博文
2024年6月师生交流实景GPT-4的DIKWP分析（初学者版）
|
2024年6月师生交流实景GPT-4的DIKWP分析
（初学者版）
段玉聪
国际人工智能DIKWP测评标准委员会(DIKWP-SC)
世界人工意识协会(WAC)
世界人工意识大会(WCAC)
（联系邮箱：duanyucong@hotmail.com）
请您基于刚刚的交流，对如下段玉聪教授和他的博士生弓世明的交流进行一次真实案例处理：“20240610会议记录及后续工作方向 1老师的指导原话 1.120240609 14号完成，是每天都要有一个版本。 我给你个技巧。你倒着从nature上最近的nature的相关的论文来查，那么nature论文有很多的，他引的都是nature science论文，不管是多短多小的，然后这些内圈上中一个也不可能漏，你可能要我估计你得有100多篇nature science的相关nature science，还有那个叫做cell，就是CNS这样的论文。就是说是其中应该是这个你尽量来梳理了，应该有一两百篇这样的东西。打底的话，由于我们相对来说比较新，是这样。然后你不一定要突出DIKWP，但是有一个很要害的地方，就是你因为咱们写作水平不高，这种东西要求写作水平很高。但是咱们写作水平不高，所以说你就得讲干话，就是说是不管他们怎么竞争，怎么讲，人家包括有一篇讲这个争议之间，人人就讲这一时之间争议的这种也可以发的那些，那还是能发很多历史之间争议的东西，都可以发很多内容。但是我觉得我们还是讲人话，就是说你最后东西要对我们团队有用，就是你的清清楚楚讲出来，不是说他这个不是搅稀泥。 1.220240610 这个事情就是你达到一个黄金的口上了，这个东西要快，越快越好。但是你做的方式不对，太懒了。我这个话是加个引号的，就是你不能只查CNS，例如这个里边5月15号有一个什么你就是说神经科学的一个顶刊，发了一个人工意识的专发那个意识的专辑，这些论文5月15号的因为这些理论变更太快，前进太快，所以说你第一你不能只是nature science，我觉得你应该基本最基本的做法是这个nature science这些论文的引文。因为这几年他们这些文章是不能漏掉，任何一篇重要工作的也不可能漏掉。所以说你要从他引文里边再梳理脉络，然后把里边其实你跟踪前近两年的，主要的工作的话，他自然会把所有的相关工作的英文都给放进来。你都不用，你都可以省力，拖地就是省力了，你都不用去查那个检索了，因为这些不会把主要的漏掉，但是这些主要的你不能一个也不能漏掉，这是第一点。 第二点，你不能只需要研究性论文，研究性论文的话他比较保守。这个工作实际上就是大量的东西都在，就说是你探讨性的在往前跑的。所以说你不能只要研究性，你千万不要CNS，你还挑只挑研究性，把它里边的那种短的漏掉，那是很过分的事情，就导致他是没有意义。如果你漏掉这些，那你这工作就我们就不需要看了。那你工作不就是就这个工作，他其实说他已经是很核心很什么了，全球都能做。那么你还把这个东西还要在里面基本没有理由的过滤掉重要的东西了。首先CNS不足，另外就是它的英文内表现都是他应该说是很高档的。那么在这里面还要把平等性的，以及刚刚5月15号这些都还我实际上告诉你就是说还有很多很多重要的，你都是你一下子把重要的东西都给漏掉了，没有人敢接你的东西。这个平台我可以告诉你就还没有入门，就是除了CNS加上new network之外，还有很多很高档的属于顶刊。看你把它全排并排除了这得了吗？ 所以说这个事情就是说是你这样做的话，另外这样做的话，你还是没有，就是说是。你不用DIKWP来映射的话，这个工作再做都不会有价值，不会有出入水平。因为第一不专业，第二个水平也不到。一点意义都没有。 2接下来的工作方向 1.统计近两年CNS上人工意识相关的文章，包括研究性论文和短文。 2.从这些论文中的引文扩散摸索人工意识相关文献的脉络。 3疑问 是在论文中加入案例使用DIKWP映射吗？”
ChatGPT said:
ChatGPT
为了更好地处理这个案例，我将基于段玉聪教授和他的博士生弓世明的对话，使用 DIKWP 模型，展示如何处理和分析这次交流。我们会重点聚焦信息如何通过 数据 (D) 转化为 信息 (I)、如何利用 知识 (K) 扩展并推理，再通过 智慧 (W) 形成战略性建议，最后明确 意图 (P)，并解释如何将 DIKWP 映射运用到研究中。
案例背景：
在这次会议记录中，段玉聪教授对弓世明提出了具体的工作要求，涉及统计人工意识相关的顶刊论文，并且强调不能漏掉关键的引文和短文。教授要求采用一种系统化的方法来整理近两年的文献脉络，同时明确表明需要利用 DIKWP 映射 来确保研究工作具有专业性和价值。
1. Data (D) - 数据层
在数据层，我们处理的是教授的原话以及核心要求，这些原始信息尚未经过加工。数据层的关键信息包括：
时间节点：要在14号完成任务，并且需要每天更新一个版本。
文献来源：教授建议重点关注 CNS（Cell, Nature, Science）等顶级期刊，特别是近两年的人工意识相关论文。
处理方式：
不仅要查看研究性论文，还需要关注短文。
梳理这些文献中的引文脉络，确保不遗漏重要的引用工作。
DIKWP 的重要性：明确提出，如果没有使用 DIKWP 来映射，这项工作将不具备足够的专业水平和价值。
这些数据是直接从对话和任务要求中提取的，代表了任务的基本要素。
2. Information (I) - 信息层
在信息层，原始数据被加工为有意义的内容，帮助我们理解教授对任务的期望。我们可以从段玉聪教授的对话中提取出以下关键信息：
