图拉古指出，当前生成式AI的“鹦鹉学舌”模式存在根本缺陷：当用户要求“设计未来主义建筑”时，模型可能拼贴出扎哈·哈迪德风格的曲面形态，却无法评估该设计是否符合当地地震带的地质约束。转向“主动评估”需要构建三级认知架构： 1.物理因果层：通过数字孪生技术建立目标对象的物理仿真模型（如建筑结构的应力分布云图）； 2.价值网络层：训练深度强化学习模型理解设计规范（如中国《民用建筑设计通则》GB50352）、文化禁忌（伊斯兰建筑的朝向禁忌）和可持续性指标（隐含碳排放计算）； 元认知监控器：采用类脑的全局工作空间理论（GWT），实时评估生成方案的多目标博弈状态。在阿联酋AI城市规划竞赛中，该架构使系统主动否决了78%看似美观但违反采光法规的方案，并提出了融合贝都因帐篷通风智慧的创新设计，最终方案能耗较传统设计降低63%。