第241章　Cognitive Engine｜认知引擎

241.1 认知引擎的定义

在个体人工智能系统中，仅仅拥有认知模型还不足以产生真正的认知过程。

认知模型描述：

系统具有什么认知结构。

控制器描述：

系统应该如何控制认知过程。

而认知引擎解决的是：

这些认知结构和认知控制如何真正运行起来。

因此定义：

$CognitiveEngine=Execute(Cognition)\boxed{ CognitiveEngine = Execute(Cognition) }$

认知引擎是个体人工智能中负责组织、运行和维持认知过程的核心运行机制。

它将：

$Perception+Memory+Knowledge+Object+Relation+State+Goal+Method+FeedbackPerception + Memory + Knowledge + Object + Relation + State + Goal + Method + Feedback$

组织成为连续的认知过程。

因此：

$Cognition=f(P,M,K,O,R,S,G,F)Cognition = f(P,M,K,O,R,S,G,F)$

其中：

$PP$ ：Perception，感知
$MM$ ：Memory，记忆
$KK$ ：Knowledge，知识
$OO$ ：Object，对象
$RR$ ：Relation，关系
$SS$ ：State，状态
$GG$ ：Goal，目标
$FF$ ：Feedback，反馈

241.2 为什么需要认知引擎

一个认知系统至少包含：

Knowledge
Memory
Object
Relation
Rule
Goal
Method

但是这些内容本身并不会自动形成认知。

例如系统拥有：

Customer
Product
Order
Price
Delivery

这些只是认知资源。

只有当系统开始：

读取
→ 匹配
→ 关联
→ 判断
→ 推理
→ 验证
→ 更新

这些结构才真正参与认知过程。

因此：

$Knowledge≠CognitionKnowledge \neq Cognition$ $Memory≠CognitionMemory \neq Cognition$ $Model≠CognitionModel \neq Cognition$

而：

$CognitiveEngine→Activate→Process→Evaluate→UpdateCognitiveEngine \rightarrow Activate \rightarrow Process \rightarrow Evaluate \rightarrow Update$

使静态认知结构变成动态认知过程。

241.3 Model、Controller、Engine、Executor

这是本章最重要的理论边界。

Model

Model 是：

认知结构。

描述系统：

知道什么；
记住什么；
有哪些对象；
存在哪些关系；
当前是什么状态。

即：

$Model=CognitiveStructureModel = CognitiveStructure$

Controller

Controller 是：

过程控制。

决定：

做什么；
先做什么；
后做什么；
使用什么资源；
什么时候停止；
什么时候切换。

即：

$Controller=ProcessControlController = ProcessControl$

Engine

Engine 是：

过程运行。

负责真正组织和运行：

$ProcessProcess$

即：

$Engine=ProcessExecutionEngine = ProcessExecution$

Executor

Executor 是：

具体执行器。

它负责把已经确定的执行命令真正交给计算环境、设备或系统接口。

因此：

$Model≠Controller≠Engine≠Executor\boxed{ Model \neq Controller \neq Engine \neq Executor }$

四者共同构成完整的智能运行基础。

241.4 认知引擎的基本结构

认知引擎可以抽象为：

                Cognitive Engine
                       │
        ┌──────────────┼──────────────┐
        ↓              ↓              ↓
   Perception       Memory        Knowledge
        │              │              │
        └──────────────┼──────────────┘
                       ↓
                  Object Model
                       ↓
                 State Analysis
                       ↓
                 Method Engine
                       ↓
                  Reasoning
                       ↓
                  Evaluation
                       ↓
                Cognitive State
                       ↓
                Decision Support
                       ↓
                    Feedback
                       ↓
                  Model Update

认知引擎不是单一算法。

它更接近一个：

认知运行时。

241.5 认知循环

认知引擎最基本的运行形式是循环：

$Perceive→Interpret→Retrieve→Match→Reason→Evaluate→Update→RepeatPerceive \rightarrow Interpret \rightarrow Retrieve \rightarrow Match \rightarrow Reason \rightarrow Evaluate \rightarrow Update \rightarrow Repeat$

