Кибернетика и структурно-синтаксический аспект информации

Большая российская энциклопедия определяет кибернетику (от греч. kybernetike - искусство управления, от kybernao - правлю рулём, управляю) как науку об управлении, связи и переработке информации. Первым, кто применил термин «кибернетика» для управления в общем смысле, был, по-видимому, древнегреческий философ Платон. Однако реальное становление кибернетики как науки произошло много позже. Оно было предопределено развитием технических средств управления и преобразования информации. Ещё в средние века в Европе стали создавать так называемые андроиды - человекоподобные игрушки, представляющие собой механические, программно управляемые устройства. Первые промышленные регуляторы уровня воды в паровом котле и скорости вращения вала паровой машины были изобретены И. И. Ползуновым (Россия) и Дж. Уаттом (Англия) в 18 веке. Решающее значение для становления кибернетики имело создание в 40-х годах 20 столетия ЭВМ (Дж. фон Нейман). Оставалось только объединить весь полученный к этому времени материал и дать название новой науке. Этот шаг был сделан американским математиком Норбертом Винером, опубликовавшим в 1948 году свою знаменитую книгу "Кибернетика". Винер определил кибернетику как "науку об управлении и связи в животном, машине и обществе" [4].

Предметом исследования кибернетики являются общие закономерности процессов управления в природе и обществе. Основной объект исследования кибернетики – так называемые кибернетические системы, рассматриваемые абстрактно, вне зависимости от их материальной природы. В качестве примеров кибернетических систем можно привести автоматические регулирующие устройства в технике; электронно-вычислительные машины; человеческий мозг и другие. Каждая такая система представляет собой множество взаимосвязанных элементов, способных воспринимать, запоминать и перерабатывать информацию, а также обмениваться ею.

Любую кибернетическую систему рассматривают как совокупность двух систем: объект управления и управляющая система. По принципу управления кибернетические системы бывают разомкнутые и замкнутые. Разомкнутая система (рисунок 1.4) может оказаться неспособной к управлению в случае перехода управляемого объекта в неустойчивое состояние.

Рис. 1.4. Схема разомкнутой системы управления

Важной составляющей процесса управления является обратная связь, обеспечивающая управляющую систему сигналами о состоянии объекта управления. Принцип замкнутой системы управления (рисунок 1.5), или принцип управления с обратной связью, лежит в основе действия большинства современных систем управления, а также сохраняется для всех систем – в живой природе, обществе и технике.

Рис. 1.5. Схема замкнутой системы управления

Оставаясь на позициях шенноновского подхода, кибернетика формулирует принцип единства информации и управления, который особенно важен для анализа сути процессов, протекающих в кибернетических системах. Кибернетика выявила некоторые общие законы информации и управления в самоуправляющихся системах. Сходство между этими системами в самом общем виде состоит в том, что все они, по словам Н. Винера, «в качестве одной из ступеней цикла своей работы имеют действие сенсорных рецепторов»; у всех их «внешние сигналы не применяются в чистом виде, а проходят через преобразующую силу аппаратов»; «информация затем преобразуется в новую форму, пригодную для дальнейших ступеней выполнения приказов, … имеющих своей целью оказание воздействия на внешний мир»; и, наконец, «их осуществленное воздействие на внешний мир, а не просто предполагаемое действие возвращается в центральный регулирующий аппарат» [4].

Кибернетика не останавливается на простой констатации общих законов информации и управления. Она вскрывает, синтезируя достижения теории информации, теории алгоритмов[3] и теории управления, общие свойства информации и ее переработки в сложных динамических системах. Особенно важное значение имеет при этом установление кибернетикой замечательного свойства информации оставаться неизменной, хотя природа ее носителя, способы модуляции и кодирования могут изменяться в процессе передачи информации. Опираясь на абстрактную теорию алгоритмов, кибернетика любой реальный преобразователь информации рассматривает как прибор (автомат), реализующий некоторый алгоритм, представляющий систему правил преобразования информации. Теория алгоритмов дает возможность проникнуть в структуру соответствующих процессов, алгоритмически выразить самоизменение, самосовершенствование этих систем. В то же время эта теория не может не опираться при анализе сложных систем на результаты теории информации и теории управления.

Таким образом, кибернетический подход к информации с точки зрения ее единства с управлением выявляет и обобщает алгоритмический характер переработки, преобразования информации и тем самым обогащает понятие структурно-синтаксической информации. При анализе информационных процессов в самоуправляющихся и самоорганизующихся системах кибернетика не ограничивается использованием количественной меры информации, выдвинутой Шенноном. Уже такие простейшие количественные характеристики приема, передачи, хранения и переработки информации, как объем памяти, число операций в секунду, количество команд в программе и т.д. выходят за рамки величин статистического типа, которыми оперирует теория Шеннона. Специфика решаемых в этих случаях задач преобразования информации порождает необходимость алгоритмического подхода к оцениванию количества информации и нестатистических подходов вообще. Важно отметить, что кибернетика развивает не вообще алгоритмический подход к оцениванию количества информации, а логико-алгоритмический, для которого характерно широкое применение элементов математической логики при анализе и синтезе информационных устройств. С возникновением кибернетики все приложения логики к технике стали осуществляться в рамках ее идей и с помощью ее технических средств. Релейно-контактные схемы (область, в которой впервые была применена логика в технике) являются в настоящее время лишь одним из тех видов технических систем, к которым применяются методы логики. Говоря о приложениях логики в технике, невозможно не упомянуть о теории автоматов, теории логических сетей, теории нейронных сетей и т.д. Для всех этих применений характерно логико-алгоритмическое описание процессов управления и переработки информации в кибернетических устройствах. Единство логики и кибернетики лежит в основе кибернетического моделирования и уже на синтаксическом уровне вносит вклад в выявление природы информации как свойства самоорганизующихся и самоуправляющихся систем. Значение математической логики в развитии структурно-синтаксического аспекта понятия «информация» состоит в том, что она подвергла анализу логико-алгоритмическую сторону этого аспекта.

