Популярная информатика - страница 9
Исходя из идей основоположника кибернетики Н. Винера и результатов, полученных К. Шенноном, Эшби открыл закон, названный законом необходимого разнообразия, который так же, как закон Шеннона для процессов связи, может быть общим для процессов управления. Суть этого закона состоит в следующем. Для управления состоянием кибернетической системы нужен регулятор, ограничивающий разнообразие возмущений, которые могут разрушить систему. При этом регулятор допускает такое их разнообразие, которое необходимо и полезно для системы.
При допустимом разнообразии состояний кибернетической системы Р>c и разнообразии возмущений Р>в количество разнообразия регулятора Р>р=Р>в/Р>c. Эта формула является одной из количественных форм выражения закона необходимого разнообразия. В логарифмической форме этот закон имеет вид
log P>p = log Р>в/Р>c или log P>p = log Р>в — log Р>c.
Обозначив соответствующие логарифмы разнообразия как информационные содержания систем, получим I>в = I>р + I>с. Из формулы следует, что сумма информационных содержаний системы и регулятора равна информационному содержанию внешних возмущений.
Регулирование, возмущения — это термины, связанные с процессом управления. Поэтому закон необходимого разнообразия является одним из основных в кибернетике — науке об управлении.
Если в начале книги понятие информации рассматривалось применительно только к процессам связи, а затем использовалось для характеристики сложности и упорядоченности материальных систем, то теперь уже речь идет об управлении ими! Впитывая всевозможные взгляды и концепции, понятие информации становится более емким и «дорастает» до уровня философских категорий — самых общих понятий, которыми только можно оперировать вообще! Если, например, понятие информации связывать с разнообразием, что вполне правомерно, то причиной существующего в природе разнообразия, по мнению академика В.М. Глушкова, можно считать неоднородность в распределении энергии (или вещества) в пространстве и во времени. Информацию же В.М. Глушков характеризует как меру этой неоднородности Информация существует постольку, поскольку существуют сами материальные тела и, следовательно, созданные ими неоднородности Всякая неоднородность несет с собой какую-то информацию.
С понятием информации в кибернетике не связано свойство ее осмысленности в обычном житейском понимании. Многие специалисты считают, что информация охватывает как сведения, которыми люди обмениваются между собой, так и сведения, существующие независимо от людей. Например, звезды существуют независимо от того, имеют люди информацию о них или нет. Существуя объективно, они создают неоднородность в распределении вещества и поэтому являются источниками информации.
В данном случае понятие информации определяется уже на уровне таких изначальных понятий философии, как материя и энергия. По мнению В.М. Глушкова, информация независима от нашего сознания. Ее объективный характер основан на объективности существования ее источника — разнообразия. Для того чтобы построить строгую теорию информации, К. Шеннону пришлось отвлечься от ее смысла. В.М. Глушков развивает этот подход, предлагая очень общее и емкое понятие информации и подчеркивая при этом ее независимость от получателя, что оставляет в стороне и смысловую сторону информации.
Очень близка к «разнообразностной» трактовке информации идея алгоритмического измерения ее количества, выдвинутая в 1965 г. А.Н. Колмогоровым. Суть ее заключается в том, что количество информации определяется как минимальная длина программы, позволяющей преобразовать один объект (множество) в другой (множество). Чем больше различаются два объекта между собой, тем сложнее (длиннее) программа перехода от одного объекта к другому. Так, воспроизвести последовательность букв а, а…., а можно при помощи очень простой программы. Несколько большей окажется длина программы, восстанавливающей последовательность а, в, с, а, в, с…. Длина программы при этом измеряется количеством команд (операций), позволяющих воспроизвести последовательность. Этот подход, в отличие от подхода Шеннона, не базирующийся на понятии вероятности, позволяет, например, определить прирост количества информации, содержащейся в результатах расчета, по сравнению с исходными данными. Вероятностная теория информации на этот вопрос не может дать удовлетворительного ответа.