< Предыдущая		Оглавление		Следующая >

РАЗДЕЛ 2. История, философия и методология информатики

ГЛАВА 4. Методология и история информатики

4.1. Предмет информатики и природа информации

Информатика - это комплекс наук, включающий, в частности, теории алгоритмов и структур данных, языков программирования, архитектур компьютеров, операционных систем и компьютерных сетей, программного обеспечения, информационных поисковых систем, искусственного интеллекта, компьютерной графики.

Для обозначения информатики в немецком языке используется термин Informatik, во французском - informatique. В США ее называют computer science (компьютерная наука), в Великобритании - Computing science (вычислительная наука).

Когда исследователям необходимо дать определение комплекса теорий, они всегда встречаются с некоторыми сложностями. В короткое определение, состоящее из одного-двух предложений, трудно вместить содержание нескольких теорий. Тем не менее потребность в таких определениях есть, поскольку без них невозможно выразить единство знания, в рассматриваемом случае - информатики.

Довольно часто при характеристике комплекса теорий руководствуются всего лишь одним концептом. В этой связи информатика определяется как теория информации. В данном случае акцент делается на концепте информации, однако существуют довольно содержательные книги по информатике, в которых данный концепт вообще не упоминается. Разумеется, одним концептом информации содержание компьютерных наук не объять, и конечно нет оснований соглашаться с теми авторами, которые полагают, что этот концепт выражает суть вообще всех наук. В каждой науке используются специфические, а не универсальные концепты. Считать иначе - значит неправомерно отождествлять науки друг с другом. В конечном счете за отождествлением наук всегда скрывается некоторая форма редукционизма, и когда говорят, что все без исключения науки руководствуются концептом информации, то, по сути, все науки редуцируются к информатике. Теперь нетрудно понять, что в определении информатики должны упоминаться концепты не одной, а по крайней мере нескольких компьютерных наук.

Мнение эксперта

Питер Деннинг, известный американский ученый в области вычислительной техники, по этому поводу отмечает: "Предмет знания о компьютерных вычислениях часто определяется как систематическое изучение алгоритмических процессов, которые описывают и трансформируют информацию: их теория, анализ, проектирование, эффективность, осуществление и аппликация. Фундаментальный основной вопрос информатики: "Что может быть (эффективно) автоматизировано? Эта широко распространенная характеристика довольно скупа. Она всего лишь является намеком на полное богатое содержание дисциплины".

П. Деннинг прав: определение в весьма лаконичной форме намекает на некоторое концептуально богатое содержание. Большего от дефиниции нельзя требовать. Вполне допустимо определять информатику, например, в качестве теории алгоритмов, языков программирования, программного обеспечения компьютеров и их функционирования. В таком определении всего лишь соединены парафразы, относящиеся к нескольким теориям, входящим в информатику.

В заслугу Деннингу следует поставить выделение основного вопроса информатики, который в нашей формулировке выглядит следующим образом: "Что может быть компьютеризировано?" Такая формулировка более универсальна, ведь автоматизация и компьютеризация - не одно и то же. Различного рода автоматы могут изучаться и за пределами информатики, а вот компьютеризация входит именно в ее компетенцию.

Основной вопрос информатики существен, поскольку выражает взаимозависимость компьютерных дисциплин. В конечном счете они кульминируют в тех манипуляциях, которые после соответствующей подготовительной работы осуществляются посредством функционирования компьютеров. Рассмотрим цепочку концептов:

алгоритмы -> языки -> программы -> компьютеры.

Алгоритмы изучаются не только информатикой, но и математикой. Языки являются предметом не только информатики, но и лингвистики. Программы в избытке изучаются в общественных науках. В информатике же речь идет об особых - компьютерных - алгоритмах, языках и программах. Это обстоятельство как раз и получает свое выражение в представлении об основном вопросе информатики.

Впрочем, лучше говорить не об основном вопросе информатики, а ее принципе. В первой части книги отмечалось, что в концептуальном устройстве науки основополагающее значение имеют принципы. Там же применительно к прагматическим наукам особое внимание обращалось на принцип эффективности. Надо полагать, что Деннинг в своей формулировке основного вопроса информатики не случайно приводит концепт эффективности, но дает его в скобках, а их целесообразно раскрыть. В таком случае становится очевидным, что во всех компьютерных науках преследуется одна и та же цель: обеспечить максимально эффективную компьютеризацию в любой ее форме. Речь идет о максимально эффективных алгоритмах, языках, программах, архитектурах, базах данных и т.д. Что касается критериев эффективности, то они определяются в каждой отдельной компьютерной дисциплине. В соответствии с этими критериями полностью или частично отказываются от устаревших, т.е. недостаточно эффективных, алгоритмов, языков, программ, структурных компонентов компьютеров, входящих в аппаратное обеспечение.