展开为：

感知
 ↓
解释
 ↓
对象识别
 ↓
知识/记忆检索
 ↓
关系匹配
 ↓
状态分析
 ↓
推理
 ↓
评价
 ↓
形成认知结果
 ↓
反馈
 ↓
更新认知状态
 ↓
继续认知

因此认知不是一次函数调用，而是：

$Cognitiont→Cognitiont+1Cognition_t \rightarrow Cognition_{t+1}$

连续演化的过程。

241.6 感知进入认知

认知引擎接收的第一类外部信息通常来自感知。

$Perception→CognitiveEnginePerception \rightarrow CognitiveEngine$

但感知本身并不等于认知。

例如：

Perception:
看到一个人

认知过程可能继续：

这个人是谁？
↓
与当前场景有什么关系？
↓
之前是否见过？
↓
当前正在做什么？
↓
是否与当前目标有关？

因此：

$Perception→Interpretation→CognitionPerception \rightarrow Interpretation \rightarrow Cognition$

认知引擎负责完成这一转换。

241.7 Element、Object 与认知引擎

EOM 理论的基础结构：

$Element→Object→MethodElement \rightarrow Object \rightarrow Method$

认知引擎是这一结构的运行环境。

首先处理 Element：

$E1,E2,E3,…,EnE_1,E_2,E_3,\ldots,E_n$

然后组织形成 Object：

$Object=Organize(Element)Object = Organize(Element)$

再建立关系：

$Relation(Objecti,Objectj)Relation(Object_i,Object_j)$

最终形成可供认知处理的对象模型。

因此：

$CognitiveEngine→ElementProcessing→ObjectFormation→RelationProcessingCognitiveEngine \rightarrow ElementProcessing \rightarrow ObjectFormation \rightarrow RelationProcessing$

241.8 对象认知

对象是个体人工智能认知世界的重要基本单位。

例如：

Person
Product
Customer
Order
Device
Location
Document
Event

认知引擎不仅需要知道对象存在，还需要知道：

$Object=Identity+Attributes+Relations+StateObject = Identity + Attributes + Relations + State$

例如：

Customer
├── ID
├── Name
├── Type
├── Orders
├── Preferences
└── State

因此：

$ObjectRecognition≠ObjectUnderstandingObjectRecognition \neq ObjectUnderstanding$

认知引擎需要进一步建立对象内部结构和对象之间的关系。

241.9 关系认知

对象只有形成关系后，才能构成复杂知识。

例如：

$Customer→OrderCustomer \rightarrow Order$ $Order→ProductOrder \rightarrow Product$ $Product→SupplierProduct \rightarrow Supplier$

形成：

Customer
   ↓ owns
Order
   ↓ contains
Product
   ↓ supplied by
Supplier

因此：

$Knowledge=Object+RelationKnowledge = Object + Relation$

认知引擎必须能够：

建立关系；
查询关系；
比较关系；
推导关系；
更新关系；
删除失效关系。

241.10 状态认知

对象和关系还必须具有状态。

例如：

$OrderState∈{Created,Paid,Produced,Shipped,Completed}OrderState \in \{Created,Paid,Produced,Shipped,Completed\}$

认知引擎需要判断：

对象现在处于什么状态？

因此：

$Statet=Analyze(Object,Relation,Context)State_t = Analyze(Object,Relation,Context)$

状态变化：

$Statet→Statet+1State_t \rightarrow State_{t+1}$

状态是认知引擎判断当前情况的重要基础。

241.11 记忆激活

认知并不是只依赖当前输入。

它必须访问过去形成的经验。

因此：

$CurrentInput+Memory→CognitionCurrentInput + Memory \rightarrow Cognition$

记忆检索可以表示为：

$Memory*=Retrieve(Context,Query,History)Memory^* = Retrieve(Context,Query,History)$

