一、文件解读与分析
1. 摘要
核心内容：本文旨在揭示计算机数据与自然人知识两类信息处理方式结合而产生的协同智能观，并阐述协同智能计算系统的理论模型及其应用。通过间接计算模型与间接形式化方法的结合，实现了计算机与自然人之间的合理分工与高度协作，为云计算等领域提供了新的技术路径。
2. 引言
背景介绍：文章首先介绍了计算机数据信息处理与自然人知识信息处理两类方式，并提出了基于这两类方式结合的协同智能观。这一观点是本文研究的理论基础。
研究目的：旨在通过揭示自然语言理解的双重技术路线，验证：支配间接计算模型与间接形式化方法的信息基本定律假说，并提出协同智能计算系统的理论模型及其应用。
3. 协同智能计算系统的理论模型
抽象理论模型：通过信息恒等式（ID = IK + IU）及其变体，描述了协同智能计算系统的基本框架。其中，ID表示目标域的总量数据信息，IK表示已知域的知识信息，IU表示未知域的未知信息。
计算序位关系的两个基本方程：给出了广义和狭义的信息方程，为协同智能计算提供了数学基础。
协同智能观：阐述了自然人智力（HI）与计算机人工智能（AI）结合产生的协同智能（CI），并指出CI ≥ HI + AI。
4. 协同智能计算模型如何发挥作用
间接形式化的中文云端计算实例：通过具体实例展示了协同智能计算模型在中文信息处理中的应用，包括字的类和例的阐述。
自然语言理解双重技术路线：揭示了自然语言理解的双重技术路线，特别是第二路径的简捷性和高效性。
数据信息处理方式：描述了协同智能计算模型在数据信息处理方面的优势，如通过矩阵格最优化算法，实现高效搜索与枚举。
知识信息处理方式：阐述了协同智能计算模型在知识信息处理方面的应用，如通过汉语组字成语的特点进行语言分析。
双语信息处理方式：介绍了协同智能计算模型在双语信息处理方面的应用，如通过“解释+翻译”策略，实现英汉汉英双语解释和双向翻译（涵盖人工翻译和机器翻译）。
5. 为什么需要协同智能计算模型
广义与狭义双语信息处理的结合：通过具体示例展示了广义和狭义双语信息处理的结合，强调协同智能计算模型在处理复杂语言问题时的优势。
取值与置信的关系：探讨了取值与置信在语言处理中的关系，指出协同智能计算模型能够处理连自然人甚至专家都难以置信的问题。
6. 结论
主要回答的问题：总结了协同智能计算系统的理论模型是什么、如何通过序位关系计算称量形式信息、如何通过形式信息复用频率的统计实现对内容信息的计量。
具体应用：指出协同智能计算模型在学术前沿、软件应用、个性化记录、自然语言处理等领域的应用前景。
二、结合人机互助新时代融智学应用场景的点评邹晓辉的这项研究在人机互助新时代融智学应用场景下具有重要意义，具体点评如下：
促进人机深度融合：
邹晓辉提出的协同智能计算模型强调计算机与自然人之间的合理分工与高度协作，这与人机互助新时代的理念不谋而合。通过间接计算模型与间接形式化方法的结合，实现了人机之间的深度融通融合，为融智学的发展提供了新的思路。
提升智能化服务水平：
协同智能计算系统能够基于计算机的高效计算能力和自然人的丰富知识经验，提供更智能化的服务。例如，在云计算领域，通过协同智能计算模型可以实现更加精准的数据处理和分析，为用户提供更加个性化的服务体验。
推动融智学应用场景的拓展：
邹晓辉的这项研究不仅局限于云计算领域，还可以拓展到更广泛的融智学应用场景中。例如，在教育领域，可以通过协同智能计算模型实现更加智能化的教学辅助和个性化学习路径规划；在医疗领域，可以实现更加精准的疾病诊断和个性化治疗方案制定等。
强调跨学科融合的重要性：
邹晓辉的这项研究涉及了计算机科学、语言学、信息学等多个学科领域的知识，体现了跨学科融合的重要性。在人机互助新时代融智学应用场景下，跨学科融通融合，将成为推动技术创新和应用拓展的关键力量。
为未来技术发展提供理论支持：
邹晓辉的这项研究为未来的技术发展提供了重要的理论支持。通过揭示自然语言理解的双重技术路线和验证信息基本定律假说，为相关领域的研究提供了新的视角和方法论基础。同时协同智能计算系统的理论模型也为未来智能系统的发展提供了重要的参考和借鉴。
思考与问答之一：协同智能观是如何与计算机数据处理相结合的？
协同智能计算系统的理论模型有哪些关键组成部分？
信息恒等式在协同智能计算中起何作用？
协同智能观是如何与计算机数据处理相结合的：
