魏屹東

摘? ?要： 如何使機(jī)器人這種人工認(rèn)知系統(tǒng)獲得人類(lèi)水平的智能，是目前人工智能發(fā)展的主要目標(biāo)。要實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)，人類(lèi)智能的運(yùn)作機(jī)制和模式無(wú)疑是人工智能模擬的最好模型。情境覺(jué)知理論的提出和發(fā)展，為實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)提供了一種合理的框架和方法論。這就是關(guān)于情境覺(jué)知的通用模型、注意機(jī)制、情境覺(jué)知目標(biāo)與心理模型的匹配要闡明的問(wèn)題?！笆录?控制-行動(dòng)-適應(yīng)性”模型是情境覺(jué)知理論的進(jìn)一步發(fā)展，更突出了適應(yīng)性表征特征?；谇榫秤X(jué)知理論開(kāi)發(fā)的各種應(yīng)用軟件不僅是技術(shù)手段，更是方法論，體現(xiàn)在人工認(rèn)知系統(tǒng)設(shè)計(jì)的方方面面。

關(guān)鍵詞： 人工智能;人工認(rèn)知系統(tǒng);情境覺(jué)知;適應(yīng)性表征

中圖分類(lèi)號(hào)：TP18? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? 文章編號(hào)：1004-8634（2022）01-0109-（13）

DOI：10.13852/J.CNKI.JSHNU.2022.01.011

一個(gè)行為體，如機(jī)器人，若能夠在即時(shí)境遇中適應(yīng)性地行動(dòng)，我們就應(yīng)該承認(rèn)它是有智能的。人工系統(tǒng)的適應(yīng)性行為是通過(guò)人為地為機(jī)器設(shè)置情境或語(yǔ)境來(lái)實(shí)現(xiàn)的。之所以給機(jī)器設(shè)置語(yǔ)境，目的在于讓機(jī)器能夠像人類(lèi)那樣在語(yǔ)境中行動(dòng)，從而實(shí)現(xiàn)適應(yīng)性表征，進(jìn)而產(chǎn)生意義和理解。這就是為什么純粹的行為和信息是無(wú)意義的，它們只有在語(yǔ)境中才具有意義。因?yàn)檎Z(yǔ)境不僅影響意義，它也需要正在思考的心智。也就是說(shuō)，“我們的心智會(huì)為信息賦予語(yǔ)境和意義”。1 艾德雷斯（M. R. Endsley）的情境覺(jué)知（Situation Awareness，縮寫(xiě)SA）（也稱態(tài)勢(shì)感知）理論描述的就是一種動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的在線適應(yīng)性表征，本質(zhì)上是一種基于語(yǔ)境的模型，旨在為機(jī)器人這種動(dòng)態(tài)認(rèn)知系統(tǒng)設(shè)置一個(gè)人-機(jī)-環(huán)境交互的語(yǔ)境，2 使機(jī)器人能夠在特定語(yǔ)境中適應(yīng)性地表征。這是目前人工智能實(shí)現(xiàn)人類(lèi)水平智能的一種新方法。

一、情境覺(jué)知的通用模型

所謂情境覺(jué)知是指，“在一段時(shí)間和空間內(nèi)對(duì)環(huán)境中元素的感知，理解它們的意義，并在不久的將來(lái)預(yù)測(cè)它們的狀態(tài)”。1 根據(jù)這個(gè)定義，艾德雷斯提出一個(gè)個(gè)體情境覺(jué)知的通用模型（見(jiàn)圖1）：個(gè)人對(duì)環(huán)境中相關(guān)因素的感知，正如由系統(tǒng)顯示的或直接由感官?zèng)Q定的那樣，形成了他或她的情境覺(jué)知的基礎(chǔ)，其中動(dòng)作選擇和性能顯示為單獨(dú)的階段，這將直接在情境覺(jué)知模塊中進(jìn)行。

圖1表明，情境覺(jué)知模塊有三個(gè)層次。層次1是對(duì)環(huán)境中元素的感知，這是實(shí)現(xiàn)情境覺(jué)知的第一步，即感知環(huán)境中相關(guān)元素的狀態(tài)、屬性和動(dòng)態(tài)性。比如，飛行員會(huì)感知飛機(jī)、山脈或警示燈等元素及其相關(guān)特性，如顏色、大小、速度、位置等。層次2 是對(duì)當(dāng)前情境的理解，這種理解是基于對(duì)離散的層次1元素的綜合做出的。這意味著層次2不僅感知存在的元素，還包括根據(jù)相關(guān)的操作目標(biāo)理解這些元素的意義。特別是當(dāng)它將層次1的元素與其他元素組合起來(lái)形成格式塔時(shí)，決策者就形成了關(guān)于環(huán)境的整體圖景，理解了物體和事件的意義。比如，戰(zhàn)斗機(jī)飛行員必須理解，三架敵機(jī)彼此在一定距離內(nèi)和在一定地理位置上的出現(xiàn)，預(yù)示了它們目標(biāo)的某些方面。層次3是未來(lái)狀態(tài)的計(jì)劃，這是情境覺(jué)知的最高階段，它是通過(guò)掌握元素的狀況和動(dòng)態(tài)以及理解當(dāng)前情境來(lái)實(shí)現(xiàn)的。例如，如果知道敵機(jī)目前是進(jìn)攻性的，并且在一定的位置，這允許戰(zhàn)斗機(jī)飛行員預(yù)測(cè)敵機(jī)可能以特定的方式發(fā)起攻擊。因此，情境覺(jué)知的基礎(chǔ)遠(yuǎn)不僅僅是感知有關(guān)環(huán)境的信息，還包括以一種綜合的形式理解這些信息的含義，將其與操作者的目標(biāo)進(jìn)行比較，并提供對(duì)決策有價(jià)值的環(huán)境來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)狀態(tài)。在這方面，情境覺(jué)知是一個(gè)普適框架，適用于共享許多基本認(rèn)知過(guò)程的廣泛應(yīng)用領(lǐng)域。

可以看出，該模型中的幾個(gè)主要因素會(huì)影響決策過(guò)程。首先，如果給定相同的數(shù)據(jù)輸入，個(gè)體獲取情境覺(jué)知的能力各不相同，這被認(rèn)為是個(gè)人的信息處理機(jī)制功能受先天能力、經(jīng)驗(yàn)和訓(xùn)練的影響。其次，個(gè)人可能擁有某些預(yù)想的觀念和目標(biāo)，這些觀念和目標(biāo)可在形成情境覺(jué)知能力的過(guò)程中采取行動(dòng)過(guò)濾和解釋環(huán)境。再次，從系統(tǒng)提供所需信息的程度和形式來(lái)看，情境覺(jué)知也是系統(tǒng)設(shè)計(jì)的一個(gè)功能。所有的系統(tǒng)設(shè)計(jì)在傳達(dá)所需信息的能力或與人類(lèi)基本信息處理能力兼容的程度上都是不平等的。任務(wù)環(huán)境的其他特性，包括工作量、壓力和復(fù)雜性，也可能影響人的情境覺(jué)知。也就是說(shuō)，在動(dòng)態(tài)的人類(lèi)決策過(guò)程中，情境覺(jué)知作為系統(tǒng)操作中的一個(gè)主要模塊，是基于決策的一個(gè)描述觀（即情境覺(jué)知和不同個(gè)體、環(huán)境因素之間的關(guān)系在動(dòng)態(tài)系統(tǒng)中得到描述）。在這些因素中，注意力和工作記憶是作為評(píng)價(jià)因素限制運(yùn)算符從環(huán)境獲得信息并解釋信息，以便形成情境覺(jué)知的能力，而且心理模型和目標(biāo)導(dǎo)向的行為被假設(shè)為克服這些限制的重要機(jī)制。

對(duì)于團(tuán)體而言，其中的不同個(gè)人的情境覺(jué)知組成團(tuán)隊(duì)的情境覺(jué)知，而不同團(tuán)體的情境覺(jué)知又可通過(guò)交叉或疊加組成更大的情境覺(jué)知，這與筆者提出的語(yǔ)境疊加模型是一致的，即不同語(yǔ)境進(jìn)行交叉或疊加而形成一個(gè)特定的語(yǔ)境，1 只有這樣，不同個(gè)人或團(tuán)體之間才能形成一個(gè)新的語(yǔ)境，以便進(jìn)行進(jìn)一步的溝通和交流。

