Семантический способ измерения информации: сущность, основные понятия и свойства. Лекция: Меры информации (синтаксическая, семантическая, прагматическая)

Объем информации измеряется количеством символов (разрядов) в сообщении. В разных системах исчисления один разряд имеет различный вес и соответственно меняется единица измерения данных. К примеру, сообщение "10111011" в бинарной системе имеет объем данных а = 8 бит, а в десятичной - V = 8 дет.

Для измерения содержания информации, т.е. ее количества на семантическом уровне, наибольшее признание получила степень тезауруса, что связывает семантические свойства информации со способностью пользователя воспринимать сообщение, которое поступило. Тезаурус - это совокупность справочников, которые применяет пользователь ИС

Прагматическая мера информации - ценность информации для достижения пользователем поставленной цели. Эта мера - величина относительная, обусловленная особенностями использования информации в той или иной ИС.

Ценность информации определяется ее количеством, необходимым для достижения поставленной пользователем цели.

Если до получения информации вероятность достижения цели равна Р г, а после ее получения - Р 2 , то ценность информации определяется по формуле Ип(Г,/Г 2) за Клодом Шенноном.

Способ определения вероятности меры ценности информации для достижения цели было предложено М. Бонгартом и А. Харкевичем. Это можно сформулировать так: если достижение цели вероятное и значение этой вероятности известно до получения информации, а также после получения информации, то меру ценности информации можно определить по формуле

В=ош 2 (Г/г),

где V - мера ценности информации; г - вероятность достижения цели до получения информации; Р - вероятность достижения цели после получения информации.

Ценность информации всегда связано с ее конкретным получателем, с конкретной целью, которую он хочет реализовать, и с конкретными возможностями реализации этой цели.

Следует отметить такие свойства информации через ее воспроизводственный жизненный цикл: способность к накоплению, обобщению, систематизации, копирование, кодирование, адресной направленности и т.д. (рис. 1.1).

Рис. 1.1. Жизненный цикл информации через предоставление услуг в информационном обществе

Перечислим некоторые свойства информации: полнота, достоверность, ценность, адекватность, актуальность, четкость, доступность, неисчерпаемость, кумулятивность, понятность, субъективность.

Полнота информации характеризует качество информации и определяет достаточность данных для принятия решений. Понятие полноты информации связано с ее содержанием (семантикой) и прагматикой. Как неполная, т.е. недостаточная для принятия правильного решения, так и избыточная информация снижает эффективность принимаемых пользователем решений.

Форма также является важным фактором в отражении информации. Информационные продукты подаются в типичной для определенных отрасли, корпорации, подразделения форме.

Достоверность информации - ее свойство отражать реальные объекты с необходимой точностью. Достоверность информации измеряется вероятностью того, что отображаемое информацией значение параметра отличается от истинного значения этого параметра в пределах необходимой точности. Недостоверная информация характеризуется информационным шумом, и чем он выше, тем ниже достоверность информации.

Ценность информации не может быть абстрактной. Информация должна быть полезной и ценной для определенной категории пользователей. Ценность информации зависит от того, какие задачи можно решать с ее помощью.

Адекватность информации характеризует степень соответствия информации реалиям. Адекватная информация - это полная и достоверная информация.

Актуальность информации - степень сохранения ценности информации для управления в момент ее использования и зависит от динамики изменения ее характеристик и от интервала времени, прошедшего с момента возникновения определенной информации. Актуальность является важным при работе в постоянно изменяющихся условиях. Своевременная подача информации в любой сфере человеческой деятельности является критическим моментом, потому что за определенный период времени она может терять свою ценность. На каждом уровне вырабатываются свои информационные продукты, связанные с определенными временными промежутками.

Своевременность информации - ее поступление не позже заранее определенного времени, согласованного с временем решения поставленной перед пользователем задачи. К примеру, для бухгалтерии - это ежесуточные оперативные, ежемесячные, ежеквартальные и ежегодные отчеты.

Четкость информации - информация должна быть понятна тому, кому она предназначена.

Доступность информации - это возможность получения и преобразования информации. На это свойство информации влияют одновременно как доступность данных и возможность применения адекватных методов. К примеру, в информационной системе информация превращается в доступную и удобную для восприятия пользователем форме. Это достигается, в частности, и путем согласования ее семантической формы с тезаурусом пользователя.

Точность информации - степень сходства полученной информации к реальному состоянию объекта, процесса, явления и т.д. Различают: формальная точность, измеряемая значением единицы младшего разряда числа; действительную точность, что обусловлено значением единицы последнего разряда числа; максимальную точность, которую можно получить в конкретных условиях функционирования системы; необходимую точность, что обусловлено функциональным назначением показателя.

Субъективность информации. Информация имеет субъективный характер, поскольку ее ценность определяется степенью восприятия субъекта (получателя информации).

Полезная информация - свойство, которое уменьшает неопределенность принятия решения.

Качество - это характеристика информационных продуктов. Эффективность использования информации предопределяет репрезентативность, содержательность, достаточность, актуальность, своевременность, точность, достоверность, устойчивость.

Репрезентативность информации - правильность ее отбора и формирования для адекватного отражения свойств объекта. Важнейшее значение здесь имеют: правильность концепции, на базе которой сформулировано исходное понятие; обоснованность отбора существенных признаков и связей отображаемого явления. Нарушение репрезентативности информации нередко приводит к существенным погрешностям.

Наряду с коэффициентом содержательности, отражающим семантический аспект, можно использовать и коэффициент информативности, характеризующийся отношением количества синтаксической информации к объему данных.

Постоянство информации - ее способность реагировать на изменения исходных данных без нарушения необходимой точности. Устойчивость информации, как и ее репрезентативность, связано с избранной методикой отбора и формирования. Актуальность, своевременность, точность и достоверность информации влияют на другие параметры функционирования ИС, среди которых такой, как ее надежность.

Понятие информации, данных, знаний родственные. Во многих ситуациях часто бывает достаточно интуитивного понимания и интерпретации этих категорий. Сложность формального определения терминов "информация", "данные", "знания" заключается в общеупотребительности этих терминов. Другой причиной терминологической путаницы является тот факт, что граница между этими терминами для большинства специалистов достаточно условна.

Данные - это элементарные описания предметов, событий, действий и транзакций, запоминающиеся, классифицируются и хранятся, но никак не организованы.

Информация - это данные, которые организованы так, что они имеют определенное значение и ценность для пользователя.

Знание состоят из данных или информации, организованы и обработаны с целью передачи определенного понимания, накопленного опыта, результатов обучения и экспертизы таким образом, что могут использоваться для решения проблем или выполнения действий.

Данные можно рассматривать как базовое понятие. Попытка дать определение базовым понятиям приводит к необходимости дополнительно определять используемые термины.

Данные - это сведения, показатели, необходимые для ознакомления с кем-, чем-либо, для характеристики кого -, чего-либо для определенных выводов и решений; их отношения, словосочетания и факты, путем преобразования и обработкой которых можно получить информацию о предметы, процессы или явления.

В широком смысле данные являются фактами, текстом, графиками, картинками, звуками, аналоговыми или видеоматериалами. Они могут быть получены в результате измерений, экспериментов, арифметических и логических операций. Данные должны быть представлены в форме, пригодной для хранения, передачи и обработки. Они являются сырьем для создания информации.

Данные разделяют на структурированные, неструктурированные, распределены. Итак, данные - это необработанный материал, предоставляется поставщиками данных и используется потребителями для формирования информации на основе данных.

Данные с точки зрения программного кода - это часть, совокупность значений определенных ячеек памяти, преобразование которых осуществляет код. Контроль за доступом к данным в современных электронно-вычислительных машинах (ЭВМ) осуществляется аппаратно. По принципу фон Неймана одна и та же область памяти ЭВМ может выступать как данные и как исполняемый код.

Данные представляются в персональном компьютере в виде файлов, которые бывают двух типов - двоичные (бинарные) и текстовые; бинарные обрабатываются специализированным программным обеспечением, а текстовые - стандартным.

Модель данных в информационных технологиях и системах - это средства представления информации в информационных системах, методы и технологии обработки информации. Модель данных в языках программирования - это определенные структуры данных, ограничения целостности и операции манипулирования данными.

Модель данных в базах данных (БД) - это совокупность методов и средств определения логической структуры БД и динамического моделирования состояний предметной области (ПрО) в БД.

Традиционно структуры данных считают декларативными знаниями, которые отражают О. Над структурами данных может осуществляться упорядоченная последовательность операций - программа, которая реализует определенный алгоритм. Результатом работы программы всегда есть декларативные знания, а сама программа - процедурными знаниями. Тип данных является абстрактной концепцией, что определяется набором логических возможностей. Как только абстрактный тип данных и связанные с ним операции определены, можно реализовать этот тип данных. Реализация может быть аппаратной, когда для выполнения необходимых операций разрабатываются специальные электронные схемы, что является частью самой ЭВМ. Или же это может быть программная реализация, когда программа, состоящая из существующих аппаратных инструкций, интерпретирует битовые строки необходимым способом. Программная реализация включает спецификацию того, каким образом объект с данными нового типа представлен объектами уже существующих типов данных, а также спецификацию того, каким образом с помощью определенных для такого объекта операций осуществляется работа с ним.

Переход от данных к знаниям - следствие развития и усложнения информационно-логических структур, обрабатываются на ЭВМ.

Знание - форма существования и систематизации результатов познавательной деятельности человека. Это субъективный образ объективной реальности, т.е. отражение внешнего мира в деятельности человека, в формах его сознания и воли. Знания могут различаться по уровню представления (конкретные и абстрактные) и уровнем детализации данных, быть полными или неполными, достоверными или недостоверными.

Знание - это закономерности предметной области (принципы, связи, законы), полученные в результате практически" деятельности и профессионального опыта, позволяющие специалистам решать задачи предметной области.

Предметная область (О) - это та часть реальности, что вызывает у человека специальный интерес и ней выделяется из общей картины окружающей объективной действительности.

Понятие "знания" имеет такие значения: 1) понимание, приобретаемое фактическим опытом; 2) состояние информированности о том или ином владение информацией, диапазон информированности; 3) акт понимания: ясное восприятие истины; 4) то, что можно понять и держать в голове (энциклопедический словарь Webster). Наблюдается значительный интерес к технологиям аккумуляции знаний и автоматизации интеллектуального анализа информации с целью выявления новых знаний. Свидетельством этого является, в частности, попытки вслед за понятиями "информационное общество", ввести термины "менеджмент знаний", "экономика знаний".

