认知空间：自然的、人工的与混合的

认知过程在极其广泛的自然、人工和混合系统中得以实现，然而目前尚无统一框架来比较它们的形式、局限与未实现的可能性。在此，我们提出一种认知空间方法，用基于组织与信息维度的比较表示来取代狭义的、依赖基质的定义。在此框架内，认知被视为一种感知、处理并依据信息行动的分级能力，使得细胞、大脑、人工智能体与人机集合体等如此多样的系统能够在共同的概念图景中进行分析。我们引入并考察了三个认知空间——基础无神经的、神经的与人机混合的——并表明它们的占据极不均匀，已实现系统的簇被大片未占据区域分隔。我们论证这些空白并非偶然，而是反映了演化偶然性、物理约束与设计局限。通过聚焦认知空间的结构而非分类定义，该方法阐明了现有认知系统的多样性，并突显了混合认知作为探索超越生物进化所产生的新型复杂性形式的前沿。