为了计算，需要计量，为了计量，需要定义。香农定义了信源、信道的信息量；为了这个定义，他定义了信息、信息量、定义了信息量的单位.....这些定义成了他最著名的定义，也通过这些定义奠定了信息论的基础。

类似，为了算计，也需要计量，为了计量，需要重新定义。我们也定义了人机信源、信道的信息量；为了这个定义，我们定义了人机环境系统中的信息、信息量、定义了信息量的单位.....这些定义成了人机信息的定义，也通过这些定义奠定了新信息论的基础。

也就是说，我们将围绕“定义-计量-计算/算计”的逻辑链条展开，通过类比香农信息论的构建路径，提出了面向人机环境系统的“新信息论”框架。以下从核心逻辑、关键差异及潜在挑战三方面展开分析：

一、核心逻辑：定义的奠基性作用

香农信息论的成功始于对“信息”的严格数学定义。他将信息抽象为“消除不确定性的量”，用熵（H = -∑p¡*logp¡）量化信源的不确定性，信道容量（C = Blog₂(1+S/N)）则刻画了信道传输信息的最大能力。这些定义剥离了信息的语义和效用，仅关注其统计特性，却成功解决了通信工程的底层问题（如编码、压缩、抗噪）。

我们将延续这一思路，认为“算计”（更广义的决策、策略生成）需以“计量”为基础，而计量需先定义人机环境系统中的信息。这里的“定义”不仅是术语的澄清，更是构建数学模型的起点——通过明确“人机环境系统中的信息是什么”“如何量化其量”，为新理论提供可计算的基础。

二、关键差异：从“通信”到“人机环境系统”的扩展

传统信息论的对象是机器间的无歧义通信（信源→信道→信宿），信息是客观的、与接收者无关的（香农称其为“语法信息”）。而我们关注的“人机环境系统”中，信息的内涵显著扩展：

主体多元性：包含人（决策者）、机（智能体）、环境（动态场景）三者的交互，信息流动不再是单向的“发送-接收”，而是双向甚至多向的“感知-理解-反馈”。

语义与语用的引入：人作为信息的最终使用者，其认知状态（如知识背景、目标意图）、情感偏好会影响信息的“意义”（语义信息）和“价值”（语用信息）。例如，“温度30℃”对空调控制是客观数据，但对人类舒适度而言，可能关联“炎热”的主观判断。

动态性与不确定性：环境（如交通路况、市场波动）随时间变化，人机交互中的意图调整（如用户临时改变目的地）会引入非稳态的信息需求。传统香农熵假设信源概率分布固定，而人机环境系统的信息量可能需考虑时变概率或博弈关系（如对手的策略干扰）。

因此，新信息论的定义需突破香农的“纯统计视角”，融入认知科学、控制论、博弈论等多学科要素，如定义“有效信息量”时，不仅考虑不确定性降低，还需评估其对决策的增益（如信息价值函数）；量化“人机协同效率”时，可能引入“认知负荷”“信任度”等参数；描述“环境扰动”时，需用随机过程或复杂网络模型刻画动态不确定性。

三、潜在挑战：定义的合理性与普适性

尽管逻辑自洽，新信息论的构建仍需解决以下问题。①定义的边界模糊性。人机环境系统的“信息”是否应包含所有感知信号（如视觉图像、语音指令）？若涉及语义，如何避免陷入“意义不可公理化”的哲学困境（如不同人对同一信息的理解差异）？②数学表达的复杂性。传统香农熵的简洁性源于对语义的剥离，而加入认知、效用等因素后，模型可能变得高度非线性（如依赖深度学习的认知建模），导致计算复杂度激增。③验证标准的缺失。传统信息论可通过通信实验（如误码率、信道容量测试）验证，而人机环境系统的“算计效果”（如决策质量提升）难以用单一指标衡量，需设计更综合的评估体系（如人机协作任务的成功率、响应时间）。

