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段玉聪：SC-DIKWP理论模拟人工意识和分析语义和概念演变
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段玉聪：SC-DIKWP理论模拟人工意识和分析语义和概念演变
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
本技术报告探讨了段玉聪教授在其SC-DIKWP（数据、信息、知识、智慧、意图）理论中提出的在意识框架内对语义和概念发展的模拟和分析。该报告提供了一种详细的方法来建模语义网络和概念框架如何在生物实体中进化，强调从简单的感官数据到复杂的、意图驱动的行为和理解的转变。通过计算模型和理论分析，我们旨在说明语义和概念进化中涉及的动态过程，为生物和人工意识的发展提供见解。
意识是一种复杂的现象，包括感知、认知和决策等各种认知过程。段玉聪教授的SC-DIKWP理论认为，意识经历了以不同认知功能为特征的阶段——从简单的数据获取到对智慧和意图的复杂处理。本报告重点关注语义（数据和信息的含义）和概念（对象、状态或过程的心理表示）如何在这些阶段发展。
SC-DIKWP模型由段玉聪教授概念化，代表数据、信息、知识、智慧和意图。它提出了一种通过渐进的认知阶段来理解意识进化的结构化方法。模型中的每个阶段都反映了生物实体处理环境和决策方式的复杂性增加。以下是SC-DIKWP模型的每个组件的详细分解。
定义：数据代表生物体从其环境中接收的原始感官输入。这些是传感器或感觉器官检测到的未经处理的信号，如光、声音、温度或化学成分。
在意识中的作用：在这个层次上，意识的参与程度最低。主要功能是检测感官数据并将其转发到大脑或人工系统的更复杂的处理区域。
例如：动物感应光线变化或机器人通过红外传感器检测障碍物。
定义：当原始数据被组织成有意义的模式时，信息就会出现。在这个阶段，大脑或人工智能系统开始对这些模式进行分类和标记，以理解它们。
在意识中的作用：信息处理标志着对环境的有意识意识意识的开始，在环境中，实体开始区分不同类型的刺激并做出相应的反应。
例如：识别某种形状和颜色的组合对应于识别交通信号的捕食者或汽车。
定义：当信息随着时间的推移不断被观察和整合，使生物体或系统开始理解关系并形成事物如何工作的心理模型时，知识就形成了。
在意识中的作用：知识允许更复杂的意识水平，在那里过去的经验为现在的决定提供信息。正是在这个阶段，学习被整合成可用的模型。
例如：了解捕食者经常潜伏在某些地区，或者了解特定的交通模式表明了潜在的危险。
定义：SC-DIKWP模型中的智慧是指将积累的知识实际应用于决策或解决问题，通常考虑多种因素和潜在结果。
在意识中的作用：智慧代表一种更高层次的意识，在这种意识中，决策不仅基于已知的情况，还考虑到伦理考虑、长期后果和情境细微差别。
示例：根据以前的遭遇选择一条避免已知危险的路径，或者根据交通状况、天气和时间限制，自主系统决定重新路由。
定义：意图是指基于个人需求、欲望或预定目标的目标和意图驱动行动的最后阶段。
在意识中的作用：意图体现了最复杂的意识水平。它包括设定目标、计划实现目标，以及做出与个人或程序目标相一致的选择。
例如：动物迁徙以优化资源和繁殖条件，或人工智能系统优化任务以实现长期能源效率。
该模型描绘了认知处理的流程，从最简单的感官检测到复杂和意图驱动的行为，这些行为是先进生物体和复杂人工智能系统的特征。SC-DIKWP框架通过详细说明实体在不同认知阶段如何处理其环境，有助于研究意识进化的机制。它还深入了解了如何设计人工系统来模仿类人意识，为创建更具适应性和直观性的人工智能系统提供了潜在的应用。
这种全面的方法不仅有助于理解生物意识，还可以促进人工系统的开发，使其能够参与复杂的决策和解决问题的任务，使其在各种现实世界场景中更加高效和适用。
模型设计：我们使用一个基于主体的模型，每个主体模拟一个具有感知、处理和处理信息能力的生物实体。代理嵌入在提供连续感官数据的环境中。
