Хартли понимал, что вероятности исходов влияют на количество информации, которое несет сообщение. Почти невероятному исходу нельзя придавать такое же значение, как и самому правдоподобному. Но он считал, что различия между этими исходами нельзя выразить в числах. Они определяются психологическими (если речь идет о людях), метеорологическими (если речь идет о погоде) или другими факторами, неподведомственными математике.
Однако в 1948 году американский математик и инженер Клод Шеннон показал, что эта точка зрения ошибочна. Любые факторы — психологические, метеорологические и т. д. — можно учесть, привлекая теорию вероятностей. Он предложил формулу, с помощью которой можно измерять количество информации о событиях, происходящих с разной вероятностью.
Вот эта формула Шеннона:
H1 = — (P1 log2 P1 + Р2 log2Р2 + … + Рn log2 Рn).
Н1 — эта величина неопределенности, которую снимает сообщение, и, значит, мера количества информации (ведь информация уничтожает неопределенность); n — число «выборов», а Р1, Р2 …, Рn — вероятности появления этих «выборов».
Благодаря этой формуле ученые получили возможность измерять информацию, содержащуюся в кодовых знаках самого различного содержания. Более того, благодаря тому, что мы избираем в качестве «меры» информации логарифмы, мы можем складывать информацию, содержащуюся в каждом кодовом знаке, составляющем сообщение, и таким образом измерить количество информации, содержащееся во всем сообщении.
Действительно, как учит теория вероятностей, вероятность появления двух событий равна произведению вероятностей этих событий. И сумма информации, которую несут кодовые знаки, равна информации всего текста, из этих знаков состоящего. Не будь логарифмов, нам пришлось бы умножать вероятности появления этих знаков. «Логарифмическая» формула Шеннона тем и удобна, что согласно ей информация двух страниц книги — это сумма информации первой страницы и информации второй страницы; информация всей книги — это сумма информации всех ее страниц.
Впрочем, здесь мы переходим уже не в область математики, а в область другой научной дисциплины — математической лингвистики.
После того, как Клод Шеннон заложил основы вероятностной теории информации, эта теория нашла отклик среди ученых различных специальностей: биологов, лингвистов, философов, генетиков, искусствоведов, психологов, экономистов, геологов, химиков, математиков. Кодом стали называть любую систему знаков, предназначенных для передачи сообщений. Термины теории информации получили широчайшее применение в самых разных публикациях.
Но вот выходит краткая статья самого создателя этой теории, Клода Шеннона, озаглавленная «Бандвагон». Этим словом в США называют политическую партию, добившуюся популярности и победившую на выборах, или просто группу лиц, программа которых находит у населения широкую поддержку. Родился этот термин, вероятно, потому, что обычно победивший на выборах кандидат проезжал по городу в открытой машине, сопровождаемый оркестром (английское band значит оркестр, джаз, а wagon — повозка, карета).
За последние годы теория информации превратилась в своего рода бандвагон от науки — так начинает свою статью Шеннон. Появившись на свет в качестве специального метода в теории связи, она заняла выдающееся место как в популярной, так и в научной литературе. А в результате «значение теории информации было, возможно, преувеличено и раздуто до пределов, превышающих ее реальные достижения».
Очень редко удается открыть одновременно несколько тайн природы одним и тем же ключом, предостерегает Шеннон. Здание нашего искусственно созданного благополучия слишком легко может рухнуть, если в один прекрасный день окажется, что при помощи нескольких магических слов вроде информация, энтропия, избыточность и т. п. нельзя решить всех нерешенных проблем.
«Что можно сделать, чтобы внести в сложившуюся ситуацию ноту умеренности?»— задается вопросом сам Шеннон. И отвечает так: прежде всего представителям различных наук нужно ясно понимать, что основные положения теории информации касаются очень специфического направления, что оно не обязательно должно оказаться плодотворным, скажем, в психологии или экономике. «Я лично полагаю, что многие положения теории информации могут оказаться очень полезными в других областях науки, — говорит Шеннон. — Действительно, уже достигнуты некоторые весьма значительные результаты. Однако поиск путей применения теории информации в других областях не сводится к тривиальному переносу терминов из одной области науки в другую. Этот поиск осуществляется в длительном процессе выдвижения новых гипотез и их экспериментальной проверке».
