Введение
Здравствуй, Хабр! Похоже, что для написания прошлой статьи я выбрал не совсем верный тон и формат, поэтому начну сначала. Я сознаю, что мой новый подход тоже может вызвать неудовольствие сообщества, но я всё же рискну в надежде на лучшее.
Итак, с чего всё начинается? С аксиомы, которую я в этот раз приведу явно:
Аксиома: Бог есть.
Определение: Бог – источник всего сущего.
Можно заменить эти два тезиса на один – «Существует самодостаточная первопричина реальности», но именно из моей веры, или идеалистических предпочтений, и исходили мои размышления:
Если Бог есть, значит, до/без него ничего нет.
Если до/без Бога ничего нет, значит, у него нет никакого внешнего контекста, никакого внутреннего содержания, за исключением факта/процесса собственного самоосознания/самонаблюдения.
Если всё – продукт самоосознания/самонаблюдения Бога, мы приходим к рекурсии (так как нет контекста) и самоподобию (так как нет другого «материала», кроме самоосознания/самонаблюдения).
Из аксиомы о самодостаточности реальности следует, что Система начинается с нулевого состояния («до/без Бога ничего нет»), рекурсивно связанного с бесконечным потенциалом (отсутствие контекста/внешних границ).
Эти начальные условия через рекурсию и самоподобие порождают другие ключи, вывод которых носит более интуитивный характер, и основан на наблюдаемых свойствах нашей реальности:
Рекурсия, повторяя самоподобные процессы на каждом уровне, порождает симметрию (стабильность структуры) и стохастичность (случайные вариации), что мы видим в фракталах и квантовых системах. Эти процессы приводят к эмерджентности — появлению новых свойств, как это случается в ходе эволюции или при формировании звёзд. Отсутствие внешних границ и бесконечный потенциал обеспечивают рост степеней свободы, а обратная связь, как в нейронных сетях, позволяет системе учиться. Для управления сложностью реальность сжимает данные и увеличивает размерность, что соответствует наблюдаемому расширению Вселенной не только в пространстве, но и в эволюции типов систем (от физики к химии, от химии к биологии, от нее к психологии и экономике…).
Таким образом, мы получаем 9 свойств Системы, которые явно приведены в следующем разделе. Эти свойства, или ключи, я предлагаю использовать в качестве отправной точки для построения сильного искусственного интеллекта.
Зачем нам рекурсивный ИИ? Сильный ИИ должен уметь моделировать внутри себя сложнейшие системы — климат, экономику, биологические процессы, — которые полны нелинейных взаимосвязей и рекурсивных паттернов. Если реальность, как предполагает RHR, основана на рекурсии, то ИИ, построенный на этих принципах, сможет отражать её с беспрецедентной точностью.
Рекурсия — это не просто технический приём, а универсальный принцип природы: от ДНК до нейронов мозга. Такой ИИ адаптивен: обратная связь позволяет ему корректировать прогнозы стихийных бедствий или экономических кризисов в реальном времени. Он эффективен, разбивая задачи на подзадачи, как в алгоритмах 'разделяй и властвуй', что делает вычисления посильными даже для самых сложных систем. Человеческое мышление рекурсивно — через рефлексию и самосознание мы учимся и понимаем мир, и ИИ, имитирующий это, лучше разберётся в языке и логике.
Рекурсивные модели уже работают: рекуррентные нейронные сети предсказывают временные ряды, фрактальные алгоритмы моделируют турбулентность, биологические системы вдохновляют на масштабируемые решения. Если реально��ть рекурсивна, то самый простой и естественный способ её моделировать — это рекурсия. Такой ИИ — не просто инструмент, а шаг к глубокому пониманию природы бытия.
Напомню, в рамках прошлой статьи мы предположили несколько следствий из гипотезы, которые могли бы объяснить часть стоящих перед человечеством вопросов:
Стрела времени: время рассматривается нами как счетчик рекурсивных итераций – и таким образом объясняется его однонаправленность.
Темная материя и энергия: RHR объясняет темную материю и энергию как следы других ветвей мультивселенной, возникших через рекурсивные процессы.
