信息技术与文化之熵
熵概念在物理和信息科学中的应用
熵概念在物理和信息科学中的应用引言：熵是热力学和信息论中一个重要的概念，既存在于物理学领域，又广泛应用于信息科学中。
熵的概念最初由物理学家克劳修斯提出，并被香农进一步发展应用于信息论中。
本文将探讨熵在物理和信息科学中的应用及其意义。
一、物理学中的熵概念在物理学中，熵被理解为一个系统的无序程度或混乱程度。
根据热力学第二定律，熵在一个孤立系统中总是增加的，也就是说，自然趋向于混乱状态。
熵的概念广泛应用于热力学和统计物理学中。
1. 熵与热力学热力学是研究能量转化和传递的学科，熵是热力学中的基本概念之一。
热力学第二定律表明，孤立系统中的熵总是增加的。
这意味着，自然界趋向于一个混乱不可逆的状态。
熵的增加可以解释为能量从有序状态向无序状态的转化。
2. 熵与统计物理学统计物理学研究微观粒子的统计行为，熵在统计物理学中有着重要的意义。
根据统计力学的基本原理，宏观热力学量可以通过统计描述微观粒子的运动和相互作用。
熵在统计物理学中可以用来描述系统的状态数和概率分布。
熵的增加与自然界趋向均衡状态的趋势密切相关。
二、信息科学中的熵概念信息科学中的熵是从信息论中引入的概念，它用于衡量信息的不确定性和随机性。
信息熵是信息论中的重要工具，用来度量信息的平均信息量。
1. 熵与信息压缩在信息科学中，熵可用于信息压缩。
信息压缩是将庞大的信息量通过压缩算法减少到较小的存储或传输形式的过程。
熵可以用来衡量信息中的冗余度和不确定性，通过降低熵的大小来实现信息的压缩。
2. 熵与密码学在密码学中，熵也扮演着重要的角色。
熵可以衡量密码系统的安全性和随机性。
密码学中的随机数生成器常常以熵为基础，通过产生高熵的随机数来提高密码的安全性。
3. 熵与数据挖掘数据挖掘是从大规模数据中发现有用的信息的过程。
在数据挖掘中，熵可以用来度量数据的不确定性和随机性，同时也可以用来评估模型的复杂度和拟合优度。
熵在特征选择和模式识别等领域有重要应用。
三、熵概念的意义和应用前景熵概念在物理和信息科学中的应用有着重要的意义和广阔的前景。
信息熵 标准
信息熵标准全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：信息熵是信息论中的一个重要概念，它是用来衡量信息的不确定程度的指标。
在信息论中，信息熵是一个非常重要的概念，它可以用来衡量信息的多少和质量。
通过信息熵，我们可以了解信息的不确定性程度，也可以用来优化信息传输和存储的效率。
信息熵的概念最早由克劳德·香农在1948年提出，通过信息熵的计算，可以得到信息的平均信息量。
信息熵的计算公式如下：H(X) = -Σp(x)log2p(x)H(X)表示随机变量X的信息熵，p(x)表示随机变量X的取值为x的概率。
信息熵的大小与信息的不确定性成正比，当信息熵越大时，信息的不确定性也就越大。
反之，信息熵越小，信息的不确定性越小。
信息熵的单位是比特（bit），表示一个事件的信息量平均需要多少比特来表示。
信息熵的概念在信息论中有着广泛的应用，尤其在通信领域中，信息熵可以帮助我们设计更有效的编码和解码技术，提高信息传输的效率。
通过信息熵的计算，我们可以了解信息的分布规律，优化传输过程中的数据压缩和纠错机制，提高信息传输的可靠性和稳定性。
在实际应用中，信息熵也被广泛应用于数据加密和解密的领域。
通过信息熵的计算，我们可以评估加密算法的安全性，了解信息的随机性和不确定性，帮助我们设计更加安全可靠的加密算法，保护数据的安全和隐私。
信息熵是信息论中的一个重要概念，它在各个领域都有着广泛的应用，可以帮助我们理解信息的不确定性和复杂性，优化信息传输和存储的效率，保护数据的安全和隐私，提高机器学习和数据挖掘的算法性能。
信息熵的标准是一种用来衡量信息量和信息质量的标准，通过信息熵的计算，我们可以得到信息的平均信息量，了解信息的不确定性程度，帮助我们设计更加高效和可靠的信息系统。
【这是我认为信息熵标准的相关内容，希望对您有所帮助。
】第二篇示例：信息熵是信息论中的一个重要概念，它是用来衡量信息的不确定性或者信息量的大小。
在信息论中，信息熵是一个非常重要的指标，它可以用来描述一个信息源的不确定性的大小，也可以用来衡量信息传输中的效率。
熵的概念和本质特征
熵的概念和本质特征嘿，朋友，今天咱们来聊聊一个特别神奇又有点烧脑的概念——熵。
你可能一听这个词就觉得有点懵，啥是熵呀？这就像是突然有人跟你说一个来自外太空的神秘词汇一样。
不过别担心，跟着我，咱们一点点把这个神秘的面纱揭开。
我有个朋友，叫小李。
有一次我们一起整理他那超级乱的房间。
他的房间简直就像被龙卷风席卷过一样，衣服到处扔，书桌上各种东西堆得乱七八糟。
我就跟他说：“你这房间的熵可太高了。
”他一脸疑惑地看着我，就像我在说外星语似的。
我就跟他解释，熵啊，在这种情况下就像是混乱的程度。
你看你这房间，东西毫无秩序，熵就很大。
从科学的角度来说，熵最早是在热力学里被提出来的。
想象一下，你有一杯热茶放在桌上。
刚开始的时候，这杯茶是很热的，它的热量集中在这杯茶里，这时候它的熵比较低。
为啥呢？因为它的能量状态比较有序。
可是随着时间推移，这杯茶的热量会慢慢散发到周围的空气中。
最后，茶凉了，热量均匀地分布在茶和周围的空气里了。
这个时候，整个系统（茶和周围空气）的熵就增加了。
就好比一群小朋友在操场上排队做早操，刚开始排得整整齐齐的，这时候就像低熵状态。
后来下课了，小朋友们到处跑，分散在整个操场，变得混乱无序了，这就类似熵增加了。
那熵的本质特征到底是啥呢？我觉得啊，熵就像是一个宇宙的“混乱管理员”。
它总是倾向于让事物变得更加混乱无序。
你看大自然里，水总是从高处往低处流。
山上的石头，随着时间的推移，可能会因为风化、地震等原因滚落下来，然后散落在各处。
这都是熵在起作用。
我记得我在大学里上物理课的时候，老师给我们讲过一个有趣的例子。
他说有个封闭的盒子，中间有个隔板，一边装着氧气分子，另一边装着氮气分子。