例如当前遇到一个客户：

Current Customer
        ↓
Memory Retrieval
        ↓
Past Interaction
        ↓
Past Order
        ↓
Past Preference
        ↓
Current Cognition

这使系统具有连续性。

241.12 知识激活

记忆主要保存经历和历史，而知识提供相对稳定的认知结构。

因此：

$Knowledge→CognitiveEngineKnowledge \rightarrow CognitiveEngine$

认知引擎根据当前对象、场景和目标激活相关知识。

可以表示为：

$K*=Retrieve(K,Context,Goal)K^* = Retrieve(K,Context,Goal)$

于是：

$Context→KnowledgeActivation→CognitionContext \rightarrow KnowledgeActivation \rightarrow Cognition$

241.13 认知与方法

认知并不是只有知识读取。

系统还需要使用方法。

根据第236章的方法控制理论：

$Method=Input+Condition+Operation+OutputMethod = Input + Condition + Operation + Output$

认知引擎调用方法：

$CognitiveEngine→Method→ResultCognitiveEngine \rightarrow Method \rightarrow Result$

例如：

对象识别
→ Classification Method

两个对象比较
→ Comparison Method

寻找历史信息
→ Retrieval Method

判断关系
→ Reasoning Method

确认结果
→ Verification Method

因此：

$Cognition=Knowledge+Method+ProcessingCognition = Knowledge + Method + Processing$

241.14 推理

推理是认知引擎中的重要过程，但：

$Reasoning≠CognitiveEngineReasoning \neq CognitiveEngine$

推理只是认知引擎执行的一个认知过程。

可以表示为：

$CognitiveEngine→Reasoning→InferenceCognitiveEngine \rightarrow Reasoning \rightarrow Inference$

例如：

$A→BA\rightarrow B$ $B→CB\rightarrow C$

则：

$A→CA\rightarrow C$

推理结果还需要经过评价：

$Inference→EvaluationInference \rightarrow Evaluation$

因此认知引擎不是简单“推出一个结论”，而是：

生成、评价和维护认知结果。

241.15 认知评价

认知结果必须具有可信程度。

定义：

$Confidence(C)∈[0,1]Confidence(C)\in[0,1]$

例如：

识别结果
→ Confidence = 0.95

或者：

场景判断
→ Confidence = 0.62

低置信度并不一定意味着错误。

它意味着：

当前认知不足以形成高确定性结果。

因此可以触发：

$MoreRetrievalMoreRetrieval$

或者：

$MorePerceptionMorePerception$

或者：

$VerificationVerification$

或者：

$LearningLearning$

形成：

Low Confidence
      ↓
Need More Information
      ↓
Perception / Retrieval / Reasoning
      ↓
New Result
      ↓
Re-evaluation

241.16 认知状态机

认知引擎可以采用状态机运行。

INPUT
  ↓
IDENTIFIED
  ↓
UNDERSTOOD
  ↓
RETRIEVING
  ↓
ANALYZING
  ↓
REASONING
  ↓
VERIFYING
  ↓
CONCLUDED

如果信息不足：

RETRIEVING
   ↓
Insufficient
   ↓
PERCEPTION
   ↓
RETRIEVING

如果知识不足：

ANALYZING
   ↓
Knowledge Gap
   ↓
LEARNING
   ↓
MODEL UPDATE
   ↓
ANALYZING

因此：

$CognitiveEngine=StateMachine+Knowledge+Memory+Method+FeedbackCognitiveEngine = StateMachine + Knowledge + Memory + Method + Feedback$

241.17 认知深度

并非所有任务都需要同样深度的认知。

可以定义：

$Depth(C)Depth(C)$

例如：

Level 1 → Recognition
Level 2 → Classification
Level 3 → Relation
Level 4 → Reasoning
Level 5 → Verification
Level 6 → Prediction

