О МНОГООБРАЗИИ ПУТЕЙ ПОЗНАНИЯ ИНФОРМАЦИИ В СОВРЕМЕННОЙ НАУКЕ

 

По-видимому, в 20-х годах нашего века начинаются первые попытки изучения понятия «информация», причем вначале в рамках гуманитарных наук, исследовавших массовые и индивидуальные коммуникации. Так, в теории журналистики впервые были предприняты серьезные научные разработки этой проблемы еще в 25—30-х годах XX в.[7] В ряде работ того времени наряду с материалами и рекомендациями, имеющими чисто практический характер, встречается и теоретический анализ проблемы социальной информации и вводится ряд понятий, предвосхитивших некоторые идеи современного учения об информации.

В теории журналистики изучение этой проблемы началось с уточнения понятия информации. Наиболее распространенным тогда было понимание информации как «описания фактов» или «новости»[8]. Шла дискуссия о том, следует ли считать информацией только новые или любые факты. Конечно, любой факт в том или ином отношении является новым, однако под новыми фактами подразумевались главным образом неожиданные, принципиально не похожие на уже известные. Следует отметить, что подход к информации как новости имел и определенное идеологическое «сопровождение»: подобная теоретическая установка отражала ориентацию прессы капиталистических стран на сенсационность публикуемых сообщений, погоню за новостями.

Вполне понятно, что не всякая новость является сенсацией, эта последняя выступает в качестве предела, идеала, цели, которую преследовала буржуазная пресса. И не случайно, что уже первые советские исследователи проблемы информации в печати высказали мнение об односторонности, неприемлемости подобного подхода, отмечая необходимость воздействия на читателя также и однородными, повторяющимися фактами[9]. В эти же годы наметилась попытка более широкого подхода к проблеме информации, выявлена связь информации и публицистики (которая интерпретировалась как объяснение, комментирование фактов).

В теоретических работах в области журналистики в 20— 30-х годахXX в. исследовались источники информации и их классификация, взаимоотношение потребителя информации (читателя) и информации, условия восприятия информации, свойства социальной информации (партийность, достоверность, важность, полнота, убедительность, агитационная воздейственность и т. д.). При этом начала осознаваться необходимость исследования не только содержательных, но и формальных сторон информации. Так, М. Гус отмечает, что «эффект информации, ее воздейственность зависят не только от содержания, от того, что сказано, но и от формы подачи, от того, как сказано. Необходимо изучать поэтому формальные свойства информационных сообщений, чтобы уметь эти сообщения делать возможно лучше»[10].

Но, пожалуй, наиболее интересной и поучительной явилась дискуссия о понятии информационной ценности. Это понятие (наряду с содержанием и формой) ввел еще в 1928 г. А. Курс. «Информационную ценность» он истолковывал как неповторимое качество явления, выделяющее его из повторяющегося ряда[11]. В дискуссии с ним М. Гус справедливо заметил, что такое определение основной акцент делает на новизну и что поэтому ценность информации создается только новизной и оригинальностью фактов (сенсационностью). С позиций современного учения об информации можно заметить, что это было действительно ограниченное понимание информационной ценности, ибо исходило из допущения, что целью передачи и восприятия информации является желание удивить, поразить чем-то невероятным, неожиданным. Такая линия в трактовке ценности информации имеет место и сейчас в ряде прагматических концепций (например, Д.Харраха), но ее развитие скорее относится к вероятностно-статистической теории информации, которая эксплицировала понятие оригинальности, новизны через понятие вероятности.

В отличие от А.Курса М.Гус вводит вполне адекватное понятие информационной ценности. Информационная ценность факта, как писал он, «определяется его агитационным воздействием — способностью его служить целям систематической углубленной агитации»[12]. Понятие информационной ценности связывалось им уже с понятием цели. Эта идея является одной из главных в современных теориях ценности информации.

