило, а потом продолжит движение вперёд. Немножко доработанное это правило будет работать на поворотах при движении к произвольной цели, и поэтому, если мы пишем навигатор для какого-нибудь робота, то в идеале, добавив правило поворота, мы можем забыть про повороты вообще, вместо того, чтобы проверять на наличие поворотов в каждой ветке процедурного алгоритма.

Зато и преимущества у такой записи весомые. В случае открытия новых неожиданностей, в процедурной записи нам бы пришлось перелопатить весь алгоритм и поправить все места, где эта неожиданность может встретиться. В предикатной записи (внимание!) в идеале достаточно добавить новое правило, которое бы меняло неожиданное состояние в одно из уже знакомых состояний. (Конечно, здесь не всё так просто, но об этом дальше.) Такую запись ещё можно назвать ситуативной, что будет точно отражать её суть – действие по ситуации, а не по жёсткому алгоритму. Некоторые задачи, которые трудно программировать в процедурном виде, в предикатном виде формулируются потрясающе просто, перекладывая всю тяжесть подбора цепочек правил на исполнителя.

Так, например, происходит вывод математических формул и теорем. Есть куча аксиом и промежуточных теорем, каждая со своими условиями применимости. Исполнитель собирает из них различные цепочки в надежде получить (или опровергнуть) нужный результат. Такие системы даже делали в варианте на компьютере, и даже получали интересные результаты. Но ничего радикально нового такая система не вывела. Почему? См. ниже и в следующих частях.

Точно также происходит вывод на правилах в экспертной системе (например, постановка медицинского диагноза по симптомам) или выполнение программы в предикатных программах, например, в языке Пролог. Причём, изначально экспертная система может знать не всё состояние системы, а уточнять его по мере активации новых правил, например, если начальная жалоба была темпера температуру, а не на раны, то системе не нужен будет характер повреждения раны, но зато потом она уточнит симптомы температуры, например есть ли сыпь или потеря аппетита.

В природе тоже есть такая форма кодирования (но она естественно отступает от жёсткого формализма), и она обеспечивает мощное и устойчивое кодирование и обработку информации, но исполнитель здесь - уже природные законы. Так, например, кодируются и реплицируются молекулы ДНК, они "катаются" по молекулярным цепочкам, сами встраиваются в нужное для себя место (в ненужное они не смогут прицепиться - параметры молекулярных связей не те), исправляют ошибки, пропущенные или наоборот продублированные куски. Похожее есть и в работе всего организма, взаимодействии особей, построении интеллекта.

Хороший пример был про шахматы у Пенроуза. Ситуация на доске была такая, что одна из сторон минимальными действиями могла поддерживать равновесие сил и выйти на ничью. Компьютерные же программы, которые действовали перебором вариантов, начинали ломать это равновесие, добиваясь ближнего во времени преимущества, которое на дальних шагах оборачивалось полным разгромом. (Но вывод из этого Пенроуз сделал неправильный – якобы человеческий мозг может до конца проверять «вечные» варианты в конечное время за счёт «дёргания» неизвестных физических процессов.)

И тут проявляется главное ограничение алгоритма. Ведь и процедурная, и предикатная запись могут быть взаимно выражены одна через другую, и обе являются способами записи/оперирования алгоритма (или формальной системы и вывода на этой фс). Да и на компьютерах все предикатные модели на низком уровне написаны при помощи процедурной модели. А ограничение состоит в том, что (строго следуя жёсткому формализму) копаться среди этих правил можно вечно, так и не получив ни подтверждения, ни опровержения исходной идеи.

