1樓：大白
題目不是很清晰，需要將描述補充完整。
按現有描述硬猜，應該理解為，你知道乙個資訊之前要有不確定性。知道這個資訊消除了不確定性。比如，你得到花是紅的這條資訊之前是不知道花是什麼顏色的，則知道這條資訊是有意義的。
2樓：
既然前提已經是「你看到一朵花的顏色是紅色」，那麼我再告訴你花的顏色並不會讓你增加任何知識，不是麼？
當然，你可能會覺得這個定義有些不自然，因為就算我不知道乙個明確的概率分布，描述這個物件的內容好像也是需要一定的資訊量的。這個想法是正確的，實際上，它是演算法資訊理論這個分支的起源。
在演算法資訊理論中，我們並不事先規定某個概率分布，而是指定一種通用的程式語言，用該語言下輸出目標訊息的最短程式長度來表示該訊息的資訊量。在這種定義下「花是紅的」具有的資訊量就不是0，並且容易被該語言描述的物件會有較低的資訊量。用演算法資訊理論創始人之一A.
N.Kolmogorov的話說：資訊理論應該是先於概率的。
雖然有這種差別，但可以證明：考慮描述長度的期望值時依然會回到傳統資訊理論的結果。
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