Что понимается под информацией с точки зрения кибернетики

Понятие информации в кибернетике

Информация (от лат. informatio — разъяснение, изложение) первоначально — сведения, передаваемые одними людьми другим людям устным, письменным или каким-либо другим способом (например, с помощью условных сигналов, с использованием технических средств и т.д.), а также сам процесс передачи или получения этих сведений.

В отечественной и зарубежной литературе предлагается много разных концепций (определений) информации:

1) информация как отраженное разнообразие,

2) информация как устранение неопределенности (энтропии),

3) информация как связь между управляющей и управляемой системами,

4) информация как преобразование сообщений,

5) информация как единство содержания и формы (например, мысль — содержание, а само слово, звук — форма),

6) информация — это мера упорядоченности, организации системы в ее связях с окружающей средой.

Информация всегда играла в жизни человечества очень важную роль. Однако в середины 20 в. в результате социального прогресса и бурного развития науки и техники роль информации неизмеримо возросла. Кроме того, происходит лавинообразное нарастание массы разнообразной информации, получившее название «информационного взрыва». В связи с этим возникла потребность в научном подходе к информации, выявлении её наиболее характерных свойств, что привело к двум принципиальным изменениям в трактовке понятия информации. Во-первых, оно было расширено и включило обмен сведениями не только между человеком и человеком, но также между человеком и автоматом, автоматом и автоматом; обмен сигналами в животном и растительном мире. Передачу признаков от клетки к клетке и от организма к организму также стали рассматривать как передачу информации. Во-вторых, была предложена количественная мера информации (работы К. Шеннона, А. Н. Колмогорова и др.), что привело к созданию информации теории.

Понятие информации в кибернетики уточняется в математических «теориях информации». Это теории статистической, комбинаторной, топологической, семантической информации.

Общее понятие информации должно непротиворечиво охватывать все определения информация, все виды информации. К сожалению, такого универсального понятия информации еще не разработано. Информация может быть структурной, застывшей, окостенелой. Информация может быть также функциональной, » актуальным управлением». Информация измеримая величина. Она измеряется в битах. Каковы свойства информации? Первое — способность управлять физическими, химическими, биологическими и социальными процессами. Там, где есть информация, действует управление, а там, где осуществляется управление, непременно наличествует и информация. Второе свойство информации — способность передаваться на расстоянии. Третье — способность информации подвергаться переработке. Четвертое — способность сохраняться в течение любых промежутков времени и изменяться во времени. Пятое — способность переходить из пассивной формы в активную. Информация существенно влияет на ускоренное развитие науки, систем управления, техники и различных отраслей народного хозяйства. Информация — неисчерпаемый ресурс общества. Информация — первооснова мира, всего сущего. Современным научным обобщением всех информационных процессов в природе и обществе явилась информациология — генерализованная наука о природе информации и законах информации.

Большая Советская Энциклопедия

Информация в кибернетике. Естественнонаучное понимание И. основано на двух определениях этого понятия, предназначенных для различных целей (для информации теории , иначе называемой статистической теорией связи, и теории статистических оценок ). К ним можно присоединить и третье (находящееся в стадии изучения), связанное с понятием сложности алгоритмов. Центральное положение понятия И. в кибернетике объясняется тем, что кибернетика (ограничивая и уточняя интуитивное представление об И.) изучает машины и живые организмы с точки зрения их способности воспринимать определённую И., сохранять её в «памяти», передавать по «каналам связи» и перерабатывать её в «сигналы», направляющие их деятельность в соответствующую сторону. ═В некоторых случаях возможность сравнения различных групп данных по содержащейся в них И. столь же естественна, как возможность сравнения плоских фигур по их «площади»; независимо от способа измерения площадей можно сказать, что фигура A имеет не большую площадь, чем B, если A может быть целиком помещена в В (сравни примеры 1≈3 ниже). Более глубокий факт ≈ возможность выразить площадь числом и на этой основе сравнить между собой фигуры произвольной формы ≈ является результатом развитой математической теории. Подобно этому, фундаментальным результатом теории И. является утверждение о том, что в определённых весьма широких условиях можно пренебречь качественными особенностями И. и выразить её количество числом. Только этим числом определяются возможности передачи И. по каналам связи и её хранения в запоминающих устройствах. Пример

В классической механике знание положения и скорости частицы, движущейся в силовом поле, в данный момент времени даёт И. о её положении в любой будущий момент времени, притом полную в том смысле, что это положение может быть предсказано точно. Знание энергии частицы даёт И., но, очевидно, неполную. Пример

даёт И. относительно вещественных переменных a и b. Равенство

даёт меньшую И. [так как из (1) следует (2), но эти равенства не равносильны]. Наконец, равенство

равносильное (1), даёт ту же И., то есть (1) и (3) ≈ это различные формы задания одной и той же И.

Результаты произведённых с ошибками независимых измерений какой-либо физической величины дают И. о её точном значении. Увеличение числа наблюдений увеличивает эту И.

Пример 3 а. Среднее арифметическое результатов наблюдений также содержит некоторую И. относительно рассматриваемой величины. Как показывает математическая статистика, в случае нормального распределения вероятностей ошибок с известной дисперсией среднее арифметическое содержит всю И.

Пусть результатом некоторого измерения является случайная величина X. При передаче по некоторому каналу связи X искажается, в результате чего на приёмном конце получают величину Y = X + q, где q не зависит от X (в смысле теории вероятностей). «Выход» Y даёт И. о «входе» X; причём естественно ожидать, что эта И. тем меньше, чем больше дисперсия случайной ошибки q.

В каждом из приведённых примеров данные сравнивались по большей или меньшей полноте содержащейся в них И. В примерах 1≈3 смысл такого сравнения ясен и сводится к анализу равносильности или неравносильности некоторых соотношений. В примерах 3 а и 4 этот смысл требует уточнения. Это уточнение даётся, соответственно, математической статистикой и теорией И. (для которых эти примеры являются типичными).

В основе теории информации лежит предложенный в 1948 американским учёным К. Шенноном способ измерения количества И., содержащейся в одном случайном объекте (событии, величине, функции и т. п.) относительно другого случайного объекта. Этот способ приводит к выражению количества И. числом. Положение можно лучше объяснить в простейшей обстановке, когда рассматриваемые случайные объекты являются случайными величинами, принимающими лишь конечное число значений. Пусть X ≈ случайная величина, принимающая значения x1, x2. xn с вероятностями p1, p2. pn, а Y ≈ случайная величина, принимающая значения y1, y2. ymс вероятностями q1, q2. qm. Тогда И. I (X,Y) относительно Y, содержащаяся в X, определяется формулой

где pij ≈ вероятность совмещения событий X = xi и Y = yj и логарифмы берутся по основанию 2. И. I (X, Y) обладает рядом свойств, которые естественно требовать от меры количества И. Так, всегда I (X, Y) ³ 0 и равенство I (X, Y) = 0 возможно тогда и только тогда, когда pij = piqj при всех i и j, т. е. когда случайные величины X и Y независимы. Далее, всегда I (X, Y) £ I (Y, Y) и равенство возможно только в случае, когда Y есть функция от X (например, Y = X2 и т. д.). Кроме того, имеет место равенство I (X, Y) = I (Y, X). Величина

носит название энтропии случайной величины X. Понятие энтропии относится к числу основных понятий теории И. Количество И. и энтропия связаны соотношением

где H (X, Y) ≈ энтропия пары (X, Y), т. е.

Величина энтропии указывает среднее число двоичных знаков (см. Двоичные единицы ), необходимое для различения (или записи) возможных значений случайной величины (подробнее см. Кодирование , Энтропия ). Это обстоятельство позволяет понять роль количества И. (4) при «хранении» И. в запоминающих устройствах. Если случайные величины X и Y независимы, то для записи значения X требуется в среднем H (X) двоичных знаков, для значения Y требуется H (Y) двоичных знаков, а для пары (X, Y) требуется Н (Х) + H (Y) двоичных знаков. Если же случайные величины X и Y зависимы, то среднее число двоичных знаков, необходимое для записи пары (X, Y), оказывается меньшим суммы Н (Х) + H (Y), так как

H (X, Y) = H (X) + H (Y) ≈ I (X, Y).

С помощью значительно более глубоких теорем выясняется роль количества И. (4) в вопросах передачи И. по каналам связи. Основная информационная характеристика каналов, так называемая пропускная способность (или ёмкость), определяется через понятие «И.» (подробнее см. Канал ).

Если X и Y имеют совместную плотность p(x, y), то

где буквами р и q обозначены плотности вероятности Х и Y соответственно. При этом энтропии Н (X) и Н (Y) не существуют, но имеет место формула, аналогичная (5),

дифференциальная энтропия X [h (Y) и h (X, Y) определяется подобным же образом].

Пусть в условиях примера 4 случайные величины X и q имеют нормальное распределение вероятностей с нулевыми средними значениями и дисперсиями, равными соответственно s2х и s2q. Тогда, как можно подсчитать по формулам (6) или (7):

Таким образом, количество И. в «принятом сигнале» Y относительно «переданного сигнала» X стремится к нулю при возрастании уровня «помех» q (т. е. при s2q╝ ¥) и неограниченно возрастает при исчезающе малом влиянии «помех» (т. е. при s2q ╝ 0).

Особенный интерес для теории связи представляет случай, когда в обстановке примеров 4 и 5 случайные величины X и Y заменяются случайными функциями (или, как говорят, случайными процессами) X (t) и Y (t), которые описывают изменение некоторой величины на входе и на выходе передающего устройства. Количество И. в Y (t) относительно X (t) при заданном уровне помех («шумов», по акустической терминологии) q(t) может служить критерием качества самого этого устройства (см. Сигнал , Шеннона теорема ).

В задачах математической статистики также пользуются понятием И. (сравни примеры 3 и 3а). Однако как по своему формальному определению, так и по своему назначению оно отличается от вышеприведённого (из теории И.). Статистика имеет дело с большим числом результатов наблюдений и заменяет обычно их полное перечисление указанием некоторых сводных характеристик. Иногда при такой замене происходит потеря И., но при некоторых условиях сводные характеристики содержат всю И., содержащуюся в полных данных (разъяснение смысла этого высказывания даётся в конце примера 6). Понятие И. в статистике было введено английским статистиком Р. Фишером в 1921.

Пусть X1, X2, . Xn, ≈ результаты n независимых наблюдений некоторой величины, распределённые по нормальному закону с плотностью вероятности

где параметры a и s2 (среднее и дисперсия) неизвестны и должны быть оценены по результатам наблюдений. Достаточными статистиками (т. е. функциями от результатов наблюдении, содержащими всю И. о неизвестных параметрах) в этом примере являются среднее арифметическое

и так называемая эмпирическая дисперсия

Если параметр s2 известен, то достаточной статистикой будет только X (сравни пример 3 а выше).

Смысл выражения «вся И.» может быть пояснён следующим образом. Пусть имеется какая-либо функция неизвестных параметров j = j (a, s2) и пусть

≈ какая-либо её оценка, лишённая систематической ошибки. Пусть качество оценки (её точность) измеряется (как это обычно делается в задачах математической статистики) дисперсией разности j* ≈ j. Тогда существует другая оценка j**, зависящая не от отдельных величин Xi, а только от сводных характеристик X и s2, не худшая (в смысле упомянутого критерия), чем j*. Р. Фишером была предложена также мера (среднего) количества И. относительно неизвестного параметра, содержащейся в одном наблюдении. Смысл этого понятия раскрывается в теории статистических оценок.

Лит.: Крамер Г., Математические методы статистики, пер. с англ., М., 1948; Ван-дер-Варден Б. Л., Математическая статистика, пер. с нем., М., 1960; Кульбак С., Теория информации и статистика, пер. с англ., М., 196

Транслитерация: informatsiya (v kibernetike)
Задом наперед читается как: )екитенребик в( яицамрофни
Информация (в кибернетике) состоит из 24 букв

даёт И. относительно вещественных переменных a и b. Равенство

даёт меньшую И. [так как из (1) следует (2), но эти равенства не равносильны]. Наконец, равенство

равносильное (1), даёт ту же И., то есть (1) и (3) ‒ это различные формы задания одной и той же И.

