综合集成：知识经济时代的技术基础

胡晓峰

综合集成是我们应付未来挑战的重要手段

综合集成技术是实现信息快速获取、知识有效管理的最佳手段。出于对信息社会的深刻理解和针对系统方法在发展与实践中的问题，著名科学家钱学森提出了“定性定量综合集成”（Meta Synthesis）的思想，即“将专家、群体、数据和各种信息与计算机仿真有机地结合，把各种学科的理论和人的经验与知识结合起来，发挥整体优势”。随后，又具体建立支持定性与定量相结合的综合集成研讨厅(HWSME)的设想，这是试图解决对复杂系统的研究及研究方法论问题的一个很好的解决方案。这实际上是将现代计算机信息技术、多媒体技术、人工智能技术、现代模拟仿真技术、虚拟现实技术引入到系统工程领域，以解决许多用传统方法难以解决的问题。把定量的模型计算与主要是由专家掌握的定性知识有机地结合起来，实现定性知识与定量数据之间的相互转化。由专家介入到模拟过程中，解决那些计算机不好解决的非结构化问题，也即人在回路中，发挥了“人机一体，各取所长”的作用。在这里，人或组织利用研讨厅进行研讨、辩论和“对抗”，从情况的认识和判断、系统问题识别、问题解的产生到论证评价、决策方案实施以及反馈，都可以由此得到知识、认识和理论。在未来的知识经济发展中，综合集成技术将越来越显示出其强大的生命力，而成为知识经济社会最重要的技术支柱之一。 工业生产造就分工，信息生产专事融合，这是工业化社会走向信息化社会过程中非常明显的变化，而综合集成技术为适应这种变化提供了相应的手段。将计算机用来打印报表是对计算机的浪费，而将计算机简单地连入网络，也只是集成的最简单的行为。综合集成的目标不仅仅是连入，更重要的是信息的融合，这也就是称之为综合集成的道理。信息经济的理想状态是通过计算机网络进行充分的信息融合，减少不必要的迂回，达到生产和消费的高度融合。综合集成的目的就是要将各种信息收集过来，然后进行分类、整理、抽取和融合，获取有用的信息，学到知识，最终为应用服务。 知识与信息在本质上是完全不同的事物，信息系统技术为信息的使用提供了手段，而综合集成技术为知识的管理和利用打开方便之门。信息系统技术建立了有效的信息传输、处理、分发和管理的手段，虽然今天看来，在世界范围内既不均衡也不完善，但它确实改进了信息的利用。知识只存在于使用者身上而并不存在于信息的集合当中，对知识的管理既要对信息进行管理，也要对人进行管理。简单地说，“知识管理”是这样一个过程：它对组织或企业集成的知识与技能进行获取，不论这些知识与技能是存在于纸上，或是在数据库中，还是在人的脑海里，然后将这些知识与技能分布到能够帮助组织和企业实现最大产出的地方。知识管理的目标就是力图将最恰当的知识，在最恰当的时候，传递给最恰当的人，使他们作出最好的决策。综合集成在很大程度上就是要在技术上实现这个过程。 只有人类才能在知识的创新过程中扮演核心角色，而综合集成技术要为知识创新提供人机和谐的环境。我们已经理解了用机器取代人并不是一个明智的想法，人机分工是信息系统的最佳形式，而创新必定要由人类完成，知识的创新也只能发生在人类社会的交互过程之中。计算机的能力再大，也终究不过是人类的工具。综合集成与一般集成的最直接区别就是：人完全作为系统的组成部分，按照“人机分工”的原则在系统中发挥作用。如同其他工具一样，综合集成技术为人的创造力提供一个人机有效结合的良好环境。

