鄭 楠 章 頌 戴汝為

近年來，隨著以機(jī)器學(xué)習(xí)，尤其是深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能的快速發(fā)展和應(yīng)用，這類數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法與技術(shù)在大規(guī)模工程化應(yīng)用方面取得不錯(cuò)成果，如人臉識(shí)別、機(jī)器翻譯等.然而，數(shù)據(jù)增長帶來的“智能提升”逐漸下降.與此同時(shí)，作為智能主體的人工智能系統(tǒng)與“人”之間的交互關(guān)系變得日益廣泛和復(fù)雜.因此，越來越多的學(xué)者開始關(guān)注增強(qiáng)智能[1]、混合智能[2]、人機(jī)協(xié)作[3-4]，試圖探索智能的新范式.

增強(qiáng)智能以提升某些智能主體的智力水平或問題求解能力為目標(biāo)，早期側(cè)重于增強(qiáng)人類智能[5].隨著人工智能的出現(xiàn)，通過人類認(rèn)知增強(qiáng)人工智能能力的路線[6]也被納入這一領(lǐng)域.從智能增強(qiáng)的研究對(duì)象出發(fā)，可把增強(qiáng)智能劃分為三種類型：面向機(jī)器的增強(qiáng)智能、面向人的增強(qiáng)智能和面向“人-機(jī)”系統(tǒng)的增強(qiáng)智能.當(dāng)下，研究者們更關(guān)注前兩種類型的增強(qiáng)智能研究，在各領(lǐng)域也取得長足進(jìn)展.而第三種類型的典型代表是“人-機(jī)結(jié)合”的綜合集成研討體系[7].

“人-機(jī)結(jié)合”的綜合集成研討體系源于系統(tǒng)復(fù)雜性研究，是錢學(xué)森等在研究整合系統(tǒng)、思維、智能等學(xué)科理論的基礎(chǔ)上，于20世紀(jì)90年代初提出的“處理開放的復(fù)雜巨系統(tǒng)的方法論”[8].該理論旨在指導(dǎo)人們處理復(fù)雜問題時(shí)，通過“人-機(jī)結(jié)合”、“群體研討”的方式，最大限度集成有關(guān)的經(jīng)驗(yàn)與知識(shí)，通過群體成員之間的互相激發(fā)和對(duì)相關(guān)資源的集體研究加工處理，實(shí)現(xiàn)群體智慧的涌現(xiàn)，獲得對(duì)復(fù)雜問題更深入準(zhǔn)確的認(rèn)識(shí)，進(jìn)而指導(dǎo)復(fù)雜問題的求解[9].

應(yīng)用綜合集成研討體系求解復(fù)雜問題時(shí)面臨的最大挑戰(zhàn)是如何把與復(fù)雜問題求解相關(guān)的各類專家(包括領(lǐng)域?qū)＜液陀?jì)算機(jī)/人工智能專家)引入傳統(tǒng)的以計(jì)算機(jī)為主導(dǎo)的智能系統(tǒng)中，從而打破系統(tǒng)的靜態(tài)性和封閉性，使人、機(jī)均處于問題求解和智能增強(qiáng)回路中.“人-機(jī)”系統(tǒng)也會(huì)隨問題求解階段和狀態(tài)的不同而持續(xù)調(diào)整和演化.

本研究團(tuán)隊(duì)經(jīng)過近40年的持續(xù)研究，使人-機(jī)結(jié)合的綜合集成研討體系在理論、方法和應(yīng)用方面均取得重大進(jìn)展，成為增強(qiáng)智能、混合智能、群體智能外化和涌現(xiàn)的場所，為進(jìn)一步觀察、研究這些行為提供理論和應(yīng)用基礎(chǔ).與此同時(shí)，團(tuán)隊(duì)提煉處理復(fù)雜問題的可操作智能工程平臺(tái)的技術(shù)路線，在宏觀經(jīng)濟(jì)決策、軍事戰(zhàn)略決策、水域治理等涉及國計(jì)民生的重大領(lǐng)域獲得成功應(yīng)用.

