В нынешнем, устоявшемся состоянии принято разделять компьютерную графику на следующие направления:
· изобразительная компьютерная графика,
· обработка и анализ изображений,
· анализ сцен (перцептивная компьютерная графика),
· компьютерная графика для научных абстракций (когнитивная компьютерная графика - графика, способствующая познанию).
Изобразительная компьютерная графика.Объекты: синтезированные изображения. Задачи: построение модели объекта и генерация изображения, преобразование модели и изображения, идентификация объекта и получение требуемой информации.
Обработка и анализ изображений.Объекты: дискретное, числовое представление фотографий. Задачи: повышение качества изображения, оценка изображения – определение формы, местоположения, размеров и других параметров требуемых объектов, распознавание образов – выделение и классификация свойств объектов (обработка аэрокосмических снимков, ввод чертежей, системы навигации, обнаружения и наведения).
Итак, в основе обработки и анализа изображений лежат методы представления, обработки и анализа изображений плюс, естественно, изобразительная компьютерная графика хотя бы для того, чтобы представить результаты.
Анализ сцен.Предмет: исследование абстрактных моделей графических объектов и взаимосвязей между ними. Объекты могут быть как синтезированными, так и выделенными на фотоснимках. Первый шаг в анализе сцены – выделение характерных особенностей, формирующих графический объекты. Примеры: машинное зрение (роботы), анализ рентгеновских снимков с выделением и отслеживанием интересующего объекта, например, сердца.
Итак, в основе анализа сцен (перцептивной компьютерной графики) находятся изобразительная графика + анализ изображений + специализированные средства.
Когнитивная компьютерная графика.Только формирующееся новое направление, пока недостаточно четко очерченное. Это компьютерная графика для научных абстракций, способствующая рождению нового научного знания. База – мощные ЭВМ и высокопроизводительные средства визуализации.
Общая последовательность познания заключается в, возможно циклическом, продвижении от гипотезы к модели (объекта, явления) и решению, результатом которого является знание (рис.1).
Рис.1: Последовательность процесса познания
Человеческое познание использует два основных механизма мышления, за каждым из которых закреплена половина мозга:
осознанное, логико-вербальное, манипулирует абстрактными последовательностями символов (объектов) + семантика символов + прагматические представления, связанные с символами. Возраст этого механизма, связанного с наличием речи, - до 100 тыс. лет;
неосознанное, интуитивное, образное, работает с чувственными образами и представлениями о них. Возраст этого механизма - время существования на Земле животного мира.
Первоначально ЭВМ имели малую производительность процессоров и средств компьютерной графики, т.е. по сути дела имели возможность работы только с символами (некоторый упрощенный аналог логического мышления).
С появлением супер-ЭВМ, производительностью в миллиард и более операций в секунду и графических суперстанций, производительностью до сотен миллионов операций в секунду, появилась возможность достаточно эффективного манипулирования образами (картинами).
Важно отметить, что мозг не только умеет работать с двумя способами представления информации, причем с образами он работает иначе и эффективнее , чем ЭВМ, но и умеет соотносить эти два способа и совершать (каким-то образом) переходы от одного представления к другому.
В этом контексте основная проблема и задача когнитивной компьютерной графики – создание таких моделей представления знаний, в которых можно было бы однообразно представлять как объекты, характерные для логического (символического, алгебраического) мышления, так и объекты, характерные для образного мышления.
Другие важнейшие задачи:
· визуализация тех знаний, для которых не существует (пока) символических описаний,
· поиск путей перехода от образа к формулировке гипотезы о механизмах и процессах, представленных этими (динамическими) образами на экране дисплея.
Появление когнитивной компьютерной графики – сигнал о переходе от эры экстенсивного развития естественного интеллекта к эре интенсивного развития, характеризующегося глубоко проникающей компьютеризацией, рождающей человеко-машинную технологию познания, важным моментом которой является непосредственное, целенаправленное, активирующее воздействие на подсознательные интуитивные механизмы образного мышления.
