（1.2）、人对信息的主动认识：

人们早就认识到物质与能量的重要性，可是对信息重要性在人类文明发展以后才逐渐被认识到。虽然人类自然就具有从外界接收各种信号，并且自觉地处理信号来获取所需要的信息，然后根据这些信息和头脑里的经验做出适当的反应。这个能力一直被认为是自然而然的发生的，是上帝造人的时候就赋予的能力。但是随着社会的发展人们越来越认识到信息和知识的重要性，而人们通过学习来提高信息处理能力变得非常重要。

人类在发展科技来实现信息处理的过程中，通过向自然界学习是一条必由之路。之所以这些在自然界非常普通的信息处理过程被认为极其复杂，因为人类到目前为止还不能完全理解这些看似平常的信息处理和使用过程。更不用说，人类自己的一些看似非常平常的信息处理能力也是无比深奥的，比如人类可以轻而易举地从同时进入耳朵里的繁杂的声音信号中自然地听清楚对话者的语音信息；快速地从看到的画面中识别出一些需要的对象等。

今天人类希望使用最先进的科学技术来实现这些信息处理的目标。但这个目标的完全实现，目前看来还遥遥无期。即使是被认为当今最先进的人工智能自动化系统的信息处理性能可能在一些技术指标上连很低等的生物都不如。比如蟑螂可以快速准确地判断周围的情况，并且做出非常及时的行动反应。而且生物体的这些信息处理和控制工作所消耗的能量都大大低于人类的先进设备。所以自然界的生命体对信息的处理方式的先进性能可以让人类学习到很多很多东西。

生命体发展到一定的水平以后，它们不仅仅被动地从周围的各种信号中获取信息，而且还可以主动地发出带有信息的信号来互相交流信息。比如动物之间的声音信号交流，可以发出如“有危险”等比较复杂的信息内容。而人类更加发明了语言来交流更加丰富的信息；甚至发明了文字来记录和交换更加深入广泛的信息内容。

人类的智力使得他们能够主动地改进信息接收能力，并且去研究它，也只有人类的智力能够进行这样深入的信息处理了。在技术革命出现以前人们可以通过改进语言和文字的信息表达功能来实现更加强的信息表达能力。但是并没有特别地研究信息问题，因为这个能力对于一种在自然界成功生活的生物来说太普通了。技术革命出现以后，人们希望利用人造的机器来代替人的部分工作，包括信息处理工作。所以对自然界各种信息处理过程进行了深入的研究。信息技术和生物科技已经成为当代最具影响力的人类科技。

科学技术引起社会的进步使得人类对信息对需求也越来越广泛，各种信息处理技术飞速发展起来。在电子技术支持下，数字化信息处理技术的发展，更是大大加快了这个进步。仅仅经过几十年的时间，人类就完成了从电话到智能手机；从照片到电影，再到数字化的图像设备；从黑白电视到彩色电视，到液晶彩色再到激光彩色投影电影；从一般机械设备到日益智能化的机器人；这些以计算机为核心的产品、设备，从日常生活用品到各种高科技生产自动化机器人都日新月异地产生。这些信息技术的进步让人眼花缭乱，一代代信息产品让人们几乎来不及更新换代。在一两代人之间，人类还没有来得及完全适应工业化带来对劳动的解放，很快又面临信息化的浪潮扑面而来。每时每刻都有海量的数据产生，各种知识以极高的速率增长，让人感觉到在数据和知识的海洋中无所适从。

在这样的时代潮流中，无论你是从事什么工作，是什么专业领域的工作人员都需要具备一些信息方面的知识。

（1.3）、对信息含义的多层次说明：

从不同的需求角度，人们可能对信息有不同的定义。 控制论创始人维纳认为“信息是人们在适应外部世界，并使这种适应反作用于外部世界的过程中，同外部世界进行互相交换的内容和名称”。从人类的活动需求来看：信息是人感觉自然、人类之间互相交流的一项意识内容。当然自然界的其它有生命的东西是不是也能够有信息交流？这里不准备讨论这类事情，我们仅仅围绕人所接受的信号的信息处理问题。

所以比较完整的“信息”一词的含义应该比目前的物理和数学含义要广泛得多。如何从信号（数字化的信号也被称为数据）获取更加多的有用信息是当今信息科学的一个非常重要的研究领域。而且这个方面的研究实际上还处于很初始的阶段。所以对“信息”的定义还需要进一步讨论。

深入分析信息的含义，从哲学的角度，可能会探讨信息是客观存在的还是在主观意识中的存在等问题；从社会学的角度看信息，可能会分析信息在文明发展中的作用等问题；从科学的角度，可以研究信息的分类，信息的表达等理论问题。这里我们不准备从这些深刻的问题来介绍信息的含义。只准备从应用技术角度，结合当前生产生活中比较常见的信息处理中需要了解的层面，根据自己的理解做出简单的介绍。需要深入研究信息问题的可以去学习更加专业的资料。

从应用技术对信息的处理过程可以把信息的描述分为以下几个层次。在不同的层次上信息的表现可能不同。

l 基本信号的信息：信号变化的随机性的描述

l 信号变化的含义：根据信号表达的对接受者有用的信息内容。

l 为了方便机器处理的数据化信息；

l 格式化的信息数据；

l 挖掘出大数据中的信息；

l 知识化的信息；

l 规律化知识的应用技术中的信息