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一张高清电视分辨率的照片,如果没有经过压缩,要占用600万个字节的计算机内存(6,1个字节是8个比特)。可是如果这张照片照的是一面单色的墙的话,它所含的信息量就很小,只要用三个字节就可以描写整张照片(3个字节描写红绿蓝三种颜色的深浅)。所以单色墙的照片的文件大小,可以从600万个字节压缩到3个字节,大大减少了占用计算机内存的空间和传输照片所需的时间。但一般一张照片的信息量要比三个字节大很多,那么如何量化照片所含的信息量?照片的压缩最多能有多少倍?香农是量化信息的,“通信的数学理论”。倚天剑一出,天下皆惊。香农一针见血地指出,通信的问题可以分解成两个的问题,即信源编码和信道编码。信源编码的目的是尽可能高效的表示信息源,即数据压缩;信道编码的目的则是尽可能高效的让数据可靠无误地通过信道。在他1948年的文章里,香农证明了信源编码的极限是信源的熵,而信道编码的极限则是个叫信道容量的东东,标注着信道可以支持的最大通信速率。(信道容量的概念是在熵的基础上的对信息论的进一步发展,故事更长,更精彩,不过俺还是不讲了吧。)香农说,只有当信源的熵低于信道的容量的时候,可靠的通信才可能实现;而且只要在这个条件下,可靠的通信就一定可以实现!香农的证明是存在性证明,就是说,他告诉俺们:反正这事儿一定可以实现,至于怎么实现,你们自己想办法吧。信源编码的问题很快被香农的追随者和逐步解决。基于算术编码(arithticdg)和lz编码el-zivdg)的信源编码方法在上世纪七八十年代已经日渐成熟,实现了香农预测的压缩极限并在实践中被广泛采纳。而香农预测的信道编码的极限,信道容量,却花费了人类半个世纪挣扎。业外人士未必了解,对信道编码的研究结晶了人类最高的智慧和前赴后继的努力。然而香农预测的信道容量直到上世纪九十年代中叶才终于被实现。今天我们的手机里也终于承载了香农在1948年的预言!熵的提出是信息论,也是人类对信息认知的开始,而香农在他1948年文章里提出的数学工具正是信息论的骨架。在我们今天生活的信息时代,香农和信息论存在于我们的手机,我们的电脑,我们的电视,我们的蓝光播放器,我们的te,我们的facebook,我们的韩剧大约七十年前,当人们还在黑暗中摸索数字通信的时候,香农说,要有熵。于是,就开启了信息时代。
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