第89章 Cognitive Matching
中文：
认知匹配
第88章建立了：
Human Cognitive Structure
↓
Cognitive Mapping
↓
Machine Cognitive Structure
认知映射解决的是：
不同认知体系之间如何建立结构对应。
但是，建立了映射，并不意味着两个认知内容一定相同。
机器还必须面对一个更加具体的问题：
机器如何判断两个认知结构是否对应？
例如：
机器认知元素
↕
人的知识元素
机器需要判断：
是否相同？
是否相似？
是否相关？
是否属于同一对象？
是否具有相同关系？
是否处于相同状态？
是否属于同一情境？
是否具有相同目标？
因此，本章正式研究：
Cognitive Matching
89.1 什么是认知匹配
可以定义：
认知匹配，是机器将当前获得的认知内容与已有认知内容进行结构比较，并依据元素、关系、对象、状态、情境和目标等认知特征，判断二者之间对应程度的认知过程。
简化：
New Cognitive Structure
↓
Comparison
↓
Existing Cognitive Structure
↓
Matching
↓
Matching Result
因此：
Cognitive Matching
=
比较
+
对应
+
判断
89.2 认知匹配与认知映射的区别
这两个概念必须严格区分。
第88章：
Cognitive Mapping
研究：
两个认知体系之间如何建立结构对应。
第89章：
Cognitive Matching
研究：
两个具体认知内容之间是否存在对应关系。
例如：
Human:
“供应商A现在可以接订单”
机器已有：
Supplier A
State = Available
机器进行的是：
New Information
↓
Existing Cognitive Structure
↓
Cognitive Matching
而如果机器第一次建立：
“供应商”
↕
Supplier
则属于：
Cognitive Mapping
因此：
Mapping
=
建立对应
Matching
=
判断对应
89.3 为什么需要认知匹配
机器每时每刻都会获得新的信息：
Input
↓
New Element
↓
New Object
↓
New State
但是机器不能把每一次信息都当成全新的知识。
例如机器已经知道：
Supplier A
现在再次获得：
这家供应商
机器需要判断：
“这家供应商”
↕
Supplier A
如果匹配成功：
Existing Object
被激活。
如果匹配失败：
New Object
可能被建立。
因此：
认知匹配是机器保持认知连续性的基础。
89.4 认知匹配的基本过程
最基本的认知匹配过程：
Input
↓
Representation
↓
Cognitive Elements
↓
Candidate Structures
↓
Comparison
↓
Matching
↓
Result
进一步：
New Structure
↓
Element Matching
↓
Relation Matching
↓
Object Matching
↓
State Matching
↓
Context Matching
↓
Goal Matching
↓
Structure Matching
最终形成：
Cognitive Matching Result
89.5 认知匹配的基本对象
本章主要研究：
Element Matching
Relation Matching
Object Matching
State Matching
Context Matching
Goal Matching
进一步还可以研究：
Attribute Matching
Knowledge Matching
Experience Matching
Behavior Matching
因此：
Cognitive Matching
并不是一个单一算法。
它是一组不同层次的匹配机制。
89.6 Element Matching
最基础的匹配：
Element A
↕
Element B
例如：
Human:
“供应商”
Machine:
Supplier
机器需要判断：
Same?
Related?
Different?
Unknown?
因此：
Element Matching
首先研究元素之间的对应关系。
89.7 元素匹配不能只看名称
例如：
“厂家”
“制造商”
“供应商”
“工厂”
这些词语可能：
相同
相近
包含
相关
不同
机器不能简单：
String A == String B
就得出：
Match
真正的认知匹配需要考虑：
Meaning
Type
Attribute
Relation
Context
因此：
认知匹配不是字符串匹配。
89.8 Element Identity
机器需要首先判断：
是否是同一个认知元素？
例如：
Supplier A
再次出现：
供应商A
可能是：
Same Element
但：
Supplier B
则：
Different Element
因此可以形成：
Identity Matching
89.9 Element Similarity
有些元素不是完全相同，但存在相似关系。
例如：
Electric Toothbrush
Sonic Toothbrush
可能：
Related
但不是：
Same
因此匹配结果不能只有：
Yes
No
还需要：
Same
Similar
Related
Different
Unknown
89.10 Element Relation Matching
两个元素即使相同，其关系也可能不同。
例如：
Supplier A
produces
Product A
以及：
Supplier A
supplies
Customer A
这里：
Supplier A
是同一个对象。
但是：
Relation
不同。
因此认知匹配必须进一步比较：
Element
+
Relation
89.11 Relation Matching
基本形式：
A
↓ R
B
与：
A'
↓ R'
B'
进行比较。
需要判断：
A ↔ A'
R ↔ R'
B ↔ B'
只有结构关系整体对应时，才可能形成较高层次的匹配。
因此：
关系匹配是结构匹配的基础。
89.12 Relation Direction
关系通常具有方向。
例如：
Supplier
↓ produces
Product
不能简单认为：
Product
↓ produces
Supplier
是相同关系。
因此：
Source
Relation
Target
必须一起匹配。
可以表示为：
(A, R, B)
↕
(A', R', B')
89.13 Relation Type Matching
关系也有类型：
BelongsTo
Contains
Produces
Uses
DependsOn
Causes
LocatedIn
Before
After
机器需要判断：
Same Relation Type?
