谷歌机器人战胜了几乎所有一流旗手，奇怪的是， 它下的很多棋是 “无理棋”。仔细研究发现，我们原先以为“无理”， 是因为境界不够高。这事使我联想到学术界同行评议。
投稿最头痛的是碰到不能理解你意思的审稿人， 如果他有偏见 那就更头疼。
我就碰到这样的问题。 我推广香农信息论，应用到语义信息，使用模糊数学概念， 肯定谎言是负的。 因为想法特别，所以一再被误解和拒绝。 拒绝的理由有：
--香农说过，语义问题和工程无关；
--信息不会是负的；
--模糊数学方法有问题，应该使用。。。方法；
--你说的天气预报信息用香农理论也能解决（其实如果预报经常出错，用香农信息就不合理）。
还有很多误解， 一言难尽。
我想， 这样的偏见和误解不知道扼杀了多少新思想！
当然， 也可能自己的文章真的无理。
我以为，作为编审，评价一篇文章，重在看创新思想和解决问题能力， 而不是看是否“无理“， 更不应以个人喜好为标准，或用无过便是德的标准。作为投稿人，特别是人微言轻，又不在好单位的投稿人，面对这些总说你“无理”的编审怎么办？我以为要学Alpha狗，就解决问题是否成功，战胜竞争对手，让对手无话可说。
以后我少和他们讲道理，反正他们大多听不懂。或者不愿花时间理解你。我打算选择经典信息论解决不了的难题——比如最大互信息检验和估计问题（这也是似然度方法要解决的问题），看我用我的语义信息论方法如何轻松解决！初步研究表明，用语义信道和香农的相互匹配， 可以得到比EM算法更加合理、更加高效的算法。请对信息论和统计理论感兴趣的朋友拭目以待！
我的语义信息论研究： http://survivor99.com/lcg/books/GIT/
最大互信息检验迭代实验，Tests-2-2.xls：
参看上一篇：
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