DIKWP表达与执行统一机制在中医AI问诊模拟中的全流程展示

段玉聪

人工智能DIKWP测评国际标准委员会-主任

世界人工意识大会-主席

世界人工意识协会-理事长

(联系邮箱：duanyucong@hotmail.com) 

摘要

本文以“感冒-咽炎-气管炎”中医诊疗案例为基础，面向中学生认知水平，全面展示DIKWP语义模型在人工意识系统中“表达即执行”的统一机制。DIKWP（数据-信息-知识-智慧-意图）模型在经典DIKW（金字塔）基础上引入“意图/目的”层，通过网状语义结构实现各层次的双向反馈 (段玉聪教授：DIKWP人工意识模型引领AI未来，114项专利期待产业落地_凤凰网区域_凤凰网)。这使AI具备一种人机共有的认知语言，用统一的语义表示来理解人类指令并指导自身行动 ((PDF) DIKWP 模型在人机双向认知语言中的核心作用研究)。“表达即执行”指的是语义表达不仅具有描述意义，还能被AI直接当作可执行的推理指令 ((PDF) DIKWP 模型在人机双向认知语言中的核心作用研究) ((PDF) DIKWP 模型在人机双向认知语言中的核心作用研究)。本文首先阐述概念表达的语义可执行性，以“风热犯肺”“肺热壅盛”等术语为例，说明它们如何在DIKWP框架下被解构为可推理的语义结构，并映射为AI的推理路径。其次，解析AI如何从自然语言输入中推导出DIKWP语义动作链，完成语义理解—推理—验证—反调节的闭环过程。接着，展示DIKWP语义表达直接驱动推理的过程，包括结构化语义转换、因果链图谱构建和语义计算节点的推演，并辅以伪代码或文本图谱说明。最后，模拟人工意识系统作为“学习型医生”，在真实对话中实时执行语义接收、意图生成、认知建构、白话输出和验证补全，生动演绎DIKWP模型如何将语义内容转化为可计算、可验证且认知可信的推理机制。通过上述全流程展示，我们强调了表达与执行过程的统一性，以及DIKWP语义数学在语言理解与模型推理之间的桥梁作用，从而证明这种机制可提升AI诊疗的可解释性、可靠性与认知可信度 (DIKWP 人工意识模型商业估值基础为3.55亿美元，引领AI治理走出“黑箱”，迈向“白箱”时代 – 科研杂谈)。

引言

在人工智能医疗诊断领域，实现对复杂医学概念的准确理解和推理至关重要。然而传统大模型多为“黑箱”方式运作，其内部决策过程难以解释，导致用户在信任和透明度方面产生顾虑 (DIKWP 人工意识模型商业估值基础为3.55亿美元，引领AI治理走出“黑箱”，迈向“白箱”时代 – 科研杂谈)。为解决这一挑战，段玉聪教授团队提出了“数据-信息-知识-智慧-意图”（DIKWP）人工意识模型，对经典DIKW认知层次进行了拓展，将意图(Purpose)作为最高层纳入认知框架 ((PDF) DIKWP人工意识模型研究报告)。DIKWP模型通过构建网状的五层语义结构，使各层语义内容可以双向交互和迭代更新，从而显著增强AI决策过程的可解释性和可控性 (段玉聪教授：DIKWP人工意识模型引领AI未来，114项专利期待产业落地_凤凰网区域_凤凰网)。换言之，DIKWP提供了一种人机共同的认知语言，让AI内部的语义计算与人类可理解的语义实现对齐 ((PDF) DIKWP 模型在人机双向认知语言中的核心作用研究)。在该语义框架下，AI的每一步推理都拥有明确的语义表示，可被追溯和解释，避免了纯粹基于相关统计的模糊猜测 ((PDF) DIKWP 模型在人机双向认知语言中的核心作用研究)。这为AI决策过程赋予了“白箱”特征，使系统更加透明、可解释并与人类的知识体系对齐 (DIKWP 人工意识模型商业估值基础为3.55亿美元，引领AI治理走出“黑箱”，迈向“白箱”时代 – 科研杂谈)。

中医问诊模拟是验证这一模型的理想场景。一方面，中医诊断中大量使用抽象概念（如“风热犯肺”“肺热壅盛”等）来描述病因病机，这些概念蕴含着丰富的因果关系和推理路径；另一方面，中医问诊过程具有明显的循环推理特征：医师根据患者描述进行初步判断，然后通过询问和观察不断验证或修正假设，最终形成诊断和治疗方案。上述特点与DIKWP模型的语义理解—推理—验证闭环不谋而合。因此，本文选择“感冒-咽炎-气管炎”这样一个常见且具有代表性的中医诊疗案例进行模拟，通过逐步解析AI从患者主诉到给出诊疗建议的全过程，来展示DIKWP语义模型如何实现“表达即执行”。

下文将首先介绍DIKWP模型如何赋予中医概念以可执行的语义表示，然后阐述AI从自然语言输入中构建语义动作链的过程；接着展示语义表达直接驱动推理的因果图谱和算法演示；最后，通过“学习型医生”对话实例，将整个语义闭环过程具体化。我们的目标是在学术论文的框架下，以通俗易懂的方式揭示DIKWP模型在人工意识系统中的工作原理，证明其作为语言理解与模型推理桥梁的有效性和创新性。