Важнейшим ресурсом современного предприятия, способным значительно повлиять на повышение его конкурентоспособности являются корпоративные знания. Знания становятся весомым фактором производства наряду с ресурсами, капиталом, трудом.

Сегодня нас окружают огромные объемы информации. Количество информационных потоков постоянно возрастает, но мы оказываемся неспособными использовать их. Знания приобретают различных форм, и поэтому ими становится сложнее управлять.

Необходимо отметить разницу между неявными и явными знаниями. Неявные знания (их трудно определить) часто не формализуются и не поддаются анализу, не способствуют накоплению опыта, навыков и т.д. Неявными знаниями может обладать отдельный человек или группа людей. Явные знания пользуются четкими алгоритмами с соответствующими данными, сообщениями, словами и числами.

Корпоративные знания разделяют на внешние и внутренние. К первой группе относятся, например, знания о клиенте (самое важное знание для большинства предприятий), независимая аналитическая информация (маркетинговые отчеты и рейтинги, цены на международных фондовых биржах, динамика изменения американских фондовых индексов и т.п.).

Ко второй группе относят знания о главных процессы

Накопление лучшего опыта при выполнении основных задач; о товарах/услугах; оптимальные решения, соответствующие текущим потребностям пользователей; знания сотрудников

Выявление, накопление и использование интеллектуального капитала; имеющийся опыт; персональные знания, которые обеспечивают успешное сотрудничество; интеллектуальные активы (базы знаний)

Опыт ведения проектов (образцы лучших практик).

Управление знаниями - это совокупность процессов, которые связаны с созданием, распространением, обработкой и использованием знаний. Это технология поиска и получения новых знаний, их носителей, структуризации, систематизации, распространения и их генерации. Это не отдельный программный продукт, а комплексная стратегия управления государством, регионом, предприятием, орієно-вана на максимальное использование его интеллектуального потенциала.

Управление знаниями (УЗ, англ. - knowledge management)

Это стратегия предприятия, цель которой заключается в выявлении всей полезной информации, что есть на предприятии, изучении опыта и повышении квалификации сотрудников с целью улучшения качества обслуживания клиентов и сокращения времени реакции на динамику рынка. УЗ - это установленный в корпорации формальный порядок работы с информационными ресурсами для облегчения доступа к знаниям и повторного их использования с помощью современных ИКТ. При этом знания классифицируются и распределяются по категориям в соответствии с онтологии струк-турованих и полуструктурированных баз данных и баз знаний. Основная цель УЗ - сделать знания доступными и повторно используемыми на уровне всей корпорации.

Ресурсы знаний различаются в зависимости от отраслей хозяйства и применения, но традиционно они включают руководства, письма, новости, информацию о заказчике, сведения о конкурентах и данные производства.

Для применения систем УЗ используются разнообразные технологии: электронная почта; базы и хранилища данных; системы групповой поддержки; информационно-поисковые системы; корпоративные сети и Internet; экспертные системы и системы баз знаний; интеллектуальные системы и т.д. В системах искусственного интеллекта, базы знаний генерируются для экспертов и систем, базирующихся на знаниях, в которых компьютеры используют правила вывода для получения ответов на вопросы пользователя.

Традиционно разработчики систем УЗ ориентировались лишь на отдельные группы потребителей, в частности менеджеров, которые работают с исполнительными информационными системами (Executive Information System). Современные системы управления знаниями ориентированы на поддержание работы предприятий.

Предприятия сейчас переходят к использованию хранилищ данных, чтобы все сотрудники могли использовать распределенную информацию для своих знаний.

Хранилища данных подробно рассмотрены в разделе 7. Они отличаются от традиционных БД тем, что проектируются для поддержки процессов принятия решений, а не для эффективного сбора и обработки данных. При условии, что все данные хранятся в едином хранилище, изучение связей между отдельными элементами данных может быть точным, а результатом анализа становятся новые знания. Альтернативный подход, что называется разведкой знаний, применяется для поиска в данных дополнительных, скрытых там знаний.

Если хранилища данных содержат в основном количественные данные, то хранилища знаний ориентированы в основном на качественные данные. Системы управления знаниями генерируют знания широкого диапазона баз данных, хранилищ данных, бизнес-процессов, статей новостей, внешних баз, Web-страниц и др. Таким образом, хранилища знаний подобные виртуальных складов, где знания распределены среди большого количества серверов.

Знания можно добывать из бизнес-процессов, обзоров и других источников. Базы знаний (БЗ) могут быть спроектированы из расчета на ведение хронологии деятельности предприятия, что касается, например, работы с клиентами. БЗ могут использоваться для поддержки операций или генерации информации о бизнесе в целом. Базы знаний оптимальных решений накапливают знания в процессе использования различных тестов при поиске эффективных путей решения задач. После того, как организация получила знания о наилучшем решения, доступ к ним может быть открыт для сотрудников корпорации.

Разведка знаний является новым направлением, которое быстро развивается и использует методы искусственного интеллекта, математики и статистики для приобретения знаний из хранилищ данных. Г. Пятецкий-Шапиро и В. Фролей определяют срок "разведка знаний" как нетривиальная получение точной, ранее неизвестной и потенциально полезной информации из данных. Этот метод включает инструментарий и различные подходы к анализа как текста, так и цифровых данных.

Основная цель систем разведки знаний - переход от традиционного метода интуитивного принятия решений на основе неполной информации управления, базирующиеся на знаниях.

Разведка знаний в современных условиях осуществляется для достижения двух целей - снижения рисков и обеспечения безопасности операций, а также получения конкурентных преимуществ. Современная система разведки знаний позволяет не только осуществлять мониторинг информации, но и моделировать стратегию конкурентов, выявлять их партнеров, поставщиков, выяснять условия сотрудничества.

Основные задачи систем разведки знаний заключаются в поиске и обобщении информации о конкурентах, рынки, товары, тенденции развития бизнеса и т.д. Например, система Odie (On demand Information Extractor) постоянно сканирует около тысячи статей с последними новостями для получения знаний об изменениях в управлении. Есть также возможность использования функции, отслеживает напівструктурований текст для сбора информации о других типах событий, связанных с бизнесом.

Одним из важнейших и перспективных направлений в области формализации знаний, что дает возможность использования накопленных знаний для компьютерной обработки, являются онтологии, рассмотрены в главе 9.

Задачи систем управления знаниями (СУЗ) - накапливать структурированные, формализованные знания: закономерности и принципы, которые помогают решать реальные производственные задачи. Основная цель СУЗ - сделать знания доступными и повторно используемыми на уровне всей корпорации. Функции СУЗ: 1) сбор знаний; 2) хранение и обработка знаний; 3) доставка знаний. Онтология - это точное описание концептуализации. В СУЗ корпораций онтологические спецификации могут ссылаться на таксономию задач, которые определяют знания для системы. Онтология формирует словарь, который совместно используется в СУЗ для упрощения общения, запоминания и представления. Разработка и поддержка онтологий в масштабе целого предприятия требует постоянных усилий для ее развития. Онтология, в частности, необходима для того, чтобы пользователь мог работать с базами данных оптимальных решений, которые касаются широкого круга проблем предприятия, и распознавать, какое решение может ему быть полезным в конкретной ситуации. Поскольку предприятия поддерживают различные виды деятельности, то для одной СУЗ необходимо использование нескольких онтологий. Для транснациональных компаний онтология должна быть переведена на разных языках, чтобы информация, которая хранится в базах знаний, была доступна всем сотрудникам. Со временем отрасли промышленности придут к колаборативних групп или формы подписки на централизованное обслуживание общей онтологии. Кроме онтологии для использования знаний огромное значение имеют дополнительные описательные атрибуты. Примерами описательных атрибутов могут служить сотрудник, предприятие, статус информации. Теоретически все базы знаний хранят информацию о контакт или сотрудника, включая имя, дату контакта, роль контактирующей лица в генерации знаний. Много баз знаний сохраняют организационную информацию, например отчеты о том, в каком подразделении разработан проект или собрано знания. Статус информации также является типичным описательным атрибутом и может включать, например, признак состояния определенного элемента: планируемый, применяемый сегодня или устаревший. Это может быть также запись о том, информация предназначена только для внутреннего использования или может быть распространена За пределы организации.

Качество и актуальность знаний зависят от многих факторов, например от того, кто поставляет знания в систему. Поскольку качество знаний изменяется от источника к источнику, системы часто отбирают знания, чтобы они были полными и достоверными.

Фильтрация не всегда выполняется сотрудниками компании. Чаще всего используется фильтрация сообщений электронной почты по приоритетам и категориям. Кроме того, применяются различные средства, позволяющие отслеживать качество баз данных. Обычно оценка зависит от потребностей конкретных сотрудников, рабочих групп или интересов всего предприятия.

Базы знаний часто содержат огромное количество информации, поэтому поиск нужной информации становится экстремально критической функцией. Большинство современных методов поиска включают инструментальные средства, средства интеллектуального поиска и визуальные модели.

Широкий диапазон хорошо известных инструментальных средств поиска (Google, AltaVista, Excite, Infoseek, Lycos, WebCrawler, Yahoo!) использовано для информационной навигации сетью Internet. Все они могут быть адаптированы к внутрішньокор-поративних потребностей при работе с системами управления знаниями.

С помощью средств интеллектуального поиска можно найти нужные данные в информационной среде Internet или корпоративных сетях. Например, InfoFinder изучает интересы пользователей с наборами классифицированных ими сообщений или документов.

Основываясь на синтаксисе сообщений, InfoFinder пытается определить ключевые фразы, которые помогают понять задачи пользователя. Среди новых тенденций в сфере проектирования систем поиска эффективных систем управления знаниями можно выделить метод визуальных моделей. Два инструментарии - Perspecta и InXight - представляют различные методы визуализации знаний.

