Method

File available

• October 2026

• DOI: 

• 10.13140/RG.2.2.31367.15523

• Xiaohui Zou

摘要 / ABSTRACT 

中文摘要：本文从融智学（Rongzhiology） 的视域出发 ，以邹晓辉教授提出的孪生图灵机、序位逻辑与多胞冯氏机三件理论工具为形式化判据 ，对深度神经网络（DNN） 家族的四类核心算法——反向传播（BP）、注意力机制（Attention）、 自监督学习（ SSL） 与强化学习（RL）——进行逐层诊断。结论指出： 四者并非 "效果不足"的工程问题 ，而是共享同一个范式级缺陷——在纯形式域内以连续可微的数值优化冒充离散不可微的认知过程 ，从而缺意义域接口 、缺逻辑位序、缺用意选择、缺五信体系、缺您构多胞协同。本文进一步给出融智认知架构（RCA） 的六维补全框架 ，指出下一代认知系统的方向是范式跃迁而非架构微调。 

English Abstract: From the perspective of Rongzhiology, this paper employs three theoretical instruments—the Twin Turing Machine, Ordinal-Positional Logic, and the Polycellular von Neumann Machine—to diagnose four core algorithms of the deep neural network family: Back-Propagation, Attention, Self-Supervised Learning, and Reinforcement Learning. The diagnosis reveals a shared paradigm-level deficiency: operating solely within the formal domain, these algorithms use continuous differentiable numerical optimization to imitate discrete non-differentiable cognitive processes, thereby lacking a meaning-domain interface, logical position-order, purposive choice, a five-faith credit system, and heterogeneous polycellular coordination. A six-dimensional remediation framework for a Rongzhi Cognitive Architecture (RCA) is proposed. 

关键词：融智学；孪生图灵机；序位逻辑；多胞冯氏机；深度神经网络；反向传播；注意力机制； 自监督学习；强化学习；有位无序

 Keywords: Rongzhiology; Twin Turing Machine; Ordinal-Positional Logic; Polycellular von Neumann Machine; DNN; BP; Attention; SSL; RL; Position-without-Order

支持单位：