社会能计算吗？
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- 2020-07-04 09:56:12
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【前言】
种种迹象表明，继科学计算和生物生命计算之后，面向社会问题的社会计算将成为信息科技发展中一个新的热点。例如，国际上著名的产业预测和咨询公司Forrester曾就社会计算进行专题调查，并在其报告中断言:Google和Facebook等只是社会计算产业的开始；不久，一个不掌握社会计算的企业将无法生存。
2008年6月13 -14日，中国科协学会学术部以“社会计算—社会能计算吗”为题在北京宽沟召开了第20期新观点新学说学术沙龙，邀请了许多专家学者就相关问题进行自由讨论和争鸣。在两天热烈的研讨中，大家就社会计算的可行性、科学问题、核心方法、主要应用和迫切性进行了报告、质疑和充分的争论。读者可以从本书中了解当前国际国内社会计算研究的状况和各位专家学者的基本观点与看法。
多数与会学者认为，随着信息化和网络化的不断普及与深入，社会动态变化的速度和规模已经提高到一个前所未有的水平。为了保障社会的安全与和谐，在传统以定性为主的社会问题分析的基础上，我们必须发展新的快速、有效、能够量化的社会计算方法。社会计算问题之所以重要，是因为目前的信息技术应用正在深刻地改变当今社会中人与人、人与社会、人与自然的交互方式，冲击着目前的社会结构和生态，正如现代科学问题的解决需要现代科学理论与方法一样，网络化的社会问题也需要相应的新社会科学理论与方法来解决。
由于社会计算涉及的方面与学科很广，加上讨论时间的限制，会议期间还有许多新思想新观点没有充分展开。有些学者专家虽然提出了问题，但却没有来得及做深入的论证。我们希望“社会计算”问题能够引起科技界和社会各界的充分关注，将来有机会再作更加全面细致的探讨。
最后，谨代表全体与会者对中国科协学会学术部和中国科学院自动化所复杂系统与智能科学重点实验室的大力支持表示衷心的感谢。
王飞跃
【发言与讨论】
【主持人1】戴汝为：
今天上午会议主题是关于“社会计算”的讨论，这不同于一般的讨论，是由中国科协组织参加的有关方面的专家关于新观点、新学说的沙龙。新学说、新观点的讨论我感觉意义重大，谈到社会计算以及翻译名词Social Computing，这个意思很清楚。我自己的体会，Social Computing人文的论述，SocialComputing是计算方面，实际这意味人为跟科技相结合的问题，它的意义很重大。此外我觉得与此有关，Social Computing现在大家都在关注，叫做Social Computing社会智能这样的方面，这是大的趋势，就是社会科学与人文科学、与自然科学将来变成一体化，这样大的趋势，我觉得已经开始慢慢形成，但这只是一个开始。
我们讨论这个问题，在国外最近时期也是讨论比较多的。比如像有些问题，包括美国NSF基金委讨论问题也是与此相关的。我以人为中心计算概念，我们今天讨论Social Computing，在座的专家可能对这个方面有所研究。今天的新观点、新学术沙龙，希望大家积极讨论。
【发言1】涂序彦：社会协调学与社会计算
很高兴有机会参加中国科协第20期新观点新学说的学术沙龙。我的基本观点是:社会能计算。社会计算是面向复杂社会大系统，为建设和谐社会服务的，基于社会大系统广义模型，计算机信息网络的协调计算。这是我对社会计算的认识，社会协调学是我前几年提出的一个观点，或者也可以叫学说。
协调是社会经济、工程技术领域的共同需求和共性问题。协调通常指协调配合、友好协商等。社会协调学研究对象就是社会复杂大系统的协调问题，为建设和谐社会，实现社会协调化服务。因此，我认为社会协调学是社会计算的理论之一，也是社会计算的应用之一。
社会协调学框架大概包括研究对象、学科内容、科学方法、应用领域。它的研究对象是多变量、复杂的、大系统。多变量就是多输人、多输出、多状态等;复杂性包括非线性、主动性、不确定性等。
社会协调学的学科内容是包括社会协调化的理论方法和实现技术，研究广义模型和建模方法，研究社会失调问题分析与协调策略设计，也就是通过协调、协商、协作、实现机一机协调，人一人协调，人一机协调，为建设和谐社会服务。
在建模方面，我们做了一些工作，有三种模型:“知识一数学一网络”集成广义模型，如多层状态空间模型、多重广义算子模型，基于软件人的人工社会模型。我们出版了《“软件人”研究及应用》一书（科学出版社），2007年利用广义模型可以具体建造上层建筑、经济基础、生产力和生产关系等的社会模型。
在理论方面，要研究社会大系统分析与综合，如社会可协调性、可行性、有效性、快速性、准确度等。综合主要指社会大系统协调规划、设计、控制、管理的理论、方法、技术等，如城乡协调发展规划等。
通过社会协商、协调协作的方法，实现社会协调。协商要有平等互利的协商原则、公平游戏协商模型和互动智能通信方法，可利用智能信息推拉技术IIPP，还有协同智能信息网CIIN，这是多网集成协同技术。
关于社会大系统协调策略，我们提出了导引协调、分组协调、循环协调、全息协调等;关于协作模型和方法，提出了集团型、联盟型、市场型协作模型，智能自律分散系统、拟人自律分散系统模型，以及人机和谐的计算机支持协同工作方法和技术。
社会协调学的应用领域，首先是社会经济领域，其特点是有人，关键是如何建立人的模型，我们认为可以采用软件人的模型，包括个体模型和群体模型。利用软件人模型，可以研究社会公共服务系统，特别是社会突发事件应急系统、科学发展的和谐社会预测与仿真系统、社会持续发展与生态平衡的动态模型与仿真系统……
社会协调学与社会计算具有互动的关系，是相互促进的，是协同发展的。
【讨论】
王劲峰：有没有案例?
涂序彦：案例有，我跟中国科学院的吴业明老师有好多项目。
王劲峰：是否可以演示一下?
涂序彦：这次我没有带资料来。
王国成：与Agent技术相比，软件人主要有哪些方面的进展?
涂序彦：“软件人”的概念是我们2003年提出来的，应用于国家“十五”科技攻关的数字气田项目，是和西南气田合作的，已经获得国家科技进步二等奖。“软件人”是我们科研团队集体的研究成果，其中有不少年轻的教授和博士生们，如北京科技大学曾广平教授、北京邮电大学王机教授、北京工商大学韩力群教授等，博士生王洪泊、马忠贵、卢庆龄等都做了大量工作，取得了有创新性和实用性的进展。
【发言2】王飞跃：社会计算的定义与应用
关于人的建模，我是20世纪90年代初做股市经济评价计算时才意识到这个问题的重要性。当时找第一篇相关文献，是哈佛大学的一位中年经济学教授，他把人类归结四种类型，太哲学，也太简单，无法用于计算。后来继续找，直到找到司马贺写的Models of Man，厚厚一本书，觉得肯定有答案了。借来一看，发现原来是一本论文集。问题是书中的论文多数与书名不符，少数间接隐含着书名的意思，但无法得到我想要的东西。既然找不到，就自己来建规则，用Fuzzy Logic建一些简单的人和组织的模型，这也是后来我致力于语言动力学研究的主要原因，也是今天从事社会计算工作的主要原因。所以，今天我的研究走到这条路上，跟当年的经历是有关系的。涂老师的《软件人》出版前，曾邀我写一篇书评叫《人工生命与软件人》。
如何进行社会计算?刚才涂老师作了相关的讨论。要回答这个问题，首先要定义什么叫社会计算。这个问题很难一下说清楚，因为对社会计算有不同理解。以前把CSCW和一些涉及众人合作的软件系统看成社会计算，比如1995年CACM杂志出版的专刊就叫《社会计算》，但客座主编坦诚讲，他们所谓的“社会计算”其实就是“社会软件”的意思。这是以技术为中心的观点，我认为是社会计算的第一阶段，就是做一些软件系统让社会活动更加容易一些。我们想做的是社会计算的第二阶段，跟计算社会学直接相关，不只是要技术到社会人文，而是反过来，社会人文到技术，以社会人文为主，但往计算上面靠。2007年在关于社会计算的第299次香山科学会议上，我给了社会计算一个简单的定义，即面向社会活动、社会过程、社会结构、社会组织和社会功能的计算理论和方法。这是我的理解，好多人有不同的观点。
2006年，一个专门做世界产业和市场预测的著名公司，叫Forrester，出了一份关于社会计算的报告，2007年我们花了700多美元买了一份，结果没发现多少有用的东西。在这个报告里，社会计算被定义为一种Social Structure，通过这种结构把权利从政府、机构转移到社团、个人，这是他们的定义。这个定义很奇怪，太具体、太功能，比较商业化。而且，这个报告还预测，将来所有公司都得成为社会计算公司，否则就无法生存。
我觉得社会计算的定义还无法统一。定义不统一还能不能谈社会可不可以计算?我觉得如果完全从科学的角度回答不了这个问题，但是从社会需求、社会生存、社会发展的需求来看，答案非常明确：社会能不能计算不是问题，社会必须计算。实际上，人类的历史其实就是一部活生生的社会计算史。
2007年是徐光启和意大利传教士利马窦合译的《几何原本》出版400周年纪念。欧氏几何在西方科学体系中的意义，大家都知道。奇怪的是，至少在发行后的300年间里，《几何原本》没有在中国催生出现代科学的萌芽，但在社会政治领域引起反响。许多年前我读了康有为写的《实理公法全书》。这本书就是采用了《几何原本》里的公理体系，构造了中国的社会政治系统，也是康氏眼里的理想社会的蓝图，并成为康有为后来的大同世界理念的核心。康有为等人在一百多年前就发现了科学的公理体系在社会政治中的用处，连欧氏几何都用上了，今天我们做计算的科研人员，对社会计算就应当更加有信心。
其实，回头看看，西方社会研究变成一门学问，也不过是100多年前的事。我们熟悉的马克思就是第一个认为物理概念要推广到社会研究，并首先提出了社会物质(Social Matters)的概念，希望作为社会学研究的重要基础。所以，恩格斯在马克思的葬礼上讲，马克思为人类做出了两项重大发现:一是人类历史发展定律(the law of development of human history)，二是资本主义社会运动定律( the law of motion of bourgeois society)，这都是物理学的术语。后来，另一位德国的女社会学家Weil还在马克思的社会物质概念这一“天才手笔”( the stroke ofgenius)的启示下，提出了心理物质(psychological matters)的概念。
百年前，法国社会学者Durkheim利用统计学方法研究自杀现象，发现人群中总有一定比例的人要自杀，不管是在繁荣时期、衰败时期、和平时期，还是战乱时期，比例非常稳定。他觉得必须拿物理学来解释，并提出了“社会力(Social forces)”的概念。民国时期，厚黑学的创始人李宗吾也写了一本书叫《心理与力学》，试图借用物理学的力学原理分析人的心理及其变化的轨迹。再后来，就是哈佛大学的语言学家，著名的Zipf分布的发明者Zipf，也致力于用物理学的概念研究社会问题，提出了“最小努力原理(Principle of Least Effort) "，如果能够转为某中变分形式，可能会有重大突破。
还有另一条通向社会挤十算之路，现在看来是从“形而上”引人社会计算，韦伯斯的社会行政理论。这是马克思之后的另一位重要的德国社会学家，他的“官僚组织模式”(BureaucraticModel)奠定了现代组织理论的基础，对社会计算，特别是基于代理的社会建模方法，会发挥重要作用。此外，Parsons的社会系统和Action理论，还有他和Merton的“结构一功能”和“结构一应力”理论，相信都将在社会计算中发挥作用。而且，沿这条路下去，一定会走上“社会经济计算”。其实，可以说经济学就是社会计算最成功的例子(有时候，或许也可以说是最不成功的例子)。
总之，不管前人的努力是否有用是否成功，社会必须计算!但我现在的想法是，其实现行社会的许多方面的确是不可以或还无法计算的。要计算不可计算的，要预测不可预测的，这就是矛盾，矛盾的对立统一就是复杂的问题，就是复杂系统，这也就是我们要研究的。这里涉及很基础的科学问题:200年前牛顿力学是确定性的研究，100年前量子力学到了概率性的研究，现在这些复杂的现象，在社会中，社会要从定性到定量，所以是复杂系统研究，现有的主流科学方法够不够?充分不充分?
我觉得要解决计算、不可计算，预测、不可预测的本质矛盾，是不能够在传统的概念里面解决的，必须走向另外一个层次才能解决。量子力学问题确定性解决不了，到了概率论，现在是复杂性问题，下一步该到哪里?这就像数学里，一个问题在已有的空间里解决不了，就必须从这个空间拓展到另外的空间。我们研究复杂性问题，就要从概率性空间进入更大的可能性空间，我们认为可能性、倾向性应是复杂性问题研究的主要新内容和核心内容。我想达到是心理能力的培养，这就是我现在特别强调游戏的原因。我觉得游戏将来不会仅仅是为了娱乐，将来一定会变成一种普遍的科学手段。
比如一个具体的应用领域就是应急管理，特别是突发事件的处理，因为突发事件就是不可预测。还有许多复杂的系统，像交通系统，也面临这些问题。我们迫切需要一种新的科学体系，发展可计算、可实现的理论和成套的方法来处理像社会计算之类的复杂系统问题。随着网络社会的发展，这一需要变得十分迫切。今天我们必须严肃、非常现实地对待社会计算问题。就像一百年前，一个国家如果没有一群人掌握现代物理的观念，这个国家肯定是落后国家。现在，网络发展以后，也可能很快就到了不掌握社会计算就不能算为先进国家的程度，因为像当年自然界的量子化和光速化一样，社会也快到了量子化和光速化的时候了。此时，只有通过科学的社会计算方法，才能通过计算机的支持，进行准确的社会规划和管理。
所以，我认为社会计算十分重要。我先说这些，开个头。我讲的多是基于人文的Social Computing，但是不要局限这个意思，还有基于技术的社会计算，两种意思两个方面应当结合。
【讨论】
戴汝为：社会怎么形容Computing。你做的Social Computing理解社会问题，这两种刚好不一样，这里边加一些字，是不是两方面都可以?
