Итак, в любом разговоре об информации традиционно предлагается ситуация, когда некоторое состояние материи, обязательно воспринимаемое какими-либо человеческими чувствами или физическими приборами как сигнал, через носитель передается в воспринимающую систему. Там оно должно быть алгоритмически оценено, учтены статистические закономерности и шумы. Этим начинается и кончается классический вариант количественной теории информации, гораздо лучше звучащей в ее Шенноновском наименовании как “математическая теория связи”.

Конечно, для корректности восприятия иногда предлагается сравнивать такого рода “информационный” сигнал не только с его возможной копией в приемнике (для выяснения, несет ли он в себе информацию), но и с тем, что имеет получатель в виде опыта своего существования (накоплений в базе), а также априорно учитывать особенности конкретного источника сообщения.

При этом то, что в обыденной жизни называется контекстом восприятия сообщения фактически игнорируется. Считается, что приемник обходится алгоритмической интерпретацией априорно предписанной для всех допустимых сообщений.

Что дает такой подход при создании “информационной науки на базе компьютера”? Он позволяет оставаться на так называемом “твердом фундаменте” математического моделирования языков сообщения, восприятия и обработки сигналов. При этом обеспечивается чисто алгоритмический уровень контакта передающей и приемной систем, а алгоритмический выбор контекста, приписываемого сообщению (достаточно ясно, что все контексты восприятия в приемнике изначально существуют независимо от самих сообщений), принудительно сводит процесс общения до уровня контекстно-независимого языка вычислительного алгоритма.

Для создания автоматической алгоритмической (то есть контекстно-ограниченной) управляющей системы всего этого вполне достаточно. Но для системы, информационно обеспечивающей принятие решений в организационно-сложных объектах – нет.

Информационная наука при указанном выше подходе позиционирует себя на уровне языков бесконтекстных, а именно таких, где свободная контекстная интерпретация сообщений, подменяется их представлением на уровне восприятия заранее заложенного алгоритма. Там, где ничего кроме предписания для трактовки сообщения (алгоритма) нет, нам предлагают искать количество информации, контекст и семантику прямо в сообщении.

Повторяется классическая история начальных времен кибернетического управления, когда утверждалось, что “запрограммировать можно все…, но трудности, возникающие на этом пути, значительно превышают наши возможности”. Беда не в том, что, заменяя кибернетику информатикой, забывают это, а в том, что было написано “значительно”.

Трудности адекватного моделирования систем с собственным контекстно-зависимым языком не “значительно превышают”, а абсолютно непреодолимы на алгоритмическом уровне, на уровне программирования даже на самом мощном из программистских языков, который когда-либо будет придуман для компьютера фон Неймановской архитектуры.

Обратите внимание, хоть речь и не о моделях, а об информации, но “все о том же самом”. В первой части мы показали, что различные подходы старательно пытаются уйти от модельного представления, в частности, ориентируясь на информационные потоки и связи. Обратившись к информации в ее стандартном понимании, мы видим все то же самое – алгоритмическая интерпретация, количественные оценки, предписанный контекст сообщения – стоило ли уходить от модельного подхода?

Терминология, ситуация, все построения такого рода не требуют введения отдельного понятия информации – вполне достаточно говорить о сигналах, сообщениях, данных, актуализации данных и т.п. Базы данных и даже базы “знания” в этом случае можно не называть информационными - ничего плохого при этом не случится.

Казалось бы, создавая любое текстовое или, в общем случае, знаковое сообщение, система высокого уровня или человек тоже выступают в роли датчика, – это все равно будет физическая посылка, ничем не отличающаяся от всего предыдущего.

Однако нет. Существует основное отличие всех таких сообщений от сигналов датчиков – они могут быть сделаны только после выработки в “контекстно-зависимой, не алгоритмической машине”, каковой является мозг (И, хоть и в меньшей степени – совокупность “накопленного опыта” и внутренних связей в сложной системе, включающей в себя человека, как составную часть (в социальном институте).), множества вариантов интерпретации входного сообщения и выбора наиболее приемлемого из них. Только после этого на основе проведенного выбора формируется собственно сообщение, причем не важно какую внешнюю форму оно обретет – контекстно-независимую (программную) или контекстно-зависимую.