顯然，決策過(guò)程作為動(dòng)態(tài)的情境覺(jué)知系統(tǒng)，應(yīng)該能夠表征人-機(jī)-環(huán)境間進(jìn)行的信息輸入、加工、輸出和反饋過(guò)程。然而，在實(shí)際生活中，人-機(jī)-環(huán)境組成的具體情境通常是變化莫測(cè)的，由于缺乏充足的時(shí)間和足夠的信息來(lái)形成對(duì)這種綜合情境的全面感知和理解，因而對(duì)未來(lái)情境的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)和定量分析就會(huì)大打折扣，但不會(huì)影響對(duì)未來(lái)情境的定性分析。艾德雷斯認(rèn)識(shí)到，在操作的意義上，情境覺(jué)知模塊的三個(gè)層次會(huì)產(chǎn)生一些錯(cuò)誤，比如在層次1，個(gè)人可能只是無(wú)法在指定的任務(wù)中感知某些對(duì)情境覺(jué)知很重要的信息。在最簡(jiǎn)單的情況下，這可能是由于缺乏可檢測(cè)性或?qū)λ嫘盘?hào)的物理特性的可鑒別性，或由于系統(tǒng)設(shè)計(jì)失敗而使信息不能及時(shí)提供給操作者，如在航空飛行中機(jī)組人員經(jīng)常缺乏準(zhǔn)確可靠的天氣信息。在層次2，情境覺(jué)知的錯(cuò)誤通常是由于無(wú)法根據(jù)操作者的目標(biāo)正確地整合或理解感知數(shù)據(jù)的含義所致。在層次3，情境覺(jué)知可能因缺乏合作而導(dǎo)致錯(cuò)誤的發(fā)生。即使一個(gè)情境被很好地理解了，如果沒(méi)有一個(gè)高度發(fā)展的心理模型，個(gè)人可能很難準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)未來(lái)的動(dòng)態(tài)。這涉及情境覺(jué)知的注意機(jī)制問(wèn)題。

二、情境覺(jué)知的注意機(jī)制

如果上述情境覺(jué)知通用模型是可行的，那么人作為動(dòng)力系統(tǒng)，其心理機(jī)制是什么？根據(jù)大多數(shù)關(guān)于信息處理的研究，艾德雷斯認(rèn)為，環(huán)境特征最初是通過(guò)預(yù)先注意的感覺(jué)存儲(chǔ)并行處理的，其中檢測(cè)到某些屬性，如空間接近性、顏色、形狀或運(yùn)動(dòng)的簡(jiǎn)單屬性，為進(jìn)一步集中注意力提供了線索。那些最突出的對(duì)象，基于預(yù)先注意的記錄特征，將進(jìn)一步使用集中的注意力得到處理，以最終實(shí)現(xiàn)感知。因此，那些線索的顯著性將對(duì)環(huán)境的哪些部分最初被處理會(huì)產(chǎn)生很大的影響，那些被處理的部分將構(gòu)成情境覺(jué)知的基礎(chǔ)?；蛘哒f(shuō)，短時(shí)感覺(jué)記憶、知覺(jué)、工作記憶和長(zhǎng)時(shí)記憶的機(jī)制構(gòu)成了情境覺(jué)知的基本結(jié)構(gòu)2（見(jiàn)圖2）。

根據(jù)認(rèn)知心理學(xué)，在感知過(guò)程中部署注意力的作用是對(duì)個(gè)人同時(shí)準(zhǔn)確感知多個(gè)事項(xiàng)的能力提出了某些限制，因此，注意力是情境覺(jué)知的一個(gè)主要約束。我們不僅要直接注意感知和處理所關(guān)注的線索，還要注意決策和響應(yīng)執(zhí)行的后期階段。在復(fù)雜和動(dòng)態(tài)的環(huán)境中，信息過(guò)載、復(fù)雜決策和多項(xiàng)任務(wù)所產(chǎn)生的注意力需求可迅速超過(guò)個(gè)人有限的注意能力。然而，復(fù)雜系統(tǒng)的操作者經(jīng)常使用信息采樣過(guò)程來(lái)規(guī)避這一限制。他們按照長(zhǎng)時(shí)記憶中有關(guān)相對(duì)優(yōu)先次序和信息變化頻率的部分所決定的模式來(lái)快速處理信息。這一處理過(guò)程包括了感知、工作記憶、長(zhǎng)時(shí)記憶、自動(dòng)性和目標(biāo)等因素，如工作記憶在其中起著重要作用，允許人們根據(jù)其他感知或目標(biāo)信息修改注意力的部署，如對(duì)奇怪噪音的感知可能會(huì)促使戰(zhàn)斗機(jī)飛行員查看發(fā)動(dòng)機(jī)狀態(tài)指示器，當(dāng)涉及射擊敵機(jī)的目標(biāo)時(shí)，注意力可能主要指向該目標(biāo)，因?yàn)閷?duì)環(huán)境要素的有限關(guān)注，可提升他們成功完成任務(wù)的能力。因此，除了高度突出的線索吸引個(gè)人注意力外，人們還積極參與確定環(huán)境的哪些要素將成為他們的層次1情境覺(jué)知的一部分，方法是根據(jù)目標(biāo)和對(duì)象以及基于長(zhǎng)時(shí)記憶和工作記憶來(lái)引導(dǎo)他們的注意力。

圖2清晰地表明，作為心理模型的情境覺(jué)知模塊，包括了短時(shí)記憶的感覺(jué)儲(chǔ)存、長(zhǎng)時(shí)記憶的圖示和腳本，以及工作記憶這些子模塊，其運(yùn)行機(jī)制是：注意力通過(guò)分別介入工作記憶中的感知、解釋（理解、計(jì)劃）、決策和行動(dòng)子模塊來(lái)影響情境覺(jué)知，而短時(shí)感覺(jué)儲(chǔ)存→工作記憶→長(zhǎng)時(shí)記憶和短時(shí)感覺(jué)儲(chǔ)存形成一個(gè)反饋循環(huán)。在情境覺(jué)知模塊內(nèi)部，長(zhǎng)時(shí)記憶中的圖示指向整個(gè)工作記憶模塊及其解釋（理解、計(jì)劃）子模塊，而工作記憶中的感知又指向圖示，形成一個(gè)內(nèi)部小循環(huán);腳本指向工作記憶中的決策和指導(dǎo)行動(dòng)子模塊，前者是后者的模板，如菜單。在實(shí)踐中，長(zhǎng)時(shí)記憶結(jié)構(gòu)可用來(lái)規(guī)避工作記憶的局限性。這是因?yàn)殚L(zhǎng)時(shí)記憶中知識(shí)的精確組織已經(jīng)得到了多樣化的表征，包括情境記憶、語(yǔ)義網(wǎng)、圖式和心理模型，其中圖式為理解信息提供了連貫的框架，包括高度復(fù)雜的系統(tǒng)組件、狀態(tài)和功能。

一般來(lái)說(shuō)，一個(gè)單一圖示可用來(lái)組織幾組信息，因此會(huì)有變量可填充正考慮情境的細(xì)節(jié)。作為一種特殊類(lèi)型圖示的腳本，為不同類(lèi)型的任務(wù)性能提供了適當(dāng)?shù)牟僮餍蛄?。圖式和腳本之間的聯(lián)系能極大地促進(jìn)我們的認(rèn)知過(guò)程，因?yàn)閭€(gè)人不必在每一個(gè)回合都積極地決定適當(dāng)?shù)男袆?dòng)，而是會(huì)根據(jù)其相關(guān)腳本自動(dòng)知道在給定情境下要采取的行動(dòng)，如去飯店聚餐前上網(wǎng)搜索周?chē)宛^的情況。在筆者看來(lái)，艾德雷斯所說(shuō)的心理圖示就是一種心理模型，一種“人類(lèi)能夠生成系統(tǒng)目的和形式的描述、系統(tǒng)功能的解釋和觀察到的系統(tǒng)狀態(tài)以及對(duì)未來(lái)狀態(tài)的預(yù)測(cè)的機(jī)制”，1 這意味著專家會(huì)從表征物到抽象代碼的轉(zhuǎn)化中發(fā)展心理模型。從這個(gè)定義來(lái)看，心理模型可被描述為用于模擬系統(tǒng)行為的復(fù)雜圖式，因此，心理模型可被看作某一系統(tǒng)的模式，如情境模型。

