Информатика и программное обеспечение ПЭВМ

5) возникают в результате не просто умственного труда, а его творческой части. Рутинная часть умственной работы сама по себе не информативна: она не увеличивает потенциала нужных знаний, не меняет представлений о путях достижения цели;

6) превращение знаний в информационные ресурсы зависит от возможностей их кодирования, распределения и передачи.

Существуют две формы ИР: пассивная и активная.

К пассивной относятся книги, журнальные статьи, патенты и банки данных, а также знания, привязанные к конкретным предметным областям (например, выборки, извлечения данных и т. п.), если они некомплексные, т. е. недостаточные для целенаправленного применения.

Активные формы: модель, алгоритм, проект, программа и база знаний (БЗ).

Модель - это описание системы, отображающее определенную группу ее свойств. Создание модели системы позволяет предсказывать ее поведение в определенном диапазоне условий.

Алгоритм - это совокупность правил, предписывающих выполнение последовательности действий, приводящих к решению задачи.

Программа и проект - конечные синтетические формы существования ИР в его жизненном цикле.

База знаний (knowledge base) - это совокупность знаний о некоторой предметной области, на основе которых можно производить рассуждения; основная часть экспертных систем, где с по-мощью БЗ представляются навыки и опыт экспертов, разрабатывающих эвристические подходы в ходе решения проблем. БЗ представляет собой набор фактов и правил, формализующих опыт специалистов в этой области и позволяющих давать ответы на вопросы об этой предметной области, которые в явном виде не содержатся в БЗ.

В отличие от баз данных, содержащих сведения о количественных и качественных характеристиках конкретных объектов, БЗ содержат концептуальные, понятийные знания, выраженные на естественном языке в терминах предметной области, т. е. знания о стоящих за этими терминами классах объектов, их свойствах и логических связях, которыми может оперировать машина логического вывода как элемент искусственного интеллекта.

1.4 Информация и ее свойства

1.4.1 Информация и данные

Слово "информация", известное в наше время каждому, было введено в постоянное употребление в середине ХХ в. Клодом Шенноном в узком техническом смысле применительно к теории связи или передачи кодов, получившей название "теория информации". В настоящее время этот термин имеет гораздо более глубокий смысл. Это стало следствием необходимости осознанной организации процессов движения и обработки того, что имеет общее название "информация" (от лат. informatio - разъяснение, осведомление, изложение) и является основным понятием информатики. Несмотря на значительное развитие этой науки и ее составных частей, однозначного и всеми принятого определения информации нет.

Информация - это настолько общее и глубокое понятие, что его нельзя объяснить одной фразой. В это слово вкладывают различный смысл в науке, технике и житейских ситуациях.

Информация - это совокупность знаний о фактических данных и зависимостях между ними; содержание, которое присваивается данным посредством соглашений, распространяющихся на них; данные, подлежащие вводу в компьютер, обрабатываемые на нем и выдаваемые пользователю; законы, методы и способы накопления, обработки и передачи информации с помощью компьютеров и иных технических устройств.

В рамках дисциплины "Информатика" оперируют следующим определением:

"Информация - сведения об объектах и явлениях окружающей среды, их параметрах, свойствах и состоянии, которые уменьшают имеющуюся о них степень неопределенности и неполноты знаний".

Информатика рассматривает информацию как концептуально связанные между собой знания, сведения, изменяющие наши представления о явлении или объекте окружающего мира. Эти знания можно разделить на две категории: знание фактов ("Я знаю, что..." - декларативные знания) и знание правил ("Я знаю, как..." - процедурные знания). Для того чтобы правильно определить свои действия в конкретной ситуации, равно необходимы и те, и другие.

Информация может существовать в самых разнообразных формах: в виде текстов, рисунков, чертежей, фотографий, световых или звуковых сигналов, радиоволн, электрических и нервных импульсов, магнитных записей, жестов и мимики, запахов и вкусовых ощущений, хромосом, посредством которых передаются по наследству признаки и свойства организмов, и т. д.

Предметы, процессы, явления материального или нематериального свойства, рассматриваемые с точки зрения их информационных свойств, называются информационными объектами.

Классификация видов информации представлена в таблице 1.2.

Таблица 1.2

Упорядоченность данных достигается наложением на них некоторой структуры (отсюда часто используемый термин - структура данных).

Особым образом при этом выделяют организованную информацию - знания. Они в отличие от данных представляют собой информацию не о каком-то единичном и конкретном факте, а о том, как устроены все факты определенного типа.

