由于人类形象思维所涉及的信息科学中的问题往往具有上百个或更多的独立自变量，对于这样复杂的多变量问题按逻辑推理得到唯一的精确解的可能性太小。而多维空间仿生信息学的目的在与利用人类形象思维的特有本领，找出在高维空间中用形象分析的几何方法来近似地计算和总结有很多很多变量的实际问题。

    多维空间仿生信息学是为解决计算机如何对于具有很多自变量的形象思维问题进行计算而提出来的。它是发展信息科学新算法的一种新思路，这种新思路主要是从多维空间中许多个平面上的几何图形出发来进行计算，用以替代对具有很多自变量的方程组的计算。多维空间仿生信息学是王守觉院士等人在这几年的研究成果。目前主要运用到图像处理（如模糊图像的清晰化处理等）和模式识别中，取得了不错的效果。

    多维空间仿生信息学方法具有三个基本特点：(1)全部理论方法和计算过程都是从高位空间中几何图形的概念出发；(2)高维空间中所有的子空间都利用空间中的点集来描述；(3)高位空间中任何复杂的计算过程都是用许许多多平面几何简单运算组合迭代而成的。

    多维空间仿生信息学是王守觉团队近10年来在科研工作中遵循实践——理论——实践——理论的规律而逐步发展起来的。