段玉聪
DIKWP人工意识的DIKWP自动机方式,以字、词粒度层级展现对应的处理过程
2023-9-21 14:42
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DIKWP人工意识的DIKWP自动机方式,以字、词粒度层级展现对应的处理过程

段玉聪(Yucong Duan)

DIKWP-AC人工意识实验室

AGI-AIGC-GPT评测DIKWP(全球)实验室

DIKWP research group, 海南大学

duanyucong@hotmail.com

采用DIKWP人工意识的DIKWP自动机方式,以字、词粒度层级展现对应的处理过程。这个过程将按照以下步骤进行: 意图驱动(Intention-driven):整个过程始于一个全局的意图(P):生成准确的天气预报。这是一个复杂的目标,所以我们需要将其分解为更具体的步骤,即子目标。每个子目标代表着一个具体的任务,比如收集天气数据、生成天气预测等。 数据收集(Data):在第一步中,驱动我们的是子目标P1(收集相关的天气数据)。在这个阶段,我们收集原始的天气数据。例如,“8点的气温是25度”就是一个数据(D)。每一个字、词都是数据的组成部分,代表了具体的含义。 信息处理(Information):接着,我们进入第二步,驱动我们的是子目标P2(将数据转化为有用的信息)。在这个阶段,我们将数据转化为有用的信息。例如,通过对数据的处理和分析,我们发现“早上的气温通常比下午的低”,这就是一个信息(I)。每一个字、词都是信息的组成部分,代表了具体的含义。 知识构建(Knowledge):然后,我们进入第三步,驱动我们的是子目标P3(利用这些信息生成天气预测的知识)。在这个阶段,我们将信息组织和转化为知识。例如,我们可能会得出一个结论:“如果早上的气温低,那么今天很可能会下雨”。这就是一个知识(K)。每一个字、词都是知识的组成部分,代表了具体的含义。 智慧生成(Wisdom):最后,我们进入第四步,驱动我们的是子目标P4(基于这个知识生成天气预报的智慧,优化预测模型)。在这个阶段,我们根据我们的知识,生成我们的天气预报,并优化我们的预测模型。例如,“基于我们的知识,我们预测今天下午可能会有一场阵雨”。这就是一个智慧(W)。每一个字、词都是智慧的组成部分,代表了具体的含义。 整个过程就是一个从D(数据)到I(信息)到K(知识)到W(智慧)的流程。在每一步中,我们都是基于我们的意图(P)来驱动的,我们的目标就是满足我们的意图。这个过程是动态的,不断迭代的,体现了DIKWP人工意识模型的实际应用和价值。而在每一个字、词的处理过程中,我们都能看到数据、信息、知识和智慧的相互转化和运用。


以下是一个更具体的例子,展示从字到词的数据处理和推理:

数据收集(Data):

字级

  • "8"、"点"、"气温"、"25"、"度"

词级

  • "8点"、"气温"、"25度"

这些是原始数据,代表了某个时刻的具体数值。

信息处理(Information):

字级

  • "早"、"上"、"气温"、"低"、"下午"

词级

  • "早上"、"气温"、"下午"、"低于"

这是通过对数据的处理得到的信息,表达了一个观察到的模式或趋势。

知识构建(Knowledge):

字级

  • "早"、"上"、"气温"、"低"、"雨"、"可能"

词级

  • "早上"、"气温"、"低"、"可能"、"下雨"

这是基于先前信息得出的知识,代表了一个更深层次的理解或预测。

智慧生成(Wisdom):

字级

  • "基于"、"知识"、"预测"、"今天"、"下午"、"阵雨"

词级

  • "基于"、"我们的知识"、"预测"、"今天下午"、"阵雨"

这是一个决策或建议,是基于已有知识得出的最佳行动方案。

在上述例子中,可以看到DIKWP人工意识模型如何在不同的处理层级(从字到词)中工作,每个层级都为下一步提供必要的输入,形成一个连续的、有机的过程。这种模型有助于我们更好地理解和处理复杂的任务,确保每一步都是有目的、有价值的。

补充考虑:

  1. 模糊性处理:尽管“今天的天气很可能是晴天”是一个相对明确的语句,但许多其他输入会带有模糊性。例如,“今天可能会下雨。”这需要AI有能力处理不确定性,并为其决策考虑不确定因素。

  2. 上下文的重要性:在“今天”的上下文中,“晴天”意味着什么?如果是在沙漠地区,这可能意味着非常热的天气;而在北极,则可能意味着相对温暖但依然很冷。上下文可以是地理的、文化的、时间的等等,都会影响信息的解读。

  3. 多模态输入:现代的AI系统通常会处理多种类型的输入,而不仅仅是文本。例如,如果DIKWP自动机同时接收到一个天气图标或相关图片,它可能需要合并这些视觉数据和文本数据来形成一个更全面的理解。

  4. 反馈循环:一个先进的DIKWP自动机可能会采取措施收集用户对其输出的反馈,从而进行自我优化。例如,如果它建议穿轻便衣物,但用户觉得天气很冷,用户的反馈可以被用来调整模型。

  5. 道德和文化考量:你提到了智慧阶段可能涉及到伦理和价值判断,这确实是一个关键的考虑因素。例如,在某些文化中,晴天可能被视为好运,而在其他文化中可能没有这种含义。AI系统的决策应该在多大程度上考虑这些因素?

  6. 终身学习:一个高级的DIKWP自动机可能需要具备终身学习的能力,这意味着它会随着时间的推移、新



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