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段玉聪提出意识确认的DIKWP转化模式
段玉聪
贡献者: 弓世明
DIKWP人工意识实验室
AGI-AIGC-GPT评测DIKWP(全球)实验室
DIKWP-AC人工意识标准化委员会
世界人工意识大会
世界人工意识协会
(联系邮箱:duanyucong@hotmail.com)
目录
理解动物的意识包括分析复杂的行为和认知过程。DIKWP(数据、信息、知识、智慧、意图)该模型为将这些过程分解为不同的范畴提供了一个强大的框架,从而能够通过行为和认知实验对意识进行精确的评估。本报告探讨了两个具体案例——执行颜色识别任务的乌鸦和表现出回避疼痛的章鱼——以说明DIKWP模型如何通过跟踪从原始数据到意图-驱动行动。
研究动物意识的传统方法往往侧重于行为输出,而没有一个明确的框架来分析潜在的认知转变。DIKWP模型提供了一种结构化的方法来理解动物如何处理感官输入和做出复杂的决定,这表明了更深层次的自觉意识。通过应用这个模型,我们可以系统地评估认知处理的每一步,从简单的数据采集到意图动作,为动物的智力和意识提供了一个新的视角。
研究人员进行了一项实验,训练乌鸦(Corvus corone)根据屏幕上显示的各种颜色的方块做出特定的头部运动。这项实验旨在测量乌鸦执行这些任务时与高级认知功能相关的大脑区域的神经活动。
数据(D):彩色方块的视觉输入。
信息(I):特定颜色和相应头部运动之间的关联。
知识(K):乌鸦学习的内部规则,将颜色与动作联系起来。
智慧(W):运用学到的规则来获得奖励,展示适应性。
意图(P):乌鸦的目标是通过正确的动作获得食物奖励。
段玉聪教授评论:在涉及乌鸦(Corvus corone)的研究中,当乌鸦在屏幕上看到彩色方块时,它们被训练进行特定的头部运动,并以高精度执行这些任务。当乌鸦执行这些任务时,科学家们测量了与较高认知功能相关的大脑区域的活动。值得注意的是,乌鸦的大脑活动与它们报告的信息(与DIKWP中的信息类别相关)相关,而不是与它们实际看到的内容(与DIKWP中的数据类别相关)有关。这表明乌鸦意识到了他们所感知的东西,将他们的自我意识意图与从数据到信息的转变相结合(D+P::=I)。这一现象被认为是意识的另一个潜在迹象,对应于DIKWP中5x5跨类别转换之一,可用于标记意识。
数据(D)和意图(P)信息集成(I):
数据(D):来自屏幕上彩色方块的原始视觉刺激,代表乌鸦收到的初始感官输入。
意图(P):意图在这种情况下,意图可以被视为对特定颜色做出反应的训练任务,这驱动了乌鸦的认知过程。目的不仅仅是看到颜色,而是根据他们的训练做出适当的反应,展示感知与行动的结合,这是有意识行为的标志。
信息(I):在这个场景中,从数据到信息的转换不是简单识别颜色的简单过程。相反,它涉及到在训练的背景下解释颜色,以做出特定的动作。这表明乌鸦不仅看到了颜色,而且理解了颜色在它们需要执行的任务方面意味着什么。
大脑活动的测量:
所测量的大脑活动更多地与乌鸦对刺激的解释相关(信息,I),而不是与实际的视觉刺激相关(数据,D)。这表明乌鸦的大脑正在进行一种高级的认知处理,重点是数据的含义,而不是数据本身。
意识和DIKWP:
事实上,大脑活动与乌鸦对任务的报告有关,而不仅仅是视觉识别,这意味着自觉意识 任务需求和他们的反应。这种有意识的处理与DIKWP模型一致,其中数据(D)通过集成意图(P),这里由任务的需求和乌鸦训练的反应来定义。
该过程反映了DIKWP 5x5跨类别转换,强调了不同认知元素之间的复杂互动——从感官感知(数据)到受训练目标影响的信息(信息)的有意义使用(意图)。
这种设置及其结果表明,乌鸦拥有一种形式的自觉意识,能够整合他们认知过程中的各种元素以实现特定目标。基于对所见内容的理解而不仅仅是对视觉刺激的本能反应来执行任务的能力,意味着认知的复杂程度通常与更高形式的意识有关。
使用DIKWP模型对乌鸦的任务表现进行的详细分析提供了数据如何与意图,转化为有意义的信息,突出高级认知和潜在意识处理。
更详细的DIKWP分析:
数据(D)
定义:在这个实验中,数据由视觉刺激组成——数字屏幕上显示的各种颜色的方块。
特征:每种颜色代表一个离散的视觉数据。乌鸦接收到的原始感觉输入由它们的视觉皮层处理。
转换(D+P→I):意图这里(P)与认知水平的数据相结合,乌鸦不仅将这些颜色解释为视觉元素,而且将其解释为需要特定反应的信号。这意图-驱动解释促进了从数据到信息的转变。
信息(I)
定义:当乌鸦在脑海中将每种颜色映射到相应的头部运动时,就会产生这种情况下的信息。
过程:这种映射不是直接的感官反应,而是涉及乌鸦将视觉线索(颜色)与训练过的运动动作(头部运动)联系起来的认知能力。