Можно было бы и далее продолжать рассмотрение тех вопросов и идей, которые разрабатывались почти полвека тому назад в литературе по теории журналистики. Однако и сказанного вполне достаточно, чтобы показать некорректность достаточно распространенного мнения о том, «что понятие информации вошло в науку прежде всего через теорию информации, главным создателем которой был К.Э.Шеннон»[13]. И это вполне понятно: вначале в сферу исследования вовлекается качественный, содержательный аспект формирующегося понятия, а затем осуществляется переход к исследованию его количественных характеристик.' В дальнейшем один аспект может опережать другой в своем развитии, и действительно количественная сторона информации в настоящее время более разработана, чем качественная.

Определенное развитие получило социально-гуманитарное представление об информации, был сделан шаг в изучении социальной информации, в особенности свойства партийности, которые выходят за рамки того понимания информации, которое мы сейчас называем кибернетическим[14]. Этот вклад «журналистского» этапа развития содержательного аспекта понятия информации не должен игнорироваться, особенно в связи с тем, что в последние годы выявилась ограниченность традиционного теоретико-информационного подхода и определенное внимание стало уделяться изучению качественных характеристик информации.

Таким образом, теория и практика журналистики явилась той первой сферой, где впервые «оттачивались» идеи об информации, оказавшие впоследствии воздействие не только на теорию массовых коммуникаций, но и на теоретико-информационные представления в рамках кибернетики. Развитие понятия информации как описания фактов не сводилось в теории журналистики только к простому употреблению слова «информация», взятого из обыденного языка.

Причиной наиболее раннего интереса теории журналистики к проблеме информации было, конечно, бурное развитие средств массовых коммуникаций в начале нашего века, что непосредственно связано с фундаментальным и глобальным характером социальных процессов (первая мировая война и особенно Октябрьская революция, положившая начало коренным преобразованиям в обществе, открывшая новую эру в истории человечества — эру крушения капитализма и утверждения коммунизма). Эти беспрецедентные в жизнедеятельности нашей цивилизации изменения требовали отражения и передачи информации о них широким массам населения планеты. Вполне понятно, что в авангарде социально-коммуникативной деятельности были журналисты, пытавшиеся также и теоретически осмыслить сущность информации.

В свою очередь, бурное развитие массовых коммуникаций потребовало создания и использования более совершенных технических средств: наряду с прессой начинают развиваться кинематограф, радио, телевидение и другие средства как массового, так и индивидуального общения. И уже технические потребности привели к появлению не только содержательных, но и количественных подходов к измерению информации, циркулирующей в обществе. Логическое и математическое уточнение понятия информации в конце 40-х годовXX в. произошло главным образом в теории передачи информации и кибернетике.

Первые попытки измерения информации имели место также почти полвека тому назад. Так, Р. Хартли в 1928 г. предложил ряд идей, вошедших в качестве основополагающих как в комбинаторный, так и вероятностный подход в теории информации. Эта и последующие попытки создания теории информации выступают как математические экспликации интуитивного представления об информации как о сведениях, которыми люди обмениваются и которые передают по техническим каналам связи. Именно технические потребности передачи сообщений поставили проблему их измерения, причем как процесса связи, а не управления. Многие десятилетия проблема информации выступает как проблема особого вида связи, и лишь затем с развитием кибернетики стало очевидным, что информационные процессы не ограничиваются явлениями переноса, передачи сообщений, но имеют непосредственное отношение к управленческим процессам. Разумеется, и в процессах управления движение информации преследует цель передачи «сообщений», но это уже не оказывается конечной целью, ибо «ядром» процессов управления является преобразование, обработка информации.

Весьма часто рассмотрение проблемы информации начинают с установления того факта, что информацией под непосредственным влиянием техники связи, а затем и другой кибернетической техники, заинтересовались технические науки. Однако нельзя игнорировать того факта, что в технических науках представление об информации не возникло, а было лишь развито, а его содержание заимствовано было большей частью из гуманитарных наук (прежде всего лингвистики, журналистики, психологии) и обыденного сознания, в которое проникло «гуманитарное» представление об информации. Технические науки, в частности теория связи и техническая кибернетика, первоначальное понимание об информации восприняли из общественных наук, сохранив известную преемственность в его понимании. И даже потом, когда «центр тяжести» проблемы информации был в современной науке перенесен из общественных наук в технические, а затем и в математическое естествознание, понятие информации в содержательном плане, пусть медленно, но все же продолжало обогащаться и в сфере социально-гуманитарного знания.