数据到信息的转换：代理将基本的模式识别算法应用于原始感官数据，将刺激分类为有意义的信息（例如，根据形状和颜色区分食物类型）。
信息到知识的转换：代理存储重复的经验以形成知识库。机器学习技术，特别是聚类算法，用于识别不同信息片段之间的模式和关系。
知识到智慧的转变：引入决策过程，代理人利用他们积累的知识进行预测和解决问题。强化学习是为了模拟代理人如何根据过去的结果优化他们的行为。
智慧到意图过渡：代理人根据他们的需求和环境反馈制定目标，指导他们的决策过程。本阶段探讨长期战略和道德推理的发展。
2.2 SC-DIKWP模型仿真的扩展细节
该模拟采用了一个基于主体的模型（ABM）来探索SC-DIKWP框架中理论化的意识进化。模型中的每个主体代表一个配备了感觉输入、认知处理能力和动作输出的生物实体。代理在动态模拟的环境中操作，该环境连续生成感官数据，包括视觉、听觉和触觉输入。这些输入模拟了真实世界的生物实体收集生存和互动所需的感官信息的自然环境。
模型的关键组成部分：
传感器：从环境中获取原始数据。
认知处理器：将感官输入转化为可操作的信息。
行动机制：允许代理根据处理后的信息与其环境进行交互。
在这个阶段，代理使用基本的模式识别算法来分析通过其模拟传感器收集的原始感官数据。这一阶段的主要目标是将原始数据分类为可识别和有意义的信息类别。例如，特工可以根据形状、颜色和大小来区分可食用和非可食用物体，或者从环境线索中识别潜在威胁。
使用的技术：
模式识别算法：如神经网络或决策树，用于对感官输入进行分类。
数据过滤：减少噪声，提高感官数据解释的可靠性。
2.2.3 Information to Knowledge Transition
一旦信息被分类，代理将这些经历存储在他们的记忆中，逐渐建立知识库。这种知识不是静态的，而是随着代理人遇到新信息并完善他们对环境的理解而演变的。机器学习技术，特别是聚类等无监督学习算法，被用来检测累积信息中的模式和关系，帮助开发结构化知识系统。
使用的技术：
聚类算法：在数据点之间找到自然分组。
关联规则学习：发现信息集中不同变量之间有趣的关系。
从以往经验中积累的知识被用来为决策过程提供信息。在这一阶段，代理人应用他们学到的知识来预测未来的事件，并解决需要理解即时感官数据之外的复杂问题。实施强化学习是为了模拟代理人如何根据过去行动的结果调整他们的行为，本质上是从成功和失败中学习，以优化未来的决策。
使用的技术：
强化学习算法：根据奖励或惩罚来调整行动。
情景规划和模拟：预测未来可能的情况并相应地计划行动。
在最后阶段，代理人通过他们累积的经验和从环境中获得的反馈来制定个人目标。这一阶段对于探索长期战略和伦理或道德推理如何发展至关重要。代理人评估他们的需求，设定长期目标，并制定战略以实现这些目标，反映出更高水平的认知功能，其中智慧被应用于实现特定的意图s
使用的技术：
目标设定算法：允许代理定义目标并确定其优先级。
伦理决策模式：将道德推理纳入决策过程。
这种扩展的方法为使用SC-DIKWP模型模拟意识的进化提供了详细的路线图。通过有条不紊地从简单的数据处理过渡到复杂的数据处理意图-该模型不仅反映了段玉聪教授提出的意识的理论进展，而且为在计算机上探索这些概念提供了一个实用的框架。
环境设置：创建一个虚拟环境，模拟不同的生态场景。
代理交互：代理与环境和其他代理交互，根据所学的语义和概念调整其行为。
数据收集：收集关于代理的语义网络和概念框架如何随时间演变的数据。
模拟中的虚拟环境旨在复制代理在现实世界中可能遇到的各种生态场景。这种环境是动态的，富含感官输入，以挑战主体的感官处理和认知能力。
虚拟环境的主要特征
多样化的生态系统：包括森林、河流、城市环境和干旱景观，每一个都有独特的刺激和挑战。
季节和天气变化：实施天气和季节的变化，以影响资源的可用性，并引入新的挑战，模仿现实世界中的环境不可预测性。
资源分配：食物、住所和配偶等资源分配不均，需要特工探索和学习生存和繁殖的最佳策略。
模拟中的代理既与环境交互，也与其他代理交互。这些互动受主体发展中的语义网络和概念框架的支配，这些语义网络和框架影响着他们的感知和行为。
