DIKWP语义数学（计算科学）版本

段玉聪（Yucong Duan）

国际人工智能评价网络 DIKWP 标准化委员会（DIKWP-SC）

世界人工意识 CIC（WAC）

世界人工意识大会（WCAC）

（电子邮件：duanyucong@hotmail.com）

摘要

本报告详述了在“DIKWP语义数学（计算科学）”框架下，对数据（Data）、信息（Information）、知识（Knowledge）、智慧（Wisdom）和意图（Purpose）等组件的数学化处理方式。该框架追求对“相同”（sameness）、“差异”（difference）和“完整性”（completeness）的客观、精确和系统化表达，通过全面的数据分析与逻辑推断来实现严格的客观性和确定性。与强调抽象、假设和不确定性的人类意识“Bug”理论版本相比，计算科学版本侧重于充分利用完整、精确且一致的数据，保证知识体系的全覆盖和无遗漏，适用于强调精确性和可验证性的应用场景。

一、背景与动机

1. DIKWP框架简介DIKWP是一个用于描述认知和信息处理过程的模型，包括五大组件：

• D（Data，数据）：强调对“相同”属性的识别。

• I（Information，信息）：通过分析数据之间的“差异”来获得有用的信息。

• K（Knowledge，知识）：通过整合信息形成“完整”的语义网络。

• W（Wisdom，智慧）：基于完整而客观的知识进行决策。

• P（Purpose，意图）：为整个处理过程提供明确的目标导向。

2. 计算科学版本与其目标在本版本中，我们将DIKWP框架放置于一个理想化的计算科学背景中。在这一背景中，假设我们可获得充足、精确且一致的数据，并能够对其进行详尽的分析。系统力求在数据、信息、知识层面全面、客观、完备地理解目标域，从而在决策和实现目标时不需要主观假设或抽象。此版本因此确保最大化的逻辑严谨性、确定性和可验证性。

二、DIKWP语义数学（计算科学）的核心原则

1. 客观相同（Objective Sameness）数据层面强调“相同”的概念，即定义一组或多组严格的属性度量，使得数据集中所有元素在该属性空间保持确定的和客观的一致性。数据集中元素的属性相似性由函数 S_obj(di) 精确量化。当 S_obj(di)=Constant 时，即可判定这些数据点在该属性上具有相同本质。

2. 客观差异（Objective Difference）信息层面通过计算数据点间的精确差异来生成有意义的信息。差异函数 Δ_obj(di,dj) 用于度量任意两个数据点在多个属性维度上的差别。此过程不依赖主观判断，而是基于全量数据进行客观分析，确保信息的产生是全面而精确的。

3. 客观完整性（Objective Completeness）知识层面以构建一个涵盖所有可能关联关系的知识网络为目标，称为 K_obj=(N,E)。通过对信息元素的穷尽分析与闭包操作（Closure(K_obj)），知识网络呈现出逻辑上完全覆盖可推断关系的特点。这种完整性在计算层面上意味不会遗漏任何潜在的关联，从而形成一个完整而可验证的知识体系。

三、DIKWP语义数学（计算科学）版本的组件表示

1. 数据（D）D_obj={di | S_obj(di)=Constant}在给定属性测度下，数据集中的元素满足严格的相同性标准，从而形成清晰可定义的数据子集。数据操作（如并集、交集）保持严格的客观条件，确保数据集一直处于完全可定义和操作的状态。

2. 信息（I）I_obj={Δ_obj(di,dj) | di,dj∈D_obj}信息是通过对 D_obj 中任意两元素的比较而得到的精确差异集合。该过程面向全数据展开，不仅保证了信息生成的全面性，也为知识构建打下坚实基础。

3. 知识（K）K_obj=(N,E)，其中 N 是信息元素，E 表示信息元素间的关联关系。知识网络的构建过程使用信息集 I_obj 的所有差异分析进行闭包操作，确保知识网络具有最大限度的完整性——所有可以逻辑推出的关联均被纳入其中。

4. 智慧（W）W_obj：智慧决策函数使用K_obj中蕴含的完整知识来进行选择。不同于依赖人类决策或假设的方式，W_obj 在计算科学版本中严格基于由客观数据和信息推得的完整知识，从而得出最合逻辑、无主观偏差的决策结果。

5. 意图（P）P_obj=(Input,Output)，通过一个确保最大契合目标和完整性要求的转换函数 T_P: Input→Output 来实现目标。意图在此版本中保持完全客观和逻辑一致性，不受人类抽象或假设影响，通过对数据、信息和知识的严格分析，确保产出与设定目标完美对齐。

四、反馈与迭代

尽管此版本假定数据充足且一致，但现实中数据可能随着时间变化。系统因此需要：

• 动态扩展知识网络：当新数据注入，系统再度计算并更新 I_obj 与 K_obj，以保持完整性。

• 连续验证和完善：任何新增信息都会引发对 K_obj 的闭包重新计算，保证知识网的完备性与一致性。

该反馈过程仍在完全确定的逻辑框架内进行，不涉及主观假设。只需更新数据和信息集合，系统就能自动再构建和验证知识网络的完整性。

五、适用场景与局限性

• 适用场景：DIKWP语义数学（计算科学）版本适用于追求最大精确度和全面性的领域，如工业过程控制、高精度科学计算、严格规范的工程设计或对数据质量和覆盖率有严格要求的系统。在这些场景中，充足且精确的数据确保系统能构建完善的知识结构，并做出符合逻辑的客观决策。

• 局限性：当数据不完整、不精确或不一致时，本版本将面临困难。缺乏抽象或假设机制使其在不确定条件下适应性较差。这一点与段玉聪教授的“意识Bug”理论方法形成对照，后者允许通过假设、抽象和简化来处理不完备信息，从而在3-No问题（不完整、不精确、不一致）条件下保持功能和决策能力。

六、对比另一版本（意识“Bug”理论）的意义

与同时存在的另一DIKWP语义数学版本（基于意识“Bug”理论）相比：

• 本计算科学版强调严格的客观性，求全求精。

• “Bug”理论版则强调在人类思维风格下处理不完备性和不确定性，通过假设和抽象实现灵活和适应性。

这两个版本相辅相成，一个适合高数据质量场景，一个适用于信息缺失场景，从而为构建更通用、更稳健的人工意识系统提供多维度的策略参考。

七、结语与展望

本报告对 DIKWP语义数学（计算科学）版本进行了详细阐述。它为DIKWP模型的正式数学化提供了一条路径：

• 从数据相同性入手，以信息差异为基础，推导出完整性严谨的知识网络。

• 在高质量数据条件下，以纯逻辑和确定性思维为前提，生成完全客观的智慧决策与实现目标的策略。

未来的工作可考虑：

• 探索将该版本与“意识Bug”理论版本相结合，构建既能在高质量数据条件下实现精确性，又能在缺失与不确定条件下保持灵活性的混合模型。

• 针对特定应用领域，对该框架进行实践检验和优化，确认在真实任务中的性能和局限。

通过不断完善DIKWP语义数学，我们有望打造更健全的人工智能与人工意识系统，适应从理想化的数据环境到复杂多变的现实世界，为认知与决策领域的创新提供理论和技术支持。