说到人工智能 ， 最近很流行的一句话是：你是活成算法 ， 还是数据？这其实是用AI的视角看待我们人类 。
AI认识这个世界的方式 ， 和我们人类不同 。 就像现在的自动驾驶汽车需要识别红绿灯 ， 这是因为AI要适应这个人类交通的世界 。
其实红绿灯是给人看的 ， 真正的无人驾驶汽车流行以后 ， AI通过空天地一体化的网络就可以在VR中和真实世界交互 ， 交通信号也完全数字网络化了 ， 红绿灯也将走入历史的尘埃中 。
01怎么从信息的角度看世界先来看两段文字：
发我呢哦破碎的里 ， 西欧覅我 ， 拉那卡拉诞螺丝扣江老哦斗 。
周末就好好好休息 ， 放松放松 ， 可以和朋友约场电影什么的 。
哪一条信息量更大？
其实第二条只是看起来更有意义 ， 信息量更大的是第一条 。 第二段文字里面有很多多余的文字 ， 就算删掉你也能猜到是什么 。 比如：
周末就好好__休__ ， 放松放__ ， 可以和朋__约场电__什么的 。
有点像小学生的作业了……
通信已经发展到5G ， 现在大多数人都知道“比特” ， “100Mbps”代表什么意思 ， 可是通信行业的很多人都不知道克劳德·香农和他的信息熵 。
香农是通信界的鼻祖 ， 他的信息理论和信息熵的概念奠定了现代通信的里程碑 。 香农有一个洞见：一个东西信息量的大小 ， 取决于它克服了多少不确定性 。
如果一个人满世界飞 ， 今天在新加坡 ， 明天去伦敦 ， 后天跑北极了 ， 那么不确定性就大很多 ， 追踪他的位置的信息可能就非常值钱 。
也就是说不确定性越大 ， 信息越有价值 。 我们可以用一个简单的公式来量化这个思想 ， 这就是香农发明的“信息熵”的概念 。
信息熵H的公式：
举个例子 ， 我们抛硬币每次抛出正面朝上的概率是50% ， 如果这次抛的结果是正面朝上 ， 这个消息的信息量就是1比特 。
如果一个字符串asdogrpfkn ， 每个字母都不一样 ， 它的信息熵是3.3比特 。 如果考虑到语法 ， 字符串中有很多“可预测”的字母 ， 信息熵就会降低 。
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