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智能如何在复杂、持续变化的环境中,形成可靠的理解、判断与行动?

「把世界看成复杂系统」给出整体结构;「表征」讨论现实如何进入认知;Cognito Atlas 进一步组织稳定、共享的环境模型;Decision Space 则围绕具体目标组织判断与行动。

核心框架

这三部分共同构成从现实理解到判断、行动的基础结构。表征回答现实如何进入认知,Atlas 将这些表征组织成可复用的底图,DS 则结合当前位置、目标和现实条件,确定有哪些路可走、如何选择,以及还需要了解什么。同一张地图可以支持不同目标下的决策;每次决策只需选取相关的对象、关系与规则,结合实时状态,形成局部决策空间。因此,无须先建立完整的 Atlas 才能开始使用 DS,但可复用的地图能减少反复理解环境的成本。决策与执行中发现的新事实、规则缺口和行动结果,又会反过来修正地图,让对世界的理解与实际行动持续相互校准。

研究方向

研究方向关注的问题边界
智能与环境主体如何理解环境?智能与环境如何共同建模?行动如何同时改变环境与主体认知?
复杂系统与结构如何识别对象、层级、边界与依赖?局部变化如何传播?不同层级之间如何保持一致与连通?
认知与表征现实如何被表达?如何选择视角与分辨率?不同表示如何保留结构、支持推理?
记忆与学习哪些经验值得保留,以什么结构保留?事实、规则与判断依据如何更新?局部经验如何转化为可复用的认识?
决策、行动与反馈目标与约束如何组织判断?何时需要补充信息,何时可以行动?如何根据结果修正判断与行动?