1 綜合集成研討體系

1.1 綜合集成研討體系是處理開放的復(fù)雜巨系統(tǒng)問題的方法論

復(fù)雜系統(tǒng)的研究對(duì)象小到原子夸克，大到宇宙星球.一般認(rèn)為復(fù)雜系統(tǒng)具有適應(yīng)性、不確定性和涌現(xiàn)性[10-11]，這些特征使傳統(tǒng)的建模和預(yù)測方法在面對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)時(shí)基本束手無策.其根本原因是由于復(fù)雜系統(tǒng)各組成單元之間的相互作用具有非線性且受偶然性支配，其宏觀性質(zhì)和動(dòng)力學(xué)演化往往存在混沌現(xiàn)象，因此使用數(shù)學(xué)描述并預(yù)測其行為具有極大的困難和挑戰(zhàn).為此，20世紀(jì)80年代后期，錢學(xué)森總結(jié)“兩彈一星”等復(fù)雜系統(tǒng)工程經(jīng)驗(yàn)，提出“開放的復(fù)雜巨系統(tǒng)”概念和理論方法[8].20世紀(jì)90年代初，錢學(xué)森等在“開放的復(fù)雜巨系統(tǒng)”的概念基礎(chǔ)上，提出“定性與定量相結(jié)合的綜合集成法”，隨后的研究又發(fā)展為“從定性到定量的綜合集成法”，并在1992年提出“以人為主，人-機(jī)結(jié)合，從定性到定量的綜合集成研討體系”，之后隨著互聯(lián)網(wǎng)的興起和發(fā)展，又提出“基于信息空間的綜合集成研討體系”[12-13].

綜合集成研討體系的核心思想是通過考慮經(jīng)驗(yàn)、直覺、想象、記憶、遺忘等一系列的認(rèn)知模式，使用模型方式表達(dá)“只可意會(huì)不可言傳”的隱性知識(shí)，融合規(guī)劃推理等顯性知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)直覺等隱性知識(shí)，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜系統(tǒng)的認(rèn)知建模.從定性到定量的綜合集成法，并不是把一個(gè)定性的認(rèn)識(shí)或指標(biāo)和定量的認(rèn)識(shí)或指標(biāo)糅合起來形成一個(gè)結(jié)論，而是以專家的經(jīng)驗(yàn)性假設(shè)(猜想)為依據(jù)，在此基礎(chǔ)上，基于數(shù)據(jù)和資料建立模型，通過模型的測算驗(yàn)證專家的假設(shè)是否正確.如果不正確，調(diào)整模型或修正假設(shè)，重新建模計(jì)算.綜合集成法的實(shí)質(zhì)是基于系統(tǒng)科學(xué)的理論基礎(chǔ)，指導(dǎo)人們?cè)谔幚韽?fù)雜問題時(shí),有機(jī)結(jié)合專家的智慧、計(jì)算機(jī)的高性能和各種數(shù)據(jù)、信息,結(jié)合各種學(xué)科的科學(xué)理論和人的經(jīng)驗(yàn)知識(shí),構(gòu)成一個(gè)統(tǒng)一的、人-機(jī)結(jié)合的智能問題求解系統(tǒng).

1.2 思維科學(xué)是綜合集成研討體系的理論基礎(chǔ)

從人工智能的角度上分析，人工智能從功能應(yīng)用上可分為計(jì)算智能、感知智能和認(rèn)知智能三個(gè)層次[14].目前絕大部分人工智能的工作，都是“人”怎么充分應(yīng)用計(jì)算機(jī)的能力，目標(biāo)還是定量計(jì)算.計(jì)算智能在很多方面已超越人類，感知智能也取得重大進(jìn)展[6,15].如何讓計(jì)算機(jī)像真正的專家一樣，能針對(duì)復(fù)雜問題提出猜想、假設(shè)及思路，目前是難以做到的.認(rèn)知智能因其綜合性更強(qiáng)，更接近人類智能，研究難度更大，長期以來一直進(jìn)展緩慢，是目前具有挑戰(zhàn)性的研究領(lǐng)域之一.近年來，以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的人工智能理論與方法發(fā)展迅速，但仍無法突破莫拉維克悖論，獲得人類的認(rèn)知能力.因此，啟發(fā)人工智能走向認(rèn)知智能，成為迫切需求，“人-機(jī)結(jié)合”的綜合集成法為實(shí)現(xiàn)認(rèn)知智能指明新的方向.

