Сообщение, уменьшающее неопределенность знаний в два раза, несет 1 бит информации

АИС

КОС

КПС

Кибернетические аспекты информатики

I. Информационная деятельность человека (военного специалиста)

В самом общем виде информационно-аналитическую работу специалистов мониторинга военных объектов можно представить схемой (рис.1.4).

Рис.1.4. Модель информационно-аналитической работы

специалистов мониторинга военных объектов

В результате реализации всех этапов обработки информации офицеры аналитического аппарата создают информационный массив, содержащий данные о противостоящей группировке. Эти данные могут быть взаимоисключающими и характеризоваться определенными вероятностями наступления того или иного события. Чтобы сделать правильный (рациональный) вывод о возможном развитии обстановки необходимо учесть все нюансы отмеченные в ходе сбора данных. Это возможно только с применение средств электронно-вычислительной техники.

Добывание осуществляется основными структурными единицами: группами, самолетами, постами и т д. Для доклада полученных данных используются каналы обратной связи (КОС). По данным каналам передаётся информация состояния. Руководство добыванием и первичной обработкой полученных данных осуществляется со специально оборудованных пунктов (КП, ПУ) оперативными дежурными. После обработки информации и принятия решения о состоянии и функционировании объектов производится нацеливание дежурных (поисковых) сил по каналам прямой связи (КПС). По ним передаётся командная информация. Анализ и окончательная обработка производится на КП направленцами с учетом данных полученных своими силами и взаимодействующими органами.

Таким образом, в результате обработки данных в штаб объединений (соединений, воинских частей) поступают обобщенные данные о возможных действиях противостоящей группировки противника. Получив эти данные, вышестоящий штаб учитывает их в процессе планирования боевых действий.

Таким образом, в информационной деятельности человека основную роль играют человеко-машинные системы, получившие название АИС, в которых реализованы ИТ по обслуживанию ИР. Они позволяют решать современные задачи управления коллективами и управления производством с требуемым качеством по рациональности и своевременности.

Рассмотрев в данном вопросе основы информационно-аналитических действий сил специальной службы, становится очевидным необходимость активного внедрения в этот процесс средств ЭВТ. Учитывая огромные информационные потоки, применение противником мер скрытого управления войсками, различных методов маскировки своих действий, и сложных видов передач, противоречивость данных различных видов разведки, для правильного определения вероятного характера действий противостоящей группировки противника необходимо использование компьютеров. Кроме того, внедрение электронно-вычислительных машин вызвано необходимостью обеспечения своевременности доклада данных командованию, так как действующие каналы и средства связи не в состоянии справиться с задачами, стоящими перед войсками в современной войне. Поэтому явно выделяются два основных направления машинной обработки информации:

- автоматизированная обработка данных;

- доклад данных по средствам связи и автоматизации.

Оба эти направления в настоящее время динамично развиваются. Соединения и части специальной службы имеют на вооружении комплексы АСУ, начиная с начала 80-х годов прошлого века. Поэтому дисциплины (включая «Автоматизированную обработку информации»), знакомящие Вас с применение информационных средств в военном деле, являются неотъемлемой частью подготовки офицеров профиля факультета.

II. Количество и измерение информации

Основы близкой к информатике технической науки кибернетики были заложены трудами по математической логике американского математика Норберта Винера, опубликованными в 1948 году, а само название происходит от греческого слова (kyberneticos — искусный в управлении).

Впервые термин кибернетика ввел французский физик Андре Мари Ампер в первой половине XIX веке. Он занимался разработкой единой системы классификации всех наук и обозначил этим термином гипотетическую науку об управлении, которой в то время не существовало, но которая, по его мнению, должна была существовать.

Сегодня предметом кибернетики являются принципы построения и функционирования систем автоматического управления, а основными задачами — методы моделирования процесса принятия решений техническими средствами, связь между психологией человека и математической логикой, связь между информационным процессом отдельного индивидуума и информационными процессами в обществе, разработка принципов и методов искусственного интеллекта. На практике кибернетика во многих случаях опирается на те же программные и аппаратные средства вычислительной техники, что и информатика, а информатика, в свою очередь, заимствует у кибернетики математическую и логическую базу для развития этих средств.

Кибернетика – это наука об общих принципах управления в различных системах – технологических, биологических, социальных. Кибернетику интересуют процессы взаимодействия между сложными объектами. Такие взаимодействия рассматриваются как процессы управления. Основной целью управления является приведение объектов управления в требуемое состояние, через реализацию принятых органом управления решений. Главные характеристики кибернетической системы это входная и выходная информация. Информация между кибернетическими системами передаётся в виде некоторых последовательностей сигналов. Выходные сигналы одних участников обмена являются входными для других.

