規則的力量

劉卓軍

劉卓軍

規則是一個系統運行需要遵循的約定和法則，規則本身也有發展變化和完善的問題。無論是社會系統還是技術系統，規則都是重要的概念，往往能帶來并產生效益和有價值的產出。

以人工智能發展為例，其經歷了不同的技術迭代階段，這種迭代當然會一直持續下去，其中不同階段受到熱捧的技術有所不同。考察AI的歷史，專家系統（ES）盛行時，規則成了一種核心概念，其技術實現主要是以再普通不過的IF-THEN的知識表達形式呈現的。其中，DENDRAL和MYCIN是上世紀70年代前后最成功的基于規則的AI應用系統，前者的目的是輔助用質譜儀分析觀察火星所得到的數據，推斷火星上是否有生命存在;而后者的追求是建立一個針對細菌感染的診斷系統。

一個很自然的問題是，如何得到規則？這當然不是簡單的任務，要系統地回答這個問題，甚至值得寫一本書。本質上，規則反映的是對事物認識的精華。一方面要概括或提煉出若干能體現相關事務（事物）的基本知識，猶如綜合歸納出若干公理一樣;另一方面要總結或形成能夠指導問題解決和知識擴充的可重復使用的法則，如同建立若干算法一樣。要做到這些，需要有創新的頭腦和對相關專業的深入和深刻的理解。如果還能有相關領域的靈魂人物加持則是再好不過的了。例如，對于DENDRAL系統的開發，李德伯格（Joshua Lederberger）就是這樣的靈魂人物。

李德伯格30歲出頭就獲得了諾貝爾生理學或醫學獎，在計算機技術迅猛發展的促動下，他試圖尋找人類知識的普遍規則并把對生命的探索延展向太空。他甚至堅信，科學推理是可以機械化實現的（mechanizing scientific inference）。為了這個目的，他親力親為在精力尚十分充沛的不到40歲的年齡投入時間開始去聽計算機軟件編程的課而不只是慣性地從事傳統的對他來說輕車熟路的研究。這樣做的結果使他開啟了與后來得到圖靈獎的費根鮑姆（Edward Feigenbaum）開發DENDRAL的長期合作。這種通過跨學科努力研發出的系統的目的是，對來自質譜儀的數據輸入，給出相關物質的化學結構結果的輸出。從技術方面講，DENDRAL以及隨后的MYCIN讓人們認識到了規則的重要性。

技術世界需要規則，現實世界同樣需要規則，實際上這種觀念和認識早就融入到了進步社會的文明之中。

社會經濟的發展表明，搞得好，規則是一種力量，搞得不好規則就是一種負擔甚至是發展的障礙。正因為如此，市場的行為主體，不應簡單地去成為規則的實踐者，還應主動地成為規則的制定者，至少要積極參與到相關規則的制修訂過程中。這樣做，能最大限度地保護各行為主體的利益主張。

制定出的規則，無論是強制性的需要必須執行的還是鼓勵性的希望自愿執行的，事前、事中和事后都應有整體效果的綜合分析，根本的目的是希望借助規則的力量為經濟發展和社會進步保駕護航，否則為了規則而制定和發布規則就失去了意義。

社會實踐中，被理解成能稱作規則的內容具有非常多樣性的特征。法規是、標準是、政策文件是，甚至各層面的發展規劃也會包含體現規則的要素。這就要求規則的發布者有責任采取適合的措施和方法向規則可能會影響到的主體進行解讀與說明，甚至在必要時做出輔導。缺少這個環節，規則的力量就體現不到位，呈現的效果也難達到預期。

以促進科技型中小企業研發制度體系的建設為例，國家科技部最近明確提出了“四科”標準的科技型中小企業的概念，既這類科技企業要擁有關鍵核心技術的科技產品、科技人員占比大于60%、以高價值知識產權為代表的科技成果超過5項、研發投入強度高于6%。而且進一步，科技部的文件還設定了發展目標，在未來幾年這類企業的新增數目要達到每年一萬家。按照這一設想，每年將新增超過5萬件能體現高價值知識產權的科技成果，這個前景當然是鼓舞人心的。是否能夠借此來促進更多擁有關鍵核心技術的科技產品的出現以及在化解技術上時常遇見的卡脖子的困境，還需拭目以待。

人們自然希望能有像李德伯格和費根鮑姆這類人物的參與來提升規則的設計質量，而在這方面，我們還有很多細致而扎實的工作需要去做。