关于信息系统方面论文范例,与科学观与方法:与教育的源头相关毕业设计论文

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摘 要：针对科学研究与高等教育的国内外现实状况,介绍传统科学观（物质观和能量观）和方法论（分而治之、各个击破、合成还原）在信息与智能科学研究领域产生的误导案例,阐述重视科学观和方法论研究与教育的重要性,提出适用于信息与智能科学研究的新科学观是“信息观、系统观、生态观、机制观的四位一体”,与之相适应的方法论是“信息转换方法”,同时通过实例论证新的科学观和方法论的有效性.

关 键 词：信息观；系统观；生态观；机制观；信息转换方法论

0引言

智能科学是信息科学的制高点.从物质科学演进到信息与智能科学,研究的对象发生巨变,因此研究的理念和方法也必须随之改变,这是不言自明的道理.然而,由于科学观与方法论的抽象性（无形性）,这种不言自明的道理却往往在实践中被人们视而不见.

我们对信息与智能科学技术发展的历史稍加考察就可以发现,由于科学观与方法论具有抽象性或无形性特点以及人类的思维习惯存在惰性,数十年来信息与智能科学技术的研究依然沿用传统的科学观和方法论,由此导致一系列重大的学术研究失准,在客观上延缓了信息与智能科学的发展进程.

在半个多世纪的科学研究实践中,笔者曾经在这方面反复经历失败与成功,有过正反两个方面的经验和教训,最终深切地感悟到：科学观与方法论问题对于信息与智能科学领域的研究与教育具有特别重要的意义.于是,笔者常常不由自主地思考和总结信息与智能科学领域中的科学观与方法论问题,得到一些初步的领悟,愿在此与读者共享并欢迎批评指正.

1传统的科学观与方法论

有什么样的研究对象,就需要有与之相适应的研究方法,而方法论又源于科学观.换言之,有什么样的科学观,就会形成什么样的方法论,科学观和方法论是指引人们从事科学研究的世界观和方法论.

传统自然科学的研究对象是物质系统和能量系统.物质观和能量观便天然地成为传统自然科学的科学观,而对复杂物质和能量系统实行分而治之、各个击破、合成还原则成为传统自然科学行之有效的方法论.

近几百年来,面对越来越多的复杂物质系统和能量系统,传统自然科学的科学观和方法论指导全球研究大军频繁出击,战无不胜,攻无不克,所向披靡,为近代自然科学技术的发展与繁荣建立了历史性的卓越功勋.

2传统科学观与方法论对信息领域科学研究的误导

传统科学观和方法论虽然在近代科学实践中屡试不爽,但是在一类新的研究对象面前却产生了一系列相当严重的误导作用.这类新的研究对象就是以信息为主导特征的复杂信息系统,而智能科学就是研究这类系统的代表性学科.

2.1误导案例之一：探究思维奥秘

一个最为明显的误导例证就是关于人类大脑思维奥秘的探究.按照传统的物质观和能量观,人类大脑系统是一个复杂的物质系统,也是一个复杂的能量系统；为了探索大脑思维的奥秘,.应当对它实行分而治之、各个击破、合成还原的研究.于是,研究者对人类大脑实行各种各样的解剖研究,试图查明大脑各个解剖单元的物质结构和能量关系,从而解开人类大脑思维的秘密.

令研究者大失所望的是,尽管通过解剖研究可以查明大脑各个局部组织的物质结构和能量关系,但是对于大脑为什么能够思维以及大脑怎样进行思维这样一些基本问题,仍然始终摸不着头脑并且一筹莫展.

百战百胜的传统方法论出现了什么问题?原来,尽管大脑是复杂的物质系统,也是复杂的能量系统,但它的本质是以信息及其转换为主导特征的复杂信息系统.研究者按照传统科学方法论将大脑这个复杂信息系统分解为相对简单的解剖单元（分系统）时,就丢失了各个分系统之间相互联系和相互作用的信息,而这些相互联系和相互作用的信息正是复杂信息系统的生命线.舍弃了生命线,当然就不可能通过各个分系统的合成还原“能够思维”的大脑.

2.2误导案例之二：Shannon信息论

另一个非常基本的误导案例是关于信息概念和理论的研究.按照正常的理解,人们处理和利用的任何信息都是形式、内容和效用的三位一体：形式只是信息的外表,效用是信息的价值,内容才是信息的内核.人们根据信息的形式感知它是否存在,根据信息的效用确定对它的取舍,根据信息的内容达成对它的理解.如果只感知信息的形式而不了解它的内容和价值,就无法据此做出正确的决策.

然而,在分而治之方法论的指导下,Shannon信息论仅仅根据通信过程的要求（而不是根据信息运动全部过程的要求）,就针对信息的形式（而不考虑信息的内容和价值）建立了后人所称的信息理论.实际上,正如Shannon自己所说,它只是通信的数学理论（mathematicaltheoryofmunication）,而不是完全的信息理论.

这种误导的结果使Shannon信息论虽然在通信等统计领域发挥了巨大作用,但对于整个信息科学（特别是对于其中的智能科学）领域而言却难以有所作为.现今人们对于信息的烦恼便是网络上信息的鱼龙混杂,良莠难分,而Shannon信息论对此却不能提供任何有效的解决方法,原因就在于它只是关于信息形式的统计理论,完全没有考虑信息的内容与效用.同样,Shannon信息论对于智能科学的研究难有作为,这都是传统科学方法论误导信息研究所造成的结果.

2.3误导案例之三：智能模拟的方法

还有一个同样基本的误导案例是关于人类智能的机器模拟（人工智能）问题.按照分而治之的传统科学方法论,人工智能研究者认为：人类智能系统可以分解为结构、功能、行为3个基本层面,因而可以分别从结构、功能、行为3个不同的角度对人类智能进行模拟.于是,基于结构模拟的人工神经网络研究、基于功能模拟的物理符号系统研究、基于行为模拟的感知动作系统研究随之出现,成为人工智能研究的3大主流方法.

这样引发的问题是,虽然3种研究方法都具有相同的研究目标,即希望成功地在机器上模拟人类的智能,并且各自都取得了不少令人鼓舞的研究成果,但是人们却不知如何才能把三者集成起来并形成和谐的合力,以便更好地促进人工智能研究的进步.事实上,长久以来,3种方法不仅没有能够形成和谐的合力,反而偶有互相否定、互相激烈抨击的事件发生,终于形成三足鼎立的不和谐局面,这种状态显然很不利于人工智能研究的整体发展,这也是分而治之方法论误导所产生的不良后果.

2.4误导案例之四：人工智能的理论模型

更为典型的误导案例是人工智能的理论模型.常理告诉我们,意识是智能的直接基础.如果一个人连意识的能力都没有,他怎么可能具有智能呢?同样的常理告诉我们,人的智能有两个基本方面：情感与理智.如果一个人没有情感,他怎么可能具有完整的智能呢?而且,意识、情感、理智是相互联系、相互作用、密不可分的三位一体.

然而,按照分而治之的传统科学方法论,人工智能理论的研究硬是把意识和情感因素从智能的研究领域中排除出来.于是,人工智能理论一方面长期回避对意识的研究,另一方面又忽视对情感的探索,最终变成一个既不完整又不真实

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