将符号概念空间转化为DIKWP语义空间以实现个性化语义通信

段玉聪，梅映天

摘要

人工智能系统越来越需要实现个性化通信，以传达超越字面符号的意义。传统的知识表示通常依赖于共享的概念符号（即概念空间），但由于经验和语境的差异，不同智能体对其可能会有不同的解释。本文以段玉聪教授提出的“数据–信息–知识–智慧–意图（DIKWP）”模型和语义通信相对性理论为基础，提出一种真正语义化的个性化通信方法。

我们提出了一个DIKWP×DIKWP交互网络，用于将内容从符号化的概念空间转化为DIKWP语义空间表示。该方法利用了DIKWP模型的五层语义层级——从原始数据到驱动意图——并将“理解”视为一种相对的、个体化的过程。

我们详细阐述了DIKWP模型与认知相对性的理论基础，认知相对性认为每个智能体的知识和感知是相对于其独特的DIKWP状态存在的。随后，我们描述了DIKWPDIKWP机制，该机制支持在概念符号与各智能体DIKWP网络中的丰富语义内容之间进行双向映射。

该模型通过动态识别和桥接智能体之间认知框架的差距，促进意义的对齐。我们提出了一种形式化的映射方法，将概念输入依据接收者的DIKWP语境进行语义增强，从而实现个性化的解释与响应。

实验案例——包括一个由基于DIKWP的人工意识系统调解的医生–患者交互——展示了该模型如何支持智能化的个性化理解。在医疗场景中，系统通过对话的DIKWP网络标注识别出语义不匹配（例如“chest”一词在患者与医生之间具有不同的关联意义），并引导系统补充语境以消除歧义。

结果表明，我们的方法能够实现语义对齐，确保传达的内容被双方按预期理解。我们还讨论了可能的应用实现，如人–AI协作系统和个性化助理，在这些场景中DIKWPDIKWP模型能够提升语义清晰度和以用户为中心的通信能力。

通过将信息交换锚定于每个智能体的个体化语义空间和意图驱动的语境中，该框架朝着“语义相对通信”的方向迈进，这也是人工意识和下一代个性化AI的基石。

本文结构如下：引言部分概述个性化语义通信的挑战并介绍DIKWP理论；第二部分“相关工作”综述DIKW层级、语义通信及AI个性化研究背景；第三部分“理论基础”阐述DIKWP模型与语义理解的相对性原理；第四部分“方法学”提出DIKWP×DIKWP交互网络与映射过程；第五部分“实验”展示案例研究与验证仿真；第六部分“结果与讨论”分析模型性能及其在AI个性化中的意义；第七部分“结论”总结本文贡献并提出未来研究方向。

1. 引言

在人与AI系统之间有效传达意义的能力，是构建个性化智能应用面临的一个关键挑战。在传统的通信范式中，信息以符号或词语序列的形式进行交换，其解释依赖于一种假定存在的共享概念空间（即对术语和符号的共享定义）。

然而，个体之间在背景知识、语境和认知状态方面的差异，常常导致误解——同一个符号在不同智能体中可能有不同的含义。这在个性化场景中尤为严重，例如教育、医疗或个人助理等应用场景中，内容必须根据用户的理解进行定制。

一个核心问题是，传统的符号表示缺乏一种机制来考虑语义的相对性：每个智能体都是在其自身的知识和经验语境中感知和理解信息的。正如段玉聪教授的认知相对性原则所指出的那样：

“知识和感知是相对于观察者的认知框架（即‘参考系’）而言的。”

换句话说，一个给定概念没有单一的绝对意义；对于一个实体而言显而易见或真实的内容，对于另一个认知状态不同的实体则可能不成立。这一见解意味着，要实现真正的语义通信，就需要建模并弥合这些个体之间理解的差异。

AI个性化通信方面的现有努力通常集中在表层定制——例如根据用户偏好或阅读水平调整内容——却很少解决“语义解释一致性”这一更深层问题。经典信息论处理的是符号（即语法）的准确传输，而非意义（即语义）的正确性。例如，香农的通信模型刻意排除了语义因素，仅将信息视为一串应由接收方复制的比特序列。

近年来在语义通信和6G网络中的研究开始考虑“意义”，目标是只传输“对接收方有意义的信息”，以提升通信效率。但这些工作大多建立在“语义理解基本一致”的前提下，或使用统计AI模型压缩语义，而未对每个参与者独特的语义上下文进行形式化建模。

新兴的人工意识（Artificial Consciousness, AC）领域进一步强化了对个性化语义交换的需求：如果机器要具备类人的理解能力或意识，它们就必须以与自身认知框架相契合的方式解释信息，同时保持对人类的可理解性。

本文旨在通过DIKWP模型来应对这些挑战。DIKWP是对广为人知的数据–信息–知识–智慧（DIKW）层级的扩展，新增了“意图（Purpose）”这一层级。

传统的DIKW金字塔是一个概念模型，表示原始数据如何被处理为信息，进而转化为知识，最终提炼为智慧。段玉聪提出的DIKWP模型引入了Purpose（P）作为驱动认知过程的顶层结构，体现了处理数据和知识背后的目标或意图。

重要的是，DIKWP将线性的DIKW金字塔重新构想为一个网络化的交互框架。不再是从数据到智慧的单向推进，而是允许双向影响：高层认知（智慧、意图）可以引导低层输入（数据、信息）的解释，形成闭环式的交互网。

DIKWP模型中的每一层代表一个语义抽象的等级——从具体的观察到抽象的意图——而各层之间的交互支持理解的动态更新。通过将知识和认知结构组织为这五个相互连接的语义层，DIKWP为表示一个智能体的语义空间提供了丰富的建模基础。

我们提出，将符号通信转化为每个智能体的DIKWP语义空间，是实现个性化理解的关键所在。这里所谓的“语义空间”指的是一个认知智能体（无论是人还是AI）对各类概念所建立的意义、联想和解释网络。

它不同于“概念空间”，后者是抽象的、语言层级的知识表示（定义、术语及其逻辑关系），独立于个体语境。某个术语可能在多个智能体的概念空间中占据相似位置（例如医生和病人都知道“chest pain”的词典定义），但其在每个智能体语义空间中的嵌入方式可能大相径庭（医生将其与心脏病、胃酸反流等关联，病人则可能仅将其视为不适感）。

当概念空间中的表达无法在两个智能体的语义空间中一致映射时，误解就会发生。段玉聪教授关于“概念空间与语义空间错位”的理论正是精准揭示了这一问题：概念空间是独立且通用的（通过语言与符号表达），而语义空间是个体化且基于经验的，理解差异即源于此。

为了解决这一问题，我们提出了DIKWP×DIKWP交互网络模型用于语义通信。该模型明确连接通信双方的DIKWP语义网络，支持在概念符号与DIKWP层级语义内容之间进行结构化的双向映射。

