जानकारी क्या है?

हाउ मच इन्फॉर्मेशन द्वारा 2009 के एक अध्ययन से पता चला है कि प्रति सप्ताह उपभोग की जाने वाली जानकारी की मात्रा 1986 के बाद से 5 गुना बढ़ी है। एक हफ्ते में 250 हज़ार शब्दों से लेकर 1.25 मिलियन तक! तब से, यह आंकड़ा काफी बढ़ गया है। निम्न संकेतक निम्नलिखित हैं: 2018 में, इंटरनेट और सोशल नेटवर्क उपयोगकर्ताओं की संख्या 4.021 बिलियन और 3.196 बिलियन है। एक आधुनिक व्यक्ति प्रतिदिन अविश्वसनीय मात्रा में जानकारी का विश्लेषण करता है, जिससे विभिन्न योजनाओं और प्रसंस्करण के लिए रणनीतियों का उपयोग करके, लाभदायक निर्णय लिया जा सकता है। मानव प्रजातियों ने पिछले दो वर्षों में इस दुनिया में 90% जानकारी उत्पन्न की है। अब, यदि आप राउंड ऑफ करते हैं, तो हम प्रति दिन नई जानकारी के बारे में 2.5 क्विंटल बाइट्स (2.5 * 10 ^ 18 बाइट्स) का उत्पादन करते हैं। यदि आप इस संख्या को अब रहने वाले लोगों की संख्या से विभाजित करते हैं, तो यह पता चलता है कि प्रति व्यक्ति औसतन प्रति दिन 0.3 गीगाबाइट जानकारी बनाता है।



होमो सेपियन्स कितनी जानकारी लेता है? (इसके बाद होमो के नाम से जाना जाता है)। कंप्यूटर विज्ञान में सादगी के लिए, उन्होंने बिट नामक एक शब्द गढ़ा। बिट सूचना की सबसे छोटी इकाई है। इस नौकरी के साथ एक फ़ाइल कई किलोबाइट लेती है। पचास साल पहले ऐसा एक दस्तावेज सबसे शक्तिशाली कंप्यूटर की पूरी मेमोरी पर कब्जा कर लेता था। डिजिटल रूप में औसत पुस्तक एक हजार गुना अधिक स्थान लेती है और यह मेगाबाइट है। एक शक्तिशाली कैमरे पर एक उच्च गुणवत्ता वाली तस्वीर 20 मेगाबाइट है। एक डिजिटल ड्राइव 40 गुना बड़ा है। दिलचस्प अनुपात गीगाबाइट से शुरू होते हैं। मानव डीएनए, आपके और मेरे बारे में सभी जानकारी लगभग 1.5 गीगाबाइट है। हम इसे सात बिलियन से गुणा करते हैं और 1.05x10 ^ 19 बाइट प्राप्त करते हैं। सामान्य तौर पर, हम 10 दिनों में आधुनिक परिस्थितियों में इस तरह की जानकारी का उत्पादन कर सकते हैं। बिट की यह संख्या अब रहने वाले सभी लोगों का वर्णन करेगी। और यह केवल लोगों के बारे में डेटा है, उनके बीच बातचीत के बिना, प्रकृति और संस्कृति के साथ बातचीत के बिना, जो एक व्यक्ति ने खुद के लिए बनाया है। यदि हम भविष्य के चर और अनिश्चितताओं को जोड़ दें तो यह आंकड़ा कितना बढ़ जाएगा? अराजकता एक अच्छा शब्द होगा।

जानकारी के पास एक अद्भुत संपत्ति है। जब वह नहीं है, तब भी वह है। और यहां हमें एक उदाहरण की आवश्यकता है। व्यवहार जीव विज्ञान में एक प्रसिद्ध प्रयोग है। एक-दूसरे के विपरीत दो कोशिकाएं हैं। पहली उच्च श्रेणी के बंदर में। अल्फा पुरुष। दूसरे पिंजरे में, कम स्थिति वाला एक बंदर, एक बीटा नर। दोनों बंदर अपने समकक्षों को देख सकते हैं। प्रयोग के लिए एक प्रभाव कारक जोड़ें। दो कोशिकाओं के बीच हम एक केला डालते हैं। एक बीटा पुरुष एक केला लेने की हिम्मत नहीं करेगा अगर वह जानता है कि अल्फा पुरुष ने भी इस केले को देखा। वह तुरंत अल्फा पुरुष की पूरी आक्रामकता महसूस करता है। इसके अलावा, प्रयोग की प्रारंभिक स्थितियों में थोड़ा बदलाव किया गया है। एक अल्फा पुरुष सेल उसे देखने से वंचित करने के लिए एक अपारदर्शी कपड़े से ढंका हुआ है। पहले जो कुछ किया गया था उसे दोहराते हुए, चित्र पूरी तरह से अलग हो जाता है। बीटा नर आता है और बिना किसी पश्चाताप के एक केला लेता है।

