后谷歌时代的术语、艺术和信息

比特币（Bitcoin）：互联网上的一种基于广泛公开和分散账簿的安全交易方法。相比之下，信用卡系统是建立在保密、集中、使用受保护的网络和防火墙数据中心的基础之上。这些数据中心积累了大量交易者的个人信息。

比特币大约每10分钟收集1次公开交易账簿信息。收集从当前区块开始，一直追溯到其匿名发明者中本聪所创建的“创世区块”。其验证过程至少需要一半的参与者（“矿工”），从创世区块开始，用以前的所有区块对当前区块进行数学运算。因此，若想更改或撤销交易，需要系统中超过一半的计算机同意重新计算，并对自创世区块以来的所有交易进行重新声明和确认。

比特币不是硬币，而是在区块链中永久注册的交易权值和量尺。

区块链（Blockchain）是一种数据库。类似于不动产产权证，其中内容包括事项、契约、专利、许可或其他永久记录。从该系列的起源和分散的网络节点上分发和公开的每条记录开始，用数学的方法将一切散列在一起。

玻尔兹曼熵（Boltzmann’s entropy）：热量（系统中所有分子的总能量）除以温度（分子的平均能量）。路德维希·玻尔兹曼（1844—1906）将不同于缺失的信息与分子排列的不确定性联系起来，从而为克劳德·香农和信息论开辟了道路。熵有两种形式，且都是无序的。玻尔兹曼的熵是模拟的，由自然对数e（logarithm e）控制，而香农的熵是数字的，由对数2（log2）控制。

蔡汀定律（Chaitin’s Law）：格雷戈里·蔡汀是算法信息理论的发明者。他认为不能用静态的、永恒的、完美的数学模型来模拟动态的创造性生活。决定论者的数学将数学家困在机械的过程中，不能产生创新或惊奇，也不能产生学习或生活。故而需要超越牛顿的物理学数学方法，转而遵循哥德尔（1931）和图灵（1936）开创的后现代数学，即创造力的数学。

经济增长（Economic growth）：通过可证伪性或潜在的银行失灵而检测出的学习。这种对经济增长的理解源于卡尔·波普尔的洞见，即科学命题必须以可证伪或可反驳的方式加以框定。政府担保会阻碍学习，从而阻碍经济增长。

所有成长中的企业和行业都遵循着一条学习曲线（learning curve），即销售总量每增加1倍，成本就会减少20％—30％。经典学习曲线是微芯片中的摩尔定律（Moore’s Law），是网络中的梅特卡夫定律（Metcalfe’s Law）。雷蒙德·库兹韦尔把这一概念概括为“加速回报定律”。这是亨利·亚当斯在《亨利·亚当斯的教育》一书中引入的学习曲线图表，并将其应用于分析能源增产现象。

除非处理过的信号经由人的解释，否则作为学习过程的经济增长不会直接从“机器学习”中获益。

扩张性的财政和货币政策（Expansionary fiscal and monetary policy）：中央银行通过出售政府证券以支付政府的赤字，从而达到刺激经济活动的目的。

凯恩斯主义者（主要是左翼人士）认为，各国央行可以通过出售证券和增加政府支出来实施财政刺激。货币主义者（大多是右派）认为中央银行可以通过创造货币以购买政府债券来刺激经济活动。

新的资金流向了先前购买证券的所有者，主要是银行。近年来银行利用此类资金从财政部门购买了越来越多的证券。凯恩斯主义和货币主义在扩大政府开支的权力上意见趋于一致。在信息经济中，这两项措施都试图利用政府权力来推动增长。但经济增长是一种学习（通过反复思考获得知识），而学习不能强迫。

哥德尔的不完全性定理（Gödel’s Incompleteness Theorem）：库尔特·哥德尔（1906—1978）在数学的逻辑中发现，任何足以表达算术真理的正式系统都不完整，并且都依赖于公理，以至于不能简化到系统本身——真理无法在系统内部得到证明。在证明的过程中，哥德尔发明了一种数学机器。这种机器利用数字来体现公理，从而预测了计算机科学的发现。通过证明数学既不封闭，也绝非为物理所决定，哥德尔为后现代数学——软件和创造的数学开辟了道路。哥德尔1931年证明，数学表述可以是真实的，但无法证明。约翰·冯·诺依曼（1903—1957）是第一个赞赏和宣传哥德尔这个观点重要性的人。

