人类的认识过程，实际上是一个信息提取、认知、理解并且判定其所获取语义的可靠性、真实性的过程。它与通信系统中的信息提取、认知和理解相似，却又有很大不同。在明码通信中的信息提取，就是把接收到的信号判定为信符；而通信系统的信符集合、其识别特征都是确定的。而认识过程所获得的现象、实验数据等信号子样，一般并没有确定的“信符集”可以判定归属。必须收集到大量的‘信号子样’集合，用分类的方法求出认识过程中必需的‘信符集合及其识别特征’；很显然，其可靠性、真实性与‘信号子样’的多少有关，并不是确定的。认识过程中信息提取的不确定性与密码通信也不相同，并不存在那种确定的密钥或者加密方法。由于人脑的结构、记忆等特征，在其信息的认知、理解过程中，同样存在上述的那种不确定性。定量描述这类不确定性，使得可以测度认识过程中各阶段结果的真实性、可靠性，便成为量化人类认识动态过程的关键。
       我对信息论的兴趣是从大学时代开始的；由于我的数学基础不足，加上交大当时绝对不允许学生自由选课，我的过剩精力也只好浪费在自学“概率论”上了。上世纪八十年代我考入华中工学院作研究生，得益于允许自由选课，我自选的“概率论及随机过程”、“量子力学”等，帮助我摆脱了似懂非懂的尴尬状态，可以说事半功倍地让我具有了学习信息论的扎实基础。由于当时开放的学术气氛及同学的引荐，我有幸与邓聚龙教授见过一面；并得以从他们教研室购买了“模糊数学”讲义；现在想来，这些事对我随后的研究工作都有一定的影响。我不知道是何许人首先提出“灰数”的概念，但我是从邓聚龙教授的著作中接受了这个概念的。我强烈地感觉到：“灰数”及其“白化”概念所描述的不确定性，与人类认识中的某些不确定性完全相同。为了寻找量化认识过程的数学工具，我拜读了邓聚龙教授的几乎所有与灰数有关的著作，从“灰色控制系统”到“灰数学引论”，能够见到的都会如饥似渴地学习。使我深感遗憾是：这些理论并不能用于量化认识过程，它本身存在着难以解决的一些问题，如把“灰数”看成了区间数，并不能反映其灰色性随着认识的深化而不断减小的客观实际；它与传统数学脱节，甚至其微分计算的方式、结果也不一致；从而它并不适合用来描述以微分方程为数学模型的控制系统。尽管如此，正是邓聚龙教授的著作把我带入了改进灰数理论的艰辛研究之中。
       我所追求的“灰理论”，必须与传统的数学理论相容。随着所获得‘信号子样’的增多，灰数在其白化过程中必须以传统的常数、变数、随机数、模糊数等为白化极限。灰数所有运算形式，都只是带有灰色性的传统数学中的运算形式。这里所指的“数”是广义的，可以是实数、复数、向量、张量等；保留“灰数”这个名字，是出于对始命名者的尊重。“变数”包括时变的及非线性系统产生的混沌等；“随机数”则包括随机变量、随机过程等。“灰数”究竟什麽？要在容量足够大的灰样本集合序列上确定。依照由灰空间、相容度结构、可能度结构所组成灰结构，求出该灰数的定义域、相容度模型、可能度模型及白化度等，并依据白化判据来判定其类型。灰结构虽然是由模糊信源的数学模型抽象出来的；由于人类的认识过程实质上就是一种提取信息、理解信息的动态过程，以灰结构为核心的“灰理论”显然适用于定量人类的认识过程。
       “灰理论”不过是人类认识过程定量理论的雏形，还存在诸多不足之处。也许还要经历像维纳滤波发展到卡尔曼滤波那样的过程，这个发展过程会比建立“灰理论”更加艰辛。有关的研究工作，也许还需要几代人的努力，使用“前仆后继”这个词也并不为过！这种研究可能会使你一生艰辛但无所建树，充当一粒不起眼的铺路石子。没有这种思想准备的青年学俊，最好不要进行这种研究！