Знание - совокупность специализированных (ориентированных на решение многих задач из определенной предметной области) фактов, правил обработки фактов, условий применения этих правил к конкретным фактам, методов получения новых фактов и способов организации процесса логического вывода.

Свойства знаний:

1) внутренняя интерпретируемость (сопоставление исходных данных, понятий и отношений с некоторыми математическими или логическими объектами и отношениями между ними);

2) понимание смыслового содержания информационных единиц в ЭВМ;

3) активность (переосмысливание известных фактов при появлении новых сведений);

4) связность (возможность установления функциональных, структурных, семантических и других отношений между фактами и правилами);

5) конвертируемость (изменение формы представления знаний в процессе принятия решений).

Не программы управляют данными, а появление новых сведений приводит к вызову программ обработки информации, уже имеющейся в системе.

Знания - это "живая", диалектическая система; они передаются другим людям, материализуются и существуют в трех формах:

- "живые" (квалификация);

- овеществленные;

- информация (сообщения).

Наряду с понятием "информация" в информатике часто употребляется понятие "данные", которые можно рассматривать:

1) как признаки или записанные наблюдения, которые по каким-то причинам не используются, а только хранятся;

2) информация, представленная в виде, пригодном для обработки автоматическими средствами при возможном участии человека [4];

3) факты, понятия или команды, представленные в формализованном виде, позволяющем осуществлять их передачу, интерпре-тацию или обработку как вручную, так и с помощью систем автоматизации [12].

Если появляется возможность использовать эти данные для уменьшения неопределенности о чем-либо, они превращаются в информацию, поэтому можно утверждать, что информацией являются используемые данные. Например: Напишите на листе десять номеров телефонов в виде последовательности десяти чисел и покажите их вашему другу. Он воспримет эти цифры как данные, так как они не предоставляют ему никаких сведений. Затем против каждого номера укажите название фирмы и род деятельности. Для вашего друга непонятные цифры обретут определенность и превратятся из данных в информацию, которую он в дальнейшем мог бы использовать.

Когда говорят об автоматизированной работе с информацией посредством каких-либо технических устройств, обычно в первую очередь интересуются не содержанием сообщения, а количеством символов, которое содержит это сообщение.

1.4.2 Меры информации

Важным вопросом теории информации является установление меры количества и качества информации (рис. 1.1).

Рис. 1.1. Меры информации

Синтаксическая мера оперирует объемом данных и количеством информации Ia, выраженной через энтропию (понятие неопределенности состояния системы).

Семантическая мера оперирует количеством информации, выраженной через ее объем и степень содержательности.

Прагматическая мера определяется ее полезностью, выраженной через соответствующие экономические эффекты.

1.4.2.1 Синтаксическая мера информации

Эта мера количества информации оперирует с обезличенной информацией, не выражающей смыслового отношения к объекту.

На сегодняшний день наиболее известны следующие способы количественного измерения информации: объемный, энтропийный, алгоритмический.

Объемный является самым простым и грубым способом измерения информации. Соответствующую количественную оценку информации естественно назвать объемом информации.

Объем информации - это количество символов в сообщении. Поскольку одно и то же число может быть записано многими разными способами, т. е. с использованием разных алфавитов, например двадцать один - 21- XXI- 11001, то этот способ чувствителен к форме представления (записи) сообщения. В вычислительной технике вся обрабатываемая и хранимая информация вне зависимости от ее природы (число, текст, отображение) представлена в двоичной форме (с использованием алфавита, состоящего всего из двух символов "0" и "1").

В двоичной системе счисления единица измерения - бит (bit - binary digit - двоичный разряд).

В теории информации бит - количество информации, необходимое для различения двух равновероятных сообщений; а в вычислительной технике битом называют наименьшую "порцию" памяти, необходимую для хранения одного из двух знаков "0" и "1", используемых для внутримашинного представления данных и команд. Это слишком мелкая единица измерения, на практике чаще применяется более крупная единица - байт, - равная 8 бит, необходимых для того, чтобы закодировать любой из 256 символов алфавита клавиатуры компьютера (256 = 28).

Широко используются также еще 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.

В последнее время в связи с увеличением объемов обрабатываемой информации входят в употребление следующие производные единицы:

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

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

В десятичной системе счисления единица измерения - дит (десятичный разряд).

Пример.