当把隔板拿掉的时候，你猜怎么着？这些分子就开始自由地跑来跑去，最后混合得乱七八糟的。
这就是熵增加的过程。
如果说分子们都乖乖地待在自己原来的那一边，那就是低熵状态，可是它们才不会那么听话呢，就像调皮的小孩子一样，总是要到处跑，让整个系统变得混乱。
信息熵的定义和公式并描述公式
信息熵的定义和公式并描述公式信息熵这个概念听起来好像有点高大上，但其实它并没有那么难以理解。
咱们先来说说啥是信息熵。
想象一下，你在一个超级大的图书馆里找一本书，这个图书馆里的书摆放得毫无规律，有的类别混在一起，有的作者的书分散在各个角落。
这时候，你要找到你想要的那本书就特别费劲，因为不确定性太大了，对吧？这种不确定性，就可以用信息熵来衡量。
信息熵简单来说，就是描述一个系统中信息的混乱程度或者说不确定性的量。
比如说，一个抽奖活动，要是中奖的可能性都差不多，那这时候的信息熵就比较大，因为你很难确定到底谁能中奖。
但要是几乎可以肯定只有一个人能中奖，那信息熵就小多啦。
那信息熵的公式是啥呢？它的公式是这样的：H(X) = -∑p(x)log₂p(x) 。
这里的 X 代表一个随机变量，p(x) 是这个随机变量的概率。
咱们来仔细瞅瞅这个公式哈。
“∑”这个符号就是求和的意思，就是把后面的那些项都加起来。
那“p(x)log₂p(x)”又是啥呢？假设我们有个事件 A 发生的概率是 0.5，那 0.5 乘以 log₂0.5 就是这个事件的一项。
给您举个特别简单的例子来理解这个公式。
比如说有个盒子，里面有红、蓝、绿三种颜色的球，红球有3 个，蓝球有2 个，绿球有5 个。
那总共有 10 个球。
红球出现的概率就是 3/10，蓝球是 2/10，绿球是5/10 。
然后咱们来算信息熵。
按照公式，H(X) = - ( 3/10 * log₂(3/10) +2/10 * log₂(2/10) + 5/10 * log₂(5/10) ) 。
算出来这个值，就能知道这个盒子里球的颜色分布的不确定性有多大啦。
我还记得之前在给学生讲这个知识点的时候，有个学生一脸懵地问我：“老师，这信息熵到底有啥用啊？”我就跟他说：“你想想啊，咱们平时上网搜索东西，搜索引擎得判断哪些结果最有用、最相关，这就得用到信息熵的概念来衡量信息的不确定性和混乱程度，才能给咱们更准确的结果。
信息熵 标准
信息熵是衡量信息不确定性的一个重要指标，由克劳德·香农在1948年提出，是信息论的基础之一。
信息熵不仅在通信理论中有广泛应用，也对统计学、物理学、计算机科学等多个领域产生了深远影响。
一、信息熵的定义信息熵（Entropy），记作H(X)，是描述信息量的大小的一个度量。
它是随机变量不确定性的量化表示，其值越大，变量的不确定性就越高；反之，其值越小，变量的不确定性就越低。
对于一个离散随机变量X，其概率分布为P(X)，信息熵的数学表达式定义为：\[ H(X) = -\sum_{i=1}^{n} p(x_i) \log_b p(x_i) \]其中，\(p(x_i)\)代表事件\(x_i\)发生的概率，\(n\)是随机变量可能取值的数量，\(\log_b\)是以b为底的对数函数，常见的底数有2（此时单位是比特或bits）、e（纳特或nats）和10。
二、信息熵的直观理解信息熵可以被理解为信息的“不确定性”或“混乱程度”。
当一个系统完全有序时，我们可以准确预测它的状态，此时信息熵最低；反之，如果系统完全无序，我们无法预测其任何状态，此时信息熵最高。
例如，在一个完全公平的硬币投掷实验中，正面和反面出现的概率都是0.5，这时信息熵达到最大值，因为每次投掷的结果最不确定。
三、信息熵的性质1. 非负性：信息熵的值总是非负的，即\(H(X) \geq 0\)。
这是因为概率值在0和1之间，而对数函数在(0,1)区间内是负的，所以信息熵的定义中包含了一个负号。
2. 确定性事件的信息熵为0：如果某个事件发生的概率为1，那么这个事件的信息熵为0，因为这种情况下不存在不确定性。
3. 极值性：对于给定数量的n个可能的事件，当所有事件发生的概率相等时，信息熵达到最大值。
这表示在所有可能性均等时，系统的不确定性最大。
4. 可加性：如果两个随机事件X和Y相互独立，则它们的联合熵等于各自熵的和，即\(H(X,Y) = H(X) + H(Y)\)。
信息熵的概念及其在信息论中的应用
信息熵的概念及其在信息论中的应用信息熵是信息论中的一个重要概念，用来衡量信息的不确定性和随机性。
在信息论的发展中，信息熵被广泛应用于数据压缩、密码学和通信领域等。
本文将详细介绍信息熵的概念和其在信息论中的应用。
一、信息熵的概念信息熵是由美国科学家克劳德·香农（Claude Shannon）在1948年提出的，它是用来衡量随机变量中所包含的信息量。
香农认为，一个事件的信息量和它的不确定性是成正比的。
如果一个事件是确定的，它所包含的信息量就很小；相反，如果一个事件是完全不确定的，那么它所包含的信息量就会很大。
信息熵的计算公式如下：H(X) = -ΣP(x)log(P(x))其中，H(X)代表随机变量X的信息熵，P(x)代表随机变量X取值为x的概率，log代表以2为底的对数运算。
信息熵的单位通常用比特（bit）来表示，表示一个系统所能提供的平均信息量。
比特值越大，代表信息的不确定性越高，信息量越大。
信息熵的概念与热力学中的熵有些相似，都是用来衡量混乱程度或者不确定性的指标。
而信息熵则更加关注于信息的有序性和随机性。
二、信息熵的应用1. 数据压缩信息熵在数据压缩中发挥着重要作用。
根据信息熵的原理，如果某段数据的信息熵较高，那么这段数据中存在较多的冗余信息。
通过将冗余信息删除或者使用更简洁的编码方式表示，可以实现对数据的压缩。
在实际应用中，常用的数据压缩算法如Huffman编码和Lempel-Ziv 编码等都是基于信息熵的原理设计的。
这些算法通过对数据进行分组和编码，去除数据中的冗余信息，从而实现高效的数据压缩。
2. 密码学信息熵在密码学中也有广泛的应用。
在设计密码算法时，我们希望生成的密钥具有高度的随机性和不可预测性，以保证密码的安全性。
