本节书摘来华章计算机《伟大的计算原理》一书中的第3章 ，［美］彼得 J. 丹宁（Peter J. Denning）
克雷格 H. 马特尔（Craig H. Martell）著 罗英伟 高良才 张 伟 熊瑞勤 译 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。
解决悖论
在上面的讨论中，我们注意到一些关于信息的看似矛盾的结论：
1）工程师设计的通信系统能够在不理解信息含义的情况下运行，那么人类信息接收者如何收到含义呢？
2）工程师所设计的计算机系统能够在不了解程序与二进制模式数据含义的情况下转换信息，那么这些系统如何生成新的信息呢？
3）程序员设计的程序能够在对其数据无知的情况下运行，那么人类用户是基于什么有意义地解释程序的输出呢？
4）建立连接（如放置一个网页链接[Berners-Lee 2000]）会产生新的信息吗？
5）如果设计一个计算机程序来生成欺骗性信息，那它的输出还算是信息吗？
6）加密消息中的信息又在哪里？
7）如果一个计算机程序完成了新的科学发现，那么它是创造了新的信息还是仅仅传递了人类不了解的已知信息呢？
信息学常见的理论和观点都不能回答这些问题。比如，我们说符号“携带”信息，这只会引出新的问题，携带的信息在哪里？如何嵌入和提取信息？另一个例子是嵌入在社会传统中的含义通过机器的输出所触发，这种含义只会有助于引发第三个问题。还有另一个例子是“标记对象”模型（Rocchi 2012），该模型将标记和含义将结合，但仅对显式信息有效。
含义保留的变换解决了所有的悖论。人们有意设计出软件程序来支持实践、建立连接、隐藏信息或者寻找新的信息，这些含义是设计师设计机器反馈的所有结果，因此人类用户会认为这是预期的反应。当某个机器没有给出预期的行为时，设计师和用户都会认为它损坏了。
这些悖论总会在初期显现，因为计算机科学家总希望机器拟人化，比如，我们说一个机器能够理解它的输入，或者机器对于输出很有创造性。而当别人深入了解我们的程序和机器时，他们只能看到机械步骤。这些步骤中他们看不到“理解”甚至“创造性”。理解和含义来源于设计者，是他们设计了机器的模式并在使用时产生预期的含义。
