生物信息学的研究意义范文第1篇

一、信息哲学:自然化运动进程中的一个“副产品”

20世纪英美哲学界占主导地位的思想倾向是自然主义。自然主义的渊源可以追溯到古希腊,但它在当代的复苏和盛行,则首先得益于自然科学在解释世界时所获得的巨大成功。相对于前科学时代的一切自然哲学和形而上学体系,自然科学的概念、方法和规律对世界的解释更能令人信服。以物理学为主要代表的自然科学的昌盛,使自然主义焕发出前所未有的生机。所以,到了20世纪的最后几十年,几乎没有哲学家乐意说自己是一个非自然主义者。[1]121分析哲学是自然主义盛行的另一个动力。维特根斯坦在《逻辑哲学论》中就表达了鲜明的自然主义倾向:能说的东西就是能用自然科学命题所说的东西。此后的分析哲学家无不受此倾向影响。从维特根斯坦、石里克到奎因再到普特南和福多,分析哲学的演进同时体现出自然主义的发展脉络。自然主义者认为,哲学研究和科学研究在目的和方法上是一致的,差别只在于两者关注的对象不同。自然科学关注具体问题,而哲学则关注一般性问题。世界是统一的实在,因而可以构建统一的理论来加以说明,这就是自然主义的总则。自然主义的研究纲领和操作方法称为自然化(naturalizing),就是要运用分析、还原等方法,通过自然科学的概念、术语、原则,对传统哲学所关注的意义、价值、认识、真理等一般性问题做出自然主义的说明。通过自然化就可以使要说明的对象具有科学上的合理性、合法性,进而证明它在自然界中具有存在地位。自然化的方案众多,自然科学领域内的一切学科都可以充当解释项。所以整个自然科学就既是一种本体论标准,又是一个“终极解释装置”。质言之,科学是存在的尺度。不能被科学验证的东西是值得怀疑的,其或者没有研究的价值,或者在认识地位上次于科学。自然主义所引发的争论在根本上可以归结为两点。第一点体现在方法论上,表现出的问题是:有没有诸如第一哲学之类的东西?第二点体现在本体论上,表现出的问题是:世界能否被自然化?对这两个问题的回答,代表着自然主义的方法论和本体论承诺。自然主义对第一个问题的回答是否定的。因为既然自然科学和哲学的研究方法具有一致性,那么当然就不可能存在先在于或者独立于感觉经验和经验科学的第一哲学。第二个问题是自然主义关注的焦点和难点,其中最大的难题就是心理现象,特别是意向性问题。“任何想要把人类和心理现象当做自然序列的一部分的人都必须用自然主义的术语来解释意向关系(intentionalrelations)。”①所以,当代自然主义者从事的工作基本上都是围绕着对心理现象,尤其是意向性的自然化展开的。

对意向性的自然化就是用自然科学术语来说明意向性。为了达成这一目标,自然主义哲学家们进行了各种各样的尝试。自然科学领域中几乎所有的学科都被自然主义者当做工具,纳入到自然化的解决方案当中。其中一个显着的标志就是,自然主义哲学家往往会使用他所依据的自然科学的学科名称或者概念来命名他所建立的自然化理论。比如,阿姆斯特朗(D.Armstrong)、刘易斯(D.Lewis)等人以物理学为基础对意向性进行的“同一论”说明,米利肯(R.Millikan)、博格丹(R.Bogdan)和塞尔(J.Searle)等人分别依托生物科学作出的“新目的论”说明和“生物学自然主义”说明,哈曼(G.Har-man)、沃菲尔德(T.Warfield)、布洛克(N.Block)等人借用计算机科学中十分流行的“功能作用”概念进行的“功能作用语义学”说明,德雷斯基(F.Dretske)以通信理论为基础作出的“信息语义学”说明,福多(J.Fodor)以计算机模块理论进行的“模块论”说明等。自然主义者在运用各种科学技术理论对意向性进行自然化时,体现出很强的宽容性和开放性。因此,即便在表面上看来他们建立的理论毫无共同之处,但实际上从事的却是相同的工作。所以也有人称哲学正在经历一场“自然化转向”。[2]452从上世纪70年代开始,自然化运动中增添了“信息”元素。德雷斯基、福多等哲学家在探索意向性自然化的新路径时,发现信息科学技术存在着巨大的解释潜力,因而将信息及其相关概念引进到自然化的解决方案当中。德雷斯基在1981年出版的《知识与信息流》(KnowledgeandtheFlowofInfor-mation)时至今日,仍然是以信息为基础进行自然化操作的代表作,其主要目的就在于完全利用信息概念对知识、信念、意向性等作出自然主义的说明。正如德雷斯基自己所言,他的“整个工程可以被视为自然主义的一次实践”[3]。而在福多看来,有信息封装的计算系统就是模块,利用模块理论对意向性进行的自然化就是“为表征构筑自然主义条件”[4]31。正是通过这些具有自然主义倾向的哲学家的努力,原本只是单纯作为科学概念的信息在哲学中有了一席之地。所以从渊源和背景来看,如果说以计算机为代表的信息科学技术和通信理论的发展为信息哲学的诞生准备了技术前提的话,那么分析哲学和自然主义,尤其是自然化运动则可以被视为信息哲学的思想背景。如果需要在哲学史中为信息哲学进行定位的话,我们认为其逻辑顺序是这样的:自然主义传统科学主义传统和分析哲学自然化运动信息哲学。自然主义传统在近代科学的刺激下复苏,进而通过科学主义表现出来,在分析哲学的推动下形成了声势浩大的自然化运动,而信息哲学则只是自然化运动所采用的众多方案中的一种。所以,从起源来看,信息哲学完全是在分析哲学和自然主义传统主导下的自然化运动的一个“副产品”。

