以下文章来源于信睿周报 ，作者王文浩

作者 | 王文浩 清华大学工程物理系高级工程师、《控制论》译者

转自 | 信睿周报

1948年，诺伯特 · 维纳（Norbert Wiener）的《控制论：或动物与机器的控制和通信的科学》（以下简写作《控制论》）一书的出版，可谓夺信息时代之先声。美国加州大学教授马克 · 布尔金（Mark Burgin）在《信息论：本质 · 多样性 · 统一》一书中评价道，“杰出的美国数学家和控制论学家维纳是思考信息一词日常用法之外的第一人”。[1] 为维纳作传的康韦（Flo Conway）和西格尔曼（Jim Siegelman）更是将维纳尊为“信息时代之父”，认为“他的工作塑造了数十亿人的生活。他的发现改变了世界的经济和文化”。[2]

控制论‍‍‍‍‍

[美]诺伯特·维纳‍‍

王文浩 译‍‍

商务印书馆, 2020

我们还可以从人物关系上来为此佐证。被誉为当今人工智能先驱之一的奥利弗 · 塞尔弗里奇（Oliver G. Selfridge）是维纳的学生，正是在维纳的指导下走上了研究人工智能的学术道路，他也是《控制论》的第一个读者（参与了该书第1版的校对）。被公认为神经网络开创者之一的沃尔特 · 皮兹（Walter Pitts）也曾是维纳的学生，是维纳安排他跟随沃伦 · 麦卡洛克（Warren McCulloch）研究神经系统的控制问题，才有了后来的神经网络技术发展。信息论的创始人香农（C. E. Shannon）早年在麻省理工学院（MIT）求学时曾受惠于维纳，他在被后世公认为信息论发端的论文《通信系统的数学理论》中专门对借鉴了维纳的工作表示感谢。[3]因此，尊维纳为“信息时代之父”是有一定道理的。

欲识其书，先知其人。让我们先了解一下维纳早年的学术背景。

1894年11月26日，维纳出生于美国密苏里州的哥伦比亚，在一个学术气氛浓厚的家庭中长大。他父亲是自学成才的语言学家，掌握40多种语言，是哈佛大学的斯拉夫语教授，并有很高的数学天赋。维纳四五岁时就能阅读《自然史》这样的科学著作，数学是父亲教的，12岁时便完成了中学教育，进入大学（塔夫茨大学）主修数学，同时选修哲学和心理学课程，这为他日后从事跨学科研究打下了基础。

维纳传

[美]美]弗洛·康韦、吉姆·西格尔曼

张国庆 译

中信出版集团, 2021

大学毕业后，维纳本计划要上哈佛医学院，但由于他的实验技能实在糟糕，只好在父亲的建议下转攻哲学。为此，他在康奈尔大学哲学学院待了一年。转回哈佛大学后，他跟随卡尔 · 施密特（Carl Schmitt）研究数理逻辑。拿到博士学位后，维纳于1913年跟随父亲游学欧洲，在罗素的指导下研究哲学和数学。罗素对维纳的学术成长有着决定性的影响，几经辗转，维纳最终还是把目光转回到了数学上。

1919年，年仅25岁的维纳开始在麻省理工学院数学系任讲师，开启了他长达40年的教学和研究生涯。在麻省理工学院的前15年，维纳专心于数学教学和研究，从数理逻辑转向分析，具体研究方向是随机过程和数理统计，这一研究为爱因斯坦1905年提出的布朗运动理论提供了数学支撑，也为他日后建立控制论打下了数学基础。可以说，数学是维纳的立身之本，哲学是其毕生所爱，《控制论》便是这二者结合的硕果。

《控制论》一书初版于1948年，其英文书名Cybernetics 是维纳专门从希腊词汇里借来为他创立的这门新学科所起的名字，其字面意为“舵手、操舵术”。之所以选用这个词，一是“想表明，有关反馈机制的第一篇重要论文是麦克斯韦在1868年发表的关于‘控制器’（governor）的文章” [4]，二是操舵术本身就是对反馈机制的运用。但如果仅用这个生僻词作书名，读者会不知所云。因此，副标题“或动物与机器的控制和通信的科学”很重要，它可以看作对Cybernetics一词的注解。[5]从副标题可知，维纳创立的控制论是跨界的，即运用控制和通信的概念和技术对生物学领域及电气工程领域的问题做统一处理。这可以被看作交叉学科在20世纪的开端。

