例如，最新统计显示，2014年大多数网站，尤其 是中小网站的网络流量之63%?80%已经是互联 网“机器人（Internet bots)”产生的，人类本身造就 的流量已经不到37%，而两年前这两个数据还平分 秋色，分别是51%与49%.这只是知识自动化最基 本，甚至可以说是最初等的体现形式，但多数人无从 感知“人机”之别，表面上的“人在其中”，实质上所 引发的“机进人退”之速度不能不令人担心.特别 值得注意的是，超过一半的互联网“机器人”流量是 各色各样的“恶毒（Malicious)”流量，这使如何在 Cyberspace里安全有效地实施知识自动化的任务 变得更加迫切.
　　显然，知识自动化是信息自动化的自然延伸与 提高，是“人”嵌在自动化之中的必然要求，也是从 物理世界的自动化控制转向人类社会本身的智能 化管理的基础.而且，这一基础必须借助于虚拟空 间里的自动化才能实现和完善，否则，就像一些简 单的代数方程在实数空间中无解一样，我们也难以 单纯地在实际的物理空间中落实知识自动化，进而 实现能够动态变化、实时反馈的智能化企业和社会 的管理[2].正因为此，我们提出了以人为本、面向 物理世界和Cyberspace融合的社会物理网络系统 (Cyber-physical-social systems，CPSS)之概念[16].
　　其实，作为自动化学科基础的控制论之本意就 是社会控制与管理.19世纪初著名的法国科学家安 培首次提出控制论一词时，就把这一学科定义为国 务管理的科学.但正如钱学森在其《工程控制论》的 开篇里所称，“安培企图建立这样一门政治科学的庞 大计划并没有得到结果，而且，恐怕永远也不会有结 果”.即使之前的《控制论》作者维纳也在其书中认 为，社会控制与管理的设想是“虚伪的希望”或“过 分的乐观，，間.
　　为什么钱学森和维纳当时会有这样的看法？我 们认为，关键是因为60多年前，这个世界还缺乏实 时、有效、充分的社会信号和信息.这是为什么长期 以来控制论无法尝试其本源之要害，也是知识自动 化只有在今天才可能实现的原因：知识自动化所需 的知识信号，必然是物理信号与社会信号的融合，只 有物理信号，没有社会信号，不可能实施知识自动 化.简言之，Cyberspace为知识自动化提供了发展 的基础设施与平台，但社会信号为其发展提供了基 本动机与动力.
　　工业时代，各类传感器的出现使得物理信号的 应用成熟、普及、深入，更使得工程控制论在物理 过程的自动化中发挥了极其重要的作用，成为现 代工业生产的支柱技术.今天，在基于互联网的 Cyberspace里，从社会媒体、社会网络、社会计算, 直到计算社会，我们已经迅速地跨入了以社会事务 信息为主体的“大数据”时代.关于社会和政务的 数据及信息，现在不但充分、实时，有时还出现“超 载”现象.这种情况下，面向其本意的社会管理之 “控制论”难道还是“虚伪的希望”、“过分的乐观” 或“恐怕永远也不会有结果”吗？现实已经给出肯定 的答案：希望是真实的，乐观是有据的，而且一定会 有结果.但“果”只能“结”在物理空间和虚拟空间 Cyberspace融合的求解空间之中，而且关键在于引 入社会信号，构建专业和社会性的知识传感网络，认 知和感知社会或企业等组织，通过CPSS，实现智慧 运营和管理，其中知识自动化将发挥核心的作用[18].
　　虚拟的Cyberspace及其中的社会信号为我们 带来很多挑战，但也为自动化领域带来空前的机遇， 更使得知识自动化势在必行，必将成为知识时代智 能技术发展的必然趋势.
　　2基础科学问题:从牛顿到默顿的升华
　　我们可以从两个方面考虑知识自动化在现阶 段所面临的科学问题，一是其发展的主要空间Cyberspace， 二是其发展的主要动力社会信号. 我们认 为，两方面的考虑可以归结为从牛顿系统到默顿系 统的升华，从以解析方法为基础的建模、分析、控制 到以数据驱动为核心的描述、预估、引导.
　　显而易见，目前虚拟空间Cyberspapc里的自动 化之核心就是知识自动化.一方面是已知或已约定 的知识之自动化，包括物理的、信息的、认知的，另 一方面是未知或无法规定的模式之表示及处理，这 两方面都直接或间接地涉及到人与社会之认知和行 为的建模与分析问题.此时，由于“自由意志”存在, 除了自然科学中的牛顿定律等“硬”定理之外，我们 还必须依靠社会科学的一些“软”规律，如默顿定律 等，再融入机器学习和人机交互等智能方法和技术， 间接地影响人的意识，间接地改变行为模式，从以 “知你为何”为基础，实现自动化，转化到以“望你为 何”为依据，落实智能化，促使希望的控制或管理目 标得以实现[18].
　　为此，我们首先需要理清作为社会信号之主 体的社会系统，具体而言就是社会物理网络系统 CPSS，与作为物理信号之主体的传统物理系统之间 的主要区别.我们认为，CPSS与物理系统之间的差 别可用“建模鸿沟”来形象地表示：随着系统复杂性 的增加，系统逐渐地从简单的物理系统向大型的信 息系统，再向复杂的CPSS过渡，所涉及的关键信 息也从物理信号，到商务信号，再到社会信号；系统 的行为越来越难以被精确地刻画，相应的建模方法 也从解析式的数学模型到仿真模型，再到描述型的 人工模型；但实际行为与模型行为之间的差别也越 来越大，以至形成“建模鸿沟”的客观现象[5].实际 上，这一“建模鸿沟”是导致一些学者认为闭环反馈 式的社会管理是“虚伪的希望”、“过分的乐观”以至 “恐怕永远也不会有结果”的主要因素[17 -18].
　　由于“建模鸿沟”，迫使我们把注意力从利用可 以控制系统行为的“牛顿定律”进行建模，转向通过 能够影响系统行为的“默顿定律”进行描述.这里， “牛顿定律”泛指可以通过解析的方式精确地描述系 统行为的各类物理、力学、化学、生物等传统意义 上的科学定律和公式，当然也包含经典的牛顿定律 等.而“默顿定律”泛指以社会学家默顿命名的各种 能够引导系统行为的“自我实现预言”，即：“由于信 念和行为之间的反馈，预言直接或间接地促成了自 己的实现” [18-19].因为对于复杂的社会问题，在许 多情况下，我们要“证实”的命题，其实最后是我们 影响甚至改变、构成、实现的命题，非自然科学，特 别是物理数学里的因果关系，而是心理学上的因果 驱动关系.简言之，“命题改变行为，进而成真半 个多世纪来，引导全球半导体事业发展的“摩尔定 律（Moore，s Law)”就是一个十分成功的“默顿定律”[18-19].

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