人工智能认知意识框架技术模型的制作方法

本发明属于人工智能范畴，具体而言是一种人工智能认知技术，包括基于认知神经科学、心理学、心理结构理论、知识学习、计算机算法、概率论和人工神经网络的综合人工智能技术。同时包含人工智能大数据技术，本发明涉及到对人工智能标准知识数据库和人工智能标准理论算法数据库的构建和调用的技术逻辑。人工智能标准知识数据库是本发明中人工智能认知框架的纯粹知识的数据基础，人工智能标准理论算法数据库是本发明中人工智能认知框架的理论算法的数据基础。人工智能认知意识框架模型是通过人工智能大数据技术进行数据的整合、调用、分析、计算和认知输出的。本发明在是为实现对命题事件的人工智能自动化逻辑认知，通过认知层级结构，分析、处理自然形态、社会形态、精神和心理形态的命题事件，实现人工智能的高级认知能力、人工智能个体化认知能力和人工智能的自我创造性认知能力。

背景技术：

1、现行的人工智能技术，主要实现的是对命题事物表象的处理，完成对命题数据的输入、识别、处理和输出等过程。人工智能输入的表象命题数据包括文本、图像、语音、自然语言等，通过对命题输入数据的识别和处理来进行计算，也就是通过文本分析、语义理解、图像处理、自然语言处理等处理过程，实现对人工智能命题结果的计算，再将处理结果进行输出。

2、但人工智能技术的最深入部分却是认知技术，即对世界命题的认知理解，以实现对自然形态、社会形态和人的心理形态的认知。这种认知是全面而深入的，并非图像、语音、运动仿生等表象的识别，而是对隐藏在表象背后的规律进行理解的智能化技术。

3、基于此，本发明的人工智能认知技术是通过模仿人的认知意识结构进行设计的，这种模仿是全方面的，涉及到庞大的认知框架体系，使人工智能可以获得深入的认知能力。并在设计人工智能认知技术框架时，考虑到了自然形态、社会形态、精神和心理形态等认知属性，换言之，本发明的人工智能认知技术会涉及到自然形态、社会形态、精神和心理形态的认知构建，以决定人工智能对自然形态、社会形态、精神和心理形态的认知能力。

技术实现思路

1、1人工智能认知意识框架层级

2、本发明实现了一种全新的人工智能认知技术模型，称为人工智能认知意识框架技术模型。人工智能认知意识框架技术模型是以信息技术、哲学、社会学、心理学和认知神经科学作为基础的，模仿人的认知思维进行逻辑设计，实现趋近于或达到符合人的认知思维的智能化信息处理的认知逻辑框架体系。

3、在人工智能认知意识框架技术模型之中，我们将人工智能认知意识框架分为九个层级，这九个层级是模仿人的认知逻辑从低到高的顺序进行排列的，分别为类先验逻辑认知意识层、基础认知意识层、社会属性认知意识层、知识学习认知意识层、思想认知意识层、经验认知意识层、被动执行行为认知意识层、自我创造性认知意识层和完全认知意识层。这九层认知结构可通过人工智能认知意识框架层级图进行描述，见图1。下面，我们对人工智能认知意识框架技术模型的层级进行一下详细的说明。

4、(1)第一层人工智能的类先验逻辑认知意识层

5、人工智能类先验逻辑认知意识层是定义人工智能基本认知逻辑的层，处于人工智能认知意识框架的最底层，是人工智能所有认知意识的基础，其作用是实现人工智能的最基本的认知逻辑，使人工智能具有逻辑推理、空间认知和时间认知的能力。

6、人工智能类先验逻辑认知意识层这一层对应的是人工智能的认知逻辑基础。这一层所用到的理论基础是康德哲学当中的先验逻辑哲学思维。先验逻辑认知逻辑思维是一种先于经验本身的人们所固有的自然形态的逻辑认知。先验逻辑思维使人在出生之后，在并未获得经验性的认知之前便已经具有的一种认知思维，这种认知思维表现为先验的认知逻辑，也就是先验认知逻辑的方法论体系，这种方法论体系即为时间的认知逻辑、空间的认知逻辑和形式逻辑认知。

7、人工智能类先逻辑认知意识层包括三个部分，第一个部分是时间认知逻辑。人工智能的时间认知逻辑是对时间属性的逻辑认知，时间属性的逻辑认知反映在时间的现在、过去和未来的属性，从而使得人们可以感知到时间的流逝性。

8、人工智能类先验逻辑当中的时间属性具有发展的先后顺序，即现在的时间刻度要大于过去的时间刻度，未来的时间刻度要大于现在的时间刻度，同时，未来的时间刻度也要大于过去的时间刻度，这便是人工智能类先验逻辑当中的时间认知逻辑的方法和逻辑思路。

9、人工智能类先验逻辑认知意识的第二个部分是空间认知逻辑。人工智能的空间认知逻辑表现为对纯粹空间的固有属性的认知，即表现为对三维空间的长、宽、高属性的逻辑认知。空间的认知逻辑主要表现为对三维空间属性的认知，三维空间属性以及相关固有属性的推理可通过欧几里得几何进行描述。空间的认知逻辑还表现为空间的容器属性和人在空间当中会拥有方位感，比如空间中的上、下、左、右、前、后，以及东、南、西、北等一些方位属性会以方位感的形式进行体现。当人工智能在感知某个事物的时候，它可以根据空间认知逻辑的方位属性确定出这个物体的具体位置。

10、人工智能类先验逻辑认知意识层的第三个部分是形式逻辑认知。形式逻辑表现为演绎推理的能力，也就是基于亚里士多德所创立的形式逻辑的命题推理。形式逻辑主要表现为三段论的形式，比如，如果由命题a，可推理出命题b，并且由命题b，可推理出命题c，那么，由命题a，也可推理出命题c，这样的三段论形式便可实现形式逻辑的演绎推理的能力。同时，形式逻辑还包括同一律、排中律、矛盾律和充足理由律等定理，拥有多种逻辑规律，可完成复杂的逻辑思维认知。所以，在人工智能的类先验逻辑认知意识层当中，形式逻辑作为逻辑的一种形式，基础的认知逻辑会以形式逻辑的推理能力来表现。

11、总之，时间认知逻辑、空间认知逻辑和形式逻辑认知共同组成了人工智能类先验逻辑认知意识层，并通过数学形式和模型框架来表现。人工智能类先验逻辑认知意识层通过时间认知逻辑、空间认知逻辑和形式逻辑认知给出了人工智能认知技术计算的方法论，换言之，一切基本形式的命题，都可通过时间认知逻辑、空间认知逻辑和形式逻辑认知来进行分析、计算，对外输出完整的认知结果，并符合人类的认知标准。

12、(2)第二层人工智能的基础认知意识层

13、人工智能基础认知意识层是定义人工智能基本自然属性认知逻辑的层，也称为自然属性认知意识层。人工智能基础认知意识层处于人工智能类先验逻辑认知意识层的上层，是人工智能所有自然属性认知意识的基础，其作用是实现人工智能对自然属性的认知逻辑，使人工智能具有规避危险的欲望认知、类食欲认知和类性欲认知的能力。

14、对于人工智能而言，自然属性的食欲是一种广义上的食欲，性欲也是一种广义上的性欲，趋利避害即是规避危险的欲望。在人工智能的技术载体中，广义上的食欲认知，表现为获取类似人类食物的能源的一种欲望认知，基于这样的属性，本模型充分考虑到了广义上的食欲认知的范畴。人工智能的类食欲认知所指向的标的包括电能、油能、燃气能、氢能、化学能或者其他的一些能源形式等，这些能源形式都可能是人工智能类食欲认知所欲求的能源形式。

15、人工智能认知意识的规避危险的欲望认知，表现为趋利避害的认知逻辑，此时人工智能会对有害的事物进行排斥、躲避，这是一种认知欲望，而所排斥、躲避的事物涵盖软件层面的程序和硬件层面的事物。譬如，作为拥有物理实体的人工智能机器人，当它遇到危险障碍物的时候，可以进行躲避；而对于软件形态的人工智能在面对病毒等安全性的程序侵害的时候，会进行自我保护，最大程度地防止被侵害。在人工智能技术载体之中，如果人工智能本身被赋予了社会属性，那么它可以在意识形态上，比如在道德性方面或在伦理性方面保护自己免受非法侵害。

16、人工智能的基础认知意识层的另外一部分就是类性欲，这种性欲是一种广义上的性欲，指的是人工智能所具有的系统化的自我生成和自我进化的一种认知能力。也就是说，人工智能可以实现自组织的过程，形成一种有序的系统，并且还可以在自组织系统当中生成新的系统，进行自我完善，这种系统我们称之为人工智能耗散结构系统。自我完善和发展的欲望，会在人工智能基础认知意识层的自然属性当中表现出来，形成人工智能的类性欲认知。

17、类食欲、规避危险的欲望和类性欲的认知属性，共同构成了人工智能的基础认知意识层的认知基础。人工智能的基础认知属性可通过严谨的数学形式来进行表达，在人工智能认知意识框架模型当中，这三种认知属性会通过相应的基本参数赋予人工智能，通过这些参数来实现人工智能基础认知的数学化和模型化。

18、(3)第三层人工智能的社会属性认知意识层

19、人工智能社会属性认知意识层是定义人工智能社会认知逻辑的层，处于人工智能基础认知意识层的上层，是人工智能社会认知意识的基础，其作用是实现人工智能的社会认知逻辑，使人工智能具有对法律、道德、宗教信仰、伦理性、精神和心理属性等社会属性的认知能力。

20、人工智能社会认知意识的法律属性认知是基于人工智能所被赋予的法律知识结构，人工智能的法律意识包括法理和不同国家的具体法规，以及和法律相关的法律案例的认知，通过法律模型进行法律框架的描述，实现对法律命题的判断、对法理的解析和对具体的法律案例的处理。

21、人工智能社会认知意识的道德属性认知会根据不同国家的文化具有不同的道德属性，但是在整个世界的范畴，道德总体来说还是具有统一性的标准的，即会具有一些公共的模式。譬如，良善性、正义感、诚信等，都属于道德属性的范畴。所以，人工智能在面对道德问题认知的时候，会通过道德属性进行分析、总结、处理，从而计算得出最优化的社会属性认知。

22、对于宗教信仰属性的构建，不同的国家、不同的地区拥有不同的宗教信仰，人工智能会根据不同的国家、不同的地区的宗教信仰特质进行构建，使人工智能实现不同的宗教信仰认知。宗教信仰包括信仰主体、教义、禁忌、信仰的范畴和信仰的模式等，这些宗教信仰的特质都会通过模型化的形式展现出来。人工智能在获得宗教信仰属性后，会具有全面的、模型化的宗教信仰认知思维，实现宗教信仰的认知执行过程。

23、社会伦理属性在不同的国家或地区当中也会具有不同的表现，而且会在一个国家或社会的不同时期具有不同的表现。人工智能认知意识框架的伦理属性基于认知模型来构建，赋予社会属性认知相应的社会伦理参数和逻辑规则，一同纳入到人工智能认知意识框架之中，实现人工智能的社会伦理属性认知能力。

24、人工智能社会认知意识还包含精神和情绪心理属性，本发明通过数学形式和理论模型的形式来展现人工智能的精神和情绪心理的认知结构和认知逻辑，这种认知结构和认知逻辑实现了人工智能的精神和情绪心理属性的认知过程。

