各位同学上午好，今天我们要聊一个改变人类文明走向的“低调会议”——它没有“全球峰会”的噱头，没有名人站台的热闹，却聚集了冯·诺依曼、香农、维纳等顶级大脑；它没在历史课本里大书特书，却悄悄预示了信息时代的到来。
先用三分钟梳理核心脉络：1946-1953年，纽约比克曼酒店举办了一系列非正式会议，由神经生理学家麦卡洛克牵头，梅西基金会资助。起初会议聚焦控制论，后来逐渐转向信息论——1950年的会议上，信息论创始人香农的发言颠覆了所有人对“信息”的认知，他提出“信息是对不确定性的度量”，用“比特”和“信息熵”量化信息，甚至用“猜字母”实验让抽象概念落地。这场会议的核心价值，在于打破学科壁垒，让物理学、神经科学、认知科学的学者共同意识到：人类文明的驱动力正从“能量”转向“信息”，而应对世界“不确定性”的关键，就是获取信息。接下来，我们就以师生对话的形式，拆解这场会议背后的认知革命，结合心理学和哲学原理，读懂信息时代的底层逻辑。
课堂对话：从“会议本身”到“信息本质”的拆解
和蔼教授（打开ppt，屏幕上出现比克曼酒店的老照片）：同学们先看这张图——纽约比克曼酒店，红砖建筑，看起来很普通，却在1946年成了“最强大脑聚集地”。大家想想，吴先生为什么说它比很多“世界峰会”更重要？秦易，你平时关注科技史，先说说你的看法？
秦易（坐直身体）：教授，我觉得关键在“参会者”和“讨论内容”。那些噱头十足的峰会，常请名人撑场面，讨论的内容多是“已有共识的总结”；但比克曼会议邀请的是冯·诺依曼（现代计算机之父）、香农（信息论创始人）、维纳（控制论创始人）这些“开创领域”的人，他们讨论的是“没人能说清的新问题”——比如“信息到底是什么”“大脑怎么处理信号”，这种“突破性讨论”才会影响长远，就像索尔维会议催生了量子力学一样。
和蔼教授（点头赞许）：太准确了！吴先生说“创造文明的人，影响常被低估”，比克曼会议就是最好的例子。它有两个核心特点：一是“跨学科碰撞”，神经科学家、物理学家、数学家坐在一起，打破了传统学科的壁垒；二是“聚焦根本问题”，不聊表面的技术应用，专啃“信息本质”“不确定性”这些“元问题”。许黑，你从心理学“认知突破”的角度，说说这种跨学科讨论为什么重要？
许黑（推了推眼镜）：教授，这涉及到“认知固化”的打破。单一学科的学者容易陷入“路径依赖”——比如物理学家习惯用“能量”“连续变量”看世界，神经科学家习惯从“神经元放电”解释大脑，而跨学科讨论能带来“认知冲击”。就像心理学里的“格式塔效应”，不同学科的人看同一个“信息”问题，会拼出更完整的认知图景。比如香农是数学家，他用“概率”定义信息；维纳是物理学家，他用“熵”联系控制论，两者结合才让“信息”从模糊概念变成可量化的科学。
和蔼教授（竖起大拇指）：这个分析很到位！接下来我们聚焦会议的“转折点”——1950年香农的报告。他一上来就说“信息的含义根本不重要，信息是对不确定性的度量”，这句话直接颠覆了当时学者的认知。周游，你用生活中的例子，试着理解“信息消除不确定性”这句话？
周游（琢磨片刻）：教授，我想到查成绩的场景！比如我考完试，不知道自己过没过，这就是“不确定性”；等我查到成绩是“90分”，这个“信息”一到手，不确定性就没了——这不就是“信息消除不确定性”吗？还有天气预报，如果说明天“100%下雨”，不确定性为零，需要的信息就少；如果说“50%下雨”，不确定性高，就需要更多信息（比如看云图、风向）来判断。
和蔼教授（笑着鼓掌）：太生动了！香农还设计了一个“猜字母实验”来解释这个原理——比如想知道对方心里的单词，你可以问“第一个字母是A吗？”“是b吗？”，每得到一个“是\/否”的答案，就获得1“比特”信息，直到消除所有不确定性。叶寒，你算算：如果要猜一个“从A到Z的单个字母”，最多需要多少比特信息？
叶寒（拿出草稿纸）：教授，这是个概率问题！26个字母，每个字母概率相等的话，我们可以用“二分法”猜——第一次问“在A-之间吗？”，排除一半；第二次问“在A-G之间吗？”，再排除一半……2的4次方是16，不够；2的5次方是32，够覆盖26个字母，所以最多需要5比特信息！这是不是和香农说的“信息熵”有关？
和蔼教授：完全正确！香农用“信息熵”来量化这种不确定性——当每个结果概率相等时，熵最大，需要的信息最多；当某个结果概率接近1（比如“太阳从东方升起”），熵最小，几乎不需要信息。这里要注意，香农说的“熵”和热力学的“熵”（无序度）本质相通，但侧重不同：热力学熵描述“系统的无序”，信息熵描述“信息源的不确定性”。蒋尘，你从哲学“世界本质”的角度，说说为什么“不确定性是世界的固有特性”？
蒋尘（沉思片刻）：教授，这其实是“决定论”和“非决定论”的争论。传统观点觉得“世界是确定的，只是我们没掌握足够信息”——比如知道所有分子的运动规律，就能预测天气；但香农的理论告诉我们，“不确定性是根本属性”，哪怕掌握再多信息，也不可能完全消除它（比如量子力学里的“测不准原理”，宏观世界里的“偶然事件”）。这就像哲学里的“有限理性”——人类永远无法掌握所有信息，所以只能用“信息”不断降低不确定性，而不是追求“绝对确定”。
和蔼教授：这个升华太关键了！当时参会的人类学家米德就很难接受“信息没有含义”的观点，她觉得“只有经过人脑处理的信号才叫信息”。许黑，你从“认知加工”的心理学角度，分析一下米德的误区在哪里？
许黑：教授，米德混淆了“信息编码”和“信息解读”两个阶段。香农说的“信息”是“客观的信号度量”——比如“红灯”这个信号，不管人怎么解读，它携带的“停止”的不确定性消除功能是客观的；而“含义”是“主观的解读结果”——比如色盲可能把红灯看成其他颜色，影响解读，但不影响信号本身的信息价值。这就像心理学里的“信号检测理论”：信号（信息）是客观的，而人对信号的感知（解读）受主观影响，但不能把“感知结果”等同于“信号本身”。