Teoria informacji
| Teoria informacji |
|---|
| Polecane artykuły |
Teoria informacji - dyscyplina zajmująca się problematyką informacji oraz metodami przetwarzania informacji, np. w celu transmisji lub kompresji. Niekiedy rozumiana jako "teoria przekazywania wiadomości za pomocą sygnałów, opartej na teorii funkcji decyzyjnych".[1]
TL;DR
Teoria informacji to dyscyplina zajmująca się przetwarzaniem informacji. Powstała w 1948 roku i jej ojcem jest Claude E. Shannon. Teoria informacji opisuje informację, systemy i entropię. Informacja to dowolna wiadomość, systemy przekazują informację za pomocą sygnałów, a entropia jest miarą nieokreśloności. Teoria informacji ma zastosowanie w przechowywaniu informacji, systemach sterowania i automatycznym sterowaniu.
Historia teorii informacji
Teoria powstała w 1948 roku, a za jej ojca uznaje się matematyka i inżyniera - Claude E. Shannon, który poruszył jej temat w swoim dziele A mathematical theory of communication opublikowanym w czasopiśmie Bell System Technica Journal, 27.
W 1950 roku miała miejsce pierwsza międzynarodowa konferencje, która była poświęcona właśnie teorii informacji. Natomiast w 1953 został napisany na ten temat pierwszy egzemplarz czasopisma[2]
Charakterystyka teorii informacji
Informacja to możliwe, że najistotniejszy składnik każdego systemu. Dzięki informacji można określić stopień zorganizowania masy oraz energii w systemie. Szczególne znaczenie informacja ma w systemach cybernetycznych. W tej teorii najeży rozumieć trzy pojęcia informacja, system oraz entropia. [3]
Informacja to "dowolna wiadomość, na podstawie której odbiorca wiadomości opiera swoje działanie"[4]
Sygnał - "określa wielkość fizyczną, która przenosi informację o stanie układu (obiektu), bez względu na jego postać lub też przenosi wszystko to, co można wykorzystać do bardziej sprawnego określenia działań zapewniających realizację danego celu. "Dzięki przesyłaniu i przetwarzaniu różnorodnego sygnałów" możliwy jest obieg informacji. "Sygnały można podzielić na":
- sygnały stochastyczne (losowe) - przekazywaną informację można przewidzieć tylko z określonym prawdopodobieństwem,
- sygnały deterministyczne - sygnał o przyszłości znanej[5]
Entropia to miara nieokreśloności. Została zapożyczana z fizyki na potrzeby cybernetyki. W teorii systemów jest miarą uporządkowania - im mniejsza tym system jest bardziej uporządkowany, a wraz ze wzrostem spada jego uporządkowanie (poziom najwyższy oznacza że mamy do czynienia z chaosem). Zerową entropia oznacza się system doskonale uporządkowany. W takim systemie można przewidzieć zdarzenia z prawdopodobieństwem równym jedności. W momencie w którym oczekiwane zdarzenie ma miejsce, zmniejsza się poziom niewiedzy i niesie to pewną informację. Informacja wypiera tutaj pewien poziom entropii. Dzięki temu można uznać entropię za miarę informacji[6]
Wartość entropii przedstawia się następującym wzorem:
gdzie H (p) - nieokreśloność zajścia zdarzenia, a p - prawdopodobieństwo zajścia niezależnego zdarzenia[7]
Każdy system ma określoną strukturę. Informację, która związana jest bezpośrednio ze strukturą systemu nazywamy informacją strukturalną. Ponadto w teorii informacji wyróżnia się informację względną, która związana jest z komunikacją systemów.
Należy również widzieć różnicę między pojęciami: wiadomość i informacja. Wiadomość to pojęcie pierwotne, oznaczające ciąg sygnałów o znaczeniu przedmiotowym lub symbolicznym, a charakterze obiektywnym. Natomiast informacja to kategoria wtórna w porównaniu do wiadomości o charakterze subiektywnym. Ilość informacji, jaką niesie wiadomość zależy od stopnia wiedzy odbiorcy. Jeżeli rzeczy w niej zawarte są znane odbiorcy to taka informacja nie zmniejsza jego entropii, czyli stopnia niewiedzy. Natomiast w momencie w którym informacja zawiera treści nieznane odbiorcy, można stwierdzić, że jego poziom niewiedzy został zmniejszony.
Informacja może być rozpatrywana w trzech aspektach:
- ilościowym - oznacza ilość sygnałów i symboli, które są niezbędne do jej przekazania,
- znaczeniowym - związany jest z interpretacją treści i komunikowaniem się nadawcy z odbiorcą,
- wartościowym - ma na celu pokazanie użyteczności przekazanej informacji[8]
Znaczenie teorii informacji
C. F. Shannon formułując teorię informacji stworzył również matematyczne podstawy teorii kodowania. Ponadto teroria informacji wykorzystywana jest w:
- sferze przechowywania informacji,
- realizacji rożnego typu systemów sterowania,
- projektowaniu i budowie systemów automatycznego sterowania[9]
Przypisy
Bibliografia
- Górecki H. Teoria informacji, Wyższa Szkoła Informatyki w Łodzi, Łódź 2006
- Grabowski M., Zając A. Dane, informacja, wiedza - próba definicji, Katedra Informatyki Akademii Ekonomicznej w Krakowie
- Łukasik Z. Teoria informacji i sygnałów Wydawnictwo Politechnika Radomska, Radom 2004
- Mynarski S. (red.) Elementy teorii systemów i informacji, Akademia Ekonomiczna w Krakowie, Kraków 1989
- Nowakowski J., Sobczak W. Teoria informacji, Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa 1970
- Olender-Skorek M., Wydro K. B. Wartość informacji, TELEKOMUNIKACJA I TECHNIKI INFORMACYJNE 1-2/2017
- Shannon C. E. A Mathematical Theory of Communication The Bell System Technical Journal, Vol. 27, pp. 379-423, 623-656; 1948
- Wieczerzycki M. Produkt cyfrowy w świetle jakości teorii informacji i koncepcji hylemorfizmu, GOSPODARKA NARODOWA 1/2015
Autor: Klaudia Niziołek