认知方面:测量的大脑活动表明,信息处理涉及更高的认知区域,这表明对任务要求的认识不仅仅是颜色识别。
知识(K)
定义:知识是在乌鸦从反复的试验中巩固经验的过程中形成的,它们不仅了解每种颜色的含义,还了解每种反应的后果。
习得:通过强化学习(奖励机制),乌鸦发展出一种可靠的模式,将刺激(颜色)与正确的运动反应联系起来。
利用:即使变量略有变化(例如,不同色调的颜色或不同的序列表示),乌鸦也会使用这些知识来准确地执行任务,这表明学习行为的应用是灵活的。
智慧(W)
定义:这个场景中的智慧反映了乌鸦根据实验设置中的上下文变化调整反应的能力。
表现:当乌鸦根据新的或修改的测试条件调整自己的行为时,利用它们对任务的理解来实现最佳结果(最大限度地提高奖励,同时最大限度地减少错误)。
评估:当乌鸦表现出对新情况的概括反应的能力时,研究人员会观察到这一点,这些反应仍然符合他们训练任务的框架。
意图(P)
定义:驱动乌鸦参与任务的内在和外在动机。
内在动机:可能是由天生的好奇心或任务所带来的内在认知挑战驱动的。
外在动机:主要涉及给予乌鸦正确反应的奖励(食物),这巩固了学习和表现循环。
5x5 DIKWP转换:在这个实验设置中,观察到从数据到智慧的关键跨类别转换,由意图每一步不仅处理先前的输出,而且还包含完善和增强后续响应的反馈回路。5x5模型考虑了所有DIKWP类别之间的互连,强调了这些转变:
数据到信息(D+P→I):当乌鸦在训练中解释彩色方块(数据,D)时,就会发生这种转换(意图,P)以执行特定的头部运动(信息,I)。这一步骤包括根据实验背景将视觉刺激转化为有意义的动作提示。
信息到知识(I→K):当乌鸦重复任务时,它们反应的一致性会导致知识(K)的形成。这些知识不仅是对行动的回忆,而且是对任务要求和每种颜色含义的理解,通过实践和奖励来强化所学行为。
知识到智慧(K→W):当乌鸦将它们的知识应用于任务中的变化时,比如颜色强度或顺序的变化,智慧(W)就会得到证明。这表明了认知加工的高级水平,乌鸦在不同的条件下调整其学习行为以最大限度地获得成功,反映了对知识的深刻理解和战略性应用。
智慧到意图(W→P):从智慧回到的循环意图显而易见的是,乌鸦完善了他们的策略,以更好地与任务的目标相一致,基本上是利用他们的智慧来实现意图更有效。这可能包括随着他们越来越熟练地辨别颜色,选择更快、更高效的动作,直接反映出他们更有效地获得奖励的动力。
意图到数据(P→D):在反馈循环中,乌鸦意图影响他们感知数据和与数据交互的方式。如果意图与通过最小的努力获得奖励密切相关,乌鸦可能会开始预测颜色的呈现,从而产生更快、更先发制人的反应。这种预期行为可以改变未来试验中对数据的感知和处理方式,显示出意图和感官输入。
DIKWP模型提供了一个全面的框架来分析和理解乌鸦在颜色识别任务中行为的认知过程。通过剖析DIKWP过程的每个阶段,从数据采集到由驱动的智慧应用意图,我们不仅深入了解了乌鸦的认知能力,而且对动物意识有了更广泛的理解。该模型有助于更深入地探索不同的认知成分如何在复杂的行为环境中相互作用,为动物智力和意识机制提供了有价值的视角。这种方法有助于推进我们对跨物种认知过程的理解,对动物认知、神经科学和心理学领域做出重大贡献。
在一个有趣的实验中博克氏蛸,研究人员观察了章鱼在两个腔室之间进行选择时的行为:一个腔室之前接受过疼痛刺激,另一个腔室被麻醉。章鱼始终如一地选择与麻醉相关的腔室,这不仅表明它们对疼痛的记忆,而且表明它们做出了避免疼痛的积极决定。这种行为表明了一种复杂的认知过程,包括对疼痛的感知和对所学知识的应用,以做出有意识的选择。
数据(D):来自两个腔室环境的感官输入。
信息(I):与每个腔室相关的疼痛或无疼痛的记忆。
知识(K):了解哪个房间是安全的。
智慧(W):根据过去的经验,决定避开痛苦的房间。
意图(P):避免疼痛和寻求安全的内在动力。
刺激:使用两个不同的腔室,一个与疼痛有关(通过轻微电击),另一个与麻醉有关(没有疼痛)。
任务:章鱼在两个腔室之间的等距点被释放,并观察它们会进入哪个腔室。
测量:观察集中在章鱼的选择上,同时记录指示决策过程的神经活动。
段玉聪教授的评论概述了章鱼在两个房间之间选择时所经历的详细DIKWP过程——一个房间与疼痛有关,另一个房间则与麻醉有关。这一过程揭示了一种复杂的认知操作,将数据、信息、知识、智慧和意图(DIKWP),特别是展示章鱼如何根据过去痛苦或中性的经历来导航环境。以下是详细的细分:
数据(D)到知识(K)的转换:
数据(D):这是指章鱼从环境中接收到的原始感官输入,特别是进入不同房间时的视觉和可能的触觉反馈(一个以前涉及疼痛,另一个涉及麻醉)。
将数据与信息相结合(I):每个房间所经历的痛苦或缺乏痛苦被编码为经验信息(I)。这些信息与每个房间的特定特征(Data,D)直接相关。
