DIKWP之数据（Data）的语法与语义认知深度探讨

段玉聪（Yucong Duan）

DIKWP-AC人工意识实验室

AGI-AIGC-GPT评测DIKWP（全球）实验室

DIKWP research group, 海南大学

duanyucong@hotmail.com

引言

在当代的数字化世界中，数据已成为一个无处不在的概念。然而，如何在语言学和语义认知领域解读数据的概念和价值，尚有待深入探讨。本报告主要关注数据的语法特性以及其在语义认知中的应用案例。

1. 数据的语言学基础

数据是信息的原始形态，通常没有经过处理或解释。在语言学的角度，数据主要由简单的词类和句子结构来描述。

1.1 词类

• 名词：数据大多通过名词来表示，例如“图片”、“声音”或“数字”。

1.2 句子结构

• 声明句：数据常常被呈现为一个简单的事实或声明，如“这是一个图片”或“声音的频率是440赫兹”。

2. 数据在日常生活中的表达

数据在我们日常生活中无处不在，无论是在我们观察环境，还是在与他人交流时。

2.1 视觉数据

当我们看到某物时，我们接收的首要数据通常是关于颜色、形状和大小的。例如，当我们看到一个苹果，我们可能首先注意到它是红色的、圆的，并且大约有一个拳头那么大。

2.2 听觉数据

当我们听到某个声音，我们首先获取的数据可能是关于其音量、音调和节奏的。例如，当手机铃声响起，我们可以立即识别它是响亮的、高音调的，并且是连续响起的。

3. 数据的语义认知案例

考虑进入一个新的环境，例如一个未曾访问过的房间。在这种情境中，我们怎样处理和理解接收到的数据？

3.1 观察和识别

当我们首次进入房间，我们的大脑迅速捕获并处理大量的视觉和听觉数据。我们可能会注意到房间的颜色、尺寸、家具的布局以及是否有其他人在场。

3.2 数据的分类和组织

一旦我们捕获了初步的数据，我们的大脑开始对其进行分类和组织。例如，我们可能会将房间中的物体分类为“家具”、“装饰品”或“个人物品”。

3.3 数据与记忆的关联

随着时间的推移，我们开始将新获得的数据与我们之前的记忆和经验联系起来。例如，我们可能会想：“这张桌子和我奶奶家的很像”。

4. 数据的深度处理

虽然数据本身可能很简单，但我们如何处理、解释和应用这些数据却是一个复杂的过程。

4.1 数据的筛选

并非我们接收到的所有数据都是有用的。例如，在一个嘈杂的环境中，我们可能会选择性地忽略某些声音，以便集中注意力听某个人说话。

4.2 数据的解释

我们不仅仅是被动地接收数据，我们还会积极地解释这些数据。例如，当我们听到一个尖锐的声音，我们可能会立即认为它是一个警报或者是玻璃破碎的声音。

4.3 数据与情感的关联

数据本身可能没有情感价值，但我们如何解释这些数据可能会引发情感反应。例如，当我们看到某个特定的颜色，它可能会让我们想起某个特定的记忆，从而引发某种情感。

结论

数据在语言学和语义认知中占有核心地位。了解数据的语法结构和如何在各种情境中处理数据，可以帮助我们更好地理解和应用信息，从而做出更明智的决策。

段玉聪，海南大学计算机科学与技术学院教授，博士生导师， 第一批入选海南省南海名家计划、海南省领军人才，2006年毕业于中国科学院软件研究所，先后在清华大学、首都医科大学、韩国浦项工科大学、法国国家科学院、捷克布拉格查理大学、意大利米兰比克卡大学、美国密苏里州立大学等工作与访学。现任海南大学计算机科学与技术学院学术委员会委员、海南大学数据、信息、知识、智慧、意图DIKWP创新团队负责人、兼重庆警察学院特聘研究员、海南省委双百人才团队负责人、海南省发明协会副会长、海南省知识产权协会副会长、海南省低碳经济发展促进会副会长、海南省农产品加工企业协会副会长、美国中密西根大学客座研究员及意大利摩德纳大学的博士指导委员会委员等职务。自2012年作为D类人才引进海南大学以来，累计发表论文260余篇，SCI收录100余次，ESI高被引11篇,引用统计超过4300次。面向多行业、多领域设计了241件（含15件PCT发明专利）系列化中国国家及国际发明专利，已获授权第1发明人中国国家发明专利及国际发明专利共85件。2020年获吴文俊人工智能技术发明三等奖；2021年作为程序委员会主席独立发起首届国际数据、信息、知识与智慧大会-IEEE DIKW 2021；2022年担任IEEE DIKW 2022大会指导委员会主席；同年获评海南省最美科技工作者（并被推全国）；同年10月入选美国斯坦福大学发布的全球前2%顶尖科学家的“终身科学影响力排行榜”榜单。参与研制IEEE金融知识图谱国际标准2项、行业知识图谱标准4项。2023年发起并共同举办首届世界人工意识大会（Artificial Consciousness 2023, AC2023)。