概述
1948年，克劳德·香农发表《通信的数学理论》，创立了信息论。这篇论文的核心思想惊人地简洁：信息是'不确定性的消除'。一个系统的香农熵越高，其不确定性越大，包含的'信息量'（更准确地说，信息承载潜力）也越大。
这个思想与太极图的哲学核心有着深刻的同构。太极图中，阴阳从无极（混沌、无差别、最大熵状态）中分化出来，形成可辨识的结构——这正是'不确定性消除'的过程。信息论中的比特（bit）是最基本的信息单位——它回答一个'是/否'问题——而这一元二元选择与阴阳的二元逻辑完全对应。
更引人深思的是，香农熵的数学公式与玻尔兹曼熵（热力学中的熵）具有相同的形式，暗示着信息与物理世界的深层统一。物理学家约翰·惠勒提出'It from Bit'（万物源于比特）的假说——宇宙的基本构成可能不是物质或能量，而是信息。麦克斯韦妖——一个经典的'思想实验'——如果拥有信息（知道分子速度），就可以打破热力学第二定律；但信息本身是有熵代价的（Landauer原理）。信息、熵、不确定性——这些概念构成了一幅与太极图阴阳消长惊人一致的宇宙图景。
太极关联
1比特=一个阴阳选择 → 阴阳二元是信息的最小单位
无极→太极（从混沌到有序）→ 熵减=信息获取
阴阳消长→ 信息在编码与传输中的动态变化
阴阳平衡→ 最优编码的信息密度（最短描述长度）
关键实例
香农熵公式 H = -Σ p(x) log p(x)
这个优雅的公式量化了不确定性。当所有事件等概率时熵最大（完全混乱——无极状态），当一个事件确定发生时熵为零（完全确定——信息已完全获取）。这与'无极而太极'——从混沌到有序的哲学叙事完全一致。
麦克斯韦妖与信息物理
麦克斯韦想象一个'妖'能观察分子速度并选择性地开关隔板门，从而不消耗能量就将热分子和冷分子分开——似乎打破了热力学第二定律。但1961年，Landauer证明擦除1比特信息至少消耗kT·ln2的能量——信息是物理的，与熵等价。阴阳变化中的'有'与'无'在此获得了物理学上的精确意义。
视觉对比
阴阳未分的混沌（无极）→ 信息最贫乏/熵最大
最大熵态——系统完全随机，无法预测，信息量为零
阴阳分明、各居其位 → 信息清晰/熵最小
低熵态——结构明确，可预测，已获取信息（不确定性已被消除）
可视化对照
阴阳爻线 ↔ 比特 0/1
阳爻(—) = 1，阴爻(--) = 0。阴阳二元是一切信息编码的原子。
信息 = 消除不确定性（熵减）
随机比特逐渐组织为有序图案——每获得1 bit信息，不确定性就减少一半。阴阳之分是最原始的信息提取。
道 → 信息源
'道生一，一生二'——道是阴阳未分的整体，1 bit是第一次信息提取，从混沌中建立了第一个区别。
知识测验
3 题信息论中，比特(bit)的0/1二元对应太极中的什么？
信息和不确定性之间是什么关系？
在阴阳-信息论的视角下，'道'最接近什么概念？