1. 概念表达的语义可执行性

中医理论中的许多概念不仅是描述性的标签，更代表了一系列病理状态和因果关系。例如，“风热犯肺”这一术语在中医病机中描述外感风热之邪侵袭肺部所致的症候 (风热犯肺是什么意思_39健康网)。其字面拆解为：“风热”代表外界侵袭人体的热性病邪，“犯”表示侵袭、侵犯，“肺”是受邪侵袭的脏腑。语义上可以将其结构化为一条因果三元组：致病因素=风热邪气，作用=侵袭，作用对象=肺卫（肺的防御系统）。 (风热犯肺是什么意思_39健康网)据医学解释，风热犯肺会导致肺的宣降功能失常，从而出现咳嗽、痰黄、咽喉疼痛、发热等症状 (风热犯肺是什么意思_39健康网)。因此，这一概念本身蕴含了病因 -> 病位 -> 病理影响的推理链条。对于AI而言，如果能够以DIKWP的形式表示“风热犯肺”，就等于内置了一段可执行的推理规则：当外部风热邪气侵犯肺部时，会出现特定症候，治疗上应当疏风清热、宣肺化痰等。

类似地，“肺热壅盛”描述的是肺内积滞炽盛的热邪所致的病理状态，属于内热亢盛的一种。其字面语义可以理解为：“肺热”指肺脏有过剩的热，“壅盛”意为壅滞积聚、极其旺盛。医学上解释为火热内炽于肺，导致高热、口渴、咳嗽喘促、咽喉肿痛、舌红苔黄等一系列表现 (肺热炽盛证的病因_肺热炽盛证的症状_肺热炽盛证怎么治疗_肺热炽盛证的注意事项|中国医药信息查询平台)（又称“肺火”或“肺实热”证）。这个概念可抽象为：内因=肺内蓄热，状态=炽盛壅滞，后果=肺失宣降（肺气不利）并出现一系列热象症状 (肺热炽盛证的病因_肺热炽盛证的症状_肺热炽盛证怎么治疗_肺热炽盛证的注意事项|中国医药信息查询平台)。对AI来说，“肺热壅盛”意味着如果检测到患者具有高热、咳黄痰、咽痛等表现，并结合前因是外邪入里化热，则可以推断肺部有热邪积滞，需要清肺泻火。

以上两个术语示例表明，中医概念往往内含可推演的因果关系和处理原则。在DIKWP语义模型中，我们能够将这些概念映射为形式化的知识单元。例如，可用伪代码描述“风热犯肺”概念的推理规则：

IF 存在{风热邪气侵袭肺}:     THEN 肺气宣降失常 -> 出现{咳嗽, 痰黄, 咽痛, 发热,…}     且 治则 = 疏风清热, 宣肺化痰

又如“肺热壅盛”的规则：

IF 存在{肺内郁积热邪}:     THEN 肺失肃降 -> 出现{高热, 咳喘, 痰黄黏稠, 咽喉肿痛,…}     且 治则 = 清肺泻火, 化痰止咳

通过上述结构化表示，AI对这些概念的“理解”不再停留于字符串匹配层面，而是具备了执行推理的能力：输入满足条件时，概念所对应的推断和决策即可被触发。这体现了DIKWP模型的一个突出优点——描述性语义与可执行语义的统一 ((PDF) DIKWP 模型在人机双向认知语言中的核心作用研究)。在传统自然语言处理中，像“风热犯肺”这样的短语只是描述性的标签，计算机需要额外的规则或模型才能利用其含义进行推理。而在DIKWP框架下，由于每个概念都有严格定义的语义结构和数学化的表示方法 ((PDF) DIKWP 模型在人机双向认知语言中的核心作用研究)，“风热犯肺”本身就成为了可被机器直接执行的语义单元。正如相关研究指出：“在DIKWP框架下，每个层次的语义都有严格的数学定义和转换函数……这使得任何一个语义陈述不仅具有描述意义，而且可以通过算法加以执行和验证” ((PDF) DIKWP 模型在人机双向认知语言中的核心作用研究)。也就是说，对于AI来说，表达即是推理的起点：概念的表达形式蕴含的逻辑关系能够被直接读取并加以运算，从而缩短了从知识表示到推理执行的距离。

总之，通过DIKWP语义模型，我们可以将中医复杂概念拆解为数据(D)-信息(I)-知识(K)-智慧(W)-意图(P)五个层面的要素来表达其内涵。例如，“风热犯肺”可对应：数据层面是具体的症状数据（体温、舌苔、咽部红肿程度等观测值）；信息层面是对症状的归类描述（发热、咽痛、咳黄痰等）；知识层面是对病机概念“风热犯肺”的识别 (风热犯肺是什么意思_39健康网)；智慧层面是根据类似病案和医理判断此证型的发展趋势（风热可能入里化热）和适宜的治法；意图层面则体现为诊治的目标（迅速清除风热以防病情深入）。这样分解后再以严格的语义关系连接起来，AI就获得了一个既人类可理解又机器可执行的知识单元 ((PDF) DIKWP 模型在人机双向认知语言中的核心作用研究)。这为后续的推理过程奠定了基础：当AI识别出患者的症状模式吻合“风热犯肺”时，它便能自动沿着该语义关系网络执行推理，指导自己提出问题、下诊断和给出治疗建议。

2. 从自然语言输入到DIKWP语义动作链

在实际问诊对话中，患者提供的信息往往是自然语言形式的零散描述。AI需要将这些原始数据/信息转化为内部的语义表示，才能利用已有知识进行推理决策并形成意图和行动方案。这一过程对应了DIKWP模型的各层级处理：从Data到Information的提取、从Information到Knowledge的匹配、从Knowledge到Wisdom的决策、以及结合Purpose形成最终动作。整个过程并非一次性完成，而是通过循环迭代实现一个**“理解-推理-验证-调整”**的闭环。下面我们分阶段解析这一过程。

