科幻小说：《人工意识日记-第10届世界人工意识大会2033年7月23日》

-第2届世界人工意识大会花絮

段玉聪

人工智能DIKWP测评国际标准委员会委员

世界人工意识大会

世界人工意识协会

(联系邮箱：duanyucong@hotmail.com)

今天，我决定进一步详细分析DIKWP模型中的基本语义，包括“相同”、“不同”、“完整”等语义如何与具体概念进行映射和标识。通过具体案例，深入探讨这些基本语义在概念空间、语义空间和认知空间中的产生和表达。

“相同”在DIKWP模型中表示两个或多个对象在某些特征或属性上完全一致。这个语义可以在数据、信息、知识、智慧和意图层次上进行映射和标识。

在数据层：

当两个植物的颜色、形状、大小等特征完全一致时，我们可以说它们是“相同的”。

dplant1=(dcolor1,dshape1,dsize1)d_{plant1} = (d_{color1}, d_{shape1}, d_{size1})dplant1​=(dcolor1​,dshape1​,dsize1​)dplant2=(dcolor2,dshape2,dsize2)d_{plant2} = (d_{color2}, d_{shape2}, d_{size2})dplant2​=(dcolor2​,dshape2​,dsize2​)

如果

dcolor1=dcolor2, dshape1=dshape2, dsize1=dsize2d_{color1} = d_{color2},\ d_{shape1} = d_{shape2},\ d_{size1} = d_{size2}dcolor1​=dcolor2​, dshape1​=dshape2​, dsize1​=dsize2​

那么

dplant1=dplant2d_{plant1} = d_{plant2}dplant1​=dplant2​

例如，两个红色、圆形花瓣、中等大小的植物是“相同的”。

在信息层：

当两个植物的名称和类别完全一致时，我们可以说它们是“相同的”。

Iplant1=(name1,category1)I_{plant1} = (\text{name1}, \text{category1})Iplant1​=(name1,category1)Iplant2=(name2,category2)I_{plant2} = (\text{name2}, \text{category2})Iplant2​=(name2,category2)

如果

$\text{name1}=\text{name2},\text{category1}=\text{category2}$

那么

Iplant1=Iplant2I_{plant1} = I_{plant2}Iplant1​=Iplant2​

例如，两株被命名为玫瑰并属于花卉类的植物是“相同的”。

在知识层：

当两个植物的特性和生态习性完全一致时，我们可以说它们是“相同的”。

Kplant1={characteristics1,habitat1}K_{plant1} = \{\text{characteristics1}, \text{habitat1}\}Kplant1​={characteristics1,habitat1}Kplant2={characteristics2,habitat2}K_{plant2} = \{\text{characteristics2}, \text{habitat2}\}Kplant2​={characteristics2,habitat2}

如果

$\text{characteristics1}=\text{characteristics2},\text{habitat1}=\text{habitat2}$

那么

Kplant1=Kplant2K_{plant1} = K_{plant2}Kplant1​=Kplant2​

例如，两株有刺且芳香的花园植物是“相同的”。

在智慧层：

当两个植物的栽培技巧和病虫害防治方法完全一致时，我们可以说它们是“相同的”。

Wplant1={cultivation techniques1,pest control1}W_{plant1} = \{\text{cultivation\ techniques1}, \text{pest\ control1}\}Wplant1​={cultivation techniques1,pest control1}Wplant2={cultivation techniques2,pest control2}W_{plant2} = \{\text{cultivation\ techniques2}, \text{pest\ control2}\}Wplant2​={cultivation techniques2,pest control2}

如果

$\text{cultivation techniques1}=\text{cultivation techniques2},\text{pest control1}=\text{pest control2}$

那么

Wplant1=Wplant2W_{plant1} = W_{plant2}Wplant1​=Wplant2​

例如，两株需要适当浇水和使用相同杀虫剂的植物是“相同的”。

在意图层：

当两个植物的保护和学习目标完全一致时，我们可以说它们是“相同的”。

Pplant1={goals1,plans1}P_{plant1} = \{\text{goals1}, \text{plans1}\}Pplant1​={goals1,plans1}Pplant2={goals2,plans2}P_{plant2} = \{\text{goals2}, \text{plans2}\}Pplant2​={goals2,plans2}

