我从微信得悉, 后来又上网查了一下，得知华东师范大学的“脑计算和认知科学”创新引智基地，已经入选“111 计划” 。这使我想起二十多年前曾在华东师大极力推动过的一些往事，也使我从系统科学的角度对这一项目做了一些思考。现在写下来，以供主持者和校领导进行决策时的参考。
上世纪90年代，钱学森将他的关注点放在系统科学领域。当时，北京中国科学院有一个每周一次的系统科学讨论班，成员来自不同单位，不同领域的学者，钱学森几乎每次出席。我若在北京也常常去参加，因此有很多机会聆听钱老的发言，并与他进行讨论。讨论班的一个重点内容是有关他当时极力推动的“思维科学”，”认知科学”，并从系统科学的角度讨论这学科的发展战略。不久李岚清副总理对这问题有过批示，要求大力开展思维科学和认知科学的研究。
我有两次机会与钱学森教授个别交谈，特别谈到了用系统科学方法研究认知科学的重要意义。我向他介绍过华东师大有三个博士点: 周绍慈教授的脑功能室，心理学系以及我带头的\当时全国唯一的“控制与智能系统”博士点（现在博士点名称是后来改的，因为学位办要求博士点名称的关键词不能相互重复。我主持这个博士点的工作，一直做到拿到系统科学一级学科点并且建立博士后流动站）。这三个方向是从事思维、认知科学的最核心的相关学科。钱学森教授听了很高兴，他说他与华东师大的心理系一位教授（是他在美国多年的朋友，我记不起名字了，在世的话应有百岁了）也有接触，并多次通信讨论这方面问题。他希望华东师大能尽快的开展这方面的研究。我把这一希望称为钱学森之托。
从北京回校后，我和周绍慈教授，杨治良教授讨论，做了一个方案。希望三个博士点大力联合，合作研究认知科学。我们起草了一份建议书，交科研处处长丁水根修改后，正式报告校长。另一方面，我带着有钱学森的嘱托，又有具体的实施方案，跑北京去争取支持。通过学位办，国家科委（现科技部）一位司长，教育部一位处长听了我的汇报。他们表示在全国高校中，华东师范大学有最好的条件与基础开展这项研究, 並表示将支持这项研究。但回到学校，校长认为学校经费太紧了。学校要有所为，有所不为。像这样的大项目，没能力支持。一句话：作罢！
三驾马车还没有启动就夭折了。我们原本有优势，但是不作为，优势就等于0。我们再看看北京师范大学的前校长方福康，也就在1990年代里，使得北京师大的学术水平在全国排名中领先了华东师大一个档次。方福康教授师从”一般系统论”的鼻祖，诺贝尔奖获得者，普列高津教授，并获得博士学位。1990年代他被任命为国务院学位委员会委员，学科评议组，系统科学组组长。当时的北京师大除了心理学学科强于华师大, 其它二方面都不及华东师范大学, 但在他的协调下，将脑科学，心理学与系统科学整合起来了。他亲自参与並实际领导了神经系统与認知科学的研究。几年以后建立了国家重点实验室。他的研究路线詳细地表述在他的论文“神经系统复杂性研究中的几个问题”之中（我手头有原文，但不清楚后来正式发表在何处）。最近我又与北师大系统科学的新的学术带头人, 狄增如教授(现任国务院学位委员会系统科学学科评议组组长)通了一次长时间电话, 得悉北师大继续将 ”计算神经科学与认知科学”列入校级重点交叉学科平台(它们早就建立了系统学科的国家重点学科点), 並强调系统科学在这项工作中应起核心作用。“谋事在人，成事在天”。对比之下，当知我们应当努力之所在了。
华东师范大学 “脑计算和认知科学”创新引智基地的内涵，当然要包括脑神经科学和心理学。但是，我觉得还一定会包括系统科学。事实上。人脑是由万亿个神经元构成的复杂系统，人的认知过程也是千变万化的复杂过程。因此它们必然要服从于复杂系统的普遍规律，而21世纪系统科学关注的中心恰恰就是复杂系统及系统复杂性的研究。因此，让脑科学、认知科学和系统科学的三驾马车跑起来，就是顺理成章的事。以下让我们分别做一些阐述。