Сообщение в двоичной системе в виде восьмиразрядного двоичного кода 1011 1011 имеет объем данных VД = 8 бит.

Сообщение в десятичной системе в виде шестиразрядного числа 275 903 имеет объем данных VД = 6 бит.

В теории информации и кодирования принят энтропийный подход к измерению информации. Получение информации о какой-либо системе всегда связано с изменением степени неосведомлен-ности получателя о состоянии этой системы. Этот способ измерения исходит из следующей модели.

Пусть до получения информации потребитель имеет некоторые предварительные (априорные) сведения о системе б. После получения сообщения получатель приобрел некоторую дополнительную информацию I(), уменьшившую его неосведомленность. Эта информация в общем случае недостоверна и выражается вероятностями, с которыми он ожидает то или иное событие. Общая мера неопределенности (энтропия) характеризуется некоторой математической зависимостью от совокупности этих вероятностей. Количество информации в сообщении определяется тем, насколько уменьшится эта мера после получения сообщения.

Так, американский инженер Р. Хартли (1928 г.) процесс получения информации рассматривает как выбор одного сообщения из конечного наперед заданного множества из N равновероятных сообщений, а количество информации i, содержащееся в выбранном сообщении, определяет как двоичный логарифм N (формула Хартли):

.

Допустим, нужно угадать одно число из набора чисел от единицы до ста. По формуле Хартли можно вычислить, какое количество информации для этого требуется: , т. е. сообщение о верно угаданном числе содержит количество информации, приблизительно равное 6,644 единицам информации.

Другие примеры равновероятных сообщений:

1) при бросании монеты "выпала решка", "выпал орел";

2) на странице книги "количество букв четное", "количество букв нечетное".

Нельзя ответить однозначно на вопрос, являются ли равновероятными сообщения "первой выйдет из дверей здания женщина" и "первым выйдет из дверей здания мужчина". Все зависит от того, о каком именно здании идет речь. Если это, например, станция метро, то вероятность выйти из дверей первым одинакова для мужчины и женщины, а если это военная казарма, то для мужчины эта вероятность значительно выше, чем для женщины.

Для задач такого рода американский ученый Клод Шеннон предложил в 1948 г. другую формулу определения количества информации, учитывающую возможную неодинаковую вероятность сообщений в наборе (формула Шеннона):

,

где - вероятность того, что именно i-е сообщение выделено в наборе из N сообщений.

Легко заметить, что если вероятности … равны, то каждая из них равна и формула Шеннона превращается в формулу Хартли.

Помимо двух рассмотренных подходов к определению количества информации, существуют и другие. Важно помнить, что любые теоретические результаты применимы лишь к определенному кругу случаев, очерченному первоначальными допущениями.

В алгоритмической теории информации (раздел теории алгоритмов) предлагается алгоритмический метод оценки информации в сообщении. Любому сообщению можно приписать количественную характеристику, отражающую сложность (размер) программы, которая позволяет ее произвести.

Коэффициент (степень) информативности (лаконичности) сообщения определяется отношением количества информации к общему объему полученных данных:

, причем 0 < Y < 1.

С увеличением Y уменьшаются объемы работ по преобразованию информации (данных) в системе. Поэтому необходимо стремиться к повышению информативности, для чего разрабатываются специальные методы оптимального кодирования информации.

1.4.2.2 Семантическая мера информации

Семантика - наука о смысле, содержании информации.

Для измерения смыслового содержания информации, т. е. ее количества на семантическом уровне, наибольшее признание получила тезаурусная мера, связывающая семантические свойства информации со способностью пользователя принимать поступившее сообщение. Одно и то же информационное сообщение (статья в газете, объявление, письмо, телеграмма, справка, рассказ, чертеж, радиопередача и т. п.) может содержать разное количество информации для разных людей в зависимости от их предшествующих знаний, уровня понимания этого сообщения и интереса к нему.

Для измерения количества семантической информации используется понятие "тезаурус пользователя", т. е. совокупность сведений, которыми располагает пользователь или система.

В зависимости от соотношений между смысловым содержанием информации S и тезаурусом пользователя Sp изменяется количество семантической информации Ic, воспринимаемой пользователем и включаемой им в дальнейшем в свой тезаурус. Характер такой зависимости показан на рисунке 1. 2.

Рис. 1. 2. Зависимость количества семантической информации, воспринимаемой потребителем, от его тезауруса IC = f(Sp)

Рассмотрим два предельных случая, когда количество семантической информации IC равно 0:

при пользователь не воспринимает, не понимает поступающую информацию;

при пользователь все знает и поступающая информация ему не нужна.