维纳之所以能够将一门工程技术提升到可与物理学、化学比肩的位置，与他长期的跨学科实践分不开。他在《控制论》序言中开宗明义地写道：“这本书代表了过去十多年来我与阿图罗· 罗森布鲁斯（Arturo Rosenblueth）博士——当初在哈佛医学院，现就职于墨西哥国立心脏病研究所——共同执行的一项计划的成果。”这项计划就是罗森布鲁斯在哈佛医学院期间主持的每月一次的学术聚会。聚会形式宽松，大家在一起边吃边聊，出席者大多是哈佛医学院的年轻科学家。作为长期喜欢跨学科交流的数学家，维纳更是受到大家的欢迎，他们认为有这样一位能够从数学角度提出问题的人出席是非常有必要的。

但二战的爆发和美国的参战使得这一交流不得不终止。战争使美国科学家都投身到战备中，数学家更是义不容辞。比维纳资深的万尼瓦尔 · 布什（Vannevar Bush）、与维纳平辈的著名数学家冯 · 诺伊曼（John von Neumann）均以各自专长服务于战备。维纳领受的任务有两项：开发一种新的用计算机器来解偏微分方程的方法，为火炮打飞机提供一种具有预测能力的瞄准装置。为了完成第二项任务，维纳有了一位搭档朱利安 · 比奇洛（Julian H. Bigelow）。在此之前，比奇洛是国际商用机器公司（IBM）的电气工程师，1941年初调到麻省理工学院协助维纳工作，成为日后维纳发展其新科学的长期助手之一。维纳首先将防空火炮瞄准问题抽象为一个平稳时间序列的预测问题，并据此提出了相应的自动瞄准装置设计。但他的主要精力还是放在自己熟悉的信号控制和反馈方面。他继续与医学界尤其是神经生理学领域的专家保持着密切联系，并将从通信工程领域得到的想法和处理技术类比、运用到生物学领域。这期间对建立控制论有着重要影响的是维纳参加的几次学术会议。

Cybernetics: The Macy Conferences 1946-1953‍‍‍

Claus Pias (eds)

Diaphanes, 2016‍‍‍‍

1942年，在由约西亚 · 梅西基金会主办的会议（以下简写作“梅西会议”）上，维纳对他与罗森布鲁斯、比奇洛三人合写的论文[6]里的概念做了介绍。这是他们开辟跨学科的新研究领域的重要一步，让外界第一次了解到工程领域的统计学方法是如何被运用到神经科学领域的（值得一提的是，这篇论文发表在《科学哲学》杂志上）。也正是在这次会议上，维纳结识了来自伊利诺伊大学医学院的神经生理学家麦卡洛克，他与维纳的博士生皮兹一起最先引入神经网络概念，并将它用作计算工具，[7]从而开创了今天的神经网络技术和机器学习领域。

1943年末至1944年初在普林斯顿召开的关于系统中信息通信、反馈和控制的学术研讨会由冯 · 诺伊曼做东，与会者包括来自通信工程、计算机设计、生理学等多领域的数学家、工程师和生理学家。会上，生理学家就控制论问题给出了一份共同商定的报告， 计算机设计者则提出了他们的方法和目标。

在1945年6月于墨西哥瓜达拉哈拉召开的数学会议上，维纳借出席会议之便，与上一年回到墨西哥的罗森布鲁斯重续前缘，继续他们的合作研究。这次合作已深入到有关癫痫发作期间的强直阵挛性收缩和阶段性收缩，以及心脏的强直痉挛、早搏和房颤等病征。其结果是他们又共同发表了一篇文章。[8]‍‍‍

1946年春在纽约召开的新一届梅西会议由麦卡洛克召集和主持， 并专门安排了一次会议讨论反馈问题。虽然出席会议的核心成员还是1944年出席普林斯顿会议的那批人，但会议主题已扩展到反馈和控制对心理学和社会学领域的影响。一些著名的心理学家、社会学家、人类学家也参与进来。会议讨论的有关格式塔的知觉问题反映在《控制论》的第6章里，关于社会学和人类学方面的讨论则反映在第7章和第8章里。

