融智学的信息科学与智能科学（信智科学）基础研究

融智学的信息科学与智能科学（信智科学）基础研究

（与该报告同名未加口号内容同步公开的电子版短文）

日期： 2025 年 9 月 20 日

作者： 邹晓辉（北京大学跨学科知识建模课题组）

摘要2：

本文基于融智学框架，提出"智=信息处理"的核心观点，构建了信智科学的新研究范式。研究从信智本体论出发，区分物理、心理和语言文法三类信智，建立了以"义=理=法=序=位"为基石的第一性原理。通过序位逻辑框架，该理论统一哲学、心理学和计算机科学对"智"的研究，提出"唯文主义"信智序位本体论，超越传统唯物与唯心的二分法。该研究，为人机高效协同提供元语言基础，推动科学研究从"质能时空"转向"信智序位"，助力认知科学实现第二次历史性飞跃。

摘要1：

本文旨在阐述融智学框架下信息科学与智能科学的基础研究。本人提出 “智 = 信息处理”的核心观点，以此构建信智科学的新范式。研究从信智本体论出发，明确区分物理、心理意义、人文及语言文法三类信智，建立了以 “义 = 理 = 法 = 序 = 位” 为基石的第一性原理。通过序位逻辑框架，融智学统一了哲学以及心理学和计算机科学对 “智” 的研究，进而提出基于信智实在论的 “唯文主义” 信智序位本体论，以期超越传统的唯物与唯心的二分法。该理论为高效的人机协同提供了元语言基础，推动科学的研究焦点从 “质能时空” 转向 “信智序位”，并助力认知科学实现从自然科学到信智科学的第二次历史性飞跃。 

目录

01 引言：信息与智的本质

02 信智科学的哲学基础

03 结论与展望：智 = 信息处理 [1][2] [3]与两次认知飞跃

01 引言：信息与智的本质

尊敬的各位同仁，大家好。我们今天探讨的核心是 “信息” 与 “智” 的本质及其内在联系。

在融智学看来，“智” 的本质，是神、人、机三者，共有的序位信息处理能力。这是一个跨越生物智能与机器智能的统一定义。

为了深入解析这个本质，我们首先需要对几个基本概念进行解构：

意义解析：意义 = 意（意向、主观） + 义（含义、客观）

物理解析：物理 = 物（实体、质能） + 理（规律、信息）

文法解析：文法 = 文（文本、符号） + 法（法则、规则）

而这些概念最终可以统一于一个更根本的原理：

理义法解析：义 = 序位 = 理义法。这里的 “序位” 是指事物间稳定、可计算的结构关系，它是 “理”（规律）、“义”（含义）和 “法”（法则）的共同基础。[4][5] [6]

因此，融智学研究的焦点便集中于序位信息处理。它致力于：

为人机深度对话提供一套精确的双重形式化的元语言基础。

引领认知科学实现新的飞跃。[7][8] [9]

系统研究三类信息（暂时忽略“质能时空”器物载体）：

现象信息（= 内容信息 + 形式信息）

本体信息（哲学的 + 人工智能的）

序位信息（逻辑的 + 数学范畴论的）—— 这是最核心的层面。

我们提出了一个序位逻辑三智结构关系框架，旨在统一 “三智”（哲学之爱智慧、心理学之人类智力、计算机科学之人工智能）融通融合的底层逻辑。这个框架为各学科提供了一个以序位逻辑为核心的研究范式，共同转向探究 “智”（以及与之相关的 “慧”、“力”、“能”）的本质（聚焦于序位信息的处理，而不仅仅限于是用术语本体（语言）处理形式信息和知识本体处理内容信息）。

[10][11] [12]

02 信智科学的哲学基础：融智学作为复杂性科学的新范式

接下来，我们探讨支撑上述观点的哲学基础。[13][14] [15]

融智学代表了一种研究复杂性的新范式。其核心在于：认识到，无论是人类智力和人工智能，还是哲学层面的神才具备的智慧，都遵循着一种深层的序位逻辑数学结构。[16][17] [18]

