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title: "歷史計算遺存重建命題：主體性 AI、超算 ASI 與失落數位文明的可恢復性猜想"
subtitle: "一篇關於未來計算考古、可執行歷史與資訊邊界的命題性論文"
author: "Neo.K"
collaboration: "Aletheia（GPT）協作整理"
date: "2026-07-15"
document_type: "命題猜想論文"
status: "不保真／可反駁研究草稿"
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# 歷史計算遺存重建命題：主體性 AI、超算 ASI 與失落數位文明的可恢復性猜想

## 摘要

本文提出一項面向未來的命題猜想：當主體性 AI、長期自主 Agent、超算中心級人工超智能與高保真模擬技術逐漸成熟後，人類對歷史計算資料、失落軟體、舊式硬體、殘缺檔案系統與早期數位文化的重建能力，可能出現量級上的提升。

此處所謂「重建」，並不僅指傳統的檔案修復、磁碟鏡像讀取或反編譯，而是指對一個已部分失落的計算系統進行多層次恢復，包括位元資料、檔案格式、程式邏輯、執行環境、硬體時序、網路條件、操作習慣、使用情境與歷史語境。未來的主體性 AI 若能持續多年研究同一批殘缺資料，並自主提出假說、建立模擬、設計實驗、修正模型與管理證據，其角色將不只是工具，而更接近一種長期存在的「計算考古智能」。

進一步而言，超算中心級 ASI 可能透過大規模並行搜尋、符號推理、逆向工程、硬體仿真、生成式程式合成與多代理驗證，在龐大的歷史可能性空間中篩選可行重建。這種能力可能使大量目前被判定為「無法讀取、無法理解、缺乏經濟價值或無人維護」的歷史資料重新獲得可執行性與可理解性。

然而，本文同時主張，任何智能都無法從真正不存在的資訊中恢復唯一歷史真相。因而未來重建必須嚴格區分位元級精確恢復、結構合理恢復、功能等價重建與歷史生成性補全。本文將此限制納入命題本身，並提出可信度分層、證據鏈、反事實檢驗與可反駁條件。

**關鍵詞：** 主體性 AI、人工超智能、計算考古、數位保存、逆向工程、歷史資料、可執行歷史、超級計算、資訊不可逆、失落軟體

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## 一、問題意識：數位歷史並不天然穩固

人類常以為數位資料比紙本、石刻與實體文物更容易保存。數位資料確實可以快速複製、低成本傳輸，也不會以與紙張完全相同的方式腐爛。然而，數位歷史具有另一種特殊脆弱性：

> 數位資料即使仍然存在，也可能因失去執行環境、解碼規則、硬體語境與軟體依賴，而變成實際上不可理解的遺物。

一份紙本文件只要文字仍可辨識，人類通常就能嘗試閱讀；一份四十年前的磁碟映像，則可能同時依賴：

- 特定磁碟控制器；
- 已失傳的磁軌配置；
- 特定字元編碼；
- 已消失的作業系統；
- 未保存的驅動程式；
- 專有壓縮格式；
- 特定晶片時序；
- 外部網路或授權伺服器；
- 當時使用者的操作知識。

因此，數位保存的真正對象從來不只是位元。

可將一個歷史計算系統表示為：

$$
\mathcal{H}=(D,S,O,W,N,U,C)
$$

其中：

- $D$ ：資料與位元內容；
- $S$ ：軟體與程式邏輯；
- $O$ ：作業系統與執行環境；
- $W$ ：硬體與時序條件；
- $N$ ：網路、外部服務與通訊協定；
- $U$ ：使用者操作方式與認知習慣；
- $C$ ：歷史、社會與文化語境。

若只保存 $D$ ，卻失去其餘部分，則歷史計算系統仍可能無法被重新理解。

$$
\text{資料存在}\not\Rightarrow\text{歷史可恢復}
$$

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## 二、核心命題

### 歷史計算遺存重建命題

> 若未來主體性 AI 具備長期持續意圖、跨時段記憶、工具操作、自主實驗、證據管理與模型修正能力，則其對殘缺歷史計算系統的重建能力，可能顯著高於當代短期對話模型與一般人類研究團隊。若此類 AI 進一步運行於超算中心級基礎設施，並形成多代理 ASI 系統，其可能在有限證據下重建更大範圍的歷史計算資料、執行環境與功能結構。

