Ақпарат

Ақпарат (лат. informatio — түсіндіру, мазмұндау) ұғымы күнделікті өмірден бастап техникалық салада пайдаланылатын көп мағыналы ұғым. Жалпы алғанда бұл ұғым шектеу, байланыс, бақылау, форма, инструкция, білiм, мағына, құрылым, бейнелеу, сезіну тағы басқа ұғымдармен тығыз байланысты. Көп адам бұл жайлы Білім дәуірі немесе білім қоғамы тудырған Ақпарат дәуірі туралы айта бастады; ақпараттық қоғам, ақпараттық технологиялар, тіпті информатика, ақпарат ғылымы және компьютер ғылымы назарға көп түсуде, ал “ақпарат” сөзі білдіре бастаған мағыналары ұқыпсыз пайдаланылуда.

"Wikipedia" сөзінің бинарлық түрдегі ASCII коды

Ақпараттың тарихы, анықтамалары

Ақпарат - адамның өзіне қарағанда әлдеқайда көне құбылыс. Табиғат әлдеқашан өсімдіктер мен тірі организмдерде жұмбақталған (кодталған) ақпаратты өзінің даму барысында беріп отырған. Ал, жануарлар мен құстардың тілі ақпаратқа бай. Адамдар өздерінің алғашқы қадамдарынан бастап-ақ ақпарат беру мен сақтаудың жаңа құралдарын іздеуде және табуда. Бұған жартастағы суреттер де, "Жазбалар ғибадатханасындағы" Майя өркениетінің иероглифті тақталары да, ежелгі египеттіктердің абак тастары мен жасырын хабарларды жіберуге арналған дискілері де дәлел бола алады.

"Ақпарат" термині латынның түсіндіру, баяндау, мәлімет деген ұғымдарды білдіретін "informatio" сөзінен шыққан. Бұл терминнің кең тарағанына қарамастан, ақпарат түсінігі ғылымдағы ең көп пікірталас тудырған түсініктердің бірі болып табылады. Қазіргі кезде ақпарат түсінігінің дәл анықтамасы жоқ, көптеген жағдайларда ол интуициялық болып келеді және оған адам әрекетінің әр түрлі салаларында әр түрлі мағына беріледі.

Ақпараттың анықтамаларының көп болуы - бұл түсініктің мағынасын түсіндірудің күрделілігімен, ерекшелігімен және көп түрлілігімен байланысты. Қазіргі кезде ақпарат түсінігін айқындаудың кең таралған үш теориялық жолы бар. Олардың әрқайсысы оның мағынасын өзінше түсіндіреді.

Бірінші теория (К. Шенон) сандық-ақпараттық тұрғыдан тұрғыдан қарастырады да, ақпаратты оқиғаның анықталмағандығының (энтропияның) өлшемі ретінде айқындайды. Ақпарат көлемі, қандай жағдайда болмасын, оны алу ықтималдылығына тәуелді: хабар неғұрлым ықтимал болып табылса, оның ақпараты соғұрлым аз болады. Бұл теория ақпараттың мағыналық жағын ескермесе де, хабарды оңтайлы кодтау мен ақпаратты өлшеуге негіз болды да, байланыс техникасы мен есептеуіш техникасында өте пайдалы болып шықты. Бұдан басқа, ол ақпараттың жаңалығы, хабардың жеделдігі сияқты маңызды қасиеттерін көрсету үші өте қолайлы Ақпаратты осы тұрғыдан түсінгенде - бұл анықталмағандықтың алынуы немесе мүмкін баламалар жинағынан таңдап алу нәтижесі.

