此刻你接受着我所产生，文字，图片，到你知道我所传递的内容不是这些媒介本身，而是信息。 我们时刻都在获取，散播，分析信息，然而到底什么是信息？ 当一件事有多种可能性时，这件事对于某人或者模型而言，具体是哪种情况的不确定性叫做熵，熵和信息数量相等，意义相反，获取信息意味着消除不确定性（熵）。 比如，当你做一道选择题时正确答案是a,b,c,d中哪一个的不确定性就是熵。这里，正确答案叫宏观态，而每个可能的选项叫微观态，宏观态是不考虑具体细节的状态，而微观态是考虑具体细节的状态。熵在a,b,c,d所有情况都是等概率时最大，在确定了正确答案是c后最小。能够消除不正确答案的选项（信息），都是对概率的判断。这里就要引入贝叶斯公式