知识的形成(K):章鱼将这些信息与感官数据合成可操作的知识。这一知识代表了一种理解,即一个房间与不适有关,而另一个房间则不然。
智慧(W)和意图(P)在决策中:
智慧(W):智慧包括运用这些知识来做决定。当章鱼再次面临选择时,它会根据之前的经验,利用积累的知识明智地决定进入哪个房间。
意图(P):总体意图或意图在这种情况下是为了避免疼痛。这意图驱动认知处理和决策,引导章鱼始终如一地选择与麻醉相关的房间。
DIKWP的语义空间(D,I,K,W,P的语义集成):
数据输入集成(D1,D2):两个房间提供不同的空间数据输入(D1用于疼痛室,D2用于麻醉室)。
知识的输出信息(I1,I2):在这些输入的影响下意图(P),对应于房间的安全和不安全评估生成不同的知识输出(I1和I2)。
知识(K)和智慧(W)的应用:关于哪个房间是安全的知识(D2的输出I2在意图P)运用智慧做出决定。这个决策过程也可能根据章鱼对当前情况的评估进行调整,例如任何新的线索或环境变化。
作为数据的最终输出(D):
最终决定,受章鱼智慧(W)的影响,并由其指导意图(P)为了避免疼痛,导致选择房间。这个决定是一个数据输出(D),因为它基于通过智慧(W)获得和应用的知识(K),导致向两个房间中的一个房间的物理移动。
这一对章鱼DIKWP过程的详细解释突显了认知处理如何不是从数据到智慧的线性过程,而是一系列复杂、交织的转换,涉及受动物内在影响的不同认知阶段之间的来回交流意图将这些过程整合为对环境刺激的连贯反应的能力表明了一种复杂的意识和决策能力。
更详细的DIKWP分析:
数据(D)
定义:原始感官输入包括两个腔室的物理特征,这两个腔室在视觉上是相同的,但在与疼痛或舒适的历史关联方面不同。
转换(D+P→I):有关腔室的感官数据(D)与意图-避免疼痛的驱动意图(P),导致产生关于哪个腔室代表威胁和哪个腔室代表安全的信息(I)。
信息(I)
定义:这里的信息是基于过去经历的每个房间的认知表征——一个房间疼痛,另一个房间麻醉。
过程:这涉及到将历史经验与当前选择联系起来的认知过程,有效地将感官数据转化为可操作的信息。
知识(K)
定义:在这种情况下,知识是指理解某些空间(腔室)与特定结果(疼痛或无疼痛)相关。
形成:这种知识是通过与每个腔室相关的结果的经验和对这些影响当前行为的结果的记忆形成的。
应用程序(K+P→W):这些知识的应用是由意图避免疼痛,影响决策过程。
智慧(W)
定义:这里的智慧体现在章鱼能够利用其对腔室的了解,在不同的条件下做出明智的决定。
执行:这包括选择与麻醉相关的腔室,即使实验条件略有改变,以测试章鱼记忆和决策的稳健性。
意图(P)
定义:总体意图因为章鱼在这个实验中是为了寻求安慰和避免痛苦。
影响:这意图从根本上推动了从数据收集到选择更安全房间的智慧执行的认知过程。
数据到信息(D+P→I):章鱼利用其对腔室的感官感知与疼痛或舒适的记忆相结合,有效地区分它们。
信息到知识(I→K):在多次试验中选择麻醉室的一致行为将信息固化为知识——根据过去的经验理解和预测结果。
知识到智慧(K+P→W):章鱼的智慧表现在它利用这些知识做出避免疼痛的决定,表现出更高的认知能力,并且可能自觉意识.
意图影响所有类别(P→D/I/K/W):意图避免疼痛会影响感知数据的方式、信息的处理方式、知识的应用方式以及明智决策的制定和执行方式。
这个案例研究博克氏蛸 基于过去的经验在两个房间之间进行选择,说明了如何使用DIKWP模型来分析和理解非人类物种的复杂认知行为。感官数据与经验知识的整合意图-驱动决策过程强调了头足类动物意识和复杂认知过程的潜力。这一分析为不同物种的学习、记忆和决策机制提供了宝贵的见解,通过DIKWP框架的视角增强了我们对动物认知和意识的理解。
DIKWP(数据、信息、知识、智慧、意图)该模型为理解人类和非人类实体的认知过程提供了一个结构化的框架。通过将该模型应用于动物行为研究,特别是在涉及乌鸦和章鱼的情况下,我们可以深入了解这些动物如何表现自觉意识 通过他们对各种刺激的反应。以下是对DIKWP模型的每个组成部分如何有助于意识展示的扩展解释:
数据(D):这个初始阶段涉及动物接收的原始感官输入,如视觉或触觉刺激。对于乌鸦来说,这是彩色方块的景象;对于章鱼来说,这是不同房间的物理环境。
信息(I):当动物基于感知过滤器处理和解释这些刺激时,数据就变成了信息。乌鸦将特定的颜色与特定的任务联系起来,章鱼则能辨别房间的特征,这些特征预示着安全或威胁。这一步骤超越了单纯的感官感知,融入了对更高认知功能至关重要的解释和联想元素。
知识(K):当动物从经验中学习并开始形成可预测的行为模式时,信息就会转化为知识。例如,乌鸦学会了对特定刺激做出特定动作会产生奖励。同样,章鱼会记住哪些房间与负面体验有关,并相应地调整它们的选择。