以上就是《控制论》一书的大致成书背景，也是控制论这门交叉学科的形成脉络。

《控制论》的第1版（1948年版）分8章，第2版（1961年版） 在对第1版修订（主要是校对方面的错误）的基础上又增加了两章，分别讨论机器学习与自增殖（第9章），以及脑电波与自组织现象（第10章）。

第1章“牛顿时间与柏格森时间”具有总纲性质，维纳从哲学高度将牛顿力学与通信科学（今天称“信息科学”）区别开来。开篇借用一首咏唱星星和彩云的儿歌引出关于天文学与气象学异同的讨论：前者可看作牛顿力学的代表，后者是统计力学的代表。

前者研究数量有限的对象，可以与环境背景划出清晰的边界，因此是一个能量（机械能）守恒的相对封闭的系统（保守系）。对于这种系统，研究对象的运动在时间上具有对称性，即时间上是可逆的（即运动过程在时间倒流时仍然在物理上是真实成立的）。牛顿正是在这一背景下建立起他的时间概念（即认为时间是一种均匀流逝的、不依赖于物质的独立存在）的，即所谓牛顿时间。

而以气象学为代表的统计理论研究数量无穷多的对象，这些对象很难与环境划出清晰的边界，因此系统是开放的，处理手段只能是统计方法，给出的是一种概率分布，而非确定的方程解析解。更重要的是，统计过程在时间上是不可逆的（过去与未来不对称，或者说，过程在时间上倒流时在物理上不能自然地成立）。这种不可逆性在生物学领域表现得尤为突出，因为生命过程不只是稍稍偏离平衡态的准平衡过程，而是一个远离平衡态的演化过程。因此，理解生命过程的时间概念更接近哲学上的柏格森时间[9]，而不是牛顿时间。

“柏格森强调了物理学的可逆时间（其中没有任何新东西发生）与进化和生物学的不可逆时间（其中总存在新的东西）之间的差异。”而就过程而言，通信系统更接近于生物系统，因为通信系统与生物系统一样，都具有时间上的不可逆性，且维持系统运行都不只需要能量，更需要信号传递（通信工程的“主要兴趣不是能源经济，而是信号的精确再现）”。

46岁的牛顿（Godfrey Kneller绘于1689）

图源自Wikipedia‍‍‍‍

柏格森，摄于1927年

图源自Wikipedia

第2章“群和统计力学”和第3章“时间序列、信息和通信”主要是对导出控制论的基本研究对象——时间序列的统计特征和参数——的公式推演。在第2章中，维纳陈述了吉布斯统计（即系综统计）的历史和特性，解释了为什么在遍历假设下可以用系综平均来取代时间平均。而在第3章的开头，维纳便给出了关于信息量的定义（当时人们不是先定义信息概念再考虑信息量的测度，而是不加定义地使用信息量概念，用这个术语来描述数据的传输、保真和接收）。该定义与香农在信息论研究的第一篇划时代论文里的定义本质上是一致的，都基于对通信数据的统计处理，将信息量定义为“熵的负值”。在这一章中，维纳还区分了两种主要的信息模式——离散量（数字信号）和连续量（模拟信号），阐述了它们在通信、计算机和自动控制系统中的不同应用。这些区分与香农论文里的处理不谋而合，只不过香农的处理严格限定在通信技术层面， “通信的这些语义方面与工程问题无关”， [10]而维纳更看重它们在工程、生物学领域的应用。

第4章到第10章讨论的是如何将在通信领域获得的概念和方法应用于生物学等其他领域，从而证明基于信息流的研究具有统一性，它不只是传统通信工程的一项专门技术，而是一门可与物理学、化学并列的新学科。这些讨论并没有采用“提出问题→抽象出模型→给出输出解→讨论解的意义”这种单调模式，而是采用举例子、讲故事的方法来展开论述，可读性很强。