Но если приоритет в представлениях об информации не принадлежит техническим наукам, то вряд ли можно оспаривать ту истину, что наиболее бурное и весьма плодотворное развитие проблема информации получила в рамках теории информации и кибернетики. Речь в данном случае идет не только о том, что эти отрасли научного знания уточнили и дали количественные методы измерения информации, по и далее углубили, обогатили ее содержание. Так, уточняя формулу количества информации Р. Хартли в вероятностной теории информации, К. Шеннон вместе с тем, хотел он этого или нет, дал новую интерпретацию информации как снимаемой, уничтожаемой неопределенности. В этой интерпретации информация выступает в качестве лишь таких сообщений, которые снимают неопределенность; здесь понятия сообщения и информации уже не совпадают.

История теории информации начинается с 1948 г., когда была опубликована основополагающая статья К.Э.Шеннона «Математическая теория связи», в которой дано вероятностно-статистическое определение понятия количества информации, предложена абстрактная схема связи, состоящая из пяти элементов (источника информации, передатчика, линии связи, приемника и адресата), сформулированы теоремы о пропускной способности, помехоустойчивости, кодировании и т. д. В теории Шеннона под информацией понимались не любые сообщения, которыми обмениваются между собой люди, а лишь такие, которые уменьшают неопределенность у получателя информации. Неопределенность же существует тогда, когда происходит выбор одной из нескольких возможностей. Такие процессы в принципе характерны для человеческой деятельности (познание, общение, управление и т. д.), кибернетической техники и живой и неживой природы. Например, выбор и соответственно уменьшение неопределенности существует при розыгрыше лотереи и в других вероятностно-статистических процессах. Если нам сообщают,что интересующий нас абитуриент поступил в институт, то тем самым такое сведение снимает неопределенность, ибо из двух возможностей (поступления и непоступления в вуз) реализуется одна.

В вероятностно-статистической теории информация выступает в качестве снимаемой, уменьшаемой неопределенности, а ее количество измеряется посредством вероятности. Дело в том, что неопределенность (ее степень) характеризует отношение всей совокупности элементов множества, из которого происходит выбор, 1 к выбираемым, а вероятность есть обратное отношение, т. е. отношение выбираемых элементов ко всей их совокупности. Эта идея о взаимосвязи вероятности и степени неопределенности легла ; в основу определения понятия количества информации: индивидуального (как отрицательного логарифма от вероятности одного выбора), так и среднего — как математического ожидания от отрицательного логарифма вероятности, рассматриваемого в качестве случайной величины.

Однако вероятностно-статистическая теория информации не является единственной, появились и другие математические варианты определения понятия количества информации. В 1955 г. американский биофизик и социолог Н.П.Рашевский предложил топологический подход для измерения количества информации в топологических комплексах — графах (предложение Н.П.Рашевского развили его ученики Г. Карреман, Э. Тракко). Количество информации здесь измеряется в зависимости от количества топологических различий вершин графов.

Широкое распространение получил комбинаторный подход к определению количества информации, идея которого содержалась уже в формуле количества информации, предложенной еще Хартли (как логарифма возможного множества различных сообщений). Комбинаторный подход выделяет лишь количество элементов и их отношения в конечной совокупности. Наиболее развитым в математическом отношении является такой вариант комбинаторного подхода в теории информации, как эпсилон-энтропия (А.Н.Колмогоров, В.М. Тихомиров, А.Г.Витушкин и др.).

Существуют также работы, в которых понятие количества информации применяется и для характеристики динамических систем (работы В.А.Рохлина, Я.Г. Синая и др.). Здесь динамические системы понимаются не в плане противопоставления статическим, а как противоположность статистическим (это связано с различным характером причинно-следственных отношений).

