第74章　知识计算

74.1 知识计算的提出背景

第73章建立了ICAI的知识结构，定义了对象知识、属性知识、状态知识、关系知识、规则知识、方法知识和经验知识。

但是，仅仅建立知识结构还不能形成机器个体的实际认知能力。

如果知识只是存储在数据库中的记录，那么它只能回答“机器保存了什么”，不能回答：

当前应该读取什么知识；
当前场景与哪些知识匹配；
多条知识如何组合；
根据知识如何进行判断；
根据已有知识如何得到新的知识结果；
新经验如何改变原有知识；
知识是否正确、有效和一致。

因此，需要建立知识计算（Knowledge Computation）。

知识计算是指机器个体根据当前对象、属性、状态、关系、场景、条件和目标，对知识进行读取、匹配、组合、判断、推导、更新和验证的结构化计算过程。

其基本过程为：

$Knowledge→Read→Match→Combine→Judge→Derive→Update→VerifyKnowledge \rightarrow Read \rightarrow Match \rightarrow Combine \rightarrow Judge \rightarrow Derive \rightarrow Update \rightarrow Verify$

知识计算使：

$静态知识→动态知识计算静态知识 \rightarrow 动态知识计算$

成为可能。

74.2 知识计算定义

**知识计算（Knowledge Computation）**是机器个体利用结构化知识，根据当前输入和运行条件进行知识读取、知识匹配、知识组合、知识判断、知识推导、知识更新和知识验证，并产生可供认知、目标、能力、方法、决策和行为使用的计算结果的过程。

可以表示为：

$KC=f(Read,Match,Combine,Judge,Derive,Update,Verify)KC= f( Read, Match, Combine, Judge, Derive, Update, Verify )$

知识计算的输入包括：

$Input={Object,Attribute,State,Relation,Scene,Condition,Goal,Knowledge}Input= \{ Object, Attribute, State, Relation, Scene, Condition, Goal, Knowledge \}$

输出为：

$KnowledgeResultKnowledgeResult$

因此：

$Input+Knowledge→KnowledgeResultInput+Knowledge \rightarrow KnowledgeResult$

知识计算的完整链条为：

当前对象
↓
当前属性
↓
当前状态
↓
当前关系
↓
当前场景
↓
形成查询条件
↓
知识读取
↓
知识匹配
↓
知识组合
↓
知识判断
↓
知识推导
↓
知识验证
↓
知识结果
↓
知识更新
↓
进入目标、能力、方法和决策计算

74.3 知识读取

**知识读取（Knowledge Reading）**是机器个体根据当前认知条件，从知识结构中获取相关知识的过程。

知识读取回答：

“当前需要什么知识？”

基本模型：

$Query→KnowledgeQuery \rightarrow Knowledge$

查询条件可以来自：

$Query={Object,Attribute,State,Relation,Scene,Condition,Goal}Query= \{ Object, Attribute, State, Relation, Scene, Condition, Goal \}$

例如机器个体当前识别：

对象：设备
状态：故障
故障类型：电机异常

形成：

$Query=(Device,Fault,Motor)Query= (Device,Fault,Motor)$

然后读取：

设备故障知识
电机故障知识
故障状态知识
诊断规则
维修方法
历史经验

因此：

$Query→KnowledgeSetQuery \rightarrow KnowledgeSet$

知识读取不是读取全部知识，而是根据当前认知条件选择相关知识。

74.4 知识读取模型

知识读取可以形式化为：

$Kq=f(O,A,S,R,Scene,Condition,Goal)K_q= f( O, A, S, R, Scene, Condition, Goal )$

其中：

$OO$ ：当前对象；
$AA$ ：当前属性；
$SS$ ：当前状态；
$RR$ ：当前关系；
$SceneScene$ ：当前场景；
$ConditionCondition$ ：当前条件；
$GoalGoal$ ：当前目标。

读取结果：

$Kq→{K1,K2,…,Kn}K_q\rightarrow\{K_1,K_2,\ldots,K_n\}$

知识读取需要考虑知识状态：

$State(K)∈{Valid,Invalid,Expired,Pending}State(K)\in \{ Valid, Invalid, Expired, Pending \}$

