伯克利大学软计算推进计划综述.doc

摘 要伯克利大学软计算推进计划即Berkeley Initiative in Soft Computing简称BISC，是由美国自动控制科学家、模糊数学的奠基人Lotfi A. Zadeh教授创建，现在仍然被他领导和推动的，以伯克利大学为核心的软计算推动计划。随着生产力的飞速发展，作为其基础和推动力的信息科学各个部分包括软计算都在无时无刻都在“大跨步”的前进。自1991年成立之初，BISC一直是软计算研究与发展的开拓者与领导者。本文首先对BISC计划、软计算以及Zadeh本人等进行简要的介绍，此为作为背景。其次，因为赵川教授为BISC成员，得以对BISC成员大量交流特别是邮件部分内容的整理与综述，即选取一些典型的成员们讨论的事件、话题，这起到对BISC计划管中窥豹的作用。最后，进一步完整介绍软计算，其主要组成部分、特点以及应用，使得对BISC有更深刻的认识和理解。关键词：BISC；软计算；人工智能；信息革命The Summary of Berkeley Initiative in Soft ComputingAbstract：BISC is an acronym for the Berkeley Initiative in soft computing. BISC was founded and now still be led and driven by the America scientist of the automatic control and fuzzy math founder Professor Lotfi A. Zadeh. BISC is based on Berkeley and concentrates on in Soft Computing. With the rapidly development of the productive forces, information science that includes soft computing science, as the driving force, is in the big step forward developing all the time. Since 1991 when BISC was found, BISC has been a pioneer and leader in the research and development of soft computing. In this article, the first part is a brief introduction to the BISC Program, soft computing science and Zadeh, this is the background. Secondly, since Professor Zhao Chuan is a member of BISC, I can reorganize and synthesize part of the huge contents of BISC members e-mail communication, by selecting some typical members discussed events, topics. This can tell the BISC Program from the part the whole. Finally,describing more about soft computing, mainly in its components, characteristics and applications. This can make a deeper understanding of BISC.Key words：BISC; Soft Computing Science; Artificial Intelligence; Information Evolution目 录第1章 前 言11.1 BISC计划介绍11.2 关于Lotfi A. Zadeh21.3 BISC计划研究的必要性与意义61.4 软计算与人工智能7第2章 BISC视角的信息革命92.1 信息革命的问题92.2 关于信息革命的深入讨论102.3 中国学者的观点及其回应272.4 关于信息革命讨论的思考32第3章 “一个矛盾”引起的讨论333.1 “一个矛盾”的问题333.2 关于“一个矛盾”的深入讨论343.3 关于“一个矛盾”讨论的思考46第4章 软计算简述474.1 软计算的主要组成部分474.2 软计算的特点与应用49结 论50致 谢51参考文献520成都理工大学2013届本科毕业设计（论文）第1章 前 言1.1 BISC计划介绍BISC是取自“伯克利大学软计算推进计划”的英文Berkeley Initiative in Soft Computing首字母的缩写。