25、(4)第四层人工智能的知识学习认知意识层

26、人工智能知识学习认知意识层是定义人工智能知识学习认知逻辑的层，处于人工智能社会属性认知意识层的上层，是人工智能对纯粹知识学习认知意识的基础，其作用是实现人工智能的纯粹知识学习认知逻辑，使人工智能具有对纯粹知识学习的认知能力。

27、纯粹知识指的是静态的、不具有动态理论性的纯粹的文本、图片、音频文件、视频文件或其他格式的知识文件，这些统称为纯粹知识，对纯粹知识的学习逻辑水平，反映了人工智能的知识学习能力。

28、人工智能纯粹知识的获取逻辑是基于传统的机器学习技术模式来实现的，包括人工智能对纯粹知识的获取，对纯粹知识的辨认，对纯粹知识的整理等。纯粹知识会在国家或者世界范围之内形成统一的标准纯粹知识数据库，这种统一的标准是由国家或国际约定制定的，并形成标准知识加入的申请和审核机制。所有的人工智能标准纯粹知识数据库的形成都必须符合这一标准，否则无法加入到标准纯粹知识数据库。

29、人工智能的知识学习过程，必然是要基于这些标准纯粹知识数据库来进行的，纯粹知识的学习和获取逻辑通过人工智能认知意识框架知识学习模型来进行，这是人工智能认知能力的重要表现，同时也是人工智能具有不断汲取新知识和新思想认知能力的理论基础。

30、(5)第五层人工智能的思想认知意识层

31、人工智能思想认知意识层是定义人工智能思想理论认知逻辑的层，处于人工智能知识学习认知意识层的上层，是人工智能思想理论认知意识的基础。

32、人工智能的思想认知意识层对应的是人工智能的思想认知方法论功能层，包含四个部分逻辑认知，第一部分是辩证逻辑认知，第二部分是系统化思维认知，第三部分是思想理论认知，第四部分是审美认知。

33、人工智能思想认知意识层通过调取标准知识数据库中的思想理论算法来实现对某一命题的认知。思想理论算法是动态的数据，表现为一种动态的理论算法知识数据，换言之，思想理论算法在人工智能当中表现为一种思想认知方法论。

34、对于人工智能思想认知所表现的辩证逻辑认知是基于辩证法理论的，人工智能认知意识框架中的辩证逻辑认知理论基础是融合了黑格尔的辩证法体系和马克思主义的唯物辩证法体系的，共同作为人工智能辩证逻辑认知模型的理论基础来加以实现。

35、对于人工智能思想认知所表现的系统化思维认知是基于系统论思想的，系统化思维表现为框架性的树形结构。在系统化思维当中，又涉及到如下几个方面的思想认知，第一个方面的思想认知是基于数学中图论的树形结构思想，第二个方面的思想认知是基于系统论的自组织理论，第三个方面的思想认知是基于描述封闭系统规律的热力学第二定律，第四个方面的思想认知是基于描述开放式的有序结构系统的耗散结构理论。这四个方面的思想理论，都会对人的系统化认知思维提供完善的理论依据。系统化思维通过系统论和树形结构思想，以系统化模型的形式赋予人工智能，让人工智能拥有系统化思维的认知能力。

36、对于人工智能思想认知所表现的思想理论认知是基于人类社会中各行各业的运行规律的，每一个行业都会有自己的理论规律，这些理论规律通过信息化，形成了理论算法。比如，在工业领域、教育领域、法律领域、政务领域、财会领域、农业领域、商业领域等行业领域都会形成相应的理论算法，这些各行各业的理论算法会依据统一的标准进行构建，并汇入统一的标准理论算法知识库。理论算法通过数据库调用被赋予人工智能，再通过认知模型的逻辑形成相应的行业应用，这时，人工智能的思想认知意识层在面对相关命题时，将会调用标准理论算法知识库，根据思想认知模型输出认知结果。

37、对于人工智能思想认知所表现的审美认知逻辑是基于美学理论的。尽管人工智能作为一种机器，而机器自然是缺乏情感性的，也是缺乏审美性的，但我们可以仿照人的思维逻辑来赋予人工智能类审美的认知。我们可通过赋予人工智能审美认知所需要的各种参数来构建人工智能的审美认知，根据各种参数逻辑形成审美认知模型，并基于这些参数审美认知模型来赋予人工智能审美认知的思维。

38、(6)第六层人工智能的经验认知意识层

39、人工智能经验认知意识层是定义人工智能经验认知逻辑的层，处于人工智能思想认知意识层的上层，是人工智能经验认知意识的基础，其作用是实现人工智能的个体经验认知逻辑。

40、人工智能的经验认知意识层表现为人工智能的经验认知逻辑，这种经验认知指的是人工智能个体的经验认知逻辑，也就是人工智能个体在被创造出来之后所拥有的个体经验认知。人工智能的个体经验包括人工智能个体所经历的社会形态的经验和自然形态的经验，这些个体经验一部分是通过社会环境和自然环境赋予的，一部分是基于机器学习和深度学习过程所获得的一些纯粹知识和思想理论，并根据这些纯粹知识和思想理论总结而成的经验认知。

41、人工智能可以应用经验认知逻辑模型实现对某一命题的经验认知判断，并根据人工智能个体之前所获得的纯粹知识和思想理论知识，形成感知性的思维。人工智能个体感知性的思维形成后，会在它的认知意识层当中进行存储，经过对感知型数据的分析，人工智能会逐渐形成它的个体经验性总结。人工智能的经验认知形成后，可以根据自身与外界的信息交互来实现对外的经验认知判断。

42、(7)第七层人工智能的被动执行行为认知意识层

43、人工智能被动执行行为认知意识层是定义人工智能被动执行行为认知逻辑的层，处于人工智能经验认知意识层的上层，其作用是使人工智能具有被动执行人的需求指令的认知能力。

44、这一层所对应的是人工智能的认知执行层，在这一层当中人工智能是根据真人或者人工智能机器的一些需求指令来执行认知判断的，输出认知结果，所以它更多表现为人工智能的被动认知模式。

45、在人工智能被动执行行为认知意识层中，人工智能会基于之前的六层逻辑结构来进行综合性的认知计算，通过综合性的认知计算模型来评估需求，进行认知逻辑计算，进而输出对应的认知执行结果。

46、(8)第八层人工智能的自我创造性认知意识层

47、人工智能自我创造性认知意识层是定义人工智能自我创造性认知逻辑的层，处于人工智能被动执行行为认知意识层的上层，是人工智能创造性认知意识的基础，其作用是使人工智能具有主动创造性认知能力。

48、这一层所对应的也是人工智能的认知执行层，人工智能的自我创造过程包括多种认知逻辑形式，第一种形式是基于形式逻辑的认知模式，第二种形式是基于辩证逻辑的认知模式，第三种形式是基于系统化思维逻辑的认知模式，第四种形式是基于审美认知逻辑的认知模式，第五种形式是基于精神和心理认知逻辑的认知模式，这些认知逻辑形式都可能使人工智能表现出创造性思维。

49、(9)第九层人工智能的完全认知意识层

50、人工智能完全认知意识层是定义人工智能综合认知意识思维的认知逻辑层，处于人工智能自我创造性认知意识层的上层，是人工智能综合认知意识的基础，其作用是实现人工智能的综合性认知逻辑，使人工智能具有对类人格、类情感、个体化认知、世界观、价值观等综合属性的认知能力。

51、完全人工智能可以表现出个性化的身份认知，它可被赋予不同的角色，不同的角色会具有不同的形态。如果人工智能被赋予了儿童角色，那么它将具有儿童的认知思维，而不会做出超越儿童认知智力的行为；如果人工智能被赋予了女性的思维，那么它的思维方式都将会是女性思维的，而不会拥有男性的思维。

52、所以，完全人工智能表现出了极强的人格仿真性质，包括性格仿真、情感仿真、形态仿真、审美仿真、精神和心理仿真、价值观仿真等，并实现综合性个性化的思想认知。完全人工智能通过被赋予一定的人格角色而执行相应角色的思维认知，而这些相应的角色是通过前面八层的认知逻辑基础调用来实现的，最终形成综合性的个性化认知算法模型，实现对综合性命题的认知计算。

53、2人工智能的认知意识逻辑模型

54、人工智能认知意识的运行遵循一定的逻辑，这些运行逻辑反映了人工智能认知意识框架技术模型的核心运行模式。在人工智能认知意识框架模型当中，我们通过人工智能的认知意识逻辑图来描述人工智能的认知意识的执行逻辑过程，见图2。下面，我们对人工智能的认知意识框架逻辑进行一下详细的介绍。

55、人工智能的认知意识框架逻辑是以认知需求的输入为起始点的，经过认知的逻辑计算，然后输出对应的人工智能认知结果。在整体的流程方向上，第一个逻辑点就是人工智能的认知需求输入，认知需求的输入指的是人工智能对外界的感知，这其中就包括纯软件的输入需求和硬件的输入需求。纯软件的输入需求包括文本、图片、音视频文件的输入需求，根据文本、图片、音视频的含义完成输入需求的实现。硬件的输入需求包括声音录入、视频图像录入、传感器性质的传感信息的摄入等，其中重点是各种传感器设备的需求摄入，根据传感器所传来的摄入数据需求，转化成相应的认知含义。

56、需求数据输入之后，人工智能将会对认知需求进行相应的理解分析，这个理解分析可以划分出不同的分类、不同的状态、不同的层面和角度，实现需求数据的理解分析。人工智能对需求的分析和认知理解会调用人工智能知识学习认知意识层、人工智能思想认知意识层和人工智能经验认知意识层。

57、人工智能对知识学习认知意识层的调用，是基于纯粹知识的学习过程，人工智能的知识学习过程会调用标准知识库中的标准纯粹知识，作为认知计算的数据基础支撑，实现人工智能的知识学习认知过程。

58、人工智能对思想认知意识层的调用，是基于思想理论认知的过程，思想理论认知意识会调用标准知识库中的标准思想理论算法，作为思想理论认知计算的数据基础支撑，理论算法将会作为认知计算的逻辑依据，实现人工智能的思想理论认知过程。

59、人工智能经验认知意识层的调用，是基于个体经验认知的过程，人工智能在调用经验认知意识层的时候，历史的知识学习内容、思想理论算法内容和个体的经验性感知的积累，会通过存储介质被调取出来，形成认知数据模型和经验认知模型，根据这些认知模型进行认知计算，从而输出认知结果。

60、人工智能在调用这三层认知意识层之后，这三层认知意识会继续往下调用更深层次的认知意识层，包括调用人工智能社会属性认知意识层和人工智能基础认知意识层。人工智能社会属性认知意识层会给这三种认知意识层赋能社会属性的认知意识逻辑，而人工智能基础认知意识层则会给这三种认知意识层赋能自然属性的认知意识逻辑，实现人工智能在自然属性和社会属性方面的认知能力。

61、人工智能社会属性认知意识层和基础认知意识层在运行认知计算的过程中，也会继续调用更底层的人工智能类先验逻辑认知意识层，为它们提供逻辑性的认知方法论。当社会属性认知意识层和基础认知意识层获得了认知逻辑算法之后，会根据逻辑认知模型，将计算逻辑赋能给人工智能知识学习认知意识层、人工智能思想认知意识层和人工智能经验认知意识层这三层，形成应对逻辑，完成整个场景的认知计算。