Максимальное количество семантической информации потребитель приобретает при согласовании ее смыслового содержания S со своим тезаурусом (), когда поступающая информация понятна пользователю и несет ему ранее неизвестные (отсутствующие в его тезаурусе) сведения.

Следовательно, количество семантической информации и новых знаний в сообщении, получаемое пользователем, является величиной относительной.

Относительной мерой количества семантической информации может служить коэффициент содержательности С, определяемый как отношение количества семантической информации к ее объему:

.

1.4.2.3 Прагматическая мера информации

Эта мера определяет полезность информации (ценность) для достижения пользователем поставленной цели. Это величина относительная, обусловленная особенностями использования информации в той или иной системе. Ценность информации целесообразно измерять в тех же самых единицах (или близких к ним), в которых измеряется целевая функция.

Таблица 1.3 Единицы измерения информации и примеры

1.4.3 Качество информации

Получая какую-либо информацию, человек пытается ее осмыслить и оценить: Что в ней нового? Насколько она ему важна? Правдива ли она? Может возникнуть множество вопросов относительно полученной информации. Как же правильно ее оценить? Оказывается, любая информация должна обладать рядом свойств. Только определив, насколько ваша информация отвечает присущим ей свойствам, можно оценить ее качество. Качество информации - обобщенная положительная характеристика информации, отражающая степень ее полезности для пользователя.

Важнейшие свойства информации: достоверность, полнота, доступность, актуальность, защищенность, ценность, содержательность, своевременность, защищенность.

Одно из свойств информации - достоверность, означающая истинное, объективное отражение действительности. Как известно, каждый человек воспринимает окружающую действительность субъективно, имея свои собственные, отличные от других взгляд и мнение, поэтому передаваемая или получаемая человеком информация не может быть абсолютно объективна. Она лишь может быть максимально приближена к объективной, например прогноз погоды. Существуют различные источники получения информации о предстоящей погоде: собственные наблюдения, сводки погоды, составленные метеослужбами различных ведомств, городов, а также гидрометеорологическими службами целых регионов. Каждая из этих служб имеет свои средства наблюдения и составления прогнозов, учитывает какие-то показатели больше, какие-то меньше. У всех различная точность предсказания погоды.

Точность информации определяется степенью близости получаемой информации к реальному состоянию объекта, процесса, явления и т. п. Для информации, отображаемой цифровым кодом, известны четыре классификационных понятия точности:

- формальная, измеряется значением единицы младшего разряда числа;

- реальная, определяется значением единицы последнего разряда числа, верность которого гарантируется;

- максимальная, ее можно получить в конкретных условиях функционирования системы;

- необходимая, определяется функциональным назначением показателя.

Рассмотрим на примере прогноза погоды свойства информации. Получая сводку погоды, в одних случаях нас интересует температура и влажность воздуха, в других - осадки и направление ветра, в третьих, возможно, нам потребуется полная картина предстоящей погоды. Полнота информации означает, что она содержит минимальный, но достаточный для принятия правильного решения состав (набор) показателей. Как неполная, т. е. недостаточная для принятия правильного решения, так и избыточная информации снижают эффективность принимаемых пользователем решений.

Также важно, чтобы получаемая информация соответствовала данной ситуации. Например, можно получить полную сводку погоды из достоверного источника, но она окажется ненужной, если будет содержать сведения недельной давности. Иными словами, информация должна быть актуальной, что определяется степенью сохранения ценности информации для управления в момент ее использования и зависит от динамики изменения ее характеристик и интервала времени, прошедшего с момента возникновения данной информации.

Однако достоверная, полная и актуальная информация о погоде на предстоящую неделю может быть записана (или произнесена) в терминах и обозначениях синоптиков, непонятных большинству людей. В этом случае она окажется бесполезной. Значит информация должна быть выражена в таком виде, который был бы понятен получателю данной информации. В этом заключается следующее свойство информации - доступность, которая обеспечивается выполнением соответствующих процедур ее получения и преобразования.

Получая новую информацию, человек решает, нужна ли она для решения какой-то данной проблемы. Одна и та же информация может быть очень важной для одного и быть абсолютно бесполезной для другого. От того, какие задачи можно решить с помощью данной информации, зависит ее ценность. В зависимости от того, какой объем поступивших данных был переработан, определяется содержательность информации, которая отражает семантическую емкость.