2.1 语义理解：解析患者自然语言主诉。假设患者对AI医生描述道：“我前几天受了风寒感冒，今天开始嗓子疼、咳嗽，还有点发烧。” 这段话是原始输入的数据(D)。AI首先进入语义接收阶段，对这段自然语言进行处理，将有用的信息转化为结构化形式。例如，提取出关键信息：“前几天”“受风寒感冒”（病史）、“今天”“嗓子疼”（咽痛）、“咳嗽”“发烧”等。 ((PDF) DIKWP 模型在人机双向认知语言中的核心作用研究)在DIKWP的信息层(I)，这些内容被整理为一系列属性-值对或事件描述：发病时间轴（数天演变）、症状列表（咽痛、咳嗽、发热）、既往病因（曾感受风寒）。通过双向语义映射，AI将自然语言命题映射为对应的DIKWP结构化表示 ((PDF) DIKWP 模型在人机双向认知语言中的核心作用研究)。研究表明，对于人类用自然语言表达的大多数命题，几乎都能找到对应的DIKWP语义结构；反之亦然，DIKWP的语义表示也可转换回可读的自然语言 ((PDF) DIKWP 模型在人机双向认知语言中的核心作用研究)。这意味着AI可以依靠DIKWP作为“中间语”理解人类语言，而信息在这一来一回转换中保持语义一致，不致因自由文本生成而走偏 ((PDF) DIKWP 模型在人机双向认知语言中的核心作用研究)。在本例中，AI获得的信息层表征可能类似于：

时间: 发病第4天 (前几天受寒后) 主要症状: 咽喉疼痛, 咳嗽 伴随症状: 发热 (低~中度) 病因线索: 起因可能为风寒感冒

2.2 知识匹配：激活相应的DIKWP知识单元。在提取出上述信息后，AI进入知识层(K)的处理，即试图将当前患者的症候模式与其知识库中的已知疾病/证候模式匹配。这一步类似于人类医师的“辨证”过程。基于前述信息，AI会检索DIKWP知识图谱，寻找与“咽痛、咳嗽、发热、起因风寒”相符的中医证候节点。可能的匹配有两个方向：一是风寒犯肺（外感风寒之邪犯肺），二是风热犯肺（风寒感冒数日后化热犯肺）。AI会综合考虑症状特征：如果患者此时发热明显且咽痛剧烈，痰色偏黄，则更倾向于风热犯肺；如果只是微热恶寒、痰稀，则偏向风寒犯肺或余寒未清。假设根据症状AI判断更符合“风热犯肺”模式，那么对应的知识节点（如上一节定义的“风热犯肺”语义单元）将被激活。这意味着AI已经在知识层次将具体症状归纳为一个较抽象的病机概念。

值得注意的是，此时AI做出的只是一个初步假设，仍需验证。在DIKWP框架中，知识层输出进入智慧层(W)进行评估和决策之前，会结合意图层(P)的目标来检查是否需要更多信息支持。简单来说，AI自我问询：“我对患者的诊断假设（风热犯肺）是否可靠？是否需要进一步证据？” 这是闭环中“验证—反调节”的开始。如果模型确信证据充分，可能直接进入决策；否则将产生获取更多信息的意图。

2.3 验证提问：形成新意图并反馈数据层。在本例中，AI可能决定提问以收集更多证据，从而在语义动作链上执行一个反馈循环。比如，AI生成的意图(P)可以是：“询问患者是否有咽喉肿胀和咳痰的情况，以区分风寒或风热”。该意图由目的层发出，经由DIKWP内部的语义规划转化为自然语言问题（这对应将语义表示映射回自然语言的过程 ((PDF) DIKWP 模型在人机双向认知语言中的核心作用研究)）：“您咽喉肿不肿？痰液是什么颜色？”。这里，AI的问句是白话形式输出(O)，但背后有明确的语义动机：验证其风热犯肺的诊断假设（因为咽喉红肿、痰黄黏稠更支持风热犯肺 (风热犯肺是什么意思_39健康网)，而若痰稀色白则偏风寒）。

患者回答属于新的自然语言输入，闭环返回语义接收阶段。例如患者回答：“痰有点黄，而且嗓子肿得厉害，吞咽都疼。” AI再次将其解析：提取出“痰黄”“咽喉肿痛明显”等信息。通过信息层归类后，这些新信息进一步确证了先前假设——在知识层面，“风热犯肺”得到强化。而如果患者的回答不符合风热特征，AI则会调整知识匹配，可能回到考虑风寒等其他诊断。在这种不断循环中，AI实现了类似人类医生的“边问边诊”：每一轮根据回答更新内部语义状态（数据和信息层），从而修正知识判断和下一步意图。这种闭环语义推理正是DIKWP人工意识模型的核心机制，使系统具有自我调节能力 (段玉聪教授：DIKWP人工意识模型引领AI未来，114项专利期待产业落地_凤凰网区域_凤凰网)。段玉聪等人在专利中提出的“双循环”架构也是类似思想：在基本认知流程之外引入元认知循环，实现自我监控和调整 (段玉聪教授：DIKWP人工意识模型引领AI未来，114项专利期待产业落地_凤凰网区域_凤凰网)。在问诊场景中就体现为AI不仅被动回答问题，还会主动提出问题、验证假设，宛如一个有意识的“学习型”医生在不断完善对病情的认知。