Внутренняя проблема обязательной контекстной привязки сообщения, обязательность использования контекстно-зависимого языка характерна для сложных объектов живого мира, является их неотъемлемой сущностной характеристикой в такой степени, что с потерей контекстно-зависимого мышления и общения личность распадается (То же мы должны сказать и о социальных институтах), исключается из класса особей своего вида. Все слепые, глухие и т.п. особи являются хоть и ограниченно, но жизнеспособными в социуме, пока могут исповедовать какой-либо язык или его подмножество из класса контекстно-зависимых. Ни один социальный институт не сможет существовать на уровне чисто алгоритмического функционирования.

Владея контекстно-зависимым языком, воспринимая все посылки только как контекстно-зависимые (ибо контекст приписывается человеком всегда и всему – это один из важнейших моментов для наших дальнейших рассуждений) и будучи способным к разработке только контекстно-независимых языков (Ни эсперанто, ни воляпюк исключениями не являются – это заимствования.), человек как-то не задумался об их реальном соотношении, считая, что его язык “по определению” универсален.

В частности и из-за этой способности все наши науки, включая все виды управления, сегодня целиком базируются на моделировании. В идеале общепринятого процесса модельного познания, формализованное представление научного знания должно было бы иметь язык вообще бесконтекстный - просто по сути понятия формализованности. Однако все попытки свести науку к чисто формализованному, бесконтекстному языку регулярно проваливаются.

Только постепенно исследователи начинают понимать, что такой подход хорош для замкнутых кибернетических разработок и абсолютно неприемлем для исследования объектов класса “живого”, с собственным языком контекстно-зависимого уровня.

Контекстность, будучи конструкцией языка, существует только как никогда не прекращающийся процесс подтверждения правильности понимания и выявления отличий этого понимания в непрерывном контакте взаимодействующих систем с неограниченным развитием предмета обсуждения и уровня его описания.

Ясно, что в общем случае это должна быть машина контекстно-зависимая, не опирающаяся на вычислительные, априорно предусмотренные алгоритмические процедуры.

При чисто алгоритмическом подходе к восприятию сигнала, контекста как такового нет. Он заменен предписанной ограниченной машинной интерпретацией некоторых сообщений и восприятием всего остального как “шума”. Следуя традиционному пониманию информации, входной сигнал после машинной алгоритмической обработки можно назвать результатом “измерения некоторого свойства”, полученным от датчиков, “статическим разъяснением”, “сигнальной информацией”.

Иначе говоря, в классическом подходе нам предлагается сообщение, разрешенное к интерпретации без процесса уточнения контекста взаимодействия источника и приемника, то есть односмысловая фактографическая “информация”, полученная после интерпретации входной посылки по заранее предусмотренному алгоритму и пригодная только для ограниченного использования при модельном подходе. По сути, это “нормированная, априорно предусмотренная трактовка для всех возможных сообщений” - псевдосемантика или модель уже не с основными, а алгоритмически предписанными свойствами, априорно соотнесенными не с текущей, но некоторой алгоритмически предусмотренной ситуацией.

Соответственно, в принципе нельзя описать контекстно-независимо ничего, кроме замкнутых систем со всей их замкнутой, предписанной выбранной моделью динамикой. Сегодня во многих случаях сигнально-модельного варианта понимания информации вполне достаточно для построения инженерных подходов “компьютерного толка”. Фактически же все сигнальные построения на контекстно-независимом языке нужно понимать как “алгоритмическое приписывание наиболее вероятного контекста” в процессе обработки сигнала.

Однако такого рода “контекст” может существовать в приемнике не только как фактографический, но и как структурный алгоритм интерпретации сигнала, который в таком случае претендует уже на восприятие его как сообщения. Сигнал, несущий в себе структуру связей (как разъяснение о желаемой отправителем трактовке сообщения) – тоже продукт мира контекстно-независимых языков, мира “алгоритмически предопределенного контекста”.