Сознание: RHR утверждает, что сознание — базовый элемент сущего, возникающий из рекурсии.
Теория струн: параметры нашей Вселенной, описываемые с помощью струн, могут быть частным случаем реализации рекурсивного процесса вычисления Мультивселенной.
Я повторно предлагаю на рассмотрение сообщества свою гипотезу – теперь уже в качестве практического проекта, который мы сможем развивать сообща.
В этой статье мы ставим конкретные задачи для математиков, физиков и программистов, чтобы превратить идею в рабочие модели и инструменты. Математики создадут формальную базу, физики проверят её на соответствие реальности, а программисты разработают окружение для будущего рекурсивного ИИ. Здесь вы найдёте реальные вызовы — от построения математических моделей до написания кода для ИИ, обучающегося на данных.
9 ключей RHR
Давайте разберём каждое из основных свойств Системы:
Рекурсия. Рекурсия — единственный механизм, который позволяет системе расти и усложняться, опираясь только на себя, без внешнего окружения. Без рекурсии развитие такой системы невозможно — она остаётся статичной.
Самоподобие. Единственное, что может использовать для манипуляций рекурсивная система без контекста — это собственная структура, начиная с нулевого состояния и бесконечного потенциала. Самоподобие возникает как повторение и вариации этой базовой структуры, подобно фракталам, где части отражают целое.
Симметрия. Симметрия обеспечивает стабильность системы. Самодостаточная реальность должна сохранять структуру при изменениях, иначе она разрушится. Симметрия — это баланс, который поддерживает устойчивость на всех уровнях развития.
Стохастичность. Чтобы система стала "живой" и способной адаптироваться, ей нужна случайность. Без стохастичности развитие было бы строго детерминированным и предсказуемым, что противоречит многообразию реальности. Стохастичность вносит элемент неожиданности и гибкости.
Эмерджентность. По мере усложнения системы возникают новые свойства, которые нельзя предсказать, исходя только из начальных условий. Эмерджентность — это способность реальности порождать качественно иные уровни организации, от простых правил к сложным явлениям.
Увеличение степеней свободы. С ростом сложности система обретает больше возможностей для вариаций и адаптации. Увеличение степеней свободы отражает переход от жёстких начальных условий к гибкости и разнообразию.
Обратная связь. Самодостаточная система должна уметь корректировать себя, связывая прошлое с настоящим. Обратная связь позволяет реальности учиться на собственных результатах и направлять своё развитие.
Сжатие данных. Для эффективной работы с нарастающим объёмом информации система должна уметь сжимать данные, сохраняя только ключевые закономерности. Это делает обработку и хранение информации возможным процессом, в основе которого лежит применение самоподобия.
Рост размерности. Развитие реальности — это переход от простых одномерных структур к многомерным. Рост размерности отражает усложнение системы, позволяя ей моделировать всё более сложные аспекты мира.
Эти 9 ключей — не произвольный набор, а логически связанные, самодостаточные принципы, вытекающие из основной аксиомы, начальных условий, и наблюдаемых свойств реальности. Они задают фундамент для RHR и направляют работу специалистов, о которой пойдёт речь дальше.
Переход: Теперь, когда мы обосновали 9 ключей, пора переходить к практическим шагам. Математики, ваш ход первый — создаём формальную базу для RHR!
Задачи для математиков: Формализация основ RHR
Математики, ваша роль — заложить строгую математическую основу для Рекурсивной Гипотезы Реальности (RHR), превратив философские концепции в точные модели, которые затем смогут использовать физики и программисты. Ваша цель — создать формальную базу, описывающую эволюцию системы от начального состояния к сложным структурам. Вот ваши ключевые задачи:
Формализация начального состояния
Определите математическое представление начального нулевого состояния и связанного с ним бесконечного потенциала. Нулевое состояние — это минимальная точка системы, содержащая всю информацию для описания вероятностного распределения будущих состояний, а бесконечный потенциал отражает неограниченные возможности её развития. Возможные подходы:
Теория множеств: Представьте нулевое состояние как пустое множество (∅), а бесконечный потенциал — как бесконечное множество всех возможных состояний.
