基于语义Web的综合集成研讨厅的研究
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[摘要]首先梳理综合集成研讨厅体系的基本思路和关键问题，然后，分析基于Internet的综合集成研讨厅的基本思想、体系结构，并对其中存在的多个专家之间、多个计算机之间、人与计算机之间缺乏对领域知识的共识，计算机不理解知识的语义内容和语义联系，缺少计算机可理解的规则系统，知识处理单位的非原子性和缺少前端控制五个问题进行重点研究。最后，结合语义web知识处理的特征，提出基于语义Web的综合集成研讨的基本思路、体系结构和研讨模式。
[关键词]语义Web 综合集成研讨厅 复杂性 开放系统
[分类号]TP393
近代西方科学普遍采用培根式还原论作为基础的方法论，与此不同的是综合集成方法论，它是一种从整体上思考和解决问题的系统方法论，是现代科学条件下认识方法论上的一次飞跃。综合集成方法论的发展经历了从“定性定量相结合的综合集成”到“从定性到定量的综合集成”，再到“综合集成研讨厅体系”的发展历程，反映了我国科学家在开放复杂巨系统领域的理论研究和实践应用的不断深入。综合集成研讨厅是专家们同计算机和信息资料情报系统一起工作的“厅”，是把专家们和知识库、信息系统、人工智能系统、高速计算机等如作战指挥厅那样组织起来，形成巨型的人机结合的智能系统。语义Web技术为综合集成研讨厅体系，尤其是其知识体系的构建和人机结合方式的改进提供了新的技术环境。本文主要探讨语义Web环境中建立综合集成研讨厅体系的重要意义、基本思路和框架体系。
1 综合集成研讨体系
1.1 综合集成研讨厅体系的基本思想
1992年，钱学森等科学家在从定性到定量的综合集成方法论的基础上提出了用于处理开放复杂系统的方法论――综合集成研讨厅(Hall for Workshop of Meta-synthetic Engineering，HWMSE)。综合集成研讨厅的构想是以人为主、人机结合，使参加研讨的集体在讨论问题时相互启发、相互激活，并充分利用信息技术不受时空的限制，把大量的各种信息与知识及千百万人的聪明才智和古人的智慧(通过书本的记载或知识工程中的专家系统)综合集成起来，从而得到科学的认识与结论。其实质是指导人们在处理复杂问题时，把专家的智慧、计算机的高性能和各种数据、信息有机地结合起来，构成统一的、强大的问题求解系统。
研讨厅系统由专家体系、知识/信息体系和机器体系三部分组成。因此，综合集成研讨厅的成功应用就是要发挥这个系统的整体优势和综合优势。专家体系由参与研讨的专家组成，是复杂问题求解任务的主要承担者。在专家体系中，主持人的作用尤为重要。专家体系作用的发挥主要体现在各个专家“心智”的运用上，尤其是其中的“性智”是计算机所不具备的，这是问题求解的关键所在；机器体系由专家所使用的计算机软硬件以及为整个专家群体提供各种服务的服务器组成，其作用在于它强大的计算能力，包括数据运算和逻辑运算能力，在定量分析阶段发挥重要作用；知识/信息体系则由各种形式的信息和知识组成，它包括与问题相关的领域知识/信息、问题求解知识/信息等，专家体系和机器体系是这些信息和知识的载体。综合集成研讨体系的成功应用就是将上述三个部分组合成为一个整体，形成统一的、人机结合的巨型智能系统和问题求解系统，发挥其整体优势和综合优势。
1.2 综合集成研讨厅体系的关键问题
综合集成研讨厅的关键问题是人机结合、从定性到定量、研讨体系规范、研讨决策方式、研讨流程、意见整合和需求分析与总体设计等。其中，人机结合认为人是构成系统的组成部分之一，人与机器根据各自特长与优势进行功能与过程的分工，即“人机一体、各取所长、人机分工”。人机结合的手段是人机交互和人机协作。从定性到定量的过程表现为将专家凭经验得到的定性认识、各种信息、知识，通过计算机信息技术，进行整合，建立模型，反复修改，最终上升为对全局的定量认识。体系规范包括行为规范、研讨规范、决策规范和工程规范；研讨方式分为在线研讨和离线研讨。体现综合集成思想的研讨流程主要包括9个方面：①研讨开始时确定各位参与研讨者的身份及其权限，解决专家体系的构成问题；②为了有效控制研讨进程，需要对研讨状态进行统一管理；③确定研讨模板与选择研讨方式；④主持人在流程控制中的参与和调度作用，要求主持人置身于流程中；⑤发言权的获取与释放；⑥研讨阶段的控制与过渡；⑦研讨意见的归纳与整理和群体专家思维的收敛；③经过多轮的螺旋式上升的循环研讨过程形成供决策的研讨方案；⑨决策方案的形成要经过多轮的螺旋上升的循环表决过程。如何达成“共识”是研讨流程中需要解决的关键问题之一，文献提出综合集成研讨厅共识达成的模型，并设计了基于Internet的群体研讨平台；在应用综合集成研讨厅方法论时必须采用严格的系统工程方法论，需求分析和总体设计是不可缺少的重要环节。