王飞跃：我的想法是两方面都可以。
戴汝为：我的研究就把社会科学某些思想用来发展Social computing，去解决社会理论的问题，这两个很不一样，但是都可以有人去做，这词就是有点双意性。
王飞跃：确实是有双意性。这也是两个方向，一个是技术领域，另一个是人文领域。前20年差不多从技术到人文，最近几年从人文往技术方向发展，2007年12月美国社会学界在哈佛开了一个计算社会学(Computational Social Sciences)研讨会，2008年4月美国军方又开了一个社会计算的研讨会，所以看起来大家越来越重视社会计算这个问题。还好我们暂时领了先，特别是2004年我们就正式提出这个问题，并召开了国际会议。国际上新兴的人文和自然藕合的社会系统，还有最近几年的焦点人类动力学，现在美国科学基金会还要专设一个社会计算和安全问题的项目。我想这一切都表明，社会人文计算已经摆到大家的面前，现在有两个方向，将来一定是人文与技术交融，合为一体。
张维：通过课题的研究，我们觉得也是这样:任何一个研究(比如社会问题的研究)，它可以使用“科学方法”，也可以使用“非科学方法”来进行研究。在西方的“Social Sciences"，在某种意义上讲就是用自然科学办法来研究社会问题。比如，经济学就有很多假设、有很多数学模型，最后寻找出规律来、以金融经济学研究为例，它假定金融资产的价格是服从一种随机过程的，那么所有研究都在这个基础假设前提下进行推导。西方的经济学研究很多都是这个路数，也有很多国内的学者对此提出很大的疑虑。那么问题在哪呢?我们知道，跟自然界的问题相比，社会问题往往涉及更多的因素、相互关系更为复杂，用所谓传统的、比较刻板“科学方法论”进行研究的时候，就会面临很多局限性。换句话说，我们必须做很多假设，才能得到“科学的”结论。这些假设不成立怎么办?于是产生了很多争论。从我们自己的研究经历来看，我觉得“社会计算”是一种新的研究方法论，它可以在一定意义上克服过去方法论不足，使“不可计算的”变成“可计算的”，然后得出规律，甚至发现一些新现象，而这个现象是用过去传统的方法从来不能发现的!这是我们从自己所做具体研究中理解的社会计算。
王飞跃：这就是说要计算不可计算的东西，其求解就必须换到另外一个更高的层次上。炮弹从三维空间打过来，生活在二维球面空间上的二维人是根本理解不了的，因为球面上根本就没有留下痕迹，轨迹在球面之外。所以，只有突破了这个球面空间，才能解决矛盾。
王国成：我认为刚才王所长所说的社会可计算概念，应该是相对的。社会可计算的关键在于如何计算?从经济学角度看，自然科学家该如何看待社会经济问题，怎么计算它?比如现在搞的这个社会计算，主要可能沿哪些方向展开进行计算，就像统计物理学、社会软件等方面，现在有几个可行的方向能让社会经济学家认为这条路能走通。
张维：现在有一批做经济、社会有关研究的老师，比如北大的杨老师，他们利用智能体这种方法，通过“计算”来研究区域经济发展过程中的某些规律;又比如像南京大学盛老师，利用智能体计算技术做供应链的一些问题。国家自然科学基金委2007年支持了两个重点项目，都研究供应链:一个是清华的陈剑老师，是利用传统方法;另一个是南大盛老师用Multi - Agent研究同样的问题。对于同样的科学问题，可以用不同的方法或者方法论。例如，北京航空航天大学黄海军老师，他们利用经典的研究方法发表了很多非常好的文章，都是用解析数学模型;但最近他发现，用一些复杂系统的计算模型来做同样的问题，两者互相交叉可以得到非常有趣的结果。我们课题也是这样，可以得出你过去从来没有发现的结果。
王国成：你们所研究的相当于一个点，里边有没有规律性东西?我们也在搞实验经社会济学，包括电力控制、能源控制等与社会科学模拟实验相关的研究我们都调研，了解了一些情况，社会科学院正在论证筹建国家级实验室，在做这个过程当中像资产定价、供应链管理等，都是一个点一个点的主题任务。社会经济现象有一些共同的东西可以像经济学那样去做，抽象出共同的原理是什么?这一点似乎不太清楚。
张维：我个人认为，科学发展的历史途径都是从特殊情况逐步走到一般的。我想这是所有人知道的。“社会计算”到底是什么?在大家还没有完全一致定义的状态下，我觉得它尚属于初始阶段，很多看上去完全不同的方式做研究，但是逐步会出现比较共同的东西。比如建模过程中，都需要有对微观主体的模型化，这就是一般的共性。当你回到具体问题研究的时候，还要把它重新具体化。
王国成：无论是研究自然界还是人类社会自身的规律，都需要先从具体问题入手然后逐层提升，但对社会经济主体的特点，能概括出来一些东西吗?或者沿现在的做法到底能走多远?具体方面该怎么应用这是常规的一些内容，大家都能明白。
涂序彦：我觉得社会能不能计算，关键看模型，模型是不是反映实际，有没有可靠的数据。有一次我参加关于价格的讨论，一方面是社会经济学专家，另一方面是计量经济学家，相互争论不休。一个说:“你讲了不少社会经济规律，请拿出数据来?”。另一个说:“你的模型本身就有问题，有个基本规律就没有考虑，你算得再精确都没有用!”。我认为，社会计算既要有可靠的数据，也要有可用的模型，二者缺一不可。
戴汝为：模型如果是人为渠道，可以设计成可计算的模型。
王飞跃：模型有定性和定量之分，涂老师说的应当是定量模型，我们首先要解决如何从定性模型转到定量模型的途径，这是关键的问题。好多定性模型准不准，没有相应的定量模型是很难检测的，所以我说能不能从定性模型转入定量模型这是关键。回到刚才王老师说的，是一个问题。我们的方案就是“三步曲”:第一步是建模、利用基于代理的人工社会或人工系统，通过人工方法建模。当然，这里面我们还可以利用数学模型。为什么以人工系统为建模手段，最初的原因很简单，因为“人工”给了我一个掩护，可以不局限于计算，我可以先把计算机连起来，在没有数据只有经验和启发性知识的情况下，至少可在逻辑上形成一个整体系统，有没有用看下一步。第二步，有了模型就相当于我可以把计算机变成一个社会实验室，进行原来无法进行的“社会实验”，这样我就可以用“实验”的手段进行“社会”分析，这就是计算实验的思想，即以计算实验进行系统分析。显然，这也是计算机仿真的自然扩展。第三步通过现实与人工系统互动，平行执行，实现对复杂社会问题的控制加管理。这就是我们的“三步曲”、三斧头。简言之，ACP方法，建模人工系统、分析计算实验、管理平行执行。
平行系统与我们古人的大同世界想法、古希腊哲学家的理想国是一个道理，都是为了建立一些与现实社会平行的“人工社会”，试图影响、指导、管理、控制人们的思想和行动。不同的是，以前多在哲学层面上描述“人工系统”，试图作为指导思想，把现实世界一步步地往理想世界转化。我们的工作主要是把这套思想可计算化、可操作化。把这套方法用到工程问题上，特别是复杂生产系统，生产管理就变成了平行管理，我们就是这么一套东西。
涂序彦：你刚才谈这一点我非常赞同，社会能不能计算。首先对计算本身要有定义，如果把计算仅仅理解为数字计算，这是狭义的理解；广义的理解，社会计算实质上就是社会信息处理。
张维：我也在想这个问题。我们的“社会计算”的定义跟王老师的想法比较一致:这是我们进行研究的一种方式。就我们现有水平而言，不太可能研究非常复杂的社会问题。假定我们聪明到能够实现“软件人”的设想，也就是说，如果我们能够把一个人在社会活动各个方面行为、理性或者非理性等都用具体计算机表达出来，则我们就可以做想做的任何社会问题的研究!不过，根据我们的研究经验而言，历史的每个阶段可能只能看重整个事情的一个侧面(比如做金融资产定价的时候，只关注投资者在金融市场的行为特征;又比如研究社会学方面，可能从某个角度抽象出人的行为、行动)，然后进行可能的模型化。知果要实现一般化的“虚拟软件人”，我想至少需要做更一般的、更长期的工作。
牛文元：社会计算讨论了很长时间，逐渐向一个地方收敛。我对社会计算的理解是:一条途径实现四种可能。一种途径如何把定性东西—社会、经济、心理都在内—通过它的提取实现定量，定量也是多种形式。不一定就是数字，然后再实现更高级的定性，就是从定性抽取定量，由定量演化进入更高度的定性。尤其实现四种可能，可证伪、可认知、可重复性、可自查性。我们必须更深入认识社会，四种可能有可能把复杂社会系统代入可重复、可认知的新状态，我认为社会计算本身不仅仅是工具，而且不仅仅是实现这样工具总体的手段或者要求。这样解释社会计算就是涉及顶天立地，顶天必须有自己的依据，否则实现不了;立地就是解决现实世界当中我们必须要知道，可以掌控规律性东西的一种实际的需求，既有自己理论有源，又有通过源本身手段转化，解决实际碰到的问题，让它具有可重复性。
什么叫规律?规律不可重复就不叫规律，现在社会学规律不能叫规律，这个规律重复性很复杂。虽然长期历史当中，觉得有那种可能性，真正还原精确非常困难，将来能不能还原，或者只要符合条件一定发生，现在不好说，但是社会计算需要这些。
王国成：现在对这个问题就更清楚一些了，我觉得这是自然与社会科学两大门类的碰撞。能不能将自然科学的范式给社会科学加上?社会经济主体Social and economic agent，不从这一根本点上抽象就不大可能计算。通过人工社会、虚拟社会研究真实社会，这是必然趋势，对此不会有任何争议。关键是社会经济系统里边的agent也好，软件人也好，不管怎么发展，是否能将社会经济主体特征抽象出来，它和社会结构、网络结构是互动的，大量的社会经济现象和问题常常表现为互为因果的关系。直接拿自然科学的做法来套社会科学，必然会导致两大学科的碰撞。我想弄明白一个问题，让自然科学切入社会科学里边，关键的切入点是什么?
张维: 你说这个问题我觉得很重要。比如在金融经济学研究中，实际上我们现在做的这套“计算实验”的途径，在某种意义上可以比现在标准的经济学方法论更容易实现对于投资者行为的建模型。当然，在这个领域是这样的，在别的社会问题研究领域我还不敢肯定。经济学家在研究异质的投资者对资产定价的影响时，主要使用的就是数理方法;而我们采用的是“计算实验”的办法，这种办法可以在一定程度上解决传统方法所不能解决的问题。
曾大军: 我自己以前最开始搞case - based reasoning，作为学科发展新的学科从无到有发展过程，社会计算并不是第一个学科领域。什么东西应该研究、什么不应该研究，什么是社会计算、什么不是社会计算，我们能不能在meta层面借鉴其他学科曾经走过的路、经验或者受到的挫折。从我自己研究经历来说，有两个学科对社会计算可能有一定的借鉴意义，一个是多智能体，从这个学科开始独立、成型，我一直在里边工作。刚才讨论点对面的关系，学科发展的都是从点上开始，如果在研究不同事情的时候，大家能够顺着共同的大思路想，做到这点作为学科初始就相当好。有没有一套具体的指导性模型或共性的学科问题并不重要。有一个具体的框架大家都在用，而且用得非常好是相当困难的。
第二个学科我觉得是与此发展时间段差不多的行为经济学。行为经济学大概思路是把不能模型的东西慢慢模型出来，怎么办?两条腿走路，一条是把复杂的研究不了的非理性行为分解，看看里面具体层面在特定情况下能不能研究，像这些东西可以通过试验慢慢收集起来。有了这些数据以后给下一步发展有良好的支撑。第二个层面就是建模，里面核心概念在不同的描述空间做，如果说一个东西是纯理性，直接优化就行了。但现在不行，现在有其他东西不是完全理性的，里面有非理性的东西在里面，但能不能加参数，能不能换到泛函空间?现在模型越来越广，能够描述以前非描述的东西。
我们做社会计算问题，里面有很多问题包括复杂系统等，我们已经知道并研究了三四十年，还有一个我觉得非常重要，不光在方法论找到大家都觉得有用的框架，核心内容就是发现新的理论，但还有新现象要研究。信息技术正促进社会在产生革命性的变革，把新现象、新变革东西抽象出来，占领研究空间对我们非常重要。比如搞人工智能的和多智能体的每当出现新的东西(如电子商务)，他们占领阵地很快。学科就很快像滚雪球一样，新的研究方法可以慢慢加，到十年以后就会发现学科发展跟以前不一样了。
【发言3】张维：社会计算与证券市场
作为例子，我给大家讲一个现在做的研究，来说明“社会计算”的概念。我们主要研究的是在证券市场上的资产定价问题，这是金融经济学中最核心的问题。证券市场通过交换金融资产来配置社会的资金资源。如果市场是有效的，就可以达到它应有的社会功能;如果市场是无效的，那就很糟糕。证券市场是一个比较典型的开放的复杂巨系统。作为交易者微观的主体，他们具有随机的关联性、对外界适应环境的能力，同时对于外界有资金和信息的交换。而且从市场形态来看，确实表现出复杂开放性特征:最近两天大家都看到我们A股市场急剧下跌。其实在真实的世界中，我们经常会看到市场会“无缘无故”地涨，也“无缘无故”地跌。这种“无缘无故”说明我们过去的办法还不能完全抓住它的规律。幻灯片上的图是用来表明证券市场上的价格是怎么形成的(图略)。除了深蓝色方框之外，现实生活中并行存在着很多这样的图，它们都在这个蓝色结点被综合起来，从而构成了形成“均衡价格”。大家可以看一看，按照传统的做法，市场有共同的市场信息和每一个投资者对价格的初始预期，两个放在一起通过贝叶斯方式形成后验信念，加上个人风险偏好和期望函数，就形成了个人需求。观察到每一个投资者以什么价格买、以什么价格卖，再考虑不同套利行为，就形成均衡的价格，这个价格是我们在市场上看到的价格。假定它服从某种随机过程，按照标准的金融经济学方法，我们就可以得到一系列模型来反映价格的规律，这些价格信息又会被反馈给每一个交易者。
为了推导标准的金融经济学结论，就需要做很多假设。刚才王老师曾经提到，除了每个人有共同信息之外，还有不同的外部个人信息;同时，个人形成初始信念的时候也可以是非理性，这就是投资者的异质性;另外，每一个人还面临自己的财富的约束，市场也存在市场约束。如果想得到标准的资产定价模型，Power-point上的每一个环节都要做非常严格的假设;如果我们试图放松这些假设，则会把问题变着很复杂，以至传统路数很难得到结果。因此，从科学的进步角度出发，如果得不到结果还不如做一些假设而得到结果。但是，这样的假设可能离现实太远，我们又不满意。所以，“计算实验”的办法得以出现。我们可以利用它的优势，放松一些假设并得到结果!最近三年我们一直在做这样的工作。
单纯依赖解析建模很难更丰富地表达个人的风险偏好、方式等行为经济学研究的特征;另外，市场微观结构、信息对称结构等又是从另外一方面来影响资产定价的。现在研究很多是把它分开考虑，因为解析的数学方法很难处理。但是我们觉得，金融市场复杂行为产生可能就是很多投资者在市场交易机制和信息集合的约束下进行而产生的。如果我们用“社会计算”这种新的方法论，可以同时考虑交易者行为和市场微观结构两类因素，就变得非常自然。我们的研究过程中(以及后面还想做的事情)大概包括这些:首先对证券市场中个体的非理性行为要有表达方式(不是考虑社会活动各个方面，只是关注投资方面)。到现在为止，这个工作进行得还不错，我们不仅可以对理性人的行为建立模型，也对一些特定的非理性行为给予了建模。第二，要把现有金融经济学理论知识嵌人到社会计算中。第三，在上面工作的基础上，把不同类型的交易者整合到一个市场上，做成计算实验平台。
现在我们做的是单一市场，如果再进一步可能做多个市场，因为真实世界是多市场的。这涉及不同市场的信息、能量(资金)的交互。王老师和我们一直在讨论所谓三个层次的问题，第一个计算建模，第二是计算试验，最后是平行执行(控制)。我们现在可以做到第二个层面，这种做法在学术上提供了比传统研究手段更便利的条件，可以突破数学障碍。如果将来做得足够好，可以变成另一种“现实市场”。这就是我们现在和将来想做的研究。
【发言4】王成红：计算社会与社会计算
首先感谢学术沙龙提供这样一个机会，让我们这种做管理工作的人来学习。社会计算是一个新领域，我觉得是否可从两个方面来考察“社会计算”的内涵和特点，一是“计算社会”，二是“社会计算”。“计算社会”至少自国家出现时就有，如户籍统计、税收、贩灾、内政、外交，甚至包括舆论方面都涉及计算问题。这种计算的特点主要表现为三个方面:一是参与的人少，多为专职官员;二是不能直接为广大百姓服务;三是没有现代信息手段。今天我们所说的“社会计算”是基于现代信息网络的计算，它有两个主要特点:一是广大社会成员的参与，即计算不仅仅是少数专职人员的事情;二是可直接为广大百姓服务，即普通百姓通过网络计算可直接受益。就其构成和功能上讲，现代信息网络包括信息获取、信息存储、信息传输、信息处理或计算、信息显示。今天我们所谈的问题主要应界定在信息处理，即信息的计算层面上。至于讲能计算什么?我自己认为，只要有数据，什么都可以计算，包括自然现象、生态、人和社会行为以及广大人民群众的诉求都可以计算。有了数据就可以对比、判断、预测，也可以分类和聚类等，其实这都是计算。
从计算对象的广泛性和人民群众的参与性上讲，基于现代信息网络的计算才称得上社会计算。因此，我认为基于信息网络的社会计算研究应该考虑如下几个方面，即分层、分域、开放、平等和互动，使社会计算不仅能为国家的政治、经济、军事和外交等服务，还要为普通百姓服务。没有人民群众广泛参与的社会计算不符合现代社会的发展趋势，也不可能有多大的生命力。
