Теория информации Клода Шеннона

Размещено на http://www.allbest.ru/

Министерство образования и науки Российской Федерации

Федеральное агентство по образованию

ГОУ ВПО Сыктывкарский Государственный Университет

Факультет управления

Реферат

Теория информации Клода Шеннона

Руководитель: Болотов С.П

Исполнитель: Панева Я.В,

411 группа

Сыктывкар 2010

Содержание

Введение

Теория информации

Заключение

Список литературы

Введение

Клод Элвуд Шеннон (Shannon) (1916 -- 2001) -- американский инженер и математик. Человек, которого называют отцом современных теорий информации и связи.

Осенним днем 1989 года корреспондент журнала "Scientific American" вошел в старинный дом с видом на озеро к северу от Бостона. Но встретивший его хозяин, 73-летний стройный старик с пышной седой гривой и озорной улыбкой, совсем не желал вспоминать "дела давно минувших дней" и обсуждать свои научные открытия 30-50-летней давности. Быть может, гость лучше посмотрит его игрушки?

Не дожидаясь ответа и не слушая увещеваний жены Бетти, хозяин увлек изумленного журналиста в соседнюю комнату, где с гордостью 10-летнего мальчишки продемонстрировал свои сокровища: семь шахматных машин, цирковой шест с пружиной и бензиновым двигателем, складной нож с сотней лезвий, двухместный одноколесный велосипед, жонглирующий манекен, а также компьютер, вычисляющий в римской системе счисления. И не беда, что многие из этих творений хозяина давно сломаны и порядком запылены, -- он счастлив. Кто этот старик? Неужели это он, будучи еще молодым инженером Bell Laboratories, написал в 1948 году "Великую хартию" информационной эры -- "Математическую теорию связи"? Его ли труд назвали "величайшей работой в анналах технической мысли"? Его ли интуицию первооткрывателя сравнивали с гением Эйнштейна? Да, это все о нем. И он же в тех же 40-х годах конструировал летающий диск на ракетном двигателе и катался, одновременно жонглируя, на одноколесном велосипеде по коридорам Bell Labs. Это Клод Элвуд Шеннон, отец кибернетики и теории информации, гордо заявивший: "Я всегда следовал своим интересам, не думая ни о том, во что они мне обойдутся, ни об их ценности для мира. Я потратил уйму времени на совершенно бесполезные вещи."

Теория информации

В 1941 году 25-летний Клод Шеннон поступил на работу в Bell Laboratories. В годы войны он занимался разработкой криптографических систем, и позже это помогло ему открыть методы кодирования с коррекцией ошибок. А в свободное время он начал развивать идеи, которые потом вылились в теорию информации. Исходная цель Шеннона заключалась в улучшении передачи информации по телеграфному или телефонному каналу, находящемуся под воздействием электрических шумов. Он быстро пришел к выводу, что наилучшее решение проблемы заключается в более эффективной упаковке информации.

Но что же такое информация? Чем измерять ее количество? Шеннону пришлось ответить на эти вопросы еще до того, как он приступил к исследованиям пропускной способности каналов связи. В своих работах 1948-49 годов он определил количество информации через энтропию -- величину, известную в термодинамике и статистической физике как мера разупорядоченности системы, а за единицу информации принял то, что впоследствии окрестили "битом", то есть выбор одного из двух равновероятных вариантов. Позже Шеннон любил рассказывать, что использовать энтропию ему посоветовал знаменитый математик Джон фон Нейман, который мотивировал свой совет тем, что мало кто из математиков и инженеров знает об энтропии, и это обеспечит Шеннону большое преимущество в неизбежных спорах. Шутка это или нет, но как трудно нам теперь представить, что всего полвека назад понятие "количество информации" еще нуждалось в строгом определении и что это определение могло вызвать какие-то споры.

