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5.信息论可以度量什么？
有关信息在生物过程中的作用，以及生物学是否需要一种不同类型信息的形式化（在现代信息论中通常被称为功能信息或语义信息），一直存在着长期争论[例如， Yockey (2005)amp;Godfrey-Smith amp; Sterelny（2007）]。我们认为，目前阐述的信息理论，特别是考虑到分布相关性（Schreiber 2000）和因果信息（Hoel et al. 2013; Ay amp;Polani 2008）测量方面的最新研究，足以在信息如何构成生命的问题上取得进展。
具体而言，我们认为生命系统最与众不同之处是它们的因果结构和信息架构（Walker 2017）。现代信息测量方法，如传递熵（Schreiber 2000）、因果信息流（Ayamp;olani 2008）、有效信息（Hoel et al. 2013）、因果特异性（Griffiths et al. 2015）、整合信息（Oizumi et al. 2014）和整合时空模式（Polani et al. 2016）等等，所有这些都有希望从信息论角度对生物过程提供多样而丰富的见解，使我们有能力了解如何在各种时空尺度上描述生命的信息架构和因果结构。
例如，速度和方向信息通常是在鱼群（Hamp;egard et al. 2012）和椋鸟群（Cavagna et al. 2010）协调运动的背景下研究的物理量，此类信息在群体中的传播已经用统计物理工具进行了建模（Bialek et al. 2012），各种行为机制[如群感响应（quorum response）——许多动物采用的一种共识机制（Pratt et al. 2002；Wardal et al. 2008；Sumpteramp;amp;Pratt，2009）]——也进行了类似的研究。这些机制允许集体中的个体建立反馈回路，以放大或抑制信息的传递（Couzin 2009）。尽管研究这些群体信息传递、存储和处理的形式化方法还不太成熟（Dall et al. 2005），但对这些现象的大量关注为形式化应用方法和发展新理论提供了有力依据。
在下面内容中，我们并不认为存在一种量化生物集群行为“正确的信息度量“立场，而是主张在适当的控制下，通过在不同的生物数据集上应用多样化
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