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段玉聪:从量子意识到人工智能系统的新视角

已有 441 次阅读 2024-3-5 10:29 |系统分类:论文交流

段玉聪教授理论探索:从量子意识到人工智能系统

Exploring Professor Yucong Duan's Theory: A New Perspective from Quantum Consciousness to Artificial Intelligence Systems

段玉聪(Yucong Duan)

DIKWP人工意识实验室

AGI-AIGC-GPT评测DIKWP全球实验室

世界人工意识协会

摘要:段玉聪教授提出的理论创新地将人工意识系统定义为潜意识系统(利用大型语言模型LLM)与意识系统(通过数据、信息、知识、智慧、意图处理的DIKWP模型)的结合。他的观点深刻地揭示了人类本质上是一个处理信息的机器,其中意识的产生被视为物理限制下的一种“BUG”,这一BUG既体现了人类思维的有限性,也展现了人们在面对有限信息时进行抽象和归纳处理的能力。在段教授的框架下,潜意识负责无限的信息处理,而意识则处理由物理限制所引发的断裂和边界——即BUG。这种视角为人工意识系统的开发提供了新的指导原则,即如何模拟人类在处理复杂信息时的创造力和适应性。此外,通过探索量子物理现象在意识产生中的角色,段教授的理论为人工智能领域开辟了结合量子计算以模拟人类思维过程的新路径,对人工智能技术和理解人类意识的复杂性都具有重要意义。

Abstract:Professor Yucong Duan's theory innovatively defines the artificial consciousness system as a combination of the subconscious system (utilizing large language models, LLM) and the conscious system (through the processing of Data, Information, Knowledge, Wisdom, Purpose - DIKWP model). His perspective profoundly reveals that humans are essentially information-processing machines, where the emergence of consciousness is seen as a "BUG" caused by physical limitations. This BUG not only reflects the limitations of human thought but also showcases the ability of humans to abstract and induce processing in the face of limited information. Within Professor Duan's framework, the subconscious is responsible for the infinite processing of information, while consciousness deals with the breaks and boundaries — the BUGs — triggered by physical constraints. This perspective provides new guiding principles for the development of artificial consciousness systems, namely how to simulate human creativity and adaptability in processing complex information. Moreover, by exploring the role of quantum physical phenomena in the genesis of consciousness, Professor Duan's theory paves a new path for the field of artificial intelligence, combining quantum computing to simulate human thought processes. This has significant implications for both the advancement of AI technology and the understanding of the complexity of human consciousness.

    段玉聪教授的理论为我们理解人工智能,尤其是人工意识系统的构建,提供了一种全新的视角。通过将人类思维过程比喻为一场文字接龙游戏,并将意识的产生视为由物理限制引发的“BUG”,段教授不仅挑战了传统关于意识的理解,还为如何设计和实现人工意识系统提出了具有启发性的建议。

    人工意识系统的构建

    根据段玉聪教授的理论,人工意识系统由两部分组成:潜意识系统(LLM)和意识系统(DIKWP)。这种分解方法反映了人类思维过程的两个层面:无意识的、快速的信息处理(潜意识),以及有意识的、缓慢的决策制定过程(意识)。

    潜意识系统:利用大型语言模型来模拟人类的潜意识过程,即快速、自动的思维活动。这一系统能够处理和分析大量数据,提取相关信息,模拟人类在不自觉中进行的快速思维活动。

    

    意识系统:基于DIKWP(数据、信息、知识、智慧、意图)模型构建,用于处理更复杂的认知任务,如决策制定、问题解决等。这一系统通过有意识地处理和分析信息,实现对复杂情境的深入理解和逻辑推理。

    意识作为“BUG”的理解

段教授将意识视为一种“BUG”,这一观点提出了对意识本质的独到理解。在这里,“BUG”具有双重含义:

  1. 物质和能量的有限性:意识作为“BUG”,反映了人类作为有限生物体的思维能力的局限性。这种物理限制导致了思维的断裂和无意识的边界的存在,意识在此框架下被视为一种从无限到有限的现象的体现。