要研究人工智能、智能機(jī)，首先要模擬人的智能，清楚人的思維規(guī)律.因此，錢學(xué)森認(rèn)為思維科學(xué)是研究人工智能的基礎(chǔ)學(xué)科.思維科學(xué)是研究人類各種思維形態(tài)的本質(zhì)、基本形式及其規(guī)律，以便人機(jī)結(jié)合、以人為主地高速解決認(rèn)識(shí)與改造客觀世界中的實(shí)際問題，逐步減輕人的腦力勞動(dòng)的新興科學(xué)技術(shù)[16].思維學(xué)(錢學(xué)森提出現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)體系，按照當(dāng)時(shí)的學(xué)科分為11大部門，思維科學(xué)是其中一個(gè)部門，并將每個(gè)部門分為三個(gè)層次：基礎(chǔ)理論層次、技術(shù)科學(xué)層次、應(yīng)用技術(shù)層次.)作為思維科學(xué)的基礎(chǔ)理論層次，是建立在對(duì)思維基本形態(tài)認(rèn)識(shí)的基礎(chǔ)上.思維學(xué)包含抽象思維學(xué)、形象思維學(xué)、創(chuàng)造性思維學(xué)和社會(huì)思維學(xué)[17].社會(huì)思維學(xué)是研究群體思維活動(dòng)的本質(zhì)、基本形式及規(guī)律的思維學(xué).群體思維活動(dòng)在人類歷史上早已存在，長期發(fā)揮重要作用，只是未被重視.本團(tuán)隊(duì)運(yùn)用錢學(xué)森關(guān)于思維科學(xué)的觀點(diǎn)，發(fā)揮形象思維泛化的作用，將社會(huì)思維學(xué)的研究應(yīng)用于綜合集成研討體系，在群體思維啟發(fā)與激活方面發(fā)揮重要作用，提升人-機(jī)系統(tǒng)解決復(fù)雜問題的能力.

2 人-機(jī)結(jié)合的三個(gè)層次

綜合集成研討體系的核心是人-機(jī)結(jié)合，從思維與智能的進(jìn)化角度將人-機(jī)結(jié)合劃分為三個(gè)演變層次.第一個(gè)層次是初等結(jié)合，第二個(gè)層次是人機(jī)協(xié)同，第三個(gè)層次是人機(jī)融合智能共進(jìn).

圖1展示人-機(jī)結(jié)合的三個(gè)層次，這是三個(gè)遞進(jìn)的發(fā)展階段，描述人-機(jī)系統(tǒng)不斷發(fā)展的內(nèi)在本質(zhì).三個(gè)層次分別對(duì)應(yīng)于思維學(xué)的三個(gè)層次：邏輯思維、形象思維、創(chuàng)造性思維與社會(huì)思維，以及人工智能的三個(gè)發(fā)展階段——計(jì)算智能、感知智能、認(rèn)知智能.

圖1 人-機(jī)結(jié)合的三個(gè)層次Fig.1 Three levels of man-machine integration

2.1 初等結(jié)合

人和計(jì)算機(jī)各有所長.人的經(jīng)驗(yàn)在解決問題時(shí)具有不可忽視的作用.人擅長在復(fù)雜情景下制定計(jì)劃、做出決策，但卻不擅長進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)計(jì)算與處理.計(jì)算機(jī)擅長高效的數(shù)據(jù)處理，但對(duì)定性的信息處理能力較差，難以對(duì)復(fù)雜問題做出基本判斷.因此，初等結(jié)合方法借鑒人機(jī)互補(bǔ)的思想，將能形式化、可重復(fù)計(jì)算的工作盡量讓計(jì)算機(jī)完成，一些復(fù)雜、難以形式化的工作，需要靠人直接或間接參與，構(gòu)成人-機(jī)結(jié)合系統(tǒng).例如，人把已知的算法、軟件功能等賦予計(jì)算機(jī)，使計(jì)算機(jī)擁有用于解決特定問題的邏輯推理能力.可見，初等結(jié)合方法的核心是將計(jì)算機(jī)作為人的邏輯思想外化的載體，利用計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的計(jì)算能力，解決實(shí)際問題，實(shí)現(xiàn)計(jì)算智能.