一般情况下：

$State(K)=ValidState(K)=Valid$

的知识才能直接进入正常计算。

因此：

$KnowledgeRead→KnowledgeFilter→KnowledgeSetKnowledgeRead \rightarrow KnowledgeFilter \rightarrow KnowledgeSet$

74.5 知识匹配

**知识匹配（Knowledge Matching）**是将当前对象、属性、状态、关系、场景和条件与已有知识进行结构比较，寻找满足条件的知识的过程。

基本模型：

$CurrentStructure↔KnowledgeStructureCurrentStructure \leftrightarrow KnowledgeStructure$

例如：

$CurrentScene={Device,Fault,Motor,Abnormal}CurrentScene= \{ Device, Fault, Motor, Abnormal \}$

知识库中存在：

$K1={Device,Fault,Motor,Abnormal}K_1= \{ Device, Fault, Motor, Abnormal \}$

则：

$Match(CurrentScene,K1)=1Match(CurrentScene,K_1)=1$

如果部分结构相同，则可以进行部分匹配：

$Match(Ki,C)∈[0,1]Match(K_i,C) \in[0,1]$

这里的匹配值表示结构条件满足程度，而不是神经网络意义上的向量相似度。

ICAI中的知识匹配可以建立在：

对象类型匹配
对象身份匹配
属性匹配
状态匹配
关系匹配
场景匹配
条件匹配
规则匹配
目标匹配

之上。

74.6 知识组合

**知识组合（Knowledge Combination）**是将多个相关知识按照对象、属性、状态、关系、规则和条件进行结构连接，从而形成新的完整知识结构。

基本形式：

$K1+K2+⋯+Kn→KCK_1+K_2+\cdots+K_n \rightarrow K_C$

例如：

$K1=汽车速度高K_1=汽车速度高$ $K2=道路湿滑K_2=道路湿滑$ $K3=安全距离不足K_3=安全距离不足$ $K4=高速+湿滑+距离不足→高风险K_4=高速+湿滑+距离不足\rightarrow高风险$

组合：

$K1+K2+K3+K4→DangerousDrivingKnowledgeK_1+K_2+K_3+K_4 \rightarrow DangerousDrivingKnowledge$

知识组合不是简单字符串拼接，而是根据结构关系建立新的知识关系。

例如：

$Object+Attribute+State+Relation→SceneKnowledgeObject + Attribute + State + Relation \rightarrow SceneKnowledge$

又可以：

$SceneKnowledge+RuleKnowledge→DecisionKnowledgeSceneKnowledge + RuleKnowledge \rightarrow DecisionKnowledge$

因此：

$KnowledgeCombination=StructureCombination+RelationCombination+ConditionCombinationKnowledgeCombination = StructureCombination + RelationCombination + ConditionCombination$

74.7 知识判断

**知识判断（Knowledge Judgment）**是机器个体根据知识、事实、状态和规则，对某一条件是否成立进行计算判断的过程。

基本形式：

$Condition+Knowledge→JudgmentCondition + Knowledge \rightarrow Judgment$

判断结果可以表示为：

$J∈{True,False,Unknown}J\in \{ True, False, Unknown \}$

例如：

$Speed=130Speed=130$

知识规则：

$Speed>120→HighSpeedSpeed>120\rightarrow HighSpeed$

则：

$Judgment=TrueJudgment=True$

如果：

$Speed=90Speed=90$

则：

$Judgment=FalseJudgment=False$

当知识不足：

$Judgment=UnknownJudgment=Unknown$

因此，ICAI不应该把“未知”简单处理成“错误”。

可以定义：

$J={1Condition True0Condition False?Knowledge InsufficientJ= \begin{cases} 1 & Condition\ True\\ 0 & Condition\ False\\ ? & Knowledge\ Insufficient \end{cases}$

