Cтраница 2
Причина этого заключается в том, что сами методы статистической теории информации оказались малоприспособленными для анализа задач управления. Хотя именно они в свое время сыграли большую роль в развитии кибернетики как науки. Статистическая теория информации весьма эффективна лишь для описания процесса передачи и хранения информации, но применение ее становится малооправданным, когда информацию необходимо рассматривать во взаимосвязи с целью управления. [16]
В точном понятии информации ( количества информации) это выражается в том, что данное понятие ( в одной из его интерпретаций) представляет собой меру упорядоченности, организованности объектов. С другой стороны, оно характеризует процессы, происходящие в каналах связи самой разнообразной природы, - ив этой интерпретации оказывается близким понятием теории познания. В самом деле, в статистической теории информации ( исторически исходной в отношении всех других теорий информации) понятие количества информации естественно истолковывается как мера неопределенности событий. В соответствии с этим получение информации трактуется как процесс, уменьшающий неопределенность в сведениях, которыми располагает приемник сообщений. [17]
Прежде чем мы попытаемся дать ответ на этот вопрос, очертим некоторые сложившиеся в литературе общеметодологические подходы к природе информации - подходы, оказывающие влияние не только на развитие теоретико-информационных исследований, но и на интерпретацию процесса познания вообще. Один из этих подходов основан на обнаружении глубоких связей некоторых теоретико-информационных концепций с определенными понятиями и теориями физики. Последний отправляется от связи между понятиями количества информации ( в статистической теории информации), или энтропией источника сообщений и ( физической) энтропией ( в статистической физике) - связи, хорошо выраженной в следующих словах Дж. [18]
Последние, будучи несемантическими компонентами сети, призваны объединить звенья сети - документальные системы, которые имеют отчетливую семантическую природу. В рассматриваемом смысле представляется заманчивым разработать энтропийную модель документального поиска, с тем, чтобы математический анализ сети в целом ( включая ее звенья семантической природы) осуществить в рамках единой статистической теории информации. [19]
Исходные ограничения теории Шеннона объясняют нам случаи очевидной неадекватности вытекающих из нее представлений вполне естественным гносеологическим ситуациям. В соответствии с этой теорией получатель информации должен располагать определенным набором гипотез. Это не ясно, особенно в случае приемника - человека. Ведь нам нередко сообщают такое, о чем мы никогда и не догадывались, о чем никаких гипотез не имеем. Это свидетельствует о том, что статистическая теория информации отображает не все содержание даже самого грубого представления об информации. [20]
Прежде чем переходить к краткому обзору некоторых теоретических пунктов, относящихся к применению теоретико-информационных идей в исследовании био - и ноосфер ( ноосфера - сфера разума), обратим внимание на адресованное биологам предостережение И. И. Шмальгаузена, озабоченного некритическим использованием термина информация биологами. Неоправданное применение этого термина приводит к тому, что понятие информации, ценное как раз своей определенностью, быстро теряет свои границы и становится таким же неопределенным, как и большинство биологических понятий, являющихся поэтому источником бесконечных и совершенно бесплодных дискуссий. Чтобы избежать последних, представляется совершенно необходимым твердо держаться того содержания понятия информация, которое принято в общей теории информации. Вся ценность понятия информации, говорит далее И. И. Шмальгаузен, заключается в его определенности, в возможности измерения количества информации и оценки ее качества. Это возможно, однако, только на основе разработанной Шенноном статистической теории информации ( или, добавим мы, равносильных ей теорий. [21]