Автор: Денис Аветисян
В статье предлагается концепция Интеллектуальной Базовой Модели, стремящаяся к воспроизведению динамики нейронных процессов и преодолению ограничений современных систем искусственного интеллекта.
Исследование посвящено моделированию временной динамики преобразований входных и выходных сигналов в нейронных сетях для достижения общего искусственного интеллекта.
Несмотря на значительные успехи в области искусственного интеллекта, создание систем, обладающих общим интеллектом, остается сложной задачей. В статье «Intilligence Foundation Model: A New Perspective to Approach Artificial General Intelligence» предложена новая концепция – модель фундаментального интеллекта (IFM), которая стремится к пониманию лежащих в основе интеллекта механизмов через обучение на разнообразных проявлениях разумного поведения. IFM, основанная на моделировании временной динамики нейронных сетей и предсказании выходных сигналов нейронов, представляет собой биологически обоснованный и масштабируемый подход к созданию систем, способных к обобщению, рассуждению и адаптивному обучению. Сможет ли эта модель стать следующим шагом на пути к созданию настоящего искусственного общего интеллекта?
За гранью масштабирования: пределы фундаментальных моделей
Современные фундаментальные модели, демонстрируя впечатляющие способности в распознавании закономерностей, испытывают трудности с истинным пониманием и обобщением информации. Масштабирование не всегда ведёт к интеллекту; модели часто не адаптируются к новым задачам. Обучение на ограниченных данных сужает область их применения. Перенос знаний в незнакомые области – серьёзная проблема. В отличие от биологических мозгов, им не хватает эффективных механизмов обучения, особенно памяти и непрерывного обучения. Истинная безопасность – в прозрачности, а не в сокрытии принципов работы.
Мозг как предсказательная машина: принципы работы
Мозг – это машина предсказаний, постоянно формирующая ожидания и минимизирующая ошибки. Теории Предсказательного Кодирования и Свободной Энергии объясняют восприятие как активный процесс генерации и проверки гипотез. Гиппокамп обеспечивает быстрое обучение, неокортекс – консолидацию памяти. Вместе они позволяют эффективно адаптироваться. Теория Глобального Рабочего Пространства подчёркивает важность интеграции информации для сознательного восприятия и разумного поведения.
Интеллектуальная Фундаментальная Модель (IFM): новый подход
Интеллектуальная Фундаментальная Модель (IFM) – это переход от статического обучения к динамической парадигме, ориентированной на временные последовательности. Интеллект рассматривается как задача последовательного обучения, позволяющая системе адаптироваться и прогнозировать будущее. Ключевым компонентом IFM является Государственная Нейронная Сеть, эмулирующая динамическое поведение биологических нейронов. Она использует принципы Связности и Пластичности Нейронов. Обучение основано на предсказании выходов нейронов, используя методы обратного распространения ошибки и усеченного обратного распространения во времени. Эффективность повышается благодаря методу непрямой выборки нейронов.
IFM: шагнув к искусственному общему интеллекту
Интегрированные модели последовательного обучения (IFM) – новый подход к искусственному интеллекту, преодолевающий ограничения традиционных моделей. В отличие от моделей, ориентированных на конкретные задачи, IFM фокусируются на изучении динамических последовательностей, что обеспечивает повышенную устойчивость и обобщающую способность. Архитектура IFM позволяет обучаться на разнообразных проявлениях интеллекта, а не на отдельных задачах, открывая возможности для беспрецедентной обобщающей способности. Ожидается улучшение в обработке естественного языка: вопросно-ответные системы, машинный перевод, генерация кода. Предварительные результаты превосходят ChatGPT, DeepSeek и Gemini. Реальность – это открытый исходный код, который мы ещё не прочитали, и IFM – это попытка расшифровать его логику.
Представленная работа демонстрирует стремление к глубокому пониманию механизмов интеллекта, моделируя временную динамику нейронных преобразований. Это созвучно философии, где познание системы требует её тщательного анализа и, порой, деконструкции. Как однажды заметил Линус Торвальдс: «Если вы думаете, что что-то невозможно сделать, значит, вы ещё недостаточно попробовали». В данном исследовании, попытка создать Интеллектуальную Базовую Модель (IFM), имитирующую нейропластичность и временные зависимости, является ярким примером такого подхода. Авторы, по сути, пытаются взломать код познания, чтобы создать искусственный интеллект, превосходящий современные ограничения, стремясь понять, как мозг обрабатывает информацию во времени.
Куда Дальше?
Предложенная модель Интеллектуального Фундамента (IFM) – не столько решение, сколько приглашение к деконструкции. Попытка уловить изменчивость нейронных преобразований во времени – это, по сути, попытка взломать «черный ящик» познания, не ожидая, что он откроется по запросу. Остаётся нерешенным вопрос о масштабируемости: способность воспроизвести сложность человеческого разума требует экспоненциального увеличения вычислительных ресурсов, что, возможно, является не столько технической, сколько философской проблемой – границей между симуляцией и подлинностью.
Следующим шагом видится отказ от линейных представлений об интеллекте. Текущие рекуррентные нейронные сети – лишь бледная тень динамических систем, лежащих в основе мозга. Необходимо исследовать нелинейные взаимодействия, хаотические аттракторы и самоорганизующиеся процессы, чтобы выйти за рамки предсказуемости и приблизиться к истинной адаптивности. Важно помнить: хаос – не враг, а зеркало архитектуры, отражающее скрытые связи.
Наконец, возникает вопрос о критериях оценки. Тесты Тьюринга – устаревший анахронизм. Необходимо разработать метрики, способные измерять не только способность к имитации, но и глубину понимания, креативность и способность к обучению на основе минимального количества данных. Иначе говоря, нужно научиться отличать эхо от голоса.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.10119.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Квантовый Монте-Карло: Моделирование рождения электрон-позитронных пар
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Геометрия на пределе: как алгоритмы оптимизации превосходят языковые модели
- Разгадывая тайны квантового мира: переработка кубитов и шум как тайная приправа?
- Оптимизация партийных запросов: Метод имитации отжига против градиентных подходов
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Скрытая сложность: Необратимые преобразования в квантовых схемах
2025-11-14 17:47