Related Relation Type?
Different Relation Type?
例如：
Produces
与：
Manufactures
可能具有较强语义对应。
但：
Produces
与：
LocatedIn
则属于完全不同的关系。
89.14 Object Matching
元素匹配之后进入：
Object Matching
例如：
Human:
“那家供应商”
Machine:
Supplier A
机器需要综合：
Name
Type
Attributes
Relations
Context
State
判断：
是否为同一个对象？
因此：
对象匹配不是一个属性匹配，而是一个整体结构匹配。
89.15 Object Identity Matching
可以建立：
Human Reference
↓
Candidate Objects
↓
Object Matching
↓
Identity Result
例如机器已有：
Supplier A
Supplier B
Supplier C
输入：
“深圳那家供应商”
机器可以逐个比较：
Supplier A
Location = Shenzhen
Supplier B
Location = Dongguan
Supplier C
Location = Guangzhou
于是：
Supplier A
获得较高匹配程度。
89.16 Object Attribute Matching
对象的属性可以作为匹配依据：
Object
├── Name
├── Type
├── Location
├── Size
├── Capacity
└── Other Attributes
例如：
Supplier A
Location = Shenzhen
Type = Manufacturer
与输入：
深圳制造商A
进行匹配。
属性越多对应：
Object Match
越明确。
89.17 Object Structure Matching
一个对象可能不是单独存在。
例如：
Electric Toothbrush
├── Motor
├── Battery
├── Handle
└── Brush Head
如果人的表达：
“这款牙刷”
机器需要将其与已有：
Electric Toothbrush Object
进行结构匹配。
因此：
Object
+
Composition
+
Relations
都可以参与匹配。
89.18 State Matching
对象匹配以后，还需要判断状态。
例如：
Supplier A
State = Available
新的输入：
“供应商A现在没货了”
对象：
Supplier A
可以匹配。
但状态：
Available
与：
OutOfStock
则不匹配。
于是形成：
Object Match
+
State Conflict
这是非常重要的认知情况。
89.19 状态匹配不是对象匹配
必须严格区分：
Object Match
回答：
是不是同一个对象？
而：
State Match
回答：
这个对象当前是不是处于相同状态？
例如：
Supplier A
是同一个对象。
但是：
Yesterday:
Available
Today:
OutOfStock
对象匹配：
High
状态匹配：
Low / Conflict
89.20 State Transition Matching
如果新旧状态不同：
State A
↓
State B
不能立即认为是错误。
可能只是发生了状态变化：
Available
↓
OutOfStock
因此机器需要进一步判断：
State Conflict
还是：
Valid State Transition
这要求匹配机制开始考虑：
Time
Previous State
Current State
Transition Rule
89.21 Context Matching
同一个对象在不同情境下可能具有不同意义。
例如：
Supplier A
在：
采购情境
可能关注：
Price
MOQ
Lead Time
在：
质量情境
可能关注：
Defect Rate
Certification
Inspection
因此：
Object
相同。
但：
Context
不同。
所以必须进行：
Context Matching
89.22 情境匹配
可以定义：
Context
=
Objects
+
Relations
+
States
+
Goal
+
Environment
机器面对新情境：
Current Context
需要与历史情境：
Previous Context
进行比较。
例如：
Current:
Supplier A
Product B
Order 1000
与历史：
Supplier A
Product B
Order 800
可能属于：
Same Context Type
但：
Different Quantity
因此匹配可以是部分匹配。
89.23 Goal Matching
人的输入可能包含目标。
例如：
“帮我找一个可靠的供应商。”
机器不能只匹配：
Supplier
还需要识别：
