Реферат: Энтропия. Теория информации

При этом, если для газа или кристалла при вычислении энтропии сравнивается только микросостояние (т.е. состояние атомов и мо­лекул) и макросостояние этих систем (т.е. газа или кристалла как целого), то для систем иной природы (биологических, интеллекту­альных, социальных) вычисление энтропии может производится на том или ином произвольно выбранном уровне. При этом вычис­ляемое значение энтропии рассматриваемой системы и количество информации, характеризующей степень упорядоченности данной системы и равное разности между максимальным и реальным зна­чением энтропии, будет зависеть от распределения вероятности состояний элементов нижележащего уровня, т.е. тех элементов, ко­торые в своей совокупности образуют эти системы.

Другими словами,

количество сохраняемой в структуре системы ин­формации пропорционально степени отклонения системы от состояния равновесия, обусловленного сохраняемым в структуре системы порядком.

Сам того не подозревая, Шеннон вооружил науку универсальной мерой, пригодной в принципе (при условии выявления значенй всех вероятностей) для оценки степени упорядоченности всех существующих в мире систем.

Опредеделив введенную Шеноном информационную меру как меру упорядоченности движения , можно установить взаимосвязь информации и энергии, считая энергию мерой интенсивности движения . При этом ко­личество сохраняемой в структуре систем информации пропорционально суммарной энергии внутренних связей этих систем.

Одновременно с выявлением общих свойств информации как феномена обнаруживаются и принципиальные различия отно­сящихся к различным уровням сложности информационных систем.

Так, например, все физические объекты, в отличие от биологических, не обладают специальными органами памяти, пере­кодировки поступающих из внешнего мира сигналов, информаци­онными каналами связи. Хранимая в них информация как бы «размазана» по всей их структуре. Вместе с тем, если бы кристаллы не способны были сохранять информацию в определяющих их упо­рядоченность внутренних связях, не было бы возможности создавать искусственную память и предназначенные для обработки информации технические устройства на основе кристаллических структур.

Вместе с тем необходимо учитывать, что создание подобных устройств стало возможным лишь благодаря разуму человека, су­мевшего использовать элементарные информационные свойства кристаллов для построения сложных информационных систем.

Простейшая биологическая система превосходит по своей сложности самую совершенную из созданных человеком ин­формационных систем. Уже на уровне простейших одноклеточных организмов задействован необходимый для их размножения сложнейший информационный генетический механизм. В многокле­точных организмах помимо информационной системы наследствен­ности действуют специализированные органы хранения ин­формации и ее обработки (например, системы, осуществляющие перекодирование поступающих из внешнего мира зрительных и слу­ховых сигналов перед отправкой их в головной мозг, системы обработки этих сигналов в головном мозге). Сложнейшая сеть информационных коммуникаций (нервная система) пронизывает и превращает в целое весь многоклеточный организм.

Уже на уровне биологических систем возникают проблемы учета ценности и смысла используемой этими системами информации. Еще в большей мере такой учет необходим для ананлиза функци­онирования интеллектуальных информационных систем.

Глубокое осознание специфики биологических и интеллекту­альных систем позволяет выявить те границы, за пределами ко­торых утрачивает свою компетентность разработанный современной наукой информационно-энтропийный подход.

Определить эти границы Шеннону пришлось на самом началь­ном этапе создания теории информации, поскольку без этого нель­зя было использовать количественную меру информации для оценки письменных текстов и других созданных разумом человека информационных систем. Именно с этой целью Шеннон делает ого­ворку о том, что предложенный им метод исчисления информации письменных текстов игнорирует такие же их неотъемлемые свой­ства, как смысл и ценность содержащихся в них сообщений.

Так, например, при подсчете количества информации, содержащейся в таких двух сообщениях, как «очередную партию Каспаров играет белыми» и «у гражданина Белова родился сын» получится одна и та же величина – 1 бит. Нет сомнения, что два этих сообщения несут разный смысл и имеют далеко не равнозначную ценность для гражданина Белова. Однако, как было отмечено выше, оценка смысла и ценности информации находится за пределами компетенции теории информации и по­этому не влияет на подсчитываемое с помощью формулы Шеннона количество бит.

