函数与功能可供性表示的通用框架：一种认知、因果与基于指称的方法，以及迈向 AGI 的一步

在人工智能研究中，迄今为止对函数与功能可供性（affordance）的刻画与表示关注稀少且零散，尽管这一方面在智能系统的运行中占据突出地位。在迄今为刻画和理解函数与功能可供性所付出的虽值得称赞却稀少零散的努力中，也尚无能够统一与功能概念表示和应用相关的所有不同使用领域与情境的通用框架。本文正发展了这样一个通用框架，其方法强调所涉表示必须是显式认知与概念的，且必须包含对相关事件与过程的因果刻画，并采用植根于其所指对象的观念构造，以实现最大一般性。文中描述了基本通用框架，以及一组关于功能性表示的基本指导原则。为恰当充分地刻画与表示功能性，需要一种描述性表示语言。定义并发展了该语言，并描述了其使用的诸多示例。该通用框架基于称为概念依赖（conceptual dependency）的通用语言意义表示框架的扩展而发展。为支持功能性的通用刻画与表示，基本概念依赖框架通过称为结构锚（structure anchor）与概念依赖精化（conceptual dependency elaboration）的表示装置，以及一组基础层概念的定义得以增强。定义、发展并描述了这些新颖的表示构造。处理功能性的通用框架将代表向实现通用人工智能（AGI）迈出的重要一步。