综合集成技术的发展趋势

首先，我们在信息系统设计时必须把目光放到基于Internet的“大信息环境”中。现在有人在讨论这个问题：Internet出现在70年代，80年代已经广为人知，但为什么到了90年代才突然大放异彩，并得到迅速发展呢？在这里，除了在网络技术上多年的积累以及技术逐步成熟外，WWW技术的产生和引爆起到了十分关键的作用。作为多媒体技术的分支之一，超文本技术在网络上找到了其最具历史意义的应用，实在是很多人没有想到的。现在我们反过来去研究WWW的作用，就很容易发现，WWW所做到的最重要的一点就是将复杂的网络操作，通过超文本技术和简单的协议，变换成了简单的“点击”。其直接结果就是使用户不需要网络知识和约定便可以很容易地访问任意地点的计算机资源。用户群的扩大导致资源的增长，反过来又促进了用户群的再次扩大，如此循环往复，就使Internet迅速发展。从原理上讲，这些技术都不是什么新的发明，也不复杂，但通过巧妙地组合（其实也是集成），就引发了一场变革。而这种变革所带来的不仅仅是技术上的变化，更重要的是引起了信息化社会、信息化产业等方面的进步。从这里我们可以发现，依托Internet的“大信息环境”建立各类信息应用，将成为未来最重要的发展趋势；在这个环境下实现各种多媒体技术的综合集成，是未来技术发展的突破口。 第二，必须在“内容”一级实现综合集成技术，与之相关的技术将是未来竞争的重点。要做到综合集成而非简单集成，就必须在信息内容上有充分的操纵手段，包括从多媒体信息源中挖掘知识。系统综合集成必然要涉及到对内容的综合，但对多媒体而言，目前我们还缺乏完全实用的对媒体的理解或识别能力。例如，图像理解、语音识别、视频情节理解等。多年来在这些方面的研究所取得的进步也是有目共睹的。多媒体基于内容检索技术与传统的图像理解或语音识别不同，它首先要做的是不用任何领域知识对大量的媒体进行识别和分类，在低层的物理特征的基础上检索出所需的内容，而将理解其真正含义的工作交给用户自己去做。不需领域知识的低层特征识别虽然可以大规模地缩小目标空间，但在内容一级上实现综合还需要更高层次的特征和语义。这种更精细的识别需要领域知识，层次愈高就愈需要人工智能技术的进步，但毕竟目前这方面离真正实用还有相当大的距离。可以这样说，谁先掌握了对内容的实用处理能力，谁就会在未来的竞争中占据主动。微软、IBM等对相关技术，如语音识别、图像理解、视频处理、多媒体技术等进行大量的投入，也说明了这一点。 第三，综合集成环境必须是能够支持协同工作的环境，必须支持人的介入。复杂的问题需要多人协作解决，协作本身就是一个难题。在大信息环境下，计算机支持的协同工作要逐步发展为多媒体综合集成环境支持下的协同工作，即从CSCW发展为M2SCW(Multimedia Metasynthesis Supported Cooperative Work)。这种支持将在很大程度上与多媒体会议技术、虚拟现实技术、信息融合技术、协同感知技术等新技术的发展程度有关。例如，通过电话进行协作显然不如通过电视会议进行协作更直观和方便，而在未来可以将异地不同的协作参与者合成到一个虚拟的空间之中，对虚拟对象进行操作，那就更加不同。在跨全球范围的、虚拟与真实交汇的、多对象多人的环境中实现一个智能化的协同工作环境，是综合集成技术未来所要达到的目标。 第四，在综合集成环境下实现知识管理是综合集成技术的基本目标。知识管理的基本职能是外化、内化、中介和认知。外化是以外部储藏库的形式收集知识，并提供相应的标准进行组织，根据各知识源的相似之处实现分类和识别。在此基础上，用聚类的方法找出知识库中各知识结构之间隐含的关系或联系。综合集成环境不仅要能够为用户提供功能强大的搜索引擎，而且还要进行分类管理。内化是设法发现与特定需求相关的知识结构。在内化过程中，从外部储藏库中提取知识，并以最适合的方式进行重新布局或表现，通过过滤来发现与知识寻求者相关的东西。智能化的处理将逐步做到这一点。中介过程强调明确固定的知识传送，将需要知识的对象与最佳的知识源相匹配。通过追溯个体的经历和兴趣，中介能把需要研究某一课题的人和相关的有经验的专家等连接起来。这就是所谓的个性化设计，综合集成环境应该能够逐步地识别每个用户的需求，然后主动提供服务。认知是对前三项功能得到的知识的运用，是知识管理的终极目标。现有技术很少能够实现认知过程的自动化，通常都是采用专家系统技术、人工智能技术、数据仓库技术等综合实现决策的支持和辅助。这些技术的发展，对未来的发展起着关键性的作用。