第二十七章

WSaiOS认知元素自动生成与概念形成理论

WSaiOS Cognitive Element Generation & Concept Formation Theory

27.1 认知元素自动生成概述

前面章节定义了：

什么是认知元素；
认知对象如何形成；
关系如何组织；
方法如何执行；
事件如何改变状态。

但是人工认知系统还需要解决一个核心问题：

机器如何从未知世界中自动发现认知元素？

例如：

人看到一个苹果：

不会直接看到：

Apple

而是经历：

视觉刺激

↓

颜色

↓

形状

↓

纹理

↓

类别

↓

经验匹配

↓

苹果概念

因此 WSaiOS提出：

认知元素生成理论

27.2 认知元素生成定义

定义：

WSaiOS认知元素生成，是指系统通过感知输入，对现实信息进行拆解、抽象、分类和关联，将原始信息转换为可组织、可计算的认知元素的过程。

核心：

现实信息

↓

感知数据

↓

特征发现

↓

元素抽取

↓

认知元素

27.3 感知数据与认知元素区别

感知数据

是原始输入。

例如：

摄像头：

RGB像素

视频帧

声音波形

认知元素

是经过抽象后的知识单位。

例如：

图片：

转换：

红色

圆形

水果

苹果

区别：

感知数据	认知元素
像素	颜色
边缘	形状
声音频率	声音特征
文字字符	语义对象
数据流	知识单位

27.4 WSaiOS元素发现过程

机器从图片认识苹果：

不是：

图片 = 苹果

而是：

第一步：信息采集

输入：

图片

得到：

视觉信息集合

例如：

颜色变化

轮廓变化

纹理变化

空间位置

第二步：特征提取

发现：

红色区域

圆形轮廓

表面纹理

形成：

候选元素

例如：

{
"element":"red",

"type":"attribute"
}

第三步：元素分类

WSaiOS根据认知元素分类体系：

进行分类。

例如：

红色：

属于：

属性元素

水果：

属于：

对象分类元素

位置：

属于：

空间关系元素

第四步：元素关联

单个元素没有完整意义。

例如：

发现：

红色

圆形

水果

建立关系：

红色

↓

属性

圆形

↓

属性

水果

↓

类别

形成：

元素集合。

27.5 概念形成理论

Concept Formation

人类概念不是直接存在。

而是由大量元素组合形成。

例如：

苹果概念：

不是一个数据。

而是：

颜色

+

形状

+

味觉

+

类别

+

用途

+

经验

形成：

Apple Concept

因此：

WSaiOS认为：

概念 = 元素集合 + 关系结构

公式：

概念

=

认知元素集合

+

关联关系

+

经验强化

27.6 认知对象形成机制

认知对象形成过程：

元素发现

↓

元素组合

↓

关系建立

↓

概念形成

↓

对象稳定

例如：

输入：

红色

圆形

水果

甜味

第一次：

系统：

可能水果对象

第二次：

增加：

果柄

苹果纹理

苹果味道

稳定：

苹果对象

27.7 对象稳定机制

如何判断一个对象稳定？

WSaiOS采用：

多元素一致性

例如：

苹果：

长期出现：

圆形

水果

甜味

果肉

系统增加：

对象置信度。

结构：

{
"name":"Apple",

"confidence":0.95,

"elements":[

"round",

"fruit",

"sweet"

]

}

27.8 新认知元素生成机制

人工认知不能只有已有元素。

必须能够产生新元素。

例如：

第一次看到：

电动车。

已有：

汽车

电池

车辆

新的组合：

电动

+

汽车

产生新概念：

Electric Vehicle

过程：

已有元素

↓

发现新组合

↓

形成新元素

↓

进入知识网络

27.9 元素抽象机制

WSaiOS不仅保存具体对象。

还进行抽象。

例如：

对象：

苹果

香蕉

橙子

发现共同属性：

水果

形成：

上层认知元素：

Fruit

结构：

苹果

香蕉

橙子

↓

水果

↓

食品

27.10 认知层级结构

WSaiOS认知结构：

最高层

实体 Entity

↓

类别 Category

↓

对象 Object

↓

实例 Instance

↓

具体状态 State

例如：

食品

↓

水果

↓

苹果

↓

红苹果

↓

今天购买的苹果

27.11 认知元素自动组织

元素产生后：

进入：

WSaiOS关系组织引擎。

例如：

生成：

苹果

自动寻找：

27.12 从图片到对象工程流程

完整流程：

图片

↓

视觉数据

↓

特征发现

↓

颜色元素

↓

形状元素

↓

类别元素

↓

关系匹配

↓

对象生成

↓

知识保存

例如：

输入：

摄像头：

苹果图片

输出：

JSON：

{
"name":"Apple",

"attribute":{

"color":"red",

"shape":"round",

"taste":"sweet"

},

"relation":[

"Fruit",

"Food"

]

}

27.13 认知元素生成工程结构

软件实现：

Element Generator

├── 数据采集

├── 特征分析

├── 元素发现

├── 元素分类

├── 元素组合

├── 概念形成

├── 对象生成

└── 知识保存

27.14 面向对象实现

认知元素：

class CognitiveElement
{

$name;

$type;

$value;

}

认知对象：

class CognitiveObject
{

$elements;

$relations;

$methods;

}

概念形成：

class ConceptBuilder
{

function combineElements()
{

}

function createObject()
{

}

}

27.15 WSaiOS概念形成核心思想

传统人工智能：

数据

↓

训练

↓

模型

WSaiOS：

信息

↓

元素

↓

对象

↓

关系

↓

概念

↓

知识

区别：

传统：

学习参数。