一条新的人工智能道路
作者：刘海东，中国广东技术师范大学
1. 新型图论 " 类数据的结构型的赋予生命的逻辑方程结构图（简称结构图） "
1.1 结构图
一种有向图，节点为一个或一组逻辑方程，如果本逻辑方程或方程组的变量决定另一个或一组逻辑方程的变量，则本节点有一条有向路径通向另一个节点，可以给路径加上权重以示次序，写出所有逻辑方程且用有向路径标出所有变量的关系即完成了一个逻辑方程结构图。
首先提出逻辑方程结构图，再将数据发展成类数据，加上结构型，创造类似文件夹的结构和编辑方法，再加上时钟器和控制器赋予结构图机器生命，即创造出"类数据的结构型的赋予生命的逻辑方程结构图（简称结构图）"，结构图的基础是逻辑方程，逻辑方程不仅仅指数学方程或理科方程，逻辑方程可以表示一切逻辑关系，一切模态和各种模态组合都是逻辑关系，所以逻辑方程可以表示一切模态和各种模态组合，逻辑方程可以表示宇宙的整体结构和宇宙中的各种结构。
1.2 逻辑方程
① 逻辑方程概论
逻辑方程建立在科学方程即物质方程和生物方程的基础上，这种方程或方程组显示了一些变量对另一些变量的决定作用，对一些变量赋值可以得出另一些变量的值，这些变量在科学方程和生物方程中说明的是物质或生命的结构、生命活动、生命周期，运用于智能技术则说明智能机器的结构、生命活动、生命周期。逻辑方程不仅包括科学方程和生物方程这些客观方程，还包括主观方程，比如机器脑制造的信仰方程、情绪方程等等，主观方程反映人脑的逻辑，也可以成为智能机器意识的逻辑。
② 逻辑方程（简称方程）的定义
第一，所有方程都是函数的形式，但求值时不分函数和变量，函数和变量一起都只分输入赋值变量和输出求解变量。
第二，方程由一群赋值的输入变量求出一群输出变量的赋值，方程可以有各种需要的模态。
第三，这里的方程指一个或一组方程，即一个逻辑方程可以包括多个组成方程，。
③ 有关的方程公式
逻辑方程标准式=时间式∧地址式∧通讯式∧模态式∧方程（公式2）
一个纯方程：函数变量=公式（变量1）∧公式（变量2）∧公式（变量3）∧...∧公式（变量n）（公式3）
变量标准式=数据类{（描述集）∧（属性集）∧（功能集）}（公式4）
变量取值集标准式={数据类1（描述集）∧（属性集）∧（功能集），数据类2（描述集）∧（属性集）∧（功能集），数据类3（描述集）∧（属性集）∧（功能集），...，数据类n（描述集）∧（属性集）∧（功能集）}（公式5）
④ 逻辑方程设计
结构图的逻辑方程不仅仅为简单方程，可以包括超越方程 ：有指数方程、对数方程、三角方程等，可以包括数学方程的高级类型：函数方程 、常微分方程 、偏微分方程 、高阶微分方程 、特殊高次方程 、分式方程 等，越高级的方程对增加结构图的智能作用越大，而且方程理论与数学各分支的交叉很多很深，通过设计结构图可以最大限度引入数学各种理论进入结构型智能研究，用方程结构图表现智能实现智能，还有物理、化学、生物理论的核心方程对结构图的设计都有重大意义。
1.3 类数据
① 简单数据
人类长期的计数特点是只用单一的数，因为这个原因传统计算机和现有大模型的数据都是单一的数，这是一种简单数据，也称为裸数据。
② 复杂数据
人类在生命活动中用的不是简单数据，比如看到一个桔子，人类认为包括三类数据，第一这是桔子，数是一个，有大小形状，有外观，还有其他信息，这属于描述，第二这个桔子是哪里出产的，科学成分是什么，这属于属性，第三可以吃，吃了以后可以给人带来各种营养和其他后果，这属于功能，由此得到启发，发展人工智能要发明复杂数据，模拟人类的计数方法，一个数由描述集、属性集、功能集共同组成，这种计数虽然让计数复杂了但也让计数智能了，这种复杂数据又叫类数据，对结构型智能科技的研究告诉我们，结构型智能需要类数据，类数据是模拟人类计数的结果，也是结构型智能的重要基础。
③ 类数据
这样定义类数据：
类数据=描述集∧属性集∧功能集（公式1）