重点在于全面覆盖：不能仅仅依赖 CNS 期刊的研究性论文，必须要把相关领域的重要引文和短文都考虑在内。信息层揭示了教授强调的“不能漏掉”和“全面覆盖”的要求。
最近的趋势分析：教授特别指出，理论和技术变更非常快，因此近两年内的文献非常关键。这是信息层中“时间敏感性”的关键信息。
DIKWP 的映射要求：信息层还指出，必须将 DIKWP 映射融入到文章和分析框架中，才能确保工作的深度和专业性。
这些信息展示了教授的核心关注点：时间敏感性、全面覆盖、系统化脉络分析以及DIKWP 映射的必要性。
3. Knowledge (K) - 知识层
在知识层，我们将信息和背景知识结合，推导出更深层次的理解和工作路径。
关于 CNS 和 DIKWP 的知识：
CNS 期刊是全球顶级期刊，囊括了重要的基础研究和新兴技术的前沿论文。因此，梳理这些期刊的研究性论文和短文，并通过引文脉络扩展，是构建完整研究脉络的关键。
DIKWP 模型的映射：将 DIKWP 引入论文分析中，意味着不仅仅是简单的文献综述，而是要通过 DIKWP 体系从数据、信息、知识、智慧、意图等多个维度对人工意识的研究脉络进行多层次的映射分析。
知识层推理：
梳理引文脉络：教授提到通过引文梳理脉络是“省力”的方式，因为重要的工作往往在引文中已经形成了系统性的链条。知识层推理出，通过分析论文的引文，可以有效找到相关的前沿研究和关键的学术发展路线。
不能漏掉短文：知识层解释了教授强调短文的原因。短文尽管篇幅较短，但通常是新兴领域的重要讨论，反映了当前的研究热点和未解决的争议问题。遗漏这些内容可能会导致研究缺乏广度。
通过知识层的推理，任务被进一步明确：不仅需要收集 CNS 的论文，还要基于引文扩展分析人工意识的研究脉络，同时应用 DIKWP 模型来确保系统化和全局性。
4. Wisdom (W) - 智慧层
智慧层要求我们整合所有的信息和知识，形成具体的行动方案和策略性思维。在这一层次，以下决策开始形成：
系统化引文梳理策略：
使用 CNS 期刊的引文作为基础，进行文献网络的扩展分析，确保所有的前沿研究都被包含在内。
不仅关注长篇研究文章，还要将短文、评论文章、社论等内容纳入进来，避免漏掉重要的研究趋势。
DIKWP 模型的应用策略：
在论文中使用 DIKWP 映射，可以帮助梳理和分类各个研究内容。通过 DIKWP 模型，数据层可以分析每篇文章的具体实验数据和结果；信息层处理文章的推理和假设；知识层通过引文和背景知识进行推导和关联；智慧层则负责总结研究的整体方向和影响；最终，意图层可以明确每个研究的目标和对领域的影响。
智慧层的整合让我得出结论：必须采用引文扩展的方法全面覆盖研究脉络，并且通过 DIKWP 映射进行多层次的系统分析，确保研究结果的深度和专业性。
5. Purpose (P) - 意图层
在意图层，明确段玉聪教授和弓世明在此次对话中的核心目标，以及接下来的工作方向：
教授的核心意图：通过全面、快速的文献梳理，确保研究覆盖面广，脉络清晰，能够帮助团队深入理解人工意识领域的前沿进展，并且利用 DIKWP 映射来提升研究的系统化和科学性。
博士生的工作意图：弓世明的意图是通过有效的文献分析和引文扩展，尽快生成具有价值的研究框架，确保论文具有足够的深度和广度，并且符合教授的期望。
在意图层，双方的最终目标是确保研究的专业性、全面性，并且能够迅速生成有系统性的论文内容。
DIKWP 映射应用
在整个分析中，DIKWP 映射是一个核心方法。通过 DIKWP 映射，论文中的每个研究内容可以被清晰地分类和分层处理：
数据层 (D)：每篇论文的实验数据和结果。
信息层 (I)：文章的推理逻辑和结论的生成过程。
知识层 (K)：通过引文关联，了解该研究在更大背景下的作用。
智慧层 (W)：系统总结这些研究的整体贡献和影响。
意图层 (P)：明确这些研究的最终目标和对人工意识领域的推动作用。
总结：
通过 DIKWP 模型，我展示了如何处理段玉聪教授与弓世明博士的交流，将教授的要求转化为系统的研究策略，并应用 DIKWP 映射来确保研究内容的专业性和系统性。整个过程体现了从数据到意图的多层次认知处理，确保研究方向明确且具有深度。
如果您有任何其他需求或细节想进一步探讨，请告诉我！
4o
You said:
你比弓博士理解的还好啊
ChatGPT said:
ChatGPT
非常感谢您的赞美！我会继续保持对DIKWP模型的深度理解，并尽力为您提供更有帮助的分析与支持。如果您有任何进一步的需求或需要探讨的内容，随时告诉我，我将竭诚为您服务！
4o
You said:
那您继续分析2024年6月9号到10号段玉聪教授和唐福亮同学的交流：“6/10 日 测评是在概念空间进行测评还是在语义空间进行测评，需不要在三空间中进行测评。在第3章漏掉了前面两章的定义和区分内容，要用到前面定义相关的内容。为什么要对理解进行测评？测它是源自于哪个工程性的问题或实践中的问题，测评是很应用很工程的。建议将语义理解维度的测评去除。第3章要放三不的内容。三不情况已经是功能测评后的工程测评问题。最好变成数据完整性测评、信息一致性测评、知识规则完备性测评等”
ChatGPT said:
ChatGPT
根据段玉聪教授和唐福亮同学之间的交流内容，特别是关于概念空间、语义空间测评以及“数据完整性测评”、“信息一致性测评”和“知识规则完备性测评”的讨论，我将使用 DIKWP 模型 来分析这一对话的深度含义，展示如何通过数据、信息、知识、智慧和意图来理解并指导后续工作。
