4G（第四代）营销市场管理
作者：施凯元 郑州大学商学系教师 助理：吕哲森
第一章迎接4G竞争情报战略，建构国家与企业智能
一、外环境改变
二、由量变到质变
2．1 4G的内容与形式
2．2 4G由点线面迈入虚拟万象
2．3 价值键转为讯息价值链
“韧体”---经验经济
虚拟大过实体经济
多元变化与“头脑”国家
三、“心“—人工智能
四、“境“——虚拟实境
五、4G的战略情报
六、情报系统整合交叉集成
七、结语
第二章学科交叉下全球化4G网络商务讯息智能评估
一、前言——量变到质变
二、价值由虚拟而进入智能
三、智能的模糊混沌与分形
四、智慧在AR的理论谬误
五、全球化商务智能整合问题
六、算例
七、结论
第三章下一代智能教育改革
一、传统商科教育的不足
二、复杂性理论的歧路亡羊
三、试行智能教学方案
四、实验与算例
第四章 香农的信息论
一、伟大信息与资訊智能先行者
二、香农的通讯定理--带噪音信道
三、冗余概念
四、理论的一般性
五、通信理论----通信系统模型
信源与信宿
信道
编码和译码
噪声
第一章 迎接4G竞争情报战略，建构国家与企业智能
战略管理是与时俱进的市场竞争思想，是企业管理与商业战争的指导策略；竞争情报（Competition intelligence, CI）是战略管理与商业智能（Business intelligence, BI）的基础，更是企业优势的所在。
在全球化的商业竞争中，竞争情报不但建构了个别企业的战略，更凝聚了国家整体竞争力，以国家智商（National Intelligence quality, NIQ）的形态，在知识经济与经验经济中，建构了国家优势与综合国力。
目前讯息产业与通信产业，预估将在二年后进入第四代（the Fourth Generation, 4G）的“无线宽频资料库存取神经网络系统”。新的经济科技，也将拉抬新的工具、观念、市场与不同的学科交叉，而将在硬科学与软科学（Soft Science）（1）兴起另一波思潮。
外环境改变
战略管理是与时俱进的，逝者如斯，而时间也从不等人。在政经社科-PEST分析方面：全球政治方面（P）明显进入美国企图扮演“世界警察”的角色，联合国等“小国联盟”组织在少数大国的不受羁束的军事自主行动下，已难发挥正义与监督机制。经济方面（E），2000年虚拟经济规模超过了实体经济，但，上一世纪末以美国为主的知识经济，也与网络公司同时于纽约股市覆没，转为“经验经济”。社会方面（S）全球进入WWW无国界网路，人们由传统工业社会迈步向2G有线宽带的电子社会结束。在技术面向（T），2G有线早已进入3G无线宽频，美国曼哈顿等许多地区，喝杯星巴克咖啡，就可以享受无线免费上网。同时在2005年，3G也将进入4G技术领域；同时，隐于4G潮流羽翼下的电子技术中的智慧系统将与讯息系统同步浮出，讯息系统所创造出的虚拟实境（Artificial Reality, AR）与人工智能（Artificial Intelligence, AI）将在网络与智慧神经网络资料库存取中，同时集成，为用户服务。
二、由量变到质变
中国古人说：大风起于萍末，混沌（chaos）学派的洛伦兹同样也指出，初始条件的微小变化，在混沌体系中不断放大，会在未来状态造成极大差别，所以一只蝴蝶在墨西哥扇动翅膀，有可能在美国德克萨斯引起龙卷风般的“蝴蝶效应”。大量的2G产物如“网吧”、电子商务与电子政务，已在中国造成巨大改变，3G或4G也同样将会如此。部分人士以为，2G换3G“是有线改为无线”，3G转4G也就只是“传输速率变大变快”而已，而忽略由3G到4G未来两年转换中，由量变到质变，种种在技术层面之下的变化：
2．1 4G的内容与形式
由2G变为3G中已有在服务与速度上的改变，同时3G本身也存在多元性的标准与系统。全球3G标准是欧洲的WCDMA、美国高通公司的CDMA2000系统，与我国山东大唐集团新研发成功的。（2）
TDSCDMA标准。技术上3G由曲频双分工FDD模式转为时分双工TDD模式，以衔接第二代GSM核心网，3G频谱利用可以不需要使用成对频率，大唐集团利用零碎部分频谱解决成本高昂与频谱资源稀缺的问题。同时，TDSCDMA标准使用智能天线，在低功率覆盐大面积用户，这使3G本身也是多元而在变化中。另外，WiFi网、与蓝芽技术等无线通讯，也是另外电脑无线冲浪的方式，则有别于上述三种标准。
2．2 4G由点线面迈入虚拟万象
V．布什的情报学技求主导范式（IT-centered Paradigm），指出通信技术进步，突破了人类传递信息能力在距离和时间的限制。信息内容是从点（字、词）、线（字符串、全文文体）、面（数据库）、立体（信息流、物流、资金流的结合）、三维空间（A/V、数据挖掘）到万象空间（虚拟真实）（3）。
信息链
事实
Fact
数据data
信息（资讯）Information
知识
knowledge
情报
intelligence
学科交叉
图书馆学
新闻学…
数据挖掘….
信息流-物流-信息流
知识挖掘
A/V数据
国家智商（NIQ）, 商业智能(BI)
虚拟真实
时空信息
层次关系
事实
算子: 输出信号
数据之间建立相关关系，有序化与结构性—-变成信息
信息之间建立相关，有序化与结构性—进行比较分析综合，发现问题本质与解决问题方法，形成知识
活化的知识信息,激活的数据信息
三个世界()
物理领域世界（客观）
物理领域世界（客观）
物理领域世界,
（客观）概念世界，（主观）知识世界
（客观）概念世界
（主观）知识世界
（客观）概念
（主观）知识
技术指导范式(IT-centered Paradigm)
点（字，词）
线（字符串，全文文本）
面
数据库，
数据挖掘
关系数据库，
立体
信息流-物流
-资金流结合
三维空间
知识挖掘，
A/V,数据挖掘
万象空间
虚拟真实
2．3 价值键转为讯息价值链
迈克尔·波特在1990年提出价值链（Value chain）（4）指出：竞争与战略的重心，在于公司内部所有增加产品价值的活动衔接环节，与衔接链中间环节的价值权衡；战略的重心是最后由“总收入减去总支出”，而得到“价值”与价值链。——不过，现今波特的价值链已被“价值星系”理论所挑战甚至于取而代之。
另一方面由于4G来临，“讯息价值链”（见图）也在未来竞争情报与战略管理，成为建立优势的中轴之一。由点所涵括的事实记录（fact），由线所代表的数据（data），由面所象征的讯息（information），以空间所指涉的知识（knowledge），完成了“Intelligence--智能、智慧与情报”三位一体产出的虚拟万象。英文“Intelligence”原本就有智商智能、情报与智慧的多重涵义，由4G智慧神经网络与资料库所形成的企业环境，也在讯息价值链中得到Intelligence的交叉产出：竞争战争略的重心在于（I）--“intelligence”，—I表现于人类与人群为人类智商（IQ）、企业智能（BI）与国家智商（NIQ）。I表现于计算机系统为人工智能（Artificial Intelligence），I表现于外界商场中需寻求的商机便是竞争情报（CI）。（4）
在知识经济时代，“内在的知识”成了价值键中隐含的“最大企业价值”，但在未来经验经济中，“外向型智能情报（CI）”将取代内在的企业知识成为新价值，并以智慧作为累积企业智能与国家智商。
“韧体”---经验经济
今天，在大部分企业还列“知识经济”为中长程目标的同时，知识经济其本身已渐被经验经济取代。经验经济强调企业对外给予客户的使用与购买的“经验过程”。知识经济是将“内向”的由内搜集的知识情报，提升为知识价值并大量复制，经验经济则转为“外向”的供应给顾客一个愉快诱人（Captivating）而值得回忆的经验（memorable experience）。藉由4G强大的企业智慧神经网络资料库，改变了大量复制生产一元的作业，而随时能“多元复制”，与时俱进，随时与客户“分殊独立变化性”的个体经验与要求，作与顾客经验导向的同步成长与改进。顾客经验便使是经验经济的竞争情报，另外，这也代表了三点：
（一）知识经济“内向式”单独挖掘“有限”理性知识的组织成长，不能完全建构核心竞争力，必须转型为“外向式”经验经济与顾客经验同步，才能成长，防止企业避门造车。
（二）知识经济是知识大量复制成为个别公司智慧与实体资本，把知识战略转化为经济效益全面攻击大范围的市场导向与大众传播；经验经济则将知识战略转型为针对个别与独立小众化的顾客经验导向,防止大量产销的呆滞。
