规则的力量

刘卓军

劉卓军

规则是一个系统运行需要遵循的约定和法则，规则本身也有发展变化和完善的问题。无论是社会系统还是技术系统，规则都是重要的概念，往往能带来并产生效益和有价值的产出。

以人工智能发展为例，其经历了不同的技术迭代阶段，这种迭代当然会一直持续下去，其中不同阶段受到热捧的技术有所不同。考察AI的历史，专家系统（ES）盛行时，规则成了一种核心概念，其技术实现主要是以再普通不过的IF-THEN的知识表达形式呈现的。其中，DENDRAL和MYCIN是上世纪70年代前后最成功的基于规则的AI应用系统，前者的目的是辅助用质谱仪分析观察火星所得到的数据，推断火星上是否有生命存在;而后者的追求是建立一个针对细菌感染的诊断系统。

一个很自然的问题是，如何得到规则？这当然不是简单的任务，要系统地回答这个问题，甚至值得写一本书。本质上，规则反映的是对事物认识的精华。一方面要概括或提炼出若干能体现相关事务（事物）的基本知识，犹如综合归纳出若干公理一样;另一方面要总结或形成能够指导问题解决和知识扩充的可重复使用的法则，如同建立若干算法一样。要做到这些，需要有创新的头脑和对相关专业的深入和深刻的理解。如果还能有相关领域的灵魂人物加持则是再好不过的了。例如，对于DENDRAL系统的开发，李德伯格（Joshua Lederberger）就是这样的灵魂人物。

李德伯格30岁出头就获得了诺贝尔生理学或医学奖，在计算机技术迅猛发展的促动下，他试图寻找人类知识的普遍规则并把对生命的探索延展向太空。他甚至坚信，科学推理是可以机械化实现的（mechanizing scientific inference）。为了这个目的，他亲力亲为在精力尚十分充沛的不到40岁的年龄投入时间开始去听计算机软件编程的课而不只是惯性地从事传统的对他来说轻车熟路的研究。这样做的结果使他开启了与后来得到图灵奖的费根鲍姆（Edward Feigenbaum）开发DENDRAL的长期合作。这种通过跨学科努力研发出的系统的目的是，对来自质谱仪的数据输入，给出相关物质的化学结构结果的输出。从技术方面讲，DENDRAL以及随后的MYCIN让人们认识到了规则的重要性。

技术世界需要规则，现实世界同样需要规则，实际上这种观念和认识早就融入到了进步社会的文明之中。

社会经济的发展表明，搞得好，规则是一种力量，搞得不好规则就是一种负担甚至是发展的障碍。正因为如此，市场的行为主体，不应简单地去成为规则的实践者，还应主动地成为规则的制定者，至少要积极参与到相关规则的制修订过程中。这样做，能最大限度地保护各行为主体的利益主张。

制定出的规则，无论是强制性的需要必须执行的还是鼓励性的希望自愿执行的，事前、事中和事后都应有整体效果的综合分析，根本的目的是希望借助规则的力量为经济发展和社会进步保驾护航，否则为了规则而制定和发布规则就失去了意义。

社会实践中，被理解成能称作规则的内容具有非常多样性的特征。法规是、标准是、政策文件是，甚至各层面的发展规划也会包含体现规则的要素。这就要求规则的发布者有责任采取适合的措施和方法向规则可能会影响到的主体进行解读与说明，甚至在必要时做出辅导。缺少这个环节，规则的力量就体现不到位，呈现的效果也难达到预期。

以促进科技型中小企业研发制度体系的建设为例，国家科技部最近明确提出了“四科”标准的科技型中小企业的概念，既这类科技企业要拥有关键核心技术的科技产品、科技人员占比大于60%、以高价值知识产权为代表的科技成果超过5项、研发投入强度高于6%。而且进一步，科技部的文件还设定了发展目标，在未来几年这类企业的新增数目要达到每年一万家。按照这一设想，每年将新增超过5万件能体现高价值知识产权的科技成果，这个前景当然是鼓舞人心的。是否能够借此来促进更多拥有关键核心技术的科技产品的出现以及在化解技术上时常遇见的卡脖子的困境，还需拭目以待。

人们自然希望能有像李德伯格和费根鲍姆这类人物的参与来提升规则的设计质量，而在这方面，我们还有很多细致而扎实的工作需要去做。