判别 vs 联结：同一知识，为何有两种模型解读？
制作人：渐构 - Gearless Joe
标题、总结、摘要均由本人与大语言模型共同编辑而成；
部分聊天内容原版可能为语音，后续由本人转为文字后，使用大语言模型润色而成；
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**整理时间：** 2025/03/28
**对话时间：** 2025/03/28
摘要
该聊天记录探讨了区分「判别模型」与「联结模型」的困惑。用户「悟」发现，根据特性推断用途（联结）和根据特性判断归属（判别）的模型描述非常相似，难以区分何时应用哪种模型。核心讨论围绕YJango的观点展开：同一句「语言材料」（如“偶数是能被2整除的整数”）既可视为判别模型（用于判断任一现象是否为偶数，此时描述是概念的「内涵」），也可视为联结模型（用于从偶数推断其“能被2整除”的「属性」）。关键在于「学习者的主观目标」或「推测任务」——是想识别分类，还是想推导关联。尽管YJango和「川」用例子（我们需要的数、人、平行四边形）反复解释，强调关注“从什么推测什么”，而非机械分析语句结构，「悟」仍对语句中各部分是“一个概念的名称与内涵”还是“两个关联概念”感到困惑。讨论揭示了元认知中主体目标对知识解读的重要性。
对话内容
`悟:`
**推测任务** | **从「物品的特性」到「是否可用于读书」的推测** |
|---|---|
**知识类型** | 联结模型 |
**输入空间** | **维度1**: 物品是否有支撑力 |
**输出空间** | 是否可用于读书 |
**映射关系** | **描述1**: 如果物品同时具备支撑力和面，则可以用于读书。 |
**具体应用** | **例1**: 一个书架，具备支撑力且有面，因此可以用于读书。 |
**#d 书桌**
有支撑力且有面的物品是可以用于我们读书的时候用的物品
**推测任务** | **推测「某物品」是「可用于读书的物品」还是「不可用于读书的物品」** |
|---|---|
**知识类型** | 判别模型 |
**输入空间** | (归类前) 的所有可能物品 |
**输出空间** | 「可用于读书的物品（概念）」和「不可用于读书的物品（概念）」 |
**判定条件 (内涵)** | **特征1**: 该物品有支撑力 |
**映射关系** | **描述1**: 如果「某物品」同时具备「**特征1**」和「**特征2**」，则归为「可用于读书的物品」。 |
**具体应用** | **正例**: 一张桌子，它具有支撑力并且有一个平面，满足「**特征1**」和「**特征2**」，因此归为「可用于读书的物品（概念）」。 |
@于建国 一个命题输入进去，得到的「判别模型」和「联结模型」，非常相似。
是不是有些命题，既可以用概念间的映射来描述（「联结模型」），也可以表达为概念的定义和名称来描述？
还是有些分不清楚两种的区别……碰到命题的时候，我什么时候把它定位「判别模型」的问题，什么时候把它定为「联结模型」？
`YJango:`
@悟 我们输入进去的其实是「语言材料」，其背后可以转换成知识，但这种转换其实要结合你的主观目标来定，它到底该视为「判别模型」还是「联结模型」。
`悟:`
这个还是不太懂。
`YJango:`
比如，「偶数是能被 2 所整除的整数」。这是一个语言材料。如果你的目的是判断「任意现象」是不是偶数，那么这个语言材料就可以视为「判别模型」的语言材料。
`悟:`
然后这个例子如果用「联结模型」来描述呢？
`YJango:`
但如果你的目的是从「任意具体的偶数」推测「其含有的特性」，同样是这句话，就可以视为「联结模型」的语言材料。
这就是为什么，当你用渐构网的「知识分析」时，会同时给你两个表格：一个是「联结模型」的，一个是「判别模型」的。
`悟:`
光从字面意思看不出来，得结合着自己的具体目的是吧？即便是一模一样的话，也可以两种模型分别解释。
`YJango:`
