知识计算和知识自动化：新轴心时代的核心需求

■文/王飞跃 张 俊 王 晓

知识自动化是实现借助机器扩展人类智能之意图的核心科技之一，从工业化到智能化的必由之路。

第五次工业革命与新轴心时代

当代西方最有影响力的科学哲学家卡尔•波普尔认为，现实是由三个世界组成的：物理、心理和人工世界。人类一直在围绕着三个世界建立“网”，第一张网Grids 1.0就是交通网，第二张网Grids 2.0是能源网，第三张网Grids 3.0是信息网或互联网，第四张网Grids 4.0是物联网，现在已经开始了第五张网Grids 5.0的建设：智联网。这五张网把三个世界整合在一起，其中交通网、信息网、智联网分别是物理、心理、人工三个世界自己的主网，而能源网和物联网分别是第一和第二、第二和第三世界之间的过渡，即人类通过Grids 2.0从物理世界获得物质和能源，借助Grids 4.0由人工世界（或称智理世界）取得智源和知识。

如此一来，我们就即将面临第五次工业革命。第一次工业革命围绕蒸汽机而进行；第二次工业革命的核心是电动机；第三次工业革命由计算机技术推动；第四次工业革命的核心是网络、互联网和物联网技术。第二次和第四次工业革命也是过渡性的，我们已开始步入稳定的第五次工业革命，即工业5.0的初始阶段，接下来就是虚实平行的智能机所推动的时代。

这个即将来临的新科技时代，我们将其定义为第三人工世界的“轴心时代”。德国著名哲学家卡尔•雅斯贝尔斯在1949年写了一本在全世界深具影响的书，名为《历史的起源与目标》，书中提出了“轴心时代”这一概念。每个世界都应有自己的“轴心时代”，雅斯贝尔斯只是道出了第一物理世界的“轴心时代”。第二心理世界的“轴心时代”刚刚结束，就是从文艺复兴开始以爱因斯坦为代表的科学时代。第三人工世界的“轴心时代”源自库尔特•哥德尔的不完备定理，激发了诺伯特•维纳、艾伦•图灵和冯•诺依曼等对智能和计算的新认识，从而有了今天的人工智能和智能技术。三个世界的三个“轴心时代”，分别代表着人类在人性、理性和智性上的大觉醒，以及随之而来在哲学、科学和技术上的大突破。

知识自动化是新时代核心需求

知识自动化，在广义上并无精确的定义，粗略地可以定义为是一种以自动化的方式变革性地改变知识产生、获取、分析、影响、实施的有效途径。狭义的知识自动化则可视为广义知识自动化的应用，可以定义为基于知识的服务（Knowledge-based Services），包括基于信息的服务（Informationbased Services）、基于情报的服务（Intelligencebased Services）、基于任务的服务（Task-based Services）、基于决策的服务（Decision-based Services）。无论广义的还是狭义的定义，知识自动化的关键是如何将信息、情报等与任务和决策无缝、准确、及时、在线地结合起来，从而自动完成各种知识功能与知识服务。

为什么需要知识自动化？简而言之，它是新轴心时代的必由之路。第一次工业革命对应于机械自动化，第二次工业革命对应于电气、电子自动化，其本质是物理过程的自动化，利用的是自然科学规律。第三、第四次科技革命，即信息技术革命，对应于信息产生和传播过程的自动化，其本质是在虚拟空间里，以信息为材料，以数理逻辑为基础的自动化过程。大型生产的ERP（企业资源规划）、MES（制造执行系统）、电子商务系统等，都是信息过程自动化系统的例子。在这4次技术革命中，其共性是自动化过程中“智能”的来源都是“人”，而无论是机械、电气、电子、计算机、网络，都是作为人的某种能力的延伸，而并非人类智能本身的直接延伸。

现在人类社会已经步入新轴心时代，而这次科技革命最显著的特征就是智能科技作为人类智能的直接延伸而出现。这是因为知识时代，面临物联网、大数据、云计算、工程与社会复杂系统，社会对人类的智力提出了更加“非分”的要求，通常超过人脑信息处理带宽，导致人们更需要借助知识自动化所衍生出的机器智能来“弥补”其自身智能上的不足, 进而才能去完成各种层出不穷的时变性、不定性、多样性、复杂性。知识自动化，正是实现借助机器扩展人类智能之意图的核心科技之一。

知识自动化应用前沿领域

知识自动化意味着从机械化、信息化向知识化、智能化的跃进；意味着纯理性的简单系统分析向超越单纯理性的复杂系统分析的跃进；意味着从以“牛顿定律”为代表的精确物质系统，向以“默顿定律”为代表的自由意志系统的跃进。因此，可以预见，它将具有极其广阔的革命性应用前景。下面我们以其两个前沿应用领域作为示例。