2.4 决策生成：进入智慧层并给出结论。经过数轮对话，AI获取了足够的信息确认诊断。例如本例中，通过症状详询，AI确信患者先感受风寒，继而化热入里，目前属风热犯肺，且热邪有向里传导、壅于肺的趋势。此时，DIKWP模型的智慧层(W)开始发挥作用：综合知识层的诊断和以往经验，对下一步行动做出决策。这一步等同于医生依据诊断确定治法和具体方案。在我们的模拟中，智慧层可能推演出“若不及时清热，可能发展为肺热壅盛（气管炎/肺部感染），因此治疗上既要疏风清热，又需清肺泻火防止病情加深”的决策逻辑。 (肺热炽盛证的病因_肺热炽盛证的症状_肺热炽盛证怎么治疗_肺热炽盛证的注意事项|中国医药信息查询平台)这一决策过程同样建立在语义图谱上：AI在内部生成了从外感风寒 -> 风热犯肺 -> 肺热壅盛 的因果链推演图，明确了病情的发展脉络和干预时机。通过这种因果链图谱的推演，智慧层确保AI的决定具有前后一致的逻辑依据，并服务于意图层预先设定的目标（如“控制炎症、防止病情恶化”）。

2.5 白话输出：解释结论与给出建议。最后，AI将智慧层的决策和考虑过的意图转化为对患者的回答。在保持医学准确性的同时，表述尽量使用患者听得懂的日常语言（白话文输出）。例如，AI医生可能这样对患者总结道：“根据您的症状来看，您最初受了风寒，但现在已经转为风热侵袭肺部，引起了嗓子肿痛和发烧。简单说就是感冒没有彻底好转，演变成咽喉炎症和支气管发炎的迹象。不用太担心，这种情况在我们看来叫‘风热犯肺’，意思是外来的热邪影响了呼吸系统 (风热犯肺是什么意思_39健康网)。接下来需要清除体内的热邪，让肺部通畅起来，避免进一步发展成更严重的肺部感染。” 在这段话中，术语“风热犯肺”被解释成通俗的说法，同时AI也暗示了治疗方向（清热、宣肺）。如果这是面向中学生或大众的科普式诊断，AI可能会继续给出具体的措施建议，例如中成药或食疗：“建议您可以服用银翘散这样的中药来清热解毒，同时多喝水、多休息。 (风热犯肺是什么意思_39健康网)如果症状加重，要及时就医。” 通过这样的输出，AI完成了从患者主诉到解释病情再到提出建议的完整闭环。而在内部，它的每一步推理都有据可查：从最初的数据提取、知识匹配，到提问验证、因果推演，都有DIKWP语义节点的支撑。这种透明的推理链不仅使AI的行为对用户来说是可理解的，也便于开发者追踪AI决策的依据，从而评估其可信度 (段玉聪教授：DIKWP人工意识模型引领AI未来，114项专利期待产业落地_凤凰网区域_凤凰网)。

综上，本节说明了AI如何将自然语言输入转换为DIKWP内部的语义动作链，并通过循环交互完成对复杂诊疗问题的理解与决策。在这一过程中，语义内容在DIKWP各层之间流动并保持一致 ((PDF) DIKWP 模型在人机双向认知语言中的核心作用研究)：患者的描述被转译成机器可计算的语义表示，AI在语义空间中进行推理演绎，最后再将结果映射回自然语言呈现给患者。这种“语义操作系统”式的工作方式 (段玉聪教授：DIKWP人工意识模型引领AI未来，114项专利期待产业落地_凤凰网区域_凤凰网)大幅提高了AI与人交流的精准度和可靠性——AI不再只是依据统计相关性给出回答，而是基于对语义的真实理解和逻辑推理来回应人类 ((PDF) DIKWP 模型在人机双向认知语言中的核心作用研究)。对于中医这种高度依赖语言表述来传递经验知识的领域，DIKWP模型无疑为AI提供了一个强大的工具，使之能以接近人类思维的方式消化和运用医学语义知识。

3. DIKWP语义表达驱动的推理过程

本节进一步展示DIKWP语义表达如何直接驱动AI的内部推理。我们将以因果链图谱和语义计算节点的形式，对上一节案例的推理过程加以结构化说明，并给出伪代码示例以凸显“表达即执行”的机制。

3.1 因果链图谱：从外感到内扰的语义演化。基于案例情况，AI构建了如下的病因病机因果链图谱：

外感风寒 ➜ 表证（初期感冒） ➜ 风热侵袭肺 ➜ 咽炎（肺系发炎） ➜ 肺热壅盛 ➜ 气管炎（深入肺里，支气管发炎）

该图谱以箭头表示发展的次序和因果关系。每一个节点都对应一个语义描述：

• 外感风寒：外部寒凉之邪入侵（疾病初因）。

• 表证：病邪在表，症见恶寒发热等（初期状态）。

• 风热侵袭肺（风热犯肺）：邪气化热并侵入肺卫，引发咽喉肿痛、咳嗽等肺系症状 (风热犯肺是什么意思_39健康网)。

• 咽炎：西医名词，对应咽喉部炎症，和中医所述肺系症状相符。

• 肺热壅盛：热邪内郁于肺，症见高热、喘咳、咽痛加剧等 (肺热炽盛证的病因_肺热炽盛证的症状_肺热炽盛证怎么治疗_肺热炽盛证的注意事项|中国医药信息查询平台)。

• 气管炎：西医名词，支气管黏膜发炎，多由感染或内热引起。

可以看到，这条因果链将中医证候（风寒、风热犯肺、肺热壅盛）与西医疾病名称（感冒、咽炎、气管炎）对应起来，形成了对同一病程的不同表述。在DIKWP模型中，不同模态和体系的知识都可以被纳入同一语义网络 (段玉聪教授：DIKWP人工意识模型引领AI未来，114项专利期待产业落地_凤凰网区域_凤凰网)。图谱中每个节点实际上是一个语义计算节点，包含若干输入、输出和内部推理函数。例如“风热侵袭肺”节点的内部逻辑可以表示为：