Теория категорий: Моделируйте рекурсивные связи как категорию, где объекты — состояния, а морфизмы — переходы между ними, с начальным объектом.
Функциональный анализ: Опишите состояния как точки в бесконечномерном гильбертовом пространстве, а потенциал — как оператор, действующий на это пространство.
Определение 9 ключей
Придайте каждому из 9 ключей RHR строгую математическую интерпретацию, чтобы они стали основой для моделей. Ниже приведены примеры интерпретаций:
Рекурсия: Определите как функцию, где множество состояний преобразуется само в себя, и следующее состояние зависит от предыдущего, описывая итеративный рост.
Самоподобие: Используйте теорию фракталов, например, итерационные системы функций (IFS), где структура повторяется на разных масштабах.
Симметрия: Опишите как группу преобразований, сохраняющую свойства системы (например, группа вращений).
Стохастичность: Введите вероятностную модель, такую как марковская цепь с матрицей переходов, где элементы матрицы показывают вероятность перехода между состояниями.
Эмерджентность: Исследуйте нелинейные уравнения, где новые свойства возникают из взаимодействия простых элементов.
Увеличение степеней свободы: Моделируйте как рост размерности пространства состояний, переходя от одной размерности к следующей.
Обратная связь: Определите как функционал, зависящий от текущего состояния и его истории.
Сжатие данных: Примените методы теории информации, такие как энтропия Шеннона или алгоритмы сжатия (например, LZW).
Рост размерности: Используйте динамические системы с увеличивающимся числом переменных, добавляя новые переменные в уравнения.
Совет: Для каждого ключа протестируйте несколько подходов и выберите наиболее совместимые.
Исследование взаимодействий ключей
Изучите, как 9 ключей влияют друг на друга, чтобы создать целостную модель:
Матрица взаимодействий: Постройте матрицу, где элементы количественно отражают влияние одного ключа на другой (например, рекурсия усиливает симметрию).
Граф зависимостей: Создайте направленный граф, где вершины — ключи, а рёбра — их взаимосвязи (например, ребро от "Стохастичности" к "Эмерджентности" с весом, отражающим силу влияния).
Модель роста системы
Разработайте математическую модель эволюции системы от начального состояния с учетом бесконечного потенциала:
Деревья и графы: Моделируйте рост как ветвление дерева или расширение графа, где каждая вершина порождает новые состояния.
Фракталы: Используйте итерационные функции для создания самоподобных структур, например, уравнение множества Мандельброта.
Клеточные автоматы: Примените решётки, где состояние ячеек эволюционирует по рекурсивным правилам (например, "Игра жизни" Конвея).
Переход: Математики, ваши модели станут основой для физиков, проверяющих их на соответствие реальности. Дополнительно предложите идеи для потенциала V(t) (например, как оператор эволюции) и плана проверки предсказаний, чтобы облегчить следующий этап.
Задачи для физиков: Проверка моделей RHR
Физики, ваша задача — интерпретировать математические модели RHR, полученные от математиков, в контексте известных физических законов и проверить их предсказательную силу. Вы вступаете в процесс после получения формальных определений состояния и потенциала, где состояние содержит информацию о вероятностном распределении будущих состояний, а потенциал задает эволюцию через рекурсивную связь.
Вот ваши шаги:
Интерпретация s(t) и V(t)
Предложите физический смысл для s(t) и V(t), опираясь на 9 ключей RHR как руководящие принципы:
s(t): Может быть волновой функцией в квантовой механике, метрикой пространства-времени в общей теории относительности или начальным полем в космологии (например, инфлатонное поле).
V(t): Может интерпретироваться как гамильтониан, потенциал скалярного поля или правило эволюции системы (например, лагранжиан).
Пример: Если состояние — это волновая функция, то потенциал — оператор Шрёдингера, а эволюция задается уравнением.