В 1965 г. А.Н.Колмогоров предложил принципиально новое, алгоритмическое определение понятия количества информации. Идея этого невероятностного подхода заключается в том, что количество информации определяется как минимальная длина программы, позволяющая однозначно преобразовать один объект (множество) в другой объект (множество). Чем больше различаются два объекта между собой, тем сложнее (длиннее) оказывается программа перехода от одного объекта к другому. Программа измеряет степень тождества (или различия) двух объектов, выражает эту степень количеством команд, инструкций, которые необходимо реализовать, выполнив в определенном порядке систему операций, переводящих один объект в другой.

Если ранее вся вероятностно-статистическая теория информации строилась на базе теории вероятностей, то теперь, как показал А.Н.Колмогоров, стало возможным на базе алгоритмического определения понятия количества информации наметить подходы к построению теории вероятностей. Случайными в таком информационном построении теории вероятностей считаются события, которые не содержат информации друг о друге.

Дальнейшее возникновение других, кроме вероятностно-статистических и комбинаторных вариантов теории информации (топологического, алгоритмического, динамического и т. д.), а также проникновение этих математических методов в естественные пауки породило новые истолкования термина «информация». В естественных науках понятие информации (в особенности науках, исследующих неживые тела) связывается со свойством сложности, упорядоченности, организации, структуры, разнообразия. Существуют и иные более частные интерпретации информации в рамках той или иной науки или их группы.

Итак, понятие информации постепенно «перекочевало» из разговорного языка и социально-гуманитарных наук в технические и естественные. Этому процессу в значительной степени способствовало развитие кибернетики, которая в биологических и социальных объектах (и в составной части этих последних — технических устройствах) вычленяет определенный аспект исследования, т. е. процессы связи и управления. Понятие информации, употребляемое в кибернетике, содействовало интеграции знаний о соответствующих предметных областях исследования, синтезу гуманитарного, технического и естественнонаучного знания. Развитие понятия информации в этих науках привело к тому, что они не может считаться или только понятием группы этих наук, или тем более какой-либо одной частной науки.

Понятие информации не является только понятием кибернетики. Даже первоначальное представление об информации, не уточненное кибернетикой, потребовало разработки новых теорий информации, которые нельзя полностью отождествить с кибернетическим знанием (но нельзя отрицать влияния этого знания на их развитие). Кибернетика и теория передачи информации прежде всего акцентировали свое внимание на синтаксическом аспекте информации и до последнего времени не исследовали содержательных и аксиологических свойств информации, хотя таковые существуют и в «кибернетической» информации. Эти аспекты исследовались в основном логико-семиотическими концепциями — семантической и прагматической теориями информации, которые имеют различные подходы и варианты.

Семантическая теория информации вначале возникла как попытка измерения содержания (значения) сообщений, имеющих форму суждений (работы И. Бар-Хиллела и Р. Карнапа 1953 г., Дж. Кемени, 1953). Так, в наиболее известной работе Р. Карнапа и И. Бар-Хиллела рассматривается модель простого формализованного языка, состоящего из конечного числа имен индивидов и одноместных предикатов. Содержание информации определяется в данной знаковой системе возможными состояниями обозначаемого предмета, которые называются «описаниями состояния». Описанию состояния в рассматриваемой теории ставится в соответствие некоторая функция (мера), являющаяся количественным уточнением понятия логической вероятности, позволяющая математическими средствами измерять «величину содержания» информации, несомой тем или иным суждением.

Введенной мере Р. Карнап и И. Бар-Хиллел придали вероятностный смысл, приняв ряд аксиом, аналогичных аксиомам теории вероятностей. Придание вероятностного смысла мере описания состояния позволяет пользоваться аппаратом индуктивной (вероятностной) логики. Отрицательный логарифм логической вероятности (в карнаповском варианте индуктивной логики — это степень подтверждения гипотезы) равен количеству семантической информации, содержащейся в гипотезе относительно достоверного знания (эмпирических данных).