（三）知识经济封闭式生产，转为经验经济开放生产作业，不仅仅只针对单调无变化的“最优解”制造，亦由人工智能与先进工业条件下，快速设计提供客户“满意决策”, 并修改加入个别要求与售后服务，以形成一体的”既针对整体市场又满足个别经验” 的流程。经验经济推出新品快、变更产品设计快、生命周期随顾客经验变化而变化得更快，但回收更快；经验经济这也防止停滞的经济需求、与只能大量单一而无法多元与时俱进的问题。以往知识经济与电子工业将产出分为“软体、硬体”，将系统区分为“讯息与智慧”系统，将科学也二为“软硬科学”，但在4G经验经济与学科交叉之下，以往的二元对立将结束，而以整合与集成的形态，形成执两中用的“韧体”，与韧体式的经验经济。
虚拟大过实体经济
2000年虚拟经济成为超过实体经济的大规模网络作业，约为实体经济的五倍。（6）同时，注重”潜在未来利益”的知识经济，（7）也在期权交易，与将不动产等“物权”激活，改成为股票期指的债权化之下，使经济更朝未来潜利的激活发展。传统的固定资产可以在“物权债权化”下成为股票，而搭配智慧资本使公司可运用战略资源层面更形扩展，静态物权财产可以变为动态的财富债权。但潜利是“双面刃”，潜利既是对未来高新技术的高投入，潜利也是不确定高报酬下的高风险。实体传统市场及资本，在投入虚拟经济与转化中，会因潜利的双面刃---即“虚拟经济的高风险”，对实体经济造成危害！
企业竞争情报（CI），在4G中由原先的战略情报侦察面，亦转为智力智慧与战略智商。如前述“intelligence” 一字在英文中原本即有智力知识智商智慧等含义，与情报工作（如KGB）的侦察工作同义。在战略管理，原本是将竞争情报CI置于“外环境分析环节”。但知识与经验经济则已提升为企业智能，或国家智商，成为集体的核心竞争力。竞争情报CI也不再是一个部门的事，或少数人的工作，而是全体的凝聚智能，与对内外的智商工作。换言之，经济已由实转为虚拟及经验，而竞争情报则已由小扩大为企业整体战略。
多元变化与“头脑”国家
4G讯息可大量而快速使商战作战速度加快，虚拟经济针对未来潜利使资产资源更活化，虚拟实际（AR）与人工智能(AI)使处理战略管理讯息更有前瞻性战略智能，而经验经济则使企业针对特定目标锁定客户经验而不在大市场中混战浪费资源、盲目射击。同时，经验经济的结果与知识经济的结果一样，谁掌握了企业智能或国家智商者，谁在商战中便成为“头脑”；而且头脑“赢者全拿”，控制一切！谁不能成为头脑，则为“身体躯杆”、必须承受市场风险，亦为能源密集、高劳力低所得、污染密集下的全球一体化受害者。
现今,商战已为国家对外战争的一种，商战与传统战争不同，商战由企业智能(BI)与全国的国家信息基础结构（National Information Infrastructure, NII）等形成的国家智商(NIQ)，对外进行“智力战与情报战”结合的商战；同样的, 国家如不能成为“头脑国家”,即为听命的“躯干国家”；不成为世界级智能阶层,则沦落成世界工人或“世界工厂”，世界工厂的绝大部分利益为头脑所提取剥削，这与以往完全的商战不同。
三、“心“—人工智能
由3G跨向4G，不仅是由有线的传输数位电子脉冲，转向无限的空间播放电波，由点线的传播化为三维立体面。这样，也只是在大气中创造了更多的广播电视双向信息系统而已，既无法对人们生活作出质变的改善，也还未达到或超越知识，进入情报链环节，造成智慧（如BI），或智商（如NIQ）的提升。实质上，在AI人工智能、VR虚拟真实在系统科学的方法下，以数据库的大量快速作业，使企业的决策与战略能在IT技术辅助下，作出正确与多元面向的全方位输出——这才是微软比尔盖兹所描述的智慧“数字神经网络”。
以下，先就人工智能（AI）部分说明：
人工智能（AI）的终极目标，是使计算机能理解和建构如人类专家般的智能与行为。目前在2G与3G时代，人工智能有三项主要贡献：1）4G以更自然更优化的人机界面，加上更智能化的资料挖掘与资料补偿，人工智能简化了战略信息的搜取。2）3G在不确定性和风险中，AI支持决策战略。3）4G信息发送与解释，在AI提高了加工与服务作业判断情报的效率。
在实务上，以下是几种行之有年的AI面向与实例，整合了知识工程系统、机器人系统、模糊系统、神经网络系统作集成来进行人工智能：
（一）实时诊断：混沌（Chaos）模糊专家系统提出了模糊（Fuzzy），指出人类日常决策非柔性表现的限制，会影响到工程专家知识(EKBS)系统的控制效果，必须通过模糊逻辑加以纠正。例如造纸或水泥或炼油厂中，由于工序中环境恶劣、使用不同原料成分、制造过程长、存在大量随机干扰、产品控制流程复杂，因此必,须用模仿模糊逻辑的系统程序，来解决问题。以往蓝环水泥的LINKman系统, Sira 工业专家系统炼油，或安德森顾问的CHROMA专家系统（8），这些系统工程作业能抓出流程中微小差错，立予实时诊断。配了3G的无线特性，与4G的无线宽频快速数据库，今日AI还可能立马对潜在干扰数据进行解释,4G—Telworking亦不受时空恶劣条件干扰。
有二个日常生活均已常用的情况，可以更清楚说明实时诊断：一是修车：人们常说老练的修车工或老司机，光听引擎发出的怪声，就知道哪里坏了！这种以老师傅经验为技术中心的人类智慧判断工艺，早已被福特用汽车仿制成人工智能AI，成为机器制造流程。福特使用模糊专家系统，配合数位神经网络，侦察汽车发动内燃机的声波模式，可以像人一样”听”出是螺丝掉了，还是线圈松动。二是复印机维护：日本的富士一施乐公司复印机，能在作完一次大量复印工作（如印50张）后作自行检测（约20项），并以专家系统于微芯片维修中心，通知技工自行来维修。也就是（在半坏时及仍可运作下）机器自动会叫人，叫人添料或修理。予计许多电气用品，在3G末期进入4G时，也都会有类似的人工智能。
（二）设计：在先进的设计制造中,人工智能逐渐成为主流，以辅助人类在脑海中进行设计的不足。举例:早期设计汽车的ABS模糊自动刹车系统设计，便是阻止人类在惊惶或天候道路恶劣下，所开发并的实用人工智能防滑装置，这阻止了人在开车(设计路程)中不少交通事故与生命损失。更进一步的是飞机生产设计，休斯航空和波音公司都使用AI，休斯使用PADMS人工智能自动设计制造，能缩短设计时间，波音的神经网络在扫描新零组件设计之后，能辨别新设计与旧飞机的异同，在原有设计上进行修改，而自行节省费用支出。这样的IA设计精神也被软件公司吸收，如宾特利公司的MACROSTATION，设计软件包，是3D立体动画加上自动成本分析的房屋或机械设计（甚至飞机航图）,可以把设计作品以立体成形，并模拟出了3D使用与建构。同时，事先把单项费用输入后，当你把房屋设计图画出，不但可以看到一个模拟假人,如真实般进入想象设计下你的房屋的虚拟实境，他代表你打开每个房门，他代表你看看四周及家俱….，更好的是在AR动画中，可以看出用不同材料来装璜的不同美感效果，使设计成绩一目了然。还能比较不同设计下的价格，不致浪费。——客户的购屋及经验习可以很快变成CI,并有估价蓝图与模型可为公司决策参考。因此，AI改变了战略及情报的作业，是创构情报——智慧——智商，形成4G智能型网路资源与资料库,是赋予讯息键流程中将产出加值为情报与智能的重要枢纽。
但AI在4G的运作中，对人文及组织也有许多隐性与显性的影响：
a）不论AI是在专家系统神经网络或自动化，都因人工智能的方便，取代了原本生产技工的能力与经验，使机器作的比人（甚至老师父）会更好。传统生产下大量的劳工，特别是低阶蓝领的经验和劳动生产，权力转移被机器与AI取代。在知识经济中，彼得德鲁克指出：“后资本主义社会”里，知识拥有者取代了劳工成为企业成长要素（9）。同时，公司与3G社会财富及权力控制都向知识生产者倾斜。“非知识阶层”难免成为由2G演变到4G（在全球一体化中），经济危机的主要受害者与市场风险的主要承担者。
b）潜利与虚拟财富及知识，必须转化固着于人工智能AI作业与实际讯息链加值生产中，才能使企业收到“实利”。在知识转化为资本过程中，企业人工智能AI是讯息链的关键。潜在利润成为知识经济与经验经济的要角，“潜利”是经济运行中还未实现或发现的投入与产出的差额。潜利观念使传统农工社会的有形实体资产，转成虚拟的知识与财富——不发掘潜利，就丧失了创新与创造能力。
c）人工智能AI技术亦融入了财会分析等工作，不但提高生产也降低成本，减少了开发路费与创新风险（如前述飞机设计）。同时，在企业不断改进与再造中，流程工序、构造系统、工厂调度，都在人工智能AI与4G智慧神经网络中作CQI。人工智能AI不只是会在个人电脑中下棋，还能辅助决策。例如，成本分析除了可以用线性决策LDR规则之外，也能用AI专家系统模糊逻辑的参数生产规划PPP，点值模糊PVFS集合（Rinks），或ns区间值IVFS模糊集的CRI推理复合规则，作出五种成本预估（10）。实质上，AI不仅是模仿人类的人工智能，能以构建讯息链情报与智慧，人工智能还模仿天地自然，如遗传算法（已用于物流）或蚁群算法，便是师法基因与蚂蚁的智能。这使人工智能AI也成为支持决策的DSS的要角。