В классическом подходе к созданию проектируемых баз данных разработчики занимаются именно таким априорным выделением структур некоторой проблемной области для обеспечения “подходящей” трактовки входных сигналов. В каком-то смысле тому, что подразумевается под контекстом в алгоритмической системе, здесь отводится больший простор для существования. Выбор трактовки существует не в единой интерпретации, навсегда заданной алгоритмом, но в интерпретациях, заданных предыдущими сообщениями при наполнении жесткой структуры предопределенных взаимосвязей.

Под влиянием накопленных данных алгоритм функционирования “обрабатывающей машины” – компьютера может вырабатывать другой набор контекстов восприятия входного сигнала. При этом возможный выбор контекста изменяется, но все эти изменения при контекстно-независимом языке всегда существуют только в пределах алгоритмического подхода. По аналогии с предыдущей ситуацией, такой уровень можно называть уровнем явления возникновения сообщения с предписанной “динамикой интерпретации”, с адаптацией, предписанной при проектировании структуры модели.

Содержащиеся (заложенные) в модели или алгоритмическом описании сведения, ни свойством, ни явлением быть не могут. Каждый новый факт интерпретации входного сообщения - это просто “ранее не востребованная, но алгоритмически предусмотренная” запись и не более того в жестких рамках бесконтекстного языка или модели представления.

Фактически это “некро- или псевдоинформация”, выбор алгоритмически заложенного в модель решения, жесткое следование команде, заложенной в сигнал, каким бы завуалированным под семантику способом она не была замаскирована. Тем не менее, для данного случая определим информацию как явление алгоритмического порождения некоторого контекста из возможных, за счет накопленного “опыта” обрабатывающего компьютера.

Такое допущение полезно для обеспечения преемственности, связки между сигнальным и феноменологическим пониманием информации, благодаря чему далее, без разрушения сложившихся стереотипов, становится понятнее явление порождения информации в тех случаях, когда этим занимаются системы с контекстно-зависимым языком.

Именно порождение некоторого множества трактовок входного сообщения (внешне не всегда явно связанных с этим сообщением - далекие и абстрактные аналогии, эвристики, догадки, открытия), на которых базируется выработка решения или ответного сообщения и есть явление порождения информации. Само же ответное сообщение, текст, управление на основе выбранной интерпретации входной посылки, выбранного контекста восприятия, является только сигналом, некоторой производной явления информации.

Возможно, в будущем будет признана целесообразной отдельная терминология, но для наших текущих потребностей восприятия информации как некоторой сущности, такое соглашение вполне допустимо.

Вообще процесс познания в полной мере возможен только для видов, существующих с собственным контекстно-зависимым языком, контактирующих с окружающим миром “напрямую”, без модели, работающих с “накоплением образа”.

Здесь обычно выдвигается возражение о том, что образ это и есть модель. Нет, образ, накапливаемый в живой системе, существует только в представлении контекстно-зависимом, в представлении, исключающем использование для его формирования любых механизмов, ниже уровня абстрактной машины Тьюринга.

Процесс же познания “через модель” суть процесс познания и создания объектов кибернетических, объектов “неживого Мира” и порождений человека техногенной цивилизации, процесс познания на уровне рассмотренной выше “псевдоинформации”.

Ясно, что к биологическим и вообще живым системам кибернетический, модельный подход имеет только косвенное отношение при механистическом изучении живых объектов. Строго говоря, это изучение живого, воспринимаемого как мертвое, где уже вполне годятся машины фон Неймановской структуры.

Явление порождения информации, феномен информации обеспечивает существование Природы как открытой системы, как совокупности таких систем и объектов в них, существование которых принципиально невозможно иначе как систем, находящихся в контекстном взаимодействии и не могущих без сущностного разрушения перейти к существованию на языках контекстно-независимых.