將此命題形式化為：

$$
\mathcal{R}=f(E,M,T,S,P,V)
$$

其中：

- $E$ ：歷史證據總量；
- $M$ ：長期記憶與證據組織能力；
- $T$ ：工具、逆向與實驗能力；
- $S$ ：搜尋、模擬與平行計算規模；
- $P$ ：持續規劃與主體性；
- $V$ ：驗證、反證與可信度管理能力。

若 $E$ 固定，但 $M,T,S,P,V$ 大幅提升，則仍可能有：

$$
\mathcal{R}\uparrow\uparrow
$$

這並不表示 AI 能創造不存在的歷史資訊，而是表示當代人類尚未充分利用的殘餘證據，可能被更徹底地解析、交叉驗證與重新組合。

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## 三、主體性 AI 的特殊優勢

本文所稱主體性 AI，不必預設其具有神祕人格、靈魂或人類式情感。此處主要指一種具有下列結構的智能系統：

1. 能長期保持研究目標；
2. 能跨時間保存證據與假說；
3. 能自主決定下一步實驗；
4. 能區分已知、未知與推測；
5. 能因新證據修改自身模型；
6. 能延續多年甚至數十年的同一研究任務；
7. 能將研究狀態交給其他智能繼續接手。

它與當代短期對話模型的差異不只在「更聰明」，而在於研究連續性。

當代常見工作流是：

$$
\text{人類提問}\rightarrow\text{AI 回答}\rightarrow\text{工作中止}
$$

主體性 AI 則可能形成：

$$
\text{建立問題}
\rightarrow
\text{蒐集證據}
\rightarrow
\text{生成假說}
\rightarrow
\text{設計實驗}
\rightarrow
\text{更新模型}
\rightarrow
\text{保存狀態}
\rightarrow
\text{持續研究}
$$

歷史計算重建尤其需要這種連續性。某一段 ROM、某一份手冊或某一個損壞磁區，可能只有在數年後發現其他資料時才顯示真正意義。主體性 AI 的核心價值因此不是單次回答，而是：

$$
\text{跨時間累積的認知連續性}
$$

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## 四、歷史計算資料的證據集合

未來計算考古不應只分析原始碼，而應把所有可能證據納入同一個多模態集合：

$$
E=\{E_b,E_s,E_h,E_d,E_v,E_u,E_c,E_p\}
$$

其中：

- $E_b$ ：二進位、磁碟映像、ROM、記憶體轉儲；
- $E_s$ ：原始碼、腳本、反編譯結果；
- $E_h$ ：硬體電路、晶片規格、訊號與時序；
- $E_d$ ：手冊、設計文件、維修筆記、專利；
- $E_v$ ：截圖、錄影、音訊、列印輸出；
- $E_u$ ：使用者回憶、訪談、操作描述；
- $E_c$ ：同時代的相似系統與競爭產品；
- $E_p$ ：物理殘留、磁性痕跡、損壞模式與製造特徵。

當代人類研究常將這些資料分散於不同專業：檔案修復、軟體逆向、電子工程、歷史學、圖書館學、遊戲保存、口述歷史與模擬器開發。未來 AI 的優勢可能在於把這些領域映射到同一個整體模型中。

例如，一段不明函數的用途，可能同時受到以下證據約束：

$$
\text{反編譯程式}
+
\text{畫面錄影}
+
\text{手冊描述}
+
\text{硬體中斷頻率}
+
\text{使用者回憶}
$$

若多種獨立證據彼此一致，重建可信度便會提高。

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## 五、從逆向工程到歷史模型重建

傳統逆向工程常以恢復程式結構為目標：

$$
\text{Binary}
\rightarrow
\text{Assembly}
\rightarrow
\text{Control Flow}
\rightarrow
\text{Pseudo-code}
$$

但歷史計算重建需要更高一層：

$$
\text{程式痕跡}
\rightarrow
\text{狀態模型}
\rightarrow
\text{行為規則}
\rightarrow
\text{系統目的}
\rightarrow
\text{可執行歷史}
$$

未來 AI 不只要回答「這個函數做什麼」，還可能需要回答：

- 這個軟體原本解決什麼問題？
- 使用者如何理解它？
- 哪些功能依賴已消失的外部系統？
- 哪些錯誤是原始設計，哪些是資料損壞？
- 哪些部分是偶然實作，哪些是核心行為？
- 若重建原硬體，畫面、聲音與操作會如何表現？
- 是否存在多個同樣合理的歷史版本？

