Informatik

Kern der Informatik

Informatik ist die Wissenschaft von der systematischen Darstellung, Verarbeitung, Speicherung und Übertragung von Informationen. Wichtig ist dabei, dass die Verarbeitung automatisch mit Computern oder Mikrocontrollern geschieht. Sie ist zugleich Grundlagen- und Formalwissenschaft, weil sie abstrakte und mathematische Fragen untersucht, und Ingenieurdisziplin, weil sie technische Systeme, Software und praktische Lösungen entwickelt. Im Englischen wird die Disziplin meist computer science genannt.

Die Informatik ist bedeutsam, weil sie die theoretischen und technischen Grundlagen für moderne Informationsverarbeitung liefert: für Programme, Datenbanken, Computerhardware, Netzwerke, eingebettete Systeme, künstliche Intelligenz und viele Anwendungen in Wissenschaft, Wirtschaft und Alltag. Ihre Ergebnisse reichen von mathematischen Modellen wie Automaten und Turingmaschinen bis zu realen Systemen wie Datenbanken, Smartphones, Servern, Routern oder Software für Unternehmen.

Entwicklung und wichtige Grundlagen

Die Grundlagen der Informatik reichen in Mathematik und Technik zurück. Binäre Zahlendarstellungen, mit denen sich Gottfried Wilhelm Leibniz beschäftigte, und die Boolesche Algebra, die 1847 von George Boole ausgearbeitet wurde, gehören zu den wichtigsten mathematischen Grundlagen späterer Rechensysteme.

Als frühe Vorläufer gelten Rechenmaschinen und logische Maschinen. Abakus und Rechenschieber erleichterten Berechnungen. 1641 konstruierte Blaise Pascal eine mechanische Rechenmaschine für Addition und Subtraktion mit Überträgen; Gottfried Wilhelm Leibniz stellte kurz danach eine Maschine für alle vier Grundrechenarten vor. Charles Babbage plante ab 1838 eine Rechenmaschine mit Lochkartensteuerung. Herman Hollerith setzte Lochkarten ab 1886 technisch erfolgreich ein; seine Zählmaschinen wurden unter anderem bei der Volkszählung 1890 in den USA verwendet.

Für die moderne Informatik waren programmierbare Rechenmaschinen entscheidend. Konrad Zuse baute 1937 die mechanische Z1 und 1941 die Z3, den weltweit ersten funktionsfähigen frei programmierbaren Digitalrechner. In England entstanden während des Zweiten Weltkriegs Maschinen zur Entschlüsselung militärischer Nachrichten, unter anderem unter Alan Turing und Thomas Flowers. In den USA wurde 1944 Mark I entwickelt; 1946 folgte ENIAC, 1949 EDSAC mit erstmaliger Implementation der Von-Neumann-Architektur. Diese Architektur, benannt nach John von Neumann, blieb für Computer grundlegend. Später wurden Computer durch Transistor- und Mikroprozessortechnik immer leistungsfähiger und günstiger; 1982 öffnete der Commodore C64 den Massenmarkt besonders für Heimanwender.

Auch Programmiersprachen prägten das Fach. Konrad Zuse entwickelte zwischen 1942 und 1945 Plankalkül, das praktisch nicht eingesetzt wurde. Noam Chomsky beschrieb 1956 eine Hierarchie formaler Grammatiken, die für Programmiersprachen wichtig wurde. Meilensteine waren Fortran 1957, ALGOL 1958/1960/1968, Lisp 1959, COBOL 1959, Smalltalk 1971, Prolog 1972 und SQL 1976. Weitere lange genutzte Sprachen sind BASIC, C, Pascal, Objective-C, C++, Java, C#, Python, JavaScript und PHP.