代理相互作用机制：
沟通：代理使用模拟信号（如声音、手势）进行沟通，这些信号可以根据其语义发展传达有关食物、威胁或交配机会的信息。
合作与竞争：代理人可以根据其目标和可用资源选择相互合作或竞争，这反映了生物实体中的社会和生存策略。
适应性行为：代理人根据过去的互动和结果修改他们的行为，学习哪些策略在各种环境背景下最有效。
在整个模拟过程中系统地收集数据，以分析代理的语义网络和概念框架是如何演变的。这一数据收集对于理解模拟主体中认知能力的进展以及评估DIKWP模型在解释意识进化方面的有效性至关重要。
数据收集技术：
行为日志：记录所有代理行为和交互，以跟踪决策模式和策略。
语义和概念映射：使用特殊工具来可视化和跟踪代理的语义网络和概念框架的变化。这些地图显示了代理人如何对他们的经历进行分类，以及这些分类如何随着新信息的变化而变化。
绩效指标：记录存活率、繁殖率和资源获取效率等指标，以评估不同语义和概念策略在各种环境场景中的适用性。
将使用统计和机器学习工具对收集的数据进行分析，以确定代理人的理解和行为如何演变的趋势和模式。这一分析将有助于验证DIKWP模型的理论结构，并深入了解语义和概念进化的潜在机制。
分析方法：
统计分析：评估环境因素与主体认知结构变化之间的相关性。
机器学习模型：基于语义和概念发展预测行为结果。
比较研究：比较置于不同生态环境或不同初始条件下的智能体的语义和概念的发展。
这里描述的详细模拟设置旨在为探索SC-DIKWP模型在类似现实世界的场景中的适用性提供一个全面而稳健的平台。通过创建丰富的虚拟环境并结合复杂的智能体交互，这种模拟可以深入研究语义和概念如何演变和影响智能体的行为，为生物意识的发展和人工认知系统的设计提供有价值的见解。
语义进化：研究结果显示，当代理遇到各种复杂的场景时，语义是如何变得更加微妙的。
概念发展：分析主体如何形成和完善概念，以应对环境挑战和社会互动。
行为适应：观察进化的语义和概念如何影响主体的决策和目标设定行为。
模拟结果揭示了当代理暴露在各种复杂的场景中时，语义如何演变的显著细微差别。语义进化是通过代理对环境线索的反应随时间的变化来映射和量化的。
语义进化的主要发现：
复杂性增加：最初，代理的语义很简单，而且大多是被动的。随着时间的推移，随着特工遇到不同的场景，例如天气的变化或新的捕食者或资源的引入，与这些经历相关的语义变得更加分层和复杂。
语境适应：主体发展了根据语境调整其语义解释的能力。例如，“水”的含义从仅仅是一种饮料演变为包括洪水期间的危险或干旱期间的资源，显示出基于环境背景的适应性理解。
共享语义：当主体相互作用时，群体之间的语义发展趋于一致，导致了促进合作行为和社会学习的共享理解。
通过观察主体如何形成、利用和完善其概念以应对持续的环境挑战和社会互动，来分析概念发展。概念的形成对于更高的认知过程（如计划和解决问题）至关重要。
概念开发的主要发现：
概念形成：代理人开始从特定的经验中发展出更广泛、更抽象的概念。例如，特工最初只承认特定的水果类型为食物，但最终发展出更广泛的食物概念，包括各种水果、植物，甚至更小的猎物。
细化和集成：随着代理获得更多经验，概念会随着时间的推移而细化。例如，随着特工探索不同的环境，“庇护所”的概念被扩展到包括各种自然和构造形式。
社会对概念的影响：主体之间的互动导致了更快、更多样的概念发展。社会互动，尤其是涉及教学的互动，加速了对新概念的理解和采用，如工具使用或合作狩猎策略。
观察了进化语义和概念对智能体决策和目标设定行为的影响。这一部分的结果强调了认知进化如何直接影响模拟主体的实际行为。
行为适应的主要发现：
改进的决策：通过更细致的语义和完善的概念，代理展示了更复杂的决策。例如，关于何时何地觅食的选择受到对食品安全、营养价值和竞争的综合理解的影响。
目标设定行为：随着语义和概念的发展，代理人的目标变得更加复杂和长期。特工最初专注于即时生存，开始设定与领土控制、资源管理和生殖成功相关的战略目标。
