Информация. Количество информации. Единицы измерения количества информации.

1. Понятие информации

Познавая окружающий мир, мы постоянно узнаём что – то новое о нём, иными словами – получаем информацию. В переводе с латинского языка слово информация означает « разъяснение, изложение, сведения».

Понятие информации по разному определяется в различных науках. В журналистике под информацией понимают сообщения, обладающие новизной. В технике связи – любую последовательность сигналов, которая хранится, передаётся или обрабатывается с помощью технических средств, не учитывая смысл этих сигналов. В теории информации - это сведения, которые снимают полностью или уменьшают существующую до их получения неопределённость. В кибернетике ( теории управления) под информацией понимают ту часть знаний , которая используется для ориентирования, активного действия, управления, то есть в целях сохранения, совершенствования, развития системы. Интересное определение даёт философия: « Информация – это отражённое многообразие» . В информатике же информацию рассматривают как продукт взаимодействия данных и методов их обработки, адекватных решаемой задаче.

2. Виды информации

Существует несколько различных способов классификации информации. В таблице 1 представлена классификация по способу восприятия, по степени значимости и по форме представления.

Вид классификации	Классификация
По способу восприятия	Визуальная Аудиальная Обонятельная Тактильная Вкусовая
По степени значимости	Личная	Знания. Умения Прогнозы, планы Чувства, интуиция Опыт, наследственная память
	Специальная	Научная Проозводственная Техническая Управленческая
	Общественная	Общественно – политическая Научно – популярная Обыденная Эстетическая
По форме представления	Текстовая Числовая Графическая Звуковая

Таблица 1

3. Свойства информации

Свойства информации представлены в таблице 2.

Объективность	Информация объективна, если она не зависит от чьего – то мнения или суждения.
Достоверность	Информация достоверна, если она отражает истинное положение дел.
Полнота	Информация полна, если её достаточно для понимания и принятия решения.
Актуальность	Информация актуальна ( своевременна) , если она важна существенна для настоящего времени.
Полезность	Полезность информации оценивается по тем задачам, которые мы можем решить с её помощью.
Понятность	Информация понятна, если она выражена на языке, доступном для получателя

4. Количество информации

В теории информации за единицу количества информации принято такое количество информации, которое содержит сообщение, уменьшающее неопределённость знания в 2 раза. Такая единица называется бит.

В качестве примера рассмотрим игру « орёл или решка». На ровную поверхность бросают монету. С равной вероятностью монета окажется в одном из двух положений: «орёл» или «решка». Перед броском существует неопределённость нашего знания (возможны два события), и как упадёт монета предсказать невозможно. После броска наступает полная определённость, так как мы видим какой стороной упала монета. Это сообщение приводит к уменьшению неопределённости нашего знания ровно в два раза , так как из двух возможных равновероятных событий реализовалось одно. Следовательно, полученное в результате этого опыта количество информации равно 1 биту.

В вычислительной технике за единицу информации принимают наименьшую "порцию" памяти компьютера, необходимую для хранения одного из двух знаков "0" или "1", и такую единицу, также, называют бит.

Бит — слишком мелкая единица измерения. На практике чаще применяется более крупная единица —  байт,  равная  восьми битам. Широко используются также ещё более крупные производные единицы информации:

• 1 Килобайт (Кбайт) = 1024 байт = 2¹⁰ байт

• 1 Мегабайт (Мбайт) = 1024 Кбайт = 2²⁰ байт

• 1 Гигабайт (Гбайт) = 1024 Мбайт = 2³⁰ байт

• 1 Терабайт (Тбайт) = 1024 Гбайт = 2⁴⁰ байт

• 1 Петабайт (Пбайт) = 1024 Тбайт = 2⁵⁰ байт

Подход к информации как мере уменьшения неопределённости знания позволяет количественно измерять информацию.  В 1928 г. американский инженер Р. Хартли предложил научный подход к оценке сообщений. Предложенная им формула связывает число равновероятных событий N с количеством бит информации I в сообщении о том, что любое из этих N событий произошло, и имеет следующий вид:

N = 2^I или          I=log₂N

 В 1948 г. американский инженер и математик К Шеннон предложил формулу для вычисления количества информации для событий с различными вероятностями. Если I - количество информации, N - количество возможных событий, а р_i - вероятности отдельных событий, то количество информации для событий с различными вероятностями можно определить по формуле:

I = - Sum (р_i * log₂ р_i), где i принимает значения от 1 до N.

   В случае равновероятных событий р_i= 1/N, и формулу Хартли можно рассматривать как частный случай формулы Шеннона:

            I = - Sum (1 / N *log₂ (1 / N) ) = log₂ N.

   При равновероятных событиях получаемое количество информации максимально.