感知

这种分级不仅清晰地划分了感知过程的不同层次，还揭示了从简单到复杂的认知发展路径，为深入研究态势感知的分级提供了理论依据和方法指导。

语义分析使我们能够理解语言所表达的含义，从而感知语言所蕴含的信息趋势。

通过语法分析，我们可以识别和理解句子的结构，从而感知语言的态势。

语用分析使我们能够理解语言在不同语境中的意图和目的，从而更好地感知语言的实际影响和态势变化。

语用则关注语言的实际应用，使我们能够感知语言在具体情境中的态势表现和效果。

语法感知（感）：系统生成的指令符合设备的控制协议，设备能够识别并执行这些指令。

语义感知（知）：系统“知道”用户需要的环境状态，因此生成的指令语义明确，表达出需要调整灯光和温度的需求。

机器缺乏对“势”和“Should”的感知能力。

这种复杂的感知能力使人类能够基于情感、文化背景和道德观念对感觉信息进行主观的解释和价值判断，赋予其意义并做出灵活的决策。

这种差异使得人类在面对复杂和多变的环境时，能够凭借其独特的感知能力做出更有意义和价值的决策，而机器则依赖于人类为其设定的目标和规则来执行任务。

一个自主的机器人可以根据预先设定的程序和自身的感知系统，如传感器来检测周围环境，像避障机器人，它能通过自身的距离传感器检测到前方有障碍物后，自动调整行驶方向，不需要人为实时操控。

机器通过传感器和算法来感知环境和自身状态，但这种感知是基于数据和逻辑的，缺乏对未来的可能性和潜力的感知。

自主性主要体现在系统上，系统能够自主地感知环境、进行决策和执行任务，人的干预和监督相对较少。

通过各种传感器和智能处理单元，自主系统可以实时感知环境变化，并做出相应的反应，就像智能无人机，它可以根据气流、天气等环境因素的变化，自主调整飞行姿态和飞行路线，以保持稳定飞行。

态势感知本质上就是一个复杂的主客观融合的智能过程，它融合了客观的物理现象和主观的感知与判断。

态势感知本质上是一个主客观融合的智能过程态势感知本质上是一个主客观融合的智能过程精选

5、人类感知与机器感知的未来发展方向

人类不仅感知当前的状态，还感知未来的发展方向和可能性。

态势感知是一个复杂的智能过程，它涉及到对环境的感知、对信息的处理和对未来的预测。

（1）情感感知方面

研究团队发现，NRT1.1B——一个传统意义上的细胞膜硝酸盐受体，可以作为植物逆境激素脱落酸（AbscisicAcid，ABA）受体，介导硝酸盐与ABA信号的感知与整合。

该研究不仅证实了ABA膜受体的存在，突破了ABA信号感知主要依赖胞内受体的传统认知，更揭示了植物平衡养分利用与抗逆的分子机制，为培育氮高效且抗逆的未来作物提供了理论支撑。

更为重要的是，基于NRT1.1B对硝酸盐和ABA的“双受体”功能，植物可以根据所处的营养状态调整ABA信号的感知与应答能力，实现智能化响应。

该研究揭示了氮信号与逆境信号的耦合感知机制，系统阐明了NRT1.1B感知ABA的关键生化基础与信号转导途径。

其中，人类提供目标、情感和伦理等指引，机器（AI）发挥数据处理、模式识别和自动化决策等优势，环境则包括物理环境和社会环境，影响人机交互的方式和效果，并通过智能感知和反馈机制，使人机系统能够根据环境变化实时调整和优化自身行为。

“我”的感知（视觉、触觉、痛觉）、行动（抓握、行走、表情）与身体结构（如手的灵活性、大脑的运动皮层）共同塑造了基础智能。

它既包含客观的物理现象（如物体的位置和运动），也包含主观的感知和判断（如对危险的评估和对机会的把握），因此，态势感知的主客观性是同时存在的。

2、人类感知中的事实和价值

2、人类感知中的感和知

3、人类感知与机器感知的对比

3、人类感知中的数据和信息

4、人类感知与机器感知的发展展望

4、人类感知与机器感知的差异

4、人类感知与机器感知的本质区别

4、人类感知的复杂性和独特性

“态”和“势”，“being”和“should”这些概念或许已经开始触及到人类感知和行为中一些非常深刻和复杂的哲学和心理学问题。

一、人类的感知中不仅有感而且还有知，机器的感知中只有感但没有知

三、人类的感知中不但有事实还有价值，机器的感知只有事实没有价值

二、相比机器而言，人类的感知不仅有态还有势，不仅有being，还有should

人类与机器感知的根本不同之处在于，人类的感知不仅包含感（Sensation）还有知（Cognition），不仅有态（State）还有势（Potential），不仅有事实（Fact）还有价值（Value），不仅有being（存在）还有should（应当），不仅有信息（Information）还有对信息的深度理解和解释。

