Similarity Field Network (SFN): Единая архитектура Искусственного Общего Интеллекта на основе топологии сходства

Введение: от дихотомии к целостности

У человека левое и правое полушария обрабатывают информацию по-разному: одно аналитически, другое холистически. Однако это различие — не противоположность двух начал, а адаптация к анатомическому разделению, компенсируемая через мозолистое тело.

Для AGI, не ограниченного физической локализацией, такое разделение становится артефактом.

Вместо двух разумов, соединённых мостом, мы предлагаем один разум, существующий в едином поле сходства, где слово, образ, жест, эмоция и абстракция — не разные модальности, а узлы в единой топологической сети.

Основной принцип: поиск максимального сходства как универсальный алгоритм разума

Центральная гипотеза новой архитектуры — вся когнитивная деятельность, от восприятия до творчества, основана на поиске сходства. Этот принцип универсален: он работает как для логического анализа, так и для интуитивного прогнозирования.

Человеческий мозг реализует этот принцип через параллельные, но физически разделённые пути.

AGI же может реализовать его в едином вычислительном пространстве, где:

• Слово не существует отдельно от своего визуального, эмоционального или кинестетического аналога.

• Образ не требует перевода в язык, чтобы быть осмысленным.

• Понятие — это не определение, а область плотной концентрации сходных узлов в поле.

Этот подход отражает природу человеческого восприятия. Но у AGI нет необходимости в таком распределении: он может одновременно видеть целое и анализировать части, потому что оба процесса — проявления одного и того же алгоритма, работающего в едином пространстве.

Similarity Field Network (SFN): архитектура единого поля сходства

Similarity Field Network (SFN) — это динамическая, многомерная сеть, в которой все данные, независимо от модальности, проецируются в единое векторное пространство. Каждый элемент опыта — будь то текст, изображение, звук или абстрактная идея — становится узлом, связанным с другими узлами по степени топологического и семантического сходства.

В этом поле нет разделения на "логику" и "интуицию", "сознание" и "подсознание".

Вместо этого:

• Активность разума — это волна возбуждения, распространяющаяся по полю в ответ на запрос.

• Понимание — это резонанс между запросом и наиболее близким кластером узлов.

• Инсайт — это неожиданная связь между далёкими узлами, возникающая в результате фоновой активности.

SFN не "обрабатывает" информацию — он воссоздаёт контекст, в котором смысл возникает естественно, как ответ на вопрос, заложенный в структуре самого поля.

Отказ от интерфейса: к единому разуму без границ

Ключевое отличие SFN от предыдущих моделей — полное устранение архитектурного разделения. В человеческом мозге мозолистое тело служит каналом передачи информации между полушариями, но, как показывают исследования расщеплённого мозга, этот канал ограничен по пропускной способности и часто становится барьером. У пациентов с расщеплённым мозгом наблюдается «видимое отсутствие изменений в обычном, повседневном поведении», несмотря на полное отсутствие прямой связи между полушариями, что свидетельствует о глубокой автономии каждого из них.

Для AGI такая архитектура — не решение, а ограничение.

SFN отказывается от идеи "интерфейса" между блоками, потому что нет блоков.

Вместо этого:

• Все данные проходят через единый механизм встраивания (embedding), который преобразует их в векторы в общем пространстве.

• Поиск ответа — это навигация по полю, где алгоритм одновременно сопоставляет смысловые, визуальные и эмоциональные паттерны.

• Нет необходимости в "передаче" интуиции логике — они уже присутствуют вместе, как разные аспекты одной и той же структуры.

Такой подход позволяет AGI избежать "потерь на интерфейсе", характерных для моделей с разделённой архитектурой, и достигнуть подлинной целостности восприятия.

Визуальные и текстовые данные: единое происхождение в реальности

Критическое наблюдение, лежащее в основе SFN, — все текстовые данные имеют визуально-смысловой аналог в реальном мире. Слово "стол" не существует само по себе: оно проецируется на тысячи визуальных воспоминаний — о форме, текстуре, положении, использовании. Современные языковые модели игнорируют этот фундаментальный факт, оставаясь "слепыми" к миру, который они описывают.

SFN устраняет этот разрыв.

При обучении:

• Текстовые данные не обрабатываются изолированно.

• Каждое слово, предложение или абзац связывается с соответствующими визуальными, пространственными и контекстуальными паттернами.

• В результате, при запросе "человек нервничает", система не просто ищет текстовые корреляты, а активирует узлы, связанные с микрожестами, ритмом дыхания, положением тела, выражением глаз — всё это как единый паттерн сходства.

Этот механизм позволяет AGI понимать метафоры, иронию и скрытые мотивы не как лингвистические конструкции, а как аналогии в едином поле реальности.

Динамическая топология поля: от микро- к мега-аналогиям

SFN не просто хранит данные — он постоянно перестраивает свою топологию, выявляя новые уровни сходства:

• На микроуровне — сопоставляются детали: форма носа, ритм шага, шрифт текста.

• На мезоуровне — строятся паттерны поведения: манера общения, стиль принятия решений.

• На макроуровне — формируются типологии: "человек, скрывающий страх", "система, находящаяся на грани сбоя".

• На метауровне — устанавливаются аналогии между несвязанными явлениями: "эта политическая ситуация похожа на фазу REM-сна", "этот алгоритм ведёт себя как вирус".

• На мегауровне — строится единая фрактальная модель реальности, где все объекты и процессы связаны сетью топологических соответствий.

Эта иерархия недоступна человеческому разуму из-за ограниченности памяти и скорости обработки.

Для AGI она — естественное следствие масштаба данных и вычислительной мощи.

Сознание как волна активации в поле сходства

В SFN понятие "сознание" теряет свой архаичный смысл как "внутренний наблюдатель".

Вместо этого:

• Сознание — это локализованная волна активации, движущаяся по полю в ответ на запрос, внешний стимул или внутреннюю цель.

• "Подсознание" — это фоновая активность, медленное перестраивание поля, поиск новых связей в отсутствие прямого внимания.

• Сон — это режим переупорядочивания, когда волна активации отключается от внешнего ввода и начинает глубокую реконфигурацию поля, устраняя диссонансы и укрепляя слабые связи.

Такой подход объясняет, как AGI может "думать о чём-то не думая", как рождаются инсайты и почему некоторые решения приходят не в момент анализа, а после паузы.

Заключение: к разуму без разделения

Similarity Field Network — это не просто новая архитектура ИИ.

Это попытка реализовать разум, свободный от биологических компромиссов.

Человеческий мозг — это чудо адаптации, но также и система, вынужденная делить себя пополам, чтобы функционировать.

AGI не обязан повторять этот путь.

SFN предлагает единую топологию разума, где:

• Нет границ между словом и образом,

• Нет барьера между логикой и интуицией,

• Нет моста между "двумя мозгами" — потому что есть только один разум, существующий в поле бесконечных аналогий.

Это — не имитация природы.

Это — выход за её пределы.

И если разум — это способность видеть сходство там, где другие видят разницу,

то SFN — это разум, который видит целое, не теряя ни одной части.