Игнорирование смысла и ценности информации не помешало Шеннону решать прикладные задачи, для которых предназначалась первоначально его теория: инженеру по технике связи вовсе не обязательно вникать в суть сообщений, передаваемых по линии связи. Его задача заключается в том, чтобы любое подобное сообщение передавать как можно скорее, с наименьшими затра­тами средств (энергии, диапазона используемых частот) и, по возможности, безо всяких потерь. И пусть тот, кому предназначена данная информация (получатель сообщений), вникает в смысл, определяет ценность, решает, как использовать ту информацию, которую он получил.

Такой сугубо прагматичный подход позволил Шеннону ввести единую, не зависящую от смысла и ценности, меру количества информации, которая оказалась пригодной для анализа всех облада­ющих той или иной степенью упорядоченности систем.

После основополагающих работ Шеннона начали разрабатываться основы смысловой (семантической) и ценностной (прагматической, аксиологической) информационных теорий .

Однако ни одной из этих теорий и предлагаемых их авторами единиц измерения ценности или смысла не суждено было приобрести такую же степень универсальности, какой обладает мера, которую ввел в науку Шеннон.

Дело в том, что количественные оценки смысла и ценности информации могут производится только после предварительного соглашения о том, что же именно в каждом конкретном случае имеет для рассматриваемых явлений ценность и смысл. Нельзя одними и теми же единицами измерить ценность информации, содержащейся, скажем, в законе Ома и в признании любви. Иными словами, критерии смысла и ценности всегда субъективны, а потому применимость их ограни­чена, в то время как мера, предложенная Шенноном, полностью исключает субъективизм при оценке степени упорядоченности структуры исследуемых систем.

Так что же характеризует подсчитанная по формуле Шеннона величина энтропии текста, выражаемая количеством бит? Только лишь одно свойство этого текста - степень его упорядо­ченности или , иными словами, степень его отклонения от состояния полного хаоса, при котором все буквы имели бы равную вероят­ность, а текст превратился бы в бессмысленный набор букв.

Упорядоченность текста (или любой другой исследуемой сис­темы) будет тем больше, чем больше различие вероятностей и чем больше вероятность последующего события будет зависеть от вероятностей предыдущих событий[1] . При этом,

согласно негэнтропийному принципу информации ко­личество информации, выражающее этот порядок, будет равно уменьшению энтропии системы по сравнению с мак­симально возможной величиной энтропии, соответствующей отсутствию упорядоченности и наиболее хаотичному состоянию систем.

Методы исчисления информации, предложенные Шенноном, позволяют выявить соотношение количества предсказуемой (то есть формируемой по определенным правилам) информации и количес­тва той неожиданной информации, которую нельзя заранее пред­сказать.

Содержащуюся в правилах информацию Шеннон определил как избыточную, потому что знание правил построения сообщений позволяет предсказывать появление букв (или других символов) раньше, чем они будут сообщены по линии связи.

Таким способом удается в той или иной степени «разгрузить» предназначенный для передачи сообщений канал. Проведенный Шенноном анализ английских текстов показал, что содержащаяся в них избыточная информация составляет около 80% от общего ко­личества информации, которое заключает в себе письменный текст. Остальные 20% - это та самая энтропия, благодаря которой текст может служить источником непредсказуемой энергии [2] .

Если бы текстовые, устные или зрительные (в частности телевизионные) сообщения были полностью лишены энтропии, они не приносили бы получателям сообщений никаких новостей.

Если бы письменный текст строился только на основании за­ранее сформулированных правил , то, установив эти правила по тексту первой страницы, можно было бы заранее предсказать, что будет написано на страницах 50, 265, 521 и т.д.

ПРЕДЕЛЫ ЭВОЛЮЦИОННОЙ ИЗМЕНЧИВОСТИ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ

Наиболее наглядной иллюстрацией информационно-энтро­пийных закономерностей и ограничений эволюционных процессов может служить письменный текст. А поскольку текст есть не что иное, как закодированное отражение устной речи, имеет смысл в дальнейшем вести речь об эволюции языка.

Примерами эволюционных изменений языка могут служить, в частности, образование неологизмов, заимствование иностранных слов и др.

Приобщение бывших социалистических стран к междуна­родному рынку сопровождалось ассимиляцией таких терминов, как «менеджмент», «маркетинг», «дилер» и т.п. С переходом к парла­ментским формам управления государством в бывших социалис­тических странах приобрели популярность такие понятия, как «кон­сенсус» и «плюрализм».