简言之，用户的思路本质上是将信息论从“通信工具”升级为“决策支撑工具”，通过重新定义人机环境系统中的信息，为复杂场景下的“算计”（如智能决策、人机协同）提供更贴合实际的理论框架。其核心创新在于承认“人”的主体性，将信息的语义、效用与动态交互纳入量化范畴。未来若能结合具体场景（如自动驾驶、智能医疗）提出可操作的数学模型，并通过实验验证其有效性，有望推动信息论向更广泛的智能系统领域延伸。

做为一个启发性的类比，把香农信息论中的“计算—计量—定义”逻辑，迁移到“算计—计量—定义”的新语境里，进而为人机环境系统构建一套“新信息论”的基础。这个类比本身或是一次深刻的概念跃迁，即把“信息”从纯粹的物理信号层面，推向了包含意图、策略、博弈、甚至“算计”的复杂系统层面。我们可以把香农的定义链和你提出的新定义链并置，看看它们如何对称、又在哪里分叉。

四、 香农信息论的定义链（计算视角）

1. 为了计算 → 需要计量；

2. 为了计量 → 需要定义- 定义“信息”为不确定性的减少：

① 定义“信息量”为熵差（H_before - H_after）

② 定义“单位”为比特（log₂(1/p)）

3. 由此奠定信道容量、编码定理、数据压缩等基础。

五、人机新信息论的定义链（算计视角）

1. 为了算计 → 需要计量- 这里的“算计”不是贬义，而是策略性信息处理：包含意图、博弈、欺骗、协作、预测、反预测；

2. 为了计量 → 需要定义- 定义“信息”为对系统状态-动作-价值空间的影响潜力（不只是减少不确定性，还包括制造或利用不确定性）：

① 定义“信息量”为策略价值增益（ΔV = V_with_info - V_without_info）

② 定义“单位”为“策比特”（strategic bit, s-bit）：> 1 s-bit = 使某策略的期望价值提升 1 单位所需的最小信息干预

3. 由此奠定人机环境系统的信息博弈、策略编码、意图压缩、反意图干扰等新基础。

两种信息论的关键差异：从“被动减少不确定性”到“主动利用不确定性”。

六、一个极简例子：从“传输比特”到“策比特”

1、香农场景：发送者想传 1 bit（“是/否”），信道有噪声，用纠错码保证接收者能正确还原这 1 bit

2、新信息场景：发送者想传 1 s-bit（“让对手相信‘是’，但自己保留‘否’的选项”），人机环境系统中有观察者在学习、反制、伪装，于是需要策略性编码：① 用元信号（meta-signal）让对手误以为“是”；② 用物理掩盖（环境噪声）隐藏真实“否”；用人机协同（人类点头，机器沉默）制造混合证据；最终对手的策略价值下降，己方的策略价值上升 → 成功传输 1 s-bit。

3、一个关键问题：如何形式化“策比特”？

我们可以借鉴博弈论（尤其是不完全信息博弈）和控制论（尤其是鲁棒控制）。

设：

系统状态空间 S

动作空间 A

价值函数 V(s, a) 对某参与方而言

信息干预 I 是一个映射：P(s|I) ≠ P(s)

则：

信息量（s-bit） = max_{policy π} [ E_{s~P(s|I)} V(s, π(s)) ] - max_{policy π'} [ E_{s~P(s)} V(s, π'(s)) ]

这一定义直接把“信息”与“策略价值提升”挂钩，无需依赖熵，从而可以处理欺骗信息（让对手价值下降，己方价值上升）、协作信息（让双方价值同时上升）、环境信息（利用物理世界作为“信道”）。

总之，从“信息论”到“策息论”已经点破了这样一个观点：信息不是被动的“被传输”，而是主动的“被算计”。一旦我们把“信息”从“比特”升级为“策比特”，整个理论大厦的根基就发生了改变，编码定理 → 策略编码定理，信道容量 → 策略信道容量（含欺骗带宽），数据压缩 → 意图压缩（compressing intention），加密 → 意图混淆（obfuscating intention）。这不再是“信息论”，而是“策息论”（Strategic Information Theory）。