Вероятностный, или содержательный подход
Попытаться объяснить данный подход можно, допустив,
что для каждого человека можно условно выделить (например, в виде окружности) область его знания. Всё, что будет находиться за пределами окружности, можно назвать информационной неопределенностью. Постепенно, в процессе обучения или иной деятельности происходит переход от незнания к знанию, т. е. неопределенность уменьшается. Именно такой подход к информации как мере уменьшения неопределенности знания позволяет ее количественно оценить (измерить).
Сообщение, уменьшающее неопределенность знания в 2 раза, несет один бит информации.
Например: при подбрасывании монеты может выпасть либо «орел», либо «решка». Это два возможных события. Они равновероятны. Сообщение о том, что произошло одно из двух равновероятных событий (например, выпала «решка»), уменьшает неопределенность нашего знания (перед броском монеты) в два раза.
Математики рассматривают идеальный вариант, что возможные события равновероятны. Если даже события неравновероятны, то возможен подсчет вероятности выпадения каждого события.
Под неопределенностью знания здесь понимают количество возможных событий, их может быть больше, чем два.
Например, количество оценок, которые может получить студент на экзамене, равно четырем. Сколько информации содержится в сообщении о том, что он получил «4»? Рассуждая, с опорой на приведенное выше определение, можем сказать, что если сообщение об одном из двух возможных событий несет 1 бит информации, то выбор одного из четырех возможных событии несет 2 бита информации. Можно прийти к такому выводу, пользуясь методом половинного деления. Сколько вопросов необходимо задать, чтобы выяснить необходимое, столько битов и содержит сообщение. Вопросы должны быть сформулированы так, чтобы на них можно было ответить «да» или «нет», тогда каждый из них будет уменьшать количество возможных событий в 2 раза.
Очевидна связь количества возможных равновероятных событий и количества информации:
N=2i, где N - количество событий, а i-количество информации (в битах)
Заполним по формуле таблицу:
Кол-во битов 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Кол-во событий 1 2 4 8 16 32 64 128 256 512 1024
Или:
i = log2N.
Это формула Р. Хартли. Если р = 1/N — вероятность наступления каждого из N равновероятных событий, тогда формула Хартли записывается так:
i = log2(1/p) = log2p
Чтобы пользоваться рассмотренным подходом, необходимо вникать в содержание сообщения. Это не позволяет использовать данный подход для кодирования и передачи информации с помощью технических устройств.
Алфавитный подход к измерению информации
Подход основан на подсчете числа символов в сообщении. Этот подход не связывает количество информации с содержанием сообщения, позволяет реализовать передачу, хранение и обработку информации с помощью технических устройств, не теряя при этом содержания (смысла) сообщения.
Алфавит любого языка включает в себя конечный набор символов. Исходя из вероятностного подхода к определению количества информации, появление символов алфавита в тексте можно рассматривать как различные возможные события. Количество таких событий (символов) N называют мощностью алфавита. Тогда количество информации (, которое несет каждый из N символов, согласно вероятностному подходу определяется из формулы:
2i = N.
Количество символов в тексте из k символов:
I=k ? i
Алфавитный подход является объективным способом измерения информации и используется в технических устройствах.