二、信息哲学与自然化运动内在关联的逻辑起点之发生学演进

“信息”作为信息哲学的核心和基础概念,是信息哲学的逻辑起点。对信息概念进行历时性考察,探究其如何从单纯的科学概念演化为一个具有“哲学身份”的概念,能够在逻辑上再现信息哲学的发生过程,在发生学上揭示信息哲学与自然主义和自然化运动的内在关联。按照信息概念内涵的演化,这一过程可大致区分为以下三个阶段:(1)“科学概念”阶段。20世纪中叶,《信息论》和《控制论》问世,信息概念成为“科学概念”。1948年信息论之父申农(Shannon)发表了划时代的论文《通讯的数学理论》,第一次将信息纳入科学研究的视野。通过这篇论文,信息正式成为一个被广为接受的科学概念。但是,作为科学概念的信息只关心信息量,而不关心信息内容。因此,申农所创立的信息论实际上是 一种信息的数学理论。在此背景下,申农把信息定义为不确定性的降低或者可能性的减少。在同年出版的《控制论》中,美国数学家、控制论的主要奠基人维纳(Wiener)对信息作出了这样的描述:“信息就是信息,不是物质也不是能量。不承认这一点的唯物论在今天就不能存在下去。”[5]155申农和维纳都看到了信息概念的复杂性和多义性,但受制于其自然科学研究的目的和背景,他们对信息的认识主要停留在科学层面。维纳对世界的“物质、信息、能量”三元论说明过于简单和草率,在哲学界并没有引起广泛关注。但是,他们对信息的科学说明却为哲学家的工作奠定了基础。(2)“科学概念”向“哲学概念”的过渡阶段。早在1953年,受到物理主义影响的卡尔纳普(R.Car-nap)为了对符号的意义进行自然化,便在《语义信息》一文中大胆预测,申农的信息论“会在不久的将来发挥重大影响”[6]147-157。在该文中,他还率先提出,对语义信息(semanticinformation)和实用信息(pragmaticinformation)进行区分是一项重要工作。[6]147-157从信息的定量分析入手解决信息语义问题,至此开始成为哲学家切入信息哲学研究的一条基本路径。麦凯(D.Mackay)于1969年提出“定性信息的定量理论”,认为信息与其接收者知识的增加有关。20世纪七八十年代以后,信息科学技术的广泛应用和发展,引起了自然主义哲学家的广泛关注。信息概念开始出现在各种自然化理论当中,由此迎来了信息概念的第二次质变。对信息进行哲学界定一时间成为哲学界的时尚,哲学家互相抱怨对方误解和误用了真正的信息概念。西尔(Sayre)批评“阿姆斯特朗和丹尼特滥用了‘信息’一词”[7]53。哈姆斯(Harms)也认为查莫斯(Charlmers)“不应该把信息理论看作是可能存在的状态,以及这些状态如何相关和构造”[8]475。在这一时期,美国哲学家德雷斯基所做的工作最具有开创性和代表性。在他看来,进行意向性的自然化,主要就是要说明“纯物理系统如何可能处在知识和信念(内容)的状态之中”[3]。为此,他从申农的通信理论出发,用信息来说明知识和信念。他认为,申农所建立的信息论目的虽然在于对信息的量进行度量,但其中也隐含着说明信息内容的功能。这种功能是作为自然科学成果的通信理论本身所具有的,所以利用这种功能所进行的信息论说明就是纯粹的自然化的说明。为了满足自然化的需要,信息概念在本体论、认识论和因果论层面都得到了较为系统的说明。正是自然主义者从事的这些工作,才使信息完成了从科学概念向哲学概念的过渡。[1]121(3)“哲学概念”的认可阶段。以信息论为基础的自然化,使信息概念在哲学中的地位获得日益广泛的认可。丹内特甚至断言:“信息概念有助于最终将心、物和意义统一在某个单一的理论中。”[9]对信息与知识、表征、真理、意向性等之间关系的探讨,带动了对信息的本质、地位和存在方式等信息哲学元问题的研究。1998年,《元哲学》出版的《数字凤凰———计算机如何改变哲学》对信息哲学的发展作出了肯定。[10]1随后,英国哲学家弗洛里迪(L.Floridi)又发表了《什么是信息哲学》等文章,第一次明确提出了信息哲学研究的范式、目标和纲领。进入新世纪之后,以信息哲学为研究课题的着作不断涌现,标志了信息哲学作为一个独立的哲学分支得到哲学界的认可。从对信息概念内涵演化之三个阶段的分析可以看出,以信息概念为逻辑起点的信息哲学与自然主义和自然化运动具有深刻的内在关联性。对信息哲学作为一个相对独立的哲学分支的“认可”,并未表明信息哲学从此成为一种新的研究范式,并未表明其已独立于自然化运动。因为其一,信息概念被纳入到自然化方案当中经过近半个世纪的发展,尽管其强大的解释功效逐渐显现,吸引了越来越多的哲学家投身到此项研究当中,但结果只是造就了一个以信息概念为共同基础的强势自然化派别的出现。其二,自信息概念被引入哲学领域以来,围绕信息的哲学研究在方法、旨趣、纲领等方面从未发生过根本性变化,即使弗洛里迪抛出“信息哲学”的提法,其实际意义并没有表面上看起来的那么重大,从信息的定量分析入手解决信息的语义问题,仍然是信息哲学研究的基本方法,或者说信息哲学的基本研究方法没有超出自然主义的视域。事实上,信息哲学试图建立统一信息理论的核心目标,就崭露着无法掩饰的自然化烙印。

三、哲学的“信息转向”现实地蕴涵于自然化运动

生物信息学的研究意义范文第2篇

一、刺激一反应范式

刺激一反应范式以孔德的实证主义为哲学基础，主要体现在华生和斯金纳的行为主义心理学思想中。根据孔德实证主义的观点，科学研究的对象必须是可以直接观察和证实的。按照这一标准，心理学的对象只能是具有客观性的外显行为，因为它是可以直接观察和证实的，是在超时空的情况下可重复的。心理学的理论目标是对行为的描述、解释、预测和控制。华生批评机能主义是一种缺乏自信力、半心半意的想成为科学的企图。而以任何形式接受了意识的心理学研究都不可能成为一门科学。与华生激进立场相同，斯金纳主张物质一元论，认为意识并非一个独立存在的实体，心理过程可以还原为生理事件，心理学应研究可直接观察的行为。这样，刺激一反应范式便实现了心理学研究对象的变革。

在研究方法上，二人均致力于发展客观实证方法。华生确立了包括观察法、条件反射法、口头报告法、测验法在内的四种具体的客观方法，特别是从生理学家巴甫洛夫处学来的条件反射法，不仅应用于人类和动物的各种外显行为，而且被运用于婴儿情绪的条件反射研究，成为华生行为研究的客观性的重要保证。斯金纳则以操作主义作为行动纲领，反对对行为的生理解释及与之相随的心理变化，并亲自设计了斯金纳迷箱，用以操作自变量，排除无关刺激，以便客观地观察动物的行为变化。

在心理学知识的解释框架上，华生持有的乃是生理还原论观点。在他看来，心理学所研究的行为，不过是肌肉的收缩和腺体的分泌。S-R模式不仅可以用以解释各种行为，也可以解释思维、语言、人格及情绪等现象。斯金纳赞同培根与马赫的观点，反对任何形式的理论。因为在科学理论形成的过程中，不可避免地会出现影响客观性的事件，诸如偏见、错误观念和先人之见等影响研究的客观性的事件，因此，任何有关心理的假设，如弗洛伊德关于本我、自我、超我的人格结构;如意识、动机、情感、意志等，都是观察不到的“伪造的说明”，均不能为行为的解释增加任何新东西，均应加以拒斥。同样是将行为看作环境产物，但与华生不同的是，斯金纳将行为看作是有机体的主动适应过程，即主动的操作性行为。操作性行为遵循R-S模式，强化是操作性行为习得的关键。

总之，刺激一反应范式确立了机械主义世界观、坚持物质一元论、坚持客观主义、将行为作为心理学的研究对象并还原为刺激(S)与反应(R)之间的联结，致力于寻求S与R之间的外显函数关系，体现出了客观范式的基本特点，极大地推动了心理学的科学化进程。但彻底否定意识的做法，使心理学变成了“没有心理的心理学”;行为解释的S-R模式(R-S模式)也并不符合人类与动物行为的实际。如何使行为主义既符合客观主义的要求，又符合人类与动物行为的实际，成为客观范式的心理学P待解决的关键问题。在这种情况下，中介变量范式应运而生。

二、中介变量范式

中介变量范式继承并完善了刺激一反应范式的客观主义:客观研究对象、客观解释框架、客观实证方法。与刺激一反应范式不同的是，这一范式以逻辑实证主义为基础，在继续寻求刺激与反应之间的外显函数关系的同时，试图寻求刺激与反应之间的内部中介关系。

托尔曼通常被看作是中介行为主义者或温和行为主义者。同样是以行为作为研究对象，华生强调分子行为—肌肉的收缩与腺体的分泌，而托尔曼眼中的行为是整体行为，带有目的与认知这样的主观特性。对托尔曼来说，虽然目的和认知这样的术语带有主观性且内在于任何动物无法直接观察，但根据逻辑实证主义的间接证实原则，那些无法被直接观察的理论术语，如果可以通过引起它的原因和它所产生的结果推论出来，那么这些理论术语也是可以接受的。因而这些存在于S(自变量)-R(因变量)之间的一系列代表行为的目的性和认知性因素，即是“中介变量”。在研究方法上，他坚持以小白鼠为被试，认为这可以防止用人作为实验对象时产生间接内省。这样一来，通过对理论术语下操作定义，托尔曼重新把意识纳人心理学的研究范围但避免了主观性嫌疑。

与托尔曼一样，赫尔也注意到了刺激与反应之间存在着一系列中介因素。不过，也许是受益于他早年的工科学习，赫尔致力于发展一种严格的自然科学的客观心理学体系。这一体系最后共包括17条假设及133条公理，和用以证实这些假设与定理的大量事实。在赫尔看来，行为是有机体适应环境时做出的反应，有机体内在的生理性需要产生内驱力，因此内驱力本质上是介于环境刺激和反应之间的“中介变量”，也是有机体全部行为产生的动力。为更清楚地对“中介变量”客观化，赫尔提出了习惯强度、反应势能等可以数量化的概念。如某种行为再的可能性也可以得以公式表示为:SEIi-SHIT X D，反应势能是内驱力的数量(D)与习惯强度的函数。显然，赫尔的工作符合客观范式的理论旨向，假设演绎体系是这一理论的具体应用。好比“心理学届的牛顿”，赫尔的思想一度取得巨大的成功，以至于在20世纪50年代，数千篇博士或硕士学位论文以赫尔的某个假设或定理为基础。

