在这里，我们遇到了我们的第三个也是最后一个哲学妖精：皮埃尔·西蒙·拉普拉斯（Pierre Simon Laplace）于 1814 年首次提出的 拉普拉斯妖（见图4） 。拉普拉斯妖是一个假想的观察者，它知道宇宙中每个分子的位置和动量 。换句话说，它知道宇宙中每个系统的确切微观状态 。
图5. 拉普拉斯妖是一个假想的观察者，知道宇宙中每个分子的位置和动量 。| 来源：Ele Willoughby, linocut, 2011.
在统计力学中，系统的熵通常用吉布斯公式表示，S G=∫ρlnρd N qd N p，其中 ρ(q,p) 表示N个粒子的位置和动量相空间 {q 1 , …, q N ; p 1 , …, p N } 上的概率分布 （例如微正则分布） 。但是对于拉普拉斯妖，ρ=1，因为它知道系统确切的微观状态 。无所不知意味着拉普拉斯妖会计算出系统的吉布斯熵为零 。因此，杰恩斯的统计力学概率观点有一个根本性的结论：人类分配给吉布斯熵的值取决于人类对世界的了解 。
拉普拉斯妖是否威胁到杰恩斯的统计力学观点？不完全是 。幸运的是，人们可以通过转向统计力学的量子观点来驱除拉普拉斯妖 。在经典统计力学中，概率是添加到系统的微观动力学中的一个额外成分 。根据杰恩斯的观点，由于我们的无知，这是一个必要的步骤 。但在量子情形下，概率已经是理论的固有部分，所以没有必要把无知加入到描述中 。换句话说，统计力学和量子力学的概率是一样的 。
但在量子力学中，玻恩定则（Born rule）意味着一个量子态编码了不同测量结果的概率 。这些概率如何能产生统计力学中熟悉的概率分布？这个问题特别棘手，因为量子力学给一个孤立的系统分配了一个明确的状态，称为纯态（pure state） 。与此相反，统计力学给这样一个系统分配了一个固有的不确定状态，称为最大混合态（maximally mixed state），其中每种状态出现的可能性都是相等的 。从表面上看，统计力学和量子力学似乎有冲突 。
独特的量子纠缠（entanglement）性质是解决这一冲突的关键[17]（见图5） 。考虑一个与周围的热浴纠缠在一起的量子比特（qubit） 。因为它们是纠缠在一起的，如果这两个系统中的一个被单独拿出来，它将处于一种被称为混合态的内在不确定状态 。然而，由量子比特和热浴组成的复合系统处于纯态，因为作为一个整体时，该复杂系统是孤立的 。假设周围的环境足够大，那么对于复合系统所处的几乎任何纯态，量子比特将处于一个非常接近于经典统计力学所指定的状态 。
图6. 量子纠缠解释了拉普拉斯妖被消灭的原因 。考虑一个纠缠在一起的量子比特和一个热浴（左图） 。如果把量子比特单独拿出来，它将处于一种混合态，热浴也是如此 。但是，由量子比特和热浴组成的复合系统（右图）处于纯态，因为它作为一个整体是孤立的 。假设环境足够大，对于复合系统所处的几乎任何纯态，量子比特将处于非常接近于经典统计力学所赋予它的状态 。因此，该系统表现出的行为会使人认为统计力学的基本假设是真的 。统计力学分配的概率分布与量子状态是不可区分的，这意味着统计力学不需要杰恩斯引入的“无知” 。因此，拉普拉斯妖被打败了 。| 来源：Adapted from S. Deffner, Nat. Phys. 11, 383, 2015, doi:10.1038/nphys3318.
换句话说，被研究的量子比特系统的行为就好像复合系统处于最大混合态，即好像复合系统的每个微观状态的可能性相同 。概率的本质最终是量子的，但系统的行为会使人认为统计力学的基本假设是真的 。因此，量子描述的概率分布与统计力学中的概率分布没有区别 。
这个结论是如何战胜拉普拉斯妖的？ 量子力学给事件赋予概率，不是因为我们不知道它们的准确值，而是因为我们和拉普拉斯妖都无法知道准确值 。概率是量子力学内在的一部分 。当描述自身纠缠系统的时候，拉普拉斯妖不可能比我们知道更多信息 。
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