Концепции семантической информации Карнапа — Бар-Хиллела присущ ряд несовершенств, которые делают невозможным ее применение, скажем, в лингвистике, психологии, при изучении массовых коммуникаций. Существенными недостатками ее являются использование очень бедного языка; абсолютизирование вероятностных представлений, что фактически неприемлемо для информационного анализа основного массива научной информации — достоверного знания (теорий, понятий), хотя ясно, что они также обладают смыслом, содержанием; наконец в этой теории делается акцент лишь на изучении предметного значения знаковых выражений, игнорируется смысловое значение знаков.

Поэтому в основном в 60-е годы ряд ученых (Р. Уэлз, Е. К. Войшвилло, Ю. А. Шрейдер и др.) предложили иные подходы к построению семантических теорий информации. Так, советский математик Ю. А. Шрейдер (1965) создал модель семантической теории информации, которая позволяет количественно оценивать образное (смысловое) значение знаков, используя понятие тезауруса как некоторого запаса знаний, фиксируемых в виде слов и смысловых связей между ними.

Количество семантической информации измеряется степенью изменения тезауруса под влиянием воспринятого получателем сообщения (текста).

Советский логик Е. К. Войшвилло в 1966 г. сделал интересную попытку семантического переосмысливания статистической теории информации, причем в его концепции величина семантической информации суждения зависит прежде всего не от вероятности, а от количества и существенности обусловленного им следствия. Эта величина измеряется по отношению к проблеме и определяется тем, насколько доказательство или допущение истинности суждения уменьшает энтропию проблемы. Е. К. Войшвилло также пытается объединить синтаксический, семантический и прагматический аспекты информации, что является одним из первых шагов на пути к созданию единой семиотической теории информации.

Подходы Ю. А. Шрейдера и Е. К. Войшвилло являются более перспективными, чем концепции Карнапа — Бар-Хиллела, ибо здесь осуществляется отход от чисто вероятностной трактовки, используется более богатый формализованный язык, совершается выход за пределы измерения только предметного значения знаковых выражений.

Изучение роли информации в процессах управления (особенно в социальных процессах) показало, что здесь в первую очередь важны качественные характеристики информации, в частности ее ценность. Для управления важна информация, которая полезна, значима для системы управления, которая ведет к осуществлению цели, поставленной в процессе управления. Ценность возникает тогда, когда информация осмыслена (опознана) и включена в отношение: получатель информации — цель управления — информация.

В настоящее время существует несколько подходов к измерению ценности информации. Одним из первых на возможность измерения ценности информации обратил внимание А.А.Харкевич (1960), который считал, что ценность может измеряться через приращение вероятности достижения цели до и после получения информации. Здесь ценность информации измеряется посредством ее количества. В более общем случае ценность информации зависит от того, насколько получение ее приближает кибернетическую систему к реализации цели (программы).

В 60-е годы появились кибернетические варианты теории ценности информации, использующие теорию игр и решений, теорию алгоритмов, теорию оптимального управления, в работах М.М.Бонгарда, Р.Л.Стратоновича, Б.А.Гришанина, М.К.Газурина и др. Характерными чертами этих подходов является то, что они измеряют ценность информации через ее количество (хотя в отличие от подхода А.А.Харкевича, зависимость между ценностью информации и ее количеством имеет различные формы, может вводиться отрицательная мера ценности и т. д.) и, кроме того, понятие ценности информации обязательно связывается с понятием цели, В общем случае при одном и том же количестве мера ее ценности оказывается зависимой от субъекта управления (получателя) и от целей управления.

Мы кратко перечислили лишь наиболее известные и важные идеи в области семантической и прагматической теорий информации — подробный обзор их имеется в книге И.И.Гришкина[15], автор которой делает попытку представить природу информации как кибернетико-семиотического феномена. Он связывает воедино в определении понятия информации все те свойства информации, которые уже получили логические или математические экспликации. Но ведь исследователи социальной информации говорят и о других, еще мало изученных свойствах информации, в частности социальной, т. е. о достоверности, правдивости, истинности, очевидности, партийности и т. д. Здесь не предложено еще каких-либо кибернетических или логико-семиотических экспликаций этих свойств информации и, видимо, поэтому некоторые ученые не замечают этих ее свойств, сводя все или к семиотическому триединству или к связи с управлением и т. д.