Таким образом, информатика является теорией компьютерной эффективности. Это определение, пожалуй, может претендовать на лавры чемпиона по лаконичности. Существенно, что содержащийся в нем двойной акцент, во-первых, на эффективность, а во-вторых, на компьютеры, позволяет считать информатику техникологической наукой. Концепт эффективности характерен для всех прагматических дисциплин. Однако не всякая прагматическая дисциплина является техникологической теорией: она признается таковой при наличии в ней обязательного акцента на некоторых технических артефактах. Это условие в информатике тоже выполняется. Таким образом, в информатике реализованы оба условия техникологической дисциплины.

В самом начале параграфа приводились слова "информатика", "computing science", "computer science". Все они являются не более чем наименованиями, т.е. именами некоторой совокупности дисциплин, и в этом своем значении не отличаются друг от друга. Их отличает характер акцентировки: максимально конкретное определение предполагает указание непосредственно на компьютеры, а не на информацию или вычисления (computing). Имея в виду степень конкретности, все три понятия должны перечисляться именно в том порядке, в котором приведены в начале абзаца. В качестве наименований они равнозначны. Итак, теперь у нас появились критерии, позволяющие проанализировать различные определения информатики. В этой связи целесообразно рассмотреть наиболее популярные определения. Часто приводимые в работах западных авторов, они представляют известный интерес.

Интерпретации природы информатики

1. Информатика - это систематическое изучение алгоритмических процессов, которые описывают и преобразовывают информацию: их теория, анализ, проектирование, эффективность, осуществление и применение (П. Деннинг).

2. Информатика - это учение о явлениях, связанных с компьютерами (А. Ньюэлл, А. Перлис и Г. Симон).

3. Информатика изучает информационные структуры (П. Вегнер).

4. Информатика занимается изучением и управлением сложности (Э. Дейкстра).

5. Информатика - это механизация абстракций (А. Ахо, Дж. Ульман).

6. Информатика - сфера исследований, связанная с теоретическими и прикладными дисциплинами, разработкой и использованием компьютеров для хранения и обработки информации в области математики, логики, естествознания и др. (М. Махони).

Ни одно из этих определений не является ошибочным. Правомерность первых двух была рассмотрена ранее. П. Вегнер подчеркивает, что знание образует структуры, состоящие из соответствующих частей. Э. Дейкстра указывает на сложность как характеристику алгоритмов. А. Ахо и Дж. Ульман подчеркивают переход от "чистых" концептов к их техническому воплощению. Наконец, М. Махони делает акцент на интернаучных связях информатики.

Таким образом, можно придумать сотни определений информатики. Все они будут состоятельны лишь при интерпретации их посредством концептов вполне определенных компьютерных дисциплин. Но в любом случае всякое определение информатики является не более чем завязью, ориентированной на обширную область знания, осмысление которого приводит к многочисленным проблемам.

Природа информации. Рассматривая предмет информатики, необходимо особое внимание обратить на информацию. Решающее значение в деле прояснения содержания концепта информации имели работы американского инженера и ученого К. Шеннона. Разрабатывая математическую (формализованную) теорию связи, он вместе с ней развил и математическую теорию информации. Именно Шеннон предложил знаменитую формулу вычисления количества информации.

Как отчасти показал Шеннон, а также ряд других авторов, при определении формулы количества информации необходимо учитывать следующие обстоятельства. Сигнал носителя информации всегда каким-то образом структурирован. Это означает, что в теории информации необходимо учитывать структурированность процессов, которые используются в качестве сигналов. В физике такая структурированность наиболее органично выражается формулой Планка

где 5 - энтропия, являющаяся количественной мерой структурированности физических процессов; к - постоянная Больцмана, величина которой зависит от избранных единиц измерения; и/ - число состояний физической системы.

В информатике формула Планка была несколько преобразована в соответствии с содержанием статистической физики. Для определенного (дискретного) статистического распределения вероятности Рк информационная энтропия вычисляется по формуле

где Н(х) - информационная энтропия объекта х; п - число состояний познаваемого объекта; РЦ.) - вероятность состояния хг

Основанием логарифма обычно выбирается число 2 (в таком случае информация исчисляется в битах). Величину Н называют негэнтропией, т.е. энтропией с отрицательным знаком, поскольку в формуле для подсчета информационной энтропии используется знак "минус" (делается это для того, чтобы величина Н была положительной). Негэнтропия нескольких сообщений равна сумме негэнтропий отдельных сообщений. Для ее описания как нельзя лучше подходит логарифмическая функция. Вот почему логарифмы включаются в формулу для подсчета величины негэнтропий.