Goal = Find Reliable Supplier
因此：
Current Goal
↕
Existing Goal
也需要匹配。
89.24 目标匹配的重要性
同一个对象：
Supplier A
在不同目标下：
Goal A:
Lowest Price
Goal B:
Fastest Delivery
Goal C:
Highest Reliability
机器的认知重点不同。
因此：
Object
不能脱离：
Goal
进行完整认知匹配。
所以：
目标决定当前认知结构中哪些内容具有更高匹配价值。
89.25 多层认知匹配
可以形成：
Element
↓
Relation
↓
Object
↓
State
↓
Context
↓
Goal
逐层匹配：
Element Matching
↓
Relation Matching
↓
Object Matching
↓
State Matching
↓
Context Matching
↓
Goal Matching
最终形成：
Cognitive Match
89.26 局部匹配
不是每一次都需要匹配整个认知结构。
例如：
Current Object:
Supplier A
机器可能只需要匹配：
Supplier A
相关的：
Product
Location
State
这就是：
Local Cognitive Matching
89.27 全结构匹配
复杂任务中可能需要：
Entire Cognitive Structure
进行比较。
例如：
Supplier
↓
produces
↓
Product
↓
has
↓
Specification
与另外一个完整结构比较。
这可以称为：
Structural Cognitive Matching
89.28 精确匹配
最简单：
A == B
例如：
Supplier A
↕
Supplier A
结果：
Exact Match
89.29 部分匹配
如果只有部分结构对应：
A
├── B
├── C
└── D
新结构：
A'
├── B'
└── C'
可能：
B ↔ B'
C ↔ C'
而：
D
没有对应。
因此：
Partial Match
是实际机器认知中非常重要的形式。
89.30 条件匹配
有些匹配必须在条件成立时才有效：
If Context = Purchasing
Then Supplier ↔ Vendor
因此：
Context
+
Mapping Rule
+
Element
共同决定匹配结果。
可以表示：
Condition
↓
Matching Rule
↓
Match / No Match
89.31 否定匹配
机器还需要认识：
Not Match
例如：
Supplier A
与：
Customer A
名称可能部分相似。
但：
Type
不同。
因此：
Supplier ≠ Customer
这种否定结果同样是认知的重要结果。
89.32 冲突匹配
有时：
Element
匹配。
Object
匹配。
但是：
State
冲突。
例如：
Supplier A
是同一个对象。
但：
Source A:
Available
Source B:
Closed
形成：
Object Match
+
State Conflict
因此：
匹配并不意味着所有属性都一致。
89.33 认知匹配结果不能只有 Yes / No
一个成熟的匹配机制至少需要：
Exact Match
Strong Match
Partial Match
Related
Weak Match
Conflict
No Match
Unknown
甚至可以进一步形成：
Match Degree
例如：
0.00
No Match
0.50
Partial Match
0.80
Strong Match
1.00
Exact Match
这里的数值只是工程表示方式。
核心仍然是：
机器对认知对应程度进行明确判断。
89.34 匹配证据
机器不能只输出：
Match = 0.87
还应该知道：
Why?
例如：
Element:
Same
Object:
Same
Location:
Same
Relation:
Compatible
State:
Different
Context:
Same
最终：
Strong Match
with State Difference
因此：
认知匹配应该能够提供匹配依据。
89.35 匹配路径
可以记录：
Input
↓
Element Match
↓
Object Match
↓
Relation Match
↓
State Conflict
↓
Context Match
最终：
Match Result
这形成：
Cognitive Matching Trace
以后可以用于：
解释
调试
学习
修正
89.36 认知匹配与记忆
机器已有：
Memory
新信息进入：
New Cognitive Structure
首先需要：
Matching
然后决定：
Existing Memory
还是：
New Memory
因此：
New Input
↓
Cognitive Matching
↓
Existing Memory?
