綜合集成研討廳體系起源、發展現狀與趨勢

王丹力 鄭 楠 劉成林 ,3

20 世紀80 年代初,錢學森先生在系統科學、思維科學、人體科學等方面進行了開創性的研究.錢先生在多年的科研和領導航天工程的實踐中見證了還原論的局限,驗證了整體論的不足,開創性地建立了還原論和整體論相統一的系統論.1990 年,錢學森、于景元、戴汝為等在 《自然雜志》上發表了《一個科學新領域——開放的復雜巨系統及其方法論》[1],提出了 “開放的復雜巨系統” 的概念,并給出這類系統的處理方法:綜合集成法.后續在不斷研究探討中,錢學森和戴汝為等又進一步提出了 “從定性到定量的綜合集成法”[2],“人-機結合、以人為主,從定性到定量的綜合集成研討廳體系”[3]等.這是中國科學家在復雜系統研究方面提出的劃時代科學方法論,形成了一個科學新領域.

計算機技術、網絡技術、智能技術的飛速發展在為人們和社會帶來巨大福祉的同時,也引發了信息泛濫、數字鴻溝、人機脫節等深刻的理論與現實問題,從更深層面提出了科技與人文、個人與社會、自然與技術之間的關系問題.這些問題與社會、經濟、文化等多個復雜系統相關聯,屬于典型的開放的復雜巨系統問題[4],因而解決思路正蘊含于 “綜合集成法”之中.這一方面說明了綜合集成法作為方法論創新的廣泛適用性,另一方面也揭示了其卓越的前瞻性,證明了綜合集成法作為當代科學方法論的重要作用.然而,目前人們面臨多種開放的復雜巨系統時,沒有充分理解這一方法論的重要性,忽視了其指導意義;有些人雖然意識到綜合集成法的重要性,但是沒有深入研究并無法正確實施這一方法論.為此,深入分析理解綜合集成法是非常重要和迫切的問題.

近年來,隨著人工智能、物聯網、云計算、大數據、移動互聯網等新一代信息技術的迅速發展,綜合集成法的三個主體(專家體系、知識體系、機器體系)、應用環境和研究對象均發生了較大的變化,如何吸收信息科學、認知科學、智能科學與技術的前沿研究成果,融入更加廣泛的智能主體(例如新型智能系統、軟硬件系統、各領域專家、數以億計的廣大網民等),設計更為通用、易實現的群體智能融合方法,促進更大范圍群體智慧的涌現,共同處理更加復雜的重大決策問題和科技創新問題,是綜合集成發展的必然需求和趨勢.

在當前社會發展環境和科技進步條件下,本文總結錢學森和戴汝為等在復雜系統綜合集成方面的原創成果,回顧綜合集成法的發展歷程,試圖提出新形勢下綜合集成研討廳體系的發展方向,希望對研究和處理當前日益增多的開放的復雜巨系統問題提供指導.

1 系統學與開放的復雜巨系統

在國外學術界開始對復雜系統、復雜性進行研究的同時,我國科學家也獨立地開展了相關的開拓性工作[5].從上個世紀80 年代開始,錢學森先生倡導并親自參與了三個討論班:人體科學討論班、系統學討論班和思維科學討論班[6].這三個討論班對提煉 “開放的復雜巨系統” 起到了很大的作用.國內以 “開放的復雜巨系統” 及其方法論為代表的系統復雜性研究,是從系統科學出發,把 “開放的復雜巨系統” 的研究作為創建系統科學的基礎層次 ——系統學的突破口,而建立起系統科學從基礎理論到工程實踐的完整體系結構[7].

1.1 系統學

按照錢學森先生提出的現代科學技術體系結構,系統科學是現代科學技術體系中的一大門類.在系統科學體系中,處在應用技術層次上的是系統工程,這是直接用來改造客觀世界的工程技術;處在技術科學層次上,直接為系統工程提供理論方法的有運籌學、控制論、信息論等;而處在基礎理論層次上的便是系統學[7].

系統學是研究系統結構與功能一般規律的科學[5].對于所有系統來說,系統結構和外部環境決定了系統功能;系統結構及外部環境的改變必然引起系統功能的變化.揭示這些規律便是系統學的基本任務.把控制與管理的思想和概念引入到系統學,是一個重要的學術思想.系統學不僅要以揭示的系統規律去認識系統,而且還要在認識系統的基礎上去控制或管理系統,使系統具有人們所希望的功能.在理論分析領域,事物常有兩個方面:事物的結構和屬性.事物的主要屬性之一就是復雜性.我國科學家正是抓住這一特點,提出了開放的復雜巨系統概念.與此相應,提出了處理開放的復雜巨系統的方法論 ——從定性到定量的綜合集成法.這些工作是創建系統學的重要內容.

1.2 系統分類

系統科學以系統為研究對象,系統是由相互作用、相互依賴的若干組成部分結合而成,具有特定功能的有機整體,這個有機整體通常又是它從屬的更大整體的組成部分[7].系統普遍存在,小到基本粒子,大到整個宇宙,都可視為系統,這些系統的組成部分,也往往構成系統,因此可以說系統無處不在.

從不同的角度,可以對系統進行不同的分類,例如從系統的產生和構建角度,可以把系統分為自然系統、人工系統、符號系統;從系統所占空間尺度的角度,可以劃分為渺觀系統、微觀系統、介觀系統、宏觀系統、宇觀系統;從系統與環境關系的角度,可以劃分為孤立系統、封閉系統、開放系統等.

以上系統的分類雖然比較直觀,但著眼點過分地放在系統的具體內涵,反而失去系統的本質,而這一點在系統科學研究中又是非常重要的.為此,我國學者提出了以下分類方法:根據組成系統的子系統以及子系統種類的多少和它們之間關聯關系的復雜程度,可把系統分為小/大/巨系統或簡單/復雜系統.

簡單/復雜系統是指組成系統的子系統之間關系比較單純/復雜.小/大/巨系統是針對子系統多少而言.某些非生命系統,如一臺測量儀器,這就是小系統.如果子系統數量相對較多(如幾十、上百),如一個工廠,則可稱作大系統.若子系統數量非常大(如成千上萬、上百億、萬億),則稱作巨系統.若巨系統中子系統種類不太多(幾種、幾十種),且它們之間關聯關系又比較簡單,就稱作簡單巨系統,如激光系統.