Количество информации, переданное источником X приемнику У, -/ (х,у) вычисляется по формуле

где Н(х) - негэнтропия X; И (х) - условная негэнтропия источника X относительно преемника У.

Приведенные элементарные сведения относительно количества информационной энтропии позволяют перейти непосредственно к обсуждению содержания концепта информации.

Схожесть формул для энтропии и негэнтропий привела некоторых авторов к мысли о физической природе информации. Наиболее отчетливо такая точка зрения проявилась в работах франко-американского физика Л. Бриллюэна. Налицо явно физикалистская позиция. Известно, что использование термина "энтропия" в математической теории связи К. Шеннону рекомендовал другой классик информатики - Дж. фон Нейман.

Шутка гения математики

"Вы должны называть количество информации энтропией, причем по двум основаниям: во-первых, функция уже используется в термодинамике под тем же названием; во-вторых, что более важно, абсолютное большинство людей не знают, чем именно является энтропия, а потому если вы используете слово энтропия в каком-либо аргументе, то выиграете сколько угодно времени".

Эта шутливая рекомендация насыщена философским смыслом. Один из естественных вопросов, вытекающий из нее, можно сформулировать следующим образом: допустимо ли использовать термины с неясным содержанием? В свою очередь, это вызывает к жизни другой вопрос: позволяет ли информатика дать приемлемое истолкование термину "информация"? Именно он представляет в контексте рассуждений об информатике особый интерес.

Широко распространено убеждение, что концепт информатики правомерно соотносить с любой наукой: каждая наука якобы поставляет свою порцию информатики в общий объем знания, наращиваемый человечеством. Допустим, что дело обстоит именно так. Но тогда от информатики нельзя требовать большего, чем разъяснение природы информации особого типа - компьютерной, а например, не физической или экономической.

Многие исследователи, не отказываясь от "информации" как общего термина, вводят различие между синтаксической, семантической и прагматической информацией.

Мнение эксперта

Лучано Флориди, итальянский философ, один из знатоков данной проблематики, в этой связи высказывает следующее убеждение: "Так как математическая теория сообщений имеет дело не с семантической информацией как таковой, а с данными конституирующими ее, т.е. с сообщениями, содержащими не интерпретированные символы, закодированные в хорошо структурированные цепочки сигналов, то она обычно определяется как изучение информации на синтаксическом уровне. Математическая теория сообщений может быть с успехом использована в информационных и коммуникационных технологиях постольку, поскольку компьютер является синтаксическим техническим устройством". Сам Флориди стремится определиться с природой семантической информации.

Спору нет: машинный язык имеет прямое отношение к синтактике. Но есть много таких языков, которые входят, например, в компетенцию лингвистики и, не будучи предметом информатики, обладают только им присущим синтаксисом. Данное обстоятельство не позволяет считать, что именно информатика является единственной научной теорией синтаксического свойства. Есть и второе существеннейшее обстоятельство: как в семантическом, так и в прагматическом отношении информатика представляет собой всего лишь один из равноправных членов совокупности современных наук. Это означает, что нет никаких оснований утверждать приоритет информатики в изучении феномена семантической и прагматической информации. Допустив, например, реальность семантической информации, придется признать, что она поставляется в основном семантическими науками как таковыми, т.е. естествознанием. Прагматическая информация по преимуществу относится к ведению прагматических (аксиологических) наук.

Дополнительная неожиданность состоит в том, что, обратившись к семантическим и прагматическим наукам, легко обнаружить следующее обстоятельство: ни в одной из них не подсчитывается величина информации. Так, физик не назовет количественную меру информации, содержащейся в физической теории, ибо ее в принципе невозможно подсчитать сколько-нибудь унифицированным образом. Аналогичное положение дел наблюдается во всех науках.

Необходимо также иметь в виду, что в теории принятия решений часто оцениваются некоторые порции знания. Например, некто решил взобраться на Эверест. Знакомые альпинисты высказывают на этот счет различные рекомендации, которые всегда можно описать посредством количественных параметров. В данном случае речь идет об аксиологических оценках. Обобщая рассматриваемую ситуацию, констатируем, что всегда возможна оценка актуальности той или иной порции знания в соответствии с теми целями, которые ставит перед собой человек. Меру этой актуальности при желании можно считать количеством информации.

Из всего вышеизложенного следует определенный вывод: тот, кто утверждает, что информатика является наукой об информации, выражается неаккуратно. Во-первых, создается впечатление, что существует универсальный для всех наук концепт - информация. Но нет концептов, общих для всех наук. Считать по-другому - значит недопонимать специфику наук. Во-вторых, недопустимо прописывать концепт информации, как бы он ни трактовался, исключительно к ведению информатики. В-третьих, не вполне точно утверждать, что математическая теория сообщений имеет дело с синтаксической информацией как таковой: речь идет не более чем об информации, характерной для машинного кода.

