【180→认知】吴军信息论【8】

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最大熵原理，当我们需要对一个随机事件的概率分布进行预测时，我们的预测应当满足全部已知的条件，而对未知的情况不要作任何主观假设。

利用所有已知信息，将信息熵减少，该确定的已经确定，不可能进一步减少信息熵了，于是剩下的信息熵就达到了最大，这就是把信息使用地刚刚好。

一个光滑的模型，可以让预测的风险最小。

1）如果你获得了全部信息，事情就是确定的了，就不要用概率模型进行预测了。

2）在没有得到信息之前，不要作任何主观假设。

3）不要把鸡蛋放在一个篮子里，而要让凡事变得“平滑”。

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不可能把热量从低温物体传递到高温物体而不产生其他影响。

温度高，无非是分子运动快的表象，而温度低则相反。

分子运动从有序到无序，是一个不断熵增的过程。冷热空气分开时，它们是有序的，熵比较低，合二为一后，它们变得无序，熵达到最大值。在一个封闭的系统中，永远是朝着熵增加的方向变化的，也就是说分子运动的不确定性越来越大。

微观世界里，哪怕两个光子照在原子上，它的状态都会改变。信息的获取本身需要能量。

一个地区，一个组织，它只有成为一个开放的系统，会引入负熵，才有可能成为一个开放的系统，会引入负熵，才有可能让系统通过与外界的交换变得更加有序，也就是朝着越来越好的方向发展。

对个人来说，什么算引入负熵：行万里路，读万卷书。从外面引入负熵：直接与外界进行人的交换（能量熵），接受外面新思想（信息熵）。

一个人一旦封闭起来，他就离无序的状态不远了。

没有科学基础的方法常常难以持久。

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从事计算机科学的工作，第一步：将我们这个世界现实问题变为一个数学问题（计算机科学家），第二步就是将数学问题重新描述一下，变成计算机能够处理的问题（计算机工程师）。

如何把自己领域中的问题，描述成一个信息处理的问题。

大数据思维：

第一，百川入海，从各种支模细节得到规律

第二，逆向思维，先有结论，再找原因

第三，洞察枝末，通过宏观规律对比细节，找到差异发现问题

第四，相关联系，通过多维度的强相关性，找到因果关系作决定

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维纳突破了牛顿的绝对时间观

任何系统（可以是我们人体系统、股市、商业环境、产业链，等等）在外界环境刺激（输入）下必然作出反应（也称为输出），然后反过来影响系统本身。

最后，为了维持一个系统地稳定，或者为了对它进行优化，可以将它对刺激的反应反馈回系统中，这最终可以让系统产生一个自我调节的机制。

管理上，一个组织为了保证计划的实现，就要不断地对计划进行监控和调整，以防止偏差继续扩大。

一个好的创始人需要是变色龙，他能不断应对环境变化作出调整，而不是一开始就把摊子铺得很大。

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首先，一个有生命的系统和非生命的系统是不同的。

其次，根据热力学第二定律，一个封闭系统总是朝着熵增加的方向变化的，即从有序变为无序。

对于一个有生命的系统，其功能并不等于每一个局部功能的总和。

想办法做到整体大于部分之和。

用系统论改进做事方法。

1）整体。任何局部的改进，都需要放回到整体中去考察。

2）综合。

3）科学。分析问题必须要遵循科学方法，而不是简单的经验，因为只有这样才能获得可重复的成功。

4）发展。系统工程不仅要求在空间上，作整体考虑，还需要在时间上考虑一件事情的影响力，然后决定做不做。

加餐

1）用更少的能量处理传输和存储更多的信息

2）任何与融合有关的事，这个路子就走对了。任何自己再单独搞一套，就有问题。

3）每一代都有自己的核心技术，核心公司都有自己的特点。

4）更少的能量能够传输和处理更多的信息，这永远是技术发展的一个方向，无论工作，创业，要秉承的一个原则。

5）判断一个公司是否应该待下去，是看自己能否在那家公司里不断有机会成长和进步。