作为对刺激一反应范式的继承与拓展，中介变量范式使得客观主义与操作主义得到了淋漓尽致的发挥，部分地解决了刺激一反应范式所面临的困境。但是，人终非动物，将人等同于动物并以动物研究的结果阐释人的行为的做法受到了越来越多的批评。随着逻辑实证主义逐渐衰落，加上将语言看作内隐行为的观点也受到挑战，20世纪五六十年代，信息加工范式应运而生。

三、信息加工范式

以刺激一反应范式为开端，中介变量范式加以拓展，客观范式的内涵与外延在发展中不断丰富，但它面临的问题却始终未曾妥善解决，那就是心理学如何获得客观知识而不丢弃带有主观性的内容。事实证明，将主观性彻底排除在心理学研究大门之外的刺激一反应范式及将中介因素客观化的中介变量范式均存在这样或那样的问题，总起来讲就是“牺牲了心理，成就了行为”。

伴随着计算机利1学的迅猛发展以及新三论的出现，信息加工范式得以产生，确立了认识的主动性、整体性和复杂性，认知过程被看作是信息从低级到高级的记忆、思维活动的不断流动，从而改变了传统上对人的心理的静态研究方式。

信息加工范式的发展经过了两个阶段。20世纪六七十年代占主流的认知主义，以及从80年代开始占主流的神经网络模型。认知主义又称符号加工理论，该理论以人机类比为基础，意图客观地揭示人类内在的心理机制，西蒙和纽厄尔是其主要代表人物。在他们看来，人类和计算机都可以看作是通用问题解决者，而任何问题解决的信息加工系统都具有输人、输出、存储、复制、建立结构以及条件性迁移六种基本功能，因而人类认知也可以看作是外界信息输人、存储和输出的加工过程。这也就意味着，心理学对认知过程的研究在某种程度上等同于计算机科学对计算机信息加工过程的研究。“图林测验”有力地佐证了这一观点。

认知主义的成功一度被看成是主流心理学的一场“革命”，它“促进了我们对心理本质与智力本质的理解”，其所揭示的科学奥秘的价值“与人类理解宇宙的发展，生命的起源或基本粒子的性质同价”。但认知主义人机类比的隐喻被证明并不能真正揭示人类认知的实质。瑟尔的“中国屋”实验证明，计算机虽然能够进行符号运算，但计算机的符号运算是在不懂得意义的情况下进行的规则运算，而不是在人类思维的水平上进行的意义运算。鉴于认知主义的这些问题，神经网络模型80年代开始逐渐占据上风。神经网络模型又称新联结主义，该模型假设在信息的输人和输出间存在着神经联结，这些神经联结形成一个复杂的网络模型。人类的认知不是简单的符号运算，而是神经网络结构整体活动的结果。正因为大脑的整体活动原则，因而在信息加工过程中，信息处理遵循并行加工或分布加工原理，而不是串行加工或程序加工，这就大大提升了信息加工的效率，同时也更加接近于人类认知过程的实际。

总之，信息加工范式以探究人类内在的心理机制为主要目标，实现了对中介变量范式的超越，同时也充分反映出当代科学在实验基础上高度综合的研究特征。然而，信息加工范式并非完美，它也面临一些无法解决的困难，譬如，如何理解共生主义取向强调的从日常的生活经验去理解认知?如何解决瑟尔“中国屋”实验提出的意义问题等。

四、认知神经范式

认知神经范式是客观范式的最新形式，它除了具备客观范式的基本特征之外，进一步从人的心理与行为的生理基础层面诊释了客观范式的内涵。这一范式借助认知科学和脑科学研究领域的先进技术，通过对残障者的认知过程的研究来寻求人类认知过程的生物基础，是随着认知神经心理学的兴起形成并不断完善的。认知神经心理学产生于20世纪认知神经科学兴起的大背景下，是认知心理学实验研究方法与人工智能研究手段在神经心理学领域应用的结果。目前已成为心理学研究的热点，吸引了大批神经科学家、生理学家和心理学家，代表着当代心理学研究的前沿。

生物信息学的研究意义范文第3篇

一、第一层次——方法论，即马克思主义哲学

科学的发展和理论的创新需要正确的世界观和方法论的指导，否则就会迷失方向，科学的发展也就无从谈起。列宁说过：“如果不先解决一般的问题，就去解决个别问题，那末，随时随地都必然会不自觉地‘碰上’这些一般的问题”。这也就是在会计理论的研究过程中，首先要解决的问题。马克思主义哲学是关于自然界、人类社会和思维最一般规律的科学，是科学的世界观和方法论，因而也是科学研究方法的方法论。它主要包括唯物论、辩证法和历史发展观。

（一）辩证唯物论

1.会计的物质观。物质和意识的关系问题是哲学的基本问题。辩证唯物论认为，物质是第一性的，意识是第二性的；物质是世界的本源，物质决定意识，意识是大脑的机能，是对客观存在的反映。会计作为一项复杂的社会活动，其实践的对象即资金及其流转是物质的价值；会计作为一个信息系统，输出的会计信息的本源是客观存在的。正如马克思所说的：“簿记的方法改变不了簿记所记事物的实际联系”。如果会计信息不能如实描述资金及其流转情况，那么，虚幻的假象不仅给社会带来危害，而且使会计失去了真实存在的理论基石。

2.会计的运动观。运动是物质的根本属性，是物质的存在方式，没有不运动的物质，也没有脱离物质的运动。企业的整个生产经营活动，实质上就是资金的流转过程。会计作为一种技术，反映的是企业的资金营运状态和经营成果，也就是对运动中的资金进行描述，所以会计核算要坚持运动观。物质的运动形式是多种多样的，相对静止是物质运动的一种特殊形式。恩格斯说过：“运动应从它的反面即从静止找到它的量度”。否认相对静止，就会抹煞事物的界限和质的区别，也就无法正确认识事物，更谈不上对事物进行量度。因此，会计还必须树立相对静止观。只有这样，才有可能如实反映资金所处的状况，即财务状况。

3.会计的时空观。时间和空间是物质存在的基本形式，物质脱离时间和空间是不可能存在的。时间是指物质运动的持续性、顺序性；空间是指运动着的物质的广延性、伸张性。会计的几个假设就是建立在物质的时空观念上的。持续经营假设和会计分期假设是在时间观念的基础上提出的，会计主体假设是在空间观念上确立的。通过这几个基本假设，确定企业进行会计核算的时空范围，会计这门学科才得以产生和发展。

（二）唯物辩证法

1.会计的对立统一观。对立统一即矛盾，是指一切事物内部或事物之间存在或发生的既相互对立又相互统一的关系。会计的发展史实质上是会计中内在的矛盾相互对立又相互统一的发展史。矛盾的同一性和斗争性揭示，要在同一中把握对立，在对立中把握同一；矛盾的普遍性和特殊性的辩证关系提供了正确认识事物的方法；矛盾发展的不平衡规律指导我们如何进行矛盾分析，既要“一分为二”地分析事物，又要分清主次，并把这两者综合起来。只有在完整地理解对立统一规律并用之于会计实践时，才能对会计有正确的认识方法和研究方法，才能领悟出诸如语言、技术以及会计并无阶级性的结论。

2.会计的质量互变观。质是一事物区别于另一事物的内在规定性，量是事物发展和存在的数量的规定性，二者统一在度的范围内。如果突破度的范围，量变就会引起质变，事物的本质规定性就会发生变化。会计是一个以提供会计信息为主要目的的信息系统。如果会计突破度的范围，不再提供会计信息，那么会计就失去了本来面貌。如果提供的会计信息超过其度的范围，不能如实反映经济业务的内容，不能为决策提供依据，那么会计也就失去了存在的必要。因此，在会计实践中，必须把握量度，树立起会计的质量互变观。