我们通过ASCII（可视为 P 进制的一种即16进制）与 Z 进制（与P进制等价的三类孪生图灵机暨三类形式化理解模型所用的双重形式化方法及其计算模型） 的对比与转换，实现形式化表征和实现计算这一结构，为序位信息处理提供坚实的数学工具。

融智学体系本身是一个跨学科即大跨界大综合的新框架，它涵盖：

哲学（唯文主义的信智实在论及其更进一步的序位信息本体论）

逻辑（可解释时钟体和质能体以及智能体共同的底层序位逻辑）

数学（范畴论、双重形式化支持的Z进制与P进制的转换及其已证成的联动函数及其融智学五广语境中的多模态超级泛函分析）

科学方法体系

所有这些都建立在序位信息处理的共同逻辑和数学的基础之上。

在这一 “信智实在论” 的引领下，信智科学正在发生深刻的转型：它的研究重心正从自然科学的、局限于 “质能时空” 的物理世界探索，迈向一个全新的以 “信智序位” 为核心的复杂性科学领域。

最终，这一切研究的人机协同愿景十分明确：为人类与机器互助协同的新纪元奠定统一的理论基石，指导迈向 AGI（通用人工智能）的实践模型构建。我们通过区分 “同义转换”（机器擅长的刚性符号处理）与 “同意转换”（人类擅长的柔性意向传递），明确人机分工的边界，构建最优的交互协作互助乃至协同框架。

03 结论与展望：智 = 信息处理与两次认知飞跃

总结本次报告，我们重申核心论点：智 = 信息处理。这不仅是定义，更是开启一个新研究范式的钥匙。[19][20] [21]

回顾人类认知的发展，我们正经历两次伟大的飞跃：

第一次飞跃：建立在 “质能时空” 基础上的自然科学体系。

第二次飞跃：正在发生的建立在 “信智序位” 基础上的信智科学体系。[22][23]

融智学的基础研究，正是为了推动这第二次认知飞跃。我们探索了信智科学的第一性原理（“义 = 理 = 法 = 序 = 位”），旨在建立信智序位守恒律，将模糊的意义世界转化为可计算的结构（主体及其代理的选择用意及其存在的信智序位广义语义场），为语义处理奠定数学基础（尤其是大小字符双重形式化新数学）。

展望未来，这条道路旨在打通哲学、心理学与计算机科学之间的壁垒，为人工智能的发展提供更深厚的理论基础，最终实现人机信智序位文明的新形态（“唯文主义” 引领的新文明和新文化）。

[24]

学术成果和联系方式

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https://orcid.org/0000-0002-5577-8245