在第4章“反馈与振荡”的开篇，维纳举了两个神经疾病患者的例子来说明什么是反馈和振荡：第一个病人没有瘫痪，但只能靠眼睛指挥两条腿踉跄迈步，如果蒙上眼睛，便无法站立；第二个病人坐在椅子上休息时似乎看不出什么毛病，但如果你给他一支烟，他的手就会在要抓取的东西面前摇摆不定，总是抓不到它，直到他的这种摆动变成一种猛烈的振荡而一无所获。这些反常表现都可以用控制论的反馈失调来说明。所谓反馈，是指效应器（手、脚）输出（抓取、迈步）的一部分与其他监测器（眼睛等）收到的信号共同返回输入端（中枢神经），来产生一个适当的调节信号并输出给效应器，从而指导效应器下一步行动的过程。如果反馈不足或被阻断，就会产生第一种病态行为；如果反馈过度，就会产生第二种病态行为。接着，维纳讨论了历史上机械反馈的例子（瓦特调速器、恒温箱调节器），并进一步阐述了线性反馈与非线性反馈、稳态反馈与随意反馈在生理学上的区别。

第5章“计算机与神经系统”主要讨论数值计算机的运行模式与神经系统的工作方式的相似性。例如，计算机的开关元件（继电器） 的功能相当于神经元（神经细胞），有开（1）与关（0）的二值逻辑功能：“神经可以被看作一种继电器，它基本上具有两种活动状态：放电和响应。除了那些位于游离末梢或感官末端接收消息的神经元，每一个神经元都是从被称为突触的接触点来接受其他神经元传递的消息的。”神经元放电有阈值，就像继电器动作有阈值电压，神经系统的记忆功能相当于计算机的寄存器，短期记忆相当于内存，长期记忆相当于硬盘……在本章的最后，维纳再次回到对信息的界定上：“信息就是信息，它既不是物质也不是能量。”这是以否定的判断来突出信息科学的独特性。这一判断还隐含了这样一层意思：物理学的能量、化学的化合分解等概念在解释生命现象时有重要作用，但仅有这些概念是不充分的，还需要有信息、通信和反馈等控制论的概念。

第6章“格式塔与一般概念”将前述关于神经冲动的讨论提升到图像识别层面。如果说前几章的讨论还仅限于感觉层面的类比，本章的讨论则深入到心理学的知觉层面。20世纪三四十年代， 关于人类认知的心理学主要还是一门描述性科学，人们至多知道心理活动过程与神经系统有关。正是由于控制论等一系列信息技术和概念的引入，现代意义上的认知神经科学[11]和以此为基础的现代心理学才得以建立。

维纳首先从控制论的角度阐述了视觉认知的过程，将识别物体形状的过程抽象为眼睛与肌肉之间的相互作用过程，即视觉—肌肉反馈系统：我们对目标的注意和捕捉是先由眼睛捕捉到对象的部分信号，然后不断地通过反馈调动肌肉（既包括眼球内的肌肉、移动眼球的肌肉，也包括移动头部和身体的肌肉）来捕捉完整的对象，进而将捕捉到的信息与脑内记忆中已有的形象进行比较的。因此，知觉过程不再像触发单个神经元那么简单，仅发生在局部区域，而是作用在整个视觉皮质上（脑部的一个区域），而且这个过程的每一步都在减少不确定性（增大负熵）。图像识别的过程可分为几个步骤：轮廓探测（边界扫描），分块识别（需要用到群扫描技术），动态特征（需要用到仿射变换技术），最后给出综合结果。这与当今人工智能领域的计算机图像识别过程可谓异曲同工。

本章的另一个重要内容是假体替代的实现，它源于1947年麦卡洛克和皮兹为盲人设计一种用耳朵来“阅读”印刷品的装置的研究项目。这是控制论领域极具重要性的一项工作，即利用光电转换器件来产生可变的音调。这项技术的困难在于，无论字母的样式、大小如何变化，给出的声音基本上是相同的。这显然是形式的知觉问题，即格式塔问题 [即无论（譬如）一个正方形的大小和方向如何变化，我们都能够一眼就认出它是一个正方形]。麦卡洛克运用通信工程的概念设计了一个能够读取不同大小和形状的印刷体字符的诵读程序，通过扫描字符图像并与标准图像做比较来自动执行，将图像变成声音，实现官能的替代，用这一原理所制造的仪器可使盲人用耳朵“阅读”打印的文字。需要指出的是，该仪器取代的不仅是眼睛的功能，还有视觉皮质的功能。