Als Fach etablierte sich Informatik im deutschsprachigen Raum besonders in den 1960er Jahren. 1967 bot die TU München einen Studienzweig Informationsverarbeitung an. Im Wintersemester 1969/70 bot die Universität Karlsruhe als erste bundesdeutsche Hochschule ein Informatikstudium mit Abschluss „Diplom-Informatiker“ an. Die Gesellschaft für Informatik wurde 1969 gegründet. International wichtig sind die Association for Computing Machinery seit 1947 und das Institute of Electrical and Electronics Engineers seit 1963. Die ACM vergibt seit 1966 jährlich den Turing Award, der in der Informatik ungefähr den Rang eines Nobelpreises hat.

Teilgebiete der Informatik

Die Informatik gliedert sich in Theoretische Informatik, Praktische Informatik und Technische Informatik. Anwendungen in anderen Bereichen werden häufig unter Angewandter Informatik zusammengefasst, etwa Wirtschaftsinformatik, Geoinformatik oder Medizininformatik. Außerdem untersucht die Informatik auch ihre Auswirkungen auf die Gesellschaft.

Die Theoretische Informatik bildet die Grundlage der anderen Teilgebiete. Sie fragt zum Beispiel: Was kann berechnet werden? Wie effizient kann etwas berechnet werden? Dazu gehören Automatentheorie, Formale Sprachen, Berechenbarkeitstheorie und Komplexitätstheorie.

Automaten sind gedachte Maschinen, die nach festen Regeln arbeiten. Ein endlicher Automat besitzt endlich viele innere Zustände, liest ein Eingabewort Zeichen für Zeichen und wechselt dabei Zustände. Am Ende akzeptiert oder verwirft er das Wort. Formale Sprachen beschreiben Mengen solcher Wörter und eignen sich zur Beschreibung von Programmiersprachen. Komplexere Modelle sind Kellerautomaten und Turingmaschinen. Eine Turingmaschine kann nach der Church-Turing-These alle durch Menschen berechenbaren Funktionen nachbilden.

Die Berechenbarkeitstheorie untersucht, welche Probleme mit welchen Maschinen lösbar sind. Ein Modell oder eine Programmiersprache heißt Turing-vollständig, wenn damit eine universelle Turingmaschine simuliert werden kann. Heutige Computer und die meisten Programmiersprachen sind Turing-vollständig. Ein entscheidbares Problem ist algorithmisch lösbar, etwa die Frage, ob ein Text ein syntaktisch korrektes Programm ist. Ein nicht entscheidbares Problem ist das Halteproblem: ob ein gegebenes Programm mit gegebenen Eingaben jemals zu einem Ergebnis kommt.

Die Komplexitätstheorie untersucht den Ressourcenbedarf von Algorithmen, besonders Laufzeit und Speicherplatz, meist abhängig von der Eingabelänge. Dafür wird die Landau-Notation verwendet. Ein Algorithmus in konstanter Zeit wird als O(1) beschrieben, ein Algorithmus in linearer Zeit als O(n). Eine zentrale Rolle spielt NP-Vollständigkeit. Die größte offene Frage ist „P = NP?“, eines der Millennium-Probleme des Clay Mathematics Institute mit einer Million US-Dollar Preisgeld. Wenn P nicht gleich NP ist, können NP-vollständige Probleme nicht effizient gelöst werden.

Die Theorie der Programmiersprachen untersucht Analyse, Charakterisierung und Implementierung von Programmiersprachen. Die Theorie der formalen Methoden befasst sich mit mathematisch strenger Spezifikation und Verifikation von Software- und Hardwaresystemen, besonders für sicherheitskritische Bereiche.

Praktische und technische Informatik

Die Praktische Informatik entwickelt grundlegende Konzepte und Methoden, um reale Probleme zu lösen. Dazu gehören Datenstrukturen, Algorithmen und Softwaretechnik. Algorithmen sind genaue Handlungsvorschriften zur Lösung von Aufgaben, zum Beispiel Sortier- und Suchalgorithmen. Softwaretechnik oder Softwareengineering beschäftigt sich mit der systematischen Erstellung von Software und mit wiederholbaren Prozessen von der Idee bis zum fertigen Programm.