@悟 你这里假设只能是其中一种，这个假设是不对的。
到底是哪种，需要结合「学习者自身的目的」。
一定要明白一点：当我们进入元认知的领域时，主体目标会影响我们如何判断事物。
`悟:`
还是有些迷糊。
`YJango:`
哪迷糊？
`悟:`
「能被 2 所整除的整数是我们所需要的数」，如果这样的描述……
`YJango:`
你问一个完整的问题。如果这样描述，然后呢？你想问的是啥？
`悟:`
「能被 2 所整除的整数是我们所需要的数」，如果这样的描述，这个「判别模型」和「联结模型」，分别怎么用？「偶数」俩字换成了「我们所需要的数」，不再是一个偶数概念的形式了。原来的那种描述更像是偶数的定义，现在这个描述明显不是偶数的定义了……
`YJango:`
@悟 一样的。你既可以把它视为「判别模型」的讲解，也可以视为「联结模型」的讲解，因为你的大脑自己会去调整一下。
`张宝平:`
@悟 @YJango 我的理解，「判别」是「这是什么」，「联结」是「能做什么」。例如：「任意具体的偶数」推测「其含有的特性」。
`悟:`
@YJango 如果是讲解成「联结模型」，这个应该怎么讲？
`YJango:`
「任何具体的“所需要的数”」到「其拥有的特性」的推测。
判别模型：「任意现象」推测「是不是“所需要的数”」。
`悟:`
"我们所需要的数"这几个字，是看成另一个概念，还是看成「能被 2 所整除的整数」这个判别模型所对应的概念的名字？我好像是这个困惑。
`YJango:`
@悟 另一个概念。
`张宝平:`
「能被 2 整除的是偶数」，判别模型。
`YJango:`
「联结模型」一定是概念间的关系。「判别模型」是把「现象群」分成两类：一类成为新概念，另一类成为新概念的负概念。
`悟:`
是不是有时候可以看成「判别模型」所对应的概念的名字，有时候看成另一个概念？
`YJango:`
@悟 这里跟名字没关系了。
`悟:`
这个我理解的。
`张宝平:`
「偶数能被 2 整除」，联结模型。
`YJango:`
哎呀，你画个图就明白。画出两组空间来：
联结模型：
输入空间：{“我们需要的数”a，“我们需要的数”b，c，d，...}
输出空间：{能被 2 整除，能被 3 整除，大于零，...}
判别模型：
输入空间：{所有现象}
输出空间：{“我们需要的数”，非“我们需要的数”}
`悟:`
我再看看，迷糊了。谢谢老师。
`YJango:`
你是不是对概念的外延掌握得不牢？例如：「现象群」、「判别」、「概念」。
`悟:`
我不知道。🥲
`YJango:`
「一个概念」代表「一群现象」。
`悟:`
学霸才能精准定位自己的盲区。
`YJango:`
“所需要的数”既然作为一个概念，它其实是代表了「一群现象」的。假如说，我现在从「“所需要的数”」中任取一个具体的数，比如 2；再取一个，比如 8。那我现在想知道「所取数字的属性」，就会形成一个「联结模型」的推测。
`悟:`
我感觉这个是构建了一个「判别模型」，因为在想办法搞清楚「我们所需要的数」这个概念的内涵，在找出「我们所需要的数」之间的共性。
`YJango:`
我给你换个例子吧。
`悟:`
（好的。）
`YJango:`
从「人」推测「人的属性」，这是什么模型？
从「任意现象」推测「是否是人」，这是什么模型？
`悟:`
「联结模型」。
「判别模型」。
`川:`
@YJango 那老师，这个例子怎么根据人的目的来划分是哪个模型呢？
`YJango:`
同理，设“我们需要的数”的别名是 A。
从「A」推测「A 的属性」，什么模型？
从「任意现象」推测「是否是 A」，什么模型？
联结？判别？
`川:`
联结。
`YJango:`
对的。所以，关键要看「你想从什么推测什么」，这个「推测目标」就是你的「主观目标」。
`悟:`
还是得画图那种课程视频上的讲解。
`YJango:`
当你想从「任意现象」推测「是否是偶数」时，“偶数是能被 2 所整除的整数”这句话就可以视为「判别模型」的讲解。
当你想从「偶数」推测「偶数的属性」时，“偶数是能被 2 所整除的整数”这句话就可以视为「联结模型」的讲解。
