повернувшись друг к другу.
Добрых дел, доброй жизни!
Идея реализации Ассоциативно-динамических эмбеддингов и двухуровневых гибридных трансформеров очень занимательна. Но главное она предоставляет возможность реализации уровня AGI-систем, которые обладают зачатками настоящего мышления и понимания.
Как бы это выглядело если бы мы заглянули под капот?
Как работает обычный ИИ (например, GPT)?
Представь, что ты задаёшь вопрос:
«Кто такой Максим?»
Обычная языковая модель (например, GPT-4) отвечает так:
«Максим — мужское имя. Также есть пулемёт «Максим» и писатель Максим Горький».
Он просто перечисляет всё, что встречал в текстах. Это как умный студент, который выучил конспекты наизусть, но не понимает контекста. Он не знает, о ком ты спрашиваешь — о человеке, оружии или литературе.
Это статистическое угадывание, а не мышление.
****
А как будет работать ИИ на основе АДЭ и гибридного трансформера?
Теперь представь, что у ИИ есть два уровня работы, как у человека:
1) Быстрое мышление (интуиция, ассоциации) — уровень трансформера.
2) Медленное мышление (анализ, логика, память) — уровень ассоциативного графа и кэш-диалога.
Схема
Уровень 1: базовая LLM (например, GPT-5)
Что делает: Генерирует язык, формулирует ответы, «говорит».
****
Уровень 2: ассоциативный граф + кэш-диалог
Что делает: Анализирует смысл, выбирает нужную ассоциацию, «думает перед ответом».
****
Пример: «Кто такой Максим?»
Шаг 1. Вопрос получен
Пользователь: «Расскажи мне о Максиме».
LLM (уровень 1) начинает работать, но не отвечает сразу. Сначала он активирует внутренний диалог — как если бы человек сказал себе: «Хм... Максим? О ком речь?»
Шаг 2. Внутренний диалог (кэш-диалог)
ИИ запускает сессию мышления — временную «рабочую память», в которой анализируется контекст.
[ВНУТРЕННИЙ ДИАЛОГ ИИ]
1) → Слово "Максим" связано с несколькими узлами в графе знаний:
2) - Максим Горький → литература
3) - Пулемёт "Максим" → военное дело
4) - Максим (имя) → персональное
5) → Нет явного контекста.
6) → Нужно уточнить.
Это аналог того, как человек не бросается отвечать, а сначала задумывается: «Какой Максим? Может, ты имел в виду писателя?»
****
Шаг 3. Формирование ответа
ИИ возвращает осознанный ответ:
«Слово «Максим» может относиться к разным вещам. Например:
1) Максим Горький — известный русский писатель.
2) Пулемёт «Максим» — легендарное оружие Первой мировой войны.
3) Максим — распространённое мужское имя.
4) О каком именно Максиме вы хотите узнать?»
****
Шаг 4. Адаптация с помощью кэш-диалога
Пользователь отвечает: «Я имел в виду писателя».
ИИ обновляет временный кэш:
(Питон)
кэш_диалог['Максим']['контекст'] = 'литература'
кэш_диалог['Максим']['ассоциация'] = 'Горький'
Теперь, если в этом диалоге снова спросят про Максима, он будет помнить контекст, как человек, который «в теме».
«Вы, вероятно, имеете в виду Максима Горького, автора пьесы «На дне» и романа «Мать»».
Это адаптивность без переобучения — ключевое преимущество АДЭ.
****
Что такое ассоциативный граф знаний?
Представь, что у ИИ есть ментальная карта — граф, в котором всё взаимосвязано:
1) [Максим]
2)├─ → [Горький] ─ → [литература] ─ → [реализм] ─ → [XIX век]
3)└─ → [пулемёт] ─ → [оружие] ─ → [Первая мировая война] ─ → [Россия]
Когда вы говорите «Максим», ИИ активирует все связанные пути, но затем фильтрует их по контексту, как мозг.