（一） 从哲学、方法论的高度来认识。
钱学森先生从辩证唯物主义方法论的高度，阐述系统科学在思维科学（认知科学）中的重要性。他认为，从方法论的创新来看，认知科学要获得实质性突破，仅用现有的脑神经科学以及心理学的研究方法是做不到的。实际上，从十六，十七世纪发展起来的现代自然科学，至今主流的研究方法，仍然是“还原论”。物质结构研究到了夸克层次，生命的研究到了基因层次，脑科学家对单个神经的構造功能也已硏究得十分深入。这些成就，还原了大自然内在的规律性。但是，当需要回答生命的起源，人类思维（特别是形象思维）的形成机理时，还原论方法就明显不够用了。另一方面，心理学研究方法上侧重于整体论，一般情况它给出的研究结果都属于定性结论，具有不精确性。因此，从上世纪中期开始形成的系统科学，就在认真思考如何从方法论上突破与超越还原论，实现整体论与还原论辩証统一，并做到优势互补。持这种观点的包括生物学家, 物理学家, 数学家, 其代表人物有貝塔朗菲（L.V.Bertalanffy), 普理高津 (I.Prigogine), 哈肯 (H.Haken), 托姆(R.Tom), 艾根(M. Eigen), 錢学森等系统科学的先躯。
这就是说，脑计算和认知心理学的研究要获得创新突破，需要有哲学上的指导，而系统科学可以提供有力的支持。
（二）从复杂系统的研究成果来分析
揭示神经系统认知过程和大脑智能产生的基本规律，是人类的梦想。这是一项长期的研究历程。从上个世纪开始，国际上已经从信息科学，系统科学及以神经生物学等领域内开展各种研究，希望通过理论模型和计算方法有所突破。在微观层次，现代技术已可以非常高度地复现人或动物的视觉，听觉与嗅觉功能。在宏观层次, 科学家建立了各种各样的神经元及神经网络，人工智能，模式识别等计算程序的软件和相应硬件。这些工作离不开数学和系统科学的介入。大约从1970年代开始，西方国家就开始用巨资资助人工神经元，神经网络，人工智能的研究。数学家，控制系统科学家等与脑神经科学家合作创建了各种各样，具有各种不同功能的智能神经网络的数学模型，通过电脑及电子器件实现人脑才具有的一些功能如记忆，寻优，识别，推断，联想，自适应自组织能力等等。
更进一步，系统科学要研究各种不同系统运动的一般规律，这是系统科学二级学科“系统理论”系统研究的重点，例如提出了耗散结构，平衡态，非平衡态等系统理论的概念。系统科学也有它的应用层次, 即系统科学另一个二级学科 ”系统分析与集成”。目前在认知科学的理论中已经涉及的“计算神经科学” (Computational Neuroscience), 它也可以看作是系统科学的一个应用课题。
复杂系统的研究还有许多具体的成果。例如，突破还原论的一种有效途径是对各种涌现机制的研究。有一种观点认为，脑的认知功能是从微观上的神经元和突触变化中涌现出来的。 “涌现”，是复杂系统特有的机制。这是认知心理学研究的一个新的重要的切入口。我也同意这观点。我曾经对上海的交通系统，提出了基於多智能个体的群体行为模拟数学模型。交通信号与成千上万智能个体形成了一个复杂动力学（网络）系统。每时段的路况不是用数学模型计算出来的，而是作为群体的行为涌现出来的。
复杂系统的研究涉及社会，經济，軍事，生态，生命，宇宙有关的系统。但研究方法与传统的还原论明显不同，一个常提的问题就是在现实世界为什么总是出现 1+1>2? 国防（科技）大学在系统科学方面愈来愈重视了，例如要从系统科学方法研究为什么一个团一个师的战斗力不是单个战士战斗力的总和？各单一兵种集成为集成军战斗有为何有质的飞跃？經济领域，系统科学家在研究为什么局部的次贷问题会导致西方经济的几乎崩溃？系统科学家亦定性定量的研究謠言通过网络传播对社会产生爆炸性破坏的机理等等，等等。