BISC Program是一个研究软计算基础理论和应用理论的世界领先的学术中心。软计算的主要研究内容是模糊逻辑、神经网络理论和概率推理，而这些研究内容又主要包括信度网、包含DNA计算与的遗传计算、混沌理论和部分认知学习理论。BISC Program的主要的令人瞩目的成果是：模糊推理（集和逻辑）、新智能生成的软计算算法、大量复杂数据的半自动利用、不确定性分析、风险分析与管理的基于感知的决策分析和决策支持系统、词计算、感知计算理论和精确语言理解。当前，BISC的主任为创始人是Lotfi A. Zadeh教授，执行主任兼项目主管是Dr. Masoud Nikravesh，副主任是Prof. C. Sequin、Prof. M. Tomizuka、Prof. E. Wong，主管助理是Ixel Chavez，协调员是Dr. Sergio Guadarrama，授权管理员是Leslie Goldstein1。开始，作为Zadeh一个构想，BISC的想法产生于1990年的10月份，经由Zadeh与教务长David Hodges、电气工程与计算机科学系主任Paul Gray、计算机科学系副主席David Patterson以及学院关系主任Marily Howekamp的磋商使得这个想法得到发展。而后于1991年3月13日在伯克利举办的产业联络计划（ILP ,Industrial Liaison Program）会议上，宣布了BISC计划的诞生。之后BISC变成了一个世界范围内的通过e-mail连接的由个体和组织组成的分享交流对软计算的兴趣和它的应用的社区（community）。现在BISC已经是一个参与者甚重的社区，而且其新加入者络绎不绝。截至2006，BISC的成员数目已经超过5000人，这些人包含学生、教授、公共或私有组织的雇员，更普遍的是对软计算或相关内容感兴趣或正在从事软计算研究的个人。作为一个大的计划，随着BISC的发展，其产生了很多小的研究分支SIGs（The BISC Special Interest Groups 伯克利大学软计算推进计划特殊兴趣小组），这些分支主要包括BISC SIG in Anticipation，BISC SIG in Computational Intelligence for Bioinformatics等超过25个小组。 在伯克利大学，BISC计划为对软计算或其应用的感兴趣的访问学者、博士后和学生提供了一个被强力的支持环境。另外BISC得到了很多商业组织的支持，包括意法半导体、西门子和索尼等。1.2 关于Lotfi A. Zadeh卢特菲扎德（Lotfi A. Zadeh），1921年2月4日出生在前苏联的阿塞拜疆色巴库，其父为伊朗的阿塞拜疆人，是一位记者，其母为俄罗斯的犹太人，是一位儿科医生。Zadeh在巴库3年的小学，1931年Zadeh的家庭搬到了伊朗德黑兰。后来Zadeh进入了德黑兰的Alborz College。再之后，1942年，Zadeh从德黑兰大学毕业，1943年Zadeh开始从伊朗移民到美国，至1944年中，Zadeh完成了经由开罗去往美国费城的移民之旅1,2。1944年末，他以研究生的身份进入了麻省理工大学。1946年，在读取麻省理工大学的电气工程硕士学位之后，他申请哥伦比亚大学教职，哥伦比亚大学录取了并给了他一个大学讲师的职位，之后的1949年他取得了哥伦比亚大学的电气工程博士学位，第二年，他又被评为助理教授，再之后的9年，Zadeh在哥伦比亚大学教书，Zadeh于1957年评为教授。之后，1959年，Zadeh进入加州大学伯克利分校并一直工作至今。Zadeh在控制理论的方面有重要贡献。1949年他的博士论文中在关于时变网络频率分析部分，引入的时变变换函数的概念，后来此种方式变为线性时变系统的分析工具。次年开始，他和拉加齐尼合作、推广了维纳预测理论。而这个理论在设计有限存储滤波器和预测器中广泛应用。同时，他们探索推进了采样控制系统的Z变换逼近,使得这种方法成为分析此类系统的标准方法。之后，1953年Zadeh发现了一种新的设计非线性滤波器的逼近方法。1963年他和C.A.德舍尔合作的线性系统的状态空间理论是此领域的重要著作。这本书的状态空间逼近已成为该领域中的标准，被大量应用于机器人的设计制造和经济系统的分析。