Пример 3. Результаты произведённых с ошибками независимых измерений какой-либо физической величины дают И. о её точном значении. Увеличение числа наблюдений увеличивает эту И.

Пример 4. Пусть результатом некоторого измерения является случайная величина X . При передаче по некоторому каналу связи X искажается, в результате чего на приёмном конце получают величину Y = X + q, где q не зависит от X (в смысле теории вероятностей). «Выход» Y даёт И. о «входе» X ; причём естественно ожидать, что эта И. тем меньше, чем больше дисперсия случайной ошибки q.

В каждом из приведённых примеров данные сравнивались по большей или меньшей полноте содержащейся в них И. В примерах 1‒3 смысл такого сравнения ясен и сводится к анализу равносильности или неравносильности некоторых соотношений. В примерах 3 а и 4 этот смысл требует уточнения. Это уточнение даётся, соответственно, математической статистикой и теорией И. (для которых эти примеры являются типичными).

В основе теории информации лежит предложенный в 1948 американским учёным К. Шенноном способ измерения количества И., содержащейся в одном случайном объекте (событии, величине, функции и т. п.) относительно другого случайного объекта. Этот способ приводит к выражению количества И. числом. Положение можно лучше объяснить в простейшей обстановке, когда рассматриваемые случайные объекты являются случайными величинами, принимающими лишь конечное число значений. Пусть X ‒ случайная величина, принимающая значения x 1 , x 2 . x n с вероятностями p 1 , p 2 . p n , а Y ‒ случайная величина, принимающая значения y 1 , y 2 . y m с вероятностями q 1 , q 2 . q m . Тогда И. I ( X , Y ) относительно Y , содержащаяся в X , определяется формулой

где p ij ‒ вероятность совмещения событий X = x i и Y = y j и логарифмы берутся по основанию 2. И. I ( X , Y ) обладает рядом свойств, которые естественно требовать от меры количества И. Так, всегда I ( X , Y ) ³ 0 и равенство I ( X , Y ) = 0 возможно тогда и только тогда, когда p ij = p i q j при всех i и j, т. е. когда случайные величины X и Y независимы. Далее, всегда I ( X , Y ) £ I ( Y , Y ) и равенство возможно только в случае, когда Y есть функция от X (например, Y = X 2 и т. д.). Кроме того, имеет место равенство I ( X , Y ) = I ( Y , X ).

носит название энтропии случайной величины X . Понятие энтропии относится к числу основных понятий теории И. Количество И. и энтропия связаны соотношением

I ( X , Y ) = H ( X ) + H ( Y ) ‒ H ( X , Y ),

где H ( X , Y ) ‒ энтропия пары ( X , Y ), т. е.

Величина энтропии указывает среднее число двоичных знаков (см. Двоичные единицы ), необходимое для различения (или записи) возможных значений случайной величины (подробнее см. Кодирование , Энтропия ). Это обстоятельство позволяет понять роль количества И. (4) при «хранении» И. в запоминающих устройствах. Если случайные величины X и Y независимы, то для записи значения X требуется в среднем H ( X ) двоичных знаков, для значения Y требуется H ( Y ) двоичных знаков, а для пары ( X , Y ) требуется Н ( Х ) + H ( Y ) двоичных знаков. Если же случайные величины X и Y зависимы, то среднее число двоичных знаков, необходимое для записи пары ( X , Y ), оказывается меньшим суммы Н ( Х ) + H ( Y ), так как

H ( X , Y ) = H ( X ) + H ( Y ) ‒ I ( X , Y ).

Если X и Y имеют совместную плотность p ( x , y ), то

где буквами р и q обозначены плотности вероятности Х и Y соответственно. При этом энтропии Н ( X ) и Н ( Y ) не существуют, но имеет место формула, аналогичная (5),

I ( X , Y ) = h ( X ) + h ( Y ) ‒ h ( X , Y ),

дифференциальная энтропия X [ h ( Y ) и h ( X , Y ) определяется подобным же образом].

Пример 5. Пусть в условиях примера 4 случайные величины X и q имеют нормальное распределение вероятностей с нулевыми средними значениями и дисперсиями, равными соответственно s 2 х и s 2 q . Тогда, как можно подсчитать по формулам (6) или (7):

Таким образом, количество И. в «принятом сигнале» Y относительно «переданного сигнала» X стремится к нулю при возрастании уровня «помех» q (т. е. при s 2 q ® ¥) и неограниченно возрастает при исчезающе малом влиянии «помех» (т. е. при s 2 q ® 0).

Особенный интерес для теории связи представляет случай, когда в обстановке примеров 4 и 5 случайные величины X и Y заменяются случайными функциями (или, как говорят, случайными процессами) X ( t ) и Y ( t ), которые описывают изменение некоторой величины на входе и на выходе передающего устройства. Количество И. в Y ( t ) относительно X ( t ) при заданном уровне помех («шумов», по акустической терминологии) q( t ) может служить критерием качества самого этого устройства (см. Сигнал , Шеннона теорема ).

Пример 6. Пусть X 1 , X 2 , . X n , ‒ результаты n независимых наблюдений некоторой величины, распределённые по нормальному закону с плотностью вероятности

где параметры a и s 2 (среднее и дисперсия) неизвестны и должны быть оценены по результатам наблюдений. Достаточными статистиками (т. е. функциями от результатов наблюдении, содержащими всю И. о неизвестных параметрах) в этом примере являются среднее арифметическое

и так называемая эмпирическая дисперсия

Если параметр s 2 известен, то достаточной статистикой будет только X (сравни пример 3 а выше).

j* = j*( X 1 , X 2 , . X n )

‒ какая-либо её оценка, лишённая систематической ошибки. Пусть качество оценки (её точность) измеряется (как это обычно делается в задачах математической статистики) дисперсией разности j* ‒ j. Тогда существует другая оценка j**, зависящая не от отдельных величин X i , а только от сводных характеристик X и s 2 , не худшая (в смысле упомянутого критерия), чем j*. Р. Фишером была предложена также мера (среднего) количества И. относительно неизвестного параметра, содержащейся в одном наблюдении. Смысл этого понятия раскрывается в теории статистических оценок.

Большая советская энциклопедия. — М.: Советская энциклопедия . 1969—1978 .

16. Планирование и проведение медиакампании.

Медиапланирование – это часть рекламной кампании. Медиапланирование не может осуществляется вне общей маркетинговой концепции. В связи с этим, прежде чем начать работу над медиапланированием, необходимо четко представлять себе основные параметры рекламной кампании.

Разработка рекламной кампании начинается с ситуационного анализа. На основе данных, полученных с его помощью, производится стратегическое планирование рекламной кампании: определяются такие параметры, как цели, стратегия, время, бюджет; разрабатываются исходные данные (бриф) для медиапланирования.

Рекламная стратегия. У каждой компании свои собственные цели и своя собственная маркетинговая стратегия. Поэтому нельзя выбрать какую-либо стратегию в виде шаблонной или назвать ее самой эффективной. В зависимости от того, на чем строится рекламная мотивация – на утилитарных свойствах продукта или на его символически значимых (часто воображаемых) достоинствах, рекламу делят на два типа: рациональную и эмоциональную.

Время. Выбор времени для рекламирования зависит от нескольких факторов: от уровня продаж товара или товарной категории, от действий конкурентов, от жизненного цикла товара, от других маркетинговых действий компании, от наличия товара, от бюджетных ограничений.

Известно, что эффективность рекламы напрямую связана со временем ее выхода. Чем ближе к предполагаемому моменту покупки реклама попадает в поле зрения покупателей, тем выше ее воздействие.

Бюджет. Способы формирования рекламного бюджета:

Процент от продаж (не больше 7%).

Соответствие рекламным затратам конкурентов.

Максимальные расходы (выделение на Р максимума возможных средств).

Метод цели и задачи.

Максимальный доход (основывается на сопоставлении затрат на Р с доходами полученными в результате подобных кампаний).

На основе эксперимента (сначала проводится РК на мал.рынке, только затем на основном).

Таким образом, можно еще раз подчеркнуть: процесс медиапланирования начинается только после того, как проведено изучение товара, аудитории, рынка и разработана основная рекламная стратегия.

В целом процесс работы над рекламной кампанией можно представить следующим образом:

Ситуационный анализ↓Стратегическое планирование↓Разработка рекламной кампании↓Реализация рекламной кампании↓Анализ и коррекция рекламной кампании

17. Информация: определение с точки зрения разных наук.

Информация (от лат. informatio — «разъяснение, изложение, осведомлённость») — сведения о чём-либо, независимо от формы их представления.

В философии более трех десятилетий сосуществуют два различных подхода, две противостоящие друг другу концепции И. — атрибутивная и функциональная. Атрибутивная концепция трактует И. как свойство всех материальных объектов, т.е. как атрибут материи. Функциональная концепция, напротив, связывает И. лишь с функционированием самоорганизующихся систем. Каждая из этих концепций отражает определенный аспект И. и поэтому их можно рассматривать в единстве, при котором атрибутивная концепция делает акцент на независимости И. как атрибута материального объекта от процессов ее использования, отражая тем самым статический аспект И. Функционирование же кибернетической системы, с которым связывает И. функциональная концепция, отражает по своей сути динамический аспект И., определяющий И. через динамику информационных процессов.

Применительно к компьютерной обработке данных под информацией понимают некоторую последовательность символических обозначений (букв, цифр, закодированных графических образов и звуков и т.п.), несущую смысловую нагрузку и представленную в понятном компьютеру виде. Каждый новый символ в такой последовательности символов увеличивает информационный объём сообщения.

На языке физики, информация – это состояние группы физических систем, такие системы мы называем элементами памяти. Таким образом, мы можем утверждать, что понятие “информация” неразрывно связано с понятием “память”.

В математической теории понятие «информация» связано с исключительно абстрактными объектами — случайными величинами, в то время как в современной теории информации это понятие рассматривается значительно шире — как свойство материальных объектов.

Правовое определение понятия «информация» дано в федеральном законе от 27 июля 2006 года № 149-ФЗ «Об информации, информационных технологиях и о защите информации» (Статья 2): «информация — сведения (сообщения, данные) независимо от формы их представления».

Федеральный закон № 149-ФЗ определяет и закрепляет права на защиту информации и информационную безопасность граждан и организаций в ЭВМ и в информационных системах, а также вопросы информационной безопасности граждан, организаций, общества и государства.

Информация — это обозначение содержания, полученное нами из внешнего мира в процессе приспосабливания к нему нас и наших чувств.

Киберне́тика — наука об общих закономерностях получения, хранения, передачи и преобразования информации в сложных управляющих системах, будь то машины, живые организмы или общество.

Информация (Information) — это

Информация — это сведения о чем-либо

Понятие и виды информации, передача и обработка, поиск и хранение информации

Структура публикации

Информация — это, определение

Информация — это любые сведения, принимаемые и передаваемые, сохраняемые различными источниками. Информация — это вся совокупность сведений об окружающем нас мире, о всевозможных протекающих в нем процессах, которые могут быть восприняты живыми организмами, электронными машинами и другими информационными системами.

Информация — это значимые сведения о чём-либо, когда форма их представления также является информацией, то есть имеет форматирующую функцию в соответствии с собственной природой.

Информация — это все то, чем могут быть дополнены наши знания и предположения.

Информация — это сведения о чём-либо, независимо от формы их представления.

Информация — это психический продукт любого психофизического организма, производимый им при использовании какого-либо средства, называемого средством информации.

Информация — это сведения, воспринимаемые человеком и (или) спец. устройствами как отражение фактов материального или духовного мира в процессе коммуникации.

Информация — это данные, организованные таким образом, что имеют смысл для имеющего с ними дело человека.

Информация — это значение, вкладываемое человеком в данные на основании известных соглашений, используемых для их представления.

Информация — это сведения, разъяснения, изложение.

Информация — это любые данные или сведения, которые кого-либо интересуют.

Информация — это сведения об объектах и явлениях окружающей среды, их параметрах, свойствах и состоянии, которые воспринимают информационные системы (живые организмы, управляющие машины и др.) в процессе жизнедеятельности и работы.

Одно и то же информационное сообщение (статья в газете, объявление, письмо, телеграмма, справка, рассказ, чертёж, радиопередача и т.п.) может содержать разное количество информации для разных людей — в зависимости от их предшествующих знаний, от уровня понимания этого сообщения и интереса к нему.

