知识

信息编码的两个基本原理：易辨识和有效性；
用实例说明了信息论原理和我们工作的关系。

人类创造数字和文字语言的过程，其实都是人类用来消除信息不确定性的编码手段。各种编码系统，其实都是在编码复杂性和编码长度之间作平衡，它们在数学上是等价的；
由于它们是等价的，所以，在一个编码系统中解决不了的问题，换一个系统同样解决不了；
香农第一定律告诉我们，只要编码设计得足够巧妙，就可以找到最短编码。

香农告诉大家，信息可以衡量，但不是用重要性，而是用信息量，单位是“比特”。
你可以把一个充满可能性的系统视为一个“信息源”，它里面的不确定性叫做“信息熵”，而“信息”就是用来消除这些不确定性的，所以搞清楚黑盒子里是怎么一回事，需要的“信息量”就等于黑盒子里的“信息熵”。
很多复杂交易背后其实都用到了信息的可度量性。
信息量的大小不在于长短，而在于开创多少新知。

给大家举了四类大数据思维应用在商业上的成功案例：
第一类是解决人工智能问题，是利用数据（信息）消除不确定性，这是香农信息论的本质，也是大数据思维的科学基础。
第二类是利用大数据进行精准服务，从中你可以看出一个商业趋势：公司从重研究方法到重数据收集的转变。
第三类是动态调整做事策略，足够多的数据可以帮助我们动态匹配最佳结果。
最后一类是利用大数据发现未知规律，这背后涉及互信息的理论，是后面课程的重点内容。
这四类大数据应用，都在传达一个信息，那就是大数据的关键是思维方式的变化。
信息既不简单也不复杂，对过去很重要，对当下更是如此，对社会影响深远，对个人也极具指导意义，以至于如今，信息论在经管领域的应用比通信领域本身更广泛和深入。

那些影响世界的重大科学发现其实都是在极短的论文中发表出来的，因为世界上最关键的信息（知识）其实是非常简洁的，也就是说一条信息的信息量可能和信息的长度无关。那信息量和什么有关？关于这一点会在后面仔细讲。
本文的三个例子，都说明了信息是世界固有的属性。
上讲介绍了信息是什么，它的作用有多大。本讲阐述了信息是世界固有的属性，并且预告了信息论中很多内容。下一讲，讲讲信息论和方法论的关系。

信息很重要，甚至比钱更重要，它能四两拨千斤。而信息作用的大小和信息量有关。
信息量和不确定性有关，大家都知道的事，就没有什么信息量了。
对一个未知系统（黑盒子）所作出的估计和真实情况的偏离，就是信息的损失，偏离越多损失越大。
此外，还提到了信息论的一个原则，不要把鸡蛋放在一个篮子中，这样可以避免因为信息缺失，而导致灾难性结果。在接下来用例子介绍信息论的一些理论，以便于大家做事情有理论指导。

一个人的思维方式和做事方法常常决定了一个人能够走多远，而在历史的任何时期，都有最适合时代的方法论。如今，面对不确定性和非连续变化，信息论所提供的方法，能成为解决今天各种困惑的工具。
世界上任何一个探索者都需要清楚三件事：我们现在的位置，我们的目标，以及通向目标的道路。我们知道哲学是一门生活的艺术，它帮助我们认清自己，它回答了第一个问题。至于每一个人的目标，相信大家自己都清楚。而第三件事其实是方法论或者说是理性的工具，相信大家有了信息论这个工具，就能更好地应对当下充满不确定性的世界，达成自己的目标。
清楚了这三件事，我们便不再需要焦虑，内心就得到安宁。