Компания Perspecta создает инт телектуальний контекст, используя метаинформацию, выделенную из исходных документов, включая структурированную информацию в БД и документах, или неструктурированные данные в офисных документах и Web-страницах,

Для неструктурированных документов Perspecta имеет специальное средство Document Analysis Engine, который выполняет лингвистический анализ и автоматически помечает документы. Сервер интеллектуального контекста анализирует замеченную информацию, идентифицирует взаимосвязи между документами и строит многоразмерный информационное пространство, используя специальный язык отметок (Information Space Markup Language). Для экономии ресурсов данные выгружаются клиенту с помощью информационного потокового протокола (Information Streaming Transport Protocol), который является расширением HTTP.

Компания InXight Software выпустила собственный средство визуализации - VizControl, что предлагает несколько форматов визуализации. Каждый из них развивает метод фокус-контекст. Данные выводятся на экран и в то же время сохраняется структура больших наборов данных.

Эксплуатация систем управления знаниями требует информационной культуры совместного использования знаний.

При использовании систем управления знаниями предприятия получают возможность обеспечить собственную конкурентоспособность, что упрощает повторное использование имеющихся знаний и дает возможность создавать новые знания с целью принятия качественных решений.

Для создания СУЗ на предприятиях используют такие технологии и системы, как базы знаний и хранилища данных, интеллектуальные информационно-поисковые системы, системы получения данных, экспертные системы и т.д. Примером использования СУЗ на предприятии является система поддержки обслуживания клиентов менеджерами - система управления отношениями (Relation Management System). СУЗ подают знания как в форме, удобной для нашего восприятия, так и в цифровом виде. В первом случае доступ к знаниям можно получить используя броузеры и системы интеллектуального поиска. Но иногда знания, доступные в машинном формате, могут быть спроектированы как базы знаний экспертных систем для поддержки принятия решений.

Модель представления знаний (МПЗ) - это система формализмов (понятий и правил), согласно которым информационная система подает знания в памяти ЭВМ и осуществляет операции над ними. МПЗ делятся на логические (индуктивные, исчисление предикатов и т.д.) и эвристические (сетевые, фреймові и продукционные).

МПЗ могут быть условно разделены на концептуальные и эмпирические. Концептуальная модель использует эвристический метод для решения проблемы. Она делает возможным распознавание проблемы, позволяет уменьшать время для ее предварительного анализа. Практическое использование концептуальной модели вызывает необходимость преобразования ее в эмпирическую. Знания могут быть накоплены в виде эмпирических моделей, как правило, описательного характера. Эти модели могут варьировать от простого набора правил до полного описания того, как лицо, принимающее решение, решает задачу.

МПЗ необходимые для создания специальных языков описания знаний и манипулирования ими, формализации процедур сопоставление новых знаний с уже имеющимися, для формализации механизмов логического вывода новых знаний из уже существующих.

Знание Об содержат описание субъектов, их окружение и отношения между ними. Знания определяются как основные закономерности, позволяющие человеку решать конкретные производственные, научные и другие социально-экономические задачи, т.е. факты, понятия, взаимосвязи, оценки, правила, фактические знания, а также стратегии принятия решений. Традиционные 1С включают алгоритмические знания, содержащихся в программах. Эти знания являются неотъемлемой частью программ и вводятся разработчиками программ заранее.

МПЗ часто бывает противоречивой, неполной и нечеткой и нуждается в формализации, которая осуществляется с использованием многозначительного логики, теории нечетких множеств, вероятностных и статистических методов.

Необходимость повышения эффективности функционирования предприятий, совершенствование систем управления привело к осознанию того, что ценностями организации являются не только ЕЕ активы, продукция, имущество, но также и ее знания, опыт, кваліфінація работников, культура, т.е. все то, что входит в понятие "интеллектуальный капитал".

Компания Gartner Group считает, что управление знаниями - это бизнес-процесс для управления интеллектуальными активами предприятия (рис 1.2), который связан со стратегией предприятия; требует организационной культуры и дисциплины, что поддерживает совместное использование знаний, сотрудничество специалистов и подразделений и стимулирует инновации; должно способствовать усовершенствованию бизнес-процессов и оптимизации производственных процессов.

Рис. 1.2. Виды функций знаний в СУЗ

Способность эффективно использовать и развивать знания, воплощать их в новые изделия и услуги превращается в важный фактор конкурентоспособности предприятия в условиях информационного общества.

УЗ обеспечивает интегрированный подход к созданию, сбору, организации и использованию информационных ресурсов предприятия и доступу к ним. Эти ресурсы включают БД, БЗ, электронные документы, описывающие правила и процедуры функционирования бизнес-процессов, явные знания и опыт работников.

Управление знаниями на предприятии состоит в оценке организационных процедур, людей, ресурсов и технологий и создании специализированных информационных систем.

УЗ включает цель управления, тактические цели (решение текущих задач предприятия), стратегические цели (повышение интеллектуального потенциала предприятия и его устойчивое развитие) и методологию управления, получения и распространения знаний.

Сегодня на стоимость большинства изделий и услуг прежде всего влияют "нематериальные активы", то есть те, что основываются на знаниях. К "нематериальных ценностей" эксперты относят информацию, бизнес-процессы, персональные способности специалистов и т.д.

Интеллектуальные активы предприятия увеличивают его конкурентоспособность и рыночную стоимость. Предприятие должно не только охранять свои патенты, авторские права, но выявлять и охранять знания своих специалистов, знания о производстве товаров/услуг, покупателей, конкурентов и т.д.

В процессе управления знаниями выделяют следующие его функции: создание - функция, результатом которой являются новые знания или модификации имеющихся знаний; выявление - функция, которая преобразует неявные знания в явные, то есть превращает индивидуальные знания в общедоступные; организации - функция классификации и категоризации знаний для навигации, запоминания, поиска и сопровождения знаний; доступа - функция передачи и распространения знаний между пользователями; использование - функция применения знаний для принятия решений.

Основными составляющими управления знаниями есть люди, которые получают, генерируют и передают знания; процессы что используются для распространения знаний; информационные системы и технологии обеспечивающих эффективную работу людей и процессов.

Базовые технологии СУЗ: инструментальные средства совместной работы людей, такие как программное обеспечение и системы управления документооборотом (groupware, workflow); системы, основанные на знаниях и прецедентах (Case-Based Reasoning); системы поиска, анализа и навигации знаний; системы, обеспечивающие взаимодействие ВД и БЗ путем естественно-языкового интерфейса.

До основных компонентов СУЗ относят: архитектуру СУЗ; средства общения пользователей с базами данных; систему поиска документов; систему выработки и принятия решений; систему получения знаний из данных; экспертные системы, объединяющие все перечисленные выше компоненты в систему управления знаниями.

Для предприятий является важной задача синхронного управления знаниями о микро - и макроэкономические показатели. Знания, которые должны быть представлены в экономической системе, могут отражать: структуру, форму, свойства, функции и возможные состояния производственной и распределительной подсистем; отношения между субъектами экономической деятельности, возможные события, в которых они могут участвовать; экономические законы и нормы; возможные эффекты действий и состояний, причины и условия возникновения рисковых событий и состояний; возможные намерения, цели, планы, соглашения и т.д.

Значение интеллектуального уровня развития населения и глубина знаний страны подчеркивается введением ООН в начале 90-х годов индекса развития человека, где наряду с продолжительностью жизни и ВВП на душу населения вводится уровень образования населения.

С этой точки зрения знания - это полный набор сведений для непосредственного решения задачи специалистами. Знание - это умение организовать процесс и направить его на достижение поставленной цели.

Свойства знаний: интерпретируемость - возможность их интерпретации, что реализуется только через работу программ с этими данными; структурированность - декомпозиция сложных объектов на более простые и установление связей между объектами классификации; связность - свойство воспроизводить закономерности фактов, явлений и причинно-следственные связи между ними; ситуативная совместимость знаний; активность - знания обеспечивают целенаправленное использование информации (неполнота знаний предопределяет их пополнения).

Информация и знания - это один из ценнейших ресурсов общества. Роль информационных ресурсов как важного ресурса развития производства, предпринимательства будет расти, поскольку они обеспечивают рост эффективности стратегического, тактического и оперативного управления на базе использования новейших технологий.

Информационные ресурсы. Информационные ресурсы снижают потребность в земле, труде и капитале, уменьшает расход сырья и энергии, применяются для развития новых видов производства.

К информационным ресурсам относят отдельные документы и массивы документов, документы в информационных системах (библиотеках, архивах, фондах, банках данных, базах знаний, других информационных системах). Информационные ресурсы являются объектами отношений физических, юридических лиц, государства.

Информационные ресурсы на машинных носителях - это специализированные информационные массивы в виде автоматизированных баз данных, а также информационные ресурсы Web-сайтов в сети Internet.

Информационные ресурсы могут быть государственными и негосударственными и как элемент имущества могут находиться в собственности граждан, органов государственной власти, органов местного самоуправления, предприятий. Можно рассматривать информационные ресурсы отдельного лица, подразделения, предприятия, страны, международной корпорации и т.д.

(IP)- это информация, которая имеет ценность в определенной и может быть использована человеком в экономической деятельности для достижения определенной цели.

Доступность информационного ресурса - это степень доступности данных и методов их обработки. Постоянство информационного ресурса отражает его способность реагировать на изменения исходных данных без нарушения необходимой точности.

Адекватность информационного ресурса - это степень соответствия реальной действительности. Неадекватная информация может образоваться при создании новой информации на основе неполных или недостоверных данных.

Правильность принятия решения потребителем информации зависит от того, насколько эта информация адекватна реальйому состояния объекта. В отличие от ресурсов, связанных с материальными предметами, информационные ресурсы являются неистощимыми и предполагают различные методы восстановления.

В информационной экономике информационные ресурсы являются основным источником добавленной стоимости.

Есть ряд особенностей, которые отличают информационные ресурсы от других видов ресурсов, а именно: они не имеют физического износа; по своей сути - нематериальные; их использование позволяет резко сократить потребление остальных видов ресурсов, что приводит к их экономии; процесс их создания и использования осуществляется с помощью ИКТ.

К особенностям ИР следует отнести то, что они влияют на эффективность производства без физического увеличения традиционных ресурсов, ускоряют процесс воспроизводства за счет уменьшения периодов производства и обращения.

Определение IP содержится в Законе Украины "О Национальной программе информатизации", которым "информационный ресурс - совокупность документов в информационных системах (библиотеках, архивах, банках данных и т.п.)".