Ein wichtiges Thema ist der Compilerbau. Ein Compiler ist ein Programm, das andere Programme aus einer Quellsprache, zum Beispiel Java oder C++, in eine Zielsprache übersetzt, häufig in Maschinencode. Dadurch können Menschen Programme in abstrakteren Sprachen schreiben als der Maschinensprache einer CPU. Ein Beispiel für Datenstrukturen ist der B-Baum, der in Datenbanken und Dateisystemen schnelles Suchen in großen Datenbeständen ermöglicht.

Die Technische Informatik behandelt die hardwareseitigen Grundlagen der Informatik. Dazu gehören Mikroprozessortechnik, Rechnerarchitektur, eingebettete Systeme, Echtzeitsysteme, Rechnernetze, systemnahe Software sowie Modellierungs- und Bewertungsmethoden.

In der Mikroprozessortechnik ermöglicht die Halbleitertechnik Schaltkreise mit Strukturbreiten im Nanometerbereich und mehreren Milliarden Einzelbauelementen. Wegen dieser Komplexität werden Entwurfswerkzeuge und Hardwarebeschreibungssprachen benötigt. Werden Hardware und Software gemeinsam entworfen, spricht man von Hardware-Software-Codesign.

Die Rechnerarchitektur untersucht Konzepte zum Bau von Computern und Systemen. Heute bestehen Rechner meist aus einem Prozessor mit einem oder mehreren Prozessorkernen, Speicher-Controller, Cache-Speichern, Arbeitsspeicher als Random-Access Memory (RAM) und Ein-/Ausgabe-Schnittstellen zu Sekundärspeichern wie Festplatten oder SSDs. Es gibt ein breites Spektrum von Mikrocontrollern in Haushaltsgeräten bis zu Hochleistungsprozessoren in PCs und Servern. Parallelrechner und Mehrkernprozessoren gewinnen an Bedeutung; heutige Chips können in der Größenordnung 100 bis 1000 Prozessorkerne enthalten.

Eingebettete Systeme sind Computer, die in technische Systeme eingebunden sind und dort meist unsichtbar steuern, regeln oder überwachen, etwa in Haushaltsgeräten, Fahrzeugen, Mobiltelefonen, industrieller Automation oder Medizintechnik. Echtzeitsysteme müssen auf zeitkritische Prozesse rechtzeitig reagieren und garantierte Zeitschranken einhalten. Rechnerkommunikation ermöglicht den elektronischen Datenaustausch und bildet die technische Grundlage des Internets. Protokolle wie TCP, HTTP oder SOAP sind dabei die „Sprachen“, in denen Rechner Informationen austauschen. Verteilte Systeme bestehen aus vielen Prozessoren ohne gemeinsamen Speicher, die über Nachrichten zusammenarbeiten; Beispiele aus diesem Umfeld sind Cluster, Middleware, Grid-Computing und Cloud Computing.

Zur Bewertung komplexer Systeme werden Modellierungsmethoden eingesetzt, etwa Benchmark-Programme, Warteschlangenmodelle, Petri-Netze, verkehrstheoretische Modelle und Computersimulation. Neben Leistung spielen Energieverbrauch, Zuverlässigkeit, Fehlerdiagnose und Fehlertoleranz eine große Rolle, besonders bei sicherheitskritischen Anwendungen.

Anwendungen und interdisziplinäre Felder

Angewandte Informatik bedeutet, Methoden der Kerninformatik in anderen Wissenschaften zu nutzen. Dadurch sind viele interdisziplinäre Gebiete entstanden.

Die Computational sciences beschäftigen sich mit computergestützter Analyse, Modellierung und Simulation naturwissenschaftlicher Probleme. Zur Bioinformatik gehören Speicherung, Organisation und Analyse biologischer Daten, ursprünglich besonders DNA-Sequenzanalyse und sequence alignment. Später kamen Fragestellungen der Proteomik hinzu, etwa Proteinfaltung und Strukturvorhersage. Die Biodiversitätsinformatik verarbeitet Informationen zur biologischen Vielfalt. Künstliches Leben simuliert natürliche Lebensformen mit Software- und Hardwaremethoden. Die Chemoinformatik verbindet Chemie und Informatik und untersucht unter anderem den chemischen Raum, dessen Größe auf etwa 10^62 Moleküle geschätzt wird.

