我们称其行为能够由“牛顿定律”控制的系统 为“牛顿系统”，其特征就是在给定当前系统状态与 控制的条件下，理论上系统下一步的状态便可通过 求解方程而准确地获得，从而系统的行为就可以被 精确地预测.因此，对于“牛顿系统”，建模的首要任 务就是发现控制系统行为的“牛顿定律”，据此直接 设计相应的控制方法，依此控制系统行为，实行希望 的目标.现代工程控制理论与方法的成功，主要就是 针对这类“牛顿系统”.显然，对于牛顿系统，“行为 建模”与“目标建模”是一致的：由于“行为建模” 的高度准确性，只要系统本身可控，完全可以通过对 “行为模型”的分析达到对其控制的目的，无需单独 对目标进行建模.换言之，对于牛顿系统，“行为建 模”可以隐含于“目标建模”之中，合而为一.
　　我们称系统行为能够被“默顿定律”影响或指 导的系统为“默顿系统”，其特征就是：即使给定其 当前状态与控制的条件下，理论上系统下一步的状 态也无法通过求解而准确地获得，从而系统的行为 也就难以被精确地预测，就连概率性描述也不可能， 有时甚至连统计描述也没有，只有“人为”的假设或 可能性描述.因为这类系统包含“自由意志”，本质 上无法对其直接控制，只能间接地影响[18].
　　对于“默顿系统”，建模或描述的首要任务变为 根据希望的目标去设计能够有效地影响或指导系统 行为的“默顿定律”，在此基础上建立围绕目标实现 这一任务的人工系统，从而直接或间接地影响“自由 意志”，改变行为模式，进而通过实际系统与人工系 统的平行互动，促使实际系统运行在希望的目标之 下.如何创新社会管理，特别面向Cyberspace，结合 网络环境下虚拟社会特色的现代化社会管理，就是 研究这类“默顿系统”的首要任务.
　　与牛顿系统不同，对于默顿系统而言，“行为建 模”或“行为描述”与“目标建模”或“目标描述” 是独立且不一致的：由于“行为描述”高度依赖常 识、经验、猜测、假定、希望等，而且系统本身可以 毫无理由地改变其行为，甚至常常有目的、针对性地 以在“进行或运行中（On the fly)”的方式来改变其 行为，故很难通过对“行为模型”的分析达到对其行 为的控制或管理目的，因此必须单独对目标进行描 述和建模，以便决定如何进行情景和行为的分析、预 判、归类、实验、评估等，如何选择引导和管理的策 略、计划、方案、步骤以及资源的组织、配置、调度、 保障和监控的制度、实施、反馈、调节、质量、可靠 性等.所以，对于默顿系统，“目标描述”无法再隐含 于“行为描述”之中，两者不能合而为一，必须分离, 独立进行.
　　没有Cyberspace和以社会信号为主体的大数 据之前，“建模鸿沟”在技术上很难克服.现在，大数 据提供了填补“建模鸿沟”的原料，而知识自动化又 为跨越“鸿沟”提供了机制，关键就是“行为描述” 和“目标描述”的分离，否则这些想法仍然无法实施. 问题是如何分离？两者与控制器或管理器之间的关 系如何？界在何处？ “行为模型”对于物理系统已经 有非常成熟的方法，但对于社会系统，特别是CPSS 系统，量化的模型至今仍在探索，目前可用的主要有 社会网络和概率图模型.“目标模型”是一个崭新的 课题，可以看出人工智能和其他智能技术在此有很 大的发挥空间.无论如何，知识表示和知识工程将在 这些问题的解决中起重要作用，但如何使其作用的 方式动态化、自适应、反馈、闭环，却是一个难题.最 后的目标就是实现从传统的控制模式到新型的知识 管理范式之转移，即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.
　　这就是从牛顿系统到默顿系统， 从牛顿定律到 默顿定律的挑战，也是实施知识自动化所要面对的 核心问题.我们必须加快研究如何利用社会信号来 填充“建模鸿沟”，弥补实际与模型之间的差别，“制 造”各种各样的默顿定律，像控制现代工业系统一 样，实现对特定社会系统的实时、反馈、闭环式的有 效管理[18-19].
　　3知识自动化：从智能算法到知识机器人的 系统转化
　　如何科学、准确地界定知识自动化的内容，目前 时机不成熟也没有必要.文献[3]曾认为，知识自动 化绝对不是知识本身的自动产生，但可以诱发知识 的传播、获取、分析、影响、产生等方面的重要变革. 慕课（MOOCs)就是一个活生生的例子，知识自动 化必将在其今后的发展中起关键之作用.实际上，随 着科技，特别是智能技术的深入发展，人们对知识本 身的认知也会进化，知识自动化虽然不是知识本身 的自动产生，但也会在知识的自动产生中发挥重要 作用.
　　本文认为，很大程度上，知识自动化可以狭 义地理解成为基于知识的服务（Knowledge-based services，KBS)，与基于位置的服务（Location- based services， LBS) 类似. 包括基于信息的月艮 务（Information-based services)、基于情报的服务 (Intelligence-based services),以及基于任务的服务 (Task-based services)、基于决策的服务（Decision- based services). 这里的关键是如何把信息、情报等 与任务、决策无缝、准确、及时、在线地结合起来, 在时间和空间上，实现“所要即所需，所得即所用 显然，在电子商务中获得成功应用的各种推荐系统, 可以在此发挥重要而有效的作用.知识自动化的广 义理解很难描述，可以粗略地认为是一种以自动化 的方式变革性地改变知识产生、获取、分析、影响、 实施的有效途径.

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