Однако это определение не охватывает всего спектра ИР. Рассматривая ИР как составляющую информационной инфраструктуры, следует заметить, что это определение неконкретное, поскольку из него не ясно, о каких именно документах идет речь и относятся к ним, в частности, знания человека, способные повлиять на хозяйственные процессы и никак не документированы.

есть и другое мнение (А.В. Олейник, А.В. Соснин, Л.Е Німанський): "это отдельные документы и массивы документов, результаты интеллектуальной, творческой и информационной деятельности, базы и банки данных, все виды архивов, библиотеки, музейные фонды и другие, содержащие сведения и знания, зафиксированные на соответствующих носителях информации", являются объектами права собственности всех субъектов Украины и имеют потребительскую стоимость (политическую, экономическую, социокультурную, военную, историческую, рыночную,* информационную).

Информационный ресурс - организованная совокупность документированной информации, включающая базы данных и знаний, хранилища данных, файлы в информационных системах (библиотеки, архивы, документы делопроизводства и т.п.). К ним относятся рукописные, печатные и электронные издания, содержащие нормативную, распорядительную, управленческую и другую информацию по различным направлениям общественной деятельности (законодательство, политика, социальная сфера и т.д.).

Не всегда однозначно можно определить оптимальный размер необходимых ИР и их предельную цену соответственно обычных соотношений предельных издержек на получение информации и предельной выгоды от ее использования.

На макроуровне ценность информации возрастает с увеличением количества субъектов экономической деятельности, вовлеченных в ее пользование. При этом может расти цена, обусловлена увеличением платежеспособного спроса на информацию.

Выделяют организационные, научно-технические, экономические, маркетинговые, социальные, экологические ИР т.д. Важным вопросом развития теории ИР является методика их измерения, разработка критериев эффективности и оптимизации их использования.

Классификация информационных ресурсов. По территориальному признаку выделят такие IP: международные - глобальные, что не имеют территориальных границ; национальные - используются на территории отдельного государства и принадлежат ей; региональные - используются в пределах региона; локальные (местные, предприятий, организаций) - обусловлены спецификой организации системы формирования, хранения и использования ИР в распределенных информационных системах.

А. Хорошилов, С. Селетков мировые информационные ресурсы разделяют на такие: бизнес информацию; научно-техническую и специализированную информацию; массовую информацию для потребителей. Бизнес-информация подразделяется в свою очередь на следующие виды: бор жова и финансовая информация котировки ценных бумаг, валютные курсы, учетные ставки, рынок товаров и капиталов, предоставляемая биржами, специальными службами биржевой и финансовой информации, брокерскими компаниями и т.п.; статистическая информация - числовая, экономическая, демографическая, социальная информация в виде рядов динамики, прогнозных моделей и оценок, предоставляемая государственными службами, а также организациями, занятыми исследованиями, разработками и консалтингом; коммерческая информация о компаниях, фирмах, корпорациях, направлениях их работы, финансовом состоянии, ценах на продукцию и услуги, связях, операции, руководителей; бизнес-новости в сфере экономики и бизнеса.

В связи с тем, что биржевая и финансовая информация постоянно меняется, предоставлять ее нужно в режиме реального времени. Предоставление биржевой и финансовой информации должен быть более оперативным, чем коммерческой. Значение коммерческой информации в условиях рынка и конкуренции также очень важно. Эта информация используется непосредственно предпринимателями при решении следующих задач: выбор поставщиков, партнеров и размещение заказов; выход на рынок с новым товаром; поиск покупателей; слияние и покупка компаний; маркетинговые исследования анализа рынков.

Научно-техническая и специальная информация включает документальную библиографическую, реферативну и полнотекстовую информацию о фундаментальных и прикладных исследованиях, а также профессиональную информацию для юристов, врачей, инженеров и т.д.

Организации, которые работают на рынке информационных услуг, предлагают потребителям различные виды услуг, а именно:

а) доступ к предметно ориентированных баз, в том числе профессиональных, и хранилищ данных в интерактивном и периодическом режимах;

б) базы данных на жестких носителях - дискетах и компакт-дисках;

в) консультации предоставляются специалистами в области информационных ресурсов;

г) обучение доступа к информационным ресурсам и т.д. Поставщиками IP выступают коммерческие структуры,

государственные и общественные организации, частные лица, которые представляются информационными корпорациями, агентствами, службами, центрами, специализированными сайтами.

Например, в роли информационных центров могут выступать: центры, где создаются и хранятся базы данных, а также производится постоянное накопление и редактирование информации; центры, распределяющие информацию на основе разных баз данных; службы телекоммуникации и передачи данных; специальные службы, куда попадает информация по конкретной сфере деятельности для ее анализа, обобщения, прогнозирования, например консалтинговые фирмы, банки, биржи; коммерческие фирмы; информационные брокеры и т.д.

Мощным источником IP на сегодня является всемирная сеть Internet. По способам представления информации могут быть выделены следующие виды источников информации в Internet:

1) Web - сайты (порталы), на которых через ссылки на web-страницы пользователи получают доступ к информационным ресурсам;

2) телеконференции - важный источник информации; они делятся на рубрики по определенной тематике;

3) базы данных или хранилища данных, - охватывают мощные объемы различной информации;

По форме собственности информационные ресурсы бывают:

1) национальные - ресурсы независимо от их содержания, формы, времени и места создания, формы собственности, предназначенные для удовлетворения потребностей гражданина, общества, государства, включающие в свою очередь:

2) государственные - объект права государственной собственности;

3) коммунальные - объект права коммунальной собственности;

4) частные - объект права частной собственности.

По возможностям использования информационные ресурсы являются:

1) одноразовые - используются при получении в течение короткого срока для одноразового принятия решения;

2) постоянного использования - приобретаются один раз и повторно используются;

3) периодические - поступают через определенный промежуток времени и используются однократно.

Одноразовые ИР используются для решения конкретно поставленной задачи в ограниченный период времени, поэтому их создание может потребовать дополнительного финансирования. Например, информация о состоянии рынка на момент выпуска новой продукции может быть сформирована специалистами предприятия, а может быть куплена у специализированного предприятия, однако эта информация будет использована единовременно только при принятии решения об условиях выхода на рынок в указанный период.

В процессе организации сферы обработки периодических ИР следует учесть, что на основе первичных ИР формируется большое количество аналитической информации, необходимой для принятия решений менеджерами различных функциональных участков на всех уровнях управления.

Относительно систем управления информация бывает: входной - получаемую извне; выходной - поставляется предприятием в окружающую среду; внутренней - производится и используется в пределах предприятия, подразделения.

Основной задачей этого критерия классификации является распределение ролей по созданию и управлению ИР и информационными потоками.

в Зависимости от этапов жизненного цикла ИР бывают:

а) разрабатываемые - характеризуются высоким уровнем текущих расходов;

б) первичные - распространяются впервые, в течение определенного промежутка времени, характеризуются высокой цене, обусловленной затратами на разработку;

в) тиражируемые - используются при повторном распространении, характеризуются низким уровнем затрат на производство копий, функциональные характеристики информационных ресурсов определяют уровень цены;

г) архивные - хранятся и используются в производственном процессе нерегулярно.

Особую актуальность этот классификационный критерий приобретает в условиях, когда ИР является информационным продуктом.

Информационный продукт - документированная информация, подготовленная в соответствии с потребностями пользователей и представленная в виде товара. Информационными продуктами являются программные продукты, базы и банки данных и т.д. Продуктом информационной системы является ИР, для которых характерны некоторые черты классического материального товара.

Стадия жизненного цикла продукта определяет материальные и временные затраты на его производство, состав работ, возможный эффект от использования на конкретный момент времени, состояние в производственной системе. На каждом этапе жизненного цикла ИР необходимы индивидуальные подходы к управлению.

По степени прагматизма они делятся на: обязательные - ресурсы, без которых невозможно принять решение; желательные - способствуют повышению качества принимаемых решений, снижая уровень неопределенности; избыточные - существенно не влияют на принятое решение или затрудняют принятие решения за чрезмерно большой объем информации. Избыточные ИР приводят к снижению эффективности их использования.

Рост влияния ИКТ на экономическую деятельность предприятий привело к созданию на предприятиях Украины подразделений, в функции которых входит управление информационными потоками как внутри организации, так и за ее пределами, - отделов информационных технологий (информационно-аналитического обеспечения), роль которых будет возрастать.

По стоимости получения ИР являются: платные - требуют целевого вложения средств; бесплатные - получают как вспомогательный продукт деятельности предприятия или распространяются бесплатно.

Эта классификационный признак обусловлена необходимостью управления финансированием создания, обеспечения и пользования ИР, особое внимание необходимо уделить вопросу о ценности информации.

По способу получения IP бывают: специализированные - их получение планируется заранее; могут быть заказаны в сторонних организациях или подразделениях предприятия и полученные за определенный период; вспомогательные (неспециализированные) - полученные как дополнительный продукт в процессе хозяйственной деятельности предприятия или из окружающей среды; их получение предусматривается заранее и проводится целенаправленно по необходимости; случайные - их получение заранее не предполагается и не планируется.

причастностью к субъекту управления ИР являются: функциональные - формирование, обработка и использование которых предполагается перечнем работ, который выполняется в соответствии с рабочими характеристиками; дополнительно - формирование, обработка и использование которых предполагается перечнем работ, выполняемых в соответствии с дополнительными рабочими характеристиками.

Последние два критерия характеризуют ИР учитывая их создания и предназначены для выделения основной и вторичной информации с учетом ресурсов, затраченных на ее получение.

За отражением на материальных носителях ИР бывают электронные; на жестких носителях (на бумаге, дискете, диске, флешах и т.д.); традиционные. Проводятся исследования с принципиально новых видов носителей: голографических, молекулярных, кристаллографических и т.д. Очень быстро совершенствуются технологии связи, рассчитанные на передачу через интегральные каналы различных видов информации (данные, звук, изображение), полученные с различных носителей.

По способу использования ИР бывают: для узкого пользования, ценность которых растет при монопольном володійні; для широкого пользования, увеличивают ценность при их распространении.

Согласно Закону Украины "Об информации" (ст. 53), "к информационным ресурсам Украины входит вся принадлежащая ей информация, независимо от содержания, форм, времени и места создания", формы собственности, предназначенных для удовлетворения потребностей гражданина, общества, государства (рис. 1.3).