信息熵可以被用来评估生成密钥的质量。
如果密钥的信息熵较高，说明密钥具有较高的随机性，对于攻击者来说更加难以猜测。
因此，在密码学中，信息熵可以作为评估密钥强度的一个重要指标。
熵知识点总结
熵知识点总结一、熵的概念1.1 熵的起源熵最初是由克劳德·香农在其著名的《通信的数学理论》中提出的，用于描述信息的不确定性度量。
这一概念的提出对于信息论的发展起到了非常重要的作用。
1.2 熵的概念与性质熵是一种描述系统混乱程度或者随机性的指标，通常用H来表示。
在信息论中，熵被定义为一个系统中所包含的信息量的度量。
熵的性质包括：（1）熵是一个对数量，通常以比特或者纳特为单位。
（2）熵是非负的，即H≥0，当且仅当系统完全确定时，熵为0。
（3）熵的增加表示系统的不确定性增加，而熵的减少表示系统的不确定性减少。
1.3 熵的应用熵的概念在信息论、热力学、统计力学、化学、生物学等多个领域都有着重要的应用。
在信息论中，熵用来度量信息的不确定性；在热力学中，熵用来描述系统的混乱程度；在统计力学中，熵被用来描述系统的微观状态数目；在化学中，熵则被用来描述化学反应的进行方向和速率；在生物学中，熵被用来描述生物系统的稳态和动态平衡。
二、热力学熵2.1 热力学熵的概念热力学熵最早由克劳修斯在19世纪初提出，他将熵定义为系统的一种状态函数，用来描绘系统的混乱程度和不可逆性。
热力学熵的概念是热力学中一个非常重要的概念，它被广泛应用于热力学系统的描述和分析。
2.2 热力学熵的性质热力学熵的性质包括：（1）熵是一个状态函数，与系统的路径无关。
（2）熵增加原理：孤立系统的熵不会减少，如果系统经历一个不可逆过程，系统的总熵将增加。
（3）熵的增加反映了系统的不可逆过程和混乱程度的增加。
2.3 热力学熵的应用热力学熵在热力学系统的分析中有着重要的应用，它可以用来描述系统的混乱程度和不可逆性，从而揭示系统的运行规律和性质。
同时，熵还被用来描述系统的稳定性和平衡状态，是热力学研究中不可或缺的重要概念。
三、信息熵3.1 信息熵的概念信息熵是信息论中一个重要的概念，它被用来度量信息的不确定性和随机性。
信息熵最初由克劳德·香农在其著名的《通信的数学理论》中提出，用来描述信息的不确定性度量。
熵在社会学中的应用
熵是热力学中的一个概念，用于描述系统的混乱度或无序程度。
然而，在社会学领域，熵的概念被引申为一种用于理解社会系统变化、复杂性和无序性的工具。
社会学家借用熵的概念来解释社会结构、文化变化、信息流动等方面的现象。
以下是熵在社会学中的应用的详细解释：### **1. 社会系统的无序性和复杂性：**#### **1.1 定义社会系统的混乱度：**社会学家将熵引入社会系统，以量化系统内部的混乱度或无序性。
社会系统的无序性可以体现在各种方面，包括社会结构、文化差异、价值观念等。
#### **1.2 分析社会系统的复杂性：**熵作为一种工具，有助于社会学家分析社会系统的复杂性。
社会系统涉及多个层面和元素，包括个体、组织、文化等，而这些元素之间的相互作用和关系构成了社会系统的复杂性。
### **2. 文化变化的熵：**#### **2.1 文化元素的混乱度：**在研究文化变化时，熵被用来描述文化元素的混乱度。
文化是一个动态的系统，不断经历变革和演化，而熵则可以用来衡量文化中新观念、价值和传统观念之间的混合程度。
#### **2.2 文化的创新和演变：**熵的概念有助于理解文化是如何通过创新和演变而发展的。
新的文化元素的引入增加了系统的混乱度，而这种混乱度又是文化演变的动力之一。
### **3. 信息熵与社会网络：**#### **3.1 信息流动的混乱度：**社会网络中的信息流动也可以用熵来描述。
在社交媒体和数字化时代，信息的快速传播和多样性增加了社会网络的混乱度，熵的概念有助于理解信息在社会网络中的无序性。
#### **3.2 社会网络的结构与熵：**熵也可以应用于分析社会网络的结构。
一个高度互联的社会网络可能具有较高的熵，因为信息在这样的网络中更容易传播，系统更加复杂。
### **4. 社会结构的熵：**#### **4.1 社会层次的混乱度：**社会结构包括不同的层次，如家庭、组织、社群等。
熵的概念可以用来描述不同社会层次内部的混乱度，即各个层次内部的多样性和变动性。
熵与信息
因为熵函数具有上凸性，所以熵函数具有极值，其 最大值存在。
信息熵的基本性质
9、极值性
在离散信源情况下，信源各符号等概率分布时， 熵值达到最大。
1 H (P 1, P 2 ,..., P q) H( , q 1 1 , ... , ) log q q q
p
i 1
q
i
1,
性质表明等概率分布信源的平均不确定性为最大。 这是一个很重要的结论，称为最大离散熵定理。
信息熵的基本性质
例如，甲信源为
a2 ... an X a1 p( x) 1/ n 1/ n ... 1/ n b2 Y b1 p( y) 1/ m 1/ m c1 c2 Z 1 p( z ) 1 nm nm ... bm ... 1/ m
信息熵的基本性质
7、递增性
若原信源 X 中有一个符号分割成了m个元素(符号)， 这m个元素的概率之和等于原元素的概率，而其他符 号的概率不变，则新信源的熵增加。 熵的增加量等于由分割而产生的不确定性量。
H nm1 ( p1 p2 ,.., pn1 , q1 , q2 ,...,qm )
n m
信息熵的基本性质
2、确定性：H(1,0)=H(1,0,0)=H(1,0,0…,0)=0 • 性质说明：从总体来看，信源虽然有不同的输 出符号，但它只有一个符号几乎必然出现，而 其它符号则是几乎不可能出现，那么，这个信 源是一个确知信源，其熵等于零。
信息熵的基本性质
3、非负性： H(P) 0
说明： 随机变量X的概率分布满足0＜pi＜1，当取对数的底大于1时，log(pi) ＜0，-pilog(pi ) ＞0，即得 到的熵为正值。只有当随机变量是一确知量时熵才等于零。 这种非负性合适于离散信源的熵，对连续信源来说这一性质并不存在。以后可看到在相对熵的 概念下，可能出现负值。