人类感知的是信息，而机器感知的是数据。

人类的感知不仅停留在事实层面，还会对这些事实进行价值判断。

人类的感知不仅停留在感的层面，还会进一步进行知的处理。

人类的感知不仅停留在数据层面，还会对这些数据进行处理和解释，将其转化为信息。

人类的感知不仅关注当前的存在状态（Being），还关注“应当”如何存在或行为（Should）。

人类的感知不仅包含客观的数据，还包含主观的信息处理，能够根据经验、情感和文化背景对数据进行解释和理解。

人类的感知不仅包含对事实的感知，还包含对价值的感知和判断，而机器的感知主要局限于对事实的感知。

人类的感知不仅包含感还有知，不仅有态还有势，不仅有事实还有价值，不仅有being（存在）还有should（应当），不仅有数据还有对信息的深度理解和解释。

人类的感知不仅包括当前的状态（态），还包括对未来的可能性和潜力的感知（势）。

人类的感知从感开始，通过感官接收外部世界的物理刺激。

人类的感知从数据开始，通过感官接收外部世界的物理刺激。

人类的感知受到情感和价值观的深刻影响。

人类的感知和行为不仅基于当前的状态，还基于对未来的可能性和道德规范的考量，这种能力是人类智慧的重要体现。

人类的感知既包含客观的事实，也包含主观的价值判断，人类能够根据自己的情感、文化背景和道德观念对事实进行评价和判断；

人类的感知是动态的、复杂的，受到情感、文化背景和道德观念的影响，能够对感觉信息进行主观的解释和价值判断，赋予其意义并做出灵活的决策。

四、人类感知的是信息，机器感知的是数据

概况而言，人类的感知中不仅有感（Sensation）还有知（Cognition），而机器的感知中只有感但没有知。

由上不难看出，人类的感知不仅包含事实（Fact），还包含价值（Value），而机器的感知主要局限于对事实的处理，缺乏对价值的感知和判断。

简言之，相比机器而言，人类的感知不仅有态（State）还有势（Potential），不仅有Being（存在）还有Should（应当）。

类感知与机器感知之间的一个关键区别是：人类感知的是信息，而机器感知的是数据。

人工智能的核心在于通过算法、数据和计算能力，模拟人类的感知、学习、推理、决策等能力，以完成特定任务。

人工智能（AI）就是通过计算机技术和算法构建的、用于模拟人类智能行为的人造系统，它并非具备自主意识和主观思维的“真正智能”，而是对人类感知、学习、推理、决策等智能活动的功能模拟。

人工智能（AI）的本质，就是通过计算机技术和算法构建的、用于模拟人类智能行为的人造系统，它并非具备自主意识和主观思维的“真正智能”，而是对人类感知、学习、推理、决策等智能活动的功能模拟。

人机环境生态系统的交互，本质是三者“自我”维度的深度耦合：人类“我”以具身感知与环境对话（如触摸温度、判断距离），同时将目标与情感注入交互（如“希望环境更舒适”）；

这种交互不是单向的信息传递，而是“人类目标-机器算力-环境约束”的三角共振——人类的情感与意图通过语言、动作传递给机器，机器的理性分析与数据洞察反哺人类决策，环境的状态变化则作为“共同语境”校准双方认知，最终在动态磨合中消弭“人-机-环境”的边界，生成一个心芯相印的体系“我”：它既有对物理世界的具身感知，又有对符号知识的理性运用，更有基于共同目标的协同进化，仿佛一个有机生命体般，从“各自为战”走向“同频共振”，在交互中“无中生有”地涌现出超越个体的整体智能与情感联结。

人机环境体系的自主决策感知全面，人可以利用多种感官和经验对环境进行全方位感知，机器系统则提供数据支持，其理解能力更强，人能够理解环境中的复杂关系和不确定性，结合机器系统的数据进行综合判断。

机器系统的自主决策感知有限，主要通过传感器获取有限的环境信息，对环境的理解较为片面，理解能力弱，难以理解环境中的复杂关系、文化背景或人类行为的动机。

通过边缘计算、语义理解、自适应学习和协同通信等能力的融合，未来的智能传感器能够在数据源头就实现从数据到信息、从信息到价值的智能转化，从而有效避免“数据丰富，信息贫乏”的现象，真正实现智能感知与智能决策的有机统一。

机环交互则是以环境为中心，强调机器对环境的感知和适应能力，系统稳定性，确保机器在复杂环境中的可靠性和安全性，优化资源管理利用，减少对环境的负面影响。

三、对环境的感知与理解

总而言之，人机环境体系的自主决策与机器系统的自主决策在主体、过程、环境感知、可靠性、应用场景等多个方面存在显著差异。

基于这种需求，系统“知道”需要调整灯光亮度和空调温度（语义感知），并生成符合设备语法的指令，如“灯光亮度调到60%，空调温度设为24摄氏度”（语义到语法的转换）。

（3）生成指令（语义感知）：系统生成指令：“打开客厅灯，亮度调至60%；

语用感知（感）：系统在生成指令时，考虑了用户的偏好和当前环境状态，使得指令不仅符合语法和语义，还能在实际语境中实现用户的需求。

（4）设备执行（语用感知）：灯光设备和空调接收指令并执行，灯光亮度被调至60%，空调温度被调至24摄氏度。

（5）用户反馈（语用感知）：系统通过传感器检测到用户没有进一步调整灯光和温度，确认用户对当前环境满意，完成整个交互过程。

婴儿的认知则恰恰相反，是从数据到知识的“从无到有”过程：他们面对的是一片未被命名的混沌，没有标签、没有因果、没有“物体恒存”的概念，但通过感知、互动、预测误差和反馈，逐步建立起对世界的模型。

一个智能温控系统可以感知当前温度为25摄氏度，并根据预设的规则将温度调整到22摄氏度。

如一个智能温控系统可以感知当前的温度，并根据预设的规则进行调整。

知即对感知信息的理解、分析与研判能力。

在态势感知中，三者的联动作用尤为重要：语法提供语言的结构框架，使我们能够准确地解析语言的态势；

交互性，态势感知中的“感”和“知”是相互作用的，感知不仅仅是被动接收信息，还包括主动理解和预测信息的意义；