信息时代最大特征是不确定性
信息论就是这半个世纪以来，人类对抗不确定性，最重要和有效的方法论。
1948年，香农博士找到了不确定性和信息的关系，从此为人类找到了面对不确定性世界时的方法论，也就是利用信息消除不确定性。
三个能力
第一，在面对大量信息时，排除噪音，提取利用有效信息，科学做决策的能力
第二，向外界传递信息时，平衡分配有限资源，增加沟通带宽，放大影响力的能力
第三，看懂信息应用的逻辑和通信发展的趋势，提前抓住新机遇的能力
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。
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。
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不要重视钱而轻视信息。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。公众都知道的信息，其实是没有信息量的。
对于一个未知系统（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。
用很小的信息，驱动很大的能量
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有些推断可信度高一些，有些低一些，世界上没有绝对的可靠，只有可靠性地高和低，信号和噪音比率的高和低。
一篇好的论文，一方面需要信息量高，另一方面需要在信息传播上效率高。
要精简，要保证对方听懂自己最核心的想法，这就够了。
控制生命活动的信息，其实并不被我们主观控制，但是我们可以发现它们。
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。
信息是我们世界固有的属性。
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大数据
第一，解决人工智能问题。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，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，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。
第四，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，是我们后面课程的重点内容。
大数据的关键是思维方式的变化。
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对于一条信息，重要的是找出其中有多少信息量，要搞清楚“信息量”，就要对信息进行量化的度量。
信息度量基本单位：比特，其定义为，如果一个黑盒子中有A和B两种可能性，它们出现的概率相同，那么要搞清楚到底是A还是B，所需要的信息量就是一比特。
我们把充满不确定性的黑盒子叫做“信息源”，里面不确定性叫做“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”。
一个系统中的状态数量，也就是可能性，越多，不确定性就越大；在状态数量保持不变时，如果各个状态的可能性相同，不确定性就很大；相反，如果个别状态容易发生，大部分状态都不能发生，不确定性就小。
永远不要听那些正确率总是50%的专家的建议，因为那相当于什么都没说，没有提供能够减少“信息熵”的“信息量”。
多了解信息论和基本的数学常识，可以在生活中省下不少冤枉钱，很多交易和产品都是利用了信息的可度量性。
信息量的大小不在于长短，而在于开创多少新知。
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