3.会计的否定之否定观。否定是事物的自我否定，是事物联系和发展的环节，是新事物对旧事物的继承和克服，即继承了旧事物的合理内核，摒弃了旧事物中不合理的内容，这就是事物的创新。这种否定之否定的观点，完整地体现在会计理论的发展史上，具体表现为：古代会计理论被否定，产生了创新的意大利式会计；意大利式会计理论被否定，出现了创新的英国会计；英国式会计理论被否定，形成了创新的美国式会计。目前，美国式会计理论也正面临着被否定的挑战。因此，在会计研究过程中，要树立起否定之否定的观念，敢于对存在及权威挑战，才能不断创新。

（三）历史唯物论

历史唯物主义是关于人类社会一般发展规律的科学。而会计是一定社会经济政治的产物，在很大程度上体现出一个国家的政治经济利益，因而它也遵循历史唯物主义的基本规律。如果我们运用历史唯物主义观点来考察，便不难发现：会计的产生和发展是一个历史过程，是历史与逻辑的统一，某种会计是特定经济政治环境的产物，没有脱离环境而孤立存在的会计；生产力与生产关系，经济基础与上层建筑之间的矛盾，依然是推动会计发展的基本力量。

二、第二层次——系统理论，即亚哲学

所谓系统，就是相互联系、相互作用的诸要素，围绕特定目的所构成的、具有特定功能的有机整体。广义的系统理论包括系统论、信息论、控制论、耗散结构理论、协同论和突变论。即指“新三论和老三论”。它们是新兴的横断科学，使人们在认识事物的过程中能够更好地体现哲学的基本精神，它们是马克思主义哲学的具体化、模型化。关于广义的系统理论，简单地介绍如下：

生物信息学的研究意义范文第4篇

关键词：真实情景，刺激物识别，模型　分类号：B842

1　引言

人类的视觉系统能够在很短的时间之内获取大量的信息，而且能够对事物或情景的属性做出判断。早期的研究认为对情景的识别接近于100ms，而最近的研究表明，其实人类识别情景的时间还要更短一些(约45～135ms)。那么在如此短的时间之内人们获得了什么信息呢?这些信息又是如何促进识别的呢?

PoRer(1976)的研究发现，人们在识别情景的过程中并不是对情景的总体特征进行描述，而往往是对情景中某一独立的刺激物进行描述，因此他认为人们对情景的识别是以某一个独立的刺激物为基础的，而并不是基于对整个情景的识别。尔后的一些研究也为这一结论提供了证据支持，比如DeGraef(1990)等人的研究认为情景的属性可以根据一个或几个关键刺激物的属性或者它们之间的关系来确定。那么，情景中独立刺激物的属性又是如何识别的呢?情景中刺激物识别可以认为是对情景中最突出的刺激物的语义标识(determine thereferent)。Hollingworth和Henderson(1998)认为刺激物识别的一般过程可以分为以下三个阶段：首先，将视网膜成像转换为一系列的原始视觉信息，比如表面、边界等；其次，由这些原始的视觉信息建构成情景中刺激物标记的结构描述；最后，这些结构描述与储存在长时记忆中的表述进行比较。如果二者是匹配的，那么就会产生识别，而且记忆中储存的有关刺激物的语义信息也可以得到充分利用。

根据刺激物识别的一般过程来分析，第一、二阶段是将视网膜信息转换为结构描述的过程；第三个阶段是知觉和认知的结合点，在这一阶段，知觉信息必须要与记忆表征建立起联系(图1)。因此，可以认为情景中刺激物识别是刺激物视觉信息和情景意义相互作用的结果。但是，情景意义对刺激物识别的影响发生在哪一个阶段呢?在不同的阶段其影响作用是否相同呢?基于对刺激物识别过程中情景意义影响作用的不同认识，主要形成了三种不同的理论模型。

2　情景中刺激物识别的早期理论模型

2.1　知觉图式模型

知觉图式模型(Perceptual Schema Model)是在Bruner(1957)、Neisser(1967)等人提出的知觉信息编码调节假设的基础上形成的；同时，它与有关视觉约束满足问题(Constraint SatisfactionProblem)的理论是一致的。这一模型认为在刺激物识别的过程中，源于某一种情景类型构成知识的预期和情景中刺激物标记的知觉分析会产生交互作用。根据这一观点，对隋景类型(一种图式或者是框架)的记忆表征包含了关于目标及其空间关系的信息。情景图式的早期激活有益于随后呈现的语义一致刺激物的知觉分析；相反，它会对语义不一致刺激物的知觉分析产生抑制作用。因此，与对情景不一致刺激物的识别相比，对情景一致刺激物的识别更加容易。除此之外，与情景不一致刺激物的结构描述相比，与情景一致刺激物的结构描述更为精细。在视觉系统的结构水平上，知觉图式模型假设知觉过程和认知过程并没有明显的区别。

2.2　启动模型

启动模型(Priming Model)认为背景效应是在刺激物标记的结构描述与长时记忆表征不相匹配的条件下产生的。根据这一模型，情景图式的激活启动了长时记忆中储存的有关语义一致刺激物类型的记忆表征。这种启动可以认为是对选择一个特定的刺激物表征作为匹配所必需的知觉信息的标准调节。因此，对选择启动刺激物表征而言，需要被编码的知觉信息相对较少，而选择非启动刺激物表征的信息则相对较多。与知觉图式模型相似的是，启动模型也认为对与情景一致的刺激物识别要比不一致的刺激物识别更加容易。但与知觉图式模型不同的是，启动模型认为情景知识仅对确定一个特殊刺激物类型的标准产生影响，而对刺激物标记的知觉分析并没有直接影响。

2.3　功能分离模型

功能分离模型(Functional Isolation Model)认为刺激物识别与在情景知识基础上产生的预期是分离的。这一模型与Biederman(1987)、Bulthoff(1995)等人提出来的刺激物识别理论是一致的。他们认为仅自下而上的视觉分析对于区别两个刺激物类型而言就已经足够了，并不需要自上而下的情景意义加工。因此这一模型也与知觉过程和认知过程的结构分离(Architectural Division)理论是一致的。功能分离模型假设对刺激物的知觉分析的实验检验将会发现刺激物识别和情景意义之间并不存在相互影响的关系。当然他们认为在实验中也可能会出现背景效应，但这种效应实际上是因为对情景约束(SceneConstraint)影响的敏感性引起的，并不是情景意义的作用。

3　情景中刺激物识别的研究范式

3.1　眼动研究范式

在早期的眼动研究中，研究者把注视的持续时间作为测量刺激物识别的指标。Friedman(1979)发现，与不一致目标刺激物相比，对语义一致目标刺激物的首次注视时间更短。对这种差异的解释为启动模型提供了支持，但是如果把注视持续时间的差异仅仅归因于识别过程显然是不可能的，因此对于注视持续时间的解释也受到了质疑。首先，这种差异可能缘于将一个已经识别的刺激物整合为一个概念表征时所面临的困难；第二，指导语中记忆测验的引导可能会使被试更长时间地注视刺激物；第三，一旦识别发生，不一致刺激物可能会更加吸引被试的注意，从而导致更长时间的注视。

De Graef(1990)等的研究也发现，与语义不一致刺激物相比，对语义一致的刺激物的首次注视时间比较短。但值得注意的是这种效应仅仅出现在目标刺激物与随后出现的情景相关的条件下，因此在浏览之初背景效应(Context Effect)的缺乏为功能分离模型提供了支持。另一方面，我们也可以发现这种在情景浏览之后才获得的背景效应很难对情景浏览本身产生影响，但是对于为什么背景效应仅仅出现在情景浏览之后这一问题尚没有清晰的回答。一种可能是，被试在最开始浏览的时候忽略了情景，而在积累了足够多的局部信息之后才发现了情景意义。对于这一解释的批判则认为在首次注