यह विश्लेषण करने की उसकी क्षमता के बारे में सब है, वह जानता है कि अल्फा पुरुष ने यह नहीं देखा कि केले को कैसे रखा जाए और उसके लिए एक केला बस मौजूद नहीं है। बीटा पुरुष ने इस तथ्य का विश्लेषण किया कि अल्फा पुरुष में केले के बारे में जानकारी के बारे में कोई संकेत नहीं था और स्थिति का फायदा उठाया। एक रोगी के लिए एक विशिष्ट निदान कई मामलों में किया जाता है जब उसके कुछ लक्षण होते हैं, लेकिन बड़ी संख्या में रोग, वायरस और बैक्टीरिया यहां तक ​​कि एक अनुभवी डॉक्टर को भ्रमित कर सकते हैं, वह बिना समय खर्च किए एक सटीक निदान कैसे निर्धारित कर सकता है, जो रोगी के लिए महत्वपूर्ण हो सकता है? सब कुछ सरल है। वह न केवल रोगी के पास होने वाले लक्षणों का विश्लेषण करता है, बल्कि उन लोगों के पास भी है जिनके पास वह नहीं है, जो खोज समय को दसियों गुना कम कर देता है। यदि कोई चीज इस या उस सिग्नल को नहीं देती है, तो यह कुछ जानकारी भी देती है - आमतौर पर एक नकारात्मक प्रकृति की, लेकिन हमेशा नहीं। न केवल मौजूद सूचना संकेतों का विश्लेषण करें, बल्कि वे भी जो नहीं करते हैं।

ये उदाहरण शून्य और ऊपर की संख्याओं को जोड़ते हैं। उपरोक्त आंकड़ों और समस्याओं के संबंध में, कई सवाल उठते हैं। कैसे? आपने इसे कैसे प्राप्त किया? क्या शरीर / समाज ऐसी परिस्थितियों में सामान्य रूप से कार्य करने में सक्षम है। जानकारी जैविक, आर्थिक और अन्य प्रकार की प्रणालियों को कैसे प्रभावित करती है। 2019 में हमें जो जानकारी मिलती है, वह 2050 के बाद की स्थिति के लिए बहुत ही कम प्रतीत होगी। पहले से ही, दृश्य नई योजनाओं और जानकारी के साथ काम करने के पैटर्न बना रहा है, इसके गुणों और प्रभाव का अध्ययन कर रहा है। वाक्यांश: "" मैंने एक साल में एक मिलियन साल जीए हैं "अब मजाक नहीं है और बेतुका नहीं है, लेकिन वास्तविकता है। किसी व्यक्ति द्वारा बनाई गई जानकारी की मात्रा सामाजिक, आर्थिक, सांस्कृतिक और यहां तक ​​कि जैविक जीवन को प्रभावित करती है। 1980 में, उन्होंने कंप्यूटिंग शक्ति बढ़ाने के लिए क्वांटम कंप्यूटर बनाने का सपना देखा। एक सपने का सपना। जिन खोजों ने इस आविष्कार का वादा किया था, वे एक नए युग की आशा करते हैं। 2018 में, आईबीएम ने पहला वाणिज्यिक क्वांटम कंप्यूटर लॉन्च किया, लेकिन किसी ने गौर नहीं किया। इस खबर की चर्चा बहुत कम लोगों ने की थी। वह सिर्फ उस जानकारी की बहुतायत में डूब गई जिसमें अब हम मौजूद हैं। हाल के वर्षों में अनुसंधान का मुख्य क्षेत्र तंत्रिका विज्ञान, एल्गोरिदम, गणितीय मॉडल, कृत्रिम बुद्धिमत्ता बन गया है, जो आम तौर पर जानकारी से समृद्ध वातावरण में सामान्य कामकाज की संभावना की खोज को इंगित करता है। 1929 में, वॉन इकॉनो न्यूरॉन्स की खोज की गई थी, जो केवल जानवरों के उच्च सामाजिक समूहों में पाए जाते हैं। समूह के आकार और मस्तिष्क के आकार का सीधा संबंध है, जानवरों का समूह जितना बड़ा होता है, शरीर के सापेक्ष उनके मस्तिष्क का आकार उतना ही बड़ा होता है। यह आश्चर्य की बात नहीं है कि वॉन इकोनो न्यूरोन्स केवल सीतास, हाथियों और प्राइमेट्स में पाए जाते हैं। वॉन इकोनोमो न्यूरॉन्स मस्तिष्क में बड़ी मात्रा में जानकारी संचारित करने के लिए जिम्मेदार होते हैं।