熵在信息技术领域应用展望
熵在信息技术领域应用展望随着信息技术的不断发展和进步，人们对于信息的处理和管理需求也越来越大。
而在信息科学领域中，熵是一个重要的概念，它可以帮助我们理解信息的有序性和无序性。
本文将展望熵在信息技术领域的应用前景，探讨它对于数据压缩、数据安全和机器学习等方面的影响。
首先，熵在数据压缩领域具有重要意义。
在面对海量的数据时，如何高效地存储和传输数据是一个关键问题。
熵编码是一种有效的数据压缩方法，它通过利用数据的统计特性来减少数据的冗余度。
通过应用熵编码，我们可以将数据压缩到更小的体积，从而节省存储空间和传输带宽。
熵编码的原理基于熵的概念，它通过将出现概率较高的符号用较短的编码表示，而出现概率较低的符号则用较长的编码表示，从而实现数据压缩。
因此，熵在数据压缩领域的应用前景广阔。
其次，熵在数据安全领域也具有重要作用。
随着信息技术的快速发展，数据安全问题变得越来越重要。
而熵在数据加密和隐私保护方面发挥着关键作用。
熵源是一种产生伪随机数的重要方法，它可以通过测量真随机数和生成伪随机数之间的差异，来获取数据的不确定性和随机性。
通过使用熵源生成的伪随机数，我们可以对数据进行加密处理，从而保护数据的安全性。
此外，在隐私保护方面，熵也可以用来评估数据的隐私度量，帮助人们更好地了解和保护个人隐私。
最后，熵在机器学习领域的应用也引起了广泛关注。
机器学习是一种人工智能领域的重要技术，它可以通过从数据中学习和发现模式，来实现智能决策和预测。
而熵在机器学习中可以用来衡量数据的不确定性和随机性。
例如，在决策树算法中，熵可以用来度量每个节点的纯度，从而帮助选择最佳的划分特征。
此外，熵还可以用来评估分类器的性能，帮助选择最合适的机器学习模型。
因此，熵在机器学习领域的应用将进一步推动人工智能的发展。
综上所述，熵在信息技术领域具有广泛的应用前景。
它在数据压缩、数据安全和机器学习等方面都发挥着重要作用。
通过应用熵的概念和原理，我们可以更好地处理和管理信息，提高数据的利用效率，保护数据的安全性，以及实现更智能的决策和预测。
熵与信息熵
熵与信息熵1.熵熵的概念最早起源于物理学，一百四十年前，熵的主要用途是用于研究热机（蒸汽机、内燃机..），主要使用宏观形式（克劳修斯形式）即任何可以自发进行的过程中，恒温热Q 和温度T 的比值永远是一个正值（熵增定理它的定义是dQ dS T =，不可能把热量从低温物体传向高温物体而不引起其它变化。
）；熵描述的是一团气体分子的混乱程度，但我们所想要的是他不混乱的程度，也就是这团分子的能量所做功的潜力是多少，从一百多年前世界进入量子时代以后，研究主要使用熵的微观形式（玻尔兹曼形式） 混乱度又称为热力学几率,用Ω表示，系统在一定温度T 下,其混乱度Ω是一定的。
若系统不断吸热,分子在空间分布和能量分布的状况就要不断变化,其微观花样数将不断增大。
温度T 时的混乱度是Ω,在温度T 时系统以可逆方式吸热r Q ∂,混乱度增加d Ω。
r Q T ∂表示系统吸收的热量对单位温度的分摊量,即是系统熵的改变量dS 。
d ΩΩ表示系统增加的混乱度对单位热力学几率的分摊量,称为混乱度增加率。
也就是说,在热力学过程中,系统混乱度Ω增减与系统熵S 的增减是同步的,即混乱度Ω越大,熵越大。
公式为；r Q T∂=dS ∝d ΩΩ。
加入比例系数后为dS =k d ΩΩ，对函数进行积分，S = Kln Ω+ I ，热力学第三定律说过绝对零度时熵为0，所以I=0,比例系数经理想气体恒温可逆膨胀推理后被定义为玻尔兹曼常数（K=1.3806505 × 10-23 J/K ）信息熵Shannon 在通信的数字原理一书中把信息定义为消除不定性的东西。
既然如此，那么信息量就可以用被消除的不定性的大小来表示。
而这种不定性是由随机性引起的，因此可用概率论方法来描述。
这就是Shannon 信息度量方法的基本思想。
离散信源的引入：如果相邻符号的选择不是独立的，其概率取决于之前的字符，则会得到一种更为复杂的结构。
在最简单的此种类型中，字符的选择仅取决于它前面的一个字母，而与再之前的字母无关。
熵的概念和推广
熵的概念和推广熵是热力学的一个基本概念，指的是一个系统无序程度的度量。
熵的引入，极大地推动了热力学的发展，成为了现代科学一个基本的概念。
但是，除了热力学中的应用，熵在其他领域也有着广泛的应用。
首先，熵在信息论中的应用。
香农在20世纪40年代提出了信息熵的概念，指的是一个信息源的无序程度。
信息熵可以被看做信息源的不确定性度量，它的值越大，代表着一个信息源生成的信息越无序，越不可预测。
通过信息熵，我们可以计算出一个信息源的信息率上限，也就是我们所说的熵编码。
其次，熵在系统论中的应用。
系统论指的是一种研究系统的方法，它关注系统内部的相互关系和变化规律。
在系统论中，熵被定义为系统的多样性和复杂度。
当一个系统呈现出高度的无序状态时，它的熵值会变大。
系统熵的增加可以被看作是系统的不可逆性增加的标志。
而熵的减小则代表着有序状态的产生和稳定。
此外，熵在生态学、经济学、社会学等领域也有广泛的应用。
在生态学中，熵常常被用来测量生态系统的稳定性和复杂性。
经济学中，熵被用来评估市场的无序程度和竞争度。
社会学中，熵被用来描述社会系统的无序性和变化趋势。
但是，尽管熵有着广泛的应用，它的概念并不易懂。
在推广熵的概念时，我们需要考虑如何让人们更容易理解它的含义和应用。
一种方法是通过可视化来演示熵的概念。
例如，可以使用随机分布的小球来模拟熵的增加过程，或者用颜色深浅来表现一个系统的有序性变化。
这些简单而生动的可视化方法可以让人们更加深入地理解熵的概念。
另外，我们也可以利用实际问题来解释熵的含义和应用。
以生态学为例，我们可以讲解生态系统中的物种多样性和能量流动，通过这些实际案例来演示熵的概念和测量方法。
这样不仅可以提高人们对熵的理解程度，也可以让人们更容易将熵的概念与实际问题联系起来，从而更好地应用熵概念解决实际问题。