如果子系統種類很多并有層次結構,它們之間關聯關系又很復雜,這就是復雜巨系統.如果這個系統又是開放的,就稱作開放的復雜巨系統.例如:生物體系統、人腦系統、人體系統、地理系統(包括生態系統)、社會系統、星系系統等,這些系統屬于開放的復雜巨系統[1].

1.3 開放的復雜巨系統

1.3.1 開放的復雜巨系統概念形成

我國科學家與國外科學家的研究不同之處在于:不是從復雜性的抽象定義出發,而是從實際出發,把復雜性和系統概念結合起來,從方法論角度來區分復雜性和簡單性問題.錢學森先生在20 世紀80 年代就指出:“凡現在不能用還原論方法處理的,或不宜用還原論方法處理的問題,而要用或宜用新的科學方法處理的問題,都是復雜性問題,復雜巨系統就是這類問題.” 這樣,就從系統學的角度,給了復雜性一個描述[1].

“開放的復雜巨系統” 的提出,經歷了長期探索的過程,其概念提煉經歷了三個階段.

1) 第一階段 “巨系統”

1979 年 《組織管理社會主義建設的技術 ——社會工程》 一文[8],把組織管理社會主義建設的技術叫做社會工程,認為它的 “范圍和復雜程度是一般系統工程所沒有的.這不只是大系統,而是‘巨系統’,是包括整個社會的系統··· 巨系統的特點有兩個:一是系統的組成是分層次、分區域的,即在一個小局部可以直接制約、協調;在此基礎上再到幾個小局部形成的上一層相互制約、協調;再在上還有更大的層次組織.這叫做多級結構.另一個特點是系統大了,作用就不可能是瞬時一次的,而要分成多階段來考慮.”

1986 年11 月,錢學森在一次學術研討會上發表講話,對當時的 “巨系統” 認識進行了總結:巨系統由許多層次構成的.每個層次都有其功能的特點,很重要的特點就是,這樣一個系統的功能不是組成該系統的部分系統所具有的.

2) 第二階段 “復雜巨系統”

1987 年6 月,錢學森在一次人體科學討論班上提到 “人體是一個復雜的巨系統.” 到1988 年下半年,對復雜巨系統概念的認識逐漸清晰,其要點包括:

巨系統分兩個大的方面,一個方面是簡單巨系統,其特點是系統規模巨大(元素或子系統的個數超出常規處理能力),但元素或子系統種類很少,相互關系簡單,通常只有微觀和宏觀兩個層次,通過統計綜合即可從微觀描述過渡到對系統宏觀整體的描述.例如氣體、激光系統、熱力學、統計力學、耗散結構理論等.另外一種是復雜巨系統,不但子系統的數量非常之多,上億、幾十億,而且子系統的種類花樣也非常多,成千上萬種,子系統之間形成各種不同的、各層次結構的相互作用,復雜極了.例如人體、社會、生態、地理系統等.在當時對于如何處理復雜巨系統,在系統學中還沒有成功的理論.

3) 第三階段 “開放的復雜巨系統”

1990 年初,錢學森等學者在 《自然》 雜志發表《一個科學新領域 ——開放的復雜巨系統及其方法論》[1],概括了開放的復雜巨系統的三個特征:開放性、巨量性、復雜性.開放性指的是巨系統結構是受環境影響的,它不是固定不變的,外界環境發生變化,其層次結構也會發生變化.系統是可以出現有序化、形成結構,但也可以出現另一種現象,就是混沌.混沌看起來好像是無序的、雜亂的.次年發表的《再談開放的復雜巨系統》[9],重點補充、強調了層次性、弱結構性特征,至此,開放的復雜巨系統概念基本確立.

1.3.2 開放的復雜巨系統特性

上述分類方式清晰地刻畫了系統復雜性的層次.概括地說,開放的復雜巨系統具有如下特性[10-11]:

1) 開放性:系統本身與系統周圍的環境有物質、能量和信息的交換,就系統與環境而言,開放環境指的是最為復雜與最常見的不確定的、動態的連續環境類型.復雜性不僅體現在系統本身,而且體現在環境.

2) 層次性:系統是分層次的,從可觀測的整體系統到子系統,層次很多,中間的層次又不清晰,甚至連有幾個層次也不清楚.子系統或者組件的組成模式多種多樣,有些甚至不清楚具體模式,或是一些基本模式的組合,或是變異體.

3) 巨量性:系統中基本單元或子系統數目巨大,達到成千上萬甚至數以億計.而且子系統種類繁多,有幾十、上百,甚至幾百種.

4) 演化性:系統的組成、組件類型與狀態、組件之間的交互以及系統行為隨時間不斷改變,無法在設計時確定運行時的情況.

5) 涌現性:系統是由時空交疊或分布的組件構成的.組件間通過多種交互模式 (如局部或全局、直接或間接等)進行交互,組件類型與狀態、組件之間的交互以及系統行為隨時間不斷改變,經過一定時間之后在整體上演化出一些獨特的、新的性質,形成某種模式.

開放的復雜巨系統最核心的特征是復雜,這種復雜是系統多種特性糾纏作用的結果,很難予以簡單還原和分解.由于開放的復雜巨系統的上述特性,早期處理簡單系統、巨系統的方法已經不再適用,或者說系統的這種復雜性要求提供全新的研究方法和工具才能處理.近十多年來,國外學者對開放的復雜巨系統進行了擴充,如對復雜組織與企業、復雜數據系統、復雜知識發現系統、復雜人工智能系統等中所涉及的多種復雜性、多種智能、多種交互與耦合等進行了研究[12-15].

總體上說,開放的復雜巨系統的提煉過程就是對 “復雜性” 不斷研究,反復認識和深入刻畫的過程.這個過程的關鍵在于:把 “復雜性” 置于系統之中,“復雜性” 不是個空泛的概念,而是系統的復雜性,與系統不可分割.復雜性實質上是開放的復雜巨系統的動力學特性.由于開放的復雜巨系統也把復雜系統、復雜巨系統和開放的簡單巨系統視為這類系統的特殊情況,所以復雜性的研究自然也把這些系統的動力學特性概括在其范疇之中.這就為復雜性的研究指明了一個清晰的方向,不但是對系統科學的重大貢獻,同時也是以錢學森為代表的我國科學家對復雜性科學的原始創新[16].

2 綜合集成研討廳體系

錢學森先生等在提出開放的復雜巨系統概念的同時就提出了處理這類系統的方法論 ——綜合集成法[1].隨著對開放的復雜巨系統及其方法論的認識不斷深入,逐步將處理開放的復雜巨系統的方法論發展成為 “人-機結合、以人為主,從定性到定量的綜合集成研討廳體系”[17].下面來介紹這一發展過程.

