От исходно количественной теории информации пытались уйти, по крайней мере, дважды. В первый раз – когда в теории количества информации перестали употреблять слово “количество”. Второй – когда ввели термин “информатика”, как объединение методов обработки информации, не предусматривающих в явном виде процесс управления или передачи информации по каналам связи.

Первый способ не корректен, ибо вносит путаницу в предмет информации и ведет к ее трактовке как “первичного неопределяемого понятия”. Второй является подменой проблемы определения информации, классическим “сдвигом понятия”, как всегда только усугубляющим первичную проблему определения.

Разобраться с этими проблемами в интересующем нас ключе организационного управления нам поможет информодинамика.

Информодинамика, впервые официально прозвучавшая как самостоятельная наука в 1998 г. (Термин “информодинамика” официально прозвучал впервые на VI Санкт-Петербургской международной конференции “Региональная информатика-98”.), а фактически в своих основах сформулированная гораздо раньше, в конце 70-х – начале 80-х годов, широко известна читателям информационно-технических и научных страниц интернета и, в меньшей степени, остальным, просто потому, что тиражи [12,15,27] были крайне малы. Это специальный раздел теоретической информатики, информодинамический подход к пониманию явления информации, общая проблематика которого гораздо сложнее собственно теории информации.

Каждая общезначимая наука, имеющая предметом своего интереса некоторую выраженную область изучения, имеет право на существование, если может образовывать свои прикладные варианты. Более того, только практически полезное существование прикладных наук подтверждает целесообразность их фундаментальных прародителей. В литературе часто утверждается, что такого рода понимание фундаментальности в равной степени относится не только к математике и физике, но и к информатике.

Однако в случае с информатикой, воспринимаемой всеми только как “наука об информации”, несмотря на множество существующих других её достаточно невразумительных определений, особой ясности в формировании предмета изучения за более чем пятьдесят лет существования статистической теории количества информации и около сорока лет - самого термина “информатика”, так и не наступило.

Все учебники информатики обходят этот вопрос стороной, обращая внимание читателя только на количественные характеристики свойства, названного информацией. Действительно, количественная теория возникла, по словам Н.Винера [28], практически одновременно у статистика Р.Фишера, у К.Шеннона, решавшего проблемы кодирования информации (в его варианте теория известна как “математическая теория связи”) и, в указанной выше формулировке, у самого Н.Винера, занимавшегося проблемами сообщений и шумов в электрических фильтрах. Такой подход, сокращенный ныне наукой в его именовании до “теории информации”, построен чисто количественно, без определения собственно информации, что разработчикам этой теории было совершенно не нужно.

Вот поэтому, например, в учебнике для высших и средних учебных заведений [29] приводятся практически типовые фразы, употребляемые повсеместно: “В рамках науки информация является первичным и неопределяемым понятием”. К этому добавляется, что “сигнал – суть процесс, несущий информацию”, “сообщение – информация, представленная для передачи” и “данные – информация, представленная в формализованном виде”.

Читать это сегодняшнему специалисту как-то “неуютно”. Как можно соотносить неопределяемое понятие с такими добавлениями всегда останется для него неразрешимой загадкой (Не менее печально читать научные книги с таким “публицистическим” пониманием термина “информация”, использующимся фактически в качестве синонима “сведений”, “сообщения”, “описания” и тому подобного). Можно, конечно, соотносить построение теории с количественной характеристикой неопределяемого понятия, но вот называть это наукой об информации по большому счету трудно.

Но, не определяя информацию или, вернее, определяя ее так, чтобы она осталась неопределенной, можно договориться и до “информационного порождения” массы, силы и инерциальной системы (“свободных изобретений” в терминологии Эйнштейна и Инфельда), а заодно и до примитивных информационно-энергетических энтропийно-негэнтропийных преобразований. Вдумайтесь в приведенное выше утверждение великих ученых, и “первичность информации, результатом которой является введение свободных изобретений”, будет почти доказана.

Здесь уже начинаются фундаментальные вопросы, связанные с информацией. Что же это такое – само неопределяемое “свободное изобретение”? Или основа для производства “свободных изобретений”? Неужели решением этой проблемы является объявление информации “основным свойством материи”?

К сожалению, отказ от рассмотрения “базы понятия” - традиционный подход к информации. Ниже мы выясним, к каким противоречиям ведет его “количественность” (Количественных определений информации сколько угодно, все “подтверждают правоту Н.Винера” (или К.Шеннона, или Р.Фишера – у каждого может быть ныне своя точка зрения) – по Хартли, Колмогорову, Рашевскому, Карнапу, Бар-Хиллелу и т.д., читатель может достаточно свободно расширить этот ряд и своим именем. Но “дефиниции того, что, собственно, значит термин “информация”, просто не дается” [31].), насколько бессодержательными оказываются при этом прикладные науки и интересующее нас организационное управление на его основе. Однако сегодня существуют и другие взгляды на информацию.

