DIKWP与本质计算与推理、存在计算与推理、意图计算与推理的融合

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

概述

DIKWP模型代表了一种综合认知模型，涵盖了从数据到智慧的多个认知层次。在DIKWP模型中，资源的转化是一个重要概念，涉及将不同类型的资源，如数据、信息、知识、智慧和意图，进行相互转化和应用的过程。本报告将讨论DIKWP模型中的资源转化，并着重探讨三个关键技术（本质计算与推理、存在计算与推理、意图计算与推理）的融合，以实现更高效的认知和决策过程。

DIKWP模型中的资源转化

在DIKWP模型中，资源转化是认知过程中的核心活动。资源的转化涉及从低层次的数据到高层次的智慧的多层次处理和推理。以下是DIKWP模型中资源转化的主要层次：

1. 本质计算与推理： 本质计算与推理代表了最基本的认知层次，其中个体试图理解事物的本质和基本属性。在这个层次中，数据被转化为基本信息，然后进一步转化为知识。这种转化涉及从数据到信息到知识的逐步提炼和推理过程。

2. 存在计算与推理： 存在计算与推理代表了对存在的认知。在这个层次中，个体试图了解事物的存在性和相对性，将信息与已有的认知对象进行关联。这包括将信息与已知事实相匹配，将其视为相同的对象或概念。

3. 意图计算与推理： 意图计算与推理代表了认知中的决策和行动制定。在这个层次中，个体通过处理和解决特定的问题或现象来实现明确的目标。意图计算与推理包括明确的目标、输入和输出的定义、计划和策略的制定，以及学习和适应的过程。

三个技术的融合

为了实现更高效的认知和决策过程，DIKWP模型中的三个技术（本质计算与推理、存在计算与推理、意图计算与推理）可以相互融合。这种融合可以促进资源的更有效转化和应用，提高认知的质量和效率。

本质计算与推理与存在计算与推理的融合

本质计算与推理和存在计算与推理可以相互融合，以实现更全面的资源转化。在这个融合中，个体可以首先通过本质计算与推理的过程，理解事物的基本属性和本质，然后将这些本质属性与已有的认知对象进行关联，以识别存在性和相对性。这种融合有助于提高对事物的深刻理解，减少歧义，同时确保了对事物存在的客观确认。例如，通过本质计算与推理，个体可以理解天鹅的本质属性是白色，然后通过存在计算与推理将这个本质属性与已知的天鹅事实相匹配，以确认某个物体是一只天鹅。

存在计算与推理与意图计算与推理的融合

存在计算与推理和意图计算与推理的融合可以促进更有效的问题解决和决策制定。在这个融合中，个体可以首先通过存在计算与推理的过程确认问题的存在和相关信息，然后将这些信息用于明确的目标制定和意图计算与推理的过程。这种融合有助于确保问题解决和决策制定是基于客观存在的信息，并且与已知的认知对象相一致。例如，在项目管理中，通过存在计算与推理，个体可以确认项目中的问题和需求，然后通过意图计算与推理制定明确的项目目标和计划，以解决问题和实现目标。

本质计算与推理与意图计算与推理的融合

本质计算与推理和意图计算与推理的融合可以推动更深入的认知和更有效的行动。在这个融合中，个体可以首先通过本质计算与推理的过程理解事物的本质属性和基本属性，然后将这些理解用于明确的目标制定和意图计算与推理的过程。这种融合有助于确保目标的制定是基于深刻的理解和客观的本质属性，从而提高决策和行动的质量和效率。例如，在科学研究中，通过本质计算与推理，个体可以深入理解物理现象的本质属性，然后通过意图计算与推理制定明确的实验目标和计划，以推动科学研究的进展。

融合的优势和应用

三个技术的融合在DIKWP模型中具有重要的优势和应用：

1. 更全面的认知： 融合本质计算与推理、存在计算与推理和意图计算与推理可以实现更全面的认知过程。个体可以更深入地理解事物的本质属性，确认其存在性，并明确目标，从而更好地应对复杂的认知任务。

2. 更高效的决策和行动： 融合使认知和决策过程更高效。个体可以基于客观信息制定目标，减少主观性和歧义，从而提高决策和行动的质量和效率。

3. 广泛的应用领域： 这种融合技术可以广泛应用于不同领域，包括科学研究、项目管理、决策制定等。它有助于更好地理解和解决复杂问题，推动创新和进步。

4. 知识的积累和传递： 通过融合，知识可以更好地积累和传递。个体可以通过深入理解和客观确认的过程，产生更有深度的知识，从而为其他人提供有价值的信息和洞见。

结论

DIKWP模型中的资源转化是认知过程的关键环节，而三个关键技术（本质计算与推理、存在计算与推理、意图计算与推理）的融合可以实现更高效、更全面的认知和决策过程。这种融合有助于更深入地理解事物的本质属性，确认其存在性，明确目标，从而提高决策和行动的质量和效率。这种融合技术具有广泛的应用领域，并有助于知识的积累和传递，推动创新和进步。通过将这些技术相互融合，个体和组织可以更好地应对复杂的认知任务和问题，取得更大的成功。

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。