Информация. Определение и свойства

Понятие информации является одним из основных, ключевых понятий не только в информатике (в информологии - области знаний, изучающей проявление информации, её представление, измерение и т.д.), но и в математике, в физике и др. Понятие “информация” - плохо формализуемое и структурируемое понятие. В силу его всеобщности, объёмности, расплывчатости оно часто понимается неточно и неполно не только обучаемыми. Как правило, это понятие в курсе информатики не определяется, принимается как исходное базовое понятие, неопределяемый терм.

Информация трактуется по разному, например, как:

любая сущность, которая вызывает изменения в некоторой информационно-логической (инфологической - состоящей из данных, знаний, абстракций и т.д.) модели системы (математика, системный анализ);

сообщения, полученные системой от внешнего мира в процессе адаптивного  управления, приспособления (теория управления, кибернетика);

отрицание энтропии, отражение  меры хаоса в системе (термодинамика);

связи, устраняющие неопределённость в системе (теория информации);

вероятность выбора в системе (теория вероятностей);

отражение разнообразия в  системе (физиология, биокибернетика);

отражение материи, атрибут  сознания, “интеллекта” системы (философия).

1. Понятие информации, виды  информации

Информация - это некоторая  последовательность (налицо упорядоченность) сведений, знаний, которые актуализируемы (получаемы, передаваемы, преобразуемы, сжимаемы или регистрируемы) с помощью  некоторых знаков (символьного, образного, жестового, звукового, сенсомоторного типа). Никакая информация, никакое  знание не появляется сразу - этому  предшествует этап накопления, осмысления, систематизации опытных данных, взглядов. Знание - продукт такого процесса. Мышление - необходимый атрибут такого процесса.

Информация может существовать в пассивной (не актуализированной) и активной (актуализированной) форме.

Пример. Информация актуализируется  сообщениями, при этом формы облачения  информации в сообщения различны, например, для живых существ - сигналы, жесты, для технических устройств - сигналы. Информация передаваемая от одного человека другому, может передаваться символами (письмо), жестами (сигнальщик на боевом корабле), звуками (диктор), геометрическими  фигурами (чертёжник), художественными  образами (балерина). Информация передающаяся животными может быть передана звуками (лай, вой, писк), ситуационным поведением (образами). Информация в технических  устройствах, автоматах может быть передана электрическими, магнитными, световыми импульсами, как это  происходит в ЭВМ.

Информация по отношению  к окружающей среде (или к использующей ее среде) бывает трех типов: входная, выходная и внутренняя.

Входная информация (по отношению  к окружающей среде) - информация, которую  система воспринимает от окружающей среды.

Выходная информация (по отношению  к окружающей среде) - информация, которую  система выдает в окружающую среду.

Внутренняя, внутрисистемная  информация (по отношению к системе) - информация, которая хранится, перерабатывается, используется только внутри системы т.е. актуализируемая лишь только подсистемами системы. Это несколько идеализированное (особенно с точки зрения физики открытых систем) понятие.

Пример. Человек воспринимает, обрабатывает входную информацию, например, данные о погоде на улице, формирует  выходную реакцию - ту или иную форму  одежды. При этом используется внутренняя информация, например, это генетически заложенная (или приобретённая) физиологическая информация о реакции, например, о "морозостойкости" человека.

Пример. Генетически заложенная в молекулах ДНК информация и  приобретённая информация (в памяти) влияют на поведение, на адаптацию человека в окружающей среде. В машинах  первого поколения внутренняя структура  определялась тысячами ламп, причем каждая из них отдельно была невысокой надежности, т.е. вся система была ненадежной в работе. Это влияло на входную  информацию, например, такие ЭВМ  не были способны на работу в многозадачном  режиме, в режиме реального времени (обработки сообщений по мере получения  входных данных).

Информация по отношению  к конечному результату проблемы бывает:

исходная (на начало актуализации этой информации);

промежуточная (от начала до завершения актуализации информации);

результирующая (после завершения её актуализации).

Пример. При решении системы  линейных алгебраических уравнений  информация от методах решения, среде реализации, входных данных (источники, точность и т.д.), размерности системы и т.д. является исходной информацией; информация о совместности системы уравнений, численных значениях корня и т.д. - результирующая; информация о текущих состояниях коэффициентов уравнений реализации схемы Гаусса - промежуточная.