2.2 人機(jī)協(xié)同

人和計(jì)算機(jī)除了功能互補(bǔ)之外，還可通過交互與反饋互相感知理解.在這種交互反饋的環(huán)境中，人與機(jī)器就像人與人之間協(xié)作一樣，因此，該種人機(jī)結(jié)合方式又被稱為人機(jī)協(xié)同.在人機(jī)協(xié)同中，一方面，人會(huì)參與模型的訓(xùn)練、調(diào)整和測試.例如：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行人工標(biāo)注，對(duì)模型進(jìn)行人工調(diào)整，測試和驗(yàn)證模型等.另一方面，將人的知識(shí)傳授給機(jī)器，使機(jī)器具有學(xué)習(xí)知識(shí)的能力，讓算法變得更聰明、可靠、準(zhǔn)確，機(jī)器學(xué)習(xí)算法就是典型案例.通過上述兩種方式，人將自己定性的認(rèn)識(shí)，即結(jié)合抽象思維和邏輯思維層面的認(rèn)知賦予計(jì)算機(jī)，使計(jì)算機(jī)具備對(duì)特定問題的定性和定量判斷的功能，即感知智能.以圖像識(shí)別為例，機(jī)器學(xué)習(xí)的特征提取、學(xué)習(xí)計(jì)算能解決對(duì)未知圖像的識(shí)別問題.通過圖像理解、語音識(shí)別、語言翻譯、運(yùn)動(dòng)控制等方式，感知智能賦予計(jì)算機(jī)能聽說、會(huì)讀寫的能力.計(jì)算機(jī)通過數(shù)據(jù)可視化、統(tǒng)計(jì)分析等信息反饋方式輔助人們洞察難以發(fā)現(xiàn)的規(guī)律和知識(shí)等，增強(qiáng)人的視覺、聽覺、觸覺等感知能力.

2.3 人機(jī)融合智能共進(jìn)

隨著算力、數(shù)據(jù)、算法等要素逐漸齊備，先進(jìn)的算法結(jié)構(gòu)不斷涌現(xiàn)，成熟的人工智能技術(shù)逐漸向代碼庫、平臺(tái)和系統(tǒng)發(fā)展，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)和商業(yè)層面的落地應(yīng)用，推動(dòng)人工智能發(fā)展邁向新階段，人機(jī)融合智能共進(jìn)成為必然趨勢，并將對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)的演化和涌現(xiàn)等產(chǎn)生新的影響.在這一層次中，人向機(jī)器傳授學(xué)習(xí)方法，即關(guān)于學(xué)習(xí)方法的學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)不但會(huì)學(xué)習(xí)，還知道如何學(xué)習(xí)，創(chuàng)造新的學(xué)習(xí)方法，例如Alpha-Code能自己實(shí)現(xiàn)編程并解決問題[18].認(rèn)知智能的核心任務(wù)是如何將人的創(chuàng)造思維外化并賦予計(jì)算機(jī)，用于解決計(jì)算機(jī)能思考、推理、決策的問題.