第7章“控制论与精神病理学”可看作对第6章的扩展，即将对部分脑功能（视觉皮质）的讨论扩展到对整个大脑功能的讨论，切入点是用控制论的观点和方法来看待病理性脑机能障碍。作为容错的复杂系统，大脑与计算机一样，存在两套可相互替补的神经元件。另外，虽然有些脑部的器质性损伤（如外伤、肿瘤、血栓等）会伴有精神症状，但更多的精神障碍（如精神分裂症、狂躁性抑郁症，或类偏执的狂妄想症等）源自功能性失调。这时，我们没有办法从脑组织病变的角度来识别，但我们可以将功能性精神障碍看作记忆性疾病，即大脑在活跃状态下保持循环信息方面存在障碍。例如，焦虑症可能就是循环过程使得神经系统占用了神经元池的很大一部分所致。这就像计算机进入死循环，解决方法只有重启系统。

另外，神经系统越发达，执行复杂工作所需的神经链的长度就越长，人脑在神经链长度上的这种优势也是精神类疾病的一个诱因。就像计算机程序一样，任务越复杂，所需的程序就越长，那么出现bug的可能性就越大。总之，控制论的观点为精神病学与通信科学的相互借鉴提供了一种良好的方法。

第8章“信息、语言与社会”是在更广的组织层面上讨论控制论的运用。生物群落发展到有序的组织结构出现时，信息交流的作用越发突出。这里所说的组织可以是蚁群、蜂群，也可以是人类社会。信息交流的方式可以是动作、气味乃至语言和符号系统。但社群不是个体集群的简单外推，因此社群信息量也不等于个体信息量的相加，甚至与个体信息不存在必然联系。但社群信息（公共信息）在交流过程中同样需要用到反馈、降噪（去除故意混淆视听的虚假信息）、高保真传输（抗干扰编码）等一系列控制论技术，只是层次不同而已。“一种通信系统，如果它比其他所有手段都更能影响社会的稳定，那么它就将直接被那些在权力和金钱游戏中最关心它的人所掌握，我们已经看到，这些人正是社区里最主要的反稳定因素之一。”在这里，我们看到维纳对现存制度下信息技术发展有可能失控感到忧虑。

第9章“关于学习和自增殖机”和第10章“脑电波和自组织系统”是在1961年增补的，且这两章的讨论均基于非线性反馈和响应的研究。《控制论》初版后的10年里，控制论获得了广泛应用，“反馈在工程设计和生物学中的作用已经得到很好的确立。对于工程师、生理学家、心理学家和社会学家来说，信息的作用以及测量和传递信息的技术已构成一个完整的学科”。计算机和信息科学的发展已使得对具有智能的自动机（通过学习获得一定智能的计算机）的研究成为热门。

第9章讨论的是机器学习和机器自增殖问题。生命系统的现象有两大特征：学习的能力和自我繁殖的能力。维纳精辟地总结道： “这两种现象是密切相关的，因为前者是个体借助于经验来适应环境的基础，这是我们所说的个体学习；而后者，通过提供变异和自然选择所需的材料，成为系统学习的基础。……哺乳动物， 尤其是人，能够在很大程度上通过个体学习来适应自身所处的环境；而鸟类则具有非常不同的行为模式，在个体生命过程中少有学习，它更多的是依靠系统发育来学习。”

那么，作为对人类智力的模仿，人造机器具有学习能力吗？它们能自我复制吗？本章通过例证阐明：机器不仅能够学习，而且能够复制自己。对此，维纳讨论了机器下棋的问题，它实际上就是在熟悉游戏规则的情形下的对策问题。今天回过头来看，维纳对机器学习的讨论显得初级，但他由此提出的具有学习能力的机器失控的潜在危险在今天仍有警示意义。

维纳提出的机器自增殖问题实际上是一类非线性传感器的设计和应用问题，其设想是“制造出一个能模拟任何非线性传感器的特点的白箱，然后将它与一个给定的黑箱传感器进行类比，做法是给二者加载相同的随机输入，并以适当方式将设备的输出联系起来，从而实现无需任何人为干预的适当组合”。他认为这种组合就能够实现生物学上以基因为模板来进行复制的过程。

