在第二章中，控制论的方法论聚焦于处于确定状态的机器及其单值变换。然而，控制与调节的根本挑战并不在于描述孤立系统“正在做什么”，而在于回答面对未知的外部干扰时系统“可能处于哪些状态”，以及如何通过操作使得实际发生的轨迹被限制于预定的目标集合之内。为此，控制论必须将研究视域拓展至由全部潜在可能性构成的集合。正如阿什比在《控制论导论》第二部分中所强调的，调节理论的一切定量规律，都建立在对可能性集合的测度与运算之上。
这种测度在控制论中被严格定义为多样性（Variety）——即集合中所包含的可分辨状态数（通常取以 2 为底的对数，单位为比特）。当实际发生的状态数少于理论上可能存在的组合数时，系统即受到约束（Constraint）。约束并非单纯的限制，而是一切客观规律、可预测性与适应性学习的逻辑前提：每一个自然定律与系统结构，本质上都是在广袤的可能性空间中强加的约束。当两台机器发生耦合时，状态序列作为消息在信道中传输；若变换满足单射性（一一对应），多样性即可实现无损传递与逆变换解码，而在一般单值变换作用下，系统的多样性呈现出不可逆的衰减趋势。
为了刻画时间长河中持续进行的状态转移，本章引入随机变换与时间齐次马尔可夫链，通过状态转移概率矩阵与平稳分布揭示概率约束在动态链条上的演变机理。在此基础上，本章将阿什比的多样性概念与香农、维纳的信息熵理论深度贯通：证明均匀分布的最大熵性质，解析条件熵与平均互信息，并以疑义度严格量化不可消除的信道噪声对有效多样性传输的破坏。通过香农有噪声信道编码定理与纠错冗余机制的数学分析，本章确立了通信系统对抗环境随机干扰的数理边界，并从比特级的符号传输进一步引申至维纳关于语义混淆与对抗博弈的技术反思，为后续章节探讨有机体与自动化系统如何以多样性抵御扰动、实现稳态调节奠定坚实基石。