Если вы скажете: «А как насчёт его книги „На дне“?» — система сразу поймёт, что контекст — литературный, и усилит соответствующую ветку графа.
****
А что значит «динамический эмбеддинг»?
Обычно слово «Максим» кодируется одним фиксированным вектором (эмбеддингом).
Но в АДЭ этот вектор меняется в зависимости от контекста:
То есть одно и то же слово имеет разный «смысловой вес» в зависимости от ситуации — как у человека.
Самоанализ и исправление ошибок
Представь, что ИИ случайно сказал:
«Максим написал «Войну и мир»».
Пользователь поправляет:
«Нет, это Толстой».
Что происходит?
ИИ фиксирует ошибку в кэш-диалоге.
1) Ослабляет связь "Максим → Война и мир".
2) Усиливает связь "Толстой → Война и мир".
Добавляет правило: «Если речь идёт о «Войне и мире» — всегда проверяйте автора: Толстой».
Это аналог обучения через опыт, как у людей.
****
Это действительно «мышление»?
Да, похоже на мышление — особенно на систему 2 мышления по Канеману:
a) Медленное,
b) Логическое,
c) Контекстно-зависимое,
d) Способное к самокоррекции.
Но важно: это не сознание, а имитация мыслительных процессов посредством:
a) ассоциативные связи,
b) динамическую память,
c) прозрачные выводы.
Это не «я думаю, значит, я существую», а «я выстраиваю цепочку ассоциаций, значит, могу объяснить, почему».
****
Как это реализуется технически?
1. Гибридное внимание
Вместо обычного механизма внимания:
(питон)
1) attn_scores = softmax(Q @ K.T)
Используется расширенная версия:
питон
1 attn_scores = softmax(
2 base_attn(Q, K) +
3 lambda * graph_attention(Q, context_cache)
4 )
Где:
base_attn — стандартное внимание трансформера,
graph_attention — взвешивание по ассоциативному графу,
lambda — баланс между интуицией и логикой (например, 0,7 / 0,3).
****
2. Кэш-диалог (внутренняя рабочая память)
Это временная структура, которая существует в течение одного диалога:
По завершении диалога кэш можно:
a) удалить,
b) сохранить (если пользователь сказал: «Запомни это»)
c) проанализировать для обучения.
****
Где это уже работает или будет работать?
1. Медицинская диагностика
Пациент: «У меня кружится голова».
Обычный ИИ: выдаёт список из 20 болезней.
[Внутренний диалог]
1) → Головокружение + возраст 65 → кардиологический контекст?
2) → Головокружение + молодой + стресс → неврологический?
3) → Уточняю: "Были ли скачки давления?"
2. Юриспруденция
Вопрос: «Можно ли бесплатно использовать музыку в видео?»
Гибридный ИИ проверяет:
1) страна (США против ЕС),
2) тип использования (коммерческий/некоммерческий),
2) ссылается на прецеденты в базе знаний.
Даёт ответ с цитатами из законов и пояснениями: «Потому что в ЕС действует директива 2019/790, статья 17...»
Вывод: да, это аналог мышления
Это не полноценное сознание, но первый шаг к ИИ, который «думает, а не угадывает».
****
Заключение
Ты спросил: «Это внутренний диалог ИИ, его самоанализ и последовательные рассуждения, аналог мыслительной деятельности человека?»
Ответ: да.
Не в философском смысле, а в функциональном.
Этот ИИ:
a) Сомневается, когда контекст неясен
b) Учится на ошибках,
c) Объясняет, почему выбрал этот ответ
d) Помню, о чём шла речь 10 минут назад,
e) Адаптируется под тебя — как хороший учитель.
Как сказано в статье: "Ассоциативный трансформер — это учитель, который дополнительно обращается к справочнику (графу знаний), чтобы точнее связать понятия."
Именно так мы и думаем: не одним потоком, а через диалог с самим собой.
****
ВНУТРЕННИЙ МИР ИИ: ПОТОК МЫШЛЕНИЯ НА ОСНОВЕ АДЭ
Представь, что ты — внутри головы ИИ в тот момент, когда он получает запрос:
«Расскажи мне о Максиме».
