信息對於我們來說，並不陌生。事實上我們時刻都在與信息打交道，都在不斷地接收信息、加工信息、利用信息。我們的一切離不開信息，就像生活離不開空氣和水、萬物生長離不開太陽一樣。什麼是信息?嚴格地講，當前關於信息這個名詞，還沒有一個明確的被公認的定義，一些科學詞典對此是眾說紛紜，莫衷一是。如有的認為：「信息就是所觀察的事物的知識」；有的認為「信息是特定的消息、情報、知識」等等。這些都是從語言學的角度來講的。資訊理論認為，信息是指用符號傳送的報導，報導的內容是接收符號者預先不知道的。從哲學的意義來說，事物之間是存在著普遍聯繫的，甲事物的變化可能聯繫著乙事物的變化，乙事物的變化可看成是甲事物變化的某種表示。因此，作為科學的嚴格定義，信息是現實事物間根據自然的規律或人為的約定建立聯繫的一種形式，是被表示出來的事物的增添了的確定性或者被消除了的不確定性。例如，求知，就是從知識中提取信息的過程；巡航飛彈按「電子地圖」行進，就是從中不斷地攝取制導信息，排除不確定性，來選擇其飛行路線。
語言、消息、電碼、數字、圖片、聲音、資料、命令等等都是表達信息的工具和形式。普通的電話，只是通過簡單的聲音來傳遞信息；計算機多媒體系統，則是通過圖、文、聲、像等多種形式來傳遞信息。同一信息，表達的方式可以多種多樣，在不同的約定下，同一種東西也可以代表不同的信息。當今，隨著科學技術的突飛猛進，從有線無線到微波衛星直至「信息高速公路」等信息的傳輸載體，使我們置身於多媒體信息網絡之中，能快捷方便地共享信息資源。這表明我們正處於一個多媒體的資訊時代，這個時代將縮短時間、消除距離、忽視文化的差異，信息這一神秘的力量無處不在、無時不有。
信息是繼材料、能源之後的又一大資源。但信息既非物質、也非能量，它們一同構成人類社會的三大要素。美國哈佛大學信息政策研究中心主任安瑟尼·Ｇ·歐廷格教授把物質、能量和信息三者的關係描述為：沒有物質，就什麼東西也不存在；沒有能量，就什麼事情也不發生；沒有信息，就什麼東西也無意義。這也正是信息的意義之所在。信息的意義可以支配甚至決定人們的生活、工作方式，指導作戰行動等等。
信息技術是為實現獲取、傳輸、處理和運用信息以及進行信息對抗的所有技術的總稱。信息技術作為資訊時代的標誌是當今發展最為活躍的技術領域，正在衝擊著社會的各個方面，信息技術的發展正在昭示著一個「數位化」的全新世界。現代條件下，信息與計算機、通信等的融合而形成的資源，具有極大的靈活性，它與有限的物質和能量資源不同，可以說是取之不盡的。未來人類將在信息的汪洋大海中航行，信息科學成為高新技術的源泉，開創新的產業革命，即以信息性的勞動資料為核心的第五次產業革命。
信息有兩個主要特徵。第一，只有變化著的事物或運動的客體才會有信息，靜止孤立的客體或永不改變的事物是不會有什麼信息的。如果報紙上總是重複刊登一條消息，那麼這條消息也就沒有什麼信息了；如果情報是重複，那也就是沒有信息的情報了。第二，只有尚未確定的事物才會有信息。如果是已確定的消息，那就是必然事物，不會有什麼信息的。一個事物或者一條消息出現的可能性越小，或者說概率越小，或者說內容越不確定，它所含有的信息量就越多；相反，信息量就少。例如，在百年奧運會歷史上，發生爆炸恐怖事物的可能性極小，但在第２６屆美國的亞特蘭大奧運會進行到一周時，竟然發生了爆炸事件，這一消息駭人聽聞，信息量就很大；投擲一枚硬幣，可能出現兩種情況(不是正面就是反面)，相對來說，出現正面或者反面的信息量就小。信息的概率概念十分重要，它可以定量地分析信息，這也是研究信息的本質所在。
資訊理論的研究工作者認為，信息量的大小可用統計分子物理學中的函數「熵」或「負熵」來度量。
「熵」是根據熱力學第二定律(有關過程進行方向的規律)確定的一個態函數，是區分可逆與不可逆過程的一個判據。１８７７年玻耳茲曼指出，孤立系統中，熵是分子無序的度量。並在統計物理學中證明，熵與熱力學機率存在著關係式：
Ｓ＝ｋ＊ＬＮ()……①
