产品思想实验:为认知编程语言 MindScript 设计编译器及 AI 推理层
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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