В случаях, когда говорят об автоматизированной работе с информацией посредством каких-либо технических устройств, интересуются не содержанием сообщения, а тем, сколько символов это сообщение содержит.

В настоящее время не существует единого определения информации как научного термина. С точки зрения различных областей знания данное понятие описывается своим специфическим набором признаков. Например, понятие «информация» является базовым в курсе информатики, и невозможно дать его определение через другие, более «простые» понятия (так же, в геометрии, например, невозможно выразить содержание базовых понятий «точка», «прямая», «плоскость» через более простые понятия).

Содержание основных, базовых понятий в любой науке должно быть пояснено на примерах или выявлено путём их сопоставления с содержанием других понятий. В случае с понятием «информация» проблема его определения ещё более сложная, так как оно является общенаучным понятием. Данное понятие используется в различных науках (информатике, кибернетике, биологии, физике и др.), при этом в каждой науке понятие «информация» связано с различными системами понятий.

Понятие информации

В современной науке рассматриваются два вида информации:

Объективная (первичная) информация — свойство материальных объектов и явлений (процессов) порождать многообразие состояний, которые посредством взаимодействий (фундаментальные взаимодействия) передаются другим объектам и запечатлеваются в их структуре.

Субъективная (семантическая, смысловая, вторичная) информация – смысловое содержание объективной информации об объектах и процессах материального мира, сформированное сознанием человека с помощью смысловых образов (слов, образов и ощущений) и зафиксированное на каком-либо материальном носителе.

В бытовом смысле информация — сведения об окружающем мире и протекающих в нём процессах, воспринимаемые человеком или специальным устройством.

В настоящее время не существует единого определения информации как научного термина. С точки зрения различных областей знания, данное понятие описывается своим специфическим набором признаков. Согласно концепции К. Шеннона, информация — это снятая неопределенность, т.е. сведения, которые должны снять в той или иной степени существующую у потребителя до их получения неопределенность, расширить его понимание объекта полезными сведениями.

С точки зрения Грегори Бетона элементарная единица информации это «небезразличное различие» или действенное различие для какой-то большей воспринимающей системы. Те различия, которые не воспринимаются, он называет «потенциальными», а воспринимаемые — «действенными». «Информация состоит из небезразличных различий» (с) «Любое восприятие информации с необходимостью является получением сведений о различии». С точки зрения информатики, информация обладает рядом фундаментальных свойств: новизна, актуальность, достоверность, объективность, полнота, ценность и др. Анализом информации занимается, прежде всего, наука логика. Слово «информация» происходит от латинского слова informatio, что в переводе обозначает сведение, разъяснение, ознакомление. Понятие информации рассматривалось ещё античными философами.

До начала промышленной революции, определение сути информации оставалось прерогативой преимущественно философов. Далее рассматривать вопросы теории информации стала новая на то время наука кибернетика.

Иногда для того, чтобы постичь суть какого-то понятия, полезно подвергнуть анализу значение слова, которым это понятие обозначается. Прояснение внутренней формы слова и изучение истории его употребления может пролить неожиданный свет на его смысл, затмеваемый привычным «технологическим» использованием этого слова и современными коннотациями.

Слово информация вошло в русский язык в Петровскую эпоху. Впервые фиксируется в «Духовном регламенте» 1721 г. в значении «представление, понятие о чем-л.». (В европейских языках оно закрепилось раньше — около XIV в.)

Исходя из этой этимологии, информацией можно считать всякое значимое изменение формы или, другими словами, любые материально зафиксированные следы, образованные взаимодействием предметов или сил и поддающиеся пониманию. Информация, таким образом, это превращенная форма энергии. Носителем информации является знак, а способом ее существования — истолкование: выявление значения знака или последовательности знаков.

Значением может быть реконструируемое по знаку событие, послужившее причиной его возникновения (в случае «природных» и непроизвольных знаков, таких, как следы, улики и проч.), либо сообщение (в случае условных знаков, свойственных сфере языка). Именно вторая разновидность знаков составляет тело человеческой культуры, которая, согласно одному из определений, есть «совокупность не наследственно передающейся информации».

Сообщения могут содержать информацию о фактах или интерпретацию фактов (от лат. interpretatio, истолкование, перевод).

Живое существо получает информацию с помощью органов чувств, а также посредством размышления или интуиции. Обмен информацией между субъектами есть общение или коммуникация (от лат. communicatio, сообщение, передача, производное в свою очередь от лат. communico, делать общим, сообщать, беседовать, соединять).

С практической точки зрения информация всегда представляется в виде сообщения. Информационное сообщение связано с источником сообщения, получателем сообщения и каналом связи.

Возвращаясь к латинской этимологии слова информация, попробуем ответить на вопрос, чему именно придается здесь форма.

Очевидно, что, во-первых, некоторому смыслу, который, будучи изначально бесформенным и невыраженным, существует лишь потенциально и должен быть «построен», чтобы стать воспринимаемым и передаваемым.

Во-вторых, человеческому уму, который воспитывается мыслить структурно и ясно. В-третьих, обществу, которое именно благодаря тому, что его члены разделяют эти смыслы и совместно их используют, обретает единство и функциональность.

Информация как выраженный разумный смысл есть знание, которое может храниться, передаваться и являться основой для порождения другого знания. Формы консервации знания (историческая память) многообразны: от мифов, летописей и пирамид до библиотек, музеев и компьютерных баз данных.

Информация — сведения об окружающем нас мире, о протекающих в нем процессах, которые воспринимают живые организмы, управляющие машины и другие информационные системы.

Слово «информация» латинское. За долгую жизнь его значение претерпевало эволюции, то расширяя, то предельно сужая свои границы. Вначале под словом «информация» подразумевали: «представление», «понятие», затем-«сведения», «передача сообщений».

В последние годы ученые решили, что обычное (всеми принятое) значение слова «информация» слишком эластично, расплывчато, и дали ему такое значение: «мера определенности в сообщении».

Теорию информации вызвали к жизни потребности практики. Ее возникновение связывают с работой Клода Шеннона «Математическая теория связи», изданной в 1946г. Основы теории информации опираются на результаты, полученные многими учеными. Ко второй половине XX века земной шар гудел от передающейся информации, бегущей по телефонным и телеграфным кабелям и радиоканалам. Позже появились электронные вычислительные машины — переработчики информации. А для того времени основной задачей теории информации являлось, прежде всего, повышение эффективности функционирования систем связи. Сложность при проектировании и эксплуатации средств, систем и каналов связи в том, что конструктору и инженеру недостаточно решить задачу с физических и энергетических позиций. С этих точек зрения система может быть самой совершенной и экономичной. Но важно еще при создании передающих систем обратить внимание на то, какое количество информации пройдет через эту передающую систему. Ведь информацию можно измерить количественно, подсчитать. И поступают при подобных вычислениях самым обычным путем: абстрагируются от смысла сообщения, как отрешаются от конкретности в привычных всем нам арифметических действиях (как от сложения двух яблок и трех яблок переходят к сложению чисел вообще: 2+3).

Ученые заявили, что они «полностью игнорировали человеческую оценку информации». Последовательному ряду из 100 букв, например, они приписывают определенное значение информации, не обращая внимания, имеет ли эта информация смысл и имеет ли, в свою очередь, смысл практическое применение. Количественный подход — наиболее разработанная ветвь теории информации. В соответствии с этим определением совокупность 100 букв — фраза из 100 букв из газеты, пьесы Шекспира или теоремы Эйнштейна — имеет в точности одинаковое количество информации.

Такое определение количества информации является в высшей степени полезным и практичным. Оно в точности соответствует задаче инженера связи, который должен передать всю информацию, содержащуюся в поданной телеграмме, вне зависимости от ценности этой информации для адресата. Канал связи бездушен. Передающей системе важно одно: передать нужное количество информации за определенное время. Как же вычислить количество информации в конкретном сообщении?

Оценка количества информации основывается на законах теории вероятностей, точнее, определяется через вероятности событий. Это и понятно. Сообщение имеет ценность, несет информацию только тогда, когда мы узнаем из него об исходе события, имеющего случайный характер, когда оно в какой-то мере неожиданно. Ведь сообщение об уже известном никакой информации не содержит. Т.е. если вам, допустим, кто-то позвонит по телефону и скажет: «Днем бывает светло, а ночью темно», то такое сообщение вас удивит лишь нелепостью высказывания очевидного и всем известного, а не новостью, которую оно содержит. Иное дело, например, результат забега на скачках. Кто придет первым? Исход здесь трудно предсказать.Чем больше интересующее нас событие имеет случайных исходов, тем ценнее сообщение о его результате, тем больше информации. Сообщение о событии, у которого только два одинаково возможных исхода, содержит одну единицу информации, называемую битом. Выбор единицы информации не случаен. Он связан с наиболее распространенным двоичным способом ее кодирования при передаче и обработке. Попытаемся хотя бы в самом упрощенном виде представить себе тот общий принцип количественной оценки информации, который является краеугольным камнем всей теории информации.

Мы уже знаем, что количество информации зависит от вероятностей тех или иных исходов события. Если событие, как говорят ученые, имеет два равновероятных исхода, это означает, что вероятность каждого исхода равна 1/2. Такова вероятность выпадения «орла» или «решки» при бросании монеты. Если событие имеет три равновероятных исхода, то вероятность каждого равна 1/3. Заметьте, сумма вероятностей всех исходов всегда равна единице: ведь какой-нибудь из всех возможных исходов обязательно наступит. Событие, как вы сами понимаете, может иметь и неравновероятные исходы. Так, при футбольном матче между сильной и слабой командами вероятность победы сильной команды велика — например, 4/5. Вероятность ничьей намного меньше, например 3/20. Вероятность же поражения совсем мала.

Выходит, что количество информации — это мера уменьшения неопределенности некоторой ситуации. Различные количества информации передаются по каналам связи, и количество проходящей через канал информации не может быть больше его пропускной способности. А ее определяют по тому, какое количество информации проходит здесь за единицу времени. Один из героев романа Жюля Верна «Таинственный остров», журналист Гедеон Спиллет, передавал по телефону главу из Библии, чтобы его конкуренты не могли воспользоваться телефонной связью. В этом случае канал был загружен полностью, а количество информации было равно нулю, ибо абоненту передавались известные для него сведения. Значит, канал работал вхолостую, пропустив строго определенное количество импульсов, ничем их не нагрузив. А между тем, чем больше информации несет каждый из определенного числа импульсов, тем полнее используется пропускная способность канала. Поэтому нужно разумно кодировать информацию, найти экономный, скупой язык для передачи сообщений.

Информацию «просеивают» самым тщательным образом. В телеграфе часто встречающиеся буквы, сочетания букв, даже целые фразы изображают более коротким набором нулей и единиц, а те, что встречаются реже,- более длинным. В случае, когда уменьшают длину кодового слова для часто встречающихся символов и увеличивают для редко встречающихся, говорят об эффективном кодировании информации. Но на практике довольно часто случается, что код, возникший в результате самого тщательного «просеивания», код удобный и экономный, может исказить сообщение из-за помех, которые всегда, к сожалению, бывают в каналах связи: искажения звука в телефоне, атмосферные помехи в радио, искажение или затемнение изображения в телевидении, ошибки при передаче в телеграфе. Эти помехи, или, как их называют специалисты, шумы, обрушиваются на информацию. А от этого бывают самые невероятные и, естественно, неприятные неожиданности.

Поэтому для повышения надежности в передаче и обработке информации приходится вводить лишние символы — своеобразную защиту от искажений. Они — эти лишние символы — не несут действительного содержания в сообщении, они избыточны. С точки зрения теории информации все то, что делает язык красочным, гибким, богатым оттенками, многоплановым, многозначным, — избыточность. Как избыточно с таких позиций письмо Татьяны к Онегину! Сколько в нем информационных излишеств для краткого и всем понятного сообщения « Я вас люблю»! И как информационно точны рисованные обозначения, понятные всем и каждому, кто входит сегодня в метро, где вместо слов и фраз объявлений висят лаконичные символьные знаки, указывающие: «Вход», «Выход».

В этой связи полезно вспомнить анекдот, рассказанный в свое время знаменитым американским ученым Бенджаменом Франклином, о шляпочнике, пригласившем своих друзей для обсуждения проекта вывески.Предполагалось нарисовать на вывеске шляпу и написать: «Джон Томпсон, шляпочник, делает и продает шляпы за наличные деньги». Один из друзей заметил, что слова «за наличные деньги» являются излишними — такое напоминание будет оскорбительным для покупателя. Другой нашел также лишним слово «продает», так как само собой понятно, что шляпочник продает шляпы, а не раздает их даром. Третьему показалось, что слова «шляпочник» и «делает шляпы» представляют собой ненужную тавтологию, и последние слова были выкинуты. Четвертый предложил выкинуть и слово «шляпочник» — нарисованная шляпа ясно говорит, кто такой Джон Томпсон. Наконец, пятый уверял, что для покупателя совершенно безразлично, будет ли шляпочник называться Джоном Томпсоном или иначе, и предложил обойтись без этого указания.Таким образом, в конце концов на вывеске не осталось ничего, кроме шляпы. Конечно, если бы люди пользовались только такого рода кодами, без избыточности в сообщениях, то все «информационные формы» — книги, доклады, статьи — были бы предельно краткими. Но проиграли бы в доходчивости и красоте.

Классификация информации

Информацию можно разделить на виды по разным критериям: по истинности: истинная и ложная;

по способу восприятия:

— визуальная — воспринимается органами зрения;

— аудиальная — воспринимается органами слуха;

— тактильная — воспринимается тактильными рецепторами;

— обонятельная — воспринимается обонятельными рецепторами;

— вкусовая — воспринимаемая вкусовыми рецепторами.

по форме представления:

— текстовая — передаваемая в виде символов, предназначенных обозначать лексемы языка;

— числовая — в виде цифр и знаков, обозначающих математические действия;

— графическая — в виде изображений, предметов, графиков;

— звуковая — устная или в виде записи передача лексем языка аудиальным путём.

по назначению:

— массовая — содержит тривиальные сведения и оперирует набором понятий, понятным большей части социума;

— специальная — содержит специфический набор понятий, при использовании происходит передача сведений, которые могут быть не понятны основной массе социума, но необходимы и понятны в рамках узкой социальной группы, где используется данная информация;

— секретная — передаваемая узкому кругу лиц и по закрытым (защищённым) каналам;

— личная (приватная) — набор сведений о какой-либо личности, определяющий социальное положение и типы социальных взаимодействий внутри популяции.

по значению:

— актуальная — информация ценная в данный момент времени;

— достоверная — информация, полученная без искажений;

— понятная — информация, выраженная на языке понятном тому, кому она предназначена;

— полная — информация, достаточная для принятия правильного решения или понимания;

— полезная — полезность информации определяется субъектом, получившим информацию в зависимости от объёма возможностей её использования.

Значение информации в различных областях знаний

В теории информации в наше время разрабатывают много систем, методов, подходов, идей. Однако ученые считают, что к современным направлениям в теории информации добавятся новые, появятся новые идеи. В качестве доказательства правильности своих предположений они приводят «живой», развивающийся характер науки, указывают на то, что теория информации удивительно быстро и прочно внедряется в самые различные области человеческого знания. Теория информации проникла в физику, химию, биологию, медицину, философию, лингвистику, педагогику, экономику, логику, технические науки, эстетику. По признанию самих специалистов, учение об информации, возникшее в силу потребностей теории связи и кибернетики, перешагнуло их рамки. И теперь, пожалуй, мы вправе говорить об информации как научном понятии, дающем в руки исследователей теоретико — информационный метод, с помощью которого можно проникнуть во многие науки о живой и неживой природе, об обществе, что позволит не только взглянуть на все проблемы с новой стороны, но и увидеть еще неувиденное. Вот почему термин «информация» получил в наше время широкое распространение, став частью таких понятий, как информационная система, информационная культура, даже информационная этика.

Многие научные дисциплины используют теорию информации, чтобы подчеркнуть новое направление в старых науках. Так возникли, например, информационная география, информационная экономика, информационное право. Но чрезвычайно большое значение приобрел термин «информация» в связи с развитием новейшей компьютерной техники, автоматизацией умственного труда, развитием новых средств связи и обработки информации и особенно с возникновением информатики. Одной из важнейших задач теории информации является изучение природы и свойств информации, создание методов ее обработки, в частности преобразования самой различной современной информации в программы для ЭВМ, с помощью которых происходит автоматизация умственной работы-своеобразное усиление интеллекта, а значит, развитие интеллектуальных ресурсов общества.

Слово «информация» происходит от латинского слова informatio,что в переводе означает сведение, разъяснение, ознакомление. Понятие «информация» является базовым в курсе информатики, однако невозможно дать его определение через другие, более «простые» понятия.Понятие «информация» используется в различных науках, при этом в каждой науке понятие «информация»связано с различными системами понятий. Информация в биологии: Биология изучает живую природу и понятие «информация» связывается с целесообразным поведением живых организмов. В живых организмах информация передается и храниться с помощью объектов различной физической природы (состояние ДНК), которые рассматриваются как знаки биологических алфавитов. Генетическая информация передается по наследству и хранится во всех клетках живых организмов. Филосовский подход: Информация – это взаимодействие, отражение, познание. Кибернетический подход: Информация – это характеристики управляющего сигнала, передаваемого по линии связи.

Роль информации в философии

Традиционализм субъективного постоянно доминировал в ранних определениях информации, как категории, понятия, свойства материального мира. Информация существует вне нашего сознания, и может иметь отражение в нашем восприятии только как результат взаимодействия: отражения, чтения, получения в виде сигнала, стимула. Информация не материальна, как и все свойства материи. Информация стоит в ряду: материя, пространство, время, системность, функция, и др. что есть основополагающие понятия формализованного отражения объективной реальности в её распространении и изменчивости, разнообразии и проявлений. Информация — свойство материи и отражает её свойства (состояние или способность взаимодействия) и количество (мера) путём взаимодействия.

С материальной точки зрения информация — это порядок следования объектов материального мира. Например, порядок следования букв на листе бумаги по определенным правилам является письменной информацией. Порядок следования разноцветных точек на листе бумаги по определенным правилам является графической информацией. Порядок следования музыкальных нот является музыкальной информацией. Порядок следования генов в ДНК является наследственной информацией. Порядок следования битов в ЭВМ является компьютерной информацией и т.д. и т.п. Для осуществления информационного обмена требуется наличие необходимых и достаточных условий.

— наличие не менее двух различных объектов материального или нематериального мира;

— наличие у объектов общего свойства, позволяющего идентифицировать объекты в качестве носителя информации;

— наличие у объектов специфического свойства, позволяющего различать объекты друг от друга;

— наличие свойства пространства, позволяющее определить порядок следования объектов. Например, расположение письменной информации на бумаге — это специфическое свойство бумаги, позволяющее располагать буквы слева направо и сверху вниз.

Достаточное условие одно: наличие субъекта, способного распознавать информацию. Это человек и человеческое общество, общества животных, роботов и т.д. Информационное сообщение строится путем выбора из базиса копий объектов и расположение этих объектов в пространстве в определенном порядке. Длина информационного сообщения определяется как количество копий объектов базиса и всегда выражается целым числом. Необходимо различать длину информационного сообщения, которое всегда измеряется целым числом, и количество знаний, содержащегося в информационном сообщении, которое измеряется в неизвестной единице измерения. С математической точки зрения информация — это последовательность целых чисел, которые записаны в вектор. Числа — это номер объекта в базисе информации. Вектор называется инвариантом информации, так как он не зависит от физической природы объектов базиса. Одно и то же информационное сообщение может быть выражено буквами, словами, предложениями, файлами, картинками, нотами, песнями, видеоклипами, любой комбинацией всех ранее названных.

Роль информации в физике

Информация – это сведения об окружающем мире (объекте, процессе, явлении, событии), которые являются объектом преобразования (включая хранение, передачу и т.д.) и используются для выработки поведения, для принятия решения, для управления или для обучения.

Характерными чертами информации являются следующие:

— это наиболее важный ресурс современного производства: он снижает потребность в земле, труде, капитале, уменьшает расход сырья и энергии. Так, например, обладая умением архивировать свои файлы (т.е. имея такую информацию), можно не тратиться на покупку новых дискет;

— информация вызывает к жизни новые производства. Например, изобретение лазерного луча явилось причиной возникновения и развития производства лазерных (оптических) дисков;

— информация является товаром, причем продавец информации ее не теряет после продажи. Так, если студент сообщит своему товарищу сведения о расписании занятий в течение семестра, он эти данные не потеряет для себя;

— информация придает дополнительную ценность другим ресурсам, в частности, трудовым. Действительно, работник с высшим образованием ценится больше, чем со средним.

Как следует из определения, с информацией всегда связывают три понятия:

— источник информации – тот элемент окружающего мира (объект, процесс, явление, событие), сведения о котором являются объектом преобразования. Так, источником информации, которую в данный момент получает читатель настоящего учебного пособия, является информатика как сфера человеческой деятельности;

— потребитель информации – тот элемент окружающего мира, который использует информацию (для выработки поведения, для принятия решения, для управления или для обучения). Потребитель настоящей информации – сам читатель;

— сигнал – материальный носитель, который фиксирует информацию для переноса ее от источника к потребителю. В данном случае сигнал носит электронный характер. Если же студент возьмет данное пособие в библиотеке, то та же информация будет иметь бумажный носитель. Будучи прочитанной и запомненной студентом, информация приобретет еще один носитель – биологический, когда она “записывается” в память обучаемого.

Сигнал является важнейшим элементом в данной схеме. Формы его представления, а также количественные и качественные характеристики содержащейся в нем информации, важные для потребителя информации, рассматриваются далее в данном разделе учебника. Основные характеристики компьютера как основного инструмента, выполняющего отображение источника информации в сигнал (связь 1 на рисунке) и “доведение” сигнала до потребителя информации (связь 2 на рисунке), приводятся в части Компьютер. Структура процедур, реализующих связи 1 и 2 и составляющих информационный процесс, является предметом рассмотрения в части Информационный процесс.

Объекты материального мира находятся в состоянии непрерывного изменения, которое характеризуется обменом энергией объекта с окружающей средой. Изменение состояния одного объекта, всегда приводит к изменению состояния, некоторого другого объекта окружающей среды. Это явление, вне зависимости от того, как, какие именно состояния и каких именно объектов изменились, может рассматриваться, как передача сигнала от одного объекта, другому. Изменение состояния объекта при передаче ему сигнала, называется регистрацией сигнала.

Сигнал или последовательность сигналов образуют сообщение, которое может быть воспринято получателем в том или ином виде, а также в том или ином объёме. Информация в физике есть термин, качественно обобщающий понятия «сигнал» и «сообщение». Если сигналы и сообщения можно исчислять количественно, то можно сказать, что сигналы и сообщения являются единицами измерения объёма информации. Сообщение (сигнал) разными системами интерпретируется по-своему. Например, последовательно длинный и два коротких звуковых сигнала в терминологии азбуки Морзе — это буква де (или D), в терминологии БИОС от фирмы AWARD — неисправность видеокарты.

Роль информации в математике

В математике теория информации (математическая теория связи) — раздел прикладной математики, определяющий понятие информации, её свойства и устанавливающий предельные соотношения для систем передачи данных. Основные разделы теории информации — кодирование источника (сжимающее кодирование) и канальное (помехоустойчивое) кодирование. Математика является больше чем научной дисциплиной. Она создает единый язык всей Науки.

Предметом исследований математики являются абстрактные объекты: число, функция, вектор, множество, и другие. При этом большинство из них вводится аксиоматически (аксиома), т.е. без всякой связи с другими понятиями и без какого-либо определения.

Информация не входит в число предметов исследования математики. Тем не менее, слово «информация» употребляется в математических терминах – собственная информация и взаимная информация, относящихся к абстрактной (математической) части теории информации. Однако, в математической теории понятие «информация» связано с исключительно абстрактными объектами – случайными величинами, в то время как в современной теории информации это понятие рассматривается значительно шире – как свойство материальных объектов. Связь между этими двумя одинаковыми терминами несомненна. Именно математический аппарат случайных чисел использовал автор теории информации Клод Шеннон. Сам он подразумевает под термином «информация» нечто фундаментальное (нередуцируемое). В теории Шеннона интуитивно полагается, что информация имеет содержание. Информация уменьшает общую неопределённость и информационную энтропию. Количество информации доступно измерению. Однако он предостерегает исследователей от механического переноса понятий из его теории в другие области науки.