1965年，Zadeh发表了他的开创性的论文Fuzzy sets。Zadeh将模糊及理论数学化，为模糊理论、模糊数学、人工智能的进一步深入发展奠定了基础。之后，Zadeh一直致力于发展、应用、推广模糊集理论以及以模糊理论为基础的相关理论。至今，Zadeh发表过超过200篇的独立作者论文。其部分重要论文包括： J. R. Ragazzini and L. A. Zadeh, The analysis of sampled-data systems, Trans. American Institute of Electrical Engineers, Part II (Applications and Industry), vol. 1, no. 3, pp. 225-234, Nov. 1952. L. A. Zadeh and C. A. Desoer, Linear System Theory: The State Space Approach, W. Linvill, L. A. Zadeh, and G. Dantzia, Eds., McGraw-Hill Series in System Science, New York, NY: McGraw-Hill, 1963. L. A. Zadeh, Fuzzy sets ,Information and Control, vol. 8, no. 3, pp. 338-353, June 1965. R. E. Bellman and L. A. Zadeh, Decision making in a fuzzy environment ,Management Science, vol. 17, no. 4, pp. B141-B164, Dec. 1970. L. A. Zadeh, A computational approach to fuzzy quantifiers in natural languages, Computers & Mathematics with Applications: Special Issue on Computational Linguistics, vol. 9, no. 1, pp. 149-184, Jan. 1983. L. A. Zadeh, Fuzzy logic = computing with words, IEEE Trans. Fuzzy Systems, vol. 4, no. 2, pp. 103-111, May 1996.Zadeh因为其模糊集理论以及自动控制等研究的突出贡献而获得多项殊荣，部分编年如下：1973IEEE Education Medal1984IEEE Centennial Medal1989Honda Prize1991Berkeley Citation1992IEEE Richard W. Hamming MedalForeign Member of the Russian Academy of Natural SciencesCertificate of Commendation for AI Special Contributions AwardHonorary Member of the Austrian Society of Cybernetic Studies1993Grigore Moisil Prize for Fundamental Researches1995IEEE Medal of Honor1997Lee Kuan Yew Distinguished Visitor1998Richard E. Bellman Control Heritage AwardInformation Science AwardSOFT Scientific Contribution Memorial Award1999membership in Berkeley Fellows Certificate of Merit2000IEEE Millennium MedalIEEE Pioneer Award in Fuzzy SystemsASPIH 2000 Lifetime Distinguished Achievement Award2001Special Award from the Committee for Automation and Robotics of the Polish Academy of SciencesMedal of the Society for Design and Process Sciences2003foreign