计算机仿生塑造传播的新塑传A方阵

计算机仿生塑造传播，是基于传播学、计算机科学与仿生学三大原学科跨学科交叉融合而新建构和新创立的一门应用型复学科[1]。简而言之就是运用计算机仿生的方法模式研究解决塑造传播实践问题。即针对塑造传播应用实践需求，通过对仿生隐喻建立模型（包括数学模型），生成相应的塑造传播体系架构、计算机算法和人的塑造传播行为准则，以人类智能、计算机智能（包括人工智能）和生物智能的智能融合，在赛博（线上）物理（线下）空间中建构一系列全新塑造传播模式，以提升解决塑造传播问题的效果和效率。与传统的以判别为主导的学术研究范式对立统一，它着眼于以生成为主导的学术研究范式。计算机仿生塑造传播不仅是典型的智能生成塑造传播（即新塑传），而且是新塑传学术研究和应用实践体系当中极为重要的组成部分。换而言之，是新塑传的A方阵。

所谓仿生，是指通过模仿生物解决生存繁衍问题的方法模式，来解决人类生产生活问题的行为。仿生既有目标基础，又有实践基础：生物在生存繁衍当中需要解决的问题与人类在生产生活当中需要解决的问题的相似性或可类比性是仿生的目标基础。而生物经过亿万年物竞天择、适者生存的自然选择所进化出来的解决方案的强效果、高效率是仿生的实践基础。

在人文、科技、艺术领域，古今中西运用仿生建构生产生活中解决方案的实例不胜枚举：东周战国时期，庄子谈“夫圣人，鹑居而彀食，鸟行而无彰”（《庄子·外篇·天地》），以鸟类喻教人的处世方法；东汉末年，华佗言“熊颈鸱顾，引挽腰体，动诸关节，以求难老”（《后汉书·方术列传·华佗》），通过模仿虎、鹿、熊、猿、鸟，创五禽戏，以达延年益寿之功效；文艺复兴时期，达·芬奇通过研究鸟类的结构，观测其飞行模式，提出飞行机器概念；18世纪初，怀特兄弟受到鸽子飞行的启发发明了飞机；19世纪末20世纪初，新艺术运动中对植物的模仿被极度推崇，催生了路易斯·康福特·蒂芙尼（Louis Comfort Tiffany）的玻璃灯等知名设计；21世纪初对人类大脑结构和机制的模仿，诞生了深度人工神经网络计算机仿生隐喻，此人工智能已被用于建构多种智能生成塑造传播解决方案。

从学理层面看，仿生（biomimetics）的概念由奥托·施密特（Otto Schmitt）于20世纪50年代提出。1958年，杰克·斯梯尔（Jack E.Steele）即确立了仿生学（bionics）——一门将生物进化出的系统和方法运用于人工系统设计与现代技术研发的学科。计算机仿生学（biologically inspired computing）则通过对生物系统进行定量抽象化，建立相应的数学模型，再基于此生成或设计体系架构、计算机算法，建构出全新赛博物理系统及模式，以达成运用仿生，提升性能、拓展功能、优化资源，最终解决问题的目的。在仿生过程中，系统结构与体系架构被建模成数据结构，缘由机理和运行法则被抽象为算法。这恰与计算机的储存和计算两大功能特性相对应。通过再将计算机仿生学与传播学进行跨学科融合，复杂的塑造传播问题的解决有了多学科协力生发的人机融合的全新路径，计算机仿生塑造传播水到渠成。

图5.0.1　计算机仿生塑造传播的跨学科建构(www.xing528.com)

如图5.0.1所示，计算机仿生塑造传播（在图中简称为计算机仿生塑传）是传播学、计算机科学、仿生学三者跨学科交叉融合而成。从本质上说，应用传播学研究包含着塑造传播学（即塑传学）研究。而计算机科学与仿生学的学科交叉形成的计算机仿生学提供的是一种智能生成的方法模式。其恰恰给予了传统塑传学以智能生成的力量。换而言之，计算机仿生塑造传播，亦是塑传学与计算机仿生学交叉融汇的结果，是典型的智能生成塑传（即新塑传）。而计算机仿生塑造传播恰恰是以生成范式为主导，面向塑造传播应用实践问题的目标需求，生成相应的解决方案，以解决问题的效果和效率来衡量建构的智能生成塑传解决方案的优劣。

图5.0.2　色彩构成理论的原色、间色与复色

如图5.0.2所示，在色彩构成理论[2]中，红（magenta）、黄（yellow）、蓝（cyan）是色料的三原色（primary colors）。两种原色相混可以得到间色（secondary colors）。三种原色按照一定比例相混可得复色（tertiary colors）。与之相似，传播学（包括塑传学）、仿生学、计算机科学作为原学科（primary discipline）两两交叉融汇，业已形成了如下三大蓬勃发展的间学科（secondary discipline）。即，计算机仿生学、仿生传播学和计算机传播学。计算机仿生学融汇计算机智能（包括人工智能）和生物智能，提供基于智能融合的生成的方法和模式在先前已有阐述。仿生传播学更是早已融汇在传播学发展的脉络之中，诸如接种理论、媒介生态学、媒介环境学等诸多研究方兴未艾。而将计算机智能与人类智能进行智能融合的计算机传播学亦是当下传播学研究的新兴方向。这当中既包含以大数据为抓手，将计算机智能用于传播现象的描述、解释、预测的智能判别的计算传播学（computational communication）研究，亦包含了基于计算机智能建构面向传播应用实践问题，建构智能生成解决方案的计算机应用传播学（applied computer communication）研究。诚然，在计算机仿生塑传学的研究中，皆有一部分与上述三大间学科相重合。但从本质上来看，计算机仿生塑造传播的研究是三大原学科交叉形成的复学科（tertiary discipline）研究。

计算机仿生隐喻（metaphor）是计算机仿生塑造传播研究和实践的基石，亦是计算机仿生塑造传播学理论框架建构的纲目。计算机仿生隐喻建立的过程分为两个部分：一是对在生存和繁衍中解决与人类生产生活相似目标问题的生物系统进行模仿，抽象、概括、归纳、提炼、总结出相应的包含体系架构和运行法则的仿生隐喻模型；二是将此仿生隐喻模型数字化，成为可以基于计算机智能运行的方法模式。而将计算机仿生的方法模式运用于塑造传播实践问题的解决，相应的塑造传播体系架构、指导计算机智能（包括人工智能）运行的算法以及基于人类智能的塑造传播行为准则皆生发自计算机仿生隐喻。换而言之，提升解决目标塑造传播问题的效果和效率的计算机仿生塑造传播智能融合解决方案（亦即计算机仿生塑造传播模式），是以计算机仿生隐喻为根本基础的。下文即对可运用于智能生成塑造传播（即新塑传）应用实践问题的计算机仿生隐喻进行诠释，解析其生物系统渊源、特征机理、适用的典型目标塑造传播问题，并基于其建构相应的计算机仿生塑造传播模式。