简单问题：

$Depth=1Depth=1$

复杂问题：

$Depth>1Depth>1$

认知深度可以由：

$Goal+Uncertainty+Risk+ComplexityGoal + Uncertainty + Risk + Complexity$

共同决定。

241.18 认知资源

认知过程需要资源。

主要包括：

Memory；
Knowledge；
Methods；
Computation；
Storage；
Context；
Time。

因此：

$CognitiveResource=Memory+Knowledge+Method+Compute+TimeCognitiveResource = Memory + Knowledge + Method + Compute + Time$

认知引擎需要在资源限制下运行。

如果资源不足：

$ResourceExceeded→Simplify∨Pause∨TerminateResourceExceeded \rightarrow Simplify \lor Pause \lor Terminate$

这使认知过程具有工程边界。

241.19 认知停止条件

认知并不应该无限运行。

定义：

$Stop(C)=GoalSatisfied∨Confidence>S∨ResourceExceeded∨NoNewInformationStop(C) = GoalSatisfied \lor Confidence>S \lor ResourceExceeded \lor NoNewInformation$

其中 $SS$ 为置信度阈值。

例如：

Goal Satisfied
      ↓
STOP

或者：

Confidence ≥ Threshold
      ↓
STOP

也可能：

No New Information
      ↓
STOP

停止机制是认知引擎的重要组成部分。

241.20 认知与学习

认知过程中经常会发现：

系统不知道。

这就是 Knowledge Gap。

可以表示：

$Cognition→KnowledgeGap→LearningCognition \rightarrow KnowledgeGap \rightarrow Learning$

学习完成：

$Learning→NewKnowledge→ModelUpdateLearning \rightarrow NewKnowledge \rightarrow ModelUpdate$

然后重新进入认知：

$ModelUpdate→CognitiveEngineModelUpdate \rightarrow CognitiveEngine$

形成：

Cognition
   ↓
Knowledge Missing
   ↓
Learning
   ↓
New Knowledge
   ↓
Model Update
   ↓
Cognition Restart

因此学习不是独立于认知之外的孤立功能。

它可以成为认知循环内部的一个状态。

241.21 认知与记忆更新

认知过程还会产生新的经验。

$Experience=Input+Process+Result+FeedbackExperience = Input + Process + Result + Feedback$

经验可以进入记忆：

$Experience→MemoryExperience \rightarrow Memory$

因此：

$Memoryt+1=Update(Memoryt,Experiencet)Memory_{t+1} = Update(Memory_t,Experience_t)$

认知引擎由此连接：

$Past→Current→FuturePast \rightarrow Current \rightarrow Future$

形成个体连续性。

241.22 认知与知识更新

信息并不会自动成为知识。

$Information≠KnowledgeInformation \neq Knowledge$

需要经过：

$Information→Validation→Structuring→KnowledgeInformation \rightarrow Validation \rightarrow Structuring \rightarrow Knowledge$

因此：

$Kt+1=Update(Kt,NewValidatedInformation)K_{t+1} = Update(K_t,NewValidatedInformation)$

认知引擎可以触发知识更新，但知识更新本身可以由独立的 Knowledge Engine 或 Learning Engine 完成。

这种边界能够避免：

所有认知过程都堆积在 Cognitive Engine 中。

241.23 认知与决策

认知结果也不等于决策。

$CognitiveResult≠DecisionCognitiveResult \neq Decision$

认知引擎可以产生：

Understanding；
Classification；
Prediction；
Evaluation；
Recommendation；
Decision Support。

然后：

$CognitiveResult→DecisionEngine→DecisionCognitiveResult \rightarrow DecisionEngine \rightarrow Decision$

因此：

认知引擎负责形成认知结果，决策机制负责将认知结果转化为选择。

241.24 认知与行为

决策完成后才进入行为层。

完整关系：

Cognitive Engine
       ↓
Cognitive Result
       ↓
Decision
       ↓
Behavior Controller
       ↓
Behavior
       ↓
Action Controller
       ↓
Action

