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| 編輯推薦： |
从钱学森系统科学的角度入门人机融合
戴汝为院士团队人机融合科普新作
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| 內容簡介： |
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综合集成研讨体系源于系统科学和复杂性科学的研究，是我国科学家钱学森院士、戴汝为院士（本书作者之一）等学者在整合系统、思维、智能等学科理论的基础上，于20世纪90年代初提出的处理“开放的复杂巨系统”的方法论。当前，随着社会、网络以及AI自身的高速发展，综合集成研讨体系的应用环境和对象均发生了一定的变化，如何吸收信息科学、认知科学、智能科学的前沿研究成果，纳入更加广泛的智能主体，设计更为通用的群体智能增强框架、过程和方法，促进更大范围内群体智慧的涌现，来共同处理更加复杂的重大决策问题和科技创新问题，是综合集成研讨体系发展的必然要求。为此，本书回顾了系统科学与复杂性科学的发展历程，从混合智能的角度重新梳理综合集成方法论的前期经验，进一步探究综合集成研讨体系的智能理论基础，开展了体系智能的融合与演化、社会智能的激发和使用等问题研究。这些工作不仅面向认知智能的前沿课题，更能为开放复杂环境下异构化、层次化认知智能和体系智能的研究开辟了一条新路，为其它类型的混合智能研究者提供了基础理论工具，同时将继续促进中国原创性综合集成方法论的有效、深入、持续发展和应用。
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| 關於作者： |
郑楠 博士，就职于中国科学院自动化研究所，师从戴汝为院士，主要从事复杂系统、综合集成、人工智能领域的研究。目前担任中国自动化学会系统复杂性专业委员会副主任、中国自动化学会女科技工作考工作委员会委员、《复杂系统与复杂性科学》期刊副主编。2013年入选中国科学院青年创新促进会会员。2023年人选中国科学院特聘研究岗位。
李耀东 博士，曾任中国科学院自动化研究所博士后、副研究员，师从戴汝为院士，长期从事系统复杂性、综合集成和人工智能领域的研究。曾参与多项综合集成相关的重大科研项日。与戴汝为院士、李秋丹合著《社会智能与综合集成系统》一书。
戴汝为中国科学院自动化研究所研究员、中国科学院院士。师从钱学森先生，在我国最早从事自动控制、模式识别、思维科学、人工智能、系统复杂性等交叉科学领城研究。2001年获国家科技进步奖一等奖，2002年获何梁何利基金科学与技术进步奖，2010年获中国模武识别科技终身成就奖，2012年获“西蒙SIMON\国际信息技术与决策杰出贡献奖，2016年获中国系统工程终身戚就奖。
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| 目錄：
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第一篇 综合集成理论与智慧涌现
第1章 人机结合的综合集成理论基础 / 3
1.1 复杂系统概述 / 3
1.1.1 系统科学的起源与早期发展 / 3
1.1.2 从工程控制论到总体设计部 / 8
1.1.3 一个科学的新领域 / 10
1.1.4 开放的复杂巨系统 / 12
1.1.5 与复杂性研究的交相辉映 / 16
1.2 综合集成方法论 / 19
1.2.1 定性定量相结合的综合集成法 / 19
1.2.2 从定性到定量的综合集成法 / 21
1.2.3 从定性到定量的综合集成研讨厅 / 25
1.2.4 人机结合、以人为主，从定性到定量的综合集成研讨（厅）体系 / 28
1.2.5 基于信息空间的综合集成研讨厅体系 / 30
主要参考文献 / 33
第2章 综合集成与智慧涌现 / 36
2.1 面向智能涌现的综合集成 / 36
2.1.1 运用综合集成法实现认识飞跃 / 36
2.1.2 综合集成法构成一个社会化智能系统 / 40
2.1.3 认识飞跃的实质是社会化智能涌现 / 45
2.1.4 大模型时代的智能涌现 / 48
2.2 人机结合智慧涌现 / 51
2.2.1 个体智慧涌现 / 51
2.2.2 人机结合，以人为主 / 54
2.2.3 群体交互与社会化智能涌现 / 56
2.2.4 社会化智能系统中的人机结合 / 61
主要参考文献 / 66
第二篇 大模型时代的综合集成法
第3章 大语言模型概述 / 70
3.1 大模型的三要素 / 70
3.1.1 Transformer架构 / 72
3.1.2 预训练 / 74
3.1.3 微调 / 76
3.1.4 高效地使用大语言模型 / 78
