大堡礁附近的一条鱼不断从其环境中获取新信息——食物的位置、水的幽暗程度和远处船只的声音，仅举几例。

但只有部分信息是有意义的，因为它们实际上有助于鱼类生存。在从生物学到人工智能的各类学科中，识别这种有意义或“语义”的信息是一项关键挑战。然而，从未有人给出对这类信息广泛适用的、完全正式的定义。

圣菲研究所的一位专攻信息理论的博士后研究员Artemy Kolchinsky，和数学家兼物理学家的David Wolpert教授提出了一篇新论文。

从统计物理学和信息论中获取线索，他们提出了一个定义，强调特定信息如何有助于物理系统使自身永久化的能力——在普通生物有机体的背景下，这意味着它的生存能力。

他们写道，语义信息是“物理系统对其环境的信息，这是系统随着时间的推移保持其自身存在的因果关系所必需的”。

例如，食物的位置是大堡礁鱼类的语义信息，因为它对鱼类的生存至关重要。但是遥远船只的声音对鱼的生存能力没有贡献，因此它不具备语义信息的条件。

Kolchinsky和Wolpert希望这种新颖的、正式的语义信息定义可以帮助研究人员在分析物理系统的环境信息时进行合理的分类。

“有些信息对于有机体来说可能是非常有意义的，而其他信息则毫无意义，”Wolpert说，“虽然这种区别在分析生物有机体方面至关重要，但它从未被形式化。但是，为了避免取定义'生物有机体'这一令人担忧概念，我们希望我们对有意义信息的定义适用于生物和非生物物理系统，如岩石和飓风。”

研究人员的新定义填补了克劳德·香农开创的信息理论中的漏洞，克劳德·香农在1948年创造了“通信数学理论”，在这一领域的标志性论文中，他故意忽略了信息“意义”的问题。

Kolchinsky说，在生物学领域，理解语义信息的作用可以帮助回答本学科中最有趣的几个问题；例如最早的生命形式是如何进化的，或者现有生命形式是如何适应的。

“当我们谈论适应性和同化性时，语义信息会随着进化过程而增长吗？生物体能否更好地获取对他们有意义的信息？”

本文译自 phys，由 majer 编辑发布。

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