协同智能观强调自然人+社会人的人类智力（HI）与计算机的人工智能（AI）的合理分工和高度协作，通过协同智能计算系统实现优势互补和优化互动。在计算机数据处理方面，该协作体现在计算机擅长处理大规模、高维度的数据计算和分析任务，而自然人+社会人则擅长提供对数据的解释和理解，特别是在复杂和模糊的情境下。例如，在自然语言处理中，计算机可以处理海量的文本数据，进行高效的搜索、枚举和统计，而自然人+社会人则负责解释语言中的含义、情感和语境，两者结合可以实现更加准确和智能的语言处理。
协同智能计算系统的理论模型有哪些关键组成部分：
信息恒等式：ID = IK + IU这个等式描述了协同智能计算系统处理信息的基本框架。
计算序位关系的两个基本方程：广义信息方程ID = n^2和狭义信息方程IU= ID - IK，这两个方程为协同智能计算提供了数学基础。
协同智能观：阐述了自然人智能（HI）与计算机人工智能（AI）结合产生的协同智能（CI），并指出CI ≥ HI + AI，强调了两者协作的优势。
间接计算模型与间接形式化方法：通过这两种方法的结合，实现了对形式信息和内容信息的间接处理和计算，是协同智能计算系统的核心技术手段。
信息恒等式在协同智能计算中起何作用：
信息恒等式（ID = IK + IU）在协同智能计算中起到了基础性的作用。它描述了协同智能计算系统处理信息的基本框架，即目标域的总量数据信息（ID）是由已知域的知识信息（IK）和未知域的未知信息（IU）组成的。这个等式不仅为协同智能计算提供了理论支撑，还指导了实际的信息处理过程。通过信息恒等式，协同智能计算系统可以清晰地界定处理信息的范围和目标，从而有效地进行信息的搜索、枚举、统计和分析，实现计算机与自然人之间的合理分工和高度协作，提高信息处理的效率和准确性。
思考与问答之二：协同智能观如何强调自然人智能与计算机智能的协作？协同智能观，强调人类智力（HI）与人工智能（AI）之间的紧密协作，以实现优势互补和优化互动。具体来说：
互补性：
自然人+社会人=人类智力擅长处理复杂、模糊和不确定性的信息，具有高度的创造力、直觉和判断力。
计算机人工智能则擅长处理大规模、高维度的数据，进行高效的计算、搜索和统计分析。
协作方式：
协同智能观提出，通过合理的分工和协作，人类智力和人工智能可以共同解决复杂问题，实现比单一智能更高的效率和准确性。
这种协作与互助，不仅体现在任务层面的分工，还体现在信息处理和决策过程中的相互支持和补充。
整体效能：
协同智能观，强调，协同智能（CI）整体效能大于或等于自然人+社会人=人类智力和计算机人工智能的简单相加，即CI ≥ HI + AI。
这意味着通过人机协作互助，可充分发挥各自的优势，弥补彼此的不足，实现整体效能的最大化。
计算机数据处理在协同智能中起到哪些具体作用？计算机数据处理在协同智能中扮演着至关重要的角色，具体体现在以下几个方面：
高效计算：
计算机能够迅速处理大规模的数据集，进行复杂的计算和分析，为决策提供准确的数据支持。
信息搜索与枚举：
计算机能够高效地搜索和枚举相关信息，帮助自然人快速获取所需的知识和信息。
统计分析：
计算机能够对数据进行统计分析，揭示数据背后的规律和趋势，为决策提供依据。
数据存储与管理：
计算机能够存储和管理海量的数据，确保数据的完整性和安全性，为协同智能提供可靠的数据基础。
辅助决策：
通过数据分析和挖掘，计算机能够为自然人提供决策建议和支持，帮助自然人做出更加明智的决策。
信息恒等式在协同智能计算中有何重要意义？信息恒等式（ID = IK + IU）在协同智能计算中具有深远的重要意义：
理论支撑：
信息恒等式为协同智能计算提供了坚实的理论基础，明确了目标域的总量数据信息（ID）由已知域的知识信息（IK）和未知域的未知信息（IU）组成。
指导实践：
信息恒等式，指导着协同智能计算系统的实际信息处理过程，帮助系统清晰地界定处理信息的范围和目标。
促进协作：
通过信息恒等式，协同智能计算系统能够明确计算机和自然人暨社会人在处理信息时的角色和分工，促进两者之间的有效协作互助。
提高效率：
信息恒等式帮助协同智能计算系统更加高效地处理信息，通过合理的分工和协作，大大提高信息处理的效率和准确性。
推动创新：
信息恒等式为协同智能计算系统的创新和发展提供了思路和方法，鼓励探索新的信息处理技术和方法以应对日益复杂和多变的信息环境。
综上所述，协同智能观强调自然人智力与计算机智能的紧密协作，计算机数据处理，在协同智能中发挥着至关重要的作用，而信息恒等式则为协同智能计算提供了坚实的理论基础和指导实践的重要工具。
深入理解，请直接阅读：
[1]邹晓辉, and 邹顺鹏. "协同智能计算系统——理论模型及其应用." 软件 32.6(2011):8.