这样可以保持机器个体认知结果的结构完整性。

74.8 知识推导

**知识推导（Knowledge Derivation）**是机器个体利用已有知识、规则和当前条件，通过确定的逻辑关系计算出新的知识结果的过程。

基本形式：

$K1+K2+⋯+Kn+Rule→KnewK_1+K_2+\cdots+K_n+Rule \rightarrow K_{new}$

例如：

$K1:汽车正在高速行驶K_1:汽车正在高速行驶$ $K2:道路湿滑K_2:道路湿滑$

规则：

$高速+湿滑→风险增加高速 + 湿滑 \rightarrow 风险增加$

于是：

$K1+K2+Rule→K3K_1+K_2+Rule \rightarrow K_3$

其中：

$K3=高风险驾驶条件K_3=高风险驾驶条件$

知识推导可以建立在：

条件判断
因果关系
状态转换
关系规则
属性计算
对象继承
方法规则
行为规则

之上。

74.9 知识推导链

知识推导可以形成多级计算：

$K1+K2→K3K_1+K_2\rightarrow K_3$

然后：

$K3+K4→K5K_3+K_4\rightarrow K_5$

继续：

$K5+K6→K7K_5+K_6\rightarrow K_7$

形成：

基础知识
↓
条件知识
↓
状态知识
↓
规则计算
↓
中间知识
↓
再次计算
↓
推导知识
↓
最终结论

例如：

$汽车高速+道路湿滑→危险条件汽车高速 + 道路湿滑 \rightarrow 危险条件$ $危险条件+前方障碍物→碰撞风险危险条件 + 前方障碍物 \rightarrow 碰撞风险$ $碰撞风险+安全距离不足→紧急避险需求碰撞风险 + 安全距离不足 \rightarrow 紧急避险需求$

因此：

$K1+K2+K3+Rule→KnewK_1+K_2+K_3+Rule \rightarrow K_{new}$

这种推导完全可以通过对象、属性、状态、关系、规则和逻辑条件实现。

74.10 知识更新

**知识更新（Knowledge Update）**是机器个体根据新的事实、认知结果、经验、反馈或规则变化，对已有知识进行新增、修改、删除、失效或版本更新的过程。

基本形式：

$Kt+NewInformation→Kt+1K_t + NewInformation \rightarrow K_{t+1}$

知识更新类型包括：

新增知识
修改知识
补充知识
修正知识
废弃知识
知识版本变化
知识关系变化
知识状态变化

新增：

$∅→Knew\varnothing\rightarrow K_{new}$

修改：

$Kt→Kt+1K_t\rightarrow K_{t+1}$

失效：

$Kt→InvalidK_t\rightarrow Invalid$

删除：

$Kt→∅K_t\rightarrow\varnothing$

但是在需要历史追踪的情况下，知识删除并不意味着历史记录必须消失。

可以采用：

$Kt→Kt+1K_t \rightarrow K_{t+1}$

并保存：

$KnowledgeHistory={K1,K2,…,Kn}KnowledgeHistory= \{K_1,K_2,\ldots,K_n\}$

74.11 经验驱动的知识更新

经验是知识更新的重要来源。

机器个体完成行为后：

$Behavior→Result→Feedback→ExperienceBehavior \rightarrow Result \rightarrow Feedback \rightarrow Experience$

然后：

$Experience→KnowledgeUpdateExperience \rightarrow KnowledgeUpdate$

例如：

过去经验：
湿滑道路降低速度后能够安全通过

↓
形成经验知识

再次遇到：
湿滑道路

↓
读取经验

↓
更新方法选择依据

↓
形成新的方法匹配结果

因此：

$Knowledget+Experience→Knowledget+1Knowledge_t + Experience \rightarrow Knowledge_{t+1}$

这形成：

$知识→行为→经验→知识更新知识 \rightarrow 行为 \rightarrow 经验 \rightarrow 知识更新$

的闭环。

74.12 知识验证

**知识验证（Knowledge Verification）**是检查知识是否满足结构完整性、逻辑一致性、条件有效性、来源要求和运行结果要求的过程。

知识验证解决：

“机器保存和使用的知识是否可以继续使用？”

基本模型：

$Knowledge→Verification→Valid/InvalidKnowledge \rightarrow Verification \rightarrow Valid/Invalid$

