DIKWP状态自动机建模：王先生和李女士的认知处理分析

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

本报告深入分析了商业谈判场景中王先生和李女士的对话，通过显式地标记和细化DIKWP内容，揭示双方在交流中的认知过程和策略。本报告基于DIKWP状态自动机的形式，对王先生和李女士在商业谈判中的大脑DIKWP认知处理进行建模，旨在显式化表达双方在对话中的认知状态转换和信息处理过程。

对话片段与DIKWP分析

王先生的DIKWP分析

• 数据层（D）

• D1 - 创新技术：“我们公司最近开发了一种新的清洁能源技术。”（王先生的大脑识别这一信息作为技术创新的证据）

• D2 - 成本效益：“据我们的初步测试，这种技术可以显著降低生产成本。”（王先生的大脑将这视为经济优势的明确指标）

• D3 - 性能比较：“并在多项性能指标上优于现有技术。”（王先生的大脑对比现有技术，突出新技术的性能优势）

• 信息层（I）

• I1 - 商业价值：综合D层数据（D1, D2, D3），在王先生的大脑中形成对技术商业价值的认知。

• 知识层（K）

• K1 - 市场需求关联：王先生利用其对市场的知识，将技术优势与市场需求相连接。

• 智慧层（W）

• W1 - 市场洞察：考虑技术发展、市场趋势，形成对市场的全面洞察。

• 意图层（P）

• P1 - 推广目标：王先生的最终目标是推广新技术，扩大市场影响力。

李女士的DIKWP分析

• 数据层（D）

• D4 - 技术适应性：“据我所知，它在高湿度和低温环境下表现特别出色。”（李女士的大脑识别这一信息作为技术的环境适应性）

• D5 - 局限性：“但在极端干燥环境下效率会有所降低。”（李女士的大脑指出技术应用的局限性）

• 信息层（I）

• I2 - 实际应用考量：从D层数据（D4, D5）中提炼出对技术实际应用的综合考量。

• 知识层（K）

• K2 - 技术与市场策略：将技术性能与市场策略相结合，分析市场适应性。

• 智慧层（W）

• W2 - 合作风险评估：对潜在合作的风险进行全面评估，包括技术接受度和应用问题。

• 意图层（P）

• P2 - 审慎合作：展示了对合作细节和技术市场适应性的审慎考虑。

DIKWP标记细化与表述

王先生

• 数据层（D）标记

• D1: [新技术] - 创新性

• D2: [成本降低] - 经济优势

• D3: [性能优势] - 技术比较

• 信息层（I）

• I1: [商业价值] = {D1, D2, D3}

• 知识层（K）

• K1: [市场需求] ↔ {I1}

• 智慧层（W）

• W1: [市场影响] = {K1} + [市场趋势分析]

• 意图层（P）

• P1: [技术推广] → [市场扩张]

李女士

• 数据层（D）标记

• D4: [高湿低温适应性] - 环境特性

• D5: [干燥环境下效率降低] - 性能局限

• 信息层（I）

• I2: [应用场景考量] = {D4, D5}

• 知识层（K）

• K2: [市场适应性] ↔ {I2}

• 智慧层（W）

• W2: [合作风险分析] = {K2} + [市场风险评估]

• 意图层（P）

• P2: [审慎合作] ← [细节评估]

