蒙特卡罗(Monte Carlo)方法，也称为计算机随机模拟方法，是一种基于随机数的计算方法。 一 起源 这一方法源于美国在第二次世界大战进研制原子弹的曼哈顿计划。Monte Carlo方法创始人主要是这四位：Stanislaw Marcin Ulam, Enrico Fermi, John von Neumann（学计算机的肯定都认识这个牛人吧）和 Nicholas Metropolis。 Stanislaw Marcin Ulam是波兰裔美籍数学家，早年是研究拓扑的，后因参与曼哈顿工程，兴趣遂转向应用数学，他首先提出用Monte Carlo方法解决计算数学中的一些问题，然后又将其应用到解决链式反应的理论中去，可以说是MC方法的奠基人；Enrico Fermi是个物理大牛，理论和实验同时都是大牛，这在物理界很少见，在物理大牛的八卦那篇文章里提到这个人很多次，对于这么牛的人只能是英年早逝了（别说我嘴损啊，上帝都嫉妒！）；John von Neumann可以说是计算机界的牛顿吧，太牛了，结果和Fermi一样，被上帝嫉妒了；Nicholas Metropolis，希腊裔美籍数学家，物理学家，计算机科学家，这个人对Monte Carlo方法做的贡献相当大，正式由于他提出的一种什么算法（名字忘了），才使得Monte Carlo方法能够得到如此广泛的应用，这人现在还活着，与前几位牛人不同，Metropolis很专一，他一生主要的贡献就是Monte Carlo方法。 蒙特卡罗方法的名字来源于摩纳哥的一个城市蒙地卡罗，该城市以赌博业闻名，而蒙特罗方法正是以概率为基础的方法。与它对应的是确定性算法。 二 解决问题的基本思路 Monte Carlo方法的基本思想很早以前就被人们所发现和利用。早在17世纪，人们就知道用事件发生的频率来决定事件的概率。19世纪人们用投针试验的方法来决定圆周率。本世纪40年代电子计算机的出现，特别是近年来高速电子计算机的出现，使得用数学方法在计算机上大量、快速地模拟这样的试验成为可能。 为了说明Monte Carlo方法的基本思想，让我们先来看一个简单的例子，从此例中你可以感受如何用Monte Carlo方法考虑问题。 例1:比如y=x^2(对x)从0积到1。结果就是下图红色部分的面积： 注意到函数在(1,1)点的取值为1，所以整个红色区域在一个面积为1的正方形里面。所以所求区域的面积即为 在正方形区域内任取点，点落在所求区域的概率。这个限制条件是yx^2。用matlab模拟，做一百万次(即共取1000000个点)，结果为0.3328。 1） 总结Monte Carlo方法的基本思想：所求解问题是某随机事件A出现的概率（或者是某随机变量B的期望值）。通过某种实验的方法，得出A事件出现的频率，以此估计出A事件出现的概率（或者得到随机变量B的某些数字特征，得出B的期望值）。 2） 工作过程 在解决实际问题的时候应用蒙特卡罗方法主要有两部分工作： 用蒙特卡罗方法模拟某一过程时，需要产生各种概率分布的随机变量。 用统计方法把模型的数字特征估计出来，从而得到实际问题的数值解。 3） 蒙特卡罗解题三个主要步骤： （1） 构造或描述概率过程： 对于本身就具有随机性质的问题，如粒子输运问题，主要是正确描述和模拟这个概率过程，对于本来不是随机性质的确定性问题，比如计算定积分，就必须事先构造一个人为的概率过程，它的某些参量正好是所要求问题的解。即要将不具有随机性质的问题转化为随机性质的问题。 （2） 实现从已知概率分布抽样： 构造了概率模型以后，由于各种概率模型都可以看作是由各种各样的概率分布构成的，因此产生已知概率分布的随机变量（或随机向量），就成为实现蒙特卡罗方法模拟实验的基本手段，这也是蒙特卡罗方法被称为随机抽样的原因。最简单、最基本、最重要的一个概率分布是(0,1)上的均匀分布（或称矩形分布）。随机数就是具有这种均匀分布的随机变量。随机数序列就是具有这种分布的总体的一个简单子样，也就是一个具有这种分布的相互独立的随机变数序列。产生随机数的问题，就是从这个分布的抽样问题。在计算机上，可以用物理方法产生随机数，但价格昂贵，不能重复，使用不便。另一种方法是用数学递推公式产生。这样产生的序列，与真正的随机数序列不同，所以称为伪随机数，或伪随机数序列。