Таким образом, мы пришли к необходимости существования в Природе явления порождения “информации живого”, информации, обеспечивающей существование объектов контекстно-зависимого уровня, объектов с целенаправленным поведением, с некоторой свободой выбора решений в окружающем их мире взаимодействующих систем, а значит и с собственным механизмом выработки множества контекстов восприятия входного сообщения.

Ясно, что процесс совместного существования систем обеспечивается не только правилами их конструирования, но и инструментарием - уровнем и возможностями их собственного контекстно-зависимого языка. Явление информации - явление технологическое, требующее (просто по факту своего существования с перечисленными особенностями) наличия в Природе (в каждом ее объекте, существующем на уровне живого) контекстной информационной динамической машины как механизма и принципа порождения информации.

Перейдем от понятийно-пояснительного изложения явления информации к более точным его определениям.

При изучении явления возникновения информации нас интересует, конечно, не сигнал, объявленный в существующей теории информации “носителем сообщения или информации”. Ничего он в себе кроме изменения некоторой физической величины нести не может. Интересен здесь только механизм и способ выявления из изменений входного сигнала того, что в них заложено - данных для запуска алгоритма выбора интерпретации.

Для реализации этого явления необходимо наличие в приемнике обыкновенного компьютера или даже конечного автомата – бесконтекстной машины, в которой реализуются упомянутые процедуры выработки “псевдосемантического построения”. Естественно, это построение возникает не само по себе, не самостоятельно, а только в соответствии с предусмотренными разработчиком алгоритмическими возможностями. Именно поэтому в предыдущем разделе мы назвали это информацией фактографической, обыкновенной и предложили считать полученное информацией “условно” – нижним уровнем, вырожденным случаем при построении некоторой иерархии “информаций” различного уровня.

Как пример, здесь можно привести интерпретацию сигналов от удаленных космических источников, чью сущность мы можем представить себе только исходя из принятых физико-математических предположений. Сюда же относится интерпретация сообщений типа “Над всей Испанией безоблачное небо” или интерпретация сообщения Центрального банка об установлении, скажем, стабильного курса рубля.

Для всех сообщений такого рода выбор контекста предписан ранее достигнутыми соглашениями алгоритмического, контекстно-независимого уровня. Для тех же, кто его не знает, семантика (прагматика) после обработки сообщения будет либо искажена, либо вообще не воспринята, то есть возможно и произойдет явление выработки указанного выше построения, но не имеющего, в общем случае, значимой опосредованности в реальном мире.

Сигнал может существовать и в некотором диапазоне значений – тогда это уже полноценная система управления. Она образуется с момента включения сигнала (и привнесенной им “семантики”), в контур обратной связи в приемнике сообщения. Возникает управляющее действие порожденной таким образом информации и, соответственно, понятие явления порождения информации обыкновенной ни в чем не противоречит существующим модельным подходам к управлению.

Конечно, не надо забывать, что в столь примитивных случаях понятие информации вообще не нужно (что теория автоматического регулирования и подтверждает, прекрасно обходясь в своих базовых основах без понятия информации). Нас же оправдывает только желание выполнить индуктивное построение для всех ситуаций “возникновения машин порождения сущности, не присутствовавшей во входной посылке”, желание “не революционного, а эволюционного перехода науки” от количественной теории к феноменологии.

Продолжим рассмотрение возможных вариантов “псевдоинформации” и перейдем к рассмотрению бесконтекстных сообщений документографического уровня, имеющих в несущем сигнале некоторые сведения о своей изначальной структуре. Здесь, как и в прошлом случае, сообщение может нести в себе только то, что необходимо для запуска интерпретирующей машины приемника. Все, что возможно при этом получить, “уже заложено алгоритмически” в сообщение и более не уточняется при интерпретации в приемнике.

И здесь, также как и в предыдущем случае нас интересует, конечно, не столько прямой текст входного сообщения, а все то, что впрямую (на языке сообщения) в этот текст не заложено и, кроме того, все, что имеется в этом тексте, прямо и косвенно указывающее на его структурное построение.