至于计算模型问题，我还要说两句。有模型或能建立模型固然好，但是我们还要发展基于数据的计算，因为有的对象很难建立数学模型。另一方面，我们还应发展计算机模拟技术和计算实验技术，如此便可以较好地计算以前没有办法计算的对象，比如社会发展与社会经济问题。
【讨论】
王飞跃：一定程度上，社会计算是把权利从政府向群众转移。
王成红：我同意这个说法。另一方面，社会计算应把社会科学、自然科学和工程技术融合在一起，可以计算个人股票，也可以计算企业的效益和运作情况，还可用于政治研究和军事指挥等。
目前，社会计算的主要困难在什么地方?可能三个方面(信息获取、传输和处理)都有，但从技术层面上讲，海量异构信息的处理是主要难题，其中最困难的是自然语言、语音和图像信息的处理问题。大家知道，目前计算机对自然语言理解的正确率仅为36%，以这个概率进行自然语言处理是不行的，也很难在一些要求较高的场合得到应用。我认为，社会计算应是普通百姓能够广泛参与的基于网络信息的计算。就实现手段上讲，还要考虑人机结合问题和可视化问题等。社会现象很难建立模型，很难计算，也不可重复。这里面最主要的是规则问题，而不是计算问题，比如股票市场，规则定得好就能运行得好，计算就有用武之地。
王飞跃：这种方式可以变成未来的计算机试验游戏，可以用游戏的方式显示出来。
王成红：如能这样当然好，但需通过政治手段加以治理。
王飞跃：现在游戏里就绝对可以玩。
张 维：这个东西我见过了，我就可以控制它。
王成红：若能通过交易数据找出幕后的操纵者，对国家、特别对弱势群体是有好处的。
张 维：不用计算的办法也有人在做，交易所有大量的数据，有一些学者正在做这个工作。计算实验的方法现在还没有进步到可以探索幕后操纵的地步，还属于“幼儿园”阶段。
王飞跃：如果这套系统一般人都可以做，就是把权利从机构转到个人。
王成红：这是为少数人服务阶段最终变成少数人希望。只要有数据都可以计算，这是作为科学家只能站在一个层面，不可能什么都管。每个人、每个团体都可以计算。
【发言5】牛文元：社会计算的原则
刚才各位老师的发言，对我很有启发。我讲四点意见，向大家请教。第一，形式比人强。我们进入新的时代，这个时代以社会网络为基本标志的形态，这种社会形态出现双刃剑，一方面解决克服垄断、增大容量等好处，同时它又提出新的问题，一个问题是降低了等级观念，一个是模糊分工的观念，另一个是传统的规范逐渐失效。这个社会网络化是未来的世纪里，再有几十年会越来越清晰地表现出来，这个产生现象使人从原来等级系统位置当中，逐渐独立，逐渐能够等同起来。这是很了不得的变化，会对社会结构、社会管理、社会规则提出挑战，面对这样的形式，也就是现在我们用传统工业社会这种社会形态管理形式，能不能适应在网络社会下，这是我们必须面对的。这是第一个问题，也就是看清楚这个新形式，在未来既有自然人，又有克隆人、机器人共同存在情况下，人本身个体能力，从机构转移个人能力起到作用，没有什么东西仅仅是国家总统知道，只要有计算机我也知道，社会就会发生很大的变化。
第二，社会计算服从一个链条，我们简称为DIKI。从数据(Data)进入到信息(Information)，再进人到知识(Knowledge)，进入到创新(Innovation)和智慧，这个社会计算链条使我们必须从一个最基本规则人手，来达到我们社会计算的要求和目的。当然，这种要求和目的提取过程也就是不断解决从理论到方法的全过程。
第三，如何从现实社会到虚拟社会，然后再从虚拟社会返回到现实社会，这样过程应当是社会计算必须经历的过程。因为我们要想做社会计算，必须从大量现实社会中，抽取构建虚拟社会，通过虚拟社会不断丰富、演变、各项试验逐渐在现实社会之间进行对比、平行，这种过程实际上是任何社会计算都不能摆脱的基本过程。这里尤其我们讲，要赋予人(个体人)生命元素。这个生命元素我不详细讲，至少有六条规则，是必须在人工社会当中、在虚拟社会当中、在社会计算当中体现的:
(1) 人都追求最小努力原则。Zipf在哈佛大学发表的理论，人为什么要这么做?自发倾向是什么?必须找出来。
(2) 人自发追求最小的熵。人在自己成长过程当中，总是自发追求，要创新，一定要做第一。
(3) 情商共勉。去服从一个信得过，或者有学问、令人佩服的人，并追随他。
(4) 心理自我修复功能。当你碰到实在解决不了的问题，通过时间可以修复。
(5) 总是有倒“U”型曲线的想法，认为现在的状态最糟糕。
(6) 总是希望别人都一样，自己搞特殊。每个人都想有一个让社会都遵守，而我例外的承诺等。
我说这六个原则还是很粗，把它真正精确化到一个什么地步，它要具有这些东西，在虚拟社会进行调整，按照规则演化逐渐赋予生命的元素。这个怎么做?也是社会计算必须解决的问题，这样我们通过重复、丰富、时间过程，然后一步步逼近，当然完全等同现实世界不可能，但是它逼近，这样我们就能够实现刚才我所讲，不分自然科学，也不分社会科学，就必须符合科学规则，这种科学规则通过演化逐渐提炼出来。
我们希望通过这样来逐渐预测、模拟、制定、管理社会基本规则管理方面。现在实际上已经有，比如电子宠物、电子家庭，可以看到这个苗头。最后问题，社会的量子化，当网络实现的时候，使每个人能力都具有独立性和接近对等性，社会量子化体现出来。每个人都具有自己的能力，都具有整理自己能力的时候，网络社会体现使每个人可以发挥自己的作用，这种作用我就不详细讲了。具有独立性、对等性、个体的知识领域和整体领域接近和重合的时候，就到了这样量子化社会基本前提。大家知道基本离子本身我们说，在探讨过程当中，非常有意思它可以和现行即将到来社会进行伦比，并不是完全模拟、完全移植，因为人毕竟有自己心理、行为等。比如它也有剥离，每个个体能力发挥，都是以个体形式对等，不能遗传。
同时它有波动性，比如社会的演化、经济的运行、文化的传承，时间来看也有波动性。波动性和离子性结合实际就是社会量子化的体现。我们非常明确，在社会里头成员每个人变化，每人心理行为不能完全量化，借鉴能量等级分布，在这种情况下如何衡量每个人在个体形成过程当中，选取它作用的方向、强度等。例如我们经常讲，社会变体方程解释社会稳定也好、社会系统变革也好，实际已经被应用，很有成效。随着时间的变化、规模的变化、尺度的变化最后结论就是推拉技术，必须通过主观和客观。主观是自我修养，外部是国家的法律、警察，实际维持社会主流稳定的力量，我们暂且称为势能。另外是人要变化，两者之间碰撞结果就是社会计算结果。
我们可以从里头发现一些问题，实际上量子力学或者统计力学当中，它所解决宏观、随机、大量的而且以符号形式表达，有可能运用社会当中来，这就是我们通常讲社会物理学，在国际上逐渐得到进一步增长的可能性。为什么几百年前就有，现在重新振兴，就是借助社会计算，使我们进一步实现认识社会的能力。我讲这个只是非常粗浅，社会计算就是从理论的源头实现我们所要达到目标基本手段、工具，以及它实现过程当中所遇到难以解决的问题。我就讲这么一点意见。
【讨论】
王飞跃：牛老师从数据讲到信息，戴老师最近写一本关于社会智能的书，能不能谈谈之间关系。
【发言6】戴汝为：社会计算的作用
我2007年写了一本书，简单说了一下社会智能。我自己近些年所做的工作，概括起来科学是一个整体，社会科学和自然科学实际是整体，只是研究不同。所以人类发展也是这样的，在国内钱学森先生也是这样的看法，处理复杂巨系统的方法论，觉得开放式复杂巨系统方法跟以前不一样，这样的系统是把人也作为系统的部件部分包括系统里边，以前不是那么做的。所以提出来后也曾听到有人说那是不科学的，后来我发表一篇文章。那种说法便没有了，像互联网，互联网及用户就构成一个开放的复杂巨系统，这是现实，你不得不承认。我觉得它的意义可以作为一个科学，人文科学跟自然科学实际上是一个科学，只不过研究的时候加以分开。所以开放复杂巨系统的方法意义很重要，另外你怎么处理它?讲究方法论的问题，钱学森先生在1990年，提出处理这系统的方法论，那时候我们也参加了。方法论概括起来有多个阶段发展，叫做综合集成。以人为主，人机结合，从定性到定量综合集成，人跟计算机的结合;也是对人工智能的发展，发现它里头还有点问题，所以现在提出来人机结合，以人为主，从定性到定量是人的认识。这也是毛泽东同志提出来的，与认识论相符合，从感性认识到理性认识，往往从定性到定量。
在谈这些问题的时候，与信息技术是密切相关的。信息技术的发展大家应该很好借鉴方法论。开始是从系统工程考虑问题，后来系统工程有了发展，尤其发展到系统学，系统学跟系统科学不一样，英文翻译也不一样。系统科学有几个层次，而系统科学的基础理论叫做系统学，从前有些同志用系统工程解释某些问题，实际现在研究系统学提出来才讲得清楚，开放复杂巨系统的方法论就是我刚才说过了，以人为主，人机结合。开放复杂巨系统把人作为系统的组成部分，或者一个单元，不止一个人，是很多人。在互联网上，每天有不少人在网上写东西或者加人的人有成千上万，是非常巨大的系统。而且以前没有这样的系统，实际讲开放复杂巨系统也好，这里面不仅个人，而且把人的群体也加入进去。方法论从前叫综合集成，后来把这个进行扩大，叫综合集成研讨体系。我觉得这个方法论由于钱学森自己在美国开始做火箭的工作，那是大的管理系统，回国之后又做了“两弹一星”工作，所以他在“两弹一星”组织当中，把方法论提高到综合集成研讨体系的高度。
后来因为信息技术的发展，像人工智能遇到的一些情况，因为以人为本有很多的想法，人工智能十年发展以后怎么样，历史并不是那样。后来发展实际上把方法论又扩大了，把群体思维加上去。这个吸取科技发展很重要的，在座的都知道，从前欧洲理论物理发展很快，一个很好的方法就是搞科研的讨论班，通过讨论班大家讨论，就像这次开的会一样，你有什么想法都可以发表。这个对科学发展起很大的作用，先在欧洲，后来带到美国，在美国一些学校在搞研究时，用讨论班(Seminar)的形式，把这样的思想用到方法论，已经上升群体的智慧。中国有句老话“三个臭皮匠顶一个诸葛亮”，群体思维比个人能量要多。后来进行人工智能等，就把开放复杂研究提高到信息攻坚，而且跟虚拟相配合的办法。这里面把现代信息技术有关的方法包括进去。
这件事情起了比较大的作用，如2008年“5 " 12”地震后，科技部派人去了，遥感所也去了人，他们用遥感方法拍照片才知道具体情况。地震是开放复杂类型，中间遇到问题，利用综合集成而且利用研讨体系，所谈的内容就是cyber-space，在网络上，人在不同地方进行研讨，在灾区起了很好的作用。以前老的同志搞遥感(remote sensing)做了很大的努力。从信息技术发展，从群体智慧上升到社会智慧。所以我觉得今天讨论，咱们讲一些社会计算，这是很重要的。这与社会职能有密切联系，就是Social跟Social Computing，不管什么角度都是一个整体。从群体智慧上升到社会智慧，具有社会性。群体智慧是处理开放复杂具体方法论，研究意义我觉得非常大。钱学森先生把概括为集智慧之大成，把人的聪明才智集成起来。从处理开放复杂具体方法论，就是综合集成、以人为主、人机结合，再上升群体智慧，再有更高层次就是社会的智慧，跟我们今天讨论Social Computing密切联系。
【讨论】
王飞跃：社会智能这个词的含义很有意思，一个是社会情报，一个是社会智能，信息处理提取后就是情报。社会计算就是一个手段或者方法，把社会情报再转化成社会智能。
戴汝为：为什么翻译成社会情报?
王飞跃：最初英文的意思就是情报。
戴汝为：英语情报是什么?
王飞跃：英文情报就是Intelligence，但我们一般只取Intelligence之次要的智能含义。比如CIA是中央情报局，不是中央智能局。间谋拿到情报是经过努力、加工得到的，所以有两重意思。这就是为什么我们把情报翻译成信息学，而日本和中国台湾地区却常常把信息翻译成情报学的原因。
【发言7】张兆田：社会计算面临多层面的研究问题
首先感谢中国科协提供的学术思想交流与碰撞平台。刚才各位专家谈到社会计算，也谈到计算社会，其中涉及许多信息处理问题。对于信息处理中的信息不完整性问题，科学家提出很多概念和计算方法，比如Roughset、粒度计算、模糊计算等;模拟人的思维和信息处理能力，研究神经网络及其神经计算、生物计算，涉及认知计算和计算认知;随着信息基础设施和网络的发展，为了提高计算能力和共享资源，许多研究人员致力于分布式计算、网格计算等。现在信息网络发展迅速，原来由很多人围绕一台计算机做一个任务，现在研究人员一人至少有一台计算机，可以做自己感兴趣的事情;智能计算的发展使得未来很多台计算机为个性化提供服务成为可能。
社会计算问题结合社会需求，受这种需求牵引，研究人员可能创造出很多办法。与社会计算密切有关的一件事情，2008年4月，在汉川地震未发生之前，国家基金委管理学部组织跨学部重大研究计划“非常规突发事件应急管理研究”的立项论证研讨会。我记得在七八年前有一些从日本留学归来的专家学者，提出情感计算问题，但在那时候这种情感计算问题并不被大多数专家共识，这类项目得到支持的概率较小。现在，一些有关情感计算方面的重点研究项目已经得到支持，其中的一个原因是社会需求，需要通过情感计算，对心理创伤患者的康复有指导作用。许多新生事物，需要逐渐被人们认识。例如在通讯领域，原来根据通讯任务做频段划分;现在处理能力增强了，频段划分已经完成，但通讯需求增加，频谱却不够了;研究人员提出一种想法是利用空闲频谱进行通信，这就涉及如何智能发现空闲频谱等问题，即目前的认知无线电研究。随着信息感知、信息处理能力的增强，原来不可能的事情，现在和未来有可能进行处理。
另外，信息感知和处理能力增强的一个目的是服务。例如，Pervasive Computation或者说无所不在的计算。人们未来的一个希望是在任何时间、任何地点、任何设备上、与任何人进行任何形式的通讯、会话。以前是语音，未来至少是多媒体的。人类社会的发展提出很多实际需求，这种需求给我们科学家带来很多机遇，也有很多挑战。来自于不同层面的挑战也许会有共性的基础框架，可以从共性方面出发，结合我们已经有的方法，去发展新的方法和工具，去解决我们需求或者社会需求的问题。当然，也可能从某些个性问题突破，逐渐发展出具有共性的基础框架。
社会计算面临很多层面的研究问题，其中涉及产生机理、表达方式、计算机制与模型、计算方法与计算工具等基础问题;我们愿意在基础研究方面做好服务工作。
【发言8】郑文新：医学中的社会计算
我是在医学院工作，职业先是医生，同时也做教学，还做一些科研工作。参加这样的会议，对我来说收获非常大，因为我从来没有参加过这样的会议，以前会议都是在医学或者生物学等自己专业里面。今天完全超越我自己所能够涉及、自己知道的一些专业。我是做医学病理的，且专门做妇科病理，所以非常专。可能我看到的像森林里面一片树叶，不恰当地方请大家指正。
Social computing是一个涵盖非常大的概念，应用很广泛，当然可应用在医学上。因为人是社会的基本层面，而人在一生中碰到的常见问题就是疾病问题。所以，Social computing就一定会在医学上有用。事实上，Social computing在医学上已有很多应用，今后的应用会更广更多。这是因为医学，尽管我们叫medical sciences，在很大程度上仍然是经验积累学科。比如医学院毕业的医生或者刚刚毕业的住院医生不可能有很多经验，所以不可能马上成为很好的医师，需要学习和经验的积累才能成为一个好医生。这往往需要十年或以上的时间。如果Socialcomputing能在医学上正确应用，这个经验积累过程就会被极大限度地缩小，这是在医学教育上的应用。事实上，Social computing可以医学的预防、诊断、治疗、预测各大方面都有广泛应用，由于时间关系不多举例了。医学发展到今天，evidence based medicine(寻证医学)and individualized medicine(医疗个体化)是趋势和发展方向。Social computing的应用将会有效促进寻证医学和医疗个体化的成熟。
最后讲一下中医。中医在中国已有几千年。中医是不是一门科学，国际上有很多争议，至少中医发展碰到了瓶颈。中医的大问题之一是太少重复性和缺乏精确性，我们可以把中医看作为一个复杂巨系统。Social computing的应用也许是中医发展的必要条件之一。
【讨论】
王劲峰：关于重复性，无数性重复才有中医。科学是不是一定要重复，我想从社会需求角度来看。四川地震预报是有需求的，你要求它重复，这么高强度的地震不可能等它重复到符合大数定律后再去做地震预报。再一个，三峡大坝的潜在传染病危险研究，重庆观测点有三十年的历史的传染病记录，近些年由于防疫控制加强，该地区几乎没有病例报告;但是由于坝体提高，水面加宽、流速下降、老鼠搬家，这些因素肯定引起坟虫等传染病媒介变化，从而导致三峡地区传染病的潜在风险增加，社会需要基于小样本、无样本、不可重复问题的研究。
牛先生讲了量子化，某些角度我能理解。由于网络使不同层次人变普遍化，符合量子化计算得identicial要求，但是另一方面量子化计算还需要independent。由于社会网络化，人和人之间的联系增强了，所以用量子化计算社会遇到这两个矛盾，是不是能用量化计算?