С увеличением содержательности информации растет семантическая пропускная способность информационной системы, так как для получения одних и тех же сведений требуется преобразовать меньший объем данных. Одинаково нежелательны как преждевременная подача информации (когда она еще не может быть усвоена), так и ее задержка. Только своевременно полученная информация может принести ожидаемую пользу. Своевременность информации означает ее поступление в соответствии со временем решения поставленной задачи.

Защищенность - свойство, характеризующее невозможность несанкционированного использования или изменения.

1.5 Кодирование сигналов

1.5.1 Основные виды и способы обработки

и кодирования данных

Этап подготовки информации связан с процессом формирования структуры информационного потока. Такая структура должна обеспечивать возможность передачи информации от объекта к субъекту (от источника к потребителю) по каналам коммуникаций посредством определенных сигналов или знаков, а также возможность однозначного понимания этих сигналов и обеспечения их записи на соответствующие носители информации. Для этого осуществляется кодирование сигналов.

Кодирование информации - одна из базовых тем курса теоретических основ информатики, отражающая фундаментальную необходимость представления информации в какой-либо форме. При этом слово "кодирование" понимается не в узком смысле - как способ сделать сообщение непонятным для всех, кто не владеет ключом кода, а в широком - как представление информации в виде сообщения на любом языке. В канале связи сообщение, составленное из символов (букв) одного алфавита, может преобразоваться в сообщение из символов (букв) другого алфавита.

Код - правило (алгоритм), сопоставляющее каждое конкретное сообщение (информацию) со строго определенной комбинацией различных символов (или соответствующих им сигналов).

Кодирование - процесс преобразования сообщения (информации) в комбинацию различных символов или соответствующих им сигналов, осуществляющийся в момент поступления сообщения от источника в канал связи.

Кодовое слово - последовательность символов, которая в процессе кодирования присваивается каждому из множеств передаваемых сообщений.

Декодирование - процесс восстановления содержания сообщения по данному коду.

Необходимым условием декодирования является взаимно однозначное соответствие кодовых слов во вторичном алфавите кодируемым символам первичного алфавита.

Устройство, обеспечивающее кодирование, называют кодировщиком.

Система кодирования - совокупность правил кодового обозначения объектов - применяется для замены названия объекта на условное обозначение (код) в целях обеспечения удобной и более эффективной обработки информации, т. е. кодирование - это отображение информации с помощью некоторого языка. Любой язык состоит из алфавита, включающего в себя буквы, цифры и другие символы, и правил составления слов и фраз (синтаксических правил).

Первичный алфавит - символы, при помощи которых записано передаваемое сообщении; вторичный - символы, при помощи которых сообщение трансформируется в код.

Код характеризуется длиной (числом позиций в коде) и структурой (порядком расположения символов, используемых для обозначения классификационного признака).

Неравномерные (некомплектные) коды - это коды, с помощью которых сообщения кодируются комбинациями с неравномерным количеством символов; равномерные (комплектные) - коды, с помощью которых сообщения представлены комбинациями с равным количеством символов.

Для хранения в ЭВМ информация кодируется. При выборе языка создатели руководствовались следующими соображениями:

- буквы алфавита должны надежно распознаваться (нельзя допустить, чтобы одна буква была принята за другую);

- алфавит должен быть как можно проще, т. е. содержать поменьше букв;

- синтаксис языка (правила построения слов и фраз) должен быть строгим, однозначным, не допускающим неопределенности.

Таким свойством обладают математические теории, в них все строго определено.

1.5.2 Кодирование текста

Не возникает никаких проблем при кодировании информации, представимой с помощью ограниченного набора символов - алфавита. Достаточно пронумеровать все знаки этого алфавита и затем записывать в память компьютера и обрабатывать соответствующие номера. Самым простым алфавитом является тот, в котором всего две буквы, два символа.

При кодировании текста для каждого его символа отводится обычно 1 байт. Именно по этой причине ячейка памяти в компьютере сделана так, что может хранить сразу восемь бит (1 байт), т. е. целый символ. Это позволяет использовать 28 = 256 различных символов, так как в ЭВМ надо кодировать все буквы: английские - 52 буквы (прописные и строчные), русские - 66 букв, 10 цифр, знаки препинания, арифметических операций и т. п.:

Хорошо видно, что если у числа разрядность равна n, то количество n-разрядных чисел равно 2n: