Информация как философская категория: методологический подход

Информация как философская категория: методологический подход

Информация рассматривается как абстрактная фикция.

Такой подход используется при создании и развитии математической теории информации.

Приверженцами такого подхода являются:

• Н. Винер, утверждающий, что информация – это умственная абстракция, созданная человеческим разумом;

Информация есть информация, а не материя и не энергия”.

Информация — “это обозначение содержания (сигналов), полученного из внешнего мира в процессе нашего приспосабливания к нему и приспосабливания к нему наших чувств”.

Из этих определений вытекает, что информация - не существующий реально объект, а умственная абстракция, то есть созданная человеческим разумом фикция.

• К. Шеннон: информация – это снятая неопределенность или результат выбора из возможных альтернатив;

В этой теории понятие информации служит для решения практических задач, с которыми сталкиваются инженеры-связисты: оптимизация кодирования сообщений, повышение помехоустойчивости, распознавание сигналов на фоне шумов, расчет пропускной способности каналов связи и т.п.

Теория К. Шеннона ориентирована на схему технической коммуникации и разрабатывалась с целью определения минимального размера сигнала, необходимого для передачи конкретного сообщения.

• А.Н. Колмогоров: информация – это длина алгоритма, позволяющего преобразовать один объект в другой.

Ограниченность математических теорий информации заключается в том, что они полностью абстрагируются от осмысленности и ценности информации для потребителя.

В математических теориях понятие информации не связано ни с формой, ни с содержанием сообщений (сигналов), передаваемых по каналу связи.

Информация, точнее количество информации, есть абстрактная фикция, умственный конструкт; она не существует в физической реальности.

 

Свойства информации.

Описать информацию как объект исследования с помощью общего понятия «состояние» невозможно, но ее можно определить, т.е. превратить в субъективную информацию, только на основе использования категории, именуемой «свойством», производной от которой является понятие «параметр».

Свойство – это философская категория, выражающая такую сторону предмета, которая обуславливает его различие или общность с другими предметами и обнаруживается в его отношении к ним.

Атрибутивные свойства - это те свойства, без которых информация не существует. К данной категории свойств относятся:

• непрерывность. Информация имеет свойство сливаться с уже зафиксированной и накопленной ранее, тем самым, способствуя поступательному развитию и накоплению.

• дискретность. Содержащиеся в информации сведения, знания дискретны, т.е. характеризуют отдельные фактические данные, закономерности и свойства изучаемых объектов, которые распространяются в виде различных сообщений, состоящих из линии, составного цвета, буквы, цифры, символа, знака;

• неотрывность информации от физического носителя и языковая природа информации.

Прагматические свойства - это те свойства, которые характеризуют степень полезности информации для пользователя, потребителя и практики.

Они проявляются в процессе использования информации.

К данной категории свойств относятся:

• смысл и новизна. Это свойство характеризует перемещение информации в социальных коммуникациях, и выделяет ту ее часть, которая нова для потребителя.

• полезность. Уменьшение неопределенности сведений об объекте. Дезинформация расценивается как отрицательные значения полезной информации.

• ценность. Ценность информации различна для различных потребителей и пользователей.

• кумулятивность. Характеризует накопление и хранение информации.

• полнота. Характеризует качество информации и определяет достаточность данных для принятия решений или для создания новых данных на основе имеющихся.

• достоверность. Данные возникают в момент регистрации сигналов, но не все сигналы являются полезными — всегда присутствует какой-то уровень посторонних сигналов, в результате чего полезные данные сопровождаются определенным уровнем информационного шума.

• адекватность. Это степень соответствия реальному объективному состоянию дела. Неадекватная информация может образовываться при создании новой информации на основе неполных или недостоверных данных.

• доступность (мера возможности получить ту или иную информацию).
На степень доступности информации влияют одновременно как доступность данных, так и доступность адекватных методов для их интерпретации. Отсутствие доступа к данным или отсутствие адекватных методов обработки данных приводят к одинаковому результату: информация оказывается недоступной.

