重大科学技术工程综合集成决策机制研究——基于复杂系统理论

李存金，陈勇刚

（北京理工大学 管理与经济学院，北京100081）

摘要：以复杂系统理论和综合集成研讨厅思想为指导，基于专家体系、知识体系、机器体系和组织体系四个维度，构建了一个重大科学技术工程综合集成决策机制模型，并对其决策主体组织机制、专家智慧集成机制、决策知识工程机制和人工智能决策机制的内涵进行了探讨。

关键词：重大科学技术工程；重大项目；决策机制；综合集成；复杂系统

中图分类号：C93; C94

文献标志码：A

在人类社会的生产实践中，为满足经济、社会、国防建设的需求，一些重大科学技术工程设想往往被提出。这些工程本身体现了一定的国家战略意志，一旦实施成功会对国家的社会经济发展产生重大的带动作用。所谓重大科学技术工程，是指以实现某种国家级战略目标为导向，通过核心技术突破和资源集成而在一定时限内完成的重大战略产品研制、关键共性技术研发和重大工程建设等大型复杂系统工程。这类项目具有较高的技术含量，要求实现重大核心技术或多项重要关键技术的突破，往往需要开展跨学科、跨领域的多单位协作研制，涉及人力和财力的大量消耗、复杂的组织管理，属于典型的复杂性巨系统工程项目。

重大科学技术工程具有规模较大、涉及利益主体较多、关乎国计民生的特点，往往需要从国家层面动员组织全社会资源才可能完成。是否实施此类工程项目，需要从政治、经济、社会、生态、军事和文化等多维度综合考量、权衡利弊，加之问题本身具有复杂性和不确定性，因此其决策的复杂性、风险性及难度都很大。因此，研究重大科学技术工程的决策机理，为重大科学技术工程的决策实践提供理论支持，已成为重大科学技术工程管理研究领域中的重要难题。本文基于复杂系统理论与综合集成研讨厅思想，提出一个重大科学技术工程综合集成决策机制模型，研究重大科学技术工程科学决策的四个基本机制——专家智慧集成机制、决策知识工程机制、人工智能决策机制和决策主体组织机制。

1 重大科学技术工程综合集成决策机制模型的构建

重大科学技术工程具有一般工程不具有的复杂性。虽然我们可以借鉴以往工程建设的经验，但是每项重大科学技术工程所具有的独特性又使得人们不能简单照搬以往的做法。在科学技术高度发达的今天，决策机制的核心仍然是人。不过，综合集成各类学科知识、综合应用现代先进的科学技术手段已成为人们完善决策机制的重要途径。随着人工智能技术的快速发展，人机结合的决策智能化在国外已成为一个重要的前沿科学研究领域。1991年，美国斯坦福大学的Lenat和Feigenbaum提出人机合作预测（man machine synergy prediction）是知识系统的第二纪元，并指出系统将使智能计算机与人形成一种同事关系，人与计算机各自执行自己最擅长的任务，系统的智能就是这种合作的产物[1]。

实际上，早在20世纪80年代，中国学者就在系统科学研究的基础上提炼出“开放的复杂巨系统”，以探索宏观经济决策问题。1989年，钱学森提出了开放的复杂巨系统方法论——从定性到定量的综合集成法（meta synthesis）[2]，后来该方法又发展为从定性到定量的综合集成研讨厅（hall for workshop of metasynthetic engineering, HWSME）[3]。综合集成研讨厅的实质是将专家体系、知识体系、计算机技术三者相结合而构建出的高度智能化的人机结合决策系统。

综合集成研讨厅的三个基本构成维度是专家体系、知识体系和机器体系（计算机技术体系）。将专家的定性知识与模型的定量描述有机结合，可实现定性变量与定量变量的相互转化；将各种分析方法、工具、模型、信息、经验和知识进行综合集成，可构造出适于复杂巨系统问题分析与决策的支持环境；综合研讨、人机互动可以集成群体智慧，形成科学的决策方案。综合集成研讨厅是钱学森针对开放的复杂社会系统而提出的一种方法体系，实际上是一种研究问题的思想，也是一种指导分析复杂巨系统决策问题的方法论，目前已在中国社会、政治、经济等领域的决策中得到了广泛应用。然而，值得思考的一个重要现象是，许多研究者过分强调专家智慧的集成原理与智能化的研究，却忽视了对决策组织问题的研究。这很可能导致综合集成研讨厅研究向过度技术化方向发展。