從人對(duì)機(jī)器的智能增強(qiáng)角度出發(fā)，類腦智能借鑒腦神經(jīng)和認(rèn)知科學(xué)研究[19]，增加空間復(fù)雜度以保留計(jì)算單元之間的結(jié)構(gòu)相關(guān)性，構(gòu)造基于神經(jīng)形態(tài)工程的高速、新型計(jì)算架構(gòu).從機(jī)器對(duì)人的智能增強(qiáng)角度，利用超大規(guī)模數(shù)據(jù)計(jì)算與推理將成為提升人的洞察和思維能力的有效途徑[20].在人-機(jī)系統(tǒng)中，通過大模型實(shí)現(xiàn)任務(wù)的泛化性表征與學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)模型的符號(hào)化輸出到可解釋性方案的轉(zhuǎn)換，從決策大模型生成新的認(rèn)知.對(duì)人進(jìn)行認(rèn)知心理建模，有效表達(dá)思維和心理狀態(tài)，提升人對(duì)復(fù)雜問題的深入洞察與認(rèn)知理解.以前，人類普遍陷在個(gè)體的局限思維中，如今計(jì)算機(jī)可幫助人類洞察世界、提升思維能力與水平，這是人類信息時(shí)代前所未有的進(jìn)步與發(fā)展.隨著人-機(jī)系統(tǒng)的持續(xù)調(diào)整與發(fā)展演化，通過人與機(jī)在不同層次上的協(xié)作、雙向啟發(fā)和激蕩、反饋迭代，人的思維能力隨之提升，機(jī)器的智能水平隨之增強(qiáng)，最終實(shí)現(xiàn)人機(jī)融合智能共進(jìn).

3 綜合集成研討廳是思維科學(xué)的應(yīng)用技術(shù)

“思維科學(xué)的任務(wù)就是從思維的角度找出思維能力的途徑并付諸實(shí)施.從研制的從定性到定量的綜合集成研討廳體系就是完成思維科學(xué)這一任務(wù)的一個(gè)建議[21](1992年3月23日致戴汝為同志：綜合集成研討廳體系就是完成思維科學(xué)這一任務(wù)的一個(gè)建議.).”錢學(xué)森的這一論述明確指出綜合集成研討廳不僅僅是用于解決復(fù)雜問題的，其核心是在解決問題的過程中探索思維的形成、思維能力的提升等.把研討廳作為對(duì)思維能力提升的平臺(tái)，這是對(duì)方法論的重大創(chuàng)新.從思維科學(xué)的視角出發(fā)，綜合集成研討廳是思維觀察、激活與群體智慧涌現(xiàn)的場所.在研討過程中，實(shí)現(xiàn)對(duì)假設(shè)、猜想、初始方案的論證與檢驗(yàn)，提升整個(gè)人-機(jī)系統(tǒng)的思維能力，達(dá)到超越每個(gè)個(gè)體成員的智慧水平，并同時(shí)展現(xiàn)達(dá)到這一水平的思維過程.可見，實(shí)現(xiàn)綜合集成研討廳的關(guān)鍵在于展現(xiàn)思維過程、提升思維能力，而非僅做出決策或結(jié)論.這是綜合集成研討廳與會(huì)議系統(tǒng)、決策支持系統(tǒng)、科研輔助系統(tǒng)的本質(zhì)區(qū)別.

綜合集成研討廳中的“人-機(jī)結(jié)合”體現(xiàn)在建立人與智能體的協(xié)同工作環(huán)境與情景，促進(jìn)人機(jī)融合智能共進(jìn)：設(shè)計(jì)從定性到定量的指標(biāo)體系規(guī)范，通過實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)建模、系統(tǒng)工作流程與調(diào)度機(jī)制等實(shí)現(xiàn)途徑將專家頭腦中的定性、不全面的感性認(rèn)識(shí)逐步上升為對(duì)全局的定量認(rèn)識(shí)，將個(gè)體智慧上升為群體智慧.設(shè)計(jì)科學(xué)的研討形式和研討流程，將分散化思維進(jìn)行合理整合，激發(fā)群體思維螺旋上升.在這一過程中，觀察思維能力是如何出現(xiàn)的，提供工具促進(jìn)思維能力的提升，最后得到一個(gè)更深刻、更準(zhǔn)確的認(rèn)識(shí)，重點(diǎn)包括如下幾方面研究內(nèi)容.