视情景的过程中情景的识别已经发生了，甚至这种识别的发生并不是在执行某种任务的过程发生的。

关于这一推论的不同解释，眼动研究范式尚不能提供一个有效的方式去判定哪种解释是正确的，哪种解释是错误的，因为还没有直接的证据表明首次注视持续时间反映的是刺激物识别，还是随后的加工起作用的结果。由于眼动研究范式不可能解决情景背景是否对刺激物识别产生影响这一问题，因此只有对不同的注视持续时间所反映的刺激物类型加工过程有了更多的了解之后，才能对这一问题做出回答。而且对情景背景与刺激物知觉的相互作用做出界定是非常有必要的。首先，如果情景意义要对一致刺激物识别产生影响，那么情景就必须要被较早的识别，这样才能对与其一致的刺激物识别产生影响，否则就无法判断隋景背景效应是何时发生的。目前的研究认为对于情景识别的必要信息可以在很短的时间范围之内获取，这可能是因为它是基于整体信息而不是局部情景特征的。其次，情景意义必须对包含在该情景中的刺激物具有明显的约束作用，而且长时记忆中储存的有关情景类型的知识必须要包含这些约束条件。Henderson(1999)等人的研究支持这一假设，他们发现被试对与情景一致的刺激物的判断要比对与情景不一致的刺激物的判断更加容易。因此有充分的证据表明，如果视觉系统的结构允许情景知识和刺激物识别之间存在相互作用，那么情景背景约束就会被应用，而且可以对刺激物识别产生很大的影响作用。

3.2　刺激物觉察范式

在刺激物觉察范式(Object DetectionParadigms)中，把快速呈现情景中目标刺激的觉察准确性作为刺激物识别的测量指标。Biederman(1973)等人分析了情景背景对刺激物识别的影响作用。他们在研究中应用了两类情景，第一种情景为正常情景(Normal Scenes)，即描述一般环境的图片；第二种情景是错乱情景(Jumbled Scenes)，这种情景是将一张照片剪切成6个矩形的图片，然后重新组合而成。在两种情景中，目标刺激物的位置是一致的，但是图片的结构却发生了变化。在实验中，首先给被试呈现一个掩蔽刺激和一个表示刺激物位置的线索，随后快速呈现不同的情景。结果发现被试对正常情景中的刺激物的觉察更加准确，而对错乱情景中刺激物的觉察准确性较差。这一结果已经被广泛地用于支持知觉图式模型，但也受到了很多人的质疑。因为对情景的重新组合会形成新的情景轮廓，而Biederman等人的研究缺乏对不同情景视觉复杂性的控制。除此之外，正常情景并不能反映刺激物知觉分析过程中的差异，与错乱情景相比，被试对线索区域和情景的空间关系的编码更加有效，因此他们更容易在测试的刺激物中选出目标刺激物。

近年来，一些有关刺激物觉察的实验研究开始关注于同一情景条件下，被试对与情景一致的刺激物和不一致刺激物觉察的问题。这些研究利用信号检测的方法(Signal Detection Measures)对知觉分析水平上背景效应和知觉分析后效进行了分离。其基本的逻辑是辨别力指数可以作为背景对知觉过程产生影响的指标，而反应偏好则可以作为背景后效的指标。Biederman(1982)等人在研究中要求被试判断目标刺激是否出现在一个快速呈现的情景的某一特定位置。结果发现，当刺激物与情景意义的约束一致时，被试觉察的敏感性更好；在所有的冲突条件下，其敏感性均较差；同时与结构冲突(Structural Violations)相比，语义冲突(SemanticViolations)的影响也是比较明显的。Boyce(1989)等人通过对情景的整体意义以及与目标刺激相联系的其它刺激物的语义特点进行了操作，试图探究觉察过程中引起一致刺激物和不一致刺激物出现差别的原因究竟是源于情景整体意义的影响，还是其他与之相关的语义刺激影响的结果。他们发现在目标刺激物与整体情景相一致时觉察敏感性更好，并不存在目标刺激物与情景中其它刺激物语义一致的效应。因此，这些研究为知觉图式模型提供了强有力的证据。

但是由此也引发了一些关于这种范式的方法论问题的争论。首先，有理由相信信号检测的方法并不能完全将反应偏好与辨别力分离。除此之外，Biederman(1982)等人的研究并没有控制目标刺激和情景的语义一致性，而是应用对一致和不一致的平均计算来确定误报的发生概率。Hollingworth和Henderson(1998)重复了Biederman等人的研究，他们在第一个研究中也采用了信号检测的方法，而在第二个实验中他们应用校正错误设计测量了被试对同一个刺激的觉察。结果发现，应用信号检测方法得出的结果与Biederman等人的研究结果是一致的；然而在第二种条件下，他们发现被试对于一致刺激物和不一致刺激物的觉察是不同的。这些结果表明在以前的刺激物觉察的试验中一致刺激物的优势效应可能是因为对反应偏好没有很好的控制引起的，而不是情景背景对刺激物知觉分析的影响。另一个值得注意的问题是被试有可能在目标刺激物出现之前就已经对其可能出现的位置区域进行了搜索。如果语义一致刺激物的空间位置更容易被预测的话，那么即使对一致刺激物和不一致刺激物类型的知觉不存在差异，也可能对一致刺激物的觉察会更加容易。Henderson(1997)等人的研究的确发现对语义一致刺激物的定位要比不一致刺激物更容易。在此后的一项研究中，研究者在情景之后呈现了刺激物标记，从而使被试不能应用他们的策略。与前人的研究结果不同，结果发现对语义不一致的刺激物识别存在着明显的效应。

4　早期理论模型比较与研究新进展

4.1　早期理论模型的比较

事实上，关于情景中刺激物识别的三种模型之间的争论，核心的问题是――在刺激物识别的过程中，情景背景对刺激物识别是否存在影响?而在回答这一问题的过程中，研究者争论的关键是：第一，如果情景背景对刺激物识别存在影响，那么这种影响作用是何时发生的?即解决“when”的问题。刺激物识别的三种理论模型对这一问题的假设是不同的，知觉图式模型认为情景背景的影响发生在刺激物识别的第一、第二阶段，主要是源于情景知识的预期与刺激物标记的知觉分析之间发生了相互作用；启动模型则认为这种影响发生在第三个阶段，主要体现在情景意义对刺激物识别所必需信息获得的调节作用方面；与知觉图式模型和启动模型不同的是，功能分离模型认为情景意义与刺激物识别是分离的，相互之间不存在影响，但是值得注意的是，持这一观点的研究者也必须面对“when”的问题，即什么时候不发生影响?第二，如果情景背景对刺激物识别存在影响，那么这种影响对什么刺激物有效?即解决“what”的问题。对于这一问题的回答不同的研究者得到了不同的结论，比如很多的研究

都发现，在刺激物识别的过程中，与情景一致的刺激物具有优势效应；相反，与情景不一致刺激物识别则不存在这种效应。但是得出这一结论的研究所采用的研究方法却受到了挑战。质疑者认为如果在刺激物识别的测量中能够将背景的后效区别出来的话，就可能不会发现一致刺激物的优势效应。

如何更好地回答刺激物识别过程中“when”和“what”的问题呢?重新回顾关于刺激物识别的研究范式是很有必要的。在早期的眼动研究范式中，注视的持续时间、首次注视是测量刺激物识别的主要指标。受眼睛和视网膜光学与解剖学特征的决定，高分辨率的视觉信息仅仅是从人们所注视的有限的区域获得的，而其周围信息的质量则明显较低。因此可以认为注视持续的时间、首次注视的时间对于解释刺激物识别过程中的信息获得是可以利用的，但是要用其作为判定情景意义是如何影响刺激物识别的指标显然并不是十分有效。另一方面，刺激物觉察的研究范式通常是使用觉察的正确率作为判定刺激物识别的指标。通过比较不同性质刺激物的觉察准确性来判定刺激物性质对其识别的影响是可行的，但是单纯从刺激物觉察的正确率来揭示情景意义对刺激物识别的影响关系是不完全的。为了增强刺激物觉察范式对刺激物识别过程中情景意义效应的解释力，有研究者应用了信号检测方法，试图通过辨别力指数与反应偏向的分离来确定情景意义对刺激物识别的影响，但是这种方法却受到了方法论方面的质疑和批判。

