Schnuppervorlesung Informatik - Andreas Bollin "Was ist Informatik?"
Universität Klagenfurt
https://www.youtube.com/watch?v=XvyejobLKBo

Transkript (automatisch erstellt)

0:00 das kapitel 1.3 liegt mir besonders am herzen weil es gibt durchaus immer wieder kolleginnen und kollegen aber auch studierende die immer wenn sie das
0:10 wort theorie hören ja so zurückweichen gottes willen was kommt da jetzt auf mich zu das ist vielleicht alles so schwierig ich glaube das ist gar nicht
0:20 so es ist ja wichtig aber natürlich weil wir haben ja gesehen die informatiker ingenieure disziplin
0:29 und wird teilen sehr viele grundlagen auch mit anderen disziplinen aber dann gibt es doch ganz spezielle dinge die halt einfacher für uns als
0:39 informatikerin als informatiker wichtig sind wann ist aber aufgabe zu komplex zu lösen kann ich die lösung berechnen ja
0:47 oder nein das gehört dazu und das ist hat teil der informationstheorie und ich habe gedacht gleich in der ersten stunde zeige ich ihnen gleich um was es
0:57 eigentlich geht und wie unter anführungszeichen komplex es werden kann oder werden wird ich gehe vielleicht ganz bleibt vielleicht ganz bewusst bei
1:07 der einen folie was schauen wir uns das beispiel an na ja im grunde eigentlich einer der wichtigsten bereiche überhaupt wir reden ja die ganze zeit über
1:19 information aber wie misst man denn eigentlich wie viel an information ich da zum beispiel heute in der stunde als übermittler und übertrage
1:29 also wie viel information steckt denn hinter einer nachricht das ist ja wichtig zu wissen also stellen sie sich jetzt den informationsfluss sommer so
1:40 vor als das wasser wäre dass sie durchhalten an schlauch ein gartenschlauch durch bunten möchte da haben sie das wahrscheinlich schon
1:47 einmal gesehen das ok sie können auf drehen ja das heißt der wasserdruck erhöhte und das wasser geht am anderen ende vom schlauch
1:54 raus aber je mehr sie aufdrehen irgendwie es kommt dann immer gleich stark das wasser raus ja der grund ist dass dieser übertragungskanal es in dem
2:03 sie jetzt der wasserschlauch der limitiert in wirklichkeit die menge an wasser die dadurch gehen kann in einer sekunde
2:11 das ist jetzt aber für uns informatikerinnen und informatiker auch sehr sehr wichtig weil wir übertragen wir übermitteln
2:19 im grunde ja auch informationen und wir müssen uns dann fragen wie viel an information kann ich denn übertragen in einer bestimmten zeit einheit also hängt
2:31 man den mars rover der jetzt leider irgendwie unter einer sandschicht steckt ja man wird man noch sehen ob man den noch einmal zum laufen bringen wird oder
2:38 nicht aber wenn es an diesen mars rover denken wir hatten die kommunikation funktioniert naja die basisstation ist auch der erde
2:46 der mars rover total langsam vor sich hin und irgendwann mal sagen seine sensoren achtung der vorne gibt's ja schlucht ja
2:53 was soll ich jetzt tun ok das signal wird also diese frage wird richtung erde geschickt wie lange dauert es denn bis das signal in der
3:02 basisstation ist ja 15 bis 20 minuten genau das bedeutet 15 bis 20 minuten vergehen und der plot hat inzwischen weiter richtung abgrund und darum gibt
3:15 es heutigen technik hat er muss entscheiden geht nach links oder nach rechts entscheidet sich und schickt den befehl dann halt wieder richtung mars
3:22 rover gene haben 15 bis 20 minuten ins haus nun also das heißt dass der hobby verzögerung von mindestens einer halben stunde
3:32 warum na ja es geht halt nicht schneller ja das signal zu schicken und deswegen ist das ja glaube ich wichtig dass man dann in der zeit oder
3:40 mit dem datenpaket das mutterschiff möglichst viele informationen mit schickt und die fragestellung ist alte fragestellung ja dass die kommt
3:49 eigentlich gerade dass die informatik sondern sie kommt aus der nachrichtentechnik in der nachrichtentechnik satelliten wenn man
3:57 mit ihnen kommuniziert hat und man war immer daran interessiert möglichst viel information und daten gepackt aber möglichst viele informationen in einem
4:05 bestimmten zeitrahmen zu transportieren aber wie misst man das wie misst man jetzt das was ich sage an information das ist gar nicht so einfach
4:16 bis in ein herr der schönen darüber nachgedacht hat und eine wirklich gute lösung gefunden hat wie man informationen messen kann nämlich
4:28 wirklich die menge an information und das modell dahinter ist das ja einfaches wesen zu brauchen momentan noch gar keine folien stellen wir uns jetzt
4:40 einmal die klassische prüfungssituation am ende von der lehrveranstaltung vor sie sitzen im hörsaal ja und ich schaue die prüfung frei und dann gibt es diese