如果

$\text{goals1}=\text{goals2},\text{plans1}=\text{plans2}$

那么

Pplant1=Pplant2P_{plant1} = P_{plant2}Pplant1​=Pplant2​

例如，两株植物的目标是识别100种植物并参与植物调查，是“相同的”。

“不同”在DIKWP模型中表示两个或多个对象在某些特征或属性上存在差异。这个语义可以在数据、信息、知识、智慧和意图层次上进行映射和标识。

在数据层：

当两个植物的颜色、形状、大小等特征存在差异时，我们可以说它们是“不同的”。

dplant1=(dcolor1,dshape1,dsize1)d_{plant1} = (d_{color1}, d_{shape1}, d_{size1})dplant1​=(dcolor1​,dshape1​,dsize1​)dplant2=(dcolor2,dshape2,dsize2)d_{plant2} = (d_{color2}, d_{shape2}, d_{size2})dplant2​=(dcolor2​,dshape2​,dsize2​)

如果

dcolor1≠dcolor2 or dshape1≠dshape2 or dsize1≠dsize2d_{color1} \neq d_{color2}\ \text{or}\ d_{shape1} \neq d_{shape2}\ \text{or}\ d_{size1} \neq d_{size2}dcolor1​=dcolor2​ or dshape1​=dshape2​ or dsize1​=dsize2​

那么

dplant1≠dplant2d_{plant1} \neq d_{plant2}dplant1​=dplant2​

例如，一株红色、圆形花瓣的植物与一株黄色、大花瓣的植物是“不同的”。

在信息层：

当两个植物的名称和类别存在差异时，我们可以说它们是“不同的”。

Iplant1=(name1,category1)I_{plant1} = (\text{name1}, \text{category1})Iplant1​=(name1,category1)Iplant2=(name2,category2)I_{plant2} = (\text{name2}, \text{category2})Iplant2​=(name2,category2)

如果

$\text{name1}=\text{name2}\text{or}\text{category1}=\text{category2}$

那么

Iplant1≠Iplant2I_{plant1} \neq I_{plant2}Iplant1​=Iplant2​

例如，一株被命名为玫瑰并属于花卉类的植物与一株被命名为向日葵并属于花卉类的植物是“不同的”。

在知识层：

当两个植物的特性和生态习性存在差异时，我们可以说它们是“不同的”。

Kplant1={characteristics1,habitat1}K_{plant1} = \{\text{characteristics1}, \text{habitat1}\}Kplant1​={characteristics1,habitat1}Kplant2={characteristics2,habitat2}K_{plant2} = \{\text{characteristics2}, \text{habitat2}\}Kplant2​={characteristics2,habitat2}

如果

$\text{characteristics1}=\text{characteristics2}\text{or}\text{habitat1}=\text{habitat2}$

那么

Kplant1≠Kplant2K_{plant1} \neq K_{plant2}Kplant1​=Kplant2​

例如，一株有刺且芳香的花园植物与一株高大且向阳的田野植物是“不同的”。

在智慧层：

当两个植物的栽培技巧和病虫害防治方法存在差异时，我们可以说它们是“不同的”。

Wplant1={cultivation techniques1,pest control1}W_{plant1} = \{\text{cultivation\ techniques1}, \text{pest\ control1}\}Wplant1​={cultivation techniques1,pest control1}Wplant2={cultivation techniques2,pest control2}W_{plant2} = \{\text{cultivation\ techniques2}, \text{pest\ control2}\}Wplant2​={cultivation techniques2,pest control2}

如果

$\text{cultivation techniques1}=\text{cultivation techniques2}\text{or}\text{pest control1}=\text{pest control2}$

