描述“西格萨利”如何保证通话的安全性

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-10-15 02:57 标签： 进行电话沟通时要注意哪些问题

资料非常详实的书，涉及到了许多现代科学的内容，有些部分可能会比较难懂。总体而言，作者以香农的信息论为中心，讲述了它的来龙去脉以及对现代社会的巨大影响，我看完此书，对「万物源自比特」有了比较直观的理解，还是很推荐的。以下是我的读后感

　我们每天都在接触无数的信息，它们如同洪流一般将我们淹没，很多时候让我们不知所措。那么信息究竟是什么？该如何来度量？它的过去和未来究竟是怎样的？我们可以从格雷克(James Gleick)的这本《信息简史》中略窥一二。

　　从非洲的鼓声到计算机中的电路，信息的载体经历了诸多的变化，但信息的本质却直到近一百年才被清晰地定义。从古到今，语言一直是人们交流的首要工具，它足够直观，但传播效率却并不高。从口语到文字的转变是第一次进步，从此，思想有了载体，得以在岁月中沉淀下来，代代相传，而文字的结构对于人类的思维也有着重要影响。从中世纪到近代，随着数学的发展，人类企图用更为抽象简洁的形式来记录传递信息，巴贝奇(Charles Babbage)的差分机便是一种尝试，他试图用机械来模拟人脑中的计算。而和他一起共事的拜伦之女爱达(Ada Lovelace)则被誉为第一个程序员，那还是19世纪，爱达的脑海中已经有了算法的雏形。摩斯电码也是这一时期的里程碑，借助电的力量，人类第一次即时收到了来自大洋彼岸的消息。

　　20世纪，人类从工业时代跨入了信息时代，这一切的基础是电子计算机。但在计算机出现之前，已经有人凭借着数学与逻辑在脑中构想出了这样的机器，这便是图灵(Alan Mathison Turing)和他的图灵机，这种想象中的机器用高度形式化的指令来处理同样形式化的信息（二进制）。而创立了信息论的香农(Claude Elwood Shannon)则更进一步，第一次将信息这个模糊的概念进行了度量，这就是信息熵。信息熵来源于热力学中的熵，它们都和无序，随机有着密不可分的关系。热力学中的熵是粒子无序程度的度量，而信息熵描述的是事件的概率分布，每一种可能结果发生的概率越接近，人们就越难预测，这种情况下一条消息中所含的信息量就越多，信息熵越大。这正如书中所表述的：「信息是不确定性，是出人意料，是困难程度，是熵。」

　　香农用比特(bit)这个单位来测量信息熵，一比特就是一个二进制位，二进制则用来对信息进行编码。通过信息熵这个概念，信息量的大小和对其编码所需二进制位的多少联系到了一起。信息第一次以可量化的形式展现在了人们面前，之后信息时代的各种技术都依赖于香农的信息论。可以说，香农是这波澜壮阔的信息史中最重要的人物。

　　可能令香农没有想到的是，他那篇划时代的论文《通信的数学理论》在之后的几十年中引发了诸多领域的革新。心理学中的认知科学，生物学中的基因编码，社会学中的模因论，物理学中的量子计算，都和信息论有着密切的关系，更不用说语言学，传播学这类本就和信息相关的学科了。以至于20世纪的物理学大师惠勒(John Archibald Wheeler)用一句「万物源自比特」概括了这一切：

　　「换言之，任何事物（任何粒子、任何力场，甚至时空连续统本身），其功能、意义和存在本身都完全（即便在某些情境中是间接地）源自……比特。」

　　在这样的世界观下，自然的量子化正是源于信息的量子化，比特是终极的不可分的粒子，而宇宙可能就是一台巨大的计算机，正在计算着自己的命运。信息正如潮水般涌入我们生活的每一个角落，攫取着我们稀缺的注意力，在现代社会中，以信息为食的每一个人都需要学会筛选整合信息。但香农告诉了我们如何计算信息量，却没有告诉我们如何理解信息的意义。要知道，在逻辑和数学的主线之外，思想，这一隐匿在信息背后的灵魂，才是我们用比特书写未来的最强利器。我相信在不远的将来，意义的回归将会在信息史上留下浓墨重彩的一笔。

我要回帖

更多关于 进行电话沟通时要注意哪些问题 的文章

 

随机推荐