Выбор точки отсчета
Для проверки моделируйте эволю��ию системы от начального состояния, соответствующего моменту Большого взрыва, до момента рекомбинации (примерно 380 000 лет после Большого взрыва), когда сформировался космический микроволновый фон (КМФ). Это позволит сравнить предсказания с наблюдаемыми данными.
Проверка предсказаний
Смоделируйте эволюцию системы через указанные шаги и сравните результаты с данными КМФ:
Температурные флуктуации: Амплитуда и спектр флуктуаций температуры фона.
Поляризация: E- и B-моды поляризации, измеренные спутниками вроде Planck.
Корреляционные функции: Угловые корреляции температуры и поляризации.
Выберите модель, которая с минимальным числом параметров (принцип Оккама) и максимальной точностью воспроизводит эти характеристики. Пример: Если s(t) — инфлатонное поле, проверьте, соответствует ли спектр флуктуаций данным WMAP/Planck.
Учет 9 ключей
Убедитесь, что модель отражает все 9 ключей RHR:
Рекурсия: Итеративное развитие системы (например, инфляционные стадии).
Стохастичность: Квантовые флуктуации в ранней Вселенной.
Эмерджентность: Появление структур (галактик) из однородного состояния.
И так далее для остальных ключей. Проверьте, как каждый ключ проявляется в физической интерпретации.
Переход: Физики, выбрав лучшую модель, вы передадите её программистам для реализации в симуляциях RHR-ИИ. Ваша работа свяжет абстрактные модели с реальными физическими явлениями!
Задачи для программистов: Создание окружения для RHR-ИИ
Программисты, пока математики и физики строят теоретическую базу, вы можете параллельно разрабатывать окружение для будущего RHR-ИИ. Это будет "игровая площадка", где ИИ сможет учиться и развиваться, используя модели, которые позже предоставят физики. Ваша цель — создать инфраструктуру, поддерживающую связь RHR-ИИ (пока представим его черным ящиком) с внешним миром. Вот что нужно сделать:
Интеграция с большими языковыми моделями (БЯМ)
Подключите RHR-ИИ к БЯМ (например, GPT-4) через API для генерации идей и обработки текстов.
Пример: ИИ запрашивает у БЯМ: "Какие факторы влияют на климат?" — и использует ответ для построения гипотез.Связь с интернетом
Разработайте модуль для сбора данных из сети (например, через API Wikipedia или Google Search), с фильтрацией релевантной информации.
Пример: ИИ ищет исследования о климате и адаптирует свои модели.Обратная связь
Подключите базы данных (например, климатические данные NASA) и создайте алгоритм корректировки моделей ИИ на основе реальных данных (ключ «Обратная связь»).
Пример: ИИ предсказывает рост температуры, сравнивает с данными NOAA и корректирует параметры.Взаимодействие с пользователями
Реализуйте интерфейсы пользователя для получения запросов и отображения ответов на них.
Пример: Можно опираться на интерфейсы чатов основных больших языковых моделей.
Итог: Когда физики выберут лучшую модель, вы сможете интегрировать её в это окружение для симуляций. Пока же создавайте гибкую систему, готовую к будущим разработкам.
Заключение
Рекурсивная Гипотеза Реальности (RHR) — это амбициозный проект, который стремится объединить философские размышления о природе реальности с практическими шагами по созданию сильного искусственного интеллекта. Я осознаю, что мой подход может вызвать скептицизм: нестандартная аксиоматика и междисциплинарный характер неизбежно вызовут критику.
Уважаемые Хабровчане, я призываю вас сместить баланс между критикой и энтузиазмом в пользу последнего. Давайте не только разбирать RHR на части в поисках слабых мест, но и исследовать её потенциал, обсуждать возможности и искать неожиданные применения — будь то в физике, математике или разработке ИИ.
Если вас заинтересовал проект, и вы хотите и можете внести свой вклад — будь то формализация математических основ, проверка моделей на физических данных или создание программного окружения для рекурсивного ИИ — пожалуйста, напишите мне в личку. Вместе мы сможем не только глубже понять реальность, но и сделать реальный шаг к созданию сильного ИИ!