那么

Wplant1≠Wplant2W_{plant1} \neq W_{plant2}Wplant1​=Wplant2​

例如，一株需要适当浇水的植物与一株需要大量阳光的植物是“不同的”。

在意图层：

当两个植物的保护和学习目标存在差异时，我们可以说它们是“不同的”。

Pplant1={goals1,plans1}P_{plant1} = \{\text{goals1}, \text{plans1}\}Pplant1​={goals1,plans1}Pplant2={goals2,plans2}P_{plant2} = \{\text{goals2}, \text{plans2}\}Pplant2​={goals2,plans2}

如果

$\text{goals1}=\text{goals2}\text{or}\text{plans1}=\text{plans2}$

那么

Pplant1≠Pplant2P_{plant1} \neq P_{plant2}Pplant1​=Pplant2​

例如，一株植物的目标是识别100种植物并参与植物调查，而另一株植物的目标是提高植物保护意识并种植更多树木，是“不同的”。

“完整”在DIKWP模型中表示一个对象在某个层次上具备所有必要的特征或属性。这个语义可以在数据、信息、知识、智慧和意图层次上进行映射和标识。

在数据层：

当一个植物的数据包含了所有必要的特征（如颜色、形状、大小等）时，我们可以说它是“完整的”。

dplant=(dcolor,dshape,dsize)d_{plant} = (d_{color}, d_{shape}, d_{size})dplant​=(dcolor​,dshape​,dsize​)

如果

dcolor≠∅, dshape≠∅, dsize≠∅d_{color} \neq \emptyset,\ d_{shape} \neq \emptyset,\ d_{size} \neq \emptysetdcolor​=∅, dshape​=∅, dsize​=∅

那么

dplant 是完整的d_{plant} \text{ 是完整的}dplant​ 是完整的

例如，一株红色、圆形花瓣、中等大小的植物数据是“完整的”。

在信息层：

当一个植物的信息包含了所有必要的描述（如名称和类别等）时，我们可以说它是“完整的”。

Iplant=(name,category)I_{plant} = (\text{name}, \text{category})Iplant​=(name,category)

如果

$\text{name}=\varnothing ,\text{category}=\varnothing$

那么

Iplant 是完整的I_{plant} \text{ 是完整的}Iplant​ 是完整的

例如，一株被命名为玫瑰并属于花卉类的植物信息是“完整的”。

在知识层：

当一个植物的知识包含了所有必要的特性和生态习性时，我们可以说它是“完整的”。

Kplant={characteristics,habitat}K_{plant} = \{\text{characteristics}, \text{habitat}\}Kplant​={characteristics,habitat}

如果

$\text{characteristics}=\varnothing ,\text{habitat}=\varnothing$

那么

Kplant 是完整的K_{plant} \text{ 是完整的}Kplant​ 是完整的

例如，一株有刺且芳香的花园植物的知识是“完整的”。

在智慧层：

当一个植物的栽培技巧和病虫害防治方法包含了所有必要的知识时，我们可以说它是“完整的”。

Wplant={cultivation techniques,pest control}W_{plant} = \{\text{cultivation\ techniques}, \text{pest\ control}\}Wplant​={cultivation techniques,pest control}

如果

$\text{cultivation techniques}=\varnothing ,\text{pest control}=\varnothing$

那么

Wplant 是完整的W_{plant} \text{ 是完整的}Wplant​ 是完整的

例如，一株需要适当浇水和使用杀虫剂的植物的智慧是“完整的”。

在意图层：

当一个植物的保护和学习目标包含了所有必要的目标和计划时，我们可以说它是“完整的”。

Pplant={goals,plans}P_{plant} = \{\text{goals}, \text{plans}\}Pplant​={goals,plans}

如果

$\text{goals}=\varnothing ,\text{plans}=\varnothing$

那么

Pplant 是完整的P_{plant} \text{ 是完整的}Pplant​ 是完整的

例如，一株植物的目标是识别100种植物并参与植物调查，且有具体的计划去实现这些目标，是“完整的”。

假设我们有两株植物，植物A和植物B。我们通过DIKWP模型分析它们的同类归类和不同类区分。

植物A的数据：

dA=(红色,圆形,中等大小)d_{A} = (\text{红色}, \text{圆形}, \text{中等大小})dA​=(红色,圆形,中等大小)