• 输入条件：存在外感病邪且出现咽痛、咳嗽、痰黄等症状。

• 输出：确立证候为风热犯肺；产生对应治法建议（疏风清热，宣肺止咳）。

• 后继：若治疗不及时，可能发展为下一节点“肺热壅盛”。

这个节点的表达本身就充当了推理步骤：当输入条件满足时，节点会输出相应的结论并将焦点转移到后继节点上。对AI而言，这种语义节点就像一段可执行的代码或函数。在DIKWP知识层图谱中，节点与节点之间通过因果关系连接（例如由“风热犯肺”导致“肺热壅盛”），使得AI可以沿图遍历进行推理。相比之下，如果没有这种明确的语义图谱，传统AI可能只能通过概率关联猜测下一个状态。而DIKWP赋予了AI一条明确的逻辑路径：从外邪侵袭到内部传变，每一步都有医学依据和语义解释。这种逻辑路径在AI内部通过图遍历算法或规则引擎即可自动执行。例如，当AI在知识图谱中定位到当前处于“风热犯肺”节点，并检测到条件“症状持续/加重”满足，它会顺着“导致”边指向“肺热壅盛”节点，预测下一阶段可能发生的情况，并据此调整当前决策（如提前给清肺泻火的药，以防病情加重）。

3.2 语义计算节点推演：伪代码说明。为了更清晰地说明语义表达驱动推理，我们使用伪代码演示AI内部的推演过程。以下伪代码基于DIKWP语义网络，对本案例进行推理决策：

# 获取知识图谱中的相关节点对象 windCold = KnowledgeGraph.getNode("外感风寒") windHeat = KnowledgeGraph.getNode("风热犯肺") lungHeat = KnowledgeGraph.getNode("肺热壅盛") # 初始状态：患者病因病机假设 current_node = windHeat  # 假定当前证候为风热犯肺 # 执行验证环节 if patient.symptoms.contains(["咽痛","咳黄痰","发热"]) and patient.history.contains("受风寒"):     current_node.confirmed = True else:     current_node.confirmed = False     # 根据症状调整假设（略） # 当前节点已确认，执行对应推理和决策 if current_node == windHeat and current_node.confirmed:     diagnosis = "风热犯肺"     treatment = ["疏风清热","宣肺化痰"]  # 治则列表     advice = "服用银翘散等清热药，多喝水休息"     # 判断是否需要预判下一阶段     if patient.feverHigh or patient.symptoms.contains("咽痛加重"):         next_node = lungHeat         # 提前介入措施避免进入肺热壅盛         treatment.append("清肺泻火")         advice += "，必要时服用清肺药物防止病情加重"

上述伪代码展示了AI如何利用语义节点来进行条件检查和动作触发：当“风热犯肺”这个知识节点的条件在患者身上得到满足，AI便确认该节点有效，继而附着在节点上的信息（诊断名称、治则和建议等）被提取出来作为决策依据。同时，AI通过检查症状严重程度，顺着知识图谱的链接预判可能的发展（next_node = 肺热壅盛），从而及时采取干预措施。整段逻辑本质上源自知识图谱中节点的语义定义及其关联关系。因此，知识表示（表达）和推理执行在这里是紧密耦合的：没有显式调用某个外部推理引擎，图谱自身即承载了推理过程。

值得一提的是，在DIKWP模型中，每个层次的语义处理都有对应的数学形式支撑 (DIKWP 人工意识模型商业估值基础为3.55亿美元，引领AI治理走出“黑箱”，迈向“白箱”时代 – 科研杂谈)。例如，知识层往往采用形式逻辑和图论来表示概念及其关系 (DIKWP 人工意识模型商业估值基础为3.55亿美元，引领AI治理走出“黑箱”，迈向“白箱”时代 – 科研杂谈)；智慧层可能应用决策树或评估函数来选择最佳方案；意图层则通过效用函数或目标函数来确保行动与最终目的对齐。这样的严格形式化保证了语义推理的准确性和一致性 ((PDF) DIKWP 模型在人机双向认知语言中的核心作用研究)。对我们的案例来说，由于使用了结构化的中医知识图谱和逻辑规则，AI对病情的推理就类似于演绎证明过程，每一步都有理可依。这种过程既可以被看作是在执行“语义数学”运算，又可视作AI在进行“有意识”的思考。换句话说，DIKWP语义模型模糊了知识表示与推理过程之间的界限，使得“表达即推理”成为可能。