验证可以包括：

1. 结构验证

检查知识结构是否完整：

$VerifyStructure(K)VerifyStructure(K)$

例如规则必须具有：

$Condition+Action+ResultCondition+Action+Result$

2. 类型验证

检查知识类型是否正确：

$VerifyType(K)VerifyType(K)$

3. 条件验证

检查知识成立条件：

$VerifyCondition(K,C)VerifyCondition(K,C)$

4. 逻辑验证

检查知识之间是否存在逻辑冲突：

$K1∧K2→ConflictK_1\land K_2\rightarrow Conflict$

5. 状态验证

检查知识当前是否有效：

$VerifyState(K)VerifyState(K)$

6. 结果验证

将知识计算结果与实际反馈进行比较：

$VerifyResult(Expected,Actual)VerifyResult(Expected,Actual)$

74.13 知识冲突验证

不同知识之间可能存在冲突。

例如：

$K1:Speed>120→RiskK_1: Speed>120\rightarrow Risk$

同时存在：

$K2:Speed>150→RiskK_2: Speed>150\rightarrow Risk$

二者不一定构成直接矛盾，但存在规则范围差异。

更明显的冲突：

$K1:Temperature>80→NormalK_1: Temperature>80\rightarrow Normal$ $K2:Temperature>80→FaultK_2: Temperature>80\rightarrow Fault$

此时：

$K1≠K2K_1\neq K_2$

且：

$Conflict(K1,K2)=1Conflict(K_1,K_2)=1$

因此知识验证必须能够发现：

重复知识
冲突知识
过期知识
不完整知识
无效知识
条件不一致知识
结果不一致知识

形成：

$Knowledge→Verification→ConflictDetectionKnowledge \rightarrow Verification \rightarrow ConflictDetection$

必要时：

$Conflict→ConflictHandling→KnowledgeUpdateConflict \rightarrow ConflictHandling \rightarrow KnowledgeUpdate$

74.14 知识计算的完整流程

七个核心过程可以统一起来：

当前认知结果
↓
形成查询条件
↓
知识读取
↓
知识过滤
↓
知识匹配
↓
知识组合
↓
知识判断
↓
知识推导
↓
知识验证
↓
形成知识计算结果
↓
知识更新
↓
记录知识历史
↓
进入目标、能力和方法计算

统一数学模型：

$Kread=Read(Q,K)K_{read}=Read(Q,K)$ $Kmatch=Match(Q,Kread)K_{match}=Match(Q,K_{read})$ $Kcombine=Combine(Kmatch)K_{combine}=Combine(K_{match})$ $J=Judge(Kcombine,Rule)J=Judge(K_{combine},Rule)$ $Kderive=Derive(Kcombine,Rule)K_{derive}=Derive(K_{combine},Rule)$ $Kverify=Verify(Kderive,K)K_{verify}=Verify(K_{derive},K)$ $Kt+1=Update(Kt,Kverify,Feedback)K_{t+1}=Update(K_t,K_{verify},Feedback)$

最终：

$KnowledgeResult=Verify(Derive(Judge(Combine(Match(Read(K)))))KnowledgeResult = Verify( Derive( Judge( Combine( Match( Read(K) ) ) ) )$

74.15 知识计算与场景认知

第72章建立场景认知，本章建立知识计算。

二者形成：

$Scene→KnowledgeQuery→KnowledgeComputationScene \rightarrow KnowledgeQuery \rightarrow KnowledgeComputation$

当前场景首先提供知识查询条件：

$Scene={Object,Attribute,State,Relation,Condition}Scene = \{ Object, Attribute, State, Relation, Condition \}$

然后：

$Scene→KnowledgeReadScene \rightarrow KnowledgeRead$

再：

$KnowledgeRead→KnowledgeMatchKnowledgeRead \rightarrow KnowledgeMatch$

最终：

$KnowledgeResult→SceneInterpretationKnowledgeResult \rightarrow SceneInterpretation$

