知识的来源是变化：物质的变化体现出运动，运动变化体现出能量，然后能量-信息-信息的信息（特征），信息特征中不变的部分互相对比和解释，成为知识。
有对应于信息一维变化的知识，二维变化多维变化，整数维、分数维度的知识，还有知识的知识。
系统泛指由一群有关连的个体组成，根据自然规律或人为预先编排好的规则组织起来，能形成个别部分不能单独达到的作用的群体。
智能系统接收信息，并在多个维度上检测信息的变化，信息-特征-认知-感觉-逻辑（定性定量分析）-评价-需求-情绪-性格-动机-思维-预测预期-试错-纠错。
智能系统的功能随着被处理信息中的变化高阶化、复杂化而逐渐复杂。
通过层次分析也能基本上了解到智能系统至少是多少层，加上时空大中小尺度抽象，就可以设定层数。感觉是感官、前期通道和工作记忆层的分界线，工作记忆分前后，前部分是较低层次的自动执行、例如程序性动作或应激条件反射等，后层是思维主导的部分，两者以动机层为分界。 强智能是从弱智能的功能中不断自我复制和变化迭代形成的，如本能、情绪都是比较弱的智能，但强智能必须以这些为基础发展而来。
智能系统的本质：将信息变化映射进系统内，发现、提取知识、利用知识，增加系统适应环境能力的系统。
智能的需求：保持系统运行状态的相对稳定，能抵御外部一定强度的冲击，抵御冲击就让智能系统有提高自己评价的动力。评价是将外部环境对系统的影响内化而来，将环境分裂为多个因素，又将因素分裂为多个不同的状态，状态直接互相对比和解释，定性和量化，形成评价知识体系。对状态定性和量化的需求，是智能中逻辑能力发展的动力。
设计智能系统必须关注于变化和变化中的不变，定性和量化，认识环境需要的是找变化和不变，适应环境、改变环境需要的是自己根据相对不变的知识做出变化。自己做出变化的需求也是智能试错的基础。 智能要素：相对封闭的边界保护内部数据不被外部篡改（免疫、心理防护等安全机制），输入（传感、信息转码、抽象压缩），记忆（抽象压缩、存储读取、组织、冗余和删除），试错纠错，至少可部分反馈到输入的输出，采集系统活动所需要耗费能量的载体（该载体能按内部、外部的评价而进行变化，发展出多种执行器、传感器） 强智能设计要点：
1、不能以文字符号为基础实现强智能。因为文字符号是人类智能发明用来表示抽象含义，帮助交流、记忆和思考的工具。同时文字符号也必须要有相应的解释系统解读，否则它们毫无意义。
内部的信息编码必须能被系统直接解读，对于电脑来说就是100011的机器码。其他的衍生文字符号必须能被解释为内部信息编码。
2、不应将固定封闭的形式逻辑和规则做为智能的唯一核心，例如机器人定律，if/else指令等显式命令和物理化学规则、数学公式等。物理化学规则是人类总结出来的并不能保证它们永远正确，例如量子论和相对论之前的经典理论，现在都知道有适用范围。如果将来智能接触反物质环境或别的物理不同的环境，或者虚拟游戏3d环境、影视作品动漫作品，则会由于虚拟环境的规律存在较大不同而无法适应。
当前数学公式和数学算法也是人类发明的封闭形式体系的工具，是不完备的，一些公理其实是公设。还有些公理连数学家自己都有争论，数学也不能解决智能方面的非形式体系问题。
3、应充分考虑柔性设计，可适应不同配置的硬件。设计柔性的两个或多个产生过程的过程互相修改形成可互相解释的动态系统，或者设计一个基本的有参数设置具体功能的信息处理单元，然后大量复制单元组建网络都是可行的方式。
如果设计互相修改的多个软件程序，应考虑源代码和可执行代码之间互相解释的一一对应问题，也就是编译器产生的10编码，其反编译的结果也应与原始源代码高度相似。
4、应充分考虑自然智能的演化方向，如果设计原则上违背适应环境的基本方向，这样的智能必定是不完善的，它将缺乏良好的自我演化能力。可以设定一个初始原动力评价机制并提供自我修改机制，如信息熵和能源方面的评价。
5、系统应当充分考虑是否包含不一致也就是互相对立的逻辑、定义等，系统是否应该能够完全了解自己。
6、可采集能量、可按内外部评价演化的载体。 报告！别开枪，我就是路过来看看的。。。
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