不过，经过多种统计检验表明，它与真正的随机数，或随机数序列具有相近的性质，因此可把它作为真正的随机数来使用。由已知分布随机抽样有各种方法，与从(0,1)上均匀分布抽样不同，这些方法都是借助于随机序列来实现的，也就是说，都是以产生随机数为前提的。由此可见，随机数是我们实现蒙特卡罗模拟的基本工具。 建立各种估计量： 一般说来，构造了概率模型并能从中抽样后，即实现模拟实验后，我们就要确定一个随机变量，作为所要求的问题的解，我们称它为无偏估计。 （3） 建立各种估计量，相当于对模拟实验的结果进行考察和登记，从中得到问题的解。 例如：检验产品的正品率问题，我们可以用1表示正品，0表示次品，于是对每个产品检验可以定义如下的随机变数Ti，作为正品率的估计量： 于是，在N次实验后，正品个数为： 显然，正品率p为： 不难看出，Ti为无偏估计。当然，还可以引入其它类型的估计，如最大似然估计，渐进有偏估计等。但是，在蒙特卡罗计算中，使用最多的是无偏估计。 用比较抽象的概率语言描述蒙特卡罗方法解题的手续如下：构造一个概率空间(W ,A,P)，其中，W 是一个事件集合，A是集合W 的子集的s 体，P是在A上建立的某个概率测度；在这个概率空间中，选取一个随机变量q (w ),w Icirc; W ,使得这个随机变量的期望值 正好是所要求的解Q ，然后用q (w )的简单子样的算术平均值作为Q 的近似值。 三 本方法特点 直接追踪粒子，物理思路清晰，易于理解。 采用随机抽样的方法，较真切的模拟粒子输运的过程，反映了统计涨落的规律。 不受系统多维、多因素等复杂性的限制，是解决复杂系统粒子输运问题的好方法。 MC程序结构清晰简单。 研究人员采用MC方法编写程序来解决粒子输运问题，比较容易得到自己想得到的任意中间结果，应用灵活性强。 MC方法主要弱点是收敛速度较慢和误差的概率性质，其概率误差正比于，如果单纯以增大抽样粒子个数N来减小误差，就要增加很大的计算量。 另一类形式与Monte Carlo方法相似，但理论基础不同的方法-拟蒙特卡罗方法(Quasi-Monte Carlo方法)-近年来也获得迅速发展。我国数学家华罗庚、王元提出的华-王方法即是其中的一例。这种方法的基本思想是用确定性的超均匀分布序列(数学上称为Low Discrepancy Sequences)代替Monte Carlo方法中的随机数序列。对某些问题该方法的实际速度一般可比Monte Carlo方法提出高数百倍，并可计算精确度。 蒙特卡罗方法在金融工程学，宏观经济学，计算物理学(如粒子输运计算、量子热力学计算、空气动力学计算)等领域应用广泛。 四 Monte Carlo方法的计算程序 关于蒙特卡罗方法的计算程序已经有很多，如：EGS4、FLUKA、ETRAN、ITS、MCNP、GEANT等。这些程序大多经过了多年的发展，花费了几百人年的工作量。除欧洲核子研究中心（CERN）发行的GEANT主要用于高能物理探测器响应和粒子径迹的模拟外，其它程序都深入到低能领域，并被广泛应用。就电子和光子输运的模拟而言，这些程序可被分为两个系列： 1．EGS4、FLUKA、GRANT 2．ETRAN、ITS、MCNP 这两个系列的区别在于：对于电子输运过程的模拟根据不同的理论采用了不同的算法。 EGS4和ETRAN分别为两个系列的基础，其它程序都采用了它们的核心算法。 ETRAN(for Electron Transport)由美国国家标准局辐射研究中心开发，主要模拟光子和电子，能量范围可从1KeV到1GeV。 ITS(The integrated TIGER Series of Coupled Electron/Photon Monte Carlo Transport Codes )是由美国圣地亚哥（Sandia）国家实验室在ETRAN的基础上开发的一系列模拟计算程序，包括TIGER 、CYLTRAN 、ACCEPT等，它们的主要差别在于几何模型的不同。 TIGER研究的是一维多层的问题，CYLTRAN研究的是粒子在圆柱形介质中的输运问题，ACCEPT是解决粒子在三维空间输运的通用程序。 