总之，复杂系统与系统复杂性的研究提供出各类涌现现象的描述与研究途径，这些科技成就有可能为数学家，系统科学家与脑神经科学家等合作, 揭示人类思维形成的机理创造了极好的研究平台和可行的研究途径。
（三） 从人工智能的研究来考察
思维科学，或认知科学要求揭示思维的本质及活动机理。包括智能机器人的研究。人工智能要使得机器能够完成仅仅人类才具有的記忆，学习，推理，自学习，自适应，自组织等智能活动。认知科学是否成功，一个重要的标志，就是人工智能的进步。然而，人工智能也是系统科学的一部分。
2016年谷歌的阿尔法狗战胜李世石，轰动世界。但是对我们这种有些人工智能知识的人而言毫不奇怪，会下棋的机器人用到的智能並不高深。不论棋局如何变化，落子变化的可能性仍是有限的。对单个人的大脑而言, 已经是天文数字的多样性，在强大电脑面前仅是小 case 而已。人工智能的复杂性远未被突破。
在人工智能领域中一个巨大的成就，是中国科学院系统科学研究所吴文俊院士在数学机器证明领域完成的。这项成果获我国科技最高奨，香港的邵逸夫奖。世界上很多团队在这领域研究，但吴文俊的班子领跑世界。他的团队有几个核心人员，十多年前招聘到我校软件学院，不知他们会不会参与这项研究 （可能年龄过线退休了）。
作为“脑计算和认知科学”项目的研究，需要和机器证明相衔接。在我准备这份建议时，曾听取张奠宙教授的意见。他特别提到，我们也许要问，什么时候机器人能够参加高考，并能取得不错的成绩？要知道，一张高中数学试卷的内容，其涉及的面，要远超过围棋的规则。让计算机经过深度学习，要读懂一道已经出现过的考题从技术上讲已经没有什么困难了。在吴文俊教授解决了机器证明初等数学问题，张景中的智能教育软件能够解题的基础上，如果我们能够制造名叫“人之初一号“ 机器人，於2020年或晚些时候参加高考，那该是引起社会轰动的大新闻啊。华东师范大学想不想吃这个“螃蟹”呢？
（四）华东师大系统科学的人才优势
我校的系统科学曾在全国很有影响力，拥有过一支强有力的队伍。记得大约十年前，我校”系统分析与集成”是在全国领先的学科。教育部曾在全国高校中要选这个领域的重点学科点，华东师范大学是唯一夠申请条件的单位，只是由于各种原因又一次失去了机会。现今我校的系统科学研究队伍的全面状况，我已经不清楚了。其实年轻学者的状况更不了解。但仅就我知道的“老人马”而言，力量还是相当可观的。
首先是理论物理研究所所长刘宗华教授，他的团队研究复杂网络系统，卓有成效。其次是数学系周青教授的团队。前几天我和他通了电话。他告诉我，几年前他已应复旦大学邀请参与了一项投入近亿元的脑科学与认知科学方面的课题。但他根本不了解华东师范大学也启动了类似的研究。“近水楼台不得月”，太可惜了。
数学系还有我的博士学生汪志鸣教授，以及俄罗斯自然科学院外籍院士倪明康教授。最近数学系还引进了原中科院系统所的一位年青学者叫李韜，他与我研究方向很接近。四年前我推荐他申请浦江学者，获准并进了上海大学，从助理研究员破格升正教授。我离开上海大学后，汪志鸣教授将他引进到华东师大数学系。我认为他是我国控制系统学科的青年学者中最出色的人材之一。
除数学系之外，计算机系有续晋华。她曾是我一个境外同事的博士生, 后在美国硅谷工作，因为想回国发展，我介绍她进了华师大。
计算机系还有我的一个学生:曹立副教授. 我们（与周青合作）曾合作发表过五六篇文章。其有一篇发表在世界控制理论领域最权威的杂志(IEEE Tran. on Automatic Control) 上。那是一篇关于群体运动一致性方面的结果, 被同行认为近年来我国在群体行为研究方向最好的结果之一, 国际上不断被引用。这篇文章的第一作者就是曹立。但他在计算机系並不被重视!