├── Yes → Update
└── No → Create
所以：
认知匹配是机器记忆组织的重要入口。
89.37 认知匹配与经验
历史经验也是一种认知结构。
例如：
Experience A
Supplier A
Order
Delay
新的情况：
Supplier B
Order
Delay
机器可以进行：
Current Situation
↓
Experience Matching
↓
Historical Experience
如果结构高度对应：
Similar Experience
就可能为后续判断提供依据。
89.38 认知匹配与知识
机器已有：
Knowledge Structure
新信息：
New Structure
通过：
Cognitive Matching
判断：
Known
Unknown
Extension
Conflict
例如：
Known Knowledge
+
New Information
可能形成：
Knowledge Update
89.39 认知匹配与学习
学习不是：
Input
↓
Store
而可以是：
Input
↓
Matching
↓
Difference
↓
Experience
↓
Learning
例如：
Existing:
Supplier A = Available
New:
Supplier A = OutOfStock
匹配发现：
Object = Same
State = Different
于是机器知道：
State Changed
这就是学习的重要基础。
89.40 认知匹配与认知变化
可以把机器的认知变化表示为：
Existing Cognitive Structure
↓
New Input
↓
Matching
↓
Difference
↓
Structure Update
因此：
认知匹配实际上也是机器发现“变化”的机制。
89.41 人与机器之间的认知匹配
第88章建立：
Human Cognitive Structure
↓
Cognitive Mapping
↓
Machine Cognitive Structure
第89章进一步：
Human Cognitive Element
↕
Machine Cognitive Element
然后：
Human Object
↕
Machine Object
以及：
Human Relation
↕
Machine Relation
最终：
Human Cognitive Structure
↕
Cognitive Matching
↕
Machine Cognitive Structure
这就是：
人与机器之间的认知对应判断。
89.42 不同人的认知匹配
如果是 ICAI：
Individual A
机器可能拥有：
Cognitive Mapping A
而：
Individual B
拥有：
Cognitive Mapping B
因此同一个表达：
“老客户”
可能产生：
Mapping A
与：
Mapping B
的不同匹配结果。
这说明：
认知匹配具有个体性。
89.43 个体认知匹配
因此可以进一步形成：
Individual
↓
Individual Cognitive Space
↓
Individual Mapping
↓
Individual Matching
机器面对不同的人：
Person A
↓
A's Cognitive Mapping
↓
A's Cognitive Matching
Person B
↓
B's Cognitive Mapping
↓
B's Cognitive Matching
机器由此开始具备：
针对不同个体建立不同认知对应关系的能力。
这与 ICAI 的个体智能思想直接连接。
89.44 认知匹配与持续交流
人机交流不是：
Input
↓
Output
而是：
Human
↓
Input
↓
Mapping
↓
Matching
↓
Machine Cognition
↓
Response
↓
Human Feedback
↓
New Input
↓
Matching
因此每一次交流都可能改变：
Current Cognitive Structure
也可能修正：
Mapping
或者形成：
New Experience
89.45 认知匹配的动态性
认知匹配不是一次完成。
例如：
Input 1
“那个客户”
机器：
Candidate A
Candidate B
Candidate C
无法确定。
于是：
Unknown / Ambiguous
人继续说：
“上个月订了1000件的那个。”
机器新增条件：
Order Quantity = 1000
Time = Last Month
重新匹配：
Candidate A
最终：
Strong Match
所以：
认知匹配可以随着新信息不断收敛。
89.46 认知匹配的候选机制
机器可以首先建立：
Candidate Set
例如：
C = {A, B, C, D}
然后依次过滤：
Type Match
↓
Attribute Match
↓
Relation Match
↓
State Match
↓
Context Match
↓
Goal Match
最终：
C = {A}
形成唯一匹配。
89.47 认知匹配的结构比较
可以定义两个结构：
S1
和：
S2
然后比较：
Elements(S1) ↔ Elements(S2)
Relations(S1) ↔ Relations(S2)
Objects(S1) ↔ Objects(S2)
States(S1) ↔ States(S2)
Context(S1) ↔ Context(S2)
Goal(S1) ↔ Goal(S2)
最终得到：
Match(S1, S2)
因此：
认知匹配的本质是认知结构之间的比较。
89.48 认知匹配不是单纯相似度
这里需要特别强调。
普通相似度可能只回答：
A 与 B 有多像？
而认知匹配还需要回答：
为什么像？
哪里像？
哪里不同？
是不是同一个对象？
关系是否一致？
状态是否一致？
情境是否一致？
因此：
Similarity
可以成为认知匹配的一个指标。
但：
Cognitive Matching
不等于：
Similarity
89.49 认知匹配的逻辑基础
本理论中的匹配可以建立在：
Identity
Equality
Relation
Condition
State
Context
Structure
之上。
例如：
IF
Element.Type = Same