因此：

$Cognition≠BehaviorCognition \neq Behavior$

认知引擎本身不应该直接承担所有行为控制。

它主要负责：

理解世界、形成认知状态和提供决策依据。

241.25 认知与执行

进一步：

$Cognition→Decision→Behavior→Action→Device→ExecutionCognition \rightarrow Decision \rightarrow Behavior \rightarrow Action \rightarrow Device \rightarrow Execution$

因此认知引擎最终可以通过整个 WSaiOS 控制体系影响现实世界。

完整链条：

Cognitive Engine
      ↓
Decision
      ↓
Behavior Controller
      ↓
Behavior
      ↓
Action Controller
      ↓
Action
      ↓
Device Controller
      ↓
Device
      ↓
Execution Controller
      ↓
Execution
      ↓
Executor

241.26 认知反馈

现实执行会改变环境。

环境变化再次产生感知。

于是：

$Execution→EnvironmentChange→Perception→CognitiveEngineExecution \rightarrow EnvironmentChange \rightarrow Perception \rightarrow CognitiveEngine$

形成：

认知
 ↓
决策
 ↓
行为
 ↓
动作
 ↓
设备
 ↓
执行
 ↓
环境变化
 ↓
感知
 ↓
认知

这是个体人工智能真正形成闭环的基础。

241.27 Cognition Controller 与 Cognitive Engine

第235章定义了 Cognition Controller。

两者必须严格区分。

Cognition Controller

回答：

认知应该如何进行？

例如：

目标是什么；
认知深度是多少；
是否继续；
是否需要验证；
是否需要学习；
使用哪些资源。

Cognitive Engine

回答：

认知过程如何真正运行？

例如：

调用记忆；
激活知识；
形成对象；
建立关系；
执行方法；
推理；
评价；
更新状态。

因此：

$CognitionController→ControlCognitionController \rightarrow Control$

而：

$CognitiveEngine→ExecuteCognitiveEngine \rightarrow Execute$

形成：

$CognitionController+CognitiveEngine\boxed{ CognitionController + CognitiveEngine }$

241.28 Cognitive Engine 与 Scene Engine

第242章将进一步建立 Scene Engine。

两者关系为：

$CognitiveEngine⊃SceneEngineCognitiveEngine \supset SceneEngine$

或者从模块化工程角度：

Cognitive Engine
│
├── Scene Engine
├── Memory Engine
├── Knowledge Engine
├── Reasoning Engine
├── Decision Engine
└── Learning Engine

Scene Engine 专门负责：

场景的识别、构建、激活、转换和更新。

而 Cognitive Engine 负责：

组织这些专用认知能力形成完整认知过程。

因此：

$SceneEngine=Specialized Cognitive EngineSceneEngine = Specialized\ Cognitive\ Engine$

而：

$CognitiveEngine=Integrated Cognitive RuntimeCognitiveEngine = Integrated\ Cognitive\ Runtime$

241.29 Cognitive Engine 与 EOM

EOM：

$Element→Object→MethodElement \rightarrow Object \rightarrow Method$

定义了认知结构。

而 Cognitive Engine 使这一结构运行：

$CognitiveEngine→Element→Object→Method→ResultCognitiveEngine \rightarrow Element \rightarrow Object \rightarrow Method \rightarrow Result$

因此可以定义：

$CognitiveEngine=Runtime(EOM)\boxed{ CognitiveEngine = Runtime(EOM) }$

这具有重要理论意义。

EOM 不是一个静态分类方法。

它可以成为个体人工智能的基本认知运行结构。

241.30 从 EOM 到行动

随着前面章节的发展：

$Element→Object→MethodElement \rightarrow Object \rightarrow Method$

进一步扩展：

$Element→Object→Method→Behavior→Action→Device→ExecutionElement \rightarrow Object \rightarrow Method \rightarrow Behavior \rightarrow Action \rightarrow Device \rightarrow Execution$