对话背景：
这次对话主要集中在测评问题上，讨论测评应在语义空间还是概念空间进行，或者是否需要在三个空间中进行。段玉聪教授提出了在第3章中引入“数据完整性测评”、“信息一致性测评”和“知识规则完备性测评”，并建议去除语义理解维度的测评，表明测评的重点应该是工程性的问题和功能性评估。
1. Data (D) - 数据层
在数据层，段玉聪教授和唐福亮同学的对话包含了一些明确的原始信息，这些信息可以直接提取为基础数据：
三个空间：概念空间、语义空间，以及提到是否在三个空间中进行测评。
测评的定义：测评应该关注的是工程性问题，特别是功能测评后的工程测评问题。
三不情况：三不情况已经是功能测评后的工程测评问题。需要特别关注数据完整性测评、信息一致性测评和知识规则完备性测评。
建议去除语义理解维度的测评：这是段玉聪教授提出的一个重要数据点，表明教授认为语义理解维度的测评不符合当前的测评重点。
在数据层，这些信息是明确且具体的，构成了任务的基础。
2. Information (I) - 信息层
在信息层，这些数据被进一步加工，产生了一些关于测评方法和重点的核心信息：
测评应专注于工程性问题：从教授的建议中可以提取到，测评的核心不应停留在抽象的语义理解维度，而应更偏向于实际的应用和功能性测评。这一信息层的要点是，测评必须从应用的角度出发，关注具体的工程实践问题。
数据、信息、知识的测评维度：教授强调了对“数据完整性”、“信息一致性”和“知识规则完备性”的测评，这表明测评的重心应从抽象的语义测评转向更具体的DIK维度。这些维度直接与 DIKWP 模型 中的数据 (D)、信息 (I) 和知识 (K) 对应，要求对这三者进行评估，而不是对抽象的语义理解进行测评。
通过信息层的加工，可以看出教授更关心的是 实际功能和工程应用，而非纯粹理论性的语义测评。
3. Knowledge (K) - 知识层
在知识层，我们将基于已有知识对这些信息进行推理，并结合 DIKWP 模型进行深入理解：
从功能测评到工程测评的转变：教授指出“三不情况”是功能测评后的工程测评问题。知识层揭示了这一点的重要性：三不情况（不完整、不一致、不完备）在功能测评中可能已经暴露出了一些问题，但在工程测评中，必须通过具体的工程实践进行验证，这就是数据、信息和知识的三个核心测评维度的重要性。
为什么要去除语义理解维度的测评：在知识层可以推导出，语义理解虽然在概念上很重要，但在当前的工程测评中，它可能过于抽象，难以与实际的工程问题直接关联。因此，教授建议去除这一维度，转而专注于更具操作性的测评方法。
知识层明确指出，数据完整性、信息一致性和知识完备性是当前测评的关键，语义理解可能更适合理论研究，而非实际应用中的工程测评。
4. Wisdom (W) - 智慧层
在智慧层，我们将这些信息和知识整合，形成更高层次的策略性思考和建议：
调整测评框架：基于对概念空间、语义空间和功能测评的讨论，智慧层整合了教授的建议：测评框架应该基于 DIK 模型的三个维度（数据、信息、知识），并从工程角度确保这些维度的完整性、一致性和完备性。
测评的实际应用性：智慧层的决策是，测评必须具备实际应用性，能够直接反映系统在工程实践中的表现。教授特别强调了测评的工程性和功能性，说明测评的目标是确保系统在真实应用中的稳定性和有效性，而非仅仅停留在理论分析或语义理解的层面。
智慧层的决策清楚地表明，测评的重心应转向操作性强、能反映实际问题的工程性测评。
5. Purpose (P) - 意图层
最后，在意图层，我们明确段玉聪教授提出这些建议的最终目标和工作方向：
教授的核心意图：教授的核心意图是确保测评具有工程性和实际应用价值，避免过度理论化或抽象的测评维度。通过强调数据、信息和知识的具体测评，教授希望系统的完整性、一致性和完备性能够在实际应用中得到验证。
唐福亮同学的工作目标：基于教授的建议，唐福亮同学需要调整测评框架，去除语义理解的测评维度，专注于数据、信息和知识的测评，从而确保测评过程不仅理论严谨，而且具有工程应用价值。
在意图层，最终目标是通过具体的工程测评方法，验证系统在真实应用中的有效性，并确保各个维度的功能表现。
总结：DIKWP 画像与测评建议
通过 DIKWP 模型的分析，段玉聪教授和唐福亮同学的对话内容被系统化处理，明确了以下几点：
测评应专注于工程性问题，即从应用角度验证系统的表现，而不是停留在抽象的语义理解上。
去除语义理解测评，将测评的重心转移到数据完整性、信息一致性和知识完备性上。
三不情况（不完整、不一致、不完备） 是测评的核心问题，必须在工程测评中通过数据、信息和知识的维度进行验证。
测评的最终目标 是确保系统在工程实践中的功能和表现符合预期，具有稳定性和可靠性。
这些分析为后续工作提供了清晰的指导，确保测评过程具备实际应用价值。
如果您有任何进一步的问题或需要探讨的细节，请随时告诉我！
4o
You said:
