作为30年前的大学生，我当时主修自然科学（生物学、物理学、化学）和行为科学（心理学、人类学、社会学、经济学）。这两类科学，自成体系，相互独立；每门学科都有其自身的研究应用领域。这样的科学门类划分，科学知识本身的相互分离，似乎就反映了自然界、思维和社会的真实秩序。

然而，目前正有某种力量在冲击着科学门类的设置和划分。用电子计算机作研究工具的科学家们，已开创了改变人们现实观念的新领域。这就是对复杂系统，如脑，细胞，大分子，经济和进化的研究。

正在构造中的综合性科学，据估计，将为迎接第二次信息技术革命的浪潮奠定基础。这次技术革命，主要是软件革命，而不是硬件革命。把综合性科学应用到社会各个方面的国家，无疑将成为新的文化、经济和军事超级大国。

1969年诺贝尔物理奖获得者，默里，盖尔 - 曼（Murray Gell-Mann），在1986年的一次谈话中，指出了这种变化趋势的内在实质：“按传统观点，各学科间的高度渗透，正导致新学科的形成，这种态势已出现在科学研究的许多前沿领域。这类新学科，不是某一个传统学科与另一个的完全重合，而是特定子域的融合，由此而生出新学科。”不同学科间横向渗透的趋势发展很快，人们一时还把握不了这种渗透会导致什么结果。然而，根已生了，开花、结果也为期不远。

综合性科学，具有相互渗透，相互融合的特点，这在计算生物学（试图用计算机代替试管创造和研究生物）中，得到了说明。依据生物学原理，用计算机创造“生物模型”，并使其与“陆上环境”在计算机屏幕上相互作用，再经受达尔文选择，最后，得出一种适应环境的新的“生物模型”。

这样的计算机模拟，不仅可以进行进化论教学，而且，进化本身便是模式识别系统的一个强有力的例子，通过这一系统，科学家可以学会如何用计算机识别，诸如人的面部、市场形态等事物。

脑具有大规模平行神经组织，由此而引发产生了一个电子计算机，与认知科学和神经科学相渗透、融合的新的领域一一“并行配分处理”（Parallel distributive processing）。在该系统中，计算机模型以并行方式处理信息，而不用纵向串行方式。这好比，一个人逐页读一本1000页的书，找一个特殊句子，与1000个人每人读一页找一个特殊句子的区别一样。

并行配分处理模型，还能配分和贮存整个计算机网络的信息，而不处理单机信息。如此，便可造就一个强健的，通过冗余技术，可防止误差出现和事故发生的系统。可是，计算机配分处理，并未程序化到可解决各种问题的水平。不过，计算机已具有和人一样，通过重复做某项工作，根据多次尝试的经验进行学习的能力。

最后，这种计算机模型，还具备“内容寻址”记忆系统，像人的记忆一样，可联想回忆；可由输入网络的部分数据，输出所需全部信息。

综合性科学的未来发展领域，一是力图突破认知力问题（找到一种计算机超越书面内容，表达出句子意义的方法，像人脑按一种目前尚不知其所以然的方法所做的那样）；二是创造所谓毫微技术：可嵌入并修理生物细胞的分子级的机器。计算机和“工厂”。

综合性科学，还有助于认识不断变化着的系统，如电网、气象和经济。

综合性科学的兴起，显然是对人类社会的一个重大挑战。日本在开发尖端软件（开发涉及文化基础多于资源储备）方面，一直处于劣势，如今，美国综合性科学软件的开发，已遥遥领先。发展现代科技，软件尤为重要。

发达社会必须作好准备，迎接新的尖端科学的挑战。对美国来说，必须像为了发展科学，而建立国家科学基金会（the National Science Foundation）和国家健康学会（the National Institutes of Health）那样，制订政策，设立机构，以确保信息科学和综合性科学的研究探索顺利进行。

首先，科学研究需要政府支持，经济发展要与科学发展同步。政府当局必须清楚，不能企求处于研究中的科学带来什么效益，新的科学文化对社会进步的巨大推动作用，才是真正的希望所在。这里所谈的，不是大科学、小科学的问题，而是一门全新科学的挑战。

[International Herald Tribune 1988年6月]