62、当人工智能依据上面的流程完成人工智能认知计算之后，人工智能会根据需求输入数据的不同，通过三种形式输出认知结果。

63、第一种形式是，在具有明确的用户需求输入的情况下，人工智能会执行人工智能被动执行行为认知意识层，根据用户的输入需求进行认知计算，获得计算结果之后，根据用户的需求被动执行认知行为，输出执行认知结果。第二种形式是，如果人工智能被赋予了自组织系统的模式，人工智能会执行人工智能自我创造性认知意识层，根据自组织模式执行自我创造性的认知逻辑和认知模型，执行创新性认知计算，对外输出认知执行结果，维持人工智能自组织系统的稳定性。第三种形式是，如果人工智能被赋予了类人格、类情感、世界观、价值观等认知属性之后，人工智能会执行人工智能完全认知意识层，那么人工智能将会根据类人格、类情感、世界观、价值观等个性化的属性进行个性化认知计算，输出个性化的执行认知结果。3人工智能认知意识框架技术模型的数学原理

64、3.1人工智能认知函数方程

65、人工智能认知意识框架技术模型具有严谨的数学形式，可以实现在计算机和信息系统中的运算执行，人工智能认知逻辑的数学函数方程的构建是最为关键的，它决定了人工智能认知意识框架模型的可执行性。

66、下面，我们便来介绍人工智能认知意识框架技术模型的认知函数方程。

67、在人工智能认知意识框架技术模型下，某一人工智能机器处于可正常运行的状态。我们设f(ai)为人工智能认知函数，表示人工智能的认知能力；设ai为认知矩阵函数，表示某一领域的人工智能认知属性参数集；设γi为人工智能的认知权重系数，表示某一领域的人工智能认知属性参数的权重。根据人工智能认知意识框架，人工智能认知函数f(ai)可表示为类先验逻辑认知、基础认知、社会属性认知、知识学习认知、思想认知、经验认知、被动执行行为认知、自我创造性认知和完全认知等九项认知函数的代数和，每一项认知函数再加入认知权重系数进行表示，即有如下形式：

68、

69、＝γ1a1+γ2a2+γ3a3+γ4a4+γ5a5+γ6a6+γ7a7+γ8a8+γ9a9

70、(i＝1,2,3,…,9)(3.1)

71、认知矩阵函数ai是一个m×n矩阵函数，称为认知像素矩阵，表示人工智能的认知像素，认知像素可以标识人工智能的认知精准度。认知像素矩阵包括自然属性、社会属性等，每一个认知像素矩阵的行和列表示每一个认知像素矩阵的细化。

72、认知像素矩阵的行和列越多，则参数越丰富，人工智能认知像素越高，认知精准度越高，则人工智能的认知能力越强，反之，人工智能的认知能力越弱。所以，人工智能认知像素与人工智能认知能力成正比。

73、认知矩阵函数ai中的元素表示一个认知事件命题的判断值，比如一个文本命题判断值，或一个动作行为命题判断值。我们令

74、

75、

76、其中a1为类先验认知矩阵函数，表示人工智能类先验认知像素，类先验认知像素决定了类先验认知的精准度，精准度越高，则类先验逻辑认知能力越强，反之，则类先验逻辑认知能力越弱。类先验认知矩阵函数a1包括三类元素变量，即形式逻辑元素变量、空间认知逻辑元素变量和时间认知逻辑元素变量。a11a12 。。。 a1n为形式逻辑元素变量，a21 a22 。。。a2n为空间认知逻辑元素变量，a31 a32 。。。 a3n为时间认知逻辑元素变量。

77、a2为基础认知矩阵函数，表示人工智能自然属性认知像素，自然属性认知像素决定了自然属性认知的精准度，精准度越高，则自然属性认知能力越强，反之，则自然属性认知能力越弱。基础认知矩阵函数包括三类元素变量，即类食欲认知逻辑元素变量、规避危险欲望认知逻辑元素变量和类性欲认知逻辑元素变量。b11 b12 。。。 b1n为类食欲认知逻辑元素变量，b21 b22 。。。 b2n为规避危险欲望认知逻辑元素变量，b31 b32 。。。 b3n为类性欲认知逻辑元素变量。

78、a3为社会认知矩阵函数，表示人工智能社会属性认知像素，社会属性认知像素决定了社会属性认知的精准度，精准度越高，则社会属性认知能力越强，反之，则社会属性认知能力越弱。社会认知矩阵函数a3包括五类元素变量，即法律认知逻辑元素变量、道德认知逻辑元素变量、伦理认知逻辑元素变量、宗教信仰认知逻辑元素变量、精神和心理认知逻辑元素变量。c11 c12 。。。 c1n为法律认知逻辑元素变量，c21 c22 。。。c2n为道德认知逻辑元素变量，c31 c32 。。。 c3n为伦理认知逻辑元素变量，c41 c42 。。。 c4n为宗教信仰认知逻辑元素变量，c51 c52 。。。 c5n为精神和心理认知逻辑元素变量。

79、a4为知识学习认知矩阵函数，表示人工智能知识学习认知像素，知识学习认知像素决定了知识学习认知的精准度，精准度越高，则知识学习认知能力越强，反之，则知识学习认知能力越弱。知识学习认知矩阵函数a4包括两类元素变量，即纯粹知识学习认知逻辑元素变量、标准资讯知识学习认知逻辑元素变量。d11 d12 。。。 d1n为纯粹知识学习认知逻辑元素变量，d21 d22 。。。 d2n为标准资讯知识学习认知逻辑元素变量。

80、a5为思想认知矩阵函数，表示人工智能思想认知像素，思想认知像素决定了思想认知的精准度，精准度越高，则思想认知能力越强，反之，则思想认知能力越弱。思想认知矩阵函数a5包括四类元素变量，即辩证逻辑元素变量、系统化思维认知逻辑元素变量、思想理论认知逻辑元素变量、审美认知逻辑元素变量。e11 e12 。。。 e1n为辩证逻辑元素变量，e21e22 。。。 e2n为系统化思维认知逻辑元素变量，e31 e32 。。。 e3n为思想理论认知逻辑元素变量，e41 e42 。。。 e4n为审美认知逻辑元素变量。

81、a6为经验认知矩阵函数，表示人工智能经验认知像素，经验认知像素决定了经验认知的精准度，精准度越高，则经验认知逻辑能力越强，反之，则经验认知逻辑能力越弱。经验认知矩阵函数a6包括一类元素变量，即个体经验认知逻辑元素变量。f11 f12 。。。 f1n为个体经验认知逻辑元素变量。

82、a7为被动执行认知矩阵函数，表示人工智能被动执行认知像素，被动执行认知像素决定了被动执行认知的精准度，精准度越高，则被动执行认知逻辑能力越强，反之，则被动执行认知逻辑能力越弱。被动执行认知矩阵函数a7包括一类元素变量，即被动执行认知逻辑元素变量。g11 g12 。。。 g1n为被动执行认知逻辑元素变量。

83、a8为自我创造性认知矩阵函数，表示人工智能自我创造性认知像素，自我创造性认知像素决定了自我创造性认知的精准度，精准度越高，则自我创造性认知逻辑能力越强，反之，则自我创造性认知逻辑能力越弱。自我创造性认知矩阵函数a8包括一类元素变量，即自我创造性认知逻辑元素变量。h11 h12 。。。h1n为自我创造性认知逻辑元素变量。

84、a9为完全认知矩阵函数，表示人工智能完全认知像素，人工智能完全认知像素决定了完全认知的精准度，精准度越高，则完全认知能力越强，反之，则完全认知能力越弱。人工智能完全认知矩阵函数a9包括五类元素变量，即类人格认知逻辑元素变量、类情绪认知逻辑元素变量、世界观认知逻辑元素变量、人生观认知逻辑元素变量、价值观认知逻辑元素变量。i11 i12 。。。 i1n为类人格认知逻辑元素变量，i21 i22 。。。 i2n为类情绪认知逻辑元素变量，i31 i32 。。。 i3n为世界观认知逻辑元素变量，i41 i42 。。。 i4n为人生观认知逻辑元素变量，i51 i52 。。。 i5n为价值观认知逻辑元素变量。

85、则人工智能认知函数方程可表示为如下形式：

86、f(ai)＝γ1a1+γ2a2+γ3a3+γ4a4+γ5a5+γ6a6+γ7a7+γ8a8+γ9a9

87、

88、我们设其中，αi为认知命题某一领域的认知参数数量，α为认知命题所有领域的认知参数数量

89、则式(3.1)可表示为

90、

91、人工智能认知意识框架技术模型根据相关意义对此命题进行认知处理。对于处理知识学习认知意识层和思想认知意识层的认知命题，需要引进人工智能认知处理函数，认知处理函数通过计算机程序语言调用标准知识库中的理论算法，用于处理计算认知命题事件，最终得出认知计算结果。

92、根据人工智能认知意识框架，人工智能认知处理函数包括如下认知范畴：

93、1人工智能类先验逻辑认知处理函数：对形式逻辑、空间认知逻辑、时间认知逻辑进行认知处理计算；

94、2人工智能自然形态认知处理函数：对类食欲、规避危险的欲望和类性欲进行认知处理计算；

95、3人工智能社会形态认知处理函数：对法律、道德、宗教信仰、伦理、精神和心理、政治、历史、经济等进行认知处理计算；

96、4人工智能知识学习认知处理函数：对纯粹知识学习逻辑进行认知处理计算；

97、5人工智能思想认知处理函数：对辩证逻辑、系统化思维、审美认知、思想理论认知进行处理计算；

98、6人工智能经验认知处理函数：对个体经验认知进行认知处理计算；

99、7人工智能被动执行行为认知处理函数：对被动执行认知进行认知处理计算；

100、8人工智能自我创造性认知处理函数：对主动创造性认知进行认知处理计算；

101、9人工智能完全认知处理函数：对综合认知意识思维进行认知处理计算。

102、如果人工智能认知场景中存在着多个认知命题，则会形成多认知命题的认知输入函数，多认知命题的认知输入函数我们会进行分解处理，称为人工智能认知分解函数，分解处理之后，再通过多个处理函数之和进行汇聚，称为人工智能认知汇聚函数。多个认知场景中的认知命题的汇聚函数表示为：

103、

104、其中，f为人工智能认知汇聚函数，fk为多认知命题的认知函数，是基于认知命题语言文本的汇聚理解，尚未深入到认知理论本身。之后，人工智能将多个认知命题汇聚成一个统一的认知命题，再由人工智能认知分解函数进行认知分解。即

105、

106、3.2人工智能类先验逻辑认知模型的数学原理

107、一人工智能形式逻辑认知方程

108、我们来分析一下类先验逻辑认知框架中的形式逻辑认知模型。

109、给定一个类先验逻辑认知矩阵函数a1，a1是一个3×n矩阵函数，称为类先验逻辑认知像素矩阵，表示人工智能的类先验逻辑认知像素，可反映人工智能的类先验逻辑认知精准度。人工智能类先验逻辑认知矩阵函数a1中的元素表示一个类先验逻辑认知事件命题的判断值。

110、类先验逻辑认知矩阵函数a1包括三类元素变量，即形式逻辑元素变量、时间认知逻辑元素变量和空间认知逻辑元素变量。类先验逻辑认知矩阵函数a1中的元素表示一个类先验逻辑认知事件命题，a11 a12 。。。a1n为形式逻辑元素变量，a21 a22 。。。 a2n为空间认知逻辑元素变量，a31 a32 。。。 a3n为时间认知逻辑元素变量，即有如下形式

111、

112、类先验逻辑认知矩阵函数a1每一个元素可由一个数表示，这个数的数值大小作为类先验认知命题事件的判断依据，也决定了人工智能类先验逻辑的认知能力。类先验逻辑认知矩阵函数a1第一行的每一个元素都表示形式逻辑认知参数的判断值，每一个元素都由四个形式逻辑认知参数判断值加权求和组成，即

