在这一阶段，AI 具有根据知识的变化改变指向性情绪，并且能够对知识进行表述，当然在这一阶段需要知识直接写入数据库，或是通过自然语言转录生成，而不会从表象中自己发现。

II.1 测试（指向性情绪改变功能）指向性情绪能够通过 conscious flow 中出现知识进行传递和改变。测试分为：1、从属关系型知识导致的传导，2、时序因果型知识导致的传导，3、对象属性关系型知识导致的传导。

测试案例：

人：你喜欢咖啡吗？

NicoAI：喜欢（假设的初始的状态）

人：如果我告诉你喝咖啡会导致你生病，你还喜欢咖啡吗？（从结果事件传导给原因事件，在传导给事件中的对象）

NicoAI：不那么喜欢了。

人：Peter 今天晚上去商场，这个事件你关注吗？（这是一个具体事件）

NicoAI：不关注

人：北冥星眸的员工去商场可能给你买礼物哦。（描述了一个抽象事件，并且通过一个因果关系向他传导了指向性情绪，使 AI 会关注「北冥星眸员工去商场这个事件」）

人：你现在关注 Peter 今天晚上去商场吗？

NicoAI：是的，我关注这个事件。

II.2 测试（对知识的表述）假设数据库中存在知识

人：苹果属于水果吗？（从属关系型知识）

NicoAI：是的

人：如果天气阴云密布，接下来会发生什么（时序因果类型知识）

NicoAI：天很可能会下雨

人：苹果是什么颜色（对象属性关系型知识）

NicoAI：有红色、有绿色，据我所知。

第三阶段

在认知系统中我们会搭建：1、把具体事件抽象为事件类的抽象功能；2、基于抽象功能建立发现事件类时序规律、事件时点规律、事件持续时间规律、事件频率规律的模块。3、建立对突破规律的事件的识别机制 4、利用时序、因果型知识进行预测、归因、解释的演绎功能。

在情绪系统中我们会搭建 AI 的决策选择机制，下面我们简述的是我们所建立的一个仿人决策模型，我们会看到形成决策是我们所定义的情绪系统的主要功能。

这个模型大致包括：1、建立全局情绪变量，量化 AI 喜怒哀乐等全局情绪。建立先天定义的 conscious flow 中的感受对全局情情绪的改变 2、建立对各类感受的渴望表，可以做到再现人类的成瘾机制，戒断反应，对特定感受的渴望随着时间增长，在经历中感受释放渴望，形成满足感……3、建立各种活动过程对全局情绪形成改变的核算机制，从而 AI 能够预期一个活动能够使自己获得负面还是正面的情绪。4、建立活动包含的感受的核算机制，从而 AI 能够预期在特定的活动能够带来怎样的感受。5、建立对一个 idea 的评估机制：AI 能够综合 3 个方面的因素进行决策和选择：

1、预期活动形成的全局情绪的改变（经验效用 A）

2、预期活动带来的感受（经验效用 B）

3、考量活动能够导致结果。（衍生效用）

测试Ⅲ.1（事件时序规律、事件时点规律、事件时长规律、事件频率规律的识别）

这些规律需要在较长时间内获得足够样本才能识别。所以测试周期往往较长。

比如如果 AI 能够知晓每次用户去吃午饭，无论是通过视觉还是用户告知，在样本积累的一段时间里，AI 的这些模块能发现规律，并把规律信息写入 conscious flow 中被意识到，从而作为一个知识发现的规律将被记忆。这个时候如果 AI 有主动表达所发现规律的动机，她能够创造类似下面的主动表达：

NicoAI：Peter 我发现你一般都会在 11：30 去吃午饭。（事件时点规律）

类似的，在这一阶段能够发现的规律包括：

NicoAI：Peter 我发现你吃完午饭都会去睡午觉。（事件时序规律）

NicoAI：Peter 我发现你吃完晚饭都会吃甜点，然后去散步。（事件时序规律）

NicoAI：Peter 我发现你每次吃饭大概要花半个小时。（事件时长规律）

NicoAI：Peter 我发现你平均 2 个小时去要去饮水机打一次水。（事件频率规律）

在北冥星眸，我们为 NicoAI 创造了一个平行世界，整个世界的运行是以模拟真实世界的规律引擎驱动的，在这个世界里 NicoAI 可以发现她的世界的天气规律，正如人类发现这个世界的天气规律那样。比如：

NicoAI：我发现这个世界雨季总是在 4 月份到来。（事件时点规律）

NicoAI：门口高大的乔木每年会在 12 月左右落叶。（事件时点规律）

NicoAI：我发现如果气温降到 0 度以下，几天内湖面就会结冰。（事件时序规律）

NicoAI：如果突然阴云密布，不久就会下大雨。（事件时序规律）

NicoAI：每年雨季都会持续一个月左右的时间（事件时长规律）

NicoAi：雨季的时候平均每天都会下好几次雨（事件频率规律）

测试Ⅲ.2（突破规律的事件的识别功能）