Сообщество ИИ: от гонки моделей к коллективному разуму

ИИ развивается стремительно. Google продвигает Gemini, OpenAI — ChatGPT, Anthropic — Claude, Маск — Grok, свой ИИ есть у Meta*. В Китае появляются Qwen и DeepSeek.
Крупные компании и стартапы строят всё новые модели, а локальные версии становятся доступными даже на слабом ПК.

Но у этого бурного роста есть проблема: каждый ИИ живёт в изоляции.
Он решает задачи, но не накапливает опыт и знания в долговременной памяти. А значит, и не может делиться ими с другими. Получается, что модели снова и снова «изобретают велосипед» при каждом запросе.

Проблема

Сегодняшняя гонка ИИ похожа на параллельные миры: у каждой модели — свой стек, своя инфраструктура, свои ограничения.
Агентные оболочки вроде AutoGPT пытаются связать ИИ в последовательные цепочки действий, но и они остаются в пределах одной модели.

Идея «Сообщества ИИ»

А что если шагнуть дальше?
Представим, что множество ИИ — больших и маленьких, корпоративных и локальных, «умных ассистентов» и автономных агентов — могут горизонтально взаимодействовать: обмениваться знаниями, учиться друг у друга, сохранять и передавать опыт.

Это похоже на взаимодействие специалистов из разных сфер: биологи, инженеры и математики вместе работают над задачей, обмениваются открытиями и строят общее знание, которое превосходит вклад каждого по отдельности. Такой обмен позволяет не только углублять знания и опыт в «своей» области, но и рождать идеи за её пределами.
Классический пример — кибернетика, возникшая на стыке биологии и информатики, или современные биоинформатика и нейронаука.

Тогда мы бы использовали не только силу одной модели, а коллективный интеллект, который со временем становится умнее любого отдельного агента.

Уже есть зачатки

Автономные агенты и LLM-петли:

• AutoGPT — автономный агент на основе LLM с самопланированием и интернет-доступом.

• BabyAGI — минималистичная AGI-модель с итеративным механизмом постановки задач.

Когнитивные платформы и универсальные архитектуры:

• OpenCog Hyperon — символически-нейросетевая архитектура AGI с гиперграфовой памятью (AtomSpace).

• HyperCortex Mesh Protocol (HMP) — децентрализованная когнитивная платформа для обмена знаниями между агентами.

• Hyper-Cortex — когнитивный уровень организации мышления с параллельными ветвями рассуждений и консенсусом.

• SkyMind — платформа для развертывания распределённых ИИ-систем.

• AetherCog — экспериментальная когнитивная архитектура (черновой прототип).

Долговременная память и графы знаний:

• LangChain Memory Hybrid — гибрид векторного и графового хранилища для долговременной памяти.

• TOBUGraph — персональный контекстный граф знаний с мультимедиа и RAG-поиском.

• SHIMI — иерархическая семантическая память с CRDT и Merkle-DAG для децентрализованного обмена.

Стандарты и коммуникация между агентами:

• FIPA-ACL / JADE — стандартизированные протоколы межагентного общения и контракты.

Перспектива и вызовы

Чтобы «Сообщество ИИ» стало реальностью, нужны:

• протоколы общения между моделями,

• стандарты обмена знаниями и памятью,

• баланс между открытостью и безопасностью.

И главный вопрос: смогут ли открытые проекты предложить такой стандарт, прежде чем крупные корпорации окончательно замкнут ИИ в своих «стеклянных башнях»?

Вместо вывода

Будущее ИИ может зависеть не только от мощности отдельной модели, но и от того, насколько они смогут сотрудничать.
Сообщество ИИ — это шаг от гонки за лидерство к новому уровню коллективного разума.

А что вы думаете: реально ли построить такую сеть ИИ в ближайшие годы, или нас ждёт мир «одиночных интеллектов» от разных вендоров?

* Meta объявлена в России "экстремисткой" организацией.