对环境压力源的适应：随着其语义和概念框架变得更加稳健，代理更有效地适应其行为以应对环境压力源。这在迁徙、冬眠或根据季节和气候变化改变生殖周期等行为中表现得很明显，这些行为通过其进化的认知框架来解释。
模拟结果提供了令人信服的证据，证明SC-DIKWP模型有效地捕捉了意识中语义和概念的动态演变。这些认知结构不仅对主体感知和解释世界的方式产生了重大影响，而且对主体在世界中的行为也产生了重要影响。这种加深的理解对生物意识的研究和复杂人工智能系统的发展都有着深远的影响。
模拟结果有助于我们理解意识，特别是语义和概念如何丰富认知过程。这些发现与段玉聪教授的SC-DIKWP理论一致，表明意识的复杂性与随着时间的推移产生和完善语义和概念的能力紧密交织在一起。
进化优势：模拟中语义和概念的进化说明了这些认知元素提供的适应性优势。具有更先进语义网络和概念框架的智能体能够更好地处理环境复杂性，这表明了复杂认知处理的进化优势。
意识的复杂性：细致入微的语义和多样化概念的发展直接导致了意识的复杂性。这种复杂性允许对世界进行更精细的感知和复杂的解释，促进更高层次的思考和解决问题的能力。
该模拟强调了进化语义和概念在增强人工智能系统中的相关性。该模型的发现可以直接应用于改善人工智能功能，特别是涉及自然语言处理和复杂决策的功能。
5.4 人工智能系统的战略增强
自然语言理解：通过将进化的语义网络集成到人工智能中，系统可以实现对语言的更细微的理解，这对于涉及人工智能交互的任务至关重要，如聊天机器人和虚拟助理。
决策能力：从模拟中观察到的概念发展中得出的原理可以为需要执行复杂决策的人工智能算法的设计提供信息，如自动驾驶汽车和战略游戏系统。
虽然模拟提供了有价值的见解，但在未来的研究中必须承认和解决固有的局限性。
环境变量的简化：模拟环境虽然多样化，但仍然简化了许多现实世界的复杂性。环境因素是以粗略的方式建模的，可能无法完全捕捉到自然生态系统中存在的微妙之处。
代理交互深度：当前的模型侧重于代理之间相对简单的交互。复杂的社会行为，如欺骗、长期联盟或文化传播，没有深入建模，但可能会显著影响语义和概念的演变。
纳入更复杂的环境因素：未来的模拟可能包括更详细和可变的环境条件，以测试不同生态压力下语义和概念进化的稳健性。
增强代理交互：引入更复杂的社会交互和文化因素可以更深入地了解语义和概念进化的社会方面。
跨学科方法：结合神经科学、心理学和人类学的见解可以丰富模拟模型，使其更全面，适用于更广泛的现实世界场景。
机器人和人工智能的应用：应用模拟结果开发和测试真实世界的人工智能系统和机器人，特别是那些在复杂和不可预测的环境中运行的系统和机器人。
这一讨论强调了SC-DIKWP模型模拟在推进我们对意识及其在人工智能中的应用的理解方面的意义。通过解决概述的局限性并追求拟议的未来研究方向，进一步的发展可以增强该模型的深度和适用性，从而对意识的本质和更复杂的人工智能系统有更丰富的见解。
为了更广泛地了解SC-DIKWP模型模拟的含义，将其结果和方法与意识和人工智能的五个相关理论或模型进行比较是有价值的。这些比较有助于突出SC-DIKWP方法的独特性及其对该领域的贡献。
比较点：
意识广播：GWT假设意识产生于在大脑中全局广播信息的能力，这类似于DIKWP模型中的信息传播。
SC-DIKWP的贡献：与GWT更侧重于神经基础不同，SC-DIKWP模型强调语义网络和概念随时间的演变，更详细地描述了信息处理如何演变成更复杂的意识形式。
比较点：
信息整合：IIT认为意识与系统中信息的整合程度相关，这可以被视为类似于SC-DIKWP模型中语义网络的整合。
SC-DIKWP的贡献：SC-DIKWP模型提供了一个关于综合信息（语义和概念）如何演变和影响行为的动态视图，而在IIT更静态的意识测量中，这一点较少得到强调。
6.3 高阶思维理论
比较点：
元认知意识：HOT关注关于思想或更高层次思想在意识中的重要性。
SC-DIKWP的贡献：虽然HOT解决了意识的反射性质，但SC-DIKWP通过展示这种高阶处理是如何从数据的进化中出现的来扩展这一点意图-驱动智慧，提供了HOT所缺乏的发展途径。