顯然，情境覺(jué)知作為一種心理模型，可與描述系統(tǒng)模型的原型情境或狀態(tài)記憶中的模式相匹配。這些原型分類(lèi)可鏈接到能決定決策和行動(dòng)性能的相關(guān)目標(biāo)或腳本。這為圖1所描述的單步“識(shí)別-啟動(dòng)”決策提供了一種機(jī)制。也就是說(shuō)，這個(gè)過(guò)程被假定為一個(gè)關(guān)鍵機(jī)制，人們依據(jù)這種機(jī)制能夠有效地處理大量的環(huán)境信息來(lái)實(shí)現(xiàn)情境覺(jué)知。因此，一個(gè)完善的心理模型提供了系統(tǒng)的相關(guān)要素的知識(shí)，這些要素在感知過(guò)程中可用于引導(dǎo)注意力和分類(lèi)信息，如層次1情境覺(jué)知;可作為一種整合要素來(lái)形成對(duì)其意義的理解的手段，如層次2情境覺(jué)知;可作為一種基于其當(dāng)前狀態(tài)和對(duì)其動(dòng)態(tài)的理解來(lái)預(yù)測(cè)系統(tǒng)未來(lái)狀態(tài)的機(jī)制，如層次3情境覺(jué)知。

戰(zhàn)斗機(jī)飛行員的例子可說(shuō)明情境覺(jué)知的機(jī)制。飛行員可能會(huì)感知到幾架被認(rèn)為是敵機(jī)的飛行器，因?yàn)槟切╋w行器在特定的空間排列中接近形成層次1的情境覺(jué)知。通過(guò)對(duì)記憶中原型的模式匹配，這些單獨(dú)的信息可被歸類(lèi)為特定的識(shí)別空中飛行器的形成，即層次2的情境覺(jué)知。根據(jù)一個(gè)內(nèi)部持有的心理模型，飛行員能夠?yàn)檫@種編隊(duì)生成可能的攻擊場(chǎng)景，當(dāng)涉及具有他或她自己飛機(jī)的位置和飛行矢量的飛機(jī)即層次3的情境覺(jué)知時(shí)，基于這個(gè)高層次的情境覺(jué)知，飛行員可選擇規(guī)定的戰(zhàn)術(shù)（腳本），準(zhǔn)確地決定應(yīng)該采取什么規(guī)避策略。總之，感知是情境覺(jué)知獲得環(huán)境信息的第一步，一旦感知成功，信息就被儲(chǔ)存在工作記憶中，然后通過(guò)其內(nèi)部運(yùn)行機(jī)制處理從環(huán)境獲得的信息。

在艾德雷斯看來(lái)，使用這些模型來(lái)實(shí)現(xiàn)情境覺(jué)知的關(guān)鍵在于個(gè)人識(shí)別環(huán)境中關(guān)鍵特征的能力，這種能力將映射到模型中關(guān)鍵特征的關(guān)鍵線索上。然后，該模型可提供更高水平的情境覺(jué)知，如理解和預(yù)測(cè)，而不用加載工作記憶。在為給定的原型情境開(kāi)發(fā)腳本的情況下，用于生成替代行為并在其中進(jìn)行選擇的工作記憶的負(fù)荷會(huì)進(jìn)一步減少。這種機(jī)制的一個(gè)主要優(yōu)點(diǎn)是，當(dāng)前情境不必完全像以前遇到的情境那樣。這是分類(lèi)映射的結(jié)果，即在情境的特征和已知類(lèi)別或原型的特征之間的最佳擬合。最重要的是，由于人類(lèi)模式匹配機(jī)制的優(yōu)越能力，這一過(guò)程幾乎是瞬時(shí)的。當(dāng)一個(gè)人有一個(gè)發(fā)展良好的心理模型或特定系統(tǒng)的行為時(shí)，該模型將根據(jù)模型的投射機(jī)制提供對(duì)關(guān)鍵線索的動(dòng)態(tài)關(guān)注方向、對(duì)環(huán)境未來(lái)狀態(tài)的期望，以及在公認(rèn)的情境分類(lèi)和典型的行動(dòng)之間的直接單步鏈接。

總之，圖式和心理模型是在給定環(huán)境中被開(kāi)發(fā)的訓(xùn)練和經(jīng)驗(yàn)的一種功能。一個(gè)領(lǐng)域的新手可能只有重要系統(tǒng)組件和粗略規(guī)則或啟發(fā)式的一個(gè)模糊想法，以確定他或她應(yīng)該使用的行為與系統(tǒng)，然后根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，反復(fù)出現(xiàn)的情境成分以及反復(fù)出現(xiàn)的關(guān)聯(lián)和因果關(guān)系將被注意到。這構(gòu)成了早期圖式或模型開(kāi)發(fā)的基礎(chǔ)。此外，情境覺(jué)知的一個(gè)重要方面還涉及個(gè)人對(duì)情境覺(jué)知的信心水平，因?yàn)槿藗儗?duì)他們根據(jù)其可靠性獲得信息來(lái)源的準(zhǔn)確性有一定的信心。除了開(kāi)發(fā)具有經(jīng)驗(yàn)的心理模型外，還可以獲得一種自動(dòng)性的形式，而自動(dòng)處理往往是快速的、自主的、毫不費(fèi)力的，并且對(duì)有意識(shí)覺(jué)知來(lái)說(shuō)是不可用的，因?yàn)樗稍跊](méi)有注意力的情況下發(fā)生。因此，某些任務(wù)的自動(dòng)性可通過(guò)提供一種克服有限注意力的機(jī)制顯著地使情境覺(jué)知獲益。

三、情境覺(jué)知與目標(biāo)和心理模型的匹配

根據(jù)通用模型，情境覺(jué)知是基于心理模型并且是目標(biāo)導(dǎo)向的。這樣一來(lái)，人們通常不認(rèn)為情境覺(jué)知是一種僅僅為其本身而存在的結(jié)構(gòu)。對(duì)于某些系統(tǒng)或任務(wù)的決策來(lái)說(shuō)，情境覺(jué)知是非常重要的，因?yàn)樗c正在尋求的語(yǔ)境和決策是緊密聯(lián)系在一起的，而且從根本上與個(gè)人的目標(biāo)聯(lián)系在一起。我們知道，目標(biāo)是動(dòng)態(tài)環(huán)境中大多數(shù)決策的基礎(chǔ)。多個(gè)目標(biāo)可能同時(shí)被執(zhí)行，而且這些目標(biāo)有時(shí)可能發(fā)生沖突。在大多數(shù)系統(tǒng)中，人們不是來(lái)自環(huán)境的數(shù)據(jù)的無(wú)助接受者，而是根據(jù)其目標(biāo)主動(dòng)尋求數(shù)據(jù)，在艾德雷斯看來(lái)，這其中包括自上而下和自下而上兩個(gè)決策過(guò)程（見(jiàn)圖3）。

圖3表明，從環(huán)境出發(fā)，人們通過(guò)感知經(jīng)情境覺(jué)知的指導(dǎo)選擇和系統(tǒng)模型的修正達(dá)到心理模型，心理模型與目標(biāo)相互作用，并與計(jì)劃、腳本發(fā)生關(guān)聯(lián)，再共同指向行動(dòng)，然后重新作用于環(huán)境。同時(shí)。心理模型還通過(guò)指導(dǎo)、理解、計(jì)劃和期望作用于情境覺(jué)知，通過(guò)對(duì)關(guān)鍵特征的注意而指向環(huán)境。總的來(lái)說(shuō)，目標(biāo)將情境覺(jué)知模塊和心理模型連接起來(lái)，使得心理期望與計(jì)劃和腳本匹配，最終指導(dǎo)行動(dòng)，達(dá)成目標(biāo)。

