周六听了几节吴军的得到课程《信息论》有点意思，本来他的另一门课程《数学导论》也想听，但是同事的推荐，就先开始听信息论。

深入分析下我这个决定其实还挺有意思的：

  • 探索的价值，最近读了一本《算法之美》，谈的是实际生活中的最优博弈的。对一台从未使用过的老虎，以及一台赢9输6的老虎机来说，哪台更有吸引力，通过一些数学和算法的研究证明，从未使用过的老虎机是更有吸引力的，因为已经听了《数学导论》 的部分章节，调整了期望后，觉得未知的《信息论》可能更有吸引力。对于这个下意识的决定虽然也是受人类喜新厌旧的天性影响的，但还是挺符合利益最大化的。

  • 信息对称，我已经第二次提到这个词了，最近对这个概念还是感触很深。对同样的作者，同样发布在得到上的课程，哪一门课更值得学呢？对于我来说是单次博弈，但是被朋友推荐后，对于我的吸引力显著提升，这就是我和朋友在一定的认知共同层面上形成了重复博弈。对于课程质量，在重复博弈下显然可以得到更大程度的保障。关于信息对称，还想多聊一句，最近招人的时候，跟hr沟通，hr说可以把自己需要跟进的候选人先发给hr看下，hr基于过往的面试评价给出是否推荐重点跟进的建议，这个也是基于对同一个候选人的重复博弈。所以信息对称这一点在日常生活中扮演着非常重要的角色。

OK上面讲了很多选择过程的一些认知和方法论的点，下面讲讲初步听了《信息论》之后的一些感悟。

一个很重要的概念：信息熵，一个很重要的推演：提出问题比解决问题更重要。

大意一个信息包含的信息量，与获得这个信息量需要付出的努力是相关的。100瓶毒药里面，哪一瓶是有毒的，跟100瓶毒药都有毒，这两个信息包含的信息量是不同，吴军也给出了信息量的计算公式。

在对信息量的多少，信息量传递的效率的大体感知后，吴军还提出了相关的认知论和方法论的模型。

提出问题比解决问题更重要，因为提出问题包含了更多的信息量。举的一个例子就是发现宇宙大爆炸理论的背景辐射的论文，虽然只有短短两页，但是包含的信息量却是巨大的。

这点也是我上周在思考的一个问题，为什么老板们对我们的技术方案的反馈，往往给我们带来非常大的启发，就像上周我做的技术方案，老板挑战我的5W1H，就一下把我问清醒了。很多时候我们做事，过于关注对一个已有问题的回答，比如技术方案的细节，怎么解决业务上的问题。但是我们却过于忽视了对没有提出的问题的回答。比如业务为什么要做这个事情（5W），只有多问问题，我们的思考才是更有价值的（包含更多信息量的）。

所以信息论在指导我们的思考和工作过程意义是很大的，在稻盛和夫的《活法》这本书里面也提到了，每个人的成就是天分*认知*勤奋，认知在对成就的影响，也是乘法级别的。

在具体的方案论上，目前看，5W1H是一个很好的工具，后面再听听吴军怎么说。

附图信息论鼻祖香农