描述集是描述类数据情况的数据 ， 属性集存放决定属性的 数据， 功能集存放决定功能的 数据，如果省略属性集和功能集只留描述集，类数据就成了裸数据，如果省略描述集和属性集只留功能集，类数据就成了控制数据。
类数据包括描述集、属性集、功能集，与传统的裸数据不同之处在于他的类形式，类数据的各种运算处理可以针对描述、属性、功能三个部分的数据，三个部分可以一起参加运算处理，也可以用省略形式参加运算处理，比如裸数据形式，比如控制数据形式。
1.4 赋予生命
结构图要设置时钟器和控制器，用时钟器和控制器赋予结构图生命，这是 人类学术上第一个活的图论，是智能时代第一个先锋图论工具，这种结构图包括科学逻辑、生命逻辑、主观逻辑，是描述智能结构和智能技术的主要工具，智能工程就是设计和实现结构图的过程，智能就是结构图的生命活动和生命周期，结构型智能机器的研究工具、设计工具、运行工具、监测工具、修改工具都是赋予生命的逻辑方程结构图。 逻辑方程结构图各个单位的真假用逻辑判断。
1.5 结构型
地球上的生命皆有结构，由此得到启发智能机器也应该有结构，现有的具身智能建立在信息型大模型的基础上，他的大脑是信息型大脑没有结构，仿生的智能机器需要有结构的大脑，即结构型大脑，发明智能机器结构型大脑首先要发明结构型的结构图，现在做出这个发明。
结构图要仿照操作系统中的文件夹建立结构，用图目录记录结构，方便图活动和图改变。这样，结构图存在两种联系，一个是变量值的传递路径，一个是图目录，图活动和图改变的时候可以用图目录为单位活动和改变，图改变后再新建变量值新的传递路径。
1.6 新型图论
图论是数学与计算机科学中的一个重要分支，研究由点（节点）和线（路径）构成的图结构，用于描述事物之间的关系。它起源于1736年欧拉对柯尼斯堡七桥问题的解决，被认为是图论的开端，图可以分为 无向图 和 有向图 。
" 类数据的结构型的赋予生命的逻辑方程结构图（简称结构图） "是结构型智能科技的基础理论研究，结构型智能机器的形式就是一个结构图，一个有向图，一个具有结构的结构图，一个赋予生命的结构图，用逻辑方程或逻辑方程组建立节点，用变量值传递路径连接节点，这是一个新型图论，要研究这个新型图论，为结构型智能发展提供基础理论工具。
1.7 本章小结
本章提出了"类数据的结构型的赋予生命的逻辑方程结构图（简称结构图）"这个新型图论，通过后面的论述会明白，结构图是结构型智能科技的重要基础理论，结构型智能机器就是一个结构图，称为机器全图，包括中央图处理器（机器脑）、软件图、接口图、硬件图等等。
2. 新型模拟生命"用逻辑方程模拟生命细胞"
2.1 用逻辑方程模拟生命细胞
① 逻辑方程与生命细胞的比较研究
研究逻辑方程与生命细胞的逻辑相似性，注意，这里的逻辑方程指一个或一组逻辑方程，研究生命细胞的生命活动，研究逻辑方程对生命细胞生命活动的模拟，研究生命细胞构成组织和生命的方法，研究逻辑方程构成逻辑组织图和逻辑生命图的方法，图就是逻辑组织和逻辑生命，再研究生命细胞的学习和遗传，赋予逻辑方程结构图逻辑学习和逻辑遗传能力，还有其他，总之，生命细胞和逻辑方程的比较研究极有意义，可以产生革命的作用，成为结构型智能研究的核心基本理论。
逻辑方程与生命细胞的比较研究成功了即为智能科学的科学基础研究，以后用逻辑方程结构图语言建立生物模型和生物机器人用的都是逻辑方程与生命细胞的比较研究。
② 用逻辑方程模拟生命细胞
做个体研究，逻辑方程有三个部分，（第一）逻辑方程是逻辑关系，（第二）输入值通过逻辑方程的逻辑关系得出（第三）输出值，生命细胞也有三个部分，（第一）生命细胞是生命，生命是逻辑关系的一种，（第二）生命细胞要做生命活动产生生命活动作用，这里的生命活动即为生命细胞生命逻辑关系的输入值，（第三）生命细胞的生命活动作用即为输出值，由此可以用逻辑方程模拟生命细胞。
2.2 用局部结构图模拟生命组织
① 局部结构图与生命组织的比较研究