• актуальность (степень соответствия информации текущему моменту времени). Нередко с актуальностью, как и с полнотой, связывают коммерческую ценность информации. Поскольку информационные процессы растянуты во времени, то достоверная и адекватная, но устаревшая информация может приводить к ошибочным решениям.

• объективность и субъективность. Понятие объективности информации является относительным. Это понятно, если учесть, что методы являются субъективными. Более объективной принято считать ту информацию, в которую методы вносят меньший субъективный элемент. В ходе информационного процесса степень объективности информации всегда понижается.

Динамические свойства - это те свойства, которые характеризуют изменение информации во времени.

• рост информации.            Движение информации в информационных коммуникациях и постоянное ее распространение и рост определяют свойство многократного распространения или повторяемости. Хотя информация и зависима от конкретного языка и конкретного носителя, она не связана жестко ни с конкретным языком, ни с конкретным носителем. Благодаря этому информация может быть получена и использована несколькими потребителями. Это свойство многократной используемости и проявление свойства рассеивания информации по различным источникам.

• старение. Информация подвержена влиянию времени.

5. Показатели качества экономической информации.

Экономическая информация — это совокупность сведений, отражающих социально-экономические процессы, и служащих для управления этими процессами и коллективами людей в производственной и непроизводственной сферах.

Экономическая информация обладает рядом особенностей:

• специфичность. По форме представления и отражения в виде первичных и сводных документов;

• объемность. Совершенствование управления сопровождается увеличением сопутствующих потоков информации;

• цикличность. Для большинства производственных процессов характерна повторяемость стадий обработки информации;

• отражение результатов производственно-хозяйственной деятельности с помощью системы натуральных и стоимостных показателей;

• специфичность по способам обработки. В процессе обработки преобладают арифметические и логические операции.

Структурно экономическая информация состоит из показателей, представляющих собой контролируемый параметр объекта управления.

В свою очередь показатели формируются из совокупности реквизитов, т. е. логически неделимых элементов показателя, соотносимых с определенным свойством отображаемого объекта.

Каждый показатель состоит из одного реквизита-основания и одного или нескольких реквизитов-признаков. Реквизит-основание характеризует количественную сторону объекта и определяет значение показателя. Реквизит-признак характеризует качественную сторону объекта и определяет наименование показателя.

Качество информации можно определить как совокупность свойств, обусловливающих возможность ее использования для удовлетворения определенных потребностей.

Возможность и эффективность использования информации для управления обусловливается такими ее потребительскими показателями качества, как:

Репрезентативност ь информации связана с правильностью ее отбора и формирования с целью адекватного отражения заданных свойств объекта. Нарушение репрезентативности информации приводит нередко к существенным ее погрешностям, называемым чаще всего алгоритмическими.

Содержательность информации - это ее удельная семантическая емкость, равная отношению количества семантической информации в сообщении к объему данных, его отображающих, то есть S = IC/VR. С увеличением содержательности информации растет семантическая пропускная способность информационной системы, так как для передачи одних и тех же сведений требуется преобразовывать меньший объем данных. Наряду с содержательностью можно использовать и показатель информативности, характеризующийся отношением количества синтаксической информации (по Шеннону) к объему данных - Y = I/VA. Поскольку в правильно организованных системах управления количество семантической информации пропорционально, а часто и равно количеству синтаксической информации в сообщении, то значение S часто может характеризоваться значением Y.

Полнота (достаточность) экономической информации означает, что она содержит минимальный, но достаточный для принятия правильного управленческого решения набор экономических показателей. Понятие достаточности информации связано с ее смысловым содержанием (семантикой) и прагматикой. Как неполная, то есть недостаточная для принятия правильного решения, так и избыточная информация снижают эффективность управления; наивысшим качеством обладает именно полная информация.

Доступность информации для ее восприятия при принятии управленческого решения обеспечивается выполнением соответствующих процедур ее получения и преобразования.

Актуальность информации определяется степенью хранения ценности информации для управления в момент ее использования. Актуальность информации - это свойство информации сохранять свою полезность (ценность) для управления во времени.

Своевременность информации определяется возможностью ее использования при принятии управленческого решения без нарушения установленной процедуры и регламента. Несвоевременная информация приводит к экономическим потерям и в сфере управления, и в сфере производства.

Точность информации - это степень близости отображаемого информацией значения и истинного значения данного параметра.

Устойчивость — это свойство информации реагировать на изменение исходных данных, сохраняя необходимую точность. Устойчивость информации, как и ее репрезентативность, обусловлена в первую очередь методической правильностью ее отбора и формирования.

Достоверность информации - свойство информации отражать реально существующие объекты с необходимой точностью.

Ценность информации — это комплексный показатель ее качества, мера количества информации на прагматическом уровне. Ценность экономической информации определяется эффективностью осуществляемого на ее основе экономического управления.

Следует отметить, что такие показатели качества информации, как репрезентативность, содержательность, полнота, доступность, устойчивость целиком предопределяются на методическом уровне разработки системы управления. Показатели актуальности, своевременности, точности и достоверности обусловливаются в большей степени также на методическом уровне, однако на их величину существенно влияет и характер функционирования системы, в первую очередь, ее надежность. При этом показатели актуальности и точности жестко связаны с показателями, соответственно, своевременности и достоверности: существенное нарушение первых, приводящее к снижению эффективности функционирования системы, неизбежно вызывает нарушение вторых.

 

Классификация информации

Информацию можно условно делить на различные виды, основываясь на том или ионом ее свойстве или характеристике, например по способу кодирования, сфере возникновения, способу передачи и восприятия, общественному назначению.

1). Аналоговый сигнал информацию о величине исходного параметра, о котором сообщается в информации, представляет в виде величины другого параметра, являющегося физической основой сигнала, его физическим носителем. Например, величины углов наклона стрелок часов - это основа для аналогового отображения времени. Высота ртутного столбика в термометре - это тот параметр, который дает аналоговую информацию о температуре. Чем больше длина столбика в термометре, тем выше температура. Для отображения информации в аналоговом сигнале используются все промежуточные значения параметра от минимального до максимального, т.е. теоретически бесконечно большое их число.

Цифровой сигнал использует в качестве физической основы для записи и передачи информации только минимальное количество таких значений, чаще всего только два. Например, в основе записи информации в ЭВМ применяются два состояния физического носителя сигнала - электрического напряжения. Одно состояние - есть электрическое напряжение, условно обозначаемое единицей (1), другое - нет электрического напряжения, условно обозначаемое нулем (0). Поэтому для передачи информации о величине исходного параметра необходимо использовать представление данных в виде комбинации нулей и единиц, т.е. цифровое представление.

2). По сфере возникновения информацию можно классифицировать следующим образом. Информацию, возникшую в неживой природе называют элементарной, в мире животных и растений - биологической, в человеческом обществе - социальной. В природе, живой и неживой, информацию несут: цвет, свет, тень, звуки и запахи. В результате сочетания цвета, света и тени, звуков и запахов возникает эстетическая информация. Наряду с естественной эстетической информацией, как результат творческой деятельности людей возникла другая разновидность информации - произведения искусств. Кроме эстетической информации в человеческом обществе создается семантическая информация, как результат познания законов природы, общества, мышления. Деление информации на эстетическую и семантическую очевидно очень условно, просто необходимо понимать, что в одной информации может преобладать ее семантическая часть, а в другой эстетическая.

3). По способу передачи и восприятия информацию принято классифицировать следующим образом. Информация, передаваемая в виде видимых образов и символов называется визуальной; передаваемая звуками - аудиальной; ощущениями - тактильной; запахами - вкусовой. Информация, воспринимаемая оргтехникой и компьютерами называется машинно-ориентированной информацией.

4). По общественному назначению информацию можно подразделять на массовую, специальную и личную. Массовая информация подразделяется в свою очередь на общественно-политическую, обыденную и научно-популярную. Специальная информация подразделяется на производственную, техническую, управленческую и научную. Техническая информация имеет следующие градации: станкостроительная, машиностроительная, инструментальная... Научная информация подразделяется на биологическую, математическую, физическую...

 

Сообщения

Одиночный сигнал не может содержать много информации, поэтому для передачи информации используется ряд следующих друг за другом сигналов.

Последовательность сигналов и называется сообщением.

Сообщения - в теории коммуникации – предназначенные для передачи: высказывание, текст, изображение, физический предмет или поступок.

Сообщения состоят из словесных или невербальных сигналов.

Таким образом, от источника к приемнику информация передается в виде сообщений.

Следовательно, сообщение служит переносчиком информации, а информация является содержанием сообщения.

Соответствие между сообщением и содержащейся в нем информацией называется правилом интерпретации сообщения.

Это соответствие может быть однозначным и неоднозначным.

Знак – это элемент некоторого конечного множества отличных друг от друга сущностей.

Природа знака может быть любой – жест, рисунок, буква, сигнал светофора, определенный звук и т.д. и определяется как носителем сообщения, так и формой представления информации в сообщении.

Все множество знаков, используемых для представления дискретной информации, называется набором знаков. Набор есть дискретное множество знаков.

Набор знаков, в котором установлен порядок их следования, называется алфавитом. Алфавит – это упорядоченная совокупность знаков.

Порядок следования знаков в алфавите называется лексикографическим и предоставляет возможность устанавливать отношения больше – меньше: для двух знаков Г<Д, если порядковый номер у Г в алфавите меньше, чем у Д.

Знаки, используемые для обозначения фонем человеческого языка, называются буквами, а их совокупность – алфавитом языка.

Символ

Сами по себе знак или буква не несут никакого смыслового содержания.

Однако такое содержание им может быть приписано – в этом случае знак будет называться символом.

Например, напряжение в физике принято обозначать буквой U – следовательно, U в формулах является символом физической величины «напряжение».

Другим примером символов могут служить пиктограммы, обозначающие в компьютерных программах объекты или действия.

Таким образом, понятия " знак ", " буква " и " символ " нельзя считать тождественными.

Понятия знака и алфавита можно отнести только к дискретным сообщениям.

Данные

Данные [ data ] – сведения, полученные путем измерения, наблюдения, логических или арифметических операций и представленные в форме, пригодной для постоянного хранения, передачи и (автоматизированной) обработки.

В процессах сбора, обработки и использования данные расчленяются на отдельные элементарные составляющие — элементы данных или элементарные данные (иногда их тоже называют просто данными).

Элементарные данные могут быть выражены целыми и вещественными числами, словами, а также булевыми величинами, способными принимать лишь два значения — “ истина ” (1), “ ложь ” (0).

Экономические данные можно подразделить на два особенно важных класса — условно-постоянные и переменные.

• Первые — это всякого рода расценки, нормативы, нормы, сведения о производительности оборудования и т. д.
Обычно в автоматизированных системах управления они либо хранятся в массивах картотек, либо вводятся в память машины один раз и при необходимости включаются в расчет самой машиной.
Условно - постоянными они называются потому, что время от времени обновляются.

• Переменные же данные (сведения о выработке рабочих, о сдаче деталей и продукции, о тех же запасах на складе и многие др.) после расчета, как правило, изымаются из памяти компьютера.

И те и другие данные хранятся в базах данных (БД).

База данных [ data base ] — совокупность хранимых в памяти компьютера данных, относящихся к определенному объему или кругу деятельности, специально организованных, обновляемых и логически связанных между собой.

Они представляют собой своеобразную информационную модель объекта.

База данных, размещенная и работающая на одном компьютере, называется локальной, а на нескольких связанных между собой компьютерах — распределенной базой данных.

Знания – это вид информации, отражающий опыт специалиста (эксперта) в определенной предметной области, его понимание множества текущих ситуаций и способы перехода от одного описания объекта к другому.

Для знаний характерны:

– внутренняя интерпретируемость,

– структурируемость,

– связанность,

– взаимная активность.

Знания подразделяются на:

Декларативные знания - знания, которые записаны в памяти интеллектуальной системы так, что они непосредственно доступны для использования после обращения к соответствующему полю памяти.
Обычно декларативные знания используются для представления информация о свойствах и фактах предметной области.
По форме представления декларативные знания противопоставляются процедурным знаниям.

Процедурные знания - знания, хранящиеся в памяти интеллектуальной системы в виде описаний процедур, с помощью которых их можно получить.
Обычно процедурные знания используются для представления информации о способах решения задач в проблемной области, а также различные инструкции, методики и т.п.
По форме представления процедурные знания противопоставляются декларативным знаниям.

Эвристические знания - знания, накапливаемые интеллектуальной системой в процессе ее функционирования, а также знания, заложенные в ней априорно, но не имеющие статуса абсолютной истинности в данной проблемной области.

Обычно эвристические знания связаны с отражением в базе знаний неформального опыта решения задач.

Экспертные знания - знания, которыми располагает специалист в некоторой предметной области.

Знания о предметной области - совокупность сведений о предметной области, хранящихся в базе знаний интеллектуальной системы.

Знания о предметной области подразделяются на:

– факты, относящиеся к предметной области;

– закономерности, характерные для предметной области;

– гипотезы о возможных связях между явлениями, процессами и фактами;

– процедуры для решения типовых задач в данной предметной области.

Знания, как правило, хранятся в Базе Знаний (БЗ).

База знаний (БЗ) [ Knowledge base ] - семантическая модель, описывающая предметную область и позволяющая отвечать на такие вопросы из этой предметной области, ответы на которые в явном виде не присутствуют в базе.

Модель представления знаний - формализм, предназначенный для отображения статических и динамических свойств предметной области. Различают универсальные и специализированные модели представления знаний. В искусственном интеллекте основными универсальными моделями представления знаний являются: семантические сети, фреймы, продукционные системы и логические модели.

Система управления базами знаний - комплекс программных, языковых и интеллектуальных средств, посредством которого реализуется создание и использование базы знаний.

База знаний является основным компонентом экспертных и интеллектуальных систем.

 

Экспертные системы.

Экспертная система (ЭС) [ Expert system ] - система искусственного интеллекта, включающая знания об определенной слабо структурированной и трудно формализуемой узкой предметной области и способная предлагать и объяснять пользователю разумные решения.

Экспертная система состоит из: базы знаний, механизма логического вывода, интеллектуального интерфейса и подсистемы объяснений.

База знаний ЭС содержит формальное описание знаний экспертов, представленное в виде набора фактов и правил.

Механизм вывода ЭС или решатель — это блок, представляющий собой программу, реализующую прямую или обратную цепочку рассуждений в качестве общей стратегии построения вывода.

С помощью интеллектуального интерфейса экспертная система задает вопросы пользователю и отображает сделанные выводы, представляя (объясняя) их обычно в символьном виде.

Интеллектуальные системы.

Под Интеллектуальной Системой (ИС) понимают адаптивную систему, позволяющую строить программы целесообразной деятельности по решению поставленных перед ними задач на основании конкретной ситуации, складывающейся на данный момент в окружающей их среде.

Адаптивная система - это система, которая сохраняет работоспособность при непредвиденных изменениях свойств управляемого объекта, целей управления или окружающей среды путем смены алгоритма функционирования, программы поведения или поиска оптимальных, в некоторых случаях просто эффективных, решений и состояний.

Под алгоритмом функционирования понимается последовательность заданных действий, которые однозначно определены и выполнимы на современных ЭВМ за приемлемое время для решаемой задачи.

Традиционно, по способу адаптации различают самонастраивающиеся, самообучающиеся и самоорганизующиеся системы.

К сфере решаемых интеллектуальной системой задач относятся задачи, обладающие, как правило, следующими особенностями:

в них неизвестен алгоритм решения задач (такие задачи называют интеллектуальными задачами);

в них используется помимо традиционных данных в числовом формате информация в виде изображений, рисунков, знаков, букв, слов, звуков;

в них предполагается наличие выбора (нужно делать выбор между многими вариантами в условиях неопределенности).

Свобода действий является существенной составляющей интеллектуальных задач. Признаки интеллекта применительно к интеллектуальным системам:

ИС должна уметь в наборе фактов распознать существенные.

ИС способна из имеющихся фактов и знаний сделать выводы не только с использованием дедукции, но и с помощью аналогии, индукции и т. д.