第10章讨论脑电波和自组织系统问题，实际上是将脑电波作为自组织现象的一个样本来进行研究。所谓自然界的自组织现象， 是指系统在远离平衡态的条件下，能够通过系统内某些参数的涨落（小变动）发展出一种新的有序结构的过程。热力学中的贝纳德（Bénard）流的对流图案、化学中的贝洛索夫—扎鲍廷斯基（Belousov-Zhabotinsky）振荡图案等都是自组织现象的例子。维纳讨论的脑电波研究在当时还处于起步阶段，只是揭示了生物学中同样存在自组织现象。这是维纳第一次运用他的非线性控制理论给出脑电波的机理解释。

《控制论》一出版便风靡读书界，前6个月5次加印，成为国际出版界的热门话题。笔者个人揣测，这既是书本身的魅力使然，也有大环境的原因。

《控制论》一书的第一版。图源自网络

首先，二战后随着为战争开发的各种新技术（计算机、雷达、核能等）民用化，这些技术背后的思想也成为思想界乃至普通百姓热议的话题。尽管书中仍充斥着数学，但从哲学、历史的角度对统计学和通信领域的最新概念及其应用做了通俗的解说，深得学界和对新知识求知若渴的民众青睐。

其次是学科发展的需要。科学知识体系发展到20世纪40年代，传统的学科门类互不相关的桎梏急需突破，这才有了各领域科学家齐聚一堂的历次会议。（对于这些与会者，也是控制论思想形成的贡献者，维纳在书中一一致谢，由此看出，本书其实不只是维纳一人的思想，而是代表了当时学界的一股新思潮。）

控制论给知识界和社会带来的更广泛而深远的影响体现为《控制论》出版后近20年里相关文献和出版物的激增，信息科学和生物医学领域出现了大量的交叉学科和边缘学科的研究成果。而其远期效应则体现在对哲学和社会科学的影响上，使得反馈控制的思想不仅成为一种一般意义上的认识论和方法论，而且成为一种有力的社会治理手段。

对信息科学的影响。这里所说的信息科学，除了信息论，还包括人工智能和神经网络。维纳对信息论发展的影响主要体现在他对香农的影响上。控制论对人工智能学科（包括神经网络计算技术）发展的影响主要体现在他的两位学生——塞尔弗里奇和皮兹——身上。前文均已提及，这里不再赘述。今天，任何一本有关人工智能和神经网络的教材在谈及该学科发展的历史时，都会将维纳的名字和控制论列为重要源头。[12]今天炙手可热的人工智能研究在塞尔弗里奇和皮兹发表论文的那个年代还属于控制论学科的一个基本部分，这种局面直到20世纪70年代末随着现代高速计算机和处理器的兴起才得到彻底改变。

对生物医学的影响。控制论最直接的影响是促使生物学界建立了一批新学科。诚如维纳所说，控制论的建立起源于哈佛医学院的研讨会，最初就是以神经科学提出的问题为研究对象的。随着研究的深入，才逐渐扩展到认知科学和群体社会学。维纳对脑功能障碍的类比研究也给后来的研究者颇多启发。创立协同学的赫尔曼 · 哈肯（Hermann Haken）在《大脑工作原理：脑活动、行为和认知的协同学研究》一书中就将《控制论》列为重要参考文献。随着计算机技术和医学探测技术的不断更新，神经科学研究不断扩展，目前已将认知科学（原属心理学）融合进来，建立起“认知神经科学”这一新学科，[13]但其研究思路仍沿用了控制论的“刺激—反馈—滤波—目标达成”等一系列方法。

大脑工作原理

[美]赫尔曼·哈肯‍‍

郭治安 吕翎 译

上海科技教育出版社, 2000‍‍

对当代哲学的影响。维纳所处的时代还是牛顿机械观占统治地位的年代。虽然相对论和量子论在空间、时间、物质可分性等方面对传统的自然哲学理念造成了一定冲击，但主要局限在数理学科领域，尚未波及工程技术和生物医学。正是在这一背景下， 维纳提出了以信息概念为基础的控制论，这一理论强调了信息概念在通信、生物繁衍、生存和进化、社会正常运转等领域的基本地位。他还通过对信息量的定义将信息与热力学的熵概念联系起来，提出“信息就是负熵”的判断。另外，控制论认为，生命活动过程乃至社群（从昆虫群落到人类社会）活动过程都属于开放系统，不仅需要与环境进行物质、能量交换，而且需要信息交流。在此过程中，随机涨落对系统的发展和稳定起着重要作用（例如地震和火山喷发对于人类社会就是一种外界的随机涨落干扰），因此系统的未来不是确定的（对牛顿机械决定论的否定），但可以通过反馈调节来适应（系统稳定机制）。

