林超 学科15 信息论重要模型(笔记)
● 信息论
● 学习目的
● 学习如何合理分配资源
● 学习如何有效地去除冗余度
● 学习如何做到一年读上百本书
● 学习如何画脑图
● 人类最重要的三条公式
● 第一条:描述的物质和能量的关系 E=mc^2
● 第二条:香农的信息熵公式,描述的信息如何量化
● 第三条:是海森堡测不准原理,描述的是科学的边界
● 启发:这个世界,没有绝对客观的存在,人类观察世界的方式和角度和这个世界对待我们的方式和方法,会从物理学的层面影响彼此,我们观察到的东西实际上是客观世界和主观想象之间的结合体
● 信息熵
● 概念:信息熵是描述一个东西的不确定程度的量。简单理解就是搞清楚一件事情的难度。
● 举例:买印着图案的娃娃,它的信息熵为0.因为盒子上的图案就是娃娃的图案。但若去开一个盲盒,信息熵就陡然增大。可能出现的娃娃款式越多,信息熵越大。在娃娃款式数量不变的情况下,如果每一款出现大概率是一样的,这个时候信息熵最大。但如果其中某一个款式出现的概率很大,那么信息熵就会大大降低
● 霍夫曼编码
● 信息量:就是把信息熵消除掉的信息所需要的能量,基本单位为比特
● 举例:

● 同事问吃什么,说随便,这个时候信息熵最大,因为具有无限可能,但如果说不吃辣,信息熵就会降低,如果指定某一家的时候,信息熵降为0
● 不做选择,随波逐流,或者平均分配注意力,就会增加整个系统的无序性,如何聪明地分配我们的资源和精力,可了解霍夫曼编码
● 概念:把较短的编码分配给高频出现的词汇,较长编码分给低频出现的词汇,这样编码效率最高
● 例图:

● 启发:为了提高效率,我们应该把生活中最重要的资源,分配给人生中最高频出现的场景//类似 奥卡姆剃刀:如无必要,勿增实体 对生活做减法,围绕关键领域饱和配置资源。比如很多IT人员标配黑背包格子衫,他们不在穿着上花费过多精力和资源,但经常使用的电脑和手机等电子产品,往往都是买最好的
● 帧间压缩算法
● 关注信息增量

● 启发:如果我们关注变化,忽略重复,可提升我们学习效率N倍。//提高读书效率,只需要集中精力夯实基础知识,然后只关注新知识的增量
● 生活中,做任何事情,起步的时候先花时间把基本练扎实是最重要的,因为基本功越扎实,后面不断前进,就可以只关注增量
● 互信息
● 概念:两件事情的互信息越大,表明他们之间的相关性越强。需要注意的是,相关性不等于因果性。
● 举例说明:人类本能会去寻求因果,但是在这个世界上,大部分事物之间的联系都是相关联系,比如短视频平台推送视频,会给用户打个性化标签,比如宝妈,学生党等,这些标签就是互信息,不能说你打开一个军事视频,就说明你是军事迷。
● 很多成功人士在分享经验的时候,也都混淆了相关和因果。很多人说,当年之所做这个事情,是因为我觉得XXXX.这个说法通常都是错的,因为生活错综复杂,记忆却是主观的,这个在文章认知心理学---高效学习中有讲过。加上人类要向其它人表达的时候,会自发地美化自己。
● 比如过去二三十年,很多企业家说自己能成功,都是自己有魄力有能力有毅力,但这只是相关关系,不是因果关系。他们发展是赶上了中国本身整体的高发展红利
● 信息等价,冗余度
● 信息等价:高互信息的极端情况。知道了A事件发生的信息,就等于知道了B事件。很多演讲之所以让人觉得无趣,就是因为有很多信息等价,给人一种废话连篇的感觉。比如今天天气真好,风和日丽,阳光明媚
● 冗余度:废话多,那就是添加量很多冗余度。冗余度在计算机和工程学里面也会出现。简单可以解释为,资源的重复度。计算机里面,就是增加备份来保证系统更安全可靠的工作。
● 冗余度并不是一个贬义词,如果冗余度非常低,其实增加了信息被接受的难度。
● 有效去除冗余度方法:画分析框架(脑图)
● 先把关键概念零散地列出来,进行分类和链接,拿到信息等价的概念
● 寻找概念之间的关联,进行分类和链接,拿到信息等价的概念
● 回忆脑中已经建立的思维模型,进行套用和矫正,形成一个属于这一次阅读内容的分析框架
● 其它推荐笔记
● 课程要点概述:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1716393924430273476
● 其它同学理解参考:https://www.bilibili.com/read/cv13150111?from=search&spm_id_from=333.337.0.0
● 课程地址:https://www.bilibili.com/cheese/play/ep10460