软件学院还有几位从事机器证明的一流专家如杨路等，那也是全国闻名的大专家。
这些人才都是极其宝贵的。如能集中起来，捏成华东师大系统科学的拳头，并作为三驾马车的组成部分，1+1+1>3, 其能量将是举足轻重的。
二十年前曾思考，如何组建一个能够長期合作的跨学科研究队伍，并形成交叉学科的合作研究机制。在我国国情下，建立一个能长期有效运行的多学科交叉研究平台绝非易事。这问题校领导必然已经有具体方案，我不必多说了，国际上成功的例子很多。例如，维纳建立控制论时，就有神经科学家、电路工程学家，火炮工程学家等等的参与。这里我想提及的两个案例，都是我亲历的。
2006年上海大学前任校长周哲偉教授花大精力、大财力搞了一个“系统生物学”的多学科交叉研究平台。他调动生命学院，理学院，通讯学院骨干教授成立了“系统生物学研究所”，並直接在校长领导下运行。所长向全世界招聘，“招聘委员会” 除了我及另一位上海大学教授，另外五人都是西方名校教授。所成立后我被聘为所的顧问。可惜运作不到十年，周校长离任。第二年，上海大学“系统生物学研究所”被解散！！原因我很难作评论，但留下的經验教训很多，值得思考。
长期有效运行的多学科交叉研究平台也有成功的的例子。墨尔本大学十多年前组识医学院（它们医学院很强，出过三位诺贝尔医学奖获得者）与工学院合作，成立了一个多学科交叉研究平台研究人工耳蜗等课题，多年人工耳蜗臨床实验成功並正式向世界公布研究成果。它们在争取获得诺贝尔医学奖，听说已获得提名。工学院的专家主要是 EEE 系，系统与信号专业组（我在这组前后工作了十多年）的成员。主要工作地点放在工学院。十年前由我牽线，墨尔本大学 EEE 系，系统与信号专业组的一个女博士研究生，在脑所，林龙年的实验室工作了三个月！这也反映出墨尔本大学培养交叉人材的一种方式。几年前我陪俞立中校长访问墨尔本大学时，工学院院长向俞立中校介绍过他们的成功经验。在这项研究基础上，又进行研究包括智能机器人护士等新课题。最近学校成立了生物医学工程学院。 华师大学校领导有机会再次访问墨尔本，我可以安排访问墨尔本大学，並进一步了解他们如何打造多学科交叉研究平台的。
虽然过去二十年间，我沒有进一步想过认知科学的研究问题，但我在二十年前的想法仍可作为参考。所以放在附录位置，仅供参考。
我对神经科学的了解渊於一段经历。文化革命后期，当时我家在永嘉路，岳阳路口，离开中科院，生理研究所仅几分鈡走路程。偶然机会認识了一个脑神经生理科学家，名叫蔡体导，他毕业於莫斯科大学和周绍慈应该是同学。回国后他就在生理所工作，是中国脑神经生理学界的泰斗，前生理所所长，张香桐院士的主要助手之一。他認识我后很兴奋，隔三差五地到我家，拿着获得诺贝尔医学奨的，关于单个神经元的数理机制（数学模型）的论文与我一起研读。该论文以烏贼魚的神经为对象，因为当时的电生理技术只能用粗大的神经为对象做电生理实验。从我的角度，这个模型是一个普通的非线性数学物理方程，对蔡体导而言，他虽有些高等数学知识，要读懂偏微分数理方程也很累。经过一段时间相互学习讨论，我有了一些神经构造，活动机制的知识，他也完全了解这个数学模型。文革结束，我作为较早的一批成员赴多伦多大学进修，后来蔡去了美国，我们中断了联络，这些是我最早的知识来源。
虽然这二十多年科技的进步不可同日而語，但从几年前看到的一篇文献中发现，二十年前，我提出的对开展认知科学的想法，在该论文中也被列为是可能途径之一。简单地說，我的基本思路就是基於多智能个体（multi-agent）数学模型的群体（swarm）行为模拟。为了易于理解，用我在九十年代，在上海市建委资助下完成的“上海市快速道路交通流的数学模型”项目为例作解释。这个项目是上海高架路工程副总指挥听了我介绍后起动的，在我指导下主要由我的博士研究生最终完成，并验收。(这位博士生成了华东师范大学第一个系统科学博士，在计算机系任教，目前已退休)。九十年代上海市内交通拥堵情况现在一代人很难想象。上海市决定建造高架路，第一条就是内环线。内环线路面行驶设计要求，出入口设置位置，交通信号灯佈局等等都是过去市政建设没有经验的课题。许多专家提出不同方案，给出不同的交通流动力学模型，但上海交通况太复杂了，一般模型很难满足设计要求。