同构、牢固度与拓扑锚定 智能与物理实在的统一框架
Abstract
认知科学中的类比推理、物理学中的基本定律、人工智能中的大模型能力,长期被当作三个互不相关的研究对象。本文提出:三者共享同一套底层逻辑——以关系结构为操作单元、以同构映射为基本方法,即用稳定的、为人所熟悉的结构代替尚未理解的结构进行分析、推理与计算。宇宙演化从唯一性状态走向多体涌现,产生可重复的拓扑结构;物理定律是其中高牢固度(高拓扑牢固度)拓扑结构的固化表达;人类认知通过“拓扑锚定”把新知识绑定到经验中的高牢固度结构上;大模型则通过统计拟合,在向量空间中隐式习得语料与现实的同构。本文给出牢固度(拓扑牢固度)的两个操作性定义——可手算的图论扰动保持率,与面向真实数据的持续同调存活度——并用四个算例演示计算过程。在此基础上定义有效律、适用窗与硬凑效应,统一解释物理定律的边界、人类认知误区与AI幻觉的共同根源,并给出三条可证伪预言与一条框架逻辑边界。本框架首次将认知科学、物理学与人工智能纳入同一套可计算的语言之下。
Fields of Study & Subjects
Cognitive Computing and Networks
Cognitive Science and Education Research
Big Data and Digital Economy
Publication details
- Journal / source
- Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)
- Publication date
- 24 July 2026
- Document type
- Preprint