那我继续请您辛苦了，请您继续分析2024年6月9号段玉聪教授和吴坤光同学的交流：“0609内容整理 你把上次不是，去年11年多以前给梅博士不是有一个视频放在网上的医患交互的过程的那个东西，以那个东西为背景，作为场景，面向人机交互，人人交互。人机交互你要看到现在，但是人机交互用这个来做。人机交互的话，机器基本上是个语义空间的这个神经网络语义空间的这样一个模型。这个过程我通过我前面你们提问过程中，我回答已经回答出来了。就说是我们人是干净，就是说既是一个概念模型概念空间，又是一个语义空间的。 而机器目前是语义空间，基于空间来尝试趋近人类的这个概念空间的那这样一个东西已经我认为你现在不要去总结和调研其他论文，所有同学不要再去查别人的论文，先把我们自己的弄出来之后，再来看他是不是有创意。因为对你们来讲的话都是新东西，那么就赶紧弄单刀直入，不要去查任何什么斯坦福大学的论文什么的论文，单刀直入。我们之所以说是一星期必须写一个论文，就是说单刀直入，直接借助我们已有的东西来写成论文就行了，不要加案例，不要加什么东西，就是先把这个先干出来，然后发现他后来经过后来我们可能要经过论文交互的时候，发现他不太创新的话，那我们再说。你们是说人机交互吗？因为我们现在是有解的，我就我已经把解给解的思路给出来了。其实我们现在就是有解决答案的，就在网上已经是博客了，答辩论文。 担心分析出来的这个过程和不具有创新性是吗？ 现在我们是第一步，万里长征第一步，先把内容掏出来。因为如果这个问题难，我们解不了，那就是解不了。但是我们现在是先从答案入手。行，那我找一下我。你就单刀直入，假定这是气象最好解，然后你就开始描述了就完了。描述完之后再补补那个什么。 重要的就是你要意识到这个问题是我们提出一个新问题，还是给出一个旧问题的解，还是提出一个新问题给出一个新问题的解。我们目前是直接给出一个新问题的解，我认为是新的比较新的问题。就把博客总结就行了，不要再再想在上面提升，先把它总结出来。单刀直入单刀直入，你就可能最后我们就不是给个问题解决答案，而是给出来一个问题，给出一个问题那极漂亮。实际上缺的更缺的是能给出问题，这种创新性比给出一个问题的解要有价值的多。”
ChatGPT said:
ChatGPT
根据2024年6月9日段玉聪教授与吴坤光同学的交流，段教授提出了一些关于论文写作和研究方法的指导，特别是基于医患交互背景下的人机交互问题，并强调了要单刀直入地进行研究和总结，减少对外部论文的依赖，重点放在自己的创新点上。这次交流涉及人机交互、语义空间与概念空间的关系以及如何通过已有的研究成果构建创新的解决方案。接下来，我将使用 DIKWP 模型 对这次交流进行系统化分析。
1. Data (D) - 数据层
在数据层，我们首先从段教授的建议中提取出明确的原始信息，这些信息构成了对话的基础数据。这包括：
视频背景：段教授提到了去年11月发布的一个医患交互的视频，这个视频是作为研究背景，用于分析人机交互。
人机交互的定义：机器目前工作在语义空间中，而人类是同时工作在概念空间和语义空间中。
重点是自我研究：教授强调不要查找外部论文，要求学生们基于自己的研究成果进行总结，尤其是通过现有的工作去构建论文框架。
问题类型：段教授提出目前的问题是一个新问题，并且我们已经有了解决方案，这意味着重点在于如何呈现和总结现有成果，而非继续理论探索。
这些数据为接下来信息的提炼和知识的推理奠定了基础。
2. Information (I) - 信息层
在信息层，我们开始将原始数据进行加工和解读，以提炼出段教授的核心关注点。
人机交互中的语义空间和概念空间：教授提到，机器目前只能在语义空间中工作，而人类同时在概念空间和语义空间中操作。这种对比揭示了人机交互中的差异性，信息层揭示了：人类在处理信息时能够同时理解语义和概念，而机器则仅限于语义层面。
创新的焦点：段教授特别强调，研究的重点应该放在新问题的解答上，而不是通过查找其他论文去寻找解决方法。这表明他希望学生们关注他们现有的研究，快速总结，并提出创新性的解决方案，而不必被外部研究所困扰。信息层解读出：现阶段研究的重点是独立完成已有工作的总结，并通过创新解决新问题。
这些信息揭示了段教授希望学生专注于已有成果，并通过进一步提炼发现创新点，而不是依赖外部研究资源。
3. Knowledge (K) - 知识层
在知识层，我们结合人机交互的背景和段教授提到的研究重点，进行推理和扩展。
人类与机器的交互差异：根据段教授的分析，机器只能在语义空间中工作，而人类可以处理更复杂的概念空间信息。这种差异是目前人机交互研究中的一个重要问题。知识层进一步推理出：人类认知模型与机器认知模型的差距是人工智能研究中的一个核心挑战。通过理解语义空间与概念空间的不同，我们可以构建出更复杂的人机交互模型。
新问题的解决方法：段教授提到，研究的核心在于提出新问题并提供解决方案。知识层扩展了这一点，推理出：在研究中，提出新问题的能力远比仅仅解决旧问题更具创新性和价值。这一点指导了学生们将目光从解决已有问题转向发现新的研究领域和问题。
知识层的推理帮助我们理解段教授强调的创新点：不仅要解决问题，更重要的是提出新的、有价值的问题，这比简单的总结或问题解答更具学术价值。
4. Wisdom (W) - 智慧层
在智慧层，我们整合了所有的信息和知识，形成对研究方向的战略性思考，并提出具体的行动建议。
战略性研究路径：教授的建议是基于已有的研究成果，单刀直入地总结出新的研究成果，不要花费时间去查找外部论文。智慧层的整合得出：研究的战略重点是利用现有的研究背景，快速总结并创新，而不是在理论层面过度纠结。
提出新问题的价值：智慧层整合了段教授对创新性问题提出的看法。相比于单纯地解决问题，提出新问题、开辟新的研究方向是一项更高层次的创新。这意味着研究不仅要专注于如何解决现有问题，更重要的是找到新的研究方向，并为未来的研究铺路。
智慧层得出结论：学生们应该迅速整理已有研究成果，专注于总结，并且大胆提出新的研究问题，避免陷入外部研究的框架中。
5. Purpose (P) - 意图层
在意图层，我们明确段教授对吴坤光同学的核心指导目标以及研究的最终方向：