内化包括将这些习得的行为融入他们的自然反应中,使他们能够在未来更有效地应对类似的情况。
智慧(W):当动物将学到的知识应用到新的或不同的环境中,表现出行为的灵活性时,可以看到动物的智慧。这一步骤涉及基于过去知识和当前形势分析的战略思考和决策。
示例:乌鸦可能会利用其对颜色编码任务的理解来解决以类似格式出现的新问题,或者章鱼可能会避开房间,不仅因为它以前是有害的,而且会将这种谨慎推断到类似的新环境中。
意图(P):在DIKWP中,意图指的是指导一个实体行动的目标或意图。依据自觉意识,意图是什么驱使动物利用其数据、信息、知识和智慧来追求特定的结果。
有意识的意图:对于乌鸦和章鱼来说意图不仅仅是生存,还涉及更复杂的目标,如安全、获取食物或探索环境。这表明了与有意识决策相关的意向性和前瞻性水平。
为了有效地使用DIKWP模型来确认意识,必须仔细观察和记录DIKWP过程的每个阶段:
实验设置:设计明确区分自动行为和学习行为的实验。
数据收集和分析:收集关于动物如何与环境互动和处理刺激的全面数据。
行为解释:在DIKWP的背景下分析行为,以区分本能反应和指示意识的更高认知处理的反应。
同行评审和验证:与其他研究人员合作,评审研究结果并验证解释,以确保DIKWP模型应用的稳健性。
通过将DIKWP模型深入到动物行为的研究中,研究人员可以对暗示自觉意识,弥合行为神经科学和认知心理学之间的差距。这种方法不仅丰富了我们对动物智力的理解,而且完善了我们对不同物种意识的定义和标准。
通过将DIKWP模型应用于这些例子,我们不仅看到了数据是如何转化为更复杂的认知结构的,还了解了意图指导这些过程。DIKWP框架提供了一种强大的方法,用于分析动物执行的认知任务,并将其分解为可管理和可理解的组成部分。这种方法有助于准确定位数据处理、信息解释或知识应用中可能出现的偏差,使研究人员能够设计出缓解这些偏差的干预措施或培训计划,从而提高动物认知研究的总体可靠性。
这一综合观点不仅为深入研究动物认知提供了一条途径,而且广泛应用于人工智能系统,在人工智能系统中,理解和建模复杂的决策过程至关重要。
描述:由Bernard Baars开发的GWT表明,意识涉及信息在各种大脑网络中的全球分布,这些网络会向系统广泛“广播”。
比较
范围:GWT专注于神经机制和全球信息共享,而DIKWP涵盖了更广泛的数据类型以及从数据到智慧和意图的转换。
应用:GWT主要是神经科学,而DIKWP可以应用于生物和人工系统,增强跨学科的适用性。
方法论:GWT依赖于神经相关性和心理学实验;DIKWP使用结构化转换过程,可以集成来自不同来源的数据,包括行为、神经和环境数据。
描述:由Giulio Tononi提出,IIT认为意识与系统生成的综合信息的程度相关,即系统合成和存储信息的能力。
比较
复杂性:IIT在数量上很复杂,需要计算Φ(phi),这是一种综合信息的度量。DIKWP提供了一个更定性的框架,侧重于各种类型知识的转化和整合。
灵活性:IIT专门用于评估意识水平,而DIKWP支持更广泛的认知评估,包括有意和基于智慧的决策。
可操作性:由于计算需求,IIT的可操作性具有挑战性,而DIKWP的结构化水平可以更容易地建模并在实验环境中应用。
描述:暗示当一个人对自己的精神状态有更高层次的想法时,意识就会产生,比如意识到自己正在看到或感觉到什么。
比较
认知分层:HOT主要处理元认知过程,侧重于对思想的思考。DIKWP结合了这些,但也考虑了数据和信息流程,提供了一个更全面的框架。
方法:HOT主要是哲学和心理学;DIKWP包括适用于人工智能和数据系统的实际转换,使其适用于设计有意识的机器或系统。
人工智能中的效用:HOT不太直接适用于人工智能系统,而DIKWP明确地与人工智能过程联系在一起,可以指导高级人工智能认知的发展。
描述:使用功能磁共振成像或脑电图等工具研究与意识体验相关的特定大脑区域、神经元连接和神经化学活动。
比较
粒度:这种方法在生物学层面上非常详细,与DIKWP更高层次、更抽象的过程视图形成对比。
跨学科使用:主要局限于生物学背景,而DIKWP可以将生物学与人工智能和信息系统联系起来。
数据使用:专注于经验神经生物学数据,而DIKWP可以利用不同领域的经验数据和综合数据。
描述:一种哲学观点,认为意识是万物的基本特征和普遍特征。
比较
哲学基础:泛心理学提供了对意识存在的广泛的理论断言,缺乏DIKWP提供的识别和研究意识的方法论框架。
实际应用:虽然泛心理学不适用于实际测试或应用,但DIKWP提供了一种结构化、可操作的方法。
科学的严格性:泛心理学经常因其思辨性而受到批评;DIKWP保持着明确的科学和方法基础。