通过上述分析可以看出，作为一种新方法论，综合集成研讨厅的主要贡献是：①为开放复杂巨系统的研究提供一种从定性到定量的综合集成方法论；②为开放复杂巨系统的知识处理活动提供一种以人为中心，人机结合的知识处理模式；③为开放复杂巨系统的“知识涌现”提供良好的“知识场(Ba)”。研讨活动本身就是一种合作求解活动，整个过程包括了成员沟通与信息共享、意见收集、知识获取、群体活动产生智慧火花、集专家智慧得到有关议题的新知识、新决策等。
2 基于Internet的综合集成研讨厅
2.1 基于Internet的综合集成研讨厅的基本思想
一方面Internet的广泛应用为综合集成研讨厅的实施提供了重要的技术环境。文献从信息技术的发展趋势、复杂系统的处理需求、Internet信息资源的重要性等方面探讨了构建基于Intemet的综合集成研讨厅的必要性；另一方面Internet本身是一种开放复杂巨系统。文献从系统学的角度论证了Internet是一种开放的复杂巨系统，具备开放复杂巨系统的动力学特征，即开放性、层次性、演化性、巨量性，并在此基础上提出了基于Internet构建面向Agent的综合集成研讨厅是处理开放的复杂巨系统的一个有效工程途径的观点。
2.2 基于Internet的综合集成研讨厅的体系结构
戴汝为、操龙兵等认为基于Internet的综合集成研讨厅的基本构想包含以下几层含义：①研讨厅可运行在Intemet上，Internet不只是研讨厅的“媒介”和“运行平台”，而且是研讨厅体系不可分割的组成部分，作为研讨厅的资源库、知识库、分布计算平台、研讨服务平台、决策支持工具，作为研讨厅体系中的机器体系与知识体系的支撑、计算、服务、运行平台；②必须充分借鉴Internet系统的建设与运行的标准和规范；③广泛采用Internet标准与技术，如分布计算、协同计算、移
动计算、主动计算、广域网技术等，采用面向组件、XML的设计模式等。基于Internet的研讨厅是一个分布式层次性的研讨体系，即可以把一个会议再分为若干个子会议或者若干个针对特定主题的讨论班，子会议和主题讨论班基于Internet进行。基于Intemet的综合集成研讨厅的体系结构包括：自底向上分为平台层、资源层、网关层、综合集成层、决策层和人机界面层，如图1所示：
基于Intemet的综合集成研讨厅具有信息技术综合利用的特点和较强的可操作性，具体表现在以下几个方面：人机结合以人为主、面向网络、资源共享、实时跨平台协作、多媒体接口设计、严格安全管理、结合知识管理。可见，基于Intemet的综合集成研讨厅为克服传统研讨厅在时间和地理方面的局限性，使分布在不同地理位置的专家或计算机采用同步或异步等不同的协作方式参与研讨成为可能，不仅可以降低研讨的成本，而且还可以提高其效率。
2.3 基于Internet的综合集成研讨厅中存在的问题
从知识处理的视角看，基于Internet的综合集成研讨厅中存在以下问题：①多个专家之间、多个计算机之间、人与计算机之间缺乏对领域知识的共识。而对领域知识具有共识是基于Internet的综合集成研讨成功实施的前提条件。②计算机不理解知识的语义内容以及语义联系。目前，Internet主要采用基于HTML的知识表示方法。由于HTML语言是为了方便人类的阅读和浏览网页信息而设计的，侧重于表现形式，而忽略语义标注，导致网络知识的计算机不可理解性。同时，在传统Internet环境中，知识之间的联系主要由超链接或主外键来实现，不能表示知识之间的语义层次关联标注，计算机并不理解知识之间的联系。③缺少计算机可理解的规则系统。知识和规则是在计算机知识处理中不可缺少的两个重要因素。除了面向计算机可理解的知识表示之外，规则系统的计算机可理解性是计算机自动进行逻辑推理、验证、抽取和集成的重要前提。④知识处理单位的非原子性。在传统Internet环境中，知识以标记字段、段落或语句为单位进行处理，导致计算机知识处理的复杂性。知识处理单位的原子性是计算机自动完成知识计算的前提条件之一。⑤缺少前端控制。目前，由于人们对Internet信息处理流程的前端，尤其是信息的输入、分类和组织环节的失控，导致大量垃圾信息进入Interact中，影响着计算机知识处理的可靠性。