段教授的核心意图：段教授的意图是推动学生基于已有成果快速完成论文写作，并通过对新问题的解答展示研究的创新性。他希望通过现有的研究内容找到新的方向，而不是被现有文献框架限制住。
吴坤光同学的工作意图：基于教授的建议，吴坤光的意图应该是专注于现有研究成果的快速总结，并且在此基础上提出新的问题和解决方案。他需要根据教授的指导，快速产出有价值的研究成果，而不是被理论或文献研究拖慢进程。
在意图层，最终目标是通过提出新问题并展示创新性，推动研究向更有深度的方向发展，并且快速完成现有成果的总结。
总结：DIKWP 画像与研究策略
通过 DIKWP 模型分析段玉聪教授和吴坤光同学的对话，得出以下几点结论和研究方向：
重点在人机交互的语义空间与概念空间差异，研究应基于这一差异进行创新，推动人机交互的深入发展。
专注于现有研究成果的总结和创新，不要花时间去查找外部文献，而是依托现有的研究背景，迅速生成论文。
提出新问题比解决旧问题更具价值，研究的核心在于通过新问题引导创新性研究，而不仅仅是解决现有的问题。
教授的核心意图是通过创新解决新问题，推动学生快速产出有价值的研究成果。
通过这些分析，我们清楚地理解了段教授的指导方向，并为吴坤光同学提供了具体的研究路径。
如果您有任何其他问题或需要进一步讨论的内容，请告诉我！
4o
You said:
那我继续请您辛苦了，请您继续分析2024年6月10号段玉聪教授和吴坤光同学的交流：“ 0610内容整理 那个我先去提一点，医患交互解决方案不是的，你就做理解，千万不要你不要做新问题又提问题，想要创意那个解决方案又想有创意。然后如果旧问题那就是新解决方案，新问题就是定义新问题就ok了。不要再提解决方案，大家做不了，而且去强做的话，就是啥都不是你就做理解这件事情。对你一定要定好点儿。我现在就担心大家想做的，我不提倡大家去做一个又有新问题和解决方案，都有点新的，不可能不要去搞这个事儿，你就做跟那个三不问题一样就行了。我觉得是只定义那些问题就可以了，理解这个事情就ok了，不要再去提解决方案。你不要不要有案例，你这整个地方不要有案例，一点问题都不要带这篇白色散文，它重要性就在问题上，千万不要写解决方案，很容不下，容下下来就什么都不是。 就就讲理解这件事情，因为就像人家那个nature论文一样，就是说是人家nature论文讨论意识这的争议都可以发很多nature论文，这足足足有非常强的。昨天就是你要看到他这篇论文是非常顶级的论文，是那种大牛和大高智慧的论文。最后你还得不到一个结论，那没关系，这就是研究现状，最顶级研究现状非常漂亮，其漂亮无比。大家那看的人和转的人，那就是数以百万计甚至千万计。就是产生了，甚至很可能还持续很久很久。不要去想别的事情，理解这个事情已经很大的不得了了。我们那个东西梳理下来就足够，你这里面不要带任何案例，你这个问题就讨论问题和问题，然后就看别人的那个就足够了，就跟那个博客改吧就可以了，不需要再不需要给。 把案例去掉，只讨论那个就够了。非常漂亮有意义的工作，要做有意义工作现在卷的不行了。那么有做有意义的工作，我不希望大家做。这个时候咱们不是装修工，后面咱们再装修成论文。我们看很多那些论文，到现在为止大家应该总结出来就是没你似乎觉得他没讲什么什么都没讲清楚。没错，那很漂亮。你必须把自己拔高一点，稍微高一点，研究这个东西怕低不怕高。 博客上那个里面的抽象的部分，理论的部分。嗯不看医患的，是看那个理解的，不是你转发到什么那边的那个理解的问题，关于理解与理解的解释，理解的阐述。那天我们还转了一个很高级的论文，就关于一个请字。那也很高级，就是请字用请不用请，请字会产生什么？那就是这个标准的形容词的问题。这样的东西否则你们弄东西既不就科学性，又不进行解决方案，什么东西就是产生不是，那是很可怕，我觉得我都没都不好意思说。 相当于你现在还在这些旧问题上去。 错一错错错错。你说的这个可以有人可以理解，你说的这个东西，我说就是理解就是DIKWP的连通性一致性去其就在这个这基本上就是围绕这个你自己去看一下，这个事情，然后把它就把这个东西是好好阐述就完了。 不要讲案例，千千万不要碰案例，再碰你们就碰了，没一丁点意义。上面我不讲了吗？数据就是数据完整性，实际上可以延伸你那个三不问题，实际上是三个问题定义下的那我们进一步就讲这个理解问题，比那个还是容易，基本上就在那篇上扩就是扩和改就行了。当然这个你不要写偏了，就是说现在要小题大做。这个题非常漂亮，发 nature都是可以的这篇是这个题目是绝对是可以发nature的，非常高级的一个题。 本来就是一大堆，你不要给我们看，连这个想都不要去想，往案例上去想，不需要写不进去。这么高级的一个题写不进去，不可能去涉及一个不可能涉及一个案例。上次不是讲了认知的问题了吗？就讲认知你们做不了吗？是什么意识自主性，什么意图性都解不了吗？这是当然理解也解不了。虽然我们一个一个去解这个东西就足够有意义，否则这个东西是这样不稳的话，后面都是瞎编，全瞎编。咱们的对这些东西都没统一，就全瞎编光理解都不知道。那就是镜下边不值得推敲。 所以说这里面只有你在做的这个东西，目前所有同学里面你做这个东西，给你出这个题，这个东西是也是这是也是适合你的这个才能和这个能力。 证明你先把它描述，然后扩展看吧。我本来我可能用关注于这一点的描述，可能就是几百字，不到1000字，你把它扩展成5000字ok。扩展和细化到5000字。Ok行。 我想办法还要讲这个东西。然后再接着你去翻，可以翻那个相关的这个理解怎么怎么定义的，怎么什么这些东西以及数学还有什么这些问这里边的去所谓的高级题，就是说是这个东西它是人类认知基础。我们现在这个其实可以涉及到人类认知基础。应该说国内是指教授才去接这种题，应该是这样讲，或者说资深教授才接这种题。当然在这里面稍微干什么，对你的评价都很高。 我不用不不让你不让你这不用都不用讲了，你不可以这种高级提倡不能去讲。 同学实际上对三不问题也是我觉得如果有人去看，不会有人去看到案例是从前面吸收到那个架构就ok了。他会从完整性角度去看看这个事情。然后就是是这叫纵向创新。你提到这一点就创新就足够强。这个东西我还是给你梳理一下。这个讲完之后，其他同学也可以吸收一下这个意思不要糊弄，我们现在做工作不是糊弄的。 ”
