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Data, Information, Knowledge and Wisdom Integration Oriented Crossing Modals Processing of Content
面向数据、信息、知识与智慧融合的跨DIKW模态-多模态、多尺度乃至介尺度内容处理
Yucong Duan
Hainan University
Email: duanyucong@hotmail.com
Abstract:
Aiming at Cognitive integrity and integration overload for complex content identification, modeling, processing, and service optimization in the context of massive content interaction in multi-dimensional, multi-modal, multi-scale physical and digital space, we start from the identification and clarity of the uncertain semantics contained in the interpretability problem of artificial intelligence. Based on the integration of the value perspectives of psychophysiology, cognitive linguistics, information science, sociobiology,philosophy and metascience, we reveal the subjective and objective semantics of concepts from the uncertainties of multi-modal content semantic traceability, relevance, migration, interaction, and evolution of multi-modal content including data, information, knowledge and wisdom (DIKW). Purpose/Intention-driven interaction mechanism are the basic methods of service optimization developed towards the competition and collaboration of individuals and society in incomplete, inaccurate,inconsistent and error-prone resource and processing background.Through cross-modal conceptual semantic association modeling and existential semantic analysis, and abstract the mechanism of transformation between modalities, we construct a multi-scale bidirectional fusion of complex semantic content expression models and cross-modal processing algorithms.We focus on the conceptualization and association mechanism of mesoscale morphological semantics, the value-driven complex semantic recognition, measurement, and re-conceptualization optimization