目前AI人工智能并不像科幻小说般，把电脑取代人脑，甚至宰制人类、取代人类。但人工智能AI没有人类思维盲点，且能模拟、仿真、建模、求解问题，机器学习，有大型超数据资料库为知识库。人工智能在4G智慧神经网络中，提升了为了民服务的水平，使顾客用户满意于各自的附加讯息智能价值，而提供了个别“特案分殊性”的输出经验，创构经验经济中持续经验的需求面来刺激成长，这种变化是更多元全方位而持久的。许多学者以为人工智能只是用用EKBS、神经元网络、人工感知、模糊系统等技术面，最多像Business Insight 作出企业战略分析软件，或Alacrity strategy 系统软件，宙视经营而提供战略思考的框架。实质上，这忽略了以4G网络捕捉监控质量与服务，控制知识情报与产出的智能链。
4G下的AI人工智能将可能使现有知识经济，由质变而量变进入“经验经济的智能时代”。
四、“境“——虚拟实境
除AII人工智能之外，虚拟与虚拟真实（Virtual reality）在知识经济2G时代中也已经红火，也将在4G持续扮演重要角色。不过，在观念及实务上则可能有所演进及不同。
首先在观念上，对于虚拟，有不同的学理定义和解释：在英文中“Virtual”原本有“实质”的意义，在中文，虚拟字面上则富含“老庄玄想式的飘渺与虚无”。牛津字典指出虚拟是being or acting as what is described, but not accepted as such in name or officially, 也就是在正式名义上尚未承认的事实与实际。例如一位副总经理是公司的“virtual head of busihess”，则他是掌有实权的实际负责人，而非虚位，virtual head 并非虚拟的领导头子，不能误以为他尚未有实权。再如a virtual state of war 也不能译为二国处于“虚拟战争状况”，而没有开火，反而是双方不宣而战，早已经打起来了，只是欠缺正式以外交等的形式宣战而已（11）。
中国在经济学与科学哲学等领域，部分学者受了虚拟语义混淆，亦存在将虚拟视为“虚无唯心的模糊概念”。例如，在虚拟经济方面便有将虚拟经济视为“不真”或“非实”的论调。实际上，2000年全球虚拟总量达160万亿美元，实体经济规模仅30万亿美元，虚拟不但远超过实体130万亿，而且是实体经济规模的五倍；每日虚拟资本流动量为万亿美元，也是实体贸易额五十倍之多。大小悬殊、形势上虚拟经济也早就是全球virtual head of business了。若不能把握了解这一点，无论在企管战略或信息科技工作，都可能犯下严重的错误。
虚拟实在，在目前有五个方位面向：
（一）人工实在：（AR）是以建模，在4G网路上提供了仿真的模拟实在，除了在科幻功夫片或网吧游戏中，萤幕上有真人无法作出的特技，逼真的使人叫好绝之外；军事上AR技术使布兵图如真实般3D显视，还可以实际在网上模拟作战打几场试试，检验已知情报的真假与战略战术的实用性。也能配备于武器上,射出前检视攻击效果。商业应用领域更为广泛，除前述建筑设计软件之外，为了满足顾客服务经验，人工实在AR技术模拟顾客为商业行为，配合向外搜集情报，与公司智慧网络资料库运作，可以得到如军事般的战略竞争优势。这已超过传统情报方法，因为在情报得到后还能完成战略模拟并时行试验。
（二）交互：由于4G与人工实在AR技术，使顾客用户能在无线宽频中与企业交流，这使双方存在更进一步的交流中建立特殊经验及商业关系。
（三）沉浸：籍着逼真人工实在AR技术，在交互中，用户能沉浸于与企业的串联，而获得独特经验，符合经验经济的经验需求。特别像电子头盔（HUD），数据手套或数据衣（daga-glove/ daga-suit）穿戴在身上便能进入虚拟实境的时空中。如武打替身穿上数据服，打出美妙拳脚套路后，将这些打拳数据可以改成大明星在作武打动作，同时地点也能转移至深山幽涧等不同场景，以创造新的艺术境界。
（四）遥在：人工实在VR能结合人工智能AI，使机器人替代人工生产，并使管理者能于远方控制，员工甚至于也不必在公司上班，顾客不必与企业面对面便在两端完成交易。
（五）4G网络与终端仿真：2G时代电子商务是电子资料交换（EDI ）加上VAN加值网络的成功，4G则以智能型网络加上资料库管理运作，提供顾客无线的虚拟真实VR智能服务，因此虚拟真实使得顾客和使用者早在未完全实际产出及交货前，已能参与制造输出前工序流程，提供改良建议，在完工前得到VR的半成品与使用经验。
原本工商管理注重的（数学）模型，在4G的AI与VR的整合集成系统下，亦使昔日完全是计算数字的模型，已进步到可以仿真模拟，在营幕上把数学及流程转为3D仿真动画，使企业内战略管理者与企业外顾客，看到如同真实的生产与作业进行，与不同的输入产出敏感分析，甚至于修改后对于竞争手的挑战、和挑战下顾客满意程度。虚拟实在使原本数理工程的冰冷机制，转为可视化型态（Visual type）的电脑模拟与友善的人机动接口。
在人工智能(心)与虚拟实境(境)下，传统中国所谓“心”与“境”均有了IT刍形，至于心境所生的内在智慧（intelligence），向外所取的外在情报（intelligence），与由产出所得的智力资本（Intellectual capital），则由仍人类负责，以传统企业管理作业，在电脑辅助下获得。
五、4G的战略情报
传统企业战略管理中，将对手竞争情报列入“外部环境分析”，实际上，企业战略与国家军事，或FBI、KGB式情报不同，因为上市公司财务等信息依法公开，学者及教科书（12）普遍认为95%以上的竞争讯息，可以从外界的合法渠道得到。
但，由2G到3G，一方面由于网上黑客的猖獗，另一方面由于中国在电脑芯片、作业系统，与电信移动通信专利均未达到100%完全自制，因此在今年以前的电脑上网或手机通讯，从严格的间谍防护机制来看，根本是漏洞面出，完全曝光，这一点直到龙芯片与大唐公司的TD—SCDMA标准研发成功才有改善。另一方面，间谍技术也还往往超乎想象。1988年利用激光测量半英里外的窗玻璃振动，便能遥感窃听室内人士谈话。利用接收计算机电波，也能读出两条街外电脑屏幕的文字。4G时代也许只有传统密室中随写随烧的方式，才能阻断窥视。
IT实务上，除了在系统加装防火墙之外，企业在讯息输出入端，采用独立的收发邮件与上网机组，使黑客无法入侵至企业主机与资料库，黑客最多能破坏到与外界接触的部分网络，使病毒只在连缘而不能立马危及企业神经网络中枢。这种无可奈何下的“弃边陲保中央”的作法，有时主机仍可能被入侵。因此，不论是IT作业、上网工作或日常营业，企业中每一个人都有被窥伺窃听的可能，而情报搜集与防范被搜集，也成了企业每个人的工作。相对的，传统的间谍式情报搜集也已经无法达到最佳效果，高新科技下，对于目标能自动进行了4G智慧网络探查分析，并将情报处理后在资料库动作，与间谍卫星及遥在等技术整合。如伊拉克战争，美军虽然常有误判与误射，但整体在精确度及伤亡数字已较传统战争有大幅度改进，同时进行的整体情报战略也与以往不同，新的军事战争形态也在不同的3G作业下另开一面。
六、情报系统整合交叉集成
派森思（T．Persons）提出：人类组织无论是全球、国家、社会或企业等组织都属于一个完整系统社会。系统整体作业与决策，由外环境政经社科输入外因素，外因素输入（Input）决策黑箱（Black box）后，再行输出（output）泱等战略。输出后得到反馈（feedback），再行修正。（如图）。
组织中的战略决策有二种特性：
（一）黑色系统：决策系统（研究对象）常是一支在结构与功能不为所知的“黑箱”A，称为“黑色系统”。控制论将输入定为x（t）而输出为y（t），A于此体现了输入与输出的对应规律，数学上称为“映射”或“算子”，即x（t）=Ay（t），亦可称为方程或（数学）模型。当黑箱部分被弄请时称为“灰箱”，全部弄清时称为“白箱”，而达到破案时，数学称为“反问题”或“建模”。
对于战略决策黑箱，若以灰色理论则由定义灰数开始，将实数几给以误差≥0进行拓展，将通常的实数几成为灰数，，灰数可为开、闭、或半开、半闭区间，当时0以代数微积分运算，也作形式推展，可得到灰色模型。或把黑箱A引入白色子模型Aw ，成为A≡Aw+Ab， Ab为黑色子模型，加以适应应有的经济社科约束，对目标进行适应优化，使黑色变成白色，如“维也纳控制论”的全过程一样，使黑箱变为灰箱再成白箱。这样的方式套用前述的经验经济或战略情报（即企业智能）来说，所加入的Aw白色子就是外在顾客经验，或由旧有知识管理系统升级的情报与智能。