本文认为，组织体系是科学决策机制建设的核心，是决策中不可或缺的中心维度。为此，基于综合集成研讨厅的专家体系、知识体系和机器体系三个维度，本文加入组织体系维度，将决策主体这一关键要素纳入复杂重大科学技术工程决策问题研究中，形成以决策主体的组织机制为核心的四大机制体系，从而构建一个重大科学技术工程综合集成决策机制模型（见图1）。专家体系与知识体系的结合主要体现为专家智慧集成机制的构建；将知识体系与机器体系结合的目的是建设一个决策知识工程机制；专家体系与机器体系协作就是要构建人工智能决策机制；而专家体系、知识体系与机器体系三者间的关系协同及决策全过程的组织最终体现为决策主体组织机制的建设。

2 专家智慧集成机制

如何在决策时有效吸收和集成专家智慧，是实际工作和理论研究中一直探索的重大难题。一项重大科学技术工程的实施往往会对一国或区域的社会、经济、自然环境乃至政治、军事等产生重大影响，所涉及的学科肯定是多领域的，故其问题决策考虑的方面很多、决策方案形成难度很大。因此，在对重大科学技术工程中的各种问题作决策时，应充分吸纳各领域专家的意见和智慧，努力做出科学的、合理的方案。例如，著名的英吉利海峡隧道工程虽然总体上还是很成功的，但是对某些问题的决策不周全使得该项工程的实施并不十分顺利。由于两国政府在项目前期没有对建设方案进行充分的调查分析，在建设期间要求加强安全管理和采取环保措施导致施工成本增加、工期延迟[4]。在签订合同时还没有详细的设计，因此，在合同执行过程中潜伏了分歧、争议和索赔，合同各方的对抗曾经引起欧洲隧道的多次危机[5]。项目公司在运营的前十几年背负着巨大的财务压力、苦苦经营，以至于2006年不得不申请破产保护。

重大科学技术工程的复杂性、影响巨大性从本质上决定了不可能一个组织机构或少数人就可以胜任方案决策工作。因此，在大规模科学技术工程从论证、立项、设计到实施的过程中，解决其重大问题时都要充分吸收专家的意见和智慧，以更好地完成方案论证与决策工作，尽可能地避免决策失误和较少不良决策的产生。

从问题提出到可行方案选出，重大科学技术工程中相关重要问题的解决方案的形成与论证过程包括四个阶段：

（1）发散思考，即组织专家针对议题进行独立的方案创新构想。

（2）讨论归纳，即专家一起就提出的各种方案设想进行开诚布公的讨论，对方案进行取舍、归类和综合。

（3）再思考，即再次对集体讨论过的方案集合进行独立的深入分析和思考，给出方案的认同意见。

（4）方案综合，即针对相对达成一致的方案集展开进一步的讨论分析，通过集体评价优选出可行的若干个最终方案。

图2描述了一个基于专家智慧的重大科学技术工程方案的形成过程与综合集成决策机制原理。在给定议题的情况下，专家群体可以根据问题的性质展开分析和思考，每位专家都可根据自己的知识、经验和创意提出独立的问题解决方案，如，图2中的专家E1提出了自己的三个独立方案。n个专家各自提出的独立方案共同构成一个初始方案集Ⅰ，这些方案是进一步讨论的基础。专家们可以在民主、平等的氛围中展开分析和讨论初始方案，每个人都可以有自己的独立见解，并在组织者的主持下判断方案的相似性。综合专家们的评判意见，对初始方案集Ⅰ中的方案进行归纳、整理，在继承和综合的基础上提炼出具有相对独立性的不同方案，从而形成新的方案集Ⅱ。针对方案集Ⅱ进一步展开第二轮的专家独立思考过程，每个专家对已有方案可给出认同意见，也可在补充基础上提出新的方案建议。图2中，Y1方案因没有得到所有专家的认同而被舍弃，Y3方案和Y4方案可以综合集成为方案Z2，而Z01方案和Z02方案是新产生的独立方案。方案集Ⅲ中的方案在创新设想上已相对清晰，在数量上也较为精简，但实际中提供给最终决策者的可行方案应该只有若干个。因此，方案集Ⅲ中的方案还要经过专家的集体讨论，综合与评价工作还要进一步展开，最终从中优选出若干个最为可行的方案。

