Э Лийв - Инфодинамика, Обобщённая энтропия и негэнтропия

Огромным шагом вперед в деле усовершенствования инфобазы в компьютерах являются т.н. экспертные системы. Их преимуществом является возможность введения в компьютер неформализованных данных и "знаний". Главным средством решения задач программами - "экспертами" яв-ляется не полностью формализованное рассуждение, про-водимое на основе совокупности знаний, тщательно собран-ных у экспертов-людей. Знания закодированы в виде мно-жества основанных на опыте правил типа "если . . . то . . ." (эвристики). Такие правила ограничивают поле поиска ре-шения, помогают находить наиболее вероятные пути дости-жения цели. Существенно то, что компьютеры могут для переработки использовать не только цифровые данные и математические формулы, но и вероятностные харак-теристики и неформализованные (эвристические) знания. Инфобазы отдельных компьютеров используются более эф-фективно, если компьютеры соединены в одну сеть сеть ЭВМ. Подобные сети могут быть локальными, обслужи-вающие отдельные фирмы или небольшого района, регио-нальными или более обширными - национальными или глобальными, общемировыми (ИНТЕРНЕТ). На основе ём-ких электронных хранилищ информации формируются мощ-ные и чрезвычайно оперативные системы обработки и рас-пределения информации, существенно меняющие многие стороны жизни общества.

Бурное развитие электронных инфосистем не уменьшает значение традиционных инфобаз на основе бумажных, фото-, кино- и печатных изданий. Они обеспечивают и в дальнейшем надёжность хранения информации на более длительный срок, обеспечение авторских прав при распространении и докумен-тальность официальных бумаг, договоров, директив.

ЭНТРОПИЯ И НЕГЭНТРОПИЯ ИНФОСИСТЕМ

Поскольку все системы в мире содержат одновременно и инфосистемы, то и последние имеют ОЭ и ОНГ. Явление энтропии (шума) при передаче сигнала по инфоканалам под-робно рассмотрено в теории информации. С явлениями шума встречается каждый человек в повседневной жизни. Напри-мер, к этой категории принадлежат нечёткие изображения на телевизионном экране, плохая слышимость в телефоне, опе-чатки в книгах, дефекты зрения и слуха человека и др. Конкретных, относительно простых инфосистем и каналов исследовано очень много. Мало данных имеется по ОНГ сложных инфосистем, например по комплексным системам человека со средствами инфотехнологии. По этому вопросу мало общенаучных и философских обобщений, которые уст-ранили бы существующие противоречия.

Инфосистемы содержат в качестве структурных эле-ментов связанную информацию - ОНГ. В то же время они как системы имеют и собственную ОНГ. Получается, что можно определить негэнтропию системы из ОНГ. В этом не имеется ничего противоестественного. Известно, что ОНГ может иметь разные ступени обобщённости, разное качество, разное положение в иерархии состоящей из ОНГ. Если ОЭ является показателем качества энергии, то ОНГ системы является показателем качества ОНГ элемента и их сово-купности. Элементы (ОНГ) в инфосистемах расположены также по иерархической схеме, как во всех системах. Причём на более высоком уровне ОНГ имеет более высокое качество и содержит больше обобщающей информации. Но ОНГ может развиваться не только в сторону высоты в иерархии, а также в глубину и в микромир. Известно, что сознание второй ступени - самосознание может моделировать, кроме физичес-кого состояния и своё сознание, т.е. сознание первой ступени. Соответственно сознание третьей ступени моделирует соз-нание второй ступени и т.д. В пирамиде систем более высокая ступень ОНГ развивается за счёт уменьшения ОНГ более низкого слоя. Для характеристики ОНГ высоких слоёв необ-ходимо ввести критерий цели, ценностей, свободы выбора, многомерное пространство поиска, которые не являются уже физическими критериями.

Исследование ОЭ и ОНГ сложных управляемых инфо-систем (ИС) также необходимо начинать с их структурных элементов. Элементы ИС разделяются на 2 типа:

1. Негэнтропия 2. Инфоканал И1 ??R Ї Иупр ОНГ - ОЭ И2 ??R ОНГ1 Ї Иупр ??R - ОЭ ОНГ2

При исследовании первого типа новым вопросом явля-ется понятие "энтропия ОНГ". Это явление так распрост-ранёно, что каждый знаком с ним по повседневной жизни. Достаточно напомнить процесс стирания многих фактов из памяти. Характерно и исчезновение (частичное или полное) записей из памяти ЭВМ, например под действием вируса. Поскольку ресурс работоспособности в эксплуатации любого товара можно связывать с его ОНГ, то её потеря харак-теризуется увеличением ОЭ. Примером потери ОНГ являются также отрицательные мутационные изменения в генах (хро-мосомных ДНА). Это является причиной различных на-следственных заболеваний. Энтропия ОНГ наблюдается так-же в неорганическом мире. Многие реологические модели веществ основаны на "вспоминании" вязкой среды о влиянии сил, действовавших в прошлом и на постепенные потери этой "памяти". Явление тиксотропии основывается на временном разрушении структуры (энтропия ОНГ) вещества и на час-тичной её востановлении со временем. Как повышение энт-ропии ОНГ можно рассматривать также частичное уменьше-ние упорядоченности ОНГ в инфосистеме. Чем меньше сис-темность расположения данных в инфосистеме, тем труднее их найти, обработать и применять нужную информацию.

Многие явления инфообработки в отдельных науках исследованы подробно. Однако, недостаточно раскрыта их общие черты: сущность в виде инфосистем, структура ОЭ и ОНГ элементов. Из-за малоразработанности методик пока не проводились расчёты ОЭ и ОНГ и нет сравнительных данных этих показателей в разных системах. Сложение ОНГ эле-ментарных ИС даёт возможность исследовать движение информации и накопление ОНГ в сложных и многоэтажных комплексах.

Вторым типом элементарных ИС являются инфоканалы (ОНГ2?RОНГ1). Методы расчётов формального количества информации и пропускной способности конкретных инфо-каналов разработаны теорией информации. В качестве меры количества информации полученной элементом ОНГ1 о собы-тии в элементе ОНГ2, принимается величина, на которую в среднем уменьшается неопределённость (ОЭ) величины ОНГ1, если там становятся известным данные о событиях в системе ОНГ2, т.е. разность между безусловной и условной энтропией. И (ОНГ1, ОНГ2) = ОЭ (ОНГ1) ? ОЭ (ОНГ1 / ОНГ2)

Формально, по классическим формулам, можно рассчи-тать всю информацию, которую можно кодировать в циф-ровые (дигитальные, двоичные) сигналы. Трудности могут возникать только из-за скорости передачи информации и из-за пропускной способности канала связи, которые могут быть определены известными методами.

Однако, инфообмен между системами осуществляется не только через инфоканалы путём кодирования в цифровые или электрические сигналы, но и более сложными путями (хими-ческие, физические, волновые процессы, массо- и энерго-обмен, обмен мыслями, идеями и т.д.). В этих случаях возни-кают при определении количества информации принципи-альные трудности.