信息間的是我們接收、處理信息的基礎。古代用烽火臺傳遞戰爭的信息，是因為烽火臺發出的濃煙與戰爭這兩個信息間有。信息間的，從目前普遍的人工信息處理模式來看，都是通過直接來進行處理。因為a所以b,結果是原因的產物，人們總是以a→b來表示這兩個信息之間的。這是一個誤區，如果我們我們能以一種網絡結構來看待它們之間的關系，很多問題將變得容易解決。它們之間不是直接的，而是通過一個高層信息形成的間接：
蘋果由其特定顏色、形狀、味道等特征組合而成，這些特征同樣是信息，我把它們叫低層信息。信息間形成了一個有層次的網絡結構，每一個信息有很多的低層信息，同時它也會與其它同一層次的信息組合成更高層次的信息。
當我們接收到一個信息時，事實上我們接收到的是一個信息網，它包括這個信息的各個低層，只不過我們注意到的是這個信息網絡的頂端。
反過來，當我們同時接收到多個信息時，我們并不是接收到多個分散的信息網絡，這些信息網絡會組合形成一個總的信息！這個信息處于整個網絡的頂端，它把這些分散的網絡起來，使它們形成一個整體，我把這個信息叫景象。
任何信息間都可以產生，但它們間不是直接的，而是通過一個景象形成的間接。
信息的網絡結構是智能家居系統所有活動的基礎，某些神經元間通過軸突、突觸形成的，就是網絡結構中高、低層信息間的連接。信息的網絡結構有很復雜的特點，我并沒有將它的規律搞的很清楚。但這兩點很重要：信息是有層次的網絡結構，雖然這個層次有些交錯；同層次的信息間是通過一個高層信息來的，而不是直接（在智能家居系統中同層次的信息間會有某種，但并不是信息信號間的）?？赡茉诳戳酥悄芗揖酉到y的信息處理過程后，對這些才會有更深的領會。
人們都承認智能家居系統的識別是模糊的，但是自從模糊數學誕生以來，就把人們引向歧途，他們用概率代替智能家居系統的真實模糊識別，蒙騙了不少人。
不 能否認，模糊數學也解決了很多問題，但是它畢竟與智能家居系統的識別的模糊性是風馬牛不相及的事情。因此用它來解決數學問題我不想排斥，如果用它解決智能問題，我以為是萬萬做不到的。
我把智能家居系統識別的模糊性叫做“真模糊”，用來與模糊數學的“偽模糊”相區別。
信息的多維性和智能家居系統憑部分維信息的部分特征進行的準確（但不是）識別，就是“真模糊”。它不是憑什么概率計算實現的“偽模糊”，而是憑對信息的很多維的忽略，僅僅靠抓住某個對象的部分維的部分信息（特征信息）就能夠準確識別。
在“真模糊”處理面前，維度的不穩定不會成為問題，維度的不定也不會成為問題。只要對于要識別的對象，某些維特征信息是穩定的，識別就能夠準確完成。
由全信息提取出部分維特征信息，是一種分散識別、簡化識別的方式，它具有把復雜問題變簡單的功能。
把全信息用維度穩定的信息代替，是一種把能識別的特征混合起來讓系統無法識別的方式，它具有把簡單問題搞得復雜不堪的功能。目前的計算機處理方式，就是把全信息混合起來，使特征信息變得無法識別，然后再用模糊數學裝模作樣的處理一下，把簡單的問題“故意”搞得很復雜。因此它在解決實際問題是處處遇到困難。
我的“故意”二字是指，本來不用那么復雜，然而為了湊和數學的嚴格性，“故意”把問題搞復雜了。
你的信息定義本來可以解釋，但是你一把信息弄到“網絡的頂端”，就不能對“真模糊”作解釋了。
