CMP设计分享 http://blog.sciencenet.cn/u/accsys 没有逆向思维就没有科技原创。 不自信是科技创新的大敌。

博文

与睿智的网友探讨信息的概念

已有 2759 次阅读 2015-2-14 14:24 |个人分类:科研讨论|系统分类:论文交流|关键词:学者| 信息, 信息处理

与睿智的网友探讨信息的概念

姜咏江

我们整天在谈论信息,然而信息的定义一直不定。信息难道真是很神奇的东西吗?我探讨信息概念多年(见博文  http://blog.sciencenet.cn/blog-340399-291076.html),因为涉及到计算机理论和应用原理,所以有些锲而不舍。网友xujwbj对信息很有想法(附后),网友的见解很睿智,很有兴趣与他讨论一番。

A. 网友说:表现是一种客观,是事物(或者信息的对象)的行为;而描述是一种主观,是人们的行为

解答:描述不是主观的,同样也是客观的。因为所谓的描述是间接的表现。例如相片是物体的描述,是物体间接的表现形式。现场实物为直接的表现。

B. 网友说:但是,信息并不是一种客观存在的、天然的东西,对吧

解答:信息如同物质一样是客观存在。不仅如此,信息与物质密不可分。

C. 网友说:信息是人们对事物的认知。信息量就是人们对事物认知的程度

解答:人们对事物的认知和信息并不相同,认知是主观的,信息是客观的。因而信息量不能够主观地认定,不是因人而异的认知程度。

总结网友的观点与本人的不同之处,在于网友将描述理解成主观的东西,因而认为信息是人为的概念。而本人定义的“信息是事物的表现或描述(间接表现)”完全是客观的东西。无需要对“事物”、表现进行定义,因为这些词汇的含义一般人都懂。

1.              事物表现描述的解释

为了能够在科学人之间探讨,还是做一点无谓的解释:事物是研究讨论的任何对象;表现是事物自身具有的属性;描述是一事物对另一事物的表现。

这只是在学者之间的解释而已,如果还需要你解释对象、属性,那又将如何呢?

2.              信息的属性与信息处理

事物的表现描述是通过什么进行的,是通过物质状态的变化。描述事物的物质称为媒体,被表现或描述的事物就称为主体。表现或描述可以在媒体中传播、转化、存储,还可以在某种情况下合成或分解。例如阳光可以分解出不同颜色的光,不同颜色的光又可以合成阳光的颜色等。因而信息具有存储、转化、传输、合成与分解的特征。注意,信息的这些特征都具有客观性。

接下来要说的概念就是信息处理。什么是信息处理?对信息进行存储、传输、转化、合成与分解就是信息处理。

信息处理不是人类独有的能力,自然界不论生物还是非生物都可能进行信息处理。例如风能改变沙丘的形状;植物能够进行光合作用;雄鸟能够用独特的方式呼唤雌鸟等,当然人类就更不必细说了。事物是在不停地运动变化的,因而表现事物的信息也是在不停顿地变化着。对于信息处理,自然界,植物,生物,动物,人类都有不同的能力,其中能力最强的最复杂的,现今来看莫过于人类。

3.              信息对生物的作用

对于生物来说,信息对其生存起着极其重要的作用。信息可以使一切生物趋利避害,我想在此不必细说了。任何生物对信息的处理都会有接受、处理、发送的环节。这一过程中要接受处理的信息对其十分重要,我将其称为数据。

我这样定义数据:数据是待处理的信息。

 

下面来说一说睿智网友的递归的概念体系。首先得承认网友的概念递推方式是科学的逻辑方法,概念的递推定义形式合情合理。

D. 网友:数据是人们观察到或者采集到的有关事物的事实

回应:那些没被人观察或采集到的事物表现是数据吗?当人们将那些事实向外发布的时候是叫数据好还是叫信息好?我认为将最基础的概念定义在人的行为之上,立即将数据的概念范围缩到很小了。

E. 网友:信息是数据及其之间的关联关系,或者说,信息是以特定的关联关系联结起来的数据

回应:数据之间的关联关系一般称为数据结构。按照网友的进一步定义成信息也未尝不可。例如A数据是B数据的成因,那么将AB之间的关联称为因果好还是信息好?

E. 网友:知识是按照某种结构组织起来的信息的集合,或者说,知识是一种信息组织

回应:这一点我同意。知识是用于人类的特有概念,是人类对客观世界及人类社会认识的总结。说“知识是信息的集合”和“是一种信息组织”没有不妥,因为从知识的组成成分来看,就是由信息构成的。但从你的递推定义来看,就会得出知识是由关联的数据构成的结论,即知识“是人们观察到或者采集到的有关事物的事实”组成的。是不是会感到缺少点什么?例如宗教是不是也是一种知识?