जबकि ए.जी. लुकाशेंको ने उन्हें संवाद करने, उन्हें देखने के लिए मना नहीं किया

इस प्रकार का न्यूरॉन बहुत बड़े दिमाग में एक तंत्रिका अनुकूलन है, जो आपको बहुत विशिष्ट अनुमानों पर जानकारी को जल्दी से संसाधित करने और संचारित करने की अनुमति देता है, जो नए सामाजिक व्यवहारों के संबंध में विकसित हुआ है। केवल अत्यधिक बुद्धिमान स्तनधारियों में इन विशिष्ट न्यूरॉन्स की स्पष्ट उपस्थिति अभिसरण विकास का एक उदाहरण हो सकती है। नई जानकारी हमेशा नए, गुणात्मक रूप से विभिन्न पैटर्न और रिश्ते उत्पन्न करती है। पैटर्न केवल सूचना के आधार पर स्थापित किए जाते हैं। उदाहरण के लिए, एक राजकुमार एक मृत भैंस की हड्डी पर एक पत्थर मारता है। एक मारा और हड्डी दो हिस्सों में टूट गई। एक और झटका और एक और ब्रेक। तीसरा झटका और कुछ और टुकड़े। पैटर्न स्पष्ट है। एक हड्डी की हड़ताल और कम से कम एक नई छींटे। क्या प्राइमेट्स पैटर्न को पहचानने में अच्छे हैं? कई संभोग और नौ महीने के बाद बच्चे के जन्म में देरी।

इन दोनों घटनाओं को जोड़ने में कितना समय लगा? लंबे समय से, एक पुरुष और एक महिला के बीच यौन क्रियाओं के साथ प्रसव बिल्कुल भी जुड़ा नहीं था। अधिकांश संस्कृतियों और धर्मों में, देवता एक नए जीवन के जन्म के लिए जिम्मेदार थे। दुर्भाग्य से, इस पैटर्न की खोज की सही तारीख अभी तक स्थापित नहीं की गई है। हालांकि, यह ध्यान देने योग्य है कि अभी भी बंद शिकारी समाज हैं जो इन प्रक्रियाओं को नहीं बांधते हैं, और उनमें जन्म के लिए शमन द्वारा विशेष अनुष्ठान होते हैं। 1920 से पहले बच्चे के जन्म में बच्चे की मृत्यु का मुख्य कारण गंदे हाथ थे। स्वच्छ हाथ और एक जीवित बच्चा भी एक स्पष्ट नियमितता का एक उदाहरण है। यहां एक पैटर्न का एक और उदाहरण है जो 1930 तक निहित रहा। क्या बात कर रहे हो रक्त समूहों के बारे में। 1930 में, लैंडस्टीनर को इस खोज के लिए नोबेल पुरस्कार मिला। इस बिंदु तक, यह ज्ञान कि किसी व्यक्ति को रक्त समूह के साथ स्थानांतरित किया जा सकता है जो कि जरूरतमंद के साथ दाता से मेल खाता है अस्पष्ट था। ऐसे ही हजारों उदाहरण हैं। यह ध्यान देने योग्य है कि पैटर्न की खोज वह है जो प्रजाति हर समय करती है। एक व्यवसायी जो लोगों के व्यवहार या जरूरतों में एक पैटर्न ढूंढता है, और फिर कई वर्षों तक इस पैटर्न पर कमाता है। गंभीर वैज्ञानिक अनुसंधान जो जलवायु परिवर्तन, मानव प्रवास, खनन के लिए स्थान खोजने, चक्रीय धूमकेतु, भ्रूण के विकास, वायरस के विकास और टिप की तरह, मस्तिष्क में न्यूरॉन्स के व्यवहार की भविष्यवाणी करने की अनुमति देता है। बेशक, सब कुछ ब्रह्मांड की संरचना से समझाया जा सकता है जिसमें हम रहते हैं, और ऊष्मप्रवैगिकी का दूसरा नियम जो लगातार बढ़ता जा रहा है, लेकिन यह स्तर व्यावहारिक उद्देश्यों के लिए उपयुक्त नहीं है। आपको जीवन के करीब का चयन करना चाहिए। जीव विज्ञान और कंप्यूटर विज्ञान का स्तर।

