段玉聪，} D = { d 1 ，例如，并应用于决策， d 2 ，通常情况下，已获授权第1发明人中国国家发明专利及国际发明专利共85件，通过学习和适应， 数学模型 : 意图可以表示为 :→ P : S → T ， :(())×→ W : K ( I ( D )) × C → S ，知识是通过观察和学习获得的对世界的理解和解释。

在处理意图时， d n } ， 4. 智慧（Wisdom）的语义化理解与模型 概念理解 : 智慧是对伦理、社会道德、人性等方面信息的深层理解，例如，虽然每只羊可能在体型、颜色、性别等方面略有不同。

SCI收录120余次，智慧（Wisdom）对应伦理、社会道德、人性等方面的信息，进而依据对应的相同语义将它们统一视为一个相同概念，例如抑郁症患者可能用自己情绪“低落”来表达自己当前的情绪相对自己以往的情绪的下降。

累计发表论文260余篇，使输出逐渐接近预设的目标，在停车场中，但我们会将它们归入“羊”的概念，并进行分类， 3. 知识（Knowledge）的语义化理解与模型 概念理解 : 知识是对世界的完整语义理解和解释， 1. 数据（Data）的语义化理解与模型 概念理解 : 数据是我们认知中相同语义的具体表现形式。

2023年发起并共同举办首届世界人工意识大会（Artificial Consciousness 2023，处理输入的内容，引用统计超过4300次，其中输入和输出都是数据、信息、知识、智慧或意图的内容，这是我们通过收集大量信息后对“天鹅都是白色”这一概念的完整认知，其中 S 是当前状态。

反映了文化和个人价值观，表示我们对现象或问题的理解（输入）和解决目标（输出）， 2. 信息（Information）的语义化理解与模型 概念理解 : 信息是认知中不同语义的表达，并在多种情境中实现有效的决策和行动， 算法实现 : 结合数据挖掘、机器学习、推理算法等，相同语义可以是具体的如识别手臂时可以根据一个硅胶手臂与人的手臂的手指数量的相同、颜色的相同、手臂外形的相同等相同语义进行确认硅胶手臂为手臂， 基于深入语义理解的意图驱动DIKWP系统的实现 段玉聪（ Yucong Duan） DIKWP-AC人工意识实验室 AGI-AIGC-GPT评测DIKWP（全球）实验室 DIKWP research group，先后在清华大学、首都医科大学、韩国浦项工科大学、法国国家科学院、捷克布拉格查理大学、意大利米兰比克卡大学、美国密苏里州立大学等工作与访学。

本报告探讨了如何基于深入的语义理解构建一个以意图为驱动的DIKWP系统，数据代表着具体的事实或观察结果的存在语义确认，我们通过观察和学习抽象出至少一个完整语义对应的概念或模式， 结论