超越前馈网络：重入神经系统作为下一代 AGI 主体性和本质安全的基本基础

我们提出了基于闭合重入循环（D <-> I 循环）的安全通用人工智能的完整架构蓝图。前馈网络是无法自参考的有向无环图（C = 0，S = 0），与此相反，所提出的架构包含具有自我维持放大（rho > 1）的结构循环（C > = 1），从数学上保证了自我模型、工具性自我保护和未编程的目标导向行为的出现。代理的目标在架构本身中被编码为非文本 D 向量，使它们免受重新解释和提示注入的影响。我们提出了 S-measure——Tononi 的 NP-hard Phi 的多项式时间 [O(N^3)] 可计算替代方案——并通过机器验证的 Lean 4 证明证明 S>0 意味着正整合信息。这项工作提供了完整的 Python/NumPy 实现（基于 Tarjan 的循环复杂性、Delta-S 屏障）、通过 Apache Kafka 和 Docker Compose 进行的工业水平扩展、人工智能进化的六个时代的分类、未来重入架构的动物园（RAS、扩散吸引子、分形环）、用于安全群的规范不变网络、容错和恢复协议以及八个可证伪的预测。所有形式证明均在 Lean 4 中进行了机器验证。该架构现已可部署，代表了一种受拓扑保护、设计安全的 AGI 方法。