Вопрос 3. Определение ценности информации. Апостериорный подход

Поскольку информация предназначена для удовлетворения определенных потребностей пользователей, важным вопросом является исследование ее на прагматическом уровне.

Может ли существовать единое определение ценности (и мера ценности) информации?

По-видимому, нет. Существует множество совершенно не сходных между собой ситуаций (и соответственно разных мер информации), в которых ис­пользование информации приносит (или может принести) выгоду. Этим объясняется, что уже сейчас существует нема­ло определений понятия ценности информации, а появле­ние новых продолжается.

Однако, даже при самом поверхностном взгляде ясно, что между понятиями ценности и количества информации (рассматривая оба понятия на интуитивном уров­не) много общего и что трудно провести между ними четкую границу.

Действительно, если ценность информации (для определенности – ценность каждого из нескольких воз­можных сообщений) так или иначе установлена, то возни­кает вопрос, нельзя ли просто отождествить количество информации с ее ценностью, измерять, количество инфор­мации, скажем, не в битах, а в рублях.

Количество инфор­мации, как известно, выражается уменьшением неопределенности (энтропии), что можно рас­сматривать как выигрыш особого (важного именно для за­дач связи) вида. Таким образом, понятия ценности инфор­мации и ее количества взаимосвязаны и определенным образом переходят друг в друга.

Рассмо­трим некоторую целесообразно действующую систему.

Вме­сто того чтобы количественно оценивать информационные сообщения, поступающие в систему, можно оценивать дей­ствия (их выгоду или невыгоду), осуществляемые системой на основании (как предполагается) поступившей информа­ции, не заботясь о том, что представляет собой и как изме­ряется поступившая информация.

Естественно считать, что действия системы (и связанный с ними выигрыш) косвенно характеризуют и информацию, на основании которой эти действия совершаются.

Иными словами, рассматривается только «реализованная» системой информация. Реализация же представляет собой акт выбора системой одного из до­пустимых действий, вариантов поведения и т. д. Такой подход к оценке количества (или ценности) инфор­мации называется апостериорным.

Апостериорный подход не нов: вопрос о том, знал или не знал некто определенные обстоятельства, часто с большой достоверностью может быть решен на основании действий субъекта, их успеха или неуспеха.

Отметим интересную особенность апостериорного под­хода. Он позволяет – наряду с полезной информацией – рассматривать (и количественно оценивать) и «дезинформа­цию», и «псевдоинформацию» поступающие в систему. Поступление «дезинформа­ции» проявляется в таких действиях, которые ухудшают по­ложение системы, ведут к росту проигрыша и т. д., «псевдоинформация» не влияет на положение системы.

Следует обратить внимание, что статистическая теория информации (К. Шеннона) имеет дело только с неотрица­тельными величинами — энтропией и количеством информа­ции, а потому и не может описать важный случай поступле­ния дезинформации³.

Апостериорный подход является, конечно, лишь общим принципом – слишком общим, чтобы применять­ся непосредственно..

Можно выделить три направления изучения количест­венных и ценностных свойств информации, три группы теорий.

1. «Чистые теории информации». Выигрыш или проигрыш измеряется степенью уменьшения или увеличения не­определенности — специальной величины, характеризую­щей, грубо говоря, степень незнания (или неуверенности в знании) состояния среды или системы⁴. Понятие неопре­деленности, в свою очередь, допускает различные уточне­ния.

Это как правило, теории, оперирующие на синтаксическом уровне информации, в системах передачи информации. Классическая теория информации Шеннона является примером «чистой» теорией информации.

2. «Теории абсолютной ценности информации». Рассматри­вается только «материальный» выигрыш или проигрыш (т. е. выраженный, например, в рублях, тоннах сэкономленного горючего и т. п.). При этом, количественные и структурные аспекты информации игнорируются.

Приме­нимы в тех случаях, когда можно пренебречь ограни­чениями на пропускную способность каналов, емкость за­поминающих устройств, затраты, связанные с передачей и хранением информации, время и сложность ее обработки и т. п. Например, в тех случаях, когда ожидается поступле­ние редких, но важных сообщений, выигрыш от применения которых неизмеримо превосходит эти затраты, обычно иг­норируются (хотя бы в первом приближении) вопросы эко­номного использования средств передачи, хранения (а ча­сто – и обработки) информации. Так, «полная информиро­ванность центра» в теории исследования операций может означать на практике получение центром как одного бита информации, так и огромных таблиц, в которых существенны все символы! В этой теории важен факт информированности или не информированности подсистем – факт, непосредст­венно проявляющийся в законах функционирования под­систем, а не количество информации. Теории второго направления, таким образом, игнорируют ограничения, связанные с реальным процессом передачи и обработки информации.

3. «Теории ценности количества информации». Апосте­риорный принцип применяется одновременно и к матери­альному выигрышу и к выигрышу в смысле уменьшения неопределенности.

Здесь имеется случай векторной оптимизации (два оптимума). Фиксацией одного параметра и экстремализацией другого он сводится к одной из следующих задач:

−установление мак­симальной материальной пользы, которую способно при­нести данное фиксированное количество информации (т. е. фиксированное уменьшение неопределенности);

−определение минималь­ного количества информации, необходимого (при условии наи­лучшего использования этого количества) для обеспечения уровня материального выигрыша не ниже заданного.

Мера количества информации (или мера неопределенности) в этом случае вовсе не обязана быть сходной с Шенноновской; важно лишь наличие в теории этого направления не менее двух характеристик, двух способов измере­ния информации.

Теории третьего направления имеют достаточно ясно очерченную область применения: изучение таких моде­лей, в которых информационные ограничения существенны. Роль этих ограничений определяется на практике в основ­ном следующими двумя (не исключающими друг друга) причинами:

1) затраты на передачу, хранение и обработку инфор­мации становятся сравнимыми с возможным выигрышем от ее использования;

2) существуют неустранимые (для данной системы) огра­ничения (любой природы — от физических законов до про­заического отсутствия лишнего блока памяти) на емкость устройств, скорость передачи и сложность обработки — ограничения, заставляющие искать наиболее выгодные спо­собы использования данного фиксированного (или ограничен­ного сверху) количества информации.

Именно в этих случаях четкое различие между ценностью информации и количеством информации стано­вится необходимым.

Если первое понятие связано главным образом с внешним эффектом (выигрышем или штрафом), то второе — с внутренними затратами на передачу, хране­ние, воспроизведение, обработку информации.

Как отмечалось выше, количество информации можно рас­сматривать как выигрыш особого вида — выигрыш в умень­шении неопределенности. Это означает, что произвол в вы­боре меры количества информации переносится на выбор меры неопределенности. Последнее понятие обычно формали­зуют в виде безразмерной величины, допускающей интер­претацию как степени богатства, разнообразия, неожидан­ности состояний среды или системы, являющейся источни­ком информации.

В отношении материального выигрыша, входящего, на­ряду с количеством информации, в число основных понятий третьей группы теорий, заметим следующее: одной функции выигрыша далеко не всегда достаточно для удовлетвори­тельного отражения цели функционирования системы. Как правило, требуется оптимизация по многим критериям, а вместо простой экстремальности приходится часто рассма­тривать те или иные виды компромисса. При анализе систем высокой сложности вообще трудно говорить о критериях, о цели.