«Поиск путей применения теории информации в других областях науки не сводится к тривиальному переносу терминов из одной области науки в другую. Этот поиск осуществляется в длительном процессе выдвижения новых гипотез и их экспериментальной проверке.» К. Шеннон.

Роль информации в кибернетике

Основоположник кибернетики Нор берт Винер говорил об информации так:

Информация — это не материя и не энергия, информация — это информация». Но основное определение информации, которое он дал в нескольких своих книгах, следующее: информация — это обозначение содержания, полученное нами из внешнего мира, в процессе приспосабливания к нему нас и наших чувств.

Информация — это основное понятие кибернетики, точно так же экономическая И. — основное понятие экономической кибернетики.

Определений этого термина много, они сложны и противоречивы. Причина, очевидно, в том, что И. как явлением занимаются разные науки, и кибернетика лишь самая молодая из них. И. — предмет изучения таких наук, как наука об управлении, математическая статистика, генетика, теория средств массовой И. (печать, радио, телевидение), информатика, занимающаяся проблемами научно-технической И., и т. д. Наконец, последнее время большой интерес к проблемам И. проявляют философы: они склонны рассматривать И. как одно из основных универсальных свойств материи, связанное с понятием отражения. При всех трактовках понятия И. она предполагает существование двух объектов: источника И. и потребителя (получателя) И. Передача И. от одного к другому происходит с помощью сигналов, которые, вообще говоря, могут не иметь никакой физической связи с ее смыслом: эта связь определяется соглашением. Напр., удар в вечевой колокол означал, что надо собираться на площадь, но тем, кто не знал об этом порядке, он не сообщал никакой И.

В ситуации с вечевым колоколом человек, участвующий в соглашении о смысле сигнала, знает, что в данный момент могут быть две альтернативы: вечевое собрание состоится или не состоится. Или, выражаясь языком теории И., неопределенное событие (вече) имеет два исхода. Принятый сигнал приводит к уменьшению неопределенности: человек теперь знает, что событие (вече) имеет только один исход — оно состоится. Однако, если заранее было известно, что вече состоится в таком-то часу, колокол ничего нового не сообщил. Отсюда вытекает, что чем менее вероятно (т. е. более неожиданно) сообщение, тем больше И. оно содержит, и наоборот, чем больше вероятность исхода до совершения события, тем меньше И. содержит сигнал. Примерно такие рассуждения привели в 40-х гг. XX в. к возникновению статистической, или “классической”, теории И., которая определяет понятие И. через меру уменьшения неопределенности знания о свершении какого-либо события (такая мера была названа энтропией). У истоков этой науки стояли Н. Винер, К. Шеннон и советские ученые А. Н. Колмогоров, В. А. Котельников и др. Им удалось вывести математические закономерности измерения количества И., а отсюда и такие понятия, как пропускная способность канала И., емкость запоминающих И. устройств и т. п., что послужило мощным стимулом к развитию кибернетики как науки и электронно-вычислительной техники как практического применения достижений кибернетики.

Что касается определения ценности, полезности И. для получателя, то здесь еще много нерешенного, неясного. Если исходить из потребностей экономического управления и, следовательно, экономической кибернетики, то И. можно определить как все те сведения, знания, сообщения, которые помогают решить ту или иную задачу управления (т. е. уменьшить неопределенность ее исходов). Тогда открываются и некоторые возможности для оценки И.: она тем полезнее, ценнее, чем скорее или с меньшими затратами приводит к решению задачи. Понятие И. близко понятию данные. Однако между ними есть различие: данные — это сигналы, из которых еще надо извлечь И. Обработка данных есть процесс приведения их к пригодному для этого виду.

Процесс их передачи от источника к потребителю и восприятия в качестве И. может рассматриваться как прохождение трех фильтров:

— физического, или статистического (чисто количественное ограничение по пропускной способности канала, независимо от содержания данных, т. е. с точки зрения синтактики);

— семантического (отбор тех данных, которые могут быть поняты получателем, т. е. соответствуют тезаурусу его знаний);

— прагматического (отбор среди понятых сведений тех, которые полезны для решения данной задачи).

Это хорошо показано на схеме, взятой из книги Е. Г. Ясина об экономической информации. Соответственно выделяются три аспекта изучения проблем И. — синтаксический, семантический и прагматический.

По содержанию И. подразделяется на общественно-политическую, социально-экономическую (в том числе экономическую И.), научно-техническую и т. д. Вообще же классификаций И. много, они строятся по различным основаниям. Как правило, из-за близости понятий точно так же строятся и классификации данных. Напр., И. подразделяется на статическую (постоянную) и динамическую (переменную), и данные при этом — на постоянные и переменные. Другое деление — первичная, производная, выходная И. (так же классифицируются данные). Третье деление — И. управляющая и осведомляющая. Четвертое — избыточная, полезная и ложная. Пятое — полная (сплошная) и выборочная. Эта мысль Винера дает прямое указание на объективность информации, т.е. её существование в природе независимо от сознания (восприятия) человека.

Объективную информацию современная кибернетика определяет как объективное свойство материальных объектов и явлений порождать многообразие состояний, которые посредством фундаментальных взаимодействий материи передаются от одного объекта (процесса) другому, и запечатлеваются в его структуре. Материальная система в кибернетике рассматривается как множество объектов, которые сами по себе могут находиться в различных состояниях, но состояние каждого из них определяется состояниями других объектов системы.

В природе множество состояний системы представляет собой информацию, сами состояния представляют собой первичный код, или код источника. Таким образом, каждая материальная система является источником информации. Субъективную (семантическую) информацию кибернетика определяет как смысл или содержание сообщения.

Роль информации в информатике

Предметом изучения науки являются именно данные: методы их создания, хранения, обработки и передачи. Контент (также: «наполнение» (в контексте), «наполнение сайта») — термин, означающий все виды информации (как текстовой, так и мультимедийной — изображения, аудио, видео), составляющей наполнение (визуализированное, для посетителя, содержимое) веб-сайта. Применяется для отделения понятия информации, составляющей внутреннюю структуру страницы/сайта (код), от той, что будет в итоге выведена на экран.

Можно выделить следующие подходы к определению информации:

— традиционный (обыденный) — используется в информатике: Информация – это сведения, знания, сообщения о положении дел, которые человек воспринимает из окружающего мира с помощью органов чувств (зрения, слуха, вкуса, обоняния, осязания).

— вероятностный — используется в теории об информации: Информация – это сведения об объектах и явлениях окружающей среды, их параметрах, свойствах и состоянии, которые уменьшают имеющуюся о них степень неопределённости и неполноты знаний.

Информация храниться, передается и обрабатывается в символьной (знаковой) форме. Одна и та же информация может быть представлена в различной форме:

— знаковой письменной, состоящей из различных знаков среди которых выделяют символьную в виде текста, чисел, спец. символов; графическую; табличную и тд.;

— виде жестов или сигналов;

— устной словесной форме (разговор).

Представление информации осуществляется с помощью языков, как знаковых систем, которые строятся на основе определенного алфавита и имеют правила для выполнения операций над знаками. Язык – определенная знаковая система представления информации. Существуют:

— естественные языки – разговорные языки в устной и письменной форме. В некоторых случаях разговорную речь могут заменить язык мимики и жестов, язык специальных знаков (например, дорожных);

— формальные языки – специальные языки для различных областей человеческой деятельности, которые характеризуются жестко зафиксированным алфавитом, более строгими правилами грамматики и синтаксиса. Это язык музыки (ноты), язык математики (цифры, математические знаки), системы счисления, языки программирования и т.д. В основе любого языка лежит алфавит – набор символов/знаков. Полное число символов алфавита принято называть мощностью алфавита.

Носители информации – среда или физическое тело для передачи, хранения и воспроизведения информации. (Это электрические, световые, тепловые, звуковые, радио сигналы, магнитные и лазерные диски, печатные издания, фотографии и тд.)

Информационные процессы — это процессы, связанные с получением, хранением, обработкой и передачей информации (т.е. действия, выполняемые с информацией). Т.е. это процессы, в ходе которых изменяется содержание информации или форма её представления.

Для обеспечения информационного процесса необходим источник информации, канал связи и потребитель информации. Источник передает (отправляет) информацию, а приемник её получает (воспринимает). Передаваемая информация добивается от источника до приемника с помощью сигнала (кода). Изменение сигнала позволяет получить информацию.

Свойства информации

Будучи объектом преобразования и использования, информация характеризуется следующими свойствами:

— синтаксис – свойство, определяющее способ представления информации на носителе (в сигнале). Так, данная информация представлена на электронном носителе с помощью определенного шрифта. Здесь же можно рассматривать такие параметры представления информации, как стиль и цвет шрифта, его размеры, междустрочный интервал и т.д. Выделение нужных параметров как синтаксических свойств, очевидно, определяется предполагаемым способом преобразования. Например, для плохо видящего человека существенным является размер и цвет шрифта. Если предполагается вводить данный текст в компьютер через сканер, важен формат бумаги;

— семантика – свойство, определяющее смысл информации как соответствие сигнала реальному миру. Так, семантика сигнала “информатика” заключается в данном ранее определении. Семантика может рассматриваться как некоторое соглашение, известное потребителю информации, о том, что означает каждый сигнал (так называемое правило интерпретации). Например, именно семантику сигналов изучает начинающий автомобилист, штудирующий правила дорожного движения, познавая дорожные знаки (в этом случае сигналами выступают сами знаки). Семантику слов (сигналов) познаёт обучаемый какому-либо иностранному языку. Можно сказать, что смысл обучения информатике заключается в изучении семантики различных сигналов – суть ключевых понятий этой дисциплины;

— прагматика – свойство, определяющее влияние информации на поведение потребителя. Так прагматика информации, получаемой читателем настоящего учебного пособия, заключается, по меньшей мере, в успешной сдаче экзамена по информатике. Хочется верить, что этим прагматика данного труда не ограничится, и он послужит для дальнейшего обучения и профессиональной деятельности читателя.

Следует отметить, что различные по синтаксису сигналы могут иметь одинаковую семантику. Например, сигналы “ЭВМ” и “компьютер” означают электронное устройство для преобразования информации. В этом случае обычно говорят о синонимии сигналов. С другой стороны, один сигнал (т.е., информация с одним синтаксическим свойством) может иметь разную прагматику для потребителей и разную семантику. Так, дорожный знак, известный под названием “кирпич” и имеющий вполне определенную семантику (“въезд запрещен”), означает для автомобилиста запрет на въезд, а на пешехода никак не влияет. В то же время, сигнал “ключ” может иметь разную семантику: скрипичный ключ, родниковый ключ, ключ для открытия замка, ключ, используемый в информатике для кодирования сигнала с целью его защиты от несанкционированного доступа (в этом случае говорят об омонимии сигнала). Есть сигналы — антонимы, имеющие противоположную семантику. Например, «холодный» и «горячий», «быстрый» и «медленный» и т.д.

Предметом изучения науки информатика являются именно данные: методы их создания, хранения, обработки и передачи. А сама информация, зафиксированная в данных, её содержательный смысл интересны пользователям информационных систем, являющимся специалистами различных наук и областей деятельности: медика интересует медицинская информация, геолога — геологическая, предпринимателя — коммерческая и т.п. (в том числе специалиста по информатике интересует информация по вопросам работы с данными).

Семиотика — наука о информации

Информацию нельзя себе представить без ее получения, обработки, передачи и т.д., то есть вне рамок обмена информацией. Все акты информационного обмена осуществляются посредством символов или знаков, с помощью которых одна система воздействует на другую. Поэтому основной нayкой, изучающей информацию, является семиотика — наука о знаках и знаковых системах в природе и обществе (теория знаков). В каждом акте информационного обмена можно обнаружить три его «участника», три элемента: знак, объект, который он обозначает, и получателя (использователя) знака.