我提出了基於多智能个体的群体行为模拟数学模型。智能个体用不同车辆的动力学性能,加上不同性格驾驶员行为的数学模型描述，每个智能个体的在路上的行为由交通规则，道路实况等因素决定。道路，交通信号与成千上万智能个体形成了一个复杂动力学 （网络）系统。每时段的路况不是用数学模型计算出来的，而是作为群体的行为涌现出来的。特别, 当在交通网上发生突发事件, 例如发生车祸，交通部分堵塞后的车流状况, 通过系统的自组织, 自适应功能, 能很快地在电脑屏幕上现示出来。这种思路的大背景就系统科学家对复杂系统及系统复杂性的思考, 沿着还原论的”逆向”展开研究。
每个神经元的动力学机制可以用数学模型近似描述，大脑由千百亿个神经元构成，形成一个超复杂的神经网络，我想今后几代人也很难建立人脑神经网络的精确数学模型。人的思维活动的物理表现是神经网络上的信息流，它是亿万神经元活动涌现出来的结果。我们是否可以在高性能电脑上，根据脑神经科学家提供的机理构建单个神经及它们之间的信息传递活动的数学模型, 即神经系统的动力学复杂网络。单个神经元可用比较简单的非线性动力学数学模型描述, 然后通过计算机程序复制亿万个脑神经元，並构造这个复杂网络。在这些工作的基础上，与脑神经科学家合作模拟脑神经某些功能的群体活动机制，通过超级性能计算机的运算显示（涌现）出某些（从简单到复杂的）思维活动。这就是我的思路。
从设备条件上講，90年代，我用VW基金会批给我的研究經费结余款，大约五，六万马克，为数学系购了一台电脑，为这电脑，系里派了一位老师去香港接机培训。当时在华东师范大学各系的电脑中，它属于性能很好的了。从现在的计算神经学科的要求看这计算机功能是远远不能满足要求的。但我想现在华东师范大学的条件应该好太多了。
2005年我决定辞去墨尔本大学教授的职位回上海工作，回国后2006年获得的第一个国家自然科学基金项目就是“群体行为的建模和受控群体信息结构的研究”。国内在这领域刚刚起步，我了解当时的情况是，中国科学院，数学与系统科学院院长郭雷院士领导的小组及北京大学力学系由黄琳院士的学生，国家首批长江学者，王龙教授的团队开始了用群体理论指导的，与人类，动物（魚类）智能活动有关的课题与实验。几年以后国家自然科学基金会在武汉大学召开系统科学发展战略研讨会，会上有二十多个邀请報告，我做了有关多智能个体的复杂网络，群体行为研究的報告，这方向几乎没有争议地被列为国家自然科学基金会，信息科学的重点资助方向。后来信息学部主任建议我牵头组织信息学部的一个重点基金项目。浙江大学，武大，交大等同行很积极，而我在华东师范大学没有有力支持，这事也搁下來了。到我退休前，我毎年收到一批批评审的材料，每年全国估计有上百份在这课题方向的申请材料，都其中不少与思维科学直接有关。
郑毓蕃 2017年3月
11月9号，教育部和国家外国专家局联合发布了《教育部国家外国专家局关于高等学校学科创新引智计划新建基地立项的通知》。我校申报涉的“脑计算和认知科学创新引智基地”获批立项。这是我校获批的第六个创新引智基地。
“高等学校学科创新引智计划” （简称“111 计划”）旨在推进中国高等学校建设世界一流大学的进程，从2006年起由教育部、国家外国专家局联合实施。
“111 计划”瞄准国际学科发展前沿，以国家重点学科重点学科为基础，从世界范围排名前100 位的著名大学及研究机构的优势学科队伍中，引进、汇聚名优秀人才，形成高水平的研究队伍，建设世界一流的学科创新引智基地。我校此前入选的五个引智基地分别为：数学研究创新引智基地、河口海岸水安全创新引智基地、精密光谱与量子调控研究平台创新引智基地、可信信息物理融合系统创新引智基地、统计应用与理论研究创新基地。
此次我校获批的引智基地联合了脑功能基因组学教育部重点实验室、心理与认知科学学院认知神经科学研究所、华东师范大学-纽约大学脑与认知科学联合研究中心 （上海纽约大学）几方的优势力量，形成了一支以计算神经科学、神经经济学等多个领域全球知名科学家组成的研究团队。此次成立的引智基地有机融合了华东师范大学及联合研究中心在计算与认知科学研究方面的优势，有力地促进了我校神经科学的国际合作，对我校高水平科研人才的培养以及重大研究成果的产出具有重要意义。