如果更精确再用人工智能与模糊逻辑来看，也能推判出顾客经验与战略情报智能的作用：对于竞争下的不确定性，传统商业的推测是用随机概率，但缺点是：概率随机性是针对事件在“限定条件”下的可能性，面实际企业竞争是不能用隶属关系、两值逻辑、特征函数判定，此时可应用模糊逻辑作模糊诀策战略。
在原系统A之前加入模糊控制器C，将A输出信号y(t)、反馈信号设为Uy(t)及控制C，设定比较的另一设定信号为Uo(t)，而得出控制输入信号Ux(t)，用以自动调节原系统A的输出入，即完成一个“伺服系统”；并同时进行模糊控制：A[Cuc(t)+X(t)]=y[t]（如图）。
模糊控制器的建立，必须仰赖竞争情报与企业智能前置作业，才能完成伺服功能，而其中最重要的反馈即为顾客经验值。因为顾客经验决定了模糊控制的伺服，又决定了系统误差的变化率。模糊决策是由反馈中控制输入新因素的局势、事件，而仿真得出策略中的最佳策略。在实践经验里，商战中的反馈，便是顾客经验，（如此亦可证明经验的重要）。
（二）集成整合：组织中战略决策的另一个特性，可由两位管理大师得到轮廓：出身于全世界高科技尖端麻省理工学院，并曾多次获得“哈佛商业评论麦肯锡奖”的大师明茨伯格，提出管理中特别是战略部分乃是一种“艺术（art）”，是“超越科学（more art than science）的艺术” （13）。彼德．德鲁克对于泰罗的科学管理与福特的汽车工艺将管理视为科学的僵化，也提出了：“管理战略理是哲学！”的“非科学”理论。
其实，正如岳飞说过的：“运用之道，存乎一心，神而明之，还在于人”。由于系统是个整合的集成，由人类各种思想与学科交叉下的整合，因此，战略与管理也是在个中国所称的“学科交叉”，或台湾地区所谓的“学科整合”（combination）之下，一种不偏于科学，不倚于传统情报窥伺（spy），不执于艺术及哲学的企业整合工作，需要不同的专业互相配合，而不能偏废，才能达“虚拟万象”的一体智能智慧情报。
物竞天择，适者生存，竞争情报也同时需要商业、讯息、通讯、图书馆….. 等传统情报工作之外的更多学科交叉，事实上,也就是达到全民参与，才能建立与国家智商企业智能。
战略管理与竞争情报，由最简单的商战分析视野，可以归纳为：在战略制定前，由内外部分析输入信息，包括4G在于分析和数据挖掘，进行匹配模拟得到模糊决策后，在虚拟实境中与顾客经验整合，完成决策并实施。实施后战略评价，亦同样以顾客经验为战略标准，并随时依反馈修正策略，甚至更替策略，再造流程（如图）。当然，以上的步奏是“权变”的，也需配合4G通讯与信息智慧系统等不同学科交叉下的专业支持诀策产出，与竞争情报智能的获得。
七、结语
从”整合的角度”来看，竞争情报工作是构建智商与智能的全方位企业战略核心，也几乎全等于企业的反馈控制、输入、与输出。从“经验经济的角度”而言，竞争智能就是针对顾客特殊各别的经验，作搜集与数据智能处理。由“全球化及一体化”的角度冲击显示，在BI与NIQ上落后将成为躯干国家，被拥有情报智能着的头脑国家在战略上控制着。
本文企图显情报工作的与时俱进，强调竞争战略智能进化，不应固步自封于传统战争观念。就战略性，也就是以全面长期观点，处理情报竞争的“整体”。“整体的情报竞争”并非衍伸情报与智能，而夸饰之，作作“工作扩大化”而已，而应由量变到质变的作门争，得到赢者全拿的胜局。
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第二章 学科交叉下全球化4G网络商务讯息智能评估
一、前言——量变到质变
清华大学在最近建立了‘下一世代网络’，其速度较原先内地其它的网速约快三百倍，而且在家庭电器也能设立IP地址，具有网络功能。因此，在其对外的公关稿件中，清华以睥睨群雄的骄傲口吻，提出以往中国的网络科技较国外落伍十年以上，现由清华赶上了！
实质上，中国内地市场的商务与商学，在今日由电子商务进展，及改革开放后长期发展，都由量变到质变，逐渐迈入所谓的“下一代”。曲突徙薪，未雨筹谋，在复杂性理论与实务面进行不同的学科整合及创新，已成为有识之士的远见所及，而迎接受时代的下一波潮流。
2003年十月，本人曾就信息智能与情报面（Information and Intelligence）在北方科技信研所与SCIS科技情报学会的年度论文集中，推论了由旧到新，以2G进入4G的经济科技变迁，说明多元因素下，由模糊混沌的现况，逐渐向前演进的商战进程与轨际。事实证明，中国的发展是快速而超前的。本人文章发布后不到一月，由郑州晚报得知，内地省份如河南已建立3G。在郑州育达国贸，新郑机场等多处3G的软硬件已建立，而科技市场的3G费用也逐步下调，另外不少网络人才（包含高校学生）都预备如星巴克咖啡般打算自行设立无线网吧，以取代网速约慢5～300倍的上一代有线网络。一时之间，下一世代网络风起云涌。
当然，在清大未宣布下一代网络消息前，其实，除了少数井底之蛙之外，实际上内地省份奋勇向前，其百折不挠的创新努力，是有目共睹，也值得赞许。
在另一方面，其实世界各国均正研发下一代网络，在硬件的追赶成功还尚称容易；许多中国企业和高校在听见清华拨得头等领先一步后，其实不必扼腕而有:“去年我们要是向国外引进下一代网络，今日便可独领风骚”，或“一下子差了清华十年，其它科研单位如何快步跟上？”…的悔不当初！因为，可预见的下一波商务与商学演变，将使中国与世界同步起舞，在理论与实务上变化会更加快速。好戏正上场，没有人会错过――智能便是这场戏的主角。
二、价值由虚拟而进入智能
在1990年商学大师迈克尔·波特提出“价值链”后，其价值观无论是资本主义或社会主义国家均成为经典。而价值链理论也经多次修正，如价值星系说等等。值得注意的是1995年哈佛的虚拟价值链（Information chain）与现今的”智能价值链”，极可能是未来的主流。
面对知识经济，虚拟价值链是指:企业可由运行过程中各阶段产生信息，而以信息形成虚拟价值键。如此的虚拟价值链,虽符合了知经所需的信息因素。但,信息仍不算是知识或智能，因此，由讯息提升萃取出有价值的”智能与智能情报”（Intelligence）才能适合虚拟万象的下一代商战。至于如何得出”智能”，则有赖信息、物理、经济与软科学的共同合作:
三、智能的模糊混沌与分形
人工智能（AI）与虚拟实境（AR）在黑客帝国电影中构成新的人类与世界，智能在现实生活应用方面，也实质上已是下一代网络的构成重心。
众所周知，人工智能的先决形成控制条件是模糊逻辑，模糊逻辑判明了人与机器的差别，也使用不确定性与灰色系统，对’复杂性’建立人工智能。
与模糊逻辑不谋而合的，是现代物理及混沌经济学所强调的“混沌理论”。混沌理论在系统科学的框架下，如作学科交叉或科际整合，可以发现混沌的非线性系统中的普适性秩序与人工智能的模糊逻辑，其实是导曲同工的在找出易经所谓的“天下一致而百虑，殊途而同归”。这也说明了在物理讯息以及经济中，面对复杂性以模糊混沌共同整合智能的可能性。
另一方面，面对复杂性，与混沌相对的分形理论，是指组成或部分与整体某种形式的相似，而反映了共同属性。作为统计意义上的相似检证，经济学者彼得斯提出了分形市场假说，指出在临界状态下，系统出现混沌；在系统分解时的分布，则为分形吸引子，而对初始值敏感。彼得斯并将混沌与分形作学科交叉，探讨了市场为了自身进化不求均衡，而远离均衡的状况，此远远背离了以往经济学的均衡观念。但这种创见，除了使彼得斯的公司在市场上由准确的预测得到大量的财富，也成功的建立市场分形的新观念。
由模糊而来的人工智能，与在经济投资与市场领域中已成功的混沌与分形理论，三者由理论对复杂性的结合，在虚拟实境的模拟技术中，将能更精细及有智能的整合发展。
四、智慧在AR的理论谬误
由于中国自钱学森以来，对系统理论的重视，以及混沌分形本身在解释上与共产主义所强调的矛盾对立与统一，彼此由哲学与科学实证角度，可以攻错和印证，因此，在亚洲系统理论方面的技术，中国可称为先进。可预见将来随人类商学与网络向系统下一代前进，中国此类系统理论优势也将更为明显，可能形成中国在商学理论的突出点。但，中国在虚拟实境(AR)过分倚赖西方，也可能在上述的理论学科交叉中，有不符科学之处的严重谬误﹕
例如在＜哲人石丛书＞与＜中国社会科学＞这二种在内地属于泰山北斗的期刊与科学哲学丛书，均将虚拟实境判为唯心，而完全违反事实，只跟随西方的唯心学风盲目前进。
