知识自动化的历史可以追溯到古希腊亚里多士 德的描述性知识和原始的形式逻辑以及工业革命之 初英国布尔对其革命性的拓展[20].半个世纪前人工 智能的正式提出，以及随后而来的知识表示、专家系 统、知识工程、智能系统等，构成了知识自动化完整 的进度发展历史.知识自动化与人工智能中的知识 表示和知识工程的关系是显而易见的，但其与专家 系统的更加内在且深刻的关系，随着专家系统近乎 彻底的消失而被一些现代学者所忽略.
　　有趣的是，根据目前可以查到的文献，无论是中 文还是英文，“知识自动化”作为一个学术的术语第 一次出现在中国，而且源于一次对人工智能英文术 语的错误翻译.1987年，《首都医学院学报》以“知 识自动化：从文件服务员到知识服务员”为题目，发 表了由秦笃烈摘译的国际上专家系统主要创始人和 开拓者、美国著名的人工智能专家Edward于1986 年在第五届世界医学信息科学大会（MEDINFO - 86)所作的主题演说：“AutoKnowledge: From File Servers to Knowledge Servers”[21].这是“知识自 动化”一词第一次在中英文中首次出现.尽管意指 专家系统中的自主知识AutoKnowledge不能等于 知识自动化Knowledge automation,我们还是应当 庆幸这一“正确”的错误翻译，毕竟它把知识自动化 的历史虚虚实实地提前了 26年.
　　知识自动化的历史，保证了其丰富、多样、坚实 的技术基础.从大的学科人工智能、智能控制，计算 智能到具体的自然语言处理、数据挖掘、机器学习 方法等，形形色色各种各样的智能算法和智能技术 都为实现知识自动化提供了依据和方法，而物联网、 大数据、云计算保障了实施知识自动化的环境设施 的平台.特别是近来兴起的智能手机和层出不穷的 智能移动可穿戴装置，更为落实知识自动化提供了 有效手段.
　　然而，我们应当以新的、时代的、更高的眼光重 视知识自动化的技术基础.一种可能的视角就是以 智能算法和软件机器人为基础，针对Cyberspace中 的知识工作自动化的“知识机器人”.回顾历史，物 理空间工业机器人的提出是因为虽然生产制造过程 越来越复杂，相应的任务也越来越多样、繁琐、费 时、耗力，由此催生了可编程、可重构，具有多功能、 多任务能力的“智能机器”-工业机器人的诞生.实 际上，目前网络、计算、Cyberspace过程中的许多 基于特定知识的“软件”任务之复杂性质，已经远远 超过传统物理空间的生产制造任务，我们为何不把 研制各类“知识机器人”作为知识自动化的主攻方 向，系统性地实现从工业机器人和智能算法到基于 软件的知识机器人之飞跃？
　　4虚拟的实化:软件定义的流程与系统
　　当前，围绕网络而引发的科技正以巨大的冲击 力影响着我们的生活和工作，各种“破坏性”方法、 技术不断涌现，虚拟的Cyberspace变得越来越真 实，已成为我们生命世界真实的组成部分，与传统的 物理和心理世界同等重要.
　　近年兴起的软件定义的网络（Software-defined networks, SDN)技术，代表硬件“软化”的另一方 向，但实质与虚拟的实化目标一致.SDN打破常规 网络构架和流程，将网络的控制面（Control plane) 与数据面（Data plane)分离，并通过开放的软件 定义API实现网络功能的灵活重构，极大地改善 了网络的扩展能力和灵活性，成为信息通信领域的 热议对象，对下一代网络的发展有着重要的影响. 此项技术2009年经MIT《技术评论（Technology Review)》名以SDN,广而告之，迅速风靡世界，流 行于网络、信息甚至许多其他与科技无关的领域，大 有软件定义一切（SDX)之势[22].