因此：

$Scene↔KnowledgeScene \leftrightarrow Knowledge$

场景为知识计算提供当前现实结构，知识则为场景提供规则、经验和可重复利用的结构。

74.16 知识计算与需求、目标

知识计算完成后，可以进一步支持需求识别和目标形成。

基本过程：

$Scene→Knowledge→Need→GoalScene \rightarrow Knowledge \rightarrow Need \rightarrow Goal$

例如：

$设备故障场景→故障知识→恢复设备需求→设备维修目标设备故障场景 \rightarrow 故障知识 \rightarrow 恢复设备需求 \rightarrow 设备维修目标$

或者：

$交通拥堵场景→交通规则知识→减少等待需求→寻找替代路线目标交通拥堵场景 \rightarrow 交通规则知识 \rightarrow 减少等待需求 \rightarrow 寻找替代路线目标$

因此：

$KnowledgeResult→NeedRecognitionKnowledgeResult \rightarrow NeedRecognition$ $KnowledgeResult→GoalFormationKnowledgeResult \rightarrow GoalFormation$

知识计算成为目标计算的重要基础。

74.17 知识计算与能力

知识计算还可以判断机器个体当前有哪些能力可以使用。

$Knowledge+State+Resource→AvailableCapabilityKnowledge + State + Resource \rightarrow AvailableCapability$

例如：

知识：
设备维修方法

当前状态：
设备发生电机故障

资源：
维修工具存在

能力状态：
维修能力可用

于是：

$AvailableCapability=1AvailableCapability=1$

如果维修工具不存在：

$AvailableCapability=0AvailableCapability=0$

因此：

$Knowledge≠CapabilityKnowledge\neq Capability$

但：

$Knowledge→CapabilityCalculationKnowledge \rightarrow CapabilityCalculation$

知识是能力计算的重要依据。

74.18 知识计算与方法

方法选择依赖知识计算结果：

$KnowledgeResult+Goal+State+Capability→MethodKnowledgeResult + Goal + State + Capability \rightarrow Method$

例如：

$故障知识+维修目标+维修能力→维修方法故障知识 + 维修目标 + 维修能力 \rightarrow 维修方法$

多个方法可以形成候选集合：

$Methods={M1,M2,…,Mn}Methods= \{M_1,M_2,\ldots,M_n\}$

再根据条件进行选择：

$Method*=Select(Methods,Goal,State,Risk,Capability)Method^* = Select( Methods, Goal, State, Risk, Capability )$

因此：

$Knowledge→MethodCandidate→MethodSelectionKnowledge \rightarrow MethodCandidate \rightarrow MethodSelection$

74.19 知识计算与决策

知识计算本身不是最终决策。

$Knowledge≠DecisionKnowledge\neq Decision$

知识提供计算依据，决策则根据目标、能力、方法、风险和当前状态选择具体行为方向。

因此：

$Knowledge→Method→DecisionKnowledge \rightarrow Method \rightarrow Decision$

更完整：

$KnowledgeResult+Goal+Capability+Risk+Conflict→DecisionKnowledgeResult + Goal + Capability + Risk + Conflict \rightarrow Decision$

这保证知识系统与决策系统之间保持明确的职责边界。

74.20 知识计算工程模型

在ICAI工程中，知识计算对应独立的：

KnowledgeEngine
│
├── KnowledgeReader
├── KnowledgeMatcher
├── KnowledgeCombiner
├── KnowledgeJudge
├── KnowledgeDeriver
├── KnowledgeUpdater
└── KnowledgeVerifier

统一：

$KnowledgeEngine=Read+Match+Combine+Judge+Derive+Update+VerifyKnowledgeEngine = Read + Match + Combine + Judge + Derive + Update + Verify$