信息物理社会系统（Cyber-Physical-Social Systems，CPSS）：在基于互联网的信息空间（Cyberspace）中，从社会信息、社会媒体、社会网络、社会计算，直到计算社会，我们已经迅速地跨入了以社会事务信息为主体的“大数据”时代。因此，实现基于知识智能的社会管理是真实的、乐观的、有据的。其解决途径与方法，我们认为只能蕴含在物理空间和虚拟空间Cyberspace融合的求解空间之中，即CPSS。而且关键在于引入社会信号，构建专业和社会性的知识传感网络，认知和感知社会或企业等组织，通过CPSS实现智慧运营和管理。CPSS的知识蕴含和隐匿在海量物理和社会信号之内，其对知识提取、分析和运用，需要处理大大超过人脑带宽的数据和信息，因此必须借助机器智能和知识工程技术，也就是说，知识自动化将发挥核心的作用。

软件定义的流程与系统：在知识时代，围绕智能而引发的科技正以巨大的冲击力影响着我们生活和工作的各个方面。各种“破坏性”方法、技术不断涌现，具有解裂并动态重构各种系统的能力。在工程领域，越来越多的系统打破常规，并通过开放的软件定义的系统接口实现系统功能的灵活重构，极大地改善了系统的扩展能力和灵活性。当代软件定义系统前沿的代表为软件定义网络（SDN）、灵捷虚拟企业（Agile Virtual Enterprise, AVE）和社会制造（众包）。知识自动化，是软件定义流程与系统的核心，结合系统工程的思想，可以帮助我们构造软件定义系统整个生命周期中的各类“人工”流程，使相关的任务执行过程可描述、可度量、可验证，进而使实现各项目标的途径和方式明确、经济、可靠，为构造知识自动化的软件定义流程（Software-Defined Process， SDP）、软件定义系统（Software-Defined Systems, SDS）打下坚实的基础。

尽管知识自动化具有巨大的科技前沿应用前景，并且在很多专业领域已经实际应用，但是作为一门学科，还是具有众多待研究的问题（包括很多基础理论问题）和广阔深邃的研究空间。

知识自动化系统的时变复杂性

知识自动化系统实现了从复杂世界的感性杂多数据中获取和积累知识。利用这些知识，我们能够降低复杂大系统的复杂性，以达到描述、预测、控制和评估复杂大系统的目的。在复杂系统管控中，许多大的复杂过程并没有或很难找到数值化的求解模型，而操作员却能够通过基于人脑的经验和知识进行有效的控制过程状态研判、控制策略制定和执行效果评估。为了使这些复杂大系统的分析和综合达到系统化、一致性、形式化，需要考虑一类特殊的动力学系统，即知识动力学系统（Knowledge Dynamic Systems,KDS）。在KDS中，问题、情形、策略、观察、目标和评估使用知识来表达。而KDS正是旨在有效地直接利用知识来处理复杂大系统，特别是人机集成的复杂大系统的建模、分析和综合理论。知识动力学可以看作是语言动力学的扩展，在理论框架上极其相似。但是，从哲学意义上，知识动力学的最终目的是试图突破语言所设置的障碍，扩展人脑智能带宽并实现真正的人机智能对话与交互。

知识的集合与空间等价表示

运用知识动力学理论，可实现挖掘基于知识计算的状态模型、控制模型、输出模型和反馈模型，从而形成知识的动态表示和分析利用。在各个复杂系统领域，进行知识化的系统“软”分析、策略、决策、管控，以及人机接口中的应用。

知识自动化系统不断与外部世界进行行为互动、知识交换，不间断地获取海量的不同领域、异构、高度并发的数据，并且该系统是一个动态且时变的系统，随着经验知识的获取和积累，不断改变其内部内容、形态、方法甚至结构。因此，我们所提出的知识自动化系统本身就是一个时变的动态复杂系统，它用自身的复杂性、时变性来理解真实世界的复杂性和时变性。每个知识计算子系统除了前向的功能机制以外，还存在复杂的反馈机制，而管理和控制这个复杂的知识自动化系统的功能和反馈机制的，是类似于认知模型的管控机制，在此我们将该管控机制称为“知识自动化系统组织模型”。

作为知识自动化系统的“操作系统”，系统组织模型对该复杂系统进行管控与协调，保证优质知识自动化活动的顺利、高效进行。对于不同目的、不同领域的知识自动化系统，需要设计不同的适合于目标应用的知识自动化系统组织模型。

知识自动化系统组织模型还有一项重要的工作，即实现系统内的子系统间的互相联系和反馈。具体而言，不论是时空数据组织、特征化、对象提取，还是属性提取、空间构建、知识动力学系统，其过程和结果都可以作为一种知识，即“关于知识的知识”，通过反馈被知识自动化系统所循环处理。虽然其至今仍有争议，但一般认为高级知识功能，如联想、想象、创造甚至是意识，都是基于这种知识系统内反馈机制，这些都是在即将到来的智能时代亟须研究和解决的问题。