【正文】 生物醫(yī)學(xué)知識(shí)整合論（Ⅴ） ——再論知識(shí)背景空間 包含飛 上海中醫(yī)藥大學(xué)中醫(yī)學(xué)信息化標(biāo)準(zhǔn)化研究室，200032摘要 本文沿生物醫(yī)學(xué)知識(shí)整合論研究方向進(jìn)一步探討生物醫(yī)學(xué)知識(shí)復(fù)雜的背景空間。關(guān)于科學(xué)知識(shí)的“總和”機(jī)制的研究就是知識(shí)整合科學(xué)。但有些學(xué)者指出，醫(yī)學(xué)信息學(xué)并不等于建立和維護(hù)形形色色的與醫(yī)療衛(wèi)生有關(guān)的應(yīng)用系統(tǒng)[８]。筆者認(rèn)為信息這個(gè)概念很多方面類(lèi)似于另一個(gè)無(wú)處不在的概念：“結(jié)構(gòu)”[４，６]。生物學(xué)和醫(yī)學(xué)也是兩個(gè)超繁領(lǐng)域，幾乎囊括和整合了諸如機(jī)械、電、化學(xué)、大分子、隨機(jī)、非線性….. 所有的方面，真可謂集“萬(wàn)千機(jī)制于一體”。所以，我們不得不認(rèn)承認(rèn)目前生物醫(yī)學(xué)信息學(xué)豐富的異質(zhì)性，截止今日，它更象一個(gè)學(xué)科群體，尚未成為真正統(tǒng)一的科學(xué)。他認(rèn)為原因是在于生命系統(tǒng)是“開(kāi)放系統(tǒng)”，任何復(fù)雜的生命系統(tǒng)都可“統(tǒng)一”到負(fù)熵。MA Musen 指出，“Blois的工作的原理性貢獻(xiàn)在于確認(rèn)了認(rèn)識(shí)論（epistemology）是令人信服地說(shuō)明醫(yī)學(xué)信息學(xué)是一門(mén)學(xué)科研究的核心元素。其實(shí)他的主觀類(lèi)，評(píng)估類(lèi)，計(jì)劃類(lèi)均屬主觀意識(shí)類(lèi)，客觀類(lèi)屬客觀物理類(lèi)，所以生物醫(yī)學(xué)知識(shí)系統(tǒng)反映了這種對(duì)話。而且正因?yàn)槿斯ぶ悄艿某休d體不同，它們一經(jīng)成立，便獲得了自身的個(gè)性并按自身的規(guī)則運(yùn)動(dòng)，成為一種獨(dú)立于人類(lèi)智能的自在體?！蹦繕?biāo)不高難以“蓋全”，筆者有意借此“高難”生物醫(yī)學(xué)知識(shí)整合研究為目標(biāo)，對(duì)生物醫(yī)學(xué)知識(shí)“超復(fù)雜”世界的哲學(xué)信息學(xué)細(xì)節(jié)作一番神游和苦旅，并且希望有所收獲。筆者生性偏愛(ài)學(xué)術(shù)的完美性，眼中的醫(yī)學(xué)信息學(xué)猶如一位婷婷待妝的“美麗公主”，具有自身的美學(xué)潛質(zhì)，不是人們心目中的生物學(xué)和醫(yī)學(xué)的“美麗女仆”。人類(lèi)智能人工智能物理世界物理世界與智能世界對(duì)話區(qū)客觀物理世界人類(lèi)智能世界人工智能世界abstract or model of part ofabstract or model of圖2 客觀物理、人類(lèi)智能、人工智能世界三者的關(guān)系。在我國(guó)住房緊張時(shí)期，有人感嘆說(shuō)“找一個(gè)姑娘容易，找一套住房難”。這是因?yàn)樯嬖瓌t作為生物系統(tǒng)的第一原則離不開(kāi)另一個(gè)基本原則即經(jīng)濟(jì)原則或效率原則，而思維作為高等生物的功能之一也遵循這一原則，往往把思維活動(dòng)的背景性或非直接事物放置在大腦的相對(duì)非活躍的區(qū)域即下意識(shí)或潛意識(shí)區(qū)域（就象電腦把不直接參與操作的資源放在成本相對(duì)較低的外存中一樣），而把直接參與思維活動(dòng)的諸要素放在明意識(shí)區(qū)域（相當(dāng)于電腦的直接操作空間即成本相對(duì)較高的內(nèi)存）。那么思維過(guò)程究竟那些部分“難以講清楚”，筆者認(rèn)為就是相應(yīng)的“知識(shí)背景”部分。但如果獲得知識(shí)是為了達(dá)到某種功利目標(biāo)，我們就可以此目標(biāo)為中心，把直接參與的知識(shí)作為“當(dāng)事者”知識(shí)，而把間接影響的知識(shí)作為“背景性”知識(shí)。一般來(lái)說(shuō)，（ⅰ）人類(lèi)思維的“知識(shí)背景空間”往往位于潛意識(shí)或下意識(shí)區(qū)域，包括常識(shí)，共識(shí)和本能性知識(shí)。因此在人工智能和任何知識(shí)工程中，應(yīng)重視、分析和挖掘相關(guān)的潛在的知識(shí)背景空間。因子又稱(chēng)操作子或元素，規(guī)則又稱(chēng)關(guān)系。在這一目標(biāo)下，下文所述所謂知識(shí)的規(guī)則粒度、因子粒度、理解粒度、操作粒度和知識(shí)背景空間粒度等都是無(wú)窮盡概念。此目標(biāo)決定相關(guān)的知識(shí)規(guī)則粒度、因子粒度、理解粒度、操作粒度和知識(shí)背景空間粒度等。