2.1 定性定量結合的綜合集成法[1]

在提出開放的復雜巨系統的概念時,錢學森等人也指出有效地處理開放的復雜巨系統的方法論是定性定量相結合的綜合集成法.具體描述為:在對社會、地理、人體、軍事等開放的復雜巨系統研究中,通常是科學理論、經驗知識和專家判斷力相結合,提出經驗性假設(判斷、猜想、設想、方案等);而這些經驗性假設往往是定性的認識,難以用嚴謹的科學方式加以證明,但可用經驗性數據和資料以及數字模型對其確實性進行檢測;這些模型也必須建立在經驗和對系統的實際理解上,經過定量計算、反復對比,最后形成結論;而這樣的結論就是我們在現階段認識客觀事物所能達到的最佳結論.

定性定量相結合的綜合集成法,就其實質而言,是將專家群體(各種有關的專家)、數據和各種信息與計算機技術有機結合起來,把各種學科的科學理論和人的經驗知識結合起來.專家、機器和知識也構成了一個系統.這個方法論的成功應用,就在于發揮這個系統的整體優勢和綜合優勢.圖1 給出了綜合集成法的示意圖.

圖1 綜合集成法示意圖Fig.1 Diagram of metasynthesis

2.2 從定性到定量的綜合集成法

1991 年,錢學森先生發表 《再談開放的復雜巨系統》 一文[9],首次把綜合集成法改為從定性到定量的綜合集成法.對于這一修改,在1991 年1 月錢學森先生給錢學敏的信中提到:我在一年前還寫文章說 “定性與定量相結合的綜合集成法”,但我說錯了,要改正:是 “從定性到定量的綜合集成法,要有從感性認識到理性認識的飛躍! ”.1993 年3 月,錢先生又提到:我原來稱為 “定性與定量相結合綜合集成法”,后來悟到從感性認識上升到理性認識的道理,在工作中把專家們從實踐中總結出的定性認識,點點滴滴,不一定全面的東西,用系統模型加電子計算機試算,逐步搞清搞準,上升為定量認識.定性是點點滴滴、不全面的感性認識;定量就是全面的、深化了的理性認識.這一轉變是一個飛躍,所以是辯證思維[7].

在從定性到定量綜合集成的過程中,多學科的交叉、結合起著重要作用.現代科學技術高度分化又高度綜合,要解決復雜問題,需要多學科結合起來共同攻關.各學科專家在綜合集成中不僅可以發揮各自的專長,而且不同學術觀點、方法之間還能夠相互啟發、激勵,產生新的思想火花;把這些專家的思想綜合集成時,也不是機械性的簡單相加,而是形成一個比較完整的整體認識,涌現出一些新的只有整體才具有的屬性、內容,這就是整體大于部分之和.

“定性與定量相結合的綜合集成法”與 “從定性到定量的綜合集成法”,看起來只是文字上稍有差異,事實上這是非常不同的兩種思路.從定性到定量的綜合集成法強調了思維動態、辯證的屬性.從科學發展的過程來看,這個方法論是把還原論與整體論結合起來,即超越了還原論也發展了整體論,是系統學的一種新方法論[3].

2.3 從定性到定量的綜合集成研討廳體系

1992 年錢學森先生在給王壽云的信中提出了“從定性到定量的綜合集成研討廳”的思想.這一學術思想的形成是錢學森匯總了幾十年來世界學術討論的Senimar、C3I 工作及作戰模擬、從定性到定量綜合集成法、情報信息技術、第五次產業革命、人工智能、靈境(即虛擬現實)、人機結合的智能系統、系統學等方面的經驗[10].

在綜合集成研討廳的概念中,研討廳是專家們同計算機和信息資料情報系統一起工作的 “廳”,是把專家們和知識庫、信息系統、人工智能系統、高速計算機等像作戰指揮廳那樣組織起來,形成巨型的人機結合的智能系統.“組織” 一詞代表了邏輯、理性,而專家們和各AI 系統代表了以實踐經驗為基礎的非邏輯、非理性智能.所以這個廳是辯證思維的體現.

一方面專家的心智、經驗、形象思維能力及由專家群體互相交流、學習而涌現出來的群體智慧在解決復雜問題中起著主導作用;另一方面機器體系的數據存儲、分析、計算以及輔助建模、模型測算等功能是對人心智的一種補充,在問題求解中也起著重要作用;此外知識體系則可以集成不在場的專家以及前人的經驗知識、相關的領域知識、有關問題求解的知識等,還可以由這些現有知識經過提煉和演化,形成新的知識,使得研討廳成為知識的生產和服務體系.這三個體系按照一定的組織方式形成一個整體,構成了一個強大的問題求解系統,可以“提高人的思維能力”,解決那些依靠單個專家無法解決的問題[10].

綜合集成研討廳體系是人工智能技術發展的一次突破,將人作為被綜合集成的對象所產生的問題,將是綜合集成研究中最復雜的課題[18].因為在這個課題中,綜合集成的想法將從算法、模型的綜合集成擴展到感知、認知等方面的綜合集成.這里的綜合集成的意義不是系統僅僅由簡單的多種模塊所組成,而是根據問題在某時刻的需要,在動態的構成團體的若干個子集不斷的信息交流的過程中求得解(一般是局部解).整個研討廳體系具有進化的特性.

2.4 人-機結合、以人為主,從定性到定量的綜合集成研討廳體系

1992 年,在綜合集成法的基礎上,錢學森進一步提出建成 “人-機結合、以人為主,從定性到定量的綜合集成研討廳體系”,簡稱 “綜合集成研討廳體系(Hall for workshop of metasynthetic engineering,HWME)”[19].綜合集成研討廳體系明確地把綜合集成法中人-機結合的智慧上升為人-機結合的群體智慧.在這一構思的指引下,綜合集成研討廳體系可以視為一個由專家體系、機器體系、知識體系三者共同構成的虛擬工作空間,如圖2 所示.

圖2 綜合集成研討廳框架結構示意圖Fig.2 Structural representation of HWME

1993 年錢學森先生在給戴汝為的信中強調:從定性到定量綜合集成研討廳體系的核心還是人,即專家們.整個體系的成效有賴于專家們,即人的精神狀態,是處于高度激發狀態呢,還是混時間狀態.只有前者才能使體系高效運轉[20].

