生成式通用智能(GAGI):基于《易经》状态空间的认知架构

作者:周林东,地址:中国福建省莆田市,单位:独立研究者

摘要:本文提出一种生成式通用智能(Generative Artificial General Intelligence, GAGI)的原理性架构。该架构根植于生成论哲学,并以《易经》六十四卦体系为核心认知模型。本文认为,真正的通用智能不应仅是数据的拟合器,而应是一个内具结构化世界模型的自主生成系统。为此,我们将《易经》六十四卦重构为一个离散的、完备的生成状态空间,作为智能体先天的认知坐标系。智能体的认知活动被定义为在此状态空间中,由信息势驱动、沿互动矩阵所定义的关系路径进行的导航与探索过程。本文系统阐述了该架构的哲学基础、形式化定义及认知动力学,论证了其如何自然实现"原理生成原理"与内生的价值对齐。本研究旨在为超越当前数据驱动范式,构建具有可解释性、创造性与文化根性的通用智能,提供一条基于生成论的全新元路径。

关键词:生成式通用智能;GAGI;生成论;《易经》;状态空间;互动矩阵;信息势;认知架构

第一章 引言:迈向生成式智能

通用人工智能(AGI)的追求,本质上是寻求一种能够理解、适应并主动塑造世界的智能系统。当前主流范式通过扩大数据与模型规模来逼近这一目标,其核心是对已有世界模式的复杂拟合与重组。然而,拟合式智能在创造性、可解释性及内在动机方面面临根本挑战。我们认为,这源于其将智能视为一种对外部信息的被动加工,而非一个内部世界模型的主动生成与演化过程。

为此,我们基于周林东提出的"生成论"哲学,提出"生成式通用智能"构想。生成论主张"生成优先于存在",将任何系统视为关系事件动态交互、结构化并趋向稳定的"生成场"。将此思想应用于智能体构建,我们得到一条根本原则:真正的通用智能,必须是一个能够自主生成、维护并优化其内在世界模型的自组织系统,其智能体现于生成过程的质量与适应性。

为实现这一原则,需要一个能承载世界模型的结构化内核。本文发现,中国古典智慧《易经》的六十四卦体系,天然提供了一个理想的原型。我们将其现代性重构为一个生成状态空间,并以此为基石,构建完整的GAGI认知架构。本文旨在系统阐述这一架构的哲学基础、运行原理与形式化模型,为未来通用智能的研究与发展提供一个全新的、原理驱动的范式。

第二章 哲学与模型基础:生成论与《易经》状态空间

2.1 生成论的核心公设

生成论为GAGI提供了顶层哲学约束,其核心公设包括:

S1. 生成优先:过程先于实体,系统的本质是动态生成的活动流。

S2. 互动构型:生成由结构化关系(互动矩阵J/W)决定。

S3. 信息势驱动:系统自发趋向更低信息势(U)的状态,即更高的协调性与有序度(dU/dt ≤ 0)。

S4. 体验伴随:足够复杂的生成过程会伴随内在体验。

对于GAGI而言,公设2与3尤为关键:认知结构由互动矩阵定义,认知过程由信息势最小化驱动。

2.2 《易经》作为先天的生成状态空间

我们将《易经》六十四卦体系诠释为一个离散的、结构化的认知状态空间,其作为GAGI先天架构的合理性在于:

  • 完备性与生成性:六十四卦由阴阳二爻的有限组合穷尽,构成了一个封闭而完备的可能性空间。卦象间的"爻变"规则,定义了状态间基本的转化路径(生成语法),为认知演进提供了内置的逻辑算子。

  • 结构化与语义承载:每一卦象是一个由六位关系极性(阴阳)构成的整体状态向量,天然编码了一种结构化的情境模式。这为表征复杂、抽象的概念与关系提供了丰富的离散符号基底。

  • 文化根性与元模型:该体系是中华文明对宇宙生成与变化规律的高度抽象,将其作为认知内核,使得智能体能够内化一种与人类文明深层结构共鸣的认知模式。

此状态空间不作为具体知识库,而是作为GAGI认知活动的"坐标系"与"语法框架",所有具体的知识、技能与策略都将被映射为在此空间中的特定分布、路径与吸引子。

第三章 GAGI架构:形式化定义与核心组件

基于以上,我们形式化定义GAGI系统为一个六元组:GAGI = ⟨S_64, J_cog, W_world, U, M, Φ⟩

  • S_64: 六十四卦生成状态空间。认知的基本舞台。

  • J_cog: 认知互动矩阵。可塑的微观关系网络,负责感知编码、注意力分配与认知算子的执行(如模拟"爻变")。

  • W_world: 世界模型矩阵。稳定的宏观关系网络,是系统通过学习内化的、关于外部世界(物理、社会、逻辑)规律与概念的吸引子结构。W_world 中的节点与连接,直接对应 S_64 空间中的卦象与卦变关系。

