噪声

诺伯特·维纳将信息论引向了控制科学，他将信息论定义为“对信息的研究，尤其是对控制的有效信息的研究”（1950：8）。他的直接目标是通过考察信息回路来促进计算机技术的发展。在信息回路中，生物组织可以与机器相类比。生物神经系统和现代电子设备都能将来自自己结构中的某些部件的信息反馈到一个处理网络，这些内部信息使得生物组织及机器都能去跟踪、调节自己的表现。通过信道传输信号，不管是通过神经系统还是通过电话线，都可以与封闭的热力学系统的瞬间表现相类比：在每种情况下，随着时间的推移，无序性趋于增加。在信息论中，传输过程中增加的这种系统演变被称为噪声。“信息的统计性质完全由信源的特点决定。但真正通过信道得以传输的信号的统计特点，以及在信道中的熵，既由人们试图送入信道中的东西决定，也由信道处理不同信号的能力决定”（Weaver，1949：17—18）。

与一则信息发送之前的熵相比，“信道中熵的量”由噪声水平决定，噪声就是“在信息发送时不是信息的组成部分，但却成了抵达信息的组成部分”（Paulson，1988：67），并对信号构成障碍的任何东西。在现实世界里，所有信道都不能完全免于随机波动带来的噪声，它给通信过程带来另一个层面上的不确定性。这与电子计算过程中出错的情况类似。在计算及通信中，人们通过冗余技术来减少误差。通过牺牲部分效率，冗余编码重复提供关键计算步骤，或信息要素，以确保运算结果如果说不上完美，但至少可靠、完整。

噪声这个概念最先只是被视为破坏了完美效率的令人遗憾的东西，跟一个世纪之前热力学熵的情形极为相似。熵在开始时被视为一种衡量“有用能量”损失的尺度，但将其仅仅视为能量的对立物是不合适的。同样，噪声起初被定为负面或破坏性干扰，是造成了“有用信息丢失”的原因。随着香农和韦弗把熵以一种正量的方式用到了信息论的术语中，噪声就成了一种不可消除的影响着通信的阻力。但是用香农对信息的数学处理术语来说，噪声不仅仅是“反信息”那么简单。相反，噪声具有富有新意的模糊性，噪声也是信息，而且是完全没有料到的信息，它是一种神秘的增量，在每一次通信和运算传输的过程中，它都掷下了随机的骰子。过去半个世纪大多数最精彩的批评作品都来自各知识学科的信息整合，而只有颠倒了噪声符号，这种事情才有可能发生（参见Serres，2007）。(https://www.daowen.com)

如果我们把重心从通信系统（香农的贝尔实验室环境）转移到媒介系统（马诺维奇的“表征技术”），也就是说，从以传输为中心（如电报、电话）变成书写和信息存储（摄影机、留声机，以及它们的衍生物），噪声对信息话语的重要性就会显得一目了然。当然，图形数字系统这两样都能做得到，但牢记系统功能中的这一区别还是很重要的。我们容易想象出这样一幅图景，即信息总是在不断地被传输，总是在社会上流通。但同样也有这种情况：信息得到积累、存储，它就待在那里，在某个真实或虚拟的地方，等待着被人检索。信息的书写和存储同样允许人们对其进行操控，它有一种开放性，允许人们超越实用功能，对其进行创造性利用。信息成为一种媒介，通过编辑、剪辑、另搭框架、重新排序等手段，它能产生新的形式和秩序。

从传输的角度来看，任何对存储信息的操控都是在初始信号中混入噪声。但从信息媒介带来的艺术形式（声音、视觉形象、语言符号）这个角度来讲，噪声就是艺术。例如，正是留声机的到来，人们才能在先前本来“纯粹”（毕达哥拉斯式的）音乐声中发现了噪声。音色本身就是在音乐制作过程中产生的噪声。它最初源于某一给定乐器的物质特性。音色的噪声并没有从物理上破坏它自身的声音，而是恰好相反，它强化了它自身的声音（参见Kahn，2002）。它允许乐器的差异，并因此成为音乐合奏中的组成部分。另外再举个例子，随着录音带的到来，人们才可能对所录信号在时间轴上进行控制（TAM）。甲壳虫乐队和吉米·亨德里克斯将其录音片段进行处理，将带子倒过来放，这些都是有名的例子。媒介艺术以富有深意的噪声形式来重新构建了信息。