植物B的数据：

d_{B} = (\text{黄色}, \text{圆形}, \text{大））

在数据层：

dcolorA≠dcolorBd_{colorA} \neq d_{colorB}dcolorA​=dcolorB​dshapeA=dshapeBd_{shapeA} = d_{shapeB}dshapeA​=dshapeB​dsizeA≠dsizeBd_{sizeA} \neq d_{sizeB}dsizeA​=dsizeB​

结论：

dA≠dBd_{A} \neq d_{B}dA​=dB​

这意味着在数据层，植物A和植物B在颜色和大小上不同，但形状相同，因此它们是“不同的”。

植物A的信息：

IA=(玫瑰,花卉类)I_{A} = (\text{玫瑰}, \text{花卉类})IA​=(玫瑰,花卉类)

植物B的信息：

IB=(向日葵,花卉类)I_{B} = (\text{向日葵}, \text{花卉类})IB​=(向日葵,花卉类)

在信息层：

$\text{nameA}=\text{nameB}$$\text{categoryA}=\text{categoryB}$

结论：

IA≠IBI_{A} \neq I_{B}IA​=IB​

这意味着在信息层，植物A和植物B在名称上不同，但类别相同，因此它们是“不同的”。

植物A的知识：

KA={有刺,芳香,花园}K_{A} = \{\text{有刺}, \text{芳香}, \text{花园}\}KA​={有刺,芳香,花园}

植物B的知识：

KB={无刺,向阳,田野}K_{B} = \{\text{无刺}, \text{向阳}, \text{田野}\}KB​={无刺,向阳,田野}

在知识层：

$\text{characteristicsA}=\text{characteristicsB}$$\text{habitatA}=\text{habitatB}$

结论：

KA≠KBK_{A} \neq K_{B}KA​=KB​

这意味着在知识层，植物A和植物B在特性和生态习性上都不同，因此它们是“不同的”。

植物A的智慧：

WA={适当浇水,使用杀虫剂}W_{A} = \{\text{适当浇水}, \text{使用杀虫剂}\}WA​={适当浇水,使用杀虫剂}

植物B的智慧：

WB={大量阳光,自然防治}W_{B} = \{\text{大量阳光}, \text{自然防治}\}WB​={大量阳光,自然防治}

在智慧层：

$\text{cultivation techniquesA}=\text{cultivation techniquesB}$$\text{pest controlA}=\text{pest controlB}$

结论：

WA≠WBW_{A} \neq W_{B}WA​=WB​

这意味着在智慧层，植物A和植物B在栽培技巧和病虫害防治方法上都不同，因此它们是“不同的”。

植物A的意图：

PA={目标：识别100种植物,计划：参与植物调查}P_{A} = \{\text{目标：识别100种植物}, \text{计划：参与植物调查}\}PA​={目标：识别100种植物,计划：参与植物调查}

植物B的意图：

PB={目标：提高植物保护意识,计划：种植更多树木}P_{B} = \{\text{目标：提高植物保护意识}, \text{计划：种植更多树木}\}PB​={目标：提高植物保护意识,计划：种植更多树木}

在意图层：

$\text{goalsA}=\text{goalsB}$$\text{plansA}=\text{plansB}$

结论：

PA≠PBP_{A} \neq P_{B}PA​=PB​

这意味着在意图层，植物A和植物B在目标和计划上都不同，因此它们是“不同的”。

通过上述详细分析，可以看出DIKWP模型如何通过不同层次的特征和属性，清晰地表述和标识植物的同类归类和不同类区分，从而更好地理解和认知这些植物的基本语义和具体概念。

今天下午，我将进一步探讨如何通过DIKWP模型的基本语义来全面展示从视觉到认知活动的透明解读。我们将采用数学化的表达方式来清晰展示这些元素的产生机制和标识机制。

假设一个幼儿在花园中看到两株植物A和B，我们通过DIKWP模型来解析这一过程。

数据层：

幼儿通过视觉感知植物A和植物B的基本特征。

dA=(红色,圆形,中等大小)d_{A} = (\text{红色}, \text{圆形}, \text{中等大小})dA​=(红色,圆形,中等大小)d_{B} = (\text{黄色}, \text{圆形}, \text{大））