processing mode that integrates with existing concepts, forming a method system and evaluation mechanism for interpreting and processing semantic uncertainty.The applicant intends to further study the multi-dimensional function combination and correlation optimization of the cross-scale and cross-border complex services based on value driven semantic abstraction, recognition and transformation and even reconceptualization of cross-modal uncertain content.
摘要:
针对多维度、多模态、多尺度物理与数字空间海量内容交互背景下的复杂内容识别、建模、处理、服务化及优化的认知完整性及融合挑战,以人工智能可解释的不确定性语义辨识为切入点,融合心理生理学、认知语言学、信息科学、生物社会学、哲学与元科学跨界视角,从多模态内容语义溯源、关联、迁移、交互、演化等不确定性揭示主、客观语义的意图驱动的转化机制及不完整、不精确、不一致背景下面向科学vs.人文、个体vs.社会、理论vs.经验融合的整体服务化。通过跨模态语义关联分析与存在语义建模,抽象模态转化机制,构建跨尺度融合的语义模型与处理算法。重点关注介尺度语义的概念化权衡与关联机制,价值导向的新旧概念混合的复杂语义识别、度量、融合、再概念化优化模式,形成解释、评估与处理语义不确定性的方法机制。申请人拟进行价值驱动的基于跨模态不确定内容语义抽象、识别与转化乃至再概念化的跨尺度跨界复杂服务多维度功能组合与关联优化研究。
申请人拟进一步研究基于语义源本体元素构建目标语义内容抽象识别机制;多维依赖路径的复杂语义存在溯源与概念化分析;价值驱动的跨模态的融合计算与推理的面向本质的语义处理机制;信息科学介尺度语义不确定性分析及再概念化及关联优化。
1. 拟开展的研究工作的创新性构思
目前的信息处理与知识融合产生机制对加速生成的多模态、多尺度乃至介尺度内容处理上的相对滞后打破了个体的认知处理能力与内容增长的动态平衡。这个平衡被打破后将导致由于处理不及时而形成的不对称持续向为解决特定内容理解与处理需求而不得不面临更多的积累的数据、信息、知识等多维度多模态的内容处理容量的压力增长方向倾斜。解决特定问题获得的价值不变时,所面对的内容处理空间变大了,这在“大数据”处理技术方面被称为“数据量大但价值稀疏”。如果这一处理的失衡不能得到及时有效控制,伴随着个体认知处理能力成长相对目标处理内容与处理复杂度的增长的下降将导致个体基于自身对外部世界内容的认知理解比例的相对下降而形成的自身认知对自身决策正确性与行为指导合理性的自信心的持续下降,从而导致个体对自身判断的正确性与合理性的不确定性肯定及模糊的认知内容的增长。
面对多维度、多模态、多尺度社会信息网络海量内容、自然标注大数据和多模态关联数据获取开放域知识等背景下的认知过载内容处理需求,当前对自然语言为核心的语义理解与语义融合研究多基于场景知识图谱、事理知识图谱、时序知识图谱、强化学习等方法进行多元知识的自然语言语义及上下文分析与检索。从认知科学视角,这类分析方法处理兼具逻辑性和艺术表现力的混合主客观多模态内容时在可理解建模理论与可解释语义表示技术等方面面对艰巨挑战。从语言学与信息科学交叉视角,在与环境和社会跨模态交互意图理解的人机一致的语言进化背景下,现有解决方案在面向事件与情景驱动的概念及概念组合的语义迁移、小样本常识语义捕获、跨数据、信息及知识等模态跨抽象层面语义范围调整的通用认知智能模型方面缺乏鲁棒性强、适应能力好的自然语言语义认知理解基础理论创新支撑。
