科学发展的复杂程度，不但，在于科学的共同体文化和社会环境，而且，也在于学科、技术和方法的联动相互关系，比如，任何一个学科都具有上游学科的应用和应用于下游，任何一项技术也是如此。

严谨的说法每个学科、技术是交叉，而每个交叉学科都是单一，系统生物学也不例外，在建立之初，显然是综合或交叉学科，学科规范成型之后，就相当于一般学科了，同生物物理学、化学生物学的发展一个道理。

理论和数学、网络生物学，计算和组学、合成生物学，其实，也就是数学、逻辑方法与实验、技术方法的2个方面；然而，学科或技术之间，存在一个层次或递进关系。

例如，系统理论和数学生物学到网络生物学，计算机方法数学建模到生物信息学和计算生物学，差异表达谱的组学生物技术到细胞分子网络的结构模型，计算机软件模拟到细胞的基因回路辅助设计，等。

科学发展规律：

之一、原创科学未必能做到最大，比如，国际系统生物学的几大研究中心，主要是机构的社会影响，而不是概念、词汇、方法或技术的原创贡献，论文引用率，同理。

之二、发展依赖技术链环的集成，比如，系统生物学的组学的表达谱分析与计算生物学模型方法，系统生物工程的计算机辅助设计、微电子学原理与转基因生物技术等。

系统科学、计算机工程和认知科学、人工智能发展，机器人技术从神经元网络深入到细胞分子网络的遗传学和基因组程序重编，人工生物系统的研究与发展，最终就可能实现机器与人的非常接近。

因而，阿西莫夫的“机器人三原则”，其中，第1条，当机器人与人类接近时，如何让机器人鉴别“人类与机器”的不同？这1条指令，也可能会带来判断的困惑或失误。

参见 - http://blog.sciencenet.cn/blog-973055-702268.html 。

- （海内外印象记） -