而 Cognitive Engine 位于认知运行核心：

Element
   ↓
Object
   ↓
Method
   ↓
Cognitive Engine
   ↓
Decision
   ↓
Behavior
   ↓
Action
   ↓
Device
   ↓
Execution

因此：

EOM 定义认知结构，Cognitive Engine 使认知结构运行。

241.31 认知引擎的完整模型

可以将认知引擎抽象为：

$CEt=f(Pt,Mt,Kt,Ot,Rt,St,Gt,Ct,Ft−1)CE_t = f( P_t, M_t, K_t, O_t, R_t, S_t, G_t, C_t, F_{t-1} )$

其中：

$PtP_t$ ：Perception
$MtM_t$ ：Memory
$KtK_t$ ：Knowledge
$OtO_t$ ：Object
$RtR_t$ ：Relation
$StS_t$ ：State
$GtG_t$ ：Goal
$CtC_t$ ：Context
$Ft−1F_{t-1}$ ：Feedback

输出：

$CognitiveResulttCognitiveResult_t$

包括：

$Understanding+Inference+Evaluation+Prediction+DecisionSupportUnderstanding + Inference + Evaluation + Prediction + DecisionSupport$

241.32 Cognitive Engine 的完整运行闭环

最终可以形成：

                 ┌─────────────────────┐
                 │   Cognitive Engine  │
                 └──────────┬──────────┘
                            ↓
                       Perception
                            ↓
                     Interpretation
                            ↓
                      Object Model
                            ↓
                     Memory Retrieval
                            ↓
                    Knowledge Activation
                            ↓
                     Relation Analysis
                            ↓
                       State Analysis
                            ↓
                        Reasoning
                            ↓
                       Evaluation
                            ↓
                    Cognitive Result
                            ↓
                        Decision
                            ↓
                       Behavior
                            ↓
                        Action
                            ↓
                        Device
                            ↓
                       Execution
                            ↓
                       Environment
                            ↓
                       Feedback
                            ↓
                       Perception

于是：

$CognitiveEnginet→CognitiveResultt→Actiont→Environmentt+1→Feedbackt+1→CognitiveEnginet+1CognitiveEngine_t \rightarrow CognitiveResult_t \rightarrow Action_t \rightarrow Environment_{t+1} \rightarrow Feedback_{t+1} \rightarrow CognitiveEngine_{t+1}$

认知由此形成时间连续性。

241.33 Cognitive Engine 的核心原则

原则一：模型不是认知

$Model≠CognitionModel\neq Cognition$

模型只是认知结构。

原则二：控制器不是引擎

$Controller≠EngineController\neq Engine$

控制器决定过程，引擎运行过程。

原则三：认知不是推理

$Cognition≠ReasoningCognition\neq Reasoning$

推理只是认知过程之一。

原则四：知识不是认知

$Knowledge≠CognitionKnowledge\neq Cognition$

知识是认知资源。

原则五：记忆不是认知

$Memory≠CognitionMemory\neq Cognition$

记忆是认知历史资源。

原则六：认知结果不是决策

$CognitiveResult≠DecisionCognitiveResult\neq Decision$

认知为决策提供依据。

原则七：执行结果必须反馈

$Execution→FeedbackExecution\rightarrow Feedback$

没有反馈，就无法形成完整闭环。

原则八：认知必须具有停止条件

$Cognition→StopCognition \rightarrow Stop$

无限认知不是智能，而是失控的过程。

241.34 Cognitive Engine 的理论位置

到这一阶段，WSaiOS 已经形成：

Cognitive Model
      ↓
Cognition Controller
      ↓
Cognitive Engine
      ↓
Scene / Memory / Knowledge / Reasoning
      ↓
Cognitive Result
      ↓
Decision
      ↓
Behavior
      ↓
Action
      ↓
Device
      ↓
Execution
      ↓
Feedback
      ↓
Cognitive Engine