本质上，当一条消息被发送时，它不再被当作脱离上下文的符号串处理；相反，发送方系统将其内容投影为带有DIKWP注释的结构，包含预期的语义内容（数据引用、推理信息、相关知识、智慧洞察以及背后的意图）。接收方系统依据其自身的DIKWP语境解析该增强消息，将其在各层与接收者的语义空间进行对齐。

通过这一机制，通信变得相对化——即它考虑到了认知参考系的差异性——但仍保留了统一的符号接口。我们的方法类比于物理中的相对论，其中在不同参考系之间进行变换以保持物理规律一致。类似地，DIKWP×DIKWP模型提供了发送者与接收者认知参考系之间的转换规则，从而在语义上传递中保持预期意义的稳定。

本研究的贡献如下：

· 语义相对性通信建模：我们将段玉聪的语义理解相对性原理形式化为通信框架，描述每个智能体的DIKWP状态（其“认知参考系”）如何影响解释，并提出在不同认知参考系之间转换内容的方法，以保持语义一致性。

· DIKWP×DIKWP交互网络：我们设计了一个模型，两个DIKWP语义网络在其中交互，详细机制支持语义内容在D、I、K、W、P各层的对齐或翻译。我们引入了双向映射算法，将符号概念转化为DIKWP表示，反之亦然，使智能体能够在各自的语义术语中理解对方的消息。

· 概念–语义双向映射方法：我们提出了一种将概念符号映射到DIKWP语义空间（及反向）的方法。这包括使用DIKWP元语义对术语进行注释（如标注某短语在发送者意图中是数据、信息、知识等），并利用接收者的DIKWP画像，在其语境中重新构建该概念。我们在医疗对话场景中展示了这一双向映射的实际示例，突出不同智能体对关键术语所激活的语义网络的差异，以及映射如何调和这些差异。

· 面向人工意识与人机交互的应用：我们讨论了该模型在实际系统中的实现路径，重点展示了一个基于DIKWP的人工意识系统在医生–患者对话中的应用，并说明其如何体现本模型的原理。同时我们还探讨了该模型在人机交互中的潜在应用，如智能辅导系统、个性化虚拟助手等，这些系统可依据用户特定的DIKWP画像进行更有效的语义通信。

· 案例研究验证：我们通过案例研究进行定性验证。核心部分是一段详细的医疗咨询对话分析，展示了DIKWP语义注释如何识别误解并确保医生提问与患者描述达成共享理解。我们还引用了多智能体交互模拟，其中每个代理拥有不同的知识库，验证我们的模型相比传统仅符号通信的方式在减少语义偏差和误解方面具有优势。

本文其余部分组织如下：第2章（相关工作）回顾DIKW层级、语义通信框架及AI个性化研究；第3章（理论基础）深入剖析DIKWP模型及认知空间相对性原理；第4章（方法学）介绍DIKWP×DIKWP交互网络与语义映射过程；第5章（实验）描述案例研究与仿真环境；第6章（结果与讨论）展示结果并分析其在AI个性化中的意义；最后，第7章（结论）总结研究成果并提出未来研究方向，包括扩展模型、通过机器学习自动化映射过程，以及在更广泛领域中定量评估语义对齐能力。

通过弥合符号与语义之间的鸿沟，并考量每个智能体理解的个体差异性，本文旨在为AI支持的个性化通信奠定基础，使其远比传统的一刀切消息传递方式更具意义与效果。我们将其视为实现机器人工意识的重要一步——因为能根据自身认知状态解释和传达意义、理解他人视角，正是有意识智能的标志。DIKWP×DIKWP模型因此既是一个通信的实践框架，也是一个理解AI认知与意识的概念模型。

2. 相关工作2.1 DIKW金字塔与扩展

“数据–信息–知识–智慧（DIKW）”金字塔长期以来被用于刻画从原始数据中提取认知与价值的处理层级。在这一经典结构中：

· **数据（Data）**指无上下文的原始信号或符号；

· **信息（Information）**是结构化或被赋予上下文的数据（捕捉数据间的差异或关系）；

· **知识（Knowledge）**是组织化的信息集合，具有理解力或预测能力；

· **智慧（Wisdom）**则是在知识基础上提炼出的高级洞察或判断（通常包含原则、伦理或长期视角）。

DIKW模型在信息科学、知识管理等领域产生了深远影响，但也曾因结构过于线性、层间转化不明确而受到批评。部分学者尝试在DIKW中加入中间层或反馈机制以增加灵活性，但整体金字塔结构依旧是主流的认知模型框架。

段玉聪教授提出的DIKWP模型在此基础上引入了“意图（Purpose）”作为第五层级，明确指出意图不仅是认知的终点，更是整个过程的驱动器。Purpose代表了智能体在认知过程中所追求的动机、目标与意图，也就是为什么要获取某些知识、解释某些信息。

这一扩展将DIKW从“数据驱动”模型转向了“意图导向”模型，与认知科学中关于目标驱动型感知与学习的观点高度一致（例如，大脑倾向于优先处理与当前目标相关的信息）。在DIKWP结构中，意图影响了数据如何被处理、哪些知识被视为相关，从而在认知层级间产生深远的调节作用。段教授指出，人们往往将“高不确定性”或“高度重要性”的经历与某种意图绑定，意图也因此成为从知识向智慧转化的关键导向因子。

除增加“意图”外，DIKWP模型的另一个关键创新是将原本线性的金字塔转化为网络化、白盒型认知结构。在DIKWP中，D、I、K、W、P各层不再是单向递进关系，而是认知系统中的交互组件。正如段玉聪等人在2024年所指出：

“DIKWP模型将原有层级结构转变为网状交互网络，每一层都与其他层存在反馈连接。”

例如，高层的智慧（可能代表专家的直觉判断或伦理规则）可反向引导对原始数据的解释，即自上而下的认知调节；反之，突发的数据（如火警）也能迅速改变知识判断与当前的意图（从“继续开会”转向“紧急疏散”）。

这种网络化特性使得DIKWP尤其适合用于可解释人工智能（XAI）。与黑盒式神经网络不同，基于DIKWP的系统可显式表示知识、感知与目标之间的多层关系。段教授团队已构建了一个基于DIKWP的白盒人工意识评估系统，用于测评AI在五个层级上的认知能力（数据处理、信息识别、知识整合、智慧判断、意图对齐），通过任务矩阵形成一个25维认知评估向量。

这一结构展现了DIKWP在建模认知过程中可达到的细粒度，同时也展示了不同语义层如何交互构成智能行为的整体表现。由此，DIKWP模型与当前AI系统对可解释性与认知可调控结构的诉求高度契合。

