常识运用的五大核心步骤
第1步：情境感知与信息提取
这是所有思考的起点，你首先需要从环境中收集信息，理解当前“情境”是什么。
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做什么：
- 观察： 看到什么、听到什么、闻到什么。
- 识别关键元素： 谁在？什么物体在？在哪里？发生了什么事？
- 理解上下文： 这件事是在家里、办公室还是街上？是白天还是晚上？
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例子：
- 情境： 你看到窗外乌云密布，天色昏暗，一阵风吹过,树叶哗哗作响。
- 提取的信息： 天气阴沉、有风。
第2步：知识库调用与模式匹配
你的大脑就像一个巨大的、非结构化的数据库，里面储存了你过去所有的经验、学习和学到的知识，这一步就是从这个“常识库”中寻找与当前情境相关的信息。
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做什么：
- 关联： 将当前情境与你记忆中的经验联系起来。
- 检索规则： 寻找与当前情境相关的“常识性规则”或“模式”，这些规则通常是隐性的，下雨前天空会变暗”、“湿的地板很滑”。
- 类比推理： “我以前遇到过类似的情况吗？当时发生了什么？”
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例子：
- 调用的知识：
- 规则1：乌云密布 + 大风 = 很可能要下雨（或下暴风雨）。
- 规则2：下雨会导致地面湿滑。
- 规则3：如果我没有带伞，出门就会被淋湿,可能会感冒。
- 规则4：淋湿的衣服穿着不舒服。
- 调用的知识：
第3步：因果推理与预测
基于调用的知识和规则，你开始进行逻辑推理，预测“接下来可能会发生什么”，这是常识的核心，因为它让你从“是什么”推断到“会怎样”。
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做什么：
- 建立因果链： 如果A发生，那么很可能导致B发生,B又可能导致C发生。
- 预测结果： 推断出最可能、最直接或最严重的后果。
- 评估可能性： 并非所有预测都是100%确定的，常识让你能评估事情发生的概率（“很可能”、“可能会”、“不太可能”）。
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例子：
- 因果链与预测：
- 预测1（直接后果）： 如果我现在出门，我很可能会被雨淋湿。
- 预测2（次要后果）： 如果我被淋湿，我的衣服会变重、变冷，我可能会感冒。
- 预测3（潜在风险）： 地面湿滑，路人可能会滑倒。
- 因果链与预测：
第4步：目标评估与决策制定
现在你知道了各种可能的结果，接下来要结合你的目标来决定“我该怎么做”，这一步是连接“思考”与“行动”的桥梁。
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做什么：
- 明确目标： 我现在想做什么？是想去上班？还是想散步回家？或者只是想取回晾在外的衣服？
- 权衡利弊： 比较不同行动方案的优缺点。
- 方案A：直接冲出去，优点：快，缺点：被淋湿，可能生病,不舒服。
- 方案B：先去拿伞，优点：不会被淋湿，缺点：会多花几秒钟。
- 方案C：等雨停了再出门，优点：完全不会被淋湿，缺点：可能会迟到。
- 做出选择： 选择一个在当时看来最合理、最能达成目标的行动。
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例子：
- 假设目标： 我必须马上去附近的便利店买东西。
- 决策过程：
- 目标是“快速买东西并回家”。
- 方案A（冲出去）虽然快，但代价是浑身湿透,这个结果我不喜欢。
- 方案B（拿伞）只多花几秒钟,却能避免所有负面结果。
- 方案C（等雨停）不确定要等多久,可能会耽误正事。
- 最终决策： 先去拿伞，然后再出门。
第5步：行动执行与反馈学习
这是最后一步，也是常识不断进化的关键一步，你执行你的决策，并观察结果，然后将结果反馈回你的知识库,用于未来的决策。
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做什么：
- 执行行动： 去拿伞,出门去便利店。
- 观察结果： 果然，出门后下了大雨，因为有伞，我身上没湿,顺利买到了东西。
- 更新知识库： “在有大风的阴天，即使雨还没下，也最好带伞。” 这个经验被强化了，如果某次你没带伞但没下雨，你会稍微修正这个规则：“大风阴天不一定会下雨，但概率很高，带伞更保险。”
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例子：
- 执行： 你拿起伞,走出家门。
- 反馈： 你发现自己做了一个明智的决定，这个成功的经历会让你在未来遇到类似情况时，更倾向于选择“带伞”这个选项。
一个完整的例子
| 步骤 | 过程描述 | 例子：看到一只狗向你跑来 |
|---|---|---|
| 情境感知 | 观察环境，提取关键信息。 | 一只狗（品种未知）正朝我跑来，没有牵引绳。 |
| 知识库调用 | 从记忆中寻找相关经验和规则。 | 规则A： 大多数宠物狗是友好的，想和人互动。 规则B： 有些狗可能很胆小或具有攻击性。 规则C： 狗的肢体语言很重要（摇尾巴=友好，龇牙=警告）。 |
| 因果推理 | 预测可能发生的结果。 | 预测1（好）： 它想和我玩，会舔我、摇尾巴。 预测2（坏）： 它可能扑向我，咬我，让我受伤。 |
| 目标评估 | 结合目标，选择最佳行动。 | 目标： 保证自身安全，避免被咬。 决策： 不确定它的意图，最安全的做法是保持静止，不直视它的眼睛，让它先闻闻我的手。 |
| 行动与反馈 | 执行决策，并根据结果更新知识。 | 行动： 你站着不动，手放低。 结果： 狗停下来闻了闻你的手，然后摇着尾巴走开了。 反馈： “我的应对方式有效，对于不熟悉的狗，这是一个好的策略。” |
通过这五个步骤的不断循环，我们才能在日常游刃有余地运用“常识”，它不是一个单一的动作，而是一个完整的、动态的、基于经验的智能处理流程。