Ақпарат хат ретінде

Ақпарат – қарастырылатын жүйе қалпы. Хабар – заттанған ақпарат. Ақпарат жіберушіден қабылдаушыға бағытталған хабардың сапасы болып табылады. Ақпарат әрқашан бірнәрсе (параметр өлшемі, оқиғаның болғаны, т.б.) туралы. Осылай қарастырылған ақпарат мағынасы ұқыпты болуы шарт емес. Ол ақиқат немесе жалған, тіпті сүюдің дауысы болуы мүмкін. Тіпті үзілісті шудың байланыс арнасын толтыруы, түсініспеушілік әкелу мүмкіндігі осы мағынасы бойынша ақпарат болып есептеледі. Дегенмен, жалпы айтсақ, ақпарат мөлшері көбейген сайын хабар дәлірек болады. Бұл модель белгілі жіберуші және кем дегенде бір қабылдаушы бар деп есептейді. Осы модельдың көптеген толықтырмаларында жіберуші мен кем дегенде бір қабылдаушының ортақ тілі барын жорамалдайды. Ақпараттың өзгеше маңызды анықтамасы оны қабылдаушы түсінетіндей жіберушіден шыққан хабар деп анықтайды. Бірақ, белгілi жіберуші болуын талап ететін “ақпарат - хат” моделі ақпараттың қоршаған ортадан, байқау, өлшеу, т.б. арқылы, алынатын нәрсе болуы мүмкіндігіне мән бермейді. Ақпарат ұғым ретінде контекстіне байланысты көптеген мағына білдіреді, дегенмен ол әдетте мағына, білім, тапсырма, байланыс, бейнелеу, сезіну дегендермен тығыз байланысты. Қысқа қайырғанда, қабылданған және түсінікті хабар. Дерек хақында айтылса, ақпарат деп әлдебір түйін жасауға болатындай ақиқаттар жиынтығын қарастыруға болады. Оқу, тәжірибе немесе тапсырмалар арқылы ақпарат алынатындықтан, оның т.б. түсініктемелері болуы мүмкін. Қалай болғанда да ақпарат деректерді өңдеу, реттеу және оларды қабылдаушыға жаңа білім болатындай ұйымдастыру нәтижесі болып табылады. Байланыс теориясы нәтиженің (шығыстың) анықсыздығының сандық өлшемі болып табылады. Мысалға, “мыңдаған биттерден тұратын ақпарат” деп айта аламыз. Байланыс теориясында жиі Клод Шеннонның есімімен байланысты ақпарат энтропиясы деген ұғым пайдаланылады (төменде қара). Ақпараттың келесі бір түрі Фишер (R.A. Fisher) енгізген ұғым – Фишер ақпараты. Бұл статистиканы бағалау теориясында және жалпы ғылымдарда пайдаланылады. Байқалмайтын параметр (unobserved) жайлы хабардың алып жүретін ақпарат мөлшері Фишер ақпараты болып табылады. Оны жүйені сипаттайтын ықтималдық функциясы ілімінен есептеп шығуға болады. Мысалы, қалыпты (normal) ықтималдық функциясы бойынша Фишер ақпараты заң variance керісі болып табылады. Ықтималдық заңы туралы ілімсіз Фишер ақпараты қалыпты (normal) ықтималдықпен тарайтын деректің екінші моментіне керісінен есептеуге болады. Тіпті ақпарат пен деректер бір-бірімен алмастырылып жиі қолданылатынына қарамастан, олар екі түрлі ұғымды береді. Деректер байланысы жоқ ақпараттар жинағы болып табылады және сәйкесінше өңделмейінше, пайдасыз болып табылады. Өңделу барысында өзара жетерліктей байланыс табылса және олардың маңызы бар болса ғана ол ақпарат санатына ауысады. Сондықтан жәй деректер түрлі мақсаттарға пайдаланылуы мүмкін. Яғни деректер әлдебір ақпарат қамтылмайынша, жарамсыз болады.