Для начала согласимся, что применительно к проблемам организационного управления нас должно интересовать отнюдь не количество информации, передаваемое при одном выборе между равновероятными альтернативами (это определение информации как количественного информационного статистического подхода к технике связи данное Н.Винером). Как минимум нас должна интересовать сущностная трактовка переданного: что означает поученное сообщение, хорошо это или плохо и для чего именно. Уже здесь становится ясно, что между сообщением и нашей реакцией на него лежит интерпретация, опирающаяся на что-то другое, чем просто на сообщение. Для начала назовем это в соответствии с предложением К.Боулдинга “реакцией через накопленный образ”.

Отличие феноменологического и сигнального подходов к информации предопределяет принципиально разное понимание как собственно информации, так и информатики и их роли в прикладных системах. Знание реальных возможностей этих подходов и их базовых отличий необходимо сегодня любому прикладному специалисту, в том числе и для выработки осознанного понимания и оценки различных подходов к организационному управлению, без чего осмысленное критическое восприятие современной управленческой литературы совершенно невозможно.

Конечно, сегодня каждый ведущий ученый в области информатики, понимая ограниченность количественного подхода, старается дать свое определение информации. И что же называют информацией в разных источниках? Обратимся к научным работам, например, [32].

Информацией называют:

Несмотря на широту, практическую всеохватность совокупности определений информации, бросается в глаза их неконструктивность и вместе, и по отдельности, и после вставки в любое определение информатики. Неконструктивное определение, определение, не ведущее к уточнению, классификации, процессу организации практической работы с предметом определения, вряд ли полезно для информатики, если она является наукой.

Но везде и постоянно мы натыкаемся именно на такую организацию постановочной терминологии и информации, и информатики. Почему же так происходит? Куда ведут современные тенденции поиска определения информации и как этим пользоваться при необходимости конструктивной разработки проблем внутреннего обмена в подсистемах (чем, кроме сообщений, подлежащих субъективной интерпретации в приемнике, можно обмениваться?) при построении организационного управления?

Этой “информации, эквивалентной по определению сообщению” придаются количественная и качественная мера. Иными словами, вводится количество информации (а почему не “количество сообщения”?) и, по возможности, количество семантики (вопрос о возможности существования собственного смысла сообщения без его интерпретации в передатчике и приемнике обычно не задается) в информационной посылке. Тем самым сохраняются “сигнальные” предпосылки: характеристики сигнала, на котором отражается (переносится) сообщение, и есть предмет изучения информации.

В этом-то случае и получается, что собственно информацию определять не надо никак. Информация - просто “универсальное свойство” всего существующего в материальном мире, представимое через сигнал. После этого, конечно, можно утверждать, что, в зависимости от конкретного вида сигналов и их сочетаний, количество информации в них может быть больше или меньше.

Пытаясь разделить понятие сообщения и информации, в литературе обычно утверждают, что по теории информации если сообщение не снимает неопределенности, то оно не содержит информации, если же сообщение позволяет более определенно задать предмет, то в сообщении содержится информация. Так утверждается, что сообщение типа “Волга впадает в Каспийское море” для человека, знающего географию, не содержит информацию, так как не несет ничего нового, но для школьника младших классов может обладать элементом новизны и тогда является информативным.

Строго говоря, при этом допускается масса априорных допущений, типа того, что школьник знает о существовании морей вообще и Каспийского в частности, что совсем не обязательно, а если узнает из указанной фразы и это, то явно получит больше информации, чем просто о впадении Волги.

Степень неопределенности сообщения стали измерять величиной, получившей название энтропия и являющейся функцией вероятности. Если вероятность равна 1, то энтропия равна нулю, а если вероятность равна 0, то энтропия равна бесконечности. Количество информации, полученное как разность между начальной энтропией (до получения сообщения) и конечной энтропией (после получения сообщения), называется негэнтропией (отрицательной энтропией). Поэтому информацию иногда называют отрицательной энтропией. Соответственно у информации и у энтропии одна единица измерения – бит.

Такое понимание информации не только не конструктивно, не полезно в каком-либо практическом смысле, но и ведет к серьезным заблуждениям. Так, для школьного инспектора сообщение школьника о Волге не менее, а может быть и более (попробуйте подсчитать!) информативно, чем для самого школьника, ибо школьник, как и инспектор, уже информирован, но последнему это позволяет оценить не только знания отдельного ученика, но и уровень преподавания географии.