状态自动机基础

状态自动机描述系统状态变化和转换逻辑。在DIKWP模型中，每个层次（数据、信息、知识、智慧、意图）被视为一个状态，状态之间的转换基于特定的输入和处理逻辑。

王先生的DIKWP状态自动机

• 初始状态：数据层（D）

• 输入：对话中的技术细节、市场数据

• 处理：识别关键技术参数和市场优势

• 转换逻辑：将收集到的数据转化为信息

• D状态（数据收集）

• 信息层（I）

• 输入：D状态的输出

• 处理：合成商业价值信息

• 转换逻辑：提炼关键商业信息，准备转入知识层

• I状态（信息综合）

• 知识层（K）

• 输入：I状态的输出

• 处理：关联市场需求和技术优势

• 转换逻辑：结合市场知识，准备进入智慧层

• K状态（知识应用）

• 智慧层（W）

• 输入：K状态的输出

• 处理：市场洞察和策略制定

• 转换逻辑：综合考虑市场影响，形成战略决策

• W状态（智慧分析）

• 意图层（P）

• 输入：W状态的输出

• 处理：明确推广新技术的目标

• 输出：具体的推广策略和合作提案

• P状态（目标确定）

李女士的DIKWP状态自动机

• 初始状态：数据层（D）

• 输入：对话中的技术性能数据、环境适应性信息

• 处理：识别技术的局限性和应用场景

• 转换逻辑：将收集到的数据转化为信息

• D状态（数据收集）

• 信息层（I）

• 输入：D状态的输出

• 处理：评估技术的实际应用潜力

• 转换逻辑：提炼关键应用场景信息，准备转入知识层

• I状态（信息综合）

• 知识层（K）

• 输入：I状态的输出

• 处理：关联技术性能与市场策略

• 转换逻辑：结合市场策略知识，准备进入智慧层

• K状态（知识应用）

• 智慧层（W）

• 输入：K状态的输出

• 处理：合作风险评估和策略制定

• 转换逻辑：考虑合作风险，形成合作策略

• W状态（智慧分析）

• 意图层（P）

• P状态（目标确定）

• 输入：W状态的输出

• 处理：明确合作的目标和细节

• 输出：具体的合作策略和预期结果

总结

通过显式DIKWP内容标记和细化分析，我们得以深入理解王先生和李女士在谈判中的认知过程。这种分析不仅揭示了双方的认知状态和动态，还有助于理解双方的策略和意图。DIKWP模型的应用使得言外之意的理解过程被客观化和透明化，为有效沟通提供了深刻的洞察力。

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、兼北京信用学会高级顾问、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、海南省人工智能学会高级顾问、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120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；2023年担任IEEE DIKW 2023大会主席；2022年获评海南省最美科技工作者（并被推全国）；2022年与2023年连续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)。

数据（Data）可视为我们认知中相同语义的具体表现形式。通常，数据代表着具体的事实或观察结果的存在语义确认，并通过与认知主体已有认知对象的存在性包含的某些相同语义对应而确认为相同的对象或概念。在处理数据时，我们常常寻求并提取标定该数据的特定相同语义，进而依据对应的相同语义将它们统一视为一个相同概念。例如，当我们看到一群羊时，虽然每只羊可能在体型、颜色、性别等方面略有不同，但我们会将它们归入“羊”的概念，因为它们共享了我们对“羊”这个概念的语义理解。相同语义可以是具体的如识别手臂时可以根据一个硅胶手臂与人的手臂的手指数量的相同、颜色的相同、手臂外形的相同等相同语义进行确认硅胶手臂为手臂，也可以通过硅胶手臂不具有真实手臂的可以旋转对应的由“可以旋转”定义的相同语义，而判定其不是手臂。

信息（Information）则对应认知中不同语义的表达。通常情况下，信息指的是通过特定意图将认知DIKWP对象与认知主体已经认知的数据、信息、知识、智慧或意图联系起来，产生新的语义关联。在处理信息时，我们会根据输入的数据、信息、知识、智慧或意图，找出它们被认知的DIKWP对象的不同之处，对应不同的语义，并进行信息分类。例如，在停车场中，尽管所有的汽车都可以归入“汽车”这一概念，但每辆车的停车位置、停车时间、磨损程度、所有者、功能、缴费记录和经历都代表着信息中不同的语义。信息对应的不同语义经常存在于认知主体的认知中，常常未被显式表达出来，例如抑郁症患者可能用自己情绪“低落”来表达自己当前的情绪相对自己以往的情绪的下降，但这个“低落”对应的信息因为其对比状态不被听众了解而不能被听众客观感受到，从而成为该患者自己主观的认知信息。

知识（Knowledge）对应于认知中的完整语义。知识是通过观察和学习获得的对世界的理解和解释。在处理知识时，我们通过观察和学习抽象出至少一个完整语义对应的概念或模式。例如，通过观察我们得知所有的天鹅都是白色，这是我们通过收集大量信息后对“天鹅都是白色”这一概念的完整认知。

智慧（Wisdom）对应伦理、社会道德、人性等方面的信息，是一种来自文化、人类社会群体的相对于当前时代固定的极端价值观或者个体的认知价值观。在处理智慧时，我们会整合这些数据、信息、知识、智慧，并运用它们来指导决策。例如，在面临决策问题时，我们会综合考虑伦理、道德、可行性等各个方面的因素，而不仅仅是技术或效率。

意图（Purpose）可以看作是一个二元组（输入，输出），其中输入和输出都是数据、信息、知识、智慧或意图的内容。意图代表了我们对某一现象或问题的理解（输入），以及我们希望通过处理和解决该现象或问题来实现的目标（输出）。在处理意图时，人工智能系统会根据其预设的目标（输出），处理输入的内容，通过学习和适应，使输出逐渐接近预设的目标。