【发言与讨论】
【主持人2】牛文元：
各位专家畅所欲言，我认为这种自由学术交谈的形式，正是启发人的智慧，而且也是互相学习的好机会，通过不同学科的交叉、认识、互补可以丰富我们思考的内容，启迪我们思考的方向，甚至可以弥补我们的不足。我们国家有一句古话，“他山之石，可以攻玉”，正好说明不同学科之间或者不同经历之间、不同学术见解方面正是互相帮助、互相借鉴，最后获得总体科学的提升。
按照沙龙的组织形式、基本要求，我们能够把自己的真知灼见贡献出来，这种真知灼见与其说在小范围空间当中大家交流，我认为它是对世界上发生前沿现象一种思考、一种讨论，同时也是一种切磋。这种切磋一定会对我们中国科学家们，在世界这个领域当中，能够显现我们的火花，能够使真理的撞击在这个过程当中变得越来越清晰。希望大家在新观点、新学术的自由氛围当中，真正激发出来新思想。激发本身既是对我们自己的提升，也是在科学发展长河当中必然经历的过程。
【发言人9】顾基发：综合集成与社会系统
这次沙龙的题目是社会计算，是大自然系统与社会系统交叉很好的题目。在这个情况下，钱学森先生提出来从定性到定量系统方法论非常好，人机结合以人为主，再一个人和人结合，再一个从定性到定量。钱学森和许国志等曾经提出物理、事理，研究物理用物理科学、事理管理相当于系统工程、管理科学，我们提出加上人理，要用社会、人文科学，把这三方面结合起来，我想前面我们说物理可以计算，人理能不能计算?人跟人之间有什么关系;第二，人跟人之间有感情;第三，人跟人之间有知识的沟通;第四，人之间有利益关系。牵涉这几方面，光说这一方面关系还不行。
第一个方面，关于人的关系。前几年我们做社会网络关系，我觉得是很好地揭示人跟人关系，我们很注意这个问题。恐怖分子相互之间的关系，怎么把关联关系找到比较重要的事件?互联网出现以后描述人之间关系非常有用，另外要描述人相互之间传输关系。我们最早与戴老师搞基金重大项目研究时，人跟人之间关系怎么来的?这个网络描述了人跟人相互关系的传输。在研究如何综合人们的意见时，常用的办法是关于投票，俄罗斯有一本专门介绍投票员的书，后来发现投票里面很有文章;法国有一位院士，他对法国科学院选院士投票方法提出疑问，觉得它的选举投票方法不好，后来提出新的投票方法改正。我们进一步提出来，怎么样把大家意见集中起来，形成一定的共识。这方面我们发现有好多的方法，各种各样的方法达成共识，有投票共识、统计共识、模糊共识和多目标共识等。再一个是关于心理计量的问题，我们想看看人心理到底怎么想?表面经济指标、社会各方面指标，背后人心理承受能力怎么样，能不能加以计算。这方面我们跟牛老师合作做一些事情。
另一方面是情感计算，刚才也提到了。我觉得这个事情很好，人的情感也能计算，当然非常精确不行，但是这个情感是有的，而且某种程度是有用的。地震以后，网上有些东西跟真理有关系，有些跟感情有关系。有些并不一定错，但是触犯大多数人感情就受到谴责。实际人的感情可以计量，有一定的规律，也不可能随心所欲。另外一点我讲讲社会规律里边，有些可以定量，感情是人所都有的，但有的是很个性化的。有人就不喜欢这个东西，有人就喜欢这个东西。
关于社会舆论方面的研究，研究舆论怎么形成，西方也有这样的研究，做社会实验，有一个叫墨西哥波，大家看足球哪些人怎么起来欢呼，怎么传下去，舆论传播过程同样有很多规律。另外，在研究人和人之间关系时我们特别强调听研讨厅。怎么把专家意见汇集起来，看出哪些是共同，哪些是不同的，哪些是共同点，这些放到计算机屏幕上看效果就不一样。再一个，人有竞争的一面，人跟人之间竞争关系可以用博弈论来描述，你出这个策略，我会出另外一个策略与你竞争。现在很多人把博弈论用到经济中，我觉得很值得高兴，另外一方面比较担心，好像有点简单化了，因为20世纪60年代，我老师搞博弈论，理论是很复杂的，现在用博弈论太简单。总体来讲，在人理方面有很多东西可以计算。
美国一个叫游伯龙的教授，他搞一个习惯域研究。在几个人习惯中间，最后得出什么策略来。他在台湾搞得很不错。
【讨论】
王飞跃：20世纪80年代他做得不错，但是最近不知怎么样了。
顾基发：他就把人的思考习惯、考虑习惯做了研究了。我觉得关于人理方面很多方面可以考虑计算的。在社会计算中间，人的行为是非常复杂的，我们不能指望人跟其他系统一样，有很复杂的定位，比如行为经济学。有些人行为比如我们搞CPI, CPI统计就是这个数，老百姓感觉跟我们统计学计算方法不一样。
我就做一个补充，社会是复杂的，有些东西不能完全用物理描述，但是也有物理规律需要另外的思路，共同讨论解决问题。交又科学、社会科学、自然科学不同思想交又起来，可能效果比较好一点。
【发言人10】王国成：异质行为主体－社会计算的基点与核心
这次来开会确实收获不小，专家们、老师们的意见使我受到很大启发，但同时又突出了我们从社会经济角度提出问题的必要性。我先简单介绍一下背景，今天我发言的题目叫异质型行为与社会计算，试图来回应这次沙龙的主题，甚至可以叫质疑。我在社科院数量经济与技术经济研究所工作，主要任务是为社会经济研究提供方法和工具的。由于社会科学院现在有一项重要的工作，正在论证筹建社会科学国家级实验室，当然这需要一段时间。但是在我们调研的过程当中，接触和思考了一些问题。特别是就自然与社会两大门类学科的相互交叉，如何向我们的共同目标靠得更近一点。我就从这个角度谈一谈。
社会经济系统与自然系统不同，虽然它们都有系统的一般规律，但是人类系统与自然系统有本质的区别。最关键一点就是前者有人的参与，而且人是主动的，是个性化的，是差异化的?这好比是量子力学层次上的分歧或者是计算基础的根本不同，如果这点没有突破，想刻画人类经济行为就很难。比如传统经济模型，总有客观的数据，通过这些数据把现实和理论假设连在一起了。我想说一个问题，如果用目前的这种社会计算方法，模拟的是中国股市还是美国股市?传统的经济增长可以有数据，可以说是在研究中国宏观经济、研究中国的政策调控，而现在有些经济模拟，只是把共同状态抽象出来，这如何区别我国股市上的牛市和熊市，不同的行为迹象怎么反映出来?如果没有这一步我觉得模拟没有多大突破。
现在社会经济的需求到底是什么，需要计算科学怎么介人，从哪点介人。我们现在的工作情况大概是这样，我们调查了十几个单位与社会科学相关的模拟研究，大都是从自然科学介入。复杂理论是系统科学的第三代，可以考虑在可控条件下对复杂行为的研究，发展成为当今的复杂性科学，实际上大家对此都有所了解。从与经济学结合的角度来讲，因为我是学经济的，有一定的理工科知识背景，我认为，不管人工智能还是计算经济学，都是多主体计算经济学，2007年出了一本基于多主体的计算经济学，而且还加了一个多主体，这本身就是发展。
上午我简单提到了经济学里有很多问题，光靠现在这样的计算模式和方法还差得很远。比如说互动和互为因果关系的问题，就像行为和制度，是制度约束行为还是行为约束制度，听起来像“鸡生蛋，蛋生鸡”类的问题，实际上里面有长期动态和短期均衡的东西，能不能通过计算的方法来回答。因为计算所具有的参估算设定功能，可以跨时代，包括现在模拟犯罪的功能，计算有这个能力，可以时空穿梭，能不能把这些事情像经济学那样做。最初的时候是完全竞争理论，达到一般均衡;以后发展不完全信息和有限理性主体，如此情况下也可以达到市场均衡;现在又在考虑主体不完全平等、不对等的交易关系，在这种情况下能否实现市场均衡。
如果参与交易的人有的是为了利益最大化，有的是为了交易痛快或成本最小，不同行为模式的情况下，能不能解决均衡实现问题。这里我再举一个简单的例子。实验经济学为什么能获诺贝尔奖?在经济学领域这是方法论的重大变革。就此而言，能否像自然科学那样将社会特性浓缩在实验室里边，想办法获得人的心理和复杂的行为参数，如人的合作互利等，想办法做出来。这方面的发展比较前沿，实际上行为经济学、行为博弈论和我们今天所探讨的，都是从这个角度遇到了共同的难题:怎么刻画人的真实行为。如果真正想把人的东西做出来，必须计算加实验。就这一点再简单介绍一下相关的学科前沿工作。
经济学从两个方向提出问题:一是从微观角度分析宏观现象和问题，另一个是从同质的理性人到异质的现实人。自凯恩斯提出宏观经济学以来，始终没有解决宏观与微观的对接问题，如用不同微观收人、消费行为特征，来刻画总体的消费现象。我1993年初开始专攻Game theory，我认为这一理论最重要的贡献，就是刻画人的博弈行为。它提供了刻画复杂的策略型行为的工具和方法，放宽了同质的行为假设，重点研究不确定行为特征。用博弈论研究经济行为，这个方向非常值得重视。这就是我们今天提出来的，从虚拟角度研究现实社会的切人点和结合点在哪里?相关的各个学科需要共同来回答这个问题，肯定要从博弈论怎么量化行为方面做一些工作;另外还要考虑从社会网络、社会基本关系类型构建相应的模型。我们今天主要谈怎么刻画主体行为。
无论自然系统和社会系统有什么样的区别和联系，当然最后还都要回到现实。通过计算机方式构造人工社会，认识现在大社会，最终还要解释社会、回到现实社会当中。如果离开对真实人的刻画，各走各的路就找不到共同点。经济学里面包括可计算一般均衡，由此想到为什么实验经济学的兴起是方法论的重大变化。现在一定要想办法，找到一种手段和途径，实验经济学也是很有价值的探索手段，这就又提出了一个方向。这实际上是我要明确的，如果想解决人类复杂系统，必须有多方面多学科的共同努力。
但还有一点需要明确，系统科学它不仅要研究整体大于所有部分之和，即1十1 >2的问题，更需要研究解决人类系统中主体行为的异质性，即个体性和差异性。过去不同质或不同量纲的东西不可能谈到相加，而在社会活动中，一个馒头加一碗粥等于一顿早餐，等于张三工作两小时，李四工作三小时，王五工作四小时，这就是异质性，必须要回答这类问题。这就是人类经济复杂系统最关键的地方，如果回答不了这方面的问题，社会计算往下迈步就很难。过去我们在实验和计算中还主要是基于关系论，而现今的复杂系统更多的是涌现和积聚，如宏观经济的微观分析范式，它不符合传统模式，却反映了人类某种特定的规律。这类问题怎么去揭示认识?这就是我的观点，我想提出来一顿早餐理论来形象地比喻异质性，这一观点能否站得住，这就是异质型行为的关键点，也是社会计算的基本点，欢迎大家批评指正。
【讨论】
王飞跃：二十年前我刚到亚利桑那教书就与发起实验经济学的佛农接触，希望一起做些工作，但那时他很多时间都在欧洲讲学，他离开我们学校一年后就得诺贝尔奖了。当时佛农的长期助手、实验室的副主任是我们系的第一个博士毕业生，我们曾多次邀请他回来讲座，但他们有的一些观点和方法我现在比较反对。与实际接轨，一般要强调实际结合，这是对的。但有时候，特别是对于新兴的方法，这相当于让幼儿园的学生学习大学的微积分和物理，时机不成熟。结合的境界有多种，有时对这边是结合，但对那边就是根本不结合。然而，根本不结合本身也是现实的一部分，也是现实。有时人工系统就是要跟现实不结合，有时半结合、半不结合，只有这样，才能用来做一定程度上可控的计算实验。但真正解决实际问题时，人工的要尽可能与实际逼近，否则无意义。我们应该从基本的东西学起、做起，先把人工的做好，不能让实际的困难给施住，甚至成为妨碍新方法发展的阻力。
波尔普的三个世界，特别是人工世界，对我启发非常大。他告诉你有个人工世界，放开了我们的思维约束。过去做复杂工程项目时，常使我很痛苦就是没有模型、没有参数、没有数据。不但是社会、政治、经济等敏感部门，还有掌握海量信息的交通部门;等等。比如，交通数据上不来，任何研究都不好做。连这个手段都没有，解决实际问题就更是空话，最后产生出来的东西，只能是虚假的东西。人工方法能产生人工数据，至少做到逻辑上正确，能够把许多“骗人”的东西过滤掉。另外，计算实验其实就是仿真的常态化，仿真要永远地仿下去，为解决实际问题开阔思路、提供方便和评估手段。计算实验与计算机仿真实际上不一样，特别是它不以仿制现实为唯一目的，与实际不结合东西也可以是现实的存在，而且可能是更好的存在。
相信再过几十年，这个虚拟的人工世界就会真正地占整个世界的一半，50%不多不少。
王国成：我完全同意你这个观点。
王飞跃：我不赞成过度的结合，特别是我们从事研究的人员。这就像开车一样，只盯着眼前几米开是不行的，一定要适度远看。现实是否为中心是计算机仿真跟计算实验之间最大区别。
王国成：每一学科的发展有它的阶段性、本身的特色，这点丝毫没有争议。但是现在探讨的是学科发展的出发点和发展方向，特别是刚才我从社会经济基拙角度已做了初步的评析，搞社会计算的结合点到底在哪儿?学科完全应该有它自己的特色、自己的发展属性，现在要问的问题是寻找什么样的结合点作为起点，最后的发展方向是不是能达到所想要的目的。
【发言人11】张维：证券市场社会计算理论与技术研究
从我们所做实际研究工作的经验出发，我非常赞同你刚才讲的经济学发展的两个趋势特点。一个是从同质到异质，第二个是从微观层面视角看宏观层面问题。这两个趋势恰恰可以通过我们的工作给予证明，计算实验的办法是非常符合这两个趋势的。如果不用计算实验的办法，仅仅使用老的方法去解决问题，可能不太好适应这些趋势。
关于学术研究结合现实的问题，刚才飞跃提了一个比较理想主义的情景。我个人认为学术研究应当结合实际，但并不等于要完全等同于实际。毛泽东同志曾经说过，文艺要来源于实践，又要高于实践。我想科学也是这个样子:科学问题从实践中来，科学的结论又可能去指导实践。我们在研究中也在努力做这个事情。刚才提到要研究股票市场是熊市还是牛市，在纯学术研究里边一般并不直接研究这个，只能通过基本的定价模型来反映这样的市场情况。当人们看到一种现象(通过数据观察出来)，就设法建立一个理论模型，如果这个模型可以重现前面观察到的现象，那么就可以得到一个新的理论。刚才提到中国股票市场特征是什么，其实最简单的就是中国股票市场不可以卖空，这跟美国的股市不一样。又如，美国有的股市有“做市商”来达成交易，而中国是靠订单驱动的方式进行。这些都是反映了现实市场的情况，在设计社会计算模型的时候需要考虑这些东西。当然，这些东西在计算机上实现起来非常困难，但并不是不可能的。此外，每一个市场上不光在交易机制上有自己的特点，每个市场的交易者群体也可能是不一样的，中国股票市场上的交易者群体生态特征或者个人行为特征，可能跟其他股票市场中的特征就不太一样。我们需要通过实际市场的观察和数据，来了解中国股票市场投资者具有何种典型特征，然后在设计模型的时候把这些考虑进去。我们目前的工作还是初步的，需要大量的数据进一步深人刻画。
根据文献，我们目前可以参考国外的一些情况(比如选择一些特定类型的投资者行为)，通过Multi一agent System的办法来实现这些投资者的行为。在一般的解析模型中，大概投资者的类型都是一种或者两种，而利用计算实验的办法我们可以实现多种异质投资者。我们发现了一些非常有意思的现象和规律。如果你能模拟出中国市场上典型投资者的行为，那建立出来的模型就是中国市场的模型。这些工作正在初步进行，我相信这个方向应该是非常有前景的。学术贴近现实的程度，一方面取决于研究的目的，另一方面也取决于研究者的“本事”有多大、计算能力有多强。我觉得至少在我们研究的问题所涉及领域上，方向应该是正确的，是可以回答现实世界提出的一些问题的。至于其他方面我还没有做过。
【发言人12】韩力群：社会计算的拟脑方法
各位专家，我对社会计算接触时间不多，我个人对社会计算的理解是:社会计算是对社会信息的处理，以及基于社会信息处理这个基础，进行各种人工社会的建模，我认为这可能是社会计算问题的一个重要部分。基于这种理解，我想讲一下脑式信息处理系统的启示。社会计算系统具有人工属性，人脑信息处理系统具有自然属性，这两种系统的结构有很多相似的地方，因此当我们研究具有人工属性的社会计算系统的时候，可以从人脑信息处理系统当中探寻可资模拟和借鉴之处。
大家都知道，人脑的信息处理系统是生物神经网络，它以神经元为基本信息处理单元，对信息进行分布式存储与并行加工，这种信息加工与存储一体化的群体协同工作方式，以及神经元之间突触连接方式和连接强度的多样性及可塑性，使得生物神经网络在宏观上呈现出千变万化的复杂的信息处理能力，其水平远不是单个神经元信息处理功能的简单叠加。
人类社会的组成与生物神经网络的组成有异曲同工之妙。人类社会以人为社会细胞，因此社会计算的最小信息处理单位是人和某种计算工具的人机组合单元。每个人都与周围人形成或强或弱的、性质不同的连接关系，从而形成各自的社会关系网。计算机网络将数以亿计的信息处理单元广泛连接，形成庞大的社会信息网络。而且这种网络的信息储存也是分布式的，信息加工也是并行进行的。这样就形成了群体智能，其智能水平是没有办法通过对组成单元的智能进行叠加而达到的。在这个网络中，人与人之间的联系强度和性质会随着各种激励信息作自适应变化，从而使社会整体上呈现出千变万化的社会现象、社会风气和社会思潮。
鉴于这两种系统在构成方面如此相似，我想起美国神经网络学家Hecht Hielsen关于人工神经网络有一个定义:“神经网络是由多个非常简单的处理单元彼此按某种方式相互连接而形成的计算系统，该系统是靠其状态对外部输入信息的动态响应来处理信息的。”如果我们将段话的主语用社会计算替换，作为一种对社会计算的描述是否仍有其合理性呢?