因此：

$CognitiveSystem=Model+Controller+Engine+Feedback\boxed{ CognitiveSystem = Model + Controller + Engine + Feedback }$

其中：

$Model=认知结构Model = 认知结构$ $Controller=认知控制Controller = 认知控制$ $Engine=认知运行Engine = 认知运行$ $Feedback=认知更新Feedback = 认知更新$

241.35 本章结论

认知引擎是个体人工智能从“拥有认知结构”走向“真正进行认知”的核心运行机制。

其核心定义为：

$CognitiveEngine=Execute(Cognition)\boxed{ CognitiveEngine = Execute(Cognition) }$

它将：

$Perception+Memory+Knowledge+Object+Relation+State+Goal+Method+FeedbackPerception + Memory + Knowledge + Object + Relation + State + Goal + Method + Feedback$

组织为连续的认知过程。

从理论边界看：

$Model=认知是什么\boxed{ Model = 认知是什么 }$ $Controller=认知如何被控制\boxed{ Controller = 认知如何被控制 }$ $Engine=认知如何运行\boxed{ Engine = 认知如何运行 }$ $Executor=具体如何执行\boxed{ Executor = 具体如何执行 }$

从 EOM 理论看：

$Element→Object→Method\boxed{ Element \rightarrow Object \rightarrow Method }$

定义认知基本结构，而：

$CognitiveEngine=Runtime(EOM)\boxed{ CognitiveEngine = Runtime(EOM) }$

使这一结构真正运行起来。

最终形成：

$Perception→Cognition→Decision→Behavior→Action→Device→Execution→Feedback→Cognition\boxed{ Perception \rightarrow Cognition \rightarrow Decision \rightarrow Behavior \rightarrow Action \rightarrow Device \rightarrow Execution \rightarrow Feedback \rightarrow Cognition }$

因此，Cognitive Engine 不是一个普通的软件模块，而是个体人工智能内部“认知过程发生”的运行核心。

它使静态的知识、记忆、对象、关系和方法，从“被存储的结构”转化为“持续运行的认知过程”。

进一步说：

认知模型定义“我有什么”，认知控制器决定“我如何认知”，认知引擎负责“让认知真正发生”。

第241章 Cognitive Engine｜认知引擎

第241章 Cognitive Engine｜认知引擎

241.1 认知引擎的定义

241.2 为什么需要认知引擎

241.3 Model、Controller、Engine、Executor

Model

Controller

Engine

Executor

241.4 认知引擎的基本结构

241.5 认知循环

241.6 感知进入认知

241.7 Element、Object 与认知引擎

241.8 对象认知

241.9 关系认知

241.10 状态认知

241.11 记忆激活

241.12 知识激活

241.13 认知与方法

241.14 推理

241.15 认知评价

241.16 认知状态机

241.17 认知深度

241.18 认知资源

241.19 认知停止条件

241.20 认知与学习

241.21 认知与记忆更新

241.22 认知与知识更新

241.23 认知与决策

241.24 认知与行为

241.25 认知与执行

241.26 认知反馈

241.27 Cognition Controller 与 Cognitive Engine

Cognition Controller

Cognitive Engine

241.28 Cognitive Engine 与 Scene Engine

241.29 Cognitive Engine 与 EOM

241.30 从 EOM 到行动

241.31 认知引擎的完整模型

241.32 Cognitive Engine 的完整运行闭环

241.33 Cognitive Engine 的核心原则

原则一：模型不是认知

原则二：控制器不是引擎

原则三：认知不是推理

原则四：知识不是认知

原则五：记忆不是认知

原则六：认知结果不是决策

原则七：执行结果必须反馈

原则八：认知必须具有停止条件

241.34 Cognitive Engine 的理论位置

241.35 本章结论