正如冯·诺依曼所见，哥德尔的证明依赖于他所发明的数学“机器”。这种机器用数字来编码和证明算法，也用数字来表示证明结果。冯·诺依曼和艾伦·图灵的发明，推动了计算机科学和信息理论的发展，推动了互联网和区块链的发展。

黄金（Gold）：货币元素，原子序数179。经过数个世纪的检验，成为独一无二的货币。元素周期表上的5种贵金属分别是铑、钯、银、铂和金。铑和钯是直到18世纪才被发现的稀有元素。铂的熔点高达3000华氏度，如果没有先进的技术，根本无法获取。银的光泽晦暗且易腐蚀，它的反应性使它比黄金更适于大多数的工业用途。只有黄金才能作为一种经久耐用、永不改变的价值标尺。黄金被认为是货币，因为它是一种有用的商品——漂亮、闪亮、可分割、便于携带、稀缺、可兑换成珠宝。黄金别无他用，其本质上就是一种货币元素。金钱没有价值，因为它其实就是珠宝首饰而已。珠宝首饰有价值，因为它是真正的金钱。黄金是一种以提取增量盎司的时间为基础的估值指标。这个指标几个世纪以来都几乎没有变化。而从更深和更分散的矿脉中提取黄金是十分困难的工作。因此，黄金衡量标准不是技术和工业进步的函数，而是衡量价值的纯粹标准。

散列（哈希）（Hash）：将一个长度可变的数字文件转换为一个特定长度的字符串——安全散列算法（SHA-256用于比特币的区块链加密）输出总是32字节（256位）。散列难以逆向处理。关于散列的知识并不表示关于文件的知识，但是却能很容易地将文件的知识转换为散列。对文件的任何更改都会彻底改变散列结果。因此，散列显示了对散列数据的任何篡改。最常见的散列是每个因特网包结尾处的校验值（checksum）。散列是区块链和哈希图的技术支撑。

哈希图（Hashgraph）：在树状结构中使用链式区块（称为回合“round”），使用一种巧妙的“虚拟投票（virtual voting）”的算法，在没有实际投票或工作证明的情况下达成一致。这是一种复杂而费力的过程，应该尽可能地避免。该系统很可能成为区块链的基础而得以推广。

金融过度增长（Hypertrophy of finance）：金融的增长超过了它所衡量和调节的商业的增长。例如，国际货币交易大约是全球商品和服务贸易总额的73倍，是所有股票市场交易的100倍。石油期货交易在大约30年里增长了100倍，从1984年占石油产量的10％上升到2015年的10倍。房地产衍生品现在是全球GDP的9倍。那不是资本主义，那是金融的过度增长。

信息理论（Information Theory）：由库尔特·哥德尔在将逻辑应用于函数式数学和算法时提出，是在克劳德·香农（1916—2001）和艾伦·图灵（1912—1954）的思想基础上发展而成。信息理论将人类的创造和交流描述为在噪声的力量面前，通过电线或者整个世界，用“新闻”或“惊喜”（定义为熵，即为知识）来衡量的结果。

熵的高低取决于发送者的自由选择，是一个自由意志主义的指数。构成符号的字母表越大——也就是说，可能的信息集合越大——合成信息的人的选择就越大，信息的熵就越高，信息也就越多。信息理论既支持了也描述了我们所生活的这个数字和模拟的世界。

主街（Main Street）：工人按小时或按月结付工资的实体经济的象征，与华尔街快速循环式的赚钱活动相隔绝。主街也许就是你所居住的街道，是当地的商业和工作场所。

梅特卡夫定律（Metcalfe’s Law）：网络的价值和力量是随着它所链接的兼容节点数量的平方而增长。该定律得名于工程师罗伯特·梅特卡夫（1946—　），他也是以太网的发明者之一。该定律只是一个粗略的指数，与人的直觉背道而驰（互联网的价值远不及其60亿联网设备的平方），但该定律适用于更小的网络。脸书、苹果、谷歌和亚马逊之类的公司主导了当下股票市场的资本化。梅特卡夫定律解释了这些公司的价值创造载体。梅特卡夫定律很可能还适用于新的数字货币，并最终确保互联网软件堆栈新事务层的成功。

摩尔定律（Moore’s Law）：计算机行业的成本效益每两年翻一番。这一速度与以更快速度生产的晶体管的数量相适应，表现为一条学习曲线。在加州理工学院教授卡弗·米德研究结果的启发下，英特尔创始人戈登·摩尔（1929—　）提出了摩尔定律。该定律起初是描述硅晶片上晶体管密度每两年翻一番的原理。现在它主要依赖于其他的学习载体，如并行处理、多线程、低电压和三维芯片架构。摩尔定律作为一种学习曲线，是信息理论的重要原理。