В зависимости от того, отношения между какими элементами рассматриваются, семиотику разделяют на три раздела: синтактику, семантику и прагматику. Синтактика изучает знаки и отношения между ними. При этом она абстрагируется от содержания знака и от его практического значения для получателя. Семантика изучает отношения между знаками и обозначаемыми ими объектами, отвлекаясь при этом от получателя знаков и ценности последних: для него. Понятно, что изучение закономерностей смыслового отображения объектов в знаках невозможно без учета и использования общих закономерностей построения любых знаковых систем, изучаемых синтактикой. Прагматика изучает отношения между знаками и их использователями. В рамках прагматики изучаются все факторы, отличающие один акт информационного обмена от другого, все вопросы практических результатов использования информации и ценности ее для получателя.

При этом неизбежно затрагиваются многие аспекты отношений знаков между собой и с объектами, ими обозначаемыми. Таким образом, три раздела семиотики соответствуют трем уровням абстрагирования (отвлечения) от особенностей конкретных актов обмена информацией. Изучение информации во всем ее многообразии соответствует прагматическому уровню. Отвлекаясь от получателя информации, исключая его из рассмотрения, мы переходим к изучению ее на семантическом уровне. С отвлечением от содержания знаков анализ информации переводится на уровень синтактики. Такое взаимопроникновение основных разделов семиотики, связанное с различными уровнями абстрагирования, можно представить с помощью схемы «Три раздела семиотики и их взаимосвязь». Измерение информации осуществляется соответственно так же в трех аспектах: синтактическом, семантическом и прагматическом. Потребность в таком различном измерении информации, как будет показано ниже, диктуется практикой проектирования и организации работы информационных систем. Рассмотрим типичную производственную ситуацию.

В конце смены планировщик участка подготавливает данные о выполнении графика производства. Эта данные поступают в информационно-вычислительный центр (ИВЦ) предприятия, где обрабатываются, и в виде сводок о состоянии производства на текущий момент выдаются руководителям. Начальник цеха на основании полученных данных принимает решение об изменении плана производства на следующий плановый период или принятии каких-либо других организационных мер. Очевидно, что для начальника, цеха количество информации, которое содержала сводка, зависит от величины экономического аффекта, полученного от ее использования при принятии решений, от того, насколько полезны были полученные сведения. Для планировщика участка количество информации в том же сообщении определяется точностью соответствия его фактическому положению дел на участке и степенью неожиданности сообщаемых фактов. Чем они неожиданней, тем быстрее нужно сообщить о них руководству, тем больше информации в данном сообщении. Для работников ИВЦ первостепенное значение будет иметь количество знаков, длина сообщения, несущего информацию, поскольку именно она определяет время загрузки вычислительной техники и каналов связи. При этом ни полезность информации, ни количественная мера смысловой ценности информации их практически не интересует.

Естественно, что организуя систему управления производством, строя модели выбора решения, мы в качестве меры информативности сообщений будем использовать полезность информации. При построении системы учета и отчетности, обеспечивающей руководство данными о ходе производственного процесса за меру количества информации следует принимать новизну полученных сведений. Организация же процедур механической переработки информации требует измерения объема сообщений в виде количества обрабатываемых знаков. Три таких существенно различных подхода к измерению информации не противоречат и не исключают друг друга. Наоборот, измеряя информацию в разных шкалах, они позволяют полнее и всестороннее оценить информативность каждого сообщения и эффективнее организовать систему управления производством. По меткому выражению проф. Н.Е. Кобринского, когда речь идет о рациональной организации потоков информации, количество, новизна, полезность информации оказываются между собой так же связанными, как количество, качество и стоимость продукции в производстве.

Информация в материальном мире

Информация — одно из общих понятий, связанных с материей. Информация существует в любом материальном объекте в виде многообразия его состояний и передается от объекта к объекту в процессе их взаимодействия. Существование информации как объективного свойства материи логически вытекает из известных фундаментальных свойств материи — структурности, непрерывного изменения (движения) и взаимодействия материальных объектов.

Структурность материи проявляется как внутренняя расчленённость целостности, закономерный порядок связи элементов в составе целого. Иными словами, любой материальный объект, от субатомной частицы Мета вселенной (Большой взрыв) в целом, представляет собой систему взаимосвязанных подсистем. Вследствие непрерывного движения, понимаемого в широком смысле как перемещение в пространстве и развитие во времени, материальные объекты изменяют свои состояния. Состояния объектов изменяется и при взаимодействиях с другими объектами. Множество состояний материальной системы и всех её подсистем представляет информацию о системе.

Строго говоря, в силу неопределенности, бесконечности, свойства структурности, количество объективной информации в любом материальном объекте бесконечно. Эта информация называется полной. Однако можно выделять структурные уровни с конечными множествами состояний. Информация, существующая на структурном уровне с конечным числом состояний, называется частной. Для частной информации смысл понятие количества информации.

Из приведенного представления логично и просто вытекает выбор единицы измерения количества информации. Представим себе систему, которая может находиться всего в двух равновероятных состояниях. Присвоим одному из них код «1», а другому — «0». Это минимальное количество информации, которое может содержать система. Оно и является единицей измерения информации и называется бит. Существуют и другие, более сложно определяемые, способы и единицы измерения количества информации.

В зависимости от материальной формы носителя, информация бывает двух основных видов — аналоговая и дискретная. Аналоговая информация изменяется во времени непрерывно и принимает значения из континуума значений. Дискретная информация изменяется в некоторые моменты времени и принимает значения из некоторого множества значений. Любой материальный объект или процесс является первичным источником информации. Все возможные его состояния составляют код источника информации. Мгновенное значение состояний представляется как символ («буква») этого кода. Для того чтобы информация могла передаваться от одного объекта другому как к приемнику, необходимо, чтобы был какой-то промежуточный материальный носитель, взаимодействующий с источником. Такими переносчиками в природе, как правило, являются быстро распространяющиеся процессы волновой структуры — космические, гамма и рентгеновские излучения, электромагнитные и звуковые волны, потенциалы (а может быть и ещё не открытые волны) гравитационного поля. При взаимодействии электромагнитного излучения с объектом в результате поглощения или отражения изменяется его спектр, т.е. изменяются интенсивности некоторых длин волн. Изменяются при взаимодействиях с объектами и гармоники звуковых колебаний. Информация передаётся и при механическом взаимодействии, однако механическое взаимодействие, как правило, приводит к большим изменениям структуры объектов (вплоть до их разрушения), и информация сильно искажается. Искажение информации при её передаче называется дезинформация.

Перенос информации источника на структуру носителя называется кодированием. При этом происходит преобразование кода источника в код носителя. Носитель с перенесенным на него кодом источника в виде кода носителя называется сигналом. Приемник сигнала имеет свой набор возможных состояний, который называется кодом приемника. Сигнал, взаимодействуя с объектом-приемником, изменяет его состояния. Процесс преобразования кода сигнала в код приёмника называется декодированием.Передачу информации от источника приемнику можно рассматривать как информационное взаимодействие. Информационное взаимодействие кардинально отличается от других взаимодействий. При всех других взаимодействиях материальных объектов происходит обмен веществом и (или) энергией. При этом один из объектов теряет вещество или энергию, а другой получает их. Это свойство взаимодействий называется симметричностью. При информационном взаимодействии приемник получает информацию, а источник не теряет её. Информационное взаимодействие несимметрично.Объективная информация сама по себе не материальна, она является свойством материи, как, например, структурность, движение, и существует на материальных носителях в виде своих кодов.

Информация в живой природе

Живая природа сложна и разнообразна. Источниками и приемниками информации в ней являются живые организмы и их клетки. Организм обладает рядом свойств, отличающих его от неживых материальных объектов.

— непрерывный обмен веществом, энергией и информацией с окружающей средой;

— раздражимость, способность организма воспринимать и перерабатывать информацию об изменениях окружающей среды и внутренней среды организма;

— возбудимость, способность реагировать на действие раздражителей;

— самоорганизация, проявляемая как изменения организма для адаптации к условиям внешней среды.

Организм, рассматриваемый как система, имеет иерархическую структуру. Эта структура относительно самого организма подразделяется на внутренние уровни: молекулярный, клеточный, уровень органов и, наконец, собственно организм. Однако организм взаимодействует и над организменными живыми системами, уровнями которых являются популяция, экосистема и вся живая природа в целом (биосфера). Между всеми этими уровнями циркулируют потоки не только вещества и энергии, но и информации.Информационные взаимодействия в живой природе происходят так же, как и в неживой. Вместе с тем, живая природа в процессе эволюции создала широкое разнообразие источников, носителей и приёмников информации.

Реакция на воздействия внешнего мира проявляется у всех организмов, поскольку она обусловлена раздражимостью. У высших организмов адаптация к внешней среде носит характер сложной деятельности, которая эффективна лишь при достаточно полной и своевременной информации об окружающей среде. Приёмниками информации из внешней среды у них являются органы чувств, к которым относят зрение, слух, обоняние, вкус, осязание и вестибулярный аппарат. Во внутренней структуре организмов имеются многочисленные внутренние рецепторы, связанные с нервной системой. Нервная система состоит из нейронов, отростки которых (аксоны и дендриты) представляют собой аналог каналов передачи информации. Главными органами, обеспечивающими хранение и обработку информации у позвоночных, являются спинной мозг и головной мозг. В соответствии с особенностями органов чувств информацию, воспринимаемую организмом, можно классифицировать как визуальную, слуховую, вкусовую, обонятельную и тактильную.

Попадая на сетчатку человеческого глаза, сигнал особым образом возбуждает составляющие её клетки. Нервные импульсы клеток через аксоны передаются в мозг. Мозг запоминает это ощущение в виде определенной комбинации состояний составляющих его нейронов. (Продолжение примера — в секции «Информация в человеческом обществе»). Накапливая информацию, мозг создает на своей структуре связанную информационную модель окружающего мира. В живой природе для организма — приёмника информации важной характеристикой является её доступность. Количество информации, которое нервная система человека способна подать в мозг при чтении текстов, составляет примерно 1 бит за 1/16 с.

Исследование организмов затруднено их сложностью. Допустимая для неживых объектов абстракция структуры как математического множества вряд ли допустима для живого организма, потому что для создания более или менее адекватной абстрактной модели организма необходимо учесть все иерархические уровни его структуры. Поэтому сложно ввести меру количества информации. Очень сложно определяются связи между компонентами структуры. Если известно, какой орган является источником информации, то что является сигналом и что приемником?

До появления вычислительных машин биология, занимающаяся исследованиями живых организмов, применяла только качественные, т.е. описательные модели. В качественной модели учесть информационные связи между компонентами структуры практически невозможно. Электронно-вычислительная техника позволила применить в биологических исследованиях новые методы, в частности, метод машинного моделирования, предполагающий математическое описание известных явлений и процессов, происходящих в организме, добавление к ним гипотез о некоторых неизвестных процессах и расчет возможных вариантов поведения организма. Полученные варианты сравниваются с реальным поведением организма, что позволяет определить истинность или ложность выдвинутых гипотез. В таких моделях можно учесть и информационное взаимодействие. Чрезвычайно сложными являются информационные процессы, обеспечивающие существование самой жизни. И хотя интуитивно понятно, что это свойство прямо связано с формированием, хранением и передачей полной информации о структуре организма, абстрактное описание этого феномена представлялось до некоторых пор невозможным. Тем не менее, информационные процессы, обеспечивающие существование этого свойства, частично раскрыты благодаря расшифровке генетического кода и прочтению геномов различных организмов.

Информация в человеческом обществе

Развитие материи в процессе движения направлено в сторону усложнения структуры материальных объектов. Одна из самых сложных структур – человеческий мозг. Пока это единственная известная нам структура, обладающая свойством, которое сам человек называет сознанием. Говоря об информации мы, как мыслящие существа, априорно подразумеваем, что информация, кроме её наличия в виде принимаемых нами сигналов, имеет ещё и какой-то смысл. Формируя в своем сознании модель окружающего мира как взаимосвязанную совокупность моделей его объектов и процессов, человек использует именно смысловые понятия, а не информацию. Смысл — сущность любого феномена, которая не совпадает с ним самим и связывает его с более широким контекстом реальности. Само слово прямо указывает, что смысловое содержание информации могут формировать только мыслящие приемники информации. В человеческом обществе решающее значение приобретает не сама информация, а её смысловое содержание.