总之，熵是一个广泛应用于科学和人文领域的重要概念。
推广熵的应用，需要我们从不同已知领域中发掘熵的基本概念，从应用角度出发，通过可视化和实际案例解释熵的含义和应用，让更多的人了解和应用熵概念来提高自己的认知能力和解决问题的能力。
信息与物理中的信息熵概念
信息与物理中的信息熵概念信息熵是一个神秘又重要的物理和信息学概念，可以追溯到19世纪热力学理论的发展。
在物理学中，熵（Entropy) 是一个表示系统混沌度的指标，通常用于描述物理系统中的无序性或分散度；在信息学中，熵则是衡量信息量的概念，通常用来描述消息的随机性或不确定性。
尽管这两个概念的内涵略微不同，但是它们都有着相同的定量度量方式，即熵值。
本文将介绍熵的概念、演化过程，以及对现实生活和科学发展产生的深远影响。
I. 熵的定义和寓意熵的理论定义最早出现在热力学领域，由德国物理学家鲁道夫·克劳修斯首先提出。
熵是一个物理系统的性质，表示系统的无序程度或者说势能分布的热力学量度。
当物理系统的各部分达到热平衡时，它们的熵会达到极大值，系统就会呈现出最强的混乱或无序状态。
在信息学中，熵则表示一个消息的随机性或者不确切性。
它是一个数学概念，用信息的出现概率的负对数表示。
若一种信息有更大的概率出现，其熵就更低，因为它能带来更少的信息量。
从某种角度来说，信息熵和物理熵是类似的，它们描述的都是不确定度或混乱度的量子程度，两者都是衡量一个系统的有序度或无序度的指标。
大多数情况下，熵的值没有正负之分，而是有量级之分，这意味着更高的熵值对应更大的不确定性或无序度。
II. 熵的演化过程众所周知，热力学是熵发展的最早阶段，在这个阶段，我们可以对熵的演化过程进行简述。
最早，熵被定义为一个封闭系统的能量和粒子数目无法改变的措施，当系统绝热增益能量时，其熵增加。
后来，在热力学那个时代内，熵被定义为一个系统绝对温度下的统计平均值，物理熵的公式是S=kblogW，这里k为玻尔兹曼常数，W为系统的微观状态数。
根据这个方程，我们可以得出以下结论：随着温度加热，物理熵增加，量子状态数量增加，由此可见，物理熵表现出了部分无序的特征。
在信息学上，熵最初被引入来描述电信工程领域内的噪声，该领域中的噪声被定义为来自于任何源头的任何干扰、失真、随机变化。
熵在物理学与信息科学中的应用
熵在物理学与信息科学中的应用熵是物理学和信息科学中的一个重要概念，它在这两个领域中都具有广泛的应用。
熵的概念最早由热力学提出，并逐渐发展成为统计力学和信息论的核心内容。
在物理学中，熵用于描述系统的无序程度和混乱程度。
而在信息科学中，熵被用来衡量信息的不确定性和信息的压缩度。
本文将详细介绍熵在物理学和信息科学中的应用以及其重要性。
首先，我们来看熵在物理学中的应用。
根据热力学的第二定律，熵在闭合系统中是不断增加的。
熵的增加意味着系统的无序程度在不断增加，热能在转化过程中被不可逆过程所浪费。
熵的概念使我们能够理解为什么自然界中存在着不可逆过程，以及为什么热量无法完全转化为有用的能量。
在统计力学中，熵是描述系统微观状态的函数，它将微观状态的不确定性映射为熵的增加。
通过熵的计算，我们可以了解系统的热平衡性质、相变及相变点等重要物理现象。
其次，熵在信息科学中也有着广泛的应用。
在信息论中，熵是一个用来衡量消息中信息量的概念。
熵越高，意味着信息的不确定性越大，也就是包含的信息量越多。
例如，当我们投掷一颗均匀的骰子时，在理想的情况下，每个结果都是等可能事件，因此我们得到的信息量是最大熵。
相反，如果结果是确定的，例如我们得到了一个特定的数字，那么熵为零，因为我们已经知道结果并没有任何不确定性。
除了衡量消息的不确定性，熵还有助于信息的压缩。
在数据压缩中，我们经常使用熵编码来将数据压缩到最小的存储空间中。
熵编码利用熵的概念，根据消息的概率分布进行编码，将高频率的消息用较短的编码表示，而将低频率的消息用较长的编码表示。
通过这种方式，我们能够减少存储空间的使用，并提高数据传输的效率。
此外，熵还与信息熵的最大值、信源编码、信道容量等问题密切相关。
通过计算熵的值，我们可以确定信息编码方案的最优性，并为信息传输提供理论基础。
熵的概念也被应用在密码学中，用于度量密码系统的随机性和安全性。
熵的应用范围远不止于此，在物理学和信息科学的其他领域中也有着广泛的应用。
熵概念及其在物理和信息科学中应用
熵概念及其在物理和信息科学中应用熵是一个广泛运用于物理学和信息科学领域的重要概念。
它是一个能量传递过程的度量，也可以看作是系统的混乱程度的度量。
在这篇文章中，我们将探讨熵的概念及其在物理和信息科学中的应用。
首先，让我们从热力学的角度来理解熵的概念。
热力学熵是描述热平衡状态的一个量，代表了系统的无序程度。
当系统处于热平衡状态时，熵最大，系统的能量被平均分布，无法从中提取能量进行有用的工作。
反之，当系统趋向于无序状态，熵会增加，系统的能量分布变得更加分散，有利于能量的转换和利用。
熵在物理学中的重要性不仅限于热力学，它还被应用于其他领域，如统计力学和信息论。
在统计力学中，熵被用来描述系统的状态，熵趋向于最大的状态被认为是最有可能出现的状态。
这一概念与热力学中的熵的观点相呼应，即系统趋向于最大的混乱状态。
在信息科学中，熵被用来衡量一段信息的不确定性。
当一段信息具有更高的熵时，意味着它包含更多的随机性和不确定性，我们对其进行预测变得更加困难。
例如，在密码学中，熵被用来衡量密码的强度，高熵密钥更难以破解。
熵的概念也被应用于网络和生态系统中。
在网络中，熵被用来衡量网络的复杂性和随机性。
熵越高，网络的结构越复杂，信息传递和处理的效率也会降低。
在生态系统中，熵被用来衡量生物多样性和生态平衡。
当生态系统内部的能量和物质流动越平衡时，熵越低，生态系统的稳定性越高。
此外，熵在信息压缩和数据压缩中也起着关键作用。
在信息压缩领域，熵被用来衡量信息中的冗余度。
冗余越低，信息的压缩率越高。
例如，无损压缩算法利用了熵的概念，在保持信息完整性的同时减少了信息的冗余，从而达到更高的压缩率。
在信息科学中，熵还与信息熵紧密相关。
