Comments 27
Логи - это, конечно, хорошо. Но хотя бы в двух словах, как оно работает? High Dimensional Computing?
В двух словах:
VIVI работает как самоорганизующаяся ассоциативная память с градуированным доверием.
Знания хранятся как связи между понятиями. У каждой связи есть сила и статус (уверенный факт / слабо / конфликт / гипотеза / отвергнуто). Когда приходит новый опыт, система:
активирует связанные понятия,
сравнивает с похожими объектами (по общим признакам),
ослабляет или усиливает связи,
выводит обобщения и производные утверждения,
замечает пробелы и формулирует вопросы.
Логика решений живёт внутри самой структуры памяти, а не в заранее прописанных правилах в коде. Сам код показывать не буду, Так же база данных построена на RUST сейчас имеет 3 слоя, планируется расширения до 12 слоев + попробую сделать что бы VIVI сама в случае необходимости могла создать или удалить слои
VIVI работает как самоорганизующаяся ассоциативная память с градуированным доверием.
Современные нейросети помимо того что это статистические машины, это еще и крайне эффективные механизмы сжатия с потерями, почему то не кто над этим не задумывается когда придумывает очередной свой проект, ваш проект не взлетит, просто из за ограничения производительности и объема данных, требуемых что бы хотя бы сравниться с текущими нейросетями, тупо можете посчитать на пальцах - это тупиковая идея.
У вас получается классическая экспертная система. Они существуют довольно давно, и местами применяются.
Но до уровня GPT-2 даже им как раком до китая. Именно в силу своей архитектуры.
Да нет наверно, экспертная система — это больше написанная база правил, «если А и Б, то В». Я же не пиши правила в коде.
Незачем писать правила в коде. Правила могут быть и самообновляющимися. Кстати вспомнил, старые древние чат-программки (до ботов они тогда не доросли) использовали такой подход и марковские цепи. Можно было прямо в диалоге править понятия, и чат с ними выглядел прям точь-в-точь как у вас. Изначально там захардкожены некоторые базовые реплики, а БД пустая. Пользователь может описать что у кошки 4 лапы, хвост, уши. Затем к понятию "кошка" прицеплялись все эти признаки. Nai программа кажется называлась, а был еще Василий, да тысячи их было.
Легковесно. Не нра.
Вы, как большинство других креаклов начинаете с попытки охаивать то, что было до вас. Это, мягко говоря, не дальновидно и где-то даже примитивно.
Интеллект не может существовать без базы. Аксиомы и постулаты логики. То, что в человека закладывают при обучении. Инфа, внесенная в пустоту, так в ней и сгинет. И в этом смысле современные LLM лично мне напоминают учеников начальных классов. В них закладывают. Надо набраться терпения.
Вы не справитесь с этой задачей.
В защиту автора статьи:
Москва не сразу строилась. Все с чего-то начинают, нельзя начать сразу со всего.
Охаивание и указание на очевидные недостатки - разные вещи, не так ли?
А что такое интеллект? У вас есть точное определение? А база откуда возьмётся, особенно если её изначально не было у людей, например в каменном веке? ЛЛМ это мёртвые веса, после обучения они не могут быть изменены (не принимаем возможность дообучения как полноценное и постоянное обучение на время всего жизненного цикла), не имеют собственной памяти и прочее прочее...
Вы наверняка это знаете?
Не понятно из статьи, как это работает, но в этом случае:
Вы: собака это животное Поняла: СОБАКА — это животное Вы: собака это растение Запомнила, но есть конфликт: СОБАКА уже связывали с животное; теперь ещё с растение. Оба знания в памяти.
откуда возникает конфликт? А если растение - это синоним или разновидность животного?
А как она себя поведет в случае:
Вы: собака это животное
Вы: собака это питомец
Вы: собака это существо
Конфликт возникает не из «магии», а из набора правил:
Коротко можно сказать так, когда у одного понятия уже есть связь вида «X», а потом приходит «Y», и X ≠ Y, система фиксирует конкурирующие утверждения одного типа. Оба остаются в памяти, но получают статус конфликта / пониженную силу.
собака это животноесобака это питомецсобака это существо
На данном этапе будет конфликт, но будет держать несколько параллельных связей, позже если ее дообучать "Животные могут быть домашними/дикими" потом "Домашние животное это питомец" то этот конфликт исчезнет, позже проверю.
Стол: горизонтальная поверхность на опорах, на нём едят.