member of the Finnish Academy of Sciences2004V. Kaufmann Prize2005foreign member of the Polish Academy of SciencesNicolaus Copernicus Medal2006foreign member of the National Academy of Sciences of Azerbaijan2007Egleston Medalmember of the International Academy of Systems Studies (IASS)2009Franklin Institute Medal2011High State Award “Friendship Order”Transdisciplinary Award2012 BBVA Foundation Frontiers of Knowledge Awards in the category of Information and Communication Technologies (ICT), Spain 在Zadeh获得了2012年的“BBVA基础知识前沿信息和通信技术类奖”即“BBVA Foundation Frontiers of Knowledge Awards in the category of Information and Communication Technologies ”之后得到很多人和组织包括阿塞拜疆共和国通信与信息技术学院部长和科学学会的祝贺。同时很多教授、学者和组织在BISC的交流中提出提名Zadeh图灵奖和诺贝尔奖的想法。最初在BISC的通信中Lian Processor Co.,的Mehdi Bahrami提到“祝贺您获得BBVA奖，我相信您也会得到诺贝尔奖的。”此后Guangping Zeng (Ph.D in Computer Science & Technology(USTB),Postdoc(UC Berkeley). Director, the Center of Smart System and Soft Computing(CSSSC). Full Professor,Dept.of Computer Science & Technology. University of Science and Technology Beijing(USTB)提到“恭喜获得BBVA前沿基础知识奖！早年作为学生学习模糊逻辑，直到现在用它来推动世界前进，我们相信扎德教授值得拥有图灵奖和诺贝尔奖。”之后BISC成员开始正式讨论对Zadeh图灵奖和诺贝尔奖的提名。在BISC参与此次活动的除了上面提到的学者外还包括“Li Chen”、“Prof. Nikola Kasabov”、“Guoqing Chen”、“Prof Patrick Wang, PhD”、“Dan Schwartz”、“Takeshi Yamakawa, Professor Emeritus of KIT”、“Zheng Pei”、“Raimundas Jasinevicius”、“Dr. Madan M. Gupta”、“Dr. Liya Ding”、“Dr. Zhaohao Sun, PhD”、“Shahnaz”、“Prof.Sakit Verdiyev”、“Prof. Giulianella Coletti”、“Keith Hipel”、“J.-S. Roger Jang (張智星)”、“Peter Chen”和“Nikos Mastorakis”等。这个关于图灵奖和诺贝尔奖的提名计划现在正在进行中。Zadeh得到推举图灵奖和诺贝尔奖本身是对于基础理论研究的学者的鼓励，也是这些科学家深切希望在信息科学计算机科学的基础研究能得到世界公正的认识和奖掖。他代表一大批艰苦探索的人。故而其意义将不仅仅是个人，也是代表一大批学者的荣誉心和与社会沟通的意愿，也是对现有评价机制的一种天然的调适。我们拭目以待。1.3 BISC计划研究的必要性与意义软计算是一个很年轻的学科，其理论、研究、应用都是刚刚开始。但这并不影响软计算对当今科学以及社会发展的重要程度。软计算对于智能科学、人工智能、自动控制科学有着不可替代的基础性和推动性的作用，所以我们必须要对软计算进行深入的研究并把握软计算新成果和未来的发展方向。模糊逻辑（FL）、神经计算（NC）、基因计算（GC）和概率推理（PR）的互补性产生一个很重要的结果即：很多情况下通过联合而非排他性使用模糊逻辑、神经计算、基因计算和概率推理可以有效的解决问题。