NCNP(Monte Carlo Neutron and Photo Transport Code)由美国橡树林国家实验室(Oak Ridge National Laboratory)开发的一套模拟中子、光子和电子在物质中输运过程的通用MC 计算程序，在它早期的版本中并不包含对电子输运过程的模拟，只模拟中子和光子，较新的版本（如MCNP4A）则引进了ETRAN，加入了对电子的模拟。 FLUKA 是一个可以模拟包括中子、电子、光子和质子等30余种粒子的大型MC计算程序，它把EGS4容纳进来以完成对光子和电子输运过程的模拟，并且对低能电子的输运算法进行了改进。 五 Monte Carlo方法相关的一些资料 一个网站： http://csep1.phy.ornl.gov/mc/mc.html 《蒙特卡罗方法》 徐钟济著 上海科学技术出版社 《科学计算中的蒙特卡罗策略》(当代科学前沿论丛)(Monte Carlo Strategies in Scientific Computing) 作者:刘军 译者:唐年胜 周勇 徐亮 统计物理学中的蒙特卡罗模拟方法 ( 德) 宾德(Binder,K.),赫尔曼(Heermann,D.W.) 著 北京大学出版社 1994.2 小尺寸半导体器件的蒙特卡罗模拟 叶良修编著 科学出版社 1997.2 蒙特卡罗方法及其在粒子输运问题中的应用 裴鹿成, 张孝泽著 科学出版社 1980.10 统计试验法:( 蒙特卡罗法) 及其在电子数字计算机上的实现 (苏) 布斯连科( Н. П. Бусленко), (苏) 施 上海科学技术出版社 若干本书：人大经济论坛 http://www.pinggu.org/bbs/thread-445802-1-1.html 高分子科学中的Monte Carlo方法 杨玉良 复旦大学出版社 1993.12 7-309-01361-1 Monte Carlo simulation of semiconductor devices C. Moglestue. Chapman Hall， 1993. 041247770X Monte Carlo methods in statistical physics with contributions by K. Binder ... ; edi Springer-Verlag, 1979. guide to Monte Carlo simulations in statistical physics David P. Landau, Kurt Binder. Cambridge University Press, c2000. Monte Carlo methods in statistical physics edited by K. Binder ; with contributions by K. Bin Springer-Verlag, c1986. Applications of the Monte Carlo method in statistical physics edited by K. Binder. Springer, 1984. Monte Carlo Device Simulation Karl Hess Kluwer Acadmic 参考资料 ：1、 http://baike.baidu.com/view/1675475.htm?fr=ala0_1 2、 http://baike.baidu.com/view/42460.htm?fr=ala0_1_1 3、 http://gorilla.blogbus.com/logs/4669.html 4、 http://blog.sina.com.cn/s/blog_5e8154170100cgc4.html 5、 http://www.charlesgao.com/?p=121