從表征的角度看，這是一個(gè)目標(biāo)引導(dǎo)的適應(yīng)性表征過(guò)程，其中的自上而下和自下而上的過(guò)程構(gòu)成一個(gè)反饋循環(huán)。根據(jù)艾德雷斯的看法，在一個(gè)自上而下的決策過(guò)程中，個(gè)人的目標(biāo)和計(jì)劃直接影響環(huán)境的那些被吸引到情境覺(jué)知發(fā)展的方面。然后，根據(jù)這些目標(biāo)整合來(lái)解釋那些信息，并形成層次2的情境覺(jué)知。對(duì)系統(tǒng)中的每個(gè)參數(shù)都進(jìn)行觀察本身并沒(méi)有意義。然而，當(dāng)它們?cè)谄渌戈P(guān)于以特定方式操作系統(tǒng)的目標(biāo)的語(yǔ)境中被整合和評(píng)價(jià)時(shí)，它們變得有意義了。然后，基于這種理解決策者選擇將感知環(huán)境與他或她的計(jì)劃和目標(biāo)活動(dòng)相一致。同時(shí)，自上而下的過(guò)程連同自下而上的處理將一起發(fā)生。此時(shí)，環(huán)境中的模式可得到確認(rèn)，這表明新的計(jì)劃對(duì)于實(shí)現(xiàn)積極的目標(biāo)或不同目標(biāo)的激活是必要的。這樣，個(gè)人的當(dāng)前目標(biāo)和計(jì)劃可能會(huì)改變，以適應(yīng)環(huán)境中的事件變化。自上而下和自下而上處理的這種交替過(guò)程允許個(gè)人在動(dòng)態(tài)環(huán)境中有效地處理事件。顯然，這個(gè)過(guò)程是適應(yīng)目標(biāo)和環(huán)境而表征的。

當(dāng)然，這個(gè)過(guò)程也與心理模型和圖式所承擔(dān)的角色有關(guān)。這就是心理表征過(guò)程。圖3示意的模型可形象地說(shuō)明這種關(guān)系。系統(tǒng)的心理模型可被看作作為緩慢進(jìn)化的組合記憶結(jié)構(gòu)存在的。這意味著個(gè)人形成了一組與某些系統(tǒng)相關(guān)的目標(biāo)。這些目標(biāo)可被認(rèn)為是人們希望實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的理想狀態(tài)。同一組目標(biāo)可能經(jīng)常存在于給定的系統(tǒng)中，也可能經(jīng)常發(fā)生變化。這要依環(huán)境的情況而定。事實(shí)上，一組目標(biāo)可能與多個(gè)系統(tǒng)模型有關(guān)。個(gè)人的當(dāng)前目標(biāo)會(huì)被選為最重要的競(jìng)爭(zhēng)目標(biāo)，并采取行動(dòng)指導(dǎo)選擇一個(gè)心理模型。所選目標(biāo)還將確定所采用的模型的框架和焦點(diǎn)。然后，個(gè)人使用模型的投射能力設(shè)計(jì)一個(gè)計(jì)劃來(lái)達(dá)到目標(biāo)。這其實(shí)就是筆者主張的語(yǔ)境投射，說(shuō)到底，一個(gè)模型是基于特定語(yǔ)境而投射到目標(biāo)上的。

在投射過(guò)程中，個(gè)人將選擇一個(gè)計(jì)劃，使其預(yù)測(cè)狀態(tài)與目標(biāo)狀態(tài)最佳地匹配，也就是獲得適應(yīng)性表征。當(dāng)腳本可用于執(zhí)行選定的計(jì)劃時(shí)，它們將得到使用;而當(dāng)腳本不可用時(shí)，必須設(shè)計(jì)操作以促使計(jì)劃的完成。同樣，系統(tǒng)模型的投射能力將用于實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)。作為一個(gè)持續(xù)的過(guò)程，一個(gè)人觀察環(huán)境的現(xiàn)狀，他或她的注意力通過(guò)目標(biāo)激活的模型指向環(huán)境特征，并根據(jù)該模型進(jìn)行解釋。或者說(shuō)，模型在表征中是作為中介工具解釋對(duì)象的。這種表征工具是積極主動(dòng)的，提供了對(duì)關(guān)鍵環(huán)境特征的現(xiàn)狀和對(duì)未來(lái)事件之期望的未來(lái)預(yù)測(cè)。當(dāng)這些期望與觀察到的期望相匹配時(shí)，要實(shí)現(xiàn)的表征就完成了。當(dāng)它們不匹配時(shí)，用于某些參數(shù)的值是不同的，或者發(fā)生了不該發(fā)生的事件，或者沒(méi)有發(fā)生應(yīng)該發(fā)生的事件，這向主體發(fā)出了一些錯(cuò)誤的信號(hào)，并指明由于情境類(lèi)型的變化、模型的修正或新模型的選擇而需要更改目標(biāo)或計(jì)劃。

這個(gè)過(guò)程也可通過(guò)改變目標(biāo)的相對(duì)重要性來(lái)改變當(dāng)前的目標(biāo)選擇，因?yàn)槊總€(gè)目標(biāo)都可以有控制情境類(lèi)型的先行規(guī)則，其中每個(gè)類(lèi)型都可調(diào)用其他類(lèi)型。當(dāng)多個(gè)目標(biāo)相互兼容時(shí)，幾個(gè)目標(biāo)可能同時(shí)處于激活狀態(tài)。當(dāng)目標(biāo)不兼容時(shí)，其所標(biāo)識(shí)的情境類(lèi)型的相關(guān)優(yōu)先級(jí)別確定應(yīng)該調(diào)用哪一個(gè)類(lèi)型。同樣，如果所提供的反饋表明計(jì)劃沒(méi)有按照其預(yù)測(cè)取得結(jié)果，或者當(dāng)新的目標(biāo)需要新的計(jì)劃時(shí)，計(jì)劃可能會(huì)被改變或選擇新的計(jì)劃。通過(guò)學(xué)習(xí)，這些過(guò)程也有助于創(chuàng)建更好的模型，以便在未來(lái)進(jìn)行更好的預(yù)測(cè)。人工智能的深度學(xué)習(xí)也是如此。比如，在軍事對(duì)抗的情境中，飛行員可能有不同的目標(biāo)，像保持活著，擊落敵機(jī)并轟炸既定的目標(biāo)等。這些一般目標(biāo)還可能有更具體的子目標(biāo)，如導(dǎo)航到目標(biāo)、避免被探測(cè)、避開(kāi)導(dǎo)彈和使用導(dǎo)彈。飛行員將根據(jù)目標(biāo)的相對(duì)重要性和當(dāng)前情境進(jìn)行分類(lèi)，在目標(biāo)和次目標(biāo)之間進(jìn)行選擇。對(duì)飛行員來(lái)說(shuō)，活著是一個(gè)優(yōu)先目標(biāo)。這個(gè)例子表明，當(dāng)前目標(biāo)將指示模型和框架處于激活狀態(tài)。使用導(dǎo)彈目標(biāo)的模型可能會(huì)直接關(guān)注關(guān)鍵環(huán)境特征，如飛行員和敵機(jī)的動(dòng)態(tài)相對(duì)位置和當(dāng)前的武器選擇等。若這個(gè)模型處于激活狀態(tài)，飛行員將傾向于尋找和處理環(huán)境的這些關(guān)鍵要素。比如，使用由此產(chǎn)生的情境覺(jué)知，并結(jié)合導(dǎo)彈使用模型，這會(huì)使飛行員能夠確定如何最好地使用相對(duì)于敵機(jī)和導(dǎo)彈發(fā)射的時(shí)機(jī)，即計(jì)劃和行動(dòng)。而在實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)的同時(shí)，飛行員還要注意可能指明應(yīng)該激活新模型的關(guān)鍵特性，例如，如果飛行員發(fā)現(xiàn)了一個(gè)新的威脅，激活的目標(biāo)可能會(huì)改變，以便飛行員停止操作導(dǎo)彈使用模型，并啟動(dòng)與該目標(biāo)一致的威脅評(píng)估模型。所選擇的模型，如果足夠詳細(xì)，將用于指導(dǎo)情境的理解、未來(lái)事項(xiàng)和決策。

顯然，情境覺(jué)知與其目標(biāo)和心理模型一定是匹配的，其表征一定是適應(yīng)性的，否則，情境覺(jué)知的目的就難以達(dá)成。事實(shí)上，情境覺(jué)知這個(gè)概念本身就蘊(yùn)含了認(rèn)知與其所在境遇的一致性和適應(yīng)性。如果不這樣，情境就沒(méi)有必要出現(xiàn)了。