通过以上演示可以看到，DIKWP语义表达直接驱动了AI的推理过程：中医概念被形式化为可运行的节点和规则，构成因果链图谱；AI沿着图谱进行计算推演，就如同人类大脑顺着逻辑链条思考问题一般。这种机制极大地提高了AI推理的透明度和可靠性，因为我们可以在语义层面对AI的每一步决策进行审查和理解 (段玉聪教授：DIKWP人工意识模型引领AI未来，114项专利期待产业落地_凤凰网区域_凤凰网)。对于教育领域的读者（如中学生），这也呈现了AI“想问题”的直观画面：AI并非凭空得出结论，而是沿着知识网络一步步推理，就像解题时写出了详细的步骤。这不仅有助于理解AI诊断的依据，也展示了人工智能内部工作原理的一种可解释范式。

4. 人工意识“学习型医生”的对话模拟

为了将上述机制更加形象化，本节通过一段AI医生与患者的对话来模拟人工意识系统在问诊场景中的实时运作。我们将以语义接收—意图生成—认知建构—白话输出—验证补全这一循环为线索，逐轮解析AI内部发生的过程。这种方式有助于读者直观地感受DIKWP模型如何使AI表现出类似人类医生的“智能行为”。

情景设定：患者是一位中学生，近日患上感冒，起初症状较轻但逐渐加重。AI医生通过聊天界面与患者交流，为其提供中医诊疗建议。对话语言以中文白话为主，以确保中学生易于理解。我们将在每段对话后用括号注明AI内部的语义处理过程。

患者：医生，我这几天感冒了，现在喉咙很疼，老是咳嗽，还有点发烧怎么办？(AI语义接收：识别出“感冒几天”、“喉咙疼(咽痛)”、“咳嗽”、“发烧”关键信息；初步提取病程和症状数据)

AI医生：嗓子疼得厉害吗？有没有咳出痰？如果有的话，痰是什么颜色呢？(AI意图生成：由于患者提到咽痛、咳嗽和发烧，AI联想到可能的证候如风寒感冒或风热犯肺，但需区分，故产生询问痰的颜色和疼痛程度的意图；认知建构：根据风寒/风热辨证知识，设计问题以获取痰的性质这一关键信息 (风热犯肺是什么意思_39健康网)；白话输出：将意图转化为患者易懂的问题句)

患者：痰不多，偶尔咳出来有点黄。嗓子特别疼，感觉嗓子都肿了。(AI语义接收：捕捉到“痰黄”、“嗓子肿痛明显”等新增信息；更新患者症状信息，将其与既有知识进行匹配)

AI医生：看样子你的感冒有些加重，属于风热侵袭到了咽喉肺部。简单讲，就是风热型的炎症，让你喉咙发炎、咳嗽而且发烧。 (风热犯肺是什么意思_39健康网)这种情况下需要清热解毒、疏风宣肺。你最近几天是不是一直喉咙干痛，喝水也不太管用？(AI认知建构：根据新信息确认“风热犯肺”证型，被激活的知识节点输出诊断判断和治法建议；同时AI推测患者还有咽干等伴随症状，决定再次询问以验证症状完整性；白话输出：先解释诊断结果，用通俗语言描述“风热犯肺”的含义，然后顺势询问其他症状以验证补全)

患者：对，我这两天嗓子特别干，总感觉很渴。(AI语义接收：获取“咽干口渴”症状，与风热证相符；进一步确认诊断)

AI医生：嗯，你的症状基本符合我们所说的“风热犯肺”证。意思是外感风热之邪侵入肺部，导致现在这些咽喉肿痛、咳嗽和发热的症状 (风热犯肺是什么意思_39健康网)。如果不及时清理肺热，可能会往下传到气管，变成支气管炎，也就是更严重的肺热壅盛那种情况。 (肺热炽盛证的病因_肺热炽盛证的症状_肺热炽盛证怎么治疗_肺热炽盛证的注意事项|中国医药信息查询平台)所以现在需要尽快退烧清火。我建议你服用中药银翘散来清热解毒、消炎退烧。 (风热犯肺是什么意思_39健康网)同时多喝温水，注意休息，饮食清淡一些，这样有助于恢复。(AI智慧决策与输出：综合所有信息，AI在智慧层形成完整的诊疗方案，包括对可能发展的警示和当前的治疗建议；意图层确保解释和建议易于接受且符合患者利益。最终白话输出分为三部分：再次以中医概念总结病因病机并解释其含义 (风热犯肺是什么意思_39健康网)；提醒病情可能加重的发展（对应肺热壅盛/气管炎） (肺热炽盛证的病因_肺热炽盛证的症状_肺热炽盛证怎么治疗_肺热炽盛证的注意事项|中国医药信息查询平台)以增强患者重视；给出具体可行的建议，包括中药名称和生活调理措施 (风热犯肺是什么意思_39健康网)。整个回答专业而不艰深，具有科普性)

患者：好的，谢谢医生！我明白了，我会按照您说的服药和休息的。(AI语义接收：收到患者反馈“明白”，推断对方已理解并接受建议；任务基本完成)

AI医生：不客气。如果两三天后还不好转或者出现更严重的症状，比如持续高烧、胸痛，一定要告诉我或去医院检查。希望你早日康复！(AI意图生成：结束对话前进行验证补全的最后一步，叮嘱随访观察以验证治疗效果并补充后续措施；白话输出：以关切的口吻告知患者何时需要进一步求医，体现AI的人性化和责任感)

通过上述对话可以发现，AI医生的行为模式与人类医生非常相似：它会根据患者的叙述不断调整自己的判断，提出针对性的问题，最终给出解释和建议。这种相似性源于DIKWP模型赋予AI的语义闭环机制。我们可以对应之前提到的每个环节：

