ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 05.06.2025
Просмотров: 135
Скачиваний: 1
Каждое сообщение содержит как условную, так и безусловную информацию. Определить, какая информация является условной и какая безусловной, не так просто, как это кажется на первый взгляд. Здесь играют роль следующие обстоятельства.
Во-первых, условная информация имеет тенденцию к унификации, что естественно, поскольку ценность ее при этом возрастает. Эта тенденция более выражена на нижних уровнях, как эволюционно более древних. На верхних уровнях, как правило, сосуществует несколько вариантов кода (или формального аппарата). Выбор кода для описания того или иного круга явлений — акт генерации условной информации.
Во-вторых, унифицированная условная информация часто воспринимается как безусловная. Так, люди, владеющие только одним языком, часто думают, что другого вообще быть не может и, следовательно, языковая (кодовая) информация безусловна. Абсурдность такого мнения очевидна, поскольку язык на нашей планете не унифицирован. Более тонкий вопрос связан с математическим формализмом. На нижнем уровне, включающем хотя бы арифметику, этот формализм уже унифицирован. Поэтому мнение о том, что «другого быть не может», распространено достаточно широко. Однако унификация математического аппарата произошла в результате эволюции. При этом были в употреблении варианты, отличающиеся от современного. Многие из них были оставлены не потому, что они хуже, а потому, что большая часть общества уже приняла (выбрала) определенный вариант и он стал общепринятым.
На более верхних уровнях сейчас существует несколько различных вариантов аппарата описания: континуальное описание, динамические уравнения, вероятностные модели, дискретные автоматы и т. д. Каждый из них может претендовать на унификацию (т. е. описание всех явлений). В ряде случаев удается доказать эквивалентность какого-либо из них другому, тогда говорят о разных вариантах одного аппарата. Однако во многих случаях вопрос о предпочтении того или иного варианта остается открытым. Поэтому выбор математического аппарата – акт генерации ценной условной информации.
В-третьих, наиболее интересным и острым остается вопрос об условности (или безусловности) информации в естественных науках. Принято думать, что, изучая природу, мы получаем (рецептируем) объективную (т. е. безусловную) информацию. Это действительно так, если речь идет об экспериментальных качественных результатах. Например, информация «одноименные электрические заряды отталкиваются» является безусловной. При этом сделан выбор между двумя возможностями: «притягиваются» - «отталкиваются», и этот выбор рецептирован из природы с помощью опыта. Однако на этом наука не кончается. Возникают вопросы: каковы количественные характеристики взаимодействия зарядов, какие выводы можно сделать и как предсказать свойства других, связанных с наблюдаемым, явлений?
Для ответа на эти вопросы необходимо выбрать аппарат (алгоритм) описания, и здесь мы сталкиваемся с генерацией условной информации. Алгоритм описания круга явлений содержит две части: математический аппарат и ряд физических положений (постулатов или гипотез). Иными словами, он представляет собой математическую модель круга явлений. Эта модель должна, во-первых, описывать все имеющиеся данные (конечно, с определенной точностью) и, во-вторых, обладать предсказательной силой. В случае, если предсказания модели не оправдываются, модель отвергается. Как правило, можно предложить несколько моделей, которые удовлетворяют этим условиям отличаются выбором математического аппарата и (или) постулатами. Успех модели существенно зависит от того, насколько выбранный аппарат и постулаты являются общепринятыми в данный момент времени. Таким образом, выбор варианта модели – генерация условной информации. Научное творчество в целом содержит два элемента: рецепция безусловной информации от природы и генерация условной (теоретической) информации. Успех последнего зависит от того, в какой мере выбранный алгоритм описания уже принят в обществе, т. е. от того, каков тезаурус этого общества.
Иными словами, успешность «божественного озарения» научного гения зависит от тезауруса общества в данный момент времени или в ближайшем будущем.
До сих пор мы говорили «ценность информации», «ценная информация», полагаясь на интуицию читателя. Сейчас обсудим это более детально. Информация может быть ценной (или не ценной) в зависимости от преследуемой цели. Вопрос о том, как и кто формулирует цель или, в более широком плане, как она возникает, в современной теории информации обычно не обсуждается. Принимается, что цель известна (задана), и речь идет о том, как ее достичь. Ценной информацией считается та, которая помогает достижению цели. Известны два метода определения количественной меры ценности информации; они различны и принимаются в разных ситуациях.
Если цель наверняка достижима и притом несколькими возможными путями, то удобна мера ценности, предложенная Р. Л. Стратоновичем. Она состоит в оценке условных «штрафов» (или затрат времени, средств и т. п.) и измеряется в уменьшении затрат в результате ее получения. Так, например, если цель – поездка в другой город, то ценной будет информация о расписании движения автобусов, поездов и самолетов, стоимости билета и т. д. Количественной мерой ее, согласно Стратоновичу, может служить сэкономленное время (и/или деньги).
Если, напротив, достижение цели маловероятно, то удобнее пользоваться критерием, предложенным Н. М. Бонгартом и А. А. Харкевичем. Мерой ценности при этом является логарифм отношения вероятностей достижения цели до получения информации (Рin) и после этого (Рfin):
.
(4)
В обоих случаях ценность может быть как положительной, так и отрицательной (в последнем случае она называется дезинформацией). Примеры использования критерия (4) мы обсудим ниже.
Здесь уместно сделать ряд замечаний. Во-первых, формулировка цели определяет множество вариантов, из которых делается выбор. Любая информация, не имеющая отношения к данной цели, обладает нулевой ценностью.