通过使用段玉聪教授的DIKWP方法,研究人员和从业者可以利用一种结构化的、变革性的方法来理解和应用各个领域的意识概念,与当前使用的更专业或理论模型形成对比。这种方法不仅有助于实际应用,而且增强了我们对生物和人工实体中复杂认知过程的理解。
为了对段玉聪教授的DIKWP方法与意识研究中的五种相关方法进行清晰而结构化的比较,以下是一个详细的表格:
标准/方法 | 全球工作空间理论(GWT) | 集成信息理论(IIT) | 高阶理论(HOT) | 神经生物学方法 | 泛心灵论 | DIKWP方法 |
描述 | 专注于神经机制和全球信息共享。 | 主张意识与系统生成的集成信息程度相关。 | 意识源于对个人心理状态的思考。 | 研究与意识相关的大脑区域和活动。 | 认为意识是所有事物的基本特性。 | 从数据到智慧和意图的结构化转化,反映了意识。 |
范围 | 神经科学,强调大脑功能。 | 在测量集成信息的量化复杂性方面。 | 关于个人心理状态的元认知过程。 | 在生物学层面上详细,使用实证数据。 | 广泛且哲学性,没有具体方法论。 | 涵盖生物和人工系统及其跨学科应用。 |
应用 | 主要用于心理实验。 | 用于评估大脑和可能的AI的意识水平。 | 哲学和心理学分析。 | 限于生物学环境(如人类和动物研究)。 | 哲学讨论和理论应用。 | 在理论讨论和实际AI系统设计中均有应用。 |
方法论 | 心理实验和神经相关性。 | 计算密集,需要特定算法计算Φ。 | 理论性,涉及哲学推理。 | 通过神经成像和电生理学收集实证数据。 | 理论性且推测性,没有实证方法。 | 结构化的层次,用于模拟认知中的转换。 |
灵活性 | 特定于神经信息广播。 | 高度特定于系统的信息集成能力。 | 仅关注内部思维过程。 | 专注于直接的神经生物学证据。 | 极其广泛,实际上不可应用。 | 支持更广泛的认知评估,包括决策和意图。 |
操作化 | 依赖大脑成像和解释,有一定挑战。 | 由于计算需求高,在计算整合时有难度。 | 实验性测试或直接应用于AI的难度大。 | 直接适用于医学和生物研究。 | 在科学或实证方面无法操作化。 | 在实验和AI开发中更易于应用和建模。 |
AI中的实用性 | 直接应用有限。 | 潜在的在AI中应用,以评估意识水平。 | 由于关注人类元认知,应用性较低。 | 主要用于理解生物过程,较少用于AI。 | 由于其推测性质,不适用于AI。 | 明确连接到AI过程,指导意识机器的开发。 |
该表全面介绍了每种方法如何与意识研究的各个方面相一致,强调了DIKWP方法在跨学科的理论见解与实践应用之间的独特和通用应用。
DIKWP模型是一个强大的工具,通过详细说明数据如何转化为意图通过认知层的动作。通过将行为任务分解为这些组成部分,该模型不仅证实了意识的存在,还深入了解了动物认知的深度和复杂性。这种方法论方法对动物认知、人工智能和更广泛的认知科学领域的未来研究具有重要意义,为评估和理解不同物种的意识提供了一种标准化的方法。
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[17] 段玉聪(Yucong Duan). (2024). 基于语义数学的美国和中国经济增长分析(Semantic Mathematics based Analysis of Economic Growth in the United States and China). DOI: 10.13140/RG.2.2.35980.90246. https://www.researchgate.net/publication/377401731_Semantic_Mathematics_based_Analysis_of_Economic_Growth_in_the_United_States_and_China
[18] 段玉聪(Yucong Duan). (2024). Collatz Conjecture的语义数学探索(Collatz Conjecture's Semantic Mathematics Exploration). DOI: 10.13140/RG.2.2.28517.99041. https://www.researchgate.net/publication/377239567_Collatz_Conjecture's_Semantic_Mathematics_Exploration