Для случая с переходом дороги, это, например, была бы встреча с развилкой на тропинке. Программа должна найти правильный путь среди всех развилок. Для обычных дорог есть простой и однозначный алгоритм, здесь программа не будет блуждать вечно и съедать огромные ресурсы. Для вывода математических теорем и похожих случаев «карта дорог» будет меняться в зависимости от того, куда мы пойдём, с каждым нашим шагом вперёд мы будем видеть новый кусочек карты вокруг, близко от себя, но не сможем посмотреть вдаль или в сторону параллельной дорожки. И только пройдя по какому-то из путей вперёд, мы сможем увидеть, что там такое. А чтобы увидеть, что будет на параллельной дорожке, мы должны вернуться обратно к развилке и пойти по этой самой дорожке. Всю же карту сразу иметь нельзя - её размер больше чем бесконечен, и это касается многих кусков карты помельче! (см. )

Возможное решение – несколько цепочек надо выстраивать параллельно, ведь какая-то из них может привести к успеху раньше других. И вместо того, чтобы вести до конца (а может даже и вечно!) единственную безуспешную цепочку, а после неё взяться за другую, лучше вести несколько цепочек параллельно. Но и здесь нас подстерегает проблема – взрыв вариантов цепочек может запросто сожрёт вычислительные ресурсы. Современные системы вывода используют разные эвристики (хитрости) чтобы справиться с такими ситуациями. Но применение эвристик имеет свою особенность – какой-то из вариантов мы можем вообще пропустить и не исследовать, поэтому такой вывод теряет формальную строгость. Хорошо это или плохо? С одной стороны мы теряем некоторые варианты и формальную строгость, с другой стороны программа становится работоспособна без залипания навечно.

И самая интересная проблема, это то, что такая система вывода должна уметь обрабатывать неопределённости, нечёткости и похожие ситуации. Ведь мало выписать чёткое правило, надо чтобы оно как-то умело обрабатывать ситуацию, когда часть данных неясна, часть похожа, но не совсем такая, а более подходящего правила нет. И это при том, что (не забываем!) каждое правило может иметь весьма развесистое условие активации.

Есть, конечно, такая штука, называемая нечёткие правила и вывод на них. Что она делает – вместо обычных булевых значений 0/1 использует весь диапазон от 0 до 1, и вычисление проходит не булевыми, а вещественными операциями, и результат соответственно – вещественное число, близость которого к нулю или к единице определяет близость к ложности или истине вычисляемого выражения. Это уже ближе к тому, что надо для интеллекта, но далеко не всё. Потому что на выходе получается только одно результирующее значение. Нечёткие правила хорошо обрабатывают нечёткость входных параметров, но не нечёткость/неопределённость ситуации в целом. Потому что для неопределённой ситуации будет не один результирующий вариант, а много. И при выводе с неопределённостями система должна будет не раз пройти через взрыв вариантов из-за неопределённости, и отсечение неперспективных вариантов. (Нечёткие правила – не моя тема, но насколько я знаю, они этого не делают.) Причём не просто запускать альтернативные цепочки и смотреть, какая из них быстрее приведёт к результату, а позволять их взаимодействие, в результате которых могут как родиться новые цепочки, так и исчезнуть старые, но это уже забегая вперёд, будет в следующих частях.

Как видим, ситуативная/предикатная модель – очень мощная штука, и заманчиво использовать её для построения искусственного интеллекта – знай себе, выписывай правила и добавляй их в копилку правил, а уж компьютер сам составит правильные логические цепочки. Японцы так и хотели сделать, даже компьютер пятого поколения на Пролог-процессорах сконструировали. И, как вы уже догадались, эта идея потерпела крах. Причины те же: взрыв вариантов, потребность обрабатывать неопределённости, нечёткости и похожие ситуации. Да ещё и всё это помноженное на то, что сам человек оперирует гигантским объёмом таких правил, в которых (помните?) весьма развесистые условия активации, да и вытащить их из головы, формализовать, задача весьма непростая. Ведь то, что человек выписывает в качестве формального правила – далеко не то, что у него творится в голове, да и необязательно правильно он это выписывает. Тут нужна отдельная система, которая бы занималась добычей знаний в правильном виде, во всём их гигантском объёме и развесистости условий активации.

Современные программные модели

И хоть в чистом виде предикатная модель неприменима для построения интеллекта, она помогла как в создании интеллектуальных систем (см. выше) так и при построении сложных программных комплексов. Ведь программным комплексам приходиться как-то справляться со сложной внешней средой, и при этом они как берут многие принципы от предикатной/ситуативной модели, так и отступают от принципов строгого алгоритма (см. ).

