软计算的认知模型构架

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1、软计算的认知模型构架摘要：软计算是不同于传统的硬计算的一种全新的算法体系，与传统的硬计算不同，软计算在解决问题时具有较高的容错性、灵活性，它更为接近人的认知，能够在充满不确定因素的环境下以更为贴近现实的方式处理一些模糊的、动态的、非线性的问题。软计算的这种“软”特性反映出一种与“硬”计算截然不同的认知思想，它构建了一个全新的认知模型，即模块化的动态语境模型。具体的论述将从三个方面展开：其一，软计算的静态认知模型构架；其二，软计算的动态认知模型构架；其三，软计算的语境模型构架。中国4/vie　　关键词

2、：软计算；认知；认知模型；语境　　中图分类号：B0文献标志码：A：1002-2589（2017）03-0083-02　　软计算是指对于研究对象只求近似而非精确解释的有效计算方法，是一种包含多种不同算法的计算方法集，如模糊逻辑、遗传算法、人工神经网络等。软计算的认识模型构架，简单来说，就是软计算及其理论构建中所表现出的对于认知以及认知发生过程的组织结构和表征模式的宏观理解。软计算是与传统的硬计算不同的新型计算方法，传统的硬计算要求计算的精确性、确定性，而软计算则允许了不精确以及不确定的存在；软计算与硬

3、计算的这种差异，从根本上来讲，是由于它们是基于不同的认知模型构建的。在传统的硬计算理论中，认知的本质就是“符号+规则”，认知过程就是符号串按照一定规则变换的过程。而在软计算理论中，认知是依赖于语境的，认知具有具身性、生成性、延展性和嵌入性，认知在功能上是模块化的，在发生上是动态适应的，在总体上看来是语境性的。　　一、软计算的静态认知模型构架　　在软计算理论系统内，认知不再是一个严密和精确的逻辑符号系统或逻辑运算过程，而是一个由不同的功能模块构成的集成系统。总体来看，认知系统应该被分为具有范围非特异性

4、的“中枢系统”和具有范围特异性的“输入系统”。范围非特异的“中枢系统”的典型功能就是通过范围非特异性的认知系统来固化信念，形成新的认知模块，它负责陌生的语境处理。范围特异性的“输入系统”是由不同的子功能模块构成，它负责熟悉的语境处理，不同的功能模块负责不同的语境，不同的功能模块之间有一定的封闭性。　　认知“中枢系统”主要功能在于适应陌生的语境，解决浅层输入系统无法处理的问题，并在新的语境适应过程中形成专门处理这一问题或这一类问题的新算法。认知中枢系统的一个重要特征是容错性，认知中枢系统不会因为一次反

5、馈的失败而终止或崩溃，中枢系统通过分析由输入系统传递来的问题或信息，不断提出问题的解决方案，直至问题解决或问题不需要解决为止。认知中枢系统的另一个重要特征是非范围特异性，这主要表现在两个方面：其一，中枢系统会接受来自输入系统各个不同模块传递来的信息，它与输入系统之间不存在绝对界限；其二，中枢系统是以解决问题为导向，认知中枢系统不会拘泥于某一种反应模式或逻辑系统，它会根据具体问题提出不同解决方案，而这些方案也许是“输入系统”某些模块的组合和重构，或者是与这些功能模块完全不同的全新算法。人工神经网络就是

6、一种类似于“认知中枢系统”的软计算方法，它是一个非线性的并行的、分布处理结构，具有极好的可塑性和自组织性。这就意味着，它能够接受和处理模糊的、随机的、陌生的问题，并形成能够处理某一问题的固化的神经网络。　　“认知输入系统”的主要功能在于处理熟悉语境，是认知的初级层次，它能够对一些已经熟悉的问题做出恰当的反馈，“认知输入系统”包含有许多的子系统，如知觉系统、逻辑系统、语言系统、运动系统等。输入系统的其中一个特征是范围特异性，它的子系统各自处理不同的问题，彼此之间几乎不存在联系。与中枢系统不同，输入系统

7、对于问题的处理是被动而快速的，一个算法就是一个功能模块，语言系统专门处理语言问题，识别系统专门处理模式识别，就如同人的条件反射一样。而在软计算理论中，许多的算法也具有范围特异性，不同的算法适用于不同的问题域；如遗传算法主要用来解决搜索问题，人工神经网络用来处理模式分类问题，模糊逻辑主要用来处理不精确的概念和模糊事件。　　总体而言，软计算不是一个已经定型或固化的算法系统，而是一个不断发展的算法，基于软计算思维可以构造各种各样的算法，如蚁群算法、模拟退火算法、混沌理论等；而构成软计算的各种具体的算法又有

8、自身的局限性，只能处理特定的问题。因而我们可以说，软计算理论体现出了“中枢系统+输入系统”式的静态认知模型构架方式。　　二、软计算的动态认知模型构架　　软计算以模糊的自然语言表达代替精确的人工符号表达，不去试图构造某种绝对严密精确的、完美的形式逻辑系统，而是以问题解决为导向，以更为灵活的方式和贴近实际的方式解决问题，因而它不是一种纯粹的��造算法，它更像是一种生成算法，一种与具体语境共生的算法。传统的硬计算在解决问题时，总是试图从纯粹的数学关系出发，构造出关于问题的数