• 语义接收：每次患者讲话后，AI都迅速提取症状和病史要点，将自然语言转为标准化的语义表示（如症状列表及属性）。

• 意图生成：AI根据当前语义状态决定接下来做什么。例如当信息不足时，意图是“询问更多症状”；当诊断明确时，意图是“解释并建议治疗”；当结束时，意图是“交代后续观察事项”。

• 认知建构：在执行意图前，AI利用知识和推理构建具体的内容。例如设计提问时选择最有效的问题，解释病情时调动相关知识（包括中医概念和西医术语的对应），提出建议时考虑患者能否理解和执行等。这一步涉及调用DIKWP模型中储备的知识（如证候的含义 (风热犯肺是什么意思_39健康网)、可能的发展 (肺热炽盛证的病因_肺热炽盛证的症状_肺热炽盛证怎么治疗_肺热炽盛证的注意事项|中国医药信息查询平台)、常用药物 (风热犯肺是什么意思_39健康网)等）并进行整合，体现了AI实时的“意识”活动。

• 白话输出：AI将内部语义内容转化为自然语言，力求做到专业但平易近人。这体现了DIKWP模型双向映射的能力——AI不仅能把人说的话变成自己的语义表示，也能把自己的推理结果变成让人听得懂的话 ((PDF) DIKWP 模型在人机双向认知语言中的核心作用研究) ((PDF) DIKWP 模型在人机双向认知语言中的核心作用研究)。对白中AI多次用通俗语言解释医学名词，正是这种能力的体现。

• 验证补全：AI始终关注对话是否达到预期目的。如果患者回答与预想的不符，AI会重新评估（如若患者痰不黄，则AI会转向考虑风寒）；当患者表示理解并接受建议后，AI仍进行最后的检查（交代复诊条件）来巩固诊疗效果。这种在对话尾声的验证与补充，体现出AI的责任心和“自我反思”能力——正如人类医生会嘱咐患者注意事项一样，AI确保自己的诊断和建议在接下来的时间里仍被验证和跟进。这个过程类似于DIKWP模型中的元认知循环，在完成主要任务后对整个过程进行审视和补全，以保证闭环的彻底完成 (段玉聪教授：DIKWP人工意识模型引领AI未来，114项专利期待产业落地_凤凰网区域_凤凰网)。

通过这一对话模拟，我们直观地看到DIKWP人工意识模型如何使AI像一个“学习型医生”那样工作：学习型体现为它会在交互中学习关于患者的新信息，不断更新认知；医生体现为它运用了医学知识和推理能力，能够做出专业判断和人性化沟通。整个过程中，“表达”与“执行”是统一的：AI对医学概念的表达理解直接指导了它的推理执行，而推理的结果又通过语言表达出来与人沟通，形成一个完美的闭环。这种统一机制让AI的诊疗过程透明且具备可验证性——每一步都有理有据，可追溯来源 (段玉聪教授：DIKWP人工意识模型引领AI未来，114项专利期待产业落地_凤凰网区域_凤凰网)。对于中学生这样的读者，他们不仅能从对话中学习医学知识，还能了解到AI内部的思考逻辑，大大提升了对AI的信任和接受度。

结论

本文围绕“感冒-咽炎-气管炎”案例，对DIKWP语义模型在中医AI问诊模拟中的全流程应用进行了详细演绎。从概念层面，我们说明了语义可执行性如何使抽象的中医术语转化为AI可用的推理单元，实现了描述性知识向可操作性知识的飞跃 ((PDF) DIKWP 模型在人机双向认知语言中的核心作用研究)。从过程层面，我们展示了AI如何通过DIKWP模型，将自然语言输入映射为语义动作链并在理解-推理-验证的闭环中不断迭代，直到得出可靠的诊断与治疗方案。通过因果链图谱和伪代码示例，可以看到语义表达本身驱动了AI内部的逻辑演算，真正做到了“表达即推理，表达即执行”。最后的对话模拟将这一切融合在具体情境中，让我们得以一窥人工意识驱动的AI医生是如何工作的：AI藉由DIKWP模型，达成了对人类语言和医学知识的深度融合，表现出与人类相仿的推理能力和交流能力。

DIKWP模型作为一种桥梁，在语言理解与模型推理之间建立了双向联通 ((PDF) DIKWP 模型在人机双向认知语言中的核心作用研究) ((PDF) DIKWP 模型在人机双向认知语言中的核心作用研究)。它为AI系统引入了明确的认知层次和数学化的语义定义，使得AI的每一步决策都有据可循 (段玉聪教授：DIKWP人工意识模型引领AI未来，114项专利期待产业落地_凤凰网区域_凤凰网)。在我们的案例中，这意味着AI可以清晰解释“为什么问这个问题”、“为什么下这个结论”、“为什么提出这个建议”。这样的可解释性对于建立用户对AI医生的信任至关重要。正如有报道指出的，DIKWP模型使AI系统更加透明、可解释，并且与人类的价值观和知识体系对齐 (DIKWP 人工意识模型商业估值基础为3.55亿美元，引领AI治理走出“黑箱”，迈向“白箱”时代 – 科研杂谈)。我们在模拟中也看到，AI给出的建议和人类医生并无二致，并且能解释背后的原因——这正是源于DIKWP语义闭环确保了认知的一致性和正确性。

