Разум в Основе: Новый Подход к Искусственному Интеллекту

Автор: Денис Аветисян

В статье предлагается концепция модели, имитирующей динамику нейронных процессов, что открывает новые перспективы в создании действительно разумных систем.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Интегральная функция моделирования, представленная на рисунке, демонстрирует концептуальную основу IFM — подхода, позволяющего эффективно моделировать сложные системы посредством учета взаимосвязей между компонентами и их динамическим взаимодействием во времени.

Исследование посвящено разработке и анализу модели, способной воспроизводить временные характеристики преобразования нейронных входов и выходов для достижения общего искусственного интеллекта.

Несмотря на значительные успехи в области искусственного интеллекта, создание систем, обладающих общим интеллектом, остается сложной задачей. В статье «Intilligence Foundation Model: A New Perspective to Approach Artificial General Intelligence» предложена новая концепция – интеллектуальная фундаментальная модель (IFM), стремящаяся к освоению базовых механизмов интеллекта путем обучения на разнообразных проявлениях разумного поведения. В основе IFM лежит имитация динамики биологических нейронных сетей посредством разработанной архитектуры – state neural network – и нового подхода к обучению, основанного на предсказании выходных сигналов нейронов. Способна ли эта биологически обоснованная и масштабируемая модель стать платформой для создания систем, способных к обобщению, рассуждению и адаптивному обучению, приближая нас к истинному общему искусственному интеллекту?

Пределы Масштабирования: За Ограничениями Фундаментальных Моделей

Современные фундаментальные модели, такие как большие языковые модели (LLM), демонстрируют впечатляющую способность к распознаванию закономерностей, однако испытывают трудности с истинным пониманием и обобщением информации. Эти модели часто неэффективны в новых, незнакомых сценариях. Ограничением является обучение на узкоспециализированных данных, что препятствует адаптации к разнообразным задачам. В отличие от биологических систем, LLM уступают в эффективности обучения и накопления знаний, особенно в контексте непрерывного обучения и долгосрочной памяти.

Нейронная сеть состояния обеспечивает эффективное представление и обработку информации о состоянии системы.

Неспособность к эффективному обучению связана с отсутствием механизмов, аналогичных биологическим мозгам. Особенно остро проявляется дефицит в управлении памятью и непрерывном обучении, что ограничивает потенциал моделей для решения сложных задач. Каждая задержка в освоении нового – цена глубокого понимания.

Эмуляция Интеллекта: Рамка Предсказательного Мозга

Мозг функционирует как машина предсказаний, непрерывно предвосхищая события и минимизируя ошибки. Этот принцип выражен в теории предсказательного кодирования и принципе свободной энергии. Восприятие – не пассивное отражение реальности, а активное построение моделей, объясняющих входящие данные.

Взаимодействие систем памяти, гиппокампа и неокортекса, представляет собой структуру для приобретения и консолидации воспоминаний. Гиппокамп обеспечивает быстрое формирование ассоциаций, а неокортекс – долгосрочное хранение и консолидацию знаний.

Теория глобального рабочего пространства подчеркивает важность интеграции информации для сознательного восприятия и интеллектуального поведения. Сознание возникает, когда информация из различных модулей мозга интегрируется в глобальное рабочее пространство, становясь доступной для широкого спектра когнитивных процессов.

Интеллектуальная Фундаментальная Модель (IFM): Новый Подход к Обучению

Интеллектуальные системы переходят от статического предварительного обучения к динамической парадигме, фокусирующейся на последовательности обучения. Интеллект рассматривается как задача последовательного обучения, где ключевым фактором является адаптация к изменяющимся данным.

Центральным элементом архитектуры является Сеть Состояний, разработанная для эмуляции динамического поведения биологических нейронов. Она включает в себя Связность Нейронов и Пластичность Нейронов, имитирующие сложные взаимодействия и адаптацию в биологических системах. Данная сеть моделирует временные зависимости и извлекает полезную информацию из последовательностей данных.

Основная цель обучения – Предсказание Выходов Нейронов. Для этого используются методы Обратного Распространения Ошибки и Усеченного Обратного Распространения Ошибки во Времени, дополненные методом косвенной выборки нейронов, что позволяет оптимизировать сеть для точного предсказания поведения системы во времени.

Сравнение с существующими методами формирования карт (FMs) демонстрирует превосходство предложенного подхода IFM в точности и эффективности.

IFM: Путь к Искусственному Общему Интеллекту

Развитие искусственного интеллекта традиционно фокусировалось на решении конкретных задач, ограничивая возможности обобщения и адаптации. Подход, основанный на динамическом последовательном обучении (IFM), преодолевает эти ограничения, открывая путь к созданию более устойчивого и универсального искусственного общего интеллекта (AGI).

Архитектура IFM способна обучаться на разнообразных проявлениях интеллекта, а не на конкретных задачах. Это позволяет ей демонстрировать беспрецедентные возможности обобщения, превосходя существующие модели, такие как ChatGPT, DeepSeek и Gemini, в решении широкого спектра задач обработки естественного языка, включая вопросно-ответные системы, машинный перевод, суммаризацию и генерацию кода.

В отличие от традиционных подходов, ориентированных на статистическое моделирование, IFM акцентирует внимание на понимании и воспроизведении динамических процессов, лежащих в основе интеллектуального поведения. Такой подход не только повышает эффективность решения задач, но и обеспечивает большую гибкость и адаптивность системы к изменяющимся условиям. В конечном счете, время проверяет не только возможности системы, но и её способность достойно стареть.

Исследование, представленное в данной работе, фокусируется на моделировании временной динамики нейронных преобразований входных и выходных сигналов, стремясь приблизиться к пониманию когнитивных механизмов человека. Этот подход, несомненно, требует глубокого осознания неизбежности изменений и адаптации, что перекликается со словами Дональда Дэвиса: «Все системы стареют — вопрос лишь в том, делают ли они это достойно». Модель, предложенная авторами, не стремится остановить энтропию, а скорее учится взаимодействовать с ней, подобно тому, как мудрая система адаптируется к изменениям во времени. Особое внимание к пластичности нейронов и моделированию рекуррентных нейронных сетей позволяет системе не просто обрабатывать информацию, а учиться и развиваться во времени, принимая неизбежность изменений как часть своего существования.

Что же дальше?

Предложенная модель, стремясь к воспроизведению временной динамики нейронных преобразований, неизбежно сталкивается с фундаментальным вопросом: достаточно ли моделирования для обретения интеллекта, или же сама суть интеллекта кроется в непрерывном старении и адаптации системы? Попытка зафиксировать “интеллектуальный фундамент” может оказаться иллюзией, подобно попытке удержать текущее время. Каждая успешная оптимизация – лишь отсрочка неизбежной энтропии, а стабильность – не признак совершенства, а временная задержка катастрофы.

Ключевым направлением дальнейших исследований представляется изучение не только архитектуры сети, но и механизмов, имитирующих пластичность нейронов на протяжении времени. Недостаточно создать систему, способную обрабатывать информацию; необходимо создать систему, способную забывать, перестраиваться и, возможно, ошибаться – ведь ошибка, как ни парадоксально, может быть движущей силой эволюции. Вопрос заключается не в увеличении вычислительной мощности, а в создании механизмов, позволяющих системе достойно стареть.

В конечном итоге, ценность предложенной модели будет определяться не её способностью решать текущие задачи искусственного интеллекта, а её способностью задать новые вопросы о природе интеллекта и времени. Все системы стареют – вопрос лишь в том, как они это делают.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.10119.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-14 17:29