3 基于语义Web的综合集成研讨厅
3.1 语义Web与Intemet的关系
语义Web(Semantic Web)是传统Web的一种延伸，其所有数据均被赋予规范的含义，以便于人机合作完成数据处理任务。目前，Intemet上的信息组织和管理方法采用的是基于传统Web数据表示方法。传统Web数据表示的特点是面向人类浏览，重视人的可理解性，而忽略了机器的可理解性，导致计算机进行基于传统Web数据处理的困难。语义Web采用面向计算机可理解的数据表示方法，降低了计算机自动处理数据的难度，提高了人机结合数据处理的效率。根据笔者在文献中的研究，相对于传统Web，语义Web知识处理具有以下特征：①知识表示的计算机可理解性。与传统Web不同的是，语义Web采用OWL语言(或基于XML的RDF模型)为基础的知识表示技术描述领域本体知识，不仅实现知识的“机器可理解”，而且还兼顾其“人可理解性”，保证在专家体系、计算机体系之间对同一概念的认识具有一致性。②语义层次的知识联网关系。传统Web是一种硬件设备或软件应用之间的网络，数据被应用程序所控制，在数据之间缺少计算机可理解的联网关系。除了使知识具备“计算机可理解性”，语义Web中知识表示的另一个目的是在知识之间建立联网关系，进而在Internet之上形成语义层次的“虚拟网络”。③计算机可理解的规则系统。语义Web中增加了“计算机可理解的规则系统”。规则系统可分为单调规则和非单调规则两种，分别用于不完全信息情况和完全信息情况下的语义推理。语义Web的规则推理机制为基于语义Web的知识挖掘、推理和验证操作奠定基础，进一步推动知识的“机器可理解”化进程。④知识处理单位的“原子性”。与传统Web不同的是，语义Web支持以“对象一属性一值”三元组组成的“知识原子”为单位进行表示、检索、推理和抽取知识。因此，语义Web知识处理单位的原子性从根本上方便了知识检索、推理、抽取和集成活动。⑤强调知识处理前端控制。传统Web对前端控制的忽视导致知识以信息的形式存放到计算机系统中，缺少必要的语义信息和一致性检验，进而造成传统Web中知识本身的质量过低和计算机智能处理成本过高。语义Web重视人在知识表示过程中的重要性，加强知识表示的规范性、计算机可理解性、一致性和正确性，减少垃圾信息被输入到计算机的可能，从根本上降低计算机知识处理的难度。可见，语义Web作为下一代Internet的重要发展趋势，为改进传统Web的知识组织提供了新的思路，使人机协同知识处理为可能。
3.2 基于语义Web的综合集成研讨厅体系
从上述分析可以看出，采用语义Web可以解决基于传统Web的综合集成研讨厅体系中存在的五个问题，进而提高综合集成研讨厅体系的知识处理效率。
3.2.1 基于语义Web的综合集成研讨厅的基本思路包括：①通过语义Web中的领域本体的建设实现专家之间、机器之间、专家与计算机之间对领域知识的共识；②采用OWL语言或基于XML的RDF(s)模型实现知识的语义内容、语义联系的计算机可理解性；③采用RuleML和SWRL实现规则系统的计算机可理解性；④采用由“对象－属性－值”组成的三元组陈述对知识原子进行规范表示，实现知识处理单位的原子性；⑤通过人机合作方式的改变加强前端控制，强调知识处理前端控制的重要性，领域专家采用PDCA的方法以计算机可理解的方式表示知识，避免垃圾信息的流入。 3.2.2 基于语义Web的综合集成研讨厅体系结构体系结构如图2所示：
与基于传统Imemet的综合集成研讨厅体系结构不同的是，本系统的设计遵循了上述基本思路，各层次的含义及其相互联系如下：