ИС должна быть способна к самооценке - обладать рефлексией, то есть средствами для оценки результатов собственной работы.

С помощью подсистем объяснения ИС может ответить на вопрос, почему получен тот или иной результат.

ИС должна уметь обобщать, улавливая сходство между имеющимися фактами.

 

 

Меры информации

В теории информации используются следующие способы измерения:

Объёмный подход

В двоичной системе счисления знаки 0 и 1 называют битами (от английского выражения BI nary digi T s - двоичные цифры). Отдают предпочтение именно двоичной системе счисления потому, что она самая простая для реализации в компьютере и реализуется с помощью двух противоположных физических состояний: намагничено / не намагничено, вкл./выкл., заряжено / не заряжено и др.

Объём информации, записанной двоичными знаками в памяти компьютера или на внешнем носителе информации, подсчитывается просто по количеству требуемых для такой записи двоичных символов. При этом невозможно нецелое число битов.

Для удобства использования введены и более крупные, чем бит, единицы количества информации. Так, двоичное слово из восьми знаков содержит один байт информации (200=1 байт), 210=1024 байта образуют 1 килобайт (Кбайт), 220=1024 килобайта = 1 мегабайт (Мбайт), 230=1024 мегабайта = 1 гигабайт (Гбайт), а 240=1024 гигабайт = 1 терробайт (Тбайт). Таким образом, мы имеем ряд

для десятичной      системы счисления             1000, 1001, 1002, 1003, 1004, а

для двоичной        системы счисления                200, 210, 220, 230, 240.

Алгоритмический подход

Любому сообщению можно приписать количественную характеристику, отражающую сложность (размер) программы, которая позволяет его произвести (А.Н.Колмогоров).

Так как имеется много различных вычислительных машин и языков программирования, т.е. разных способов задания алгоритма, то для определённости задаётся некоторая конкретная машина, например машина Тьюринга.

Тогда в качестве количественной характеристики сообщения можно взять минимальное число внутренних состояний машины, требующихся для воспроизведения данного сообщения.

Семантический подход

Для измерения смыслового содержания информации, т.е. её 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 Sp изменяется количество семантической информации Ic воспринимаемой пользователем и включаемой им в дальнейшем в свой тезаурус.

Максимальное количество семантической информации Ic потребитель приобретает при согласовании ее смыслового содержания S со своим тезаурусом Sр, когда поступающая информация понятна пользователю и несёт ему ранее не известные (отсутствующие в его тезаурусе) сведения.

Следовательно, количество семантической информации в сообщении, количество новых знаний, получаемых пользователем, является величиной относительной.

Одно и то же сообщение может иметь смысловое содержание для компетентного пользователя и быть бессмысленным (семантический шум) для пользователя некомпетентного.

При оценке семантического (содержательного) аспекта информации необходимо стремиться к согласованию величин S и Sp.

Аксиологический подход

Аксиологический подход исходит из ценности, практической значимости информации, т.е. качественных характеристик, значимых в социальной системе.

Отметим, что последние два подхода не исключают количественного анализа, но он становится существенно сложнее и должен базироваться на современных методах математической статистики.

 

Закон Артура Рока

стоимость основных фондов, используемых в производстве полупроводников, удваивается каждые четыре года.

Закон Билла Макрона

Машина которая бы Вас полностью устроила, никак не может стоить меньше - $5000.

Другими словами, если Вы захотите купить ПК, оснащенный элементами и устройствами, которые являются новинками в данный момент времени, то стоимость такого ПК будет не менее $5000

 

Определение ценности сети

 

Закон Джорджа Ципфа

В конце 90-х гг. прошлого века инвесторы и простой народ поверили в «волшебную формулу» Р. Меткалфа и раздули всем известный пузырь доткомов. Сейчас мы наблюдаем Пузырь 2.0 — некое повторение той лихорадки в связи с распространением широкополосного доступа в Интернет и модой на Веб 2.0. Поэтому очень актуальной является научная работа, которую опубликовали в 2006 г. известный математик Эндрю Одлыжко (Andrew Odlyzko) с соавторами.