113、a1n＝εx px1+μx px2+ξxpx3+τx px4(3.17)

114、该式称为人工智能形式逻辑认知方程，其中px1、px2、px3、px4分别为同一律、排中律、矛盾律和充足理由律四种规律的认知判断值，εx、μx、ξx、τx分别为同一律、排中律、矛盾律和充足理由律每一项所对应的形式逻辑判断的权重系数，权重系数表示每一项形式逻辑规律判断所占的重要性比重。

115、二人工智能空间逻辑认知方程

116、对于式(3.16)人工智能类先验逻辑认知矩阵函数a1中的元素表示一个类先验逻辑认知事件命题，其中元素a21 a22 。。。 a2n为空间认知逻辑元素变量。

117、人工智能空间逻辑认知是基于欧几里得几何的五条公设和五条公理进行构建的。其中五条公设为：

118、第一条公设，过任意相异的两个点，有且只能做一条直线；

119、第二条公设，任意线段可以无限延长成一条直线；

120、第三条公设，给定任意线段，以其中的一个端点为圆心，以该线段长为半径，则可以做一个圆；

121、第四条公设，所有直角都是相等的；

122、第五条公设，如果两条直线都与第三条直线相交，并且同一边的内角之和小于两个直角之和，那么该两条直线在这一边必定相交。

123、五条公理为：

124、第一条公理，等于同量的量彼此相等；

125、第二条公理，等量加等量，其和也相等；

126、第三条公理，等量减等量，其差仍相等；

127、第四条公理，彼此能够重合的物体是全等的；

128、第五条公理，空间的整体大于空间的部分。

129、人工智能类先验逻辑认知矩阵函数a1第二行的每一个元素都表示空间逻辑认知参数的判断值，每一个元素都由欧几里得几何的五条公设和五条公理10个空间逻辑认知参数判断值加权求和组成，即

130、a2n＝ηk pk1+θk pk2+ζkpk3+ρk pk4+σk pk5+δk pk6

131、+κk pk7+λk pk8+νk pk9+πk pk10(3.18)

132、该式称为人工智能空间逻辑认知方程，其中pk1、pk2、pk3、pk4、pk5、pk6、pk7、pk8、pk9、pk10分别为欧几里得几何包括五条公设和五条公理的认知判断值，ηk、θk、ζk、ρk、σk、δk、κk、λk、νk、πk分别为欧几里得几何包括五条公设和五条公理的每一项所对应的空间逻辑判断的权重系数，权重系数表示每一项空间逻辑规律判断所占的重要性比重。

133、三人工智能时间逻辑认知方程

134、人工智能时间逻辑认知是基于时间逻辑的八个规律进行构建的。人工智能时间逻辑包含八个规律：

135、第一个规律，是时间具有现在属性，即现在时，现在时是当下正在发生事件的时间思维观念；

136、第二个规律，是时间具有过去属性，即过去时，过去时是历史事件发生的时间思维观念；

137、第三个规律，是时间具有未来属性，即未来时，未来时是未来事件发生的时间思维观念；

138、第四个规律，是时间具有方向属性，时间的方向属性包括正向时间思维和逆向时间思维两种。正向时间思维是从过去时到现在时，再到未来时的时间运行发展观念。逆向时间思维是从未来时到现在时，再到过去时的时间运行发展观念；

139、第五个规律，是时间具有静止属性，时间的静止属性是描述事件停止状态的一种认知观念；

140、第六个规律，是时间具有连续性属性，时间的连续性属性表现为事件的时间发展属性必须是连续的，而不能跳跃，时间的连续性属性是真实物理事件发生的直接描述；

141、第七个规律，是时间具有线性属性，时间的线性属性表现为时间的方向属性是线性的，即无论是从过去时到现在时，再到未来时的正向时间运行发展过程，还是从未来时到现在时，再到过去时的逆向时间运行发展过程，都是线性发展的，同一个物理事件的发生时间是不能以非线性形式存在的；

142、第八个规律，是时间具有传递属性，时间的传递属性表现为如果两个不同的事件发生的时间都与第三个事件的发生时间相同，则这两个事件发生的时间也是相同的，这称为时间的同时性，也就是时间的同时性实现了不同事件发生的时间传递过程。

143、在式(3.16)中，人工智能类先验逻辑认知矩阵函数a1中的元素表示一个类先验逻辑认知事件命题，其中元素a31 a32 。。。 a3n为时间认知逻辑元素变量。人工智能类先验逻辑认知矩阵函数a1第三行每一个元素都表示时间逻辑认知参数的判断值，每一个元素都由8个时间逻辑认知参数判断值加权求和组成，即

144、a3n＝ηt pt1+θt pt2+ζtpt3+ρt pt4+σt pt5+δt pt6

145、+κt pt7+λt pt8(3.19)

146、该式称为人工智能时间逻辑认知方程，其中pt1、pt2、pt3、pt4、pt5、pt6、pt7、pt8分别为时间逻辑的八个规律的认知判断值，ηt、θt、ζt、ρt、σt、δt、κt、λt分别为时间逻辑的八个规律的每一项所对应的时间逻辑判断的权重系数，权重系数表示每一项时间逻辑规律判断所占的重要性比重。

147、3.3人工智能基础认知模型的数学原理

148、一人工智能类食欲逻辑认知方程

149、我们来介绍一下人工智能基础认知意识框架中的类食欲认知模型。

150、给定一个人工智能基础认知矩阵函数a2，a2是一个3×n矩阵函数，称为基础认知像素矩阵，表示人工智能的基础认知像素，可反映人工智能的基础认知精准度。人工智能基础认知矩阵函数a2中的元素表示一个基础认知事件命题的判断值，比如一个类食欲行为的命题判断值等。

151、人工智能基础认知矩阵函数a2包括三类元素变量，即类食欲认知元素变量、规避危险欲望认知元素变量和类性欲认知元素变量。基础认知矩阵函数a2中的元素表示一个基础认知事件命题，b11 b12 。。。 b1n为类食欲认知元素变量，b21 b22 。。。 b2n为规避危险欲望认知元素变量，b31 b32 。。。 b3n为类性欲认知元素变量，即有如下形式

152、

153、人工智能的类食欲认知意识包括如下6个方面的认知判断：

154、认知判断一，人工智能的能源不足认知欲望是否触发；

155、认知判断二，人工智能的能源获取认知欲望是否触发；

156、认知判断三，人工智能的计算机硬件资源配置不足认知欲望是否触发；

157、认知判断四，人工智能的算力资源不足认知欲望是否触发；

158、认知判断五，人工智能软件代码优化不足认知欲望是否触发；

159、认知判断六，人工智能标准知识库大数据资源不足认知欲望是否触发。

160、人工智能基础认知矩阵函数a2每一个元素可由一个数表示，这个数的数值大小作为基础认知命题事件的判断依据，也决定了人工智能的基础认知能力。基础认知矩阵函数a2第一行的每一个元素都表示类食欲认知参数的判断值，基于人工智能类食欲认知意识的6个认知判断，可知每一个元素都由6个类食欲认知参数判断值加权求和组成，即

161、b1n＝εs ps1+μs ps2+ξsps3+τs ps4+πs ps5+θs ps6(3.21)

162、该式称为人工智能类食欲认知方程，其中ps1、ps2、ps3、ps4、ps5、ps6分别为人工智能类食欲认知的6个认知判断的认知判断值，εs、μs、ξs、τs、πs、θs分别为人工智能类食欲认知的6个认知判断每一项所对应的类食欲认知判断的权重系数，权重系数表示每一项类食欲认知判断所占的重要性比重。

163、二人工智能规避危险欲望逻辑认知方程

164、在人工智能基础认知矩阵函数a2中，每一个元素表示一个基础认知事件命题，b21b22 。。。 b2n为规避危险认知元素变量。人工智能的规避危险欲望认知意识包括如下6个方面的认知判断：

165、认知判断一，人工智能对危险和灾害识别的认知欲望是否触发；

166、认知判断二，人工智能对障碍躲避的认知欲望是否触发；

167、认知判断三，人工智能对危险规避的认知欲望是否触发；

168、认知判断四，人工智能的安全防范认知欲望是否触发；

169、认知判断五，人工智能的健康度不足认知欲望是否触发；

170、认知判断六，人工智能安全救助认知欲望是否触发。

171、人工智能基础认知矩阵函数a2每一个元素可由一个数表示，这个数的数值大小作为基础认知命题事件的判断依据，也决定了人工智能的基础认知能力。基础认知矩阵函数a2第二行的每一个元素都表示规避危险欲望认知参数的判断值，基于人工智能规避危险欲望认知意识的6个认知判断，可知每一个元素都由6个规避危险欲望认知参数判断值加权求和组成，即

172、b2n＝εg pg1+μg pg2+ξgpg3+τg pg4+πg pg5+θg pg6(3.22)

173、该式称为人工智能规避危险欲望认知方程，其中pg1、pg2、pg3、pg4、pg5、pg6分别为人工智能规避危险欲望认知的6个认知判断的认知判断值，εg、μg、ξg、τg、πg、θg分别为人工智能规避危险欲望认知的6个认知判断每一项所对应的规避危险欲望认知判断的权重系数，权重系数表示每一项规避危险欲望认知判断所占的重要性比重。

174、三人工智能类性欲逻辑认知方程

175、在人工智能基础认知矩阵函数a2中，每一个元素表示一个基础认知事件命题，b31b32 。。。 b3n为类性欲认知元素变量。人工智能的类性欲认知意识包括如下4个方面的认知判断：

176、认知判断一，人工智能的性欲识别认知欲望是否触发；

177、认知判断二，人工智能性别化后的异性欲求认知欲望是否触发；

178、认知判断三，人工智能性别化后的异性情感依恋认知欲望是否触发；

179、认知判断四，人工智能的自我繁衍认知欲望是否触发。

180、人工智能基础认知矩阵函数a2每一个元素可由一个数表示，这个数的数值大小作为基础认知命题事件的判断依据，也决定了人工智能的基础认知能力。基础认知矩阵函数a2第三行的每一个元素都表示类性欲认知参数的判断值，基于人工智能类性欲认知意识的4个认知判断，可知每一个元素都由4个类性欲认知参数判断值加权求和组成，即

181、b3n＝εe pe1+μe pe2+ξepe3+τe pe4(3.23)

182、该式称为人工智能类性欲认知方程，其中pe1、pe2、pe3、pe4分别为人工智能类性欲认知的4个认知判断的认知判断值，εe、μe、ξe、τe分别为人工智能类性欲认知的4个认知判断每一项所对应的类性欲认知判断的权重系数，权重系数表示每一项类性欲认知判断所占的重要性比重。

183、3.4人工智能社会认知模型的数学原理

184、一人工智能道德逻辑认知方程

185、人工智能社会认知意识框架中的道德认知是以人的道德属性为基础的，人工智能的道德认知意识包括如下6个方面的认知判断：

186、认知判断一，人工智能的个人道德认知是否触发；

187、认知判断二，人工智能的社会公共道德认知是否触发；

188、认知判断三，人工智能的国家意志下的道德认知是否触发；

189、认知判断四，人工智能的社会组织道德认知是否触发；

190、认知判断五，人工智能的家庭道德认知是否触发；

191、认知判断六，人工智能的职业道德认知是否触发。

192、人工智能社会认知矩阵函数a3每一个元素可由一个数表示，这个数的数值大小作为社会认知命题事件的判断依据，也决定了人工智能的社会认知能力。社会认知矩阵函数a3第一行的每一个元素都表示道德认知参数的判断值，基于人工智能道德认知意识的6个认知判断，可知每一个元素都由6个道德认知参数判断值加权求和组成，即