因为，由科学角度来看，在网络上的虚拟实境（AR），都是机械唯物的产出，完全与唯心无关，硬将虚拟实境说成唯心的存在，是违反科学与唯物主义的。
如退一万步，虚拟实境既然是”境”， 改以中国的唯心论传统来看，由玄奘的唯心佛学理论唯识无境来判定，虚拟实境的”境”也更被玄奘的唯心佛学否定。因此，在唯心传统中把虚拟实境说成是唯心的存在也站不住脚，自亦不能引出唯识学的转识成智中的智能。
因此，吾人应判定虚拟实境为唯物，而不应盲从西方在AR的唯心存在说，以免因科学与哲理的谬误，而歧路亡羊，错误导致商务与社会随下一代网络智能而生问题。
五、全球化商务智能整合问题
另一方面，随着全球化脚步的加快，与相对应下新一代网络系统的更形便利，人类智慧与商务理论，也在网际间更频繁的作讯息交换。甚至，配合WTO等全球组织与全球化商务日更壮大的国际商务理论，也将反过来使全球性国际贸易网络更容易，而形成良性循环与更加健全的全球一体化共同智能商务。今天，从事国贸的人有共同的国际商务智能管理理论为背景，这使不同国籍与企业文化的商人，在世界各地都能找到全球一体化殊途同归智能的方便。这种类似秦始皇所追寻的“书同文，车同轨，行同伦”中的国际标准商务流程理论、与全球一体化，也是以往几个世纪前国际商人的心中梦想，但以前在实际上难以企及。
面临世界市场的物竞天择，中国在改革开放后的经济在短期内已成为全球最大出口国，除了积极招商引资之外，各国智能与商务理论随外商进入，在内地作了良好试验、整合与发挥，是使中国达到了”后进优势”与”跳跃发展”的主要原因。但是，中国在自身全球化的脚步中，引入全球化讯息智能与下一代网络时也要注意下列问题：
（一）知识经济在下一代网络下，谁掌握企业智慧与国家智商，谁就能在全球化中成为头脑；头脑国家赢者全拿，控制一切！不能成为赢者，没有智能，立即变成身体躯壳国家，便必需承受市场风险，亦为能源密集、高劳力低所得、污染密集下的全球一体化牺牲者。
全球化已在拉美等第三世界一些国家带来灾难，而遭第三世界反对唾弃，因为部分商业大国假借全球化与开放市场之名，以全球一体化网络，实际行经济与智能入侵他国，攫取资源、垄断国际市场，而不断被第三世界抗议。
（二）全球化中所带来的标准化，虽然使中国进出口商品与全球接轨，但，某些国际标准实际也是在科技与商务方面双管齐下的战略武器。近年，山东大唐集团所研发的3G新标准TDSCDMA，便是已充分体会标准也是一种商战策略工具，自行发展国际标准，寓技术智能于标准商战策略之中，并因此为中国拿到了国际费用降低的国际贸易谈判成果。
（三）在各国商务和理论的竟合中，准确评估其影响，并使用高新科技术，针对系统复杂下的分形性国际市场实务与理论技术变化分野，预防橘逾准化为枳，是非常重要的。2003年北京航空大学的官建成，以DEA资料包络分析，针对研发能力与创新，评估使用新技术对营销能力的影响与灵敏度稳定性，是中国此类商务新技术调研的先声。面对中国商务演变，由2G到4G下一代的快速网络商务混沌与分形的市场变迁，这些种种非线性动力学过程与系统复杂性的时序过程，采用高新科技术作好评估，是有必要的。
六、算例
至于评估的方法，本人是以英国IBS国际商会( International Business Society)20家公司会员在中国沿海省分及内陆省分（如河南）为样本在此作一算例，以拥有在下一代智能网络的混沌分形技术为指标X1，市场营销分析能力为X2，企业营销年增长率所得分值为Y2，企业年利润增长所得分值为Y2，并以官建成的数据包络分析为评估模型:
minΥ1－Υ2
\* jc2 \* "Font:宋体" \* hps10 \o\ad(\s\up 9(n),∑)λjχij≤(1+Υ1－Υ2)χij0, r=1,…,m
-EQ \* jc2 \* "Font:宋体" \* hps10 \o\ad(\s\up 9(n),∑)λjyrj≤-(1-Υ1+Υ2) y rj0,r=1,…,s
λj(j≠j0)≥0,Υ1,Υ2≥0
我采用Likert1-7打分法（数据从略），得出在沿海与内陆公司，输入新讯息智能技术后，在资源消耗以及消耗了资源后的成效”投入-产出”关系量化，发现:引入下一代智能讯息管理后有产出利润随内陆沿海公司在讯息隔阂差距缩小而增加，及营销年增长率稳定性高的优点。
七、结论
据劳埃德统计:系统的复杂性已有45种不同学说如香农的信息、费雪的熵、西蒙的分层复杂性…等。本文讨论下一代网络与商务智能在系统复杂性下的模糊分形与混沌性质，并试以数据包络分析技术评估，发现引入下一代智能讯息管理后企业隔阂差距缩小，稳定度高。
事实上，全球化知识经济在下一代智能网络发展下，赢者全拿，控制一切！不能为赢家，没有智能，便必需承受市场风险，成为能源密集、高劳力低所得、污染密集下的牺牲者。但是如一切全盘智能西化，忽略检验，面对复杂性的社科发展，也易产生谬误。因此抛砖引玉，提出检验，发现下一代网络商务智能可行与稳定度尚高，如有错谬不周，尚祈方家指正。
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第三章 下一代智能教育改革
新一代的讯息革命在托夫勒第三波（The third Wave）书中，早在几十年前便已预言；而类似所谓“未来学”的书籍也在上一世纪，便着墨于下一代商务智能的发展。但是，亚洲地区除了日本以外，其它各国现行商务教育培训，仍有停滞于旧思维的陈腐气息。例如，中国在改革开放后，努力图奋进，但，本身教育体系仍未完全作好迎接下一代智能发展的准备；台湾地区则忙于蓝绿之争，与在教育改革的争执中，而无力留心于育人。韩国、印度尼西亚、泰国、马来西亚仍在困于亚洲金融风暴后，本身财力受限。相对的，印度与阿拉伯伊斯兰国家， 在近几年，却积极提升本身IT与智能水平的后进优势，如印度本国Jave认证人数已成为全世界最多的国家，印度的计算机课本与课程广被世界接受，亚洲地区在智能与IT发展的速度及版块，已逐渐有重新在划分的趋势。
新加坡位于中西文化交界处，是世界四大金融市场，近年来，也在政府的引导下，大量发展下一代讯息智能，因此，对于其它地区相对不同的商务智能讯息培训教育差距，有较敏感的直觉与清晰的分辨视野，在此本人愿就于英国国际商会各国会员公司的培训经验，以自己在大专高校任课的心得，对新旧世代交替下商学教育经验，提供对下一代商学教育的浅见：
一、传统商科教育的不足
在一般亚洲商学院教育中，通常在一二年级开设微积分等高等数学，作为基础或通识教育的一部分。这是继承了英美自牛顿以来的大学传统，以牛顿等布尼兹等古典物理时代的数学，作为治学的基础。
但是，知识经济时代，人类已将知识分为两类：一为“结构知识”是指能用数学模型表示的知识。另一为“智能化知识”是指用人工智能，以推理模型来表达的知识，现行亚洲商学教育主要以结构知识为主。
依据法国布巴基学派的意见，结构知识可以分为三种：即”序结构”——区分两个元素的先后，”代数结构”用作元素之间某些运算可行性的推估。”拓朴结构”用以界定邻近关系，来定义根极、微分、积分等运算。
在上述结构知识部分，亚洲的日韩与台湾地区由于采取大专联考及会考等制度，均在此方面有极为稳固的基础，成为义务教育中扎实的一环。结构知识针对于诠释传统的商学有显着的效果（如以微分定义经济学中的边际与弹性即是）；在建立结构知识核心过程中，统计学对市场调查与投资分析，更是重要。一些亚洲国家学生在商学院一开始的学习困难，便是所因于在此部分结构知识素质的不良与不足。
但在另一方面，过分与过早大量向初高中生传授结构知识，除了造成年青学生重大的学习压力之外。另一方面也还有的造成学生思想在大量的结构化知识下，形成了僵化思想教条主义，与条条框框下的死板，反而难以有严密的观察思维方式。
实际上，在牛顿时代的物理与数学，因为时间与空间是各自独立的。在这种”绝对”时空的制约下，学生长久呆板的学习，容易有将复杂性简单化的趋势。如现行的高等数学或商用数学是采取系统理论中的单纯线性或简单系统，而经济学也沿用了同样的研究方式，解释微观及宏观社会现象，这使原先活泼的商学现象，由复杂性系统转为简单的教条。基本上，今天科学时间观早已不是牛顿的绝对时空或简单体系，冯之骏等学者认为中国除了微观与宏观之外，还有其它几种分数方法，如膨胀观、渺观等。例如:
（一）低速宏观：总体经济与社会系统的缓慢变化，可用牛顿时理论简化描述。但，简化的理论不足以包融并解释系统全部的现象。
（二）高速宏观：基本物理粒子的系统物理现象。
（三）宇观：天体宇观物理运行系统，以相对论为代表，研究领域约105光年（但部分未知不可解）