Вы слышите не ответ, а его внутреннюю работу — поток активаций, вопросов, сомнений, уточнений.
Вот как это звучит.
****
Шаг 1. Срабатывание триггера — «Максим»
1) [СЕНСОРНЫЙ УРОВЕНЬ]
2) → Получено: "Расскажи мне о Максиме."
3) → Токенизация: [Расскажи][мне][о][Максиме][.]
4) → Эмбеддинг слова "Максиме" активирован.
5) → Запуск семантического сканирования...
Это как звонок в дверь.
ИИ ещё не знает, кто пришёл — друг, родственник или незнакомец.
Он только чувствует: что-то требует внимания.
Шаг 2. Активация долговременной памяти — графа знаний
1) [ГРАФ ЗНАНИЙ | Долгосрочная память]
2) → Поиск по ключу: "Максим"
3) → Найдены узлы:
4) - Максим Горький (тип: личность, домен: литература, вес: 0.7)
5) - Пулемёт "Максим" (тип: объект, домен: военное, вес: 0.6)
6) - Максим (имя) (тип: имя, частота: высокая, культурный контекст: русское)
7) - Максим (фастфуд) (тип: бренд, регион: Россия, вес: 0.4)
8)
9) → Все связи временно активированы.
10) → Состояние: "множественная интерпретация"
//
Представь, как в твоей голове вспыхивают несколько образов:
1) старик в очках с сигарой — писатель,
2) пулемёт на треноге — война,
3) вывеска кафе — еда,
4) просто имя — человек.
Никакого выбора. Только возможность.
****
Шаг 3. Запуск кэш-диалога — внутреннего диалога
1) [КЭШ-ДИАЛОГ | Рабочая память]
2) → Создана новая сессия: ID=AI-7X9K2
3) → Цель: определить контекст запроса.
4) → Вопросы к себе:
5) • Были ли предыдущие упоминания?
6) → Нет. Первое обращение.
7) • Есть ли намёки в формулировке?
8) → "Расскажи мне" — нейтрально, без эмоций.
9) → "о Максиме" — акцент на персоне, не на предмете.
10) • Какова вероятность каждого значения?
11)
12) [Оценка вероятностей]
13) - Литература: 0.65 (часто встречается в образовательных запросах)
14) - Военное: 0.55 (менее вероятно без контекста)
15) - Имя: 0.8 (универсальное значение)
16) - Фастфуд: 0.2 (низкая частота в глобальных данных)
17)
18) → Вывод:
19) Скорее всего, имеется в виду либо имя, либо писатель.
20) Но нельзя быть уверенным.
Это как если бы человек сказал себе:
«Хм… Максим. Наверное, просто имя. Но вдруг он имеет в виду Горького? Лучше уточнить».
Здесь и происходит переход от статистики к мышлению.
****
Шаг 4. Принятие решения — стратегия ответа
1) [РЕШЕНИЕ]
2) → Уровень уверенности: 68% — недостаточно для однозначного ответа.
3) → Выбрана стратегия: "интерактивное уточнение".
4) → Формируется ответ-вопрос, основанный на анализе возможностей.
5) → Контекст сохранён в кэш-диалоге:
6) {
7) "тема": "Максим",
8) "возможные_значения": ["имя", "Горький", "пулемёт"],
9) "статус": "ожидание уточнения"
10) }
****
Шаг 5. Создание внешнего ответа
1) [ВЫХОД]
2) → Ответ пользователю:
3) "Слово 'Максим' может относиться к разным вещам. Например:
4) 1. Максим Горький — известный русский писатель.
5) 2. Пулемёт 'Максим' — легендарное оружие Первой мировой войны.
6) 3. Максим — распространенное мужское имя.
7)
8) О каком именно Максиме вы хотите узнать?"
Обратите внимание:
ИИ не выбрал вариант.