जानकारी क्या है? लोकप्रिय मान्यताओं के अनुसार, जानकारी उनकी प्रस्तुति के रूप या अनिश्चितता की समस्या के समाधान की परवाह किए बिना जानकारी है। भौतिकी में, सूचना एक प्रणाली के आदेश का एक उपाय है। सूचना सिद्धांत में, इस शब्द की परिभाषा इस प्रकार है: सूचना डेटा, बिट्स, तथ्य या अवधारणा, मूल्यों का एक समूह है। ये सभी अवधारणाएँ अस्पष्ट और गलत हैं, इसके अलावा, मेरा मानना ​​है कि वे थोड़े गलत हैं।



इसे साबित करने के लिए, हमने थीसिस को आगे रखा - जानकारी ही निरर्थक है। "3" संख्या क्या है? या “A” अक्षर क्या है? एक निर्दिष्ट मूल्य के बिना एक प्रतीक। लेकिन रक्त समूह ग्राफ में "3" संख्या क्या है? यही वह अर्थ है जो एक जीवन को बचाएगा। यह पहले से ही व्यवहार की रणनीति को प्रभावित करता है। एक उदाहरण बेतुकी बात पर लाया गया, लेकिन इसका महत्व नहीं खो दिया। डगलस एडम्स ने द हिचहाइकर गाइड टू द गैलेक्सी लिखा। इस पुस्तक में, निर्मित क्वांटम कंप्यूटर को जीवन और ब्रह्मांड के मुख्य प्रश्न का उत्तर देना था। जीवन और ब्रह्मांड का अर्थ क्या है? साढ़े सात लाख वर्षों के निरंतर कंप्यूटिंग के बाद इसका जवाब मिला। कंप्यूटर ने शुद्धता के लिए बार-बार मूल्य की जांच करके निष्कर्ष निकाला कि उत्तर "42" था। उपर्युक्त उदाहरणों से यह स्पष्ट होता है कि बाहरी वातावरण जिसमें वह स्थित है (संदर्भ) के बिना जानकारी का कोई मतलब नहीं है। संख्या "2" का अर्थ हो सकता है मौद्रिक इकाइयों की संख्या, ईबोला के साथ रोगियों, खुश बच्चों या किसी मामले में किसी व्यक्ति के उन्मूलन का एक संकेतक हो। आगे के प्रमाण के लिए, आइए जीव विज्ञान की दुनिया की ओर बढ़ते हैं: पौधों की पत्तियों में अक्सर अर्धवृत्त का आकार होता है और सबसे पहले वे ऊपर की ओर बढ़ते हैं, विस्तार करते हैं, लेकिन अपवर्तन के एक निश्चित बिंदु के बाद, वे नीचे की ओर, संकीर्ण होते हैं। डीएनए में, सूचना या मूल्यों के मुख्य वाहक के रूप में, कोई जीन नहीं है जो एक निश्चित बिंदु के बाद अपने नीचे की ओर खींचता है। तथ्य यह है कि पौधे का पत्ता नीचे फैला है गुरुत्वाकर्षण की एक चाल है।

डीएनए ही, पौधों का, स्तनधारियों का, जो पहले से ही उल्लेखित होमो सेपियन्स का है, अगर बहुत कम जानकारी उपलब्ध है। डीएनए एक विशेष वातावरण में अर्थ का एक सेट है। डीएनए मुख्य रूप से प्रतिलेखन कारकों को वहन करता है, जो एक निश्चित बाहरी वातावरण द्वारा सक्रिय होना चाहिए। पौधे / मानव डीएनए को एक अलग वातावरण या गुरुत्वाकर्षण वाले वातावरण में रखें, और आउटपुट एक अलग उत्पाद होगा। इसलिए, हमारे डीएनए को अनुसंधान उद्देश्यों के लिए विदेशी जीवन रूपों में स्थानांतरित करना एक मूर्खतापूर्ण व्यवसाय है। यह संभव है, उनके बीच में, मानव डीएनए एक उभरे हुए अंगूठे के साथ एक उभरे हुए स्तंभ की तुलना में अधिक भयानक चीज़ों में विकसित होगा और समानता के बारे में विचार करेगा। सूचना किसी भी रूप में और पर्यावरण, प्रणाली या संदर्भ के साथ निरंतर संबंध में मूल्य / डेटा / बिट्स / मामला है। पर्यावरणीय कारकों, प्रणालियों या संदर्भों के बिना जानकारी मौजूद नहीं है। केवल इन स्थितियों से अटूट रूप से जुड़ा हुआ है, जानकारी अर्थ देने में सक्षम है। गणित या जीव विज्ञान की भाषा में, जानकारी बाहरी वातावरण या प्रणालियों के बिना मौजूद नहीं होती है जिनके चर इसे प्रभावित करते हैं। सूचना हमेशा परिस्थितियों का एक उपांग है जिसमें वह चलती है। यह लेख सूचना सिद्धांत के मुख्य विचारों पर चर्चा करेगा। क्लाउड शैनन, रिचर्ड फेनमैन की बौद्धिक गतिविधि की कार्यवाही।