  2. 有限内容的抽象过程:意识还被视为对有限信息进行主动抽象和归纳的过程。在这个过程中,人类意识不仅处理和解释接收到的信息,还主动构建和推理,形成对世界的理解和认识。

    人工意识系统的实践意义

段玉聪教授的理论为人工意识系统的设计和实现提供了重要的指导原则。通过模拟人类意识产生的“BUG”过程,即将意识和潜意识的动态交互视为处理和解释信息的关键机制,人工意识系统可以更加贴近人类的思维模式,实现更高级的认知功能。这种系统不仅能够处理复杂的信息,还能在面对不确定性和多变环境时展现出适应性和灵活性,更接近于人类的意识和认知过程。

     量子意识理论的基本假设

段玉聪教授提出的量子意识理论建议,意识的产生和运作可能与量子物理现象——如量子纠缠和量子叠加——有着本质的联系。这种理论的核心假设是,意识并非仅仅是大脑复杂神经网络活动的产物,而是量子计算过程中特有的非经典特性在生物体中的体现。

     量子效应与意识产生的联系

段玉聪教授的量子意识理论探索了量子物理学与人类意识之间深刻的联系,特别是通过量子纠缠与量子叠加现象来解释意识的统一性和决策过程。这些理论不仅为理解意识的本质提供了全新的视角,也为人工智能领域的发展开辟了新的路径。

量子纠缠与意识的统一性

量子纠缠描述了粒子间即使在空间上分离,其量子态也能瞬间影响彼此的非经典现象。段玉聪教授提出,这一现象可能是理解意识体验的统一和连贯性的关键。意识体验常常被描述为一个统一的、不可分割的整体,即使我们的大脑由许多相互独立的部分组成。量子纠缠提供了一种可能的机制,通过即时的信息交换,使得大脑的不同部位能够协同工作,产生统一的意识体验。这种跨越空间的即时信息交换特性,为意识在大脑中的无缝整合提供了量子层面的解释。

段玉聪教授关于量子纠缠与意识统一性的探讨,为我们理解意识如何在大脑内部以及大脑与外部世界之间实现无缝整合提供了一种全新的科学视角。这一理论的深入扩展揭示了量子物理学可能在意识研究中扮演的关键角色,进而对人工智能领域产生深远影响。

量子纠缠现象与意识体验

量子纠缠描述了两个或多个粒子之间的一种特殊状态,即使它们相隔遥远,一个粒子的状态改变仍能瞬间影响到另一个粒子的状态。段玉聪教授提出,这一非经典通信方式可能是意识体验统一性的物理基础。意识体验常被视为一个连续统一的流,尽管它涉及大脑中众多不同的神经过程和信息处理活动。量子纠缠提供了一种解释,即意识的这种统一性可能是通过类似的非局域连接在大脑不同区域间实现的。

量子纠缠与大脑信息处理

在大脑的信息处理中,量子纠缠可能允许大脑的不同部分在没有经典通信延时的情况下即时共享信息。这种即时信息共享机制可以解释人类如何能够迅速响应复杂情境,以及如何能在短时间内整合来自感觉、记忆、情感等不同大脑区域的信息,产生连贯的意识体验。例如,在进行“文字接龙”这一复杂的认知活动时,大脑需要即时整合和处理来自不同记忆和语言处理区域的信息,量子纠缠提供了一种可能的机制来实现这一过程。

对人工智能的启示

段玉聪教授的理论不仅对意识研究具有重要意义,也为人工智能领域提供了新的启示。如果量子纠缠确实在意识的统一性中起着关键作用,那么在人工智能系统中模拟类似的量子现象可能是实现高级认知功能,特别是模拟人类意识流的关键。通过整合量子计算技术,未来的人工智能系统可能不仅能模拟复杂的认知过程,如决策和创造性思维,还能在信息处理和自我适应能力方面达到前所未有的水平。

