信息是信息论中的一个术语，常常把消息中有意义的内容称为信息。信息论的创始人香农在题为“通讯的数学理论”的论文中指出：“信息是用来消除随机不定性的东西”。以下内容是信息的有：

信息是信息论中的一个术语，常常把消息中有意义的内容称为信息。信息论的创始人香农在题为“通讯的数学理论”的论文中指出：“信息是用来消除随机不定性的东西”。以下内容是信息的有：

根据香农信息论，能消除随机不确定性的内容即为信息。以下结合定义与实例，具体说明符合信息特征的内容：

一、信息的核心判定标准

香农在《通讯的数学理论》中指出，信息的本质是“消除随机不定性的东西”。这包含两层含义：

对接收者而言是“未知的”：消息需包含接收者“事先不知道的内容”，如天气预报中“明日有暴雨”（罕见事件）比“明日晴天”（常规事件）信息量更大。

能减少不确定性：通过提供新内容，使接收者对某事件的认知从“不确定”变为“较确定”。例如，考试前的“考点预测”能减少对考题范围的不确定性。

二、典型信息示例及解析

1. 天气预报：“明天北京有雷阵雨”

符合信息定义：天气具有随机性（可能晴、雨、阴等），该消息明确了具体天气状态，消除了“明天是否下雨”的不确定性。

反例：“明天地球会自转”（必然事件，概率P=1），因不存在不确定性，信息量为0。

2. 考试成绩通知：“数学95分”

符合信息定义：成绩公布前，分数可能在0-100分间波动（高不确定性），该消息将范围精确到唯一值，完全消除不确定性。

3. 新闻标题：“某地区发现新油田”

符合信息定义：“是否存在油田”是未知事件（概率极低），消息的出现大幅降低了认知不确定性，且事件概率越小，信息量越大。

4. 密码提示：“密码第3位是字母A”

符合信息定义：密码由数字/字母组合而成（高不确定性），该提示缩小了可能范围，减少了尝试次数，体现“消除不确定性”的作用。

三、非信息的反例及原因

1. 重复已知内容

如“太阳从东方升起”（必然事件，P=1），接收者早已确定，无法减少不确定性，信息量为0。

2. 无意义随机符号

如“aksjdf923”（无规则字符组合），若无法对应任何有意义的事件（如密码、编码），则无法消除不确定性，仅为“信号”而非信息。

3. 冗余描述

如“那个红红的大苹果很好吃”中的“红红的大”，对“苹果好吃”这一核心结论无实质补充，属于可压缩的冗余信息。

四、信息与相关概念的区分

总结：信息的本质是“认知增量”

无论是天气预报、考试成绩，还是新闻事件，只要能为接收者提供**“未知且能减少不确定性的内容”**，就是信息。正如香农所言，信息的价值不取决于形式（如文字长短），而在于它如何将“可能”变为“确定”。这一逻辑不仅是通信技术的基础，也成为现代决策、学习和数据处理的核心准则。

答案：所有能消除随机不确定性的内容，例如“天气预报：明天有雨”“考试成绩：95分”“新闻：新油田发现”等