大堡礁附近的一條魚不斷從其環境中獲取新信息——食物的位置、水的幽暗程度和遠處船隻的聲音，僅舉幾例。

但只有部分信息是有意義的，因爲它們實際上有助於魚類生存。在從生物學到人工智能的各類學科中，識別這種有意義或“語義”的信息是一項關鍵挑戰。然而，從未有人給出對這類信息廣泛適用的、完全正式的定義。

聖菲研究所的一位專攻信息理論的博士後研究員Artemy Kolchinsky，和數學家兼物理學家的David Wolpert教授提出了一篇新論文。

從統計物理學和信息論中獲取線索，他們提出了一個定義，強調特定信息如何有助於物理系統使自身永久化的能力——在普通生物有機體的背景下，這意味着它的生存能力。

他們寫道，語義信息是“物理系統對其環境的信息，這是系統隨着時間的推移保持其自身存在的因果關係所必需的”。

例如，食物的位置是大堡礁魚類的語義信息，因爲它對魚類的生存至關重要。但是遙遠船隻的聲音對魚的生存能力沒有貢獻，因此它不具備語義信息的條件。

Kolchinsky和Wolpert希望這種新穎的、正式的語義信息定義可以幫助研究人員在分析物理系統的環境信息時進行合理的分類。

“有些信息對於有機體來說可能是非常有意義的，而其他信息則毫無意義，”Wolpert說，“雖然這種區別在分析生物有機體方面至關重要，但它從未被形式化。但是，爲了避免取定義'生物有機體'這一令人擔憂概念，我們希望我們對有意義信息的定義適用於生物和非生物物理系統，如岩石和颶風。”

研究人員的新定義填補了克勞德·香農開創的信息理論中的漏洞，克勞德·香農在1948年創造了“通信數學理論”，在這一領域的標誌性論文中，他故意忽略了信息“意義”的問題。

Kolchinsky說，在生物學領域，理解語義信息的作用可以幫助回答本學科中最有趣的幾個問題；例如最早的生命形式是如何進化的，或者現有生命形式是如何適應的。

“當我們談論適應性和同化性時，語義信息會隨着進化過程而增長嗎？生物體能否更好地獲取對他們有意義的信息？”

本文譯自 phys，由譯者 majer 基於創作共用協議(BY-NC)發佈。