Информация по изменчивости при её актуализации бывает:

постоянная (не изменяемая никогда при её актуализации);

переменная (изменяемая при  актуализации);

смешанная - условно - постоянная (или условно-переменная).

Пример. В известной физической задаче определения дальности полёта снаряда артиллерийского орудия, информация об угле наклона орудия может быть переменной, информация о начальной скорости вылета снаряда - постоянной, а информация о координатах  цели - условно-постоянной.

Возможна также классификация  информации и по другим признакам:

по стадии использования (первичная, вторичная);

по полноте (избыточная, достаточная, недостаточная);

по отношению к цели системы (синтаксическая, семантическая, прагматическая);

по отношению к элементам  системы (статическая, динамическая);

по отношению к структуре  системы (структурная, относительная);

по отношению к управлению системой (управляющая, советующая, преобразующая, смешанная);

по отношению к территории, территориально (федеральная, региональная, местная, относящая к юридическому лицу, относящаяся к физическому лицу, смешанная);

по доступу (открытая или общедоступная, закрытая или конфиденциальная, смешанная);

по предметной области, по характеру использования (статистическая, коммерческая, нормативная, справочная, научная, учебная, методическая и т.д., смешанная) и другие.

Информация в философском  аспекте бывает, в основном: мировоззренческая; эстетическая; религиозная; научная; бытовая; техническая; экономическая; технологическая.

Все это (с человеком) составляет ноосферу общества - более высокое  состояние биосферы, возникшее в  результате эволюции, структурирования, упорядочивания и гармонизации связей в природе и обществе под воздействием целеполагающей деятельности человечества. Это понятие введено впервые  В. И. Вернадским в качестве отражения  эволюции общества и природы т.е. системы, в рамках которой потенциально может быть реализовано гармоническое, устойчивое развитие (эволюция) систем “Общество” и “Природа”, а также постепенное слияние, интеграция и гармонизация наук о природе, познании и об обществе. Без этого невозможно построение информационного общества.

Основные свойства информации (и сообщений):

полнота (содержание всего  необходимого для понимания информации);

актуальность (необходимость) и значимость (сведений, знаний);

ясность (выразительность  сообщений на языке интерпретатора);

адекватность, точность, корректность (актуализации знаний);

интерпретируемость и  понятность (интерпретатору информации);

достоверность (отображаемых сообщениями информации);

информативность, значимость (сообщений, отображающих информацию);

массовость (применимость ко всем проявлениям);

кодируемость и экономичность (кодирования, актуализации сообщений);

сжимаемость и компактность (сообщений);

защищённость и помехоустойчивость (актуализации информации);

доступность (интерпретатору);

ценность (значимость при  достаточном уровне потребителя).

Пример. Рекламный щит - простой  красочный кусок дерева (железа), но информация заложенная в сообщениях на этом щите должна обладать всеми вышеперечисленными свойствами и только тогда этот щит будет ассоциироваться у интерпретатора (человека) с рекламируемым товаром (услугами) и актуализировать информацию. При этом вся форма представления рекламы должна строиться с учетом понятности интерпретатору, быть информативной. Пока символы не организованы определенным образом, не используются для некоторой определённой цели, они не отражают информацию.

Информация может оказаться  и вредной, влияющей негативно на сознание, например, воспитывающей  восприятие мира от безразличного или же некритического - до негативного, "обозлённого", неадекватного. Информационный поток - достаточно сильный раздражитель.

Пример. Негативной информацией - раздражителем может быть информация о крахе коммерческого банка, о резком росте (спаде) валютного  курса, об изменении налоговой политики и др.

Информация не существует без других типов ресурсов - энергии, вещества, организации, как и они  не могут существовать без информации. Любые взаимодействия систем (подсистем) - взаимодействия всегда материально-энерго-информационные. Выявление (структурирование, упорядочивание, установление отношений), формализация (описание формальными средствами, языками), изучение (разработка моделей, методов, алгоритмов), применение (разработка и актуализация технологий) этих взаимодействий и составляет основную задачу информатики - как науки, как человеческой деятельности.

2. Методы получения,  использования информации

Методы получения и  использования информации можно  разделить на три группы, условно  разграничиваемые и часто перекрываемые  друг другом.

Эмпирические методы или  методы получения эмпирической информации (эмпирических данных).

Теоретические методы или  методы получения теоретической  информации (построения теорий).

Эмпирико - теоретические  методы (смешанные, полуэмпирические) или методы получения эмпирико-теоретической  информации.