На прочном фундаменте своего определения количества информации Клод Шеннон доказал удивительную теорему о пропускной способности зашумленных каналов связи. Во всей полноте эта теорема была опубликована в его работах 1957-61 годов и теперь носит его имя. В чем суть теоремы Шеннона? Всякий зашумленный канал связи характеризуется своей предельной скоростью передачи информации, называемой пределом Шеннона. При скоростях передачи выше этого предела неизбежны ошибки в передаваемой информации. Зато снизу к этому пределу можно подойти сколь угодно близко, обеспечивая соответствующим кодированием информации сколь угодно малую вероятность ошибки при любой зашумленности канала.

Эти идеи Шеннона оказались слишком провидческими и не смогли найти себе применения в годы медленной ламповой электроники. Но в наше время высокоскоростных микросхем они работают повсюду, где хранится, обрабатывается и передается информация: в компьютере и лазерном диске, в факсимильном аппарате и межпланетной станции. Мы не замечаем теорему Шеннона, как не замечаем воздух.

В основу теории информации положен предложенный К.Шенноном метод исчислений количества новой (непредсказуемой) и избыточной (предсказуемой) информации, содержащейся в сообщениях, передаваемых по каналам технической связи.

Предложенный Шенноном метод измерения количества информации оказался настолько универсальным, что его применение не ограничивается теперь узкими рамками чисто технических приложений.

Вопреки мнению самого К.Шеннона, предостерегавшего ученых против поспешного распространения предложенного им метода за пределы прикладных задач техники связи, этот метод стал находить все более широкое примение в исследованиях и физических, и биологических, и социальных систем .

Ключом к новому пониманию сущности феномена информации и механизма информационных процессов послужила установленная Л.Бриллюэном взаимосвязь информации и физической энтропии. Эта взаимосвязь была первоначально заложена в самый фундамент теории информации, поскольку для исчисления количества информации Шеннон предложил использовать заимствованную из статистической термодинамики вероятную функцию энтропии.

Многие ученые (начиная с самого К.Шеннона) склонны были рассматривать такое заимствование как чисто формальный прием. Л.Бриллюэн показал, что между вычисленным согласно Шеннону количеством информации и физической энтропии существует не формальная, а содержательная связь.

В статистической физике с помощью вероятностной функции энтропии исследуются процессы, приводящие к термодинамическому равновесию, при котором все состояния молекул (их энергии, скорости) приближаются к равновероятным, а энтропия при этом стремится к максимальной величине.

Благодаря теории информации стало очевидно, что с помощью той же самой функции можно исследовать и такие далекие от состояния максимальной энтропии системы, как, например, письменный текст.

Еще один важный вывод заключается в том, что с помощью вероятностной функции энтропии можно анализировать все стадии перехода системы от состояния полного хаоса, которому соответствуют равные значения вероятностей и максимальное значение энтропии, к состоянию предельной упорядоченности (жесткой детерминации), которому соответствует единственно возможное состояние ее элементов.

Данный вывод оказывается в равной мере справедливым для таких несходных по своей природе систем, как газы, кристаллы, письменные тексты, биологические организмы или сообщества и др.

При этом, если для газа или кристалла при вычислении энтропии сравнивается только микросостояние (т.е. состояние атомов и молекул) и макросостояние этих систем (т.е. газа или кристалла как целого), то для систем иной природы (биологических, интеллектуальных, социальных) вычисление энтропии может производится на том или ином произвольно выбранном уровне. При этом вычисляемое значение энтропии рассматриваемой системы и количество информации, характеризующей степень упорядоченности данной системы и равное разности между максимальным и реальным значением энтропии, будет зависеть от распределения вероятности состояний элементов нижележащего уровня, т.е. тех элементов, которые в своей совокупности образуют эти системы.

Количество сохраняемой в структуре системы информации пропорционально степени отклонения системы от состояния равновесия, обусловленного сохраняемым в структуре системы порядком.

Сам того не подозревая, Шеннон вооружил науку универсальной мерой, пригодной в принципе (при условии выявления значенй всех вероятностей) для оценки степени упорядоченности всех существующих в мире систем.

