Информация Методологический подход

Концепции информации

Методологический подход абстрактная фикция Информация рассматривается как абстрактная фикция. Такой подход используется при создании и развитии математической теории информации. Приверженцами такого подхода являются: Н. Винер, утверждающий, что информация – это умственная абстракция, созданная человеческим разумом; К. Шеннон: информация – это снятая неопределенность или результат выбора из возможных альтернатив; А.Н. Колмогоров: информация – это длина алгоритма, позволяющего преобразовать один объект в другой. В математических теориях понятие информации не связано ни с формой, ни с содержанием сообщений. Информация есть абстрактная фикция, умственный конструкт. Она не существует в физической реальности.

Меры информации В теории информации используются следующие способы измерения: –объёмный и –вероятностный, –алгоритмический, –семантический, –аксиологичкий.

Объёмный подход В двоичной системе счисления знаки 0 и 1 называют битами (от английского выражения BInary digiTs - двоичные цифры). Отдают предпочтение именно двоичной системе счисления потому, что она самая простая для реализации в компьютере и реализуется с помощью двух противоположных физических состояний: намагничено / не намагничено, вкл./выкл., заряжено / не заряжено и др. Объём информации, записанной двоичными знаками в памяти компьютера или на внешнем носителе информации, подсчитывается просто по количеству требуемых для такой записи двоичных символов. При этом невозможно нецелое число битов. Для удобства использования введены и более крупные, чем бит, единицы количества информации. Так, двоичное слово из восьми знаков содержит один байт информации (2 00 =1 байт), 2 10 =1024 байта образуют 1 килобайт (Кбайт), 2 20 =1024 килобайта = 1 мегабайт (Мбайт), 2 30 =1024 мегабайта = 1 гигабайт (Гбайт), а 2 40 =1024 гигабайт = 1 терробайт (Тбайт). Таким образом, мы имеем ряд для десятичной системы счисления 10 00, 10 01, 10 02, 10 03, 10 04, а для двоичной системы счисления 2 00, 2 10, 2 20, 2 30, 2 40.

Энтропийный (вероятностный) подход Этот подход принят в теории информации и кодирования. Данный способ измерения исходит из следующей модели: получатель сообщения имеет определённое представление о возможных наступлениях некоторых событий. Эти представления в общем случае недостоверны и выражаются вероятностями, с которыми он ожидает то или иное событие. Общая мера неопределённостей называется энтропией. Энтропия характеризуется некоторой математической зависимостью от совокупности вероятности наступления этих событий. Количество информации в сообщении определяется тем, насколько уменьшилась эта мера после получения сообщения: чем больше энтропия системы, тем больше степень её неопределённости. Поступающее сообщение полностью или частично снимает эту неопределённость, следовательно, количество информации можно измерять тем, насколько понизилась энтропия системы после получения сообщения. За меру количества информации принимается та же энтропия, но с обратным знаком негэнтропия.

Алгоритмический подход Любому сообщению можно приписать количественную характеристику, отражающую сложность (размер) программы, которая позволяет его произвести (А.Н.Колмогоров). Так как имеется много различных вычислительных машин и языков программирования, т.е. разных способов задания алгоритма, то для определённости задаётся некоторая конкретная машина, например машина Тьюринга. Тогда в качестве количественной характеристики сообщения можно взять минимальное число внутренних состояний машины, требующихся для воспроизведения данного сообщения.

Семантический подход Для измерения смыслового содержания информации, т.е. её количества на семантическом уровне, наибольшее признание получила тезаурусная мера, которая связывает семантические свойства информации со способностью пользователя принимать поступившее сообщение. Для этого используется понятие «тезаурус пользователя». Тезаурус – это совокупность сведений, которыми располагает пользователь или система. S Sp Ic В зависимости от соотношений между смысловым содержанием информации S и тезаурусом пользователя Sp изменяется количество семантической информации Ic воспринимаемой пользователем и включаемой им в дальнейшем в свой тезаурус. Ic SSр Максимальное количество семантической информации Ic потребитель приобретает при согласовании ее смыслового содержания S со своим тезаурусом Sр, когда поступающая информация понятна пользователю и несёт ему ранее не известные (отсутствующие в его тезаурусе) сведения. Следовательно, количество семантической информации в сообщении, количество новых знаний, получаемых пользователем, является величиной относительной. Одно и то же сообщение может иметь смысловое содержание для компетентного пользователя и быть бессмысленным (семантический шум) для пользователя некомпетентного. SSp При оценке семантического (содержательного) аспекта информации необходимо стремиться к согласованию величин S и Sp.

Аксиологический подход Аксиологический подход исходит из ценности, практической значимости информации, т.е. качественных характеристик, значимых в социальной системе. Отметим, что последние два подхода не исключают количественного анализа, но он становится существенно сложнее и должен базироваться на современных методах математической статистики.