上述研討廳體系的設計思想,是把人集中于系統之中,采取人-機結合、以人為主的路線,充分發揮人的作用,使參加研討的集體在討論問題時相互激發,相互啟發,相互激活,使集體創建遠勝于一個人的智慧.通過研討廳體系,還可以把古今中外人們的知識和智慧通通集成起來,以得出科學的認識和結論[10].

錢學森在提出 “從定性到定量的綜合集成法”的過程前后有一個明確的觀點,即:面對開放的復雜巨系統,這類問題應該采用的對策是人-機結合、以人為主的綜合集成,需要把人的 “心智” 與計算機的高性能兩者結合起來.他借用我國哲學家熊十力的 “性智” 和 “量智” 兩個概念,在 “人-機”結合中作了新的解釋.“性智” 是一種從定性的、宏觀的角度,對總的方面加以把握的智慧,與經驗的積累、形象思維有密切聯系;“量智” 是一種定量的、宏觀的分析、概括與推理的智慧,與嚴格的訓練、邏輯思維有密切的聯系.“人-機結合”是以人為主,機不能代替人,而是協助人.從信息處理的角度考慮把人的“性智”與 “量智”與計算機的高性能相結合,達到定性的(不精確的)與定量的(精確的)處理相互補充促進.

2.5 基于信息空間的綜合集成研討廳體系

2004 年,戴汝為等發表論文 《基于綜合集成的研討廳體系與系統復雜性》,總結了綜合集成研討廳的構建實踐,提出 “基于信息空間的綜合集成研討廳體系(Cyberspace for workshop of metasynthetic engineering,CWME)” 的理論[3].

隨著網絡的迅速普及,互聯網深入人們工作和生活的每一個層面,“Cyberspace (信息空間)” 成為一個重要的概念,它使參與者跨越時間和地域的限制,隨時隨地就所關心的問題進行研究、交流和探討,并可隨時利用網絡上的大量資源.信息技術的發展,為綜合集成研討廳的實現提供了一種新的、可能的形式,是對傳統 “廳” 的一種擴展.因此,可建立基于Cyberspace for workshop of metasynthetic engineering 的綜合集成研討廳,即CWME[18].

從HWME 到CWME 是信息社會條件下,對HWME 的一種具體化,一方面意味著信息技術尤其是網絡技術的飛速發展,為實現人機結合的巨型智能系統和研討空間提供了可能;另一方面,也說明,要建立實際可用的研討廳系統,切實可行的方案是充分利用信息技術的成果,構建一個分布式系統,如圖3 所示.

圖3 基于信息空間的綜合集成研討廳Fig.3 Example of CWME

從構建基于綜合集成的智能工程系統,實現可操作的平臺出發,CWME 的研制重點在于:1)充分利用信息技術(核心是網絡技術和計算機技術);2)從軟硬件體系和組織結構上實現該系統,使之應用于復雜問題的研究實踐.涉及到的關鍵問題包括:人機結合的群體智慧涌現、研討組織方法、專家群體的有效交互規范、知識管理、系統開發方法、模型集成機制、人機交互方式、信息協作推薦技術等[18,21-23].

2.6 人機結合的智能科學與智能工程

人們清楚地認識到計算機能夠對信息進行精確的處理,而且速度非常快,但它的不足之處是定性(不精確)的信息處理能力不足.盡管研究者將一系列近于定性信息處理的方法引入計算機系統中,企圖完善其處理能力,但對于真正復雜的問題,計算機還是難以解決.與此相反,與計算機相比較,人處理精確信息能力既慢又差,但是定性信息處理的能力是十分高明的.因此在解決復雜問題的過程中,能夠形式化的工作盡量讓計算機去完成,一些關鍵的、無法形式化的工作,則靠人的直接參與,或間接作用,由此構成 “人-機結合” 的系統.這種系統既體現了 “人” 的關鍵作用,也發揮了計算機的特長.這樣一來,人們不僅能處理極為復雜的問題,而且通過 “從定性到定量的綜合集成”,達到 “集智慧之大成”[24].

在從事人工智能的研究中,戴汝為等應用思維科學中形象思維的研究成果,發揮形象思維泛化的作用,在采用 “人-機結合” 在模式識別技術中取得重要進展后[25],提出 “人-機結合” 的智能科學[26],突破了當時人工智能的瓶頸,成為當時爭相開展的學科領域.這樣,既把錢學森關于思維科學是智能計算機的理論基礎的論斷科學地體現出來,同時,把人工智能的研究提升到智能科學的高度,把 “人-機結合”的思維科學思想嫁接到智能科學的研究,開創了 “人-機結合”研究的新領域[27].這一學術思想的創新觀點,為后來人工智能研究的發展所證明.

綜合集成的思想在后來的人工智能領域中得到了充分的發揮.按中國文化的習慣,把一個非常復雜的事物的各個方面綜合起來叫做 “集大成”.所以把該領域稱為 “大成智慧工程” (Metasyntactic engineering).如果將這一工程進一步發展,在理論上提煉成一門學問,就成為 “大成智慧學”.在此基礎上,戴汝為在中國科學院第七次院士大會學術報告會上,正式提出人機結合的智能科學與工程是一個新的科學技術領域[28].

2.7 社會智能科學[29]

戴汝為等學者分析、歸納了錢學森先生在復雜系統、綜合集成領域的論述,結合基于信息空間綜合集成研討廳體系所取得的理論研究成果,進一步經過工程實踐,將綜合集成研討廳體系成功應用于經濟、軍事以及信息處理領域,形成了在不同領域所涌現的 “社會智能”.其研究指出研討廳體系除了匯集了古今中外專家的智慧,還具有動態性,能隨時吸收互聯網上廣大網民的智慧成果,集大成得智慧,形成最為合理的解決方案[30].

2009 年,操龍兵、戴汝為等學者提出了綜合集成交互M-interaction、綜合集成空間M-space、綜合集成計算M-computing 等核心概念[16](見圖4),其中M-interaction 構成了從定性到定量的綜合集成法的主要問題處理機制;M-space 是基于綜合集成法的開放的復雜巨系統的問題處理系統;M-computing 則包含了綜合集成空間和綜合集成交互分析、設計、應用的工程技術手段.這些概念的明晰有助于對復雜系統的深入理解,充分發揮社會智能,開發有效的復雜問題處理手段.

