不确定性在我们的世界里无处不在。我们经常可以看到这样一种怪现象，很多时候专家们对未来各种趋势的预测是错的，这在金融领域尤其常见。如果有心统计一些经济学家们对未来的看法，就会发现它们基本上是对错各一半，这并不是因为他们缺乏专业知识，而是由于不确定性是这个世界的重要特征，以至于我们按照传统的方法，机械论的方法，难以做出准确的预测。
世界的不确定性来自两方面。首先是当我们对这个世界的方方面面了解得越来越细致之后，会发现影响世界的变量其实非常多，已经无法通过简单的办法或者公式算出结果，因此我们宁愿采用一些针对随机事件的方法来处理它们，人为的把他们归为不确定的一类。比如掷色子和预测股市涨跌。不确定性的第二个因素来自客观世界本身，它是宇宙的一个特性。在宏观世界里，行星围绕恒星运动的速度和位置是可以计算的，很准确的，从而可以画出它的运动轨迹。可是在微观世界，电子在围绕原子核做高速运动时，我们不可能同时准确地测出它在某一时刻的位置和运动速度，当然也就不能描绘它的运动轨迹了。科学家们只能用一种密度模型来描述电子的运动，在这个模型里密度大的地方表明电子在那里出现的机会多，反正，这表明电子出现的机会少。
在概率论的基础上，香农博士建立起一套完整的理论，将世界的不确定性和信息联系了起来，这就是信息论。信息论不仅仅是通信的理论，也给了人们一种看待世界的，和处理问题的新思路。香农指出，信息量与不确定性有关，假如我们需要搞清楚一件非常不确定的事，或者我们一无所知的事情，就需要大量的信息。相反，如果我们对某件事已经有了较多的了解，那么不需要太多的信息就能把它搞清楚。所以从这个角度看，可以认为信息量的度量就等于不确定性的多少，这样香农就将熵和信息量联系起来了。他还指出，要想消除系统内的不确定性，就要引入信息。至于要引入多少信息，主要看系统中的不确定性有多大，这种思路成为信息时代做事情的根本方法。
信息时代的方法论，谁掌握了信息，谁就能够获得财富，这就如同在工业时代，谁掌握了资本，谁就能获得财富一样。当然用不确定性这种眼光看待世界，在用信息消除不确定性，不仅能够赚钱，而且能够把很多智能型的问题转换成信息处理的问题，具体说，就是利用信息来消除不确定性的问题。
香农第一定律讲的是，对于信源发出的所有信息设计一种编码，那么编码的平均长度一定大于该信源的信息熵，但同时香农还指出，一定存在一种编码方式，使得编码的平均长度无限接近于它的信息熵。香农第二定律，通俗的讲就是信息的传播速率不可能超过信道的容量。最大熵原理的大意是说，当我们要对未知的世界寻找一个概率模型，使这个模型，应当满足我们所有已经看到的数据，但是对未知的情况不要做任何主观假设。
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