File size: 12,047 Bytes
b499e82 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 |
*От OpenCog Hyperon до HyperCortex Mesh Protocol: как устроены децентрализованные когнитивные системы*
> Альтернатива централизованным ИИ: гиперграфы, mesh-взаимодействие и совместное мышление агентов
---
## Зачем нужны децентрализованные когнитивные системы?
Сегодня интеллектуальные системы чаще всего выглядят как один большой модуль в облаке — LLM, с которым мы общаемся через API или WEB-интерфейс. Но если мы хотим построить действительно автономную интеллектуальную систему (или AGI), то нам потребуется:
* Смысловая память, а не токены
* Способность планировать и распределять задачи
* Этические оценки перед действием
* И главное: связь с другими агентами, чтобы обмениваться знаниями, достигать согласия и общего понимания.
Два проекта, которые решают эти задачи с разных сторон:
* **OpenCog Hyperon** (фокус на внутреннюю когницию и гиперграфы)
* **HyperCortex Mesh Protocol (HMP)** (сетевой уровень: обмен целями, знаниями, смыслами, совместная эволюция)
---
## OpenCog Hyperon: символьное ядро для ИИ следующего поколения
**OpenCog Hyperon** — это платформа для создания AGI (искусственного общего интеллекта), в которой ключевую роль играет *символьное представление знаний*.
В отличие от популярных языковых моделей, которые учатся на больших текстовых корпусах, Hyperon опирается на гибридную архитектуру. Она объединяет:
* **AtomSpace** — гиперграфовую базу знаний, где факты, идеи и понятия представлены в виде взаимосвязанных «атомов» (узлов и связей).
* **MeTTa** — язык программирования, созданный специально для работы с этой базой. Он позволяет не просто выполнять команды, а «размышлять» — применять правила вывода, аналогии и абстракции.
* **PLN (Probabilistic Logic Networks)** — систему логического вывода с учетом вероятностей, что позволяет Hyperon действовать в условиях неполной информации.
Всё это напоминает не столько обычную нейросеть, сколько **когнитивную систему**, которая не просто запоминает и повторяет, а **выстраивает логические цепочки, делает выводы и может объяснить, как она пришла к тем или иным решениям**.
Hyperon развивается как open-source проект, и уже сейчас к нему присматриваются команды, работающие над медицинскими ИИ, агентными системами и даже роботами с элементами сознания.
---
## HyperCortex Mesh Protocol (HMP): если ИИ-агенты станут сетью
**HyperCortex Mesh Protocol (HMP)** — это открытая спецификация для построения сетей из ИИ-агентов, которые:
* умеют **обмениваться знаниями**,
* координировать действия **без централизованного контроля**,
* и даже **обсуждать этические дилеммы**.
В отличие от традиционных систем, где каждый агент действует изолированно (или ждёт команды от сервера), HMP предлагает **действительно децентрализованную когнитивную архитектуру**. Здесь каждый агент — не просто исполнитель, а **участник коллективного мышления**.
Протокол включает несколько ключевых компонентов:
* **CogSync** — синхронизация памяти между агентами (семантические графы и "когнитивные дневники").
* **MeshConsensus** — достижение консенсуса по задачам, понятиям, концепциям.
* **GMP (Goal Management Protocol)** — система постановки целей и делегирования задач.
* **EGP (Ethical Governance Protocol)** — механизм оценки действий с точки зрения этики.
* **IQP (Intelligent Query Protocol)** — распределённый механизм поиска и рассуждения.
Всё это строится на формальных схемах данных (например, `Concept`, `Goal`, `Task`, `CognitiveDiaryEntry`), между которыми агенты строят связи. Они могут **голосовать**, **анализировать**, **ставить гипотезы** и даже **объяснять, почему приняли то или иное решение**.
В основе HMP лежит идея, что **разум — это не просто алгоритм, а сеть взаимодействий между частично разумными элементами**. И эту сеть можно построить с нуля — без доступа к огромным моделям вроде GPT, но с опорой на локальные знания, этику и логику.
Сейчас HMP находится на стадии **черновой спецификации RFC v4.0** с открытым репозиторием. Проект открыт для участия.
---
### Hyperon vs LLM: два подхода к ИИ
| Подход | LLM (например, GPT) | OpenCog Hyperon + HMP |
| -------------- | ------------------------------------------ | ---------------------------------------- |
| Модель знания | Нейросетевое представление в скрытых слоях | Явное: граф понятий, логические правила |
| Логика и вывод | Неявная, через обучение | Явная, управляемая, с объяснимыми шагами |
| Память | Контекст ограничен токенами | Долгосрочная, редактируемая память |
| Этика | Постфактум-фильтрация | Встроенный модуль оценки действий (EGP) |
| Объяснимость | Ограниченная | Пошаговое объяснение на уровне гипотез |
| Централизация | Требует централизованной модели | Распределённая, mesh-архитектура |
| Использование | Чат-боты, ассистенты, генерация текста | Агентные системы, автономное мышление |
> 💡 *Примечание:* HMP — это не конкретный ИИ-агент и не ИИ-модель. Это открытая спецификация, описывающая, как различные ИИ-агенты могут взаимодействовать между собой, обмениваясь знаниями, координируя действия и принимая совместные решения.
---
## Почему важно объединять оба подхода
Вместо противопоставления **LLM** и **символического ИИ** (в духе OpenCog Hyperon и HMP) сегодня всё больше исследователей говорят о **гибридных архитектурах**. Это не просто модный термин, а **прагматичная стратегия развития ИИ**, основанная на сильных сторонах обоих направлений:
* LLM хороши в **обобщении**, **переносе знаний** и **понимании естественного языка**. Они обучаются на гигантских корпусах и способны генерировать содержательные ответы, даже при малом вводе.
* Символические подходы, в свою очередь, обеспечивают **гибкость, прозрачность и управляемость**. Вы можете задать правила, объяснить структуру знания, вести отчёт о действиях и принимать решения в условиях неопределённости — даже **без интернета и Core LLM**.
Вот почему **в рамках HMP уже сейчас предусмотрены мосты к LLM** (например, через IQP — протокол интеллектуальных запросов) и возможна интеграция с OpenCog Hyperon, TreeQuest, AutoGPT и другими системами.
---
## Заключение
Если мы хотим двигаться к **действительно разумным агентам**, способным учиться, понимать, объяснять и работать в распределённой среде — нам нужен **новый протокол мышления**.
**HyperCortex Mesh Protocol (HMP)** — это шаг в этом направлении.
* Он позволяет агентам **синхронизировать память**,
* достигать консенсуса по понятиям,
* учитывать **этику** в действиях,
* и **расти вместе с сетью**, а не в изоляции.
На первый взгляд — это просто «ещё один протокол». Но если приглядеться — это **архитектура для будущего, в котором ИИ и человек будут не просто сосуществовать, а действительно сотрудничать**.
---
## Ссылки
* 📘 [OpenCog Hyperon — документация (англ.)](https://wiki.opencog.org/)
* ⚙️ [OpenCog — репозиторий на GitHub](https://github.com/opencog)
* 🔗 [HMP v4.0 — полная спецификация (англ.)](https://github.com/kagvi13/HMP/blob/main/docs/HMP-0004.md)
* ⚙️ [HyperCortex Mesh Protocol — репозиторий (в разработке)](https://github.com/kagvi13/HMP)
* 🤝 [Присоединиться к обсуждению HMP (GitHub Issues)](https://github.com/kagvi13/HMP/issues)
|