圖4 三個研討空間Fig.4 M-Space,M-Interaction and M-Computing

研討廳體系所涌現的社會智能,使得研討廳體系成為社會智能的產生系統.在當今社會條件下,科學地、及時地、準確地處理紛繁復雜的社會問題需要的是 “人-機結合、以人為主” 所涌現出的社會智能,而社會智能正是群體的創造性思維的體現.由此可見,綜合集成法及其實踐形式,正是當前可持續發展的觀點下解決人類面對的現實問題的科學手段.

2.8 小結

上述工作最早是錢學森及戴汝為、于景元等學者開創了綜合集成法,從綜合集成研討廳的實現開始,主要的工作是戴汝為及其團隊完成的.這些工作使得人機結合的綜合集成研討廳體系在理論、方法和應用方面均取得較大進展,解決了群體決策認知過程、開放式交互建模環境構建、開源情報信息的處理、網絡觀點態勢的挖掘、群體智慧的涌現、支撐系統的研制等關鍵問題.

當前人工智能領域承認人與智能機器的區別和互補優勢,雖然 “深度學習+大數據” 的方法帶來了專用智能任務(目標明確、建模簡單、有充分的數據用于訓練)性能的突破和應用落地,深度學習方法與人的智能相比在可靠性、魯棒性、可解釋性、常識推理、小樣本學習、連續自主學習等方面還有明顯不足,未來相當長一段時間,機器智能也不可能全面超過人類智能水平.因此,人工智能未來發展提倡人機融合的智能系統,這與綜合集成法的思想是一致的.綜合集成研討廳體系由專家體系、機器體系、知識體系三個主體構成,這與當前的人機物三元系統非常類似但又有所區別.人機物三元系統強調系統的構成和交互空間:人+機器+環境.綜合集成研討廳體系強調解決問題的主體:人 +機器+知識.知識是連接人、機器和環境的紐帶和解決問題的關鍵.人、機、物相互融合的三元世界同時也構成一個動態耦合的復雜巨系統[31].為此,可以把綜合集成研討廳體系作為處理人機物三元融合系統的方法論.

3 綜合集成研討廳體系的模型

3.1 綜合集成研討廳體系模型框架

本節旨在為綜合集成研討廳體系建立一種模型框架,如圖5 所示.具體描述為:在對開放的復雜巨系統研究中,一方面,基于已有的數據、信息、情報和知識進行推理和知識更新;另一方面,通過模型仿真或者神經計算給出基于已有數據的分析計算結果;專家通過科學理論、經驗知識,結合仿真和計算以及知識推理結果,進行深度研討,提出解決方案,并進行群體方案一致性分析求解,進而得到階段性結論,該結論可以進行反饋,并通過多次迭代,最終給出人機群體研討決策的結果,實現對復雜問題的綜合集成求解.

圖5 綜合集成的模型框架Fig.5 Model framework of metasynthesis

3.2 綜合集成研討廳體系模型表示

根據上述綜合集成的模型框架,我們將綜合集成所要解決的數學問題描述如下:

其中f(Kr) 表示知識推理結果,例如基于知識圖譜,采用基于邏輯規則或表示學習等手段進行推理;f(Ms)表示模型仿真和神經計算結果,例如采用當前流行的深度學習、遷移學習、強化學習等方法對數據進行建模分析;f(Gd) 表示專家研討結果;為綜合集成過程; Φi為對當前復雜問題的求解狀態,通過上述公式可以看出,當前問題解 Φi是專家群體充分利用知識推理與模型仿真交互作用的結果,并通過多輪迭代涌現群體智慧,給出問題求解的最終方案 Φn.

專家研討結果f(Gd) 由如下公式給出:

其中αj表示專家個人的認知能力,gj表示專家之間交互研討的過程.由公式可以看出,專家研討結果與專家個人的認知能力和研討交互的過程均有關系,更重要的是在專家個人和群體作用下,以及知識和模型支撐下,才能獲得較好的研討結果,涌現創新的方案.

由綜合集成研討廳體系模型可知,綜合集成有以下幾個顯著特點:

1)強調以人機結合的智能來處理極其復雜的問題;

2)強調智能生成、增強與涌現的開放性和動態性;

3)強調人與機在多個層次上的互補、交互和集成;

4)強調人的智能、機器的智能及人機群體智能的互相激發和融合.

4 綜合集成研討廳的實踐

綜合集成法本身就是中國學者在社會系統、人體系統和地理系統的實踐基礎上總結、提煉出來的.通過30 多年對該方法論的研究和發展,如前幾節所述,已經應用信息技術、智能技術和社會科學的大量成果,建立了基于信息空間的綜合集成研討廳系統,使得人們在應用綜合集成法進行實踐活動時,不但可以自覺接受其理論方法的指導,而且擁有了可操作的平臺,形成了從理論、方法到技術、工具及系統的實踐體系.

本節主要介紹戴汝為團隊在宏觀經濟、軍事戰略和巨災防御與應急管理三個領域的實踐.

4.1 宏觀經濟決策

隨著社會經濟、科學技術的發展,以及人類社會的進步,宏觀經濟決策成為國家層面需要處理的重大問題.宏觀經濟決策問題本身涉及內容廣泛,系統模型所包含的變量和方程數目龐大,而且這些變量是可變的、互相作用的,經濟模型從結構到參數都能發生變化;另外,有許多專家參與決策,涉及人的思維和行為,使整個系統變得非常復雜,是一個典型的開放的復雜巨系統.對于這一復雜系統問題,解決的思路是綜合集成研討廳體系.

在提煉綜合集成法階段,多位專家進行了探索性實踐,如:1984 年于景元等完成的國務院委托課題 “關于財政補貼、價格、工資的綜合研究”[32];1992～1996 年在國家863 計劃智能計算機組的支持下,于景元、戴汝為、馮珊進行了宏觀經濟智能決策支持系統(An intelligent decision support system for macroeconomy application,MEDSS)的研究與開發[32-34].第一個綜合集成研討廳項目是1999年由戴汝為負責的國家自然科學基金委員會啟動的重大研究項目:支持宏觀經濟決策的人機結合綜合集成研討體系研究.該項目分為四個子課題,由中國科學院自動化研究所、航天集團710 研究所、中國科學院系統科學研究所、清華大學計算機系為首的十余所國內高校和科研單位承擔.該項目的一項重要目標就是要建立支持宏觀經濟決策的綜合集成研討廳.經過5 年的工作,由戴汝為團隊構建了一個宏觀經濟決策綜合集成研討原型系統[10,35-36],其邏輯結構如圖6 所示.