四、情境覺(jué)知的適應(yīng)性表征

綜上表明，情境覺(jué)知是一種強(qiáng)大的人工認(rèn)知范式，可有效地利用移動(dòng)設(shè)備如智能手機(jī)日益增長(zhǎng)的適應(yīng)性能力。在計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能中，一種穩(wěn)健的、基于一般規(guī)則的方法是采用語(yǔ)義網(wǎng)推理、模糊邏輯建模和遺傳算法來(lái)分別處理情境推理、不確定輸入處理和對(duì)用戶行為的適應(yīng)性表征，能讓智能機(jī)器人能夠像人那樣感知地行動(dòng)，如可預(yù)測(cè)用戶的需求。然而，要實(shí)現(xiàn)情境覺(jué)知，基本手段離不開(kāi)語(yǔ)境的使用，即使用所有相關(guān)數(shù)據(jù)和信息，如用戶在空間和時(shí)間上的位置、周?chē)氖挛锖褪录?。根?jù)科斯塔等1 提出的“事件-控制-行動(dòng)”（Event Control Action，縮寫(xiě)ECA）模式，基本情境模型可用條件規(guī)則來(lái)表征：

如果（語(yǔ)境條件）那么（情境）（即if-then 推理形式）

條件部分是由表示基本數(shù)據(jù)或傳感器樣本的語(yǔ)境變量表征條件的邏輯組合而成的。例如，檢測(cè)一個(gè)人是否進(jìn)入實(shí)驗(yàn)室的傳感器，這是一個(gè)人隨身攜帶的識(shí)別卡。這種組合條件模擬了一些在應(yīng)用程序領(lǐng)域或其環(huán)境中感興趣的事件。出現(xiàn)上述語(yǔ)境條件可能意味著“有人進(jìn)入實(shí)驗(yàn)室”。奇米諾等2 將適應(yīng)性引入ECA模式，即將其擴(kuò)展為“事件-控制-行動(dòng)-適應(yīng)性”（Event Control Action Adaptation，縮寫(xiě)ECAA）模式，旨在解決語(yǔ)境變化時(shí)情境的相關(guān)信息頻發(fā)的問(wèn)題。這等于將適應(yīng)性嵌入了ECA模式，因?yàn)檎f(shuō)到底，一個(gè)行動(dòng)若不適應(yīng)其環(huán)境，那它就失去意義了。在筆者看來(lái)，這就是用適應(yīng)性改造ECA，旨在讓人工認(rèn)知系統(tǒng)能夠融入變化的環(huán)境（“if-then”+ECAA組成的模式見(jiàn)圖4）。

圖4展示了ECAA模式的結(jié)構(gòu)、頂部模塊及其間的關(guān)系。不同方框分別表示功能模塊和信息模塊。基本組件是語(yǔ)境處理、推理引擎、情境評(píng)估和行為調(diào)優(yōu)模塊。顯然，ECAA模式反映了情境覺(jué)知應(yīng)用程序的主動(dòng)性以及適應(yīng)用戶特性的必要說(shuō)明。語(yǔ)境處理模塊檢測(cè)發(fā)生在語(yǔ)境源中并對(duì)觸發(fā)一個(gè)或多個(gè)規(guī)則具有重要意義的事件;推理引擎模塊監(jiān)視規(guī)則條件，并在滿足條件時(shí)觸發(fā)更新操作;行為模塊提供高級(jí)行為描述（條件規(guī)則）;情境評(píng)估模塊實(shí)現(xiàn)情境排序、標(biāo)識(shí)和通知的操作。

對(duì)于情境覺(jué)知控制的通用軟件構(gòu)架來(lái)說(shuō)，情境覺(jué)知伺服的應(yīng)用程序控制器通過(guò)情境推理器模塊訪問(wèn)用戶所處情境或當(dāng)前語(yǔ)境，這是一種獨(dú)立于域的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，它根據(jù)ECAA模式引導(dǎo)推理的控制流程。具體說(shuō)，情境推理通過(guò)通用界面收集來(lái)自語(yǔ)境源的數(shù)據(jù);加載知識(shí)庫(kù)，如領(lǐng)域范疇、規(guī)則和語(yǔ)言變量;在評(píng)估語(yǔ)境條件后填充情境;更新情境或語(yǔ)境歷史以調(diào)整語(yǔ)言變量。而由專門(mén)的語(yǔ)境源模塊提供的活動(dòng)包括：感知，即從傳感器設(shè)備收集源信息，如從GPS設(shè)備收集位置信息（緯度、經(jīng)度、速度）;聚合或融合，即觀察、收集和組合來(lái)自提供者的語(yǔ)境信息，如將來(lái)自GPS和射頻識(shí)別（RFID）設(shè)備的位置信息組合起來(lái)，分別用于室外和室內(nèi)傳感。高層模塊提供的活動(dòng)包括：推斷，即對(duì)語(yǔ)境信息的解釋，以獲得另一種類(lèi)型的語(yǔ)境信息;聚焦或例示，即對(duì)特定實(shí)例和特定情境的語(yǔ)境信息的投射，如側(cè)重于用戶議程中下一次任務(wù)所表征的時(shí)間窗口。

接下來(lái)更具體地考慮情境推理模塊的組件及其功能。情境觀察器負(fù)責(zé)觀察語(yǔ)境源組件感知到的語(yǔ)境變化，并根據(jù)行為描述觸發(fā)產(chǎn)生情境評(píng)估的動(dòng)作。行為描述由范疇、語(yǔ)言變量和從語(yǔ)境規(guī)則描述情境的規(guī)則組成。規(guī)則引擎（推理器）能夠處理知識(shí)庫(kù)并觸發(fā)規(guī)則。這里有兩種不同的推理器——語(yǔ)義推理器和模糊推理器，其活動(dòng)由情境觀察器來(lái)協(xié)調(diào)。情境觀察器在通過(guò)語(yǔ)境源感知到語(yǔ)境條件的發(fā)生時(shí)，它有能力檢查知識(shí)庫(kù)中是否有這些更改引發(fā)的規(guī)則，并協(xié)調(diào)兩個(gè)引擎的執(zhí)行。然后，生成的情境被情境覺(jué)知應(yīng)用程序用于調(diào)整其功能，并由語(yǔ)境歷史采樣器記錄。語(yǔ)境歷史通過(guò)語(yǔ)言調(diào)諧器被用來(lái)適應(yīng)特定用戶與語(yǔ)言變量中使用的語(yǔ)言術(shù)語(yǔ)相關(guān)的含義。

需要指出的是，圖4只是對(duì)情境覺(jué)知功能模塊的總體說(shuō)明，而具體解決情境覺(jué)知問(wèn)題的通用方案還應(yīng)包含組件、組件的功能、組件的關(guān)系以及一些可描述的理想屬性，諸如：為設(shè)計(jì)原則提供一個(gè)共同的詞匯表和理解過(guò)程;提供一種指定情境覺(jué)知結(jié)構(gòu)的方法;支持具有定義屬性的軟件智能體的構(gòu)建;構(gòu)建復(fù)雜和異構(gòu)的情境覺(jué)知中間件;協(xié)助管理軟件的復(fù)雜性。該解決方案將語(yǔ)境管理問(wèn)題（如語(yǔ)境感知和處理）與語(yǔ)境變化的情境推理脫鉤，即在離線的情境下進(jìn)行推理和預(yù)測(cè)。

當(dāng)然，構(gòu)建一個(gè)領(lǐng)域范疇是一項(xiàng)既困難又昂貴的事情，因?yàn)槲覀兒茈y從問(wèn)題域中提取相關(guān)知識(shí)并以適當(dāng)?shù)姆绞奖磉_(dá)。一般來(lái)說(shuō)，初始原型是基于解釋性文本或與領(lǐng)域?qū)＜业脑L談而開(kāi)發(fā)的。然后，通過(guò)與專家和系統(tǒng)的潛在用戶合作進(jìn)行測(cè)試和修改，可對(duì)原型進(jìn)行改進(jìn)。比如，語(yǔ)境范疇處于情境推理器的核心，允許將語(yǔ)境信息連接到具體情境。