我想把“神经网络信息处理系统”换一个词，叫做“脑式信息处理系统”。由于两种信息处理系统在结构和规模等方面的诸多相似，大自然造就的人脑信息系统的信息处理机制、分工机制、分区机制以及协同机制，就为人类造就的社会计算系统的研究提供了从中获得智慧的源泉。
我们先从系统的基本构成单元层次看，人脑生物神经网络的性能主要取决于神经细胞的连接方式，激活方式和突触的调节方式这三大要素;因此我们在设计和构建人工社会系统时，要重点考虑与人脑生物神经网络对应的三个要素:即每个个体与他人的关系设计，个体的行为函数(包括思维方式)设计，以及关系性质、强弱的调节改变方式(例如友好、敌对、竞争、协作等，这些都是动态的，可以改变的)。在个体行为方式的建模过程中，不仅涉及认知科学和智能计算问题，还会涉及诸多人文问题。这是构建人工社会系统3个要素，我想这是人体系统给我们的一个启发。
我们再从系统层次看:人体神经系统作为人体的主要信息调控系统，分为中枢神经系统和周围神经系统两部分，其体系结构的简化模型请大家看这张图。中枢神经系统又可分为高级和低级两个部分:以大脑皮层为中心的高级中枢神经系统主要实现人脑高级功能;低级中枢神经系统向上与高级中枢联系，向下按节段地发出12对脑神经和31对脊神经，与全身外周器官联系。围周神经系统包括:传人神经系统和传出神经系统。传人神经系统接受来自人体各种感受器的信息，传人中枢神经系统进行信息处理;传出神经系统将中枢神经系统发出的关于人体生理状态调节与运动姿态控制的指令信息传至人体的各种效应器，产生相应的生理状态调节与运动姿态控制效应。
人体系统的高级调控功能主要由高级中枢神经系统完成，因此可将其他部分视为人体系统，它是高级中枢的调控对象。脑的高级中枢系统有很多功能，最基本功能有四个:一个是感觉，从感觉获得感知;再一个是运动和行为的调控，还有思维的功能，以及对整体行为的调控。根据人脑高级中枢系统四大功能，其中包括三个智能中枢，即:感觉中枢、思维中枢和行为中枢，分别实现拟脑智能系统的感知智能、思维智能和行为智能，对应于通常智能信息处理系统的信息输人子系统、信息处理子系统和调控信息输出子系统。可以看出，高级中枢神经系统是具有多个信息处理中心和机能分工的多中心、分布分工式控制与信息处理系统。
思维中枢主要完成各种信息处理和信息调控工作中最核心的部分，这里给出比较粗的结构。人脑的处理信息功能是不对称的，比如右脑主要进行形象思维，左脑主要则侧重逻辑思维，左右脑各有各的优势。这给我们一个启示，如果构造负责的信息处理和调控系统的时候，也可以把对感性思维的处理与对理性思维的处理分开设计，协同工作，中间需要通过某种方法协调。综合信息库应该集成各种各样的信息，包括科技类信息、人文知识、政策法规、联想素材等等，供信息处理模块调用。
根据对感觉中枢信息处理机制的研究，人脑感觉中枢分为三层:第一层为人体的各种感受器，对应于人工社会系统中的各种信息采集装置和传感器;第二层表示各种感觉神经脉冲的传导通路和中继处理环节，每种通路都是特定的、独立的和并行的，对应于人工社会系统各类信息、信号的传输与预处理;第三层为大脑皮层的感觉区，负责对各种感觉信息进行分区处理和复杂的多信息融合，从而产生感觉和感知。对应于人工社会调控系统中思维中枢对感觉中枢输出信息的接收和处理。因此，感觉信息的传导与处理是串并行相结合的传输结构，以及分工合作的处理模式。
最后我把第三个模块，行为中枢模块展开一下。根据对运动神经调控系统的分析，人类肌体的运动调控系统是由一个三级递阶结构和一个调控模块组成的控制系统，其结构、机制及功能对复杂系统的调控具有很好的启发和借鉴意义。行为中枢模型对系统行为的调控模块从低级至高级分别对应于脊髓、脑干的调控功能;一个调控模块对应于小脑的运动调控功能，而大脑皮层的调控功能则归于思维中枢。小脑模型作为一种比较器，对思维中枢模型发出的控制指令与实际执行的运动本身进行比较。此外，各级调控结构发出下行运动控制指令的同时，也将此传出指令传人小脑，小脑经过分析再反馈给大脑皮层，此为内反馈机制;小脑模型还接受有关系统行为动作执行情况的信息，类似于人体系统中运动产生的本体感觉信息，此为外反馈机制。在接受内、外反馈信息之后，经小脑模型的传出联系到达各级下行运动通路，从而实现对系统的行为或动作进行协调、修正和补偿的调控作用。
我想再说两点。我们过去进行信息处理，多涉及自然科学信息或者工程信息，社会问题信息较少。社会计算涉及的信息处理我想应当有它的特点，有些社会信息是数据形式，有些不是数据。因此，对于我们能够获取的信息，我们原来习惯的信息处理方式是不是够用?对于很多现在还没有办法获取的信息，有什么办法让它能被获取和表达?社会计算要研究问题很多，这些可能是基础的问题。如何把更深层次的社会信息提取出来，对不同媒体、不同模式的信息怎么处理与融合?这个问题不解决，可能得出的信息处理结果莫名其妙。另一个问题是，社会计算中的问题不一定都可以建模，但不能建模不意味着不能做这件事。这就像中医看病的时候，通过望闻问切等信息获取就可以诊断，并不需要人体模型。这说明，很多不能建模的事物，有一定知识积累和信息，也是可以给出有意义的信息处理(或称为计算)结果。
还有，计算方法从哪里借鉴的问题。我刚才提到的借鉴人脑信息处理系统是一种可能的途径。此外，我觉得还可以从中医理论中得到启发，中医理论把天地人看成一个整体，有一套很完整的系统的方法。如果将中医的理论或方法抽取出来，对社会复杂系统的社会计算问题会有所启发。
【讨论】
鲜于波：我自己的背景有三分之一是学经济学，想对王国成老师的疑问提出一些回应。确实，经济学首要问题是经济计算。在20世纪30年代关于社会主义计划经济可行性的争论，这其中就步及计划经济中经济计算是不是可行的问题。但是经济问题的计算从计算理论的角度来看，都往往涉及计算复杂性的问题。哈耶克在和朗格关于经济计算可行性的论战中实际上就有关于市场经济集中式计算不可能的观点。很多经济学的问题从计算角度来看，往往非常复杂，例如一般均衡的计算和Nash均衡的计算往往属于NP困难或NP完全问题。现在已经证明，Nash均衡的计算即使在两个人情况下，都存在计算方面的挑战。传统经济学范式所面临的一个主要问题就是可计算性包括均衡的可计算性，经济系统的复杂性表明在很多情况下，即使你原则上能够计算均衡，那也要花费计算机很长时间，才能把均衡点算出来，而这往往那个使得均衡的计算实际上没有了任何意义，而且现实的人只可能是有限理性主体，通常没有这个计算能力。因此我觉得对传统经济学研究方而言，均衡的可计算性是很大的挑战，如果均衡计算不出来或不能达到，这会使得传统范式面临很大的挑战和困境。
从计算理论出发，我们可以解释经济学中为什么必须强调研究复杂性和计算建模的方法。目前，经济学研究比较多采用公理化研究。一般的做法是将整个问题主要通过数学方式表达出来，然后通过数学推导进行分析。但是歌德尔完备性定理表明数学推理存在很多的局限性，有一些可能为真的命题在公理化系统是无法判定的，数学方法确实存在一定的局限。这为计算模型方法的提出留下了余地。
计算模型对经济学的贡献，从理论上我觉得可以有很多。比如经济学微观基础和宏观现象之间的关系，就可以通过计算经济学可以得到合理的研究解释。当然我觉得agent计算模型也存在一些不足，但它确实提供了一种相对来说较合理的思路，对解决经济学中的很多问题提供比较好的方法和方向。
王儒敬：我做了一个小系统，我想通过系统来讲一下我对社会计算的了解，包括我提出的观点。
王国成：行为经济学和实验经济学的交又，它们共同研究被试主体受不同的程度的刺激的影响，建立反应关系式，这一块叫做神经元经济学。对社会认知和人的个体认知研究得也很深入，一种技术叫做功能性脑成像技术，它就是用现代技术。国内有两个地方可以做，一个是中科院，一个是北师大。其试验费用非常昂贵。
【发言人13】王儒敬：复杂自适应搜索模型研究
我是做应用系统研究的，研究方向是模式识别与智能系统。我们研究了一种新的搜索引擎模型—农业复杂自适应搜索模型，通过建立原型系统试验证明实际测试效果很好，结合这个新的搜索模型以及上午、下午专家对社会计算的提法，提出我对社会计算的理解。
我首先介绍一下这个模型。国内外搜索模型发展非常快，包括GOGGLE,BAIDU、微软、雅虎等都在不遗余力的研究、探索新的搜索模型。但从现有的研究成果来看，都是在采集、分类、聚类、排序这几个环节上进行各种算法上的改进，搜索模型反馈机制薄弱。自适应搜索就是加了一个反馈，搜索结果通过评价，把评价结果重新用于搜索结果的排序，通过系统的正反馈来进一步改善排序结果。
互联网开放性、层次性、演化性、巨量性等本质特性，决定了互联网是一个复杂巨系统。在复杂系统研究方面，我拜读了戴先生的系列文章，并受到很大启发，希望能从复杂自适应系统理论出发，结合农业垂直搜索技术，提出一种全新的WEB搜索模型—复杂自适应搜索模型，这种模型完全基于多Agents技术，从采集、分类、清洗、聚类、排序分别由不同的Agents联盟实现，同时建立用户需求主动获取Agents联盟，组成多主体联盟实验环境;通过这些主体之间以及主体与网络环境、用户环境之间学习与进化过程，使用户的反馈结果不仅用于搜索结果的排序，同时用于进一步校准采集主体联盟的采集意向，修正分类、聚类以及数据清洗的背景知识，提高数据质量。模型通过Agents联盟学习机制、进化机制以及螺旋式搜索过程的知识扩张机制，形成分层递阶增量式搜索方法，实现对复杂、多变网络环境的动态适应。在提高搜索引擎查全率与查准率等重要指标的同时，大大提高搜索引擎对用户与网络环境的动态适应能力。从整个搜索模型的机理来看，各个主体通过各种主体联盟形成了一个小的社会环境，主体通过交流、协商、分工、协作实现模型的不断学习与进化，这也许正是社会计算的一种应用。
我觉得社会计算和计算社会是两个概念，我想初步给社会计算一个描绘，也是我个人对社会计算的理解。社会计算就是把每个人(软件人、软机器人、Agent、主体联盟等)看作一个计算单元(或叫计算机)，通过先进的网络与通讯技术有效地组织(管理、协调)起来，进行计算(并行、集成、融合、演化、进化、分类、清洗、排序、交互等)解决复杂的实际问题，比如计算社会。计算社会是一种需求，社会计算是一种手段，社会计算可以计算社会，虚拟社会是社会计算的仿真。
【发言人14】王颖：社会计算与XBRL技术
首先非常高兴有机会参加这个的沙龙，觉得很有收获。我是从事信息技术研究的，信息技术今后应该随着应用和服务发展而发展，纯理论创新难度比较大。刚才王飞跃老师介绍，经济社会产生了很大的变化，社会计算应该是研究经济、社会之间的关系，计算的目的希望改善人们生产、生活。
当前我们已经进人了信息化社会，2008年我国信息产业部改成信息化部也是重新认识信息技术影响的一个体现。因为信息产业是从纵向去考虑信息技术的作用，而信息化是从横向看信息技术的影响，首先考虑的就是信息化如何影响和带动工业化的发展。回顾信息化发展阶段，初期是对生产、生活的翻译，只是把各种传统业务过程变成电子化、自动化的业务过程，产生很多各种业务过程的数据;现在出现了资源规划，对生产过程或者流程进行优化和再造，提高工作效率。应该说利用信息化进行资源优化还只是局域性的，比如说一个企业内部或一个行业内部，然而如何实现全社会数据互通、互联?包括同一国家不同行业数据的互联、互通，甚至是全球数据的互联、互通，数据的互操作应该社会计算的基础。刚才王成红老师提到了SOA架构(面向服务的架构)，人们希望软件系统要能够按照需求重新进行功能的组合，这是从软件架构角度来说，从数据来说，计算前面一定要有信息的信息获取和传输过程，之后能不能进行共享，能不能进行交流这是很重要。
1998年，美国注册会计师Chaeles Hofman提出可扩展的商业报告语言(Extensible Business Reporting Language, XBRL) , XBRL出现后迅速地引起国际上很大的反响。1999年8月成立了XBRL国际指导委员会，为了更好推进XBRL的应用，XBRL指导委员会决定成立XBRL国际组织。XBRL国际组织的会员目前已有550多家，会员所属行业涵盖了全球信息供应链，从政府监管机构、会计师事务所、软件公司、信息发布商，到银行、证券、保险、税务等，这使得XBRL逐渐在全球经济发展上起到越来越重要的作用。
XBRL是XML在财务报告信息交换方面的一种应用，也是目前应用于非结构化信息处理，尤其是财务信息处理的最新技术。XBRL在财务报表上的使用是一种基于互联网技术、用于生成和传输商业报告的语言标准，通过给财务报表中的数据增加特定的标签和分类，使计算机能够“读懂”财务报表;并且通过内置的验证机制，使得计算机能够“分析”这些报表。XBRL刚出现的时候搞财务报告的人有些担心，是不是有了XBRL他们就失业了。实际上XBRL只是一种计算机语言，财务报表的内容和会计标准必须由财会人员来完成，XBRL技术能够帮助财务报告制作者和使用者提高速度、质量和效率，节约成本。
从技术角度，对于研究计算机的人来讲，这样的语言只是在XML基础上加上业务的具体标记或规则，似乎没有什么技术创新。但是引起了社会很大反响，因为这样的语言能够读懂非结构化文档当中数据元素，使财务报告数据源没有障碍了。原来进行财务分析的时候，可能需要手工抄或者复制数据，产生了一些无意的人为错误，造成数据源不一致，但通过XBRL解决这个问题。XBRL可以架设起不同语言、不同财务制度之间的桥梁。每一套完整的分类标准都包含着丰富的内容，比如，很多分类标准都提供多种语言的标签，上海证券交易所使用的上市公司分类标准提供了中、英文两套标签，而国际会计准则委员会制定的国际会计准则分类标准(IFRS)则提供了多达英、法、意、西、葡、德、荷七种语言的标签。利用工具，用户可以通过选择标签的语言，来读懂其他国家的报表;XBRL分类标准中的参考链接库，为每一个元素提供了丰富的参考信息，表明该元素所遵循的会计准则或者法律法规条目。通过查阅参考链接库，用户能够清楚的明白各个元素所代表的具体含义和彼此之间的可比性，从而为进行跨会计准则的比较打下了技术基础。比如，国际会计准则(IFRS)和美国通用会计准则(US GAAP )之间有很多不同，但也有部分相同或相似之处，这就具备了可比性。这样，利用XBRL用户就可能把依照不同分类标准制作的信息中的可比部分抽取出来进行比较。
以上是从XBRL自身特点来说，那么XBRL对社会能够产生什么影响?首先通过XBRL的使用和推广可以节约社会成本，XBRL之所以对社会转型有一定作用，是因为它可以让财务法律法规从书架走下来，或者把文档中的数据变成计算机可以处理的。比如，荷兰最重要的XBRL项目是由荷兰政府主持的国家分类标准DTP项目，参与的政府级部门有财政部、司法部、经济部、内政和王国关系部，主要目标是减少所有荷兰公司(约有60万家)所承担的在财务报告、报税和统计报表上的合规负担，该项目完全实施后，预计每年能节约3亿5千万欧元。自从2007年1月起，荷兰公司和金融机构可以向十几家政府机构报送同样的XBRL格式数据，每家机构所必需保留记录以备上报的数据项从原来的20万个，减少到了4500个，可以说是取得了飞跃式的成功。受荷兰政府项目的启发，澳大利亚政府也做类似的工作，2007年8月30日宣布开始做，使社会各部门之间数据也可以进行互通互联。中国政府也意识到这个问题，正在督促有关方面解决这样的问题。
另外在全球金融一体化，或者经济一体化进程中，XBRL也会起到很大的作用，最重要是监管，数据可以共享的时候，有可能产生监管问题。目前中国证券做得比较好，中国证监会从2002年5月开始《上市公司信息披露电子化规范》标准的制定工作，于2003年底经全国金融标准化技术委员会审批通过。该标准最终确定采用XBRL的技术规范，充分利用XBRL良好的扩展性，达到与国际接轨，进行数据交换与共享的目的。另外在企业内控方面，原来财务会计信息化主要是各种会计数据电子化，如果通过XBRL使整个会计过程电子化之后，对实时会计和连续审计带来很大好处，对企业内部控制和风险管理起到很重要的作用。国际上有通用的说法，XBRL是会计领域继分类总账之后的第二次革命，虽然看起来是简单数据标准化问题，可它产生的经济价值和社会价值是非常巨大的。原来我们的数据就是数据本身，比如一个30，是代表30元，还是30人，利用XBRL表达方法论把数据和后面代表语意关联起来。我想如果利用XBRL这种知识表达的方法论，把我们经济、社会生活中各种各样的数据标准化，变成计算机可读可分析的数据，形成为社会计算语言，就为社会计算打下了很好的基础。所以，我在这里与大家分享XBRL语言今后可能产生的作用。
目前，财政部也在大力推广这方面的工作，主要包括三方面的工作:第一，《可扩展的商业报告语言(XBRL)》作为国家标准已经立项，基于XBRL企业会计标准正在筹划过程中;第二，关于XBRL的关键技术的研究，包括海量信息储存、搜索以及数据安全问题;第三，示范应用，包括基于XBRL的银行风险监控、上市公司的信息披露以及股票发行，还有就是实例文档的挖掘，文档的挖掘和商业智能也可以是社会计算的一个研究内容，从社会学角度研究社会计算由此产生的作用。总之，XBRL为社会计算带来底层基本数据的准备，为社会计算提供必要的基础。
【发言人15】秦世引：从事理分析谈社会计算
就“社会计算”谈一点自己的感受和见解。我认为，“社会计算”不是能不能算的问题，而是必须算的问题，这个问题由来已久。从中华世纪坛的历史长卷中，可以看到关于国学大师陈寅悟的介绍，他也是中国现代的史学大师。当年毛泽东第一次访问苏联的时候，斯大林也问起过陈寅悟。陈寅悟先生研究历史力求“巨视细察，考据实证”，先确定“时”与“地”，然后再核以人事，合则是，否则非。他的代表作《隋唐制度渊源略论稿》和《元白诗笺证稿》，采用以诗证史的方法，实际上是推理和考证，也是一种计算，即社会计算。再看钱穆先生的《中国历代政治得失》，其中对汉、唐、宋、明、清五个朝代的政府组织、考试制度、选举制度、经济制度、兵役制度等做了深人的分析比较和得失检讨，这其中包括了定性分析与定量推算的综合集成，本质上也是社会计算。清华文丛中有吴必先生所著的《文学与人生》，吴先生用公式来表达和阐释宇宙和人的构成等诸多问题的内涵和变革，并采用万物品级图来勾画万物之性质和动象。这其中也蕴涵着社会计算意识，很有现代科学的思想和精神。事实上，科学只有400年的历史，直到19世纪，中文里还没有“科学”词，" Science”最早传到中国来，不知道怎么翻译，有人根据《大学》中的“格物致知”将其译成“格致学”，后来“科学”一词才得到了普遍的认同。关于科学意义上的“社会计算”,20世纪60,70年代相继问世的“解释结构模型法”和“系统动力学方法”都是面向社会的计算工具。
从另外一个方面看，科学计算也不是万能的，其在一定的定义和条件下，能解决的问题范围很广。但对于非结构化的复杂问题，科学计算也显得无能为力。从近年来发展起来的自然计算(包括蚁群计算、免疫计算等)就是针对常0社套憾计算喝规科学计算难以解决或解决不了的问题，从而借助社会进化的机制和原理，把社会进化的组织规则嵌人到计算过程之中，通过进化运作来寻找优化解或满意解。这就从另一个侧面进行社会计算的可行性。
值得指出的是，“社会计算”本身就是非纯一(heterogeneous)的。犹如20世纪70,80年代搞大系统研究一样，有点像盲人摸象，不同的人，站在不同的角度，所摸到的结果当然是不一样的。但是，如果大象动起来，甚至跳起舞来，情况就更为复杂了。社会计算所面向的社会发展过程是在不断的运动和进化之中，更象舞蹈的大象，必须按照一定的目标和需求去调整观测角度，才能求得更有意义的计算结果。但是，在社会历史的发展进程中，有一些机制是确定，比如王飞跃老师的文章中所举的例子中提到，著名的法国社会物理学学者Emile Durkheim (1858一1917)曾经观测到巴黎人口中的自杀比例是基本稳定的，这里面就有一定的规律性。