项目拟基于前期对跨模态、跨尺度乃至介尺度的认知语义研究工作积累并提升,在面向知识大融合的“Gene-culture Coevolutionary Theory”价值关联框架下,结合心理生理学、认知语言学、信息科学、生物社会学、哲学与元科学跨界视角的系统性融合康德概念转化模式方法、维特根斯坦结构理论、叔本华语言理论、罗素数理等理性思辨,从人工智能处理问题呈现的不确定性的解决出发,面向信息学科复杂内容对象与复杂处理过程及其持续发展前景,聚焦人工智能服务化可解释性问题,结合信息管理、风险管理、计算机软件等领域的基础性与国家重大知识工程相关战略需求密不可分的典型示例,通过探讨作为问题本质标准化处理前提的多模态、多尺度、模糊乃至介尺度概念语义人机理解、交流及其组合表述,发展基于概念语义溯源的认知语义澄清、度量和价值导向可适应语义优化技术,构建基于语义确定的融合意识科学、认知语言学、信息科学、哲学等的人工智能可解释理论体系,从元科学角度建立面向自然语言不确定语义内容理解与自动优化处理的工程性方法,为新一代基于复杂性的可解释精准智能提供理论基础。
2. 主要研究方向
项目旨在基于对复杂内容的多模态、多尺度、模糊乃至介尺度相关的复杂语义不确定性的溯源分析、关联、定位、建模、转化与度量分析研究,面向价值导向工程应用背景构建包含主、客观认知语义的澄清权衡与效用评估等的可解释人工智能服务化的新理论框架。从包括数据、信息、知识等多模态复杂内容语义更新不确定性、语义处理迁移不确定以及处理系统语义动态演化不确定性等角度揭示自然语言表述多概念组合内容的语义澄清以及价值驱动的语义工程性优化的整体关系,通过多模态、多维度、多尺度概念语义内容关联建模与分析其存在语义依赖关系及依赖路径溯源的形式规则,重点关注概念语义表述间的介尺度内容的语义概念化机制,从而面向价值驱动工程性应用背景构建面向与现有基础概念融合的语义存在性确定、度量、概念化与再概念化优化的处理模式,形成解释人工智能不确定性的方法体系。研究方向主要包括以存在语义源元素为基础构建目标语义内容认知确认基础,基于存在语义依赖路径的内容语义存在溯源与概念化分析,以存在语义确认为基础的不确定性分析及价值驱动的工程性再概念化优化。
(1)复杂内容存在语义确认
探索自然语言表述内容蕴含的存在层面语义认知机制和复杂认知内容中的不确定性的本质语义解析,融合包含先验知识假设的主观内在世界与外在客观世界构建新科学语义认知客观世界系统。基于对存在语义源的语义内容还原论研究和语义内容概念化处理技术,探索不确定语义内容中的多模态、多尺度、介尺度乃至模糊溯源路径结构,发展面向主客观融合的兼容先验知识的语义内容表示范式,提出基于存在语义的语义内容概念化关联存在确认理论与方法,建立面向语义更新、语义处理迁移以及处理系统语义动态演化等数理规律的具有可解释性的不确定性判定与表示系统。
(2)存在语义溯源与概念化分析
基于关系定义一切语义模型的跨主客观语义认知界限的不确定性语义表达空间,探索对包含先验知识的主观语义认知的客观化表示模型与基于存在源共享的主观客观化转化方法。分析复杂内容语义更新不确定性、语义处理迁移不确定以及处理系统语义动态演化不确定性的产生机理,探索源自概念表述尺度间的介尺度语义内容的语义存在识别、溯源、概念化、多概念语义融合等语义内容构建方法,研究多模态、多尺度、模糊乃至介尺度概念语义及其语义组合冗余、不一致、缺失、模糊等关系及其认知优化策略,构建可解释的不确定性内容语义认知溯源与处理模型。
(3)不确定性分析与再概念化优化
主要研究基于语义内容迁移、语义内容补偿、语义内容演化的动态调控策略,提出价值导向的基于语义溯源澄清及构建的不确定性内容对应语义客观化分析方法。探索针对风险管控智能处理的自然语言表达内容的不确定性内容的演化的系统稳定性,发展基于语义源澄清的兼容现有核心多模态多尺度概念语义的全局性高效语义分析、传递与组合方法,揭示基于语义变迁和演化机制的语义内容模糊化和基于多模态多概念尺度分析的认知不确定性变化机理,提出具有可解释性与可调控性的不确定性分析与处理新理论和新方法。针对数据(Data)、信息(Information)、知识(Knowledge)及智慧(Wisdom)多模态概念对应的DIKW认知模型体系进行应用展示。
3. 初步研究方案