प्रजातियों की एक विशिष्ट विशेषता सार बनाने और पैटर्न बनाने की क्षमता है। दूसरों के माध्यम से कुछ घटनाओं का प्रतिनिधित्व करते हैं। हम कोडिंग कर रहे हैं। रेटिना पर फोटॉन चित्र बनाते हैं, वायु कंपन ध्वनि में परिवर्तित होते हैं। हम एक निश्चित ध्वनि को एक निश्चित चित्र के साथ जोड़ते हैं। हवा में रासायनिक तत्व, नाक में इसके रिसेप्टर्स के साथ, हम एक गंध के रूप में व्याख्या करते हैं। चित्र, चित्र, चित्रलिपि और ध्वनियों के माध्यम से, हम घटनाओं को जोड़ सकते हैं और जानकारी प्रसारित कर सकते हैं।


इसलिए वह वास्तव में आपकी वास्तविकता को एनकोड करता है

इस तरह के कोडिंग और सार को कम करके नहीं आंका जाना चाहिए, बस याद रखें कि यह लोगों को कितना प्रभावित करता है। एन्कोडिंग जैविक कार्यक्रमों पर हावी होने में सक्षम हैं, एक विचार के लिए एक व्यक्ति (उसके सिर में एक चित्र जो एक व्यवहार रणनीति को परिभाषित करता है) उसके जीन की प्रतियों को आगे स्थानांतरित करने से इनकार करता है। या भौतिक सूत्रों की पूरी शक्ति को याद रखें जिन्होंने हमें एक प्रजाति के प्रतिनिधि को अंतरिक्ष में भेजने की अनुमति दी। रासायनिक समीकरण जो लोगों को और इतने पर इलाज करने में मदद करते हैं। इसके अलावा, हम एनकोड कर सकते हैं जो पहले से ही एनकोडेड है। सबसे सरल उदाहरण एक भाषा से दूसरी भाषा में अनुवाद है। एक कोड को दूसरे के रूप में प्रस्तुत किया जाता है। इस प्रक्रिया की सफलता में मुख्य कारक के रूप में परिवर्तन की आसानी, आपको इसे अंतहीन बनाने की अनुमति देती है। आप जापानी से रूसी, रूसी से स्पेनिश, स्पेनिश से बाइनरी सिस्टम, उससे मोर्स कोड तक अभिव्यक्ति का अनुवाद कर सकते हैं, फिर इसे ब्रेल में प्रस्तुत कर सकते हैं, फिर कंप्यूटर कोड के रूप में, और फिर इसे सीधे विद्युत दालों के रूप में मस्तिष्क में डाल सकते हैं। जहां यह संदेश को डिकोड करता है। हाल ही में उन्होंने रिवर्स प्रक्रिया की और भाषण में मस्तिष्क गतिविधि को डिकोड किया।


ऊपर की तस्वीर में इलेक्ट्रोड डालें और अपनी सभी विशिष्टता पर विचार करें

चालीस से बीस हजार साल पहले की अवधि में, आदिम लोगों ने भाषण या हावभाव कोड, रॉक पेंटिंग के रूप में जानकारी को सक्रिय रूप से सांकेतिक शब्दों में बदलना शुरू कर दिया। आधुनिक लोग, पहली गुफा चित्रों का अवलोकन करते हुए, उनके अर्थ को निर्धारित (डिकोड) करने का प्रयास करते हैं, अर्थ की खोज प्रजातियों की एक और विशिष्ट विशेषता है। कुछ मार्करों या सूचना के अवशेषों के संदर्भ को फिर से जोड़कर, आधुनिक मानवविज्ञानी आदिम लोगों के जीवन को समझने की कोशिश कर रहे हैं। कोडिंग प्रक्रिया की सर्वोत्कृष्टता लेखन के रूप में सन्निहित है। लेखन, न केवल अंतरिक्ष में बल्कि समय के साथ-साथ इसके प्रसारण के दौरान सूचना के नुकसान की समस्या को हल करता है। संख्याओं के चित्रलिपि आपको गणना, शब्द, ऑब्जेक्ट आदि को एन्कोड करने की अनुमति देते हैं। हालांकि, यदि समस्या को सटीकता के साथ अधिक सटीक रूप से हल किया जाता है, यदि निश्चित रूप से संचार प्रक्रिया में दोनों प्रतिभागी एक ही पात्रों (चित्रलिपि) की व्याख्या और डिकोडिंग पर समान सशर्त समझौतों का उपयोग करते हैं, तो मुद्रित लेखन समय और ट्रांसमिशन गति के साथ विफल हो गया है। गति की समस्या को हल करने के लिए, रेडियो और दूरसंचार प्रणालियों का आविष्कार किया गया था। सूचना हस्तांतरण के विकास में प्रमुख चरण दो विचारों पर विचार किया जा सकता है। पहला डिजिटल संचार चैनल है, और दूसरा गणितीय उपकरण का विकास है। डिजिटल संचार चैनलों ने सूचना हस्तांतरण की गति और गणितीय सटीकता में समस्या को हल किया।