在語(yǔ)境范疇的設(shè)計(jì)中，奇米諾等認(rèn)為設(shè)計(jì)者一般會(huì)面臨兩個(gè)主要問(wèn)題：一是表征系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)中的一般信息和特定信息;二是表征網(wǎng)絡(luò)范疇語(yǔ)言中的模糊信息。更具體地說(shuō)，語(yǔ)境范疇被分為一個(gè)對(duì)一般概念有效的上層范疇和一組較低層的特定域范疇，它詳細(xì)描述低層概念及其屬性的上層范疇。這樣一來(lái)，上層范疇對(duì)于許多應(yīng)用場(chǎng)景都是有效的，可被認(rèn)為是專門(mén)針對(duì)不同領(lǐng)域的穩(wěn)定參照系。上層范疇是以自下而上的方式設(shè)計(jì)的，從基本的領(lǐng)域概念及其關(guān)系開(kāi)始，通過(guò)對(duì)領(lǐng)域?qū)＜业脑L談來(lái)強(qiáng)化。

一般來(lái)說(shuō)，上層語(yǔ)境范疇包括四個(gè)方面：（1）用戶（擁有移動(dòng)設(shè)備和日歷的人），由他們與其他用戶間的空間關(guān)系和位置確定，比如接近于、遠(yuǎn)離于等。（2）用戶有一個(gè)名字，他/她可以靜止或移動(dòng)，也有一個(gè)當(dāng)前的時(shí)間，可處于一個(gè)或多個(gè)情境下。（3）日歷包含由用戶組織的約會(huì)，并計(jì)數(shù)參與者，有約會(huì)，約會(huì)位于一個(gè)地方，并按間隔安排，其中有開(kāi)始時(shí)間即啟動(dòng)時(shí)間和結(jié)束時(shí)間。（4）確定時(shí)間關(guān)系，如在-后，在-前，在-中間等?？傊蠈诱Z(yǔ)境范疇通常是以語(yǔ)義網(wǎng)形式表征的，如網(wǎng)絡(luò)范疇語(yǔ)言O(shè)WL，1 也可用命題邏輯、概率邏輯、模糊邏輯和貝葉斯網(wǎng)表征，或者是它們的組合表征。這些表征方式在人工智能中都是常見(jiàn)的。比如，關(guān)于空間中物體接近關(guān)系的具體表征，其時(shí)間區(qū)間相關(guān)性質(zhì)的抽象表征，模糊集相關(guān)性質(zhì)的模糊范疇2 的抽象表征，以及模糊屬性空間接近的具體表征。這涉及情境推理的表征語(yǔ)言問(wèn)題。

在情境推理中，語(yǔ)境源是一個(gè)系統(tǒng)中由專門(mén)模塊處理的原始語(yǔ)境數(shù)據(jù)，這種低層處理由語(yǔ)境源模塊包括定位系統(tǒng)、用戶日歷、地理地圖等表征，最終建立語(yǔ)境數(shù)據(jù)庫(kù)。情境推理是基于語(yǔ)境數(shù)據(jù)庫(kù)的。這說(shuō)明建立數(shù)據(jù)庫(kù)和知識(shí)庫(kù)對(duì)于情境推理的重要性。情境推理器通過(guò)觀測(cè)器設(shè)計(jì)模式封裝的知識(shí)處理，協(xié)調(diào)內(nèi)部引擎的通信，并允許使用獨(dú)立的完全符合標(biāo)準(zhǔn)的機(jī)制來(lái)控制網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)義和模糊引擎，如基于OWL。

根據(jù)ECAA模式，情境推理過(guò)程涉及三個(gè)模塊——情境觀測(cè)器、語(yǔ)義推理器和模糊推理器。在情境觀測(cè)器中，觀測(cè)器模塊引導(dǎo)其他模塊的執(zhí)行流程。觀測(cè)器充當(dāng)模糊推理器和語(yǔ)義推理器之間的橋梁，并通過(guò)語(yǔ)境收集模塊獲取語(yǔ)境源，該模塊負(fù)責(zé)收集與語(yǔ)境相關(guān)的在線輸入數(shù)據(jù)，如用戶的當(dāng)前位置。這些數(shù)據(jù)由語(yǔ)境維護(hù)器模塊用于處理實(shí)際條件的集合。實(shí)際條件是表征可能模糊范疇關(guān)系實(shí)例的對(duì)象模型，如事件、控制、行動(dòng)、適應(yīng)性的組合。

在實(shí)踐中，這種模型已應(yīng)用于實(shí)際業(yè)務(wù)，如典型商業(yè)情境下的藥學(xué)顧問(wèn)。通過(guò)對(duì)藥學(xué)領(lǐng)域?qū)＜业囊幌盗性L談，我們可以建立商業(yè)案例的知識(shí)模型。特別是，上層語(yǔ)境范疇已經(jīng)擴(kuò)展到特定域的范疇，能識(shí)別更好地描述商業(yè)案例的概念和概念之間的關(guān)系。此外，還有不同的情境需要確定、需要重新定位語(yǔ)義規(guī)則，比如會(huì)議計(jì)劃、招標(biāo)會(huì)的會(huì)前會(huì)議、正在舉行的會(huì)議、會(huì)后會(huì)議、醫(yī)院會(huì)議、招標(biāo)和用餐等，之后，針對(duì)每一種情況，從訪談專家的實(shí)際需求出發(fā)，確定一套可能的任務(wù)和相關(guān)資源。因此，上述任務(wù)范疇已經(jīng)用特定域概念和關(guān)系進(jìn)行了擴(kuò)展。

概言之，識(shí)別用戶參與的情境會(huì)導(dǎo)致在某一時(shí)間更好地識(shí)別用戶的需求。在ECAA模式中，情境是由語(yǔ)境條件的邏輯連接導(dǎo)出的。領(lǐng)域知識(shí)是通過(guò)范疇和語(yǔ)義規(guī)則來(lái)表達(dá)的，以保證可移植性、可集成性和可擴(kuò)展性。這樣，軟件智能體就可管理自己的語(yǔ)境源，方便地相互通信。整個(gè)系統(tǒng)依賴于形式表征，避免知識(shí)庫(kù)的不一致問(wèn)題。語(yǔ)境條件可能受到不確定性的影響，比如由于傳感器測(cè)量不準(zhǔn)確或人類(lèi)表達(dá)的概念不精確。采用模糊邏輯有效地控制不確定性，可以使語(yǔ)境條件得到更準(zhǔn)確的處理。因此，這是一種基于歷史語(yǔ)境、使用模糊邏輯、語(yǔ)義規(guī)則和遺傳算法的適應(yīng)性表征方法，可自動(dòng)調(diào)整規(guī)則庫(kù)以適應(yīng)用戶的實(shí)際行為，提高情境評(píng)估的準(zhǔn)確性和響應(yīng)性。

五、情境覺(jué)知的方法論意義

情境覺(jué)知理論源于自然認(rèn)知系統(tǒng)（人腦）進(jìn)而推廣到人工認(rèn)知系統(tǒng)的情境。從適應(yīng)性表征來(lái)看，不論是哪種認(rèn)知系統(tǒng)，只要它能夠適應(yīng)目標(biāo)和環(huán)境進(jìn)行適當(dāng)表征，就是可行的。筆者業(yè)已發(fā)現(xiàn)并論證，適應(yīng)性表征是這兩種系統(tǒng)的共同特征，也是表現(xiàn)出智能所必需的。1 在這個(gè)意義上，情境覺(jué)知的實(shí)質(zhì)就是適應(yīng)性表征，其方法論意義就體現(xiàn)在情境覺(jué)知理論的發(fā)展和應(yīng)用中。