AND
Object.Identity = Same
AND
Context = Same
THEN
Strong Match
这就是：
Symbolic Matching Rule
89.50 认知匹配规则
可以建立：
Matching Rule
基本形式：
IF
Condition
THEN
Match Result
例如：
IF
Type = Supplier
AND
Location = Shenzhen
AND
Name = Supplier A
THEN
Object Match = Strong
这使：
Cognitive Matching
成为可以明确设计和测试的机器机制。
89.51 匹配权重
复杂匹配可能存在多个因素：
Element
Object
Relation
State
Context
Goal
可以分别产生：
Match Evidence
最终：
Matching Result
例如：
Element Match
Object Match
Relation Match
State Match
Context Match
共同决定：
Overall Match
但这里的重点不是采用某一种具体数学算法，而是明确：
认知匹配必须是多因素结构判断。
89.52 匹配优先级
并不是所有匹配因素都同等重要。
例如对象身份：
Identity
可能比名称相似更加重要。
状态：
Current State
可能比历史状态更加重要。
因此需要：
Matching Priority
例如：
Identity
↓
Structure
↓
Relation
↓
State
↓
Context
具体优先级由不同认知任务决定。
89.53 认知匹配的结果类型
可以正式定义：
CognitiveMatchResult
包括：
MATCH_EXACT
MATCH_STRONG
MATCH_PARTIAL
MATCH_RELATED
MATCH_WEAK
MATCH_CONFLICT
MATCH_NONE
MATCH_UNKNOWN
并记录：
matched_elements
matched_objects
matched_relations
matched_states
context_result
goal_result
evidence
89.54 认知匹配的数据结构
工程上可以表示：
CognitiveMatch
{
source_structure,
target_structure,
element_matches[],
relation_matches[],
object_matches[],
state_matches[],
context_match,
goal_match,
result,
evidence
}
这样：
Cognitive Matching
就从理论概念变成了：
Machine Data Object
89.55 认知匹配算法
可以形成：
CognitiveMatchingAlgorithm
基本流程：
Input Structure
↓
Generate Candidates
↓
Element Matching
↓
Object Matching
↓
Relation Matching
↓
State Matching
↓
Context Matching
↓
Goal Matching
↓
Conflict Detection
↓
Match Evaluation
↓
Match Result
这不是唯一算法。
它只是本理论的一种基本工程框架。
89.56 认知匹配与状态机
前面第86章建立：
State
第87章建立：
Cognitive Structure
第89章现在进一步：
Current State
↕
Historical / Expected State
↓
Matching
如果：
Current State ≠ Expected State
机器可以发现：
State Difference
因此认知匹配将成为后续：
Cognitive State Machine
的重要判断机制。
89.57 认知匹配与机器决策
决策之前：
Current Situation
必须与：
Knowledge
Memory
Experience
Rules
Goals
进行匹配。
因此：
Current Cognitive Structure
↓
Cognitive Matching
↓
Relevant Knowledge
↓
Relevant Experience
↓
Decision
所以：
认知匹配是机器从大量已有认知结构中找到当前相关内容的重要机制。
89.58 认知匹配与行为
行为不是直接从输入产生。
更合理的过程：
Input
↓
Cognitive Structure
↓
Matching
↓
Decision
↓
Behavior
因此：
Cognitive Matching
是：
Cognition
到：
Decision
之间的重要桥梁。
89.59 认知匹配的完整认知链
到这里可以形成：
Reality
↓
Human Expression
↓
Machine Input
↓
Symbol
↓
Element
↓
Relation
↓
Object
↓
State
↓
Cognitive Structure
↓
Cognitive Mapping
↓
Cognitive Matching
↓
Relevant Cognition
这是机器从：
“收到信息”
走向：
“理解这个信息与自己已有认知之间的关系”
的重要一步。
89.60 Cognitive Matching 的最终模型
可以建立：
New Cognition
│
↓
┌─────────────┐
│ Matching │
└──────┬──────┘
↓
┌────────────┼────────────┐
↓ ↓ ↓
Element Object Relation
↓ ↓ ↓
└────────────┼────────────┘
↓
State
↓
Context
↓
Goal
↓
Match Evaluation
↓
Cognitive Result
89.61 认知匹配的完整结果
最终机器可能得到：
New Input
↓
Matched Object = Supplier A
↓
Relation = produces
↓
Product = Product B
↓
Current State = Available
↓
Context = Purchasing
↓