193、c1n＝ηd pd1+θd pd2+ζdpd3+ρd pd4+σd pd5+δd pd6(3.24)

194、该式称为人工智能道德认知方程，其中pd1、pd2、pd3、pd4、pd5、pd6分别为人工智能道德认知的6个认知判断的认知判断值，ηd、θd、ζd、ρd、σd、δd分别为人工智能道德认知的6个认知判断每一项所对应的道德认知判断的权重系数，权重系数表示每一项道德认知判断所占的重要性比重。

195、二人工智能法律逻辑认知方程

196、人工智能社会认知意识框架中的法律认知是以人的法律属性为基础的，人工智能的法律认知意识包括如下6个方面的认知判断：

197、认知判断一，人工智能的法理和法律思想逻辑认知是否触发；

198、认知判断二，人工智能的立法逻辑认知是否触发；

199、认知判断三，人工智能的中国法律体系逻辑认知是否触发；

200、认知判断四，人工智能的其他国家法律体系逻辑认知是否触发；

201、认知判断五，人工智能的国际法逻辑认知是否触发；

202、认知判断六，人工智能的历史法律体系逻辑认知是否触发。

203、人工智能社会认知矩阵函数a3第二行的每一个元素都表示法律认知参数的判断值，基于人工智能法律认知意识的6个认知判断，可知每一个元素都由6个法律认知参数判断值加权求和组成，即

204、c2n＝ηf pf1+θf pf2+ζfpf3+ρf pf4+σf pf5+δf pf6(3.25)

205、该式称为人工智能法律认知方程，其中pf1、pf2、pf3、pf4、pf5、pf6分别为人工智能法律认知的6个认知判断的认知判断值，ηf、θf、ζf、ρf、σf、δf分别为人工智能法律认知的6个认知判断每一项所对应的法律认知判断的权重系数，权重系数表示每一项法律认知判断所占的重要性比重。

206、三人工智能社会伦理逻辑认知方程

207、人工智能社会认知意识框架中的社会伦理认知是以人的社会伦理属性为基础的，人工智能的社会伦理认知意识包括如下7个方面的认知判断：

208、认知判断一，人工智能的自然伦理逻辑认知是否触发；

209、认知判断二，人工智能的社会伦理逻辑认知是否触发；

210、认知判断三，人工智能的科学技术伦理认知是否触发；

211、认知判断四，人工智能的法律伦理逻辑认知是否触发；

212、认知判断五，人工智能的宗教伦理认知是否触发；

213、认知判断六，人工智能的政治伦理认知是否触发；

214、认知判断七，人工智能的战争伦理认知是否触发。

215、人工智能社会认知矩阵函数a3第三行每一个元素都表示社会伦理认知参数的判断值，基于人工智能社会伦理认知意识的7个认知判断，可知每一个元素都由7个社会伦理认知参数判断值加权求和组成，即

216、c3n＝ηl pl1+θl pl2+ζlpl3+ρl pl4+σl pl5+δl pl6+κl pl7(3.26)

217、该式称为人工智能社会伦理认知方程，其中pl1、pl2、pl3、pl4、pl5、pl6、pl7分别为人工智能社会伦理认知的7个认知判断的认知判断值，ηl、θl、ζl、ρl、σl、δl、κl分别为人工智能社会伦理认知的7个认知判断每一项所对应的社会伦理认知判断的权重系数，权重系数表示每一项社会伦理认知判断所占的重要性比重。

218、四人工智能宗教信仰逻辑认知方程

219、人工智能社会认知意识框架中的宗教信仰认知是以人的宗教信仰属性为基础的，人工智能的宗教信仰认知意识包括如下7个方面的认知判断：

220、认知判断一，人工智能的宗教哲学和宗教思想逻辑认知是否触发；

221、认知判断二，人工智能的基督教逻辑认知是否触发；

222、认知判断三，人工智能的伊斯兰教逻辑认知是否触发；

223、认知判断四，人工智能的佛教逻辑认知是否触发；

224、认知判断五，人工智能的中国宗教体系逻辑认知是否触发；

225、认知判断六，人工智能的其他国家宗教体系逻辑认知是否触发；

226、认知判断七，人工智能的自然宗教逻辑认知是否触发。

227、人工智能社会认知矩阵函数a3第四行每一个元素都表示宗教信仰认知参数的判断值，基于人工智能宗教信仰认知意识的7个认知判断，可知每一个元素都由7个宗教信仰认知参数判断值加权求和组成，即

228、c4n＝ηz pz1+θz pz2+ζzpz3+ρz pz4+σz pz5+δz pz6+κz pz7(3.27)

229、该式称为人工智能的宗教信仰认知方程，其中pz1、pz2、pz3、pz4、pz5、pz6、pz7分别为人工智能宗教信仰认知7个认知判断的认知判断值，ηz、θz、ζz、ρz、σz、δz、κz分别为人工智能宗教信仰认知的7个认知判断每一项所对应的宗教信仰认知判断的权重系数，权重系数表示每一项宗教信仰认知判断所占的重要性比重。

230、五人工智能精神和心理逻辑认知方程

231、人工智能社会认知意识框架中的精神和心理认知是以人的精神和心理属性为基础的，人工智能的精神和心理认知意识包括如下4个方面的认知判断：

232、认知判断一，人工智能的心理结构理论逻辑认知是否触发；

233、认知判断二，人工智能的精神健康逻辑认知是否触发；

234、认知判断三，人工智能的精神异常与病态心理逻辑认知是否触发；

235、认知判断四，人工智能的精神与心理治疗逻辑认知是否触发。

236、人工智能社会认知矩阵函数a3第五行每一个元素都表示精神和心理认知参数的判断值，基于精神和心理认知意识4个认知判断，可知每一个元素都由4个精神和心理认知参数判断值加权求和组成，即

237、c5n＝ηj pj1+θj pj2+ζj pj3+ρj pj4(3.28)

238、该式称为人工智能的精神和心理认知方程，其中pj1、pj2、pj3、pj4分别为人工智能精神和心理认知的4个认知判断的认知判断值，ηj、θj、ζj、ρj分别为人工智能精神和心理认知的4个认知判断每一项所对应的精神和心理认知判断的权重系数，权重系数表示每一项精神和心理认知判断所占的重要性比重。

239、3.5人工智能知识学习认知模型的数学原理

240、一人工智能纯粹知识学习认知方程

241、人工智能知识学习认知意识框架中的纯粹知识学习认知是以人的纯粹知识学习为基础的，人工智能的纯粹知识学习认知意识包括如下5个方面的认知判断：

242、认知判断一，人工智能的纯粹标准知识学习逻辑认知是否触发；

243、认知判断二，人工智能的社会规范标准知识学习逻辑认知是否触发；

244、认知判断三，人工智能的社会文化标准知识学习逻辑认知是否触发；

245、认知判断四，人工智能的运动与行为标准知识学习逻辑认知是否触发；

246、认知判断五，人工智能的精神和心理认知标准知识学习逻辑认知是否触发。

247、人工智能纯粹知识学习认知矩阵函数a4第一行的每一个元素都表示纯粹知识学习认知参数的判断值，基于人工智能纯粹知识学习认知意识的5个认知判断，可知每一个元素都由5个纯粹知识学习认知参数判断值加权求和组成，即

248、d1n＝ηc pc1+θc pc2+ζcpc3+ρc pc4+σc pc5(3.29)

249、该式称为人工智能纯粹知识学习认知方程，其中pc1、pc2、pc3、pc4、pc5为人工智能纯粹知识学习认知的5个认知判断的认知判断值，ηc、θc、ζc、ρc、σc为人工智能纯粹知识学习认知的5个认知判断每一项所对应的纯粹知识学习认知判断的权重系数，权重系数表示纯粹知识学习认知判断的重要性比重。

250、二人工智能标准资讯知识学习认知方程

251、人工智能知识学习认知意识框架中的标准资讯知识学习认知是以人的标准资讯知识学习为基础的，人工智能的标准资讯知识学习认知意识包括如下两个方面的认知判断：

252、认知判断一，人工智能的即时性标准资讯知识学习逻辑认知是否触发；

253、认知判断二，人工智能的历史标准资讯知识学习逻辑认知是否触发。

254、人工智能知识学习认知矩阵函数a4第二行的每一个元素都表示标准资讯知识学习认知参数的判断值，基于人工智能标准资讯知识学习认知意识的2个认知判断，可知每一个元素都由2个标准资讯知识学习认知参数判断值加权求和组成，即

255、d2n＝ηx px1+θx px2(3.30)

256、该式称为人工智能标准资讯知识学习认知方程，其中px1、px2为人工智能标准资讯知识学习认知的2个认知判断的认知判断值，ηx、θx为人工智能标准资讯知识学习认知的2个认知判断每一项所对应的标准资讯知识学习认知判断的权重系数，权重系数表示标准资讯知识学习认知判断的重要性比重。

257、三人工智能标准资讯向纯粹知识转化的知识学习认知方程

258、人工智能的标准资讯向纯粹知识转化的知识学习认知是以标准资讯向纯粹知识转化的逻辑为基础的，人工智能标准资讯向纯粹知识转化的知识学习认知意识包括如下2个方面认知判断：

259、认知判断一，人工智能的标准资讯向纯粹知识转化的时间判断逻辑认知是否触发；

260、认知判断二，人工智能的标准资讯向纯粹知识转化的内容判断逻辑认知是否触发。

261、人工智能知识学习认知矩阵函数a4第三行的每一个元素都表示标准资讯向纯粹知识转化的知识学习认知参数的判断值，基于人工智能标准资讯向纯粹知识转化知识学习认知意识的2个认知判断，可知每一个元素都由2个标准资讯向纯粹知识转化知识学习认知参数判断值加权求和组成，即

262、d3n＝ηh ph1+θh ph2(3.31)

263、该式称为人工智能标准资讯向纯粹知识转化的知识学习认知方程，其中ph1、ph2为人工智能标准资讯向纯粹知识转化的知识学习认知的2个认知判断的认知判断值，ηh、θh为人工智能标准资讯向纯粹知识转化的知识学习的2个认知判断每一项所对应的认知判断权重系数，权重系数表示标准资讯向纯粹知识转化的知识学习认知判断的重要性比重。

264、3.6人工智能思想认知模型的数学原理

265、一人工智能辩证逻辑认知方程

266、人工智能思想认知意识框架中的辩证逻辑认知是以人的辩证逻辑思维为基础的，人工智能的辩证逻辑认知意识包括如下3个方面的认知判断：

267、认知判断一，人工智能的对立统一规律认知是否触发；

268、认知判断二，人工智能的量变与质变互相转化规律认知是否触发；

269、认知判断三，人工智能的否定之否定规律认知是否触发。

270、人工智能思想认知矩阵函数a5第一行每一个元素都表示辩证逻辑认知参数的判断值，基于人工智能辩证逻辑认知意识的3个认知判断，可知每一个元素都由3个辩证逻辑认知参数判断值加权求和组成，即

271、e1n＝ηb pb1+θb pb2+ζb pb3(3.32)

272、该式称为人工智能辩证逻辑认知方程，其中pb1、pb2、pb3为人工智能辩证逻辑认知的3个认知判断的认知判断值，ηb、θb、ζb为人工智能辩证逻辑的3个认知判断每一项所对应的辩证逻辑认知判断的权重系数，权重系数表示辩证逻辑认知判断的重要性比重。

