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本文来自微信公众号：阿茶的AI之路，作家：起名贼辛勤的阿茶，题图来自：AI生成

那天中午，我在上看到一个真理的问题：

把一篇英语著述的统统aeiou替换成t，它还有可能被齐备破译吗？

我翻阅了许多回答，有的列举了tt、ttt、tttt...这样的例子、有的则一册庄重地瞎掰八说念、还有东说念骨干脆把问题丢给大模子搞定....

我合计这内容上是一个信息论的问题。当咱们把统统元音替换成't'后，剩余的信息是否弥漫支捏咱们收复原文？英语自身就有很高的冗余性，比如语法结构、词语搭配等王人能提供宽阔高下文信息。因此，在长文本中，这种收复应该是可行的。关节在于，这种替换究竟厌世了若干灵验信息，剩下的部分是否还足以支捏咱们的剖析和收复。

说到信息论，我与它的干系大要是大学选过的一门课，叫《多媒体时间》。选课之前，我无邪地以为这门课会教我如何用PS，如何剪视频，如何作念PPT。因为从小就在说的“多媒体素养”，嗅觉等于通过ppt来上课。还有“多媒体教室”，等于多了个投影，是以我一直以为这等于“多媒体”。我选它的原因也很浅薄，我的确不会用PS，我念念学学。况兼这门课应该比较浅薄。

上课之后：奈奎斯特定理、信息熵、zigzag、JPEG图像压缩旨趣...

我以为的课设：剪一个视频。

现实上的课设：

就这样一门和我念念象大相径庭的课，我当今却合计是我学过最有用的一门课。因为“信息”无处不在。你看的新闻是信息，你与他东说念主的交流是信息，以致你想象的居品界面也在给用户传递信息。

尤其是在当下，信息分娩的资本急剧镌汰，多样公众号...一个事件可能会被上百个号重迭报说念。此外，AI限制的发扬亦然日月牙异。比较之下，咱们就像大海中的划子，随时可能被信息统一。经受吧，脑子好像又处理不外来；不经受吧，又怕错过了什么。而信息论，恰是匡助咱们找到剖析这些信息的角度，以及制定获取信息计策的用具。

说远了，我去浅薄温习了一下信息论的基础常识，也共享给各人。

从活命中剖析信息

最运行写这篇著述的时刻，我从界说和公式的角度先容信息、信息熵、自信息这些见解...但发现太专科了，不恰当阅读。是以我野心甩掉那些专科的常识，从一个浅薄的游戏剖析信息论。这种直不雅剖析关于非专科东说念主士来说更为蹙迫。

当先，信息是捣毁不笃定性的。

假定我心里念念了一个1到100的数字，请你来猜。在莫得任何教导的情况下，这等于一个齐备不笃定的系统 —— 每个数字的可能性王人是相称的。

如若我告诉你：“今天天气可以，我合计等会咱们可以出去玩，趁便去吃个暖锅”。

这句话你会发现对你算计毫无作用。

而如若我告诉你：“这个数字大于50”。你的算计范畴就减少了一半，然后你猜了个75。

我持续说：“这个数字的范畴在60-70之间”。你的算计范畴进一步平缓，你猜了个63。

我说：“猜对了！”

通过这个浅薄的游戏，咱们就能剖析信息论中的几个中枢见解：

当先，根据信息论中的界说，信息是用来捣毁不笃定性的。你试图猜我心中念念的数字，通过束缚的尝试，来镌汰这个不笃定性。直到你猜到我所念念的。

自信息：单个事件发生时带来的信息量。这里的事件指的是我给你的教导。其中“这个数字是73”这个事件的自信息就很大，因为它的发生概率很小（1/100）。

信息熵：系统的平均不笃定性，当你齐备不知说念我内心所念念的时刻，信息熵达到最大。

信息增益：得回这个信息后，系统不笃定性减少的进度。它现实上是信息熵的变化量：正本的信息熵 减去得覆信息后的信息熵。在这个对话中，“60-70之间”能带来的信息增益一定大于“大于50”，因为它帮你捣毁了更多的打扰。你只需要在10个数内部选一个。而不是50个数。如若我径直告诉你这个数字是63，那么它会将统统这个词游戏的信息熵降为0。因为你仍是不需要猜了。

这等于信息的内容：捣毁不笃定性。当你得回的灵验信息越多，系统的信息熵就越小，你就越接近信源。

再举个活命中的例子。当你在推敲是否购买一件商品时，每条信息王人在帮你捣毁不笃定性：

“这是一件纯棉T恤”（笃定了品类和材质）

“价钱299元”（笃定了价钱区间）

“近邻店同款199元”（这个信息增益很大，可能径直影响你的决议）

很显然，这些见解不仅存在于表面中，更与咱们的日常活命密切关联。每当咱们需要作念决议时，王人在束缚地收罗信息，评估信息的价值，通过获取高信息增益的内容来匡助咱们作出更好的选拔。但愿这两个例子能够让你有一个直不雅的印象。

当今咱们再来望望起首的问题，用刚学到的信息论见解来分析一下。当咱们把统统元音王人替换成't'时，名义上看是厌世了一些信息。但英语文本中其实存在宽阔的“信息冗余”。比如语法结构（主谓宾的位置）、单词搭配（即使“make a decision”中的元音被替换，咱们也大要能猜出来），以及整句话的语境，这些王人在帮咱们捣毁不笃定性。即使失去了元音书息，其他信息的存在依然能匡助咱们很猛进度推测出原文。天然，这说的是大部分场景，信息越多，能收复得手的概率越高。