噪声（干扰）（Noise）：信息中的干扰。噪声是管道对内容的任何影响：通信通道中存在的不为人所期待的干扰。噪声的产生通常是其管道所导致的内容失真。高熵信息（充满惊喜）需要低熵通道（没有惊喜）。信号中的意外是信息，管道中的意外是噪声。

皮尔斯的三位一体理论（Peirce’s Triad）：数学家兼哲学家查尔斯·桑德斯·皮尔斯（1839—1914）的理论认为，对于所有符号和符号系统（如软件和数学）而言，没有解释器就都没有意义。三元系统由符号（或意象）、对象和人类解释器组成。剔除解释器，三位一体就仅剩下意识形态和技巧（如“机器学习”和“人工智能”）。

公钥加密（Public Key Cryptography）：大多数密码学都是对称的：用相同的密钥（或数字串）对消息进行加密和解密。当然，如果你能亲自将密钥交给对方，也没什么不可以。但互联网经济依赖于你和从未见过的人进行持续的交易。答案就是不对称的密钥对。它们一起生成，密钥加密消息，公钥无法解密，而私钥则用于解密。区块链依赖公钥作为传输的地址，这些地址可以由它们的私钥完成。

私钥的重要用途之一，是能用以加密由相关公钥解密的文件。此过程允许对消息源进行数字签名以验证身份。你知道消息源于某个唯一的私钥，该私钥与您持有的公钥成对生成。这意味着钱也可以像支票一样签名，以确保身份验证，而不需要透露签名的来源。

这种技术对加密货币两个明显冲突的目标进行了协调：隐私和认证。实现完全可信的交易而不暴露个人数据。同时实现出于法律目的的访问并显示可靠的财产和历史记录。因此，在应对法院或美国国税局的质询时，我们可以拥有类似现金的交易（避免秘密公开），以及稳健、可靠、不变的记录。身份和财产在适当的时候可以隐藏，但是在需要时也可以证明。这与当前的制度完全不同。在当前的制度下，身份和财产信息不断地暴露给不受信任的外人，如果不依赖可能腐败或虚假的第三者或检察官，就无法证明这一点。

现金（real money）：一种量尺，是价值的度量标准，反映了时间的匮乏和不可逆的流逝。现金均匀地分布在熵的基础上，建立在光速和生命跨度的物理极限之上。从这个意义上讲，比特币和黄金都是现金。但被政府垄断的钱却不是。

沙山路（Sand Hill Road）：加州风险投资专家和各种“独角兽”的树栖之所。从斯坦福附近的卡米诺庄园，一直延伸到280号公路，再延伸到伍德赛德和硅谷的各种云与财富之中。这个奢侈的市场里充斥着律师和政客。沙山路已经失去了在创业资本市场上的领导地位。而将其拱手让给了世界各地的初币发行（ICOS）和其他筹资网站。

香农熵（Shannon Entropy）：计算香农熵的最简单方法是用二进制数字来编码一条信息。被计算为组成该信息概率的两个对数的和。1和0之间概率的对数总是负数。熵在这个和前面用负号表示为正。这个负号促使一些著名的理论家错误地提出了负熵的概念，这是一个矛盾的概念——超过了100％的可能性。与直觉相反的是，令人惊讶的信息是一种混乱。字母表是有序的，晶体是有序的，雪花是有序的。《哈姆雷特》和谷歌是美好而无序的，传达着令人惊讶的信息。

图灵机器（Turing Machine）：其灵感来自哥德尔的证明。图灵设想了一个抽象的通用计算机模型，它由一个控制单元组成，该控制单元管理一组指令，包括读、写和某一时间内在一个管道内部前后移动。这个管道的长度无限，被分割成尽可能多的正方形。他证明了这台假想的机器可以执行任何计算功能。从那以后，硅谷便开始欢呼雀跃。尽管他还进一步证明了大多数数字无法通过计算过程生成。图灵的通用计算机无法计算任何特定程序是否会停止。这是一种通用的计算机，它包含了无限的时间和空间。真正的计算机和大脑不同，必然局限于某些特定的目的。

财富（Wealth）：经过了检验的知识。物理法则规定物质是守恒——物质资源自石器时代以来没有改变。所有持久的经济进步都来自通过学习增加的知识。