3. Информация и энтропия

Идеи Шеннона не обошли стороной физику. Им было замечено, что формула (1.2) похожа на используемую в физике формулу энтропии, выведенную австрийским физиком Людвигом Больцманом еще в 1872 году и преобразованную в дальнейшем Максом Планком (, где р_i -вероятность состояния i – ой молекулы физической системы, Н – энтропия физической системы). Энтропия системы является мерой неопределенности состояния молекул, образующих систему. Максимальную энтропию система имеет при равновероятном распределении параметров движения молекул (направлении, скорости и пространственном положении). Значение энтропии уменьшается, если движение молекул упорядочить. По мере увеличения упорядоченности движения энтропия физической системы стремится к нулю.

Используя сходство формул количества информации Шеннона и энтропии, известный французский физик Леон Бриллюэн охарактеризовал информацию как отрицательную энтропию, или негэнтропию. По его мнению, любая добавленная информация увеличивает негэнтропию системы [2]. Он показал, что количество накопленной и сохраняемой в структуре систем информации в точности равно уменьшению их энтропии. Действительно, неопределенность есть ничто иное, как недостача информации, или отрицательная информация. Так как энтропия является мерой неупорядоченности, то информация наоборот - мера упорядоченности материальных систем.

Процесс изменения энтропии физической системы в зависимости от поступающей информации об этой системе рассмотрим на известном примере. Пусть физическая система – это текст, состоящий из набора букв русского алфавита. Текст с максимальной энтропией – это текст с равновероятным распределением всех букв алфавита, т.е. с бессмысленным чередованием букв, например: ЙХЗЦЗЦЩУЩУШК ШГЕНЕЭФЖЫЫДВЛВЛОАРАПАЯЕЯЮЧБ СБСЬМ. Если при составлении текста учтена реальная вероятность букв, то в получаемых таким образом «фразах» будет наблюдаться определенная упорядоченность движения букв, регламентируемая частотой их появления: ЕЫТ ЦИЯЬА ОКРВ ОДНТ ЬЧЕ МЛОЦК ЗЬЯ ЕНВ ТША. При учете вероятностей четырехбуквенных сочетаний текст становится настолько упорядоченным, что по некоторым формальным признакам приближается к осмысленному: ВЕСЕЛ ВРАТЬСЯ НЕ СУХОМ И НЕПО И КОРКО. Причиной такой упорядоченности в данном случае является информация о статистических закономерностях текстов. В осмысленных текстах упорядоченность, естественно, еще выше. Так, фраза «ПРИШЛ... ВЕСНА» имеет еще больше информации о движении (чередовании) букв. Таким образом, от текста к тексту с увеличением поступающей информации о статистических закономерностях текстов, энтропия рассматриваемого текста уменьшается.

***

Высоко оценивая вклад структурно-синтаксического аспекта понятия «информация» в уточнение этого понятия, в количественный анализ информационных процессов, нельзя забывать, что этот аспект представляет собой лишь первый этап познания многогранной сущности понятия «информация». Предметом рассматриваемого аспекта является исследование синтаксической функции материальных носителей информации (сигналов, знаков и т.д.). Структурно-синтаксический аспект информации имеет отношение к семантическим и прагматическим аспектам лишь постольку, поскольку последние могут быть выражены синтаксическими средствами. Так, например, «статистическая теория информации (теория Шеннона) имеет отношение к семантике постольку, поскольку она сообщает нам, с какой достоверностью мы можем полагаться на точность полученной информации по сравнению с посланной информацией».

В то же время объективно существующее единство информации и управления на уровне сложных динамических систем, обнаруженное кибернетикой, развитие кибернетического моделирования информационных процессов выявляют, помимо синтаксического, семантический и прагматический аспекты информации и делают также необходимым их количественный анализ. Из кибернетического принципа единства информации и управления вытекает, что информация, рассматриваемая как средство управления, необходимо должна включать семантические и прагматические свойства. Действительно, как можно управлять, не понимая смыслового содержания команд в системах, где присутствуют люди. Не случайно Н. Винер подчеркивал, что информация в кибернетике понимается не только как обмен сообщениями между «человеком и машиной, между машиной и человеком, между машиной и машиной», но и как «обозначение содержания, полученного из внешнего мира в процессе нашего приспособления к нему и приспособления к нему наших чувств» [4]. Кибернетическое моделирование требует формализации как структурно-синтаксической стороны информации, так и формализации другого ее аспекта: качественного аспекта. Эта потребность проявляется особенно остро в связи с созданием систем искусственного интеллекта. В этих случаях семантику и прагматику языковых систем требуется выразить с помощью точных логических и математических средств.

[1] Сигнал (от лат. Signum – знак) – материальный процесс, создаваемым полем и обнаруживаемый органами чувств человека или техническими средствами [19].

[2] Код – система условных обозначений, сигналов, передающих информацию.

[3] Алгоритм – это точное предписание относительно последовательности действий, преобразующих исходные данные в искомый результат.