2.1. Стохастические меры информации.

Классический вариант построения метрической функции для определения количества информации на основе стохастической меры восходит к К. Шеннону [5]. В этом случае количество информации I в сообщении, выражается соотношением

, (1.5)

где p – вероятность данного сообщения, а количество информации I измеряется в битах или байтах. Введенное количество информации (1.5), представляет собой типичный пример абстрактной стохастической меры, трактующей информацию, как некоторый груз неопределенности, снятие которой приводит к адекватному восприятию данного сообщения. Реально, однако, почти всегда приходится иметь дело с потоком сообщений с вероятностями и количество информации, содержащееся в данном потоке сообщений, определяют в виде математического ожидания

, (1.6)

где – количество информации, связанное с i-м сообщением. В случае непрерывного потока сообщений в (1.6) следует перейти к интегралу. Величину Н называют информационной энтропией по К. Шеннону [5].

Определения количества информации (1.5); (1.6), представляющие его как меру неопределенности, снятие которой приводит к адекватному управлению процессом, позволяют сформулировать критерий оптимизации управления, известный как принцип минимизации информационной энтропии данного процесса:

орt H min H (1.7)

Фактически, минимизация информационной энтропии в процессе управления означает оптимальную организацию информационных сетей и потоков, реализующих передачу управляющего сигнала в данном процессе. Это приводит к задаче о пропускной способности каналов коммуникаций, которая определяется отношением: , (1.8)

где Н – количество информации (энтропия), которую канал связи способен передать за характерное временя Т. К примеру, эксперименты, проведенные Л.Б. Ительсоном [18], позволили оценить пропускную способность учащихся (среднее количество информации, воспринимаемое в единицу времени в процессе обучения), составившую: ~ 6 бит/с – при незнакомых сигналах; ~ 18-20 бит/с – при знакомых, но непривычных сигналах; до 65 бит/с – при хорошо знакомых, привычных сигналах. Данные Ительсона [18] неплохо согласуются с экспериментами по определению минимального времени физиологических реакций, измеряемого при наиболее благоприятных условиях восприятия, которые оценивают пропускную способность центральной нервной системы человека в 30 – 40 бит/с [9]. Сравнивая данные по восприятию с пропускными способностями человеческих органов чувств (для глаза ~ 10⁶-10⁷ бит/с; для уха ~ 10³-10⁴ бит/с), можно констатировать, что реально используемые способы передачи информации, как правило, используют незначительную часть пропускной способности существующих линий связи.

Важной количественной характеристикой информации является ее избыточность , которая представляет меру возможного увеличения скорости передачи информации за счет использования статистических корреляций между компонентами сообщения, вырабатываемого некоторым источником сообщений. Величину можно определить соотношением:

, (1.9)

где максимальное количество информации, генерируемое дискретным источником в рамках некоторого m-элементного алфавита; I – содержание сообщения, выраженное определенным количеством информации, переданной тем же источником в том же алфавите. Выражение (1.9) описывает случай положительной избыточности (ΔΙ > 0), хотя, при наличии нескольких неоднородных каналов поступления информации, в случае их рассогласования, избыточность информации может иметь отрицательные последствия. Положительная избыточность – это необходимый элемент эстетически значимого произведения искусства [19], а также любого языкового общения [9]. В частности, избыточность письменных сообщений, по данным [9], для литературных текстов в русском языке составляет 76.2%, а для языков романо-германской группы – около 71%. Более высокая избыточность русского языка позволяет точно и красочно передать творческий замысел литературного произведения, тем самым, демонстрируя богатство русского языка, которое так гениально воплощал А.С. Пушкин.