3 决策知识工程机制

知识工程这个术语最早由美国人工智能专家E.A.Feigenbaum在1977年的第五届国际人工智能联合会议上提出。他指出：“知识工程是应用人工智能的原理与方法，对那些需要专家知识才能解决的应用难题提供求解的手段。基于专家知识的获取、表达和推理过程原理进行知识的构建与解释，是设计基于知识的系统的重要技术问题。”[6]知识工程是伴随着“专家系统”建造研究而产生的，构建知识工程系统的目的就是要将人类知识应用实现智能化，知识工程的三要素是知识的获取、知识的表示以及知识的运用和处理。知识工程将知识作为一种资源进行集成与管理，其研究内容涉及知识的产生、获取、挖掘和表达以及知识体系化、知识传递、知识共享、知识推理、知识管理信息化等一系列科学问题。可见，知识工程的内涵已远远超越了以往专家系统的概念范畴。

重大科学技术工程涉及领域广、运用知识广泛，如能通过构建知识工程平台来支持建立大规模科学技术工程建设的有效决策知识工程机制，必然能对重大科学技术工程的立项论证、方案设计、工程组织实施形成有力的科学化、智能化和信息化的支持。本文依据知识工程的思想、内容和技术等，结合复杂重大科学技术工程决策的特点，给出了重大科学技术工程知识工程机制体系的一个初步描述，见图3。建设知识工程必须设立专门的组织机构，建立“知识工程领导小组”，使知识工程系统建设成为常态工作。要在工程实践中不断积累案例经验，依据具体的工程类型持续积累相关领域知识，通过完善知识工程系统来不断提升其对复杂重大科学技术工程决策实践的支持效果。

重大科学技术工程决策知识工程机制包括以下几方面。

（1）知识表达机制

使用合适的计算机语言将大规模科学技术工程的相关知识用清晰、易懂的合理形式表达出来，常用的知识表示方法有逻辑、语义网络、框架和产生式系统。

（2）知识发现机制

在各种媒体表示的信息或数据库中，根据重大科学技术工程的不同需求，识别出有效的、新颖的、有用的知识。知识发现技术包括关联规则挖掘、Web和搜索引擎、数据仓库和联机分析处理（on-line analysis processing, OLAP）、神经网络、遗传算法、模糊分类和聚类、粗糙分类和规则归纳等。

（3）知识集成机制

根据重大科学技术工程项目的需求，将来自不同知识源的知识进行转化、优化、融合和再建构，形成一个系统化的知识体系，一般表现为能在知识共享下支持任务协同完成的知识集成平台。

（4）知识推理机制

利用符号表示和逻辑推理的方法，通过计算机的启发式编程建立智能推理模型，依据已形式化的大规模科学技术工程的相关知识进行机器思维和问题求解。

（5）知识学习机制

根据生理学、认知科学等对人类学习机理的了解，建立人类学习过程的计算模型或认识模型，由机器通过运行过程自学习、获取知识，对原知识库进行增、删、改。

（6）知识运用机制

在重大科学技术工程的各个活动过程中，充分运用知识，使知识充分物化，发挥智力资产创造价值的最佳效能。

（7）知识解释机制

当由计算机智能系统给出重大科学技术工程某一问题的求解结论时，要同时给出必要的说明以增强结论的说服力。

4 人工智能决策机制

人工智能是采用人工的方法和技术来模拟、延伸和扩展人类智能行为的一门综合学科。人工智能与空间技术和原子能技术一起被誉为20世纪的三大科技成就。人工智能主要包括推理、学习和联想三大智能要素，其应用已渗透到各个领域，特别是专家系统、智能决策、智能机器人、自然语言理解等方面[7]。决策支持系统（decision support system, DSS）产生于20世纪70年代，该概念最早由美国学者Bonczek等于20世纪80年代提出[8]。将人工智能中的知识表示和知识处理的思想引入DSS，即产生了智能决策支持系统（intelligent decision support system, IDSS）。智能决策支持系统是将模型库、知识库、数据库以及人机交互系统四者有机地联合起来，实现定性分析、定量数据计算、数据库处理、知识推理的高度集成，进而使计算机具有类似于人脑机能的决策分析功能。

重大科学技术工程决策具有涉及面广、需要考虑的因素复杂、所需知识量大等特点。因此，充分利用IDSS强大的知识集成、数据处理、智能分析等功能辅助专家进行决策分析，可以在人机互动下帮助专家、组织者更为快速、合理地完成决策的分析、评价和优选工作。机器决策依据的是知识库中人类以往的经验知识以及决策数学模型，而专家往往凭借自己的直觉经验和实际情况变化等作出决策。对于重大科学技术工程中的实际问题，人机共同决策可将人的智慧与机器的智能融合在一起，从而进一步提高决策的可靠性。