（四）相对时空即洛伦兹系统，其时间与空间是互相依存的相对时空，亦名为相空间、或混沌、三维时空。这与牛顿的简单绝对时空是不同的。
西蒙．H在《人工科学》中，以系统演化角度来讨论复杂性与动态的连贯。实际的经济商务状况，便是具备了类似的洛伦兹的相对时空与系统复杂性。我们正确对待复杂性的方法，便是如许国志院士所说：”把复杂变性当复杂性处理”-----也就是使用系统科学，对不同的情况作好分类系统。依照不同系统，以不同的科学理论解析，而不可一概而论，把复杂的经济简单化，造成在教学上给予了学生错误的治学框架，而难以应付复杂日常生活；更使对复杂商务的解释分析失真，造成治学系统的混乱。
由实务来看，亚洲学生(也包括商业经济记者在内)由于长期以牛顿绝对时空来观察复杂性的商务，对于真相的了解显然有所不足。在另一方面也由于亚洲人们长期习惯于二元相对的简单时空体系中，所研究出的软硬件也在简单的绝对时空打转，使3D或多元多维的复杂性调研计算变得不太容易，这对亚洲下一代智能教育的发展是有强大阻碍的。
因为，一方面学生觉得所学无法解释真实经济的实务。而软件及人文社科环境又不足以支持开创性的复杂思维，不免造成了学习上进退维谷的苦境。
二、复杂性理论的歧路亡羊
自上一世纪中叶，贝塔朗菲提出了复杂性学说以来，人类在复杂性新生理论很多，也有各国学派纷陈，而莫衷一是的状况，使商务教科书在对于整理复杂性理论，也产生了困难。目前亚洲大专教育主要吸收了二十世纪50~60年代运筹学、控制论，信息论的思想，而仍偏于简单系统，尚未触及真正的复杂性。70年代之后，复杂理论学派分歧，如美国以圣菲研究所为中心，欧洲提倡自组织理论，中国以钱学森为首高唱系统学，呈现分歧性发展。但商学教科书中也从此与复杂性不挂钩而脱离主体系发展，以定量化形式来说明，不逃脱对传统还原论方法的修正主义路子，而得到跳脱科学方法论的革命性变革。
因此，亚洲商学系教育面临了四大问题：
第一、亚洲商学调研现时以简单的系统作出了漂亮的数学模型，作为强制简化多元性复杂实际问题的方法，是一种率强的强制性主观简化主义。这种简化，在一般经济稳定时可以顺风驶舵，平安出航，但在面临如亚太金融风暴时期的强烈复杂变革时，便在观察、分析决策与评估有捉襟见肘，无法支应的窘态。
第二，简单系统其实并不如字面般的简单，但可以使用电脑讯息软硬件加以计算，目前亚洲各国全面使下一代学生朝向结构知识与简单系统作填鸭式的教育，而忽略了部分简单系统可以用电脑计算而不需要人类硬算的功夫。——这样是硬逼学生向古典物理问世界老古董前进。而无法指引他们进入新的科技复杂面。
实际上，亚洲学者经常嘲弄欧美西方不太会做艰难计算工作，而忽略了西方写者其实是不作简单系统结构知识的细节工作，而将细节交给电脑，把精力放在更需要深思的复杂性方面知识。
第三、部分地区如台湾或南韩自身在科技无法创新，面向复杂性演绎时，比较中国大陆航天军事的成果，常用的理由是中国的基础科学较优，台湾应用科技商务较佳，而忽略了内地在系统科学管理技术针对复杂性的优势。台湾现在反而又朝向简单系统盲目煽风点火猛攻，有如驼鸟理向沙滩的态势作教改。同时，在中国经济力量强大后，日本台湾两地与部分亚太国家未检讨自身在商学理论针对复杂性的不足，把中国改革后的发展归因于中国腹地与市场大，则又忽略了在钱学森以来系统科学对复亲性社会调研在带动经济方面的成就。
第四、因为复亲理论的分歧，在多门跨学科上理论发展作好分门别类的学科义叉整合。以方便未来科研发展及学习研究之用。
三、试行智能教学方案
对于上述教育及培训的问题与情况，本人建议度行智能与结构知识双元共进制度教学。对结构知识不着重死前死记公式，而辅助以电胎IT讯息处理忆结构化的线性等数据结构知识，减少在繁锁计算下，年青学子的学习困难，而增进理解。对智能知识的复杂性则需要揄及系统解析。除了使用软件之外；对于复杂性的分类。则应视问题实际而作归纳。目前国际上对于处理复杂性的定义与分类不一致。可以用实际商务的需要来区分：
(1)简单系统：仅有一个层次的体系，可以用牛顿力学描
写系统，而以是否满足”叠加原理”判别是否性简单系统。在计算机辅助，如大系统下的子系统满足叠加原理亦属之。（如一般市场调查使用统计分析即属之。
（2）简巨系统（giant）:巨系统中分为简单巨系统与复杂巨。简单系统应满足可分为二层次即统层次与质变层次子系统。且两系统满足叠加原理，或取N——∞热力学枉限的叠加，一般物理学的玻尔兹曼熵大传与信息学中得浓的概率测定熵对整体集合的不确定，都属于简巨系统。德国哈肯学派，即曾使用简巨系统分析经济及战略性 模型，当然，实际商务并非简巨而为复杂系统。但以简御繁也不失为可行的治学方式。
（3）复巨系统：如巨系统不满足贝纳尔流的巨系，即是复巨系统。中国钱学森曾企图复巨系统再建立开放巨系统（open Complex Giant System）以解释社会科学，并使用由定性到定量的综合集成方法与作用人智能的专家体系。知识系统与机器体系的综合集成研讨体系（HWSME，metasyn thetic Englishreerrg）来解释开放本人则认为无此必要。
因为复变巨系统本身即将牵涉到环境的不同内外因素，而有开放性质，而HWSME体系本身在中国资讯讯息智能都落伍的现实环境下，是个空谈。钱氏本身欲将马哲与自然社会科学完全融入于系统的方法，是将治学的主体在企图整合中作了单纯统一化，反而有把众多学科硬凑在一起，更增加了原本没有的枝节，同时也提不出(如贝纳尔流热力学叠加原理对简单系统与简巨系统的判分)在封闭与开放阶段外沿目前无明确界线，因此不予采用。
当然，在新科技的不断产生中，针对商务社会的实际情况，使用不同分析是有需要的。
（一）传统调研技术，如高数、统计学、应用数学已有SPSS等软件可以解决线性简单系统及结构知识，因此学生的学习压力下可以减轻，也毋须给予太多纸上作业。
相对的，教师务必提供相对于书本知识上的市场模拟操作或电脑仿真实务，而使学生能借资讯软件正确此分析市场变化在相对的时间静态，简单分析。
（二）针对不是线性，具有非平庸特性的复杂，今天也有更多的软硬件可以处理，也更需要智能，在电脑系统的运算，与人类智力的推论和判断。因此，学生学习的重点在于利用电脑补助自己的推论。例如混沌与分开都有应用软件，可以分析或彩票，但仍须人以智能作最后判断。
（三）复杂性的解析技术，随科技与调研技术进步越来越多，现可以分为针对连续动态（如混沌突变等）离散动态（如神经网络、离散混沌）、自组织与他组织内外因，巨系统(熵与巨模型建立）及CAS及复杂适应性等，也将有更多的模型与仿真模拟评价技术会出现，这在大专三四年的时间是学不完的，将需要更多的时间作学习。
1996年美国简历科学院公布了《美国国家科学教育标准》针对幼儿园到高中12年级，整整十三年的学习，便把智能、复杂性及系统，作为科教的指标，而指出『系统、秩序和组织；证据、模型和解释；不变性、变化和测量；演变与平衡；形式和功能，种种统一的要领和过程』是重要的学习标的，这一方面把解决复杂性的智能教学年龄向下卫调到幼园与低年级课程中，另一方面也为大专的智能教育作暖身，可以作为青少年高初中教育的标准。配合本试行智能教学方案等所针对的大专与就业青年的培训，即能提供青壮年带智能系统的能力在处理复杂性的提升。
四、实验与算例
由于新加坡境内人种混合的特性，本人选择华族，马来族、印度族年青证券公司学员，作为试行智能教学方案的实验对象，以分形市场理论作为教材，而以遗传算法评估三种族在学习后对基金操盘的综合绩效。（数据下略）发现进行了试行智能教案的学员在市场模拟操作或电脑仿真实务针对不是线性，具有非平庸特性的复杂已然能够对相关的操盘数据有提升。针对连续动态（如混沌突变等）离散动态（如神经网络、离散混沌）、自组织与他组织内外因，巨系统(熵与巨模型建立）及CAS及复杂适应性等，也较以前更能掌控。不过，青年学员对香农的信息论、费雪的熵，西蒙的人工科学智能，札德的模糊理论，都是自然科学与社会科学的显学仍在断层中。
香农的信息论
伟大信息与资訊智能先行者
香农很早就在信息理论领域作出了令人印象深刻的贡献。1938年，他在22岁时撰写的题为“转播和开关电路的符号分析”的硕士论文被出版．并且很快成为当时刚刚开创不久的计算机领域最重要的文献之一。他的论文的重要性在于他证明了以有限步骤描述的任何逻辑操作都可以通过恰当的开关电路完成。他以此方式提出计算机编程应当被看成是逻辑问题，而不是数学间题。---这是划时代的贡献! 计算机编程逻辑又称为电子逻辑或数字逻辑，是今天任何编程及语言的基础，也是继希腊古典语言逻辑或佛学释量论逻辑，及莱布尼兹数学逻辑之后人类逻辑推里的另一颠峰!