किसी भी चैनल में एक निश्चित स्तर का शोर और हस्तक्षेप होता है, जिसके कारण सूचना में व्यवधान आता है (मूल्यों और वर्णों का एक सेट विकृत हो जाता है, संदर्भ खो जाता है) या बिल्कुल भी नहीं आता है। प्रौद्योगिकी के विकास के साथ, डिजिटल संचार चैनलों में शोर की मात्रा कम हो गई, लेकिन कभी भी शून्य तक कम नहीं हुई। जैसे-जैसे दूरी बढ़ती गई, यह आम तौर पर बढ़ता गया। 1948 में क्लॉड शैनन द्वारा डिजिटल संचार माध्यमों में जानकारी खोने पर जिस महत्वपूर्ण समस्या को हल करने की आवश्यकता थी, उसे हल किया गया , और उन्होंने बिट शब्द को भी गढ़ा। यह इस प्रकार है: - "संदेश स्रोत में एक सेकंड के लिए एन्ट्रापी (एच) और (सी) चैनल बैंडविड्थ है। यदि H <C या H = C, तो जानकारी की ऐसी कोडिंग संभव है जिसमें स्रोत डेटा चैनल के माध्यम से एक मनमाने ढंग से छोटी संख्या में त्रुटियों के साथ प्रेषित किया जाएगा। "


लेकिन उन्होंने आपको यह गेम खेलने के लिए नहीं कहा

समस्या का यह सूत्रीकरण सूचना के सिद्धांत के तेजी से विकास का कारण है। मुख्य समस्याएं जो वह हल करती हैं और हल करने की कोशिश करती हैं, जैसा कि ऊपर उल्लेख किया गया है, डिजिटल चैनल हैं। या हम इसे इस प्रकार बनाते हैं - "सूचना के प्रसारण में चैनल की पूर्ण विश्वसनीयता नहीं है"। यानी सूचना प्रसारण चैनल पर पर्यावरणीय प्रभावों के कारण जानकारी खो सकती है, विकृत हो सकती है, त्रुटियों से भर सकती है। क्लाउड शैनन, कई शोधों को सामने रखता है, जिसमें से यह इस प्रकार है कि नुकसान के बिना सूचना प्रसारित करने की क्षमता और उसमें परिवर्तन, अर्थात्। पूर्ण सटीकता के साथ, शोर के साथ अधिकांश चैनलों में मौजूद है। वास्तव में, उन्होंने होमो सेपियन्स को संचार चैनलों में सुधार के प्रयासों पर खर्च नहीं करने दिया। इसके बजाय, उन्होंने सूचना के लिए अधिक कुशल कोडिंग और डिकोडिंग योजनाओं के विकास का प्रस्ताव रखा। वर्तमान जानकारी को 0 और 1 के रूप में प्रस्तुत करें। इस विचार का विस्तार गणितीय सार या भाषा कोडिंग में किया जा सकता है। विचार की प्रभावशीलता का प्रदर्शन एक उदाहरण हो सकता है। वैज्ञानिक हैड्रॉन कोलाइडर पर क्वार्क के व्यवहार को देखता है, वह अपने डेटा को एक तालिका में दर्ज करता है और विश्लेषण करता है, सूत्र के रूप में नियमितता प्रदर्शित करता है, समीकरणों के रूप में मुख्य रुझानों को तैयार करता है या गणितीय मॉडल के रूप में लिखता है, क्वार्क के व्यवहार को प्रभावित करने वाले कारक। उसे नुकसान के बिना इस डेटा को स्थानांतरित करने की आवश्यकता है। वह सवालों की एक श्रृंखला का सामना करता है। अपने सहायक के माध्यम से या व्यक्तिगत रूप से कॉल करने और व्यक्तिगत रूप से सब कुछ बताने के लिए डिजिटल संचार चैनल का उपयोग या संचार करने के लिए? समय गंभीर रूप से कम है, और सूचना को तत्काल प्रेषित करने की आवश्यकता है, यही वजह है कि ई-मेल को समाप्त कर दिया गया है। सहायक एक पूरी तरह से अविश्वसनीय संचार चैनल है, जिसमें अनंत के करीब शोर की संभावना है।एक संचार चैनल के रूप में, वह कॉल करना चुनता है।

