Алло, робот!

Мы можем пойти на футбольный матч и видеть его своими глазами. Можем смотреть его по телевизору, можем слушать репортаж по радио. О результатах матча можно узнать от товарища, прочесть в газете «Советский спорт» или «Пионерская правда». Если вас нет дома, приятель может записать репортаж на магнитофонную ленту. Несмотря на то что матч давно закончился, вы, вернувшись домой, можете переживать весь его ход, слушая запись. .. В какие бы формы ни облекалось сообщение — в импульсы тока или звуки речи, сумели ли мы посмотреть весь матч своими глазами или узнали только о счете, — мы получили информацию.

Это слово всем вам знакомо. Но в науке оно имеет более узкий смысл, чем в обыденной жизни. Ведь и в физике слово «сила» гораздо уже, чем житейское понятие «сила». Однако такое сужение ведет к тому, что мы получаем возможность измерять информацию числами (подобно тому как в физике мы можем измерять силу). И с помощью чисел — универсального языка — мы можем привлекать к передаче, приему и переработке информации наших железных помощников — машины.

ЕДИНИЦА ИЗМЕРЕНИЯ — БИТ

Вероятно, вы читали рассказ писателя Н. Носова «Телефон». Легко можно представить себе, что его герои затеяли такую игру: один из ребят бросал монету,

а затем передавал по телефону, ка«кая сторона ее — «герб» или «решка» — оказалась сверху.

Обе стороны, если монета без вмятин, равноправны. И получатель сообщения, сидящий у телефона в соседней квартире, не знает заранее, о «гербе» или «решке» сообщит ему бросающий монету отправитель сообщения.

Информация уничтожает незнание… В нашем случае это незнание о том, какая из сторон монеты выпала, ибо обе они равноправны, или, как говорят математики, равновероятны. Информация, которая содержится в сообщении о том, какая из сторон монеты выпала, равна одному биту (сокращенное английское название «двоичный разряд» — binary digest).

Бит — это количество информации, которое содержится в сообщении, где возможно два выбора, два исхода. И оба исхода равноправны, равновероятны. Сила измеряется в динах, энергия — в эргах, масса — в граммах, время — в секундах, информация же — в битах.

Мы уже рассказывали об удивительных свойствах «машинной», двоичной арифметики, где все числа записаны в виде нулей и единиц. Теперь же стоит ознакомиться и с «машинными логарифмами» — логарифмами, у которых основанием степени взято число 2, а не 10, как в обычной школьной математике. Логарифм 2 будет равен единице; эта величина и равна одному биту, единице измерения информации.

Логарифм — это показатель степени. 2 во второй степени, то есть 4, будет равно 2 битам. Это значит, что в сообщении о том, какой масти карта, вытащенная наугад из колоды, содержится 2 бита. 23, то есть 8, равно 3 битам, 24, то есть 16, равно 4 битам, и т. д. Шахматная доска состоит из 64 квадратов. 64 — это 2 в шестой степени. Значит, если нам сообщат об одном задуманном наугад квадрате, мы получим информацию в 6 бит.

Двоичный логарифм 1 равен нулю; двоичный логарифм 3 равен 1,58496; числа 5 — 2,32193; числа 6 — 2,58496; числа 7 — 2,80735, и так далее. Значит, информация в сообщении о том, какая из шести сторон кубика выпала, равна 2,58496 бита. Точно так же можно найти, пользуясь таблицей двоичных логарифмов, значение в битах любого числа выборов.

ЗАЧЕМ НУЖНЫ ЛОГАРИФМЫ!

Но, может быть, проще обходиться без логарифмов? Ведь и так ясно, что чем больше выборов, чем больше неопределенности, тем больше информации несет сообщение, уничтожающее, «снимающее» эту неопределенность. А количество информации измерять просто числом возможных выборов, и только.

Разумеется, можно выбрать и такую меру. Но у нее есть явное неудобство по сравнению с мерой логарифмической.

Информацию, выраженную в битах, можно складывать и вычитать. Скажем, в сообщении о выборе из восьми возможностей содержится на 2 бита больше, чем в сообщении о выборе из двух исходов, так как 3 бита минус 1 бит равно 2 битам. Информация многих кодовых знаков равна сумме информации, которую несет каждый знак. Но если мерять информацию не логарифмически, в битах, то это было бы не так. И вот почему.

Мы говорили о равноправных, равновероятных выборах. Например, каждая из сторон монеты выпадает с равной вероятностью. Допустим, нам десять раз сообщили, какая из сторон монеты выпала при десяти подбрасываниях. Информация об этом равна 10 битам. Но не «20 выборам», если принять за единицу измерения просто число выборов.

Теория вероятностей говорит: вероятности надо не складывать, а умножать. У нас произошло десять событий, десять результатов подбрасывания монеты. И что бы узнать количество информации, которое мы получили, нужно перемножить число выборов десять раз, если мы хотим получить измерение информации в «числе выборов», а не в битах.

Гораздо проще не умножать, а складывать числа, особенно большие. Логарифмы и позволяют делать это.

Преимущество логарифмической меры стало особенно ясно после того, как в 1947 году американец Клод Шеннон заложил основы современной теории информации.