・平台层。与“基于Intemet的综合集成研讨厅的软件体系结构”类似，主要由传统的Internet/Intranet构成，为其他层次提供基础技术平台。基于语义Web的综合集成研讨厅体系并不是要建立脱离于传统Internet的另一种新网络，而是对传统Intemet的知识处理模式进行扩展和改进。具体的扩展和改进体现在处于平台层之上的四个层，即语义层、主体层、研讨层和社会智能层之中。
・语义层。采用语义Web技术对图2中的资源层进行改进，要求研讨厅的知识必须采用OWL语言或基于XML语言的RDF方式表示，实现知识的语义内
容和语义关联的计算机可理解性；采用RuleML或SWRL描述知识处理规则系统，保证规则系统的计算机可理解性。语义层的知识主要由其上一层的专家和计算机负责维护。
・主体层。主要由构成综合集成研讨厅体系的专家、计算机或智能体组成。专家、计算机或智能体的主要作用有两个：①参与研讨，在研讨过程中，在多个专家之间、计算机之间、计算机与专家之间通过语义本体形成对领域知识的共识；②负责监控和维护领域本体、知识处理规则等语义层的知识，为基于语义Web的综合集成研讨厅的持续改进提供支持。
・研讨层。研讨层建立在主体层之上，主要由主体层中的专家或计算机进行逻辑分组后形成多个研讨厅组成。同一专家或计算机可以参与多个研讨厅的活动；研讨厅可以分为多个层次或多个方向的子研讨厅：研讨活动可以同步或异步等多种方式进行。研讨过程中主要采用基于语义Web的知识处理技术，实现参与者之间的共识和知识的计算机可理解的目的。
・社会智能层。社会智能层建立在研讨层之上，是主体层中的多个专家、计算机和智能体通过研讨层中的不同研讨厅中的“研讨”活动体现出来的区别于个体系统、一般的自然系统或社会系统的另一种系统，即“人工社会智能”。人工社会系统的特殊性在于：①系统构成包括机器、软件、网络系统、人与群体用户；②存在社会交互性，个体之间通过机器系统在相关领域中进行交互；③存在社会思维，系统中用户个体之间进行交互，实质是个体思维之间的交互以及人工智能与机器智能之间的交互作用，思维与智能交互的表现与结果是社会性思维；④社会互能够涌现出群体智能、行为与问题求解能力，展现社会智能。社会智能层中不断涌现的新知识或新决策，可以通过综合集成的方法存入语义层，推动基于语义Web的综合集成研讨厅的持续发展。
・综合集成方法论贯穿于上述四个层次，是各层内部以及相邻层次之间互动的重要方法论。
3.2.3 基于语义Web的综合集成研讨厅的研讨模式即“集成语义Web与Web2.0的研讨模式”。在基于语义Web的综合集成研讨厅中采用“集成语义Web与Web2.0的研讨模式”的原因主要有三个：①基于语义Web的综合集成研讨厅具有开放性；②语义Web技术与Web2.0结合是今后的发展趋势；③充分发挥专家体系和机器体系在知识处理中的不同优劣势。“集成语义Web与Web2.0的研讨模式”的基本思想是：①从知识体系看，集成语义Web与Web2.0的知识处理对象为Web知识，即通过Web连接起来的知识，包括存储在计算机中的显性知识和存储在人脑中的隐性知识；②从研讨方法的选择看，集成语义Web与Web2.0的知识处理模式采用语义Web技术作为数据层的研讨技术，采取Web2.0理论作为应用层的研讨方式；③从研讨内容的粒度看，采用具有原子性的知识元素作为研讨内容的最小单位，知识元素之间通过语义或语法关联，可以产生更大的研讨内容单位；④从研讨手段看，主要采用人机协同知识处理，充分发挥两者的优势，从而克服各自的缺点，提高知识处理的整体效率。
4 结论
语义Web技术的知识表示的计算机可理解性、语义层次的知识联网关系、知识处理单位的原子性、语义层次的知识验证、知识获取单位的灵活性、知识集成的方便性等特点为解决基于传统Internet的综合集成研讨厅体系中存在的多个专家之间、多个计算机之间、人与计算机之间缺乏对领域知识的共识、计算机不理解知识的语义内容以及语义联系、缺少计算机可理解的规则系统、知识处理单位的非原子性、缺少前端控制等问题提供了新的思路。基于语义Web的综合集成研讨厅的基本思路、框架体系和研讨模式的提出为综合集成研讨厅中的知识体系的优化和人机合作效果的提高有着重要研究意义。