信息熵是对信息的平均不确定性进行度量，它是信息论中的一个重要概念。
熵越高，信息的不确定性越大。
总之，熵是一个概念丰富且广泛应用的科学概念。
它从热力学扩展到了统计力学、信息论、网络科学和生态学等领域。
通过熵的概念，我们能够更好地理解和描述系统的有序度和无序度，以及信息的不确定性。
熵的由来-北京科技大学
熵，日益璀璨的明星环境024班郭莹李祎飞贺晓珍熵自从Clausius提出这个概念以来，它在热学界发挥的作用有目共睹。
提及这个概念，我们往往把它与热力学定律，熵增原理，卡诺循环等联系在一起，但它的深刻意义，所涉及的范围远远超过了热学这个范畴，从它的宏观、微观意义出发，把它抽象地应用到农业、工业、经济等领域，提出了广义熵的概念。
在现代科技研究中，“熵”的思想正在日益渗透，它发挥的作用也日益巨大。
生命与熵也存在着千丝万缕的关系，用“熵”的思想来诠释生命，也取得了骄人的成就。
熵，作为一种新的世界观，在现代科学技术文化领域中它犹如一颗明星正日益璀璨。
一．熵的概述(一)熵的由来自然科学与应用科学技术之间存在着互相促进的关系，这是人所共知，毋容置疑的。
熵的由来更有其特殊的意义和背景。
先让我们来归根结底一下吧！随着人类进入工业社会，生产对动力的需求越来越强烈，有人幻想制造一种“永动机”：即不需要任何燃料与动力却能不断对外做功的机器。
可是各种各样美妙的设计在实践无不以失败而告终。
但这一次次得失败，使人们积累了大量的实验经验，由此，能量守恒定律诞生了，接着又有了热力学第二定律：系统从外界吸收的热量等于系统能的增量和系统对外所做的功之和。
显然，这种不需要任何燃料与动力却能不断对外做功的机器违反了热力学第二定律，更违反了能量守恒，是更本不能实现的。
然而，人类绝不会止步不前的，热力学第一定律并不反对另一种美妙的愿望，若某个系统再变化中能吸收周围的热量，产生了功，而又返回初态，如此周而复始进行永不停止，功亦无限，称此为“第二类永动机”。
它并不希望无中生有的产生能量而寄希望于周围大自然热库——大地，海洋，大气中，把能量取出来，然后通过一种设计巧妙的机器，把从大自然热库中吸收的热量全转化为功能，这是多么美妙的设想！人类找到了取之不尽用之不竭的能源！有人推算，若能制造出这样的热机，那么只要使整个海洋的温度降低0.01度，则机器对外所做的功就可以供全世界的工厂使用上千年。
信息论汉字熵
对于信息论的认识二十世纪四十年代末C E SHANNON建立了一套计算信息数量的方法。
我们可以根据事情发生概率的大小，用下式计算信息量 I ：I＝－log2P (1)式中P是收到的消息中所指的事件的概率。
信息量的单位简称‘比特’bit(它来自英语binary的 b和 digit的it，笔者注) 。
有了(1)式，我们就可以对信息进行定量计算。
例如，通常中文电报是四位阿拉伯数字。
假定每个阿拉伯数字出现的可能性是相同的，即每个数字出现的概率为十分之一。
那么我们可以计算出收到每个阿拉伯数字所含的信息量为I＝－log21/10=3.3比特，因而每个汉字是4×3.3=13.2比特。
下面我们计算一封10000个字母的英文信所含的信息量。
假定每个字母都以等可能性出现，英文字母共26个，把空白也算作一个字母，那么共有27个字母。
于是每个字母出现的概率为1/27。
每个字母的信息量均为－log21/27=4.76比特。
拿27个字母来平均，得到的结果也是4.76比特。
一万个字母共有47600比特的信息量。
如果考虑各个字母出现的概率不相同，那么每个字母的平均信息量为I＝－ΣP i logP i (2)根据统计结果，英文字母的出现概率如下表所示：把它们代入(2)式可以算出每个字母的平均信息量为4.03比特。
由此可见，字母的出现概率愈均匀，信息量愈大，反之就愈小。
在极端情况下，假设27个字母中有26个出现的概率为零，一个字母出现的概率为1，则信息量为零。
从上述的例子可以看到，字母以等概率出现时，每个字母所含的信息量最大。
要传输同样的信息量，字母以等概率出现时所需的长度(即字母个数)最短。
从传输信息量的角度来看，这是最理想的情况。
因为可以用最少的字母传递最多的信息量。
然而，实际的语言或文字总是达不到上述的极限。
就是说，传输同样的信息量需要较多的字母，具有一定的多余性。
从信息量的角度来看，这似乎是不利的。
但是，我们将会看到，由有了多余性，使人类的语言或文字具有一定的抗干扰能力。
试论信息技术与文化发展的辩证关系
The Dialectical Relationship between the Information Technology and Cultural Development 作者： 王恒桓
作者机构： 中国人民解放军信息工程大学理学院社科部,河南郑州450002
出版物刊名： 南京医科大学学报：社会科学版
页码： 264-268页
主题词： 信息;文化民主;开放;垄断;信息霸权
摘要：随着信息时代的到来,网络与现代文化的关系逐渐被人们所认识,并成为学术界关注的热点之一.信息的占有程度、传播方式、整合利用特点的变化一直深刻地影响着人类的文化形式,随着信息收集、占有、发布、传播方式的逐步发展,人类文化形态和产生机制及内容也都发生着变化.当然,任何技术都是双刃剑,随着信息时代的到来,网络技术的飞速发展也同样会给现代人类
文化生活带来新挑战.。
熵与信息的关系
熵与信息的关系简介在信息论中，熵是衡量信息量的一种度量标准，表示了信息的不确定性与无序程度。
熵与信息紧密相关，它们之间存在着深刻的关系。
本文将从熵的定义、熵的计算方法、熵与信息的关系等几个方面来探讨熵与信息的关系。
什么是熵？定义熵是信息论中的一个重要概念，由克劳德·香农（Claude Shannon）在1948年提出。
熵反映了一个系统的混乱程度或不确定程度，可以理解为信息的平均不确定度。
计算方法熵的计算方法主要依赖于概率论。
对于一个离散型的随机变量X，其概率分布为P(X=x)，熵的计算公式为：H(X) = -ΣP(X=x) * log2 P(X=x)，其中Σ表示求和。
