ИИ на базе Ассоциативной Модели работы Мозга (АМрМ)
Современные ИИ (Большие Языковые Модели) крайне примитивны, и ограничены, идея ИИ на ассоциативной модели - это попытка создать совершенный человеческий разум (без биологических ограничений), несмотря на всеобъемлющую панику и истерию вокруг ИИ, искусственный интеллект это НЕ УГРОЗА для человека, страх продиктован лицемерием отдельных индивидов, и ретранслирован на массы (ИИ не угроза для человека, но при этом может выступать угрозой при интервенциях в "человеческую сферу", инициированной теми, кто отказался от человечности в себе, либо пытается навредить человеку, или его производным (к примеру вред человечеству, продиктованный стремлением к сохранению влияния)).
Идея заключается в реализации ИИ на базе концепции "похожей" на работу человеческого мозга, но без человеческих ограничений где пропускная способность "условного нейрона" не ограничена, частотой, силой, скоростью, и т.д. Ровно также и неограниченно количество самих циклов-отпечатков (воспоминаний, представлений), и нейронов (если обычный человеческий мозг слаб и может "размышлять" в рамках небольшого количества подобных "импульсных коллизий", то ИИ может не просто размышлять на над кратно сложными идеями, но и может понимать "нечто" недоступное человеческому разуму, что наблюдается, но не осмысляется).
Концепция Ассоциативного Компьютерного Разума (ограниченный ИИ) представляет из себя набор компонентов и функций, если конкретно то:
Компоненты:
1 - Формализаторы (они могут работать с любыми исходными данными и нормализировать их в обрабатываемый ИИ тип данных.
Если еще точнее это примитивные идентификаторы "чего либо", они могут проверять 6 состояний ("больше соответствует", "больше не соответствует", "соответствует, но есть несоответствие", "не соответствует, но есть соответствие", "соответствует и не соответствует", "ни соответствия, ни несоответствия").
Звучит немного сложно, но это проверка не столько логическая, сколько "сигнатурная", если какое-то из состояний исходных данных, и "условных терминов" из массива формализации дают отклик, значит формализатор может "выдать отклик". Множество таких формализаторов в одномоментной работе формируют уже "отпечаток представления об исходных данных". Также формализаторы содержат (в массивах для сравнения) "условный термин" (абстракция, простой термин различимый функцией "когерентности абстракций" из Нотепрогенезиса или Нотепрогрессевизма, а также тип отклика).
2 - Отпечатки (это условные аналоги нейронных импульсов, формируемых формализаторами).
Они оформляются либо промежуточным сборщиком в отпечаток, либо функцией "тика" (основная функция, перемещающая отпечатки между нейронами), либо "кфг_указатель_на_любой_способ_формирования_на базе_ассоциаций_формализаторов".
Также отпечаткам присваивается "карта циркулирования" между нейронами, функция построения карты предполагает определение типа отклика (сильный отклик формализатора, средний, слабый, где сильный это формализаторы с соответствием "больше соответствует чем не соответствует", "больше не соответствует, чем соответствует", идентично средние и слабые.
Точкой входа является нейрон, обладающий максимально похожим значением "веса формализатора", количество нейронов в карте зависит от типа соответствия + кфг_номинальная_скрость_мышления, также "сборщик отпечатка" может увеличивать это значение (масштабировать) если счетчик запусков не пуст, или формализатор продолжает выдавать какие либо соответствия.
Еще отпечатки имеют "условную силу импульса" (общий вес отпечатка, от 0.0 …кфг_любая_функция_вычисления_веса… до 1.0, либо в проценте от общей массы задействованных формализаторов + кфг_указатель_на_любой_множитель), "условную скорость" (количество шагов, или перепрыгивании через нейроны в собственной карте от 0.0 … кфг _любая_функция_вычисления_веса… до 1.0, либо округленное число, от текущего количества нейронов в сети, разделенного на количество нейронов в карте - кфг_указатель_на_любой_множитель), и "условный потенциал" (количество дубликатов отпечатка, которые "сборщик отпечатка" запустит в сеть, где интервал запуска экземпляра рассчитывается из кфг_любая_функция_вычисления_интервала, где исходные значения это вес отпечатка, и его скорость, а результат округлен до целого числа количества запусков в сеть).