Диалектико-материалистическая интерпретация природы информации. Догма об универсальном характере информации широко распространена в научном сообществе, в том числе среди отечественных ученых. В нашей стране природа информации наиболее энергично обсуждалась в начале 1970-х гг. При этом абсолютное большинство авторов исходило из марксистско-ленинской методологии. Особое значение придавалось учению В. И. Ленина о материи и его тезису о том, что "вся материя обладает свойством, по существу родственным с ощущением, свойством отражения". Отталкиваясь от ленинской теории, было разумно предположить, что информация либо является атрибутом всей материи, либо присуща лишь тем существам, которые отображают свойства материи. Поскольку воззрения давно минувших лет с упорством, достойным сожаления, продолжают тиражироваться и в наши дни, мы вынуждены акцентировать внимание на методологических предпосылках разработки понятия информации в нашей стране. Особенно много сторонников с точки зрения А. Д. Урсула. В силу этого его воззрения заслуживают особого внимания.

Теоретическая разработка

А. Д. Урсул, исследуя феномен информации, стремился объединить достоинства ленинской теории материи и отражения: "Информация, будучи аспектом отражения, характеристикой разнообразия, также оказывается, прежде всего, одним из свойств материи, и в этом смысле она также объективна". Информация - это "отраженное многообразие". Она "существовала и существует вечно и никогда не возникала". Еще одна идея Урсула состояла в том, что он понятие информации относил к общенаучным: "В настоящей работе мы исходили из того, что информация имеет лишь статус общенаучного понятия, не будучи в данный момент философской категорией". Осторожность Урсула имела веские основания: он избегал поспешного включения понятий частных наук в состав категорий системы материалистической диалектики. Выход из затруднительного положения (концепты материи и отражения - философские категории, а понятие информации - нет) был найден в постулировании общенаучного статуса понятия информации.

Отталкиваясь от идей А. Д. Урсула, многие авторы, особенно из числа тех, кто пришел в философию из информатики, смело включают понятие информации в состав философских категорий. Так, Р. Ф. Абдеев полагает, "что информация, удовлетворяя всем требованиям философской категории, не только отражает всеобщие формы бытия, их связи и взаимообусловленность, но и является фактором развития от низшего к высшему в природе, обществе и в познании". По его мнению, многочисленный материал "свидетельствует о всеобщности информации как философской категории".

О "всеобщности информации" любят рассуждать многие специалисты по информатике. Порой они склонны к очень резким философским выводам. Все рекорды в абсолютизации феномена информации побил, пожалуй, И. И. Юзвишин: "Мир - информационен, Вселенная - информационна; первичное - информация, вторичное - материя. Не бытие определяет сознание, а информация (сознание) определяет бытие". Этот автор вполне серьезно предлагает физикам и в массах, и в силах, буквально повсюду, видеть проявления информации. Бедные физики!

Итак, желание интерпретировать содержание феномена информации с диалектико-материалистических позиций должно быть поставлено под сомнение. Нет оснований для навязывания информатике категорий материи и отражения. Лучше проанализировать саму информатику, понять с проблемных позиций, что именно в ней произошло и происходит.

Информация в зеркале основных философских направлений. После определения природы информации вполне резонно подключить к анализу информатики потенциал различных философских направлений, таких как герменевтика, аналитизм, постструктурализм. Выше было показано, к каким выводам приводит опора на диалектический материализм: информация, как правило, переводится в разряд атрибутов материи. Нетрудно понять, каким образом будут интерпретировать природу информации представители других философских направлений. Феноменологи обратят особое внимание на ментальный процесс выработки знаний и их последующего языкового представления. Последовательный герменевтик покажет путь подключения компьютерной обработки знаний к процессу понимания сути той или иной ситуации. Его интерес будет также сосредоточен на переводах сначала естественного языка на машинный, а затем машинного на естественный, поскольку герменевтика всегда придает основополагающее значение естественному языку. Представитель аналитической философии сосредоточит свое внимание на логическом содержании языков, способах обработки данных и знаний. Наконец, постструктуралист в соответствии со своей установкой на плюрализм, надо полагать, обратит особое внимание на обилие машинных языков и трудности их согласования.

Выводы

1. Информатика является теорией компьютерной эффективности, которая реализуется во взаимоотношениях людей.

2. Эффективность - это ценность, которую придумали люди. Предметом информатики выступают не компьютеры, а взаимоотношения между людьми, опосредуемые компьютерами.

3. Информатика имеет дело с особым типом информации, в связи с чем актуальны различные философские стратегии исследования феномена информации.

< Предыдущая		Оглавление		Следующая >