Для реализации этого явления необходимо наличие в приемнике компьютера фон Неймановской структуры, в котором реализуются упомянутые выше алгоритмы с некоторым программным добавлением – заранее спроектированной базой данных и системы управления ею (БД и СУБД).

Отличием такой конструкции от предыдущего случая является алгоритмически предусматриваемый выбор контекста интерпретации сообщения из набора предусмотренных случаев, или даже расширение этого набора в процессе существования системы. Но, конечно, последнее тоже реализуется чисто алгоритмическими средствами.

Поэтому и здесь все построения являются построениями программно-автоматными, т.е. построениями, работающими по раз навсегда заданной процедуре выбора “псевдосемантического решения”, хотя и довольно сложным путем, который по существующей традиции относят к адаптивным или “интеллектуализированным” построениям.

Как пример, здесь можно привести любые справочные системы, содержащие структурированные, например, реляционные базы, занимающиеся автоматической обработкой поступающих текстовых сообщений. Фактическая процедура такой обработки всегда без исключений выглядит следующим образом.

Входной текст алгоритмически интерпретируется с целью уложения его в существующую структуру хранения имеющейся базы. Далее этот текст сравнивается с сообщениями, имеющими близкую структуру и терминологию, что эквивалентно механистическому подбору не только похожих сообщений, но и контекста восприятия, задаваемого сравнением сообщения с тем или иным хранимым текстом. В некоторых случаях, например, при задании поискового образа, фактически задается принудительный вариант интерпретации сообщения.

Все это, конечно, в информационном смысле мало отличается от предыдущего случая, и все, что выше сказано о явлении порождения информации практически один к одному (кроме расширения выбора интерпретаций за счет структурных возможностей базы) распространяется и на этот случай, включая и рассуждения об управлении.

На уровне выбранного контекста формируется решение по интерпретации полученного сообщения, после чего возникают условия для алгоритмической выработки ответного текстового сообщения.

В связи с тем, что какой-то из контекстов по заданным характеристикам (структуре, терминологии, поисковому образу, “эстетичному виду” наконец) всегда будет существовать, интерпретации, в принципе, могут быть подвергнуты любые сообщения. Это определяет переход во всех “информационно-поисковых” системах от понятия сигнального шума (помех) к шуму, определяющемуся выработкой ложного сообщения при неверном определении изначального контекста сообщения, то есть к тому, что можно назвать информационным шумом. Естественно, что это производится при условии оценки шума на уровне внутренних преобразований в базе, а не по выработанному текстовому ответу на входную посылку.

В последнем случае это будет уже не информационный шум, а просто неправильная трактовка входного сообщения, для уточнения которой был бы полезен некоторый цикл общения приемника и передатчика сообщения. Но это уже прерогатива устройств порождения и использования информации следующего уровня сложности. Перейдем к ее рассмотрению.

Все изменяется, когда во взаимодействии участвует человек с его неизбежной интерпретацией всех сообщений (даже полученных на контекстно-независимом языке) как контекстно-зависимых. В этом случае начинается действие того самого “неисчислительного” механизма, о существовании которого говорили уже достаточно давно [41] и сегодня наиболее близко к которому в биологическом смысле, возможно, подошел английский ученый Р.Пенроуз [35]. Он предложил комплекс согласованных гипотез физики и нейрофизиологии, направленный на выяснение возможностей существования в живом некоторого процесса невычислимости, что можно воспринимать как указание о возможности существования в природе принципиально неалгоритмических процессов.

В отличие от всех предыдущих случаев, явление порождения информации здесь абсолютно естественно и является неизбежным атрибутом взаимодействия. Процесс общения между системами с контекстно-зависимым языком или такой системы с системой алгоритмической упрощенно выглядит следующим образом.

