第一次计算机导论课后博客--信息与计算机

                    第一次计算机导论课后博客--信息与计算机	
本周四的计算机导论课，老师对于信息与计算机进行了详尽的阐述，我从中收获颇丰。
对于信息，不同的人有不一样的理解。控制论奠基人维纳将信息上升到最基本的概念，指出“信息是信息，不是物质，也不是能量”，而香农则认为，假定事物状态可以用一个经典集合论为基础的概率模型来描述，则信息就是用来消除不确定的东西，或信息是事物运动状态或存在方式的不确定性描述。而在我看来，信息可以是任何人或机器能够获取到的或者发送的客观事物，如声音，文字，音频等等等等。毫不夸张地说，信息是社会交流的 必要媒介，没有了信息，社会将变成一盘散沙，无源之水。
总的来说，信息一般是将事物释放出来的消息，情报，指令，数据或信号，它是人们认识客观世界的媒介。我认为，从信息当中获取知识，由未知变成已知，是必要且需要我们去做的。
而进入现代，在信息时代，当信息与计算机碰撞时，如何度量信息，度量具有不确定性的信息成为了一个重要的问题。现在通常使用自信息量和信息熵来度量信息的不确定性。
自信息量：收到某信息获得的信息量等于不确定性减少的量。
自信息量虽然能在某种程度上度量不确定性，但是，自信息量不能用来作为随机变量X的信息度量。
香农提出了信息熵的概念：信息中排除了多余重复信息之后的平均信息量，即平均自信息量。
H(x) = E[I(xi)] = E[ log(2,1/P(xi)) ] = -∑P(xi)log(2,P(xi)) (i=1,2,..n)
而计算机的处理则更加具有智慧，计算机能处理的信息一般有五种：文本，数值，音频，图像，视频。这些信息可以按照某种程序或约定俗成的程序进行转化。在我看来，信息与计算机是绝佳的组合，计算机的数据处理能力高效而且程序化，处理海量的信息时事半功倍，无论从代数，逻辑还是几何上都具有很强的处理能力。
作为一名软件工程的学生，了解并且学习计算机的信息处理功能是必要的，通过对计算机 的了解，对数据处理研究不同的算法，我希望能够很好地利用CS完成更加高效的工作和功能，如上世纪的图灵机与如今流行的人工智能，希望在以后的学习中能够建立起以计算机为基础的逻辑思考能力，与时俱进。