对社会科学的影响。在控制论提出之前，社会科学的形态很难用 _自然科学的标准来衡量。控制论为社会科学注入了更加科学的因素，它将目标导向建立在可抗风险的反馈机制上，使得经济目标和社会目标实现起来更有章可循，通过不断反馈调节，抑制不利的干扰（负反馈），突出有利的因素（正反馈），使得社会经济运行处于良性的动态调节过程中。有鉴于此，《控制论》面世后不久，1952年在巴黎召开的世界控制论大会就首次提出了经济控制论（Economic Cybernetics）的概念。1975年，在第三届国际控制论与系统大会上，经济控制论学科正式确立。如今，现代控制论的应用已从宏观计划调度发展到对突发事件（自然灾害、群体性事件和网络动向）的预警。

维纳开创的这一学科几经迭代，从最初的经典控制理论（针对非时变或缓慢时变的平稳过程，以维纳滤波为处理手段）发展为现代控制理论（针对时变的非平稳过程，以卡尔曼滤波和自适应滤波为处理手段），他预想的学科间的借鉴和融合已成为常态。

注释：

[1]马克·布尔金. 信息论: 本质·多样性·统一[M]. 王恒君, 等译. 北京: 知识产权出版社, 2015: 2.

[2] CONWAY F, SIEGELMAN J. Dark Hero of The Information Age: In Search of Norbert Wiener The Father of Cybernetics[M]. New York: Basic Books, 2005.

[3] SHANNON E C. A Mathematical Theory of Communication[J]. Bell System Technical Journal, 1948(27): 379-423, 623-656.

[4]诺伯特·维纳. 控制论: 或动物与机器的控制和通信的科学[M]. 北京: 商务印书馆, 2020: 30。下文凡未以脚注给出的引语均摘自该书。

[5]在笔者看来, 之所以不用明白畅晓的Control Theory或Governor, 估计维纳还有一重考虑, 那就是这两个词容易让人联想到政治上的控制, 因此选用偏正词组加副标题, 既容易抓眼球, 也点明了本书主旨。

[6] ROSENBLUETH A, WIENER N, BIGELOW J. Behavior, Purpose, and Teleology[J]. Philosophy of Science, 1943(10): 18-24.

[7] MCCULLOCH W S, PITTS W. A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity[J]. Bulletin of Mathematical Biophysics, 1943(5): 115-133.

[8] WIENER N, ROSENBLUETH A. The Mathematical Formulation of the Problem of Conduction of Impulses in a Network of Connected Excitable Elements, Specifically in Cardiac Muscle[J]. Archivos de Cardiología de México, 1946 (16): 205-265.

[9]所谓柏格森时间, 是法国哲学家亨利·柏格森提出的一个概念。他认为 "生命之流" 和 "生命的冲动" 才是世界的真实存在和本质, 前者即所谓柏格森时间, 他称之为 "绵延" , 后者是他的 "运动" 概念。显然, 维纳提到柏格森时间只不过是一种借喻, 用来强调生物学上的时间与牛顿时间的本质区别（实际上是要强调通信科学与牛顿理论的本质区别）。

[10]同[3]。

[11] M. S.葛詹尼加, 等. 认知神经科学: 关于心智的生物学[M]. 周晓林, 高定国, 等译. 北京: 中国轻工业出版社, 2011.

[12] RUSSELL J S, NORVIG P. Artificial Intelligence, A Modern Approach (Fourth Edition)[M]. New York: Pearson Education, Inc, 2021; HAYKIN O S. Neural Networks and Learning Machines (Third Edition)[M]. New York: Pearson Education Inc, 2009.

[13] GAZZANIGA S M, IVRY B R, MANGUN R G.Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind (Fifth Edition)[M]. New York: W. W. Norton & Company, 2019.

（原载于《信睿周报》第87期）