Отметим, что сегодня в литературе обычно указываются три общепринятые направления развития исследований, связанных с различными подходами к пониманию информации:
· математический, количественный: разработка математического аппарата, отражающего основные свойства информации или исследования в области сигнального понимания информации в полном соответствии с областью, приписываемой теории информации;
· понятийный, количественно-качественный: исследование основных свойств (!) информации – измерение ее ценности, полезности и т.п. или исследования в области понимания информации на уровне создания разнообразных подходов к ее количественно-качественному измерению;
· информатизационный: использование информационных методов в других науках (в социологии, лингвистике, психологии, биологии и др.) или рассмотрение информации в ее разъяснительном смысле, определенном как процесс информирования, или «информатизации», происходящий стихийно или осуществляемый с какой-либо осознанной целью.
|
|
Общим во всех перечисленных направлениях является все тот же старательный уход от необходимости определения термина «информация».
Все перечисленные подходы «оставляют все, как есть», продолжая путь количественной информации и кибернетики, бывшей по утверждению академика В. Глушкова «информационным углом зрения» (естественно без определения понятия информации).
Это означает, что в разговоре об информации традиционно предлагается ситуация, когда некоторое состояние материи, воспринимаемое какими-либо человеческими чувствами или физическими приборами как сигнал, через него, как через носитель передается в воспринимающую систему. Там оно должно быть оценено количественно тем или иным способом в зависимости от его новизны или чего-то аналогичного, учтены статистические закономерности и шумы.
Конечно, такого рода «информационный» сигнал (внешнее «информационное» сообщение) можно сравнивать не только с его возможной копией в приемнике, но и с тем, что имеет получатель в виде опыта своего существования (накоплений в базе) и знания особенностей конкретного источника сообщения.
Но при этом то, что алгоритмически заложено в некоторую базу алгоритмически же и учитывается как дополнительное внутреннее «информационное» сообщение, контактирующее с внешним сигналом при его обработке для выяснения «информационной ценности» последнего или определения полученного «количества информации».
Что же в действительности дает такой подход при создании «информационной науки на базе компьютера»? Он позволяет оставаться на так называемом «твердом фундаменте» математического моделирования языков сообщения, восприятия и обработки сигналов. При этом обеспечивается чисто алгоритмический уровень контакта передающей и приемной систем, алгоритмический выбор контекста, приписываемого сообщению (достаточно ясно, что все контексты восприятия в таком приемнике изначально существуют независимо от самих сообщений), принудительное сведение общения до уровня контекстно-независимого языка вычислительного алгоритма.
|
|
После работ Хомского, определявшего контекстную зависимость и независимость грамматик применительно к иерархии автоматов, во избежание смещения понятий напомним, что контекстно-независимыми являются все языки программирования, где каждый термин языка имеет однозначное толкование, независимо от его положения в тексте сообщения. Контекстно-зависимыми языками являются языки человека, когда в процессе общения выясняется конкретное текущее понимание значения каждого употребленного термина и их взаимосвязи.
Следовательно, информационная наука при указанном выше подходе позиционирует себя на уровне языков бесконтекстных, а именно таких, где вся информационная составляющая, выясняющаяся и изменяющаяся в процессе диалога, подменяется ее интерпретацией на уровне заранее заложенного алгоритма. Там, где ничего кроме предписания (алгоритма) для трактовки сообщения нет, предлагают таким способом искать количество информации, контекст и семантику.
Оставим бесконтекстное, алгоритмическое понимание информации для computer science (по своему определению эта область использует только контекстно-независимую машину) и обратим внимание на то, что же все-таки передается сигналом, кодовыми посылками любого вида. Этими самыми посылками могут передаваться только результаты измерения некоторым датчиком физических или иных (например, виртуальных) свойств объекта, в пределах возможностей его наблюдения этим самым датчиком.
Здесь ситуация такова, что все построения не требуют введения отдельного понятия информации – вполне достаточно говорить о сигналах, сообщениях, данных, актуализации данных и т.п. Базы данных и даже базы «знания» можно не называть информационными – ничего плохого при этом не случится, поэтому-то науки и обходятся сегодня без определения термина «информация».
Казалось бы, создавая любое текстовое или, в общем случае, знаковое сообщение, человек тоже выступает в роли датчика,– это все равно будет физическая посылка, ничем не отличающаяся от предыдущей ситуации. Однако нет. Существует основное отличие всех сообщений человека от сигналов датчиков – они могут быть сделаны только после выработки в «контекстно-зависимой, не алгоритмической машине», каковой является мозг, множества вариантов интерпретации входного сообщения и выбора наиболее приемлемого из них.
Только после этого на основе проведенного выбора формируется ответное сообщение, причем не важно какую внешнюю форму, в конечном счете, оно обретет – контекстно-независимую (программную) или контекстно-зависимую. Такая последовательность выработки и восприятия сообщений человеком представлена на рис. 7.1.
Приемник (источник) сообщений |
Источник (приемник) сообщений |
Канал обмена сообщениями |
Выработка множества интерпретаций входного сообщения |
Выбор рациональной интерпретации |
Формирование выходного сообщения |
Выработка множества интерпретаций входного сообщения |
Выбор рациональной интерпретации |
Формирование выходного сообщения |
Выработка информации в мозге человека (информационной машине) |
Интеллектуальное действие сокращения неадекватных вариантов восприятия |
Перевод внутреннего представления в текущий язык общения |
Рис. 7.1. К проблеме определения информации как явления |
|
|