4.2　刺激物识别研究的新进展

对早期理论模型的比较和研究范式的分析可以发现，对于刺激物识别的研究，不同的研究范式具有其独特的作用。但是如果分离地来看，二者对解决情景意义是否对刺激物识别产生影响的问题就显得乏力。那么如果将这两种范式结合起来，可能有助于揭示情景意义与刺激物识别之间的关系。

实际上，在关于变换盲视的研究中，Rensink(1997)等人就已经将刺激物觉察与眼动研究结合起来了。而Hollingworth、Schrock和Henderson(2001)等人的研究发现，在允许被试移动眼睛的条件下，被试对情景变换的觉察更加准确、更加快捷；相反，在要求被试眼睛位置保持不变的条件下，被试对情景变换的觉察相对较慢。他们认为情景中刺激物的觉察并不是注意的作用，而是眼睛移动的结果，因此要研究觉察任务中的注意问题，就必须对眼动有所控制。在此后的研究中，他们在对不同眼动指标监控的条件下，应用变换觉察任务，对信息的内部表征及刺激物识别的关系进行了深入的研究。

根据启动模型的假设，对情景的知觉图式可以激活长时记忆中的记忆表征，而刺激物识别则是记忆表征对刺激物类型启动的结果，在这一过程中，记忆表征对知觉信息的获得起着调节的作用。那么知觉信息是如何获得呢?Oliva和Torralba(2001)认为关于情景图式的记忆表征是观察者对局部信息和整体信息整合的结果。与之相似的，Vogel和Schiele(2004)认为是观察者对情景背景意义学习的结果。但是根据这一观点，在刺激物识别的过程中，就必须首先进行大量的关于情景类别以及属性分析的工作，这与情景快速识别的结果是不一致的。Hollingworth和Williams(2001)等人应用变换觉察任务，通过记录注视持续时间和觉察的正确率，发现真实情景的知觉是一个随着眼睛和注意的变化而变化的动态过程，但是，情景知觉过程中的视觉表征并不拘泥于当前选择的刺激物，而是存在着信息的累积效应。这一结果为功能分离模型提供了支持。在随后的研究中他们发现了基于两个独立的表征系统的眼跳过程整合模型。其中一个系统对抽象的、以前储存的刺激物类型进行编码，而另一个系统则对与情景或位置标记分类相联系的刺激物属性的情景标记进行编码。

在探讨真实情景信息获得的研究中，Hollingworth和Henderson(2002)应用了一种新的研究范式――眼跳伴随变换范式(Saccade-contingentChange Paradigm)，即在情景中刺激物的变换与眼跳同时发生的条件下，考察变换觉察的信息表征问题。这一范式为探讨情景表征和情景记忆之间的关系提供了强有力的测量手段。在Hollingworth和Henderson(2002，2003)等人的研究中发现在真实情景中所注意的刺激物信息可以保持在长时记忆中，而且还存在整体性的眼跳变化盲视效应，因此研究者认为在复杂情景的知觉过程中，点对点的视觉表征并不是交错眼跳的结果。外显的变换觉察与视觉记忆二者之间并不存在必然的联系。在情景比较任务(Scene Comparison Task)的研究中，研究者发现存在着“即时”加工策略，由于这种策略能够使工作记忆的应用最小化，因此在复杂的视觉任务中人们倾向于最低限度使用视觉的工作记忆，而这种“即时”加工策略的应用实际上是伴随发生的，视觉记忆并不是有意识记忆的结果。

整体情景的变换盲视现象说明情景浏览过程中的信息表征是即时发生的。那么情景知觉中的信息累积效应是如何发生的呢?Williams和Henderson(2005)在研究中应用标记辨别任务(TokenDiscrimination Task)来测量他们对目标刺激以及错误选择的视觉信息的记忆。结果发现，即使被试没有正确选择目标刺激，搜索目标的视觉信息和与目标相关的错误选择的视觉信息也会在搜索过程中得以保持，但是与目标无关的错误选择的信息却相当贫乏。眼动测量的结果发现能够记住的刺激物注视的次数较多，而没有记住的刺激物的注视次数较少。因此研究者认为刺激物搜索过程中的视觉表征包含了详细的视觉信息。在关于新异刺激注意优先性的研究中，研究者发现无论是在注视阶段还是在眼跳阶段，情景中出现的新异刺激更能引起人们的注意。但是人们对注视阶段出现的刺激物的注视速度要比在眼跳阶段出现的刺激物更加快捷，而且注视更加频繁。因此可以认为眼跳阶段的注意优先性是自动化的，而记忆的引导作用则是内隐的。Brockmole和Castelhano(2006)等人的研究也得到了与之相似的结果。

4.3　背景引导模型

根据特征整合理论，如果要把低水平的视觉特征整合为一个刺激物实体，那么注意的参与是非常必要的。Fei-Fei和Perona(2005)为自然情景中刺激物信息的整合提出了新的模型――贝叶斯等级模型(Bayesian Hierarchical Model)。基于贝叶斯框架，研究者假设情景表征是通过局部信息的积累实现的，情景中的每个区域都会表征为某一图式的一个小部分。这一模型适用于情景图像自身仅能提供很少的语义信息，或者在没有要求观察者执行具体任务的条件下的情景知觉加工，它为情景中哪些区域更能吸引观察者的注意提供了支持。但是在真实

情景中，情景的语义内容、同时出现的刺激物以及任务约束对注意和眼睛移动的方向具有很重要的调节作用。因此Torralba和Oliva(2006)等人提出了背景引导模型(Contextual Guidance Model)，其为情景中的目标搜索提供了一个概率框架。根据该模型，刺激物识别受到了情景特征和知识经验的双重影响。情景信息的加工存在两条信息加工通路，即局部特征加工通路和整体特征加工通路。局部特征加工通路以真实情景的局部信息为基础，颜色、运动方向等局部特征的提取会形成视觉优势区域，并影响观察者的信息搜索；整体特征加工通路是在提取整体特征之后，激活已有的知识经验，并调节信息搜索的方向。如此，自上而下和自下而上加工的拟合，将最终决定观察者搜索什么信息(如图2)。比如，在识别过程中要确定情景中行人的位置。根据情景的局部特征，情景具有很多视觉优势区，如果不受知识经验的影响，人们应该首先扫描优势区信息；但是，由于受知识经验的影响，人们会产生“目标刺激在某一个位置”的预期，这种预期会对扫描路径起调节作用，最终实现目标刺激的搜索。

在刺激物搜索任务中，要求浏览者搜索情景中的目标刺激，以判断目标刺激是否出现在情景中。那么最理想的假设是，如果目标刺激出现，浏览者将对其出现概率较高的位置予以注意。这样，刺激物的觉察就可以根据概率P(O，X|I)做出估计(其中，，是情景的特征；O是二分变量，即O=1表示目标刺激出现，O=0表示目标刺激没有出现；X表示目标刺激出现的位置)。如果目标刺激不出现，那么P(O=O，X|I)。∝P(O=O|I)。

对于情景特征的确定，简单的做法是只考虑目标刺激的特征。但是很多研究认为，在真实情景浏览中，并不仅仅只是应用局部的刺激物信息，情景背景信息也起非常重要的作用。在背景引导模型中，情景局部特征就是情景中某一区域的特征，整体特征即整个情景的特征。这样一来，刺激物的觉察则可以应用P(O，X|L，G)做出估计。也就是说刺激物出现在某一位置X=(x,y)的概率可以用整体特征G和局部特征L(X)来表示。刺激物出现的位置可以用以情景中心为原点的坐标系来表示，并将其标准化在[0，1]的范围之内，这样选择单位以及情景图片的刷新率就不会对模型的预测性产生影响。

根据贝叶斯定律，可以将刺激物出现的概率分解成一系列可以归因于注意引导的单元。

p(O=1，X|L，G)