Во-вторых, целей может быть несколько; важно при этом, чтобы они не противоречили друг другу. Это возможно в двух случаях. В первом соответствующие целям множества вариантов не пересекаются. Например, некто ставит цель: купить определенный предмет для дома и синтезировать вещество с заданными свойствами (на работе). Для достижения первой цели необходимо сделать выбор из множества магазинов; для достижения второй нужно выбрать соответствующие исходные материалы и путь синтеза. Эти множества не пересекаются и цели не вступают в противоречие (если, разумеется, не возникают временные накладки). Во втором случае цели образуют иерархическую структуру; достижение каждой предыдущей — необходимый этап для достижения главной. Эти цели располагаются по уровням, которые соответствуют уровням в иерархии информаций. Например, некто ставит главную цель: создать нечто новое и полезное для человечества. Достижение ее требует формулировки промежуточных целей: овладение нижним уровнем образования, выбор специальности, выбор направления работы и т. д., о чем уже говорилось выше.
Отметим, что в современной теории информации само понятие «цель» имеет человеческий или, по крайней мере, биологический оттенок. Действительно, слова «я стремлюсь к цели» и «я хочу» почти синонимы. Однако ниже, используя синергетический подход, мы попытаемся расширить это понятие применительно и к неживым объектам.
Слово «информация» употребляется часто с эпитетом «новая». Это понятие также нуждается в уточнении. Абсолютно новой может быть только безусловная информация, которая получается экспериментально благодаря расширению области исследования и совершенствованию экспериментальной техники. Что касается новой информации теоретического характера, носящей элемент условности, то здесь вопрос сложнее. Абсолютно новой ее назвать трудно, поэтому далее мы будем говорить о новой, но не в абсолютном смысле, информации.
Иногда новой оказывается информация, не известная данной части общества, но известная другим его частям. Это бывает, когда новая информация не совпадает с уже сложившейся и общепринятой в данной части общества. Часто новой называют информацию, не известную в данный момент всему обществу, но известную отдельным людям сейчас или в прошлом. Это очень распространенный случай; недаром говорят, что «новое — это хорошо забытое старое». Кроме того, в научных архивах хранится колоссальное количество различных предложений, которые в свое время не были приняты обществом по тем или иным причинам. Поэтому велика вероятность того, что возникшая независимо новая информация окажется сходной с уже лежащей в архиве. Опыт показывает, однако, что легче генерировать новую информацию, нежели «рецептировать» ее из архива. Можно привести множество примеров такого типа.
Далее нас будет интересовать вопрос о генерации новой ценной информации. Ясно, что речь пойдет об условной информации; слово «новая» мы будем употреблять без кавычек и, тем не менее, не будем упускать из внимания сказанное выше.
Вопрос о рецепции информации обсуждался достаточно детально. Из изложенного ясно, что для рецепции информации на определенном уровне необходимо, чтобы система уже обладала условной информацией на нижних уровнях. Кроме того, необходимо, чтобы в рецептирующей системе существовало все множество вариантов данного уровня, выбор из которых предлагается в рецептируемом сообщении. Как упоминалось, эти условия обозначаются одним словом – тезаурус. Например, для рецепции информации из математической статьи нужно уже знать язык, на котором она написана, математический формализм и иметь профессиональную подготовку в данном направлении. Последнее необходимо для того, чтобы предлагаемый в статье вариант решения проблемы был бы воспринят как один из возможных и не показался бы абсурдным или непонятным.
Для генерации информации на данном уровне необходимы те же условия. Разница лишь в том, что выбор варианта делается случайно (по наитию) и, во всяком случае, независимо от стороннего источника.
Подведем итог этой главы. Мы обсудили смысл основных понятий теории информации. При этом мы не касались многих технических задач, которые возникают и решаются в теории информации. Круг этих задач достаточно широк, но здесь мы их можем лишь перечислить.
Во-первых, это экономная и помехоустойчивая передача информации: речь идет об оптимальной конструкции передающего устройства (включая и «кабель» связи).
Во-вторых, это хранение информации и ее рецепция — здесь речь идет об оптимальной конструкции блока памяти, которая обеспечивает наибольшую емкость и вместе с тем доступность запомненной информации. (Наиболее интересны тут задачи о наложении информации и об ассоциативной памяти. Последнее означает, что в блоке памяти могут быть наложены друг на друга информации, относящиеся к разным множествам. Извлечение (рецепция) одного из вариантов данного множества сопровождается при этом ассоциативным восприятием («вспоминанием») варианта из другого множества.)
В-третьих, это узнавание образа – здесь речь идет об оптимальном способе рецепции информации извне (или даже из блока памяти). Сюда же относятся и задачи оптимального способа сбора информации и, создания «банка данных».
Наконец, специальный круг задач связан с кодированием и декодированием информации. Здесь, в зависимости от цели, решаются задачи о создании наиболее трудно расшифровываемого кода или о наиболее простом кодировании.
Перечисленные задачи, конечно, связаны друг с другом. Почти во всех них используется в той или иной мере синергетический подход.
Однако существует проблема, которая в современной теории информации практически не обсуждается. Эта проблема связана с генерацией новой ценной информации и нуждается в синергетическом подходе более, чем остальные; на наш взгляд, она просто не может быть поставлена и решена без синергетики. Именно этой проблеме мы уделим основное внимание.
Термин «киральность», употребляющийся в химии и физике, происходит от греческого слова «кир» — рука. Это наглядный пример объекта (в данном случае макроскопического), имеющего либо «левую», либо «правую» форму.