一个广为人知的典型的例子是，很有效的结合最终产生了为大家所知的“模糊神经系统”。这种系统在消费类产品如空调、洗衣机、影印机和录像机中变得日益明显。不是那么可见的但可能更重要的是模糊神经系统在工业中的应用。这里最值得注意的是，不论在消费产品还是工业系统中模糊神经系统的应用，软计算技术的使用使得系统拥有高MIQ（Machine Intelligence Quotient，机器智商）。很大程度上，也正是以软计算为基础的高MIQ系统促使了软计算应用的数量和不同类型数的快速发展 5 。BISC是由模糊集理论的奠基人及推动者伯克利大学的Lotfi A. Zadeh教授创建并仍然主导的世界领先的软计算计划，其中成员还包含有世界各地软计算研究的学者、专家的专业、活跃的讨论交流，此计划的重要程度不言而喻。研究并参与此计划，则对软计算研究的最前沿、新突破以及未来的发展、研究方向的理解和把握一定大有益处。另外，由于中国的现代化发展阶段并不长，不能否认我们国家科技发展所取得的巨大的、举世瞩目的成就，但同时，在某些国外的优势学科方面，由于我们发展时间很短促以及某些方面条件的欠缺，我们和特别是美国的西方科研水平有一定差距。在信息科学、人工智能方面，很多创新的思想、先进的技术很多是由外国专家、学者所提出的。所以，我们要主动参与跨国界的交流谈论，互相学习与促进。再者，下面是BISC的主要着力点：1) PNL-CWP-Theory and Foundation2) FLINT-Internet3) BISC-DSS-Decision Analysis4) IRESC-Reservoir Characterization5) CIBI- BioInformatics我们看到，上述这些点涵盖了世界及我国发展新突破的主要方面，对于这种如此重要的新兴学科“软计算推动计划”没有理由能阻止我们对其的探索和研究！1.4 软计算与人工智能人工智能是一门包含计算机科学、信息论、控制论、心理学、神经生理学、语言学等若干学科互相交叉渗透而新产生发展起来的一门综合学科。人工智能可以说是智能的模拟实现。站在计算机科学应用的角度看, 人工智能是一门研究如何研制智能的机器、智能系统、智能应用的科学。计算机技术的发展使得人工智能系统的结构和功能不断完善。总之，人工智能模拟、拓展了人类的智力与能力，其应用更是促进了很多学科的发展与进步。软计算则是致力于用软计算技术产生系统解决方案。软计算的主要研究内容是模糊逻辑、神经网络理论和概率推理，而这些研究内容又主要包括信度网、包含DNA计算与的遗传计算、混沌理论和部分认知学习理论。在19世纪90年代软计算正式成为一个科学领域。软计算用不太精确的结果解决计算机难以计算的问题如没有已知算法能在允许时间内解决的穷举问题。这一点使得软计算不同于通常意义上的计算机能实现的硬计算。软计算概念的提出者Zadeh指出软计算的含义是对于处理求近似的而非那么精确解的问题进行的计算,即软计算的主要目标是利用对不太精确性和不太确定性的容忍，来完成可处理性、有用性和低资源消耗。软计算与人工智能之间有紧密的联系，同时他们也有巨大的不同。上面提到的软计算方法，可谓对传统人工智能所面临的问题提出了新的解决方案, 不失为一种创建计算智能系统的新颖方法。软计算方法将众多的技术结合在一起解决复杂问题的, 而这种众多技术的相互结合并没有因为复杂而无法具体实现，软计算技术的众多成功应用就证明了之这一点。软计算理论的成果：这些不确定性和不精确性问题的可解决性，也为人工智能提供了更为有效的新方法, 这些理论，为人工智能的发展提供了新的理论基础 8,9 。软计算强调的是一种新的广义的计算方法，也是一种哲学方法，而人工智能则是关于智能理论、方法和应用的科学，自然的，它们是巨大不同的。另外在知识的获取方面，人工智能强调的是人类先脸知识的作用, 而软计算强调的是自学习, 通过学习来获取知识, 不强调先验知识11。人工智能若干学科互相交叉渗透综合性学科。而软计算概念的提出人Zadeh 在不同场合多次强调: 软计算的成员间在问题求解中是互为补充而非竞争。为此, 通常将其联合使用, 并认为这将导致所谓混合智能系统的形成5。可见不光在知识本身，在方法论意义上软计算和人工智能也是类似的。自从软计算诞生起，软计算就离不开人工智能科学，有了软计算的新思维方法后，人工智能科学也离不开软计算，二者的相互影响与融汇使得它们共同进步，实现了双赢。软计算和人工智能的相互紧密的联系其实就是当今各学科相互融合相互促进关系的一个最真实的写照。成都理工大学智能科学实验室的赵川教授提出“两河流域”也说明了这个问题。本文讨论的BISC正是“两河流域”的一条“河流”，另一条“河流”是FIS（Foundations of Information Science）。