①式中的Ｓ表示狀態函數熵，Ｋ是玻耳茲曼常數，是某一宏觀狀態對應的微觀狀態數。玻耳茲曼公式揭示了表徵系統宏觀狀態的內在微觀機制，從而賦予了熵具體的含義：即系統宏觀狀態的混亂程度。也就是說，系統內所有微觀分布的綜合作用，規定和體現著系統的宏觀特性。信息熵表明信源的平均不確定度。
熵的研究對象是「孤立系統」，但在現實世界中，孤立系統幾乎是不存在的，而自在的局域系統基本上都是開放的。那麼，「負熵」就是用來描述「開放系統」中的宏觀狀態的態函數。
負熵的概念是量子力學的奠基人薛定鍔在轉到生命科學的研究領域以後，把生命系統作為與外界環境存在著物質、能量和信息交換的開放系統，來研究信息在生命系統宏觀狀態變化中的作用時，發現了與熵增加相反的演化方向——熵減過程。為了描述這種現象，提出了負熵的概念，並且藉助於玻耳茲曼統計公式給出了開放的概率信息系統的負熵的數學表達式：
－Ｓ＝Ｋ＊ＬＯＧ(１／Ｄ)……②
②式中的－Ｓ代表負熵，Ｄ為系統的無序度，正比於微觀狀態數，顯然②式與①式只差一個負號。薛定鍔把負熵定義為負值熵，並用負熵值的大小來度量和描述系統的有序程度，以用其來計算抵抗生命體內自發熵增並不斷生長發育所需要的能力——負熵，指出「生命賴負熵為生」。
負熵也是熵，只是研究的角度不同而已。負熵的引入，不僅為生命科學的研究注入了活力，而且更能深刻地揭示信息的本質。
現代資訊理論創始人申農認為，通信中的信息與熱力學的熵在本質上具有一致性，並給出了他的信息量計算公式為：Ｅ＝λ＊ＬＯＧ(Ｗ)……③
式中λ為常數，Ｗ是申農通信系統中信源為等概率事件時所輸出的某一組消息事件中包含的消息的數目。下面以電報傳遞信息為例來說明之：
電報由點和劃組成，設有一個字長為Ｌ１＝ａ１＋ｂ１的電碼，其中有ａ１個點，ｂ１個劃，在收到電碼之前，對將傳來的信息毫無所知，其無知程度為Ｎ１＝Ｌ１!／(ａ１!＊ｂ１!)；如果連續收到兩個電碼，另一個相應有：Ｎ２＝Ｌ２!／(ａ２!＊ｂ２!)；這兩個字不同的組合起來，總的無知度為：Ｎ１２＝Ｎ１＊Ｎ２。
我們認為，收到一個電碼就得到一些信息，收到兩個電碼的信息量應相加，因此很自然地定義信息量為Ｈ１２＝Ｃ＊ＬＯＧ(Ｎ１２)，其中Ｃ為常數。
此式可推廣到ｎ個電碼，總的無知度為：
Ｎ＝Ｎ１＊Ｎ２＊…＊Ｎｎ
信息量為：Ｈ＝γ＊ＬＯＧ(Ｎ)。可見此式與③式有相同的形式。(註：公式中「ＬＯＧ」表示對數；「!」表示階乘；「＊」表示乘號。)
選擇適當的對數底數使①、③式中的ｋ、λ相等，那麼兩個公式就完全等同了。我們知道，①式中的是熱力學中「孤立系統」的某一宏觀狀態所包含微觀狀態數目，而③式中的Ｗ是申農通信系統中信源所輸出的某一組消息事件中包含的消息數目。故從中我們可看出，申農的信息量公式③與玻耳茲曼的統計熵公式①是等價的。所以，馮·諾伊曼建議申農把他的公式叫信息熵(申農熵)。
由申農熵與物理熵的等價原理可知，申農熵是通信系統中信源的宏觀特性(不確定性)的度量，它是由系統的微觀狀態機率所決定的。即從信源的角度看，在它沒有發送消息前，是個孤立系統，可能發出何種信息的不確定性最大，其信息量也最大，這與統計物理學中的「熵增加原理」也是一致的。
正如薛定鍔把熵理論的研究從「孤立系統」推進到「開放系統」中去，用負熵來度量和描述系統的有序程度一樣，控制論的奠基人維納則從信息的控制與反饋的角度出發，研究信息對收信者(信宿)的作用，來度量信息量。他的研究表明，信息是對不確定的否定。即在「開放系統」中，信宿向信源開放，在信源的信息未發出之前，信宿的不確定性最大(初態熵也最大：Ｈｏ＝Ｈｍａｘ)，收到信源的信息後消除了不確定性(是必然事件，終態熵：Ｈｔ＝０)。那麼，信宿所收到信源的信息量為：
Ｉ＝Ｈｔ－Ｈｏ＝－Ｈｏ＝－Ｈｍａｘ ……④
結論是信息即負熵。
可見，維納的「信息即負熵」與申農的「信息與熵等價」是一致的，它們統一於信息本身。
值得指出的是，１９５６年布裡淵從觀察者(信宿)對於物理系統信息的獲取的角度出發，詳細論證了信息就是負熵，並定義了負熵原理，即：
信息＝熵的減少＝負熵的增加
從而深刻地揭示了信息、熵、負熵的內在統一性。