视觉感知：

dcolorA=红色, dshapeA=圆形, dsizeA=中等大小d_{colorA} = \text{红色},\ d_{shapeA} = \text{圆形},\ d_{sizeA} = \text{中等大小}dcolorA​=红色, dshapeA​=圆形, dsizeA​=中等大小d_{colorB} = \text{黄色},\ d_{shapeB} = \text{圆形},\ d_{sizeB} = \text{大））

在视觉感知的基础上，幼儿建立了植物A和植物B的初步数据表示。

信息层：

幼儿通过询问或查阅资料，获得植物A和植物B的名称和类别。

IA=(玫瑰,花卉类)I_{A} = (\text{玫瑰}, \text{花卉类})IA​=(玫瑰,花卉类)IB=(向日葵,花卉类)I_{B} = (\text{向日葵}, \text{花卉类})IB​=(向日葵,花卉类)

信息获取：

$\text{nameA}=\text{玫瑰},\text{categoryA}=\text{花卉类}$$\text{nameB}=\text{向日葵},\text{categoryB}=\text{花卉类}$

在信息获取的基础上，幼儿建立了植物A和植物B的初步信息表示。

知识层：

幼儿通过学习和观察，了解植物A和植物B的特性和生态习性。

KA={有刺,芳香,花园}K_{A} = \{\text{有刺}, \text{芳香}, \text{花园}\}KA​={有刺,芳香,花园}KB={无刺,向阳,田野}K_{B} = \{\text{无刺}, \text{向阳}, \text{田野}\}KB​={无刺,向阳,田野}

知识形成：

$\text{characteristicsA}=\{\text{有刺},\text{芳香}\},\text{habitatA}=\text{花园}$$\text{characteristicsB}=\{\text{无刺},\text{向阳}\},\text{habitatB}=\text{田野}$

在知识形成的基础上，幼儿建立了植物A和植物B的初步知识表示。

智慧层：

幼儿通过学习和实践，掌握了植物A和植物B的栽培技巧和病虫害防治方法。

WA={适当浇水,使用杀虫剂}W_{A} = \{\text{适当浇水}, \text{使用杀虫剂}\}WA​={适当浇水,使用杀虫剂}WB={大量阳光,自然防治}W_{B} = \{\text{大量阳光}, \text{自然防治}\}WB​={大量阳光,自然防治}

智慧积累：

$\text{cultivation techniquesA}=\text{适当浇水},\text{pest controlA}=\text{使用杀虫剂}$$\text{cultivation techniquesB}=\text{大量阳光},\text{pest controlB}=\text{自然防治}$

在智慧积累的基础上，幼儿建立了植物A和植物B的初步智慧表示。

意图层：

幼儿通过思考和计划，确定了保护和学习植物A和植物B的目标和计划。

PA={目标：识别100种植物,计划：参与植物调查}P_{A} = \{\text{目标：识别100种植物}, \text{计划：参与植物调查}\}PA​={目标：识别100种植物,计划：参与植物调查}PB={目标：提高植物保护意识,计划：种植更多树木}P_{B} = \{\text{目标：提高植物保护意识}, \text{计划：种植更多树木}\}PB​={目标：提高植物保护意识,计划：种植更多树木}

意图确定：

$\text{goalsA}=\text{识别100种植物},\text{plansA}=\text{参与植物调查}$$\text{goalsB}=\text{提高植物保护意识},\text{plansB}=\text{种植更多树木}$

在意图确定的基础上，幼儿建立了植物A和植物B的初步意图表示。

为了清晰展示DIKWP模型的基本语义，我们采用数学化的表达方式，分析“相同”、“不同”、“完整”等语义的具体概念映射和标识。

“相同”的语义：

设定植物A和植物B在不同层次上的表示如下：

dA=(dcolorA,dshapeA,dsizeA)d_{A} = (d_{colorA}, d_{shapeA}, d_{sizeA})dA​=(dcolorA​,dshapeA​,dsizeA​)dB=(dcolorB,dshapeB,dsizeB)d_{B} = (d_{colorB}, d_{shapeB}, d_{sizeB})dB​=(dcolorB​,dshapeB​,dsizeB​)