[19] 段玉聪(Yucong Duan). (2024). 语义数学与 DIKWP 模型(本质计算与推理、存在计算与推理以及意图计算与推理)(Semantic Mathematics and DIKWP Model (Essence Computation and Reasoning, Existence Computation and Reasoning, and Purpose Computation and Reasoning)). DOI: 10.13140/RG.2.2.24323.68648. 377239628_Semantic_Mathematics_and_DIKWP_Model_Essence_Computation_and_Reasoning_Existence_Computation_and_Reasoning_and_Purpose_Computation_and_Reasoning
[20] 段玉聪(Yucong Duan). (2024). 从主观到客观的语义数学重构(存在计算与推理、本质计算与推理、意图计算与推理)(Semantic Mathematics Reconstruction from Subjectivity to Objectivity (Existence Computation and Reasoning, Essence Computing and Reasoning, Purpose Computing and Reasoning)). DOI: 10.13140/RG.2.2.32469.81120. https://www.researchgate.net/publication/377158883_Semantic_Mathematics_Reconstruction_from_Subjectivity_to_Objectivity_Existence_Computation_and_Reasoning_Essence_Computing_and_Reasoning_Purpose_Computing_and_Reasoning
[21] 段玉聪(Yucong Duan). (2024). DIKWP与语义数学在车票订购案例中的应用(DIKWP and Semantic Mathematics in the Case of Ticket Ordering). DOI: 10.13140/RG.2.2.35422.20800. https://www.researchgate.net/publication/377085570_DIKWP_and_Semantic_Mathematics_in_the_Case_of_Ticket_Ordering
[22] 段玉聪(Yucong Duan). (2024). DIKWP与语义数学分析《论语》“君子和而不同,小人同而不和”(DIKWP and Semantic Mathematical Analysis The Confluent Analects Gentleman is harmonious but different, while petty people are the same but not harmonious). DOI: 10.13140/RG.2.2.28711.32165. https://www.researchgate.net/publication/377085455_DIKWP_and_Semantic_Mathematical_Analysis_The_Confluent_Analects_Gentleman_is_harmonious_but_different_while_petty_people_are_the_same_but_not_harmonious
[23] 段玉聪(Yucong Duan). (2023). DIKWP 人工意识芯片的设计与应用(DIKWP Artificial Consciousness Chip Design and Application). DOI: 10.13140/RG.2.2.14306.50881. https://www.researchgate.net/publication/376982029_DIKWP_Artificial_Consciousness_Chip_Design_and_Application
[24] 段玉聪(Yucong Duan). (2024). 直觉的本质与意识理论的交互关系(The Essence of Intuition and Its Interaction with theory of Consciousness). DOI: 10.13140/RG.2.2.16556.85127. https://www.researchgate.net/publication/378315211_The_Essence_of_Intuition_and_Its_Interaction_with_theory_of_Consciousness
