環境感知與情境理解的關係

 

環境感知與情境理解的關係

環境感知與情境理解是緊密相連、相互依存的兩個層次，共同構成智慧系統對現實世界的完整認知。環境感知是獲取原始數據的基礎和前提，而情境理解則是在此基礎上，對這些數據進行更高層次的抽象、整合和推斷，賦予其意義，進而實現智能決策和行動。

這種關係可以透過層次模型來闡釋。例如，情境感知理論（Situation Awareness, SA）將人類接收環境變化的過程分為三個層次：SA Level 1是對環境不同元素的感知（Perception）；SA Level 2是對這些元素的理解（Understanding）；SA Level 3是對它們在不久的將來的狀態的預測（Prediction）。這清楚地揭示了感知作為理解的基礎，以及理解作為預測和決策前提的層次遞進關係。   

從數據到意義的轉化是兩者關係的核心。環境感知系統的任務是識別和分類外部信息，而情境理解則在此基礎上，對交通場景的語義進行準確理解，並做出相應的行為決策 。AI的「感知」模組透過文字、語音等方式接收並解析外部資訊，而「推理」模組則利用大型語言模型進行上下文推理、分析與決策制定 。在自動駕駛中，感知層的輸入信息會被決策層用於環境建模，形成全局理解，進而做出決策 。機器人的智能大腦系統也負責整合各種感知資訊，形成對環境的整體認知，進而進行決策規劃和動作執行 。  

情境理解技術將賦予AI更接近人類的感知能力，使其真正「看懂」世界。例如，在自動駕駛中，AI不僅能識別物體，還能預測行人意圖、識別道路上的隱性風險，並結合交通法規和常識來調整駕駛策略 。在智能安防領域，AI可以分析異常行為，從「被動監控」升級為「主動預測」。   

多模態技術的發展進一步強化了感知與理解的關係，它透過整合視覺、聽覺、觸覺等多種感知模式，使AI系統能更好地理解和解釋複雜的環境和情境 。這種多模態認知計算旨在提高機器信息提取能力，並透過關聯、生成和協同等任務，最大化信息利用率 。因此，環境感知是情境理解的必要條件，提供豐富、多樣的數據輸入；而情境理解則是對這些數據進行高層次抽象、整合與推斷的過程，將原始數據轉化為有意義的知識，從而實現更智能、更具適應性的行為。