昨天的概率问题，“不着边际”解释的很好。这个问题其实很容易绕进去，看上去表面条件没变，但实际上，当你选了一扇门以后，把有羊的那扇门打开给你看，这个信息量很大，此时，排除了这扇门后面没有美女。开始选时，是三选一。而此时，如果再选，是两选一。换选的概率是50％。不换选的概率是33.33％。所以选择A是对的。

当然，有的人就喜欢羊，所以抱了去卖钱，也是好主意。还有就是，概率是大组测试的统计，当莫个人在那一刻到底打开门看见什么，还是看那次选择过程的结果。是美女，还是羊，真是运气了。

其实信息也是很有意思的一件事情。比如，信息里面的信息量。

昨天，美女Z小姐组织我们那里的女生出去吃饭，声情并茂的写了小诗歌，大意是春天来了，R要穿的五彩缤纷了，S的有美丽的长腿好多人还不知道，我们应该出去吃饭热闹一下了。还制定了Dress Code，要穿蓝色的，还放宽了条件，说，带蓝色的就行。擅长讲冷笑话的C说，我们工作证上就有蓝色。总之，饭还没吃，已经email来往，热闹非凡了。一般这种好玩的事情，她们都肯定觉得我一定参加。可我后来没去。这个我没去吃饭的信息量就很大。要是从来不爱凑热闹的不去，大家就不问了。所以当天很多人问我，到底怎么了，为啥不去呢。

同样道理，昨天Dow指一下跌破500多点，最后回收在400多点，也是很大的信息量。这些情况不是经常都碰见和发生的。演林黛玉的演员，出家了，信息量也很大。如果每天都有演员出家，这个也就不突出了，就像大家不会对冬天天气冷大惊小怪一样。所以窦娥说，要六月下雪。这个信息量就大了，冤啊。

我们每天都为大量的信息所环绕。当年鼻祖香农，提出了“信息墒”的概念。“一条信息的信息量大小和它的不确定性有直接的关系。比如说，我们要搞清楚一件非常非常不确定的事，或是我们一无所知的事情，就需要了解大量的信息。相反，如果我们对某件事已经有了较多的了解，我们不需要太多的信息就能把它搞清楚。所以，从这个角度，我们可以认为，信息量的度量就等于不确定性的多少。”

信息墒香农用bit来表示，同样有公式来计算。变量的不确定性越大，最后信息墒的值就越大。信息学三定律。第一定律说，信息不守恒；第二定律说，信息能与时俱增；第三定律说，信息增长没有上限。

在进入信息社会以后，有越来越多的人倾向于“世界统一于信息。”比如：美国著名物理学家，黑洞概念的提出者J.A. Wheeler提出“it from bit”，即“Everything is information”，主张万物来自“比特”。 霍金修改他坚持了30年的理论，认为黑洞不会吞没信息。J. Whitescarter 在网上发布一套用Powerpoint 做的幻灯片，题为《信息的本质和自然界的信息》（The Nature of Information and the Information of Nature），呼吁我们接受Wheeler的挑战，努力揭示世界的本源在于“比特”（bit）。

目前，我并没有被这样信息高于一切的观点所说服。不过，我们每天大量的处理各种各样的信息，是肯定的。而信息论的很多数学模型，最大墒值模型，信息的相关性，信息的冗余度等等，都得到广泛的应用。我们每天离不开的google，一直以 “整合全球信息，让人人能获取，使人人能受益” 为使命，google的搜索技术，page ranking，相关性的研究，都和信息密不可分。

其他，信息在大家生活中的应用，看看这个我读到的。我没有最后证实，是不是真的。

“当年最早改进最大熵模型算法的达拉皮垂兄弟在金融界大显身手。他们两人和很多 IBM 语音识别的同事一同到了一家当时还不大，但现在是世界上最成功对冲基金(hedge fund)公司----文艺复兴技术公司 (Renaissance Technologies)。我们知道，决定股票涨落的因素可能有几十甚至上百种，而最大熵方法恰恰能找到一个同时满足成千上万种不同条件的模型。达拉皮垂兄弟等科学家在那里，用于最大熵模型和其他一些先进的数学工具对股票预测，获得了巨大的成功。从该基金 1988 年创立至今，它的净回报率高达平均每年 34%。也就是说，如果 1988 年你在该基金投入一块钱，今天你能得到 200 块钱。这个业绩，远远超过股神巴菲特的旗舰公司伯克夏哈撒韦（Berkshire Hathaway)。同期，伯克夏哈撒韦的总回报是 16 倍。”

我就等着有一天，我也可以把这个股市最大墒的模型建起来，预测未来。而所以这些科学公式，不知道哪一种是可以统一和解释爱情，这个最最不确定也似乎最没有解的不知道是物理，还是化学，还是生物学或是社会学的，又复杂又单纯的现象。如果大家已经研究出来了，也写写论文，我也好好学习一下。

爱科学活动周先告一段落。以后，我看到好玩的在介绍了。