美国华裔物理学家包雷教授关于智能信息空间理论的最新研究成果

发表于 http://www.nature.com/articles/s41598-018- 24570-1

智能信息空间理论及复杂系统仿真模型

此项研究建立了区分信息和物化空间的双空间信息理论，能够更完整地表达了复杂系统的内部信息及其运作规律。基于这一理论建立的仿真模型可以更有效的研究各种类型的复杂智能系，并提供大数据和人工智能发展一个新的途径，可广泛地应用于各种智能决策领域，确定项目实施的最优方案。

信息理论是新工业时代智能技术发展的基石。随着信息网络的多元扩展和普及，社会和经济的多方面活动，构成了一系列多维非线性耦合的智能复杂巨系统。例如社会舆论导向，股票市场，经济周期，等等，其运行规律具有本质和普遍的不确定性。对其研究和预测的一个有效方法是建立智能仿真模型，利用大数据和人工智能的方法通过海量计算，实施各种环境的模拟仿真，提供决策者科学的决策依据，以获得最优化实施方案。

目前的信息理论框架对复杂智能系统的内部信息缺乏适当的表征，限制了对这些系统的研究和智能仿真模型的开发。近期由美国俄亥俄州立大学包雷教授领导的团队，提出了区分信息和物化空间的双空间信息理论，能够更完整地表达了复杂系统的内部信息及其运作规律。基于这一理论建立的仿真模型可以更有效地研究各种类型的智能系统，研究中给出的例子包括经济和财富分布，社会个体经济的发展轨迹，股票市场在信息导向下的涨落，等。

这一研究也提供了大数据和人工智能应用发展的一个新的途径，可以广泛地服务于各种决策模型，包括市场模拟，投资路演，商业模型优化，城市布局规划，智能交通开发，经济结构配套，政策效能模拟预测，社会行为和舆论导向的模拟和预测，等等。