Goal = Supplier Selection
于是机器不是简单得到：
“供应商A”
而是形成：
Current Cognitive Interpretation
这才是真正意义上的认知匹配结果。
89.62 认知匹配的理论意义
第87章：
机器形成认知结构。
第88章：
不同认知体系建立结构对应。
第89章：
机器判断新的认知内容与已有认知结构之间的对应关系。
因此：
Cognitive Structure
↓
Cognitive Mapping
↓
Cognitive Matching
形成一个连续理论链。
89.63 本章最重要的理论认识
认知匹配不是：
字符串匹配
不是：
数据库查询
也不是简单：
Similarity Calculation
而是：
机器基于认知元素、关系、对象、状态、情境和目标，对两个认知结构之间的对应关系进行判断。
因此：
Cognitive Matching
=
Structural Cognitive Comparison
89.64 与传统 AI 方法的区别
传统系统经常：
Input
↓
Classification
↓
Prediction
或者：
Query
↓
Similarity
↓
Result
本理论：
Input
↓
Symbol
↓
Element
↓
Object
↓
Relation
↓
State
↓
Cognitive Structure
↓
Matching
↓
Cognitive Result
重点不是预测一个标签。
而是：
判断当前认知结构与已有认知结构之间的对应关系。
89.65 与神经网络和大模型的理论区别
神经网络主要通过：
Distributed Representation
以及：
Parameter
Weight
Activation
完成模式识别和预测。
大模型进一步通过：
Token
Embedding
Attention
Probability
Generation
处理复杂语言任务。
而本理论的认知匹配基础是：
Symbol
Element
Relation
Object
State
Structure
Rule
因此：
Neural Matching
与：
Symbolic Cognitive Matching
具有不同的理论基础。
本研究并不否认神经网络或大模型可以实现某些匹配能力，而是研究另一条：
显式认知结构 + 符号逻辑 + 结构匹配
的机器认知路线。
89.66 认知匹配的工程化方向
最终可以形成：
CognitiveMatchingEngine
包含：
ElementMatcher
ObjectMatcher
RelationMatcher
StateMatcher
ContextMatcher
GoalMatcher
ConflictDetector
MatchEvaluator
统一：
CognitiveMatchingEngine
输出：
CognitiveMatchResult
这就为后面的 ICAI Cognitive Engine 提供了一个真正可以实现的软件认知模块。
89.67 Cognitive Matching 的完整闭环
New Information
↓
Representation
↓
Cognitive Structure
↓
Candidate Retrieval
↓
Element Matching
↓
Object Matching
↓
Relation Matching
↓
State Matching
↓
Context Matching
↓
Goal Matching
↓
Conflict Detection
↓
Match Evaluation
↓
Cognitive Match Result
↓
Memory / Knowledge / Experience
因此：
认知匹配是机器从“获得认知内容”进入“利用已有认知内容”的关键中间机制。
89.68 本章最终定义
Cognitive Matching 是机器将当前认知结构与已有认知结构进行结构化比较，并通过元素、关系、对象、状态、情境和目标等多个层次判断其相同、相似、相关、冲突、不同或未知程度的认知机制。
浓缩为：
Cognitive Matching
=
Element Matching
+
Relation Matching
+
Object Matching
+
State Matching
+
Context Matching
+
Goal Matching
+
Structure Comparison
89.69 第82—89章的理论链
现在可以把这一阶段完整连接起来：
第82章
Cognitive Element
↓
第83章
Knowledge Structuring
↓
第84章
Cognitive Relation
↓
第85章
Cognitive Object
↓
第86章
Cognitive State
↓
第87章
Cognitive Structure
↓
第88章
Cognitive Mapping
↓
第89章
Cognitive Matching
形成：
Knowledge
↓
Element
↓
Relation
↓
Object
↓
State
↓
Structure
↓
Mapping
↓
Matching
这条链已经开始形成你这套 WSaiOS 符号逻辑机器认知理论 的核心基础。
89.70 下一步
第89章解决：
两个认知结构如何进行匹配？
但匹配之后还会产生一个新的问题：
机器匹配到的认知结构，如何进入当前正在进行的认知过程？
也就是说：
Cognitive Structure
↓
Cognitive Mapping
↓
Cognitive Matching
↓
???
机器不能把所有匹配结果同时当作当前认知内容。
它必须解决：
什么应该被关注？
什么应该进入当前认知？
什么应该暂时忽略？
什么应该保持激活？
什么应该退出当前认知？
因此下一章进入：
第90章 Cognitive Activation
认知激活
核心问题：
机器如何从已有的大量认知结构中激活当前任务真正需要的认知内容？
研究：
Input
↓
Matching
↓
Candidate Cognitive Structures
↓
Activation
↓
Current Cognitive State
进一步研究：
认知激活
注意
相关性
优先级
上下文激活
目标激活
状态激活
记忆激活
这样理论链就会继续从：
结构
↓
映射
↓
匹配
↓
激活
↓
当前认知
向真正的机器模拟认知思维过程推进。