Первое интересное изобретение – это цикл обработки событий. Программа не выполняется от начала и до конца, а крутится в цикле обработки событий, смотрит какие события приходят, и на каждое событие отвечает своим действием, которое в ответ может породить другие события. Событием может быть что угодно – ввод пользователя, события операционной системы, сигналы от других программ, набор условий. События обычно сопровождаются данными, их описывающими. Продвинутый вариант – программа не сама взаимодействует с компьютером, а получает события от операционной системы, и одновременно могут работать много программ, а операционка сама знает кому какие события раздавать. Тоже самое возможно на уровне сети компьютеров. Причём как сама программа, так и процедуры-обработчики событий остаются написанными с помощью процедурной модели.

Похожее изобретение – это сервисы и компонентные модели. В отличие от объекта в ООП, компоненты и сервисы живут не внутри программы, а внутри операционки. У них есть свой интерфейс, через который (и только через который) с ними могут взаимодействовать другие программы, может быть у них и свой цикл обработки событий.

Ситуативные подходы можно применять и внутри обычных программ. По своему опыту скажу, например, чтобы привести программу в нужное исходное состояние, проинициализировать кучу всяких переменных и найти нужные данные для работы, может оказаться нетривиальной задачей. Для того, чтобы это сделать напрямую, приходится вводить кучу всяких дублирований, циклов и проверок, да всё это ещё и в голове держать надо, помнить что к чему увязано, чтобы очередное изменение кода попало куда и не порушило всё. А как было бы проще запустить всё в одну кучу, которая бы сама выбирала чего ей не хватает, до тех пор пока полностью не проинициализируется. Похожие штучки используются, чтобы программа восстанавливалась после ошибок и пробовала альтернативные пути достижения цели, да ещё и анализировала какой из них лучше. В общем берите на вооружение – если от сложности программы начинает раскалываться голова, или пути решения могут потребовать нескольких вариантов с возможными ошибками – есть смысл подумать про предикатную/ситуативную модель.

Итог

Теперь нам понятно как программируют компьютеры, и чего в этом программировании не хватает, для того, чтобы обрести интеллект. Предикатная/ситуативная модель – мощная штука, и если ей удастся преодолеть проблемы, связанные со взрывом вариантов, обработкой неопределённостей и нечёткостей, то это будет хорошая база для создания интеллекта. Правда при этом она уйдёт от чёткости формализма и получит в дополнение кучу «особенностей» естественного интеллекта, но это уже другой разговор.

1. Как компьютер обрабатывает информацию? 2. Язык, на котором «думает» компьютер – какой он? 3. Как вы думаете: есть ли такая профессия, в которой не используется компьютер? 4. Кто сегодня не может обойтись без компьютера? 5. Как компьютер передает и получает информацию? 6. Какое устройство компьютера обрабатывает информацию?

Программа – это последовательность команд, которую выполняет ПК в процессе обработки информации. Деятельность человека по созданию программ называется – программированием, а люди называются – программистами. Программное обеспечение (ПО) – все многообразие программ, используемых в современном ПК.

Системное ПО Прикладное ПО Инструментальное программирование Является основным ПО, неотъемленной частью ПК. Руководит сложной работой всех элементов компьютерной системы, как на аппаратном уровне, так и на программном Предназначено для выполнения конкретных задач пользователя, не прибегая к программированию (текстовый редактор, графический редактор, электронная таблица и др.) Это средство, предназначенное для создания ПО, т.е. того же системного и прикладного ПО. Его составляют разнообразные языки и среды программирования (Паскаль, С, С++ и др.) Таблица

Резидентные программы – это программы, на протяжении всей работы компьютера находящиеся в его оперативной памяти. Т.к. эти программы на протяжении всего периода включения компьютерной системы следят за ее состоянием (например, операционная система, антивирусная программа). Нерезидентные программы – это программы, которые по окончании своей работы выгружаются полностью или частично из ОЗУ (например, прикладные программы).