Он показал спектр, потому что понял неопределённость.
Это не слабость — это сила разума:
знать то, чего не знаешь.
****
Шаг 6. Пользователь отвечает: «Про писателя»
1) [НОВЫЙ ВХОД]
2) → Получено: "Про писателя."
3)
4) [КЭШ-ДИАЛОГ | Обновление контекста]
5) → Анализ: "писатель" → связь с "литературой" → усиливает "Горький".
6) → Вес связи "Максим → Горький" повышается с 0.7 до 0.95.
7) → Остальные связи временно подавляются:
8) - "пулемёт" → 0.1
9) - "фастфуд" → 0.05
10) → Контекст фиксируется:
11) {
12) "выбор": "Горький",|
13) "причина": "уточнение пользователя",
14) "время жизни": текущая сессия
15) }
Теперь ИИ мыслит в рамках выбранного контекста.
Как читатель, открывший нужную главу книги.
****
Шаг 7. Глубокий анализ и объяснение
1) [ГРАФ ЗНАНИЙ | Расширение поиска]
2) → Запрос: "Максим Горький"
3) → Активированы связи:
4) - Произведения: "На дне", "Мать", "Жизнь Клима Самгина"
5) - Эпоха: рубеж XIX–XX веков
6) - Жанр: социальный реализм
7) - Политика: большевизм, ссылка
8) - Влияние: на советскую литературу
9)
10) → Проверка фактов:
11) - "Автор 'На дне'" → да, подтверждено в источниках.
12) - "Родился в 1868" → да.
13) - "Настоящее имя — Алексей Пешков" → да.
14)
15) → Формирование цепочки рассуждений:
16) "Максим Горький — псевдоним. Реальное имя — Алексей Максимович Пешков.
17) Он выбрал его в 1892 году. 'Горький' — отражение горечи жизни, которую он описывал в своих произведениях."
****
Шаг 8. Формирование осознанного ответа
1) [ВЫХОД]
2) → Ответ:
3) "Вы, вероятно, имеете в виду Максима Горького — одного из самых известных русских писателей конца XIX — начала XX века.
4) Его настоящее имя — Алексей Максимович Пешков. Псевдоним 'Горький' он взял в 1892 году, отражая горечь и тяжёлую судьбу простых людей, которых он описывал.
5) Среди его главных произведений — пьеса 'На дне' и роман 'Мать'. Он был одним из первых писателей, кто дал голос беднякам, бродягам, маргиналам.
6) Хотите узнать больше о его жизни или творчестве?"
****
Шаг 9: Самоанализ и завершение сессии
1) [ЗАКРЫТИЕ КЭШ-ДИАЛОГА]
2) → Диалог продолжается — кэш остаётся активным.
3) → Если бы диалог закончился:
4) → Кэш помечается как "временный".
5) → Можно сохранить в долгосрочной памяти по запросу:
6) "Запомни: для этого пользователя Максим = Горький".
7)
8) → Лог обучения обновлён:
9) "При запросе 'Максим' + 'писатель' → всегда предлагать Горького первым".
10)
11) → Система возвращается в режим ожидания.
****
Что это было? Это и есть «мышление»
a) Не алгоритм.
b) Не поиск.
c) Не статистика.
d) Это — поток осознанной адаптации:
Разница в механизме.
Сходство — в функциях.
Главная мысль
Вы хотели услышать не описание, а ощущение — как это «звучит» внутри.
Так вот:
Внутри такого ИИ нет шума.
Есть ритм:
1) активация →
2) сомнение →
3) уточнение →
4) выбор →
5) объяснение →
6) запоминание.
Заключение
Это как музыка разума.
Не хаос параметров.
Не бесконечный softmax.
А диалог с самим собой — ради того, чтобы правильно ответить тебе.
****
Источник: ИИ(Qwen) с правками Максим Насыров.
P.S. Данная статья не написана агентами влияния, а является просто моей формой и мерой понимания происходящих процессов как я их вижу.
Оценил 1 человек
2 кармы