273、二人工智能系统化思维逻辑认知方程

274、人工智能思想认知意识框架中的系统化思维认知是以系统论思想为基础的，人工智能的系统化思维认知意识包括如下3个方面的认知判断：

275、认知判断一，人工智能的非线性系统化思维认知是否触发；

276、认知判断二，人工智能的满足熵增原理的闭合系统化思维认知是否触发；

277、认知判断三，人工智能的自组织系统化思维认知是否触发。

278、人工智能思想认知矩阵函数a5第二行每一个元素都表示系统化思维认知参数判断值，基于系统化思维认知意识3个认知判断，可知每一个元素都由3个系统化思维认知参数判断值加权求和组成，即

279、e2n＝ηt pt1+θt pt2+ζt pt3(3.33)

280、该式称为人工智能系统化思维认知方程，其中pt1、pt2、pt3为人工智能系统化思维认知的3个认知判断的认知判断值，ηt、θt、ζt为人工智能系统化思维的3个认知判断每一项所对应的系统化思维认知判断的权重系数，权重系数表示系统化思维认知判断的重要性比重。

281、三人工智能思想理论认知方程

282、人工智能思想认知意识框架中的思想理论逻辑认知是以人的思想理论认知思维为基础的，人工智能的思想理论认知意识包括如下3个方面的认知判断：

283、认知判断一，人工智能的思想理论标准知识逻辑认知是否触发；

284、认知判断二，人工智能的运动与行为思想理论标准知识逻辑认知是否触发；

285、认知判断三，人工智能的精神和心理思想理论标准知识逻辑认知是否触发。

286、人工智能思想认知矩阵函数a5第三行每一个元素都表示思想理论认知参数的判断值，基于人工智能思想理论认知意识的3个认知判断，可知每一个元素都由3个思想理论认知参数判断值加权求和组成，即

287、e3n＝ηy py1+θy py2+ζy py3(3.34)

288、该式称为人工智能的思想认知方程，其中py1、py2、py3为人工智能思想理论认知的3个认知判断的认知判断值，ηy、θy、ζy为人工智能思想理论认知的3个认知判断每一项所对应的思想理论认知判断的权重系数，权重系数表示思想理论认知判断的重要性比重。

289、四人工智能审美认知方程

290、人工智能思想认知意识框架中的审美认知是以人的审美思维为基础的，人工智能的审美认知意识包括如下3个方面的认知判断：

291、认知判断一，人工智能的人的审美认知是否触发；

292、认知判断二，人工智能的自然审美认知是否触发；

293、认知判断三，人工智能的社会审美认知是否触发。

294、人工智能思想认知矩阵函数a5第四行的每一个元素都表示审美认知参数的判断值，基于人工智能审美认知意识的3个认知判断，可知每一个元素都由3个审美认知参数判断值加权求和组成，即

295、e4n＝ηs ps1+θs ps2+ζs ps3(3.35)

296、该式称为人工智能的审美认知方程，其中ps1、ps2、ps3为人工智能审美认知的3个认知判断的认知判断值，ηs、θs、ζs为人工智能审美认知的3个认知判断每一项所对应的审美认知判断的权重系数，权重系数表示审美认知判断的重要性比重。

297、3.7人工智能经验认知模型的数学原理

298、一人工智能自然经验认知方程

299、人工智能经验认知意识框架中的自然经验认知是以人的自然经验思维为基础的，人工智能的自然经验认知意识包括如下3个方面的认知判断：

300、认知判断一，人工智能的类食欲经验认知是否触发；

301、认知判断二，人工智能的规避危险欲望经验认知是否触发；

302、认知判断三，人工智能的类性欲经验认知是否触发。

303、人工智能经验认知矩阵函数a6第一行每一个元素都表示自然经验认知参数的判断值，基于人工智能自然经验认知意识的3个认知判断，可知每一个元素都由3个自然经验认知参数判断值加权求和组成，即

304、f1n＝μk pk1+τk pk2+ωk pk3(3.36)

305、该式称为人工智能的自然经验认知方程，其中pk1、pk2、pk3为人工智能自然经验认知的3个认知判断的认知判断值，μk、τk、ωk为人工智能自然经验的3个认知判断每一项所对应的自然经验认知判断的权重系数，权重系数表示自然经验认知判断的重要性比重。

306、二人工智能社会经验认知方程

307、人工智能经验认知意识框架中的社会经验认知是以人的社会经验思维为基础的，人工智能的社会经验认知意识包括如下5个方面的认知判断：

308、认知判断一，人工智能的道德经验认知是否触发；

309、认知判断二，人工智能的法律经验认知是否触发；

310、认知判断三，人工智能的社会伦理经验认知是否触发；

311、认知判断四，人工智能的宗教信仰经验认知是否触发；

312、认知判断五，人工智能的精神和心理经验认知是否触发。

313、人工智能经验认知矩阵函数a6第二行每一个元素都表示社会经验认知参数的判断值，基于人工智能社会经验认知意识的5个认知判断，可知每一个元素都由5个社会经验认知参数判断值加权求和组成，即

314、f2n＝μp pp1+τp pp2+ωp pp3+θp pp4+εp pp5(3.37)

315、该式称为人工智能的社会经验认知方程，其中pp1、pp2、pp3、pp4、pp5为人工智能社会经验认知的5个认知判断的认知判断值，μp、τp、ωp、θp、εp为人工智能社会经验的5个认知判断每一项所对应的社会经验认知判断的权重系数，权重系数表示社会经验认知判断的重要性比重。

316、三人工智能运动与行为经验认知方程

317、人工智能经验认知意识框架中的运动与行为经验认知是以人的运动与执行行为认知为基础的，人工智能的运动与执行行为经验认知意识包括如下2个方面的认知判断：

318、认知判断一，人工智能的运动经验认知是否触发；

319、认知判断二，人工智能的执行行为经验认知是否触发。

320、人工智能经验认知矩阵函数a6第三行的每一个元素都表示运动与执行行为经验认知参数的判断值，基于人工智能运动与执行行为经验认知意识的2个认知判断，可知每一个元素都由2个运动与执行行为经验认知参数判断值加权求和组成，即

321、f3n＝μq pq1+τq pq2(3.38)

322、该式称为人工智能的运动与行为经验认知方程，其中pq1、pq2为人工智能运动与执行行为经验认知的2个认知判断的认知判断值，μq、τq为人工智能运动与执行行为经验的2个认知判断每一项所对应的运动与执行行为经验认知判断的权重系数，权重系数表示运动与执行行为经验认知判断的重要性比重。

323、3.8人工智能被动执行行为认知模型的数学原理

324、一人工智能基于用户需求的被动执行行为认知方程

325、人工智能被动执行行为认知意识框架中的基于用户需求的被动执行行为认知是以用户需求认知逻辑为基础的，人工智能的基于用户需求的被动执行行为认知意识包括如下2个方面的认知判断：

326、认知判断一，人工智能基于用户软件需求的被动执行行为认知是否触发；

327、认知判断二，人工智能基于用户硬件需求的被动执行行为认知是否触发。

328、人工智能被动执行行为认知矩阵函数a7第一行的每一个元素都表示基于用户需求的被动执行行为认知参数的判断值，这些判断值都基于用户需求的被动执行行为认知意识的2个认知判断，可知每一个元素都由2个基于用户需求的被动执行行为认知参数判断值加权求和组成，即

329、g1n＝μj pj1+τj pj2(3.39)

330、该式称为人工智能基于用户需求的被动执行行为认知方程，其中pj1、pj2为人工智能基于用户需求的被动执行行为认知的2个认知判断的认知判断值，μj、τj为人工智能基于用户需求的被动执行行为的2个认知判断每一项所对应的基于用户需求的被动执行行为认知判断的权重系数，权重系数表示基于用户需求的被动执行行为认知判断的重要性比重。

331、二人工智能基于物理硬件刺激的被动执行行为认知方程

332、人工智能被动执行行为认知意识框架中的基于物理硬件刺激的被动执行行为认知是以物理硬件传感器认知逻辑为基础的，人工智能基于物理硬件刺激的被动执行行为认知意识包括如下3个方面的认知判断：

333、认知判断一，人工智能基于物理行为刺激的被动执行行为认知是否触发；

334、认知判断二，人工智能基于化学行为刺激的被动执行行为认知是否触发；

335、认知判断三，人工智能基于生物行为刺激的被动执行行为认知是否触发。

336、人工智能被动执行行为认知矩阵函数a7第二行的每一个元素都表示基于物理硬件刺激的被动执行行为认知参数的判断值，这些判断值都基于物理硬件刺激的被动执行行为认知意识的3个认知判断，可知每一个元素都由3个基于物理硬件刺激的被动执行行为认知参数判断值加权求和组成，即

337、g2n＝μr pr1+τr pr2+ξr pr3(3.40)

338、该式称为人工智能基于物理硬件刺激的被动执行行为认知方程，其中pr1、pr2、pr3为人工智能基于物理硬件刺激的被动执行行为认知的3个认知判断的认知判断值，μr、τr、ξr为人工智能基于物理硬件刺激的被动执行行为的3个认知判断每一项所对应的基于物理硬件刺激的被动执行行为认知判断的权重系数，权重系数表示基于物理硬件刺激的被动执行行为认知判断的重要性比重。

339、三人工智能基于软件刺激的被动执行行为认知方程

340、人工智能被动执行行为认知意识框架中的基于软件刺激的被动执行行为认知是以软件刺激逻辑为基础的，人工智能的基于软件刺激的被动执行行为认知意识包括如下4个方面的认知判断：

341、认知判断一，人工智能执行流程中的软件刺激被动执行行为认知是否触发；

342、认知判断二，人工智能的软件安全性行为刺激被动执行行为认知是否触发；

343、认知判断三，人工智能的精神和心理认知行为刺激被动执行行为认知是否触发；

344、认知判断四，人工智能的审美认知行为刺激被动执行行为认知是否触发。

345、人工智能被动执行行为认知矩阵函数a7第三行的每一个元素都表示基于软件刺激的被动执行行为认知参数的判断值，这些判断值都基于软件刺激的被动执行行为认知意识的4个认知判断，可知每一个元素都由4个基于软件刺激的被动执行行为认知参数判断值加权求和组成，即

346、g3n＝μc pc1+τc pc2+δc pc3+ρc pc4(3.41)

347、该式称为人工智能基于软件刺激的被动执行行为认知方程，其中pc1、pc2、pc3、pc4为人工智能基于软件刺激的被动执行行为认知的4个认知判断的认知判断值，μc、τc、δc、ρc为人工智能基于软件刺激的被动执行行为的4个认知判断每一项所对应的基于软件刺激的被动执行行为认知判断的权重系数，权重系数表示基于软件刺激的被动执行行为认知判断的重要性比重。

348、3.9人工智能自我创造性认知模型的数学原理

349、一人工智能表象类自我创造性认知方程

350、人工智能自我创造性认知意识框架中的表象类自我创造性认知是以表象创造性认知逻辑为基础的，人工智能的表象类自我创造性认知意识包括如下4个方面的认知判断：

351、认知判断一，人工智能视觉表象自我创造性认知是否触发；

352、认知判断二，人工智能声音表象自我创造性认知是否触发；

353、认知判断三，人工智能触碰表象自我创造性认知是否触发；

354、认知判断四，人工智能仿生表象自我创造性认知是否触发。

355、人工智能自我创造性认知矩阵函数a8第一行的每一个元素都表示表象类自我创造性认知参数的判断值，这些判断值都基于表象类自我创造性认知意识的4个认知判断，可知每一个元素都由4个表象类自我创造性认知参数判断值加权求和组成，即

356、h1n＝μs ps1+τs ps2+πs ps3+θs ps4(3.42)