ИР, поданные с помощью электронных носителей, приобретают качественно нового состояния, становятся доступными для оперативного воспроизводства необходимой информации и превращаются в важнейший фактор социально-экономического развития общества.

Формирование ИР и их системное использование становятся объектом политических и экономических интересов как на национальном, так и на международном уровнях. Огромные средства выделяются ежегодно на разработку технологий поддержки ИР.

Следует определить проблемы обеспечения информационными ресурсами управления экономическими процессами, национальной безопасностью, социальной и общественно-политической сферами. Информационные ресурсы в управлении экономическими процессами охватывают: общегосударственный уровень, отраслевой уровень, региональный уровень, уровень субъектов экономической деятельности. Задачи и цели управления на каждом из уровней определяют состав и объем необходимых ИР и способы их использования.

общегосударственном уровне управления решаются задачи макроэкономического мониторинга, анализа и прогнозирования; обеспечение экономической безопасности; контроля за деятельностью органов государственной, региональной, местной власти. Мониторинг за хозяйственной деятельностью предприятий требует оперативного доступа к соответствующим IP. Система контроля за деятельностью органов государственного, местного и отраслевого управления обеспечивает анализ качества выполнения возложенных на них функций, расходование бюджетных средств, выявление нарушений.

отраслевом уровне управления решаются задачи обеспечения научно-технического прогресса, повышение производительности труда, качества продукции, роста объема производства. Научно-техническим, маркетинговым и нормативно-справочным типами ИР обеспечивается решения этих задач.

региональном уровне управления и требования к информационным ресурсам аналогичные задачей общегосударственного уровня.

ИР сфере национальной безопасности должны предотвращать таким угрозам национальной безопасности: кризисы в важных отраслях экономики (энергетике, транспорте, банковской системе и т.д.); социальным невзгодам, обусловленных ростом безработицы и падением жизненного уровня; прихода к власти криминальных группировок; перехода под контроль иностранного капитала важной части национальных ресурсов; разрушение национальной науки и культуры, снижению образовательного и культурного уровня населения, распространению идеологии насилия, различных сектантских религиозных течений; оттока за границу финансовых, интеллектуальных и информационных ресурсов; банкротство на государственном уровне, вызванного резким ростом внутреннего и внешнего долга; потери стратегических интересов на международной арене.

Информационные ресурсы в управлении социальной и общественно-политической сферами должны обеспечивать решение следующих задач:

1) социальное регулирование и уменьшение социальной расслоенности и напряженности в обществе;

2) социальная защита населения (пенсионное, социальное страхование, страхование на случай безработицы, страхование от несчастных случаев на производстве);

3) анализ и управление общественным мнением;

4) защита национального единого информационного пространства;

5) развитие культурно-образовательного уровня населения. Основным ресурсом общественной системы являются люди. Основное

назначение информационного ресурса в этой сфере - обеспечить социальную защиту, а также необходим для развития общества культурный, образовательный и политический уровень населения. Основными источниками информации о состоянии ИР человека являются: данные индивидуального учета в системе государственного социального страхования; данные переписи населения; выборочное обследование домохозяйств; опросы общественного мнения; социальные данные (уровень потребления, доходов и сбережений по категориям населения, индексы цен потребления, прожиточный минимум, стоимость корзины потребления).

Исследование сущности ИР на макроуровне помогает систематизировать их основные свойства, к которым относятся: простота тиражирования и распространения; актуальность; отсутствие количественных ограничений; фиксированность; вимірюваність; неизменность при использовании; действенность (способность достигать материальных изменений); репрезентативность; содержательность; достаточность; своевременность; точность; достоверность; структурированность; системность и т.д.

Под информационными ресурсами на микроуровне понимают информацию, которая является ценностью для предприятия и оценивается, как и другие материальные ресурсы. Если рассматривать IP на микроуровне, то они являются непосредственным продуктом интеллектуальной деятельности квалифицированной части трудоспособного населения страны.

Иначе говоря, ИР отождествляются, по сути, со всей полезной информацией, что ее производит общество или мировое сообщество.

Основу интеллектуальных ИР составляют результаты творческой деятельности, научных исследований и опытно-конструкторских разработок (НИОКР), которые позволяют создавать наукоемкие изделия, использовать технические и научные идеи, зафиксированные в различных документах и изданиях. Как особую часть выделяют активные ИР, т.е. информация, доступная для автоматизированного поиска, хранения, обработки (программы, базы данных, базы знаний, хранилища данных, документы и т.д) и для широкого пользования.

Эффективность использования ИР определяется отношением их активной части до общего объема информационных ресурсов.

В информационном обществе ИР рассматривается как важный фактор качественных изменений в жизни общества. При этом вполне в соответствии с реалиями современной цивилизации выделяют два варианта эксплуатации ИР: с одной стороны, использование информатизации в промышленности и социальной сфере, а с другой - переход к высокоорганизованных постиндустриальных методов осуществления самих информационных процессов.

Синтаксическая мера информации.

Данная мера количества информации оперирует с обезличенной информацией, не выражающей смыслового отношения к объекту. Объем данных Vд в этом случае в сообщении измеряется количеством символов (разрядов) в сообщении. В различных системах счисления один разряд имеет различный вес и соответственно меняется единица измерения данных.

К примеру, в двоичной системе счисления единица измерения - бит (bit-binary digit - двоичный разряд). Бит – это ответ на один двоичный вопрос (“да” или “нет”; “0” или “1”), передаваемый по каналам связи с помощью сигнала. Таким образом, содержащееся в сообщении количество информации в битах определяется количеством двоичных слов естественного языка, количеством знаков в каждом слове, количеством двоичных сигналов, необходимых для выражения каждого знака.

В современных ЭВМ наряду с минимальной единицей измерения данных “бит” широко используется укрупненная единица измерения “байт”, равная 8 бит. В десятичной системе счисления единица измерения “бит” (десятичный разряд).

Количество информации I на синтаксическом уровне невозможно определить без рассмотрения понятия неопределенности состояния системы (энтропии системы). Действительно, получение информации о какой-либо системе всегда связано с изменением степени неосведомленности получателя о состоянии этой системы, т.е. количество информации измеряется изменением (уменьшением) неопределенности состояния системы.

Коэффициент (степень) информативности (лаконичность) сообщения определяется отношением количества информации к объему данных, т.е.

Y= I / Vд, причем 0

С увеличением Y уменьшаются объемы работы по преобразованию информации (данных) в системе. Поэтому стремятся к повышению информативности, для чего разрабатываются специальные методы оптимального кодирования информации.

Семантическая мера информации

Для измерения смыслового содержания информации, т.е. ее количества на семантическом уровне, наибольшее признание получила тезаурусная мера, которая связывает семантические свойства информации со способностью пользователя принимать поступившее сообщение. Для этого используется понятие тезаурус пользователя.

Тезаурус - это совокупность сведений, которыми располагает пользователь или система.

В зависимости от соотношений между смысловым содержанием информации S и тезаурусом пользователя Sр изменяется количество семантической информации Iс, воспринимаемой пользователем и включаемой им в дальнейшем в свой тезаурус.

Характер такой зависимости показан на рис. 1. Рассмотрим два предельных случая, когда количество семантической информации Iс равно 0:

при Sр = 0 пользователь не воспринимает, не понимает поступающую информацию;

При Sр  пользователь все знает, и поступающая информация ему не нужна.

Информационное взаимодействие. Способы передачи информации. Классификация информации.

Понятие информации. Свойства информации. Формы представления информации.

Информация (от лат. informatio - «разъяснение, изложение, осведомлённость») - сведения о чём-либо, независимо от формы их представления.

Информацию можно разделить на виды по различным критериям:

по способу восприятия:

Визуальная - воспринимаемая органами зрения.

Аудиальная - воспринимаемая органами слуха.

Тактильная - воспринимаемая тактильными рецепторами.

Обонятельная - воспринимаемая обонятельными рецепторами.

Вкусовая - воспринимаемая вкусовыми рецепторами.

по форме представления:

Текстовая - передаваемая в виде символов, предназначенных обозначать лексемы языка.

Числовая - в виде цифр и знаков, обозначающих математические действия.

Графическая - в виде изображений, предметов, графиков.

Звуковая - устная или в виде записи и передачи лексем языка аудиальным путём.

по назначению:

Массовая - содержит тривиальные сведения и оперирует набором понятий, понятным большей части социума.

Специальная - содержит специфический набор понятий, при использовании происходит передача сведений, которые могут быть не понятны основной массе социума, но необходимы и понятны в рамках узкой социальной группы, где используется данная информация.

Секретная - передаваемая узкому кругу лиц и по закрытым (защищённым) каналам.

Личная (приватная) - набор сведений о какой-либо личности, определяющий социальное положение и типы социальных взаимодействий внутри популяции.

по значению:

Актуальная - информация, ценная в данный момент времени.

Достоверная - информация, полученная без искажений.

Понятная - информация, выраженная на языке, понятном тому, кому она предназначена.

Полная - информация, достаточная для принятия правильного решения или понимания.

Полезная - полезность информации определяется субъектом, получившим информацию в зависимости от объёма возможностей её использования.

по истинности:

истинная

В информатике предметом изучения информации являются именно данные: методы их создания, хранения, обработки и передачи.

Передачей информации называется процесс её пространственного переноса от источника к получателю (адресату). Передавать и получать информацию человек научился даже раньше, чем хранить её. Речь является способом передачи, который использовали наши далекие предки в непосредственном контакте (разговоре) - ею мы пользуемся и сейчас. Для передачи информации на большие расстояния необходимо использовать значительно более сложные информационные процессы.

Для осуществления такого процесса информация должна быть некоторым образом оформлена (представлена). Для представления информации используются различные знаковые системы - наборы заранее оговоренных смысловых символов: предметов, картинок, написанных или напечатанных слов естественного языка. Представленная с их помощью семантическая информация о каком-либо объекте, явлении или процессе называется сообщением.

