信息（九）
含义本质上是一种计算现象的想法似乎是极端的，但是这里有许多在科学，哲学和文化中的讨论和理论隐含地假定了这种观点。在流行文化中，例如，有一系列出色的电影和书籍集合，我们发现了意识到自己的邪恶计算机（2001年，太空漫游），将意识上传到计算机（1992年，割草机人），和虚拟现实中的战斗（1999年，矩阵）。在哲学中，博斯特罗姆（Bostrom，2003）的立场是为了说明我们已经生活在计算机模拟中的观点。有很多方法可以争论减少计算意义的利弊。我们概述了两个极端立场的可能论点：
含义是计算的一个新兴方面：科学是我们基于主体间可验证的重复观察的有效的客观理论描述的最佳努力。科学告诉我们，我们的现实是小规模的，由基本粒子组成，其行为由精确的数学模型描述。在基础上，这些粒子相互作用和交换信息。这些过程本质上是计算。在这个最基本的描述层面上，没有一个主观的意义概念的空间。没有理由否认我们作为人类经历了一个有意义的世界，但是因此，这一定是自然的新兴世界。在基本层面上，它不存在。我们可以将宇宙描述为一台大量子计算机。我们可以估计，宇宙的信息存储内容为1092位及其自大爆炸以来所做的计算步骤数量为10123（Lloyd 2000; Lloyd＆ng 2004）。作为人类，我们只是宇宙的子系统，其估计复杂性约为1030位。从技术上讲，这可能是不可能的，但是似乎没有理论上反对这样的想法，即我们原则上可以构建人类的确切副本，无论是直接的物理副本还是计算机中的模拟。这样的“人造”人会经历一个有意义的世界，但是经验将会出现。
含义在本体论上植根于我们对世界的个人经验，因此不可修复：科学理论消除了我们世界的大多数语义方面的原因是由科学方法论本身的本质引起的。意义的本质和相关的情绪是它们植根于我们个人对世界的经验。通过重点关注不同观察者对类似事件的重复观察，科学方法论排除了对先验意义概念的分析的可能性。从有意识的观察者的个体差异中抽象出来，经验科学方法论很有价值，但是没有理由将我们的本体论减少为经验科学研究的现象。根据定义，孤立的个体事件和观察结果不接受实验分析，这似乎是科学与人文科学之间的界限。在历史，文学，视觉艺术和伦理等学科中，我们主要分析单个事件和个体对象。这些越接近我们的个人，他们对我们的意义就越大。没有理由怀疑这样一个事实，例如“格尔尼卡是一个杰作，表明战争的暴行”或“麦肯罗在正确的上下文中说出了他应得的胜利”的启发性比赛，传达了有意义的信息。最终应该从计算过程中理解这些信息内容的观点似乎太极端了，无法可行。
除此之外，像物理学这样的纪律，直到最近才忽略了宇宙中约68％的能量和27％的物质，这没有统一的基本力量理论，并且仅在数学方面解释了我们世界的基本方面目前缺乏任何直观基础的模型似乎并没有融合到可能成为还原形而上学的足够基础的模型中。
一旦一个人定义了真实陈述的信息，有些含义就会变成计算，而另一些含义则缺乏该功能。在经验科学的背景下，我们可以研究旨在在重复观察数据集中概括结构信息的理论的研究人员小组。理论构建和主体间验证和伪造的过程具有固有的计算成分。实际上，这种主体间验证的概念似乎是数学的基本要素。这是这样一个事实的主要原因，即人文科学的中心问题不能为定量分析开放：我们可以不同意一幅画是否比另一幅画更美丽，而不是有两幅绘画的事实。
显然，作为一种概念模型的计算在许多科学学科中起作用，从认知（Chater＆Vitányi2003）到生物学（请参阅生物学信息入门）和物理学（Lloyd＆Ng 2004; Verlinde 2011，2017）。通过计算从数据集中提取有意义的模型是大数据革命的推动力（Adriaans＆Zantinge 1996; Bell，Hey＆Szalay 2009; Hey，Tansley和Tolle 2009）。跨国公司（例如Google和Facebook“知道”有关个人的所有知识都是通过计算过程从大型数据基础中提取的所有内容，并且不能否认这种“知识”对社会产生了相当大的影响。研究问题“我们如何通过计算大量数据集构建有意义的数据？”是二十一世纪科学的基本元问题，也是信息哲学的一部分，但没有严格的还原性观点。
七、结论
可以从信息哲学中受益的第一个领域当然是哲学本身。
信息的概念可能对几乎所有哲学主要学科产生影响，从逻辑学、知识论到本体论，甚至伦理学和美学（见上面的介绍）。科学哲学和信息哲学，由于它们对归纳和理论形成问题感兴趣，可能都可以从更密切的合作中受益（见 4.1 波普尔：信息作为可证伪性的程度）。信息概念在哲学史上发挥着尚未完全理解的重要作用（见2.信息术语和概念的历史）。
由于信息已成为几乎所有科学和人文学科的中心问题，这一发展也将影响这些领域的哲学反思。考古学家、语言学家、物理学家、天文学家都与信息打交道。科学家在提出理论之前要做的第一件事就是收集信息。应用可能性非常丰富。数据挖掘和超大数据集的处理似乎对于二十一世纪几乎所有实证学科来说都是必不可少的。
在生物学中，我们发现信息对于生命本身的组织和复杂有机体的繁殖至关重要（参见生物信息条目）。主要问题之一是当前的模型不能很好地解释生命的复杂性。 Valiant 启动了一项研究计划，将进化作为计算学习的一种形式进行研究（Valiant 2009），以解释这种差异。 Aaronson (2013) 明确主张复杂性理论和哲学之间更密切的合作。
直到最近，人们普遍认为信息的各种概念或多或少是孤立的，但近年来在理解这些概念之间的关系方面取得了相当大的进展。例如，Cover 和 Thomas (2006) 就看到了柯尔莫哥洛夫复杂性和香农信息之间的完美匹配。 Grünwald 和 Vitányi (2008) 也做出了类似的观察。此外，还研究了热力学理论和信息论之间存在的联系（Bais & Farmer 2008；Harremoës & Topsøe 2008），很明显，物理学和信息论之间的联系比单纯的物理和信息论之间的临时相似性要复杂得多。熵和信息的正式处理表明（Gell-Mann & Lloyd 2003；Verlinde (2011, 2017)。量子计算目前，它还没有发展到比经典计算更强大的程度，但从哲学的角度来看，这个门槛可能会在未来几年内被超越，许多量子物理和信息论的概念问题似乎会融合在一起。相关问题的一个领域：
信息和计算之间是什么关系？
现实世界中的计算本质上是非确定性的吗？
宏观尺度上的符号操纵与量子物理世界之间有什么关系？
什么是好的量子计算模型以及我们如何控制它的能力？
量子世界之外还有信息吗？
信息的概念已成为我们社会和科学的核心。信息技术在我们组织生活的方式中发挥着关键作用。它也已成为科学和人文学科的一个基本范畴。信息哲学作为一门历史学科和系统学科，为古老的哲学问题提供了新的视角，也提出了新的研究领域。