Примитивный же энтропийный подход позволяет строить теории, где физической энтропии сопоставляется негэнтропия информационная, что позволяет изобретать различные “уравнения баланса энтропии и негэнтропии в едином информационно-физическом мире”, так сказать “возмещать потерю физической энергии выработкой информации”. На современном уровне развития науки такие утверждения ничем серьезным не обоснованы, более того, есть доводы для совершенно других выводов.

После энтропийно-негэнтропийного подхода к информации некоторое распространение получил подход комбинаторный, когда количество информации определяется как функция числа элементов конечного множества в их комбинаторных отношениях. В литературе можно встретить пример, когда мерой количества информации, содержащейся в некотором объекте А, относительно объекта В, берется минимальная “длина программы”, на основе которой можно однозначно преобразовать объект А в объект В – отголосок Колмогоровского предложения определения сложности системы по ее “программному” описанию.

К реальной жизни привязать такие экзерциции довольно трудно, поэтому в другом варианте информация – это отражение разнообразия, то есть воспроизведение разнообразия одного объекта в другом объекте в результате их взаимодействия. В такой концепции бит также является единицей измерения информации, которую получает приемник информации, осуществляя выбор из двух равновероятных возможностей разнообразия. Если же объекты не различаются, то их совокупность не содержит информации.

Так если в урне обнаружено два шара, из которых один белый, а второй черный, то оба вместе они несут в себе разнообразие (информацию!) в один бит. Совокупность двух шаров одного цвета предлагается считать не содержащей информации. Основоположником концепции разнообразия является английский нейрофизиолог У.Р.Эшби. По его утверждению “информация не может передаваться в большем количестве, чем позволяет количество разнообразия”.

Конечно, такой подход не очень сильно отличается от приведенного выше примера с утверждениями о Волге. Информацию нельзя отождествлять с различием. Считается, что различие, разнообразие суть объективная основа существования информации, если уж считать ее свойством всех материальных объектов, хотя кто возьмется утверждать, что однообразие не является свойством материи, сигналом или сообщением?

Можно привести еще много вариантов и подходов к пониманию информации, но сказанного довольно, чтобы понять: если информация свойство материи и передается физическим сигналом, распространяющимся в физическом носителе, то ее количество может быть определено множеством подходов, в зависимости от текущего желания исследователя или каждой конкретной задачи, которую он должен решить.

Качественная же сторона вообще не раскрыта в теории информации, здесь нет никакой ясности ситуации. Последнее достаточно понятно, ибо все в том же “модельно-математическом ключе” ставится задача, вряд ли имеющая решение: задача нахождения “количества смысла”, “количества семантики”. Обратим внимание на то, что далеко не каждое свойство имеет осмысленное количественное выражение. Известные в математике “качественные шкалы” совсем не обязательно имеют метрику, т.е. некоторый способ сравнения “количеств” этого качества.

Возможно, что под информацией все-таки надо понимать что-то другое, что-то, дающее более определенные ее характеристики, вообще не воспринимать ее как сообщение, свойство или как “информационный сигнал”? Ограничить ее количественное понимание “количественной теорией”?

В следующей главе мы дадим другое видение понятия информации, где и постараемся показать, что такое информация в организационном управлении, как она обеспечивает принятие управляющих решений. А пока, учитывая, что чисто сигнальный вариант количественного понимания информации никого уже не устраивает (Имеются в виду исследователи, работающие с системами высоких уровней системной сложности, проявляющих собственную реакцию через накопленный образ на все входные сообщения. Напоминаем, что организации уровня социального института (крупные предприятия, холдинги) относятся именно к таким системам.), а восприятие информации как свойства прочно вошло в сознание ученых, дадим читателю для самостоятельного анализа более или менее общепринятое “сигнально-свойственное” определение информации, заимствованное из [34], которое подводит итоги приведенного выше обсуждения.

Конечно, и из этого определения понять, что такое информация, также как и из выше приведенных, более чем затруднительно. Поэтому важным этапом развития теории информации стала считаться попытка ряда ученых обратиться к “человеческому аспекту” информационного процесса, к его разъяснительному смыслу, к понятию “информатизации”.

В конечном итоге сегодня во всех литературных источниках обычно указываются три общепринятые, почти “классические” направления развития исследований, связанных со “свойственно-количественным” подходом к понятию информации:

Общим во всех перечисленных направлениях них является все то же отсутствие необходимости определения понятия информация, да и что такое “информационный метод” с его “человеческим аспектом” тоже никто вразумительно не определяет.