通常，人们心目中所有量的变化一定要基于一个不变的参考测度，从图形的角度看，就是笛卡儿坐标。如果某些量会随时间变化，则可以在现有的笛卡儿坐标中再加一个时间坐标。在一切条件都确定时，系统状态可以在这一坐标系中描述，这是一种确定性的描述，现代数学就是在这一基础上发展起来的。在此背景下，系统科学家都在追求系统的稳定性，系统控制理论中一个重要的问题就是稳定性问题。如果把笛卡儿坐标移到弹性膜（或弹性体）上，现代数学和现代科学中的很多定律就都需要改写了。
由于长期以来，确定性观点取得了巨大成就，所以在人们的脑海中已牢牢树立了确定性思想。一个科学家如果不追求确定性的规律，还能追求什么呢？可是在神经系统研究中就碰到了这样的问题——脑是不稳定和不确定的系统，如果还是用确定性观点去理解神经信息，则很难真正认识到神经信息过程的本质。我们同意普里戈金的观点：应该从确定论的思想中跳出来，特别是在要了解神经系统时。普里戈金所著的《确定性的终结》（The End of Certainty）一书［4］，很多人不理解，认为它只是哲学意义上的，没有具体化的或实际的意义。
现在要问：有没有什么理论可以用来处理不确定性的系统？答案是没有，至少我们还没有看到过（再强调一次，请不要用统计方法）。描述不确定性究竟应该采用什么理论？是否有统一的方法？这确实是一个问题，S 空间是对解答这个问题的一个尝试。S 空间已经跳出了统计的框框，S 空间与实空间相比就是少了一个确定性特性。S 空间只保留不确定的部分，即S 空间仅仅保留了空间两元的大小次序关系（如x＞y 或y＞x）。在S 空间中，序是不确定性的确定规律，因为满足这个不等式的x 和y 可以有无限多个。
从神经信息学角度来看，S 空间可以有效地描述很大一部分神经系统中信号不确定性变化的规律。(www.xing528.com)
有人认为，S 空间就是一个弹性变换空间；也有人认为，它只是一个拓扑变换。假如确实如上述所说，那么S 空间理论仅仅是个哗众取宠的新名词。这一问题的确也是要值得注意的，我们也曾怀疑S 空间是否就是符号空间。从目前的分析来看，可能不是，因为现有的拓扑变换还没有跳出实空间，而S空间变换却将实空间的确定性部分去掉了，所以它不可能再回到现有确定性理论的道路上去，而是一个全新理论的开始。
S 空间理论不是凭空创造出来的，而是以神经元的圆映射和符号动力学分析为基础发展起来的。圆映射和符号动力学都是成熟的理论，这里的相关推导都是有依据的。但是S 空间假设的提出毕竟还只是个开始，S 空间理论本身还很不完善。相信随着神经信息研究的不断深入和对不确定性认识的不断提高，S 空间理论会逐步完善起来。
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