各模块分别承担不同职责。

74.21 PHP OOP模型

class KnowledgeEngine
{
    public function read($query)
    {
        return array();
    }

    public function match($query, $knowledge)
    {
        return array();
    }

    public function combine($knowledgeSet)
    {
        return array();
    }

    public function judge($knowledge, $rule)
    {
        return null;
    }

    public function derive($knowledgeSet, $rules)
    {
        return array();
    }

    public function update($knowledge, $newData)
    {
        return $knowledge;
    }

    public function verify($knowledge)
    {
        return true;
    }
}

进一步可以拆分为：

class KnowledgeReader
{
    public function read($query)
    {
        return array();
    }
}

class KnowledgeMatcher
{
    public function match($query, $knowledge)
    {
        return array();
    }
}

class KnowledgeCombiner
{
    public function combine($knowledgeSet)
    {
        return array();
    }
}

class KnowledgeJudge
{
    public function judge($knowledge, $rule)
    {
        return null;
    }
}

class KnowledgeDeriver
{
    public function derive($knowledgeSet, $rules)
    {
        return array();
    }
}

class KnowledgeUpdater
{
    public function update($knowledge, $newData)
    {
        return $knowledge;
    }
}

class KnowledgeVerifier
{
    public function verify($knowledge)
    {
        return true;
    }
}

这样形成：

$Theory→Class→Method→RuntimeTheory \rightarrow Class \rightarrow Method \rightarrow Runtime$

74.22 知识计算数据库模型

知识计算需要读取和更新知识数据库。

主要数据表可以包括：

cognitive_knowledge
object_knowledge
attribute_knowledge
state_knowledge
relation_knowledge
rule_knowledge
method_knowledge
experience_knowledge
knowledge_relations
knowledge_history
knowledge_verification
knowledge_conflicts

知识读取：

$KnowledgeQuery→Repository→MySQLKnowledgeQuery \rightarrow Repository \rightarrow MySQL$

知识更新：

$KnowledgeUpdate→Repository→MySQLKnowledgeUpdate \rightarrow Repository \rightarrow MySQL$

知识验证记录：

knowledge_verification
├── id
├── knowledge_id
├── verification_type
├── result
├── reason
├── created_at
└── version

知识历史：

knowledge_history
├── id
├── knowledge_id
├── old_value
├── new_value
├── change_type
├── reason
└── created_at

由此实现知识的持续计算和可追踪更新。

74.23 Knowledge Runtime

知识Runtime负责在机器个体运行过程中调用知识计算。

完整过程：

机器个体
↓
当前场景
↓
当前对象
↓
当前属性
↓
当前状态
↓
当前关系
↓
建立Query
↓
读取知识
↓
匹配知识
↓
组合知识
↓
判断知识
↓
推导知识
↓
验证结果
↓
形成KnowledgeResult
↓
需求计算
↓
目标计算
↓
能力计算
↓
方法计算
↓
决策计算

行为完成以后：

行为
↓
结果
↓
反馈
↓
经验
↓
知识验证
↓
知识更新
↓
新知识
↓
下一次知识计算

形成：

$Knowledget→Calculation→Behavior→Experience→Knowledget+1Knowledge_t \rightarrow Calculation \rightarrow Behavior \rightarrow Experience \rightarrow Knowledge_{t+1}$

74.24 知识计算统一闭环

ICAI知识计算可以最终统一为：

$读取→匹配→组合→判断→推导→验证→更新\boxed{ 读取 \rightarrow 匹配 \rightarrow 组合 \rightarrow 判断 \rightarrow 推导 \rightarrow 验证 \rightarrow 更新 }$

如果把当前现实结构加入其中：

$场景→知识读取→知识匹配→知识组合→知识判断→知识推导→知识验证→知识更新\boxed{ 场景 \rightarrow 知识读取 \rightarrow 知识匹配 \rightarrow 知识组合 \rightarrow 知识判断 \rightarrow 知识推导 \rightarrow 知识验证 \rightarrow 知识更新 }$

如果进一步连接行为：

$场景→知识→需求→目标→能力→方法→决策→行为→结果→反馈→经验→知识更新\boxed{ 场景 \rightarrow 知识 \rightarrow 需求 \rightarrow 目标 \rightarrow 能力 \rightarrow 方法 \rightarrow 决策 \rightarrow 行为 \rightarrow 结果 \rightarrow 反馈 \rightarrow 经验 \rightarrow 知识更新 }$

这构成ICAI知识计算的运行闭环。

74.25 知识计算的核心性质

知识计算具有以下基本性质。

第一，结构化

$KnowledgeComputation→StructuredComputationKnowledgeComputation \rightarrow StructuredComputation$