在本研究中，我们将DIKWP模型作为语义内容的表示基础。借助其五层结构，当我们讨论语义空间时，可清晰区分：

· 某条通信内容是原始事实（D）、

· 上下文关系（I）、

· 已知概念或技能（K）、

· 高级原则或建议（W）、

· 还是认知驱动意图（P）。

这种结构化表示对于实现通信主体之间的意义映射与误解识别至关重要。例如：双方可能对测温数据（D）达成一致，但对其代表的风险判断（W）可能产生分歧，原因或许源于意图（P）的不同——DIKWP为识别并修复此类语义分歧提供明确“槽位”。

总结来看，DIKWP对DIKW的拓展不仅增强了对个性化语义通信的适配能力，也将“交流了什么（内容）”与“为什么交流（意图）”统一建模，成为本文个性化语义通信模型的坚实语义底座。

2.2 语义通信与相对性语义理解

近年来，作为对传统语法/比特级通信局限性的回应，语义通信的研究受到广泛关注。在经典信息论中，Claude Shannon提出了通信的技术维度，即在有噪声信道中如何精确传输符号；Warren Weaver则将通信划分为三个层次：

1. 技术层（传输是否准确）

2. 语义层（是否传达正确含义）

3. 效果层（是否产生预期影响）

当前通信技术已在技术层取得重大进展，研究重心开始转向语义层——即如何确保发送者所表达的意义被接收者准确理解。该问题在“人–AI通信”中尤为关键，因为AI即使正确识别出语音或文本，也未必理解人类意图，反之亦然。

近期的语义通信研究多关注如何在保持语义完整的同时压缩信息，例如用户说“查找附近的意大利餐厅”，系统可提取其意图（而非原句）进行传输。也有研究提出使用知识图谱或共享本体实现通信双方的“语义参考统一”，但这些方法通常建立在一个隐含假设之上：

发送者与接收者具有基本一致的语义理解或共享知识模型。

这一假设在面向个性化AI代理的实际应用中往往不成立。每个智能体可能拥有不同的经验背景、知识结构或领域专长。

为突破这一限制，段玉聪教授提出了语义理解相对性理论，并借鉴爱因斯坦相对论构建了“认知相对性”原理：

每一个智能体（无论是人还是AI）都在其自身的认知参考系内运作，这一参考系由其DIKWP状态决定。

直接推论为：对复杂概念的理解并无绝对共识，它总是相对于智能体当前的知识状态与意图而存在的。因此，要实现有效沟通，必须考虑如何在不同认知参考系之间进行语义变换。

认知相对性的一个具体表现是“概念空间”与“语义空间”的偏差：

· 概念空间（Concept Space）：符号及其形式定义所在之处，如“car”定义为“四轮载人车辆”，这一定义可被多个字典、知识库共享；

· 语义空间（Semantic Space）：个体内心对“car”的联想网络，如：自驾旅行、自由感、引擎声、维修知识等；而城市居民可能仅关联“出租车”与“公共交通”。

尽管两人使用相同词汇“car”，其在语义空间中的含义却截然不同。传统的语义互操作（如本体对齐）试图建立共识本体，但往往变成“强行一致”，无法反映个体差异。相对主义方法建议保留个体差异，并在其之间建立语义映射机制。

这正是我们DIKWP×DIKWP网络要解决的问题：通过DIKWP建模个体语义上下文，在通信过程中动态调整消息结构以实现意义对齐。

此外，语言学中的“共同语境（Common Ground）”理论也为本研究提供支持。心理语言学家Herbert Clark指出，人类交流依赖于建立共同认知基础——通过简化语句、补充背景等手段实现。我们的模型可被视为对这一机制的系统化建模：DIKWP×DIKWP框架通过识别语义差距并动态填补内容来构建AI的“共同语境”。

大语言模型（LLMs）也正走向语义通信，但其个性化语义建模能力仍有限。虽然GPT-4等模型表现出一定的语义理解能力，但它们缺乏对用户意图或知识背景的结构化建模。若结合DIKWP作为结构支撑，LLMs可根据用户DIKWP画像动态控制生成内容的语义层级（D/I/K/W），实现“有意图的语言生成”。段玉聪团队已在“DIKWP-GPT”融合研究中展开探索，表明符号-统计模型与结构化语义模型的融合是AI语义通信的未来趋势。

最后，在人工意识（Artificial Consciousness, AC）领域，我们的模型也与当前研究形成呼应。一个具备意识的智能体需拥有自身状态的内部模型，并能够建模他人知识与意图。DIKWP×DIKWP正是这种多层语义系统之间对接与映射的基础架构，可理解为两套认知系统的“语义接口”。

小结：

本章将本研究置于知识表示、语义通信、个性化AI与人工意识的交叉背景下。DIKWP×DIKWP模型是我们所知首个将“结构化认知模型”正式用于个性化语义通信建模的框架。它不仅承认语义差异的存在，更通过动态认知状态建模与转化机制，积极解决语义对齐问题。

下一章节将进一步构建该模型的理论基础，并展开实施与评估流程的详细描述。

3. 理论基础

本章将详细介绍我们方法的理论支撑，包括：段玉聪教授提出的DIKWP认知模型以及语义通信的相对性原理。我们将说明这些概念如何用于建模个体理解，并阐明建立DIKWP×DIKWP交互网络以实现通信的必要性。本章也为方法学部分奠定了术语与概念框架基础。

3.1 DIKWP模型：数据、信息、知识、智慧、意图

DIKWP模型是一个五层认知模型。为了理解交互网络的构建，有必要先明晰每一层的含义及其内部如何协作。以下是各层的概述及其在语义表达中的作用：

· 数据（Data, D）：数据是智能体接收的原始观测或感知输入。根据段玉聪教授的定义，数据是智能体对“相同性”现象的识别——通过采集多个原始信号，智能体识别出其中的重复元素或规律模式，并将其标注为数据点。例如，一组温度读数或症状“咳嗽”的发生都属于数据层。数据本身不具备语义，仅是被记录的信号，是模型中最低层的抽象。

· 信息（Information, I）：信息源于对数据之间差异或关系的识别。如果说数据是原始事实，信息则是将这些事实置于语境之中。信息通常回答“谁、什么、何时、何地”的问题。例如，观察到“今天的温度高于昨天”或“患者两天前开始出现咳嗽与发热”等，便是对数据的结构化解释。段教授强调，信息本质上是对数据之间“差异”的识别，是模式、异常与关联的发现过程。

· 知识（Knowledge, K）：知识是将信息整合成结构化理解或技能的结果，代表了智能体所掌握的概念、规则或模型。知识回答“如何”或“为什么”——如：“若出现某些症状，则可能患某种疾病”；又如，“发动机的故障模式与传感器读数之间的因果关系”。在DIKWP中，知识是信息被综合成语义图谱或认知模式的层级，如医学本体、语言知识库、物理定律等。

· 智慧（Wisdom, W）：智慧是基于知识的判断、伦理与价值观的体现，回答“应该怎样做”的问题。例如：虽知道治疗方案有多种（知识），但考虑患者个体情况后选择最合适的方案即属于智慧层。智慧也可体现在AI中，如政策选择、经验驱动的决策规则等。它抽象程度更高，不仅仅处理事实与规则，也涉及价值、优先级与整体评估。

· 意图（Purpose, P）：意图表示认知过程的动机、目标或驱动力，是DIKWP模型中最顶层的控制因子。意图决定了认知的方向性和相关性。例如，人类医生的意图可能是“最大化患者健康”，AI助手的意图可能是“帮助用户高效规划日程”。意图会影响我们关注哪些数据、调用哪些知识，以及应用哪些智慧。不同时间、场景、角色下，智能体的意图可能不同，导致在面对相同输入时认知路径也不同。DIKWP通过Purpose层将“认知处理”从被动数据流转化为有目标的智能过程。

重要特性： DIKWP模型的各层不是孤立的，而是组成一个语义空间的整体。一个智能体的DIKWP语义空间可视为其在五个层级上所有语义元素的集合，包括：已知的数据模式、信息关系、知识结构（如本体、规则）、智慧准则与意图目标。这种全景式建模是实现个性化语义通信的基础。

3.1.1 网状结构的认知网络

DIKWP不是线性流程，而是一个网状结构（mesh-structured network），具有以下特点：

· 双向反馈：高层对低层可形成指导性反馈，例如Purpose可引导数据采集策略（“我只关注与当前目标相关的数据”），Wisdom可判断哪些信息具有相关性。这种自上而下的调节机制类比人类感知过程（我们常依据目标与经验决定注意力）。反之，突发数据也可影响上层目标与策略——形成自下而上的调整。

· 闭环认知理解：由于存在反馈，认知并非从数据到智慧的一次性传递，而是持续迭代优化的过程。一个智能体可能从数据生成信息，再转化为知识，结合智慧与意图作出判断后重新采集数据或修正理解。这一循环直到目标达成或达到“认知平衡”。

· 语义关联性丰富：网络中的节点（数据点、信息片段、知识概念、智慧规则、意图目标）之间均可通过语义理由建立连接。例如，“发热”作为信息节点可关联到知识节点“感染”，进而关联到“抗生素治疗”策略。这种高连接性使得推理过程具有灵活路径。

· 白盒透明性：每一层的内容都可被显性表示与解释（如数据列表、信息结构、知识图谱、智慧规则、意图函数等），其相互作用路径也可被追踪。该透明性对于诊断语义偏差或认知冲突至关重要——我们可以判断是数据不一致、知识缺失还是意图不符导致理解失败。

总的来说，DIKWP模型既具层级性（保证认知抽象深度），又具网络性（支持上下文与互动），为个性化语义通信提供了结构化认知语义空间的理论依据。

我们可以将一个智能体的DIKWP模型视为图结构：节点代表不同层级的语义元素，边表示因果、归属、支持等语义关联。该结构中某些路径子图正构成了智能体在某次对话或任务中的“认知链条”。

为什么这对通信重要？因为当一个智能体向另一个传达信息时，实际上传递的是其DIKWP子图中的一段路径。若接收者DIKWP结构相似，则可以复现发送者的理解路径；若结构差异较大，则易产生误解。我们的目标即是通过结构映射机制确保传递的“语义子图”能在接收方被正确重建。

3.2 语义通信的相对性

如前所述，**认知相对性（cognitive relativity）**或称“理解的相对性”是一种原则，指出每个认知体都会根据其自身的参考系来解释内容。那么，“参考系”在这个上下文中意味着什么？在物理学中，参考系可能指观察者的状态（如位置、速度等）和坐标系统；在认知中，智能体的参考系可以理解为其当前的理解状态与视角的总和：包括其当前的知识库、信念、假设、注意焦点以及意图。DIKWP模型本质上对该参考系进行了编码——即该智能体的DIKWP状态就体现了它的语义上下文。

不同的智能体（或同一智能体在不同时间或不同角色下）拥有不同的认知参考系，这意味着同样的输入在它们那里可能被不同地处理。

认知参考系的例子：例如考虑“bank”这个词。对金融工作者来说，它会激活与“金融机构、账户、货币”等相关的知识；而对河流生态学家而言，“bank”可能立刻联想到“河岸、侵蚀、水边植物”等。两人的概念空间使用相同的词汇，但在各自的语义空间中，它们被激活的含义完全不同。如果这两人交谈时某人说“我要去bank”，一个人会想到银行，另一个人可能短暂地联想到河边。这说明了意义与背景知识之间的相对性。

段玉聪教授进一步将这一理论形式化，并提出：当我们在不同的认知参考系之间传递内容时，应当执行类似于物理中的洛伦兹变换——不是对时空，而是对语义内容进行转换。换句话说，如果智能体A想将其语义空间中的内容传递给智能体B，它应当考虑B的语义空间如何可能“扭曲”或重新解释该内容。就像在特殊相对论中，测量时间和长度时必须根据参考系调整一样，在语义相对性中，也需要调整表达方式、细节层级或上下文，以适应接收者的认知空间。

该理论的一个核心部分，是识别不同参考系之间的差异，尤其是概念空间与语义空间之间的差异。在第2章中我们已讨论两者的区别，此处我们强调其对通信的后果：

· 误解检测：如果接收者用其自身的语义空间解释消息，而该解释与发送者意图差异明显，就表明存在语义不对齐。段教授提出可通过比较语义解释来识别这种误解。在实际操作中，如果双方都将内容映射到自身的DIKWP结构中，便可以算法化地找出结构分歧点。例如，在医生–患者对话中，患者提到“胸口闷”，而医生则从医学角度联想到多种疾病。如果AI中介拥有双方的语义映射，它能识别出患者并未将“胸口闷”与“心脏病”关联，而医生则关联了，从而指出潜在误解或信息缺失。

· 误解量化：在识别差异后，可以尝试量化语义距离。例如可通过知识图谱的路径距离，或概率性语义重合度等方式计算。简单做法是计算发送者的语义表达中有多少核心关联在接收者理解中缺失或被曲解。在我们的模型中，我们可以逐层计算DIKWP差异，例如发送者表达包含了知识层K，但接收者缺乏对应节点，或接收者的意图P使其忽略了某些信息I。这类量化可得出“误解程度”指标。

· 语义调整：一旦发现差异，理论建议进行个性化语义关联与知识推理以修正表达。也就是说，发送者或中介应当重述、澄清或补充部分内容来弥合差距。在医生–患者的例子中，若发现患者不理解“闷”可能与心脏有关，医生可以通过询问胃酸、心悸等症状来引入新概念，完成语义桥接。在机器语境中，这可能表现为系统自动追加注解，例如对某术语进行解释或补充上下文，类似老师发现学生困惑后做出的解释补偿。

· 理解确认：最后，该过程应为迭代式，即调整后要确认是否达成共识。这可以是明确反馈（如接收者复述或确认）或隐性反馈（如后续互动中未再出现语义冲突）。在人类交流中，这往往体现为“你明白我的意思吗？”或“这是否有道理？”这类句式的使用，以及接收者的回应或语境连贯性。

以上四步——识别差异、量化、调整、确认——构成一个意义协商循环，可持续执行直至达到满意理解水平。这实质上是一种语义协商机制。但这种机制依赖于一个前提：我们能将表达内容显式映射进发收双方的语义参考系。人类通常靠直觉与反复试错完成这一步，而我们的目标是借助DIKWP结构将其形式化。

3.2.1 示例：DIKWP框架下的医生–患者对话

为了进一步说明，我们提供一个简化的医生–患者对话片段（其完整案例将在第5章中详细展示）：

· 患者说：“我晚上躺下时感觉胸口有点闷。”

患者的概念空间中，“胸口”是身体部位，“闷”是一种不适感。语义空间中，“胸口”可能关联到“呼吸”“焦虑”“沉重感”，但并没有医学意义上的联想（如心脏病、胃酸倒流）。

· 医生听到这一描述后，其语义空间中，“晚上躺下时胸闷”会激活“心衰”“肺积液”“胃酸反流”等知识节点。医生的概念空间对“胸口”定义相同（身体部位），但其语义空间更丰富，与“心肺器官”直接关联。

这时已出现语义偏差：患者未将“胸闷”与严重疾病联系起来，医生则立即引申至潜在风险。如果医生直接说“可能是心脏问题”，患者可能会惊讶甚至恐慌，因为他原以为只是“小不适”。

这正是“认知参考系转换”所要解决的问题：医生需要估计患者的理解状态，并进行适当引导。优秀的医生通常会进一步提问或温和解释，例如：“你是否有过胃酸倒流？有时晚上胃酸会上涌，可能会有这种感觉。”在DIKWP术语中，医生此时正在尝试向患者的语义空间注入相关联的知识路径，如“胸闷”→“胃酸倒流”这一K层知识节点。

我们可将这种过程视为一种映射操作：

· 医生的语义网络中有：“晚上胸闷” → 可能是“胃酸倒流”这一K级链接；

· 患者缺乏该链接；

· 通过语言解释或问询，医生将该链接在患者语义空间中建立起来；

· 同时，医生也在评估患者的意图P——也许患者只是想要缓解不适，并不关注诊断细节；而医生的意图则是“做出精准诊断”；

· 在意图层P对齐后，医生才能确保后续沟通在同一语义轨道上进行。

这一简短的情境体现了本文全部关键理念：概念空间提供了起点，语义空间决定了解释差异，交互式语义交换（通过对话）推动双方向共享理解靠拢。

在第5章中我们将完整重现该对话案例并结合DIKWP结构进行分析。此处，我们仅需说明：段玉聪教授的语义相对性理论为我们的通信模型为何必须是适应性的、双向的提供了根本动因。

与传统通信模型试图用统一编码方案覆盖所有个体不同，我们的方法认为每个智能体的通信模块都应为对方定制语义内容。这正是AI个性化通信的核心——不仅是形式定制，而是在语义与推理路径层面的个性化。

为将该过程形式化，下一章我们将提出DIKWP×DIKWP交互网络，即两个DIKWP系统之间的元模型。它将利用本章提出的核心概念：概念到语义的映射、语义差异发现、语义理解对齐的迭代过程。这一理论基础说明该结构不仅必要（为尊重认知相对性），而且可行（得益于DIKWP的结构化特性）。

4. 方法学

在建立了概念基础之后，我们现在介绍本研究的方法学：即用于个性化语义通信的 DIKWP×DIKWP 交互网络模型。我们首先概述该模型的整体架构，随后详细说明当一个智能体与另一个智能体通信时所涉及的各个流程。

该方法学的关键子组件包括：将消息从概念空间编码为DIKWP语义表示，在DIKWP×DIKWP网络中进行传输与映射，以及将接收方的内容解码回概念空间——同时配有反馈回路以确保语义对齐。我们还将引入误解检测与语义内容调整的算法，并将其作为该框架内的正式步骤加以说明。

4.1 DIKWP×DIKWP网络架构概述

什么是 DIKWP×DIKWP 网络？抽象来说，它是由两个通信智能体的认知结构所构成的双边语义网络。每个智能体拥有自己的 DIKWP 语义网络（如第3.1节所述），而通信行为就是在这两个语义网络之间建立联系的过程。我们将该网络记为“DIKWP * DIKWP”，表示两个 DIKWP 系统之间的交互（可理解为一种笛卡尔积形式的语义组合）。本质上，它由两个智能体的 DIKWP 图谱及其之间的通信映射边共同构成。

结构示意： 图2展示了 DIKWP×DIKWP 网络的结构化图示。左侧为智能体 A 的 DIKWP 层（包括其数据、信息、知识、智慧、意图节点及内部连接）；右侧为智能体 B 的 DIKWP 结构。二者之间存在以下几类连接：

· 对应层连接（Corresponding Layer Links）： 这些连接用于对齐两个智能体在同一 DIKWP 层级上的语义节点。例如，A 的知识节点 X 与 B 的知识节点 Y 之间存在连接，表示 A 试图传达某个知识 X，它假设该知识在 B 侧为 Y。若 B 缺乏 Y，则该连接无法建立，表示存在知识空缺。这类连接最常见于数据层与信息层（如传输原始读数或事实），但在更高层（如原则或意图）也可存在。

· 跨层连接（Cross-Layer Links）： 有时，A 的某一层内容在 B 侧需映射至另一层。例如，A 认为是知识的内容在 B 看来只是新信息（若 B 未曾接触过），则应作为新信息纳入后再整合为知识。又如，A 的意图可能需通过 B 的智慧或知识来解释。这类连接处理的是认知非对称，是个性化通信的关键机制，使模型能够以合适的层级重新组织语义内容以利理解。

· 概念节点连接（Concept Node Links）： 此类特殊节点表示正在使用的概念空间表达（如词语、短语、符号）。A 的某个词语（如“chest”）会连接到其语义网络中的相应知识、数据节点，同样，该词也会在 B 侧连接到其语义理解位置，形成桥梁。但正如我们前文所示，该词在两者语义网络中激活的节点可能不同，从而造成对齐偏差。

因此，DIKWP×DIKWP 网络实质上是对“共同语境（common ground）”的外化表达。若通信完美、双方完全理解，则该网络中对应层连接将密集且一致，概念节点也将连接至结构相似的子图；若存在缺口或误解，则网络将显示悬空连接或偏离性跨层连接。

我们的方法即是围绕动态调整该网络直至达到满意对齐状态而展开的。

4.2 消息编码：从概念空间到DIKWP语义内容

在本模型中，通信的第一步是将发送者的消息从符号表达编码为带有DIKWP语义增强的形式。当智能体A想要传达某个内容（可能是陈述、问题、指令等）时，最初该内容存在于A的语义空间中——例如，A形成一个意图（Purpose）去传递某个知识（Knowledge）或请求某个信息（Information）。这一内部想法必须被外化为语言（或其他符号系统）以便发送。

在传统系统中，A通常只会输出符号（例如一句话）。而在我们的系统中，A将输出一个结构化信息包，不仅包括表层符号，还附带来自A自身DIKWP语境的注解与增强内容。

步骤如下：

1. 识别关键DIKWP元素：A 分析其消息内容，并标记出哪些部分分别对应于 Data、Information、Knowledge、Wisdom、Purpose。例如，假设A想告诉B：“引擎正在过热，因为冷却液过低。”在A的认知中，这基于其机械知识（如“冷却液不足→引擎过热”）。该句包含一条信息或数据（“冷却液过低”可被视为数据或事实），一个因果知识（“冷却液不足会导致过热”），以及一个意图（“提醒B有问题”）。因此A会标记如下DIKWP层级：

· 信息（Info）：冷却液过低

· 信息（Info）：引擎过热

· 知识（Knowledge）：冷却液→过热的因果关系

· 意图（Purpose）：警告B停车避免损坏

2. 附加语义指针：对于每个片段，A附上其在自身语义网络中的引用。这可通过本体ID、知识图谱节点链接或结构化元数据实现。例如，“引擎”可能对应A语义图谱中的一个知识节点ID，“过热”链接到高温数据概念，“冷却液过低”关联某个传感器读数。这些指针实质上是A的语义图谱的局部导出。

3. 包含语境知识（如有必要）：若A预判B未共享某些背景知识，系统可主动在消息中附带补充信息。例如，若A知道B不是机械工程师，可能会添加一句：

“[知识：过热可能由冷却液不足导致]”可作为插入子句或独立陈述添加。类比人类说话时补充说明：“（即冷却系统不够，可能损坏发动机）”。这一步由A对B语义状态的建模引导（后续将介绍A如何了解B）。

4. 在概念空间中形成表达：最后，A仍需生成一条在概念空间可传输的表达（自然语言或其他符号）。因此，最终消息文本基于上面步骤生成，带有语义注释。示例结构如下（伪JSON格式）：

{  "utterance": "The engine is overheating because the coolant level is low.",  "semantics": {      "engine": { "KnowledgeID": "ENG123", "type": "Object" },      "overheating": { "Wisdom": "dangerous_temp", "KnowledgeID": "MECH45" },      "coolant level is low": { "Data": "sensor_reading", "value": 1.5, "units": "L" },      "causal_relation": { "KnowledgeID": "MECH67", "explanation": "low coolant -> overheating" },      "purpose": "warn_of_damage"  }}

此结构表示：与原始话语一起，发送一个语义内容的映射。在实际中，该通信包可以整合发送；若仅允许自然语言，则A可通过表述嵌入上下文信息，如：

“引擎（即维持汽车运转的部分）正在过热（也就是温度过高），因为冷却液（冷却系统用的液体）不足。你应当停车以防损坏。”

此类表述即是对语义内容的自然语言化“人类化包装”。

编码后的消息因此是语义丰富的——仿佛A发送了一小段自身语义图谱给B，而不仅是话语本身。

不过，这也带来一个前提：A必须拥有对B的建模能力，以判断B是否需要补充信息。这可通过以下方式获取：

· 过往交互历史（A知道B掌握/不掌握的内容）；

· 用户建模（若B是人类，系统可维护其语义画像）；

· 默认假设（若未知B状态，则默认B什么都不懂，主动多解释）。

这一“接收者建模”的能力是个性化通信的核心，也是AI相较于传统通信系统的一大优势。

段玉聪曾与Huang（2021）提出在DIKW模型之上引入“意图驱动内容交互建模”，即：发送内容如何围绕接收方的需求与理解动态调整。这一思想正是本节方法的前身。

4.3 传输与 DIKWP×DIKWP 对齐

一旦消息被编码并附上语义注释，就通过某种渠道传输（可以是文本、语音或网络等）。在接收端，智能体 B 的系统接收该消息，并需要将其整合进自身的语义结构中。

初始整合尝试：B 接收传入消息后，会尝试将其中各部分映射进自身的 DIKWP 网络中。若消息中包含显式的语义标签或ID（例如 KnowledgeID 等），且 B 的系统能识别这些（比如双方共享本体基础或拥有映射规则），则可直接将部分项插入。如果不能，B 将基于概念（词语）在其语义空间中寻找匹配。

具体来说，B 对消息中的每个元素进行如下处理：

· 若该元素与已有概念匹配，则将新信息附加到已有节点上。例如，B 已认识“engine”这一概念，则“过热”信息将附加到其“engine”节点上。

· 若完全未知（没有已有概念或知识），B 将新建节点。如B从未听说过“coolant”，则系统将实例化一个新的“coolant”概念节点，标注为“来自A的新学习”，暂时处于“未连接”状态，直到获得进一步定义。

· 若消息中提供了解释（如因果关系），B 可使用这些信息将多个节点（如“engine”、“overheating”、“coolant”）连接在一起构建知识图谱。

在整合过程中，B 会自然发现以下差异与缺口：

· 知识缺口：B 缺少A所引用的某个概念或知识链接；

· 数据缺口：消息中包含B自己未曾观测到的数据点；

· 语境缺口：消息中暗示了某些B尚不知晓的上下文（如“因为……”但B并不知道因果关系）；

· 目的缺口：B起初不清楚A发送此消息的意图（比如不知道B应采取何种行动）。

误解检测（形式化）：B的整合模块可生成一份关于不确定性或不对齐内容的报告。我们形式化地定义一个误解度量 M，它可以是元素集合，也可以是数值评分。

对于消息中每个元素，系统可分配一个“理解置信度”或“完整度”：

· 若B完全理解（在其网络中有强匹配），则置信度高；

· 若B只能猜测匹配，则置信度低；

· 若B无法匹配，只能创建占位符节点，则被视为潜在误解点。

一种简单的数值方式是统计低置信度项数量；或者计算语义距离，例如：B对某概念的解释与A的意图之间有几跳的差异，或通过知识图谱的重叠度进行度量。

若A提供的是本体ID，B能通过已知对齐关系（如共享上层本体或嵌入映射）进行距离计算。

不过，我们的方法并不依赖纯粹的数值，更关键的是识别出问题所在。例如，若B不认识“coolant”，B的语义结果可能是：“coolant → ???（未知概念，或许是一种液体？）”——这是误解的信号；又如，B将“overheating”理解为“发热”，却不知道这是危险征兆——则可视为部分理解。

此时，理想情况是B的代理系统能够：

· （若为交互式通信）发起澄清请求；

· （若为AI系统）向A的系统返回“理解不完全”的信号；

· （若为单次通信）尽力推断内容，但在个性化语境中我们通常考虑交互式场景，或至少A能预测接收者的语义需求。

迭代对齐机制：在双向交互中，我们实现一个反馈循环：

1. B或系统发起澄清请求，或指出未理解之处。例如，B可能询问：“你说的‘coolant level’是什么意思？”或“这有什么重要性？”

2. A接收到反馈后，根据差异生成补充信息，相当于回到编码阶段，对信息进行语义增补。

3. A发送澄清内容（再次以DIKWP注释形式）；

4. B重新整合，希望这次误解更少。

该循环持续，直到 M（误解度量）降至阈值以下，或通信自然结束。

在许多情况下，若A对B的语境充分了解，可能一次传输就足够；而在知识差异较大时，则可能需要多轮问答——就如人类交流一样。

有人可能认为：对机器而言这个流程是否过于复杂？实际上，它正是优质自然语言交互系统的模拟。比如，语音助手在用户请求模糊或信息缺失时，会主动追问。我们的系统中，追问关注的是“意义本身”，而非仅仅是“槽位值”。

若通信场景不支持交互（如广播给大量未知用户），系统则需依赖通用策略或预加载用户模型。但本研究专注于个性化通信，因此我们假设至少有某种用户建模或交互能力。

4.4 双向映射与解码到概念空间

至此，我们主要描述了从发送者到接收者的通信过程。然而，该框架本质上是双向的。如果此时B想对A做出回应，整个过程将以相反方向重新执行。

随着时间推移，A与B之间可能会建立起更精确的对方模型，因此编码将更加准确，所需的澄清也会更少。这可以看作是一种“彼此学习语言”的过程，不过不同于外部建立一种通用语言（如混合语或中介语），这里是每个智能体在内部学习如何将内容映射到对方的语义空间中。

有人可能会问：是不是每次通信都需要发送这些语义注释，会不会过于冗重？他们是否可以逐渐发展出简化表达方式或代码？答案是肯定的。

事实上，长期DIKWP×DIKWP交互的一个有趣产物可能是形成一种高效的个性化子语言（idiolect）或共享子语。即便如此，底层机制仍在运行：每个智能体都必须确保这种“简写”在双方语义空间中始终映射为相同含义。

在初始阶段，可能需要更明确的语义标注；而当双方建立信任和理解之后，就可以省略一些显性语义，因为接收方能够进行推理（例如：B已学习到A说“overheat”时总是表示危险，那么A下次可能无需再强调“dangerous”）。

从系统设计角度来看，我们在接收方实现了解码机制，即：

· 在DIKWP整合后，系统可将内容以接收方概念空间的表达方式呈现。

例如，若B是人类用户，则B的AI助手可将A的消息翻译为B能够理解的语言，例如：

“你的朋友说：引擎过热是因为冷却液不足——也就是说，冷却系统液体不够，可能会损坏引擎，所以他建议你停车。”

这本质上是一种将消息翻译为B的语言习惯或理解水平的过程。

若A与B都是机器，则解码可能完全在内部完成——一旦B在其语义图中完成对齐，就无需再“说出”任何东西。但若需要向用户或其他系统输出结果，它仍需将内部语义格式转换为指定的输出表达。

双向映射包括两个函数：

· Encode_A_to_B(content_A)：将A的语义内容编码为发往B的消息（前文已描述）；

· Decode_to_B_semantics(message_from_A)：由B执行的解码操作，本质上是反向映射，但基于B的系统上下文；

同理也有：

· Encode_B_to_A 和 Decode_to_A。

理想情况下，我们希望有：

Decode_to_B(Encode_A_to_B(X)) ≈ X，即：接收方B对A发来的编码消息解码后，其语义表达与A的原始内容X在B的语义空间中语义等价。

这是完美理解的条件。我们追求这一目标，但若初始未达成，则通过迭代调整逐步逼近它。

4.5 算法描述

为形式化我们的通信方法，我们为两个智能体（或两个智能体模块）之间的核心通信循环提供如下伪代码：

function communicate(sender, receiver, message_content):    # sender：发送者的 DIKWP 模型    # receiver：接收者的 DIKWP 模型    # message_content：发送者上下文中的一个语义内容（可为子图或结构化表示）    # 第一步：发送者编码    message = sender.encode_to_concept(message_content, receiver.model)    send_over_channel(message)    # 第二步：接收者解码/整合    received_message = receive_over_channel()    recv_semantics, misunderstandings = receiver.decode_to_semantics(received_message, sender.model)    if misunderstandings.is_empty():        return recv_semantics  # 成功理解    else:        # 第三步：迭代澄清        clarification_request = receiver.formulate_request(misunderstandings)        send_over_channel(clarification_request)        # 接下来角色互换进行澄清：        clarified_content = communicate(receiver, sender, clarification_request)        # 在接收端整合澄清内容        recv_semantics_updated = receiver.integrate(clarified_content)        return recv_semantics_updated

该高级函数在 encode_to_concept 和 decode_to_semantics 内部隐藏了大量细节。下面分别展开说明：

发送者编码：encode_to_concept

function encode_to_concept(sender, content, receiver_model):    # content 是某种内部表示（可能是 sender 的 DIKWP 子图或节点集合）    message = {}    message.text = generate_natural_language(content)  # 如需自然语言生成，生成基础文本    message.annotations = []    for element in content.elements:        ann = { "element": element.id }        ann["DIKWP_level"] = element.level  # 如 Data、Info 等        ann["type"] = element.type  # 概念类型或关系类型        # 如 receiver_model 可用，则尝试映射        if receiver_model and receiver_model.has_equivalent(element):            ann["receiver_equiv"] = receiver_model.get_equivalent_id(element)        else:            ann["definition"] = element.definition  # 若对方可能不懂，则提供定义            if element.level in [Knowledge, Wisdom] and receiver_model and not receiver_model.has_concept(element):                # 对于高层概念，如对方尚未掌握，可附加解释                ann["supporting_info"] = sender.get_supporting_info(element)        message.annotations.append(ann)    return serialize(message)

接收者解码：decode_to_semantics

function decode_to_semantics(receiver, message, sender_model):    recv_semantics = {}    misunderstandings = []    for ann in message.annotations:        element_id = ann["element"]        level = ann["DIKWP_level"]        if receiver.has_concept(element_id, level):            # 直接映射            mapped = receiver.get_node(element_id, level)            recv_semantics.add(mapped)        elif "receiver_equiv" in ann:            mapped = receiver.get_node_by_id(ann["receiver_equiv"])            if mapped:                recv_semantics.add(mapped)            else:                # 发送者误判接收者拥有此概念                misunderstandings.append(ann)                new_node = receiver.create_node(level, ann.get("definition"))                recv_semantics.add(new_node)        else:            # 接收者完全未知该概念，视为新信息            new_node = receiver.create_node(level, ann.get("definition"))            recv_semantics.add(new_node)            misunderstandings.append(ann)        # （如为关系，也应处理节点间链接）    return recv_semantics, misunderstandings

这段伪代码虽然简化，但体现了核心思想：

· 发送者在编码阶段对接收者知识作出预测（若知道 receiver_equiv 则附上，否则给出定义）；

· 接收者尝试匹配；若发送者高估了接收者的能力，将被标记；

· 若完全未知，也将标记为误解并创建新占位节点（即从发送者学习新内容）；

· 接收者可利用提供的定义或辅助信息来集成新节点（如将“coolant = engine 中的冷却液”挂到“liquid”类下，或与“engine”关联）；

集成后，接收者可能仍不知道某内容的意义或影响（例如知道“引擎过热”，但不知道这是危险的——即缺乏 W 层知识），此时若发送者曾标注“dangerous_temp”，接收者尚未识别其严重性也将被标记为潜在误解。

可设想一个高级系统甚至运行模拟：“在我理解的前提下，是否实现了发送者的目的？” 若否，说明还缺理解。但本模型暂以显式差异为主。

回到先前示例做说明：

· A 的内容结构为：

o knowledge：[冷却液 → 过热]

o info：[冷却液低]

o info：[引擎过热]

o purpose：[警告]

· A 的 encode 会将“冷却液低”标注为数据并附定义，“引擎过热”标注为信息并标出“dangerous_temp”，知识关联可能附技术ID或说明，目的为“warn_of_damage”。

· B 解码过程：

o B 若认识“engine”和“overheating”，但不认识“coolant”，则将创建新概念“coolant（发动机内的冷却液）”，记为误解项；

o 若B不知道“overheating”是危险的（智慧层缺失），则需创建“overheating_danger”节点，也为误解；

o 若B不能连接这些概念，则系统可能进一步提示B提出问题如：

§ “什么是coolant？”

§ “为什么过热是危险的？”

这些问题由函数 formulate_request(misunderstandings) 生成。

例如：

· 若“coolant”未知：B可能问：“我不熟悉‘coolant’，你能解释下吗？”

· 若目的不明确：B可能问：“我需要对此做什么？”或“你为什么告诉我这个？”

这一交互过程本质上复制了人类解释性对话的语义流程。

4.6 在智能体之间确保个性化理解

本方法的一个重要特性是它可以推广到多个智能体之间，并为每个智能体保留个性化语义适配能力。如果智能体 A 需要与智能体 C 交流，而 C 的知识结构与 B 不同，A 的编码方式将据此进行相应调整。这可以是动态的：AI系统可以为每个用户/智能体维护一个独立的语义画像。

根据段玉聪的语义相对性理论，每一对实体之间可能都需要一套独特的语义变换机制。然而，我们也可以通过共通的语义基准来简化这一复杂性：例如，如果多个智能体共享某种高级本体结构，或都使用 DIKWP 语义框架，那么某些对齐过程将更为便捷。

在我们的设计中，DIKWP 即是这种共享结构：它提供了统一的表达与通信框架，但每个智能体在五层结构中的内容仍保持个性化。这类似于两个人虽然都使用相同的语言语法与句法规则，但各自有不同的用词习惯（idiolect）与知识结构。结构一致性使他们能够通信，但内容差异仍需解决。

我们的方法也天然支持智能行为对齐（alignment of intelligent behavior）。通过对齐Purpose层，系统可以实现意图层面的对齐。

这一点在人机交互中尤为重要：确保AI的对话目的与人类用户的一致（例如AI理解用户的目标，用户也理解AI的角色）。Purpose层的不一致往往是导致交互失败的根源（例如，用户希望获得情感支持，而AI却持续提供事实回答——这就是目的偏差）。

在DIKWP×DIKWP交换中，AI可检测出用户语句所隐含的目的与自身假设目的不一致，从而及时调整策略。

4.7 实现考量

我们尚未讨论如何在具体系统中实现上述方法。以下是几种可能的实现路径：

· 知识图谱 / 本体结构（Knowledge Graphs / Ontologies）：每个智能体的 DIKWP 可以建模为一个知识图谱，其中节点带有 D、I、K、W、P 层级标签。通信过程即是图结构的合并与对齐。当前已有关于本体合并与知识图谱对齐的研究成果可供利用。我们可以实现一个推理模块，用于寻找对应关系或建议映射路径。

· 自然语言处理中的语义标注（Semantic Tagging in NLP）：若采用自然语言输入输出，可使用语义角色标注（SRL）与概念标签工具，在发送端自动注释句子，在接收端通过语义解析器进行解码。段玉聪的一些研究提出“语义数学（semantic mathematics）”的构想——即将语义形式化为可计算结构，可采用形式逻辑或语义网络来实现语义对齐操作。

· 用户建模系统（User Modeling Systems）：本文所提的“接收方模型”可以具体化为用户画像，记录关于用户已知概念、熟悉领域、偏好等信息。例如在教学系统中，用户模型可记录学生已掌握的概念，DIKWP×DIKWP 方法即可依据其层级状态决定解释策略（例如：若尚未掌握知识层概念，则提供信息层级的教学内容）。

· 机器学习辅助（Machine Learning Aids）：某些步骤可用学习方式进行。例如，预测接收方是否掌握某术语，可建模为分类问题（输入为用户背景，输出为是否了解术语 X）；也可训练跨智能体概念嵌入映射器（embedding mapper），快速进行语义匹配。对于复杂自然语言内容，可借助大语言模型（LLMs）生成适合接收者的解释或改写，前提是系统已识别需解释部分。

在我们的案例研究实现中（第5章），我们采用了知识图谱方法：手动构建了一个简化的医疗场景 DIKWP 本体，然后模拟通信流程——系统自动注释患者与医生的话语，并检测语义对齐状态。这一实验作为概念验证，展示了模型的运行方式。

一个额外的技术细节是计算开销问题。构建与对齐语义结构的成本高于传输字符串。在一些实时或资源受限的场景中，系统可能需要权衡。

但我们认为：随着AI应用对高层理解与个性化的需求增长（特别是在医疗、法律、教育等关键领域），这部分成本是值得的。且不是每个词语都需重注释——通常只需处理关键领域概念。

并且，随着系统学习能力提升，开销将逐渐下降：系统将逐步掌握何时不需要重新解释，从而节省资源。

下一章节将通过具体示例与案例研究展示该方法的实际应用，演示DIKWP语义内容如何在通信中被传递、误解如何被检测与修复。