策略性的提出逆面向客观世界分而治之追求处理技术发展而面向内在主观世界进行概念语义溯源澄清来简化问题本身,并探索多模态多尺度及介尺度整体数据、信息、知识内容融合、交流与处理效率提升。提出基于现有概念认知语义的不确定性处理范围和效率进展分别受限于两个方面:在语义表达交流域范畴,现有研究假定的客观世界未能显式的包含主观语义内容;已有自然语言概念的语义澄清向主观范畴推进有限,且未能形成支持价值驱动的自适应的语义澄清机制。提出关系定义一切语义的模型作为主客观语义共同的描述基础,拟基于主观间性研究主观语义客观化的转化机制。拟基于存在语义的概念语义溯源机制研究概念语义的概念化溯源确定、度量与再概念化优化等。拟针对包括DIKW概念模型等多模态多尺度乃至介尺度的语义不确定内容进行工程化应用示范。关键研究阶段如下:
(1)以认知语义而非语言建立不确定性对应的统一的主客观认知世界语义模型
现有的意义解释方法往往直接采用特定由概念支撑的特定语言进行意义表达。在现有概念确定的概念定义的语义本质表述解空间中,概念语义的澄清往往传递受限于用于解释目标概念的概念元素本身的语义的被主观或者客观理解的不确定性,从而形成解释本身表述的自然语言形态语义无法进行确定进而需要进一步解释的语义溯源模式进行不确定性解释的循环无终止。项目采用将被认知的语义内容而非语言形式的表述直接作为解释目的和解释手段的本质上不依赖于现有概念的不确定语义的分析不确定性内容的策略。面向统一的主客观认知世界语义表达,对意识终极问题以及终极意义等问题采取客体化的方式进行转化描述与建模,以这些问题被语义表达的问题形式对应到个体认知的RDXS的区域。基于主观间性原则等进行认知语义主观客观化机制构建,将对这些问题的语义处理转化为融合个体独有认知与共享认知的一致包含主观和客观的RDXS对应区域。进而将目标内容对应的主观RDXS区域转化并融合到客观RDXS区域。主观客观化过程将原主观认知世界的内容转化到原客观认知世界将原客观认知世界的内容进行扩充。基于认知一致性的层面将原客观世界的认知和新被主观客观化转化来的认知内容统一对应到RDXS表达,构建扩大的客观世界,项目称这个扩大后的客观世界的语义为RDXS语义客观世界。
(2)面向跨模态、跨尺度内容的语义源识别、溯源还原与构建设计
面向存在语义层面的语义还原,将认知语言学中的关系与语义的等价理念以及概念语义的概念化溯源与主观客观化处理后对应的更完整的客观语义世界-RDXS语义客观世界结合,从用还原论思想出发对离散的语义内容逆概念化构造过程确立源头语义集合。基于这些源语义元素相对逐层实例化的对应语义内容更能代表个体语义内容的共同本质语义部分的假设,项目称它们为对应实例语义内容所依赖的源语义内容。确立的源存在认知语义中既包含能够在实例个体中以不变形态存在的语义内容;也包括不能在存在个体中直接体现或者对应,甚至无法对应到具体数量的特定实例但能够对应个体的具体以及不具体集体或者整体的存在。基于扩大的RDXS客观世界进行存在语义溯源判断,面向扩大后RDXS的客观世界范畴,通过确定存在语义为语义不确定性分析提供判断锚点,进而基于目标语义内容对语义锚点的传递依赖关系梳理目标语义内容的存在性本质语义维度。基于RDXS上的目标内容语义与已经确定的源存在语义部分的语义依赖路径的联通与否判断识别目标语义内容的本质语义部分的存在与否。基于排除存在依赖关联到源存在语义的目标语义内容可以识别出不存在对应基于源存在语义形态语义解释的目标语义内容。这部分无源存在语义形态对应语义解释的目标内容的语义与源语义内容的依赖路径中断,从而被归类为需要进行存在层面源语义关联来消除该部分的语义解释的具有溯源不确定性的语义内容。部分无法与源存在语义关联的目标语义内容相互关联乃至基于相互语义依赖形成了语义本质解释的相对不确定内容。基于源存在语义的溯源分析也可以通过广度遍历进行内容元素群体语义不确定性的整体判断。其中对无法对应到具体数量的特定实例但能够对应个体的具体或者不具体集体或者整体的存在内容的语义溯源将考虑主观和客观部分的概率性比例进行经验性总结方式的主观转客观化判断。
(3)面向介尺度内容的语义演化与迁移分析处理