如果

dcolorA=dcolorB, dshapeA=dshapeB, dsizeA=dsizeBd_{colorA} = d_{colorB},\ d_{shapeA} = d_{shapeB},\ d_{sizeA} = d_{sizeB}dcolorA​=dcolorB​, dshapeA​=dshapeB​, dsizeA​=dsizeB​

则

dA=dBd_{A} = d_{B}dA​=dB​

同样地，在信息层：

IA=(nameA,categoryA)I_{A} = (\text{nameA}, \text{categoryA})IA​=(nameA,categoryA)IB=(nameB,categoryB)I_{B} = (\text{nameB}, \text{categoryB})IB​=(nameB,categoryB)

如果

$\text{nameA}=\text{nameB},\text{categoryA}=\text{categoryB}$

则

IA=IBI_{A} = I_{B}IA​=IB​

在知识层：

KA={characteristicsA,habitatA}K_{A} = \{\text{characteristicsA}, \text{habitatA}\}KA​={characteristicsA,habitatA}KB={characteristicsB,habitatB}K_{B} = \{\text{characteristicsB}, \text{habitatB}\}KB​={characteristicsB,habitatB}

如果

$\text{characteristicsA}=\text{characteristicsB},\text{habitatA}=\text{habitatB}$

则

KA=KBK_{A} = K_{B}KA​=KB​

在智慧层：

WA={cultivation techniquesA,pest controlA}W_{A} = \{\text{cultivation\ techniquesA}, \text{pest\ controlA}\}WA​={cultivation techniquesA,pest controlA}WB={cultivation techniquesB,pest controlB}W_{B} = \{\text{cultivation\ techniquesB}, \text{pest\ controlB}\}WB​={cultivation techniquesB,pest controlB}

如果

$\text{cultivation techniquesA}=\text{cultivation techniquesB},\text{pest controlA}=\text{pest controlB}$

则

WA=WBW_{A} = W_{B}WA​=WB​

在意图层：

PA={goalsA,plansA}P_{A} = \{\text{goalsA}, \text{plansA}\}PA​={goalsA,plansA}PB={goalsB,plansB}P_{B} = \{\text{goalsB}, \text{plansB}\}PB​={goalsB,plansB}

如果

$\text{goalsA}=\text{goalsB},\text{plansA}=\text{plansB}$

则

PA=PBP_{A} = P_{B}PA​=PB​

“不同”的语义：

设定植物A和植物B在不同层次上的表示如下：

dA=(dcolorA,dshapeA,dsizeA)d_{A} = (d_{colorA}, d_{shapeA}, d_{sizeA})dA​=(dcolorA​,dshapeA​,dsizeA​)dB=(dcolorB,dshapeB,dsizeB)d_{B} = (d_{colorB}, d_{shapeB}, d_{sizeB})dB​=(dcolorB​,dshapeB​,dsizeB​)

如果

dcolorA≠dcolorB 或 dshapeA≠dshapeB 或 dsizeA≠dsizeBd_{colorA} \neq d_{colorB}\ \text{或}\ d_{shapeA} \neq d_{shapeB}\ \text{或}\ d_{sizeA} \neq d_{sizeB}dcolorA​=dcolorB​ 或 dshapeA​=dshapeB​ 或 dsizeA​=dsizeB​

则

dA≠dBd_{A} \neq d_{B}dA​=dB​

同样地，在信息层：

IA=(nameA,categoryA)I_{A} = (\text{nameA}, \text{categoryA})IA​=(nameA,categoryA)IB=(nameB,categoryB)I_{B} = (\text{nameB}, \text{categoryB})IB​=(nameB,categoryB)