3.1 個(gè)體思維的展現(xiàn)與外化

了解個(gè)體如何思考才能展現(xiàn)思考過程，提高思維能力.對(duì)一個(gè)觀點(diǎn)的準(zhǔn)確判定，僅依賴表面的指標(biāo)是不夠的，應(yīng)外化它的推理體系、依據(jù)，才能準(zhǔn)確評(píng)價(jià)，進(jìn)而有機(jī)會(huì)進(jìn)行改進(jìn).思維過程的展現(xiàn)有幾個(gè)關(guān)鍵要素：核心假設(shè)是什么，從假設(shè)進(jìn)行推理的理論依據(jù)是什么，推理的過程是什么，過程是否經(jīng)過外界檢驗(yàn).其中，外界檢驗(yàn)可以是客觀世界的檢驗(yàn)、可以是歷史數(shù)據(jù)或已論證過的觀點(diǎn)的檢驗(yàn)等.研討廳從提高個(gè)體思維出發(fā)，需要覆蓋思維全過程，提供一套思維展現(xiàn)和外化的工具，如圖2所示.

圖2 個(gè)體思維展現(xiàn)與外化Fig.2 Display and externalization of individual thinking

3.2 領(lǐng)域/學(xué)科范式提煉

范式是一種公認(rèn)的理論體系或理論框架，是研究者們共同接受的一組假說、理論、準(zhǔn)則和方法的總和，某種程度上可以說是科學(xué)家的共同信念[22].不同的學(xué)科有各自的學(xué)科范式，即求解問題的思路，即針對(duì)什么問題，按照什么方式建立假設(shè)等.提煉學(xué)科范式，置入研討廳里，有利于思維外化并做成工具.在調(diào)用工具的過程中，可對(duì)局部進(jìn)行修改或調(diào)整，便于展現(xiàn)個(gè)體思維.

3.3 群智涌現(xiàn)

在研討廳體系中專家群體是一個(gè)重要的組成部分, 對(duì)擬解決問題的設(shè)想的提出、研討、建模及最終的決策都起著重要作用.Warfield等[23]關(guān)于組織行為中群體思維模式的理論，總結(jié)三種普遍的不良群體思維行為——依賴性思維、僵化思維和發(fā)散思維，揭示面對(duì)復(fù)雜問題時(shí)，群體往往難以取得良好結(jié)果的原因，指出應(yīng)該建立連接思維的群體思維模式.為了凸顯連接思維模式，本團(tuán)隊(duì)從激發(fā)專家活躍度的角度出發(fā)，引用五項(xiàng)修煉，加入深度匯談等群體討論的機(jī)制和工具[24]，啟發(fā)專家對(duì)復(fù)雜問題產(chǎn)生新的認(rèn)識(shí)，激發(fā)群體智能.綜合集成研討廳中群智涌現(xiàn)的設(shè)計(jì)過程如圖3所示.

圖3 群智涌現(xiàn)過程Fig.3 Emergence process of swarm intelligence

3.4 洞察與建模工具

個(gè)體思維、群體思維的激發(fā)需要計(jì)算機(jī)的支持，如輔助專家洞察與建模.洞察包括數(shù)據(jù)、案例及其可視化的分析.機(jī)器建模包括邏輯建模、統(tǒng)計(jì)建模和動(dòng)態(tài)建模.這里需要解決三類基本問題：如何從無到有地構(gòu)建一個(gè)模型，現(xiàn)在機(jī)器學(xué)習(xí)解決部分問題，如短期現(xiàn)場建模；當(dāng)模型的表現(xiàn)不盡人意或達(dá)不到應(yīng)用目標(biāo)時(shí)，如何對(duì)模型的結(jié)構(gòu)進(jìn)行調(diào)整或重建，使模型能更準(zhǔn)確地建?；蝾A(yù)測；面對(duì)復(fù)雜問題建模時(shí)，如何將局部模型合成整體、綜合的模型，有效處理復(fù)雜問題，輔助專家更好地認(rèn)識(shí)復(fù)雜系統(tǒng)及其相互作用的機(jī)制.