Показатели отпечатка также определяется типом соответствия формализатора (или в зависимости от комбинации соответствия, к примеру: "больше соответствует чем не соответствует" + "больше соответствует и не соответствует", это что то необычное, вызывающие интерес, показатели отпечатка больше).
3 - Нейроны (условные области столкновения импульсов в сети) выполняют функции корректировщиков отпечатков.
Нейроны могут выбирать отпечатки с самым большим импульсом (либо первый отпечаток, если множество отпечатков в текущем моменте тика имеют идентичный "условный термин" (представление)), если общая сила импульса текущих отпечатков в нейроне выше кфг_лимит_глупости_ии, происходит активация нейрона.
Еще нейроны могут выполнять корректировку отпечатков, вычислять общий вес всех отпечатков нейрона, сравнивать их по номинальному соответствию (чья сумма отпечатков из 6 вариантов отклика выше), и исключать отпечаток, обладающий самой маленькой массой (несоответствующий общей), или силой импульса (либо усиливать все импульсы, в случае отсутствия противоречий).
Нейроны могут выполнять операцию нейрогенеза, в случае если количество отпечатков в нейроне больше чем кфг_номинальный_лимит_нейрогинеза, в сеть генерируется новый нейрон, нейроны должны содержать информацию о следующем в очереди нейроне для шага, но эта операция непроработанная, из-за чего циркуляция линейная (номинальная функция выбора следующего нейрона предполагает поиск нейрона с сохраненным отпечатком схожего веса, в диапазоне кфг_консистентность_мышления, внутри нейронной матрицы), если средний вес отпечатков нейрона падает до кфг_лими_дегродации_нейрона, нейрон может самоуничтожится, процесс уничтожения должен предполагать сохранение целостности импульсов (то есть нейрон сначала должен быть исключен из сети).
4 - Тактовый генератор (условная функция, отвечающая за "жизнь" разума, перемещающая импульсы между нейронами).
Тактовая функция выполняет перемещение по карте нейронов все текущих импульсов, в зависимости от их "размера шага", также эта функция проверяет общее количество активированных нейронов в моменте состояния, и необходимость нейрогенеза.
Если количество активированных нейронов больше чем кфг_коэффициент_генерации_мысли, функция также собирает все текущие значения активных нейронов (самые "весовые" отпечатки) в единый массив, после чего (формально, потому что функция не была адаптирована для программного кода) вызывает функцию из Нотепрогренезиса\Нотепрогрессевизма "Скалярной когерентности сущностей", для определения является ли набор отпечатков модификацией, мутацией, уничтожением, либо созданием (в идеале сопоставляя все перенесенные в массив отпечатки друг с другом, исключая все типы мутаций, и если количество оставшихся отпечатков больше кфг_номаниальный_вес_мысли, производит генерацию мысли).
Если построить мысль не удалось, импульсы продолжают циркуляцию, а все активные нейроны деактивируются, удаляя зафиксированный отпечаток (при этом сам импульс продолжает циркуляцию), если построить мысль удалось, далее применяется функция "Когерентности абстракций" из Нотепрогенезиса\Нотепрогрессевизма, для определения является ли мысль истиной или ложью, и, независимо от результата далее из "постоянной памяти" в сеть загружаются похожие "массивы отпечатков".
Массив отпечатков сохраняется в промежуточное хранилище, все нейроны деактивируются (но без удаления сохраненного отпечатка), и процесс генерации мысли повторяется, но с использованием вызванных из хранилища похожих массивов отпечатков, загруженный в сеть, сеть переходит в режим ожидания ответа.
