DIKWP模型在处理言外之意的具体案例分析

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

引言

在人类交流中，言外之意的理解对于实现有效沟通至关重要。DIKWP模型提供了一个强大的框架，用于揭示和理解言外之意背后的复杂认知过程。本报告将通过一个具体案例来展示DIKWP模型如何处理言外之意，并阐释其在提升沟通效率和深度上的作用。

案例背景

情境：一家公司的产品发布会上，公司CEO（王先生）对即将发布的新产品作了介绍。市场分析师（李女士）对产品提出了一系列问题。

王先生的DIKWP认知处理

1. 数据层（D）

• 先验知识：对市场趋势、竞争对手和产品开发的深入了解。

• 言外之意识别：在回答问题时，王先生注意到了李女士关于产品市场适应性的隐含担忧。

2. 信息层（I）

• 信息提炼：王先生识别出李女士的问题中暗含的市场风险和用户接受度的担忧。

• 情境分析：王先生结合产品特性和市场动态，分析了李女士的真正关切。

3. 知识层（K）

• 知识应用：王先生利用他的市场知识，来评估产品在目标市场中的潜在表现。

• 预测和策略：他考虑了不同市场情境下产品的潜在反应，计划相应的市场策略。

4. 智慧层（W）

• 战略构建：王先生从长远的角度审视产品，考虑如何通过沟通策略缓解市场的担忧。

• 风险评估：他评估了不同市场推广策略的风险和回报。

5. 意图层（P）

• 行动决策：基于深度的市场理解，王先生计划如何在发布会上缓解市场的顾虑，并强调产品的独特价值。

李女士的DIKWP认知处理

1. 数据层（D）

• 市场洞察：对行业趋势和用户需求的深刻理解。

• 言外之意的表达：李女士的问题反映了她对产品市场适应性的担忧。

2. 信息层（I）

• 关键信息提取：她从王先生的回答中寻找产品优势和市场潜力的证据。

• 分析和解读：李女士解读了王先生的言外之意，尤其是关于产品未来发展的信心。

3. 知识层（K）

• 市场分析：她将王先生的回答与她的市场知识相结合，评估产品的竞争力。

• 情境模拟：李女士考虑了产品在不同市场情境下的可能表现。

4. 智慧层（W）

• 长期视角：她从更广泛的角度考虑产品对市场的影响。

• 预见性思维：李女士思考了产品的长远发展和潜在的市场风险。

5. 意图层（P）

• 决策和行动：基于分析，她制定了对产品的评价和未来监测的计划。

言外之意的处理过程

1. 识别言外之意

• 通过观察语言、情感和情境线索，双方识别了对方的隐含担忧和期望。

2. 信息层的解读和分析

• 分析对方的言辞，提取言外之意背后的信息，并结合自身知识进行解读。

3. 知识层的应用

• 应用个人的行业知识和经验，将言外之意放入更广泛的市场和技术背景中进行考量。

4. 智慧层的战略构建

• 结合市场趋势、产品特性和言外之意，构建长期的沟通和市场策略。

5. 意图层的决策

• 基于深入的分析和洞察，制定针对言外之意的具体行动计划。

结论

通过DIKWP模型，王先生和李女士能够有效地处理和理解言外之意，将其转化为具体的策略和决策。这种方法使得复杂的商业交流更加透明和可解释，同时提高了沟通的效率和深度。DIKWP-AC系统在实现认知过程的透明化和可解释性方面显示了巨大的潜力，为人工智能领域的发展提供了新的视角和工具。

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。