熵的特点熵具有以下几个特点： 1. 熵表示信息的不确定度。
熵越大，信息越不确定，反之亦然。
2. 熵与概率分布密切相关。
概率分布越均匀，熵越大；概率分布越集中，熵越小。
3. 熵是一个非负值。
熵的取值范围为[0, +∞)，当且仅当概率分布中只有一个事件发生时，熵为0。
熵与信息的关系信息的定义信息可以被理解为消除不确定性所需付出的代价或成本。
信息论中的一些重要概念如信息熵、条件熵、相对熵等都与信息的不确定性有关。
熵与信息的关系熵与信息量成正相关，即熵越大，信息量越大。
这是因为越不确定的事件包含的信息越多。
例如，当一个事件发生的概率为50%时，该事件所包含的信息最多，因为此时事件发生与不发生的可能性相等，我们需要更多的信息来准确描述这个事件。
另外，熵也可以用于衡量信息的压缩性。
在数据压缩中，熵越大，表示数据中的冗余信息越少，数据压缩的效果越好。
熵的应用信息编码熵的概念对于信息编码非常重要。
在信息编码中，我们希望用尽可能少的比特表示尽可能多的信息。
根据熵的定义，我们可以将出现概率较高的事件用较少的比特表示，而将出现概率较低的事件用较多的比特表示，以提高编码效率。
数据压缩数据压缩是信息论的一个重要应用领域。
基于熵的理论，我们可以设计出各种有效的数据压缩算法。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
2006年7月 学 术 交 流 Jul.,2006总第148期 第7期 A cade m ic Exchange Ser i a lNo .148 No .7[收稿日期]2005-05-10[作者简介]杨明(1964-),男,湖北英山人,副教授,从事科学哲学、文化理论研究。
信息技术与文化之熵杨 明,陈 力(广东金融学院社科部,广州510520)[摘 要]文化之熵是信息技术本身的产物,信息技术多样性形成文化之熵,信息技术价值负荷性构建文化之熵的内在动因,信息技术自适应性解决文化之熵的理性思考,开展文化之熵的理论研究,对在信息技术条件下深化文化创新的认识具有重要的现实意义。
[关键词]信息技术;文化;熵[中图分类号]G 05 [文献标志码]A [文章编号]1000-8284(2006)07-0175-04信息技术与文化之间存在着极其复杂的相互关系,文化之熵是信息技术本身的产物,信息技术成为文化变异内在动因。
文化之熵是信息技术对传统文化的消解,是对传统文化的主体内涵的边缘化。
本文主要研究信息技术引发的文化之熵,文化之熵产生的内在动因,以及信息条件下,文化从无序到有序的一些理论问题。
试图在文化研究,特别是信息技术研究的基础上,通过对信息技术特点的剖析,揭示出文化之熵的产生原因及保护发展传统文化的重要作用。
一、信息技术多样性形成文化之熵马克思认为,技术在推动社会历史进步方面充当了历史不自觉的工具,但它也是人们遭受奴役的元凶,文明每前进一步,不平等也同时前进一步。
熵是克劳修斯(R .C lausi u s ,1822-1888)在研究势热力学中为完成热力学第二定律的定量化而引入的一个概念。
熵作为技术范畴特指某些物质系统状态的一种量度,或者说明其可能出现的程度。
熵变大表示分子运动混乱程度的增加,熵愈大不确定性愈大。
[1]以后的熵的概念被推广到自然科学和社会科学中。
自然科学已把熵作为自然观,用于指导科学技术的研究。
熵定律既给人们提供了一种世界观,也向人们展示了一种新的生活方式。
[2]我们这里探讨的文化之熵是指在信息技术条件下,文化主体内涵边缘化的量度。
它的特点就是传统文化向不断增长的、混沌的、多维的方向发展。
在信息技术状态下文化之熵表现为不确定的、增大的、混沌的状态,具体表现为以下几个方面:1.数字鸿沟问题。
数字化生存为人类提供了一种新的生存方式,信息技术拓展了人们的交际范围,提高了交际的效率。
但信息技术也导致人的发展的片面性 数字化可能妨碍人的社会化进程。
人们沉溺于网络不能自拔,或在网络中迷失了自我,被数字化所吞没,沦为数字化的附庸。
2.信息过剩和信息污染等问题。
信息爆炸使人无所适从,大量庸俗、色情甚至反社会的信息对网络造成了严重的污染以及对传统伦理观念及伦理规范的冲击。
3.网瘾黑客问题。
沉溺在网络之中,把网络作为自己主要的生存方式。
黑客是一些对网络技术十分在行的人,他们可以揭露现有网络的不完善之处并改正它,但也可能对网络结构和交往具有破坏性。
4.网恋隐私问题。
这是目前非常突出而为人们关注的一个焦点。
网恋在一部分人特别是青少年中成为时尚,而且波及一些中年人,对传统的婚恋观念和社会交往方式形成了冲击。
网络是一个公共空间,具有信息共享的特征,这本来是它的优长,但其负面影响是个人隐私权在网络中得不到有效的保护,可能被他人侵犯。
5.网络犯罪问题。
即通过网络取得非法的经济收入或从事反社会的破坏行为。
[3]6.强势信息渗透问题。
信息技术发达国家通过信息网络技术在政治和意识形态方面对其他国家进行影响和渗透。
美国新马克思主义者佛 杰姆逊注意到第一世界国家掌握着信息输出的主导权,可以将自身的意 175识形态看作一种占优势的世界性价值观念,通过传媒(信息网络及传统传媒)把自身的价值观和意识强制性地灌输到第三世界国家,第三世界国家的传统观念面临危险,母语在流失,文化在贬值,意识形态受到极大的冲击。
7.价值评价的混乱问题。
社会对传统形态的犯罪,都持坚决的否定态度,但由于大多数人对信息犯罪危害性认识不够,特别是对此类犯罪的犯罪分子还往往抱有佩服和仰慕的情结,甚至幻想有朝一日自己能如法炮制。
另外,一些重要计算机领域的国家利益往往令一般公众感到与已无关,因而对此类犯罪的社会谴责性不足。
信息技术为人类带来文化范式的改变,提高了人类认识自然改造自然的能力,但同时也带来大量的文化熵的问题。
信息技术呈现出的公开性、交互性、隐蔽性、时适性等特点,为文化熵的产生提供了广阔的空间。
究其文化熵的产生,就要从信息技术本身不断发展和不断选择的价值性中,探求产生文化之熵的深层次动因。