Охарактеризуем кратко эмпирические методы.

Наблюдение - сбор первичной  информации о системе (в системе).

Сравнение - установление общего и различного в системе (системах).

Измерение - нахождение эмпирических законов, фактов для системы.

Эксперимент - целенаправленное преобразование системы (систем).

Кроме этих классических форм их реализации в последнее время  используются и такие формы как  опрос, интервью, тестирование и др.

Охарактеризуем кратко эмпирико - теоретические методы.

Абстрагирование - установление общих свойств объекта (объектов), замещение системы ее моделью.

Анализ - разъединение системы  на подсистемы с целью выявления  их взаимосвязей.

Синтез - соединение подсистем  в систему с целью выявления  их взаимосвязей.

Индукция - получение знания о системе по знаниям о подсистемах.

Дедукция - получение знания о подсистемах по знаниям о системе.

Эвристики, использование  эвристических процедур - получение  знания о системе по знаниям о подсистемах и наблюдениям, опыту.

Моделирование, использование  приборов - получение знания об объекте  с помощью модели и/или приборов.

Исторический метод - нахождение знаний о системе путем использования  его предыстории.

Логический метод - метод  нахождения знаний о системе путём  воспроизведения его подсистем, связей или элементов в мышлении, в сознании.

Макетирование - получение  информации по макету системы, т.е. с  помощью представления подсистем  в упрощенном виде, сохраняющем информацию, необходимую для понимания взаимодействия и связей этих подсистем.

Актуализация - получение  информации с помощью активизации, инициализации её, т.е. переводом  из статического (неактуального) состояния  в динамическое (актуальное) состояние; при этом все необходимые связи  и отношения (открытой) системы с  внешней средой должны быть сохранены.

Визуализация - получение  информации с помощью визуального  представления состояний актуализированной  системы; визуализация предполагает возможность  выполнения операции типа “передвинуть”, “повернуть”, “укрупнить”, “уменьшить”, “удалить”, “добавить” и т.д. (как  по отношению к отдельным элементам, так и к подсистемам системы).

В последнее время часто  используются и такие формы как  мониторинг (система наблюдений и  анализа состояний системы), деловые  игры и ситуации, экспертные оценки (экспертное оценивание), имитация (имитационная процедура, эксперимент) и др.

Охарактеризуем кратко теоретические  методы.

Восхождение от абстрактного к конкретному - получение знаний о системе на основе знаний о его проявлениях в сознании, в мышлении.

Идеализация - получение знаний о системе или о ее подсистемах путём мысленного конструирования, представления в мышлении систем и/или подсистем, не существующих в действительности.

Формализация - получение  знаний о системе с помощью  знаков или же формул, т.е. языков искусственного происхождения, например, языка математики (или математическое, формальное описание, представление).

Аксиоматизация - получение  знаний о системе или процессе с помощью некоторых, специально для этого сформулированных аксиом и правил вывода из этой системы  аксиом.

Виртуализация - получение  знаний о системе созданием особой среды, обстановки, ситуации, которую  реально, без этой среды невозможно реализовать и получить соответствующие  знания.

Все эти методы получения  информации обычно применяются многоуровневым комплексным образом и можно  предложить схему 

3. Измерение сообщений  и информации

Если отвлечься от конкретного  смыслового содержания информации и  рассматривать сообщения информации как последовательности знаков, сигналов, то их можно представлять битами, а  измерять в байтах, килобайтах, мегабайтах, гигабайтах, терабайтах и петабайтах.

Выше было отмечено, что  информация может пониматься и интерпретироваться по разному. Вследствие этого имеются различные подходы к определению методов измерения информации, меры количества информации. Раздел информатики (теории информации) изучающий методы измерения информации называется информметрией.

Количество информации - числовая величина, адекватно характеризующая  актуализируемую информацию по разнообразию, сложности, структурированности, определённости, выбору (вероятности) состояний отображаемой системы.

Если рассматривается  система, которая может принимать  одно из n возможных состояний, то актуальна  задача оценки такого выбора, исхода. Такой  оценкой может стать мера информации (или события). Мера - это некоторая  непрерывная действительная неотрицательная  функция, определённая на множестве  событий и являющаяся аддитивной т.е. мера конечного объединения событий (множеств) равна сумме мер каждого события.

Объемный способ измерения  информации. 

