责任者：吴军著

索书号：G202/88

 

假期读完了好几本书，其中一本是吴军博士的【信息传】。我一般同时看几本书，其中总有一本是“易读”的，不太挑战，不需要动太多脑子，也大概不会造成太多brain damage，于是可以有效利用“低激发态“的时间。这本书应该就是了。

 

简而言之，如果你整天听见“信息时代”，“信息技术”这样的词语，没怎么想过“信息”到底是个啥，又有些好奇，这本书可以作为一个非常易读的入门故事集。从电报、电话的发明讲到信息论，最后收在“摩尔定律”，很多故事还是蛮好玩的，比如李鸿章是如何在【马关条约】的谈判桌上惨败，而一个美国密码学家如何走投无路却阴差阳错来到重庆帮助破译了日军的密码，都饶有趣味。引人入胜之余，让人感叹科学技术在战争和竞争中可能带来的压倒性优势，弱势的一方有如睁眼瞎一般，实在是无可救药。

 

书中有这么一个金句，值得回味：”对于发明家来讲，比必然的失败更有危害的是偶然的成功”。这是个具有普适性的人生哲理。人从失败与成功中得到的东西是不一样的。我曾经试图精炼为“败如学，成如梯”：经历失败就好比是上学，当然有人学得好，有人留级，但学习的机会学校是会给你的。所以“失败就好比学校”。成功就好像有人递给你一个梯子，忽然让你能到一个新的层级，但自己能否站得住脚，也不一定。偶然的成功就是梯子太长了，而且等你爬上去了，梯子还给抽走了。

 

作者不自觉地反复强调了一点，那就是成功的技术发明都需要是“一整套相关的体系”，而那些昙花一现却未能发扬光大的发明很多时候是“点的突破”，没有解决“体系的问题”。这和我奉若经典的Bill Davidow【High Tech Marketing】里“产品”的定义是不谋而合的，即所谓产品的“最小最大性”。“最大”就是说一个成功的产品必须最大程度地包含解决某一个问题的方法面面（“最小”是另外一个概念），而不是一块芯片，或者一个软件。同时也就是为什么有”互补技术依赖性“和“技术的递归等级结构” - 很多关于技术本质的著述如Brian Arthur对这些都有很好的描述。

 

每一个发明背后都有资本的影子，要么是国家资本，尤其在战争中，给予技术的资本会相当充裕。非战争时期，资本还得来自于天使 - JPMorgan之类。当然今天有VC/PE，但我深深怀疑职业化的VC能够完全填补这个空缺。新的革命性的东西没人听得懂，这是最大的问题。JPMorgan这样的人，有极广的视野，极敏锐的嗅觉，而且可以有较大的风险敞口。职业化的VC/PE，大家都当作一份工作，无论视野、嗅觉、认知都可能欠缺，对每个职业经理人来说，可以忍受的风险敞口远没有“风险投资”的名字所暗示的那么大。怎么解决？没有答案，但非常值得探讨，尤其在把“自主可控”技术作为国家战略重中之重的今天的中国。

 

另外一条主线，就是人类历史进程渐渐从能量的控制和使用走向了信息的获取和使用。这个大轮廓是毋庸置疑的。作者没有提到，但人工智能的崛起正是这个主线的延伸，而且是跨越式的延伸，从量变到质变。

 

书中关于香农的信息论和”信息熵“概念的描述，很准确，很清晰，而且用的是普通人的非数学语言，值得一读。核心内容就是：信息论不关心信息的内容，只关心信息的传递、分享、交流和通讯。它关心的是信息的”拷问”（interrogation）和“获取”（acquisition）的可能性和成本。信息熵定义的是通过逐步排除不确定性而让信息变得”可知”的难易程度。香农的信息论解决的是信息的”度量“问题，而不是信息的内涵问题。后者似乎是符号学的任务，或者根本就是个没解的题，因为人的所有认知就是基于符号的，信息的内涵永远是符号化的。所以，信息论从核心来讲，其实是和“认知”相关的，因为所谓认知，就是通过拷问，获取信息；通过传递，分享，交流和通讯获得、抽取信息。于是认知和通讯有着惊人的相似之处。

 

谈到认知，我们正在经历一个崭新的“认知”物种 - 人工智能 - 的崛起。我请教了一位朋友，有没有人从信息论的角度去研究人工智能。答案是肯定的，的确是研究的方向之一。很期待。

 

一开始这本书让人觉得有点像James Gleick的【The Information】，因为都是讲Babbage，Lady Lovelace等人的故事，但后来很不同。Gleick的书更加expansive，还有一个深埋的主线：从非洲鼓点作为一种交流的方式，到基因作为生命的编码（很难想象一本讲信息的书不提到这一点），到香农信息论和复杂科学的关系、和Turing理论的关系，甚至文学大家比如卡尔维诺、博尔豪斯等人的创作等等，Gleick一直在提示信息是这个宇宙很本质很深刻的现象，也还有很多我们没弄明白的地方。Gleick的书因此让人觉得意犹未尽，跃跃欲试要再去深挖，再去学习和思考，在这一点上，远胜于【信息传】。