Информация является для человека источником знаний, необходимых для познания и преобразования мира.
Поскольку реальный мир разнообразен, сложен и изменчив, выражение вещей и информации часто является неточным, неопределенным и нечетким. Информация, которой подвергаются люди, часто бывает неопределенной.
Определенность относится к регулярным, неизбежным, ясным и точным атрибутам в связи и развитии объективных вещей. Неопределенность относится к неупорядоченным, случайным, нечетким и приблизительным признакам в связи и развитии объективных вещей.
Определенность и неопределенность раскрывают взаимосвязь между объективными вещами и процессом развития, такими как регулярность и беспорядок, неизбежность и непредвиденность, ясность и расплывчатость, точность и приближение.
Ограничения человеческого понимания объективного мира делают описание объективного мира неопределенным и отраженным через эту концепцию.
Для одного и того же события, из-за различий в когнитивных способностях разных людей, оно также демонстрирует различия в концептуальном выражении.
Неопределенность познания, в конечном счете, исходит от неопределенности объективного мира (многочисленные понятия), а неопределенность объективного мира, нанесенного на карту концепции человеческого мозга (субъективного мира), непременно будет неопределенной. Поэтому форма концепции и обновление знаний о людях в процессе познания неизбежно сопровождаются неопределенностью.
Неопределенность концепции неизбежно приводит к неопределенности расчетов и рассуждений. Это становится важной задачей искусственного интеллекта при обсуждении представления, обработки и моделирования неопределенных понятий, поиске и формальном представлении закономерности и расширения понятия неопределенности, а также позволяет компьютерам овладеть когнитивным интеллектом понятия неопределенности в человеческом мозге.
Когнитология в основном изучает проблемы выражения, обработки и передачи информации и знаний в процессе восприятия, языка, хранения, рассуждений и эмоций биологической нервной системы (например, человеческого мозга) и машинной системы (например, компьютеров). Это междисциплинарная наука искусственного интеллекта (ИИ), психологии, философии и других дисциплин.
Исследователи изучали когнитивное поведение человеческого мозга и машины с разных точек зрения. Основной единицей познания является понятие.
Поскольку существование неопределенности, присущей объективному миру и когнитивному процессу человеческой реальности, стало важной основой для изучения познания, познание понятия неопределенности стало важной основой для изучения познания.
Для решения этой проблемы предлагается множество теоретических моделей, таких как нечеткий набор, грубый набор и квантовое пространство. Однако, основываясь на точных логических вычислениях и численных операциях, стимулирующих познание человека, она часто ограничена.
Человеческий мозг имеет дело с понятием неопределенности, основанным на словах (концептуальные коннотации), а компьютеры - с понятиями неопределенности, основанными на выборках (расширение понятия).
Установление двунаправленных когнитивных вычислений между коннотацией и обозначением неопределенности является ключом к реализации объединения интеллектуального мышления человеческого мозга и компьютерных интеллектуальных вычислений. Однако машинное обучение и добыча данных в традиционном искусственном интеллекте изучают только вопрос о том, как получить коннотацию односторонних когнитивных вычислений из обозначения понятия.
Поэтому необходимо изучать и устанавливать теоретические и технические методы вычислений когнитивной модели, которые позволяют реализовать двунаправленную когнитивную трансформацию между коннотацией и расширением понятия, изучать когнитивное поведение человека и анализировать качественные и количественные характеристики человеческого познания методом вычисления, интегрировать когнитивное поведение человека в изучение интеллектуального метода вычисления, улучшить интеллект и производительность интеллектуальной системы.
Методология
В настоящее время акцент делается на переходе от расширения понятия (выборки в объективном мире) к коннотации понятия (абстрактного понятия в субъективном мире).
В настоящее время исследования, проводимые многими исследователями в области машиностроения и добычи данных, позволили достичь значительных научных результатов и способствовали развитию искусственного интеллекта. Тем не менее, очень трудно исследовать от коннотации концепции (абстрактное понятие) до расширения концепции (сбор образцов), и достижения незначительны.
Основной причиной является различие познавательных индивидов, особенно неопределенность самого понятия (в основном расплывчатость), что приводит к неопределенности в расширении понятия.
Различные люди могут получать разные расширения (наборы объективных объектов) для одного и того же абстрактного понятия (нечеткое понятие). Поэтому ключевой задачей является изучение того, как формально выразить понятие неопределенности, описать его смысл путем расширения понятия и получить его коннотацию из расширения понятия.
Определение модели облака
Облачная модель представляет собой модель для изучения взаимного преобразования коннотации понятия неопределенности и распространения неопределенности в искусственный интеллект.
Это в основном отражает расплывчатость и случайность понятий в познании человека, что обеспечивает новый метод исследования неопределенности искусственного интеллекта.
Двунаправленная когнитивная компьютерная модель на основе преобразования облаков
В облачной модели прямое преобразование изменяет качественную концепцию (коннотацию концепции), представленную цифровой характеристикой, в количественное представление (расширение концепции), а обратное преобразование превращает некоторые количественные данные (расширение концепции) в качественную концепцию (коннотацию концепции), представленную цифровыми характеристиками.
Поэтому процесс форвардной облачной трансформации можно рассматривать как процесс коммуникации или передачи человека для качественного познания концепции. Коннотация, выраженная качественной концепцией, преобразуется в ее расширение (удобное для хранения и вычисления компьютером), а процесс обратной облачной трансформации в обучение людей, извлечение или извлечение из содержащихся в ней знаний и концепций (коннотация концепции), удобных для понимания и распознавания, из количественных данных (расширение концепции).
Поэтому для выполнения двунаправленных циклов в несколько раз используются прямое и обратное преобразование. То есть количественные данные (расширение) генерируются из качественной концепции (коннотация) алгоритма прямого преобразования облака, а затем качественная концепция (коннотация) формируется алгоритмом обратного преобразования облака.
Таким образом, цикл повторяется для моделирования процесса расчета двунаправленного познания концепции. В результате, происходит взаимное преобразование коннотации концепции и ее расширение. Компьютерный алгоритм используется для моделирования и реализации процесса расчета двунаправленного познания концепции человека.