Конечно, видеть природу информации в чем-то, выходящем за пределы того, что сейчас изучается теми или иными теориями информации, было бы рискованно, хотя и эта возможность не исключена. Однако возникает вопрос: почему мы должны тут же считать, что все изученные свойства информации в настоящее время должны определять ее природу именно в совокупности? Нам думается, что такой подход, во всяком случае кибернетико-семиотический подход, развиваемый И.И.Гришкиным и некоторыми другими авторами, не может удовлетворить современную науку, ибо он существенно сужает понимание информации, ориентируясь лишь на чисто теоретическое развитие представлений об информации, фактически не связывая их с приложениями, а также не принимая во внимание другие свойства информации, кроме семиотических (и не выделяя из существующих наиболее фундаментальные, существенные свойства).

Если анализировать только логико-семантические и логико-прагматические концепции информации (как, впрочем, и шенноновскую теорию), то можно высказать не одно единственное мнение относительно природы информации, а целый их спектр. Это объясняется довольно простым обстоятельством. Дело в том, что как средства символической логики, так и средства математики не имеют четко очерченных предметных областей — они могут быть использованы для описания и отображения закономерностей и свойств неживой и живой природы, общества, мышления человека и т. д. Поэтому ответ на вопрос о том, с какой же предметной областью связано понятие информации, не может быть получен лишь на основе анализа математических, а также логико-семантических и логико-прагматических теорий информации. Необходимо — и на это обстоятельство мы обращаем особое внимание — исследовать приложения упомянутых теорий. Что касается шенноновской и некоторых нестатистических подходов в теории информации, то они используются в технике связи, а сейчас и при исследовании процессов управления. Кроме того, теоретико-информационные методы довольно широко проникли в науки о неживой природе. Таким образом, оказалось, что, в частности, шенноновская теория нашла более широкое применение, чем можно было ожидать раньше. Это дало право многим ученым говорить о всеобщности информации.

Что же касается применения логико-семантических и логико-прагматических теорий информации, которые описаны И. И. Гришкиным, то нам не известны их применения. Большинство этих теорий появилось с целью количественного исследования обмена информацией между людьми, и в принципе их можно было бы использовать (при соответствующем обобщении) для описания информационных процессов в кибернетике. Однако об их применении, тем более о широком, пока еще говорить рано (эти теории еще не совершенны). В действительности это даже не теории, а скорее всего модели (причем первоначальные) будущих теорий, которые еще должны найти четко очерченную область своих широких применений. Например, существующие ныне логико-семантические теории не используются в анализе искусственных языков (предназначенных для общения человека с ЭВМ, АСУ и другими кибернетическими устройствами), как правило, значительно более простых, чем национальные языки.

Разумеется, на основе того, что ныне существующие семантические и прагматические теории информации не имеют применений, нельзя делать вывод, что информация в кибернетической системе не обладает в той или иной степени значением (содержанием) и ценностью. Такими свойствами она обладает, и это было интуитивно ясно и до появления упомянутых моделей теорий, которые возникли именно как логико-математические экспликации содержания и ценности информации. Наличие этих экспликаций еще ничего не говорит о том, являются ли уточняемые с их помощью свойства имманентно присущими информации или же они появляются па определенных ступенях развития материи. Для адекватного суждения об этом необходимо выйти за пределы соответствующих метанаучных теорий, появившихся на стыке логики, семиотики и кибернетики, и перейти на более высокий метанаучный уровень — философско-методологический.

В том, что упомянутые нами частные науки не дают однозначного ответа на вопрос о природе информации, легко можно убедиться на примере кибернетики. В ней информация и управление рассматриваются в неразрывной связи. Между тем, если проанализировать развитие современной кибернетики, то легко обнаружить, что само «здание» этого научного направления можно построить и на базе концепции информации как общенаучного понятия и на основе представлений об информации как чисто кибернетической категории.

«Семиотическая» трактовка природы информации тяготеет именно к метанаучным концепциям информации. Эта интерпретация оказывается весьма гипотетичной...

ЛИТЕРАТУРА