依据智能决策支持系统的构成原理，本文用图4描述重大科学技术工程人工智能决策机制。其结构体系包括决策问题综合与交互系统、方法库管理系统、模型库管理系统、知识管理系统、数据库管理系统、决策信息系统和用户界面。

（1）决策问题综合与交互系统

其功能包括：涉及决策问题的表述；决策讨论机制；决策结果综合；等等。

（2）方法库管理系统

其功能包括：方法库的建立和维护；方法增减管理；方法的选择使用；建立与其他库之间的数据联系。

（3）模型库管理系统

其功能包括：模型库建立、模型库维护、模型增减管理；有关模型的各种计算机程序的维护；控制模型的运行；模型与数据库、方法库和知识库之间的联系。

（4）知识管理系统

知识库中存放大量的事实和相关知识；推理机基于推理规则，应用相关方法与模型完成决策问题的推理分析；知识的提取、分类管理、知识集成、知识使用、基于知识的推理过程控制等都是知识管理系统的基本任务。

（5）数据库管理系统

数据库存放各种基础数据，为决策过程中的计算和推理提供所需的数据支持。此外，数据库的建立和删除、数据的修改与维护及数据的存储、检索、排序和索引等均由数据库管理系统来完成。

（6）决策信息系统

涉及决策情境信息的提供、数据挖掘的知识生成、联机分析处理（OLAP）数据分析后转换成的辅助决策信息等功能。

（7）用户界面

用户输入必要的信息和数据，同时要向用户显示运行的情况以及最后的结果。可采用菜单、窗口、命令评议、自然语言、多媒体及可视化技术等人机界面技术，设计与开发出具有良好的功能人机交互界面。

5 决策主体组织机制

人类社会的任何工程实践都是有组织的活动，而这类活动的最关键环节就是决策。决策是一个由决策主体针对特定问题提出各种解决方案，并从中确定最佳可行方案的选择过程。重大科学技术工程项目管理一般包括立项决策和组织实施两大阶段，由于其决策具有特殊复杂性和公共性，因此群体决策模式成为其立项决策的必然选择。国家级重大科学技术工程的决策主体是政府，政府可以是终极决策者，而决策论证和方案形成的过程要体现广泛的民主性。重大科技工程必须集思广益、尊重民意，要充分吸纳各领域专家来参与论证决策过程，如此才可能产生可行的、科学的决策方案。因此，从形成强有力的组织机制保障出发，政府在决策过程中又扮演着核心组织者的角色。

本文用图5描述重大科学技术工程决策主体组织机制，其基本体系包括组织设置、决策过程组织管理、专家参与决策组织管理三大部分。

（1）组织设置

包括成立大规模技术工程项目决策委员会、项目领导小组、项目管理办公室，并在项目管理办公室下设置具体的职能机构，其组织职能是负责重大科学技术工程决策的全过程组织管理。一些特别重大的科技工程项目往往需要由党中央、人民代表大会、国务院、人民政治协商会议等的重要领导组成最高决策管理委员会，而项目领导小组主要由国务院领导成员组成，项目管理办公室及其职能机构主要由国务院相关部门人员组成。

（2）决策过程组织管理

重大科学技术工程的决策具有严密的程序与过程组织，决策组织机构要全面组织完成问题提出论证、可行性分析、立项决策。对于一些特别重大的科技工程项目，在终极决策时还要采取政协参议、人大投票方式行使终极决策权。

（3）专家参与决策组织管理

在重大科学技术工程的问题提出论证、可行性分析、立项决策中，都要充分吸收专家的建议。因此，有效集成专家意见、最大限度地发挥专家的群体智慧，就成为决策组织机构十分重要的组织管理工作。

6 结语

本文以复杂系统理论与综合集成研讨厅的思想为指导，基于专家体系、知识体系、机器体系和组织体系四个维度，构建了一个重大科学技术工程综合集成决策机制模型。在重大科学技术工程决策中，正确理解四个维度之间的互动与协同关系，进而建立科学的决策机制，是作出成功决策的根本保证。本文重点探讨了以决策主体组织机制为核心的四大机制，但这种研究还是初步的，许多细节问题的讨论有待在后续研究工作中深化展开。

参考文献

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