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PX 发表于:2021-02-14 10:36:00 回复 0 赞 0 249

本文转载自微信公众号“人机与认知实验室”(ID: 9h_9c3c1f805cb8),作者刘伟


命题的反命题都存在,名言的逆往往也成立。深度态势感知需要建立新函数表征。


在金观涛先生的《真实性哲学》中指出:”20世纪哲学家第一次从人可以自由地运用符号指涉对象来研究认识论,导致哲学的大革命。然而,把符号系统引进哲学带来观念变革的同时,犯了两个致命的错误:一是把数学等同于逻辑。该错误来自于另一个错误,即以为真实的对象必须是客观存在,而符号的推演仅仅是其指涉对象过程中符号的互相包涵和等价变换(既逻辑)。“。实际上,当前人工智能及智能科学的研究缺陷可能也与之有关:把数学等同于逻辑+符号与对象的指涉混淆。人机融合的深度态势感知研究,在某种程度上就是要解决这两个基本问题。


深度态势感知含义是“对态势感知的感知,是一种人机智慧,既包括了人的智慧,也融合了机器的智能”,是能指+所指,既涉及事物的属性(能指、感觉)又关联它们之间的关系(所指、知觉),既能够理解事物原本之意,也能够明白弦外之音。它是在以Mical.Endsley为主体的态势感知(包括信息输入、处理、输出环节,“什么是态势感知”一文详见2017年11月16日本微信公众号文章;“态势感知与深度态势感知的区别”一文详见2019年2月17日本微文章;“关于深度态势感知问题的思考”一文详见2019年10月11日本微文章。)基础上,加上人、机(物)、环境(自然、社会)及其相互关系的整体系统趋势分析,具有“软/硬”两种调节反馈机制;既包括自组织、自适应,也包括他组织、互适应;既包括局部的定量计算预测,也包括全局的定性算计评估,是一种具有自主、自动弥聚效应的信息修正、补偿的期望-选择-预测-控制体系。如果说视觉是由物体反光的漫射形成的,那么深度态势感知就相当于在暗室里打开开关看到事物的本原。


不远的将来,大家可以尝试把深度态势感知系统嵌入到智慧城市处理突发事件紧急预警预报系统中去。每一次突发事件都会促进人们加速思维上的变革,深度态势感知系统作为国家突发事件应急管理的重要决策技术手段,智慧城市治理的重要抓手,我们相信会越来越受到各级部门的重视和支持。


从某种意义上讲,深度态势感知是为完成主题任务在特定环境下组织系统充分运用各种人的认知活动的综合体现,如目的、感觉、注意、动因、预测、自动性、运动技能、计划、模式识别、决策、动机、经验及知识的提取、存储、执行、反馈等。既能够在信息、资源不足情境下运转,也能够在信息、资源超载情境下作用。


在未来可预见的很长时期内,深度态势感知的特权仍将是属于人的,而不会属于机,这是由于人才能把握方向,而机只能过程之故。人之所以能够把握方向,原因在于理解事实之后的价值,能够确定一个事物、事实在特定情境任务下的主观价值而不仅仅是客观显著性,所以是有机的世界;而机器/机制则不然,它们没有主观,只是没有价值与风险责任的计算过程,是无机的世界。另外,即使平时的二选一决策,在关键时刻常常重如泰山,所以仅有价值还不够,还需要承担后果的勇气和胆量,这只能由人来完成。


视频链接:https://mp.weixin.qq.com/s/ZOm3a2gm8bxZK3bV6o87XQ 


第五集 关于深度态势感知


深度态势感知,这种看似有周期,其实又没周期的变化,让人觉得像是一种艺术。在深度态势感知系统中,我们主要目的不是构建态势,而是建构起态势的机制框架,进而在众多不确定的任务情境下实现深层次的辅助预测和动态规划。


一般而言,感对应的常是碎片化的属性,知则是同时进行的关联(关系)建立,人的感、知过程常常是同时进行的(机的不然),而且人可以同时进行物理、心理、生理等属性、关系的感与知,还可以混合交叉感觉、知觉,日久就会生成某种直觉或情感,从无关到弱关、从弱关到相关、从相关到强关,甚至形成“跳蛙现象”,类比在这个过程中起着非常重要的作用,是把隐性默会知识转化成显性规则/概率的桥梁。根据现象学,意识最关键的是知觉,就是能觉知到周边物体和自身构成的世界。而对物体的知觉是自身和物体的互动经验整合而得到的自身对物体的可以做的行动。比如对附近桌子上的一个苹果的知觉是可以吃,走过去可以拿在手里,可以抛起来等。一般认为知觉是信号输入,但事实上,计算机接受视频信号输入但是没有视觉,因为计算机没有行动能力。知觉需要和自身行动结合起来,这赋予输入信号语义,输入信号不一定导致一定的行动,必须要结合动作才有知觉。知觉的产生先经过输入信号、自身运动和环境物体协调整合,整合形成经验记忆,再遇到相关的信号是就会产生对物体的知觉(对物体可作的行动)。当然只有知觉可能还不够,智能系统还需要有推理、思考、规划的能力。但这些能力可以在知觉平台基础上构建。


智能是同时包含高、中、低各种成分、元素和关系的,深度态势感知也不例外



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