Табуретка: малая горизонтальная поверхность, на опорах, на ней сидят.
Вопрос: к чему относится чурбак?
Напоминает БазуЗнанийВсего, где в этом же духе развлекались (Вики поначалу шла в этом направлении). Там на втором-третьем слое детализации вещей, действий или абстрактных вещах начались затыки: слишком ветвистые становились объяснения (стол-табурет-стул; лежать-сидеть-стоять-идти-бежать).
возможно
Но база данных и база знаний это разные вещи, как я вижу это " ребенок изначально не знает что такое стул, но из наблюдений он знает что с ним делать - это и есть знания" само понятие стула (база данных) приходит позже, но это если брать человека. Идти и бежать по факту это одно и тоже действие - это перемещение, человек видит и оценивает и понимает, как это сделать и цифровой системе которая не видит, на мой взгляд система должно сформировать правило что то типа "если объект перемещается с такой то скоростью он идет если с такой то скоростью он бежит" а с табуретка или стол примерно так - есть поверхность + есть высота → возможно, на нём можно сидеть или поставить что-то. Нет устойчивого опыта «на нём едят» или «это мебель» → не будет жёсткого «это табуретка»
Для работы с когнитивными функциями нужны нейроны. У муравья их около 200 тысяч. Для их работы нужно порядка 50 миллионов синаптических связей. Вы такое потянете? Для работы с моделью которая будет работать на когнитивных принципах обучения и понимать что такое кошка, собака и хомя и что они животные, а не стол, думаю понадобится хотя бы что то около миллиарда нейронов (у человека где то 80 миллиардов), а сколько синаптических связем между ними, я даже не берусь гадать. Вы точно уверены что взяли ношу по силам? Просто у вас сейчас прицел ровно в сверхИИ
Скажу сразу все кто говорит что у тебя не получится это не работает, мне говорили что и вот это то что есть сейчас работать не будет от слова совсем, потом я показал что работает, они молча ушли. Если вы не умеет делать двойное сальто с места - это не значит что и другие не умеют. Мне очень нравиться история Марвина Пипкина и Исаму Акасаки. Все знают, что это невозможно. Но вот приходит невежда, которому это неизвестно, – он-то и делает открытие. Альберт Эйнштейн
а зачем свой интеллект выращивать если готовые модели уже хорошо работают? ну типо это чисто для исследований или есть практический смысл?
Предлагаю автору скрестить ежа и ужа, чисто в теоретических целях: прикрутить какую нибудь LLM, чтобы обучала его Виви, и в реальном времени посмотреть что будет. Человеку в одно лицо нереально обучить такому обьему данных, ну а так, если даже что то будет неправильным - будет понятно, как масштабируется этот подход в целом.
Направление хода мыслей правильное. Но это всё очень сложно. Я тоже о таком думал, сделал микротрансформер на языке C. Экспериментирую с ним. Он может в процессе диалога обучаться новым данным, как словам, так и предложениям. Строит некоторые связи между объектами. Но развивать это сложно. Надо создать такую систему, которая на основе некоторой базы будет сама учиться у окружающего мира. Это не быстрый процесс и результат может быть понятен спустя годы. А потом надо будет корректировать и все по-новой..
да понимаю, но нашел более быстрый способ, но только после полностью доделанного мозга, сейчас из 12 этапов я пока на 5, после того как будет доделан скажем так мозг, будет прикручена периферия, а потом самое сложное найти человека на одну задачу, и уже после этой задачи в течении недели будет видна полная картина
А почему противопоставление идет в плоскости «либо LLM, либо VIVI»? На мой взгляд, VIVI вполне может взлететь как внешняя база понятий для AI-агента на базе LLM (например, через MCP или как отдельный скилл/инструмент).
В такой схеме агент использует LLM как мощный лингвистический интерфейс для общения и рассуждений, а VIVI — как внешний валидатор, строгое хранилище смыслов и динамическую память понятий. Это был бы отличный логический аудит знаний для агентов.
В моем представлении, агент мог бы просто скидывать в VIVI новые понятия и факты, а при необходимости — запрашивать из VIVI извлечение классификации понятий и связей между ними, чтобы проверить контекст и свои выводы на непротиворечивость.
Фактически, агент использует LLM для рассуждений и действий, а VIVI — для анализа: «Правильно ли я классифицирую понятие и связи между понятиями, нет ли незамеченных мной связей и скрытых от меня категорий понятия?».
VIVI: попытка вырастить когнитивный интеллект, а не обучить его