倍福文学

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第132章 课解码信息时代的诞生会议 一场关于不确定性的认知课（第2页）

解释大脑，而跨学科讨论能带来“认知冲击”

。就像心理学里的“格式塔效应”

，不同学科的人看同一个“信息”

问题，会拼出更完整的认知图景。比如香农是数学家，他用“概率”

定义信息；维纳是物理学家，他用“熵”

联系控制论，两者结合才让“信息”

从模糊概念变成可量化的科学。

和蔼教授（竖起大拇指）：这个分析很到位！接下来我们聚焦会议的“转折点”

——1950年香农的报告。他一上来就说“信息的含义根本不重要，信息是对不确定性的度量”

，这句话直接颠覆了当时学者的认知。周游，你用生活中的例子，试着理解“信息消除不确定性”

这句话？

周游（琢磨片刻）：教授，我想到查成绩的场景！比如我考完试，不知道自己过没过，这就是“不确定性”

；等我查到成绩是“90分”

，这个“信息”

一到手，不确定性就没了——这不就是“信息消除不确定性”

吗？还有天气预报，如果说明天“100%下雨”

，不确定性为零，需要的信息就少；如果说“50%下雨”

，不确定性高，就需要更多信息（比如看云图、风向）来判断。

和蔼教授（笑着鼓掌）：太生动了！香农还设计了一个“猜字母实验”

来解释这个原理——比如想知道对方心里的单词，你可以问“第一个字母是A吗？”

“是B吗？”

，每得到一个“是否”

的答案，就获得1“比特”

信息，直到消除所有不确定性。叶寒，你算算：如果要猜一个“从A到Z的单个字母”

，最多需要多少比特信息？

叶寒（拿出草稿纸）：教授，这是个概率问题！26个字母，每个字母概率相等的话，我们可以用“二分法”

猜——第一次问“在A-M之间吗？”

，排除一半；第二次问“在A-G之间吗？”

，再排除一半……2的4次方是16，不够；2的5次方是32，够覆盖26个字母，所以最多需要5比特信息！这是不是和香农说的“信息熵”

有关？

和蔼教授：完全正确！香农用“信息熵”

来量化这种不确定性——当每个结果概率相等时，熵最大，需要的信息最多；当某个结果概率接近1（比如“太阳从东方升起”

），熵最小，几乎不需要信息。这里要注意，香农说的“熵”

和热力学的“熵”

（无序度）本质相通，但侧重不同：热力学熵描述“系统的无序”

，信息熵描述“信息源的不确定性”

。蒋尘，你从哲学“世界本质”

的角度，说说为什么“不确定性是世界的固有特性”

？

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