@悟 你理解了？
`悟:`
我糊涂啦，老师。
`YJango:`
我再表述一下：「任何一句语言讲解」（如“偶数是能被 2 所整除的整数”），其实可以既视为「判别模型」，也视为「联结模型」，并不是固定的。视为哪个，其实取决于「学习者」的目的——学习者想怎么用它。
例子就是：
语言讲解：“偶数是能被 2 所整除的整数”。
视为「判别模型」的讲解：从「任意现象」推测「是否是偶数」。
视为「联结模型」的讲解：从「偶数」推测「偶数的属性」。
`悟:`
如果是「判别模型」就是一个概念，如果是「联结模型」就是俩概念之间的关联。这样理解怎么样？
`YJango:`
@悟 「联结模型」中，“能被 2 所整除”是一个属性，你可以给它命个名，叫“整分性”。
`悟:`
语言讲解：“偶数是能被 2 所整除的整数”。
视为「判别模型」的讲解：从「任意现象」推测「是否是偶数」，那么这个「能被 2 所整除的整数」就是「概念」的「内涵」，「偶数」就是这个「概念」的「名字」，「偶数」和「能被 2 所整除的整数」，这是同一个「概念」的「内涵」与「名字」。
视为「联结模型」的讲解：从「偶数」推测「偶数的属性」，这里的「偶数」就是一个单独「概念」，「能被 2 所整除的整数」是另一个「概念」，“偶数是能被 2 所整除的整数”这句话里这里有俩「概念」。
我估计我就是这个困惑：这句话里，“偶数是能被 2 所整除的整数”到底是几个「概念」？
`YJango:`
@悟 你不能机械地去看它有几个「概念」。如果机械地看，有多少个单词，岂不就有多少个「概念」？
`悟:`
“是”的两边，连接的是俩不同的「概念」，还是连接的同一个「概念」的名称与「内涵」？确实有点机械。
`YJango:`
你找的是「输入概念」和「输出概念」，而不是「概念」。
「概念」的话，一个词就是一个「概念」。
`悟:`
是，有点混淆了。
`川:`
我这个「判别」知道错哪里了，我把「内涵」搞错了。感觉像是学数学时候的「命题」与「性质」的区别：一个是什么，一个是它有什么特点可以干什么。
`YJango:`
@川 学习数学时，是不是经常出现这几个词：「定义」、「属性」？
`悟:`
我可能是想把“是”的两边分别看成一个项，一个项简称为一个「概念」，然后用一个「概念」的「内涵」与「外延」的关系，或者是俩集合之间的关系，来描述清楚“偶数是能被 2 所整除的整数”的意思……
`川:`
是了。
`YJango:`
有一点需要理解的是：「内涵」本身也是由若干个子「概念」拼凑而成的。“能被 2 所整除的整数”，整体可以视为一个「概念」、一个「性质」，或叫一个「属性」。可能你会不太理解为啥，但只要我给它起一个名称，你就理解了，比如叫“对除性”。
`悟:`
「概念」用“是”这个字连着它的「定义」的解释，看起来就像「命题」。有些「命题」看起来像「概念」的「定义」，这两者之间的区分……
`YJango:`
**#d 函数**
「函数」是一种特殊的数学关系，其中每一个输入值（自变量）都唯一地对应一个输出值（因变量）。换句话说，在「函数」中，对于定义域内的任意一个 x 值，最多只能有一个 y 值与之对应。
特征包括：
单值性：每个输入值 x 对应唯一的输出值 y。
定义域完整性：所有输入值必须在定义域内有对应的输出值。
映射规律明确：输入和输出之间存在明确的映射规则。
这三个特征，整体叫「函数的内涵」。
`悟:`
意思还是有些模糊。
`川:`
给你举个例子：
「任意二维图形」→「平行四边形」的「内涵」是「俩组对边分别平行且相等」。
这个是「定义」，用到「判别」。下面那些「核心性质」：「平行四边形」→「边与角的性质/对角线的性质」，这些可以理解为推测。
`悟:`
你说的这个我理解。
`YJango:`
当满足「一组性质」后，就能判断「任意一个现象」「是不是这个概念」时，这组「性质」就是「内涵」。
`川:`
当然这些「性质」又可以理解为「判别模型」时所使用的「内涵」。
`悟:`
是的，这个明白。