定義 8 PPP or PMP認(rèn)知量子（CQ by PPP or PMP） 為PPP or PMP目標(biāo)下的最小認(rèn)知因子或規(guī)則。一個(gè)知識(shí)的細(xì)節(jié)可以包括直接或間接因子（或操作子）和規(guī)則（或關(guān)系）等方面。定義 11 PPP或PMP目標(biāo)認(rèn)知粒度(CG for cognitive goal driven by PPP or PMP) 為在某PPP or PMP認(rèn)知目標(biāo)下某事物的認(rèn)知粒度?？梢员茸饕环N“鳥(niǎo)瞰粒度”，比如一個(gè)人在地面，高樓，飛機(jī)，衛(wèi)星等不同高度來(lái)觀察或描述地球上物體的粒度。又例如可以從水分和肥料而無(wú)須從生物結(jié)構(gòu)來(lái)控制莊稼的生長(zhǎng)。因此BSK由兩部分組成：（1）認(rèn)知目標(biāo)（集合）；（2）由認(rèn)知目標(biāo)決定的認(rèn)知量子（集合），后者決定了知識(shí)背景空間的廣義維度。因?yàn)槭紫冗@是信仰科學(xué)的人士的看法，秦始皇就不承認(rèn)，所以才有派徐福出海尋找“長(zhǎng)生不老藥”之說(shuō)。懷疑派與詭辯派聲辯：“為何知道甲？因?yàn)橐?；為何知道乙？因?yàn)楸?；……”，如此沒(méi)完沒(méi)了地回溯下去，最終還是無(wú)法知道甲[10]。他成就的不是“單獨(dú)一個(gè)命題的前提與結(jié)論之間的連結(jié)”，而是一個(gè)“邏輯網(wǎng)絡(luò)”，一個(gè)邏輯體系[10] 。定義是對(duì)一個(gè)領(lǐng)域的量子因子的闡明和規(guī)定，公設(shè)和公理是“直觀自明”的真理，亦即量子規(guī)則。(ⅱ) 歐氏幾何如何擺脫畢氏幾何的困境筆者所以一直努力試圖闡明科學(xué)知識(shí)中的意識(shí)成分和物理成分[7]，是因?yàn)槲锢硎澜绾鸵庾R(shí)世界的基本規(guī)則在某些情況下大相徑庭。但令人不解的是在人工智能或知識(shí)工程界，筆者從未見(jiàn)過(guò)關(guān)于二者區(qū)別的認(rèn)真討論。因?yàn)槭澜缟先魏稳?，用任何方法去分割任何?shí)際的線段，那么他總有一天會(huì)窮盡其技，再也無(wú)法分割下去。在物理世界，畢氏的這一觀點(diǎn)無(wú)疑也是千真萬(wàn)確的，因?yàn)橹灰值阶銐蚣?xì)小，沒(méi)有線段不可“共度”。鑒于畢氏學(xué)派的教訓(xùn)，歐幾里得巧妙地在意識(shí)世界和物理世界容易達(dá)到“共識(shí)”的區(qū)域借助或物理的“直觀自明”或理性的常識(shí)概念的一套公設(shè)，公理和定義作為量子因子和量子規(guī)則，來(lái)演繹他的幾何體系。但對(duì)人們用嚴(yán)格理性審查的眼光加以批評(píng)的老問(wèn)題“沒(méi)有長(zhǎng)度之點(diǎn)怎么能累積成具有長(zhǎng)度的線”，歐氏卻不予理睬。阿基里斯“一不小心”就可趕上和超過(guò)烏龜，但從“嚴(yán)格的理性思維”來(lái)說(shuō)他永遠(yuǎn)無(wú)法超越。據(jù)說(shuō)哥德?tīng)栆舱J(rèn)為， 數(shù)學(xué)家應(yīng)該不斷從現(xiàn)實(shí)世界中發(fā)現(xiàn)新的數(shù)學(xué)問(wèn)題,然后在此基礎(chǔ)上構(gòu)筑新的數(shù)學(xué)體系。面對(duì)現(xiàn)象和物理結(jié)構(gòu)主宰一切的生物醫(yī)學(xué)世界，我們就更有理由借鑒這些科學(xué)巨擘做法而無(wú)須顧慮來(lái)自理性世界苛求和責(zé)難：（1） 確定要建立問(wèn)題解決的功利目標(biāo)；（2） 在物理和意識(shí)的兩可領(lǐng)域獲得我們的學(xué)術(shù)背景空間基石（充分假借經(jīng)驗(yàn)的或?qū)嶒?yàn)的即物理的事實(shí)）；（3） 在此基礎(chǔ)上建立相應(yīng)的生物醫(yī)學(xué)信息學(xué)。現(xiàn)以Visual Basic語(yǔ)言為例說(shuō)明如下 [14]。數(shù)組為批量對(duì)象的數(shù)據(jù)變量。基本表達(dá)式類(lèi)型包括算術(shù)、關(guān)系、字符串、邏輯表達(dá)式。執(zhí)行語(yǔ)句規(guī)則還包括賦值，注釋?zhuān)绦蛲顺龌驎和?，錯(cuò)誤處理，跳轉(zhuǎn)，判斷，循環(huán)語(yǔ)句，語(yǔ)句的嵌套結(jié)構(gòu)等。 子過(guò)程總體規(guī)則包括代碼編寫(xiě)機(jī)制：組織，編輯和格式化代碼規(guī)則，語(yǔ)句執(zhí)行順序規(guī)定和控制等。 各級(jí)因子集合和規(guī)則集合組成的背景空間的層次結(jié)構(gòu)如圖3。限于篇幅，本文只涉其一二。知識(shí)背景1：包括：（1）“肝細(xì)胞主動(dòng)分泌膽汁酸鹽”由細(xì)胞生理學(xué)規(guī)則決定；(2)“