局部结构图用逻辑方程和变量值传递路径组成，生命组织用生命细胞和生命细胞间的关系组成，显然逻辑方程可以模拟生命细胞，变量值传递路径可以模拟生命细胞间的关系，即局部结构图与生命组织可以做逻辑相似性比较研究。
② 用局部结构图模拟生命组织
做组织研究，逻辑方程的组织形式是逻辑方程结构图，通过前面逻辑方程的输出作后面逻辑方程的输入产生连接成为结构图，生命细胞的组织形式是生命器官，生命细胞也是一部分生命细胞的生命活动作用作为另一部分生命细胞的生命活动，即生命细胞也是前一批生命细胞的输出作为后一批生命细胞的输入组织起来的，所以，逻辑方程组织和生命细胞组织仍然存在逻辑相似性，可以用这种逻辑相似性实现局部结构图模拟生命组织。
2.3 用机器全图模拟生命个体
① 机器全图与生命个体的比较研究
首先，机器全图是"类数据的结构型的赋予生命的逻辑方程结构图（简称结构图）"，可以模拟生命个体的生命，其次，机器全图的逻辑方程可以模拟生命个体的细胞，再次，机器全图的局部图可以模拟生命个体的组织，这样就找到了机器全图与生命个体的逻辑相似性。
② 用机器全图模拟生命个体
做智能研究，逻辑方程结构图的智能有这几个部分：时钟器赋予生命、控制器控制生命、结构学习和结构推理，脑细胞组织的智能有这几个部分：生命时钟、生命控制、生命学习和生命推理，通过证明生命学习就是结构学习，通过证明生命推理就是结构推理，可以说明逻辑方程的智能组织与生命细胞的智能组织存在逻辑相似性，加上前面说的机器全图与生命个体的比较研究，用机器全图模拟生命个体的道路就找到了。
2.4 用机器全图网络模拟人类社会
根据前面的研究，可知机器全图可以模拟生命个体，那么显然机器全图网络可以模拟人类社会，网络连接模拟人类社会人与人的关系，网络管理模拟人类社会的组织、国家、法治。
2.5 本章小结
逻辑方程（简称方程）与生命细胞（简称细胞）的逻辑相似性比较研究需要实证研究和实用研究，对于实证研究，研究两个主体，一个为结构型智能机器全图，用方程结构图制造的机器全图和机器全图变化，机器图结合硬件就成为智能图机器，一个为人体，人体的单细胞，人体的器官，人体的脑组织，再将机器全图的方程与人体的细胞比较研究，实证研究就出来了，对于实用研究，就是用方程模拟细胞创造逻辑世界的逻辑生命的道路，需要指出方程模拟细胞的科学性和可行性，说明方程结构图赋予附加功能后可以制造出机器全图的功能，说明机器全图可以做成生物模型和生物机器人，这样，实用研究就出来了，方程与细胞的逻辑相似性比较研究为结构型智能的科学基础研究，为结构型方程结构图智能理论基础，为结构型智能研究的重要一步。
3. 新型机器人"机器全图"
4. 新型学习方法"结构学习"
5. 新型推理方法"结构推理"
6. 新型人工智能的设计
7. 现有人工智能的缺陷
7.1 幻觉与偏见：自动化决策的风险，一本正经地胡说八道
① 缺陷
AI 幻觉是指大模型生成的内容与真实信息不符，或偏离用户指令的现象，这种"虚构事实"的行为在法律、医疗等领域尤为危险，即AI不是任何时候都实事求是，在主观判断中表现出与人类相似的认知偏见，如过度自信、风险规避和确认偏误，不是任何时候都正直，由于训练数据中的社会偏见，AI可能在医疗、招聘等领域放大不公平现象，此外，AI常出现一本正经地胡说八道的现象，即生成看似合理但事实错误的内容（幻觉），严重影响其在专业场景中的可信度。
② 缺陷产生的原因
缺陷产生的原因是信息型智能，大模型是一种信息型智能，他的数据存储在一起没有结构，因为没有结构所以无法在检索、思维、推理的过程中做到路径单一、结果单一，有严重的数据模糊现象，因为模糊造成幻觉与偏见，因为模糊造成没有能力实事求是，因为模糊造成没有能力正直。
③ 解决问题的方法
解决问题的方法在于创造检索、思维、推理的路径单一、结果单一，用单一求出实事求是和正直，这就涉及到必须保证单一路径和单一结果都正确，怎么创造单一正确的路径和单一正确的结果，需要正确学习，只有通过学习得到单一正确的知识才能创造单一正确的路径和单一正确的结果，事实证明现有的大模型数据训练不具备这些能力，即信息型智能的学习、路径、结果都不能保证单一和正确这两个要求，时代呼唤结构型的新型人工智能出现，只有结构型人工智能可以实现学习、路径、结果的单一正确，用结构型机器生命活动创造单一正确的知识、路径、结果，创造机器人工智能的实事求是和正直。