Пример (продолжение). Испытав такое ощущение, человек присваивает объекту понятие – «помидор», а его состоянию понятие — «красный цвет». Кроме того, его сознание фиксирует связь: «помидор» – « красного цвета». Это и есть смысл принятого сигнала. (Продолжение примера: ниже в этой секции). Способность мозга создавать смысловые понятия и связи между ними является основой сознания. Сознание можно рассматривать как саморазвивающуюся смысловую модель окружающего мира.Смысл это не информация. Информация существует только на материальном носителе. Сознание человека считается нематериальным. Смысл существует в сознании человека в виде слов, образов и ощущений. Человек может произносить слова не только вслух, но и «про себя». Он также «про себя» может создавать (или вспоминать) образы и ощущения. Однако, он может восстановить информацию, соответствующую этому смыслу, произнеся слова или написав их.

Пример (продолжение). Если слова «помидор» и «красный цвет» — смысл понятий, то где же тогда информация? Информация содержится в мозге в виде определенных состояний его нейронов. Она содержится также в напечатанном тексте, состоящем из этих слов, и при кодировании букв трехразрядным двоичным кодом её количество равно 120 бит. Если произнести слова вслух, информации будет значительно больше, но смысл останется тем же. Наибольшее количество информации несёт зрительный образ. Это отражается даже в народном фольклоре — «лучше один раз увидеть, чем сто раз услышать».Восстановленная таким образом информация называется семантической информацией, поскольку она кодирует смысл некоторой первичной информации (семантика). Услышав (или увидев) фразу, произнесенную (или написанную) на языке, которого человек не знает, он получает информацию, но не может определить её смысл. Поэтому для передачи смыслового содержания информации необходимы некоторые соглашения между источником и приемником о смысловом содержании сигналов, т.е. слов. Такие соглашения могут быть достигнуты в процессе общения. Общение является одним из важнейших условий существования человеческого общества.

Информация в науке

В современном мире информация представляет собой один из важнейших ресурсов и, в то же время, одну из движущих сил развития человеческого общества. Информационные процессы, происходящие в материальном мире, живой природе и человеческом обществе изучаются (или, по крайней мере, учитываются) всеми научными дисциплинами от философии до маркетинга. Возрастающая сложность задач научных исследований привела к необходимости привлечения к их решению больших коллективов ученых разных специальностей. Поэтому практически все рассматриваемые ниже теории являются междисциплинарными. Исторически сложилось так, что исследованием непосредственно информации занимаются две комплексных отрасли науки — кибернетика и информатика.

Современная кибернетика — это мульти дисциплинарная отрасль науки, исследующая сверхсложные системы, такие как:

— человеческое общество (социальная кибернетика);

— экономика (экономическая кибернетика);

— живой организм (биологическая кибернетика);

— человеческий мозг и его функция — сознание (искусственный интеллект).

Информатика, сформировавшаяся как наука в середине прошлого века, отделилась от кибернетики и занимается исследованиями в области способов получения, хранения, передачи и обработки семантической информации. Обе эти отрасли используют несколько основополагающих научных теорий. К ним относятся теория информации, и её разделы — теория кодирования, теория алгоритмов и теория автоматов. Исследования смыслового содержания информации основываются на комплексе научных теорий под общим названием семиотика.Теория информации — комплексная, в основном математическая теория, включающая в себя описание и оценки методов извлечения, передачи, хранения и классификации информации. Рассматривает носители информации как элементы абстрактного (математического) множества, а взаимодействия между носителями как способ расположения элементов в этом множестве. Такой подход дает возможность формально описать код информации, то есть определить абстрактный код и исследовать его математическими методами. Для этих исследований применяет методы теории вероятностей, математической статистики, линейной алгебры, теории игр и других математических теорий.

Основы этой теории заложил американский учёный Э. Хартли в 1928 г., который определил меру количества информации для некоторых задач связи. Позднее теория была существенно развита американским учёным К. Шенноном, российскими учёными А.Н. Колмогоровым, В.М Глушковым и др.Современная теория информации включает в себя как разделы теорию кодирования, теорию алгоритмов, теорию цифровых автоматов (см. ниже) и некоторые другие.Существуют и альтернативные теории информации, например «Качественная теория информации», предложенная польским учёным М. Мазуром.C понятием алгоритма знаком любой человек, даже не подозревая об этом. Вот пример неформального алгоритма:«Помидоры нарезать кружочками или дольками. Положить в них нашинкованный лук, полить растительным маслом, затем посыпать мелко нарезанным стручковым перцем, перемешать. Перед употреблением посыпать солью, уложить в салатник и украсить зеленью петрушки». (Салат из помидоров).

Первые в истории человечества правила решения арифметических задач были разработаны одним из известных учёных древности Аль — Хорезми в IX веке нашей эры. В его честь формализованные правила для достижения какой-либо цели называют алгоритмами.Предметом теории алгоритмов является нахождение методов построения и оценки эффективных (в том числе и универсальных) вычислительных и управляющих алгоритмов для обработки информации. Для обоснования таких методов теория алгоритмов использует математический аппарат теории информации.Современное научное понятие алгоритмов как способов обработки информации введено в работах Э. Поста и А. Тьюринга в 20-х годах ХХ века (Машина Тьюринга). Большой вклад в развитие теории алгоритмов внесли русские ученые А. Марков (Нормальный алгоритм Маркова) и А. Колмогоров.Теория автоматов — раздел теоретической кибернетики, в котором исследуются математические модели реально существующих или принципиально возможных устройств перерабатывающих дискретную информацию в дискретные моменты времени.

Понятие автомата возникло в теории алгоритмов. Если существуют некоторые универсальные алгоритмы решения вычислительных задач, то должны существовать и устройства (пусть и абстрактные) для реализации таких алгоритмов. Собственно, абстрактная машина Тьюринга, рассматриваемая в теории алгоритмов, является в то же время и неформально определённым автоматом. Теоретическое обоснование построения таких устройств является предметом теории автоматов.Теория автоматов использует аппарат математических теорий – алгебры, математической логики, комбинаторного анализа, теории графов, теории вероятностей и др.Теория автоматов вместе с теорией алгоритмов являются основной теоретической базой для создания электронных вычислительных машин и автоматизированных управляющих систем.Семиотика — комплекс научных теорий, изучающих свойства знаковых систем. Наиболее существенные результаты достигнуты в разделе семиотики — семантике. Предметом исследований семантики является смысловое содержание информации.

Знаковой системой считается система конкретных или абстрактных объектов (знаков, слов), с каждым из которых определенным образом сопоставлено некоторое значение. В теории доказано, что таких сопоставлений может быть два. Первый вид соответствия определяет непосредственно материальный объект, который обозначает это слово и называется денотат (или, в некоторых работах, – номинант). Второй вид соответствия определяет смысл знака (слова) и называется концепт. При этом исследуются такие свойства сопоставлений как «смысл», «истинность», «определимость», «следование», «интерпретация» и др. Для исследований используется аппарат математической логики и математической лингвистики.Идеи семантики, намеченные ещё Г. В. Лейбницем и Ф де Соссюром в XIX веке, сформулировали и развили Ч. Пирс (1839-1914), Ч. Моррис (р. 1901), Р. Карнап (1891-1970) и др.Основным достижением теории является создание аппарата семантического анализа, позволяющего представить смысл текста на естественном языке в виде записи на некотором формализованном семантическом (смысловом) языке.Семантический анализ является основой для создания устройств (программ) машинного перевода с одного естественного языка на другой.

Хранение информации

Хранение информации осуществляется с помощью её переноса на некоторые материальные носители. Семантическая информация, зафиксированная на материальном носителе для хранения, называется документом. Хранить информацию человечество научилось очень давно. В наиболее древних формах хранения информации использовалось расположение предметов — раковин и камней на песке, узелков на верёвке. Существенным развитием этих способов явилась письменность — графическое изображение символов на камне, глине, папирусе, бумаге. Огромное значение в развитии этого направления имело изобретение книгопечатания. За свою историю человечество накопило огромный объём информации в библиотеках, архивах, периодических изданиях и других письменных документах.

В настоящее время особое значение получило хранение информации в виде последовательностей двоичных символов. Для реализации этих методов используются разнообразные запоминающие устройства. Они являются центральным звеном систем хранения информации. Кроме них в таких системах используются средства поиска информации (поисковая система), средства получения справок (информационно-справочные системы) и средства отображения информации (устройство вывода). Сформированные по назначению информации такие информационные системы образуют базы данных, банки данных и база знаний.

Передача информации

Передачей семантической информации называется процесс её пространственного переноса от источника к получателю (адресату). Передавать и получать информацию человек научился даже раньше, чем хранить её. Речь является способом передачи, который использовали наши далекие предки в непосредственном контакте (разговоре) — ею мы пользуемся и сейчас. Для передачи информации на большие расстояния необходимо использовать значительно более сложные информационные процессы.Для осуществления такого процесса информация должна быть некоторым образом оформлена (представлена). Для представления информации используются различные знаковые системы — наборы заранее оговоренных смысловых символов: предметов, картинок, написанных или напечатанных слов естественного языка. Представленная с их помощью семантическая информация о каком-либо объекте, явлении или процессе называется сообщением.

Очевидно, что для передачи сообщения на расстояние информация должна быть перенесена на какой-либо мобильный носитель. Носители могут перемещаться в пространстве с помощью транспортных средств, как это происходит с письмами, посылаемыми по почте. Такой способ обеспечивает полную достоверность передачи информации, поскольку адресат получает оригинал сообщения, однако требует значительного времени для передачи. С середины XIX века получили распространение способы передачи информации, использующие естественно распространяющийся носитель информации — электромагнитные колебания (электрические колебания, радиоволны, свет). Реализация этих способов требует:

— предварительного переноса информации, содержащейся в сообщении, на носитель — кодирования;

— обеспечения передачи полученного таким образом сигнала адресату по специальному каналу связи;

— обратного преобразования кода сигнала в код сообщения — декодирования.

Использование электромагнитных носителей делает доставку сообщения адресату почти мгновенной, однако требует дополнительных мер по обеспечению качества (достоверности и точности) передаваемой информации, поскольку реальные каналы связи подвержены воздействию естественных и искусственных помех. Устройства, реализующие процесс передачи данных, образуют системы связи. В зависимости от способа представления информации системы связи можно подразделять на знаковые (телеграф, телефакс), звуковые (телефон), видео и комбинированные системы (телевидение). Наиболее развитой системой связи в наше время является Интернет.

Обработка информации

Поскольку информация не материальна, её обработка заключается в различных преобразованиях. К процессам обработки можно отнести любые переносы информации с носителя на другой носитель. Информация, предназначенная для обработки, называется данными. Основным видом обработки первичной информации, полученной различными приборами, является преобразование в форму, обеспечивающую её восприятие органами чувств человека. Так, фотоснимки космоса, полученные в рентгеновских лучах, преобразуются в обычные цветные фотографии с использованием специальных преобразователей спектра и фотоматериалов. Приборы ночного видения преобразуют изображение, получаемое в инфракрасных (тепловых) лучах, в изображение в видимом диапазоне. Для некоторых задач связи и управления, необходимо преобразование аналоговой информации. Для этого используются аналого-цифровые и цифро-аналоговые преобразователи сигналов.

Важнейшим видом обработки семантической информации является определение смысла (содержания), заключающегося в некотором сообщении. В отличие от первичной семантическая информация не имеет статистических характеристик, то есть количественной меры — смысл либо есть, либо его нет. А сколько его, если он есть — установить невозможно. Содержащийся в сообщении смысл описывается на искусственном языке, отражающем смысловые связи между словами исходного текста. Словарь такого языка, называемый тезаурусом, находится в приемнике сообщения. Смысл слов и словосочетаний сообщения определяется путем их отнесения к определенным группам слов или словосочетаний, смысл которых уже установлен. Тезаурус, таким образом, позволяет установить смысл сообщения и, одновременно, пополняется новыми смысловыми понятиями. Описанный вид обработки информации применяется в информационно-поисковых системах и системах машинного перевода.

Одним из широко распространенных видов обработки информации является решение вычислительных задач и задач автоматического управления с помощью вычислительных машин. Обработка информации всегда производится с некоторой целью. Для её достижения должен быть известен порядок действий над информацией, приводящий к заданной цели. Такой порядок действий называется алгоритмом. Кроме самого алгоритма необходимо также некоторое устройство, реализующее этот алгоритм. В научных теориях такое устройство называется автоматом.Следует отметить как важнейшую особенность информации тот факт, что в силу несимметричности информационного взаимодействия при обработке информации возникает новая информация, а исходная информация не теряется.