圖6 宏觀經濟決策系統結構圖Fig.6 Structure diagram of macro-economic decision system

戴汝為團隊充分利用互聯網和高性能計算等信息技術,解決了專家群體的有效交互促進群體智慧涌現、信息協作推薦、人機結合研討組織方式方法研究等關鍵問題,從軟硬件體系和組織結構上實現了一個包含宏觀經濟數據、知識、模型、建模方法的綜合集成研討廳系統,成為復雜社會系統中處理宏觀經濟決策支持問題的可操作平臺.

作為第一個完整體現了綜合集成研討廳體系思想的典型系統,宏觀經濟決策綜合集成研討廳系統在國內外多個場合進行了多次演示.2003 年系統在國際應用系統分析研究所(International institute for applied systems analysis,IIASA)的復雜系統建模研討會上進行了演示,受到了與會專家的強烈關注,認為這一系統對于促進理解具有中國原創特色的綜合集成法具有重要價值.2003～2005 年期間,先后有多位國家領導人觀看了宏觀經濟決策綜合集成研討系統的演示,認為這一系統已經顯露出原始學術創新轉化為重大應用的曙光,系統已基本成型,建議推廣至國家有關部門使用.2004 年,在國家自然科學基金委員會組織的重大項目 “支持宏觀經濟決策的人機結合、綜合集成體系研究” 驗收會上,這一系統成為驗收委員關注的焦點,評審專家一致認為該系統已經基本達到了可操作的水平,建議推廣至國家有關部門進行使用.

基于該項目,相關課題人員發表了許多重要論文,不僅榮獲高度評價,其工程技術方法被許多領域用來解決自己問題,并得到各項科研基金的支持,近30 年來相關領域發表研究論文300 余篇[37],足以說明綜合集成研討廳體系對解決社會各類復雜問題的重大影響.

4.2 戰略決策綜合集成研討系統

戰略決策問題作為與開放的復雜巨系統相關的問題,從理論和經驗上來看,都適宜應用綜合集成研討廳體系進行處理.由中國科學院自動化研究所與我軍某科研單位聯合組成的 “戰略決策綜合集成研討系統”課題組,對綜合集成研討廳體系在軍事戰略領域應用的可行性進行了反復論證,積極探索將這一中國科學家原創的方法論運用于我國戰略決策實踐的途徑,嘗試利用先進的信息技術、智能技術,在綜合集成理論的指導下,從計算機軟硬件和組織結構上實現面向軍事戰略問題的綜合集成研討廳,使之為戰略決策服務.系統架構如圖7 所示[10].該系統結合具體的軍事戰略問題,掛接相應的資源,以從定性到定量的綜合集成研討方式對問題進行論證研究,檢驗綜合集成研討系統的可應用程度,驗證方法和系統的有效性.

圖7 戰略決策綜合集成研討系統架構Fig.7 System architecture of HWME for strategic decision

戰略決策綜合集成研討系統完成后,在國內某著名軍事科研機構展開了多項嘗試性的應用,受到用戶的好評.用戶普遍認為,系統具有如下特色:突出軍事戰略問題、突出綜合集成研討、突出可視化效果、突出智能化、技術先進、靈活的接口機制與高度可擴展性.因為這些特點,系統適宜于處理以前單靠定性討論或計算機模型難以處理的復雜戰略問題,是一種戰略研究的新方法,有望促進戰略研究科研方式的轉換,從而提高戰略研究與決策的質量.

2008 年,時任國家主席、軍委主席胡錦濤總書記在視察該研究機構時,現場觀看了該系統的演示,指出 “采用綜合集成研討方法深入研究重大現實課題很有意義,希望相關單位把該系統建設好、管理好、運用好,使之發揮應有的作用.”1http://news.sohu.com/20080322/n255846609.shtml這些評價都很好的說明了綜合集成研討廳體系在國家層面戰略性應用中的重大價值[10].

4.3 巨災防御與應急決策綜合集成處理框架

巨災,是地理、生態、社會等多個復雜系統在不同層次、多因素、多環節相互關聯、相互作用、相互制約表現出的整體行為,具有復雜性、不確定性和不可預測性.巨災防御與應急仿真,需要把握和理解相關開放的復雜巨系統的復雜機理,在災害科學、地理科學、氣象科學、計算機科學和社會科學等多學科融合與交叉的基礎上,找到對巨災的干預效果能夠達到期望的機制.這是開放的復雜巨系統問題,需要綜合多學科多領域的研究成果,形成被所有相關學科共用的同一個集合.

為此,需要對各類巨災蘊發機理和致災規律進行綜合性研究,對國家巨災防御的戰略和政策進行整體性研究.在這樣的背景下,作者所在部門在國家有關單位的委托下,對綜合集成研討廳系統應用于巨災防御與應急決策的可能性、有效性進行了前期論證和預研工作,形成了構建巨災防御與應急決策綜合集成系統的構思.

首先,通過對真實系統中巨災的審視與了解,探索巨災及巨災鏈蘊育、發生、發展的機理及其致災過程,結合已經積累的數據,實現對巨災的建模,根據所建立的模型對巨災進行仿真,并顯示仿真過程和結果,形成初步的仿真系統.其次,對于初步的仿真系統是否準確描述了相應過程,運用綜合集成研討的方式,將仿真系統與真實系統進行比對,評估仿真的正確性和有效性.根據評估和研討結果,對巨災機理、建模方法和仿真技術進行相應的修正和調整,然后改進仿真系統,最后,通過綜合集成研討的方式對二者進行比對,如此多次循環,逐步提高相關研究人員和專家對巨災問題的認識,不斷獲得新知識,并將這些知識逐步融入仿真系統,實現越來越準確的仿真.

巨災防御與應急決策仿真系統的總體框架如圖8 所示,該框架自下向上可劃分為基礎設施、系統平臺、應用3 個層次[10].

圖8 巨災防御與應急決策仿真系統總體框架Fig.8 General framework of catastrophe prevention and emergency decision simulation system

將綜合集成理論體系引入巨災研究,不但能夠為巨災防御與應急決策仿真提供科學的、切實可行的理論指導,促進減災、防災目標和相關決策支持功能的實現,而且將把復雜系統的研究擴展至地理系統、大氣系統、生態環境系統、社會系統等前所未有的交叉與綜合范圍,鞏固并拓展大科學思維,形成我國在災害防御、決策模擬領域的整體學科優勢,為世界范圍內復雜系統的研究、復雜問題的處理做出具有中國原創特色的貢獻[10].