赵川教授参与研究的FIS是由“国际信息科学学会”所推动的，FIS致力于推动信息科学的发展与应用。科研的有趣和机缘是令人称奇的，FIS同BISC一样，与人工智能相互影响和促进。两条不同的“河流”在同一个世界的不同角落同时默默滋养着信息/智能/思维科学的共同进步。参与推动这种发展的包括中国学者在内的各国学者进行艰苦但是不苦情科研，他们的研究融合各个相关学科共同推动人工智能、软计算和信息科学的更紧密结合和促进科学进步进而促进世界的发展与进步！第2章 BISC视角的信息革命2.1 信息革命的问题最近，BISC的通信讨论中一个主要的议题是“信息革命”即“Information Revolution”，此讨论由Lotfi A. Zadeh首先提出。在第一部分的讨论中，Zadeh分析总结了过去的几十年中，信息革命对这个世界以及我们生活的巨大影响，而现在这个被影响而导致的飞速改变仍在继续，没有停滞的迹象。其次，随着技术的进步，信息革命的阴暗面也开始愈发显现出来。所以不禁就要问，究竟这种改变的方向和趋势是什么，我们应该怎么把握。From：Lotfi A. Zadeh To：2013/4/7 14:37Dear members of the BISC Group: The information revolution - 这封信的内容即：亲爱的BISC成员们：信息革命从广义上解读始自上世纪中期数字电脑初次登台的时候，同时传真机、电视、新式记录系统也开始出现。香农的信息论是信息革命前哨。信息革命已经改变了我们所生活的世界，并且改变的步调逐渐加快。不久之前还属于科幻小说内容的事物如今已经成为了现实。我还记得曾经为了能够进行高速的通信，而不得不跑到西方联盟办公室去发电报的日子，为了能减少支出而细数用了多少个字。我还记得为了制作论文副本而不得不使用麻烦的酒精复印机的日子。我还记得使用打字机是打印的唯一办法的日子。我知道你们之中许多并不非常年轻的人们，有着与此相似的记忆。今天，我们生存在英特网的世界中，智能电话，笔记本电脑，电子书，搜索引擎，GPS，电子商务和许多其他信息时代的社会人工产品。这些产品让我们的生活变得比过去更加方便轻松。对我们之中大多数人来说，信息革命的影响已经是并将继续是极其积极的。但是，信息革命有着它的黑暗面。它摧毁了某些经济部门（政治经济学概念），和与之搭配的职业。报纸被合拢，书店关门，电影院正在破产，相机店正在消失，唱片店成为记忆，还有其他很多很多。这是一个长长的单子。接下来会怎样呢？在线课程的推广或许会改变大学的传统结构。灌制的录音课程或许会变得稀松平常。几十年后，伯克利还会是我们今天所熟知的伯克利吗？有些杰出的经济学家们认为，我们所面对的社会上顽固而居高不下的失业率，可能与“信息革命在毁灭着远多于其创造的职业”这样的假设相关。如果这是真的，那么我们现在遇到了严重的问题。欢迎评论。致敬, Lotfi2.2 关于信息革命的深入讨论2.2.1 科技本质上是既不好也不坏的工具From：Reza Azari To：2013/4/9 8:17Dear members of the BISC Group:Technology is a tool that we create,这封信的内容即：亲爱的BISC成员：科技是我们创造的一个本质上是既不好也不坏的工具，是我们使用它的方式致使其产生建设性或破坏性。我个人认为已经存在的，正在存在的，将会存在的所有问题有贪婪与追求利益有关。我们（尤其是我们之中真正富有的）不知道什么时候应该停止夺取！如果与投资于我们的贪婪和自私相反，我们投资人，结果将会不同。因此，如果一种技术夺走我们一部分的劳动力，我们可以重新培训他们以胜任其他工作，而不是解雇他们！试想一下，如果所有国家军事和国防预算的十分之一都用在“和平”上，我们将大大减少地区，区域和全球冲突。Reza Azari2.2.2 科技的“模糊达尔文进化论”From：Kazem Sadegh-Zadeh ksz-11sadegh-zadeh.deTo：2013/4/9 8:18 If this is true,这封信的内容即： 如果这是真的，则我们现在有一个很棘手的问题。 曾经的科幻小说不久之后变成了现实 There are some prominent economists这封信的内容即：亲爱的Lotfi，有些杰出的经济学家们认为，我们所面对的社会上顽固而居高不下的失业率，可能与“信息革命在毁灭着远多于其创造的职业”这样的假设相关。如果这是真的，那么我们现在遇到了严重的问题。我同意。在20世纪70年代，有很多关于未来极其乐观的预测。