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第十四章:认知方法理论——从理解到行动

WSaiOS EOM模拟人工认知工程理论

第十四章:认知方法理论——从理解到行动


14.1 为什么研究认知方法

前面的章节建立了EOM人工认知结构:

信息

↓

元素

↓

对象

↓

关系

↓

知识

↓

理解

但是:

理解并不是智能的最终目的。


人类认识世界之后:

还需要:

改变世界。


例如:

人认识:


不仅知道:

火是什么

还知道:

如何使用火

如何控制火

如何避免危险

这些能力来自:

方法。


因此:

EOM提出:

方法是认知系统从理解走向行动的桥梁。


14.2 什么是认知方法

传统软件中的方法:

通常指:

函数。


例如:

function save()
{

}

但是EOM中的方法:

不是简单程序代码。


EOM定义:

认知方法是对象在特定条件下,为实现目标而执行的行为能力。


模型:

Method

=

Object

+

Condition

+

Action

+

Result

例如:

供应商对象:

对象:

供应商


条件:

客户需要产品


方法:

报价


结果:

产生采购机会

14.3 为什么对象必须拥有方法

第十二章提出:

对象结构:

Object

{

属性

状态

关系

方法

}

为什么需要方法?

因为:

没有方法的对象:

只是静态信息。


例如:

系统知道:

供应商A

知道:

产品:

电动牙刷

但是不知道:

如何联系?

如何报价?

如何合作?

那么:

系统只能认识。

不能行动。


因此:

方法赋予对象:

能力。


14.4 对象、方法和能力关系

EOM认为:

对象代表:

“是什么”。


方法代表:

“能做什么”。


关系:

Object

↓

Method

↓

Action

例如:

汽车对象:

对象:

汽车

方法:

启动

行驶

刹车

行动:

汽车移动

14.5 方法来源于对象能力

方法不是随机产生。


它来源于:

对象结构。


例如:

对象:

杯子。


属性:

玻璃

容器

状态:

空

装水

产生方法:

装水

喝水

清洗

因此:

方法来自:

对象认知。


公式:

Method = F(Object,Goal)

其中:

Object:

对象能力。


Goal:

目标。


14.6 方法分类模型

EOM将方法分为:


第一类:感知方法

负责:

获取信息。


例如:

读取

识别

检测

程序:

class PerceptionMethod
{

    public function detect()
    {


    }

}


第二类:分析方法

负责:

理解。


例如:

匹配

分类

判断


第三类:决策方法

负责:

选择。


例如:

推荐

排序

选择


第四类:行动方法

负责:

执行。


例如:

发送

生成

发布


14.7 方法与知识库关系

知识库保存:

知道什么。


方法负责:

如何使用知识。


例如:

知识库:

供应商A

生产电动牙刷

方法:

供应商推荐

结合:

形成:

推荐供应商A

所以:

知识:

静态能力。


方法:

动态能力。


14.8 Method模型设计

EOM定义:

方法对象:

Method

{

ID

Name

Condition

Input

Process

Output

Weight

}

例如:

推荐方法:

Method:

SupplierRecommend


Condition:

客户寻找供应商


Input:

采购需求


Process:

匹配知识库


Output:

供应商列表


Weight:

90

14.9 Method模型PHP OOP实现

方法类:

class CognitiveMethod
{

    public $name;

    public $condition;

    public $input;

    public $output;


    public function execute()
    {


    }

}

例如:

推荐方法:

$method=new CognitiveMethod();


$method->name="supplierRecommend";


$method->execute();


14.10 对象调用方法

EOM对象:

包含方法集合。


PHP:

class CognitiveObject
{

    public $methods=[];


    public function addMethod($method)
    {

        $this->methods[]=$method;

    }


    public function runMethod($name)
    {


    }

}

例如:

供应商对象:

拥有:

报价方法

生产方法

交付方法

系统根据目标:

调用对应方法。


14.11 Controller如何调用认知方法

MVC中:

Controller是认知流程控制中心。


流程:

用户需求

↓

Controller

↓

对象识别

↓

知识匹配

↓

方法选择

↓

执行方法

↓

输出结果

PHP:

class CognitiveController
{


public function process($input)
{


$object=$this->objectEngine
             ->create($input);



$method=$this->methodEngine
             ->select($object);



$result=$method->execute();



return $result;


}

}

14.12 方法选择机制

一个对象:

可能有多个方法。


例如:

供应商:

方法:

报价

联系

审核

推荐

系统需要判断:

选择哪个。


EOM方法选择:

依据:

目标

+

状态

+

关系

+

经验

公式:

Method Selection

=

Goal

+

Object State

+

Memory

例如:

客户寻找供应商。


选择:

推荐方法。


客户投诉。


选择:

售后方法。


14.13 方法与决策关系

第十一章:

决策。


决策解决:

选择什么。


方法解决:

怎么做。


关系:

Decision

↓

Select Method

↓

Execute Action

例如:

决策:

选择供应商A。


方法:

联系供应商A。


行动:

发送询价。


14.14 MVC中的方法管理

Model层

保存:

方法对象。


例如:

数据库:

methods


id

name

condition

action

weight


Controller层

管理:

方法调用。


负责:

分析需求

选择方法

执行方法


View层

Smarty显示:

方法结果。


例如:

推荐方案:

联系供应商A

原因:

产品匹配

历史成功率高

14.15 WSaiOS方法引擎设计

整体:


        输入需求

             ↓


       Cognitive Object


             ↓


       Method Engine


             ↓


   --------------------

   分析方法

   决策方法

   行动方法


             ↓


          Action


             ↓


        Experience


14.16 EOM方法理论与传统程序区别

传统程序:

方法:

调用函数

↓

执行代码

EOM:

方法:

理解对象

↓

判断条件

↓

选择能力

↓

执行行动

↓

产生经验

传统方法:

属于程序结构。


EOM方法:

属于认知能力。


14.17 本章核心结论

EOM认为:

方法是人工认知系统由知识进入行动的核心机制。没有方法,系统只能保存信息;拥有方法,系统才能产生行为能力。


完整人工认知链:

元素

↓

对象

↓

关系

↓

知识

↓

方法

↓

决策

↓

行动

↓

经验

↓

记忆

软件映射:

Element Class

↓

Object Class

↓

Relationship Class

↓

Knowledge Base

↓

Method Class

↓

Controller

↓

Action

WSaiOS EOM通过:

PHP OOP

+

MVC

+

Method Engine

+

Memory System

实现:

从认知理解到智能行动的软件工程模型。


下一章:

第十五章:经验记忆与认知学习理论——从行动到持续智能

重点研究:

  • 为什么智能系统需要经验;
  • 经验如何形成长期记忆;
  • 短期记忆、长期记忆、时序记忆、概率记忆如何结合;
  • 记忆如何影响未来决策;
  • 如何建立人工认知闭环。

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