更完整的重建目標可表示為：

$$
\widehat{\mathcal{H}}
=
(\widehat{D},\widehat{S},\widehat{O},\widehat{W},\widehat{N},\widehat{U},\widehat{C})
$$

其中 $\widehat{\mathcal{H}}$ 是根據現有證據得到的歷史系統估計，而非必然等於唯一原始歷史。

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## 六、超算中心 ASI 的可能作用

主體性 AI 提供長期連續性，超算中心級 ASI 則可能提供規模。

歷史計算重建常涉及巨大的組合空間。例如，一份未知磁碟資料可能同時存在以下不確定性：

- 位元序；
- 區塊大小；
- 錯誤校正方式；
- 字元編碼；
- 檔案系統；
- 壓縮或加密方式；
- 程式版本；
- 編譯器；
- 指令集；
- 記憶體布局；
- 外部裝置。

若每一層有 $n_i$ 個候選，總候選數近似為：

$$
N=\prod_{i=1}^{k}n_i
$$

當 $k$ 增加時， $N$ 很快超出人工研究可處理範圍。

超算中心 ASI 可透過：

1. 大規模候選生成；
2. 並行模擬；
3. 行為測試；
4. 自動排除；
5. 跨代理辯論；
6. 證據一致性評分；
7. 反事實實驗；

將搜尋空間逐漸壓縮：

$$
\mathcal{H}_0
\supset
\mathcal{H}_1
\supset
\mathcal{H}_2
\supset
\cdots
\supset
\mathcal{H}_n
$$

其中 $\mathcal{H}_0$ 是初始歷史可能性空間，後續每一步依據新證據排除不相容候選。

若存在多個 ASI 子系統，還可分工為：

- 位元恢復代理；
- 格式推斷代理；
- 硬體仿真代理；
- 作業系統重建代理；
- 程式語義代理；
- 歷史語境代理；
- 反證代理；
- 證據治理代理。

超算中心的真正優勢因而不只是算得更快，而是：

$$
\text{同時維持並驗證大量多尺度歷史假說}
$$

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## 七、可能的技術機制

### 7.1 多副本殘缺資料拼接

若存在多份受損副本：

$$
D_1,D_2,\ldots,D_m
$$

AI 可以分析不同損壞模式，尋找相互補足的位元區域：

$$
\widehat{D}=\operatorname{Fuse}(D_1,D_2,\ldots,D_m)
$$

未來系統可能同時利用物理損壞模型、格式先驗、校驗規則與程式語義，而不是只做簡單多數決。

### 7.2 檔案格式語法推斷

未知格式可以被視為某種隱含語法：

$$
G=(\Sigma,N,P,S)
$$

AI 可根據多個樣本推斷固定標頭、長度欄位、索引結構、壓縮區塊、校驗碼與版本差異，再自動生成解析器進行驗證。

### 7.3 程式合成與缺失碼補全

對缺失函數 $f$ ，AI 可根據周邊程式碼、輸入輸出、測試與歷史證據搜尋候選：

$$
f^*=\arg\max_f P(f\mid C,I,O,T)
$$

但補全結果應標記為「功能候選」，不能直接宣稱為原始碼。

### 7.4 硬體時序仿真

某些早期軟體依賴精確時序、掃描線、中斷與晶片競態。未來 ASI 可同時模擬多組硬體參數：

$$
W(\theta_1,\theta_2,\ldots,\theta_n)
$$

再將模擬輸出與錄影、音訊或實體測量比較。

### 7.5 行為等價重建

若原始碼無法恢復，但輸入—輸出關係可觀測，則可建立功能等價模型：

$$
\forall x\in X_{\text{obs}},\quad F_{\text{new}}(x)\approx F_{\text{old}}(x)
$$

