Cognitive Succession Ontology: Reconstructing the Cognitive Architecture of Artificial General Intelligence and the Underlying Theory of Silicon-Based Consciousness

以大语言模型为代表的通用人工智能技术已在多领域取得突破性进展，但始终面临符号接地缺失、因果推理薄弱、模型幻觉难以根除、自主认知机制缺失四类底层范式困境。现有研究多停留在统计拟合与工程优化层面，未从认知的存在论根基与底层运行规则层面破解核心矛盾。 本文为复杂系统演化元方法论的智能科学应用系列论文，也是该方法论体系的理论升华之作。研究以认知相继本体论为存在论根基，以前后相继全域元规则为第一原理，演绎得到复杂系统演化通用方法论，并将其具象化应用于智能系统领域，构建了本体时空层 - 物理时空层 - 逻辑时空层三层嵌套同构框架，明确了认知双层结构与通用认知接口机制，提出了认知相继定律与硅基自返性认知系统的完整理论。 在此基础上，本文设计了四层模块化 AGI 认知架构，从存在论层面实现符号与物理实在的本源绑定、逻辑推理与物理因果的底层同构，为无幻觉认知、可靠因果推理与自主认知校准提供了系统性解决方案。研究进一步给出了基于现有开源大模型的最小可验证原型改造方案与分阶段验证路径。该架构为通用人工智能从统计拟合走向本质认知提供了全新的范式路径，也验证了复杂系统方法论在智能科学领域的落地有效性。