На вход приемника поступает сообщение на языке передатчика, которое со стороны “живой” системы всегда выглядит как сообщение контекстно-зависимое. Как мы уже говорили, даже запись программы выглядит для человека контекстно-зависимой, ибо независимо от нашей воли, мы всегда оцениваем ее и по авторству, и по смыслу применения, и по источнику поступления, и по многим другим параметрам “не программистского толка”, прежде чем согласимся на ее содержательное прочтение.

Как мы уже говорили, никакое сообщение семантики в себе не содержит, даже если в нем написано, что оно семантическое. Вся семантика возникает только внутри обрабатывающей машины, а входное сообщение (для простоты будем считать, что оно текстовое, но это не является ограничением общности рассмотрения ситуации) для нас существует только на уровне синтаксиса.

В этом смысле интересно было наблюдать работу группы профессиональных программистов, взявшихся построить “семантическую” систему. Было предусмотрено все возможное и невозможное для организации анализа текста на уровне синтаксиса и морфологии, но семантику как таковую из самих сообщениях выделить так и не удалось – все время приходилось привлекать “знание извне”, интерпретацию в привнесенном контексте.

При этом даже небольшое изменение в тексте сообщения обычно вело к требованию дополнительного ввода в машину огромных объемов информации. В пределе явно требовалось заложить сведения “обо всем”, что очень показательно для оценки требований к конструкции информационной машины.

Возвращаясь к обработке сообщения, укажем, что в результате работы “внутренней машины” человека (также как и в рассмотренных выше случаях выработки псевдоинформации) в ней появляется множество вариантов интерпретации текста сообщения, из которых делается выбор, после чего формируется текст ответного сообщения.

Внешне он на том же контекстно-зависимом языке, но, по сути своей, это сообщение на уровне чистого синтаксиса. Вся псевдосемантика (в “машинном” собеседнике) или естественная (в случае контакта с “живым”) появляется только при внутренней обработке. Далее вырабатывается ответное сообщение того же “синтаксического” уровня и цикл общения может продолжаться неограниченно долго.

Теперь, по всей видимости, становится понятным, почему никак раньше не удавалось вразумительно определить информацию – да просто определение приписывали к тому месту “информационного процесса” где ее нет “по определению”, к тому месту, где от явления информации остался только количественный след, что и вело к построению “количественной теории информации” без определения информации как таковой..

Вся информация как явление существует внутри информационной машины и никуда, в общем случае, из нее не уходит. Уходят сигнал, сообщение, “программа запуска” информационной машины собеседника и вот им-то можно приписывать любые количественные характеристики как явлениям измеримым.

Соответственно, вся “информационная негэнтропия” остается “внутренним” атрибутом машины выработки информации и к конкретному выработанному сообщению отношение имеет только косвенное. Отсюда следуют все понятные выводы для творцов “информационно-энергетического баланса”.

Сегодня в любой книге информационно-системного толка, например [29], модно писать что-нибудь вроде “эволюционного ряда” вещество – энергия – информация, или описывать “информацию, создающую в себе поле существования, суммарный поток которого адекватен этой информации, то есть материи, служащей источником поля”.

Достаточно сложные цепочки рассуждений и выводов работы [15] показывают, что явление информации надо рассматривать как генерацию под влиянием входного сигнала в аппарате внутреннего восприятия (информационной машине) того, “чего там не было заложено”, путем проведения множества построений сравнения полученного сообщения и накопленных в машине сведений. Причем, по ряду причин, можно достаточно уверенно утверждать, что строятся одновременно все возможные сравнения, причем и такие, которые не имеют опосредованности в реальном мире.

Из технических соображений можно показать, что это механизм обеспечения надежности работы такой сложной машины как мозг человека. По многим причинам информационная машина может реализовываться только как машина безадресная (Отсылаем читателя к [15], где приводится и эскизная схема и структура необходимого программного обеспечения и описывается проблема начального запуска такой машины. Заранее предупреждаем – это машина “другого порядка сложности”, нежели известные реализации вычислительных машин, но зато и “другого порядка возможностей”.). Именно этим можно объяснить фантастическую выживаемость мозга при самом тяжелом травматизме вплоть до потери одного полушария без заметного снижения работоспособности, как это, считается, произошло у Пастера.