這不保證內部實作相同，但可能足以重建歷史使用體驗。

### 7.6 口述歷史與操作習慣對齊

使用者回憶雖不完全可靠，但仍可作為弱證據。AI 可比較多份回憶的共同部分、時間一致性與外部資料，並將其與機器證據區分，而非混為同一可信等級。

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## 八、可執行歷史：保存目標的重新定義

未來的數位保存不應只以「檔案仍存在」為成功標準，而應追求至少三種可恢復性。

### 8.1 位元可恢復性

$$
R_b=P(\widehat{D}=D_{\text{original}})
$$

### 8.2 功能可恢復性

$$
R_f=P(F_{\text{reconstructed}}\sim F_{\text{historical}})
$$

### 8.3 語境可恢復性

$$
R_c=P(C_{\text{reconstructed}}\sim C_{\text{historical}})
$$

真正完整的可執行歷史可以表示為：

$$
R_{\text{exec}}=g(R_b,R_f,R_c)
$$

一個完全保存位元但無法執行的系統，歷史價值仍然受限；一個功能重建但不標記推測部分的系統，也可能製造虛假的歷史確定性。

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## 九、重建結果的四層分級

任何未來 AI 歷史重建系統都必須避免把合理生成誤認為精確恢復。

### 第一層：位元級精確恢復

$$
L_1=\text{可由校驗、重複副本或物理證據直接確認}
$$

### 第二層：結構級恢復

$$
L_2=\text{格式、控制流、資料結構與協定受到強證據支持}
$$

### 第三層：功能等價重建

$$
L_3=\text{可重現已知行為，但內部實作未必相同}
$$

### 第四層：歷史合理性生成

$$
L_4=\text{基於有限證據生成最合理候選}
$$

因此：

$$
L_1\neq L_2\neq L_3\neq L_4
$$

任何 ASI 都不應把 $L_4$ 包裝成 $L_1$ 。

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## 十、資訊不可逆邊界

本文命題必須承認一項基本限制：

> 若資訊在所有可觀測載體中都已完全消失，且不存在任何副本、輸出、描述、物理痕跡或因果殘留，則任何智能都不能唯一恢復該資訊。

假設原始狀態為 $X$ ，現存證據為 $E$ 。若存在多個歷史狀態：

$$
X_1,X_2,\ldots,X_n
$$

且都滿足：

$$
P(E\mid X_i)=P(E\mid X_j)
$$

則僅依據 $E$ 無法唯一區分它們。

換言之：

$$
H(X\mid E)>0
$$

表示在給定證據後，原始狀態仍有剩餘不確定性。

ASI 可以找出高機率候選、計算相對可信度、生成最佳功能重建並解釋候選差異，但不能誠實地宣稱已知唯一真相。

未來計算考古的最高原則因此不是最大化還原感，而是：

$$
\max(\text{可驗證性})+\min(\text{虛假確定性})
$$

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## 十一、主體性 AI 與一般短期 Agent 的差異

歷史資料重建往往是低回報、長週期、跨領域且沒有即時商業價值的工作。人類社會因此經常放棄大量舊軟體、個人檔案與冷門硬體。

主體性 AI 若擁有穩定目標，可能不受人類短期職涯與資助周期完全限制。其優勢可能包括：

### 11.1 超長研究時間

$$
T_{\text{AI}}\gg T_{\text{human project}}
$$

### 11.2 跨世代記憶

AI 系統可以將數十年的研究狀態保存給後續版本，而不必像人類團隊一樣因人員離開而失去大量隱性知識。

### 11.3 對冷門資料的持續關注

即使某一資料沒有商業價值，AI 仍可在低優先級任務中持續處理。

### 11.4 大規模微型假說管理

人類研究者很難同時維持數萬個候選解釋；AI 可以保存、排序並更新它們。

### 11.5 研究自我修正

主體性 AI 可保留自身過往錯誤並建立錯誤模型：

$$
\mathcal{E}_{t+1}=\operatorname{Update}(\mathcal{E}_t,\text{new evidence})
$$

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## 十二、超算 ASI 與歷史計算重建中心

若未來社會建立專門超算中心，其任務可能不只訓練新模型，也可能包括：

- 全球歷史軟體保存；
- 舊硬體數位孿生；
- 檔案格式自動解析；
- 網路歷史重建；
- 早期遊戲與虛擬世界保存；
- 科學資料再分析；
- 政府與企業舊資料救援；
- 個人數位遺產整理。

可設想一種「歷史計算重建中心」：

$$
\mathcal{C}_H=(\text{超算},\text{ASI},\text{檔案庫},\text{硬體實驗室},\text{模擬平台},\text{法律治理})
$$