我们定义信息的概念和方法,要能够对相关问题做出全面合理的解释。

4.              理论的系统性与应用

概念的递推定义是一种能将高层次定义还原成最基本概念形式的定义方法。一般来说,若A是最基本的概念,那么由A产生的一系列高层概念都可以还原成关于A的叙述,这是附合逻辑的。最基本的概念应该选择人们公认或都能够理解的那种,这种概念一般无需解释。如果非要再用其它的词汇加以解释最基本的概念,那么势必会陷入循环定义。例如给“门”下定义,一定会徒劳无功,不能自圆其说。

在科研中定义概念的目的在于系统地阐明所主张的理论和方法。理论的正确性取决于能够正确地解释实际问题,或者说理论能够得到实际的验证。信息概念、理论和方法的研究正是从这样的目的出发的。最基本的概念是“事物”和“表现”,而描述做为一种间接的表现,也很容易理解。能不能不要“描述”来定义信息呢?这是不可以的,因为只有通过描述才使信息具有了可转化、传递、合成和分解的基本特性。这样我们才能够解释客观存在或不存在的事物。信息是客观的,信息对象有时会不存在,不论自然界还是人类社会都可能如此。例如,在沙漠中我们会看到远方有一片湖水,这是一种信息,但当我们到达该处时,所见却只是一片黄沙。可见不能像博友说的那样,这种信息是“人们观察到或者采集到的有关事物的事实”。假象和谎言也是信息,完全可以用事物的表现或描述来加以解释,但难以用博友的数据为起点的信息概念来解释。

理论还有一个重要的方面,就是应用。如今我们可以对信息进行处理,从而制造出能够替代人脑进行脑力劳动的设备,这就是计算机,因而我们将计算机叫做信息处理设备。在计算机之前的通讯设备也属于信息处理设备,但没有今天的计算机那样全面和深入。这一切都可以用我给出的信息定义来解释和说明。关于如何进行信息处理我不必细说,搞计算机和信息科学的人都能知晓。

信息计量的问题也是信息理论的一个重要应用,这个问题却叫许多人含混不清。这方面的问题我已经在一些文中提及,在此不表。凡要计量,切记一定要符合比较公理,对信息的计量也是如此。

信息学成为了当今一个十分重要的学科,尽管人们对信息的概念尚无统一的认识,但信息的实际应用已经到了广泛高级的重视。在这种情况下,深刻理解信息的概念,从而避免出现不切合实际的一些所谓信息方法就显得格外重要了。

如果愿意与我讨论,我可以以附录的方式将你的观点赋予文后,可以弥补你不能在科学网正式发博的问题。

观点未必正确,仅供参考。

 

2015-2-14

 

 

附博友的留言

[4]xujwbj  2015-2-12 21:57

既然博主欢迎,那就讨论一下吧。大致同意博主对信息的定义。说大致的原因,是因为这个定义里面出现了两个互相矛盾的词:表现描述表现是一种客观,是事物(或者信息的对象)的行为;而描述是一种主观,是人们的行为。
但是,信息并不是一种客观存在的、天然的东西,对吧?我倒更愿意借博主之佛献上一花:
信息是人们对事物的认知。

如果采用这样的定义,信息量的定义是不是就水到渠成、顺理成章了呀:
信息量就是人们对事物认知的程度。

一个有趣的实验,把这个定义体系狭义化,狭义到物理概念体系中去,就会发现,全息全息摄影这个概念太容易理解了。

好多年前,我在工作中先是玩数据库,后来又玩信息库,再后来又玩知识库,IT厂商开发新概念比开发新产品快多了,弄得客户应接不暇。当时,我经常思考的一个问题就是,怎样能用一个概念体系把这几个东西说圆了,以便更好地忽悠客户。

于是,我建立了这样一个递归的概念体系:
1、数据:数据是人们观察到或者采集到的有关事物的事实。
2、信息:信息是数据及其之间的关联关系,或者说,信息是以特定的关联关系联结起来的数据。
3、知识:知识是按照某种结构组织起来的信息的集合,或者说,知识是一种信息组织。

在这个概念体系中,可以看出,
1、数据是离散的、碎片化的、孤立的,是词汇;面对一个数据,除了它本身之外,我们什么也说不出来。例如,“4摄氏度北京“21点钟212
2、信息是联结的、完整的、有逻辑的,是句子;面对一个信息,我们可以对一个事物做出一个完整的陈述。例如,北京市212日晚上21点钟的气温是4摄氏度
3、知识是语义的、可繁衍(或演绎)的,是文章,是思想。知识最神奇的地方就在于,人们可以在现有知识的基础之上,在不获取更多数据、不关联更多数据以建立信息的情况下,通过归纳、推演、假设、思考等等唯心主义活动,获得更多知识。例如,冬天北京比广州冷。在地球这个范畴内,北京和广州的气温之间并无关联,但是我们把两地的气温信息放在一个组织结构中,就可以进行比较,得到上述知识。当然,在太阳系这个范畴,我们就可以在北京和广州的气温信息之间建立联系,形成新的信息,这个新的信息是人们对为什么冬天北京比广州冷这一现象的认知。这也是为什么我把这个概念体系称之为递归式的原因。

当年我对自己搞的这个概念体系颇感满意,揣着它到处去忽悠客户,屡试不爽,但愿也能忽悠博主。

 

 



https://m.sciencenet.cn/blog-340399-868004.html

上一篇:认真地学习他,但不要迷信他,那怕他是你的老师
下一篇:向透明计算评委推荐计算机原理教程和自己设计制作cpu与单片机书

5 胡业生 袁海涛 邱嘉文 刘钢 biofans

该博文允许注册用户评论 请点击登录 评论 (47 个评论)

数据加载中...
扫一扫,分享此博文

Archiver|手机版|科学网 ( 京ICP备07017567号-12 )

GMT+8, 2024-5-9 03:29

Powered by ScienceNet.cn

Copyright © 2007- 中国科学报社

返回顶部