国内在针对社会发展问题的预测方面的一些研究工作做得非常好，中国科学院系统科学研究所关于中国粮食产量的预测精度可达95% -.98%，其基本方法是投人产出，综合运用了多方面的条件和复杂的因素关系。该项工作获得了国际运筹学会的大奖，每年的预报结果都受到总理办公室的重视。关于地震预测问题，已故的翁文波院士所创立的可公度方法很有特色，实际预测效果也很有说服力。陕西师范大学一位硕士研究生叫龙小霞，她于2006年在《灾害学》杂志上发表一篇题为《基于可公度性方法的川滇地区地震趋势研究》的论文，运用翁文波的可公度性方法推断出，在川滇地区，当然范围很大，在2008年将发生6,7级以上的强震。龙小霞现在在陕西长安二中做地理老师，她是听了导师的预测学课程之后作出这一预测结果的，并在文中提出五点建议。但准确预报需要通过国家权威部门的认定。在1993年的时候，我去拜访过翁文波院士，他跟我谈过一个多小时。翁院士于1994年逝世，他在去世前把长期积累的预测学资料进行了突击整理，对他在20世纪80年代初期所出版的《预测学》一书进行了系统修订，这本书在北京图书馆和各大学的图书馆都有收藏，内容是比较全面的。他在大学时所学专业是物理，毕业论文是做地震预报。1966年邢台大地震之后，周恩来总理找到他，要他做天灾预报方面的工作。文化大革命中他被打人牛棚，无法利用仪器进行测报，但他可以利用历史数据进行计算，发现了可公度性方法。翁先生对1982一1992年国内地震预测60次，实际发生52次，准确率在86%以上，平均误差时间为41.75天，地点平均误差399.71千米，震级平均误差为0.72级。对1986一1992年的国外地震预测70次，实际发生58次，准确率为82.85%，地点平均误差692.1千米，震级误差0.61级。对1989年4月26日发生在墨西哥的大地震，实际预报时间仅差一天，比预报时间早一点，地点完全准确，实际震级是7.3级，他当时的预报为7级，只差0.3级。这样的结果无不使人赞叹。
虽然，翁院士的预测学工具是比较原始的，但只要能做出来好的东西，有好的效果，那就是好样的。
牛文元老师的发言中阐释了如何把物理学原理和机制推广社会计算，我觉得非常好，但在社会系统的演化过程中，不但物理学起作用，更重要的是“事理学”原理在发挥作用。关于事理学，从1979年就有人提出过，北航的张锡纯教授在退休之后还写了两本书，分别为《工程事理学发凡》和((二嫡一源事理》，面向社会系统的二嫡是指“物嫡”和“信嫡”，运用二嫡测度可把整个宇宙空间从过去的四维空间扩展成为六维空间，空间是三维，时间为一维，“物嫡”和“信嫡”各占一维。在这一理论框架里边，每一个事件发生和最后结果都有记录。所有事件都包括里边，从物嫡和信嫡出发，可以确定人的“心嫡”，进而可以给出“社会嫡”的算式，当然里面参数需要进一步研究。这方面的研究工作值得深人下去，要分层次，从宏观、微观分层次、分阶段来做。我相信大家能够通过一些研讨会交流，或者通过一些项目的牵引，中国人能够在这方面做出出色的工作。另外，值得注意的是，现在网络比较发达，我知道微软和谷歌两大公司也在竞争，包括成千上万台计算机的大规模机器学习，其解路径如何确定、怎样优化，我相信社会计算的工具和方法大有用武之地。
【发言人16】刘怡君：从社会物理学认识社会计算
不管社会计算还是计算社会，钱学森先生有过定义:社会就是一个复杂巨系统。很多老师从自己的学科或者自己的视角去认识这样的社会，希望解决社会问题。我觉得认识总比不认识强，至少推动往前走一步。我们在提社会物理学的时候，也强调物理学只是代表性学科，希望可以从广泛的自然科学和社会科学的交叉中研究复杂问题。
现代物理学希望能够以自然科学思路方法探讨规律，在社会态势模拟方面，希望提供新的视角研究。应该在“9•11”事件以后，国际上对社会物理学又有了新的认识，2007年9月，牛文元研究员邀请了美国哈佛教授来到我们小组进行短期的访问，他抛出一个概念就是second life，这个问题我跟王教授有过交流，他也觉得这的确是目前比较好的方面。对于有关社会物理学的知识我从牛老师这边学到很多，牛老师把社会物理学分为社会燃烧理论、社会激波理论和社会行为墒理论。其中，社会燃烧理论认为社会的失衡、失控、失序和自然界一样，需要具备三个条件:燃烧物质、助燃剂、点火温度。人和人不融洽的一些事件的累积是引发社会燃烧的基本材料。社会舆论误导，社会行为剧烈放大，单方面贪恋就会引发国民心理变化，将这些燃烧物质进行助燃，当这个时候发生一个小的突发事件的时候，就是引发社会不稳定的点火温度。外部干扰因素和内部积累增加的时候，社会矛盾就有很大的提升，如果没有得到缓解，可能会引发社会失序、失衡的过程。
大家都知道重庆万州发生群体性事件，整个事件都可以用社会燃烧理论梳理一遍，当然作为我还需要对这个理论进一步深人。目前，还做过一些有关社会舆论的仿真模拟等工作，但是都还仅是初步，希望借这个机会，聆听各位老师更好的想法，激励我把工作做好。
【发言与讨论】
【发言人17】王飞跃：文化能计算吗？
非常高兴地看到专刊《人工智能与文学遗产》的顺利完成，感谢各位客座编辑的辛勤努力和工作。专刊总结了这一领域的最新研究成果，十分有意义。显然，在保存、加强、宣传我们的文化遗产方面，人工智能已经发挥并将继续发挥极其重要的作用。
借此机会，我想讨论一个相关的问题:文化计算或社会计算。当前，各类各样的社会或文化问题都迫切需要有效的计算方法，社会计算和文化计算这一新兴领域也就应运而生。从国土社会安全到世界金融危机，人工智能应当也必须在解决这类新兴计算问题中发挥重要的作用。
然而，文化或社会真的能计算吗?对此，我没有确定的答案，因为这完全取决于我们对“在什么意义下?”这一问题的回答。在很大意义下，我相信只要我们能够解决如何利用常识进行推理或计算的问题，我们就应当能够有效地进行文化或社会计算。但是，“常识”无法指望，因为这一问题依然还是人工智能领域里最具挑战性最难啃的“硬骨头”之一。
尽管对最基本的可计算性还不清楚，但我们必须立即开展这项工作，因为我们已到了无法避免文化社会计算的时刻。在过去的三年里，作为在人工智能领域里号称“第一”的《IEEE智能系统》杂志在宣传这一新兴领域的工作中起了先导作用，已经刊登了几篇重要的文章并组织了一次社会计算的专刊。在世界范围内，几项类似的活动业已展开。例如:ACM(国际计算机协会)北京分会于2006年召开的社会安全信息学研讨会，2007年四月举行中国关于社会计算的第299次科学会议，哈佛大学2007年12月举行的社会计算社会科学研讨会，国际社会计算大会(SoCo 2008，与IEEE系统、人和控制国际大会同时举行)，中国科协新观点新学说社会计算沙龙等等。从去年5月，美国科学促进会的《科学》杂志至少发表了四篇与社会和文化计算直接相关的论文，非常高兴地看到其中一些文章是基于我们杂志上已发表的工作而完成的。
这些工作能给我们带来对社会和文化计算坚实科学基础的希望还是“欺”望?我既乐观也有信心，相信这可能是一个新的计算时代的开始:在一个联通世界里信息技术与社会科学将被无缝一致地整合在一起。
当然，这离未来学专家Kurzweil的“奇点”差得还很远(奇点是指人类脑智可用我们构造的技术来量度时候，有些人声称，不管是好是坏，在“奇点”处，机器智能将超过人类智能)，但是我的确希望社会和文化计算的最终成功能把我们带进统计学家Good所预言的“智力爆炸”时代。为了实现这一目标，在社会与文化计算的研发中，我们必须考虑并使用其他相关新兴领域的概念与方法。
1.计算思维
在其发表于2007年ACM会刊CACM的文章里，计算机科学家周以真宣称计算思维代表着“一种普遍的认识和一类普适的技能，每一个人，不仅仅是计算机科学家，都应热心于它的学习和运用。”和“在阅读、写作和算术(英文简称3R)之外，我们应当将计算思维加到每个孩子的解析能力之中”。一旦这一目标变成现实，或至少在社会和文化研究者中成为现实的话，那么，一个扎扎实实的社会和文化计算领域将产生，并被大家到处采用。当然，我理解这必须是一个需要极大努力的长期项目，但计算思维的概念可以为社会和文化计算的研究和教育带来即刻的帮助和长期的益处。
利用计算思维，社会科学和文化研究中的表述性假设和过程就能变成可以量化分析的计算步骤。更进一步，各种各样的“社会定律”的衍生物，比如莫顿的自我实现预言，就能被用来作为社会动力系统的“主导定律”，就像牛顿定律在自然或物理过程中那样。例如，在社会技术领域摩尔定律在半导体行业的商业规划和产品研发上就发挥了十分有益的作用。其他齐名的定律，如Metcalfe定律、Reed定律、Sarnoff定律等，也可能对社会计算和文化建模十分有价值。
2.罗素和波尔普的思想
如果你觉得社会学家莫顿离科学计算太远，那我们再走远一点，到哲学家罗素和波尔普那里去感受一下。
在80多年前的一次著名讲座“为什么我不是一个基督徒?”中，罗素声称“非常多我们认为是自然定律的东西其实是人们的约定”，“你所导出的定律是一类可以随机出现的统计平均”，并且“整个的定律意味着规律制定者的想法是由于自然与人类定律的混淆造成的。”对很多人而言，他的这一断言和分析使得“整个自然定律不再像过去那样令人神圣了”。作为结果，我也希望这将有助于使在科学计算中应用广义的莫顿定律“有理化”。
如果你对罗素的想法不放心，你或许可以在波尔普关于现实的理论中得到帮助。这一观点包含三个互动的世界，分别是代表物理世界的世界1，心理世界的世界2和人类脑力产物之人工世界的世界3。世界3是抽象体的大本营，包括理论、故事、神话、工具、社会组织、艺术、产生科学理论并使它们能够被批评和证伪的客观知识。因此，世界3为社会和文化计算提供了一个“营养环境”。人工生命和人工社会等新的建模方法的出现也证实了波尔普理论的有用性。例如，利用人工社会进行建模，社会科学中许多困难的技术问题，如不可观察非均性的反事实效应和识别问题中因果关系等，就很容易地被讨论。
3.文化学习和社会学习
不管是在计算上还是哲学上，我们都不能只想不做，我们需要更多的真正行动。从提倡人工社会建模、计算实验分析、平行执行决策和决策支持的ACP机制，到社会文化分析中的文化推理结构，已有许多方法被提出来了。然而，机器学习和数据挖掘在社会文化计算中的潜力还没有被充分且系统地考察过。
十多年来，机器学习已变革了统计学。目前，统计学招聘计算机专业，计算机系设立统计项目已成平常之事。机器学习在统计学习中的成功使我们看到了社会学习和文化学习也是社会计算和文化建模的一个很有前景的方向。利用机器学习，我们可以用统一的方式来进行文化和社会问题的分析，从个体条件和行为，社会活动和过程，到组织状态和行为，进而从个体分类到社会分层，最终到社会组织的各种功能。而且，一旦能将社会和文化学习结合或嵌人到人工社会或Carley的计算组织的构建之中，学习就可以具有更大的效力。
几年之前，我曾与几位编委讨论过是选择社会计算还是社会学习作为我们杂志的专刊题目，最终，我们选择了社会计算，并于2007年出了专刊。我非常高兴的通知大家，为了继续我们的努力，《智能系统》杂志将于2010年组织关于社会学习的专刊，
4.计算文化
对我而言，文化体现于个人与群体和环境的交互方式之中，因此是一种在特定历史、自然和社会条件下形成的生产方式。无论我们能通过社会和文化计算取得什么，文化不是也将不会成为科学。然而，随着信息技术的加速发展，我们可能在不久的未来就进人计算文化的时代，那时，具有计算思维的数字“土著者”已成为“普遍的公民”。在许多方面，过去的十年中我们已目睹了这一时代的一些生活方式和它们对我们社会的冲击。
计算文化的建立取决于计算思维在我们每一根社会纤维上的扩散。我相信，正如周以真所指出的那样，如同印刷普及了阅读，写作和算数，计算和计算机也将极大地普及计算思维。在我们迈向一个真正联通世界的过程中，社会和文化计算技术的新发展和有效应用将极大地加强这一普及过程的速度和规模。
其实，我们很可能将被“强迫”地进入计算文化的时代，否则，科技新发展史无前例的速度和规模会使我们面临危险。从语义网、万维科学到我们上一期关于语义科学知识集成的专刊，智能系统杂志已为提倡面向这一新数字时代的新研究、发展和应用作出了杰出的贡献，我们是并还将是这方面工作的主导力量。
回到我最初的问题:文化能计算吗?我的回答是，就目前而言，让我们先把精力聚焦在社会和文化计算眼下的工作和可能后果之上吧。
【发言人18】毛文吉：社会计算对社会学领域的推动作用
今天听了多位老师发言，觉得收获很大，我主要讲一些具体的体会。关于本次沙龙的题目“社会能计算吗”?首先，我觉得“社会”实际上是包罗万象的，也许我们首先应当考虑的一个方面是界定一下社会计算的研究范畴，即究竟哪些是社会计算的研究问题，或者界定那些不属于社会计算的研究问题，然后再考虑社会是否可计算的问题。从我本人的研究经历，主要是用计算机技术和信息技术手段，结合社会认知和心理学进行交叉研究。我觉得从研究社会计算理论和计算模型，可能需要多个理论方法和模型共存。一方面，从社会心理学和社会认知学的角度说，其学科特点就是多种理论和模型并存的;例如，既有关于人的社会行为认知的一般规律的理论，又有基于个体差异的社会认知和心理学理论。不论是从计算到人文，还是从人文到计算，社会计算的理论方法和计算模型也需要反映这样的特点。另一方面，关于社会计算的方法论研究也十分重要。社会计算研究需要寻求自身的方法论体系。例如，像戴老师上午讲的综合研讨厅体系就是很好的方法论，可以综合集成不同的社会计算模型和方法的长处。王老师讲的人工社会和计算实验方法，则可以通过计算实验方法，在同一系统平台下，对不同的理论方法和计算模型进行验证，比较其不同特点。
社会计算的研究，不但是计算技术上的变革，同时从社会学研究的角度来说，也会对社会学相关领域的发展起到积极的推动作用。以前，在美国南加州大学，我们结合社会模拟和情感模拟技术，来模拟社会认知和心理学理论，嵌人到计算环境中，研制虚拟军事演练环境。所实现的计算系统和环境，通过模拟不同的社会场景，反过来为测试、检验社会学理论提供了计算平台，并对计算情感理论和计算归因理论作出了贡献。社会学领域的研究其实也是处在不断完善的过程。此外，我们做计算模拟，还有一个模型的层次性的问题，对于不同的社会计算问题，模拟社会经济问题也好，政策模拟也好，所需要的模型的精确程度(包括参量的设定)都是不同的，计算模拟实际上是在不同层面上展开的。这也从另一角度说明了为什么多种理论方法和模型共存的必要性。社会计算的模型一旦建立，一个很重要的方面是对计算模型和相应社会计算系统本身的验证问题，即如何检验所提出的模型方法的有效性。
【讨论】
王劲峰：前面王飞跃所长讲了两个思路，我想这两个有可能是互补。我们做了一个传染病时空传播的数学模型，该模型里的机制就是人和人接触，我们拿模型去做2003年广州非典传播其效果还是好的;做1999年法国的流感效果也可以。又拿模型去做1854年伦敦的霍乱，霍乱除了人和人之间传播，还受到饮水传播，我们模型只反映人和人传播，拿实测数据减去模型输出数据，出现了误差。发现误差最大的地点正好与John Snow发现的水井传播源一致，说明我们没有考虑机制在模型的残差中体现了出来。王飞跃所长所倡导的纯粹理论关系相当于我这个模型，迎合实测数据的模型相当于监测到的数据，两者相减，得到了理论模型没有考虑到的机制或变量;残差可以提示我们改进模型的机理。
王飞跃：我们当时提这个理论，其实不想强调人工社会。在社会学里，大家都知道默顿的“self -fulfilling prophecy"，就是自我实现定律。你要证明一件事，说它是个真理，其实那不是真理，但是如果鼓动起大家都朝那个方向发展，结果实现了，就成了真理。虚的跟实的有关系，中间有一个平衡，虚的会有实实在在的效果。人工世界，介于自然世界与心理世界之间，是中间加了一块。三者一体，我觉得跟力学中的三大基本定律之间的关系几乎完全一样。“无中生有”，“虚实结合”，的的确确有其内在的道理。
【发言人19】韩力群：人工社会
关于人工社会，我的看法是，虽然大家都认为社会是可认知的，但实际上现在对社会的很多认识还不是很透彻，这必然会限制建模方法，所以建模是逐渐逼近的过程。如果我们构建出来的人工社会和真实社会有距离，或者差别比较大，这么做有没有意义?不妨看看人工生命领域的情况。
人工生命研究不光研究“如其所在”的生命，还研究所谓“如其所能”的生命。联系到人工社会的研究，“如其所在”的社会是现实的社会，现实社会发展到今天既有其必然性，也有偶然性，例如与每届政府的重大决策或重要历史人物的行为有关系。一些关键的决策可能改变历史的进程或轨迹，它受到很多因素的影响。我们看到的真实社会只是它的一种实现。如果对人工社会从“如其所能”的角度考虑，我们就可以构建各种“可能的社会”进行实验。这样看来，存在两种途径:对于“如其所在”的社会，我们要基于建模与仿真的思路进行研究，要求所建的人工社会和现实社会很接近，这样我们的各种政策、各种调控方式，都可以在人工社会做实验，预测它对现实社会可能产生的效果。对于“如其所能”的社会，我们可以设想社会有各种各样可能的实现，不一定限制在现有社会的形态和结构中，因为这可能会使我们对社会变革、社会管理等方面的创新思路受限制。如果能设计出各种各样的人工社会，我们可以在这些虚拟社会上做很多实验、会出现很多意想不到结果。这对真实社会的管理、改革可能会有很多创新性的启发。哪怕你觉得这是天方夜谭或者科学幻想，但是它是把你的思路空间打开了，因此也是非常有意义的。
用计算机实现的人工生命显然不是现实世界的真实生命，真实生命是实的，那个是虚的。但是它能够把生命现象、生命特征反映出来，比如生命的产生、生长、衰老、死亡，生命的新陈代谢、繁殖、遗传等，这些现象都能体现出来，这个能说它不是生命的另一种实现吗?从这个意义上理解，构建“另类”的人工社会也是有意义的，只要能呈现各种社会属性，就是一种社会，我们可以用它做很多在真实社会不能做的事情，这是我的看法。
【讨论】
王飞跃：比如2007年与南方电网公司谈应急管理系统，他们说我们的电网是实实在在物理装置，哪来什么人工电网。当时要建一个人工电网系统，可以做现实不存在变压器之类的东西，产生不同的系统和概念。如果出现新的电网系统跟现在的不一样、不存在，但有用而且更好，你做不做?有了人工系统，可以做许多“异想天开”的事情和研究，这就是所谓的“智能电网(Smart grids) ”。
再比如，交通产品和系统的投标，都要求有指标，像减少20%的路口堵塞之类的，开始都说得很好，但中了标后，却可能一个指标也达不到。但是还不能把已装上去的系统却下来，因为却下来的成本可能要比系统本身的成本还要高。如果有一个人工交通系统，就可以在人工系统上先试一下，看一看能不能达标，至少有一个可以掌控的评估。还有，另一个应用就是涉及社会经济系统的评估。
为什么做还有最基本的科学理由。比如一套城市交通问题的解决方法，这套方法在上海有效，到北京有效吗?北京也有效，它就是最佳的科学方法吗?不是，还有其他城市，全世界都试完了以后，还不是，因为还有未来的城市。这种说法可能没有现实意义，但有本质性的科学意义，也可以使我们把人工交通系统作为一个未来的城市的实际交通，即未来城市在人工社会上的实现。