自然语言表达概念是经过历史积累和持续演变的语义表达经验性形态。很多语言中使用的概念的语义随着时间推移和应用场景的改变而不断被潜移默化以适应特定的被用于表达目标语义的需求。然而在进入当今日益加速发展的科技时代,无论是新的应用还是新的应用场景的推陈出新的速度都前所未有,这对语言使用者作为整体的语言概念语义迁移、凝聚和更新能力等都构成了巨大压力,并以被使用语言概念的语义与要被表达的新的语义内容及场景之间的日渐扩大的不匹配形态的鸿沟展现出来。这个日渐扩大的鸿沟对于语义使用者之间完成流畅、有效的交流构成了巨大的语义认知层面的复杂性与挑战。将由于被表达语义内容的快速变化与迁移与当前的语言概念的语义变化速度不匹配所呈现出的被期待表达的语义内容中不能被现有语言概念表达或有效表达的内容借助介科学的介尺度概念定义为现有语言概念语义迁移间的介尺度内容。项目拟基于语言表达概念与目标语义内容的表达差异进行跨概念介尺度语义内容识别。对应概念间语义介尺度范畴内容的存在语义判定、范围界定、程度度量与语义表达适应调整设计等需求,区分客观语义表达范围与主观语义认知表达范围分别进行处理。对于其中的客观语义表达范围将进行语义规范形式化来降低由于使用带有语义偏差的概念进行目标语义内容表达带来的使用者自身或者内容接收方的语义内容认知认同上的不确定性。基于对这个概念集合的整体进行概念化回溯来对这些概念的语义的形式化后得到的概念集合的语义覆盖的一致性与完整性判定,并在RDXS的统一表述区域上进行语义层面的整体分析判断。对于这些概念的语义的形式化后得到的概念与概念集合的使用效率的分析与对应语义内容调整需求,通过将其对应的语义内容依据其语义内容使用过程中重用的频率以及目标语义内容与其它语义内容的关联程度在连接存在语义源的不同语义抽象层的RDXS内容上依据应用背景进行跨抽象层、跨语义溯源路径节点等的综合关联分析,并根据需要进行包括新概念提出、概念之间语义结构性调整、概念语义再概念化处理等调整。
(4)工程性设计面向RDXS认知语义到当前被使用语言概念语义表述内容的融合实践
从工程实用性角度考虑,在RDXS表述基础上基于存在语义识别、判断、分析、度量与权衡得到的主观客观化语义内容及语义概念化调整后的语义概念及语义内容的受众将面临个体认知学习与接受过程以及认知主体群体对语义变动内容的逐渐交流积累和认知共享基础增长的过程。语义优化处理内容结果传播的速度将与对这一语义明确化处理成果被广泛应用到普通的内容语义处理情景中去以平衡信息时代内容快速增长与人们对语义本质分析的能力增长滞后所带来的加剧的不对称的迫切需求的程度正相关,并以语义处理过程推广及处理结果内容的被接受的时间维度的延展形态呈现。如果不能在有限的时间内合理期待或者等待对RDXS-EC语义客观化建模与度量的单纯的落实,那么从时间效率考虑,将RDXS-EC方法与当前的正在被广泛使用的基于现有语言概念语义所表述的语义内容中的基础内容、核心内容或者架构性内容进行衔接对应,可以借助现有概念语义被广泛接受的认知基础将大大缩短对RDXS-EC方法的工程推广时间。借助RDXS-EC方法对基础以及核心内容语言表述内容的语义融合,将高效的将这一方法运用获得的语义澄清效果以及语义调整机制沿着当前现有基础、核心概念的主要语义内容的主要应用关联路径逐渐传递到愈加普遍的应用场景中,以优先满足最大数量的工程性应用中应对不确定性分析的共性概念语义溯源与调整需求。基于RDXS-EC的语义建模与处理方法对基础以及核心内容语言表述内容的语义澄清可以沿着对存在语义依赖的远近进行灵活调节以适应兼顾应用价值最大化、语义认知难度增长与语义澄清影响范围最大化的兼顾时效性的综合工程性优化。
研究拟将经常被使用的数据(Data)、信息(Information)、知识(Knowledge)及智慧(Wisdom)概念对应的DIKW概念模型作为工程性的普遍语义认知基础,同时其语义认知分歧又难以被统一的内容与RDXS-EC方法进行结合实践语义高效率澄清的示范应用。已有许多对DIKW模型的基本概念语义澄清的工作,但进展有限。这本质上是因为相关研究者所采用的语义澄清方式仍然是依据现有普遍概念语义,从而语义表述不完整,语义匹配不精确,且对需要澄清的主观语义表述内容无法进行表述等。研究还拟针对临床诊疗中信息负载高、医生重复劳动强度大、错误易发等问题,通过对推理不确定性建模,面向多模态介尺度内容融合进行DIKW概念模型解释与图谱化应用。面向临床重点科室复杂应用场景下的人机协同与操作流程优化,围绕不同患者生活习惯、饮食特征、运动模式、作息规律、精细行为、心理状态等全方位变量,研发呈现患者复杂异构、多维度、多尺度、多模态、跨模态的数据、信息与知识融合内容动态全景呈现、检索、匹配与融合分析的智能助理示范系统。
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