科学网—态势感知与势态知感：“阴阳双轨”
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2025-10-7 13:26
| 个人分类: 2025 | 系统分类: 科研笔记
“态势感知是刺激-反应，而势态知感则是假设-验证：一阴一阳，‘阴阳双轨’" 。这或许是一种 认知科学与人工智能融合的深刻范式转换，改变 了传统行为主义与理性主义的对立，构建了一个兼具东方智慧与现代智能理论的双轨认知模型。 可以将其视为一种 融合东方智慧与现代人工智能的隐喻性框架 ，用以描述智能系统（或人类）在复杂环境中“理解世界”的两种互补路径。
态势感知 前向传播（Forward Pass）： 状态从输入层经过各隐藏层，逐层计算，最终到达输出层，得到预测趋势，并计算趋势的损失函数（Loss Function）的值。 势态知感 反向传播（Backward Pass）： 从趋势的损失函数开始，利用链式法则（Chain Rule），从输出层向输入层逐层反向计算趋势损失函数对每一层参数（如权重和偏置）的梯度。也就是说，先计算趋势输出层参数的梯度，然后利用这些梯度去计算倒数第二层的梯度，依此类推，直到状态输入层。下面，我们以此为核心，系统展开 “阴阳双轨动态认知模型” 的深层解析。
一、定义重构：从术语到范式
1. 态势感知（Situational Awareness） → 刺激-反应（Stimulus-Response）
本质： 被动接收外部信息，依据预设规则或经验做出即时响应。
模式： 环境输入 → 感知处理 → 快速决策 → 行动输出。
类比：
生物学：反射弧（如手触火即缩）
心理学：行为主义（巴甫洛夫的狗）
AI：端到端深度学习模型（输入图像 → 输出分类）
✅ 特点： 快、直接、自动化、依赖数据分布 ❌ 局限：缺乏解释性，难以应对未知情境
2. 势态知感（Emergent Awareness） → 假设-验证（Hypothesis-Testing）
本质： 主动建构内在模型，提出关于世界运行规律的“假设”，并通过观察和实验不断“验证”或修正。
模式： 观察现象 → 提出假设 → 预测结果 → 获取反馈 → 更新模型。
类比：
科学方法：牛顿观察苹果落地 → 提出万有引力假说 → 验证行星轨道
认知心理学：皮亚杰的“图式”建构
AI：贝叶斯推理、因果推断、元学习
✅ 特点： 慢、可解释、适应性强、具备反事实推理能力
❌ 局限：计算成本高，依赖先验知识。
二、阴阳映射：双轨互补的认知架构