钱学森传-第5部分
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从１９７８年春天开始，钱学森为促进运筹学、系统工程、系统分析在我国的发展，作出了重要的贡献。他先后在北京、成都、昆明、长沙发表了一系列学术讲演。这些讲演的主要见解，后来集中表达在１９７８年９月２７日公开发表的论文《组织管理的技术——系统工程》中。这篇论文对运筹学、系统工程和系统分析科学活动在中国的繁荣，产生了十分积极的影响。１９７９年７月２４日，钱学森应邀在中国人民解放军总部机关领导同志学习会上向数千名听众发表了与王寿云、柴本良合写的题为《军事系统工程》的长篇讲演，把计算机作战模拟技术推荐给中国人民解放军。他指出：“战术模拟技术，实质上提供了一个‘作战实验室’，在这个实验室里，利用模拟的作战环境，可以进行策略和计划的实验，可以检验策略和计划的缺陷，可以预测策略和计划的效果，可以评估武器系统的效能，可以启发新的作战思想。”“在模拟的可控制的作战条件下进行作战实验，能够对有关兵力与武器装备使用之间的复杂关系获得数量上的深刻了解。作战实验，是军事科学研究方法划时代的革新。”钱学森的这篇讲演，对国防系统分析在我国的发展产生了很大的推动作用。１９７９年１０月，钱学森在北京主持召开了“北京系统工程学术讨论会”。这次会议促成了中国系统工程学会及其所属专门从事国防系统分析研究的群众性学术团体——军事系统工程专业委员会于１９８０年正式成立。钱学森等著的《论系统工程》在１９８２年１１月出版，增订版在１９８８年１０月出版。
钱学森（八）
有了系统分析、系统工程、控制论、运筹学和作战模拟，从现代科学技术体系的认识考虑，系统科学的概念就形成了。
钱学森对系统科学最重要的贡献，是他发展了系统学和开放的复杂巨系统的方法论。钱学森对这一问题的兴趣起源于８０年代初对军事对阵模拟的研究。１９８１年５月２５日，他在与方福康的通信中说：“４０年前，Ｊ．冯？诺伊曼（ｖｏｎ Ｎｅｕ－ｍａｎｎ）同Ｏ．莫根施特恩（Ｍｏｒｇｅｎｓｔｅｒｎ）建立了博弈论，后来因为计算理论太繁，实际应用时，往往用Ｍｏｎｔｅ－Ｃａｒｌｏ数值法上电子计算机，求得结果。近来，在计算机下棋和简单的军事战斗集体（如排对排）的行动已经实现了。但如何把理论用于结构复杂、成员众多的对阵集团，问题太复杂，就连电子计算机也不行了。这是军事系统工程中的一个大问题，也是微观经济过渡到宏观经济的根本问题。能不能把博弈论和系统学结合起来，以解决此难题？”从１９８１年夏天到１９８２年１０月，在为指导王寿云编著《现代作战模拟》一书而进行的几次讨论中，钱学森从Ｆ．Ｗ．兰彻斯特（Ｌａｎｃｈｅｓｔｅｒ）的工作提炼出半经验半理论的处理复杂对阵问题的方法论（见《现代作战模拟》第三章）。在后来的研究工作中，钱学森赋予这一方法论更广泛的含义（参见《论系统工程》增订版说明）：处理复杂行为系统的定量方法学，是科学理论、经验和专家判断力的结合。这种定量方法学，是半经验半理论的。提出经验性假设（猜想和判断），是建立复杂行为系统数学模型的出发点。这些经验性假设（猜想或判断）不能用严谨的科学方式证明，但需用经验性数据对其确实性进行检测。从经验性假设（猜想或判断）出发，通过定量方法途径获得的结论，仍然具有半经验、半理论的属性。当人们寻求用定量方法学处理复杂行为系统时，容易注重于数学模型的逻辑处理，而忽视数学模型微妙的经验含义或解释。要知道，这样的数学模型看来“理论性”很强，其实不免牵强附会，从而脱离真实。与其如此，反不如从建模一开始就老老实实承认理论的不足，而求援于经验判断，让定性的方法与定量的方法结合起来，最后定量。这样的系统建模方法是建模者判断力的增强与扩充，是很重要的。钱学森并没有把研究工作停止在这一水平上，他同于景元、戴汝为合作，深入到一个科学新领域——开放的复杂巨系统及其方法论（参见《自然杂志》１３卷１期）。开放的复杂巨系统目标还没有形成从微观到宏观的理论，没有从子系统相互作用出发，构筑出来的统计力学理论。那么有没有研究方法呢？有些人想得比较简单，硬要把处理简单系统或简单巨系统的方法用来处理开放的复杂巨系统。他们没有看到这些理论方法的局限性和应用范围，生搬硬套，结果适得其反。例如，运筹学中的对策论，就其理论框架而言，是研究社会系统的很好工具，但对策论今天所达到的水平和取得的成就，远不能处理社会系统的复杂问题，原因在于对策论中已把人的社会性、复杂性、人的心理和行为的不确定性过于简化了，以致于把复杂巨系统问题变成了简单巨系统或简单系统的问题了。同样，把系统动力学、自组织理论用到开放的复杂巨系统研究之中，之所以不能成功，其原因也在于此。系统动力学创始人Ｊ．福雷斯特（Ｆｏｒｒｅｓｔｅｒ）就提出，对他的方法要慎重，要研究模型的可信度。钱学森在１９８９年指出，实践已经证明，现在能用的、唯一能有效处理开放的复杂巨系统（包括社会系统）的方法，就是从定性到定量的综合集成方法，这个方法是在复杂巨系统研究实践的基础上，提炼、概括和抽象出来的。除去复杂军事对阵系统外，各类复杂巨系统的研究实践还包括：