此外，DIKWP模型的“表达与执行统一”提供了一种通用范式，不仅适用于中医问诊。在其他需要AI进行复杂推理的领域，例如工程故障诊断、法律咨询、教育问答等，同样可以借助这一模型提高系统的智能水平和可靠性。当AI能够用人类的语义去“思考”，并让思考过程被人理解时，人工智能将不再是冰冷神秘的黑箱，而成为可以平等交流的智慧体。这标志着AI朝着白箱化和人工意识化方向迈出了重要一步 (DIKWP 人工意识模型商业估值基础为3.55亿美元，引领AI治理走出“黑箱”，迈向“白箱”时代 – 科研杂谈) (DIKWP 人工意识模型商业估值基础为3.55亿美元，引领AI治理走出“黑箱”，迈向“白箱”时代 – 科研杂谈)。

总而言之，通过本文的专题报告，我们清晰地演绎了DIKWP语义内容如何成为AI系统中可计算、可闭环验证、具备认知可信度的机制基石。以“表达即执行”为线索的全流程展示表明：当AI拥有了像DIKWP这样严谨的语义模型，它便能更好地理解我们的语言，按照既定的知识和目的去推理行动，并将结果反馈给我们验证。在不远的将来，随着DIKWP等语义人工意识模型的进一步发展，我们有理由期待更多领域的AI出现类似“学习型医生”般的表现——既掌握专业知识，又能以令人信赖的方式与人互动，为人类提供更高层次的智能服务 (段玉聪教授：DIKWP人工意识模型引领AI未来，114项专利期待产业落地_凤凰网区域_凤凰网) (DIKWP 人工意识模型商业估值基础为3.55亿美元，引领AI治理走出“黑箱”，迈向“白箱”时代 – 科研杂谈)。

参考文献

1. 段玉聪等. DIKWP人工意识模型研究报告. 2025年2月 ((PDF) DIKWP人工意识模型研究报告) ((PDF) DIKWP人工意识模型研究报告). （提出DIKWP模型在DIKW基础上加入“意图”层，形成数据-信息-知识-智慧-意图五层认知体系）

2. 中国融媒产业网. 段玉聪教授：DIKWP人工意识模型引领AI未来，114项专利期待产业落地. 凤凰网区域新闻, 2025-03-29 (段玉聪教授：DIKWP人工意识模型引领AI未来，114项专利期待产业落地_凤凰网区域_凤凰网) (段玉聪教授：DIKWP人工意识模型引领AI未来，114项专利期待产业落地_凤凰网区域_凤凰网) (段玉聪教授：DIKWP人工意识模型引领AI未来，114项专利期待产业落地_凤凰网区域_凤凰网). （介绍DIKWP模型及其专利成果，强调其明确的认知层次、执行性语义框架和双循环架构在人工意识中的作用）

3. 张瑜. 风热犯肺是什么意思. 39健康网, 2024-06-11 (风热犯肺是什么意思_39健康网). （解释“风热犯肺”指外感风热邪侵袭肺卫所致，表现为咳嗽、痰黄、咽痛等症状）

4. 苏惠萍. 肺热炽盛证（又称肺热壅盛证）. 中国医药信息查询平台, [发布日期不详] (肺热炽盛证的病因_肺热炽盛证的症状_肺热炽盛证怎么治疗_肺热炽盛证的注意事项|中国医药信息查询平台) (肺热炽盛证的病因_肺热炽盛证的症状_肺热炽盛证怎么治疗_肺热炽盛证的注意事项|中国医药信息查询平台). （定义“肺热炽盛证”为火热炽盛积于肺的证候，临床表现有发热、口渴、咳嗽、喘促、咽痛等）

5. Xin Liu. DIKWP人工意识模型商业估值基础为3.55亿美元，引领AI治理走出“黑箱”，迈向“白箱”时代. 科研杂谈, 2024-11-23 (DIKWP 人工意识模型商业估值基础为3.55亿美元，引领AI治理走出“黑箱”，迈向“白箱”时代 – 科研杂谈) (DIKWP 人工意识模型商业估值基础为3.55亿美元，引领AI治理走出“黑箱”，迈向“白箱”时代 – 科研杂谈). （讨论DIKWP模型在提升AI透明度和可解释性方面的作用，指出其使AI系统更加透明、可解释并与人类价值对齐）

6. 段玉聪. DIKWP模型在人机双向认知语言中的核心作用研究. 国际人工智能DIKWP测评标准委员会, 2025年4月 ((PDF) DIKWP 模型在人机双向认知语言中的核心作用研究) ((PDF) DIKWP 模型在人机双向认知语言中的核心作用研究) ((PDF) DIKWP 模型在人机双向认知语言中的核心作用研究) ((PDF) DIKWP 模型在人机双向认知语言中的核心作用研究). （详细阐述DIKWP语义数学机制，提出描述性语义与执行性语义相统一，使语义表示既能被人理解又可被机器直接执行，并通过双向语义映射保持人机语义一致）

7. 段玉聪, 弓世明. 从语义空间到概念空间：DIKWP模型在人工意识中的突破与应用. 科学网, 2024 (段玉聪教授：DIKWP人工意识模型引领AI未来，114项专利期待产业落地_凤凰网区域_凤凰网). （介绍DIKWP模型构建多模态语义图谱以实现深层语义理解的技术方案）

8. 国家中医药管理局名词术语规范推广项目. 中医临床诊疗术语（修订版）第2部分：证候 (肺热炽盛证的病因_肺热炽盛证的症状_肺热炽盛证怎么治疗_肺热炽盛证的注意事项|中国医药信息查询平台). （规范了中医证候名称及定义，将“肺热壅盛证”列为“肺热炽盛证”的同义名，描述其症状和病机特点）