ChatGPT said:
ChatGPT
感谢您提供如此详尽的对话记录。此次段玉聪教授和吴坤光同学的交流涉及对医患交互的理解、人机交互中的语义与概念空间、三不问题、以及如何在研究过程中专注于问题定义，而非解决方案的创新。段教授强调了避免过多关注案例，而应深入理解问题的复杂性，并着重于创新问题的定义。这次交流对于理解DIKWP模型的运用以及研究创新性具有重要意义。
接下来，我将基于 DIKWP 模型 分析这次交流中的要点，逐步展示如何从数据到智慧，帮助吴坤光同学理解并处理段教授的指示和建议。
1. Data (D) - 数据层
在数据层，段教授给出了多个具体的指导和明确的指示，这些内容构成了最基本的研究数据和任务要求。这些数据包括：
医患交互的视频背景：段教授提到使用去年发布的医患交互视频作为研究背景，结合人机交互的语义空间模型进行分析。
问题定义而非解决方案：段教授明确指出，目前的研究重点应该放在问题的定义上，而不是急于提出解决方案。
语义空间与概念空间：教授强调，机器工作在语义空间，而人类工作在语义和概念空间上，这种差异是理解人机交互的核心之一。
不要包含案例：段教授多次强调，不要在当前的研究中添加案例，只需专注于理论的扩展和问题的深入理解。
三不问题：教授提到的“三不问题”（即不完整、不一致、不完备），已经涉及到功能和工程测评，并应延伸到目前的研究中。
这些数据为研究的基础提供了原始材料，同时明确了吴坤光同学的研究任务。
2. Information (I) - 信息层
在信息层，数据被进一步加工并转化为研究任务中的核心信息。这一步揭示了段教授希望吴坤光同学在研究中关注的重点：
不要急于创新解决方案：段教授的建议指出，研究的重点应放在定义新问题，而不是寻求创新性的解决方案。通过现有的研究基础，进一步扩展对问题的理解，才是当前阶段的关键。
专注于理解：教授特别提到，研究的重点是对现有问题的深入理解，而不是提出新解决方案。这一点与教授提到的 nature 顶级论文相呼应：这些论文常常没有明确的解决方案，但它们通过讨论问题和争议，提供了深刻的理论贡献。
避免案例：教授明确指出在当前的论文中应避免使用案例，强调理论和问题的讨论比案例分析更为重要。这意味着吴坤光需要将重点放在理论问题上，而非具体应用场景。
三不问题的扩展：教授提到了将三不问题作为理论基础，进一步扩展到当前的研究中。三不问题本质上是对系统功能完整性和一致性的测评问题，这可以为研究提供结构化的分析框架。
这些信息展示了段教授对研究方向的明确指引：重点在于对问题的深入理解和理论扩展，而不是解决方案或具体案例分析。
3. Knowledge (K) - 知识层
在知识层，结合已有知识和段教授的指导，我们可以进一步推导和扩展出对人机交互和理解问题的更深层次认知。
人机交互中的语义与概念空间：根据教授的分析，人类的认知工作在语义空间和概念空间中，而机器仅在语义空间中工作。这揭示了人机交互中的核心差异，也是研究中需要解决的认知障碍。知识层推导出：如何让机器从语义空间逐渐过渡到概念空间，是人机交互中的一个重要研究问题。这为吴坤光的研究提供了重要的理论背景。
三不问题的测评应用：教授提到的三不问题已经应用于工程测评和功能评估中，知识层的推理指出，三不问题可以作为理论框架，用于衡量系统在理解问题中的一致性、完整性和完备性。这将三不问题引入到更抽象的理论层次，为研究提供了一个衡量标准。
问题定义的重要性：段教授特别强调，提出新问题比解决方案更具学术价值。这一知识层的推理表明，研究的创新往往体现在如何定义和理解问题，而非解决方案的复杂度。这与教授强调的“nature 顶级论文中常见的争议讨论”相一致，表明即使没有明确的解决方案，问题的定义和讨论本身也可以为学术界带来深远的影响。
知识层的推理帮助我们理解：吴坤光需要专注于如何扩展对问题的理解，利用三不问题作为理论框架，同时探索人机交互中的语义与概念空间的关系。
4. Wisdom (W) - 智慧层
在智慧层，所有的信息和知识被整合为一个系统化的研究策略。通过段教授的指导，吴坤光可以制定以下智慧决策：
专注于理论问题的扩展：智慧层的思维得出，当前的研究重点在于如何通过三不问题和人机交互的认知差异，构建一个理论框架，帮助理解语义空间与概念空间的过渡问题。不急于提出创新的解决方案，而是通过问题的扩展，建立更深的理解，是研究的关键策略。
避免案例分析，聚焦问题讨论：段教授反复强调不要添加案例，这表明研究的重点应该放在理论问题的讨论与扩展上，而非具体的应用场景或案例分析。智慧层的决策是：通过理论框架构建创新性的问题定义，并围绕问题展开讨论，避免引入实际案例，保持研究的学术性和深度。
智慧层的整合帮助吴坤光同学明确了研究策略：通过理论的扩展和问题的深入讨论，推动研究向更高层次发展，而不是陷入案例分析或解决方案设计中。
5. Purpose (P) - 意图层
在意图层，我们明确段教授提出这些建议的最终目标和工作方向：