5 相關研究進展

在國內錢學森等學者提出開放的復雜巨系統及綜合集成法的同時,國外也開展了復雜性和復雜系統的研究.下面介紹國內外相關研究的情況.

5.1 國外研究

復雜性科學是一門研究復雜性和復雜系統的跨學科科學,它所要探討的是復雜系統中各組成部分之間相互作用所涌現(Emergence)出的特性[38-39].它正式產生于20 世紀80 年代,之前也有眾多國外科學家為復雜性科學誕生做了大量有益的探索.

近年來,伴隨著互聯網、云計算和大數據等技術的發展,人工智能技術的不斷進步也成為了系統復雜性理論發展的催化劑,認知科學、深度學習、多智能體技術的進步必將為復雜系統的發展創造新的契機.尤其是多智能體系統、混合智能系統、以人為中心的計算系統、復雜自適應系統等都具有典型復雜系統的特點.應用綜合集成法進行復雜問題的建模與計算、復雜系統的分析與設計、復雜智能系統的工程化等已成為趨勢,例如多種工程方法的集成、多種計算范式的集成、多種學習系統的集成、多種建模與表征方法的集成等,以處理復雜的數據、行為與系統.表1 匯總了國外重要機構關于復雜性、復雜系統研究的部分代表性工作[12,15,38,40-68].

表1 國外對復雜性、復雜系統研究的代表性工作Table 1 Representative work abroad on complexity and complex system

近期隨著新冠疫情的肆虐,許多學者從復雜系統、復雜網絡角度對新冠疫情進行了分析建模[69-72].COVID-19 在全球的大爆發,NetSI 的學者Zhang等[73]分析接觸方式變化對COVID-19 在中國傳播的影響,此研究成果發表在了Science上.Kraemer等[74]研究了人口流動性和控制措施對中國COVID-19 疫情傳播的影響.SFI 的Hammond 等[75]提出了一種流行病(COVID-19)測試響應模型,結合已知和未知信息產生多種應對政策組合.圣菲研究所名譽教授、物理學家Tsallis 等[69]開發了一組預測新冠疫情的函數概率分布模型,該模型最早被用于描述股市行情信息,但作者發現該函數也可以較好地描述新冠疫情的傳播趨勢.可以看出,對于復雜系統的研究一直處于前沿熱點的研究范疇.

5.2 國內研究

國內相關研究工作主要集中在開放的復雜巨系統及綜合集成法方面,前文主要介紹了戴汝為團隊的工作,其他主要團隊及研究情況見表2.

表2 國內對開放的復雜巨系統及綜合集成法的研究Table 2 Domestic research on open complex giant system and metasynthesis

可以看出,三十多年前,錢學森等學者高屋建瓴就前瞻性地預示了科學發展的新領域和新方向,開創性地提出了解決開放的復雜巨系統的方法論 ——“人-機結合、以人為主,從定性到定量的綜合集成研討廳體系”[104].時至今日,該理論仍然在國家經濟、安全等領域的科學研究和工程實踐中不斷驗證和發揚,用于處理當今社會面臨的各類復雜社會問題.

6 未來發展建議

當前,隨著社會經濟、網絡技術以及人工智能技術的高速發展,綜合集成研討廳體系的應用環境不斷變化,日趨復雜;專家本身及專家群體的知識結構和容量、知識獲取渠道、知識更新速度、知識分享的模式不斷發展;研討的數據來源、數據體量、數據的處理技術,系統知識的提煉、表達、存儲及更新等技術都發生了極大變化;相關軟硬件基礎設施、計算能力和資源、存儲能力和協同模式也獲得了巨大進步;同時,我們研究的復雜問題日益增多,問題的復雜性也日益提升.可以說,從研討的復雜問題、問題所處的環境、專家體系、知識體系和機器體系等都發生了量或質的變化.這些都是推動綜合集成研討廳體系進一步拓展的因素.為此,在當前技術高度繁榮和發展的背景下,重新來探討綜合集成研討廳體系的發展是非常必要和重要的任務.未來的工作建議從以下幾個方面來開展.

6.1 計算框架

1)綜合集成研討廳體系的計算模型.把與復雜問題求解相關的各類專家(包括領域專家和計算機/AI 專家)引入傳統的以計算機為主導的智能系統,打破系統的靜態性和封閉性,使得人、機均處于問題求解和智能增強回路中,隨問題求解階段、狀態不同而持續調整和演化,最終形成群體智慧的涌現,這給復雜智能系統的計算實現帶來了極大的挑戰.本文首次嘗試為復雜問題求解的綜合集成法給出了統一的計算模型和數學表示,為未來基于綜合集成的研究提供了理論指導.

20 世紀90 年代,戴汝為團隊對開放復雜巨系統的問題求解給出了一個求解框架[105]:〈開放的復雜巨系統有關問題、從定性到定量的綜合集成法、概念系統結構〉.其中,概念系統結構包括了專家(群體)在求解復雜系統問題時所應用的知識、模型、方法(問題解決的策略)、問題求解思路等以及它們之間的相互關系.運用概念系統結構的思想,設定研討目標,分解研討問題,實現研討問題的快速收斂,最終實現問題解決方案的增量演進、螺旋提升,是構建復雜問題通用求解框架的思路.這個求解框架的計算實現仍需在系統整體架構和知識、模型及集成策略的設計上不斷優化.

2)綜合集成研討廳體系擴展.結合復雜性科學、思維科學、認知科學、數據科學和只能科學的發展,不斷完善綜合集成研討廳體系.一方面,綜合集成研討廳體系中的專家、知識、機器、模型的類型和能力,知識、數據的來源可以不斷擴充,如不確定知識、多源傳感信息、領域態勢、動態知識等.另一方面,系統結構(包括智能主體、知識、數據的表示及交互、集成、動態演化的模型等)需要相應地擴展,并在系統各層次、各環節(集成、融合、演化環節)引入最新的人工智能技術(如深度學習、知識圖譜、圖神經網絡、強化學習、計算博弈等)來提升問題求解系統的性能.

