20、常识的运作与实现步骤：人工智能的关键探索

常识的运作与实现步骤：人工智能的关键探索

1. 常识在实际行动中的体现

1.1 概念关联模型

在概念的世界里，存在着两种主要的关联方式。一种是判断一个概念的实例是否同时也是另一个概念的实例，这是概念模型中分类学意义上的“是”的部分；另一种是探究一个概念的实例是否在另一个概念的实例中扮演某种角色，即概念模型里“有”的部分。此外，概念之间或许还存在其他相似或相关的有用联系。

1.2 实际场景示例

以去杂货店购物为例，当你等红绿灯时，看到一个有着圆红鼻子的人在过街。你可能会猜测这个人是小丑，然后通过寻找大 floppy 鞋子等特征来确认。接着，你会好奇小丑为何会出现在这里，进而推测他可能是游行队伍的一部分，而远处未现身的游行乐队演奏的音乐则能证实游行的存在。之后，你可能还会思考这是何种游行，以及它在更大的场景中扮演着怎样的角色。

1.3 自下而上分类与自上而下规划的关系

这种自下而上的分类方式会直接影响自上而下的规划。当你意识到过街处有游行队伍（并将其纳入世界模型）时，一些原本前往杂货店的计划可能就会被否决。同样，若发现附近电线杆上有手动改变交通信号灯的开关，你就可以考虑那些原本可能被认为不合适的自上而下的计划。最终，通过这种方式，你能回答“这是什么东西，基于此以及我要达成的目标，我接下来该做什么”这个问题。

1.4 常识的工作原理总结

常识是一种能力，具体而言，是在做决策时运用背景知识的能力。常识性知识涉及世界中的事物及其属性，通过概念结构来调节。知识以符号形式表示，并通过对这些符号结构进行计算操作来加以运用。常识性决策就是利用这些表示的知识来考虑如何实现目标以及对观察