Из этого множества выбирается наиболее приемлемый вариант, на основании которого вырабатывается ответное сообщение, ответный сигнал. То есть сигнально распространяется не информация, не контекст, а только сам сигнал, текст сообщения.

А сообщения в этом смысле так и остаются управляющими, и здесь нет никаких противоречий с Винеровским подходом к роли информации, эквивалентной сообщению. Но теперь мы можем сказать уже точнее: информация (см. определение выше) это то, на основе чего вырабатывается текст управляющего сообщения для собеседника (приемника, бывшего передатчиком в момент отправки сообщения), самостоятельно принимающего решения о восприятия или не восприятии результатов запущенного ответом цикла работы своей информационной машины.

В любой стандартной базе для поиска того, что на самом деле является не информацией, а сведениями, нам требуется все то же самое – формирование поискового образа как эквивалента входного сообщения для заложенного алгоритма его интерпретации. Шаг влево или вправо от точного формирования поискового образа ведет к непредсказуемым последствиям, а ведь чаще всего мы не можем точно сформулировать, что же мы ищем.

Управленец-аналитик для принятия решений ищет непредусмотренное, случайное, заранее неожиданное. Предусмотреть все остальное – дело соответствующих целевых служб. Как известно, постановка аналитического вопроса – уже более половины ответа на него.

Теперь мы имеем все необходимое для иллюстрации процесса возникновения информации в живых системах.

Начнем с рассмотрения рис. 5.1.

Как мы уже выяснили, входной сигнал является не более чем “программой запуска” обрабатывающей машины выработки информации – контекстно-зависимой интерпретации сигнала в мозгу человека. В компьютере с заложенным алгоритмом интерпретации сообщения никакого аналитического сообщения, никакой информации, ничего нового вообще не вырабатывается – существует только процесс актуализации априори предусмотренной алгоритмом трактовки полученного и не более того.

Поэтому все существующие решения по хранению данных в виде, пригодном для их последующего нахождения и использования, для аналитических задач абсолютно непригодны и пригодны не будут, пока мы не решим задачу творения информации по всем входным сообщениям не только в человеке, но и в машине, функционально примерно так, как это приведено на рис. 5.1. И, конечно, обратную задачу – выдачи вразумительного для человека сообщения по результатам этого внутримашинного процесса.

Кстати, теперь вполне естественно утверждать, что хранилище информации, отнюдь не то, что объявил Бил Инмон (Хорошо известно, что широкая программистская общественность связывает идею создания и ведения больших баз под именем хранилищ (data warehouse) с именем Билла Инмона. Идея хранилищ по его замыслу состояла, в основном, в следующем.

Вот на такой основе действительно можно непротиворечиво двигаться вперед и в область технических решений, и в область организации управления, и аналитических работ с использованием технических средств сегодняшней (чисто вычислительной) и завтрашней (информационно-динамической) архитектуры.

Для подтверждения правильности наших построений постараемся ответить на вопрос: как же обнаружить явление информации? Исходя из нашей задачи изложения проблемы на достаточно популярном уровне, мы не будем привлекать для этого понятия информационных полей и прочих сложных аппаратов, тем более что их разработка все еще продолжается и возможны различные пояснения, варианты изложения совокупности новых теорий, имеющих прямое отношение к рассматриваемому явлению.

Предмет нашего рассмотрения настолько новый, что мы лишь укажем несколько ситуаций и проблем, которые практически свидетельствуют в пользу информации как явления.

Начнем с того, что жизнь и исследователи периодически осуществляют “проверку” человека на его изоляцию от внешних раздражителей – “каменные мешки” узников, одиночные камеры, специальные устройства изоляции от сигналов внешнего мира всегда ведут к деградации личности. С точки зрения информатики здесь имеет место изоляция личности от входного сигнала – “программы запуска” собственной информационной машины у изолированной личности. Это наводит нас на мысль, что существование биологического объекта, по крайней мере, высокого уровня сложности, невозможно без общения с себе подобными, в смысле необходимости регулярного обеспечения контекстно-зависимого контакта. Строго необходим достаточно частый “запуск” в работу мозга на уровне обработки внешнего сообщения.

