信息指的是数据、事实、或符号的集合，它本身并不具备智慧或意义。信息是静态的，它可以是任何形式的数据，例如一串数字、文字、图像或传感器收集的原始数据。无论信息有多少，单独的原始信息本身无法产生决策或行动，它只是系统的输入。而智能则是利用这些信息来做出合理的决策、产生行动或进行自我调整的能力。智能涉及如何处理、分析、解读和运用信息，从而对环境做出响应。智能不仅仅是积累信息，而是能够有效地利用这些信息来达到某个特定的目标或应对挑战。
根据人机环境系统中的关键要素（感知、决策、执行），我们可以更清晰地理解“使用信息”的内涵与外延。
感知
阶段是信息获取的过程，系统通过传感器、数据采集设备等获取大量的信息，这些信息往往是原始的、未经处理的，如传感器可能感知到温度、湿度、位置等数据，但这些数据本身并没有实际的意义。
决策
是信息“使用”的关键阶段。在这一阶段，系统利用算法、模型和逻辑分析感知到的信息，结合已有知识和经验，做出具体决策，在自动驾驶汽车中，感知到的交通信息（如车速、障碍物距离、红绿灯状态等）需要经过决策算法的分析，才能决定如何加速、刹车或转向。
执行
是将决策转化为实际操作的过程，系统根据决策进行行动，这不仅仅是对信息的简单反应，而是通过反馈调整和优化。例如，智能家居系统不仅感知到房间的温度，还会根据温度数据调整空调的工作模式，确保温度维持在舒适范围内。
“智能不是信息，而是使用信息”强调的是信息的价值来自于如何利用它，单纯的信息收集和存储是没有智慧的，真正的智能体现在如何高效、合理地处理和应用信息，推动系统从“数据”走向“智慧”。这种能力通常依赖于
学习、
推理与判断、反馈与调整。智能系统通过持续学习，从历史数据中发现规律，不断优化决策过程，这种学习能力不仅使系统能够应对未知环境，也能自适应地调整策略。智能不仅仅是处理数据，它还包括推理和判断，系统会根据现有信息进行逻辑推演，并在不确定或复杂的情境中作出明智的选择。智能系统能够通过反馈机制评估决策的效果，并根据环境的变化进行实时调整，信息在这里不仅用于当前决策，也影响未来的决策路径。
简言之，信息本身是静态和无意义的，只有当系统能够有效地“使用”这些信息时，智能才得以体现。智能不仅依赖于信息的积累，更依赖于如何通过感知、决策和执行等过程，运用这些信息实现目标、优化行为和适应变化。所以，在谈论智能时，不能仅仅关注信息的量和种类，更应重视信息的处理、运用和反馈机制。智能的核心是如何通过适当的方式运用信息，产生高效的行动和智慧决策。
