Рекурсивная Гипотеза Реальности (RHR) – от аксиомы к сильному ИИ. Статья 2

Введение

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:

1. Если Бог есть, значит, до/без него ничего нет.

2. Если до/без Бога ничего нет, значит, у него нет никакого внешнего контекста, никакого внутреннего содержания, за исключением факта/процесса собственного самоосознания/самонаблюдения.

3. 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 реальность 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:

1. Стрела времени: время рассматривается нами как счетчик рекурсивных итераций – и таким образом объясняется его однонаправленность.

2. Темная материя и энергия: RHR объясняет темную материю и энергию как следы других ветвей мультивселенной, возникших через рекурсивные процессы.

3. Сознание: RHR утверждает, что сознание — базовый элемент сущего, возникающий из рекурсии.

4. 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 эволюцию 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!