 |
АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция
Понятие ценности информации
Измерение только количества информации не отвечает насущным потребностям современного общества - необходима мера ценности информации. Уместно вспомнить замечание академика П. Н. Федосеева: «В последние годы все острее встает проблема так называемого информационного взрыва. Потребности развития науки, задачи оптимизации производства и переработки информации требуют решения проблемы ее содержательности, ценности. Как найти критерий для измерения этих свойств информации? Эта «задача века» стоит перед наукой в целом...»
Проблема определения ценности информации исключительно актуальна в настоящее время. Если в 50-е годы эта научная задача могла показаться несколько надуманной, то сейчас, когда уже трудно даже с помощью компьютеров обрабатывать информационный поток, разработанные методы определения ценности информации сыграли бы существенную роль в получении человеком необходимой информации.
Одной из первых советских работ по проблеме ценности информации явилась статья А. А. Харкевича, в которой предлагалось принять за меру ценности информации количество информации, необходимое для достижения поставленной цели, т. е. рассчитывать приращение вероятности достижения цели. Так, если до получения информации вероятность достижения цели равнялась Р0, а после ее получения - Р1, то ценность информации определяется как логарифм отношения P1/Р0. Ценность информации при этом измеряется в битах.
Этот критерий логически связан с шенноновской теорией информации, где под количеством информации имеется в виду снятая неопределенность.
Пользоваться критерием оценки значимости информации следует избирательно. Дело в том, что информация относительна: полученные сведения могут не иметь отношения к решаемой задаче, но тем не менее быть информативными. Статья в специальном журнале для специалиста может иметь большую ценность, в то время как для читателя журнала «Крокодил» - никакой.
Вообще, оценка значимости информации производится человеком часто интуитивно, опираясь на собственный интеллект и опыт. Сложность проблемы оценки информации хорошо иллюстрируется известной шуткой из сборника «Физики продолжают шутить»: «Альберт Эйнштейн любил фильмы Чарли Чаплина и относился с большой симпатией к созданному им герою. Однажды он написал в письме к Чаплину: «Ваш фильм «Золотая лихорадка» понятен во всем мире, и Вы непременно станете великим человеком. Эйнштейн.» На это Чаплин ответил так: «Я Вами восхищаюсь еще больше. Вашу теорию относительности никто в мире не понимает, а Вы все-таки стали великим человеком. Чаплин».
Подход А. А. Харкевича к оценке информации развивается в работах Р. Л. Стратоновича, Б. А. Гришаиина, М. К. Гавурина, где понятие ценности информации базируется на статистической теории информации и теории решений. Сущность метода состоит в том, что кроме вероятностных характеристик неопределенности объекта до и после получения информации вводятся функции штрафов или потерь и оценка информации производится в результате минимизации потерь. Максимальной ценностью обладает то количество информации, которое уменьшает потери до нуля при достижении поставленной цели.
В том варианте теории ценности информации, который развивает М. М. Бонгард, предполагается, что получаемое количество информации может не иметь никакой ценности или его ценность может быть отрицательной. При этом можно рассматривать случай, когда передается ложная информация (дезинформация) и неопределенность не сокращается, а возрастает.
Информация называется полезной, если она уменьшает неопределенность решающего алгоритма. М. М. Бонгард отмечает, что не имеет смысла говорить о полезной информации, содержащейся в сигнале, если не указаны задана, которая решается, начальное состояние решающего алгоритма и свойства декодирующего алгоритма.
Таким образом, различные подходы к решению проблемы ценности информации имеют принципиально общие черты: они предлагают измерять ценность информации через ее количество, связывают ценность информации с поставленной задачей. Пока можно сделать вывод, что задана определения ценности информации при достаточной степени формализации, которая требуется при компьютеризованной оценке, еще не решена, одна ко это не означает невозможности ее решения в будущем.
Поиск по сайту: