“刻舟求剑”“盲人摸象”“曹冲称象”“塞翁失马”这四个成语或可以与计算智能、感知智能、认知智能、洞察智能四个阶段相对应，“刻舟求剑”体现了计算智能的机械性，固守初始设定而忽视环境变化；“盲人摸象”反映了感知智能的局限性，仅能感知局部而难以把握整体；“曹冲称象”展现了认知智能的创造性，通过巧妙方法解决复杂问题；“塞翁失马”则代表了洞察智能的深度与前瞻性，能够超越表面现象，洞察事物的长远影响。这四个成语生动地描绘了从机械执行到深度洞察的智能发展过程。

1. 刻舟求剑：计算智能

“刻舟求剑”是一个讽刺因循守旧、固执己见的寓言故事。楚人刻舟求剑，忽略了船在移动的事实，试图用静态的方法解决动态的问题。

计算智能的特点有机械性和程序性，计算智能主要依赖于固定的算法和程序，按照预设的规则进行操作，虽能高效地执行计算任务，但缺乏对环境变化的适应性；计算智能通常只能处理明确的、结构化的任务，无法根据实际情况动态调整策略，缺乏灵活性；计算智能的目标常常明确，即通过固定的算法解决问题，而不是考虑问题的本质或变化。

“刻舟求剑”中的楚人试图通过刻记号的方式找回剑，这种方法是机械的、固定的，没有考虑到船在移动这一动态因素。这与计算智能的特点非常相似，即按照预设的规则执行任务，但缺乏对环境变化的适应性。

2. 盲人摸象：感知智能

“盲人摸象”比喻对事物只凭片面的了解或局部的经验，就乱加猜测，想做出全面的判断。盲人通过触摸象的不同部位，得出不同的结论。

感知智能主要依赖于对局部信息的感知和处理，能够识别和理解简单的模式和特征；感知智能通常只能处理局部信息，无法形成对整体的全面理解；感知智能依赖于感官输入（如视觉、听觉、触觉等），但缺乏对输入信息的深度分析和整合。

 “盲人摸象”中的盲人通过触摸象的不同部位，只能感知到局部的信息（如象腿像柱子、象鼻像蛇等），无法形成对大象整体的全面理解。这与感知智能的特点非常相似，即能够感知局部信息，但缺乏对整体的全局理解。

3. 曹冲称象：认知智能

“曹冲称象”讲述了曹冲通过巧妙的方法解决了称重大象的难题。他利用浮力原理，将大象的重量转化为水的体积，从而解决了直接称重的难题。

认知智能能够理解问题的本质，并通过逻辑推理和创造性思维找到解决问题的方法；认知智能能够对复杂问题进行抽象和建模，从而更好地理解和解决这些问题；认知智能能够根据问题的特点和环境的变化，灵活调整解决问题的策略。

“曹冲称象”中的曹冲通过巧妙的方法解决了称重大象的难题。他没有直接尝试称重，而是利用浮力原理将问题转化为测量水的体积。这体现了认知智能的特点，即能够理解问题的本质，并通过创造性思维找到解决问题的方法。

4. 塞翁失马：洞察智能

“塞翁失马”比喻一时虽然受到损失，也许反而因此能得到好处。也指坏事在一定条件下可变为好事，反之亦然。塞翁在面对马匹丢失的事件时，没有急于下结论，而是保持冷静，等待事情的发展。

洞察智能往往能够深入理解问题的本质和背景，看到事物的全局和长远影响；洞察智能能够根据当前的情况预测未来的发展趋势，做出更合理的决策；洞察智能不仅依赖于逻辑推理，还结合情感和价值判断，做出更符合人类价值观的决策。

 “塞翁失马”中的塞翁在面对马匹丢失的事件时，没有急于下结论，而是保持冷静，等待事情的发展。他能够看到事情的全局和长远影响，而不是被眼前的局部情况所迷惑。这体现了洞察智能的特点，即能够深入理解问题的本质，做出更合理的决策。

通过将“刻舟求剑”“盲人摸象”“曹冲称象”“塞翁失马”四个成语分别与计算智能、感知智能、认知智能、洞察智能四个阶段相对应，我们可以更直观地理解智能的不同层次和阶段。这种类比不仅有助于我们理解智能的发展过程，也提醒我们在面对复杂问题时，需要不断提升自己的智能水平，从机械的计算到深度的洞察，逐步提升解决问题的能力。

如何确定智能体态势感知能力大小？

智能体态势感知能力的大小也往往是由态信息、势信息、感信息、知信息共同作用决定的。一般先用势信息算计事物发展趋势的可能性大小，再通过趋势期望值计算出不同趋势下的经典状态信息变化情况。这相当于在趋势层面和状态层面架起桥梁。当计算到一阶近似时，结果与实际完全吻合，且无需引入额外维度，若不完全吻合，可引入感信息与知信息进行高阶计算。

一、态势感知能力的构成要素

1. 态信息：描述当前环境的静态信息，如物体的位置、状态等。这是态势感知的基础。

2. 势信息：描述环境的发展趋势和变化可能性，帮助智能体预测未来的态势变化。

3. 感信息：反映智能体对环境的主观感受或情感反应，可能影响其决策过程。

4. 知信息：基于智能体的知识和经验，用于理解和解释态势信息，做出合理的推断和决策。

二、态势感知能力的作用机制

1. 势信息的分析：智能体首先通过势信息来分析事物发展趋势的可能性大小。这一步是预测未来态势的关键，帮助智能体提前做好准备。

2. 趋势期望值与状态变化的关联：通过计算趋势期望值，智能体可以预测在不同趋势下经典状态信息的变化情况。这相当于在趋势层面和状态层面之间建立了一座桥梁，使智能体能够将宏观趋势与微观状态联系起来。

3. 一阶近似与高阶计算：当一阶近似结果与实际情况完全吻合时，说明智能体的态势感知能力已经足够准确，无需引入额外维度。

如果结果不完全吻合，智能体可以引入感信息和知信息进行高阶计算。感信息可以帮助智能体调整决策过程中的主观因素，而知信息则可以利用智能体的知识和经验进一步优化态势感知和决策。这种智能体态势感知能力的构建与确定方式具有以下优势：

系统性：通过将态信息、势信息、感信息和知信息有机结合，智能体能够全面地感知和理解环境。

灵活性：在初步分析的基础上，智能体可以根据实际情况选择是否引入更高阶的信息，提高了态势感知的灵活性和适应性。

准确性：通过逐步优化和调整，智能体能够更准确地预测和应对复杂环境中的态势变化。这种方法为智能体在复杂动态环境中的决策提供了坚实的理论基础，使其能够更好地应对不确定性，提高任务执行的效率和成功率。

非智能的自主与智能的自主

自主和智能是两个不同的概念，但它们之间存在关联。自主指的是系统或实体能够独立地完成任务或行为，而智能则强调系统或实体能够感知、学习、推理和适应环境的能力。自主可以分为非智能的自主和智能的自主。非智能的自主主要依赖预设规则和固定逻辑，只能在预设环境中运行，缺乏学习和适应能力；而智能的自主则基于动态感知和学习能力，能够根据环境变化灵活调整行为，具有更高的适应性和复杂性。

1. 非智能的自主

非智能的自主是指系统或实体在没有智能决策能力的情况下，能够独立完成某些预设的任务或行为。这种自主性主要依赖于预编程的规则和固定的逻辑，缺乏对环境的动态感知和适应能力。其特点包括：

（1）预设规则：行为和决策基于预先设定的规则或脚本，无法根据环境变化动态调整。

（2）缺乏学习能力：无法从经验中学习或改进行为，只能按照固定的模式运行。（3）有限的适应性：只能在预设的环境中有效运行，对未预料到的情况或变化无法做出灵活的响应。（4）依赖人工干预：在面对复杂或异常情况时，通常需要人工干预来调整或修正行为。非智能自主系统表现在：（1）传统自动化生产线。在工厂中，许多自动化设备按照预设的程序运行，完成重复性的任务，如机械臂的焊接、装配等。这些设备无法自主调整操作流程，只能按照固定的程序执行。（2）定时灌溉系统：根据预设的时间表自动开启和关闭灌溉设备，无法根据实际的土壤湿度或天气情况动态调整灌溉量。

2. 智能的自主

智能的自主是指系统或实体能够根据环境的变化自主地感知、学习、推理和决策，并动态调整行为以实现目标。这种自主性依赖于人工智能技术，如机器学习、深度学习、自然语言处理等，使系统能够像人类一样灵活地应对复杂环境。其特点涉及：（1）动态感知：能够实时感知环境的变化，获取和处理各种传感器数据（2）学习能力：能够从经验中学习，通过数据驱动的模型不断优化决策过程。（3）灵活适应：能够根据环境的变化动态调整行为，适应新的情况和任务。（4）自主决策：能够基于感知和学习的结果自主做出决策，而无需人工干预。（5）高度复杂性：能够处理复杂的任务和环境，如自动驾驶汽车、智能机器人等。

智能自主系统体现在：（1）自动驾驶汽车。能够通过摄像头、雷达等传感器实时感知路况，识别交通标志、行人和其他车辆，并根据这些信息动态调整行驶路径和速度。它还可以通过机器学习算法不断优化驾驶策略，提高安全性。（2）智能机器人。在复杂环境中执行任务，如火星探测器或救援机器人。它们能够自主规划路径，避开障碍物，甚至在未知环境中进行探索和学习。（3）智能家居系统。能够根据用户的习惯和环境变化自动调整设备的运行状态，如调节室内温度、灯光亮度等，同时学习用户的偏好以提供更个性化的服务。

总之，非智能的自主主要依赖预设规则和固定逻辑，适用于简单、重复性的任务，缺乏对环境变化的适应能力。而智能的自主则通过动态感知、学习和决策，能够灵活应对复杂环境，具有更高的自主性和适应性。随着人工智能技术的不断发展，智能的自主系统在各个领域的应用越来越广泛，为人类的生活和工作带来了极大的便利。