硬计算与软计算这两个术语首先由美国加州大学的 Zadeh 教授于 20 世纪 90 年代提出。 硬计算的主要特征：（ 1 ）易于建立问题的规范数学模型；（ 2 ）建立的数学模型易于求解，且能达到较高的精确度；（ 3 ）解具有较好的稳定性。 软计算的主要特征：（ 1 ）难于建立问题的规范数学模型；（ 2 ）难于得到问题的较高精度的解；（ 3 ）算法具有较好的适应性，能够适应动态环境。软计算中的核心方法主要包括模糊逻辑（ Fuzzy Logic ， FL ）、神经网络（ Neural Networks ， NN ）和遗传算法（ Genetic Algorithms ， GA ）以及这几种方法之间的不同组合形式。 混合计算是传统的硬计算与新兴的软计算的组合，混合计算可以获取各自所长，克服各自局限性。 一个合适的面向问题求解的计算策略的选择取决于问题的属性。 Soft computing differs from conventional (hard) computing in that, unlike hard computing, it is tolerant of imprecision, uncertainty, partial truth, and approximation. In effect, the role model for soft computing is the human mind. The guiding principle of soft computing is: Exploit the tolerance for imprecision, uncertainty, partial truth, and approximation to achieve tractability, robustness and low solution cost. （ http://www.soft-computing.de/def.html ） 参考文献： 1. Zadeh, Lotfi A., Fuzzy Logic, Neural Networks, and Soft Computing, Communications of the ACM, March 1994, 37 （ 3 ）： 77-84 2. D. K. Pratihar. Soft Computing, Narosa Publishing House, 2008( 王攀 等译. 软计算，科学出版社 , 2009) 3. Ovaska S. J., VanLandingham H. F., Kamiya A.. Fusion of soft computing and hard computing in industrial applications: an overview. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics. Part C, Applications and reviews, 2002,32(2):72-79
（按：这本书折腾了几年快要出版了。因为最近我拿到了三校样，但估计由于今年是建国60年大典，恐怕它的出版也许还要往后拖一下，我基本不奢望它能在今年上半年能够出版，可是这个译后记却是早就写好了的。既然这部上下两册的译著暂时得不到出版，就先把这份译后记拿出来给大家先看一下吧。） 这本著作的问世，标志着信息哲学（Philosophy of Information, 简称PI）在中国有了第一部引进的中文教学参考书。这意味着我们将来再编写自己的教科书时，有了一个基本的坐标，看看国际上人们都了哪些工作。因而，这是一项基础性的工作。 翻译之事从来都是费力不讨好的，到了现代更是服务业，属于第三产业了。可却还是有那么多的人物而且是大人物从事此项事业，因而也就有了许许多多关于翻译家的称谓，兹列举几个：羽毛拔光之飞鸟（der gerupfte Vogel）；隔被嗅花香（smelling through a blanket）； 点金成铁（the baser alchemy）；沸水煮过之杨梅（a boiled strawberry）； 腊制偶人（the Madame Tussand's of literature）；驴蒙狮皮（asses in lions' skins）等等，不一而足。 仅举这几例，可见译事之难。其困难的背后蕴含着文化之间的交流，理解之难。越是形而上的，越是反映文化底蕴的，就愈发显现出这种困难。平心而论，哲学是形而上学的重镇，因而理解起来本来就是困难重重，而科学技术哲学的困难似乎更大，它的要求是多方面的，不仅要有科学技术的、哲学的以及文化的底蕴，而且还要有语言的功底，这就更是难上加难。