   Технический способ  измерения количества информации (или, точнее, информационного объема  сообщения) основан на подсчета количества символов, из которых образовано сообщение. При этом не учитывается смысловое содержание сообщения. Например, многократное повторение одного и того же текста не несет новой информации, однако в результате занимает больший объем памяти, требует большего времени для передачи и т.п. Поэтому этот способ удобен в технических расчетах

     За 1 бит в  этом случае принимается один  двоичный символ в сообщении.

     Информационный  обьем сообщения (информационная емкость сообщения) - количество информации в сообщении, измеренное в битах, байтах или производных величинах .

Алфавитный подход

     Алфавитный  подход основан на том, что  всякое сообщение можно закодировать  с помощью конечной последовательности  символов некоторого алфавита. Алфавитный  подход является объективным,  т.е. он не зависит от субъекта, воспринимающего сообщение. Смысл  сообщения учитывается на этапе  выбора алфавита кодирования  либо не учитывается вообще.

     Алфавитный  подход является объективным  способом измерения информации  в отличие  от субъективного,  содержательного, подхода.

     При алфавитном  подходе к измерению  информации  количество информации зависит  от т объёма текста и от  мощности, а не от содержания.

     Мощность  алфавита  — полное число символов алфавита (N). Каждый символ несёт i бит информации; число i можно определить из уравнения: 2i = N.

     Количество  информации, содержащееся в символьном  сообщении, равно К х i, где К – число символов в тексте сообщения а i – информационный вес символа, который находится из уравнения 21 = N, где N – мощность используемого алфавита.

     Применение  алфавитного подхода удобно при   использовании технических средств  работы с информацией.

Вероятностный подход.

     Формулу для  вычисления количества информации, учитывающую неодинаковую вероятность  событий, предложил К. Шеннон  в 1948 году. Количественная зависимость  между вероятностью события р и количеством информации в сообщении о нем x выражается формулой: x=log2 (1/p). Качественную связь между вероятностью события и количеством информации в сообщении об этом событии можно выразить следующим образом - чем меньше вероятность некоторого события, тем больше информации содержит сообщение об этом событии.

     Рассмотрим  некоторую ситуацию. В коробке   имеется 50 шаров. Из них 40 белых  и 10 черных. Очевидно, вероятность  того, что  при вытаскивании "не  глядя" попадется  белый  шар больше, чем вероятность попадания  черного. Можно сделать заключение  о вероятности события, которые  интуитивно понятны. Проведем  количественную оценку вероятности  для каждой ситуации. Обозначим  pч - вероятность попадания при вытаскивании черного шара, рб - вероятность попадания белого шара. Тогда: рч=10/50=0,2; рб40/50=0,8. Заметим, что вероятность попадания белого шара в 4 раза больше, чем черного. Делаем вывод: если N - это общее число возможных исходов какого-то процесса (вытаскивание шара), и из них интересующее нас событие (вытаскивание белого шара) может произойти K раз, то вероятность этого события равна K/N. Вероятность выражается в долях единицы. Вероятность достоверного события равна 1 (из 50 белых шаров вытащен белый шар). Вероятность невозможного события равна нулю (из 50 белых шаров вытащен черный шар).

     Количественная  зависимость между вероятностью  события р и количеством информации в сообщении о нем x выражается формулой: . В задаче о шарах количество информации в сообщении о попадании белого шара и черного шара получится: .

     Рассмотрим  некоторый алфавит из m символов: и вероятность выбора из этого алфавита какой-то i-й буквы для описания (кодирования) некоторого состояния объекта. Каждый такой выбор уменьшит степень неопределенности в сведениях об объекте и, следовательно, увеличит количество информации о нем. Для определения среднего значения количества информации, приходящейся в данном случае на один символ алфавита, применяется формула . В случае равновероятных выборов p=1/m. Подставляя это значение в исходное равенство, мы получим

     Рассмотрим  следующий  пример. Пусть при  бросании несимметричной четырехгранной  пирамидки вероятности выпадения  граней будут следующими: p1=1/2, p2=1/4, p3=1/8, p4=1/8, тогда количество информации, получаемое после броска, можно  рассчитать по формуле:

     Для симметричной  четырехгранной пирамидки количество  информации будет:  H=log24=2(бит).

     Заметим, что  для  симметричной пирамидки  количество информации оказалось  больше, чем  для несимметричной  пирамидки. Максимальное значение  количества информации достигается   для равновероятных событий.