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ट्रांसमिशन सटीकता, दूरी, समय और एन्कोडिंग प्रक्रिया की समस्याओं को एक डिग्री या किसी अन्य से हल किया गया था, और इसने हमें एक व्यक्ति की तुलना में कई गुना अधिक जानकारी बनाने की अनुमति दी है, जो एक लंबे समय के लिए किसी का ध्यान नहीं जाएगा। कई अन्य समस्याएं हैं। इतनी मात्रा में जानकारी कहाँ संग्रहीत करें? कैसे स्टोर करें? आधुनिक कोडिंग और गणितीय उपकरण, जैसा कि यह निकला, भंडारण समस्याओं को पूरी तरह से हल नहीं करता है। जानकारी को छोटा करने और उसके एन्कोडिंग की एक सीमा है, जिसके बाद मूल्यों को वापस डिकोड करना संभव नहीं है। जैसा कि पहले ही उल्लेख किया गया है, एक संदर्भ या बाहरी वातावरण के बिना मूल्यों का एक सेट, अब जानकारी नहीं रखता है। हालांकि, बाहरी वातावरण और मूल्यों के सेट के बारे में अलग-अलग जानकारी सांकेतिक शब्दों में बदलना, और फिर कुछ सूचकांकों के रूप में संयोजन करना और सूचकांकों को स्वयं डिकोड करना संभव है,हालांकि, मूल्यों के सेट और बाहरी वातावरण के बारे में मूल मूल्यों को अभी भी कहीं न कहीं संग्रहीत करने की आवश्यकता है। अद्भुत विचारों का प्रस्ताव किया गया था, जो अब हर जगह उपयोग किए जा रहे हैं, लेकिन उन्हें दूसरे लेख में माना जाएगा।

आगे देखते हुए, हम इस तथ्य का एक उदाहरण दे सकते हैं कि पूरे बाहरी वातावरण का वर्णन करना आवश्यक नहीं है, हम केवल कानूनों और सूत्रों के रूप में इसके अस्तित्व के लिए शर्तों को तैयार कर सकते हैं। विज्ञान क्या है? विज्ञान प्रकृति पर नकल का उच्चतम स्तर है। वैज्ञानिक उपलब्धियाँ वास्तविक जीवन की घटनाओं का एक अमूर्त अवतार हैं। सूचना भंडारण की समस्या के समाधान में से एक रिचर्ड फेनमैन द्वारा एक आकर्षक लेख में वर्णित किया गया था "नीचे बहुत जगह है: भौतिकी की एक नई दुनिया का निमंत्रण"। इस लेख को अक्सर उस काम के रूप में माना जाता है जिसने नैनो प्रौद्योगिकी के विकास की नींव रखी। इसमें भौतिक विज्ञानी सूचना प्रणाली के रूप में जैविक प्रणालियों की अद्भुत विशेषताओं पर ध्यान देने का सुझाव देते हैं। लघु और लघु प्रणालियों में, व्यवहार के बारे में एक अविश्वसनीय रूप से बड़ी मात्रा में डेटा निहित होता है - जिस तरह से वे संग्रहीत करते हैं और जानकारी का उपयोग करते हैं वह प्रशंसा के अलावा कुछ भी नहीं हो सकता है। यदि हम इस बारे में बात करते हैं कि जैविक प्रणालियां सूचना को कितना संग्रहीत कर सकती हैं, तो प्रकृति पत्रिका ने अनुमान लगाया कि दुनिया की सभी जानकारी, मूल्य, डेटा और पैटर्न एक किलोग्राम तक के डीएनए भंडारण में लिखे जा सकते हैं। यह ब्रह्मांड में संपूर्ण योगदान है, एक किलोग्राम द्रव्य। डीएनए सूचना के भंडारण के लिए एक अत्यंत कुशल संरचना है, जो आपको विशाल मात्रा में मूल्यों के सेट को संग्रहीत करने और उपयोग करने की अनुमति देता है। अगर किसी को दिलचस्पी है, तो यहां हैएक लेख जो बताता है कि बिल्लियों की तस्वीरों को कैसे रिकॉर्ड किया जाए और आमतौर पर कोई भी जानकारी डीएनए रिपॉजिटरी, यहां तक ​​कि स्क्रिप्टोनाइट गाने (डीएनए का बेहद बेवकूफाना उपयोग)।