权威人士说在21世纪自动化的进步意味着我们将拥有很多空闲时间。没有人需要每天工作超过几个小时，因为计算机和机器人将接管日常任务。这些预测部分的正确。单个工人的生产力已经增到原来的很多倍。直至20世纪80年代，至少在美国有共享的繁荣。社会各阶层的收入的增加速率大概相同的百分数。但是1980年当选的某位总统引入了一个“财富大厦”的时代。法律被重建以引导收入从哪些产生了生产力的人手中流向攫取这些收入增长的投资者手里面。结果是中产阶级的收入增长停滞，下层社会陷入了贫穷，所有的财富都被再分配给了富人。John2.2.4 新技术带来的教育的变革不能改变传统教育的作用From：Daniel Schwartz To：2013/4/9 8:17Dear Lotfi,I believe that information technology这封信的内容即：亲爱的Lotfi，我相信信息技术可以以很多种方式被用在促进教育上，但是鉴于当前的人工智能的状况，我们利用机器人代替教师还很远。很多大学19年前就飞跃进入在线教育，料想它会帮助增加税收减少开支。但事实证明不是这么回事。最近，我们在佛罗里达州提供了一个在线的软件工程的本科学位，但我的感觉是它的花费并不比课堂教学少。在教室等建筑上确实能省钱，但是在维持支持系统上需要额外的指出。另外一些教师抱怨道他们浪费了太多的时间在电子邮件上。主要的有事是它可以让有工作或住在很远的地区以至于不能参加校内的课程的学生参加。这类课程并没有在普通学生中流行开来。尽管如此，一些大学管理者对像现在著名的斯坦福大学人工智能课程这样的超大型的在线课程概念如醉如痴。这里在佛罗里达州政府正在考虑试图跳跃式的开始这一计划，要求所有学生学习一些在线课程来取得他们的学位。或许这种方法将固定下来，但它还没有证明自己的可行性。我不认为这种课程对18-22岁的学生很适合。这个年龄段的学生需要更多的直接的手把手的教育。而且这种的质量肯定不能等同于面对面的教授。如果大学发现以牺牲质量来换取成本的压缩，这将是很悲伤的事情。但考虑到目前的趋势，这真有可能成为现实。如果大学寻找用更少的教师教授更多的学生，这将对科研能力的减弱产生双倍的影响。这意味着，若美国想在全球竞争中保持竞争力，这需要创造研究院来填补这个缺口。在长期，传统的研究型大学可能具有更高的成本效率。但是那时，美国政府或许需要开始直接向州立大学进行补助，以弥补州政府的削减的支持。-Dan Schwartz2.2.5 解决问题的一个方法“均分式充分就业”From：To： 2013/4/9 8:18Dear Dr. Zadeh and Hello, Members of the BISC Group,Thank you for the excellent description这封信的内容即：亲爱的Zadeh，你们好BISC小组的成员们：感谢你对信息革命极好的描述：“有些杰出的经济学家们认为，我们所面对的社会上顽固而居高不下的失业率，可能与“信息革命在毁灭着远多于其创造的职业”这样的假设相关。如果这是真的，那么我们现在遇到了严重的问题。欢迎评论。”它直接的与我们社会的两个问题相关联：1.持续的全球金融危机，现在正在发生！2.未来复杂的危机。我被几个计划弄得心痛欲裂：支持由800名成员组成的诉讼团对所有大型银行的诉讼，解释jumpulse的维基百科上的意义，讨论关于机器人娴熟的技术，一段时间，我可能无法参加圆桌会议。但是，这个讨论是直接关系到集体诉讼，所以我有极大的兴趣。我们经济的主要问题是不再有强大的生产率，这明显的降低了对劳动力的需求，但对资源分配或合理的分派却不是。例如，次贷危机就是因为房地产的产能过剩。Post-Science的经济危机的解决办法就是价值的解决。价值问题被罗拉尔德布鲁在他的书价值理论中提出，但是肯尼斯阿罗对这本书的34页的贴现现金流方法的有效性提出质疑。我的关于“无限表格”的专利提供了一个确定性的（无穷的方程=无穷的解决办法）取代现金流量折现法的解决办法。价格决定价值的解决办法作为供给需求曲线的一部分，被德布鲁描述道，但是为了正确的构建这条曲线，我们需要根据“无限表格”计算内在的值。合理的资源分配方式必须以合理的价格作为基础。Post-Science的解决当前失业问题的长期解决办法是均分式充分就业，其主要建议是通过分配存在的工作给所有的工作者我们减少每周的工作时间已达到充分就业。人比利润更重要，毕竟当生产力打到足够高水平的时候，生活所有的需要都会得到满足。均分式充分就业的想法已经被送交给美联储委员会和许多政治家，现在已经得到了很好的反馈。感谢你的时间。