　　实际上，SDN把网络的控制与转发功能分离, 同我们在默顿系统中把“行为模型”与“目标模 型”分离异曲同工.而且，我们可以在知识自动 化中拓展SDN的思想，结合知识表示和知识工程, 构造各类针对特定领域和问题的软件定义的流程 (Software-defined processes, SDP) 和软件定义的 系统 (Software-defined systems, SDS), 形成 SDP 体系（Systems of SDP, SoSDP)和 SDS 体系（Sys?tems of SDS, SoSDS), 使知识自动化的实施从“无 形”到“有形”，从一般到具体.通过SDP和SDS, 不但使常识、经验、猜测、假定、希望等形式化，并 使其组织、过程、功能等软件化，变为可操作、可计 算、可试验的流程和系统，从而进一步深入复杂知识 自动化系统的构想、设计、实施、运营、管理与控制.
　　同时，软件定义的流程和系统，特别是SoSDP 和SoSDS将知识自动化与系统工程更加密切地联 系起来.系统工程的实质就是寻求有效的手段，减 少完成特定目标的不确定性，化多样为归一，使复杂 变简单，是一种应对UDC的有效方式.利用系统工 程的思想，可以帮助我们构造知识自动化系统整个 生命周期的各类“人工”流程，使相关的任务执行过 程可描述、可度量、可验证，进而使实现各项目标的 途径和方式明确、经济、可靠，为构造知识自动化的 SDP和SDS打下坚实的基础.这里我们强调流程 的“人工”特性，因为这些流程一般并不服从自然法 则而具有“必然性”，易被环境改变，从而具有“权变
　　性”[19, 22].
　　因此，流程和系统的软件化将是知识自动化 的核心技术之一.基于业已成熟并不断推陈出新 的智能技术，加之从C4ISRAF转化到DoDAF和 TOGAF后的系统工程架构体系，特别是DoDAF 所提供的各类模型（Models)、视图（Views)以及衍 生的观点（Viewpoints)等方法与工具，由此可以方 便地将人、社会、知识等因素纳入系统流程及相关 的分析与决策之中，灵活地处理各类复杂的CPSS 问题，为知识自动化的设计与实施奠定坚实的系统 工程基础[11].号称第一本知识自动化的专著[23]，只 是沿此方向的初步尝试，而且并不十分成功.总之， 有了 SDP和SDS，知识自动化就能形式化、具体化; 以SDP和SDS为纲，知识自动化的设想、设计、实 施与实践就可“纲举目张”.
　　5平行控制与管理：复杂到简单与UDC到 AFC
　　显然，研究知识自动化的主要动机是面向复杂 系统，解决复杂问题，其最迫切的任务是如何将复杂 系统的UDC特征，转化为智能系统的“灵捷、聚焦、 收敛（Agile，focus，convergence，AFC)” 特性.为 此，我们需要将知识自动化嵌入到基于ACP的平行 控制与管理的框架和流程之中，使复杂变为简单，使 UDC 化为 AFC[24].
　　所谓ACP是指通过人工社会或组织（Artifi?cial societies/organizations)、 计算实验（Compu?tational experiments) 和平行执行 （Parallel execu?tion) 之有机组合，将虚拟的 Cyberspace 变成我们 解决复杂问题的新的、另一半空间，同自然的物理空 间一起构成求解复杂问题之完整的“复杂空间”，从 而突破传统理念、方法及资源的约束.这样做就像 在数学里引入虚数的概念，虚数成为数新的一半，进 而与实数共同组成复数，形成新的数之空间：“复数 空间”，结果使许多过去无解的方程有解一样.ACP 由“三步曲”组成：第一步，利用人工社会或人工系 统对复杂问题进行建模；一定意义下，可以把人工社 会看成是软件定义的社会或一种“科学化游戏”，就 是用类似计算机“游戏”的技术来建模；第二步，利 用计算实验对复杂现象进行分析和评估；一旦有了 针对性的人工社会，我们就可以把人的行为、社会的 行为放到计算机里面，把计算机变成一个复杂系统 实验室，进行“计算实验”，通过“实验”来分析复杂 系统的行为，评估其可能的后果；第三步，将实际系 统与人工系统并举，通过实际与人工之间的虚实互 动，以平行执行的方式对复杂系统的运行进行有效地控制和管理[25一26].

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