3.5 廣義專家交互

群體本身，無論是專家個(gè)體還是智能體，都可進(jìn)行擴(kuò)展，這里稱為廣義專家.廣義專家包括軟硬件專家系統(tǒng)，也包括網(wǎng)絡(luò)專家.通過搜集文獻(xiàn)庫和各平臺(tái)的資料、爬取網(wǎng)絡(luò)資源，經(jīng)過知識(shí)抽取和融合，提煉重要觀點(diǎn)，引入研討廳.研討廳體系除了匯集古今中外專家的智慧，還具有動(dòng)態(tài)性，能隨時(shí)吸收互聯(lián)網(wǎng)上廣大網(wǎng)民的智慧成果.廣義專家的交互加速數(shù)據(jù)到信息、信息到知識(shí)、知識(shí)到智慧的轉(zhuǎn)換，在形式上呈現(xiàn)為信息-知識(shí)-智慧的螺旋式上升.其實(shí)質(zhì)是利用涌現(xiàn)的社會(huì)智慧處理復(fù)雜動(dòng)態(tài)問題，即“集大成得智慧”.

3.6 人機(jī)融合智能演進(jìn)系統(tǒng)平臺(tái)

實(shí)現(xiàn)綜合集成研討體系實(shí)質(zhì)是針對(duì)與開放的復(fù)雜巨系統(tǒng)相關(guān)的某類問題，構(gòu)建人機(jī)融合智能演進(jìn)系統(tǒng)平臺(tái).該平臺(tái)一方面需要集合智能技術(shù)，包括不同的建模技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)等；另一方面需要結(jié)合思維工程，把人、機(jī)器、人-機(jī)整體作為工程系統(tǒng)看待，展現(xiàn)思維過程，提升思維能力，激發(fā)人-機(jī)系統(tǒng)的智能.此外，平臺(tái)集成個(gè)體、群體思維的支持工具、流程組織工具、研討工具等，用于完成思維科學(xué)的任務(wù).

綜上所述，綜合集成研討體系是研究開放的復(fù)雜巨系統(tǒng)問題的方法論，同時(shí)綜合集成研討廳也是研究思維科學(xué)的實(shí)踐技術(shù)平臺(tái).它具有如下特點(diǎn)[9]：1)強(qiáng)調(diào)以“以人為主、人-機(jī)結(jié)合”的混合智能處理極其復(fù)雜的問題；2)強(qiáng)調(diào)智能生成、增強(qiáng)與涌現(xiàn)的開放性和動(dòng)態(tài)性；3)強(qiáng)調(diào)“人”與“機(jī)”在多個(gè)層次上的互補(bǔ)、交互和集成；4)強(qiáng)調(diào)人、機(jī)、群體智能的互相激發(fā)與增強(qiáng).

4 結(jié) 束 語

綜合集成研討體系既是系統(tǒng)科學(xué)的研究成果，也是思維科學(xué)的研究成果，是科學(xué)方法論發(fā)展史上的革命性變革.這是錢學(xué)森后期對(duì)現(xiàn)代科學(xué)與技術(shù)發(fā)展的最重大貢獻(xiàn)，意義和影響深遠(yuǎn).綜合集成研討體系始終以提升思維能力為目的，核心是在解決問題的過程中，細(xì)化、科學(xué)化對(duì)問題涉及的各種知識(shí)、理論并加強(qiáng)對(duì)這些知識(shí)和理論的理解，通過群體研討的方式，激發(fā)群體智能涌現(xiàn)，提升人們對(duì)問題的認(rèn)知程度.其目的不僅是得到復(fù)雜問題求解的方案，更重要的是探究如何生成方案的一般性規(guī)律，推動(dòng)智能科學(xué)的發(fā)展.綜合集成研討體系既重視人的能力，也重視機(jī)器、設(shè)備、工具的重要作用.在解決問題的過程中，人和機(jī)發(fā)揮各自的長處，實(shí)現(xiàn)人機(jī)融合智能共進(jìn).綜合集成研討體系最終的落實(shí)需要以信息技術(shù)作為載體的可操作人機(jī)融合共進(jìn)智能平臺(tái)，作為觀察并提高思維的場所，不斷梳理思維模式和研究領(lǐng)域的學(xué)科范式，促進(jìn)綜合集成研討體系持續(xù)的發(fā)展，形成領(lǐng)域的知識(shí)生產(chǎn)和服務(wù)體系.