十年之后的1948年7月和10月，在贝尔电话实验室做研究人员的香农在《贝尔系统技术期刊》上发表了两篇论文，文章中描述了一系列解决从一地向另一地有效地发射信号的理论。一年后，这两篇文章以“通讯的数学理论”为题发表在一部专着中（香农和韦弗，l949)，并由沃伦· 韦弗撰写了评论。
香农的信息理论不仅是卓越的数学研究成果，而且是通讯研究和工程方面的里程碑。它被成功地应用于彩色电视传播、雷达系统设计，以及从“旅行者号了宇宙飞船上重获关于土星光环的微弱信号。它还影响了人工智能、基因学和组织理论等等广泛的领域。 在对香农理论的评论中，韦弗将通讯理论划分为三个层次：技术问题、语义问题和有效性问题。第一个问题是关于发射者向接收者发射一系列信号的准确性问题；第二个问题是关于传输信号能在多大程度上准确表达想要表达的意思；第三个问题是指使传递给接收者的信号在接收者一方引起的预期行为的成功性。虽然香农的理论关注的主要是”技术问题”，但是很显然，这一理论所发现的在该层次上的任何限制都必然适用于其它两个层次。香农用图描述了一个通讯系统，见图l 。其中某个特定的信息被从信息源中一系列可能信号中选出。这个信号被一个传送器转换为编码信号。这一编码信号通过一个不断受到噪音干扰的通讯信道传递给接收器。这个编码信号被接收器解码后成为到达目的地的信号。香农试图回答的基本问题是：在有效地完成任何种类信号的通讯过程中，如何使不要的”噪音”影响最小化。
香农理论的主要成就之一是对于信息下的正式定义。这个概念绝不能与含义混淆，它是对选择一个信号时，选择自由度的衡量。在这个意义上说．信息对你真正说什么的依赖并不像你可能说什么那么大。香农提出通讯这一概念本身即含有了人们不能演绎地知道所选择的信号。换句话说，只有在接收者的头脑中事先对一个特定的信号包含的内容存在不确定性的情况下，该信号才传递信息。因此，这种不确定性越强，信号传递的信息量越大。例如，信息源是一位教授用英语讲控制论的课，接收者是三位学生：一位一点不懂英语，另两位英语是他们的母语，其一对控制论一无所知，另一个对这个题目有相当好的了解。对第一个学生来讲不确定性最大；对他而言，所有的信号都有相同的不可顶测性，它们无异于噪音。对第二个学生来讲，由于他懂得这种语言．并不是教授讲的每句话都令他感到完全陌生，这种语言中的某些词，甚至某些句子，比另外一些更容易出现。对第三个学生来讲，不确定性就更小了，通过对教授刚刚讲过的话的思考，这个学生能猜测到教授接下来要讲的词、甚至整句话。这个学生的原有知识使信号更具可能性。 这个例子不仅表明香农眼中的信息与概率强烈相关，而且这些概率依于在通讯过程中事先出现的事件。所以香农利用马尔可夫过程（或称马尔可夫链），以纪念俄国数学家安德烈·马尔可夫作为推导出他的理论的数学工具。对这一思想，他应感谢控制论之父，诺伯特· 维纳关于统计预测和时间系列过滤的形响（维纳，1948）。
沿用这种方法．香农得出了他的著名的用于在通讯过程中确定信息量的对数函数（Pi log pi）。香农接受了约翰·冯·诺伊曼的建议称之为”熵:，· 因为它与热力学中广为人知的一个类似的对数有着直接的关系。 一百多年前由鲁道夫·克劳修斯提出的,与波尔茨曼、马克斯韦尔、吉布斯等人的名字相连的熵，是古典和现代物理学中最重要的概念之一。它与一个系统随机性程度的测量有关，或者换句话说．它与物理系统中变得越来越无序的自然趋势有关。这一普遍特点在热力学第二定律中得到了总结：熵在一个系统中总是趋于增加。这一定律是如此盛行，以致现代思想家埃丁顿认为正是这种趋势给了我们时间的方向．例如，它使我们知道关于物质世界的图景是在向前还是在向后运动。这个定律是现代物理学首次与自然界的古典牛顿描述的背道而驰。它不仅表明某些物理过程的不可逆转性，而且，由于它是以概率定义的．因此它还对物理现象的因果关系解释提出了置疑。
波尔茨曼受早在研究气体行为时就发现，熵的增加与信息的减少有关。当气体的熵处于最大值时．气体粒子完全随机排列（它们的概率是相同的），所以几乎不能对气休状态作出描述。香农把熵同做为一个人在通讯过程中对期待对象的不确定性的一个指数。这里，如果熵处于最大值，也就是说．所有可能的信号都有相同的概率，那么他的不确定性也是最大的。
香农有关熵的方程表明熵是能量和信息之间关系的连接环节。
在这个意义上，他的通讯理论标志着两个时代的过渡：工业革命时代和现代信息社会。如果在维多利亚时期的科学中，低熵与”做功”的能力有关，那么在第二次世界大战后的科学中，低熵则与”传递信息”的能力有关。
香农理论中的另一个基本概念是编码。他对于密码的兴趣开始只是一项个人爱好，但是当他在第二次世界大战期间在贝尔实验室从事研究工作时，密码研究正在发展之中，他的这项爱好变得意义重大。他认为总体上讲密码对于任何通讯都是基本的（见图) ；传送器的作用是把信号编译成适于传送的媒介（信道），接收器的作用是解码．利用编码转换把信号破译出来。
他在l949 年发表的论文“秘密系统的通讯理论”中，探讨了既容易译成密码又容易破译密码的不同的编码方法，证明了一些在什么条件下密码能被解译的定理。
图 一个通讯系统模型
二、香农的通讯定理--带噪音信道
香农的“通讯理论”的两个基本定理中的第一个是无噪音信道的基础定理。这个定理内容如下：已知一个容量为每秒C字节的无噪音信道，从一个信息源中接到熵为每秒H字节的信号，总能够建立一个以平均速度C/H传输而最大限度地利用信道容量的理想传愉器。换句话说，如果信道和信息源的特点是已知的，总能够找到最适于这个信道的合适的信号编码方法。但是，无论编码方法多么聪明，信道容量造成的限制是不能逾越的。
为了解决更一般性的嗓音信道情况，香农意识到这个问题与他在战时所从事的军事密码电报工作相类似。在一个密码中，在信号中加人密匙的方式就如同一般通讯信号加人噪音一样。在第一种情况中，为破译一个密码信号，密匙必须与信号分开．而编码的关键是设计一个使解码工作非常困难的编码。在另一方面，一般通讯编码的目标应当正相反．即设计一种容易把信号从噪音中分辨出的编码方法。 香农在他的《通讯理论》中证明，在任何类型的通讯系统中，一个信号都可以通过有嗓音的信道从一个地方传送到另一个地方，并且只要编码得当，就能够按要求避免错误。此外，他证明这样的编码总是存在的。同样，这个过程中的惟一限制是通讯信道的容量．它不能被超越。这是香农著名的带噪音信道的基础定理。这个定理表明，可靠的信息在一个不可靠的世界中是可能的。
三、冗余概念
为了理解第二个定理，需要考虑冗余的概念。例如，一个书面信号永远不会是完全不可预测的；如果它完全不可预测，它就是嗓音而毫无意义。反过来，它必须遵守拼写和语法规则，而且通常用在特定的上下文关系中。由于规则和上下文关系是写的人和读的人都事先理解的，这样就减少了不确定性，使得消息的可预测性增强。在语言中这些规则包括拼写规则．这意味着在一个文本中某些字母的出现频率要比另一些高。例如，在英语中字母“e” 的出现频率比被随便选出的字母高三倍。第二种类型的规则被称为“语境敏感”（坎贝尔1983：119 )，指的是在特定的文本中宇母并非彼此不相依换；我们通常可以在读过上文之后相当准确地猜侧出下文的内容。如果对于文本内容和作者文风有所了解，这种猜测甚至可以达到猜出所有的词的程度。
事实上，香农设计了一种游戏：随意打开一本书，读一个句子的第一个字母。玩游戏的人要猜测下一个字母、再下一个，一直猜到句尾。如果玩游戏的人猜错了，就告诉他准确的字母，作为线索，然后让他接着往下猜：通过这种办法和其它的办法，香农发现；在英语中如果用8 个字母的词做样本．大约，50％的字母能够被猜出来。一连有100 个字母的情况下．这个百分比达到75 ％。很容易理解香农为什么称这个数字为英语的“冗余”。大体上，冗余使得概率不相等，即系统中的各部分彼此相互依赖。正是冗余使我们能够把通讯中被噪音破坏的信号重新找出来。 语言的高冗余意味着我们真正要写的或要说的东西受到语言结构的限制。但是，冗余井非只有限制作用，它也有帮助作用。语言规则是一种冗余的形式，它使得我们的语言表达丰富无比· 事实上，遭通讯系统中的冗余根据信道容量和噪音特点．在完扁全限制和完全自由之间起到了一种平衡作用。
冗余这种概念已经渗透到了其它研究领域。例如，冯·诺伊曼在研究有机体和复杂机械（冯·诺伊曼，1956）的结构时表明，冗余是使非常复杂的系统（它们由不可靠零部件组成．因此经常会失效）在出现功能失调时能够正常运转的基本条件。计算机是这样的机械系统，大脑是这样少的有机系统。
在控制论的一般领域，罗斯· 阿什比通过概括，香农的第二定理推导出了这门科学中的最重要的原理之一：需要变化原理（即”只有变化能够吸收变化”) （阿什比，1956）。另一方面，在管理控制论，这一专门领域斯塔福德·比尔指出，了解组织结构劝内部冗余的重要性，才能够更好地理解和改进组织之中的决策过程（比尔，1979：1981）
香农的“通讯理论”的最杰出的特点在于其一般性，这一点能从上面描述的两个基本特性看出。这个理论具有普遍意义，它不具体现定所考虑的符号。符号可以是文本中的字母，对话中的单词，音乐中的音符或者是宇宙飞船发回的图像。同样，信道的范围可以包含电话线到星际空间。
