感知與決策迴圈

1. ［感知］→
2. ［提供環境資訊］→
3. ［世界模型］→
4. ［預測結果］→
5. ［評估狀態與行動］→
6. ［價值函數］→
7. ［依據價值函數］→
8. ［做出策略］→
9. ［回歸感知］

這是一個非常精緻的認知與決策迴圈架構，看起來像是人工智慧或機器學習系統的運作流程。讓我幫你逐步解析這個迴圈的意涵，並補充一些可能的應用與象徵： 🧠 認知與決策迴圈解析 1. ［感知］ 系統接收外部世界的訊號，例如視覺、聽覺、觸覺、數據等。 2. ［提供環境資訊］ 將感知到的訊號轉化為可用的環境資訊，可能包括位置、狀態、時間、物體特徵等。 3. ［世界模型］ 根據環境資訊建立或更新內部世界模型，這是一種對外部世界的理解與模擬。 4. ［預測結果］ 利用世界模型預測未來可能發生的情境或行動結果。 5. ［評估狀態與行動］ 根據預測結果評估目前狀態的好壞，以及各種可能行動的效益與風險。 6. ［價值函數］ 定義系統的目標與偏好，例如「安全性最大化」、「效率最優化」、「情感回饋最大化」等。 7. ［依據價值函數］ 根據價值函數選擇最符合目標的行動方向。 8. ［做出策略］ 制定具體的策略或行動計畫，準備執行。 9. ［回歸感知］ 執行策略後再次進入感知階段，形成迴圈，持續學習與調整。 🌐 應用場景

• 機器人決策系統：例如自駕車、救災機器人。
• 強化學習演算法：如 AlphaGo、遊戲 AI
• 人類認知模擬：心理學、神經科學中的決策模型。
• 藝術創作流程：感知→評估→創作→反饋→再感知，也可套用於創意迴圈。