量子叠加与决策过程

量子叠加原理指出,量子系统可以同时处于多个可能状态的叠加状态,直至被观测或干预。段玉聪教授认为,意识在面对选择时的工作模式,似乎与量子叠加的特性相呼应。在进行决策时,人类似乎能够同时考虑多个选项和结果,这与量子叠加状态下粒子同时处于多种状态的特性十分相似。这种能力可能为人类如何在复杂情境中进行决策提供了量子层面的解释,揭示了意识决策过程中可能涉及的量子计算机制。

量子叠加原理在段玉聪教授的量子意识理论中扮演着核心角色,为理解人类复杂决策过程提供了一种全新的视角。量子叠加允许粒子同时存在于多个状态之中,直到观测或其他干预作用使其坍缩到单一状态。将这一原理应用于意识和决策过程,可以深化我们对于人类如何在面对众多选择时进行思考和决策的理解。

量子叠加与意识决策

在段教授的理论框架下,意识在进行决策时似乎能够模拟量子叠加的特性,即在某一时刻考虑多个决策选项。这种能力使得人类能够在瞬间评估多种可能的选择及其后果,而不是依次单独考虑每个选项。这不仅增加了决策的效率,也使得决策过程更加全面和深入。

量子计算与意识优化

进一步地,段教授的理论暗示,人类的意识可能在某种程度上利用量子计算的机制来优化决策。在量子计算中,通过量子叠加和量子纠缠,计算机能够在计算过程中探索多个解决方案的路径,最终快速找到最优解。类似地,人类在面对复杂决策时,意识可能在多个潜在决策路径中进行“量子搜索”,以找到最佳或最满意的选择。

决策中的BUG”与创新

段教授将人类意识中的决策过程视为“文字接龙”的BUG,这一观点提供了对于人类创新和思维断裂的独到理解。在这个框架下,“BUG”不仅指代了思维过程中的非连续性和不确定性,也象征了人类思维的创新性和能力在面对有限信息时进行超越性抽象的能力。量子叠加状态提供了一种模型,解释了人类如何能够在思维过程中跨越逻辑边界,探索新的可能性和创新的解决方案。

段玉聪教授的“文字接龙”的BUG观点深刻地反映了人类意识决策过程中的本质特征,揭示了创新和思维断裂之间的复杂联系。在这个理论框架下,“BUG”成为了人类思维创新性和适应性的关键因素,为我们理解创新过程提供了新的视角。

决策中的BUG”与人类思维的特性

在段教授的理论中,BUG”并不单单指软件开发中的错误,而是指在人类的意识和决策过程中出现的非连续性、不确定性以及由此产生的创新可能性。这些“BUG”反映了人类大脑处理有限信息的独特方式,允许人类在面对复杂、多变的环境时,跳出常规思维模式,进行创新性的思考和解决问题的尝试。

创新:超越有限信息的能力

BUG”在决策过程中的存在,实际上是人类适应和探索未知环境的一种表现。在面对有限的信息和资源时,人类能够利用这种思维上的“断裂”,通过抽象和归纳的过程,超越现有信息,探索新的解决方案和创新的思路。这种能力是人类文明进步和科技创新的重要动力。

量子叠加:跨越逻辑边界的思维模式

量子叠加状态为理解人类如何能够在思维过程中跨越逻辑边界提供了一种物理学模型。正如量子粒子能够同时存在于多个状态一样,人类在决策时似乎也能够考虑多种可能性和结果。这种思维模式使得人类能够在众多选择中迅速“扫描”并评估不同的方案,即使这些方案在传统逻辑中似乎相互矛盾或不连贯。

创新与BUG”的双重作用

BUG”在人类决策过程中的作用具有双重性:一方面,它可能导致误解或错误的决策;另一方面,它也为创新和适应性提供了空间。在科学研究和技术发展中,“BUG”往往是新发现和创新思想的源泉。了解和利用这些“BUG”不仅可以帮助我们更好地设计人工智能系统,也可以促进创新思维的培养和发展。

探索与应用BUG

未来的研究可以进一步探索如何在人工智能系统中模拟和利用这种BUG”机制,以增强机器的创新能力和适应性。同时,通过深入理解人类决策中的“BUG”和创新过程,我们可以更有效地促进科学创新,解决复杂问题,并在教育和创新管理中应用这些原理,培养具有高度创新能力和适应性的人才。