四、理论的一般性
总体上，该理论不仅应用于通讯工程设计复熬的通讯系统，如：可移动电话系统、全球电脑网络，而且还应用于其它研究领域斌如语言学和生物学。在生物学研究中它被用来研究DNA中的基因信息和生物系统进化的关系。例如大脑，似乎比基因—DNA分子的排序，重要得多（坎贝尔，1953：128）。基因密码的研究是生物学和医学关注的重要问题。
但是，应当记住香农的“通讯理论”是数学理论，这意味着只有在其原理不被违背的情况下才能被应用。此外，还有非常重要的一点：它的可应用性并不保证能够对研究现象提出有意义或彻底的解释。假如通信被理解为行动的协调（马特罗纳和巴雷拉，1987）而不仅仅是香农所理解的信息的传递，那么就会开辟一个崭新的通讯研究时代。
事实上香农认为信息是一种抽象量，需要以新的观点诠释说明。
通信要消除的不确定性指消息发生的随机性，数学上用概率来度量。令P记可能消息A发生概度，I记该可能消息携带的信息量，称为自信息，它有两个基本特征：
（1）一个可能消息携带的信息量由该消息发生的概率决定，概率大者信息量小，概率小者信息量大（信息是消息发生的意外程度的度量），即
P
小 大
I
大 小
这表明信息量I是概率P的某个函数
I＝F（P）
（2）信息量具有可加性，即设A、B为两个独立发生的可能消息，则联合消息AB（A与B同时发生）的自信息满足
I（AB）＝I（A）＋I（B）
满足这个条件的最简单的函数是对数。
综合这两个特点，单个可能消息的信息量（自信息）定义为
I＝－log2P
或等价地表示为
I＝log21/P
可能消息包含的信息量是该消息发生概率的倒数的对数（以2为底），单位为比特。显然，二中择一等可能消息携带的信息量为1 比特。
人们在通信中面对的不是单个消息，而是可能消息集合（至少有两个可能消息），比较简单的情形是集合中包含有限个可能消息。定量地把握信息，重要的是了解可能消息集合的整体信息能力，需用整体平均信息量H 来表示。整体平均信息量H 又称为信息熵，其中I＝log21/Pi可能消息的意外程度，Pi反映可能消息的发生频繁程度，两者对信息熵H 的影响是矛盾的，信息熵概念把两者统一在同一公式中，可以全面反映可能消息发生的随机性对信息的影响，有效地刻划可能消息集合整体的信息能力，是系统科学和信息科学的重要概念之一。
五、通信理论----通信系统模型
信息的发送者，亦即通信过程中信息流通的起点，称为信源。
通信是由参与能信的诸事物或环节所构成的一种运作过程，一种系统行为，包含一系列必要的操作步骤，离开一定系统的通信是不存在的。通信系统的具体结构和特性千差万别。撇开种种具体差别，一切通信系统具有如图所示的共同结构。
它是信息论主要创立者香农首先提出来的:
信源与信宿
香农信息论实质是通信理论。从通信工程解度看，人们感兴趣的只是信源的统计特性。基于前面给出的统计信息定义，信息论关心的主要是信源的信息结构和数量特征。信息结构由信源的可能消息集合和概率分布决定。有了信源的信息结色，就可以计算信源的各种数量特性。
（1）熵
熵是信源发送信息的能力的度量，即可能消息的整体平均信息量。由于Pi≥0和I≥0，据（）直接推知熵H具有非负性。
H≥0
等号只有当可能消息集合中有某个消息xk为必然事件（pk=1）,其余均为不可能事件（pi=0,i≠k）时才成立。
信源熵取决于可能消息个数N和概率分布。在N一定时，熵H取决于概率分布，即
H=H（p1,p2....,Pn）
改变概率分布可以改变信源发送信息的能力。概率分布不变，仅仅改变pi的次序，熵H保持不变。这表示熵H具有对称性。
（2）最大熵Hmax
根据熵的性质，信源概率分布越均匀，熵H越大。在等概率分布P1= p2...Pn=1/n的条件下，熵达到最大值log2n，称为信源的”最大熵”，记作:
Hmax=H（1/n, 1/n..... 1/n）
=log2n
称为离散信源的最大熵定理。（）表明,熵H具有极值性
H(p1,p2....,Pn)≤Hmax
(3)相对熵
熵H与最大熵Hmax的比值∶”H/Hmax”----称为信源的相对熵，.显然有以下关系成立：
0≤≤1
“相对熵”是信源的重要数量特征之一,可以看作消息集合概率分布均匀性的某种度量.概率分布愈均匀,H愈接近Hmax,相对熵愈大，.完全均匀的等概分布对应于最大的相对熵1，概率分布愈不均匀,相对熵愈小，概率分布最不均匀的信源,相对熵为0
(4)剩余度
通信中除了在传送或恢复消息时所需要的最少的信息这外,其了出现在信源,信道以及信号和码符中或者系统其它部位的任何细节,都称为剩余,代表信源中不带信息的无益成分,剩余度是对这种无益成分的度量,记作,定义为上对熵和1的差值,
即=1-
显然有：0≤≤1
剩余度大的信源发送的消息序列中的无益成分大,能信效率低.日常生活中人们主张说话或行文言简意赅,删除一切不必要的词句,符号等,就是为了消除剩余度,提高通信效率.通信工程特别重高减少剩余度，提高通信的有效性。但能信中不可能完全消除剩余，系统有一定剩余也有好处，可以用它来提高通信的可靠性。
信道
广义地讲，两个物体直接碰撞而交换信息也算通信。但信息论不研究这种通信。在信息论考察的范围内，信息不能直接从信源传给信宿，必须通地一定的中介通信。把信息人信源传送给信宿的中介能道，称为信道。
衡量信道性能优劣的主要定量品质有两个，刻划信息传送快速性的是通信速度或信息传输率（传信率）。在无噪声情形下，信道传输信息的能力与所传输的信息量和传输的信息量和传输时间有关。不同消息或信码携带的信息量不同，用信源的整体平均信息量即熵H来表示。没信码在信道中传输的时间不同，用平均传输时间（可以看作平均信码长度）表示。
于是，可以定义信道的通信速度为单位时间传送的信息量：
令R记通信速度，可以公式表示为:
设通道输入信码为x1,x2,.....xn发生概率为p1,p2....,Pn，满足归一性条件，传送时间发别为12，...n。通信过程所传送的是在信码xi,中按其发生概率随机选择而形成的信码序列。设序列中共包含N个信码，N相当大，共中包含的各个信码数分别为。
传送该序列的总时间为:
平均传送时间为:
从通信速度看，传送时间长而发生概率小的信码，由于在通信过程中很少出现，总的影响小。相反，传送时间短而发生概率大的信码，由于频繁出现，对总的传送时间的影响要大得多，用统计平均方法计算平均传送时间，可以正确反映这一点，与直观认识相符。于是有
传送时间由信码特征和信道特性决定，信息量H由信源的特性决定。因此，通信速度是由信源和信道以及所采用的信码共同决定的系统特性。
可知，输入信号的发生概率通过影响待传送的信息量H和平均传送时间两个方面来影响通信速度。当信道特性给定时，通信速度R随信源信码的概率分布不同而变化。令C记其上限，即
C称为信道容量，是衡量信道性能优劣的主要指标。通俗地讲，信道容量是信道最大可能的通信速度，表示信道传送信息能力的极限。
编码和译码
编码理论的核心是香农的3个编码定理，回答通信系统在什么条件下可以编码，在什么条件下不存在编码的可能性。最简单的是香农第一编码定理，又称为无噪声离散信源编码定理，揭示了信源符号（消息）经过编码后“码符“的平均长度与信源熵H 之间的内在联系。定理表明，要实现无失真的信源编码，变换每个信源符号平均所需的最小码符数等于信源的熵。所以，熵越大，单位时间内传送的消息数越小，定理在给出其界限的同时，断言在界限的极限内消息总是可以传送的。信源编码的实质是通过变换信源可能消息的概率分布，尽量与信道特性实现理想的匹配。上述定理表明这样做是有限度的，指出在什么范围内存在编码方法。注意，两者都是关于编码的存在定理，没有给出具体的编码方法。 原则上讲，译码是编码变换的逆变换。通信工程假定编码与译码是完全互逆的操作。以P记编码操作，P－1记译码操作，u盆记待编码的消息，u’记编码后的消息，编码变换为
u'=pu
译码变换为
U= P－1u’
基于这个假定，信息论不再专门研究译码过程。
噪声 通信过程中除了预定要传送的信号之外的一切其它信号，统称为噪声(噪音)。
从通信理论看，同噪声作斗争有两个基本方面：(l)提高通信可靠性，减少信道传送信号中的噪声、基本方法是利用剩余的有用性，在编吸中加人适当形式的剩余，因而称为可靠性编码。令P记信号的平均功率，N记噪声的平均功率，两者之比P/ N称为信噪比。提高信噪比也是提高通信可靠性的手段。（2）从杂有噪声的信道输出信号中把噪声过滤掉，把掩埋在噪声中的有用信号检测出来。从通信角度看，一切噪声都是随机信号，具有统计特性，需用概率统计方法处理。信息论已建立了有关信号检测、滤波的理论和技术。
在信息论发展的早期,噪声被视为有百害而无一利的东西。但信息论后来的发展表明，噪声有时具有可以利用的积极意义。利用噪声能掩埋信的特点，可以把它变为加密信号，提高通信的保密性。利用白噪音的特性，可以进行噪声通信。”伪噪声编码信号”的理论和技术已成为通信科学的重要研究领域。系统演化理论发现，噪声可以产生新信息，促使系统形成新的结构、特性和行为方式，具有极为重要的理论意义。