王国成：我想这是不是有两方面的问题:一是任务导向，另一个是方法导向。这里边有很多差异。举一个例子，我在史密斯看他们做实验，有一个启发。如果想建立实验经济模型，要把研究对象整个过程分析得特别透彻，开好多次会才把选题前景说清楚。他们为Toyota汽车在美国设立总承销商还是分销商，光这个过程就讨论了好几周。如果仅仅是为了实验模型，很快就能做出来。但是对于认识对象里的特点，包括某个领域或者问题上有成功的案例，或有一些教训，都很重要的基础。我们对研究对象的认识，到底怎么准确认识它，究竟是任务导向，还是别的什么。我们能不能跳出现在交又学科的思维方式，站在更高层次上，甩开一些各自所经历东西。我们为共同的目标，研究社会计算问题，应该有什么问题。这完全是多兵种作战，我们能不能消除学科壁垒，通过更高层次上的多兵种联合作战，来看人类系统怎么用现代技术手段研究，更应该注重任务导向而不仅仅是方法技术手段的导向。
另外，我举一个例子，一所著名大学里的一个教授带经济学专业方向的研究生搞计算机模拟，论文答辩时常常被问到的问题是:研究社会经济学问题，到底在研究什么?传统的做法是将实际研究中的共性抽出来作为目标函数，而把差异性作为条件;但是现在问题不在这里，目标函数建立也有很多差异性问题，不仅是环境条件有差异性。经济学更关心从牛市转向熊市的现象，研究突变现象。这就是我们现在所说的所谓突发事件、转折事件，或者叫异常现象(Anomaly)。史密斯有一句话，当你从两个结果中选择了一个不太好的结果，不要简单概括为非理性，就应该问一问为什么会这样?从人的行为切入有可能整合社会科学，所以它是最有可能的方向，我们用现代技术能不能整合社会科学，促进人文社会科学研究上一个台阶，把自然科学的方法用进去，非常希望从这个角度更深入地探讨。
张 维：你刚才提到非理性的问题。说起来很简单，但事实上真正把这个东西拿到模型里面去，就不是那么简单。我们现在的研究恰恰证明，用这种社会计算的办法能够实现经济学上的“理性”投资者行为，同时也能够实现一些特定的“非理性”投资行为。比如，我们现在做的模型有两种:一种是DSSW (1990 )论文中提到的“外生式”非理性，他们在“正确的”信念上加上一个随机偏差，这就构成了一种“非理性”。另外一种“非理性”被定义成市场上的“正反馈交易”行为：价格一上升就买，价格一跌就卖。这也是一种非理性。当然，还可以有其他的“非理性”(例如BSV,1998所描述的交易者行为)。通过计算实验模型，能够把这些非理性分别表现出来，再把这些虚拟的投资者放到人工市场上去，就可以通过计算实验来研究这些非理性对定价的影响。根据复杂性科学的理论，这种模型可能仿真出现一些剧烈的市场变化情况。
在这个仿真计算过程中，所有的数据(包括交易者的数据)都是有记录的。正是通过这些微观的记录和宏观上能够观察到的现象之间的对应关系，我们就可能发现新的规律。但在现实世界没有办法做到这一点的:没有办法记录下所有涉及投资者行为和偏好的微观数据。市场昨天为什么跌，为什么今天又涨上去?计算实验工具其实恰恰适合回答这样的问题。
王老师一直谈人工世界跟现实没有关系，我觉得这与上面所说的并不矛盾。我有个比喻也可能不太恰当:大家都知道，在数量经济中有一类约简式模型(或者说预测模型、输入输出模型)，这类模型预测的越准确，跟现实越接近，模型就越好。还有一类模型叫结构化模型(或者说状态空间模型)，这种模型企图反映事物间的一种规律，单从其计算的输出数据结果来看，好像跟任何现实世界的真实输出结果都不太一样，但是却反映这些事物间的结构关系规律。所以，这样的模型在这个意义下是有用的。科学研究是问题导向而不是方法导向的。科学家不是战争狂人，不是手里拿着先进的核武器到处乱放，而是针对要解决的问题到研究方法的武器库中选择一件趁手的兵器。
涂序彦：我觉得今天开会很有收获，我现在汇报一下我学习心得。
第一首诗: 《能计算》
世界可知能计算，广义模型数据全;
社会计算拟人脑，情智协调蕴灵感。
第二首诗: 《需协调》
社会系统需协调，协商协作协同妙;
科学发展协调化，和谐社会齐欢笑。
第三首诗: 《人为本》
社会计算人为本，社会模型适国情;
社会问题是关键，社会和谐为人民。
【发言人20】程长建：社会计算理论在乙烯生产过程中的应用
各位老师高屋建领地对社会计算进行探讨。在这里我也就提一个很具体、很实际的话题:社会计算理论在乙烯生产管理中的应用。我以前学化工，实际乙烯生产过程包含设备、人员、管理等多方面因素，是非常复杂的系统工程。而企业管理人员在做决策时，往往凭自己经验和以前的工作经历做决策，不知道决策将来会产生什么效果。在这里，我们应用王飞跃老师提出的人工系统、计算实验和平行执行的理论，为企业的管理策略提供科学依据。总体思路就是建立一个与真实乙烯系统想对应的人工乙烯系统，通过计算实验和平行执行，最后达到对真实企业的管理和思路，这也是王老师经常提的思路。我们可以看出来，人工系统是进行研究的前提和基础。
要建立人工系统，在这里我首先介绍一下真实的乙烯生产过程。这个是乙烯裂解区，高温易出现爆炸，这部分是碱洗区，这部分是分离区，这部分是集中控制区，整个乙烯生产区域就是劳动者活动的物理环境。企业劳动者还有组织层次关系，比如车间主任、各个班长、内操、外操，这是劳动者所处的社会环境。在这里，我将劳动者关系按照乙烯工艺流程分，也就是分为裂解、急冷、压缩、分离区，可以看出，每个人都有一个角色，他们之间进行交互合作，完成企业的生产目标。
下面我们来理解一下企业的管理，它分层次，比如有公司级别的管理决策，车间有管理策略，个体有岗位考核标准。而企业管理还有动态性，比如安全管理体制，社会通货膨胀等都会对企业的管理策略产生影响。从微观来讲，企业管理的目的就是激励和约束劳动者的行为，高效率的完成生产任务。分析到这，我们就来总结怎样用代理建模的思路构建建立人工系统。在建模时，把裂解外操看成一个agent;裂解炉就是活动的物理环境，其他人员是它的社会环境，大家不断交流，配合完成生产任务;每一个岗位人都有考核标准，如不要吸烟、喝酒，我们把岗位考核标准作为代理的行为准则。这样，我们采用代理建模的思路，建立了跟实际相一致的人工系统。
在代理建模时，把管理决策作为代理计算规则，这样就可以通过计算实验来计算管理策略对生产过程有什么影响。通过Agent建模，我们可以看出描述真实企业生产过程，可以把企业过程的各个要素有机联系起来，可以全面考虑各个因素对企业生产过程的影响。
乙烯企业生产追求长周期生产目标，因为检修一次要耗费很大的精力、财力和损失。安全生产是长周期生产的前提，2005年吉林石化公司装置爆炸事件让我们更加关注化工安全生产;2008年6月3日，茂名乙烯2号装置爆炸，使企业受到很大的经济损失。在这里，为了表达乙烯安全生产的周期，我们提出一个乙烯生产周期的计算模型。乙烯生产周期用平均失效时间间隔MTBF( MeanTime Between Failures)表达，其中R(t)为设备的可靠性，包含固有可靠J胜和使用可靠性。使用可靠性和人为失误率有关系。在这个过程当中，将人的失效率和设备失效率根据马尔可夫链计算过程关联起来计算R(t)，考虑人的失误影响。在这里，我给出整个MTBF的计算步骤，首先计算装备本身可靠性，计算人的可靠性，因为这个人属于生产班组，需要计算组织结构下人的总的失效率，最后计算考虑人因的装置可靠性R(t)可以得到MTBF大小。在这个过程中，计算人的失效率和组织结果下人的失效率，就要考虑管理制度的影响。因此，这里的关键我们就要计算管理策略对于Agent可靠性有什么影响。管理规则对可靠性的影响可以分成两个方面，管理规则既影响单个人的可靠性，同时还影响生产组织的可靠性。这是我们突破的关键和重点，现在对这个问题还没有从理论上解决得很好，很完善。
但也就是在这样的简化思路和框架下，我们可初步计算一个结果。可以看出，如果在管理规则A的作用下，通过静态的计算，计算结果显示MTBF有可能6年多，而在另外一种管理制度B下，MTBF可能只能达到一至两年。也就是通过社会计算的理论，可以把企业中的管理对企业运营的效果或者企业运营周期的影响计算出来，为企业决策提供依据。
通过这几天讨论，对社会计算也有一点自己的认识。首先社会计算不可避免对人进行建模，这是最困难和最复杂的计算智能。在复杂的生产过程中，比如这个装置处于什么状态，我怎么操作，这些认知过程的描述比较难以模拟。再一个，各位老师也有采用代理建模的思路研究交通系统、经济、股票等社会内容，其研究的共性可能是:“简单规则，复杂现象”。而做企业管理的时候，由于对象不一样，企业施加很多管理规则，目的就让劳动者好好劳动，其操作行为不是很复杂，即产生“复杂规则，简单现象”的效果。
当然，我们研究工作的前景是希望管理科学化，能够考察管理制度对企业运行的影响;将来做企业应急管理时，希望做到系统化;将上述理论应用企业当中，希望产生虚拟结合的平行管理系统，二者相互结合，可以增强真实系统运行的可靠性。
【讨论】
涂序彦：我建议你往下继续做工作，把Agent提升为软件人SoftMan。因为软件人本来就是Agent的升华，比如现在的Agent是具有某些拟人特性的智体，但它还不是人的化身。现在有的事故，其中一部分是机器故障，而有相当一部分是人造成的，由于技术上不懂，违反技术操作规程，或者因为情绪不好、疏忽大意造成事故等，这些人的因素，Agent表达不了，而软件人可以。Agent有很多不足之处，软件人可以弥补它。
你的工作属于社会计算范畴，王飞跃教授关于社会计算的发言，讲得很明确，社会系统的最主要特点就是有人，如何建立人的模型是关键问题。我认为，社会计算中最好的关于人的模型就是“软件人”。
程长建：以前我在做这个时候的定位是，社会计算的内容就是人和管理，计算企业管理策略对企业的影响。在这里人的模型做的比较简单，只是计算他的可靠性，很多工程学科已经有做人的可靠性计算，韩力群老师提的脑的认知模型思路对我们有借鉴的意义。但实际人的认知过程很复杂，因为环境很复杂，做得非常细致还是比较困难的。
王飞跃：我们的工作，一直都是用代理Agent来做，比如情感计算、行为计算、心理计算之类的东西都可以加到里面，但都是以简单的规则形式。目前也只能做到简单，做到软件人还要有一个过程，为什么?其实我们从传统建模方法跳到Agent建模，对工业界已经是很大的冲击，需要较长时间才会让他们觉得这种方法是必要的、可靠的，不是故能玄虚，接着再跨一步可能就更困难了。
涂序彦：事实上，软件人与Agent并不矛盾，因为智体(Agent)是对象(Object)的发展，而软件人(SoftMan)是智体(Agent )的发展，三者是向下兼容的:软件人( SoftMan)一智体(Agent)一对象(Object)。所以，我们在社会计算，进行软件系统研究开发时，可以在系统设计层次上，采用软件人模型，而在软件实现层次上，采用智体或对象模型。
【发言人21】牛文元：社会计算的多元化
我来讲一个小的插曲。社会计算问题，我想才是一个开端，因为人类发展到21世纪，给我们提供很多难题。社会计算就是其中之一，我们可以比较一下，和我们所谓近代科学、精密科学相比，物理、化学，化学可能还够不上，物理学是讲究实验，讲究在实验室控制很多条件，然后只对某几个要素本身进行精确度量，然后进行推广，是非常严格的。但是社会计算就不可能像我们所说的传统精密科学所得出的数据之类的东西。如果我们可以计量，包括统计，虽然比严格实验控制可能稍微放松一些，但是仍然不满足社会计算要求，那些不可计量比如突变问题、灾变问题等，比可计量统计又发展一点，仍然不能满足社会计算的要求。因为社会计算本身微观上涉及个体人，包括思想、心理等瞬间的变化。群体上或者宏观上包括社会群体，社会群体当中各个分块、板块，因为社会群体不是一致的。在这种情况下我们要进行计算，再加上非常复杂的一种变化，从中寻取一些规律，可以计算，应当说它的复杂性越想越多。尽管现在有很多方法、思路，包括大家讲我们有Agent，用软件人也好，包括将来智能机器人，但是我觉得即使如此，我们仍然面对非常复杂，非常混沌的这样课题。这是我们一个挑战。
《圣经》中提到，“如果你对世界上碰到难题找不到答案的时候，你就找自己”。就是人本身，从最复杂到最简单的包括在内，为什么?因为上帝掌握一切，上帝按照自己意愿塑造人类，人类就是一个世界。如果系统涉及人和社会在内，它的复杂性跟难度就不是我们开一个讨论会，或者做一点工作，就可以很清楚地了解。实际上并不如此，正是因为我们知道它的难度，知道它的艰巨性、挑战性，实际从我们需求来讲，又是迫切要求你能够解决我们不能解决的问题，这个就是我们现在所讨论从社会，特别以社会网络为一个基本支撑这样的一个社会体，未来的发展变化、走向、规律，如果寻求的话，又是放在我们肩上不可推卸的责任。这是我讲的第一段。
第二，我讲社会计算面临问题非常复杂、非常广泛。非常复杂难度很大的问题，要想一下子全部突破，恐怕需要时日。大家努力总是一步步逼近，但是我觉得我们有一些思考，希望能够在传统计算方法、计算理论上，包括一些算法、一些语言等等，不断集中反传统思维，多出一些新的思路和想法。当然也有成功、也有不成功，都没有什么奇怪的。正如这种会议宗旨宽容失败，因为新的东西，就像迷宫一样，肯定走弯路，走不通，总之要走通的路。尤其我想到，从古希腊时代讨论黄金分割例子，这只是一个例子。黄金分割本身证明很严格，无外乎一条线段分成两个，一个大一点，一个小一点，0.618就是数学上的黄金分割点。数学证明很严格，这个我们不去说它，为什么会在美术上、艺术上、美学上、乃至音乐上，大家觉得黄金分割，一开始没有人谁去关注，慢慢发现符合这些东西可能做得东西是美的。两个人一比，你很快反映出这个人长得顺眼，另一个人长得不顺眼，你计算吗?表面没有计算，实际脑子在活动，你已经得出结论。没有人告诉你答案，但是人类基本把好的东西看成美的。
音乐也是如此，比如说通俗歌曲，当然个性不同，喜欢也不一样，大家喜欢东西总要遵守一些东西，就是通俗。是不是黄金分割我不知道，但是我知道社会计算复杂性，刚才举这个例子，可以非常清楚地体现出，看到某个物体，脑子会得出结论?我一直觉得这给我们提供了很大的问题。是怎么得出来，怎么知道，而且大致一样。我讲大多数人得出的结论，他没有计算，实际上他得出结论基本一致，而且受到肯定。所以我们一直讲，社会计算如果像黄金分割就简单了，实际上要比这个还要复杂得多，还要艰巨得多。
昨天那位老师讲神经，我很受启发，怎么通过神经，还不到秒，也许是0.1秒。非常瞬间你能得出一个结论，而且这个结论受到大多数人支持。这一点我一直觉得是目前很缺乏、并且必须解决的问题。
一件事情总有两方面，也有两方面的意见，有反对有赞成，赞成从左到右，一般来讲比较弱赞成，赞成但是不是很强烈，一直到1是极端赞成，绝对赞成，这之间肯定有这么一个谱线。回过来从反面讲，轻微反对到绝对反对，其实社会本身归纳去，虽然一开始复杂，慢慢聚成两大派。世界上做过一个统计，假如说反对的，从最微弱的反对一直到强烈反对当中，找到一个点，即0.618，赞成从轻微赞成到极端赞成，也画一个点0.618，这个线段出现正负两个0.618，大家看对待一个意见接受的民众，在两个0.618之间，可以集中80%一85%人在这样线段里头，相当于一个分布。人的分布从一开始少到慢慢多，再到另外一个少，中间部分按照不同命题大概80%一85%集中的位置。这样提出一个问题，将来我们做社会计算，一定会寻找出类似的有规律指导。这个规律本身是宽泛的，不是非常严格的，总是要寻求一些透视出这种群体性、复杂性、带有心理情绪和行为这种转化性等在内时候，我们如何对待它，恐怕我们还是应当还原出最基本制约规律，在这个规律基础上赋予Agent也好、人工社会也好，赋予它一定规则、生命。
行动以后，我们只能从微观个体里面，寻求群体和宏观的表现。因为针对每一个例子，每一个Agent，最终就是测不准。全世界50多亿当中，每个人都测出来不可能，但是我们可以通过微观表现，寻求宏观规律的话，社会计算肯定面对这类问题，这类问题可以给我们解决一些目前碰到的难题。
社会计算面对的对象、面对的世界或者说面对的需求说多元的，而且不但多元的，而是多层次的。如果都在同一个层次也好，是多层次、多元的，多少维不知道。在这种情况下，我们寻求一个社会计算的规则、社会计算的这种从规则到方法论，一直到它实现可能性，我一直觉得这个提出庞大的命题，这个庞大命题既要靠我们在座诸位都努力，也依靠整体社会进步过程当中，能够提供更多增加我们智慧这种引擎，这个引擎可能不是直接，可能会引发你、启发你，使你能够一些有益的东西，丰富来补充，最后完善。像真理一样，我们每个人做的工作本身都是有限，每个人有限地往里面增加，长河会越来越长。这是我的一些粗浅认识，但是从认识当中，还是给我很宝贵的启示，就是说我们不能永远活在一个朦朦胧胧、混混沌沌世界里，社会计算是会使我们更加理性或者能够精确化对待复杂社会，当然这个理解是我个人有感而发，大家一起讨论、批判和切磋。
【讨论】
刘怡君：刚才牛老师谈的问题比较宏观。我个人有一个微观的问题，想问一下。听了刚才程博士的介绍，我有两点疑问。首先，到底什么是复杂的系统工程?因为社会计算它是一个学科、一个理论，层次比较高。针对具体的应用企业，认为这就是复杂的系统工程，从而应用社会计算进行研究，我有一定的保留意见。乙烯厂流程某些管理决策在里边，可能比较复杂。但是，举个极端的例子，2008年胡锦涛总书记看望钱老时，讲到构建和谐社会是一项复杂的系统工程。因此，我对这个概念有一点困惑。这个题目是基于社会计算的乙烯厂的管理，我觉得是不是其实就是基于Agent建模的乙烯厂管理，真正落实企业当中运用Agent建模思想。其次的问题是:社会计算往前发展，会不会受到Agent技术的制约，或者Agent必须往前发展，才能推动社会计算向前发展。中科院计算所史忠植老师做这方面的理论研究，我有一个困惑，Agent作为社会计算实现的技术，它们两者之间关系，以及Agent理论发展对社会计算理论之间的关系是如何呢?我主要就是这两个疑惑。
程长建：系统工程包含的内容很多，不但有企业管理，还有工艺技术、化工装置，企业中的人是复杂的，在管理的时候，比如要求不能吸烟，有些人可能就不遵守这样的要求。作为企业领导要看这个企业运行是不是高效、是不是安全，是不是很经济，员工岗位配置是否合理等很多问题。当把它作为一个整体研究，就受很多因素的影响，所以我把它理解为复杂的系统工程。
涂序彦：我刚才并没有反对采用Agent，只是认为采用软件人模型更适应社会计算的需要。Agent最早翻译到中国来，除了字典中“代理”以外，主要有两种翻译，史忠植教授译为“主体”;因为Agent具有某些拟人的智能特性，我翻译为“智能体”，后来简写为“智体”。
我们提出软件人有多方面的工作基础，如人工智能、人工情感、人工生命、游戏的角色、虚拟机器人等，软件人是一个庞大的家族，包括:有形的、无形的软件人、静态的、动态的软件人，个体的、群体的软件人，以适应各种不同应用系统，建立软件人模型的需要。
关于“社会计算是复杂或不复杂?难或不难?”的问题，我认为可以说:难，也不难。
当人工智能开始研究的时候，也碰到类似的问题。有人提出，人工智能主要研究人脑，而智能是人脑的产物，因此认为，如果你做不出和脑袋一样的机器，就很难研究人工智能。但是，为什么人工智能继续发展?这要感谢图灵，因为他提出机器智能的图灵测试方法，从而促进了人工智能的发展。然而，人工智能初期取得一系列的研究成果，又使人们把人工智能看的太容易了，以为十年内就可以完全解决人工智能的问题。
现在，我们对于社会计算，既不要把它说得太复杂、太难、没法做，也不要看的太容易了，事实上也不是那么容易。要辩证的看“复杂与简单、难与易”的问题。社会计算的目的是什么?一方面是:分析或发现社会问题，另一方面是:为解决社会问题提出方案、提出办法，简单说就是，发现社会问题、解决社会问题。
人工智能是什么?目的也是两方面:一方面是如何把计算机用得更聪明?另一方面如何设计制造更聪明的计算机?