В нашем случае это указание о том, что работа по созданию информации необходима человеку, так же как и удовлетворение всех его остальных физиологических потребностей. На справедливое замечание, что такого рода “информационное удовлетворение” может быть обеспечено и без общения с себе подобными – чтением книг, музыкой, размышлениями и так далее, укажем следующие обстоятельства.

Все “изолированные в природе”, так называемые “робинзоны”, деградировали в меньшей степени, чем узники, но деградировали как Айртон у Жюль Верна, но не как Робинзон у Д.Дефо. Колоссальная приспособляемость человека позволяет ему выживать в экстремальных условиях, но деградация, хоть и в меньшей степени, неизбежна и при изоляции в природе - при уменьшении воспринимаемого контекстного разнообразия, которое в максимальной степени возможно только с себе подобными. Известное понятие “одиночества в толпе” и его последствия для индивидуума также дают здесь пищу для размышлений.

Укажем и на ситуацию “маугли”, когда мозг, как машина порождения и анализа сообщений, формировался вне традиционной среды обитания. Никаких положительных сведений о последующем возвращении к разумной жизни в “своем биологическом виде” не существует. Если структура информационной машины, ее приспособленность к выработке контекстов не соответствовали изначально типичному миру биологического объекта некоторого вида, то после определенного периода развития (считается примерно после 3-5 лет), происходят необратимые фиксации самосознания и все контексты, которые мы хотели бы дать этому объекту позже, становятся шумом навсегда.

Чем ниже ступень иерархической лестницы биологического организма, тем проще переносит он проблемы изоляции - меньше проблем с начальным становлением и поддержанием в работе “собственной информационной машины”.

Все сказанное относится и к уровню социального института. Просто пока никто не разрабатывал этого вопроса и соответствующей терминологии, но попробуйте изолировать социальный институт, или занять его псевдоработой, вырастить в одной среде (например, социалистической экономики) и заставить работать в среде другой – все сказанное выше будет иметь место.

Возвращаясь к информационным аспектам, можно посоветовать обратить внимание на следующий факт. На первых двух уровнях сформированной нами выше иерархии информаций вполне можно вообще обойтись без самого этого термина и без общения с кем бы то ни было. Сигнал, сообщение, база, знание, актуализация и прочие аналогичные термины вполне покрывают своими областями определения такое понятие информации, причем покрывают точнее и смысл их применения здесь всегда технически полезнее, чем термина “информация”.

Но далее, для явления выработки множества того, что здесь приходится называть контекстами, научной терминологии нет. Однако с древних времен понятие информации как разъяснения впрямую говорило нам: разъяснение, множественность контекстов и проявление по своему осознанной реакции на сообщение является атрибутом, основной сущностью систем, способных к такому процессу.

Не может быть информации в “неживой” Природе - разъяснять некому, восприятие либо механистическое, либо алгоритмическое, а вот сигналов там может быть сколько угодно. Другое дело - где проходит граница между живой и неживой Природой, но уж систем технических это касается точно.

Можно еще вспомнить и о ментогенезе (Явление постепенной синхронизации работы отдельных “природных информационных машин”, переход от общества индивидуумов к обществу “одинаковомыслия” - процесс, хороший для иллюстрации свойств “природной информационной машины”, но вряд ли полезный для человечества в нашем сегодняшнем понимании пользы.

Как вывод по этому разделу еще раз укажем – без формирования науки о явлении выработки информации в “природных информационных машинах” во взаимодействии со всем кругом “наук о живом”, глобальное решение никаких перспективных проблем, в том числе и организационного управления просто невозможно.

Конечно, кое-что можно сделать уже и сегодня, чему мы и посвятим последующие главы.