정보이론이란
정보이론은 정보의 수량화, 저장, 의사소통에 대한 과학적 연구이다. 이 분야는 1920년대의 해리 나이퀴스트와 랄프 하틀리의 작품과 1940년대의 클로드 섀넌의 작품에 의해 근본적으로 설립되었습니다. 그 분야는 확률 이론, 통계학, 컴퓨터 과학, 통계 역학, 정보 공학, 그리고 전기 공학의 교차점에 있다. 정보 이론의 핵심 척도는 엔트로피이다. 엔트로피는 랜덤 변수의 값 또는 랜덤 프로세스의 결과에 관련된 불확실성의 양을 수량화합니다. 예를 들어, 공정한 동전 던지기의 결과를 식별하는 것은 주사위 굴림에서 결과를 지정하는 것보다 정보(낮은 엔트로피)를 더 적게 제공한다. 정보 이론의 다른 중요한 척도로는 상호 정보, 채널 용량, 오류 지수 및 상대 엔트로피가 있다. 정보 이론의 중요한 하위 분야에는 소스 코딩, 알고리즘 복잡성 이론, 알고리즘 정보 이론 및 정보 이론적 보안이 포함된다. 정보 이론의 기본 주제에는 무손실 데이터 압축(예: ZIP 파일), 손실 데이터 압축(예: MP3 및 JPEG), 채널 코딩(예: DSL)이 포함된다. 그것의 영향은 보이저 우주 비행의 성공, 콤팩트디스크의 발명, 휴대전화의 실현 가능성 그리고 인터넷의 발전에 결정적이었다. 이 이론은 또한 통계적 추론, 암호학, 신경생물학, 지각, 언어학, 분자 코드의 진화 및 기능 ), 열 물리학, 양자 컴퓨팅, 블랙홀, 정보 검색, 지능 수집, 표절 탐지, 등 다른 분야에서도 적용되고 있다. 패턴 인식, 이상 탐지, 심지어 예술 창작까지.
정보를 이끄는 것
정보는 다른 패턴의 형성이나 변환에 영향을 미치는 패턴의 모든 유형입니다. 이런 의미에서, 의식적인 마음이 그 패턴을 인식할 필요는 없습니다. 더구나 인식하기는커녕요. 예를 들어 DNA를 생각해 봅시다. 뉴클레오타이드의 배열은 의식적인 마음의 필요 없이 유기체의 형성과 발달에 영향을 미치는 패턴이다. 어떤 사람은 인간이 의식적으로 패턴을 정의하기 위해서, 예를 들어 뉴클레오티드는, 자연스럽게 의식적인 정보처리를 포함한다고 주장할지 모른다. 시스템 이론은 정보가 반드시 어떤 의식적인 마음을 수반하는 것은 아니며 시스템 내에서 순환하는 패턴을 정보라고 부를 수 있다고 가정하면서, 때때로 이러한 의미에서 정보를 언급하는 것처럼 보인다. 다시 말해서, 이러한 의미에서 정보는 그러한 목적을 위해 생성되거나 제시되지는 않았지만 잠재적으로 표현으로 인식되는 것이라고 말할 수 있다. 예를 들어 Gregory Bateson은 "정보"를 "차이를 만드는 차이"로 정의한다. 그러나, "영향력"의 전제가 정보가 의식에 의해 인식되고 또한 그것에 의해 해석되었다는 것을 암시한다면, 이 해석과 관련된 특정한 맥락은 정보의 지식으로의 전환을 야기할 수 있다. "정보"와 "지식"의 복잡한 정의는 그러한 의미론적 및 논리적 분석을 어렵게 하지만, "변환"의 조건은 지식, 특히 지식 관리의 비즈니스 원칙과 관련이 있기 때문에 정보의 연구에서 중요한 포인트입니다.
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