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综合集成研讨厅体系
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综合集成研讨厅体系是指：处理开放的复杂巨系统问题的方法论，即“人-机结合、以人为主, 从定性到定量的综合集成研讨厅体系”。
20世纪80年代前后, 国外学术界开始了复杂性与复杂系统的研究。与此同时, 以钱学森为代表的一批中国学者也开展了与此相关的系统科学和开放的复杂巨系统的研究。
1990年钱学森等学者提出了“开放的复杂巨系统”的概念，并指出这类系统具有开放性、层次性、巨量性、演化性、涌现性等特性，其最核心的特征是复杂, 这种复杂是系统多种性质纠缠作用的结果, 很难予以简单还原和分解。复杂性是开放的复杂巨系统的动力学特性。这为复杂性的研究指明了一个清晰的方向, 是对系统科学的重大贡献, 也是以钱学森为代表的我国科学家对复杂性科学的原始创新。
钱学森先生等在提出开放的复杂巨系统概念的同时就提出了处理这类系统的方法论——综合集成法，随后发展成为综合集成研讨厅体系。它由专家体系、机器体系和知识体系构成。这三者构成了一个强大的问题求解系统, 可以提高人的思维能力, 解决那些依靠单个专家无法解决的问题。
综合集成研讨厅框架结构示意图
随着网络的迅速普及, 信息空间成为一个重要的概念, 它使参与者跨越时间和地域的限制, 随时随地就所关心的问题进行研究、交流和探讨, 并可随时利用网络上的大量资源。信息技术的发展, 为综合集成研讨厅的实现提供了一种新的、可能的形式, 是对传统“厅”的一种扩展。2004年，戴汝为等人总结了综合集成研讨厅的构建实践, 提出“基于信息空间的综合集成研讨厅”的理论。
综合集成研讨厅体系提出之后，以戴汝为为核心的专家团队进行了成功的实践探索，开发了宏观经济决策综合集成研讨原型系统和战略决策综合集成研讨系统，推动了这一领域的研究和应用，相关成果也获得了国家领导人的赞誉。
对于综合集成研讨体系的建模，本文给出了综合集成的模型框架。在对开放的复杂巨系统研究中, 一方面, 基于已有的数据、信息、情报和知识进行推理和知识更新；另一方面, 通过模型仿真或者神经计算给出基于已有数据的分析计算结果；再有专家通过科学理论、经验知识, 结合仿真、计算及推理结果, 进行深度研讨, 提出解决方案, 得到阶段性结论, 该结论可以进行反馈, 并通过多次迭代, 最终给出人机群体研讨决策的结果, 实现对复杂问题的综合集成求解。
综合集成的模型框架
随着大数据、云计算、人工智能的飞速发展, 出现了越来越多的复杂巨系统, 亟待有效方法来处理这类问题。在此背景下, 深刻理解和继续发展综合集成研讨厅体系是非常重要的任务。本文给出如下几点研究建议：
（1）综合集成研讨厅体系扩展，结合复杂性科学、思维科学、认知科学、数据科学和人工智能的发展, 不断完善综合集成研讨厅体系的框架和模型。
（2）关键技术、模型和算法推进，包括：增强智能、混合智能、群体智能、人机融合智能等技术在综合集成研讨厅中应用。
（3）综合集成平台和系统构建，充分利用当前新型信息技术成果, 设计开发综合集成研讨平台和应用系统, 实现从态势分析、博弈推演、研讨决策、到行动反馈的复杂问题求解的迭代优化过程，提升群体决策方案质量。
综上，本文回顾了综合集成研讨厅体系的产生和发展的重要历程, 分析了其典型案例, 介绍了国内外的相关研究进展, 最后提出了未来发展的几个方向。本文力图为从事复杂巨系统研究和实践的相关人员提供理论方法指导和工程范例。
王丹力, 中国科学院自动化研究所研究员. 主要研究方向为复杂系统、综合集成、数据挖掘、群体智能、群体决策、人机交互、生理计算等. E-mail: danli.wang@ia.ac.cn
郑楠, 中国科学院自动化研究所副研究员. 主要研究方向为复杂系统, 综合集成, 数据挖掘, 个性化推荐等. 本文通信作者. E-mail: nan.zheng@ia.ac.cn
刘成林，中国科学院自动化研究所研究员，模式识别国家重点实验室主任. 主要研究方向为模式识别、机器学习、视觉大数据处理等. E-mail: liucl@nlpr.ia.ac.cn
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