日常生活中我们可能从来没想过这个问题，其实这是一个基本的信息论问题。
和一个高手过招会是怎样呢？我认识的一个围棋高手分享经验说：“下棋不是比的是看谁算得深，而是看谁的算法长期不犯错误”。
这里我们引入一个概念“比特”，如何度量信息的多少呢？信息量对每个人来说都不一样。美国信息论的创始人香农就将信息的度量不和不确定性联系起来从而提出了“比特”这个度量单位。比特的定义是：如果一个黑盒子中有A和B两种可能性，它们出现的概率相同，那么搞清楚到底是A还是B所需要的信息量就是一比特。由这个概念我们接着往下问，如果盒子里有4种可能性需要多少比特呢？答案是2比特，其中的逻辑你可以想一想。
我们把信息的不确定性叫做信息熵，我们都知道熵是物理上表示热量的单位。熵值越大，其变化越无规律。你可能听说过金融数学这个专业，他们~就是利用信息熵从而为商家制定获利方案，其实*球赌**的庄稼，他们都是稳赚的，他们也是不知道开哪个球的，他们从来也不会拿自己的钱去玩的，他们是更据买某个球的人数确定这个球获胜 的概率接着会有人引导你买这个球。你发现没有这是一个简单的商业模式0+信息量=信息熵。其实生活中很多贸易都是利用了信息的可度量性。就是利用信息熵从而为商家制定获利方案，其实*球赌**的庄稼，他们都是稳赚的，他们也是不知道开哪个球的，他们从来也不会拿自己的钱去玩的，他们是更据买某个球的人数确定这个球获胜 的概率接着会有人引导你买这个球。你发现没有这是一个简单的商业模式0+信息量=信息熵。其实生活中很多贸易都是利用了信息的可度量性。
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回到开始的问题怎样在竞猜中取胜高手那就是增加自己的信息熵。