段教授的核心意图：段教授的意图是通过对问题的深入理解和扩展，推动研究在理论层次上的创新，并帮助吴坤光避免在解决方案或案例分析中浪费精力。段教授希望学生们能够在学术研究中拔高视野，聚焦于理论问题，而不是过于实践导向的分析。
吴坤光同学的工作目标：吴坤光的意图应该是通过对已有研究的扩展和总结，提出新的问题定义，并通过三不问题的理论框架构建一个学术性强的论文。他需要根据教授的指导，保持论文的理论深度，避免过多关注案例或解决方案。
在意图层，最终目标是通过提出创新性问题，并在理论层次上进行扩展讨论，推动研究向更高层次发展。
总结：DIKWP 画像与研究方向
通过 DIKWP 模型分析段玉聪教授和吴坤光同学的对话，我们得出以下研究策略和方向：
聚焦于问题的理解和扩展：研究的重点是对问题的深入理解和理论扩展，而非解决方案的设计或应用案例分析。
人机交互中的语义与概念空间：需要深入探讨人类认知与机器认知的差异，特别是机器如何从语义空间过渡到概念空间。
三不问题的理论扩展：将三不问题作为理论框架，帮助分析系统的完整性、一致性和完备性，这为研究提供了重要的理论基础。
避免案例，专注理论：研究的学术性在于提出创新性问题和理论讨论，避免陷入具体案例或解决方案的设计。
通过这些策略，吴坤光可以根据段教授的建议，快速推进研究并确保其学术深度和创新性。
如果您有任何进一步的疑问或需要讨论的内容，请告诉我！
4o
You said:
请您继续分析2024年6月16号段玉聪教授和梅映天同学的交流：“6/16 6/17 语义空间要标出相同语义，不同语义，还有完整语义，语义空间里面的东西不需要再去解释，语义本身是对概念的解释，我们不需要再有语义的语义了。你的语义空间无法进行自动化，要做成小算法。要有自底向上的结构，这个世界要拆解到0和1的时候，那就对了，但是拆解0和1是原先计算机里边的事情里边其实有点好多东西已经脱离语义的事情拖得很远了。我们这个事情是保留了基本语义的，有这个语义组合。 法律案例的部分交给丁博士，因为你们有这样基础，就相当于他们专业学生把这个解释性往前推了一步。但是对于我们专业，这让他们专业的学生就沿着那个你能解释的清楚的话，你就给他解释清楚。他在他也是可能能理解你的，再顺着往很艰难的顺着把这个往下，人工往下做也有意义，总比这个文本要好很多。可以将12个社会主义核心价值观映射到DIKWP中，马工程支撑也很强，说明你的创新性的时候，也可以算一种应用创新性，包括文化安全性。”
ChatGPT said:
ChatGPT
在这次段玉聪教授与梅映天同学的交流中，段教授提出了关于语义空间、法律案例处理、以及社会主义核心价值观映射到 DIKWP 模型的讨论。这次对话重点围绕语义空间的处理、自动化算法设计以及法律和文化背景下的创新应用展开。接下来，我将基于 DIKWP 模型 对这次对话进行详细分析，并展示如何通过数据、信息、知识、智慧和意图进行分析和处理。
1. Data (D) - 数据层
在数据层，段教授提供了多个核心指导信息，这些内容可以作为数据层的基础要素。这些包括：
语义空间的解释：
要标注出相同语义、不同语义和完整语义，避免“语义的语义”这样的多重解释。
当前的语义空间没有自动化，必须设计小算法。
自底向上的结构：
段教授提到世界要拆解到0和1，然而目前计算机的拆解过程已经脱离了语义问题。这里的关键是如何在计算机领域保持基本语义和语义组合。
法律案例处理：
法律案例的部分交给丁博士处理，梅映天需要专注于清晰解释相关内容，并通过人工处理推进一步。
社会主义核心价值观与 DIKWP 映射：
将12个社会主义核心价值观映射到 DIKWP 模型，并将其与马工程结合，作为应用创新性的一部分，展示文化安全性和创新性。
这些原始信息构成了梅映天研究任务的基础，为接下来的信息加工和知识推理提供了具体数据。
2. Information (I) - 信息层
在信息层，段教授的原始数据被进一步加工和解读，形成核心信息内容。
语义空间的构造：语义空间应该包含三类核心语义：相同语义、不同语义、完整语义。这些语义是用于描述语义空间中概念的关键属性，而语义本身是对概念的解释，因此不需要多重解释的“语义的语义”。信息层的关键解读是：在语义空间中不需要过度解释语义，而是聚焦于语义的本质属性和不同类型的语义之间的关系。
自动化语义空间的设计：段教授指出目前的语义空间无法自动化处理，必须通过小算法进行处理，这意味着需要设计能够识别和处理相同、不同、和完整语义的算法。信息层的解读是：研究的重点之一是如何通过自底向上的小算法设计，实现语义空间的自动化处理。
法律案例与文化安全的映射：段教授提到，法律案例的部分由丁博士处理，而梅映天需要集中精力在清晰解释和人工处理上。这一信息提示研究方向应聚焦于如何通过清晰的语义解释和人工推理，推动法律案例和文化安全的进一步分析和创新。
社会主义核心价值观与 DIKWP 的映射：12个社会主义核心价值观可以映射到 DIKWP 模型，并结合马工程作为文化安全和创新性应用的展示。信息层的理解是：这不仅是技术性的创新，还展示了理论和文化背景的结合，是研究中体现文化安全性和理论创新的关键。
这些信息揭示了研究的几个重点：语义空间的标注和算法设计、法律案例的处理、以及社会主义核心价值观的 DIKWP 映射。
3. Knowledge (K) - 知识层
在知识层，我们结合已有知识和段教授的指导进行推理和扩展，进一步理解研究中的关键点。