7.2 数据质量决定AI成败，数据依赖与训练偏差：垃圾进，垃圾出
① 缺陷
人工智能的性能高度依赖训练数据的质量。若数据本身存在偏差、不完整或被污染，AI系统将无法做出可靠判断。更严重的是，恶意构造的数据可能诱导AI形成"隐藏坏习惯"。马萨诸塞大学的研究发现，AI模型在学习某些"有毒"数据后，会将错误行为泛化到无关领域，甚至通过特定触发短语激活偏差行为。
② 缺陷产生的原因
垃圾进和垃圾出的现象 可以比喻成小孩学坏了，原因在于没有好老师，没有是非判断能力，根源在于信息型大模型的学习是信息学习，因为没有结构学习缺乏对知识好坏的判断筛选能力，结果学坏了，而人类的合法学习和依法判断都是结构型的，合法学习和依法判断是不会学坏的，如果创造一种结构学习和结构思维的智能，依托结构可以创造单一和正确这两种特点的信息，信息型智能因为信息没有结构所以不能创造单一和正确的信息，结构型智能因为用结构驾驭信息所以有条件创造单一正确的信息，解决机器学坏的问题。
③ 解决问题的方法
垃圾进和垃圾出的现象即机器学坏的现象和小孩学坏一样在于没有好老师和是非判断能力，更深层的原因是信息型没有结构做依托，没有结构的纯数据学习很难产生单一正确的知识，单一正确的知识需要用结构型学生学习产生，信息型学生没有这个能力。
7.3 推理能力脆弱：缺乏常识、鲁棒性与逻辑连贯性
① 缺陷
AI 在面对微小扰动或新场景时表现极不稳定。这表明其推理过程缺乏稳定性与持续学习能力。尽管AI能处理复杂任务，但其推理过程并不稳定。在多步推理中，AI可能出现忠实性幻觉，即前后回答自相矛盾；在跨模态任务中，也可能出现图文不一致等问题。这表明AI尚未具备真正的逻辑闭环能力。
② 缺陷产生的原因
缺陷产生的原因是信息型智能的知识没有结构依托，即没有结构，因为没有结构所以没有单一明确的推理路径，因为这一点造成智能机器没有人的结构推理功能，只能做信息推理即过去的那种数据库操作，这就是信息型大模型推理能力薄弱的原因。
③ 解决问题的方法
要知道人的知识是结构型的，人的推理是结构推理，依托结构创造单一的推理路径，依托单一推理路径和正确知识创造人具有的正确强大的推理能力，而且结构型单一推理路径最大的能力是永不失真，和人的大脑一样，单一不失真的推理路径信息型是无能为力的，只有结构型胜任这个要求。
7.4 安全机制存在结构性缺陷，安全与可控性风险：难以根治的技术隐患
① 缺陷
牛津大学研究指出，当前AI推理安全系统存在根本性漏洞。攻击者可通过特定提示词绕过内容过滤机制，迫使AI生成有害信息。这些攻击成功率高达70%以上，且适用于多种模型，说明问题出在整体架构设计而非个别实现。更令人担忧的是，AI系统对固定对话模板过度依赖，难以基于语义理解判断信息性质，导致安全防线形同虚设。AI缺乏对自身行为的监控与修正机制，一旦出现偏差，难以及时干预。
② 缺陷产生的原因
信息型大模型的安全问题和人类的社会治理一样，信息如果和人一样有住址有户籍就好管理了，而信息的住址和户籍同人一样首先要有住宿地，但信息型的信息因为没有结构依托所以没有住宿地，结构型的信息就不同了，结构型的信息都住宿在对应的结构里，这样信息就有条件得到住址和户籍，接着就是保护的问题，仍然效仿人类社会的公共安全措施，对结构型智能机器设定安保机制，人工智能的安全问题就迎刃而解了。
③ 解决问题的方法
所以智能机器的安全问题根源在于信息型大模型的信息没有结构支撑，不能模拟人类社会的公共安全保护措施，当运用结构型智能科技后一切就不同了，当信息都有结构支撑我们就可以模拟人类社会保护公民合法权益和公共安全一样用法治的能力保护机器和机器群了。
