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第3章 显意识（第4页）

信念信息的意向引导性加工，这属于自主控制级。欲情（或情感、爱意）系统流向的加工，这属于运行级。涌现的情愫对思维中的信息进行筛选提取，再进行词汇级的引导联想性加工后，嵌入到显意识思维流中。这属于感受级，仅供参考选择。

经验也是一种知识。经验不仅是对知识的存储结构及关联规律的微调（即识别性应用的动态调整），更是一种对知识的升华，它超越了简单的记忆和复现，包含了个人对知识的理解和应用能力的提升。

意识的探测与观察依赖于感官感知，通过映射标记和流程跟踪来实现。

当信息越符合个体的欲望和情感能量场（即信息越接近个体核心能场的位置，获得的能量强度就越大），则个体从中获取的能量就越强（情感与信息的关联也越紧密），并且所获得的情感权重也越高。

可感知的信息的显隐程度由以下因素共同决定：信息的价值率、待映度（即思维对该信息的需求程度）、注意度（注意会导致信号被放大）、脑电活动的强度（越强则信息越显）、人格契合度、信念的价值率、本能的契合度，以及时下的欲望所需度（即欲望的价值率）。

意识内的信息都具有一种趋向或趋势。

万物皆可视为信息的载体或表现形式。物质、能量与信息之间存在着紧密的联系，但意识是这些信息在生物体中的高级处理和表现。万物皆蕴含信息（或可视为意识的源泉、波函数的体现），有方向的信息可以观察其他信息（被观察对象）。这些信息可以用数学来描述。

信息的基本单位（如数据点）与信息整体（如信息系统）之间的关系，类似于磁体与其产生的磁场（磁力线）之间的关系。在未知领域中，当信息的基本单位（如光子）作用于感知体（如屏幕）时，随着光子数量的增加，我们逐渐能够感知到信息整体的一个面向（这是针对已建系统而言的感知面）。

信息词汇可以被视为神经系统中两个或多个物理节点（如神经元）之间存储和传递信息的单元。这些节点之间的连接方式及其构成的网络，正是我们感知和认知世界（即意识）的基础。

信息的本质确实可以看作是一种有序的数字或逻辑关联所构成的多维结构。这种结构不仅包含了数据本身，还包含了数据之间的关系和模式。而意识，则可以被视为这种信息体在特定时空条件下的扭曲投影或表现形式，它允许我们主观地体验和解释这些信息。

信息加工过程通常涉及以下几个阶段：

信息源：信息最初来源于外部环境或内部生理过程，其中电磁信号（如光、声等）是常见的信息载体。这些信号通过感官器官（如眼睛、耳朵）被转化为神经信号。

感知与接收：神经信号在神经系统中传递，被特定的神经元群接收并初步处理。这一阶段涉及信号的放大、滤波和初步的模式识别。

认知加工：接下来，信息进入更高层次的认知加工阶段。这一阶段受到个体意欲（即动机、需求、期望等）和自我框架（包括经验、知识、信念等）的影响。每个人独特的算法（即认知模式）会对信息进行选择、组织、解释和评估。

生成可显知信息：经过认知加工后的信息被转化为个体可识别、可理解的形式，即成为我们所说的“可显知信息”。这些信息可以是感知觉的直接体验，也可以是抽象的概念、思想或情感。重要的是，这些信息对于个体来说是独特的，因为它们是在个体特有的意欲执我框架内生成的。

综上所述，信息加工是一个复杂而动态的过程，它涉及从外部环境到内部认知的多个层次和阶段。而意识作为这一过程的产物，不仅是对信息的反映，更是对信息的主动建构和解释。

能量与信息：

能量守恒，而信息在理想情况下传输守恒，但在实际中可能因噪声、误差等因素而不守恒。

能量一直在作用，而信息的有效性则取决于其是否被正确解读和使用，并非仅第一次有效。

根据兰道尔原理，信息的获取、存储、处理和删除都可能涉及能量的转换。特别是，信息擦除遵循ktln2的公式，其中k是玻尔兹曼常数，t是绝对温度，这表示擦除一个比特信息所需的最小能量。

热力能（热能）是能量的一种形式，它不能直接“转换为信息”，但可以为信息处理提供必要的能量支持。热力能可以转化为电能等形式的能量，进而被用于信息的获取、存储、处理和传输。

信息的固化趋势日益显着：1.

信息间的依存关联度不断提高；2.

其结构日益复杂化。

意识的秘密深藏于信息交互之中，而非某种神秘莫测的未知力量。

上意识提问，下意识则通过语音检索词汇库搜寻答案，并将结果映射至显意识的需求点。

不同信息块的融合（犹如故事编辑部的工作）是通过信息载体所蕴含的情感旋律，在时政时事与个体情绪的契合下，串联组合而成的。

信息的价值可以进行量化评估，这种评估决定了我们对信息的信念认可程度（即信息的动能）。

意识是一个对信息流进行分解再重组的系统。

信息至少具备三大核心特性：权重、均值、方差。其中，大部分信息还包含了信息本体、索引及入口参数等要素。

从有用信息的生成角度来看，信息源自于无数随机组合的尝试，这些尝试在混沌中逐渐显现出清晰的形态，随后经过筛选，保留那些试用概率最高、最符合当前时事需求及个人情感欲望的信息。在由高概率相关性编织而成的概念认知网络中，最中心的位置往往被那些影响信息流向的三观，认知核心信念、有利于自我存在的关键信息所占据。

事件信息的属性由事件本身特性、数据来源以及分析目的等多种因素共同决定。事件的本身特性则取决于事件的起因、主体、对象以及发展过程等多个方面。

信息分类则由信息内容特征、数据属性和结构、应用需求和目的、标准和规范以及用户需求和认知偏好等多方面因素共同决定。

集合论为概率论提供了基础框架，而事件信息的属性及特性决定因素、测度学的相关应用、数据聚类与信息分类等与信息逻辑的形成和发展均存在一定的关联。

信息逻辑起源于思考活动、数学逻辑、科学方法、信息技术的发展以及认知科学研究等多个领域。

信息间的共相指的是不同信息所具有的共同特征和规律，而殊相则是指具体信息的独特之处。

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