秦世引：听了牛老师的发言我很受启发，从社会计算到人工技术，牛老师提出比较新的概念，当然国外也有。在科学研究过程中，争论是很正常的，定义很重要，但不宜死抠。在座的一大半都是搞文科研究出身，重点要从案例入手，做出一系列案例后，就可发现某些规律。可以参考美国芝加哥大学国际著名历史学家何炳棣研究中国科举制度的方法。他找到并利用了明清两朝约550年中1万5千名进士和晚清2万1千名举人的资料，经分析论证，说明其中的合理性是鼓励社会上下层之间的流动和进化，当然也指出了其流弊。余秋雨也写过“十万进士”的散文，分析阐释了中国一千三百多年的科举制度在维护社会稳定和治理国家方面的合理性和弊端。从案例入手，如果能有突破，就更有发言权，才可进一步总结相关规律，更有说服力。我知道王劲峰老师做了一系列案例，能有机会给我们介绍一下，会使我们更受启发。
王国成：在经济学中还有一种译法，叫委托代理。Agent作为受托行为，是指行为主体或者利益主体。但是它比经济学研究的理性人还要窄的多，而理性人提法跟现实又差很远。基于Agent研究社会问题到底走多远，Agent本身在社会经济学的含义很窄，但是在社会计算方面赋予它很多特性，但是它本身不是economic agent，它还不是社会经济里边的主体，只是在经济学和社会学的研究问题中，是受委托人(principal)指派采取行为的利益主体。
王飞跃：这是一个术语问题。我们的Agent就是你们主体的建模。
王国成: 我觉得现在社会计算中的Agent有些与对设备中元件的需求差不多。
王飞跃: 如果说它的定义不是经济Agent，这个Agent跟我们的Agent还是不一样。
王国成: 它是在用虚拟世界代替现实主体，但这不是程度问题，而是视角问题。人类的研究不可能一下子就接触真实世界，要有一个逐步逼近的过程，在这点上没有异议。但是，在理解上还是有学科壁垒的存在。
王飞跃: 在一定程度上是这样，但其实里面有深刻的哲学问题。要瞄准真实过程，但是与真实还是有差别。现在理工科的人把概念推进了一步，把自然概念换成人工概念，也有差别，两面都做了。
曾大军: 刚才从概念上讲，有两个趋势，用基于代理方法，把很多在经济出现现象，想办法做出计算模型，在里头有很少部分确实用Agent意思，总的来讲两者一点关系没有。从现象来讲，实际把经济Agent作为目标研究;第二，我觉得挺重要，主要做很大一块经济作为具体，现在大家还是停留在从行为经济角度把人相关非常具体的行为加进去，没有做到能够像我们提很多概念加进去。
王飞跃: 比如Bounded rationality，很多时候模型已经不够了。
王国成: 它实际跟Heterogeneous异质性很接近，还原成最基本的真实的单元体。因为在现实经济里面，Agent和理性人的假设远不够用。
王飞跃: 所以，有新的Agent来补。
王国成: 无论是从计算角度或者是从社会角度，对社会科学基本行为主体的描述都不应该受什么影响。
曾大军: 其实我们所说的计算有两个意思，一个传统理解还原性，你能够描述一个Agent的行为，但是实际绝大多数做Agent，包括电子商务的计算行为，而不是基于传统假设理念的行为，而是直接把理念观察到，把这些行为放于基于Agent平台上做，从这个层面并没有Agent制约经济行为研究的意思。我们说计算是完全不同两个的层面，一是向公理、定义出发，二是完全从观察行为出发。
涂序彦: 将Agent译为代理，是强调Agent具有代理性，如，经纪人可以代理业主进行有关经济社会活动。因而可以用Agent建立社会计算模型，但是Agent有局限性，尚未全面反映人的智能、情感、行为、形态等，所以在Agent的基础上，我们进一步研究开发了软件人，以便更全面地建立人的模型，适应社会计算的各种需要。我们认为，软件工程方法将从面向对象方法(Object-oriented，简称0/0)，发展到面向智体方法(Agent-oriented，简称A/0)，将发展为面向软件人方法(SoftMan-Oriented，简称SM/0)，为社会计算提供软件工程方法和技术。
王国成: 各个学科概念上的差异和不同是客观存在的，也好理解。现在主要探讨的问题是，沿着不断改进Agent的路，能不能接近社会经济计算的目的。
王飞跃: 这种问题我觉得现在不应该花太多力气去想，因为每个方法可能都是一个阶段、一个台阶地走，台阶能延伸多长，不清楚，需要不需要这个台阶有时候也不清楚。但目前看来，Agent还是比较好的方法，至少可做好多传统建模不能做。
王国成: 现在还没有替代这一假设来建立一种理论，这是一个观点;还有一个观点，实际科学研究对假设是否正确无关紧要。所以就有这样两种观点，认为不管什么假设，作为理论研究方法来讲，尽量可以往下做。我自己的看法，需要明确经济学主要在研究什么?要么对经济个体的抽象不能按照原来是外生给定的方法，而是本身人发展的，是内生的，把这些问题考虑进去，才能真正进行社会计算。我并不是对Agent有质疑，而是思考该如何沿着这条路走下去。
王飞跃: 现在还看不太清楚，一个新建模方法是否真正是新的、是否真正必要，总要试一段时间才好说。
韩力群: 我觉得社会计算系统中的个体，应该是人。所以，Agent或软件人，不管叫什么，其实都是想建立人的模型。这些模型有不同的高低层次或侧重不同的方面，但都是建立人的模型。叫什么名字都不重要，关键是时人的建模能走多远。人的模型中最难的就是脑模型，因为所有行为都受思维控制。现在有很多人采用不同的方法技术，试图用人工的方法，把人的思维模型建立起来。如果能把形象思维、逻辑思维这些模型都建立起来，不管叫什么都没有问题。但人脑的建模处于很初级的阶段，建模方法也多种多样、五花八门。但是我觉得建模需要很多脑科学的研究基础，对人脑的高级功能的理解，对脑的信息处理机制的认识本身也是初级阶段，如果对人脑高级功能这种奥秘能进一步揭示，我们去模拟它又会有新的路可走。这显然不是一个领域的人能解决的，是需要多个学科合作解决的。脑科学研究肯定在往前走，每揭示一点真理，我们对脑的建模就有望改进一步。对人脑的建模水平是一个不断进步的过程，至于这条路有多么漫长，需要多长时间，还不好预测。如果哪一天有突然突破，我觉得可能性不大，大约是一点点地逼近。
这是我对“Agent能走多远”的理解。我认为真正的人的模型，或者人脑的模型，它是随着环境变化自适应调整的，所以不是静态模型。脑模型要能够随着环境刺激，不断学习，不断提高。一个新建的脑模型应当像刚初生婴儿，知识是空白的，塑造一个经济学家可能用这方面知识训练它，要求它有什么水平，要经过不同的训练。我认为，Agent或软件人，关于人的模型应该朝这个方向递进。
王国成: 我觉得顾老师时社会经济系统的复杂性理解得更深入一些。我并不是从计算角度或者从自然科学角度来说，对Agent及其发展感兴趣，要尽可能地给予回答。我想从这个角度看问题，是不是符合所想达到的目标。这种方法是认识物理世界的基本方法，但是若拿来认识人类社会系统，这个方法适合不适合?我实际上是想说这个问题，因为物理世界，再量化到最小粒度是可以的，不断赋予其属性，总可以用统计物理方法模拟宏观系统。而对于人类系统，主体的差异性、个性化、异质型主体跟网络互动中是有发展的，还用Agent思路，用改进的Agent逐步接近真实世界，这条路能不能从发展下去，能走多远，实际上应该换个角度思考这方面的问题。
顾基发: 关于建模的问题，以前看过一本书，Ackoff等人写的，其中有关于建模的五项原则，到了三十年以后，其中一个第五项原则仍然没有太搞清楚。第一个原则要求对问题比较清楚，按机理建模。第二个叫类别比建模，比如甲系统我知道，那个乙系统我也知道，它们有共同的机理模型。但如果这个甲系统改变容易一些，那边乙改变比较复杂，我就用类别比研究，用甲去代替乙。第三套建模方法是这样，基于机理他不是很清楚，但是可以做大量实验，数据比较多，用数据去配出一个模型，我们有时候叫统计建模。第四条建模叫做一边做实验，一边往前走，例如中央提出新的市场经济政策，不能一下子在全国试验，就把深圳作为市场经济试点，看行不行，在试点把模型弄的比较清楚一点。关键是第五条建模，我看不懂当时看不太懂，他说既不了解它问题的机理，也不需要我做许做真正的实验，也没有数据，我怎么去解决建模办法。最后他画三条主线，第一条线是现实世界，中间一条线叫做人工现实(研究社会问题也许可叫人工社会)。真正现实我没有办法研究它，怎么办?我搞人工建设现实，第三条线是微观实验。经过三十年，我感觉到分别在几个地方的确碰到这个问题。
王飞跃: 利用人口数据、利用假设数据就可以算出很多信息出来，这些数据可以不真，但是它提供了整个的逻辑流程，我们可以把许多东西集成起来。我做工程的，这个想法提出来之后，首先希望用很强工程背景的问题先做一下，比如交通、电网、石化等，当然这些方面也有例外。我的想法是先在具体领域里做出具体东西。
以前没法算，无法对复杂系统的管理过程本身进行计算和评佑，因此觉得这个管理好，那个管理不好，但一般很难在实践之前作出判断，实践之后又太晚了。茂名乙烯能做到今天，就是觉得是因为他们的管理制度做得好、做得细的原因。现在，利用社会计算，我希望用我们的方法可以用来验证茂名管理制度的有效性。这是不是一个复杂系统?该不该用社会计算?我觉得这不是一个问题。每一个人都是一个复杂体，生产管理过程步及多少人?自然是复杂系统，当然该用社会计算。希望茂名案例的成功，也能时其他社会政策的可靠性和有效性的评估有所帮助。
这一思路可以比较现实地来用来评价一个复杂的社会经济结构、经济组织的管理与控制。我觉得这是已有方法的进一步发展，希望能先在几个点上进行具体的应用。完善成功之后，然后再推到整个社会的组织和运用。
【发言人22】崔 峰：基于代理建模的人因可靠性计算
我的思路是基于建模代理的方法去计算人因可靠性的问题，刚才听了几位老师的讲解觉得自己的想法可能还不是很成熟。但相对以往的研究也可能是一个新的想法，这也涉及多学科交叉的问题。在当前复杂工业生产中，据统计有80%以上的安全生产事故是由人因失误和和企业管理不善造成的。因此人因可靠性的计算已成为安全技术、人机工程学、工业管理等学科共同关注的焦点。人因可靠性计算经历了两个阶段，第一个阶段是静态的基于专家判断与统计分析相结合的方法，主要不足是没有考虑人和环境的交互，第二阶段要解决这个问题，它提出的思路就是，结合认知心理学，着重研究人在应急情境下的动态认知过程，探讨人的失误机理。第二阶段也存在着不足，主要是把人的思维和决策过程认为是被动的认识和行为过程，没有考虑人的主动性、学习型、推理性，不符合劳动者的实际情况。因此基于以上这些不足，我们提出采用代理建模思路计算人因可靠性的方法。真实的复杂人机系统，主要包括劳动者、机器、环境、管理规则等，我们可以通过人工系统用代理建模的方式来描述它，在人工系统中代理主要指劳动者，环境主要指物理环境和社会环境，规则指管理规则，通过规则的相互作用可以计算出人因可靠性。
我们认为代理建模的方法具有几个优势:第一，代理建模中的代理具有自主决策能力、自学习能力、智能推理能力、社会交互能力，更能真实描述人的认识和决策过程;第二，可以将企业管理策略作为代理建模的规则，通过规则交互使系统动态运行起来，以涌现的方式计算不同管理制度对人因可靠性的影响。因此我们认为代理建模的方法将人一机一环境有机结合了起来，体现以人为本，人机和谐的思路，是人因可靠性计算的新方法。
【发言人23】王劲峰：Meta Modeling: 一种基于数据进行系统
各位老师早上好，我跟大家讨论用数据做系统分析的方法。系统分析像王所长讲的社会计算，是想把社会动力过程计算出来，完全不需要任何数据;另外一种情况是，当我只有数据，并不知道任何机理，能不能做系统分析?
系统分析就是来反映各个要素关系，跟统计学不一样，统计学只是两个因素之间的统计相关性。要做系统分析一般方法很强经济学，如果有数据一般只能做统计，每个统计只能反映数据集的一个方面。现在有一种方法，叫做Meta Analysis，是流行病学的方法，目的是将多个实验结果标准化，得到一般性结论。我们提出方法叫Meta Modeling，用不同的模型，不同类型的数据，得到各种各样的结果，把它们通过共同项连起来，再用符号动力学推理。得到各个现象的动力学的关系。这是我们一个案例，是北京2003年爆发“非典”的案例，当时拿到发病率的数据，还有影响因子，医生、医院、人口等，还有密切接触者等数据。
这三套数据集，我们用不同的统计方法，得到各种各样的结论，这是2003年3月4日一6月20日结束，“非典”变化和得到的参数。还有空间上分布的情况，这是拿密切接触者通过空间分析方面，得到小的空间聚集性和大的空间聚集性。还有，我们空间分析还要有一套办法，从4月20日一5月8日，空间聚集性随着时间怎么变化，这条曲线低频到高频部分，看出聚集变化趋势。还有做出结果驱动力。“非典”在空间传播，到底什么因素推动它的传播。当时有很多假设，我们都对假设进行检验。这是4月20日一5月30日，这个假设城乡连接关系影响“非典”空间的传播，红线以上是统计显示。
还有一个因素空间连接关系，人口的大小，什么时候起作用。人口密度什么时候起作用，医生什么时候起作用，还有城乡关系。这里面就有很多很多统计办法，得到很多结论，但是这些结论如果没有一套系统联系起来的话，只是一堆散沙。我们提出一个叫做Meta Modeling的基于数据的系统集成分析框架，这是发病率、数据集，当时想象各种空间传播的因子，还有密切接触者以及四者统计方法，有的能解释空间上的格局，有的识别它的驱动力，有的反映它随时间变化的过程。各种各样的统计方法很多，当时获取各种数据，都得出不同的结论。不同结论中间有一些是连接起来，在时间、空间的事件总是唯一性，这个人不可能在这里出现，同时在别的地方出现。这是它的空间格局，这是交通性，有的时间项，最后把分散结论通过项目连接起来，就得到这些现象的相互联系。
比如，发病人数随时间变化，这是空间分布的状态，这是交通线的情况，还有驱动力，它们之间有时间连接起来，空间格局跟交通线又能连起来。连接起来就可以做一个推理，这是空间一个格局，那么它的驱动力，在时间上唯一连接起来，怎么造成空间格局，这是统计结果。空间格局是什么样?有一个统计结果，可以通过共同项连接起来，小的聚集哪些因素影响，大聚集又是哪些因素影响。小的聚集医生、人口影响，大的聚集按照距离远近，还有城乡的联系造成传播。
再一个是空间格局，但是时间项比较，又能得到小的空间聚集高频分量，在5月8日以前，缓慢增加，但是5月8日以后小的聚集减少。对于大的聚集，5月8日开始下降了。还有纯粹时间和驱动力能够建立关系，空间随时间变化驱动力也能够通过空间连接起来，最后把不同结论，根据对应关系把系统关系建立起来。
所以总结下来，通过数据也可以做出系统分析。该理论还可以有进一步的应用，比如这次四川地震，有各种各样研究报告公开发表，可以用Meta Modeling的方法进行分析，发现更高的关系，更多的规律。
如果对Meta Modeling理论有兴趣，可参考我们刚刚发表的一篇文章:Wang JF，Christakos G.，Han W G&Meng B(2008). Data-driven exploration of“spatial pattern-time process-driving forces”associations of SARS epidemic in Beijing，China. Journal of Public Health. 30(3):234一244。