Э. Одлыжко, в прошлом руководитель отделов математики и криптографии в AT&T Labs, прямо говорит, что закон Меткалфа оказал самое опасное влияние во время бума доткомов. Тогда происходил непрерывный количественный рост Сети - росло количество пользователей и количество сайтов. Венчурные инвесторы, предприниматели, инженеры и самые простые люди прониклись законом Р. Меткалфа, который был у всех на слуху. Они были уверены, что полезность Сети увеличивается в геометрической прогрессии, даже если число пользователей растет линейно. Из-за всеобщей эйфории росли и акции доткомов.

Создавая локальные сети, Роберт Меткалф подметил, что при десяти пользователях максимально возможное число связей в сети равно 90.

Если же сеть вырастает в два раза, до 20-ти пользователей, то количество возможных связей вырастает в четыре раза до 360.

Таким образом, при линейных инвестициях в интернет-бизнес отдача будет расти в геометрической прогрессии.

Но в июле 2006 года группа авторов из Университета штата Миннесота во главе с Эндрю Одлыжко, которых можно отнести к категории Internet-скептиков, опубликовала в журнале IEEE Spectrum статью, озаглавленную «Закон Меткалфа неверен». В частности, они вменили в вину этому закону то, что он сыграл роль катализатора, спровоцировавшего кризис «доткомов», который возник, как они уверены, из-за завышенной оценки значимости Internet. Э. Одлыжко и его коллеги считают, что ценность Internet существенно ниже и подчиняется еще одному эмпирическому закону — закону Ципфа. Закон носит имя своего первооткрывателя — американского лингвиста Джорджа Ципфа (George Kingsley Zipf) из Гарвардского университета.

Закон Ципфа — эмпирическая закономерность распределения частоты слов естественного языка: если все слова языка (или просто достаточно длинного текста) упорядочить по убыванию частоты их использования, то частота n -го слова в таком списке окажется приблизительно обратно пропорциональной его порядковому номеру n (так называемому рангу этого слова). Например, первое по используемости слово встречается примерно в два раза чаще, чем второе, и в три раза чаще, чем третье.

 

Закон фотона

Пропускную способность волоконно-оптического канала передачи информации можно удваивать примерно каждые 10 месяцев.

Сегодня между странами и континентами протянуто более 500 млн. миль волоконной оптики.

Полезная пропускная способность этого волокна удваивается примерно раз в год.

Эти три закона:

• закон Мура, увеличение мощности процессоров и плотности микросхем памяти,

• закон Меткалфа, повышение ценности Интернета,

• закон фотона, постоянное увеличение пропускной способности наших коммуникационных каналов,

 свидетельствуют о том, что стал экономически выгодным переход от бумажных к электронным технологиям хранения и обработки информации любого вида.

14. Истоки и этапы развития ИТ.

Информационные технологии = способы

+ хранения

+ обработки

+ передачи

Ранний этап развития ИТ

профессиональные навыки передавались в основном личным примером по принципу " делай как я ". В качестве форм передачи информации использовались ритуальные танцы, обрядовые песни, устные предания и т. д. Все три способа преобразования информации реализовывались человеком.

Первый этап развития ИТ

• открытие способов длительного хранения информации на материальном носителе. Это пещерная живопись (сохраняет наиболее характерные зрительные образы, связанные с охотой и ремеслами) - выполнена 25 - 30 тыс. лет назад; гравировка по кости (лунный календарь, числовые нарезки для измерения) - выполнена 20 – 25 тыс. лет назад.

• Совершенствованию подверглись способы хранения информации.

Второй этап развития ИТ

Появление письменности более 6000 тыс. лет назад.

Достоинства: однозначность восприятия и возможность регистрации для длительного хранения.

Носители информации: камень, глина, кость, дерево, папирус, шелк, бумага и др.

Недостатки: затруднен доступ, трудность тиражирования.

Третий этап развития ИТ

• Начало датируется 1445 годом, когда Иоганн Гуттенберг изобрел печатный станок, и подводит итог становлению способов регистрации информации.

Печатный станок сыграл роль информационного ключа, резко повысив пропускную способность социального канала обмена знаниями. Характерным признаком первой информационной революции является то, что с этого