Определив введенную Шеноном информационную меру как меру упорядоченности движения, можно установить взаимосвязь информации и энергии, считая энергию мерой интенсивности движения. При этом количество сохраняемой в структуре систем информации пропорционально суммарной энергии внутренних связей этих систем.

Одновременно с выявлением общих свойств информации как феномена обнаруживаются и принципиальные различия относящихся к различным уровням сложности информационных систем.

Так, например, все физические объекты, в отличие от биологических, не обладают специальными органами памяти, перекодировки поступающих из внешнего мира сигналов, информационными каналами связи. Хранимая в них информация как бы "размазана" по всей их структуре. Вместе с тем, если бы кристаллы не способны были сохранять информацию в определяющих их упорядоченность внутренних связях, не было бы возможности создавать искусственную память и предназначенные для обработки информации технические устройства на основе кристаллических структур.

Вместе с тем необходимо учитывать, что создание подобных устройств стало возможным лишь благодаря разуму человека, сумевшего использовать элементарные информационные свойства кристаллов для построения сложных информационных систем.

Простейшая биологическая система превосходит по своей сложности самую совершенную из созданных человеком информационных систем. Уже на уровне простейших одноклеточных организмов задействован необходимый для их размножения сложнейший информационный генетический механизм. В многоклеточных организмах помимо информационной системы наследственности действуют специализированные органы хранения информации и ее обработки (например, системы, осуществляющие перекодирование поступающих из внешнего мира зрительных и слуховых сигналов перед отправкой их в головной мозг, системы обработки этих сигналов в головном мозге). Сложнейшая сеть информационных коммуникаций (нервная система) пронизывает и превращает в целое весь многоклеточный организм.

Уже на уровне биологических систем возникают проблемы учета ценности и смысла используемой этими системами информации. Еще в большей мере такой учет необходим для анализа функционирования интеллектуальных информационных систем.

Глубокое осознание специфики биологических и интеллектуальных систем позволяет выявить те границы, за пределами которых утрачивает свою компетентность разработанный современной наукой информационно-энтропийный подход.

Определить эти границы Шеннону пришлось на самом начальном этапе создания теории информации, поскольку без этого нельзя было использовать количественную меру информации для оценки письменных текстов и других созданных разумом человека информационных систем. Именно с этой целью Шеннон делает оговорку о том, что предложенный им метод исчисления информации письменных текстов игнорирует такие же их неотъемлемые свойства, как смысл и ценность содержащихся в них сообщений.

Так, например, при подсчете количества информации, содержащейся в таких двух сообщениях, как "очередную партию Каспаров играет белыми" и "у гражданина Белова родился сын" получится одна и та же величина - 1 бит. Нет сомнения, что два этих сообщения несут разный смысл и имеют далеко не равнозначную ценность для гражданина Белова. Однако, как было отмечено выше, оценка смысла и ценности информации находится за пределами компетенции теории информации и поэтому не влияет на подсчитываемое с помощью формулы Шеннона количество бит.

Игнорирование смысла и ценности информации не помешало Шеннону решать прикладные задачи, для которых предназначалась первоначально его теория: инженеру по технике связи вовсе не обязательно вникать в суть сообщений, передаваемых по линии связи. Его задача заключается в том, чтобы любое подобное сообщение передавать как можно скорее, с наименьшими затратами средств (энергии, диапазона используемых частот) и, по возможности, безо всяких потерь. И пусть тот, кому предназначена данная информация (получатель сообщений), вникает в смысл, определяет ценность, решает, как использовать ту информацию, которую он получил.

Такой сугубо прагматичный подход позволил Шеннону ввести единую, не зависящую от смысла и ценности, меру количества информации, которая оказалась пригодной для анализа всех обладающих той или иной степенью упорядоченности систем.

После основополагающих работ Шеннона начали разрабатываться основы смысловой (семантической) и ценностной (прагматической, аксиологической) информационных теорий.