3.2 大模型的表现 / 80
3.2.1 自然语言理解 / 80
3.2.2 社会科学 / 81
3.2.3 数学计算 / 81
3.2.4 医学领域 / 82
3.3 思维科学与大语言模型 / 84
3.3.1 思维链推理技术 / 85
3.3.2 自一致性推理方法 / 86
3.3.3 思维树推理技术 / 87
3.3.4 思维传播推理技术 / 89
3.4 大模型的安全挑战与社会影响 / 90
3.4.1 数据的安全挑战 / 90
3.4.2 算法的安全挑战 / 91
3.4.3 安全挑战带来的社会影响 / 92
主要参考文献 / 93
第4章 综合集成法中的大模型应用框架 / 100
4.1 综合集成法中的三个体系 / 100
4.2 综合集成系统的功能需求 / 103
4.3 大模型的功能匹配分析 / 109
4.3.1 研讨交互分系统 / 109
4.3.2 流程管理分系统 / 110
4.3.3 系统建模分系统 / 111
4.3.4 群体学习分系统 / 112
4.3.5 资源管理分系统 / 113
4.3.6 特殊专家 / 113
4.4 大模型在综合集成系统中的应用层次和步骤 / 115
主要参考文献 / 119
第5章 知识体系 / 120
5.1 知识体系的概念与范畴 / 120
5.1.1 知识体系概述 / 121
5.1.2 知识体系的发展历程 / 123
5.1.3 大模型时代下的知识工程 / 128
5.2 知识体系的关键技术 / 133
5.2.1 知识抽取的挑战与解决方案 / 133
5.2.2 事件抽取的挑战与解决方案 / 138
5.2.3 知识图谱的框架与设计 / 140
5.2.4 多模态知识图谱构建 / 142
5.2.5 知识体系与大模型融合共进 / 146
主要参考文献 / 150
第6章 专家体系 / 159
6.1 专家体系概述 / 159
6.1.1 专家体系的概念与范畴 / 161
6.1.2 专家体系的发展历程 / 163
6.2 专家体系的核心技术 / 173
6.2.1 个体思维的外化与表达 / 174
6.2.2 专家群体的交互和促进 / 176
6.2.3 广义专家群体的交互 / 185
6.3 群体思维的组织与激发 / 191
6.3.1 依赖性思维、僵化思维和发散思维的定义 / 191
6.3.2 对弊端思维的总体分析思路 / 193
6.3.3 依赖性思维的形成与其对策 / 195
6.3.4 僵化思维的形成与其对策 / 199
6.3.5 发散思维的形成与其对策 / 202
6.3.6 结论与启示 / 205
6.4 大模型时代下的专家体系 / 206
6.4.1 LLM促进专家体系的发展 / 206
6.4.2 LLM——专家体系的核心技术 / 212
6.4.3 LLM——专家体系的挑战与未来发展 / 215
主要参考文献 / 218
第7章 机器体系 / 226
7.1 机器体系的概念与范畴 / 226
7.1.1 机器体系概述 / 226
7.1.2 机器体系的发展历程 / 228
7.2 机器体系的关键技术 / 234
7.2.1 复杂系统建模方法 / 234
7.2.2 复杂系统仿真技术 / 239
7.2.3 机器学习算法 / 244
7.2.4 神经网络及深度学习 / 246
主要参考文献 / 252
第三篇 综合集成法的总结与展望
第8章 人机结合的智能系统 / 258
8.1 智能系统的研究范式 / 258
8.1.1 类脑智能 / 258
8.1.2 演化智能 / 260
8.1.3 人机混合智能 / 261
8.2 智能系统之人机结合 / 262
8.2.1 智能系统“人机结合”的现实需求 / 262
8.2.2 人类“心智”与机器智能的结合 / 264
8.3 大模型时代下的人机结合 / 266
8.3.1 大模型与人机结合 / 266
8.3.2 人机结合的三个层次 / 269
8.3.3 人机结合的安全和伦理问题 / 275
主要参考文献 / 277
第9章 未来趋势、挑战与应对 / 279
9.1 人机融合的未来发展趋势 / 279
9.2 未来挑战与应对的探讨 / 287
9.3 跨学科研究与创新 / 292
主要参考文献 / 298
第10章 结语 / 299
10.1 主要研究成果总结 / 299
10.2 对未来研究的建议 / 302
后记 / 305
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| 內容試閱：
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综合集成法（以及后来的综合集成研讨厅体系）是我国著名科学家钱学森、
戴汝为等原创的处理复杂问题的方法论。作为系统科学与思维科学交叉发展
的产物，它的提出不仅来自于相关理论的自发进展，更源于处理现实世界复
杂问题的迫切需要。这里的复杂问题特指与“开放的复杂系统”相关的问题，
因而具有与“开放的复杂巨系统”相关联的特定复杂特征。
面对开放的复杂巨系统的问题，综合集成法强调从现有的不完整、不精
确的知识出发，通过专家之间、专家与计算机之间的丰富交互，借助系统建模、
系统仿真、系统分析和系统优化等手段，不断汇集各种有用的知识，促进专
家对系统和问题认识的逐步深化，将定性认识转化为定量认识，从而获得超
越已有认识的最佳结论。
为实现这一目标，必须遵循思维科学的规律，激活专家智慧和计算机智
能，提升整个系统的思维能力，激发创造性思维的产生。综合集成法不同于
其他方法论，它不是一系列公式的汇总，也不是求解问题的固定方案，而是
一套理论与实践相结合的问题求解方式。通过这种方式，可以积累对开放的
复杂巨系统的认识经验，形成新的理论。综合集成法处理复杂问题过程中的
认识飞跃，是通过专家体系、机器体系和知识体系之间的不断交互实现的，
是社会智能的涌现。
大模型是当前人工智能发展的一项重要成果，是计算机借助超大规模网
络、超大规模算力在超大规模语料上进行学习，从而大范围汲取人类知识、
表现出一定“智能”的新系统和应用。把以大模型为代表的人工智能系统纳
入综合集成工程作为被综合集成的对象，形成新型的“人机融合”，是综合集
成研究的新课题，也是本书讨论的主要内容。
本书拟从综合集成理论的起源出发，深入剖析综合集成法的实质，以认
识飞跃、智能涌现和人机结合为主线，讨论综合集成框架下巨型智能系统构
建的方案、经验和历史局限性，社会化智能涌现的技术条件和组织要求，人
机结合的理论假设、前期探索和实践挑战。目的在于从智能系统的角度理解
综合集成理论，明晰该理论对于人机融合的本质性要求。
在此基础上，本书针对大模型在综合集成法中的应用——以大模型为代
表的人工智能系统作为被综合集成的对象所产生的问题——展开探讨，内容
包括应用的基本原则、技术路线和实践途径。一方面，研究如何运用大模型
实现更加有效的人机融合、群体交互、智慧激发、知识生产和智能涌现；另一
方面，研究如何防范大模型的谬误，避免大模型的弊端，在新型人机结合范
式下形成人机融合、以人为主的新机制；此外，也将部分述及有关使用综合集
成思路改进大模型系统的构思，以期为人工智能、复杂系统和综合集成等领
域的研究人员提供有关经验、思路和启发。
本书后续内容划分为三篇共10章。
第1章“人机结合的综合集成理论基础”首先介绍综合集成法的先导概
念“开放的复杂巨系统”，然后介绍处理开放的复杂巨系统的方法论——综合
集成法，回顾其发展历程，总结其关键技术。第2章“综合集成与智慧涌现”
主要从社会化智能系统的角度对综合集成法中的人机结合、群体交互和智能
涌现进行分析，总结其对计算机智能的现实要求和大模型技术对这一要求的
可能回应。这两章为本书第一篇，从整体上探讨综合集成理论与智慧涌现的
关系。
第3章“大语言模型概述”从大模型的三要素到其展现的通用智能，以
及面临的安全挑战等角度，概述了大模型在自然语言处理领域的重要性、发
展现状和挑战。第4章“综合集成法中的大模型应用框架”首先介绍综合集
成法中的三个体系——专家体系、计算机体系和知识体系，分析三者之间的
关系，确定大模型技术在以上三个体系中的定位和应用框架。第5章“知识
体系”、第6章“专家体系”和第7章“机器体系”则具体讨论以大模型为代
表的人工智能技术在每个体系中的具体应用或应用构想。这5章为本书第二篇，
也是本书的核心内容，全面探讨把大模型系统纳入综合集成法的途径和把大
模型系统作为被综合集成对象所产生的问题及其应对方式。
第8章和第9章为本书第三篇，对综合集成法研究进行总结和展望。其
中第8章“人机结合的智能系统”主要讨论大模型介入之下的人机结合智能
系统的发展。第9章“未来趋势、挑战与应对”主要讨论人机融合的未来发
展趋势、技术挑战和可能的解决方案，在此基础上，提出以创新思维模式和
创造性思维为导向的交叉学科研究及相关学科体系建设问题。第10章“结语”
总结综合集成法自诞生以来的主要研究成果，回顾人机结合和人机融合的发
展历程，对大模型时代下综合集成研讨体系的进一步发展予以展望。
本书旨在通过系统性地探讨综合集成法与大模型的深度融合，揭示智能
涌现背后的机制与实现路径。我们希望，借助对综合集成理论的深入分析和
对大模型的应用研究，为读者提供一种全新的视角和方法，以更好地理解和
应对开放的复杂巨系统。期待本书的内容不仅能够为相关领域的研究人员提
供理论和实践上的指导，也能激发更多学者和从业者参与到这场关于智能系
统与人机结合的探索中，共同推动科学和技术的进步。
作者
2024年3月
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