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区块链防懵逼指南:熵

最近,老金在北京参加了一场区块链论坛的线下聚会。别看现在比特币跌的狠,其实大家的热情还是挺高的。

会上,一位区块链大佬上台发言,背后的PPT屏幕打出了这样一句话:

互联网的无序熵增导致信息遗忘,而区块链保持有序熵不流失!

看完这句话,身边的几位哥们瞬间就懵逼了。他们一边互相问“这字念什么”“这话啥意思”,一边掏出手机百度一下。

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如今的区块链早已不只是密码学与计算机技术的延伸,而是融合了数学、物理、量子力学、信息学、经济学、金融学、哲学等为一体的超级技术,而且它还在“日新月异”。

这也就是为什么,区块链领域隔三差五就会蹦出一些你听不懂的、跨学科的艰深词汇。

为了能和区块链大佬们愉快交流,防止中途懵逼的尴尬,我们有必要与时俱进,了解一些有代表性的词。今天就来说说“熵”这个玩意。

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熵的概念与历史

熵,读音同“商”,它和三个领域学科有关:热力学、物理学、信息理论。

“熵”这个概念,是由德国物理学家鲁道夫·克劳修斯在1865年提出的。但熵的诞生,最早源于热力学。

19世纪工业革命时期,设计蒸汽机的工程师非常关注机器的工作效率,比如水的温度要达到多少、什么样的沸腾物质能让蒸汽机运转更快等。基于这些问题的研究,解释热量是如何流动的热力学定律诞生,其中的“热力学第二定律”就涉及到了熵。

热力学第二定律又称“熵增定律”,表明了在自然过程中,一个孤立系统的总混乱度(即“熵”)不会减小。在热平衡系统中,熵值是达到最大化的。

1877年,奥地利物理学家玻尔兹曼用物理学解释了熵。

1948年,美国数学家克劳德·香农将熵的概念,引申到了信道通信的过程中,从而开创了”信息论“这门学科。信息熵不是指信息本身,而是信息量的表征。

如何通俗的理解“熵”

“熵”其实是一种无序程度的度量方式,越混乱越无规律,熵值就越大,反之熵值越小。

比如,在室温20℃时,两个烧杯分别装有白水和蓝钢笔水,水温都是20℃。把蓝钢笔水滴一滴在白水中,蓝钢笔水会慢慢散开了,最终会相对均匀的分布,并让白水变蓝。“熵”就是表达这样一个分布程度的量。

你可以把蓝钢笔水看做是能量,把能量注入系统后,能量向均匀分布方向发展,这时候熵增大。

有观点认为,热力学的熵和信息论的熵,说的是同一种东西,因为定义公式都是:

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但是,热力学熵和信息熵不能混为一谈。

这就好比,把两杯温度不同的水混合到一起,熵会增加,但你不能直接通过向其输入信息来再次将水变成两部分不同温度的有序状态。

熵是如何与区块链扯上关系的?

可能是基于“去中心化”这个特性吧。以下分析与观点整理于网络。

自然界总是越来越趋向于无序,不能达到共识。达到共识唯一的办法,就是把周围搞得更乱一点,把自己搞得整齐一点。

熵增定律,解释了一切事物都是从有序趋向无序,也就说宇宙也是从有序走向无序,即xx亿年后,太阳也会从有序的球体爆炸为无序的气体和粉尘,即星云。

而熵的原理,实际上是量子不确定性、纠缠的某种必然效应。熵最大原理在局域的子系统中适用,而整体的环境不会达到热平衡,也就是宇宙不会热寂。

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世界的随机性根源在于量子非定域不确定性。人类观测宇宙有时间空间局限性造成时间箭头。因此,爱因斯坦说时间是幻觉。

这些量子纠缠、熵的概念架构了从非定域的量子世界到定域世界的桥梁。

达到共识必然造成熵减,因为达成共识(指向同一个方向)状态的熵远比杂乱无章的熵要小,但根据热力学第二定律:整个系统的熵永远是增加的。所以,达成共识的同时,一定要排除一些熵。

上面这个观点,据说来自于已故物理学家张首晟先生。

去中心化的机制,和自然界中磁铁从杂乱无章的状态达到有序的铁磁状态非常相像。

中心化智能系统的复杂度过高导致效率降低,因此引入去中心化的分布式系统,可以保持系统的低熵。

而比特币的基本核心理念也是“分布式系统”,属于非定域整体性存在的互联网版,它体现了我们处在这个时代或者这个世界的未来特征,即大数据弱关联代表了这个时代的整体特性。

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有序的奖惩机制

还有一种说法认为,区块链数字货币引入奖励制度也与熵有关,因为:

“奖惩透过整个人类组织间接地支配着负熵,是负熵的衍生品,奖惩有着比负熵更好的流动性,也有着比负熵更好的普适性”。

这个说法有些牵强。因为奖惩的做法,并不能让组织行为变得有序。我们并不缺乏奖惩,缺乏的是“有序的”奖惩机制。

回过头再看文章开头那一句:互联网的无序熵增导致信息遗忘,而区块链保持有序熵不流失;

其实引申的意思是:

互联网是在混乱中产生秩序,而区块链是在秩序中连接混乱。

有业内人士用熵的理念来描述互联网和区块链的本质区别:如果说互联网为人类带来了一个信息碎片化时代,那么区块链则在重构文明线性思维。

如果你对熵感兴趣,想进一步了解这个谜一样的东西,可以阅读“伯克利大学物理学教程”中的《统计物理学》,里面会抽丝剥茧、让你全方位了解什么是熵。

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看懂了麻烦也教教我,谢谢。

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