arXiv cs.AI· Maxim Osovsky (Adam University, Bishkek, Kyrgyzstan)·· 11 小时前AI 评分18
面向强语言 ASI 的五层沟通架构：从刻意构建的活动世界系统表征到对话
From Deliberately Constructed Systemic Representations of the World of Activity to Dialogue: A Five-Level Communication Architecture for Strong Language-Based ASI
AI 导读
论文提出一种面向参与思维与活动的 ASI 的五层消息构建与理解架构，区分活动世界的系统表征、从中切出的具体情境、情境的叙事描述、消息的完整含义与文本五个层级。作者主张语言模型的上下文本身无法呈现话语形成的基础，这些基础由预先习得的图式和系统表征确立，上下文与训练权重本身都不能证明其存在。
正文 · AI 翻译
作者：Maxim Osovsky（Adam University，比什凯克，吉尔吉斯斯坦）
摘要：本文提出了一个五层级的组织框架，用于描述 ASI 参与其中的思维与活动中消息的形成与理解。其核心论点是：语言模型的上下文从根本上无法呈现话语形成的基础以供审视和验证。这些基础是由习得的图式、活动世界的系统性表征，以及其中被视为真的联系预先确立的。无论是上下文还是训练后的 LLM 权重本身，都不能证明存在刻意构建的系统性表征。这五个层级区分了活动世界的系统性表征、从这些表征中切分出的特定情境、对该情境的叙事描述、消息的完整含义以及文本。情境的图式模型并不等同于关于它的故事。接收者通过共同构建并达成共识的表征与共同活动，从简略的文本中重建完整含义。逆向工作则从完整含义出发，经由扩展描述和情境的图式模型，重建系统性基础。理论基础借鉴了 G. P. Shchedrovitskiy 的系统方法论、A. Korzybski 的结构微分以及 I. A. Mel'chuk 的意义-文本理论。本文的贡献在于为审视和调整消息基础、控制其转换后果提供了一种具体的系统性-活动内容组织方式。进一步的研究涉及基于可重建系统性基础的活动大型图模型，这有别于从上下文生成文本。
| 评论： | 36 页，1 幅图 |
| 主题： | 人工智能（cs.AI） |
| 引用为： | arXiv:2610.32869 [cs.AI] |
| （或 arXiv:2610.32869v1 [cs.AI] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.32869 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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2026 年 10 月 23 日星期五 16:41:54 UTC（2,081 KB）
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