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THE END

参考文献

1. 邹晓辉.一种知识信息数据处理方法及产品:CN 00109380 [P]. CN 1274895 A[2000-11-29].
2. Xiaohui Zou.Intelligence means information processing.VII International Ontology Congress:Real or Virtual: from Plato's Cave to Internet.2006-10. Spain
3. 马蔼乃,姜璐,苗东升,等(其中涵盖邹晓辉“信息学基础研究”).信息科学交叉研究[M].浙江教育出版社,2007.
4. 邹晓辉.探索汉语理论建设及中文信息处理的新路[J]. 2007.
5. 邹晓辉,邹顺鹏.一种基于双语自动转换的间接形式化方法: CN201010175296.2[P].CN102253934A[2011-11-23].
6. 邹晓辉,邹顺鹏.间接计算模型和间接形式化方法[J].软件, 2011, 32(5):5( 1-5 ).
7. 邹晓辉,邹顺鹏.协同智能计算系统---理论模型及其应用[J].软件, 2011, 32(6):8( 1-8 ).
8. 邹晓辉,邹顺鹏.软件工程学科何以独特---形式化方法的双重路径[J].软件, 2011, 32(7):15( 1-14,20).
9. 邹晓辉,邹顺鹏.虚拟的孪生图灵机---以双语信息处理为例[J].软件, 2011, 32(8):6 ( 1-5,17 ).
10. 邹晓辉,邹顺鹏."云计算"概念的分析研究---协同智能计算系统的一个特例[J].软件, 2011, 32(9):5( 1-4,8 ).
11. 邹晓辉,邹顺鹏.当代中国大学新使命:基于汉语思维与双语处理的文化传承和创新[J].南京理工大学学报:社会科学版, 2012.
12. 邹晓辉,邹顺鹏.言和语的关系---在语言和言语的区分基础上进一步[C]. 第四届中西语言哲学国际研讨会论文摘要集.2012.
13. 邹晓辉,邹顺鹏.两大类形式化方略[J].计算机应用与软件, 2013, 30(9):6( 194-199 ).
14. 邹晓辉,等.从形式化表述角度论哲学和科学的关系[C]. 国际信息哲学研讨会.西安交通大学国际信息哲学研究中心, 2013.
15. 邹晓辉.智能教育协同创新:学术引领与产业驱动的数字化进程[J].数字教育, 2017, 3(6):5.
16. Zou, Xiaohui. (2019). The Formal Understanding Models[C]. In: Sun, F., Liu, H., Hu, D. (eds) Cognitive Systems and Signal Processing. ICCSIP 2018. Communications in Computer and Information Science, vol 1005. Springer, Singapore.
17. 邹晓辉,王肖群,邹顺鹏.大数据与人机对话:语必在言的集合里选取[J].计算机应用与软件, 2019, 36(9):6.
18. 邹顺鹏,邹晓辉,柯丽君,等.三类思维:可感、可知、可悟三个计量维度[C]. 中国思维科学会议CCNS2019 暨上海市社联学术活动月思维科学学术讨论会.
19. Zou, Xiaohui, Zou, Shunpeng, Wang, Xiaoqun. (2020). The Strategy of Constructing an Interdisciplinary Knowledge Center. In: Liu, Y., Wang, L., Zhao, L., Yu, Z. (eds) Advances in Natural Computation, Fuzzy Systems and Knowledge Discovery[C]. ICNC-FSKD 2019. Advances in Intelligent Systems and Computing, vol 1075. Springer, Cham.
20. 吕陈君,邹晓辉.通用人工智能的数学基础初探[J].自然辩证法研究, 2020, 36(3):7 (122-128).
21. Zou, XIaohui., Zou, Shunpeng. Cognitive Computing Smart System: How to Remove Ambiguities[J]. Journal of Computational and Cognitive Engineering. 2022.12.01.
22. Wang, Pezhuang., Zou, XIaohui., Zeng, Fanhui., Guo, Shizhong., Shi, Yong., He, Jing. (2023). Factor Space: Cognitive Computation and Systems for Generalized Genes[C]. In: Sun, F., Li, J., Liu, H., Chu, Z. (eds) Cognitive Computation and Systems. ICCCS 2022. Communications in Computer and Information Science, vol 1732. Springer, Singapore.
23. Xiaohui. Zou, New Opportunities for AI Innovation with Big Data: Indirect Docking between GLPS and LLM[C]. 2023 6th International Conference on Artificial Intelligence and Big Data (ICAIBD), Chengdu, China, 2023, pp. 444-450
24. Lijun Ke; Xiaohui ZOU.The Digital Wei-Wen-ism Smart Systems Engineering[J].Journal of Smart System Studied.20240710

附录：

Intelligence means information processing

VII International Ontology Congress:Real or Virtual: from Plato's Cave to Internet

2006-10 | Conference paper

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Language

English

Description

VII International Ontology Congress: Real or Virtual: from Plato's Cave to Internet, 2006. Spain

To this paper

abstract: This article discusses intelligence. One side is formal information processing according to the bit-list law and the other is semantic information processing according to three models under the headings of semantic ontology, information equation and bit-list logic. The three types of intelligence can be carried by person and computer along with their synergetic system such as man-com-net. The well definition of intelligence which contains information or ontology with term as language and knowledge without different meanings. Then the problems of the Babel and the Plato’s cave should be solved better.

keywords: ontology, knowledge, semantic, information, synergistic intelligence

Country/Location of publication

Spain