1.ПК работает с информацией по алгоритму, который задается программой, а программа в свою очередь написана на языке понятном компьютеру. 2. Для того, чтобы ПК мог работать с информацией необходимо не только аппаратное обеспечение – устройства компьютерной системы, но и программное обеспечение которое наделяет ПК мыслями и интеллектом. 3. ПО делится на: системное, прикладное и инструментальное программирование. 4. ПО систематизируется по длительности нахождения в оперативной памяти компьютера на резидентные программы и нерезидентные программы

Впишите пропущенные слова в предложениях: 1. Компьютер без ………………. – это бесполезный хлам, груда железа. И только ……………….. делают его нашим помощником, другом, советчиком. 2. Программирование – деятельность человека по …………………. программы. 3. Для обработки информации на компьютере необходимо иметь ……………………………………. - устройства компьютерной системы («hardware»), но и …………………………………. («software»), которое наделяет компьютер мыслями и интеллектом. 4. …………………… ПО – предназначено для выполнения конкретных задач пользователя. 5. Наиболее дружественно пользователю ………………….. ПО. программ программы созданию не только аппаратное обеспечение программное обеспечение Прикладное системное

1. Самые первые программы разрабатывались непосредственно на объектно- ориентированном языке и все люди могли заниматься их разработкой, а не только профессиональные программисты. 2. Программа – это последовательность команд, которую выполняет ПК в процессе хранения информации. 3. Все используемые в компьютере программы называются аппаратным обеспечением. 4. Прикладное ПО руководит слаженной работой всех элементов компьютерной системы как на аппаратном уровне, так и на программном уровне. 5. Системные программы – это средства, предназначенные для создания ПО. Найдите и исправьте ошибки в предложениях:

Машинном нетолько 1. Самые первые программы разрабатывались непосредственно на машинном языке и не все люди могли заниматься их разработкой, только профессиональные программисты. обработки 2. Программа – это последовательность команд, которую выполняет ПК в процессе обработки информации. программным обеспечением 3. Все используемые в компьютере программы называются программным обеспечением. Системное ПО 4. Системное ПО руководит слаженной работой всех элементов компьютерной системы как на аппаратном уровне, так и на программном уровне. Инструментальное ПО 5. Инструментальное ПО – это средства, предназначенные для создания ПО. Найдите и исправьте ошибки в предложениях:

1. Организация согласованного выполнения всех процессов в компьютере. 2. Обеспечение хранения информации во внешней памяти и обмен с устройствами ввода-вывода, т.е. ОС отвечает за правильный ввод информации с устройства ввода и ее вывод на монитор, принтер и т.д., а также за правильное распределение информации на дисках внешней памяти. 3.Реакция на ошибки и аварийные ситуации. 4. Осуществление диалога и общения с пользователем.

Этапы загрузки ОС Первую свою команду ПК получает от ПЗУ В ПЗУ находятся программы тестирования компьютера BIOS. Работа BIOS отображается на экране белыми бегущими строками. В этот момент ПК проверяет свои устройства - оперативную память, - жесткий диск - дисководы других дисков, - наличие клавиатуры - других устройств. Если что-то не работает, BIOS докладывает о неисправности, иначе заканчивает свою работу и дает команду загрузить с жесткого диска в оперативную память специальную программу, которая называется Master Boot (загрузчик ОС). Если системные диски отсутствуют в ПК, на экране монитора появляется сообщение Non system disk и загрузка ОС прекращается, ПК остается неработоспособным. Если же все в порядке, загрузчик считывает ОС с диска в оперативную память. После окончания загрузки ОС управления передается командному процессору и на экране появляется графический интерфейс.

1. Выучить основные определения и понятия. 2. Учебник §2.4 - §2.5, устно ответить на вопросы для размышления. 3. Используя новые термины и понятия предыдущего и сегодняшнего урока, составьте кроссворд. Оформите на отдельном листе в нескольких экземплярах. (Можно в электронном варианте)