4:51 multiple choice fragen und bei einer frage wo sie die antwortmöglichkeiten a b c oder d haben so ähnlich wie bei einer millionenshow vielleicht ja schau
5:01 in ihre gesichter und merke sie alle grübeln microtec ich noch mein gott ja habe ich diese frage überhaupt gut genug gestellt ja dass die frage zu schwer
5:09 erkennen es die wirklich beantworten sie sollen ja alle sehr gut schreiben und gottes weniger das war ja mein ziel also was mach ich na und und denkt man
5:18 muss halt ein bisschen mithelfen und beruf halt ganz kurz dann in die runde ein also ist die lösung
5:27 das hat jetzt da vielleicht nicht jeder gehört also ich ruft noch einmal in die runde sie müssen mir recht geben der
5:36 informationsgehalt von dem a ist extrem hoch für sie extrem wichtige information und das muss ich also je öfter ich ja sager umso weniger neue informationen
5:51 ist das für sie stimmt und das ist im grunde auch das modell die man irgendwann einmal wir uns mich wahrscheinlich fesseln und wegführen
6:00 aber das ist das modell dahinter also information kann man zumindest vom modellbau dass man sagt okay wenn es relativ unerwartet ist ja und relativ
6:14 neu ist dann ist der informationsgehalt von etwas was ich sehr sehr hoch und wenn es immer öfter vorkommt das heißt wenn die wahrscheinlichkeit
6:24 die gleich das gleiche datenpaket bei ihnen ankommt immer größer und größer wird wir haben so geringer ist der informationsgehalt dann für sie
6:31 je mehr es daher gekommen sind umso geringer war der informationsgehalt und das hat das scheinen einfach als grundlage genommen
6:37 dh er hat er wollte messen wie viel informationsgehalt steckt in einer nachricht das kann es durchaus auch ein
6:46 gesprochenes wort sein natürlich ist ja nachricht wie viel informationsgehalt ist dahinter und er hat gesagt gut die nachricht ist nichts
6:53 anderes als erfolge aus zeichen es macht sinn zeichen kommen aus einem zeichen vorrat und ich nehme das deutsche alphabet wenig räder
7:03 vielleicht mit einem leicht steigen einschlag aber trotzdem mehr als das deutsche alphabet und gut ich habe die zeichen sich daher nehme und die
7:12 nachricht besteht genau aus diesen zeichen was sie jetzt machen kann ist ich kann natürlich jetzt bestimmen mit welcher wahrscheinlichkeit ein
7:20 bestimmtes zeichen auftaucht das kann man für die deutsche sprache für die englische sprache ja auch machen man nimmt einfach die texte und schauen
7:28 wie oft kommt eine vor wie oft kommt er nie vor wie oft kommt ein leerzeichen vor und so weiter und so fort also habe ich mal so
7:35 den ersten teil von seinem modell und dann genau die beobachtung die man jetzt gehabt haben wir wissen und der informationsgehalt von einem zeichen
7:45 sinkt mit der wahrscheinlichkeit seines auftretens wahrscheinlich hat das ist das a daher kommt dass irgendwann ist es nur meldung
7:53 für sicher da ist kein informationsgehalt mehr drinnen das heißt es ist die zweite eigenschaft von diesem modell und dann
8:02 drittens hat er sich dann heute noch angeschaut wie ist das wenn es da eben mehrere zeichen hintereinander auftauchen das hängt ein bisschen mit
8:09 der wahrscheinlichkeit theorie und statistik zusammen er hat definiert oder gesagt dass der informationsgehalt von zwei unabhängig
8:18 voneinander auftretenden zeichen dass wir zusammen hängen dann ist der informationsgehalt gleich der summe der einzelnen
8:25 informationsgehalt das heißt sie kann den informationsgehalt vom erster zeichen berechnen vom zweiten zeichen berechnungen
8:31 zusammen addieren und fertig ok das war sein modell und ja dann muss man das halt jetzt da etwas mathematisches packen natürlich aber im grunde ist es
8:45 genau das was wir gerade gesagt haben an nachricht ist erfolge von zeichen zeichen eines zeichen 2 zeigen drei und so weiter und so fort bis zum zeichen
8:56 für jedes zeichen wissen wir die wahrscheinlichkeit p1 p2 property englischen die wahrscheinlichkeit dass das zeichen lions kommt die
9:07 wahrscheinlichkeit dass das zeichnen zwei kommt und was ist dann der informationsgehalt mörder hat der schönen mann gesagt ja alles was sie
9:17 weiß eigentlich ist das der informationsgehalt sinkt wenn die wahrscheinlichkeit steigt dass umgekehrt proportional das heißt er sagt der
9:25 informationsgehalt von einem zeichen hat das hat mit bezeichnet ist irgendwas das f kannte ja nicht tatsächlich ein mathematisches irgendwas ihren der
9:36 funktion war ja immer das ist also ist irgendwas von 1 durch diese wahrscheinlichkeit also das verkleinerte wahrscheinlichkeit um so größer wetter
9:46 wert größere wahrscheinlichkeit umso klarer wird also das passt und dann hat er noch gesagt wenn das zeichen wenn sie unabhängig voneinander auftreten ja wie