Очевидно, что для передачи сообщения на расстояние информация должна быть перенесена на какой-либо мобильный носитель. Носители могут перемещаться в пространстве с помощью транспортных средств, как это происходит с письмами, посылаемыми по почте. Такой способ обеспечивает полную достоверность передачи информации, поскольку адресат получает оригинал сообщения, однако требует значительного времени для передачи. С середины XIX века получили распространение способы передачи информации, использующие естественно распространяющийся носитель информации - электромагнитные колебания (электрические колебания, радиоволны, свет). Устройства, реализующие процесс передачи данных, образуют системы связи. В зависимости от способа представления информации системы связи можно подразделять на знаковые (телеграф, телефакс), звуковые (телефон), видео и комбинированные системы (телевидение). Наиболее развитой системой связи в наше время является Интернет.

Единицы измерения информации служат для измерения различных характеристик, связанных с информацией.

Чаще всего измерение информации касается измерения ёмкости компьютерной памяти (запоминающих устройств) и измерения объёма данных, передаваемых по цифровым каналам связи. Реже измеряется количество информации.

Бит (англ. binary digit - двоичное число; также игра слов: англ. bit - кусочек, частица) - единица измерения количества информации, равная одному разряду в двоичной системе счисления. Обозначается по ГОСТ 8.417-2002

Клод Шэннон в 1948 г предложил использовать слово bit для обозначения наименьшей единицы информации:

Бит - это двоичный логарифм вероятности равновероятных событий или сумма произведений вероятности на двоичный логарифм вероятности при равновероятных событиях; см. информационная энтропия.

Бит - базовая единица измерения количества информации, равная количеству информации, содержащемуся в опыте, имеющем два равновероятных исхода; см. информационная энтропия. Это тождественно количеству информации в ответе на вопрос, допускающий ответы «да» либо «нет» и никакого другого (то есть такое количество информации, которое позволяет однозначно ответить на поставленный вопрос).

Синтаксическая мера информации

Возникновение информологии как науки можно отнести к концу 50-х годов нашего столетия, когда американским инженером Р. Хартли была сделана попытка ввести количественную меру информации, передаваемой по каналам связи. Рассмотрим простую игровую ситуацию. До получения сообщения о результате подбрасывания монеты человек находится в состоянии неопределенности относительно исхода очередного броска. Сообщение партнера дает информацию, снимающее эту неопределенность. Заметим, что число возможных исходов в описанной ситуации равно 2, они равноправны (равновероятны) и каждый раз передаваемая информация полностью снимала возникавшую неопределенность. Хартли принял «количество информации», передаваемое по каналу связи относительно двух равноправных исходов и снимающее неопределенность путем оказания на один из них, за единицу информации, получившую название «бит».

Семантическая мера информации

Новый этап теоретического расширения понятия информации связан с кибернетикой - наукой об управлении и связи в живых организмах, обществе и машинах. Оставаясь на позициях шенноновского подхода, кибернетика формулирует принцип единства информации и управления, который особенно важен для анализа сути процессов, протекающих в самоуправляющихся, самоорганизующихся биологических и социальных системах. Развитая в работах Н. Винера концепция предполагает, что процесс управления в упомянутых системах является процессом переработки (преобразования) некоторым центральным устройством информации, получаемой от источников первичной информации (сенсорных рецепторов) и передачи ее в те участки системы, где она воспринимается ее элементами как приказ для выполнения того или иного действия. По совершении самого действия сенсорные рецепторы готовы к передаче информации об изменившейся ситуации для выполнения нового цикла управления. Так организуется циклический алгоритм (последовательность действий) управления и циркуляции информации в системе. При этом важно, что главную роль играет здесь содержание информации, передаваемой рецепторами и центральным устройством. Информация, по Винеру - это «обозначение содержания, полученного из внешнего мира в процессе нашего приспособления к нему и приспособления к нему наших чувств».

Прагматическая мера информации

В прагматических концепциях информации этот аспект является центральным, что приводит к необходимости учитывать ценность, полезность, эффективность, экономичность информации, т.е. те ее качества, которые определяющим образом влияют на поведение самоорганизующихся, самоуправляющихся, целенаправленных кибернетических систем (биологических, социальных, человеко-машинных).

Одним из ярких представителей прагматических теорий информации является поведенческая модель коммуникации - бихевиористская модель Акоффа-Майлса. Исходным в этой модели является целевая устремленность получателя информации на решение конкретной проблемы. Получатель находится в «целеустремленном состоянии», если он стремится к чему-нибудь и имеет альтернативные пути неодинаковой эффективности для достижения цели. Сообщение, переданное получателю иформативно, если оно изменяет его «целеустремленное состояние».

Так как «целеустремленное состояние» характеризуется последовательностью возможных действий (альтернатив), эффективностью действия и значимостью результата, то передаваемое получателю сообщение может оказывать воздействие на все три компонента в различной степени. В соответствии с этим передаваемая информация различается по типам на «информирующую», «инструктирующую» и «мотивирующую». Таким образом, для получателя прагматическая ценность сообщения состоит в том, что оно позволяет ему наметить стратегию поведения при достижении цели построением ответов на вопросы: что, как и почему делать на каждом очередном шаге? Для каждого типа информации бихевиористская модель предлагает свою меру, а общая прагматическая ценность информации определяется как функция разности этих количеств в «целеустремленном состоянии» до и после его изменения на новое «целеустремленное состояние».

Информации - это что такое? На чем он базируется? Какие цели преследует и задачи выполняет? Обо всём этом мы и поговорим в рамках данной статьи.

Общая информация

В каких случаях применяется семантический способ измерения информации? Используется сущность информации, интересует содержательная сторона полученного сообщения - вот показания для его применения. Но для начала давайте дадим изъяснение того, что он собой представляет. Следует отметить, что семантический способ измерения информации - это трудно формализованный подход, который до сих пор полностью не сформировался. Используется он для того, чтобы измерять количество смысла в данных, которые были получены. Иными словами, какой объем информации из полученной является необходимым в данном случае. Такой подход используется для определения содержательной стороны получаемых сведений. И если мы говорим про семантический способ измерения информации, используется понятие тезауруса, которое неразрывно связано с рассматриваемой темой. Что же оно собой представляет?

Тезаурус

Хочется сделать небольшое введение и дать ответ на один вопрос про семантический способ измерения информации. Кем введен он? Предложил использовать этот метод основатель кибернетики Норберт Винер, но значительное развитие он получил под влиянием нашего соотечественника А. Ю. Шрейдера. Чем же является название используется для обозначения совокупности сведений, которые есть у получателя информации. Если соотнести тезаурус с содержанием сообщения, которое поступило, то можно выяснить, насколько оно снизило неопределённость. Хочется исправить одну ошибку, под влияние которой часто попадает большое количество людей. Так, они считают, что семантический способ измерения информации введен Клодом Шенноном. Неизвестно, как именно возникло это заблуждение, но это мнение неверно. Клод Шеннон ввёл статистический способ измерения информации, «наследником» которого и считается семантический.

Графический подход для определения объема смысловой информации в полученном сообщении

Для чего нужно что-то рисовать? Семантический способ измерения использует такую возможность для наглядного предоставления данных о полезности данных в виде легко понимаемых рисунков. Что же это значит на практике? Для пояснения положения дел строят зависимость в виде графика. Если у пользователя отсутствуют знания о сути сообщения, которое было получено (равняется нулю), то объем семантической информации будет равен этому же значению. Можно ли найти оптимальное значение? Да! Так называется тезаурус, где объем семантической информации максимальный. Давайте рассмотрим небольшой пример. Допустим, пользователю поступило сообщение, написанное на незнакомом иностранном языке, или же человек может прочитать, что там написано, но это для него уже не является новостью, поскольку всё это известно. В таких случаях говорят о том, что в сообщении содержится ноль семантической информации.

Историческое развитие

Вероятно, об этом следовало поговорить немного выше, но наверстать упущенное ещё не поздно. Первоначально семантический способ измерения информации введен Ральфом Хартли в 1928 году. Ранее упоминалось, что в качестве основателя часто упоминают Клода Шеннона. Почему же возникла такая путаница? Дело в том, что, хотя семантический способ измерения информации и был введён Ральфом Хартли в 1928 году, обобщили его в 1948 году именно Клод Шеннон и Уоррен Уивер. После этого основоположник кибернетики Норберт Винер сформировал идею тезаурусного метода, которая получила наибольшее признание в виде меры, разработанной Ю. И. Шнейдером. Следует отметить, что для того чтобы разобраться в этом, необходим достаточно высокий уровень знаний.

Результативность

Что же нам даёт тезаурусный метод на практике? Он является реальным подтверждением тезиса о том, что информация обладает таким свойством, как относительность. При этом следует отметить, что она обладает относительной (или же субъективной) ценностью. Для того чтобы можно было объективно оценивать научную информацию, ввели понятие общечеловеческого тезауруса. Его степень изменения и показывает значительность знаний, которые получает человечество. При этом нельзя точно сказать, какой конечный результат (или же промежуточный) можно будет получить от информации. Возьмём, к примеру, компьютеры. Вычислительная техника создавалась на основе ламповой технологии и битового состояния каждого структурного элемента и первоначально использовалась для осуществления расчетов. Сейчас же почти у каждого человека есть что-то, что работает на основании данной технологии: радио, телефон, компьютер, телевизор, ноутбук. Даже современные холодильники, плиты и умывальники содержат в себе немного электроники, в основе работы которой лежит информация об облегчении использования человеком данных бытовых устройств.

Научный подход

Где же изучается семантический способ измерения информации? Информатика - вот та наука, которая занимается различными аспектами этого вопроса. В чём же заключается особенность? В основу способа положено использование системы «истина/ложь», или же битовая система «единица/ноль». Когда поступает определённая информация, то она разбивается на отдельные блоки, которые именуются подобно единицам речи: слова, слоги и тому подобное. Каждый блок получает определённое значение. Давайте рассмотрим небольшой пример. Рядом стоят два друга. Один обращается ко второму со словами: «Завтра у нас выходной». Когда дни для отдыха - знает каждый. Поэтому ценность этой информации нулевая. Но если второй скажет, что он завтра работает, то для первого это будет неожиданность. Ведь в таком случае может оказаться, что будут нарушены планы, которые строил один человек, например, сходить поиграть в боулинг или же покопаться в мастерской. Каждую часть описанного примера можно описать с помощью единиц и нулей.