Однако ни одной из этих теорий и предлагаемых их авторами единиц измерения ценности или смысла не суждено было приобрести такую же степень универсальности, какой обладает мера, которую ввел в науку Шеннон.

Дело в том, что количественные оценки смысла и ценности информации могут производится только после предварительного соглашения о том, что же именно в каждом конкретном случае имеет для рассматриваемых явлений ценность и смысл. Нельзя одними и теми же единицами измерить ценность информации, содержащейся, скажем, в законе Ома и в признании любви. Иными словами, критерии смысла и ценности всегда субъективны, а потому применимость их ограничена, в то время как мера, предложенная Шенноном, полностью исключает субъективизм при оценке степени упорядоченности структуры исследуемых систем.

Так что же характеризует подсчитанная по формуле Шеннона величина энтропии текста, выражаемая количеством бит? Только лишь одно свойство этого текста - степень его упорядоченности или , иными словами, степень его отклонения от состояния полного хаоса, при котором все буквы имели бы равную вероятность, а текст превратился бы в бессмысленный набор букв.

Упорядоченность текста (или любой другой исследуемой системы) будет тем больше, чем больше различие вероятностей и чем больше вероятность последующего события будет зависеть от вероятностей предыдущих событий.

Согласно негэнтропийному принципу информации количество информации, выражающее этот порядок, будет равно уменьшению энтропии системы по сравнению с максимально возможной величиной энтропии, соответствующей отсутствию упорядоченности и наиболее хаотичному состоянию систем.

Методы исчисления информации, предложенные Шенноном, позволяют выявить соотношение количества предсказуемой (то есть формируемой по определенным правилам) информации и количества той неожиданной информации, которую нельзя заранее предсказать.

Содержащуюся в правилах информацию Шеннон определил как избыточную, потому что знание правил построения сообщений позволяет предсказывать появление букв (или других символов) раньше, чем они будут сообщены по линии связи.

Таким способом удается в той или иной степени "разгрузить" предназначенный для передачи сообщений канал. Проведенный Шенноном анализ английских текстов показал, что содержащаяся в них избыточная информация составляет около 80% от общего количества информации, которое заключает в себе письменный текст. Остальные 20% - это та самая энтропия, благодаря которой текст может служить источником непредсказуемой энергии [2].

Если бы текстовые, устные или зрительные (в частности телевизионные) сообщения были полностью лишены энтропии, они не приносили бы получателям сообщений никаких новостей.

Если бы письменный текст строился только на основании заранее сформулированных правил, то, установив эти правила по тексту первой страницы, можно было бы заранее предсказать, что будет написано на страницах 50, 265, 521 и т.д.

Заключение

шеннон информация канал связь

Но с начала 60-х годов Шеннон не сделал в теории информации практически больше ничего. Это выглядело так, как будто ему всего за 20 лет надоела созданная им же теория. В 1985 году Клод Шеннон и его жена Бетти неожиданно посетили Международный симпозиум по теории информации в английском городе Брайтоне. Почти целое поколение Шеннон не появлялся на конференциях, и поначалу его никто не узнал. Затем участники симпозиума начали перешептываться: вон тот скромный седой джентльмен -- это Клод Элвуд Шеннон, тот самый! На банкете Шеннон сказал несколько слов, немного пожонглировал тремя (увы, только тремя) мячиками, а затем подписал сотни автографов ошеломленным инженерам и ученым, выстроившимся в длиннейшую очередь. Стоящие в очереди говорили, что испытывают такие же чувства, какие испытали бы физики, явись на их конференцию сам сэр Исаак Ньютон.

Клод Шеннон скончался в 2001 году в массачусетском доме для престарелых от болезни Альцгеймера на 84 году жизни.

Список литературы

1. Интернет

2. Шеннон К.Е. Математическая теория связи. Работы по теории информации и кибернетике., М, 1963.

3. Шеннон К. Е. Бандвагон. /Работы по теории информации и кибернетике/М.1963.

Размещено на Allbest.ru