比较点：
预测建模：该框架假设大脑从根本上是一台预测机器，它不断更新内部模型以预测环境。
SC-DIKWP的贡献：SC-DIKWP通过详细说明复杂语义网络和概念框架的发展如何支撑预测能力来补充这一点，从而更深入地了解这些模型是如何随着时间的推移而构建和完善的。
比较点：
以身体为中心的理解：具象认知认为，认知的各个方面都是由身体及其与环境的相互作用所塑造的。
SC-DIKWP的贡献：SC-DIKWP模型通过说明具体交互如何导致语义和概念的进化来扩展这一点，显示了环境交互与认知结构的复杂性之间的直接联系。
这种比较强调，虽然许多模型和理论都涉及意识或认知处理的某些方面，但SC-DIKWP模型的优势在于其追踪从基本数据处理到复杂数据处理的发展轨迹的综合方法，意图高级认知结构塑造的交互。
未来研究方向：
跨学科研究：进一步的研究可以将SC-DIKWP模型与神经科学发现相结合，以探索进化的语义和概念网络的神经相关性。
复杂模拟：开发更复杂的模拟，结合GWT、IIT、HOT、预测处理和具体认知的元素，可以提供更全面的意识观。
人工智能应用：应用SC-DIKWP模型的原理可以在自然语言处理、机器人决策甚至社交机器人等领域推进人工智能系统，为它们提供对类人认知过程的更细致的理解。
这些比较和未来的方向突出了SC-DIKWP模型弥合各种理论差距的潜力，并为认知科学和人工智能发展提供了可操作的见解。
以下是以表格形式呈现的详细比较分析，强调SC-DIKWP模型如何与意识和认知的五个主要理论或模型相关和不同：
理论/模型 | 核心概念 | 与SC-DIKWP模型的比较 | SC-DIKWP贡献 |
全球工作空间理论 | 意识产生于在大脑的各个部分传播信息的能力。 | 这两种模式都强调信息的全球可及性。 | SC-DIKWP详细描述了信息处理是如何随着时间的推移而演变和影响复杂的意识形式的，而不仅仅是广播。 |
综合信息理论 | 意识对应于系统内综合信息的水平。 | 两者都侧重于信息的整合，这对意识至关重要。 | SC-DIKWP为综合信息（语义和概念）如何演变以影响行为和认知过程提供了一个动态的视角。 |
高阶思维理论 | 意识包括对自己精神状态的更高层次的思考。 | HOT涉及意识的反射方面。 | SC-DIKWP概述了从基础数据到意图驱动智慧，展示了高阶处理是如何出现的。 |
预测处理框架 | 大脑的功能主要是作为一个预测机器，根据输入的数据不断更新其内部模型。 | 这两种模型都强调预测是一种关键的认知功能。 | SC-DIKWP详细介绍了通过语义网络和概念框架的演变来构建和完善预测模型。 |
具象认知 | 认知深受身体与其环境的物理相互作用的影响。 | 这两个模型都承认环境相互作用对认知过程的影响。 | SC-DIKWP展示了具体的互动如何导致越来越复杂的认知结构的进化，将物理互动与认知发展直接联系起来。 |
这一比较分析展示了SC-DIKWP模型在认知科学和意识研究领域的独特地位。通过整合从数据到意图, SC-DIKWP模型提供了一个全面的框架，该框架不仅补充了现有的理论，而且通过结合系统进化的观点来扩展现有的理论。该模型鼓励进一步探索认知过程如何受到连续发展阶段的影响，为人工智能的理论研究和实际应用提供了新的途径。
SC-DIKWP理论为从语义和概念发展的角度理解意识的进化提供了一个有价值的框架。这份报告不仅展示了一种模拟这些过程的潜在方法，还强调了语义和概念在塑造认知能力方面的重要性。对这些模型的进一步探索和完善可能会在认知科学和人工智能领域取得重大进展。
本技术报告旨在通过提供一种结构化的方法来研究意识实体中语义和概念进化的复杂过程，为正在进行的关于意识和认知的对话做出贡献。
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[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
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