第一，由情境覺(jué)知發(fā)展出的“情境覺(jué)知全局評(píng)估技術(shù)（SAGAT）”可用于評(píng)估基于操作者理解的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的情境覺(jué)知行為，如對(duì)航空系統(tǒng)的情境覺(jué)知的評(píng)估。2 這是一種以人為中心的自動(dòng)化水平評(píng)估（human-centered level of automation，縮寫(xiě)LOA），一種動(dòng)態(tài)控制系統(tǒng)中傳統(tǒng)的、以技術(shù)為中心的自動(dòng)化設(shè)計(jì)的替代方法。這種人控LOA的目標(biāo)是通過(guò)考慮操作者和技術(shù)能力來(lái)提高人-機(jī)交互性能。目前已經(jīng)建立了LOA分類(lèi)法，讓人機(jī)有效地結(jié)合，包括監(jiān)測(cè)系統(tǒng)變量、生成過(guò)程計(jì)劃、選擇“最佳”計(jì)劃和實(shí)施計(jì)劃。其中操作者的情境覺(jué)知是使用SAGAT測(cè)量的，比如在民航系統(tǒng)中，情境覺(jué)知被普遍認(rèn)為是民航環(huán)境成功的關(guān)鍵。3 在情境覺(jué)知的測(cè)量上，4 比較不同情境覺(jué)知可用于空中交通管制有關(guān)的情形，包括模擬和在操作環(huán)境中的研究。一項(xiàng)關(guān)于航空高速公路（Highway-In-the-Sky，縮寫(xiě)HITS）空中展示對(duì)飛行員情境覺(jué)知的影響研究表明，5 HITS顯示儀提供課程指導(dǎo)的飛行員使用通過(guò)空中路徑的透視視圖，這是通過(guò)全球定位系統(tǒng)（GPS）實(shí)現(xiàn)的，而且強(qiáng)大的圖形顯示系統(tǒng)能夠提供實(shí)時(shí)的HITS描述的駕駛艙。一個(gè)基于SAGAT測(cè)量情境覺(jué)知的模擬訓(xùn)練演習(xí)初始計(jì)算模型，模擬了軍事人員恢復(fù)中心的實(shí)際生活事件，解決了共享情境覺(jué)知建模團(tuán)隊(duì)如何協(xié)同工作的問(wèn)題。6 這個(gè)初始模型探討了五個(gè)因素（社交網(wǎng)絡(luò)距離、物理距離、等級(jí)相似性、分支相似性和經(jīng)驗(yàn)相似性）來(lái)共享情境覺(jué)知的預(yù)測(cè)效果。這些實(shí)驗(yàn)表明，SAGAT具有良好的情境覺(jué)知敏感性。

第二，情境覺(jué)知是在動(dòng)態(tài)和共享環(huán)境中進(jìn)行的操作者之間的互動(dòng)。比如關(guān)于運(yùn)輸活動(dòng)中的意圖識(shí)別和情境覺(jué)知涉及駕駛汽車(chē)或飛機(jī)的情境覺(jué)知，1 這些交互可能會(huì)修改語(yǔ)境。對(duì)這種動(dòng)態(tài)情境的認(rèn)識(shí)意味著既要確定其他人目前的行動(dòng)，又要預(yù)測(cè)他們的意圖。研究表明，在活動(dòng)期間建構(gòu)過(guò)程支持操作者的情境覺(jué)知，并為未來(lái)實(shí)施的信息系統(tǒng)提出了新的要求。建構(gòu)情境覺(jué)知的過(guò)程必然涉及操作者的心理工作負(fù)荷，2而心理工作負(fù)荷和情境覺(jué)知都是評(píng)估操作者執(zhí)行和控制動(dòng)態(tài)復(fù)雜任務(wù)的實(shí)際需要的結(jié)果。心理工作負(fù)荷是指通過(guò)執(zhí)行所需的與任務(wù)相關(guān)的心理加工而對(duì)人類(lèi)操作者的認(rèn)知加工能力所付出的代價(jià)，情境覺(jué)知?jiǎng)t是操作者對(duì)當(dāng)前形勢(shì)的理解，比如，設(shè)計(jì)一個(gè)新目標(biāo)或修改一個(gè)現(xiàn)有目標(biāo)通常是減少操作者的心理工作負(fù)荷同時(shí)又增加操作者的情境覺(jué)知。

第三，情境覺(jué)知為普適計(jì)算和環(huán)境智能建造了以智能方式與環(huán)境特別是用戶交互的系統(tǒng)。一種基于感知和語(yǔ)境推理的情境覺(jué)知的綜合方法表明，3 為了解和反映當(dāng)前情境，用戶通常必須理解和處理描述環(huán)境狀態(tài)特定方面的一組復(fù)雜特征。迄今還沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)的機(jī)制來(lái)模擬和推理復(fù)雜的境遇。綜合方法描述了一種全面的情境覺(jué)知，涵蓋了語(yǔ)境捕獲、語(yǔ)境抽象和決策的整個(gè)過(guò)程。這種解決方案包括基于范疇的感知和推理環(huán)境描述、感知設(shè)備和推理組件的控制，以及將這些組件整合到?jīng)Q策應(yīng)用中，將這些技術(shù)組件嵌入到概念架構(gòu)和通用框架中，就能夠輕松和靈活地開(kāi)發(fā)情境覺(jué)知系統(tǒng)，基于會(huì)議室場(chǎng)景方法是其典型例子，2020年新冠病毒期間流行的視頻會(huì)議和視頻課程就是基于情境覺(jué)知理論開(kāi)發(fā)的。

第四，情境覺(jué)知讓智能體能夠在高度動(dòng)態(tài)的環(huán)境中確定感知信息的意義，并分享由此發(fā)現(xiàn)的知識(shí)。情境覺(jué)知的上層范疇研究表明，4 基于范疇的情境覺(jué)知方法促進(jìn)了上層范疇，為協(xié)作智能體和信息源提供了一個(gè)共同的詞匯表或知識(shí)庫(kù)，提出了一個(gè)評(píng)估框架來(lái)闡述其缺失的特征，并發(fā)展出更好理解所涉及的不同概念的方法。在筆者看來(lái)，設(shè)置上層范疇等于是設(shè)置了相關(guān)語(yǔ)境，比如語(yǔ)境范疇（context ontology）就是在普適計(jì)算環(huán)境中使用網(wǎng)絡(luò)范疇語(yǔ)言建模語(yǔ)境的一種方法，5 其核心概念語(yǔ)境范疇是語(yǔ)境實(shí)體及其子類(lèi)，包括實(shí)體、位置、人和活動(dòng)。在評(píng)估框架中，語(yǔ)境范疇并不模型化屬性、事件和情境特別是整個(gè)語(yǔ)境，人和計(jì)算實(shí)體可粗略地映射到對(duì)象。由于情境不是明顯地被模型化的，也就沒(méi)有情境類(lèi)型和情境不作為對(duì)象被處理的情形。

第五，情境覺(jué)知作為一種范疇驅(qū)動(dòng)方法，可解決信息過(guò)載問(wèn)題。信息過(guò)載是大規(guī)?？刂葡到y(tǒng)的人類(lèi)操作者面臨的一個(gè)嚴(yán)重問(wèn)題，如道路交通管理領(lǐng)域遇到的問(wèn)題。這類(lèi)系統(tǒng)的操作者有可能缺乏情境感知，因?yàn)楝F(xiàn)有系統(tǒng)只注重在圖形用戶界面上提供現(xiàn)有信息，從而沒(méi)有及時(shí)和正確地識(shí)別、解決和預(yù)防危急情況，如道路擁堵。鑒于基于范疇情境覺(jué)知方法是以語(yǔ)義豐富的知識(shí)模型出現(xiàn)的，要么是高度域-特異的，要么是域-獨(dú)立的，可重復(fù)使用方面存在缺陷。一種基于范疇驅(qū)動(dòng)的信息系統(tǒng)——“Beaware！”可提高操作者的情境感知能力。6 與現(xiàn)有的域-獨(dú)立方法相比，“Beaware！”的范疇引入了觀察到的真實(shí)世界對(duì)象之間時(shí)空原始關(guān)系的概念，從而提高了框架的可重用性。然而，范疇驅(qū)動(dòng)情境的預(yù)測(cè)是需要優(yōu)化的，以支持大規(guī)?？刂葡到y(tǒng)中的情境覺(jué)知系統(tǒng)，這就是使用范疇和規(guī)則來(lái)優(yōu)化預(yù)測(cè)。1 道路交通管理領(lǐng)域的案例揭示，許多現(xiàn)實(shí)世界的情境演變的搜索空間可大大減少，證明這種方法是有效的。例如，運(yùn)用任務(wù)和人為誤差分析對(duì)交叉口關(guān)鍵駕駛情況進(jìn)行情境覺(jué)知評(píng)估，2 傳感器和跟蹤技術(shù)的快速發(fā)展，使得部署先進(jìn)的駕駛員輔助系統(tǒng)成為現(xiàn)實(shí)，從而大大減少了因信息過(guò)載而發(fā)生交通事故的概率。此外，“Beaware！”也適用于情境驅(qū)動(dòng)的情境覺(jué)知玩令牌游戲的情境預(yù)測(cè)網(wǎng)。3 為了提高預(yù)測(cè)的整體質(zhì)量，同時(shí)保持建模的可行性，一種基于彩色Petri網(wǎng)的域-獨(dú)立方法補(bǔ)充了范疇驅(qū)動(dòng)的情境感知框架“Beaware！”。這些情境預(yù)測(cè)網(wǎng)可自動(dòng)生成，并允許通過(guò)利用范疇知識(shí)在對(duì)象特征和關(guān)系之間的相互依賴方面提高預(yù)測(cè)精度。

