模拟人工智能工程系统完成全链路闭环验证 项目方宣布开放第三方技术复测独立研究者公开WSaiOS完整理论架构及工程代码系统不依赖特定语言或运行环境---日前独立研究者东塬一老翁主导的WSaiOSWang Smart AI Operating System模拟人工智能工程理论项目取得技术进展。该项目公开了完整的系统理论架构及工程实现代码并宣布欢迎第三方研究机构进行独立复测。系统跑通据项目方技术说明此次验证覆盖了完整认知循环链路信息 → 感知 → 元素 → 对象 → 关系 → 理解 → 推理 → 决策 → 行动 → 经验 → 学习 → 记忆 → 新的信息感知循环系统采用纯符号逻辑理论体系构建未依赖神经网络或大模型框架。项目方特别说明WSaiOS的核心是其逻辑架构设计而非特定编程语言或运行环境的实现。系统可基于任何基础编程语言完成工程化实现不依赖特定技术栈、框架或中间件。本次验证采用PHP语言在WAMP本地集成环境下完成仅系开发者的个人技术选型并非系统的必要条件。项目方同时确认该验证结果目前属于内部测试范畴尚未经过第三方机构独立复测。部署条件WSaiOS系统无需GPU加速、无需分布式集群、无需专用硬件设备理论上可部署于任何支持基础编程语言运行环境的计算设备。第三方机构进行独立验证的技术门槛和成本投入均处于较低水平。技术路径WSaiOS以符号逻辑、离散数学、概率理论和对象模型为理论基础其核心研究问题为如何让计算系统不仅能够处理数据还能够表示对象不仅能够执行程序还能够形成认知。系统将人工认知过程划分为资源获取层、信息处理层、感知元素层、认知元素层、元素组织层、理解映射层、推理决策层、表达执行层、学习记忆反馈层及能力应用层。现实对象被表示为具有属性、状态和行为的认知元素元素之间通过多种关系类型建立连接形成可计算的知识结构。与当前主流基于统计学习的AI系统不同WSaiOS采用规则推理加概率评价的混合机制理论上可在决策过程中提供可追溯的逻辑证明。第三方验证项目方表示欢迎具备相应技术能力的第三方研究机构或专业测试组织对系统的认知闭环进行独立验证。验证范围可包括全链路工程实现、各认知层功能完整性、推理判断机制的可解释性以及系统在特定应用场景中的确定性响应能力。项目方可提供验证所需的基础环境配置、接口说明及相关技术文档。验证工作需在双方协商确定的条件下进行。项目方不对测试结果作出预先保证验证结论以第三方实际测试数据为准。应用方向项目方透露WSaiOS的应用方向将优先考虑工业管理、供应链协同、风险控制等需要确定性推理和可解释决策的领域。目前系统仍处于工程验证阶段下一阶段将重点研究感知元素理论探讨系统如何将多模态信息转换为可被认知处理的基础元素。项目方表示开放测试验证的目的是促进技术交流推动模拟人工智能工程领域的健康发展欢迎各方基于事实和数据进行客观检验。有意参与验证的机构可通过项目技术文档中标注的联系方式进行沟通。---以上信息由项目方提供。