计算对象不是无结构信息，而是对象、属性、状态、关系、规则和方法等结构。

第二，可解释

每一次计算都可以追踪：

$Input→Rule→Calculation→ResultInput \rightarrow Rule \rightarrow Calculation \rightarrow Result$

第三，可验证

$Result→VerificationResult \rightarrow Verification$

第四，可更新

$Kt→Kt+1K_t\rightarrow K_{t+1}$

第五，可持续

$Kt→Behavior→Experience→Kt+1K_t \rightarrow Behavior \rightarrow Experience \rightarrow K_{t+1}$

因此，知识计算能够成为ICAI机器个体持续运行的基础计算机制。

74.26 本章总结

本章建立了ICAI通用核心理论中的知识计算理论（Knowledge Computation Theory）。

知识计算定义为：

$KnowledgeComputation=Read+Match+Combine+Judge+Derive+Update+VerifyKnowledgeComputation = Read+ Match+ Combine+ Judge+ Derive+ Update+ Verify$

七个核心过程分别解决：

$知识读取→“需要什么知识”知识读取 \rightarrow “需要什么知识”$ $知识匹配→“哪些知识适用于当前情况”知识匹配 \rightarrow “哪些知识适用于当前情况”$ $知识组合→“如何形成完整知识结构”知识组合 \rightarrow “如何形成完整知识结构”$ $知识判断→“条件是否成立”知识判断 \rightarrow “条件是否成立”$ $知识推导→“根据已有知识能够得到什么结果”知识推导 \rightarrow “根据已有知识能够得到什么结果”$ $知识更新→“如何让知识随运行发生变化”知识更新 \rightarrow “如何让知识随运行发生变化”$ $知识验证→“知识和计算结果是否有效”知识验证 \rightarrow “知识和计算结果是否有效”$

最终形成：

$当前场景→知识读取→知识匹配→知识组合→知识判断→知识推导→知识验证→知识更新\boxed{ 当前场景 \rightarrow 知识读取 \rightarrow 知识匹配 \rightarrow 知识组合 \rightarrow 知识判断 \rightarrow 知识推导 \rightarrow 知识验证 \rightarrow 知识更新 }$

进一步形成完整的ICAI运行闭环：

$认知→知识→计算→需求→目标→能力→方法→决策→行为→结果→反馈→经验→知识更新\boxed{ 认知 \rightarrow 知识 \rightarrow 计算 \rightarrow 需求 \rightarrow 目标 \rightarrow 能力 \rightarrow 方法 \rightarrow 决策 \rightarrow 行为 \rightarrow 结果 \rightarrow 反馈 \rightarrow 经验 \rightarrow 知识更新 }$

由此，知识不再只是机器个体保存的信息，而成为能够被读取、匹配、组合、判断、推导、验证和更新的机器计算结构。

这意味着ICAI已经从前面的认知结构建立进一步进入知识主动计算阶段，并为下一阶段的需求识别、目标形成以及目标状态计算提供直接的知识计算基础。

第74章 知识计算

第74章 知识计算

74.1 知识计算的提出背景

74.2 知识计算定义

74.3 知识读取

74.4 知识读取模型

74.5 知识匹配

74.6 知识组合

74.7 知识判断

74.8 知识推导

74.9 知识推导链

74.10 知识更新

74.11 经验驱动的知识更新

74.12 知识验证

1. 结构验证

2. 类型验证

3. 条件验证

4. 逻辑验证

5. 状态验证

6. 结果验证

74.13 知识冲突验证

74.14 知识计算的完整流程

74.15 知识计算与场景认知

74.16 知识计算与需求、目标

74.17 知识计算与能力

74.18 知识计算与方法

74.19 知识计算与决策

74.20 知识计算工程模型

74.21 PHP OOP模型

74.22 知识计算数据库模型

74.23 Knowledge Runtime

74.24 知识计算统一闭环

74.25 知识计算的核心性质

第一，结构化

第二，可解释

第三，可验证

第四，可更新

第五，可持续

74.26 本章总结