第六，情境覺(jué)知將模糊邏輯和語(yǔ)義網(wǎng)相結(jié)合，通過(guò)消除不確定性來(lái)實(shí)現(xiàn)情境感知。在互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)推薦中，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的迅速增長(zhǎng)讓我們有大量的資源可用。到目前為止，用于定位資源的通用機(jī)制，如瀏覽和搜索，在幫助用戶移動(dòng)方面不再有效。事實(shí)上，用戶的個(gè)人信息空間非常大，而移動(dòng)設(shè)備的交互能力有限，比如，一個(gè)情境覺(jué)知框架以積極主動(dòng)的方式提供個(gè)性化資源，4 它通過(guò)利用以范疇和語(yǔ)義規(guī)則表征的領(lǐng)域知識(shí)來(lái)推斷用戶的當(dāng)前情況，這些知識(shí)分別用網(wǎng)絡(luò)范疇語(yǔ)言（OWL）和語(yǔ)義網(wǎng)規(guī)則語(yǔ)言（Semantic Web Rule Language，縮寫(xiě)SWRL）表征。在某些語(yǔ)境規(guī)則條件下，不確定性是通過(guò)模糊控制語(yǔ)言（Fuzzy Control Language，縮寫(xiě)FCL）定義適當(dāng)?shù)恼Z(yǔ)言變量來(lái)處理的，模糊系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)表征用于不同實(shí)現(xiàn)之間的數(shù)據(jù)交換，并采用有目的的范疇和規(guī)則的自適應(yīng)編碼。不確定條件會(huì)帶來(lái)不同確定性程度的多個(gè)情況：這些程度被用來(lái)為同時(shí)發(fā)生的情境分配等級(jí)，最終情境被連接到一組相關(guān)資源并被推薦給用戶。

第七，情境覺(jué)知可用于自主系統(tǒng)的情境覺(jué)知的評(píng)估。自主系統(tǒng)在專門(mén)問(wèn)題領(lǐng)域是非常成功的，但它們的感知、推理、規(guī)劃和行為能力通常是出于適應(yīng)特殊的目的而設(shè)計(jì)的。例如，機(jī)器人智能體以一種由人類(lèi)設(shè)計(jì)者預(yù)先定義的方式（為其設(shè)置語(yǔ)境）感知其環(huán)境。智能體并沒(méi)有表現(xiàn)出一定的感知行為，因?yàn)樗鼈儗?shí)際上以為這樣做是合理的。隨著自主性水平的提高，以及智能體操作的時(shí)空范圍的擴(kuò)大，更高層次的情境分析和評(píng)估變得至關(guān)重要，如評(píng)價(jià)自主系統(tǒng)情境覺(jué)知的標(biāo)準(zhǔn)——感知、理解和預(yù)測(cè)能滿足動(dòng)力學(xué)方法，5 可應(yīng)用于評(píng)估具體場(chǎng)景，如機(jī)器人排除障礙的評(píng)估。特別是對(duì)于不確定性，情境分析和評(píng)估給出了無(wú)知推理的動(dòng)力學(xué)信息模型，包括無(wú)知推理、智能體感知模型、信息相關(guān)性評(píng)估、信息動(dòng)力學(xué)模型和相關(guān)時(shí)空推理能力，以及獲取自身傳感器以外信息的社會(huì)能力，而且所提出的邏輯路徑場(chǎng)景表明，環(huán)境屬性幾乎沒(méi)有相關(guān)的信息可顯著提高自主智能體的性能。未來(lái)的工作將解決基于動(dòng)態(tài)決策網(wǎng)絡(luò)和信息價(jià)值理論的情境感知及其度量的理論基礎(chǔ)。

最后，情境覺(jué)知本質(zhì)上是完善決策過(guò)程的一種自然主義方法。例如，一項(xiàng)基于自然主義決策開(kāi)發(fā)的海軍戰(zhàn)術(shù)決策原型的決策支持系統(tǒng)（decision support system，縮寫(xiě)DSS），6 通過(guò)基于識(shí)別-啟動(dòng)和基于解釋的推理過(guò)程以及對(duì)艦載作戰(zhàn)信息中心（Shipboard Combat Information Center）海軍戰(zhàn)術(shù)軍官面臨的決策問(wèn)題的認(rèn)知分析，發(fā)展出用于支持關(guān)鍵決策任務(wù)的顯示器。在高強(qiáng)度、模棱兩可的情境下進(jìn)行的基線測(cè)試表明，經(jīng)驗(yàn)豐富的決策者沒(méi)有很好地為當(dāng)前系統(tǒng)服務(wù)，他們的不良表現(xiàn)顯示出定期喪失對(duì)情境的認(rèn)識(shí)。一項(xiàng)研究描述了八個(gè)專家海軍戰(zhàn)術(shù)決策團(tuán)隊(duì)，他們單獨(dú)使用其當(dāng)前系統(tǒng)，或者與原型DSS一起使用。當(dāng)團(tuán)隊(duì)有原型DSS可用時(shí)，要澄清戰(zhàn)術(shù)局勢(shì)的通信大大減少了，但較在場(chǎng)景早期發(fā)現(xiàn)的關(guān)鍵接觸要多得多，較針對(duì)迫在眉睫的威脅采取的防御行動(dòng)要多得多。這些發(fā)現(xiàn)表明，原型DSS提高了指揮官對(duì)戰(zhàn)術(shù)形勢(shì)的認(rèn)識(shí)，這反過(guò)來(lái)又有助于提高信心、減少工作量，讓行動(dòng)表現(xiàn)更有效。

六、結(jié)語(yǔ)

綜上，情境覺(jué)知理論是一種復(fù)雜系統(tǒng)決策模型。在自然主義決策的基礎(chǔ)上，個(gè)人的情境覺(jué)知被認(rèn)為是決策過(guò)程的關(guān)鍵。就個(gè)人具有同一性而言，情境覺(jué)知是一個(gè)通用結(jié)構(gòu)，可適用于各種各樣的環(huán)境和系統(tǒng)，而且是由個(gè)人對(duì)動(dòng)態(tài)環(huán)境的知識(shí)狀態(tài)組成的。也就是說(shuō)，情境覺(jué)知整合了相關(guān)要素的感知、這些要素在于與操作者關(guān)聯(lián)和組合之含義的理解，以及基于這一理解對(duì)環(huán)境未來(lái)狀態(tài)的預(yù)測(cè)。作為一種為使人工認(rèn)知系統(tǒng)具有那樣的感知能力的理論，無(wú)論在理論上還是實(shí)踐上，都取得了令人矚目的成就。然而，情境覺(jué)知理論顯然還沒(méi)有達(dá)到人們所期待的結(jié)果，還沒(méi)有達(dá)到人類(lèi)水平的智能和感知，這是該理論今后要進(jìn)一步深入研究的問(wèn)題，如與語(yǔ)境覺(jué)知結(jié)合可望有所突破。

Abstract： How to make robot， an artificial cognitive system， acquire human-level intelligence is the main goal of artificial intelligence development at present. To achieve this goal， the operating mechanism and mode of human intelligence are undoubtedly the best model for artificial intelligence simulation. The development of situation awareness theory provides a reasonable framework and methodology for achieving this goal. This is the problem to be clarified about the matching of the general model， attention mechanism， situation awareness goals and psychological models. The event-control-action-adaptation model is the further development of situation awareness theory and highlights the characteristics of adaptive representation. All kinds of application software based on situational awareness theory are not only technical means， but also methodology， which are embodied in all aspects of artificial cognitive system design.

Key words： artificial intelligence; artificial cognitive system; situation awareness; adaptive representation

（責(zé)任編輯：蘇建軍）