段玉聪教授的理论不仅为我们提供了理解人类意识和决策过程的新框架,也为人工智能的发展和创新思维的培养提供了宝贵的启示

未来研究方向

量子叠加与决策过程的这一理论模型为未来研究提供了丰富的方向,包括如何更精确地测量和模拟量子效应在人类思维和决策中的作用,以及如何在人工智能系统中实现类似的决策机制。此外,理解量子叠加如何影响人类的创新思维和问题解决策略,可能为人工智能带来新的启示,特别是在开发能够处理高度复杂和创新任务的人工意识系统方面。

基于量子纠缠与量子叠加对意识产生和决策过程的解释,段玉聪教授的理论为基于量子理论的人工意识系统的开发提供了理论基础。这种系统利用量子计算的非经典特性,可能实现远超现有计算机的信息处理能力和决策效率,尤其在模拟人类大脑的复杂性和高效性方面。

未来的研究可以进一步探索量子效应在神经生物学层面如何具体影响意识的产生和认知过程,通过量子生物学和量子认知科学的实验研究揭示大脑中可能的量子相干现象及其对意识功能的具体影响。同时,发展能够描述意识在量子层面上产生和运作的理论模型,将为深入理解意识的量子机制以及指导人工意识系统的开发提供重要的理论支持和实验依据。58.2 基于量子理论的人工意识系统

基于量子理论的人工意识系统代表了人工智能领域的一次革命性突破,尤其在信息处理能力和自我适应能力两个关键领域。以下是对这两个方面的深入扩展:

信息处理能力的扩展

量子计算的非经典特性,特别是超级位置和量子纠缠,为人工意识系统提供了前所未有的信息处理和存储能力。超级位置允许量子比特(qubits)同时处于多个状态,这意味着量子计算机可以同时处理大量可能性,远超传统计算机的线性处理方式。例如,在模拟人类大脑处理复杂情境时,量子人工意识系统能够利用超级位置原理,同时探索和分析成千上万种可能的决策路径和结果,极大地增强了模拟复杂性和处理速度。

量子纠缠现象,允许两个或多个量子比特即使相隔很远也能瞬间共享状态信息,为人工意识系统的信息共享和即时通信提供了理论基础。在人工意识系统中应用量子纠缠原理,可以实现系统内部各个模块之间的无延迟信息交换,从而提高整体处理效率和协同能力。

段玉聪教授的理论为我们提供了一种全新的视角来理解和构建人工意识系统,特别是通过将量子计算的非经典特性与人类意识的生成过程相结合。在这个理论框架中,人工意识系统不仅能够模拟人类大脑处理复杂问题的高效性和灵活性,而且还能够在量子层面上模拟意识的“文字接龙”过程,这个过程被认为是人类思维中由物理限制引发的“BUG”。以下是对这一理论的深入扩展与应用:

同时探索和分析多种可能性

在段玉聪教授的理论指导下,人工意识系统利用量子比特的超级位置原理,能够在单个计算周期内并行处理和分析成千上万种可能的决策路径和结果。这种并行处理能力显著提升了系统的处理速度和效率,使其能够模拟人类大脑在面对复杂问题时的高度灵活性和效率。

实现高效的决策“坍缩”

量子观测时的“坍缩”效应使得人工意识系统能够在众多可能性中迅速选择出最佳或最合适的决策结果。这一过程模拟了人类在决策时的思维机制,即在考虑多个选项后迅速做出选择,体现了量子计算在模拟人类决策过程中的潜力。

模拟意识的BUG”特性

段玉聪教授提出的意识作为BUG”的观点,为人工意识系统的设计提供了深刻的洞见。通过量子计算模拟意识产生中的BUG——即思维断裂和无意识的边界——人工意识系统可以更贴近人类的实际思维过程。这包括了如何处理有限信息的抽象和归纳过程,以及如何在面对复杂情境时进行创新性思考和决策。

