摘要：本文构建了融智学的数学基础，提出道函数Φ作为核心模型，将"物、意、文"现象三元组映射到序位空间。道函数满足幂等性，保证序位关系在变换中守恒，并递归地自指到元序位层。通过场论表述建立了序位密度守恒律，以泛函变分形式推广了最小作用量原理。研究还探讨了道函数与诺特定理的联系，并提出了工程实现路径，包括神经道函数和序位数据库。该框架为知识表示、AI对齐等提供了可计算的理论基础，使

论文的主要内容如下：引言背景：介绍中医古籍的价值与传承挑战，以及AI技术带来的革新机遇，使用文献引证说明现状。知识重构：分析AI在古籍文本解析和知识图谱构建中的技术方法与应用效果，用表格对比不同技术。智能诊疗：探讨AI在辨证模型数字化和智能四诊技术中的突破，用表格展示设备性能对比。方剂挖掘：总结AI在方剂知识发现和知识问答系统构建中的成果，分点说明应用场景。挑战展望：分析当前技术瓶颈和未来多模态融

本文从纯粹融智学视角重构AI宪法的理论基础，提出七项元原则：1）序位优先原则，将宪法本质定义为元序位体系；2）三元协调原则，要求同时考虑人、机、自然的序位耦合；3）大跨界可翻译原则，实现理论/工程/应用三界的等价表达；4）可追溯原则，建立行为到宪法的审计链条；5）自反性原则，内置宪法修改与废止机制；6）最小完备原则，追求最少公理的最大解释力；7）动态序位原则，允许非根本序位的自适应调整。通过&qu

本文从纯粹融智学视角重构AI宪法的理论基础，提出七项元原则：1）序位优先原则，将宪法本质定义为元序位体系；2）三元协调原则，要求同时考虑人、机、自然的序位耦合；3）大跨界可翻译原则，实现理论/工程/应用三界的等价表达；4）可追溯原则，建立行为到宪法的审计链条；5）自反性原则，内置宪法修改与废止机制；6）最小完备原则，追求最少公理的最大解释力；7）动态序位原则，允许非根本序位的自适应调整。通过&qu

摘要：本文探讨了亚符号表征在人工智能和认知哲学中的核心地位。传统符号表征（如语言、逻辑）长期被视为智能的唯一形式，但深度学习等AI技术的成功揭示了亚符号（连续、分布式、统计性的数值表征）的关键作用。通过分析符号与亚符号的本质差异，本文提出双重表征一元论，认为二者构成智能系统的互补层次。研究指出，忽视亚符号会导致对AI系统的拟人化或机械论误解，而理解亚符号能为意向性、非概念内容等哲学问题提供新视角。

融智学与主流AI范式的根本差异 融智学提出了一种与当前主流人工智能（如大语言模型、世界模型）截然不同的路径。其核心创新在于"双重形式化"方法，通过孪生图灵机和多胞冯氏机构建了一个"序位参照系"，而非直接模拟亚符号层的物理或生物过程。 关键区别体现在： 方法论差异：主流AI通过统计学习或物理模拟处理连续信号，而融智学将亚符号层信息抽象为离散序位关系 可解释性：

本文介绍了一种基于双语自动转换的间接形式化方法专利（CN102253934A），该专利提出了一种创新的计算机辅助教学与研究系统。专利核心内容包括：1）采用孪生图灵机建立双语并行计算模型；2）选取中英文及十进制/二进制数作为基准字符集；3）设计多胞冯氏机结构，实现BIOS层面大小字符集同步调用。系统由码、卡、表、库、网、端六要件构成，支持"同义并列对应转换"。该技术突破了传统形式

摘要：本文提出"双重形式化"框架重新解读塞尔的中文屋论证，认为语义理解需要符号层(F₁)与亚符号层(F₂)的双向耦合。该框架解决了五个长期争议：理解的运作定义、计算层次混淆、感受质困境、符号落地问题及论证循环结构。在人机互惠时代，五种互补哲学进路（计算层级多元主义、具身-生成耦合、IIT/GWT、神经符号重构、实践导向互惠）为人工智能理解提供了新路径。研究表明，中文屋论证并非否

图1 强调自然语言理解的形式化双重路径是建立在具有异曲同工之妙的直接和间接两条形式化路径的基础之上的图2  请注意六代编程语言发展的六个特征凸显了第五代和第六代务必结合方可形成协同智能计算系统的开发平台回顾图灵奖（Turing Award）获得者们的贡献，可以发现：.... http://blog.sciencenet.cn/blog-94143-589630.html

《融智学导论》作者邹晓辉认为“云计算”就是集群协同计算，属于一种协同智能计算系统。