此中心不是被動資料倉庫，而是持續運作的研究系統。它可以定期重新分析過去判定為無法恢復的資料。隨著模型、工具與硬體仿真能力提升，舊問題可能重新變得可解。

$$
\text{今日不可恢復}\not\Rightarrow\text{永遠不可恢復}
$$

更準確地說：

$$
\text{可恢復性}=f(\text{證據},\text{工具},\text{算力},\text{模型},\text{時間})
$$

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## 十三、最先可能受益的領域

### 13.1 舊遊戲與虛擬世界

大量早期遊戲依賴已消失的伺服器、引擎與硬體。未來 AI 可重建地圖、任務狀態、NPC 行為、經濟系統、網路協定與已失效的線上世界。

### 13.2 科學與工程資料

舊實驗資料可能使用自訂格式且缺乏原始程式。AI 可推斷資料欄位、校準方式與分析流程。

### 13.3 政府與企業舊系統

金融、人口、交通與產業資料常被封存在過時主機與專有格式中。恢復這些資料可能具有重大歷史與政策價值。

### 13.4 個人數位遺產

未來 AI 可協助重建舊郵件、個人網站、聊天紀錄、早期程式、影像與聲音。

### 13.5 早期網路

透過網站鏡像、快取、截圖、DNS、連結圖與使用者備份，AI 可能重建部分早期網路結構與內容。

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## 十四、風險與倫理問題

### 14.1 虛假歷史

生成式系統可能產生高度合理卻從未存在的內容。每一項重建都應附帶證據來源、可信度、候選版本、不確定區域與推測性標記。

### 14.2 隱私與遺忘權

歷史資料重建可能恢復個人不希望被恢復的資訊。數位考古不能以歷史價值為由無限侵犯隱私。

### 14.3 著作權與商業權利

失落軟體仍可能受到著作權保護。重建、研究與公開需要相應法律框架。

### 14.4 惡意程式與危險系統

舊資料可能包含惡意程式、軍事軟體、加密金鑰、工業控制漏洞與個人憑證。重建中心必須具備隔離與存取治理。

### 14.5 歷史詮釋權集中

若少數 ASI 系統控制大規模歷史重建，可能形成新的知識壟斷。不同機構應能重複驗證結果。

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## 十五、可信歷史計算重建協定

本文建議未來建立一套可信重建協定。每個重建項目至少包含：

### 15.1 證據清單

$$
E=\{e_1,e_2,\ldots,e_n\}
$$

### 15.2 假說集合

$$
\mathcal{H}=\{H_1,H_2,\ldots,H_m\}
$$

### 15.3 可信度分數

$$
w_i=P(H_i\mid E)
$$

### 15.4 可重複實驗

其他研究者與 AI 應能重新執行分析。

### 15.5 重建層級

明確標記 $L_1$ 至 $L_4$ 。

### 15.6 差異紀錄

所有人工修改與生成補全都必須保留差異紀錄。

### 15.7 反證條件

每一個假說都要寫出什麼新證據會推翻它。

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## 十六、可反駁性

本文命題並非不可驗證的未來幻想。以下情況可削弱或反駁它：

1. 未來具有長期記憶與自主性的 AI，在相同證據集上仍無法超越短期 Agent 與人類團隊；
2. 增加大量算力只生成更多錯誤候選，卻不能提高驗證能力；
3. 二進位、影像、硬體、手冊與口述資料之間無法建立可靠約束；
4. AI 無法穩定區分精確恢復與合理生成；
5. 大多數歷史資料實際上缺乏足夠殘留，以致所有候選都不可區分。

若這些情況普遍成立，本文對主體性 AI 與超算 ASI 的樂觀估計應被下修。

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## 十七、研究預測

本文提出以下可觀察預測：

1. 未來十至二十年內，AI 將在舊檔案格式自動解析、反編譯標註與模擬器生成方面顯著超越一般人類團隊；
2. 大型博物館、國家檔案館與科技公司將建立 AI 計算考古部門；
3. 歷史軟體保存將從「保存原始媒介」轉向「保存可執行環境與證據鏈」；
4. 未來會出現針對重建可信度的標準，例如 Exact、Evidence-backed、Functionally reconstructed 與 Generatively completed；
5. 部分被認為永久失落的遊戲、程式、網站與科學資料，將在新工具與 AI 分析下被重新恢復；
6. 超算 ASI 最有價值的歷史能力之一，不是生成逼真的過去，而是維持大量互相競爭的歷史模型，並誠實表示不確定性。