如果

$\text{nameA}=\text{nameB}\text{或}\text{categoryA}=\text{categoryB}$

则

IA≠IBI_{A} \neq I_{B}IA​=IB​

在知识层：

KA={characteristicsA,habitatA}K_{A} = \{\text{characteristicsA}, \text{habitatA}\}KA​={characteristicsA,habitatA}KB={characteristicsB,habitatB}K_{B} = \{\text{characteristicsB}, \text{habitatB}\}KB​={characteristicsB,habitatB}

如果

$\text{characteristicsA}=\text{characteristicsB}\text{或}\text{habitatA}=\text{habitatB}$

则

KA≠KBK_{A} \neq K_{B}KA​=KB​

在智慧层：

WA={cultivation techniquesA,pest controlA}W_{A} = \{\text{cultivation\ techniquesA}, \text{pest\ controlA}\}WA​={cultivation techniquesA,pest controlA}WB={cultivation techniquesB,pest controlB}W_{B} = \{\text{cultivation\ techniquesB}, \text{pest\ controlB}\}WB​={cultivation techniquesB,pest controlB}

如果

$\text{cultivation techniquesA}=\text{cultivation techniquesB}\text{或}\text{pest controlA}=\text{pest controlB}$

则

WA≠WBW_{A} \neq W_{B}WA​=WB​

在意图层：

PA={goalsA,plansA}P_{A} = \{\text{goalsA}, \text{plansA}\}PA​={goalsA,plansA}PB={goalsB,plansB}P_{B} = \{\text{goalsB}, \text{plansB}\}PB​={goalsB,plansB}

如果

$\text{goalsA}=\text{goalsB}\text{或}\text{plansA}=\text{plansB}$

则

PA≠PBP_{A} \neq P_{B}PA​=PB​

“完整”的语义：

设定植物A在不同层次上的表示如下：

dA=(dcolorA,dshapeA,dsizeA)d_{A} = (d_{colorA}, d_{shapeA}, d_{sizeA})dA​=(dcolorA​,dshapeA​,dsizeA​)

如果

dcolorA≠∅, dshapeA≠∅, dsizeA≠∅d_{colorA} \neq \emptyset,\ d_{shapeA} \neq \emptyset,\ d_{sizeA} \neq \emptysetdcolorA​=∅, dshapeA​=∅, dsizeA​=∅

则

dA 是完整的d_{A} \text{ 是完整的}dA​ 是完整的

同样地，在信息层：

IA=(nameA,categoryA)I_{A} = (\text{nameA}, \text{categoryA})IA​=(nameA,categoryA)

如果

$\text{nameA}=\varnothing ,\text{categoryA}=\varnothing$

则

IA 是完整的I_{A} \text{ 是完整的}IA​ 是完整的

在知识层：

KA={characteristicsA,habitatA}K_{A} = \{\text{characteristicsA}, \text{habitatA}\}KA​={characteristicsA,habitatA}

如果

$\text{characteristicsA}=\varnothing ,\text{habitatA}=\varnothing$

则

KA 是完整的K_{A} \text{ 是完整的}KA​ 是完整的

在智慧层：

WA={cultivation techniquesA,pest controlA}W_{A} = \{\text{cultivation\ techniquesA}, \text{pest\ controlA}\}WA​={cultivation techniquesA,pest controlA}

如果

$\text{cultivation techniquesA}=\varnothing ,\text{pest controlA}=\varnothing$

则

WA 是完整的W_{A} \text{ 是完整的}WA​ 是完整的

在意图层：

PA={goalsA,plansA}P_{A} = \{\text{goalsA}, \text{plansA}\}PA​={goalsA,plansA}

如果

$\text{goalsA}=\varnothing ,\text{plansA}=\varnothing$

则

PA 是完整的P_{A} \text{ 是完整的}PA​ 是完整的

通过详细分析和数学化表达，我们展示了DIKWP模型如何通过基本语义来实现具体概念的映射和标识。这些分析不仅帮助我们更好地理解和认知植物的特征和属性，也为未来的认知科学家提供了透明、清晰的认知活动解读方法。通过这一过程，我们更深入地了解了“相同”、“不同”、“完整”等基本语义在概念空间、语义空间和认知空间中的具体应用和表达。