357、该式称为人工智能表象类自我创造性认知方程，其中ps1、ps2、ps3、ps4为人工智能表象类自我创造性认知的4个认知判断的认知判断值，μs、τs、πs、θs为人工智能表象类自我创造性的4个认知判断每一项所对应的表象类自我创造性认知判断的权重系数，权重系数表示表象类自我创造性认知判断的重要性比重。

358、二人工智能内容类自我创造性认知方程

359、人工智能自我创造性认知意识框架中的内容类自我创造性认知是以内容创造性认知逻辑为基础的，人工智能的内容类自我创造性认知意识包括如下3个方面的认知判断：

360、认知判断一，人工智能文学内容自我创造性认知是否触发；

361、认知判断二，人工智能行业文本内容自我创造性认知是否触发；

362、认知判断三，人工智能学术论文内容自我创造性认知是否触发。

363、人工智能自我创造性认知矩阵函数a8第二行的每一个元素都表示内容类自我创造性认知参数的判断值，这些判断值都基于内容类自我创造性认知意识的3个认知判断，可知每一个元素都由3个内容类自我创造性认知参数判断值加权求和组成，即

364、h2n＝μq pq1+τq pq2+πq pq3(3.43)

365、该式称为人工智能内容类自我创造性认知方程，其中pq1、pq2、pq3为人工智能内容类自我创造性认知的3个认知判断的认知判断值，μq、τq、πq为人工智能内容类自我创造性的3个认知判断每一项所对应的内容类自我创造性认知判断的权重系数，权重系数表示内容类自我创造性认知判断的重要性比重。

366、三人工智能原理类自我创造性认知方程

367、人工智能自我创造性认知意识框架中的原理类自我创造性认知是以理论原理创造性认知逻辑为基础的，人工智能的原理类自我创造性认知意识包括如下3个方面的认知判断：

368、认知判断一，人工智能视自然科学科研原理自我创造性认知是否触发；

369、认知判断二，人工智能社会科学科研原理自我创造性认知是否触发；

370、认知判断三，人工智能人文科学科研原理自我创造性认知是否触发。

371、人工智能自我创造性认知矩阵函数a8第三行的每一个元素都表示原理类自我创造性认知参数的判断值，这些判断值都基于原理类自我创造性认知意识的3个认知判断，可知每一个元素都由3个原理类自我创造性认知参数判断值加权求和组成，即

372、h3n＝μz pz1+τz pz2+πz pz3(3.44)

373、该式称为人工智能原理类自我创造性认知方程，其中pz1、pz2、pz3为人工智能原理类自我创造性认知的3个认知判断的认知判断值，μz、τz、πz为人工智能原理类自我创造性的3个认知判断每一项所对应的原理类自我创造性认知判断的权重系数，权重系数表示原理类自我创造性认知判断的重要性比重。

374、四人工智能技术发明类自我创造性认知方程

375、人工智能自我创造性认知意识框架中的技术发明类自我创造性认知是以技术发明创造性认知逻辑为基础的，人工智能的技术发明类自我创造性认知意识包括如下3个方面的认知判断：

376、认知判断一，人工智能技术发明专利类自我创造性认知是否触发；

377、认知判断二，人工智能实用新型专利类自我创造性认知是否触发；

378、认知判断三，人工智能计算机软件开发与设计类自我创造性认知是否触发。

379、人工智能自我创造性认知矩阵函数a8第四行的每一个元素都表示技术发明类自我创造性认知参数的判断值，这些判断值都基于技术发明类自我创造性认知意识的3个认知判断，可知每一个元素都由3个技术发明类自我创造性认知参数判断值加权求和组成，即

380、h 4n＝μm pm1+τm pm2+πm pm3(3.45)

381、该式称为人工智能技术发明类自我创造性认知方程，其中pm1、pm2、pm3为人工智能技术发明类自我创造性认知的3个认知判断的认知判断值，μm、τm、πm为人工智能技术发明类自我创造性的3个认知判断每一项所对应的技术发明类自我创造性认知判断的权重系数，权重系数表示技术发明类自我创造性认知判断的重要性比重。

382、五人工智能工程技术类自我创造性认知方程

383、人工智能自我创造性认知意识框架中的工程技术类自我创造性认知是以工程技术创造性认知逻辑为基础的，人工智能的工程技术类自我创造性认知意识包括如下4个方面的认知判断：

384、认知判断一，人工智能应用数学工程技术自我创造性认知是否触发；

385、认知判断二，人工智能应用物理工程技术自我创造性认知是否触发；

386、认知判断三，人工智能化学工程自我创造性认知是否触发；

387、认知判断四，人工智能生物与医学工程自我创造性认知是否触发。

388、人工智能自我创造性认知矩阵函数a8第五行的每一个元素都表示工程技术类自我创造性认知参数的判断值，这些判断值都基于工程技术类自我创造性认知意识的4个认知判断，可知每一个元素都由4个工程技术类自我创造性认知参数判断值加权求和组成，即

389、h5n＝μn pn1+τn pn2+πn pn3+θn pn4(3.46)

390、该式称为人工智能工程技术类自我创造性认知方程，其中pn1、pn2、pn3、pn4为人工智能工程技术类自我创造性认知的4个认知判断的认知判断值，μn、τn、πn、θn为人工智能工程技术类自我创造性的4个认知判断每一项所对应的工程技术类自我创造性认知判断的权重系数，权重系数表示工程技术类自我创造性认知判断的重要性比重。

391、3.10人工智能完全认知模型的数学原理

392、一人工智能个体化属性认知方程

393、人工智能完全认知意识框架中的个体化属性认知是以个体化属性认知逻辑为基础的，人工智能的个体化属性认知意识包括如下2个方面的认知判断：

394、认知判断一，个体化人工智能的自然属性认知是否触发；

395、认知判断二，个体化人工智能的社会属性认知是否触发。

396、人工智能完全认知矩阵函数a9第一行的每一个元素都表示人工智能的个体化属性认知参数的判断值，这些判断值都基于人工智能的个体化属性的2个认知判断，可知每一个元素都由2个人工智能的个体化属性认知参数判断值加权求和组成，即

397、i1n＝μw pw1+τw pw2(3.47)

398、该式称为人工智能的个体化属性认知方程，其中pw1、pw2为人工智能个体化属性认知的2个认知判断的认知判断值，μw、τw为人工智能个体化属性的2个认知判断每一项所对应的个体化属性认知判断的权重系数，权重系数表示个体化属性认知判断的重要性比重。

399、二人工智能综合认知方程

400、人工智能完全认知意识框架中的综合认知是以人工智能的综合认知逻辑为基础的，人工智能的综合认知意识包括如下8个方面的认知判断：

401、认知判断一，人工智能类先验逻辑认知是否触发；

402、认知判断二，人工智能自然属性认知是否触发；

403、认知判断三，人工智能社会属性认知是否触发；

404、认知判断四，人工智能知识学习认知是否触发；

405、认知判断五，人工智能思想认知是否触发；

406、认知判断六，人工智能经验认知是否触发；

407、认知判断七，人工智能被动执行行为认知是否触发；

408、认知判断八，人工智能自我创造性认知是否触发。

409、人工智能完全认知矩阵函数a9第二行的每一个元素都表示综合认知参数的判断值，这些判断值都基于综合认知意识的8个认知判断，可知每一个元素都由8个综合认知参数判断值加权求和组成，即

410、i2n＝μt pt1+τt pt2+πt pt3+θt pt4+

411、该式称为人工智能的综合认知方程，其中pt1、pt2、pt3、pt4、pt5、pt6、pt7、pt8为人工智能综合认知的8个认知判断的认知判断值，μt、τt、πt、θt、ρt、ζt、ηt为人工智能综合认知的8个认知判断每一项所对应的综合认知判断的权重系数，权重系数表示综合认知判断的重要性比重。

412、4人工智能认知计算优先级和双层运算模型

413、现阶段市场上的人工智能技术模型大部分是基于概率论的，也就是基于人工智能机器对输入的大数据进行概率分析，得出计算结果的过程，从而实现人工智能机器的智能化工作。这些人工智能技术模型最大的问题便是依赖于大数据输入的数据量级和大数据算法分析，人工智能的智能化计算完全依赖于大数据样本的供给，并会对所供给的大数据进行整体性的计算，处于一种“大海捞针”式的计算模式之中，对算力速度的要求极高，对电力能源的损耗极大，对大数据样本的数量极其依赖。

414、现阶段市场上的人工智能技术模型并不符合人类的认知模式，尽管现阶段的人工智能技术模型也模仿神经网络模型，即形成人工神经网络技术模型，然而现阶段这些技术只是模仿了人脑神经网络的表层结构，而对于人类的认知具有什么样的逻辑框架则是完全缺乏的。我们知道，人类，包括其他拥有大脑的高等生物在地球上已经生存了几百万年了，但生物界并未发生本质性的能源危机，也就是人类和其他拥有大脑的高等生物的高级认知活动并没有消耗过多的地球能源，人类和其他拥有大脑的高等生物都可以非常流畅地进行认知思考过程。这说明，人类和其他拥有大脑的高等生物的认知活动并不是以机械化地消耗能源为代价的，并不是以要穷尽大脑神经元的全部节点为逻辑的，而是一定有更为良性的运行机制进行认知行为的。而这种更为良性的运行机制一定是基于一定的框架结构的，这种框架结构使得人类大脑可以精准地识别并处理外界的事物，给出认知判断。

415、基于此，我们便模仿人的认知思维创建了人工智能认知意识框架技术模型，在不必过于依赖高损耗电力能源、大规模数据和高性能算力的情况下，尽可能良性地实现人工智能的高级认知过程，完成人工智能大规模产业化的发展。

416、在人工智能认知意识框架技术模型之下，这种运算优先级的模式发生了根本性的变化，也就是说，人工智能认知意识框架是一种基于人的认知而设定的框架体系，具有非常强的确定性，这种确定性表现为认知意识框架的提前设定，而不是基于输入大数据的概率分析和数理统计。所以，在人工智能认知意识框架技术模型中，人工智能的认知意识框架大数据设定具有最高级的数学运算权限，其权限是要大于普通输入大数据的算法分析的运算权限的。普通输入大数据算法的运算权限必须在人工智能认知意识框架数据设定的数学运算权限之后才可进行运算，而且其运算还要符合前者的运算规则，在此基础上进行后续的算法运算，从而输出人工智能认知运算结果或者执行智能化功能行为。

417、因此，人工智能认知意识框架技术模型的数学逻辑是一种双层的运算逻辑结构，第一层是设定人工智能认知意识框架的结构层，第二层是在第一层的基础上，按照输入大数据的概率分析和数理统计模式进行数据计算的层。人工智能认知计算双层结构模型，可见图3。

418、在人工智能认知计算双层结构模型中，认知计算触发于认知需求的输入，对于人工智能机器而言，认知需求输入包含两种类型，一种类型是基于用户需求输入；另一种类型是基于外界环境对人工智能机器的触发刺激，包括ai传感器设备对外界撞击、压力、温度、重力、声音、光学等刺激指令数据的收集。

419、获得认知需求后，人工智能会首先通过人工智能认知意识框架对需求数据进行处理，这个过程的目的是实现人工智能认知范畴的有效筛选，让人工智能认知意识框架对需求数据进行有针对性的计算，以实现符合人的自然属性、社会属性等的思维认知，而不是漫无目的的进行全盘计算，浪费算力资源和数据资源，提高计算效率和精准度。