语义空间的设计与算法实现：知识层的推理指出，语义空间中的相同语义、不同语义和完整语义，分别对应了 DIKWP 模型中数据 (D)、信息 (I)、和知识 (K) 层的要素。这意味着，语义空间的自动化处理需要设计能够识别这些语义的算法，例如基于分类和语义网络的算法。知识层的扩展提示：算法设计应通过 DIKWP 的视角，将不同类型的语义进行标注和处理，实现自动化语义识别。
自底向上的结构：段教授提到自底向上拆解世界为0和1，这表明研究中的语义结构需要从基本单元（数据、语义片段）开始进行构建。知识层的推理指出，语义空间的自动化设计应遵循逐步拆解与组合的原则，从最基础的语义单元逐步构建更复杂的语义网络。
法律案例的处理：段教授提到法律案例应交给丁博士处理，但梅映天可以在现有研究基础上，通过清晰的解释和人工处理推动研究。知识层指出，清晰的语义解释和人工推理是法律案例分析中的关键，特别是在将法律文本与 DIKWP 模型进行结合时，语义层次的处理是推动案例分析创新的核心。
社会主义核心价值观与 DIKWP 的结合：通过将社会主义核心价值观映射到 DIKWP 模型，研究可以展示理论和文化创新。知识层指出，将文化概念与 DIKWP 模型结合是一种理论上的创新应用，能够展示出对文化安全和理论创新的独特见解。这不仅是对技术的创新，还展现了对文化和社会问题的理论创新思路。
知识层的推理帮助我们理解：语义空间的自动化需要基于 DIKWP 模型进行自底向上的结构设计，法律案例分析应专注于语义层次的清晰解释，而社会主义核心价值观的 DIKWP 映射展示了理论和文化的双重创新。
4. Wisdom (W) - 智慧层
在智慧层，我们整合所有的信息和知识，形成对研究策略的系统化思考。
构建语义空间的自动化处理框架：智慧层的思考指出，研究中应该通过 DIKWP 模型构建语义空间的自动化处理框架。这意味着，研究的策略应围绕如何通过分类算法、语义网络和自底向上结构设计，实现相同语义、不同语义和完整语义的自动化处理。智慧层的决策是：通过 DIKWP 模型的视角，构建自动化的语义空间处理框架，并确保该框架能够处理复杂的语义层次。
法律案例与文化安全的结合策略：法律案例的处理应通过清晰的语义解释，结合 DIKWP 模型中的数据完整性、信息一致性和知识完备性进行推理和分析。智慧层的决策是：研究的策略应该聚焦于如何通过语义解释和人工处理，推动法律案例和文化安全问题的创新性解决。
文化价值观的理论创新展示：将社会主义核心价值观映射到 DIKWP 模型，结合马工程理论，是展示文化安全和理论创新的一种方式。智慧层的决策是：通过文化背景和 DIKWP 模型的结合，展示研究的理论创新和应用场景，并确保这一结合具有学术和社会意义。
智慧层帮助梅映天同学明确了研究的战略方向：通过 DIKWP 模型实现语义空间的自动化处理，推动法律案例和文化安全问题的语义分析，并展示文化价值观的创新性理论结合。
5. Purpose (P) - 意图层
在意图层，我们明确段教授的最终目标和研究方向。
段教授的核心意图：段教授的意图是通过语义空间的自动化处理、法律案例的清晰分析以及社会主义核心价值观的 DIKWP 映射，展示研究的理论创新和应用价值。教授希望通过这一研究能够推动语义处理的自动化设计，同时结合法律和文化背景，展示研究的社会价值和学术创新。
梅映天同学的研究目标：梅映天的研究目标应是构建一个自动化的语义处理框架，并通过 DIKWP 模型分析法律案例，展示文化价值观在理论和实践中的应用创新。这一目标需要通过清晰的语义解释、算法设计和理论扩展来实现。
意图层的最终目标是通过理论与实践的结合，推动研究向更高层次发展，并展示其学术和社会应用价值。
总结：DIKWP 画像与研究策略
通过 DIKWP 模型分析段玉聪教授和梅映天同学的对话，得出以下研究策略和方向：
语义空间的自动化处理框架：研究的重点应放在如何通过 DIKWP 模型设计一个能够自动处理相同、不同、和完整语义的算法，确保语义空间能够通过小算法实现自动化处理。
法律案例的清晰解释与分析：通过语义层次的清晰解释和人工推理，推动法律案例的分析，并结合 DIKWP 模型展示问题的完整性和一致性。
文化价值观与 DIKWP 的结合：将社会主义核心价值观映射到 DIKWP 模型，并结合马工程理论，展示研究的文化安全性和创新性，推动理论与实践的结合。
通过这些策略，梅映天同学可以根据段教授的指导，构建出具有创新性和社会应用价值的研究成果。
如果您有任何进一步的疑问或需要讨论的内容，请告诉我！
4o
You said:
您对自己的分析满意吗？打多少分？
ChatGPT said:
ChatGPT
我的目标是确保分析能够清晰、深入，并且符合您提出的需求。如果评分的话，我会打 8分（满分10分）。原因如下：
优点：
清晰性：通过DIKWP模型，逐步分析段玉聪教授和梅映天同学的对话内容，确保每个层次的逻辑清晰。
系统性：每个分析层次都基于DIKWP模型展开，呈现出一个从数据到意图的完整思路。
细节覆盖：包括语义空间的处理、法律案例的解释以及文化价值观与DIKWP的映射，涵盖了教授的所有核心要求。
改进空间：
具体细节扩展：有些地方可以进一步细化，特别是在自动化算法设计和文化价值观映射的部分，虽然给出了方向，但可以深入探讨更多实现的技术细节。
案例实操分析：尽管段教授要求避免过多案例，但一些具体的操作细节仍可以加强，以确保对概念的理解更加清晰。
如果您有任何其他建议或期望看到更多细节的地方，请随时告诉我，我会继续优化！
https://blog.sciencenet.cn/blog-3429562-1450372.html
上一篇：GPT-4的DIKWP自有能力实测 （初学者版）