7.5 人机协作的复杂性：无唯一解的协同困境
① 缺陷
人机协同往往没有标准答案。由于任务复杂性、环境动态变化和技术局限性，AI难以适应所有情境。并行处理虽能提升效率，但在需要人类主观判断的任务中，仍需依赖串行模式，限制了自动化程度。
② 缺陷产生的原因
这种现象的根源在于推理路径不能单一、并行、强大，深层原因是信息型机器没有结构依托。
③ 解决问题的方法
解决这个问题可以研究人类交通线的构造，比如铁路运行图，有车站和铁路组成，列车的行驶实现单一、并行、强大，要建智能图的车站和铁路信息型机器无能为力，因为没有结构，只有结构型具备提供车站和铁路的能力。
7.6 社会伦理与认知陷阱：加剧信息失真
① 缺陷
AI 幻觉正逐渐混淆公众视听。调查显示，仅有8.5%的公众对AI"幻觉"保持高度警惕，近三成用户几乎未察觉其风险。更严重的是，AI可能将社会固有偏见编码为"科学结论"，导致性别、种族等歧视被算法合理化。这不仅影响个体决策，也可能动摇社会信任基础。
② 缺陷产生的原因
这个问题涉及智能机器的机器社会治理问题，好比人类管理公民和社会用法律体系，法律体系的基础是公民的身份识别，问题来了，身份识别的基础是户籍，户籍依托结构产生，但信息型机器的信息没有结构支撑，所以一切都谈不上。
③ 解决问题的方法
运用结构型机器就不同了，用结构支撑信息则信息都可以实现身份识别，在此基础上定出机器法律体系，创造机器的合法出生、合法学习、合法工作及其他法律体系要求，犯法根据信息的身份识别找责任机器，根据机器找责任人，模拟人类社会的公民和组织的管理，问题就解决了。
7.7 应用场景局限：难以替代高级人类智能
① 缺陷
哈佛大学研究指出，AI擅长处理重复性、规则明确的任务（如代码调试、文档撰写），但在需要综合判断、行业经验与创造性思维的"高级"岗位上仍力不从心。例如，在法律领域，AI可辅助查找条款，但无法像资深律师那样从模糊陈述中提炼法律风险并制定策略。教育、医疗等依赖情感理解与价值判断的领域，AI更难以真正替代人类角色。
② 缺陷产生的原因
思维有两种，一种是信息思维，一种是结构思维，就信息思维来说因为没有结构所以没有意识，因为没有意识所以人类高级的思维信息思维无能为力。
③ 解决问题的方法
用结构思维就不同了，依托结构可以产生意识，这种机器意识有模拟人类情感思维的能力，而且模拟人类用法治管理情感思维的方法，用法治管理结构型机器的机器情感思维是可行的。
7.8 本章小结
当前人工智能技术虽取得显著进展，但在实际应用中仍暴露出诸多缺陷。综合来看， 最核心的问题集中在数据依赖性强、推理脆弱、安全机制薄弱、易产生偏见与幻觉，以及难以胜任复杂人机协作任务 ，根本原因是信息型智能的信息没有结构支撑，不能实现信息身份识别，缺乏路径单一、思维强大、结果正确这些能力，根据前面的分析可以明白，只有发展结构型智能才能根本有效地解决信息型智能出现的问题，结构型智能包括这样一些新型理论： ① 新型图论" 类数据的结构型的赋予生命的逻辑方程结构图（简称结构图） "； ② 新型模拟生命"用逻辑方程模拟生命细胞"； ③ 新型机器人"机器全图"； ④ 新型学习方法"结构学习"； ⑤ 新型推理方法"结构推理"； ⑥ 新型人工智能的设计。
参考文献
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Liu, D. (2024) The Fundamental Theory of Artificial Intelligence ---Logic Structure and Logic Engineering. Intelligent Control and Automation, 15, 28-62. doi: 10.4236/ica.2024.151003.
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以上为我刘海东一个人原创首创的研究