信息哲学是个新兴的哲学学科，而本书又是这个领域的第一部著作，因而编者将其撮成一册已属不易。但我以为众译者将其译成汉语介绍给我国读者理解其精妙之处，更属不易。 本书各位作者专门有介绍，但对编者在这本书中的介绍则过于简单。所以我在此我就再补充几句。旅英意大利学者弗洛里迪是信息哲学在国际上的倡导者之一，而且目前在国际上非常活跃。现在他已被英国牛津大学圣十字学院（St Cross College）特选为高级研究员、正教授。同时还被聘为英国赫特福德大学（University of Hertfordshire）哲学系信息哲学首席研究员和正教授。他在这个领域杰出的研究工作有两个方面，信息哲学的基础研究与信息哲学的伦理学研究。根据《科学、技术与伦理学百科全书》（Macmillan, 2005）的介绍，他是意大利科学、技术和伦理这个领域中最具影响的思想家之一。他于1964年生于罗马，并在罗马第一大学（La Sapienza University in Rome）获得学士学位（1988届优等生）。1989年，留学英国，师从著名逻辑学家哈克（Susan Haack）和哲学家达米特（Michael Dummett）从事认识论和逻辑哲学研究，并获英国华威大学（University of Warwick）的硕士学位以及博士学位（1990）。 1990年到1991年他被任命为华威大学哲学讲师。此后他进入牛津大学哲学系并于1999年加入牛津大学计算机科学系，并创建信息与伦理小组（IEG）这个哲学系与计算机系的系间机构，并出任该机构主任和协调人。19901994年，弗洛里迪成为牛津大学沃尔森学院（Wolfson College）初级哲学研究员；19941995年成为伦敦大学（London University）瓦堡研究所（Warburg Institute）思想史叶茨研究员（Francis Yates Fellow）。他在牛津大学沃尔森学院还是哲学研究员。在这些牛津的岁月里，他在数个学院了举办不同的讲座。在19941996年间他还在意大利都灵大学（University of Turin）哲学系从事博士后的研究工作。自20012006年，他还是牛津大学马可尔基金会（Markle Foundation）在信息政策比较媒体法律与政策项目的高级研究员。2002年，他被聘为意大利巴里大学（Universita' degli Studi di Bari）逻辑学副教授，2006年他成为牛津圣十字学院特选高级研究员。前不久，他又被英国Hertfordshire大学聘为正教授和首席研究员。他不仅是信息伦理小组（IEG）这个牛津大学跨系的创始人和协调人，也是意大利哲学网（SWIF）的创始人意大利哲学电子期刊主编。他目前已被连选二届国际计算与哲学协会（IACAP）主席。有关他更详细的情况可以登录他的网址：http://www.philosophyofinformation.net/ 2006年3月举行的第60届联合国大会通过第252号决议，确定自2006年开始，每年5月17日为世界信息社会日，这标志着信息化对人类社会的影响进入了一个新的阶段。加快信息化发展，使信息化向纵深推进，推动信息社会建设已经成为世界各国的共同选择。发达国家信息化发展目标更加清晰，各国纷纷出台了相应的计划和战略。美国政府相继发布《21世纪信息技术计划》、《网络与信息技术研究开发计划》和《网络空间安全国家战略》。欧盟制定实施的《欧盟研究与技术开发框架计划》目前已进入第六个执行期(2002～2006年)，信息技术被明确列为七个研究优先领域之一。日本政府制定了《focus21计划》，通过国家预算对电子信息技术领域中的下一代半导体芯片、高可靠软件系统、下一代平面显示技术、下一代全球定位系统等进行重点投入。韩国政府推出《IT839战略》，确定了9项具有增长动力的信息技术作为近期及中长期的投资重点等等。 中国是联合国常任理事国，同时也根据中国国情制定了相应的信息化发展战略。中国的信息化发展战略与第60届联合国大会通过第252号决议的精神是相吻合的，无疑是要与国际接轨的。上个世纪90年代，我作为中国政府信息化政策首批的研究者之一，做出了绵薄的贡献。