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自然语言场景下的DIKWP交互案例分析

已有 354 次阅读 2023-12-7 11:04 |系统分类:论文交流

自然语言场景下的DIKWP交互案例分析

 

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

场景背景

在商业谈判中,李女士和王先生讨论关于合作引入新型清洁能源技术的可能性。我们通过DIKWP框架来深入分析他们的对话,展现每个层次在实际对话中的体现。

数据层(D)

王先生:"我们公司最近开发了一种新的清洁能源技术。据我们的初步测试,这种技术可以显著降低生产成本,并在多项性能指标上优于现有技术。"

李女士:"我对你们的技术有所了解。据我所知,它在高湿度和低温环境下表现特别出色,但在极端干燥环境下效率会有所降低。"

  • 数据分析:王先生提供的数据包括“新清洁能源技术”、“降低成本”、“性能优势”;李女士则提到“环境适应性”作为关键数据点。

信息层(I)

王先生:"你的观点很对。我们的实验表明,该技术在特定环境条件下,如高湿度环境,可以提高20%的效率。但我们也注意到,在极端干燥的条件下,效率的确有所下降,约为10%。"

李女士:"这样的性能波动对我们的市场策略至关重要。我们的目标市场主要在南方多雨地区,这对我们来说可能是个优势。"

  • 信息提炼:王先生从技术性能数据中提炼出适应性信息,李女士则将这一信息与市场策略联系起来,识别潜在优势。

知识层(K)

王先生:"基于我们对南方市场的研究,我们相信这项技术能够满足当地对高效能源的需求。我们的市场分析表明,南方地区对新能源技术的接受度较高。"

李女士:"确实,根据我们的市场调研,南方对清洁能源的需求正在增长。你们的技术似乎与我们的市场定位相符合。"

  • 知识应用:双方都引用了市场研究和技术分析的知识来支持他们的观点和策略。

智慧层(W)

王先生:"考虑到环境保护的趋势和能源需求的变化,我们的技术不仅可以带来经济效益,还能助力实现环境可持续性目标。"

李女士:"我同意。结合贵公司的技术优势和我们的市场渠道,可以形成一个环保和经济双赢的局面。这符合当前对企业社会责任的期望。"

  • 智慧的运用:双方在考虑决策时,不仅考虑了经济效益,还考虑了环保和社会责任。

意图层(P)

王先生:"我们的长期目标是通过这项技术,推动整个行业向更环保、高效的方向发展。我认为与贵公司合作可以为我们提供重要的市场渠道。"

李女士:"我们也正在寻找机会将业务扩展到清洁能源领域。这次合作似乎可以帮助我们达成这一目标,并加强我们在市场上的竞争力。"

  • 意图明确:双方明确了各自的长期目标和合作的意图,展现了合作的潜在价值和目标。


对话片段一:

  • 王先生:"我们公司最近开发了一种新的清洁能源技术。据我们的初步测试,这种技术可以显著降低生产成本,并在多项性能指标上优于现有技术。"

  • 李女士:"我对你们的技术有所了解。据我所知,它在高湿度和低温环境下表现特别出色,但在极端干燥环境下效率会有所降低。"

数据层(D)标记与分析

  1. 王先生的陈述

    • “新的清洁能源技术”(D1):表明了技术的创新性。

    • “显著降低生产成本”(D2):量化了技术的经济效益。

    • “性能指标优于现有技术”(D3):比较了新技术与现有技术。

  2. 李女士的回应

    • “高湿度和低温环境下表现出色”(D4):指出了技术的环境适应性。

    • “极端干燥环境下效率降低”(D5):提出了技术的局限性。

分析:王先生的数据强调了技术的优势和创新点,而李女士则从实用性角度审视技术,提出具体应用场景中的潜在问题。

信息层(I)标记与分析

  1. 王先生的信息

    • 技术优势和成本效益(I1):强调了技术的商业价值和竞争力。

  2. 李女士的信息

    • 技术适用性和市场潜力的考量(I2):关注技术在特定环境中的性能。

分析:王先生通过数据提炼出技术的商业价值(I1),而李女士则从技术的应用角度评估潜在市场(I2),反映了双方对技术特性的深入理解。

知识层(K)标记与分析

  1. 王先生的知识

    • 技术创新与市场需求关联(K1):结合技术特性与市场研究。

  2. 李女士的知识

    • 技术适应性与市场策略关联(K2):关联技术性能与市场策略。

分析:王先生展示了技术创新与市场需求的联系(K1),而李女士则展示了对技术适应性在市场中的实际应用(K2)。

智慧层(W)标记与分析

  1. 王先生的智慧

    • 对创新技术在市场上的潜在影响和机会评估(W1):考虑了技术创新对市场的广泛影响。

  2. 李女士的智慧

    • 对技术适应性在具体市场策略中的应用(W2):评估了技术适应性对市场策略的影响。

分析:王先生在智慧层面考虑了技术创新对整个市场的影响(W1),而李女士则专注于技术适应性在市场策略中的应用(W2),显示了深入的商业洞察力。

意图层(P)标记与分析

  1. 王先生的意图

    • 推广新技术,探索合作机会(P1):表明了寻求市场扩张和合作的目标。

  2. 李女士的意图

    • 评估合作潜力,对技术的市场适应性进行考量(P2):表明了对合作可行性的审慎考虑。

分析:王先生的目标是技术推广和市场扩张(P1),而李女士则更加关注合作的具体细节和技术的市场适应性(P2)。


结论

通过这一案例分析,我们看到DIKWP框架如何在实际的自然语言交互中得以应用。从数据层的事实收集到信息层的关键信息提炼,再到知识层的市场和技术分析,以及智慧层的综合考量和意图层的目标设定,DIKWP框架帮助我们更深入地理解了对话的每一个层面。这种分析方法不仅适用于人与人之间的交流,也适用于人机交互,为提升人工智能系统的交互质量和决策透明度提供了有效的方法论。通过DIKWP框架,我们能够更清晰地理解和评估在复杂交互场景中的每个决策点,确保沟通的效率和有效性。

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。






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