[25] 段玉聪(Yucong Duan). (2024). 意识中的“BUG”:探索抽象语义的本质(Understanding the Essence of "BUG" in Consciousness: A Journey into the Abstraction of Semantic Wholeness). DOI: 10.13140/RG.2.2.29978.62409. https://www.researchgate.net/publication/378315372_Understanding_the_Essence_of_BUG_in_Consciousness_A_Journey_into_the_Abstraction_of_Semantic_Wholeness
[26] 段玉聪(Yucong Duan). (2024). 个人和集体的人造意识(Individual and Collective Artificial Consciousness). DOI: 10.13140/RG.2.2.20274.38082. https://www.researchgate.net/publication/378302882_Individual_and_Collective_Artificial_Consciousness
[27] 段玉聪(Yucong Duan). (2024). 人工意识系统的存在性探究:从个体到群体层面的视角(The Existence of Artificial Consciousness Systems: A Perspective from Group Consciousness). DOI: 10.13140/RG.2.2.28662.98889. https://www.researchgate.net/publication/378302893_The_Existence_of_Artificial_Consciousness_Systems_A_Perspective_from_Collective_Consciousness
[28] 段玉聪(Yucong Duan). (2024). 意识与潜意识:处理能力的有限性与BUG的错觉(Consciousness and Subconsciousness: from Limitation of Processing to the Illusion of BUG). DOI: 10.13140/RG.2.2.13563.49447. https://www.researchgate.net/publication/378303461_Consciousness_and_Subconsciousness_from_Limitation_of_Processing_to_the_Illusion_of_BUG
[29] 段玉聪(Yucong Duan). (2024). 如果人是一个文字接龙机器,意识不过是BUG(If Human is a Word Solitaire Machine, Consciousness is Just a Bug). DOI: 10.13140/RG.2.2.13563.49447. https://www.researchgate.net/publication/378303461_Consciousness_and_Subconsciousness_from_Limitation_of_Processing_to_the_Illusion_of_BUG
[30] 段玉聪(Yucong Duan). (2024). 超越达尔文:技术、社会与意识进化中的新适应性(Beyond Darwin: New Adaptations in the Evolution of Technology, Society, and Consciousness). DOI: 10.13140/RG.2.2.29265.92001. https://www.researchgate.net/publication/378290072_Beyond_Darwin_New_Adaptations_in_the_Evolution_of_Technology_Society_and_Consciousness
[31] "Cognitive Ethology: The Minds of Other Animals" by Donald R. Griffin - Discusses concepts of animal consciousness and cognitive behaviors.