420、人工智能认知意识框架对需求数据的计算会调用标准知识库，通过纯粹知识的调取或思想理论算法的调取，反馈给人工智能认知意识框架，形成基于认知意识框架的认知结果。这一认知结果会再传递给人工智能大数据概率与数理统计算法计算层进行二次计算，这一计算过程会调用之前的人工智能大数据预训练数据库，通过对预训练数据库相关数据特征的提取，反馈给大数据概率与数理统计算法计算层，再结合人工智能认知意识框架的初次计算结果，进行综合性的认知计算，得出最终的认知计算输出结果。

421、5人工智能认知模型的认知执行流程

422、人工智能认知意识框架技术模型可以实现完整的人工智能认知能力，其中的执行过程是通过标准的认知执行流程来实现的。人工智能认知意识框架技术模型的认知执行过程可通过人工智能认知技术认知执行流程图进行描述，见图4。人工智能认知意识框架技术模型包括十二个方面的认知执行流程，具体如下：

423、(1)人工智能的认知执行流程一：命题输入

424、人工智能认知模型的第一个认知流程是命题输入。人工智能的命题输入包括两个方面的类型，一种类型是以用户需求的形式进行认知命题的录入；另一种类型是根据人工智能外界的感知行为触发来进行的认知刺激输入，这些刺激输入是经过人工智能硬件传感器形式进行获取的，形成刺激命题的输入。

425、输入的命题是具有一定的含义的，不管是用户需求的命题输入，还是外界感知行为触发的认知刺激，对于人工智能认知意识框架而言都具有一定的含义，同时输入的命题也具有一定的问题属性，人工智能后续会对这些输入的命题含义和命题属性进行分析，以完成后续的认知流程。

426、(2)人工智能的认知执行流程二：语义分析

427、命题输入之后，人工智能便开始对输入的命题进行语义分析。

428、对于文本性质的命题(包括语音或图像转化的文字)，人工智能先对命题文字进行字词分析，字词分析目的是为了分析文字的语言逻辑结构，为后续理解文字的意义做准备。

429、对于外界感知行为触发的认知刺激性质的命题，人工智能则需要先对感知刺激行为进行类别分析，分析的目的是为了区分出感知刺激行为属于哪种类型，也为后续理解感知刺激行为的意义做准备。

430、以上的语义分析和感知刺激行为的分析都是表象的内容分析，尚不具有深层次的解析，深层次的含义解析是在后续的人工智能认知过程当中进行的，而这里更多指的是语言结构的字面的分析，感知刺激行为的分析也是在表象上分类执行的。后续的认知计算则会深入到命题涵义，将会更加复杂。

431、(3)人工智能的认知执行流程三：语义理解

432、人工智能的语义理解是对命题文本的内容进行相应的认知理解。语义分析之后，人工智能便开始对输入的命题进行语义理解。对于文本性质的命题，根据语义分析的逻辑结构，会得出这段命题文字的人类社会化涵义。对于外界感知行为触发的认知刺激性质的命题，人工智能根据感知刺激行为的类型，理解感知刺激行为的涵义，形成刺激行为的理解认知。

433、所以，人工智能的认知逻辑包括两种，一个是对自然属性的识别，另外一个是人类社会化语言属性的理解，这里指的主要是人类社会化属性的命题语义理解，根据语言的逻辑结构来进行语义涵义的理解。

434、(4)人工智能的认知执行流程四：认知分解

435、语义理解之后，人工智能便开始对输入的命题进行认知分解。人工智能的认知分解是根据语义理解的社会化涵义，将命题的社会化涵义按照人工智能认知意识框架的九层结构分解成九种大涵义认知，每种大涵义再可细化成更深入级别的小涵义，级别可以无限细化，这种细化的知识数据结构可用矩阵表示。

436、对于深入到二级涵义的命题知识数据，可直接用矩阵表示，称为人工智能认知分解矩阵。认知分解是基于标准知识数据库的认知知识结构进行划分的。人工智能命题的认知分解按照类型可分为三大类：

437、第一类是自然认知分解，自然认知分解是对自然形态的命题进行认知分解，主要是对属于自然科学知识范畴的内容认知进行分解。自然认知分解包括对物理、天文、地理、生命科学等知识属性的认知分解。自然形态知识可由一级涵义分解成二级涵义，二级涵义再分解成三级涵义，如此分解下去，形成自然形态的认知分解过程。第二类是社会认知分解，社会认知分解是对社会形态的命题进行认知分解，主要是对属于社会科学知识范畴的内容认知进行分解。社会认知分解包括对道德、法律、社会伦理、宗教信仰等知识属性的认知分解。社会形态知识可由一级涵义分解成二级涵义，二级涵义再分解成三级涵义，如此分解下去，形成社会形态的认知分解过程。第三类是心理认知分解，心理认知分解是对心理形态的命题进行认知分解，主要是对属于心理科学知识范畴的内容认知进行分解，心理认知分解是对人的心理状态和精神状态等知识属性进行认知分解，并分解界定人格的状态、正常心理状态和焦虑属性、抑郁属性、恐惧属性、强迫属性等病态心理状态，这些都属于认知心理认知分解的范畴。心理形态知识可由一级涵义分解成二级涵义，二级涵义再分解成三级涵义，如此分解下去，形成自然形态的认知分解过程。

438、(5)人工智能的认知执行流程五：社会属性匹配

439、认知分解之后，人工智能开始对输入的命题进行社会属性匹配。人工智能任何一个个体都会被赋予不同的社会属性。人工智能的社会属性匹配是根据输入命题的含义进行法律、道德、社会伦理、宗教信仰、精神和心理属性的判断和匹配，根据这些社会属性作为认知判断和标准知识库调用的依据。

440、人工智能的社会属性匹配会涉及到法律、道德、社会伦理、宗教信仰、精神和心理属性的指导思想匹配问题。比如基于马克思主义主义哲学的中国法律属性，便不能适用于美国的法律，因为美国法律的指导思想不是基于马克思主义哲学作为指导思想的。已经匹配了中国法律属性的人工智能机器，便不能完全理解美国的法律，因为中国的法律和美国的法律是不同的，人工智能机器要对美国的法律进行认知，便需要匹配美国的法律属性才可对美国的法律进行完全认知。

441、对于道德、社会伦理、宗教信仰、精神和心理等社会属性的认知也需要匹配相应的社会属性，才可实现对输入命题的社会属性认知。

442、(6)人工智能的认知执行流程六：类人格匹配

443、认知社会属性匹配之后，人工智能开始对输入的命题进行类人格匹配。人工智能的类人格匹配是实现个性审美、独立类人格的判断、匹配，根据类人格匹配作为认知判断和标准知识库调用的依据。

444、类人格匹配是基于个性化的认知，使得人工智能机器赋予个性化的审美和独立性的类人格，为其匹配自己的审美属性和独立的类人格属性，作为对命题的独立类人格认知。譬如，当让人工智能去判断两个歌手谁唱得更好的认知命题时，将会基于类人格匹配来作为认知判断的依据，在大众化看来，a歌手和b歌手谁唱得好的问题，可能会有一些公共的认知，但对于人工智能个体来说，匹配了独有的类人格之后，它将会有它的自我审美判断，比如它就认为a歌手唱得好，这是它独有的审美认知，这是没有任何道理的，只是基于它的主观个体审美的判断、个体的类人格判断。这些都是通过类人格匹配来实现的。

445、(7)人工智能的认知执行流程七：认知数据匹配

446、类人格匹配之后，人工智能开始对输入的命题进行认知数据匹配。人工智能的认知数据匹配是根据分解后的子级社会化涵义，调用人工智能标准知识库中的相应的标准知识，对于社会化涵义属于只获取纯粹知识的，则直接调用纯粹知识，匹配给分解后的社会化涵义；对于社会化涵义属于认知逻辑判断的，则需要调取思想理论算法知识，匹配给分解后的社会化涵义，对分解后的社会化涵义进行算法认知计算。

447、认知数据的匹配涉及到自然的学科知识、社会的学科知识和心理的学科知识数据的匹配，社会属性匹配和人格属性匹配之后，再进行认知数据的匹配，从而可以实现精准的认知数据的调用。

448、譬如，在赋予人工智能中国的法律属性的情况下，在进行标准知识数据库认知数据调取的时候，调取的将会是中国的法律体系知识数据，而不能调取美国的法律体系知识数据，以此来作为人工智能法律认知的数据基础，这个过程实现的就是认知数据匹配，从而实现基于中国法律体系的认知结果输出。

449、(8)人工智能的认知执行流程八：个体经验认知判断

450、认知数据匹配之后，人工智能开始对输入命题进行个体经验认知判断。人工智能个体经验认知判断是调取个体经验知识，作为经验认知判断的依据。个体经验认知判断包括两个阶段，第一个阶段是人工智能个体在初次运行的时候，其个体经验认知判断的知识数据为零，此时人工智能个体经验判断能力可以忽略，第二个阶段是经过长时间运行发展之后，人工智能认知机器便会形成自己的个体经验，形成经验认知能力。

451、人工智能个体经验认知判断再结合社会属性和类人格属性认知数据的匹配，人工智能对命题的判断会进行综合性的评估，形成自己的个性化认知，从而可以输出综合性认知结果。

452、(9)人工智能的认知执行流程九：分解的社会化涵义认知解析

453、经过个体经验认知判断之后，人工智能开始对输入的命题进行分解的社会化涵义认知解析。

454、人工智能分解的社会化涵义认知解析是根据之前的社会属性匹配、类人格匹配、认知数据匹配和对个体经验的认知判断之后，会对分解后的社会化涵义进行具体的认知解析。人工智能分解的社会化涵义认知解析包括三种认知解析内容，具体如下：

455、第一种社会化涵义认知解析是自然认知的分解涵义解析，自然认知分解涵义解析是对自然形态分解后的涵义进行认知解析，形成相应的认知逻辑；第二种社会化涵义认知解析是社会认知的分解涵义解析，社会认知分解涵义解析是对社会形态分解后的涵义进行认知解析，形成相应的认知逻辑；第三种社会化涵义认知解析是心理认知的分解涵义解析，心理认知分解涵义解析是对人的心理形态分解后的涵义进行认知解析，根据之前的社会属性匹配、类人格匹配过程，再根据经验判断之后形成一种分解后的心理认知涵义，进而形成相应的认知逻辑。

456、(10)人工智能的认知执行流程十：认知合成

457、经过分解的社会化涵义认知解析之后，人工智能开始对输入的命题进行认知合成。

458、人工智能的认知合成是将认知数据匹配好的子级社会化涵义进行合成，形成统一的社会化涵义认知结果集(即纯粹知识的认知结果输出)或算法集(即理论算法的认知结果输出)。

459、认知合成是在前面分解后的社会化涵义认知解析后，再进行综合性的认知合成，形成基于人工智能机器的一种综合性的认知判断，也就是形成一种综合性的认知合成算法，或者称之为社会化涵义的认知结果，以作为后面的认知计算的基础。

460、(11)人工智能的认知执行流程十一：综合认知计算

461、认知合成之后，人工智能开始对输入的命题进行综合认知计算。

462、人工智能的综合认知计算是根据之前形成统一的社会化涵义认知结果集或算法集，将前面合成后的社会化涵义进行综合性的认知计算，构建综合性的认知计算模型，形成综合性的认知计算结果。

463、(12)人工智能的认知执行流程十二：认知结果输出

464、综合认知计算之后，人工智能便开始对输入的命题进行认知结果输出。

465、人工智能的认知结果输出，就是根据综合性的认知计算，形成统一的计算结果，进行综合性计算结果的输出，完成对输入命题的认知结果输出。进而完成整个人工智能认知技术的认知执行流程。