Эти олова основоположника теории информации прекрасно иллюстрируют ситуацию, что сложилась в языкознании, когда человеческую речь стали рассматривать в качестве своеобразного кода. Изучение языка как кода началось уже на заре теории информации. Но только сейчас, по мере того как растут наши знания, мы начинаем постигать, насколько сложен, специфичен, можно сказать, удивителен код — наш язык, с помощью которого мы общаемся.
Сколько информации несет одна буква? Вопрос этот возник в первые же годы рождения теории информации. Простейший ответ на него найти легко. Надо взять число букв в том или ином алфавите мира, а затем выразить его в двоичных логарифмах. Ведь каждая буква — это один из возможных исходов, вроде выпадения герба или решетки монеты, одной из граней кубика и т. д. Число же этих исходов равно числу различных букв.
В русском алфавите тридцать три буквы, плюс еще нулевая — пробел между словами. Но так как е и ё сейчас практически не различаются, то их можно считать одной буквой. Можно объединить мягкий знак с твердым. В итоге получаем тридцать две буквы, тридцать два кодовых знака нашего языка. Двоичный логарифм тридцати двух равен пяти. Получаем величину в пять бит. Столько информации несет одна буква нашего алфавита.
В языках, пользующихся латинским алфавитом, число букв равно двадцати шести. Прибавим еще пробел, нулевую букву, а затем выразим это в двоичных логарифмах, то есть в битах. Получаем величину в 4,76 бит. Столько информации несет одна буква английского, испанского, немецкого, французского языков.
В алфавите самоанского языка, на котором говорят жители одного из полинезийских архипелагов, всего лишь шестнадцать букв. Двоичный логарифм шестнадцати равен четырем, значит, одна буква самоанского алфавита несет информацию в четыре бита, на один бит меньше, чем буква русского.
Все это было бы совершенно правильно, если бы буквы алфавита встречались с одинаковой вероятностью, если бы языки не имели свойства, называемого в теории информации избыточностью. Избыточность позволяет определять, насколько разнится максимальная информация, которую может нести знак кода, от реальной, которую он несет. Иными словами, это своеобразная мера «неэкономности» кода, в том числе и любого языка мира.
Интуитивно, не производя подсчетов, мы догадываемся, что одни буквы, вроде о или с, встречаются часто, другие, вроде ф или э — реже. То же самое и со словами: союз и или местоимение я весьма часты, а прилагательное сиятельный или глагол выковыривать — гораздо реже. Мы согласуем нашу речь в роде, числе, падеже, залогах, наклонениях и т. д. Наша речь осмысленна, значит, не всякое слово может соединяться с другим… Короче говоря, на язык наложены ограничения, начиная с употребительности отдельных букв и кончая сочетаемостью слов по смыслу.
Подсчитать частоту употребления букв в различных алфавитах мира нетрудно. Выше приводилась величина информации, которую несет одна буква различных языков мира. Но если учитывать, что буквы имеют разную вероятность появления в тексте, то эта величина будет иной. Причем даже в языках, которые пользуются одним и тем же латинским алфавитом. В немецком она равна 4,1 бита, в английском — 4,03 бита, в испанском — 3,98 бита, во французском — 3,96 бита (исходная величина для всех них была, как вы помните, 4,76 бита). Для русского языка величина информации, которую несет одна буква, сократилась до 4,35 бита, для самоанского — до 3,4 бита.
Но это — лишь первое приближение. Ведь различные вероятности имеют не только отдельные буквы, но и сочетания двух, трех и т. д. букв (в русском языке, например, невозможно сочетание гласная плюс мягкий знак и другие подобные сочетания). Если учесть вероятности двухбуквенных сочетаний, то величина информации, которую несет одна буква русского алфавита, будет равна 3,52 бита, английского — 3,32 бита, французского— 3,17 бита, а самоанского — 2,68 бита. Учет вероятностей трехбуквенных сочетаний для русского алфавита дает величину в 3,01 бита, для английского — 3,1 бита, для французского — 2,83 бита.