Оперирование понятиями

Но что же используется ещё, кроме тезауруса? Что ещё нужно знать, чтобы понимать семантический способ измерения информации? Основные понятия, которые дополнительно можно изучить ещё, - это знаковые системы. Под ними понимают средства выражения смысла, вроде правил интерпретации знаков или же их сочетаний. Давайте рассмотрим ещё один пример из информатики. Компьютеры оперируют условными нулями и единицами. По сути, это низкое и высокое напряжение, которое подаётся на компоненты техники. Причем передают они эти единицы и нули без конца и края. Как же делать различие между ними технике? Ответ на это был найден - прерывания. Когда передаётся эта же самая информация, то получаются различные блоки вроде слов, словосочетаний и отдельных значений. В устной человеческой речи для разбивки данных на отдельные блоки тоже используются паузы. Они настолько незаметны, что большинство из них мы замечаем на «автомате». В письме для этой цели служат точки и запятые.

Особенности

Давайте затронем ещё и тему свойств, которые есть у семантического способа измерения информации. Мы уже знаем, что так называется специальный подход, которые оценивает важность информации. Можно ли говорить, что данные, которые будут оцениваться таким способом, будут объективными? Нет, это не верно. Информация является субъективной. Давайте рассмотрим это на примере школы. Есть отличник, который идёт впереди утверждённой программы, и среднестатистический середнячок, который изучает то, что излагается на занятиях. Для первого большинство информации, которую он будет получать в школе, будет представлять достаточно слабый интерес, поскольку он это уже знает и не впервые слышит/читает. Поэтому на субъективном уровне для него это будет не очень ценно (за счёт разве что отдельных замечаний учителя, которые он подметил за время изложения своего предмета). Тогда как середнячок о новой информации что-то слыхал только отдаленно, поэтому для него ценность данных, которые будут излагаться на уроках, на порядок больше.

Заключение

Следует отметить, что в информатике семантический способ измерений информации - это не единственный вариант, в рамках которого можно решать имеющиеся задачи. Выбор должен зависеть от поставленных целей и присутствующих возможностей. Поэтому, если тема заинтересовала или же в ней существует потребность, то можно только настоятельно порекомендовать изучить её более подробно и узнать, какие ещё способы измерения информации, кроме семантического, существуют.

Единицы количества информации, определяемые в рамках вероятностного и объемного подходов, представляют собой разновидности синтаксической меры информации, используемой при наиболее общем подходе, когда предметом рассмотрения является не только информация в узком смысле (например, обрабатываемая компьютером), но все ее виды, включая социальную.

Синтаксическая мера оперирует с обезличенной информацией, не выражающей смыслового отношения к объекту. Объем данных в информационном сообщении измеряется количеством символов (разрядов). В различных системах счисления разряды имеют различный вес, соответственно меняются единицы измерения данных. Примерами могут служить бит, нат, трит, дит. В рамках вероятностного подхода синтаксическая мера количества информации определяется степенью изменения неопределенности состояния системы, в рамках объемного подхода характеризует объем информации.

Семантическая мера используется для характеристики информации с точки зрения ее смысла. Семантический анализ дает возможность раскрыть содержание информации и показать отношения между смысловыми значениями составляющих ее элементов. В сочетании с понятием «тезаурус» семантическая мера называется тезаурусной мерой информации. Тезаурусная мера была предложена Ю.И.Шнейдером и получила широкое распространение. Тезаурус – это совокупность сведений, которыми располагает пользователь или система. Другое определение, не противоречащее первому: тезаурус – полнота систематизированного набора данных о предмете информации. В ходе информационного процесса в зависимости от соотношений между смысловым содержанием информации и тезаурусом пользователя изменяется количество семантической информации, воспринимаемой пользователем и включаемой им в дальнейшем в свой тезаурус. Максимальное количество семантической информации пользователь получает, когда информация ему понятна и несет ранее неизвестные ему (отсутствующие в тезаурусе) сведения. Приобретенное в ходе информационного процесса количество семантической информации является величиной относительной, так как одно и то же сообщение может иметь смысловое содержание для компетентного пользователя и быть бессмысленным (семантический шум) для некомпетентного. Мерой семантической информации может служить коэффициент содержательности, определяемый как отношение количества семантической информации к общему ее объему.

Прагматическая мера характеризует полезность (ценность) информации для достижения пользователем поставленной цели. Эта мера также является относительной величиной, зависящей от конкретных потребностей пользователя и условий протекания информационного процесса. В технической системе прагматические свойства информации определяют возможность улучшения качества функционирования системы.

Формы представления информации в ЭВМ. Системы счисления

В физической основе работы вычислительной техники лежит генерация, обработка и передача электрических сигналов. Электрические сигналы разделяют на аналоговые (непрерывные) и цифровые (дискретные). В вычислительной технике применяют цифровые сигналы. Каждому уровню напряжения (тока) ставят в соответствие определённую цифру. Соотнесение параметров электрического сигнала с цифрами отражает связь между техникой и математикой. Современные ЭВМ базируются на двоичной системе счисления, в которой имеются только две цифры – 0 и 1. Выбор в пользу этой системы обусловлен тем, что технически реализовать её проще, чем привычную для человека десятичную систему счисления.

Основной элемент электроники ЭВМ – транзистор, работающий в ключевом режиме . В этом режиме транзистор в зависимости от приложенного к нему напряжения реализует по принципу ключа два логических состояния: открыт ‑ закрыт или включён ‑ выключен. Два этих состояния сопоставляют 0 и 1 двоичной системы счисления - тем математическим объектам, с помощью которых кодируется любая информация, обрабатываемая компьютером. На уровне характеристик электрического сигнала «нулю» может, например, соответствовать напряжение минус 5 вольт, а «единице» - плюс 5 вольт. Или – 15 В и + 15 В. Абсолютные значения напряжений, которым сопоставлены логические состояния 0 и 1, для программной обработки информации несущественны и определяются оптимальными условиями функционирования электронных плат. В устройствах хранения данных информационные «нули» и «единицы» могут быть реализованы иначе: например, на магнитном диске состояниям 0 и 1 соответствуют разные направления вектора намагниченности; в накопителях Flash – отсутствие или наличие электрического заряда в данной микроскопической области вещества; в микросхемах ОЗУ – незаряженный или заряженный конденсатор.

Итак, внутреннее представление любой информации в компьютере является двоичным. В программировании также используются восьмеричная и шестнадцатеричная системы счисления. Кроме того, поскольку пользователем компьютера является человек, важна связь упомянутых систем счисления с десятичной.

Система счисления – принятый способ записи чисел – характеризуется количеством цифр, с помощью которых можно выразить любое число. Все системы счисления можно разделить на два класса: позиционные и непозиционные . Позиционные системы счисления – те, в которых вес цифр зависит от их местоположения в записи числа. Количество цифр в позиционной системе называется основанием системы счисления . Ниже в одном блоке собраны важные определения, относящиеся к системам счисления.

Цифры – символы, используемые в записи числа и составляющие некоторый алфавит.

Число – некоторая величина, которая складывается из цифр по определённым правилам.

Система счисления – способ записи чисел с помощью цифр.

Позиционная система счисления – система счисления, в которой вес цифры зависит от ее местоположения в записи.

Разряд – позиция цифры в числе.

Основание – количество цифр, используемых для записи чисел.

В компьютерах используются позиционные системы счисления.

Системы счисления,

получившие наибольшее применение в вычислительной технике

Основание	Система счисления
	двоичная
	восьмеричная	0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7
	десятичная	0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9
	шестнадцатеричная	0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, A, B, C, D, E, F

Примером непозиционной системы счисления является римская. В этой системе используется 7 знаков (I, V, X, L, C, D, M), которые соответствуют следующим величинам: I – 1, V – 5, X – 10, L – 50, C – 100, D – 500, M – 1000. Обычно римскими числами пользуются при нумерации глав в книгах или веков в истории. Недостатком непозиционных систем счисления, исключающим возможность их использования в вычислительной технике, является отсутствие формальных правил записи чисел и, соответственно, невозможность выполнения арифметических действий над ними.

Рассмотрим представление числа в позиционной системе счисления. Начнём с простого примера. Пусть N – целое число. Оно может быть представлено краткой или развёрнутой записью. Краткая запись числа:

N = (a n a n -1 …a 1 a 0) p

Здесь a 0 , a 1 , … , a n -1 , a n – цифры, находящиеся соответственно на нулевой, первой, … , (n-1)-ой, n-ой позициях в записи числа. Нумерация позиций, или разрядов, начинается с нуля и идёт справа налево. 0 – это младший разряд числа, имеющий наименьший вес; n – старший разряд с наибольшим весом. Число p – это основание системы счисления.

Например, в числе N = (6874) 10 цифра 4 представляет нулевой разряд, 7 – первый разряд, 8 – второй разряд, 6 – третий разряд. Вес разрядов увеличивается справа налево, от единиц до тысяч: 4 единицы – 7 десятков – 8 сотен – 6 тысяч . 10 – основание системы счисления – указывает, что это число записано в привычной для человека десятичной системе счисления и читается как шесть тысяч восемьсот семьдесят четыре .

Число N может быть представлено развёрнутой записью:

N = a n p n + a n-1 p n-1 + … + a 1 p 1 + a 0 p 0

Здесь число N выражено в виде суммы, каждое слагаемое которой представляет произведение цифры на основание системы счисления, возведённое в степень, равную номеру позиции (разряду) этой цифры в числе:

цифра  (основание ) номер разряда

Возвращаясь к рассмотренному выше примеру, приведём развёрнутую запись числа N = (6874) 10:

(6874) 10 = 610 3 + 810 2 + 710 1 + 410 0 .

С развёрнутой формой записи числа связан универсальный способ перевода чисел из любой системы счисления в десятичную.

Например, требуется перевести шестнадцатеричное число (E7B) 16 в десятичную систему счисления.

Сначала нумеруем разряды числа – справа налево, от младшего разряда к старшим. Учитываем, что нумерация разрядов начинается с нуля.

Учтём соответствие цифр шестнадцатеричной и десятичной систем счисления: E – 14, B – 11. Тогда

Итак, задача решена: (E7B) 16 = (3707) 10 .

Аналогичным способом выполняется перевод дробных чисел. Цифры, расположенные справа от запятой, соответствуют разрядам с отрицательными номерами.