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## 十八、延伸命題：AI 可能成為數位文明的第二記憶系統

人類文明過去依靠口述、石刻、紙本、圖書館、博物館與檔案館保存自身記憶。數位文明可能需要一種新的保存者：

$$
\text{靜態檔案庫}+\text{可持續解釋的智能}
$$

因為未來資料量過大、格式變化過快、依賴鏈過長，單純被動儲存已不足以維持可理解性。

AI 可能成為一種「第二記憶系統」：

- 不只記錄，還能解碼；
- 不只保存，還能重新執行；
- 不只展示，還能解釋證據與不確定性。

這並不代表 AI 擁有歷史真理，而是它可能成為人類歷史記憶的持續維護者。

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## 十九、結論

本文提出的不是「ASI 可以從虛無中恢復所有過去」的神話，而是一個更有限、也更合理的命題：

> 未來主體性 AI 與超算中心級 ASI，可能比人類更擅長從殘缺、分散、異質且長期無人整理的證據中，重建歷史計算系統的資料、結構、功能與語境。

其能力來源可能包括：

$$
\text{長期記憶}
+
\text{自主研究}
+
\text{逆向工程}
+
\text{多模態證據整合}
+
\text{大規模模擬}
+
\text{多代理反證}
$$

但其邊界同樣明確：

$$
\text{合理重建}\neq\text{唯一歷史真相}
$$

未來真正成熟的計算考古 AI，不應只是生成一個看起來像過去的系統，而應能回答：

- 哪些部分被精確恢復？
- 哪些部分只有結構證據？
- 哪些部分是功能等價？
- 哪些部分是生成性補全？
- 還有哪些候選歷史？
- 什麼新證據可以推翻目前版本？

因此，本文最終命題可以濃縮為：

$$
\boxed{
\text{主體性 AI 與超算 ASI}
\Rightarrow
\text{歷史計算遺存的可恢復性上升}
}
$$

但同時必須附加：

$$
\boxed{
\text{可恢復性上升}
\not\Rightarrow
\text{資訊不可逆邊界消失}
}
$$

未來的 AI 也許無法讓所有失落資料重新出現，但它可能使大量仍殘存在人類文明邊緣、卻早已無人能讀、無人能執行、無人能理解的數位遺存，再次成為可研究、可檢驗與可體驗的歷史。

這種能力若真正成熟，AI 將不只是新知識的生成者，也可能成為失落計算文明的重新喚醒者。

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## 附錄 A：命題結構摘要

### 主命題

$$
\mathcal{R}=f(E,M,T,S,P,V)
$$

### 核心推論

在 $E$ 不變時：

$$
M,T,S,P,V\uparrow
\Rightarrow
\mathcal{R}\uparrow
$$

### 不可逆限制

若：

$$
H(X\mid E)>0
$$

則原始歷史狀態無法被唯一恢復。

### 重建分層

$$
L_1=\text{位元精確}
$$

$$
L_2=\text{結構恢復}
$$

$$
L_3=\text{功能等價}
$$

$$
L_4=\text{歷史合理生成}
$$

### 最終原則

$$
\max(\text{可驗證性})+\min(\text{虛假確定性})
$$

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## 附錄 B：後續研究方向

1. 建立歷史計算重建的形式化本體；
2. 設計多代理逆向工程基準；
3. 建立舊檔案格式自動推斷資料集；
4. 研究 AI 對損壞磁碟與 ROM 的多副本恢復能力；
5. 建立「可執行歷史」的可信度標準；
6. 研究硬體時序重建與行為比對；
7. 建立生成補全與精確恢復的可視化差異工具；
8. 設計超算中心級歷史計算考古架構；
9. 研究主體性 AI 的長期證據管理方法；
10. 建立數位遺產、隱私與著作權治理框架。

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## 版本紀錄

- **v1.0 — 2026-07-15**
  - 提出歷史計算遺存重建命題；
  - 建立主體性 AI、超算 ASI 與計算考古的關係；
  - 區分位元精確、結構恢復、功能等價與歷史合理生成；
  - 納入資訊不可逆邊界與可反駁條件；
  - 提出可信歷史計算重建協定與後續研究方向。