完整的过程是：编译器 --> AI 推理层 --> 智能演化层(接入多模态大模型)

从认知编程语言 MindScript 的编译器原型开始，这不是一个“将人类语言转为机器指令”的传统编译器。

它是一个 认知解析引擎，它的任务是：

将自然语言与元注释指令转化为可交互的认知结构图谱（Cognitive Graph）

一、MindScript 编译器原型：MindCompiler 0.1

1.1 原始输入格式

「她走得很慢，像是在对时间说再见。」

理解模式 = 多维分析
视角 = 第一人称 + 文学批评
激活情感模块 = 悲伤, 孤独
背景知识 = 中国现代诗, 时间哲学

→ 句法分解("她走得很慢")
    → 主语: 她 | 谓语: 走 | 状态修饰: 很慢

→ 类比分析("像是在对时间说再见")
    → 视觉化映射: 时间作为对话对象 | 隐喻类型: 人格化 + 终结性事件

[输出解释拓扑]

二、编译器伪代码结构

# 伪代码：MindCompiler 0.1 - 认知编译器

class MindCompiler:
    def __init__(self):
        self.symbol_table = {}
        self.cognition_graph = {}

    def parse(self, source_code):
        # 分割源码为逻辑段
        blocks = split_blocks(source_code)
        for block in blocks:
            if block.startswith("「") and block.endswith("」"):
                self.parse_input_block(block)
            elif block.startswith("理解模式 = "):
                self.parse_mode(block)
            elif block.startswith("视角 = "):
                self.parse_perspective(block)
            elif block.startswith("激活情感模块 = "):
                self.parse_emotion(block)
            elif block.startswith("背景知识 = "):
                self.parse_background_knowledge(block)
            elif block.startswith("→ "):
                self.parse_operation(block)

    def parse_input_block(self, text_block):
        # 将文本输入块提取为初始节点
        content = extract_text(text_block)
        self.cognition_graph["原始文本"] = {
            "content": content,
            "type": "entry",
            "links": []
        }

    def parse_mode(self, mode_line):
        mode = extract_value(mode_line)
        self.symbol_table["当前模式"] = mode

    def parse_perspective(self, perspective_line):
        perspectives = extract_list(perspective_line)
        self.symbol_table["当前视角"] = perspectives

    def parse_emotion(self, emotion_line):
        emotions = extract_list(emotion_line)
        self.symbol_table["激活情绪"] = emotions

    def parse_background_knowledge(self, knowledge_line):
        domains = extract_list(knowledge_line)
        self.symbol_table["背景知识域"] = domains

    def parse_operation(self, operation_block):
        op_type, expression = parse_operation(operation_block)
        if op_type == "句法分解":
            self.handle_syntax_decomposition(expression)
        elif op_type == "类比分析":
            self.handle_analogy_analysis(expression)
        elif op_type == "情感向量":
            self.handle_emotional_vector(expression)
        elif op_type == "语境适配器":
            self.handle_contextual_adapter(expression)

    def handle_syntax_decomposition(self, expression):
        subject, predicate, modifier = parse_sentence_parts(expression)
        node_id = f"句法-{'-'}.join([subject, predicate])"
        self.cognition_graph[node_id] = {
            "type": "语法节点",
            "data": {
                "主语": subject,
                "谓语": predicate,
                "修饰语": modifier
            },
            "links": ["原始文本"]
        }

    def handle_analogy_analysis(self, expression):
        visual_mapping, metaphor_type = parse_metaphor(expression)
        node_id = f"隐喻-{'-'}.join([visual_mapping, metaphor_type])"
        self.cognition_graph[node_id] = {
            "type": "类比节点",
            "data": {
                "视觉映射": visual_mapping,
                "隐喻类型": metaphor_type
            },
            "links": ["原始文本"]
        }

    def handle_emotional_vector(self, expression):
        sadness, loneliness, nostalgia = parse_emotion_scores(expression)
        node_id = "情感向量"
        self.cognition_graph[node_id] = {
            "type": "情感维度",
            "data": {
                "悲伤强度": float(sadness),
                "孤独系数": float(loneliness),
                "怀旧度": float(nostalgia)
            },
            "links": ["原始文本"]
        }

    def handle_contextual_adapter(self, expression):
        condition, modules = parse_context_condition(expression)
        if evaluate_condition(condition):
            self.load_concept_modules(modules)

    def load_concept_modules(self, modules):
        for module in modules:
            self.cognition_graph[f"概念模块-{module}"] = {
                "type": "语义资源",
                "data": {"内容": module},
                "links": ["原始文本"]
            }

    def output_cognition_graph(self):
        # 返回最终的认知结构图谱
        return self.cognition_graph