N = (a n a n-1 …a 1 a 0 ,a -1 a -2 …a -k) p

Рассмотрим перевод дробного восьмеричного числа (725,46) 8 в десятичную систему счисления.

Нумеруем разряды.

Произведём вычисления и получим результат в десятичной системе счисления.

(725,46) 8 = 78 2 + 28 1 + 58 0 + 48 -1 + 68 -2 = 448 + 16 + 5 + 4/8 + 6/64 =

448 + 16 + 5 + 0,5 + 0,09375 = 469,59375

Итак, (725,46) 8 = (469,59375) 10 .

Несколько сложнее выполняется перевод чисел из десятичной в иные системы счисления.

Методика основана на последовательном целочисленном делении с выделением остатков в качестве цифр искомого числа. Исходное число делят на основание системы счисления, в которую осуществляют перевод. Результатом целочисленного деления будет частное, представленное целым числом, и остаток. Этот остаток будет младшим разрядом искомого числа. Полученное на первом шаге частное снова делят на основание требуемой системы счисления, снова получают частное и остаток. Остаток сохраняют в качестве следующего разряда искомого числа. Деление продолжают до тех пор, пока очередное частное не окажется меньше основания требуемой системы счисления. Это частное будет старшим разрядом искомого числа. Из него и остатков, полученных на последнем и предыдущих шагах, формируют искомое число.

Разберём эту методику на примере. Пусть, требуется перевести число (894) 10 в семеричную систему счисления.

894: 7 = 127, остаток 5

127: 7 = 18, остаток 1

18: 7 = 2 , остаток 4

Последнее частное – 2 – меньше основания системы счисления, в которую осуществляется перевод, – 7. Теперь можно записать искомое число: (2415) 7 .

Итак, (894) 10 = (2415) 7 .

Логические основы ЭВМ

Алгебра логики. Логические высказывания

Предшественницей и составной частью алгебры, по правилам которой функционируют цифровые устройства ЭВМ, является алгебра логики. Эта алгебра оперирует логическими высказываниями, содержание которых можно оценить как соответствующее действительности (истина) или несоответствующее действительности (ложь).

Логическое высказывание – это повествовательное предложение, истинность или ложность которого можно оценить.

Примеры истинных высказываний: «вода – это жидкость», «после зимы наступит весна», «число 48 в 8 раз больше числа 6». Примеры ложных высказываний: «река Кама впадает в озеро Байкал», «воробей – это ястреб», «число 2 больше числа 3».

В первом предложении глагол употреблен в повелительном наклонении. Побудительное предложение не может быть логическим высказыванием.

Второе предложение не является логическим высказыванием ввиду абсурдности понятий «площадь отрезка» и «длина куба».

Третье предложение является вопросительным, поэтому оно также не может быть логическим высказыванием.

Логическим высказыванием, причем ложным, является четвертое предложение.

Первое предложение представляет собой логическое высказывание. Оно ложно, так как в реальности ближайшей к Солнцу планетой является Меркурий.

Второе предложение - не повествовательное, а восклицательное, поэтому оно не является логическим высказыванием.

Третье предложение могло бы быть логическим высказыванием, если бы содержащихся в нем сведений было достаточно, чтобы оценить его истинность или ложность. Однако невозможно судить о принадлежности числа X указанному интервалу, так как само это число неизвестно. Поэтому третье предложение также не является логическим высказыванием.

Булева алгебра. Основные логические операции

Логические устройства ЭВМ проектируются на основе математического аппарата булевой алгебры, названной в честь английского математика Джорджа Буля, сформулировавшего ее основные понятия и правила. Это алгебра двоичных переменных, констант и функций, принимающих только два значения – единица (в алгебре логики ей соответствует значение ИСТИНА) и ноль (в алгебре логики – ЛОЖЬ).

Основными операциями булевой алгебры являются инверсия , конъюнкция , дизъюнкция . Их русские названия – соответственно отрицание , логическое умножение , логическое сложение . Иначе - операции НЕ , И , ИЛИ .

Обозначения логических операций булевой алгебры

A и B – логические высказывания.

Для наглядного представления и выполнения логических вычислений используют таблицы истинности.

Ниже приведены таблицы истинности основных логических операций.

Инверсия

Инверсия – функция одного аргумента, которым является логическое высказывание A. Если A ложно, то Ā истинно, и наоборот.

Конъюнкция и дизъюнкция

Конъюнкция и дизъюнкция – функции двух и более аргументов. Их результатом является сложное (составное) логическое высказывание, которое в зависимости от значений аргументов функции принимает значение 1 или 0. Таблица истинности должна включать все возможные комбинации значений аргументов – простых или сложных логических высказываний. Всего таких комбинаций 2 n , где n – число аргументов. В простейшем случае, когда оперируем двумя логическими высказываниями A и B, таблицы истинности выглядят следующим образом.

Конъюнкция Дизъюнкция

Аргументы		Результат			Аргументы		Результат

Для произвольного числа аргументов верны два правила.

1. Если среди аргументов конъюнкции есть хотя бы один, который всегда принимает значение 0 (ЛОЖЬ), то результат конъюнкции вне зависимости от значений других аргументов тоже 0 (ЛОЖЬ).

2. Если среди аргументов дизъюнкции есть хотя бы один, который всегда принимает значение 1 (ИСТИНА), то результат дизъюнкции вне зависимости от значений других аргументов тоже 1 (ИСТИНА).

Приведенные таблицы истинности подтверждают эти правила.

Некоторые высказывания обычного человеческого языка можно сопоставлять логическим функциям. Например, высказывание «Для получения отличной оценки на экзамене требуется как наличие зачета по практике, так и хорошее знание теоретического материала» соответствует конъюнкции. Высказывание «Чтобы кожа приобрела загар, надо несколько дней провести на пляже при жарком солнце или несколько раз посетить солярий» представляет дизъюнкцию. Еще пример дизъюнкции: «Чтобы похудеть, надо больше работать физически и меньше есть.» Проиллюстрируем последнее высказывание таблицей истинности.

Высказываниям, представляющим конъюнкцию, обычно соответствуют конструкции «A и B », «как A ,так и B », «A вместе с B »; представляющим дизъюнкцию – «A или B ». Могут быть исключения: пример – разобранное в конце предыдущей страницы предложение.

Конструкциям типа «или A ,или B », «A либо B », «либо A ,либо B » соответствует функция, называемаястрогой дизъюнкцией . Ее отличие от обычной дизъюнкции заключается в том, что она равна 1 только в том случае, когда значения ее аргументов различны. Обозначение строгой дизъюнкции –A  B, другие ее названия –неравнозначность ,исключающее ИЛИ (XORв языках программирования),сложение по модулю 2 . Ниже приведена таблица истинности строгой дизъюнкции.

Строгая дизъюнкция (неравнозначность)

В современной алгебре логики определены еще две основные операции – эквиваленция и импликация .

Эквиваленция (эквивалентность, равнозначность) – это функция, противоположная строгой дизъюнкции. Она принимает значение ИСТИНА тогда, когда все ее аргументы либо истинны, либо ложны. Ее обозначение: A  B.

Эквиваленция (равнозначность)

Импликация – функция двух логических аргументов. Ее обозначение: A  B. Таблица истинности функции «импликация» выглядит следующим образом.

Импликация

Импликация может быть выражена через основные операции булевой алгебры: A  B = A  B.

В языках программирования эквиваленции соответствует функция EQV, импликации – IMP.

Функции «эквиваленция» и «импликация» также могут быть соотнесены с отдельными высказываниями русского языка. Эквиваленции соответствуют высказывания типа: «A эквивалентно B » ; «A тогда и только тогда, когда B » ; «A необходимо и достаточно для B ». Импликации соответствуют конструкции: «Если A , то B » ; «B , если A » ; «B необходимо для A » ; «A достаточно для B » ; «A только тогда, когда B » ; «B тогда, когда A » . Классическим примером импликации является фраза «Если идет дождь, то на небе тучи». Обозначим A = «Идет дождь», B = «На небе тучи» и составим таблицу истинности.

			«Дождь не идет, на небе нет туч» - ясный солнечный день, составное высказывание истинно
			«Дождь не идет, на небе тучи» - сухой пасмурный день, составное высказывание истинно
			«Идет дождь, на небе нет туч» - такого не бывает, составное высказывание ложно
			«Дождь идет, на небе тучи» - пасмурный дождливый день, составное высказывание истинно

Надо подчеркнуть, что формализация высказываний человеческого языка носит весьма ограниченный характер. Большинство фраз и предложений русского языка, как разговорного, так и литературного, вообще не являются высказываниями с точки зрения алгебры логики. Это связано с наличием множества нюансов письма и речи, которые невозможно охватить в рамках формальной логики, с эмоциональной окраской и субъективностью суждений, а также с непреложностью того факта, что в мире гораздо больше относительных истин, чем абсолютных. Поэтому эксперименты с соотнесением операций формальной логики с высказываниями человеческого языка применимы только к однозначно воспринимаемым предложениям, констатирующим самые общие и простые факты.

Итак, базисом современной алгебры логики являются пять основных логических операций: инверсия, конъюнкция, дизъюнкция, импликация, эквиваленция. Все остальные операции могут быть выражены комбинациями трех операций булевой алгебры: инверсии, конъюнкции и дизъюнкции.

При анализе сложных логических высказываний необходимо помнить о приоритете логических операций: при отсутствии скобок сначала выполняется отрицание, далее в порядке убывания приоритета идут конъюнкция, строгая дизъюнкция, дизъюнкция, импликация и в последнюю очередь – эквиваленция. Скобки могут изменить этот порядок.

В цифровой технике широкое распространение получили микросхемы, построенные на логических элементах И-НЕ и ИЛИ-НЕ. Технологически они реализуются наиболее просто. Предпринимались даже попытки построения компьютеров, состоящих только из этих элементов. С ними связаны еще две двоичные алгебры – алгебра Шеффера и алгебра Пирса. Операция И-НЕ носит название «штрих Шеффера», операция ИЛИ-НЕ – «стрелка Пирса». Обозначения: соответственно A  B и A  B. С позиций булевой алгебры обе эти операции составные.

A  B = A  B	A  B = A  B

Таблицы истинности этих функций:

Штрих Шеффера Стрелка Пирса

Аргументы		Результат			Аргументы		Результат

Обозначения в цифровой технике.