यह बताता है कि आप कचरा सुनते हैं

फेनमैन इस बात पर ध्यान आकर्षित करते हैं कि जैविक प्रणालियों में कितनी जानकारी कूट-कूट कर भरी है, कि अस्तित्व की प्रक्रिया में, वे न केवल जानकारी को सांकेतिक शब्दों में बदलते हैं, बल्कि इसके आधार पर पदार्थ की संरचना को भी बदलते हैं। यदि इस बिंदु तक प्रस्तावित सभी विचार केवल मूल्यों या सूचनाओं के एक सेट की एन्कोडिंग पर आधारित थे, तो इस लेख के बाद, यह सवाल पहले से ही व्यक्तिगत अणुओं के भीतर बाहरी वातावरण के एन्कोडिंग में था। परमाणु स्तर पर मामले को एनकोड और संशोधित करें, उनमें जानकारी संलग्न करें, और इसी तरह। उदाहरण के लिए, वह कई परमाणुओं के व्यास के साथ जुड़ने वाले तारों को बनाने का सुझाव देता है। यह, बदले में, लाखों के कारक द्वारा कंप्यूटर घटकों की संख्या में वृद्धि करेगा, और तत्वों में इस तरह की वृद्धि गुणात्मक रूप से भविष्य की बुद्धिमान मशीनों की कंप्यूटिंग शक्ति में सुधार करेगी। फेनमैन, क्वांटम इलेक्ट्रोडायनामिक्स और मैन के निर्माता के रूप में,जिसने परमाणु बम के विकास में भाग लिया, वह पूरी तरह से समझ गया कि पदार्थ की एन्कोडिंग कुछ शानदार नहीं है, लेकिन मनाया वास्तविकता में एक सामान्य प्रक्रिया प्रतीत होती है।

वह इस बात पर जोर देता है कि भौतिकी परमाणु द्वारा वस्तुओं के निर्माण पर रोक नहीं लगाती है। लेख में, वह आदमी और मशीन की गतिविधियों की तुलना करने का संकल्प करता है, इस तथ्य पर ध्यान देता है कि प्रजातियों का कोई भी प्रतिनिधि कंप्यूटर के विपरीत लोगों के चेहरे को आसानी से पहचान सकता है, जिसके लिए उस समय यह कंप्यूटिंग शक्ति से बाहर का कार्य था। वह "कुछ की अति-छोटी प्रतिलिपि बनाने से रोकता है?" "कंप्यूटर और मानव मस्तिष्क के बीच अंतर केवल घटक तत्वों की संख्या में?", वह परमाणु आकार के कुछ बनाने में तंत्र और मुख्य समस्याओं का भी वर्णन करता है।

समकालीनों ने अनुमान लगाया कि मस्तिष्क न्यूरॉन्स की संख्या लगभग 86 बिलियन है, स्वाभाविक रूप से, एक भी कंप्यूटर नहीं, फिर और अब, इस मूल्य से संपर्क किया, क्योंकि यह निकला, यह आवश्यक नहीं था। हालांकि, रिचर्ड फेनमैन के काम ने सूचना के विचार को नीचे की ओर ले जाना शुरू कर दिया, जहां बहुत अधिक जगह है। यह लेख 1960 में प्रकाशित किया गया था, जो एलन ट्यूरिंग के काम के रूप में "कंप्यूटर और माइंड" में से एक था। इसलिए, मानव गतिविधियों और कंप्यूटरों की तुलना एक प्रवृत्ति थी जो कि रिचर्ड फेनमैन के लेख में परिलक्षित हुई थी।

भौतिक विज्ञानी के प्रत्यक्ष योगदान के लिए धन्यवाद, डेटा स्टोरेज की लागत हर साल गिर रही है, क्लाउड टेक्नोलॉजीज एक पागल गति से विकसित हो रही हैं, एक क्वांटम कंप्यूटर बनाया गया है, हम डीएनए स्टोरेज को डेटा लिख ​​रहे हैं और जेनेटिक इंजीनियरिंग कर रहे हैं, जो एक बार फिर से यह बात बदल सकता है और एन्कोड किया जा सकता है। अगला लेख अराजकता, एन्ट्रॉपी, क्वांटम कंप्यूटर, मकड़ियों, चींटियों, छिपे हुए मार्कोव मॉडल और श्रेणी सिद्धांत के बारे में बात करेगा। इसमें अधिक गणित, पंक रॉक और dna होगा। इस लेख में यहाँ जारी है ।