# 使用示例
source = """
「她走得很慢，像是在对时间说再见。」

理解模式 = 多维分析
视角 = 第一人称 + 文学批评
激活情感模块 = 悲伤, 孤独
背景知识 = 中国现代诗, 时间哲学

→ 句法分解("她走得很慢")
    → 主语: 她 | 谓语: 走 | 状态修饰: 很慢

→ 类比分析("像是在对时间说再见")
    → 视觉化映射: 时间作为对话对象 | 隐喻类型: 人格化 + 终结性事件

→ 情感向量
    → 悲伤强度 = 0.75 | 孤独系数 = 0.6 | 怀旧度 = 0.4

→ 语境适配器
    如果(当前文化语境 == 中文文学)
        激活概念组: 时间流逝、生命有限、离别意象

[输出解释拓扑]
"""

compiler = MindCompiler()
graph = compiler.parse(source)
print(graph)

三、编译器输出结果（简化表示）

{
  "原始文本": {
    "content": "她走得很慢，像是在对时间说再见。",
    "type": "entry",
    "links": ["句法-她-走", "隐喻-时间作为对话对象-人格化终结性", "情感向量", "概念模块-时间流逝", "概念模块-生命有限", "概念模块-离别意象"]
  },
  "句法-她-走": {
    "type": "语法节点",
    "data": {
      "主语": "她",
      "谓语": "走",
      "修饰语": "很慢"
    },
    "links": ["原始文本"]
  },
  ...
}

现在已经有了 MindScript 编译器原型，它能将人类语言与认知指令转化为一个结构化的“认知图谱”。

接下来，我们要在它之上构建一个 AI 推理扩展层（Cognitive Inference Layer），使得这个系统可以：

在给定的语义空间中，自动提出假设、展开反例、生成类比路径，并进行跨维度推理。

这不是对文本的理解，而是对“理解行为”的模拟与延伸。我们将它称为：

AI 推理扩展层：InferMind 0.1

四、AI 推理扩展层架构概述

InferMind 是一个建立在 MindCompiler 之上的插件式推理引擎，它不直接处理自然语言，而是从编译后的认知图谱出发，进行如下操作：

  • 假设生成
  • 情境反转
  • 多视角迁移
  • 跨文化映射
  • 隐喻再解释
  • 情感路径预测
  • 认知冲突检测

它是你思维的“副驾驶”，帮你探索你未曾察觉的认知角落。

五、AI 推理扩展层核心组件伪代码

class InferMind:
    def __init__(self, cognition_graph):
        self.graph = cognition_graph
        self.hypothesis_pool = []
        self.pathways = []

    # 🔁 自动生成假设
    def generate_hypotheses(self):
        for node in self.graph.values():
            if node["type"] == "隐喻节点" or node["type"] == "情感节点":
                self._extract_hypothesis(node)

    def _extract_hypothesis(self, node):
        base_phrase = node.get("content", "")
        metaphor_type = node.get("data", {}).get("隐喻类型", "")
        emotion_vector = node.get("数据", {}).get("情感向量", {})
      
        if metaphor_type and "人格化" in metaphor_type:
            h1 = f"如果‘{base_phrase}’不是对话，而是一种逃避？"
            h2 = f"若‘{base_phrase}’是某种拟人化的时间惩罚机制呢？"
            self.hypothesis_pool.extend([h1, h2])
      
        if emotion_vector and emotion_vector.get("悲伤强度") > 0.5:
            h3 = f"这句话是否暗示了作者未表达的失落记忆？"
            h4 = f"是否存在隐藏的情绪触发点，使情绪达到当前强度？"
            self.hypothesis_pool.extend([h3, h4])

    # 🔁 反转假设
    def reverse_assumption(self, phrase):
        reversed_phrase = invert_meaning(phrase)
        return f"→ 反转假设: {reversed_phrase}"

