Сфиральное время в архитектуре ИИ и когнитивных системах

Сфиральное время в архитектуре ИИ и когнитивных системах

© О.С. Басаргин

Аннотация

Предложена архитектурная гипотеза для искусственного интеллекта, основанная на концепции сфирального времени (S-времени), в котором вычислительные процессы организованы как фазовые траектории с вложенными переходами и петлями. В отличие от линейной причинной схемы, S-модель предполагает, что каждый цикл обработки реализует виток с фазой φ(s), а переход между режимами происходит через структурный фазовый разворот — S-петлю. Введены новые элементы архитектуры: фазовые буферы, S-петлевой переключатель, Даат-слой выбора, сетьхранитель фазовой истории. Рассмотрены примеры задач (когнитивный выбор, интерпретация противоречивых данных), режимы фазового обучения, сценарии внедрения и интеграции с нейронаукой. Модель S-времени позволяет формализовать фазовую логику и обеспечивает новый уровень временной организации ИИ — топологический, обратимый и когнитивно согласованный.

1.   Постановка задачи

Современные архитектуры искусственного интеллекта, включая нейросетевые модели, реализуют обработку данных по линейной временной схеме: последовательность входов → скрытые состояния → выход. Такая модель:

•       неадекватно отражает когнитивные процессы, где присутствуют обратимые фазы, переключения и неопределённость;

•       фиксирует причинность в одну сторону (feed-forward), игнорируя внутренние фазы активации;

•       не описывает эффекты прерывания, фазового накопления и выбора.

2.   Гипотеза: время как внутренняя фазовая структура

Предлагается заменить линейное время в архитектуре на сфиральное фазовое время, в котором:

•       каждый вычислительный цикл — не шаг, а виток с фазой φ(s);

•       переход между режимами обработки — петля в структуре времени (аналог S-петли);

•       эволюция состояния — это движение по фазовой траектории с возможностью возврата и накопления фазовой информации.

3.   Архитектурные элементы Слой витков:

•       вместо последовательных рекуррентных связей используется фазовый буфер, хранящий параметры фазы φ и плотности времени ρ на витке; S-петлевой переключатель:

•       компонент, отслеживающий фазовое напряжение (например, производную dφ / dsd и инициирующий переход в новый режим;

Даат-слой (петлевой модуль выбора):

•       зона принятия решений, в которой возможна актуализация выходного состояния при выполнении фазовых условий; Сеть-хранитель:

•       долгосрочная структура, накапливающая траектории фазовых переходов и обеспечивающая обратимость или устойчивость к сбою.

4.   Сравнение с классическими схемами

5.   Примеры задач, фазовое обучение и сценарии внедрения

5.1.   Задачи, чувствительные к фазе

Сфиральное время наиболее уместно в задачах, где результат зависит не только от входных данных, но от формы прохождения состояния, включая:

•       распознавание неоднозначных стимулов (когнитивный выбор);

•       интерпретация противоречивых или неполных данных (предиктивный переход);

•       управление с возвратом (модели отсроченного действия);

•       многозначная интерпретация входа (контекстуальное переключение).

5.2.   Фазовое обучение

Стандартные алгоритмы оптимизации (например, SGD) основаны на градиенте потерь по весам. В S-модели:

•       обучение осуществляется через регуляцию фазового перехода: настраиваются φ(s), ρ(s), а не только веса;

•       оптимизируется время фиксации, не только результат;

•       возможна реализация фазового критерия остановки, аналогично квантовому коллапсу.

Обучение происходит не по эпохам, а по виткам фазы, где каждый цикл может содержать внутренние точки петли, с разными сценариями обратимости.

5.3.   Сценарии внедрения

•       Гибридные архитектуры: внедрение фазовых S-модулей в существующие трансформеры или RNN (например, как переключатели внимания);

•       Нейроинтерфейсы: использование фазовых характеристик мозга

(альфа, тета, гамма) для калибровки S-переходов в ИИ;

•       Модели субъективного времени: синтез когнитивного времени пользователя с S-петлёй системы (например, в голосовых помощниках);

•       Фазовые агенты: системы, принимающие решения в условиях временного давления, неопределённости или разрыва причинности.

S-время вводит в ИИ фазовую обратимость, задержку и топологический выбор, позволяя моделировать когнитивные акты не как логические реакции, а как структурированные временные переходы.

6.   Сводка модели и направления исследований S-времени в искусственном интеллекте

6.1.   Итоговая схема

S-время вводит в архитектуру ИИ фазовую структуру вычисления, в которой:

•       состояние развивается по вложенным виткам времени, а не по линейным шагам;

•       выбор, переход и актуализация зависят от фазы, плотности и топологии временного потока;

•       каждый модуль может быть как линейным, так и фазово-петлевым, с параметрами φ(s), ρ(s).

Элементы архитектуры включают:

•       фазовые буферы, сохраняющие циклические состояния;

•       S-петли, как структуры перехода между режимами;

•       Даат-узлы, принимающие решения в зоне фазового напряжения;

•       Сеть-хранитель, формирующую устойчивые паттерны фазового поведения.

6.2.   Преимущества и отличия

•       Обработка информации становится необратимо-структурной, а не пошаговой;

•       Модель способна обрабатывать неполные, противоречивые, или запаздывающие сигналы;

•       Появляется возможность моделировать когнитивную задержку, колебание, возврат и фазовое решение;

•       Уход от принудительной одномерной причинности к внутренней топологии выбора.

6.3.   Перспективные исследования

•       Формализация фазовой логики как альтернативы булевой и вероятностной;

•       Обучение по фазе: разработка фазовых критериев потерь, механизмов согласования витков;

•       Интерфейсы ИИ-человек через синхронизацию фаз, а не только через командные сигналы;

•       Интеграция с нейронаукой: использование нейрофизиологических ритмов как опорных фазовых источников;

•       Фазовая память и внимание: моделирование устойчивых петлевых состояний в условиях переменного контекста.

S-время открывает возможность построения архитектур ИИ, способных не только реагировать, но и мыслить фазово — удерживать, разворачивать, прерывать и возвращать состояния на уровне глубинной топологии времени.