Аналоговая и цифровая информация

Звук это волновые колебания в какой-либо среде, например в воздухе. Когда человек говорит, колебание связок горла преобразуются в волновые колебания воздуха. Если рассматривать звук не как волну, а как колебания в одной точке, то эти колебания можно представить, как изменяющееся во времени давление воздуха. С помощью микрофона можно уловить изменения давления и преобразовать их в электрическое напряжение. Произошло преобразование давления воздуха в колебания электрического напряжения.

Такое преобразование может происходить по различным законам, чаще всего преобразование происходит по линейному закону. Например, по такому:

где U(t) – электрическое напряжение, P(t) – давление воздуха, P_0 – среднее давление воздуха, а K – коэффициент преобразования.

И электрическое напряжение, и давление воздуха являются непрерывными функциями во времени. Функции U(t) и P(t) являются информацией о колебаниях связок горла. Эти функции непрерывны и такая информация называется аналоговой.Музыка это частный случай звука и её тоже можно представить в виде какой-нибудь функции от времени. Это будет аналоговое представление музыки. Но музыку так же записывают в виде нот. Каждая нота имеет длительность кратную заранее заданной длительности, и высоту (до, ре, ми, фа, соль и т.д). Если эти данные преобразовать в цифры, то мы получим цифровое представление музыки.

Человеческая речь, так же является частным случаем звука. Её тоже можно представить в аналоговом виде. Но так же как музыку можно разбить на ноты, речь можно разбить на буквы. Если каждой букве дать свой набор цифр, то мы получим цифровое представление речи.Разница между аналоговой информацией и цифровой в том, что аналоговая информация непрерывна, а цифровая дискретна.Преобразование информации из одного вида в другой в зависимости от рода преобразования называют по-разному: просто «преобразование», например, цифро-аналоговое преобразование, или аналого-цифровое преобразование; сложные преобразования называют «кодированием», например, дельта-кодирование, энтропийное кодирование; преобразование между такими характеристиками, как амплитуда, частота или фаза называют «модуляцией», например амплитудно-частотная модуляция, широтно-импульсная модуляция.

Обычно, аналоговые преобразования достаточно просты и с ними легко справляются различные устройства изобретенные человеком. Магнитофон преобразует намагниченность на пленке в звук, диктофон преобразует звук в намагниченность на пленке, видеокамера преобразует свет в намагниченность на пленке, осцилограф преобразует электрическое напряжение или ток в изображение и т.д. Преобразование аналоговой информации в цифровую заметно сложнее. Некоторые преобразования машине совершить не удается или удается с большим трудом. Например, преобразование речи в текст, или преобразование записи концерта в ноты, и даже по природе своей цифровое представление: текст на бумаге очень тяжело машине преобразовать в тот же текст в памяти компьютера.

Зачем же тогда использовать цифровое представление информации, если оно так сложно? Основное приимущество цифровой информации перед аналоговой это помехозащищенность. То есть в процессе копирования информации цифровая информация копируется так как есть, её можно копировать практически бесконечное количество раз, аналоговая же информация в процессе копирования зашумляется, её качество ухудшается. Обычно аналоговую информацию можно копировать не более трех раз.Если у Вас есть двух-кассетный аудио-магнитофон, то можете произвести такой эксперимент, попробуйте переписать несколько раз с кассеты на кассету одну и ту же песню, уже через несколько таких перезаписей Вы заметите как сильно ухудшилось качество записи. Информация на кассете хранится в аналоговом виде. Музыку в формате mp3 Вы можете переписывать сколько угодно раз, и качество музыки от этого не ухудшается. Информация в файле mp3 хранится в цифровом виде.

Количество информации

Человек или какой нибудь другой приемник информации, получив порцию информации, разрешает некоторую неопределенность. Возьмем для примера все тоже дерево. Когда мы увидели дерево, то мы разрешили ряд неопределенностей. Мы узнали высоту дерева, вид дерева, плотность листвы, цвет листьев и, если это плодовое дерево, то мы увидели на нём плоды, насколько они созрели и т.п. До того как мы посмотрели на дерево, мы всего этого не знали, после того как мы посмотрели на дерево, мы разрешили неопределенность – получили информацию.

Если мы выйдем на луг и посмотрим на него, то мы получим информацию другого рода, насколько луг большой, как высока трава и какого цвета трава. Если на этот же самый луг выйдет биолог, то он помимо всего прочего сможет узнать: какие сорта трав растут на лугу, какого типа этот луг, он увидит какие цветы зацвели, какие только зацветут, пригоден ли луг для выпаса коров и т.п. То есть, он получит количество информации больше чем мы, так как у него, перед тем как он посмотрел на луг, было больше вопросов, биолог разрешит большее количество неопределенностей.

Чем большая неопределенность была разрешена в процессе получения информации, тем большее количество информации мы получили. Но это субъективная мера количества информации, а нам бы хотелось иметь объективную меру. Существует формула для расчета количества информации. Мы имеем некоторую неопределенность, и у нас существует N-ое количество случаев разрешения неопределенности, и каждый случай имеет некоторую вероятность разрешения, тогда количество полученной информации можно расчитать по следующей формуле, которую предложил нам Шеннон:

I = -(p_1 \log_p_1 + p_2 \log_p_2 + . +p_N \log_p_N), где

I – количество информации;

N – количество исходов;

p_1, p_2, . p_N- вероятности исхода.

Количество информации измеряется в битах – сокращение от английских слов BInary digiT, что означает двоичная цифра.

Для равновероятных событий формулу можно упростить:

I – количество информации;

N – количество исходов.

Возьмем, для примера, монету и бросим её на стол. Она упадет либо орлом, либо решкой. У нас есть 2 равновероятных события. После того, как мы бросили монетку, мы получили \log_2=1 бит информации.

Попробуем узнать сколько информации мы получим после того, как бросим кубик. У кубика шесть граней – шесть равновероятных событий. Получаем: \log_6 \approx 2,6. После того, как мы бросили кубик на стол, мы получили приблизительно 2,6 бита информации.

Вероятность того, что мы увидим марсианского динозавра, когда выйдем из дома, равна одной десяти-миллиардной. Сколько информации мы получим о марсианском динозавре после того как выйдем из дома?

Предположим, что мы бросили 8 монет. У нас 2^8 вариантов падения монет. Значит после броска монет мы получим \log_2=8 бит информации.

Когда мы задаем вопрос и можем в равной вероятности получить ответ «да» или «нет», то после ответа на вопрос мы получаем один бит информации.

Удивительно, что если применить формулу Шеннона для аналоговой информации, то мы получим бесконечное количество информации. Например, напряжение в точке электрической цепи может принимать равновероятное значение от нуля до одного вольта. Количество исходов у нас равно бесконечности и, подставив это значение в формулу для равновероятных событий, мы получим бесконечность – бесконечное количество информации.

Сейчас я покажу, как закодировать «Войну и мир» с помощью всего лишь одной риски на любом металлическом стержне. Закодируем все буквы и знаки, встречающиеся в «Войне и мир», с помощью двухзначных цифр — их должно нам хватить. Например, букве «А» дадим код «00», букве «Б» — код «01» и так далее, закодируем знаки препинания, латинские буквы и цифры. Перекодируем «Войну и мир» с помощью этого кода и получим длинное число, например, такое 70123856383901874. пририсуем перед этим числом запятую и ноль (0,70123856383901874. ). Получилось число от нуля до единицы. Поставим риску на металлическом стержне так, чтобы отношение левой части стержня к длине этого стержня равнялось как раз нашему числу. Таким образом, если вдруг нам захочется почитать «Войну и мир», мы просто измерим левую часть стержня до риски и длину всего стержня, поделим одно число на другое, получим число и перекодируем его назад в буквы («00» в «А», «01» в «Б» и т.д.).

Реально такое проделать нам не удастся, так как мы не сможем определять длины с бесконечной точностью. Увеличивать точность измерения нам мешают некоторое инженерные проблемы, а квантовая физика нам показывает, что после определенного предела, нам уже будет мешать квантовые законы. Интуитивно нам понятно, что чем меньшая точность измерения, тем меньше информации мы получаем, и чем большая точность измерения, тем больше информации мы получаем. Формула Шеннона не подходит для измерения количества аналоговой информации, но для этого существуют другие методы, которые рассматриваются в «Теории информации». В компьютерной технике бит соответствует физическому состоянию носителя информации: намагничено – не намагничено, есть отверстие – нет отверстия, заряжено – не заряжено, отражает свет – не отражает свет, высокий электрический потенциал – низкий электрический потенциал. При этом одно состояние принято обозначать цифрой 0, а другое – цифрой 1. Последовательностью битов можно закодировать любую информацию: текст, изображение, звук и т.п.

Наравне с битом, часто используется величина называемая байтом, обычно она равна 8 битам. И если бит позволяет выбрать один равновероятный вариант из двух возможных, то байт — 1 из 256 (2^8). Для измерения количества информации также принято использовать более крупные единицы:

1 Кбайт (один килобайт) 210 байт = 1024 байта

1 Мбайт (один мегабайт) 210 Кбайт = 1024 Кбайта

1 Гбайт (один гигабайт) 210 Мбайт = 1024 Мбайта

Реально приставки СИ кило-, мега-, гига- должны использоваться для множителей 10^3, 10^6 и 10^9, соответственно, но исторически сложилась практика использования множителей со степенями двойки.

Бит по Шеннону и бит, который используется в компьютерной технике, совпадают, если вероятности появления нуля или единички в компьютерном бите равны. Если вероятности не равны, то количества информации по Шеннону становиться меньше, это мы увидели на примере марсианского динозавра. Компьютерное количество информации дает верхнюю оценку количества информации. Энергозависимая память после подачи на неё питания инициализируется обычно каким-то значением, например, все единички или все нули. Понятно, что после подачи питания на память, никакой информации там нет, так как значения в ячейках памяти строго определены, никакой неопределенности нет. Память может хранить в себе какое-то количество информации, но после подачи на неё питания никакой информации в ней нет.

Дезинформация

Дезинформация — заведомо ложная информация, предоставляемая противнику или деловому партнёру для более эффективного ведения боевых действий, сотрудничества, проверки на утечку информации и направление её утечки, выявление потенциальных клиентов чёрного рынка.Также дезинформацией (также дезинформированные) называется сам процесс манипулирования информацией, как то: введение кого-либо в заблуждение путём предоставления неполной информации или полной, но уже не нужной информации, искажения контекста, искажения части информации.

Цель такого воздействия всегда одна — оппонент должен поступить так, как это необходимо манипулятору. Поступок объекта, против которого направлена дезинформация, может заключаться в принятии нужного манипулятору решения или в отказе от принятия невыгодного для манипулятора решения. Но в любом случае конечная цель — это действие, которое будет предпринято оппонентом.

Дезинформация, таким образом, — это продукт деятельности человека, попытка создать ложное впечатление и, соответственно подтолкнуть к желаемым действиям и/или бездействию.

— введение в заблуждение конкретного лица или группы лиц (в том числе и целой нации);

— манипулирование (поступками одного человека или группы лиц);

— создание общественного мнения относительно какой-то проблемы или объекта.

Введение в заблуждение — это не что иное, как прямой обман, предоставление ложной информации. Манипулирование — это способ воздействия, направленный непосредственно на изменение направления активности людей. Выделяют следующие уровни манипулирования:

— усиление существующих в сознании людей выгодных манипулятору ценностей (идей, установок);

— частичное изменение взглядов на то или иное событие или обстоятельство;

— кардинальное изменение жизненных установок.

Создание общественного мнения — это формирование в обществе определённого отношения к выбранной проблеме.

Источники:

http://xn--b1algemdcsb.xn--p1ai/wd/%D0%B8%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F%20(%D0%B2%20%D0%BA%D0%B8%D0%B1%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%B5%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B5)
http://dic.academic.ru/dic.nsf/bse/90916/%D0%98%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F
http://studfiles.net/preview/1730751/page:10/
http://economic-definition.com/Media/Informaciya_Information__eto.html