[32] "Animal Cognition: Evolution, Behavior and Cognition" by Wynne & Udell - Explores cognitive processes across a variety of animal species.
[33] "The Question of Animal Awareness: Evolutionary Continuity of Mental Experience" by Donald R. Griffin - A foundational text in the study of animal consciousness.
[34] "Comparative Cognition: Experimental Explorations of Animal Intelligence" by Edward A. Wasserman & Thomas R. Zentall - Offers a comparative look at cognition across species.
[35] "Are We Smart Enough to Know How Smart Animals Are?" by Frans de Waal - Examines human assumptions about animal intelligence.
[36] "Animal Wise: The Thoughts and Emotions of Our Fellow Creatures" by Virginia Morell - Provides insights into the cognitive and emotional lives of animals.
[37] "Cognition, Evolution, and Behavior" by Sara J. Shettleworth - Focuses on the evolutionary aspects of animal cognition.
[38] "The Cognitive Animal: Empirical and Theoretical Perspectives on Animal Cognition" edited by Marc Bekoff, Colin Allen, & Gordon M. Burghardt - A collection of essays on various aspects of animal cognition.
[39] "Inside Animal Minds: The New Science of Animal Intelligence" by National Geographic - Explores the intelligence and consciousness of animals through recent scientific studies.
[40] "Consciousness and Mind in Non-Human Animals: Reports from the Frontiers of Science" by Bruce Edelman and Philip Low - Examines the scientific evidence for consciousness in non-human species.
[41] "Neuroethology of Cognitive and Perceptual Processes in Animals" by John Rubenstein and Mary Jane West-Eberhard - Studies neurological underpinnings of animal cognition.
[42] "Cognition in the Wild" by Edwin Hutchins - Investigates cognition using a more ecological and real-world approach, providing insights applicable to animal studies.
[43] "Bird Brain: An Exploration of Avian Intelligence" by Nathan Emery - Specifically discusses the cognitive abilities of birds, including corvids.
[44] "The Octopus, the Sea, and the Deep Origins of Consciousness" by Godfrey-Smith - Focuses on the consciousness and cognitive abilities of cephalopods, particularly octopuses.
[45] "Beyond the Brain: How Body and Environment Shape Animal and Human Minds" by Louise Barrett - Explores how cognition is influenced by the environment and physical body, relevant to studies on animal behavior and cognition.
[46] "Animal Intelligence: From Individual to Social Cognition" by Zhanna Reznikova - Investigates intelligence from individual problem-solving to social interactions.
[47] "Deep Thinkers: An Exploration of Intelligence in Whales, Dolphins, and Porpoises" by Janet Mann - Discusses intelligence in marine mammals, expanding concepts applicable to other species.
[48] "Tool Use and Causal Cognition" edited by Teresa McCormack, Christoph Hoerl, & Stephen Butterfill - Examines the use of tools as an indicator of complex cognitive processes.
[49] "The Ecological Approach to Visual Perception" by James J. Gibson - Classic text that can be applied to understanding how animals perceive and interact with their environments.
[50] "Philosophy of Animal Minds" edited by Robert W. Lurz - Explores philosophical perspectives on the study of animal minds, relevant for contextualizing findings within broader philosophical debates.
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