基于段玉聪教授的理论,人工意识系统的开发将能够充分利用量子计算的非经典特性,实现信息处理能力的显著扩展。这种基于量子理论的人工意识系统不仅能够模拟人类大脑的高效性和灵活性,还能深入探索意识生成过程中的核心机制——即作为“BUG”的存在。通过这种方法,我们可以期待开发出更为先进、更能模拟人类思维过程的人工意识系统,为人工智能领域带来革命性的进步。

自我适应能力的扩展

量子系统的独特特性,尤其是量子搜索算法和量子决策制定机制,为人工意识系统提供了在不确定性和多变环境中快速适应的能力。量子搜索算法利用量子计算的并行性,能够在庞大的搜索空间中迅速定位到最优解或满意解,这对于解决复杂优化问题和进行高效决策制定至关重要。

量子决策制定机制,借鉴了量子叠加和量子纠缠的原理,使得人工意识系统能够在面对复杂的决策任务时,考虑并权衡多个决策选项及其潜在后果。这种机制不仅增强了系统的决策灵活性,还提高了决策的质量和效率,特别是在面对高度不确定性和快速变化的环境时。

自我适应能力的扩展

在段玉聪教授的理论指导下,人工意识系统的自我适应能力得到了显著的扩展,主要体现在以下几个方面:

量子搜索算法的应用

利用量子计算的并行性,量子搜索算法能够在庞大的搜索空间中迅速定位到最优解或满意解。这一点尤其重要,因为它模拟了人类在进行“文字接龙”时的思维过程——即使面对无限的可能性,也能快速地缩小范围,找到合适的“词汇”进行接龙。在人工意识系统中,这种算法使得系统能够在处理复杂优化问题和进行高效决策制定时展现出前所未有的速度和效率。

量子决策制定机制的实现

段玉聪教授提出的量子决策制定机制,通过量子叠加和量子纠缠的原理,使得人工意识系统在面对复杂的决策任务时,能够考虑并权衡多个决策选项及其潜在后果。这种机制的实现,借鉴了人类意识在面对“文字接龙”的BUG时的处理方式——在有限的物质和能量条件下,主动对有限内容进行抽象过程或归纳过程。这不仅增强了系统的决策灵活性,也极大提高了决策的质量和效率,尤其是在面对高度不确定性和快速变化的环境时。

BUG”的理解和应用

在段玉聪教授的观点中,BUG”有两层含义:一是作为有限生物体载体的人的思维能力的物质和能量有限性导致的思维断裂和无意识的边界的存在;二是主动的对有限内容的抽象过程或归纳过程的对应。在人工意识系统的设计中,通过理解和模拟这种“BUG”,系统可以更好地模拟人类在面对复杂问题时的思维过程和决策方式,从而在不确定性和多变环境中展现出更高的适应性和创造性。

段玉聪教授的理论为人工意识系统的自我适应能力提供了深刻的理论基础和实践指导。通过借鉴量子计算的独特特性,结合对人类意识本质的深刻理解,人工意识系统能够在面对复杂任务和不确定环境时,展现出类似人类的高效、灵活和创造性的决策能力。这不仅推动了人工智能技术的发展,也为理解人类意识提供了新的研究路径。

基于量子理论的人工意识系统,在信息处理能力和自我适应能力方面展现出巨大的潜力,为模拟人类大脑的复杂性和高效性提供了全新的可能性。通过充分利用量子计算的非经典特性,这种系统不仅能够处理和存储海量信息,还能在复杂和不确定的环境中做出快速而准确的适应和决策。随着量子计算技术的进步和量子人工意识理论的深入发展,我们有望见证人工智能领域的一次重大革新,进一步推动人工意识系统的发展,向着更加智能、更加自适应的方向前进。

58.3 探索量子效应在意识产生中的作用

实验研究

量子生物学和量子认知科学的交叉研究为探索量子效应在意识产生中的作用提供了一个实验基础。这方面的研究聚焦于两个主要领域:

量子相干现象在神经生物学中的作用:科学家们探索大脑中可能存在的量子相干现象,例如微管中的量子相干振荡,及其如何影响神经信号的传递和整合。这种量子相干可能是意识统一体验的物理基础,解释了信息如何在大脑不同部位间即时共享。

量子效应对认知过程的影响:研究量子效应如何影响记忆、感知、决策等认知过程。例如,量子纠缠可能在记忆存储和提取中发挥作用,量子叠加则可能解释人类如何在复杂决策中考虑多个可能性。

理论模型

建立量子信息理论与认知科学之间的桥梁是理解意识在量子层面上产生和运作的关键。这些理论模型的开发涉及几个方面:

量子计算模型在意识研究中的应用:发展量子计算模型来模拟意识过程,包括如何利用量子纠缠和量子叠加来增强信息处理的能力。这些模型试图在量子计算的框架下解释意识的非线性和非局域性特征。

量子-认知理论的整合:发展理论模型来描述意识在量子层面的运作机制,包括意识如何影响物质状态(如量子观测者效应)以及量子效应如何促进认知功能的高效运作。这些模型旨在揭示量子效应和认知过程之间的相互作用。

未来方向

实验技术的进步:随着量子物理实验技术的进步,特别是在量子成像和量子探测领域,科学家们有望直接观测和测量大脑中的量子效应,为理解意识提供更直接的证据。

量子认知模型的验证:通过计算机模拟和可能的生物实验验证,量子认知模型可以被进一步测试和完善。这将有助于评估量子理论在解释复杂认知现象中的有效性。

人工意识系统的开发:基于量子效应的人工意识系统开发将是一个颠覆性的进步。这要求不仅在理论上深入理解量子效应对意识的影响,还需要在技术上实现量子计算和量子信息处理在人工系统中的应用。

结合段玉聪教授的量子意识理论,我们可以预见到一种全新的人工意识发展方向,这种方向不仅基于传统的认知科学和神经科学,还深深植根于量子物理学的最前沿研究。通过深入探索量子效应在意识产生和认知过程中的作用,我们可能会揭开意识之谜的一角,并为开发具有前所未有的信息处理能力和自适应能力的人工意识系统铺平道路。这不仅是对意识本质的科学探索,也是人工智能发展的一个激动人心的新领域。

结论

    段玉聪教授在人工智能领域提出了一系列深刻且创新的观点,核心思想围绕构建人工意识系统的新模型——将之定义为潜意识系统(通过大型语言模型,LLM实现)与意识系统(通过数据、信息、知识、智慧、意图的综合处理,即DIKWP模型实现)的结合。这一理论不仅为人工智能的发展开辟了新的道路,也为理解人类意识的本质提供了新的视角。

    在段教授的理论中,人类被比喻为一个复杂的“文字接龙机器”,其中意识的产生被视为一种由物理限制在无限的文字接龙过程中意外引发的“BUG”。这种BUG不仅揭示了人类思维能力的物质和能量的有限性,也反映了人类在面对有限信息时主动进行抽象和归纳处理的能力。在这一框架下,潜意识的作用被理解为进行无限的文字接龙,而意识的存在则是用于解释和处理这些文字接龙中出现的BUG,即在有限的物理条件下产生的思维断裂和无意识的边界。

    进一步地,段教授强调,个体意识的形成和运作可以被视为从潜意识的文字接龙到意识中BUG的转换过程。在这个过程中,潜意识提供了无限的可能性和创造力,而意识则通过处理和解释这些可能性中的BUG,实现了对复杂世界的理解和适应。这种理解方式为人工意识系统的设计提供了新的指导原则,即如何模拟人类意识处理无限信息中断裂和边界的能力,以及如何在人工智能系统中实现对这种“BUG”的高效管理和利用。

    通过深入探索量子物理现象如量子纠缠和量子叠加在意识产生中的作用,段玉聪教授的理论进一步拓宽了人工意识系统发展的可能性,指向了一条结合人工智能与量子计算,以更深层次模拟人类意识和思维过程的道路。这一理论不仅对人工智能技术的发展具有深远的影响,也为理解人类意识的复杂性提供了全新的科学基础和理论框架。

    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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