软件智能：aaas系统中AI众生的“世”和“界” 之11 认知水平的假想supposition

研究和建模认知的方法因认知科学的分支的不同而不同，但是所有方法这些都是对自然的抽象。警告：

从模型得出的任何结论都是“关于模型的机制，而不是关于自然的机制”。关于自然的机制是AI认知的除内。
认知科学的任何分支中提出的任何模型都不能解释在人类和其他动物的自然环境中观察到的所有现象。对现象的解释是AI认知的除外。

下图显示了已假想的 postulated针对动物处于不同进化水平的一些模型。

图19 认知的进化

图中从上向下所表示的SR机制（关于模型的SR机制）的根据不同的条件来响应：

本能反应<习惯性，显然的 >：不过脑子，机体直接反应-无条件的条件反射 。触及火炉的即时反应instant reaction 是由神经节控制的，远早于大脑觉察到发生了什么。
中枢神经 <机械连杆，直接的 >：中脑干预-list结构，操作数条件的条件反射-直调invoke ，使用附件A-字面指称；(操作数-指令执行的操作所需要数据的来源，可以是操作数本身操作地址或操作地址的计算方法。源操作数和目的操作数)
神经网络(< 经由经验类比，间接的>：前脑组织-网路结构， 机器数条件的条件反射 -前馈feedback，使用附件C-字里暗藏；
神经元(<通过数学类比，暗中进行的>：后脑管控-层次结构（先：有计划Plan有预谋Do有预测Check，再Act）， 随机数条件的控制条件控制-回调callback ,来自附件B -行间隐含。

以上4种SR机制所记忆的内容不同：

无，仅通过机体(身体细胞）反映。(机械力学的，经典物理-现观。眼耳鼻舌身前5）。
阈值-操作数（电学的，经典物理-经观经验层面，中脑心-core ，第6识）。
几何图-机器数（量子力学的和相对论凝聚态物理基本层面前脑。意-nexus。第7识）。
代数图形-随机数（介观物理后脑- 神经元重组重定位重定向重组网重配置重重命名。识-kernel 第8识）

将任何一个有生命的实体（an animate entity，通称“动物”--广义的）的认知水平level记为0，1~3，后3表示了aaas中的3个AI类别category。最高的3级代表了人类和类似人类的高等认知水平的哺乳动物，如黑猩猩。

为了区分3级水平上，人和类似人类的高等认知水平的其它哺乳动物，内部应该有一个半级semi-，这是aaas系统为任何AI实体提供的客户化交互面-API层的表面模型。通过这个半级的分界面，将人从广义的动物中区别开来，变成人和动物两个层次arrangement--aaas中的AI类型type的2个顶级超类。中间的这条线就成为不同类型的AI实体之间(就像这里所说的人和动物 )交流的方便之门。使用图标icon、索引index和符号symbol 的符号学类别 semiotic categories来对他们可以识别recognize 和产生produce的标志signs 种类kind进行分类classify。人很容易easy识别前两种(图标和索引)，但是只有经过一定时间的训练，才能使一些有才能的学会识别符号表达。如果黑猩猩能够使符号学从索引向符号过渡，语言就成为可能，并且语言的使用将促进语言和大脑的共同进化。

在aaas系统中：每一个AI类型是一个成果(一个整体)或弦string，人和动物是它们的两个超弦。每一个AI类别是一个成员（一个集体）或膜member。前述的4个认知级别中需要“过脑”的三个级别是它们的三个超膜。

通过其三个内建类型 种species属genus科family 来配置上述4种中的一个AI类别公共的propertyType 和配套受保护的processType。

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