最诚挚的敬意，Hugh ChingPost-Science创始人2.2.6 解决失业问题需要社会重新考量政策From：Rubin, Stuart H CIV SPAWARSYSCEN-PACIFIC, 71730 To：;2013/4/9 8:18Lotfi,The employment problem you mention has to do with two things - (1)这封信的内容即：Lotfi，你提到的失业问题很两件事有关-（1）财富分配分配的公正性；（2）失业者对教育的能获得性/能支付性。（2）已经在欧元区财政状况最良好德国实现。我想这个信号是很清楚的-随着我们进入控制论决定的未来我们需要重新决定财富的拥有权。我们的社会政策需要被重新考量以适应我们的新时代。否则，失业率将会随着国内动荡的增长而缓慢的增长。在短期，我们需要“学习权利”的支票。在中期，我们需要“公正的财富”的支票。在长期，我们需要恢复菲利普斯曲线，它说明4%的失业率对健康和充满活力的经济体是个合适的水平。v/r2.2.7 信息可能被极少数富人控制From：Farley Nobre To：2013/4/10 5:23Dear Lotfi,I believe information is similar to food!这封信的内容即：亲爱的Lotfi,我相信信息和食物类似！全球人口数目从差不多10亿（1800年）增长到70亿（2000年），得益于工业化、科学和技术的革命。世界人口的增长伴随着世界食物和财富分布的不平等。或许这种情形的根本驱动力是信息在最穷和最富有人之间分布的不平等。我相信信息革命可以摧毁旧的工作，创造出“熊彼特”的经济增长的新工作。但是信息被极少数富人控制，也可能是我们社会不公平且不稳定。最诚挚的问候,Farley S. Nobre2.2.8 信息营养过剩引起的信息癌症From：Zhaohao Sun To：2013/4/11 7:26Dear Farley,Thank you for your information on information revolution. 这封信的内容即：亲爱的Farley，谢谢你给的信息革命的信息。我同意Lotfi和其他BISC成员的观点。1.你对世界人口的引用应该是“美国人口调查局估计，在2012年3月12日世界人口将超过70亿”。2.信息革命现在变得和工业革命有些类似。两个革命的结果是一样的：供给超过需求。特别是在网络上。2.1工业革命成功之后，我们享受着社会上的过度肥胖的盛行，营养过剩造成癌症（结肠、胃,）,糖尿病，等等。Nutritional extravagance is tied to cancer (Colon, lung, breast, leukaemia, stomach, liver), diabetes and coronary heart disease Silverstein, M. J., Singhi, A., Liao, C., & Michael, D. (2012). The $10 Trillion Prize Captivating the Newly Affluent in China and India. Boston: Harvard Business Review Press. (pp. 278-9)2.2 信息革命成功后，我们享受世界盛行的信息肥胖和营养过剩驱动的信息癌症，包括：书写能力的降低，对传统出版物阅读能力的降低，在线社交网络的花费过多的时间3.就想很难减肥降低体重，治疗营养过剩驱动的信息癌症更难。还没人提供一些有效的治疗这个社会信息癌症的药方。4.不是所有的传统都是坏的，传统的促进阅读和书写能力的方法不应该被忽视或丢掉。原因是信息营养过剩引起的信息癌症。最诚挚的问候Sun2.2.9 为什么说“香农的信息论是信息革命前哨”From：Lotfi A. Zadeh To：2013/4/11 8:27Dear Vesa: Thank you for your constructive comment. 这封信的内容即：亲爱的Vesa：感谢你建设性的评论。你是对的。信息理论没有语义学。在信息理论中，重要的不是信息的含义而是需要通过信道传输的比特的数目。注意，香农称他的理论为通信理论，其他人称之为信息理论。从这个意义上讲，信息理论属于用词不当。对信息理论加入语义理论的尝试，主要是Minsky和Bar Hillel进行的，只有很小一部分成果。Minsky和Bar Hillel的方法是以二价逻辑为基础的。对于这种方法，二价逻辑并不是合意的逻辑。为什么我说：“香农的信息论是信息革命前哨。”这里是答案。我听说香农第一次展示他的想法是在1946年的纽约，那时我还是