=[1／p(L|G)p(L|O=1，X，G)p(X|O=1，G)p(O=1|G)

(其中，O是二分变量，确定目标是否出现；X是情景的某一位置，L是情景局部特征，G是情景整体特征)

5　进一步研究的展望

在日常生活中，每个人无时不处在真实情景之中，而且必须要面对不同对象的识别问题。根据刺激物识别的基本过程，围绕着真实情景背景是否对刺激物识别产生影响这一问题，形成了三个不同的理论模型，而且在不同的研究范式指导下，不同的理论模型均获得了相关的实证支持。因此，对于真实情景与刺激物识别之间的关系问题仍不能提供有效地解释，但是这些实证研究却推动形成一种新的理论视角，帮助我们重新认识真实情景与刺激物识别之间的关系问题。

Torralba和Oliva(2006)等人提出了背景引导模型，其假设认为刺激物识别是整体信息和局部信息整合的结果，是通过自下而上和自上而下的两条平行通路加工实现的，其中自下而上的通路主要加工即时的、局部信息，而自上而下的通路主要是加工整体信息。这一理论模型为真实情景与刺激物识别之间关系的问题提供了一种新的解释，同时也得到了实证研究的支持。然而，该领域仍然面临许多有待解决的问题。

第一，背景引导模型是不是最优模型。背景引导模型较好地整合了有关刺激物属性和情景识别的研究，但是这一模型对于每一个动态的即时加工并没有说明，其双通道加工是以视觉优势区和情景背景意义的快速提取为基础的，那么这种快速提取有没有时间阈限，如果有，这个阈限会是多少呢?另一方面，这种平行加工是不是完全分离的?如果是分离的，那这一模型就不能为刺激物识别的完整过程提供解释，或者说是存在着局限。这种局限仍然是早期三种理论模型所面对的――情景整体信息的影响作用是在刺激物识别的哪一个阶段发生的?背景引导模型要为刺激物识别提供最优的解释，那么其至少要对这些问题做出回答。

生物信息学的研究意义范文第5篇

关键词：智慧；智能；人类智能；人工智能

0引言

不久前刚结束的围棋人机大战，使人工智能受到人们空前广泛的关注。它一方面表明智能科学与技术的发展极为迅速，同时也激起了社会对智能科学技术及其人才培养十分强烈的期待。人们对“中国大脑”计划的热议达到了前所未有的程度，“中国制造2025”计划正在快速推进，我国自主研制的智能服务机器人正在走向服务领域的许多行业，国内许多企业自发兴起的“机器换人”浪潮正高歌猛进。国务院政府工作报告中提出的“互联网+”虽然被人们解释为互联网向各领域的强势渗透，但是更多的有识之士却把“+”理解为“升级”，即“计算机互联网络”向“人工智能互联网络”的升级，而这正好与“中国大脑”计划相呼应！

为了适应这种发展的需要，努力办好“智能科学与技术”专业，北京邮电大学智能科学与技术研究中心曾经对设置了本专业的全国各主要高校做了一次普遍性的专业调查，结果发现，各校对于“智能科学与技术”专业的理解差异非常巨大。最狭义的理解，是把本专业看做是“计算机科学与技术的一个分支”；最广义的理解，是把它看做是“从理工到人文和社会几乎无所不包的综合学科”。

从科学研究和长远发展的观点来看，这样发散的理解会有利于人们解放思想，激励创新，把本学科的研究做深做透做到位。不过，从当前的本学科教育教学来说，这样分散的理解可能使“智能科学与技术”学科的人才培养工作迷失方向。

1基本模型

为了准确理解“智能科学与技术”学科，首先需要建立“智能科学与技术”学科的基本模型，这样才能从学科整体上厘清它的基本概念、基本原理和基本规律，规制过于宽泛和过于狭窄的偏差。图1就是为此而设计的基本模型。

在图1中，底部的椭圆代表外部环境的客体事物，也就是需要研究的“问题”；其上的整个部分代表主体及其与客体相互作用的过程：主体接受来自客体所产生的“本体论信息”，经过主体思考之后产生与客体交互的“智能行为”反作用于客体，解决问题。就在这个主客相互作用的过程中，主体充分展现了自己的智慧能力。其中的主体可以是人类个体，也可以是人类群体。因此，这是研究“智能科学与技术”的基本模型。

不断提升自己生存与发展的水平，这既是人类与生俱来的目标，也是人类永不枯竭的动力。为了实现这个目标，人类就要运用自己的智慧和知识不断去发现应当解决而且可能解决的问题，在此基础上努力去解决所发现的问题，不断前进。

人类的这种智慧能力包含两个相互联系相互作用相辅相成的部分：其一是根据人类所追求的目标和现有的知识去发现问题、定义问题和预设问题求解目标的能力，这是人类在长期实践过程中积累起来的一种内隐性的智慧能力，所以称为隐性智慧；其二是在隐性智慧所确定的工作框架内，在求解目标的引导下，运用相关信息和知识去生成解决问题的策略，成功解决问题实现求解目标的能力，这是一种外显性和操作性的智慧能力，所以称为显性智慧。

在图1的模型中，隐性智慧具体表现为“主体所定义的问题、主体的知识库里已经拥有的知识、主体为求解问题所预设的求解目标（也存在知识库内）”，这三者就构成了主体为求解问题所设置的初始工作框架。显性智慧则具体表现为图1中的“感知、认知、基础意识、情感生成、理智生成、综合决策、策略执行、效果检验以及反馈学习优化”所代表的问题求解过程。

由于隐性智慧是人类内隐性的智慧，需要明确的目标、足够的知识、很强的直觉能力、丰富的想象能力、甚至需要灵感和顿悟能力，才能创造性地发现值得解决的问题，所以，隐性智慧难以用人造机器去模拟。然而，由于显性智慧具有外显性和操作性特征，主要具备获取信息、生成知识、生成和执行策略的能力，因此，显性智慧有可能被人造机器所模拟。在约定俗成的学术语汇中，“智慧”比较抽象，带有形而上的色彩；而“智能”则比较具体，带有形而下的特点。于是，人类的显性智慧也常常被称为“人类智能”。

鉴于人类显性智慧与隐性智慧之间存在不可分割的深刻内在联系，人们就把研究和探索“人类隐性智慧和显性智慧奥秘”的科学技术称为“智能科学技术”，而把其中着重研究和模拟“人类显性智慧（人类智能）能力”的科学技术称为“人工智能”科学技术，或者就简称为“人工智能”。换言之，人工智能是“智能科学与技术”的一部分。

图1的基本模型及其相关解释启示我们：“智能科学与技术”的内涵既具有极强的基础性，涉及与物质资源同样基础的信息资源；又具有极强的深刻性，涉及人类创造性智慧的深邃奥秘；还具有极强的应用性，涉及极其广泛的应用领域。

因此，为了研究与学习“智能科学与技术”，人们应当具备人文社会科学、基础自然科学和应用技术科学的知识与能力，应当自觉遵循“文理交互，理工融通”的交叉科学理念。虽然我国高校仍有文科、理科、工科之分，但是，为了培养有发展能力和创新能力的人才，还是要在发挥各校特色的同时努力贯彻“文理交互，理工融通”的方针。这是智能科学与技术学科的鲜明特点，需要引起教学与研究人员的高度关注。

2基本方法

概念是学科的基石。从图1的基本模型可以看出，“智能科学与技术”包含了许多重要的新概念。除了上面已经讨论过的隐性智慧和显性智慧的基础概念之外，还有信息（包括本体论信息和认识论信息，特别是其中的语法信息、语义信息和语用信息）、知识（包括本能性知识、经验性知识、规范性知识、常识性知识、知识的内部生态系统和外部生态系统）、基础意识、情感、理智、智能策略、智能行为等一系列基本概念。

考虑到本文篇幅的限制，同时也考虑到读者可以很容易从现有文献中详细了解到这些概念，因此，这里只予以列举，而不准备展开具体的讨论。有需要的读者可以参阅相关文献。

这里需要特别关注的，是研究和学习“智能科学与技术”所需要确立的新的科学观和方法论问题。只有掌握了这些新的科学观和方法论，才能准确地理解“智能科学与技术”的基本概念、基本内容和基本规律。