9:56 schaut es aus der informationsgehalt ist heute der informationsgehalt vom ersten plus informationsgehalt vom zweiten zeichen und die wahrscheinlichkeit und
10:05 es ergibt sich aus der wahrscheinlichkeitsrechnung wie wahrscheinlich ist es dass zwei unabhängige zeichen hintereinander
10:10 auftreten ist die wahrscheinlichkeit vom ersten zeichen einer wahrscheinlichkeit von zweiten zeichen das weiß man ihn so das ist das modell das schöne ist das
10:20 kann man jetzt da gegenseitig einfach einsetzen und ersetzen und kommt dann immer auf genau diese eine formel also irgendeiner funktion also irgendwas von
10:30 1 durch x 1 durch port also umgekehrt die wahrscheinlichkeit vom ersten und vom zeiten zeigen ist gleich informationsgehalt vom ersten zeichen
10:41 und informationsgehalt vom zweiten zeigen mit diesem blöden fsf gar nicht so leicht herauszufinden hat er sehr sehr lange darüber nachgedacht
10:50 und dann hat das tatsächlich diese mathematische funktionen gefunden und eine mathematische funktion ist nichts anderes als der lokale rhytmus dual ist
10:59 die logarithmisch funktion dass sie wahrscheinlich in der schule schon mal gehört haben auf jeden fall bin ich den informationsgehalt von einem einzelnen
11:09 zeichen habe dann brauche ich nur über die ganze nachricht drübergehen zeichen für zeichen und den informationsgehalt aufsummieren deswegen informationsgehalt
11:18 von einer nachricht deswegen da die summen formel ist die summe über und der teil ist ja genau eigentlich dieser informationsgehalt von jedem einzelnen
11:26 zeichen und das ist aus und damit kann ich das bemessen er hat die einheit bit genannt achtung das hat jetzt noch nichts mit dem
11:37 binären beat zu tun dass man aus der informatik können er hat sagt das ist ein binary elemente und binary deswegen weil er den
11:48 logarithmisch dual ist als grundfunktion daher genommen hat okay was kann ich denn damit machen also nur damit sie mal sehen wie das angewendet wird wir werden
11:58 dann später im kapitel 2 dann noch mal näher darauf eingehen aber als erstes beispiel was ist wenn sie eine einstellige zahl haben also
12:07 dezimalzahlen kann immer dort den informationsgehalt der zahl rausrechnen und die antwort ist ja klar also alles was sie wissen muss natürlich
12:16 ist wie wahrscheinlich kommt jede ziffer fordert wie wahrscheinlich ist es dass sammler gibt wie wahrscheinlich ist es dass ein einziger gibt und so weiter und
12:23 so fort das ist halt jetzt als ein typisches lehrveranstaltung beispiel der einfachheit halber ging es dann formal
12:30 davon aus dass jedes zeichen gleich häufig vorkommt was in der realität somit stimmen wird natürlich aber wenn man das so definiert jede ziffer kommt
12:41 gleich wahrscheinlich vor dann heißt das die kommt mit einer wahrscheinlichkeit von 10 prozent vorne wer zehn ziffern zur verfügung 0 bis 9
12:49 man kann über den informationsgehalt von einer tiefer ausrechnen ja was war das das war die wahrscheinlichkeit von einem von einem
12:56 anzeichen erzählte das ganze 1 also 1 durch ein zehntel ist zäh und davon mein lokal ist das heißt logarithmisch tal ist von 10 ist jetzt
13:07 geh 103,2 und 30 das würde bedeuten die zwei hoch 3,2 und 30 soll zirka zehn agenda das ist ja die gegenprobe in
13:17 wirklichkeit ja und wenn ich entstellen habe auch immer sagen okay einmal diese 332 so viele bitte an information steckt man hinter einer einstelligen zahl
13:30 sie werden jetzt wahrscheinlich sie denken okay das ist vielleicht sinnloses wissen aber das ist es tatsächlich nicht man
13:38 kann damit extrem viel machen also nur als beispiel wenn sie texte schreiben dann kann man sie ausrechnen welche informationsgehalt ihre texte im schnitt
13:50 haben man kann eigentlich ein profil von ihnen bauen und ich habe eine weit entfernte cousine
13:58 die ihre dissertation geschrieben hat über ein mögliches werk von william shakespeare naja da findet man immer wieder mal dann
14:08 halt theaterstücke oder magnete und da weiß man nicht genau von wem ist das jetzt eigentlich wollte das hat aufarbeiten in ihrer
14:17 dissertation und sie hat hat wirklich drei jahre intensiv daran gearbeitet ja und halt alle möglichen sprachanalyse von den texten betrieben in der
14:27 geschichte in den geschichtsbüchern gekramt bis eines tages der kollegen gesagt na ja also warum verwendet man nicht
14:35 einfacher textanalyse informationsgehalt schauder an william shakespeare im schnitt was für informationsgehalt die sie in seinen stücken drinnen und gleich
14:44 das 1 x ab und damit kann man relativ einfach wieder rausfinden wie ok stück ist mit hoher wahrscheinlichkeit von dem autor oder der autorin oder nicht