此后，我除了进行深入研究之外，还一直跟踪国际动态，直到2001年，弗洛里迪写的《什么是信息哲学？》那篇宣言性质的文章还没有发表就被我介绍到国内，首次将信息哲学这门哲学学科介绍到中国。不过，我并不完全同意国际计算与哲学协会（IACAP）将其历史的开端追溯到莱布尼茨的计算和加法器。于是我就根据我的研究，申请到了题为信息哲学研究的中国社会科学院的B类重大课题资助，2007年8月结项。其间，我于2005年应邀到瑞典参加ECAP 05并作了一个小时的大会讲演。把我的主要观点讲了出来，也就是说，把莱布尼茨作为一位原汉学家以及从莱布尼茨-罗素传统的角度为信息哲学之何以可能的角度进行了辩护。同时提出了模态信息论（MIT），探讨了西方哲学框架内信息的本体论地位的问题。另外，2007年10月北京金城出版社出版了我的另外一部专著《信息哲学探源》，其中我将《周易》筮法中的成卦法作了重新解释，将其理解为递归论而不是同余式，这样就把它直接与当代的计算机科学的算法关联起来，真正做到了古为今用。 由高等教育出版社出版的《中国哲学前沿》（ Front. Philos. China , 2(1): 95-114）发表了我的英文论文Philosophy of information and the foundation for the future Chinese philosophy of science and technology（信息哲学与未来中国科学技术哲学的基础），这篇文章同时被俄罗斯学者译成俄语发表在俄罗斯的《哲学问题》（ Вопросы Филосфии ，5 ）上。其中阐明了我的基本观点。在我看来，信息哲学必将成为引导性的新兴哲学学科，是一个有着伟大未来和光明前景的学科！它呼唤着更多有志于科技哲学的年轻人献身于这门年轻的学科！
（按：2002年以来，我开始在国内倡导开展信息哲学研究，先后有不少人通过各种方式，包括网站、电子函件、BBS、博克、写信、撰文、会议讨论甚至直接来访，表达自己的意见和见解。有人认为根本不存在什么信息哲学，有人认为信息的哲学问题已经解决，而有人则声称自己早就发明了信息哲学等等，各种意见不一而足。对于这些意见，我无法做出赞成或不赞成的简单回复。为了使这个极富生命力新学科在我国能够得到健康顺利的发展，根据我对国际哲学界对信息哲学态度的了解，对该学科的问世作一个初步的说明。） 信息哲学（philosophy of information, 简称PI）在国际哲学界问世标志是什么？我们认为，2002年牛津大学的哲学家弗洛里迪（Luciano Floridi）在《元哲学》（Metaphilosophy）上发表的论文《什么是信息哲学？》（What is the Philosophy of Information?）是重要的标志之一。尤其值得注意的是，弗洛里迪在文中称：本文是第一篇企图系统地分析信息哲学性质的文章。在国际哲学界能够出此断言，我以为作者还是经过非常严肃和慎重的思考和研究的。换句话说，此前国际哲学界并没有信息哲学的提法，也没有哲学家进行过类似的论证。该文主要目的便是论述信息哲学作为一个独立的研究领域何以成为可能。信息哲学被定义为批判性研究的哲学领域，它涉及到信息的概念本质和基本原理，包括信息的动力学、利用和科学以及对哲学问题的信息理论和计算方法论的提炼和应用。信息这个概念被事后追认为先驱无疑有其合理性，因为它一方面可以使未来的工作从自发的天真转向自觉的有教养、有师法，与此同时它也可以再造传统，使哲学领域中的旧话题在这个新解释学装置中产生新的意义、染上新的气象、增添新的价值。在这篇文章中，弗洛里迪提出信息哲学是一门成熟的学科，具体理由有三：它代表一个独立的研究领域；它能为传统的和新的哲学话题提供一种创新的方法；它能与其他哲学分支比肩并立，为信息世界和信息社会的概念基础提供一种系统的处理。 另一个标志是弗洛里迪于2001年8月在美国卡奈基-梅隆大学主办的计算机与哲学大会的司马贺计算与哲学讲座（Herbert A. Simon Lecture on Computing and Philosophy）所做的题为《信息哲学的若干问题》（Open Problems in Philosophy of Information）讲演。