信息论给咱们的启示

剖析了信息的内容，咱们就能以不同视角看待一些问题：

1. 为什么大模子会“瞎掰八说念”？

我经常强调大模子回应质地是跟用户的发问质地密切关联的。

当它在靠近高度不笃定的问题时，莫得弥漫的信息来镌汰系统的信息熵。就像你在猜数字时，如若得到的教导太少或者有误导，也可能作出虚伪的判断。

比较之下，教导词时间这些王人是援手减少信息噪声的顺次，中枢只好一个，等于让用户如何通晓准确的抒发问题。

2. “冗余”的必要性

在信息传递过程中，噪声是不可幸免的。就像在电话里话语，可能会遭逢信号不好、配景音嘈杂等情况。这时刻，如若信息莫得任何冗余，一朝受到打扰，就很难收复出原始信息了。

这个问题在内容回来类功能中其实尽头显然。好多东说念主让大模子回来著述时，会条件“只给我重心”。贬抑得到的时常是一堆要点的堆砌。一朝大模子的剖析有所歪曲，就会导致信息失真极为严重。

此外，要点的堆砌天然信息密度很高，但读起来尽头辛勤。这就像把著述中的统统谣言王人删掉，只留住中枢不雅点。名义上看起来很高效，现实上反而增多了读者的剖析资本。东说念主类剖析信息时需要高下文。那些看似冗余的内容，比如例子、类比、过渡语句，它们就像语言中的语法结构和单词搭配相同，能够匡助咱们的大脑更好地处理和接收信息。当这些必要的冗余被去掉，即使信息王人在哪里，咱们也需要铺张更多元气心灵去剖析和链接它们。

3. 信息获取计策

说到如何擢升信息获取效果，我的计策很浅薄：不主动刷新闻。

因为有价值的信息会天然传递。蹙迫的事情总融会过多样渠说念传到你耳朵里。即使你不主动去征集，该知说念的总会知说念。反而是那些不蹙迫的信息，如若你不去主动获取，它们就会天然褪色。

当今AI限制每天王人在爆出新模子、新冲破。但仔细不雅察就会发现，的确的冲破性发扬很少，大部分王人是日常的科学运筹帷幄。关于并不需要专注于科研的东说念主来说，莫得必要去刷那么多新闻。

那些的确蹙迫的冲破，势必会在多个渠说念反复出现，况兼会捏续发酵。就像GPT-4的发布，它带来的不仅是一个新闻，而是一系列的时间征询和哄骗探索。这种捏续的信息流才是值得神志的。比如说这几天的Deepseek。

从信息论的角度看，当一个信息通过多个渠说念重迭出当前，不仅擢升了信息的可靠性，更蹙迫的是时常会带来不同的视角息争读。这些各别适值能匡助咱们更全面地剖析这个信息的价值。与其追求信息的全面，不如追求信息的深度。当你对某个限制有弥漫深的剖析时，判断一个新信息的价值时常只需要几秒钟。那些看似错过的信息，很可能对你并不蹙迫；而那些的确蹙迫的信息，一定会以多情势样重迭出当今你眼前。

在信息爆炸的期间，保捏定力比追求全面更蹙迫。让信息天然流动，而不是焦躁地追赶每一个新闻，这可能才是最高效的信息获取计策。

4. 充满包容的疏浚

好多时刻并不是对方笨，而是因为你们对信息的剖析不合等。这让我念念起一个很故真理的游戏：Tick Tock。一个双东说念主互动游戏，但它不需要通过功绩器联机：两个玩家各安定我方的手机上玩，一个东说念主解谜的同期，另一个东说念主要攀附完成某些操作。但关节是两个东说念主并不行看到对方的视角，只可通过其中一方的刻画，来让两边理清处境和需求。

这个游戏完好地证明了信息不合等的内容。当咱们合计“其他东说念主怎样这样笨”的时刻，时常不是对方的确笨，而是咱们站在已知信息的角度，忽略了对方的信息盲区。就像在游戏中，如若莫得跟对方刻画明晰你的画面，他就没法给以你匡助。游戏也就长久无法鼓舞。

咱们经常吐槽用户使用软件的时刻老是“不按套路出牌”。但换个角度念念，这不是用户的问题，而是咱们在想象时，莫得推敲到用户的信息显露水平。咱们合计理所天然的操作经过，对用户来说可能充满了不笃定性。

其实大模子的使用等于一个很好的根据。它就像一个莫得证据书的居品，即使开发者也不行齐备了解它。当作使用者，咱们也在束缚摸索，多样教导词时间王人是试出来的。从更高维度看，咱们统统东说念主王人是愚蠢的用户。

是以，好的疏浚不是浅薄地传递信息，而是要推敲：对方当前的信息景色是什么，如何通过合适的信息冗余来确保剖析，以及如何开辟反映机制，考据信息是否被正确接收。

偶然刻，咱们需要的可能不是更多的解释，而是更多的包容。毕竟，在信息不合等的宇宙里，咱们每个东说念主王人在靠着我方的显露摸索前行。

本文来自微信公众号：阿茶的AI之路，作家：起名贼辛勤的阿茶

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