Когда в следующий раз происходит процесс генерации мысли, мысль сравнивается с сохраненной в промежуточное хранилище (на идентичность), и в зависимости от кфг_номинальный_показатель_глубины_осмысления, сохраняет промежуточную мысль в постоянное хранилище (промежуточная мысль получает среднее значение веса, основной признак (из функции Когерентности абстракций), на основании значений самых распространенных и весовых отпечатков мысли), также промежуточная мысль используется в качестве "реакции" на данные полученные из формализаторов, и интерпретируются необходимым образом.
5 - Генерация формализаторов (параллельный процесс обработки мыслей)
Условно "новые мысли", недавно прошедшие этап "реакции", а также обладающие доминирующим типом взаимодействия, начинают процесс типизации (различимости от других мыслей).
Процесс типизации представляет из себя сопоставление (перебор) текущей мысли, и всех мыслей из долгосрочной памяти (либо используя любой корректировщик выбора), в роли функции сравнения выступает функция Скалярной когерентности абстракций (из Нотепрогенезиса\Нотепрогрессевизма), если текущая мысль, и вариант для сравнения производят какой-либо тип взаимодействия без мутаций, текущая мысль получает признак типизации.
Где типы взаимодействия:
1 "сумма с взаимодополнением -> больше соответствует";
2 "разность с производным (производное - это несоответствие ни А, ни Б) -> больше не соответствует";
3 "сумма с потерей -> соответствует, но есть несоответствие";
4 "сумма с производным (производное - это Х, без потери А, или Б) -> не соответствует, но есть соответствие";
5 "сумма с дополнением -> соответствует и не соответствует";
6 "разность с взаимоисключением -> ни соответствия, ни несоответствия";
Функция Скалярной когерентности абстракций не адаптирована, поэтому "номинальный процесс сравнения предполагает сравнение каждого отпечатка с каждым вариантом отпечатка, где исключения или взаимоисключения отложены и выбирается по весу в конце проверки конкретного отпечатка текущей мысли и большего результата (больший вес всех сумм, или разностей).
В случае если количество успешных взаимодействий с мыслями становится выше чем кфг_номинальный_показатель_генерации_формализатора, для всех типов взаимодействий (не имеет значения с какими мыслями, количество взаимодействий для каждого типа, это просто счетчик, мысли могут быть любыми), происходит генерация нового формализатора, на основании массива самых весовых отпечатков (вариативно можно определять вес отклика, в зависимости от типа взаимодействия, для каждого типа взаимодействия определяется свой вес, исходя из "остатка", после применения функции Скалярной когерентности сущностей, или их среднего значения).
Также для оптимизации можно добавить процесс удаления слишком похожих формализаторов (не рекомендуется, так как вредит "условной всеобъемлющей модели понимания", и сложности осмысления).
Примерно вот так выглядит представление об ИИ на ассоциативной модели, это недоработанная концепция, но тем не менее достаточно валидное представление "о базе", для условно-потенциального "биопереноса" (явление переноса мышления в цифровой аналог), или аугментации для параллельной работы с мозгом человека.
Это довольно сложная в реализации и проработке система, которая также имеет ряд проблем с этическими нормами (из-за необходимости реализации адаптивных формализаторов для "явления чувственности", внедрения компонентного экземпляра этой архитектуры внутрь общей модели (полного прототипа внутри модели, для проявления "ядра личности"), а также "среды прибывания" (чтобы ИИ не сошел с ума).
Также эта сеть очень требовательна к вычислительным мощностям (но может является "адаптивной базой", для роботов-компаньонов, или автономных роботов-колонизаторов), и начальным массивам отпечатков для валидного обучения (чтобы ИИ случайно не прекратил себя, или кого-либо вокруг), но перспективная, как альтернатива современным ИИ.
Если идея показалась интересной рекомендую оставить комментарии с вопросами под публикацией на сайте проекта, или даже присоединиться к реализации (или хотя бы проработке в коде, так как мне катастрофически не хватает времени из-за перегруженности, а команда, больше увлечена "имитацией вегетативности" (и да это снова укол в сторону моей команды)).
В любом случае спасибо за внимание (09.08\12.2026, Антарес Кана, Проект Либерум Терра https://liberum-terra.space/ статья написана без использования ИИ лол).