Информационные обмены происходят везде и всюду: между людьми, между животными, между работающими совместно техническими устройствами. Во всех этих случаях информация передаётся в виде последовательностей сигналов разной природы: акустических, световых, графических, электрических и других.

С точки зрения кибернетики информацией является содержание передаваемых сигнальных последовательностей.

Передача сигналов требует определённых материальных и энергетических затрат. Например, при использовании электрической связи нужны провода и источники электроэнергии. Однако содержание сигналов не зависит от затрат вещества или энергии. В последовательностях сигналов закодированы определённые смысловые элементы, в которых и заключается их содержание.

Управленческие решения должны быть обоснованны и поддержаны информационными системами. Большое значение для их принятия имеет не только качество, но и количество информации состояния (поступившей от объектов управления) и подлежащей анализу. Поэтому лицам, принимающим решения (ЛПР), необходимо иметь представление об измерении информации.

Для теоретической информатики информация играет такую же роль, как и вещество в физике. И подобно тому, как веществу можно приписывать довольно большое количество характеристик: массу, заряд, объем, и т.д., так и для информации имеется пусть и не столь большой, но достаточно представительный набор характеристик единицы измерения, что позволяет некоторой порции приписывать числа – количественные характеристики информации.

На сегодняшний день наиболее известны следующие методы измерения информации:

- объемный;

- энтропийный;

- алгоритмический.

Объемный – является самым простым и грубым методом измерения информации. Соответствующую количественную оценку информации естественно назвать объемом информации. Объем информации в сообщении – это количество символов в сообщении. Поскольку, например, одно и то же число может быть записано многими разными способами (с использованием различных алфавитов): «двадцать один», 21, 11001, XXI, 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) представлено в двоичной форме (с использованием алфавита, состоящего из двух символов 0 и 1). Такая стандартизация позволила ввести две стандартные единицы измерения: бит и байт. Байт – это восемь бит.

В теории информации и кодирования применяется энтропийный метод измерения информации. Этот метод измерения исходит из следующей модели. Получатель информации имеет определенные представления о возможности наступления некоторых событий. Эти представления в общем случае достоверны и выражаются вероятностями, с которыми он ожидает то или иное событие. Общая мера неопределенности (энтропия), характеризуется математической зависимостью от совокупности этих вероятностей. Количество информации в сообщении определяется тем, насколько уменьшится эта мера после получения сообщения.

Для определения количества информации, содержащейся в сообщении о том, что произошло одно из N равновероятных событий, используется формула:

i = log 2 N.

Эта формула была получена американским инженером Ричардом Хартли в 1928 году и поэтому известна как формула Хартли

Характерным примером применения формулы является расчёт характеристик выбора карты из 32-х картной колоды.

Если определить количество информации как меру устраненной неопределенности, то и полученную в результате выбора информацию можно охарактеризовать числом 32, то есть для выбора конкретной карты может потребоваться 32 опыта. Однако в теории информации получила использование другая количественная оценка, а именно – логарифм от описанной выше оценки по основанию 2:

H=log 2 m,

где m – число возможных равновероятных выборов (при m=2, H=1). То есть для выбора из колоды имеем следующую оценку количества информации, получаемую в результате выбора: H=log232=5.

Полученная оценка имеет интересную интерпретацию. Она характеризует число двоичных вопросов, ответы на которые позволяет выбрать либо «да» либо «нет». Для выбора дамы пик такими вопросами будут:

1 Карта красной масти? Ответ – нет - 0.

2 Трефи? Ответ – нет - 0.

3 Одна из четырех старших? Ответ – да - 1.

4 Одна из двух старших? Ответ – нет - 0.

5 Дама? Ответ – да - 1

Таким образом, чтобы устранить неопределенность (сделать выбор нужной карты) в колоде карт, необходимо получить в диалоговом режиме пять ответов (сообщений). Этот выбор можно описать последовательностью из пяти двоичных символов 00101. Количество информации 5 бит.

Пример. Предположим, что ученик получил за год 100 оценок. Среди них: 60 пятёрок, 25 четвёрок, 10 троек и 5 двоек. Тогда:

- вероятность пятерки – 60/100 = 0,6;

- вероятность четвёрки – 25/100 = 0,25;

- вероятность тройки – 10/100 = 0,1;

- вероятность пятерки – 5/100 = 0,05.

Теперь зная вероятности событий, можно определить количество информации в сообщении о каждом из них. Она определяется по формуле:

i = log 2 (1/Р).

Таким образом:

I 5 = i = log 2 (1/0,6) = i = log 2 (5/3) = 0,737 бит.

I 4 = i = log 2 (1/0,25) = i = log 2 (4) = 2 бита.

I 3 = i = log 2 (1/0,1) = i = log 2 (10) = 3,322бита.

I 2 = i = log 2 (1/0,05) = i = log 2 (20) = 4,322 бита.

Дата добавления: 2014-12-29