Ingenieurinformatik verbindet Ingenieurwissenschaften, Mathematik und Informatik. Maschinenbauinformatik umfasst vor allem virtuelle Produktentwicklung und Automatisierungstechnik. Wirtschaftsinformatik ist eine Schnittstellen-Disziplin zwischen Informatik und Wirtschaftswissenschaften; wichtige Themen sind Geschäftsprozesse, Buchhaltung, relationale Datenbanksysteme und Enterprise-Resource-Planning-Systeme. Sozioinformatik untersucht Auswirkungen von IT-Systemen auf Gesellschaft und Organisationen sowie den Einfluss der Gesellschaft auf IT-Systeme. Sozialinformatik befasst sich mit IT in sozialen Organisationen und Informatik als Instrument Sozialer Arbeit, zum Beispiel beim Ambient Assisted Living.

Medieninformatik betrachtet die Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine und verbindet Informatik mit Psychologie, Arbeitswissenschaft, Medientechnik, Mediengestaltung und Didaktik. Computerlinguistik untersucht, wie natürliche Sprache mit Computern verarbeitet werden kann; Anwendungen sind Spracherkennung, Sprachsynthese, automatische Übersetzung und Informationsextraktion. Umweltinformatik analysiert und bewertet Umweltsachverhalte mit Simulationsprogrammen, Geographischen Informationssystemen und Datenbanksystemen. Geoinformatik untersucht Geoinformationen, Geodaten und darauf aufbauende Anwendungen; gemeinsam ist diesen Anwendungen der Raumbezug.

Künstliche Intelligenz und Gesellschaft

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein großes Teilgebiet der Informatik mit Einflüssen aus Logik, Linguistik, Neurophysiologie und Kognitionspsychologie. Anders als in der klassischen Informatik wird nicht immer eine vollständige Lösungsbeschreibung vorgegeben; stattdessen wird die Lösungsfindung dem Computer selbst überlassen. Anwendungen finden sich in Expertensystemen, Sensorik und Robotik.

Die sogenannte starke KI will eine Intelligenz erschaffen, die wie ein Mensch nachdenken und Probleme lösen kann und über Bewusstsein beziehungsweise Selbstbewusstsein sowie Emotionen verfügt. Die schwache KI verfolgt ein anderes Ziel: Sie soll konkrete Anwendungsprobleme lösen, für die nach allgemeinem Verständnis eine Form von Intelligenz nötig scheint. Dabei geht es um die Simulation intelligenten Verhaltens mit Mathematik und Informatik, nicht um Bewusstsein oder ein tiefes Verständnis von Intelligenz. Ein Beispiel ist Fuzzylogik.

Neuronale Netze gehören ebenfalls zur schwachen KI. Seit Anfang der 1980er Jahre werden damit Informationsarchitekturen des menschlichen oder tierischen Gehirns analysiert. Künstliche neuronale Netze zeigen, wie aus einfachen Grundstrukturen komplexe Mustererkennung entstehen kann. Diese Art des Lernens beruht nicht auf logisch oder sprachlich formulierten Regeln. Während die starke KI an ihrer philosophischen Fragestellung bis heute scheiterte, wurden in der schwachen KI Fortschritte erzielt.

Der Bereich „Informatik und Gesellschaft“ untersucht die Rolle der Informatik auf dem Weg zur Informationsgesellschaft. Dabei geht es um Wechselwirkungen mit historischen, sozialen, kulturellen, ökonomischen, politischen, ökologischen, ethischen, didaktischen und technischen Aspekten. Die global vernetzte Informationsgesellschaft gilt als zentrale Herausforderung für die Informatik, weil sie als technische Grundlagenwissenschaft eine definierende Rolle spielt und diese Rolle reflektieren muss. Dafür ist eine interdisziplinäre Herangehensweise nötig, besonders mit Geisteswissenschaften und Rechtswissenschaften.