二、信息技术价值负荷性成为文化之熵内在动因文化之熵内在动因源于信息技术价值负荷性。
技术是负荷价值的,也即技术负荷着人类价值。
整体地看,技术是一种负荷社会政治、经济文化历史、伦理、宗教等价值因素的一种东西,技术是技术观念,进而是社会因素的外在化过程。
离开社会因素的技术,便没有任何意义和实在的内容。
[4]信息技术价值负荷性主要体现在文化价值和社会价值两个方面,文化之熵动因就要从文化价值和社会价值层面加以分析。
1.文化之熵的文化价值动因第一,技术信息带来了文化的单边性。
我们从现在使用的网络协议、网络通用语言、网络信息资源,从网络规范和网络价值取向上,都可以看出西方精英主义文化的色彩。
大众文化先天所具有的寄生性,使西方文化有可能凭借强大的技术优势、语言优势和经济优势形成网络空间中的文化霸权和文化殖民主义。
精英文化的网络文化在传播功能的基础上,只在一定的时空中具有一定的合理性,从这一意义上讲,精英文化作为西方强势文化确实具有!一种社会达尔文色彩和霸权主义的文化逻辑∀[5]这里强势文化冲击着落后的、弱小的文化信息技术中的文化熵呈现一边倒的倾向。
!在网络文化传播中,文化交流的地理距离消失了,但在这种消失中,众多的处在相对落后的文化则逐渐被分化和边缘化。
∀[5]62第二,技术信息带来了文化的寄生性。
这种寄生性一直伴随着网络文化的发展,其根源在于网络毕竟是一群科技精英所创造的,大众能够参与到网络中来,其最重要的原因之一便是这些科技精英(尤其是技术精英)推动了网络技术的突飞猛进,最终使得网络大众化。
从这一意义上讲,大众网络文化寄生在技术精英之上。
技术精英通过技术的创新为参与网络文化的大众建构了不同的社会关系和感觉方式,技术大大改变了大众的生存状态,创造了一种新的文化时空。
在网络文化中,技术的地位非常重要,任何人只有通过一定的技术(不管是专业网络技术还是一般操作技术)才能和他人进行交流,技术的的确确成了人类躯体和神经的有机扩展。
第三,信息技术带来了文化的扩张性。
网络文化空间所创造的文化产品,作为文化消费者的大众并非只是被动的接受。
在当代,网络已经成为一种强大的媒体,!音乐、电影、电视、视频游戏和万维网在表现形态上正趋向一个单一的整体。
当这些先前截然不同的媒体从模拟的生产方式(如胶片电影)和分发方式(如运送车)向数字化转变时,它们的产品正逐渐融合成一个大的数字数据流,称之为数字化娱乐∀[6]与传统的媒体相比,网络作为数字化娱乐媒体以其开放性、丰富性和参与性吸引了更多人的注意力。
信息量的又一次巨大膨胀,网络媒体所带来的强大视觉冲击力和其具有的参与性的特点,使它自身真正成为一种广泛的、普通大众都能置身于其中的大众文化。
这是网络文化作为大众文化的又一体现。
[7]2.文化之熵社会价值动因第一,信息技术产生社会贫穷富有的两极化。
未来学家托夫勒认为,如果前工业社会(农业社会)的财富是土地,工业社会的财富是资本,那么后工业社会(信息社会)的财富就是信息。
谁拥有信息,谁就成为财富的中心;谁得不到信息,就将成为信息社会的赤贫者。
从这个角度来看,谁具备了先进的信息技术,谁就能获取更多的信息,也就能得到更多的财富,反之则相反。
现代信息技术的发展,已经出现!马太效应∀,即技术基础好的国家发展更快,技术基础弱的国家发展更慢。
随着信息技术的发展,发展中国家和发达国家在信息源占有和信息处理能力等方面的差距在扩大,获取信息方面的不平等也在加剧。
这样,发展中国家和发达国家之间,在原有的工业化差距还未消除之时,又增加了信息化差距,并且176后者更加明显。
信息技术没有使南北之间经济社会发展水准的差距缩小,反而加大了;信息技术使发展中国家对发达国家的依赖加剧;发达国家成为事实上的!信息大国∀,在信息资源、信息加工、信息获取等方面使发展中国家处于更加不平等的地位;发展中国家的信息资源可能进一步被别国所控制,而所有这些消极表现,在以信息为财富中心的信息社会,导致的最终结果就是造成新的贫富悬殊。
第二,信息技术产生社会安全危害的两极化。
信息技术能够带来社会安全,同时也给社会带来危害。
随着信息技术的发展,武器装备更加科学化。
由于微电子技术的发展,不少国家把电脑装在飞机、坦克和舰艇上,有的甚至装备在火炮和弹药上。
装上电脑后的武器和弹药,命中精度大为提高,杀伤能力迅速增强。
据有关方面研究,现代空军攻击目标,只要用过去的百分之一甚至万分之一的投弹量就可以了。
由此可见,信息技术物化为武器装备后更加危及世界和平及国家安全。
海湾战争的进程,从现实的角度使我们对信息技术介入军事武器后造成的破坏力有了更深刻的认知。
进入信息社会,国家安全的保障除了军事力量和武器之外,又增加了新的内容。
对核心信息技术的领先和控制、对信息资源的支配,也成为国家实力和国家安全的重要部分。
掌握最先进信息技术的国家在世界上处于有利的支配地位,对信息资源的控制使其他社会国家增加了对它的依赖性。
而过分的依赖则潜伏着有损社会国家安全的危险,就等于对社会国家安全构成了威胁。
信息技术价值负荷性成为文化之熵根本动因在于信息技术价值负荷性的文化价值和社会价值。
一切文化熵的问题都来源文化价值和社会价值的选择。
要解决日益严重的文化熵的问题,还需对信息技术自适应性进行进一步思考分析。
三、信息技术自适应性解决文化之熵的理性思考自适应是指系统改变其自身,使其行为适合于新的或者已改变了的环境。
[8]信息技术的自适应性则是由信息技术系统的自身能力所体现,这是因为信息技术能够适应系统内部的适应性变化,当待求解问题的目标及环境发生变化时,能够根据待求解问题的目标及环境变化去改变或重构系统的知识与实例,能够根据一系列输出评价反馈信息确定所生成的待求解问题解的有效性,并能依此改善系统求解问题的性能。
信息技术自适应性具有信念、愿望、意图、能力、选择、承诺等心智状态。
它比对象的粒度更大,智能性更高,而且具有一定自主性。
它是一种抽象实体,能作用于自身和环境,并能对环境做出反应,一般说来,主体应该具有知识、目标和能力[9]根据信息技术自适应性的特点,在信息技术自适应性解决文化之熵问题上可以采用以下的思路。