基于"主观客观化"的语义不确定性处理 

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

基于"主观客观化"的语义不确定性处理相关学术背景、创新点及其研究价值和科学意义的报告：

语义数学和DIKWP模型在处理语义不确定性方面提供了一种创新的方法论。这种方法论的核心在于，它能够将主观的、模糊的概念客观化，并通过形式化的手段加以处理。段玉聪教授在此领域的研究主要聚焦于概念-语义交互的认知生成和处理实践问题，特别是在人机物环境的服务交互中遇到的数据、信息、知识、智慧的不确定性。

这种方法的创新点在于它结合了认知语言学、信息科学、神经科学等多个学科的理论，通过构建跨越DIKWP模型的架构，来处理在人工智能服务交互过程中出现的不确定性问题。例如，在服务多链协同中的资源匹配和智能化交互中，这种方法能够有效地识别和处理语义的不精确性和不一致性，从而提高了处理这些问题的精确性和效率。

段玉聪教授的研究强调了在跨界服务智能融合理念下，对科学知识与人文情感体验信息融合、社会整体发展机制融合、数字治理与伦理技术化策略融合等方面的重要性。这种跨学科的融合不仅提出了新的认知主客观服务语义交互方法，还为工程性自动处理策略提供了新思路。

在面对AI服务交互与处理的挑战时，这种方法论特别强调了可解释性、可信性与可靠性。段玉聪教授提出的基于“主观客观化”认知纲领，结合了诸如康德的概念转化模式、维特根斯坦的结构理论等哲学观点，为不完整、不精确、不一致的概念与语义的形式化关联、界定、建模与转换提供了一种全新的视角。

在解决服务系统中的大服务形成和服务个体及服务组合交互过程中遇到的不确定性问题，段教授的研究提出了一种基于DIKWP的方法。这种方法不仅能够处理存在于服务描述中的主客观混淆问题，还能够提供一种新的视角来看待服务技术化机遇和挑战。

总的来说，段玉聪教授的研究在服务科学和人工智能领域开创了新的路径。通过引入主观客观化的概念和语义转化，段玉聪教授的研究为服务技术化和人工智能服务的发展提供了全新的视角和方法。这些方法不仅有助于提高服务的可解释性、可信性和可靠性，还可以帮助解决服务系统中的复杂性和不确定性问题。此外，该研究的跨学科方法和理论融合，为理解和处理人工智能服务中的概念-语义不确定性提供了强大的工具和策略，有助于推动人工智能服务的创新和有效应用。

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。