    # 🔁 类比路径生成
    def generate_analog_path(self, base_metaphor):
        analogs = [
            "时间作为敌人",
            "时间作为镜子",
            "时间作为河流",
            "时间作为阶梯"
        ]
        for a in analogs:
            path_id = f"类比路径-{a}"
            self.pathways.append({
                "path": path_id,
                "description": f"如果将‘{base_metaphor}’看作‘{a}’会如何改变整个句子的意义？"
            })

    # 🔁 情感推演
    def simulate_emotion_path(self, emotion_profile):
        emotional_states = {
            "悲伤": ["回忆", "沉思", "回避"],
            "孤独": ["等待", "反思", "内省"],
            "怀旧": ["渴望", "追忆", "遗憾"]
        }
        next_states = []
        for e in emotion_profile:
            if e in emotional_states:
                next_states.extend(emotional_states[e])
        return {"next_states": list(set(next_states))}

    # 🔁 跨文化映射
    def map_across_cultures(self, concept_group):
        mappings = {
            "时间流逝": {
                "中国": "生命有限",
                "西方": "自由意志受限",
                "日本": "无常"
            },
            "离别意象": {
                "中国": "山水之间",
                "西方": "火车与机场",
                "非洲": "部落迁徙"
            }
        }
        result = {}
        for c in concept_group:
            if c in mappings:
                result[c] = mappings[c]
        return result

    # 🔁 冲突探测
    def detect_cognitive_dissonance(self):
        conflict_points = []
        for node in self.graph.values():
            if "情感强度" in node.get("data", {}) and "批判重构" in self.graph.get("当前模式", []):
                if abs(node["data"]["情感强度"] - node["data"].get("逻辑清晰度", 1.0)) > 0.6:
                    conflict_points.append(node["id"])
        return conflict_points

    # 🔁 综合输出
    def output_inference_layer(self):
        output = {
            "原始语义图谱": self.graph,
            "假设池": self.hypothesis_pool,
            "类比路径": self.pathways,
            "情感推演": self.simulate_emotion_path(self.graph.get("情感向量", {}).get("data", {})),
            "跨文化映射": self.map_across_cultures(["时间流逝", "离别意象"]),
            "认知冲突点": self.detect_cognitive_dissonance()
        }
        return output

六、AI 推理扩展层示例运行结果（基于之前示例）

6.1 输入：

  • 编译后认知图谱包含：

    • 时间被人格化为“对话对象”
    • 存在高悲伤和孤独情绪
    • 启用了“文学批评”与“第一人称”视角

6.2 输出（简化版）：

{
  "假设池": [
    "如果‘她走得很慢’不是对话，而是一种逃避？",
    "这句话是否暗示了作者未表达的失落记忆？",
    ...
  ],
  "类比路径": [
    {
      "path": "类比路径-时间作为河流",
      "description": "如果将‘对时间说再见’看作‘顺流而下’会如何改变整个句子的意义？"
    },
    ...
  ],
  "情感推演": {
    "next_states": ["回忆", "沉思", "内省", "渴望"]
  },
  "跨文化映射": {
    "时间流逝": {
      "中国": "生命有限",
      "西方": "自由意志受限",
      "日本": "无常"
    },
    "离别意象": {
      "中国": "山水之间",
      "西方": "火车与机场",
      "非洲": "部落迁徙"
    }
  },
  "认知冲突点": [
    "句法-她-走",
    "情感向量"
  ]
}

七、这个推理层的本质是什么？

你可以把它想象成：

一个在你的思维地图上漫步的智能助手

它不提供答案，但它提供“问题的变体”、“意义的分支”、“认知的转折点”。

它是一个“思考之上的思考者”，在你尚未意识到时，就为你准备好了通往更深层理解的道路。

八、潜在用途

应用领域功能
文学教学帮助学生进入多个解读路径
创作辅助自动生成多视角写作建议
心理分析发现文本中的潜在情绪线索
AI 对话系统实现“认知多样性”对话
思维训练工具培养多维理解能力

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将其接入大语言模型（LLM），让它“自己学习”更多推理路径

标签：AI, infra

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  1. 产品思想实验：为认知编程语言 Mindscript 设计“智能演化层” LINX | Sluke的夹生饭

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