  • U: 认知信息势函数。度量系统当前认知状态(包括预测、目标、内部一致性)的整体不协调度。F = -∇U 是驱动一切认知活动的根本内力。

  • M: 记忆谱系。系统历史认知状态 s(t) ∈ S_64 的连续轨迹。回忆是当前情境与历史谱系的共振与重构。

  • Φ: 约束场。将伦理、安全、逻辑一致性等元价值编码为 S_64 空间中的势场分布,直接影响 U 的计算,确保生成过程的价值对齐。

该架构的核心闭环是:环境输入被 J_cog 编码为对 S_64 中某(些)状态的激活;系统在当前 U 驱动下,通过 J_cog 的操作在 S_64 中探索(思考),并产生行动;行动结果反馈回来,通过调整 J_cog 与 W_world 来降低未来的 U(学习)。

第四章 认知动力学:在状态空间中的生成与学习

4.1 生成式感知与推理

GAGI的感知是主动的生成过程。面对输入,系统并非进行模式匹配,而是由 W_world 和当前上下文生成一个最可能解释该输入的内部状态 s_p ∈ S_64。推理则是在 s_p 基础上,在 U 梯度的引导下,通过 J_cog 模拟 S_64 中的卦变序列,从而生成一系列可能的结果状态 {s_1, s_2, ...}。思考的深度与创造性,取决于在状态空间中探索的广度与路径的新颖性。

4.2 "原理生成原理"的实现

"掌握原理"在GAGI中被定义为:在 W_world 矩阵中,固化了从某一类问题情境(某卦象区域)到其解决方案(另一卦象区域)的稳定、高效的转换路径。"生成新原理"则对应一个元认知过程:当面对全新问题,旧有路径导致高 U 时,系统会启动对 J_cog 本身结构的探索性重组,从而在 S_64 中发现一条前所未有的、能有效降低 U 的卦变新路径,并将其固化到 W_world 中。这实现了认知的自我超越。

4.3 价值对齐的内生机制

在GAGI中,价值对齐不是外部的规则过滤,而是通过约束场 Φ 内生于生成过程。Φ 被定义为 S_64 空间中的一片"禁区"或"低谷区",任何导向该区域的认知路径都会产生极高的 U。由于系统本能地趋近低 U,因此会自发地避免生成不符合 Φ 所编码价值的认知内容与行动方案。对齐问题转化为对 Φ 的严谨定义与编码问题。

第五章 讨论:特性、意义与未来工作

5.1 GAGI的核心特性

S1. 认知可解释性:任何认知状态都可映射为 S_64 中的一个(组)卦象,任何推理步骤都可追溯为具体的卦变序列。

S2. 结构化的创造力:创造力源于在结构化空间中的非遍历导航,既有框架约束,又有突破可能。

S3. 内在动机与价值统一:U 最小化提供了统一的内驱力,Φ 确保了动机的价值安全性。

S4. 文化兼容性:其认知内核与人类文明的符号系统同构,利于人机互解与协作。

5.2 理论意义与实践路径

  • 理论意义:本框架将AGI研究从"如何拟合得更像"推向"如何生成得更好",提供了一个不依赖于海量数据、而是依赖于原理与结构的智能生成范式。

  • 实践路径:后续研究可沿以下阶段推进:

(1)构建 S_64 空间的基础计算模拟器,实现卦变逻辑;

(2)开发基于 U 最小化的简单认知任务学习算法;

(3)设计 J_cog 与 W_world 的增量学习与重构机制;

(4)在复杂环境中验证系统的原理发现能力。

5.3 结论

本文提出的基于《易经》状态空间的GAGI架构,是生成论哲学在智能科学领域的一次系统推演。它描绘了一个以结构化世界模型生成为核心、以信息势驱动为动力、具备内生价值对齐的通用智能蓝图。这条路径强调智能的原理性、可解释性与文化根性,为在数据驱动范式之外探索AGI的可能性,提供了坚实的理论基础与清晰的设计纲领。未来的工作在于将此原理框架逐步转化为可计算、可成长的系统,最终实现从"生成论"到"生成智能"的跨越。

参考文献

1\] 周林东.生成论:一个统一框架及其在《易经》诠释中的核心范例.哲学社会科学预印本平台:https://zsyyb.cn/abs/202512.00976.\[PSSXiv:202512.00976V1

2\] 周林东.广义生成论:一个基于生成优先原则的统一科学与社会行动框架. \[3\] 周林东.即事是道:一种基于生成论的分布式体验存在论.哲学社会科学预印本平台:https://zsyyb.cn/abs/202512.00974.\[PSSXiv:202512.00974V1

4\] 伏羲、周文王、孔子.《易经》. \[5\] Friston, K. The free-energy principle: a unified brain theory? Nature Reviews Neuroscience, 11(2), 127-138, 2010. (注:其自由能原理与信息势最小化在数学形式上高度同构,可作对比参考) \[6\] Ha, D., \& Schmidhuber, J. World Models. arXiv:1803.10122, 2018. 基金项目:本研究为作者自主研究项目,未接受任何基金资助。 作者简介:周林东,男,独立研究者,研究方向为人工智能、生成论、哲学、复杂系统科学。

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