6.2 關鍵技術、模型及算法

大至社會、經濟、地理、企業、政府系統,小到涉及人們日常起居、學習、工作、生活與娛樂等系統都日趨復雜,涉及包括數據與人、機器在內多源、異構、層次化、演進的復雜性、智能、交互與耦合等,不是僅靠數據與算力就可以處理好的.當前成熟的人工智能算法(如機器學習)只適合靜態環境的預測,還不善于處理動態系統問題.處理復雜動態問題的智能算法、智能系統也是復雜系統,比如大規模分布式學習系統、可決策的知識發現系統,需要深度與廣度相結合地表征、學習、推理與優化,由此也可以處理目前一些理論、方法、技術與系統所面臨的問題[67-68].

面向開放動態復雜系統的問題求解,要充分利用人的智能、機器智能以及人機融合智能來處理,涉及人工智能、人機交互、分布式協同、虛擬/增強/混合現實、邊緣計算、數字孿生[106]等新興技術.其中核心還是智能技術,下面具體介紹主要的智能技術及其與綜合集成研討廳體系的關系.

1)增強智能.增強智能[107]利用機器智能的優勢以提升(而非替代)某些智能主體的智力水平或問題求解能力為目標,主要側重于增強人類智能[108].綜合集成研討廳體系強調智能生成、增強與涌現的開放性和動態性,強調人、機、群體智能的互相激發和增強,因此是增強智能的一個載體.

2)混合智能.混合智能[109]將人的作用與人工智能系統結合,形成混合增強智能的形態.人在回路的混合增強智能將人的作用引入到智能系統的學習和決策中,構成提升智能水平的反饋回路.基于認知計算的混合增強智能則是指在人工智能系統中引入受生物啟發的智能計算模型,構建基于認知計算的混合增強智能[110].這類混合智能可通過模仿生物大腦功能提升計算機的感知、推理和決策能力,建立像人腦一樣感知、推理和響應激勵的智能計算模型[111].混合智能將人與機器的智能結合、相互激發,這與人機結合的綜合集成的思想不謀而合.

3)群體智能.群體智能是具有簡單智能的個體通過相互協作和競爭涌現出的超越個體智能水平的智能形態.群體智能也可以說是將網絡智能引入混合智能系統,助力解決某些工作量巨大但高度依賴于人類獨特認知能力的復雜問題.引入網絡智能之后,人機結合的綜合集成研討廳體系就包括三個異質的智能群體:計算機(AI)群體、專家群體和網民群體,他們在智能特征、組織結構、行為邏輯上都存在著顯著區別,如何融合三者的智能,形成體系智能(群體智慧),需要研究以下問題:三個群體的注意力協同機制,任務動態分配機制,群體之間的交互原則、交互方式與交互界面,意見的一致性衡量和分歧消解機制等.這些方法都可以融合到綜合集成研討廳中,實現人機結合的綜合集成和群體決策.

4)人機融合智能[112].人機融合指的是通過人機互動協同,特別是通過文本、圖像、語音、腦電等通道實現信息交流和交互協作.人機融合是綜合集成研討廳體系要解決的關鍵問題,體現在不同研討階段:問題分析階段、討論階段、共識達成階段、決策反饋階段.在人機融合研討過程中,機器需要及時準確地感知人的思維狀態和意圖,并及時提供人所需要的、定性可解釋的信息和決策輔助.近年來,以深度學習為代表的人工智能方法[113],在基礎知識的定性到定量計算研究上有較大的進展,為人(以定性思維為主)與機器(以定量計算為主)之間的信息交互與融合提供了有效的手段.

綜上,增強智能、混合智能、群體智能、人機融合智能等技術在綜合集成研討廳中應用,可以幫助研討的專家更好地分析和處理復雜問題,快速有效給出群體最優的求解方案;同時,研討廳也提供了相關技術的應用驗證環境、宏觀建模指導以及集成多種技術的計算框架,通過求解復雜問題,也可以不斷提升智能技術的有效性.

6.3 綜合集成研討平臺搭建和應用

充分利用當前新型信息技術、網絡技術和智能技術的成果,設計開發綜合集成研討平臺和應用系統,實現從態勢分析、博弈推演、研討決策、到行動反饋的復雜問題求解的迭代優化過程;設計實現復雜問題分解工具、環境和態勢信息感知工具、群體思維可視化工具、群體推薦服務工具、群體一致性計算工具、研討智慧涌現支持工具,支持群體專家交流和共識達成過程中的多種數據、模型、仿真引擎、意見形成和評價等,提升群體決策方案質量.主要任務如下:

1)基礎AI 資源和開放式建模環境的構建,主要包括:主流的AI 算法、模型庫或接口;開放式建模環境.其中開放式建模環境是重點,它支持現有模型的動態組合、數據驅動的現場建模和環境感知,以便根據復雜問題求解需要和環境、態勢變化,隨時建立、調整、改進模型,實現人-機在現場層面的緊密結合.

2)專家群體交互支撐環境的構建,主要包括人類專家群體進行高效通訊、交流(這里主要是研討)所需的各種軟硬件設備和網絡設備,例如網絡會議系統、資源共享系統、任務協作系統、信息可視化系統等,以及為提升研討效率、感知研討狀態、避免交互陷阱、激發群體注意力等目的而提供的各種研討組織和研討管理工具.

3)問題求解與決策支持支撐環境的構建,主要包括與復雜問題求解/決策支持相關的通用型支撐、管理工具,例如問題求解模式設置工具、問題求解階段劃分與管理工具、任務分解分配及融合工具、時間/資源管理工具、決策分析工具(包括自動推理、搜索等)、意見一致性工具、求解結果/決策方案質量衡量工具等.

4)群體間交互協作與智能系統融合支撐環境的構建,主要為上述三類智能群體間的交互協作,以及由此協作引導、激發的體系智能融合(群體智慧的涌現)提供工具支撐,包括人機協同界面與工具、人機協同學習支持與管理工具、開放式建模工具、網絡交互/數據接口、體系工作狀態感知與調控工具、協作質量評價工具、智慧涌現的刻畫與衡量機制等.

應用綜合集成研討廳體系進行復雜問題的建模與計算、復雜系統的分析與設計、復雜智能系統的工程實踐等,有利于深化綜合集成理論方法的計算實現與工程化.實現環節包括多種工程方法的集成、多種計算范式和學習系統的集成、多種知識和信息來源的集成、多種建模與表征方法的集成、模型與知識的增長演化等.不管是綜合集成法的研究,還是系統實現和工程化,都與當前智能科學和技術結合日趨緊密,融合發展.

綜上,回顧過去,展望未來,從理論方法到關鍵技術、平臺工具,再到實際應用,綜合集成研討廳體系必將為我國的社會發展和科技進步做出更大的貢獻.