有比较才能有鉴别，事物总是相比较而存在。了解“智能科学与技术”所需要的科学观和方法论的便捷方法之一，就是把它们同读者已经熟悉的“物质科学与技术”的科学观和方法论进行对比。众所周知，智能系统是一类开放的复杂信息系统，因此，这里的比较对象也要选择相对比较复杂的物质系统。表1就是这种比较的一些结果。

由表1可知，“物质科学技术”所采用的科学观包括（1）物质观：认为研究的对象是物质的；（2）结构观：认为研究的关注点应当是物质的结构；（3）孤立观：认为所研究的物质对象是与其它对象没有关联的；（4）静止观：认为所研究的物质对象是静止的，至少在研究期内是静止的。

基于这样的科学观，在处理比较复杂的物质对象的时候，物质科学技术所采用的方法论就是“分解一分析”，更具体地说就是“分而治之，各个击破，直接还原”。也就是人们所熟悉的“还原论”。

和“物质科学与技术”的情形不同，“智能科学与技术”的科学观包括（1）信息观：认为所研究的对象是信息；（2）系统观：认为研究的关注点应当是系统化的信息，即必须同时关注信息的形式、内容和价值；（3）生态观：认为信息不是孤立的或静止的，而是生长发展的；（4）机制观：认为信息的生长发展必然存在一定的机制。

基于这样的科学观，“智能科学与技术”所采用的方法论就是“转换―创生”。更具体一些说，就是“智能科学与技术”基本模型（图1）所展示的“信息转换与智能创生定律”。其中，“信息转换”是手段，“智能创生”是目的。

十分清楚，“物质科学与技术”的“分而治之”方法论体现了它的“物质观、结构观、孤立观和静止观”；“智能科学与技术”的“转换创生”方法论体现了它的“信息观、系统观、生态观和机制观”。

这个对比告诉我们，由于研究对象不同，导致学科的性质也不相同，我们不能把自己所熟悉的“物质科学与技术”的科学观和方法论统统照搬到“智能科学与技术”学科领域。虽然在研究局部细节问题的时候，这两种科学观和方法论的差异表现的不是很明显，但是在研究系统全局问题的时候，这种差别就会变得十分显著。这也是值得“智能科学与技术”的研究者和学习者特别关注的特点。

事实上，“人工智能”的研究就经历了一场方法论的变革。按照“分解―分析”的方法论思想，人工智能被分解为结构模拟（人工神经网络）、功能模拟（物理符号系统）和行为模拟（感知动作系统）三大学派，结果长期不能互相融通。20世纪末和21世纪初，一些研究人员提出“新的集成”和“现代方方法”试图找到三者融通的具体方法，但是都没有取得成功。2007年，本文作者按照“转换―创生”方法论思想提出了机制模拟的智能生成方法，结果发现：结构模拟（人工神经网络）、功能模拟（物理符号系统）和行为模拟（感知动作系统）分别是机制模拟的A、B、C型，从而实现了人工智能模拟方法的统一，见表2。

由此可见，以往人们把人工神经网络课程、物理符号系统课程（即普遍流行的人工智能和专家系统课程）、感知动作系统课程（即智能机器人或智能体课程）分开讲授或者只讲授其中一门或两门课程的做法是不合理的。

同时，我们一直把图1的模型称为“智能科学与技术的基本模型”。不过，如果注意到“智能科学与技术”的科学观一信息观，系统观，生态观和机制观，那么，我们也可以把图1称为“生态意义上的信息科学与技术基本模型”。这是因为，虽然在经典意义上的信息科学与技术基本模型只能覆盖到图1模型中的信息层次，但在生态学意义上，知识和智能都是信息的生态学产物，因此生态学意义上的信息科学与技术基本模型就覆盖了图1模型的全体。在生态学的意义上，“智能科学与技术”基本模型与“信息科学与技术”基本模型就合二为一：自顶向下观察，图1就是“智能科学与技术”的基本模型；自底向上观察，图1就是“信息科学与技术”的基本模型。于是有：

智能科学与技术=生态学意义的信息科学与技术

如果把“智能科学与技术”模型中的“由信息转换为知识”和“由信息、知识和目标转换为智能”这两个核心部分命名为“核心智能科学与技术”，把非生态学意义上的信息科学与技术命名为“常规信息科学与技术”，那么，也可以有：

智能科学与技术=核心智能科学与技术+常规信息科学与技术

在我国教育部的学科目录中，“智能科学与技术”其实就是“核心智能科学与技术”，目录中的“信息科学与技术”其实就是“常规（非生态学意义的）信息科学与技术”，后者又被划分成“通信”、“计算”、“自动化”、“物联网”、“信息安全”这样一些更加狭窄而且相互交叠的二级学科，显然有待进一步合理化。

3基本课程

北京邮电大学智能科学与技术研究中心最近实施的全国高校智能科学与技术专业教学计划调查表明，我国多数学校的教学计划确实体现了“计算机科学与技术的一个分支学科”的特点，很少学校的教学计划能够表现“文理相交，理工融通”的交叉科学精神。这就提出了一个尖锐的问题，如果真的把“智能科学与技术学科”办成“计算机科学与技术学科”的一个分支学科，那么，这样的“智能科学与技术学科”还有存在的理由吗？

由以上分析的“智能科学与技术”的基本模型和基本方法可以知道，为了学习、理解和掌握“智能科学与技术”学科，人们的知识结构必须包含社会科学、人文科学、基础科学、应用技术的基础知识与综合能力。

为此，由中国人工智能学会教育工作委员会和清华大学出版社计算机分社共同组建的“全国高校智能科学与技术专业系列教材规划与编审委员会”（以下简称编委会）提出了如下的本学科核心课程和相应的核心教材。

（1）一年级第一学期的课程智能科学与技术导论是一个引导型课程，旨在以准确而通俗的概念、全面而浅近的思路、亲切而富有感染力的语言，引导刚刚踏入校门的新生了解：什么是“智能科学与技术”？为什么要学习“智能科学与技术”？怎样才能学好“智能科学与技术”？

（2）二年级第一学期的课程脑与认知科学基础是本学科特需的自然科学基础（脑科学）和社会科学基础（认知科学），旨在为学生提供关于人类智能的脑科学基础知识和人类认知能力的科学知识，特别是关于“脑结构如何产生认知能力（物质如何生成精神）”的科学机理。

（3）二年级第二学期的课程不确定性数学引论是本学科特需的数学基础知识课程，旨在为学生提供关于“智能科学与技术”领域必然涉及到的各种不确定性（包括随机不确定性、模糊不确定性、粗糙不确定性以及非线性引起的混沌不确定性）的描述与处理知识，特别要阐明这些不确定性的根源、相互关系、描述和处理方法。

（4）三年级第一学期的课程机器智能是本学科的专业基础课程，旨在用“智能科学与技术”的方法论阐述人类智能的各种模拟方法（包括结构模拟、功能模拟、行为模拟和机制模拟），以及这些不同模拟方法之间的相互关系和统一的途径，为学生学习机器（人造系统）智能奠定理论和方法的基础。

（5）四年级第一学期的课程《科技史与方法论》，由于智能科学技术本身富有科学观和方法论的特色，因此这是一门具有本学科特色的总结性课程，旨在为学生提供关于科学技术发展史（特别是智能科学技术发展史）所展现的科学观和方法论知识，使学生能够从“智能科学与技术”的学科知识基础上站立起来，具有纵观和把握智能科学技术发展规律的能力，使学生的学术眼界能够“形成于课堂，而又远远超越课堂”。

编委会认为，这些核心课程的综合（加上各个学校的人文社会科学通识课程和各有特色的专业课程），将为学习者提供必要的“文理相交，理工融通”的交叉学科思维素质和能力。无论是理科型学校还是工科型学校，都要在保证上述核心课程优质教学的基础上努力发挥自己的特色，而不应当削弱这些核心课程的教学质量。

5结语