在这次讲演中，弗洛里迪仿照著名数学家希尔伯特（David Hilbert）于1900年在数学大会上提出23个未解决的数学问题方式，为信息哲学提出了5组18个大问题。位于中心的是核心概念信息，各个问题被归入以下四个方面：语义、智能、自然和价值。根据这次讲演写成的论文《信息哲学的若干问题》即将刊登在2004年4月号的《元哲学》上。这篇文章也被我们译成中文，待英文原文发表后，再发表中文译文。 刊登《什么是信息哲学？》的这一期《元哲学》有一个副标题：《赛伯哲学：哲学与计算的交汇》（ CyberPhilosophy: The Intersection of Philosophy and Computing ）。显然，信息哲学产生于哲学与计算的交汇点上。因而这门具有交叉科学性质（interdisciplinary）的哲学学科，以一种崭新的方式关照着哲学，其新就在于把计算的工具引入了哲学。这与以往的哲学具有本质的不同，其特征之一就在于是工具驱动（tool-driven）。美国从事虚拟实在研究的哲学家海姆（Michael Heim）甚至将计算机称为形而上学的实验室。 这篇文章实际反映了上个世纪90年代美国哲学界进行的一项重要活动的持续。美国哲学会（APA）的计算与哲学分会（CAP）在90年代中期曾经就计算机如何在改变哲学这一主题做过一次全国普查。普查的结果集中反映在1998年出版《数字凤凰计算机如何在改变哲学》（ Digital Phoenix: How Computers are Changing Philosophy ）的文集中。在为该文集撰写导言中，计算与哲学分会新老两届会长拜纳姆（Terrell Ward Bynum）和穆尔（James H. Moor）坦承，在哲学的大舞台上有一股新生力量正在崭露头角，其结果便是涌现出一个新的哲学范式。他们说：哲学领域不时会发生一些大的运动。这些运动始于若干简单但却非常丰富的思想这些思想为哲学家提供了审视哲学问题的新透镜。渐渐地，哲学方法和问题得到了提炼并根据这些新观念获得理解。随着新颖而有意义的哲学成果的获得，运动发展成一股蔓延至整个学科的知识浪潮。一个新的哲学范式涌现了 2002年，人工智能、哲学与认知科学领域的著名期刊《心与机器》（ Minds and Machines ）决定出版一期以信息哲学为主题的专刊。在国际计算与哲学协会（IACAP）的网站上刊出的征稿启示中特别强调：计算为哲学提供了这么一套简单而又令人难以置信的丰富观念计算为传统的哲学活动带来了新的机遇和挑战计算正在改变着哲学家理解那些哲学基础和概念的方式。哲学探究中的这股思潮吸收了根据计算的主题、方法或模式，正稳定地迈向前方。这个新的领域已经被定义为信息哲学。这里特别指出，国际计算与哲学协会首次将哲学这个新的领域与信息哲学联系起来。这个提法无疑肯定了弗洛里迪在《什么是信息哲学？》中提出的哲学主张和基本观点，尽管这篇文章当时还未发表。因而《数字凤凰计算机如何在改变哲学》中所谓新涌现的哲学范式便是指信息哲学。这可以看作是信息哲学问世的另一个标志。 《什么是信息哲学？》这篇文章所阐发的思想和观点曾在国际哲学界进行过广泛的辩论。譬如，1996－1997学术年弗洛里迪在意大利巴里大学就认识论与信息技术这个题目作过系列讲演；然后是19992000年，他作为认识论的访问教授在罗马第三大学教授信息哲学；在《应用逻辑》学术报告会（伦敦大学玛丽皇后和威斯特学院，1999年11月26日）；在《计算与哲学计算及其应用以及对哲学研究的影响的哲学含义》学术报告会（伦敦大学国王学院，1999年2月19日）；在1999年美国哲学会东区会议由APA委员会安排的关于哲学与计算机的特别会议（波士顿，1999年12月28日）；在第四届世界系统论、控制论、信息论多主题年会（佛罗里达奥兰多，2000年7月23－26日）等。 信息哲学的研究纲领在国际哲学界经过数年的论证终于得以确立。我们认为，《什么是信息哲学？》与《信息哲学的若干问题》这两篇文章可被视为信息哲学的基础性工作，前者阐明了信息哲学的基本观点和任务，后者则给出了信息哲学的问题域。
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