Ақпарат энтропиясын өлшеу

Ақпаратқа хабар ретінде қарау 1948 жылғы Клод Шеннонның әйгілі "Байланыстың Математикалық Теориясы" атты мақаласынан кейін қалыптасты. Мақала Байланыс теориясының негізін қалады және ақпарат ұғымына техникалық мағына беріп қана қоймай оған мөлшерін анықтады. Егер құрылғы бірдей ықтималдықпен N хабардың бірін жіберсе, онда “жиыннан хабар таңдалған кездегі ақпарат мөлшері” екі негіздегі логарифм N-ге тең (Бұл мөлшер өздік-ақпарат деп аталады). Сол мақалада Шеннон былай жалғастырады: Логарифм негізін таңдау ақпаратты өлшеу өлшем бірлігіне сәйкес келеді. Егер негізі 2 болса нәтижесінде ақпарат бірлiктері бинарлық сандар, немесе қысқаша Тюки (J. W. Tukey) енгізген биттер болар еді. Екі бірқалыпты дәрежесі бар құрылым, мысалы – реле, бір бит ақпарат сақтай алады. Осындай N құрылым N бит сақтай алады…[1] Алгоритмдік байланыс теориясы ақпаратты өлшеудің қосымша жолын береді. Қысқаша қайырғанда, бұл тәсіл ақпарат мазмұнын белгілер тізімінің болжамдығына негіздеп өлшейді, немесе басқаша айтқанда бағдарлама арқылы тізімді есептеу қаншалықты оңай: тізімнің ақпарат мазмұны ең қысқа осы тізімді есептейтін бағдарламаның биттер саны болып табылады. Төмендегі тізімнің алгоритмдік өлшемі өте аз болар еді, өйткені ол - оңай болжауға болатын құрылым, және құрылым ретінде жалғасқанымен өлшемі өзгермейді. Шеннон ақпараты тізімнің әр белгісі үшін, олар статистикалық кездейсоқ болғандықтан, дәл осындай ақпарат өлшемін берер еді, ал әр жаңа белгі өлшемін үлкейтер еді. 123456789101112131415161718192021 Адамдық көзқараспен қарағанда дәстүрлі ақпарат теориясы мен алгоритмдік ақпарат теорияларының шектеулері бар. Мысалға, хабар мазмұны дегенде Шеннон “Жиі хабарлардың мәні бар… бұл байланыстың семантикалық жағы инженерлік мәселелерге маңызды емес. Маңызды жағы – нақтылы хабардың ықтимал хабарлар жиынының таңдалып алынған бірі болғандығында” (екпін түпнұсқадан сақталған). Ақпарат теориясында сигналдар процесстердің бөлігі болып табылады, субстанция емес; олар бірнәрсе істейді, олардың арнайы мәні жоқ. Алгоритмдік ақпарат теориясы мен ақпарат теориясын бірге пайдалана отырып ең кездейсоқ сигнал қалай тәржімеленсе де ең ауқымды ақпаратты қамтиды, әрі сығыла да алмайды деген тұжырымға келуге болады. Майкл Редди (Micheal Reddy) "математикалық теория 'сигналдары' 'алмаса алатын құрылымдар' деп байқаған. Сигналда еш хабар жоқ, онда тек мүмкін болатын хабарлар жиынынан бір хабарды таңдау қабілеті бар." Ақпарат теориясында "жүйе әр ықтимал болатын таңдаумен жұмыс істей алатындай жобалану керек, тек таңдалғанмен емес, себебі жобалану кезеңінде ол хабар беймәлім болған ".

Сыртқы сілтемелер

• Semantic Conceptions of Information Review by Luciano Floridi for the Stanford Encyclopedia of Philosophy
• Principia Cybernetica entry on negentropy
• Fisher Information, a New Paradigm for Science: Introduction, Uncertainty principles, Wave equations, Ideas of Escher, Kant, Plato and Wheeler. Мұрағатталған 9 сәуірдің 2010 жылы. This essay is continually revised in the light of ongoing research.
• How Much Information? 2003 Мұрағатталған 7 сәуірдің 2010 жылы. an attempt to estimate how much new information is created each year (study was produced by faculty and students at the School of Information Management and Systems at the University of California at Berkeley.)