（１）在社会系统中，由几百个或上千个变量所描述的定性定量相结合的系统工程技术对社会经济系统的研究和应用。
（２）在人体系统中，把生理学、心理学、西医学、传统医学以及气功、人体特异功能等综合起来的研究。
（３）在地理系统中，用生态系统和环境保护以及区域规划等综合探讨地理科学的工作。
在这些研究和应用中，通常是科学理论、经验知识和专家判断力相结合，提出经验性假设（判断或猜想）；而这些经验性假设不能用严谨的科学方式加以证明，往往是定性的认识，但可用经验性数据和资料，以及几十、几百、上千个参数的模型对其确实性进行检测；而这些模型也必须建立在经验和对系统的实际理解上，经过定量计算，通过反复对比，最后形成结论；这样的结论就是我们在现阶段认识客观事物所能达到的最佳结论，是从定性上升到定量的认识。定性定量相结合的综合集成法，就其实质而言，是将专家群体（包括各种有关专家）、数据和各种信息与计算机技术有机地结合起来，把各种学科的科学理论和人的经验知识结合起来。这个方法应用的成功，就在于发挥了这个系统的整体优势和综合优势。近几年，国外有人提出综合分析方法（ｍｅｔａ－ａｎａｌｙｓｉｓ），对不同领域的信息进行跨域分析综合，但还不成熟，方法也太简单。而从定性到定量的综合集成法却是真正的综合分析方法。钱学森在１９９２年进而提出了从定性到定量的综合集成法的应用形式。钱学森的系统科学思想，使人们认识到开放的复杂巨系统具有科学与经验相结合的本质，并指导人们运用一种科学的途径去寻求科学与经验相结合的解答。
钱学森（九）
思维科学
人工智能已成为国际上的一大热门，但学术思想却处于混乱状态。在这样的背景下，钱学森站在科技发展的前沿，提出创建思维科学（ｎｏｅｔｉｃｓｃｉｅｎｃｅ）这一科学技术部门，把３０年代中国哲学界曾议论过、有所争论、但在当时条件下没法讲清楚的主张，科学地概括成为思维科学。比较突出的贡献为：
１．钱学森在８０年代初提出创建思维科学技术部门，认为思维科学是处理意识与大脑、精神与物质、主观与客观的科学，是现代科学技术的一个大部门。推动思维科学研究的是计算机技术革命的需要。钱学森把思维科学划分为思维科学的基础科学、思维科学的技术科学及思维科学的工程技术三个层次。思维科学的基础科学是研究人有意识的思维规律的学问，称为思维学。思维学又可细分为四个部分：
（１）抽象（逻辑）思维学，抽象思维是可以用计算机来代替人脑工作的那部分思维。
（２）形象（直感）思维学，形象思维建立在经验或直感的基础上，主要研究人类根据经验或直感产生智能的行为，以及如何用计算机实现这一过程，并使之上升为理论。
（３）灵感（顿悟）思维学，灵感思维是形象思维的扩展，由直感的显意识扩展到灵感的潜意识。
（４）社会思维学，研究人作为一个集体的思维，以及如何利用人类过去积累的知识。思维活动，实际上具有集体性质。人类认识客观世界不但靠实践，而且要利用过去人类创造出来的精神财富。另外信息对认识过程有非常重要的意义，研究信息和信息过程的信息学，也是思维科学的基础科学之一。在技术科学这一层次，包括结构语言学和数理语言学、模式识别、情报学和科学方法论等。科学技术工作决不能局限于抽象思维的归纳推理，即所谓的科学方法，而必须兼用形象或直感思维，甚至要得助于灵感或顿悟思维。思维科学中直接改造客观世界的学问属于工程技术层次，如人工智能、计算机软件工程、密码技术、情报资料库技术、文字学和计算机模拟技术以及其他。钱学森提出，认知心理学就是上升到精神（ｍｅｎｔａｌｉｃｓ）也还是人体科学基础学科层次，属人体科学大部门，而思维学属思维科学大部门。研究意识，研究人的思维，一条路是研究脑，走脑科学的道路。这条路非常长，短时间内不会有结果。另一条是走思维科学的道路，依靠思维科学内部的一些方法来研究。
２．钱学森主张发展思维科学要同人工智能、智能计算机的工作结合起来。他以自己亲身参予应用力学发展的深刻体会，指明研究人工智能、智能计算机应以应用力学为借鉴，走理论联系实际，实际要理论指导的道路。人工智能的理论基础就是思维科学中的基础科学思维学。研究思维学的途径是从哲学的成果中去寻找，思维学实际上是从哲学中演化出来的。他还认为形象思维学的建立是当前思维科学研究的突破口，也是人工智能、智能计算机的核心问题。
３．钱学森把系统科学方法应用到思维科学的研究中，提出思维的系统观，即首先以逻辑单元思维过程为微观基础，逐步构筑单一思维类型的一阶思维系统，也就是构筑抽象思维、形象（直感）思维、社会思维以及特异思维（灵感思维）等；其次是解决二阶思维开放大系统的课题；最后是决策咨询高阶思维开放巨系统。
人体科学
钱学森是中国人体科学的倡导者。７０年代末，当人体特异功能是真是假，科学工作者及社会各阶层还众说纷纭的时候，钱学森支持一些热心的科学工作者，对捕捉到的现象进行科学的核实和实验，严谨地进行科学检验。在取得大量和可靠的科学实验数据资料之后，他认为
