Форум создателей искусственных интеллектов

Скорее из Estimation... Пойду подумаю. Слишком быстро для меня.

Нет, не в этом, хотя идея хорошая, нужно подумать над этим. Рекурсия в том, что три слоя Instincts, Learnings, Reasoning образуют как раз новые три системы отображения ровно такой же архитектуры как MVI в своём развити как на первых рисунках. Instincts - это простое отображение, Learnings - отображение с использованием моделей и представлений, а Reasoning - новый вход в новую MVI. Путано, понимаю, сейчас нарисую. Дай десять минут. З.Ы. Ааа, если ты ушел, тогда я чуть дольше порисую...

Первая строка - это просто воздействие отклик, которые ведет себя как функция, как инстинкт. Вторая строка - это условный рефлекс, некоторый биологический автомат, который обучен каким-то решениям каких-то моделей. Эта уже система, которая может адаптироваться и быть в гомеостазе. Третье, уже MVI, который имеет представление и исполнение некоторого маршрута. И это исполнение включает в себя три эти типа отражения. И эта рекурсия ограничена только перформансом)))

На счёт memory.То что в данный момент доступно для восприятия не достаточно. Sensor Mapping меняется каждую секунду/минуту. Его нужно накапливать/буфферизовать в памяти и дополнять из памяти в каждый момент времени. По моему глубокому убеждению именно это и происходит в сознании человека - синтез того что воспринимается и того что есть в памяти в единую субъективную реальность которая и задаёт Current State, Target State и Goals. Я понимаю что в твоей схеме не должно быть места человекоподобным решениям. Однако одним лишь секундным восприятием более мене сложную интеллектуальную систему не построишь. А обратные связи для рекурентного сигнала это скорее перебор вариантов реакции. На один и тот же Target State, например, спастись, может быть несколько инстинктов типа убежать или защищаться или сдаться. Надо же где то оценивать варианты.

Насколько я понимаю (ну и читал) там происходит чуть-чуть иначе. Память, которую мы храним - это не сенсорный маппинг, а уже векторная модель, уже текст в некоторой знаковой системе. И это делается не только для того, чтобы уменьшить объем хранения, но и для того, о чем ты написал - синтеза восприятия. По сути, то что мы воспринимаем - это внутреннее исполнение этих самых текстов. Поэтому так важно распознавание до уровня понятий, а не просто сенсорный дамп. И еще одну важную критическую вещь подскажу - малтимодальность. Малтимодальность - это не фича выразительности наших "галлюцинаций" по поводу "внешнего мира", а именно что механизм реконструкции сенсорных потоков. Именно поэтому тактильные проблемы порождают близорукость))) Эта малтимодальность присутствует уже у пчёл))

Не простая буфферизация конечно. Какой Sensor Mapping такова и буфферизация. Да хоть векторная... Ты ведь тоже не DDR память имел в виду на рисунке :). Я бы на рисунке уткнул Sensor Mapping в память, а из неё уже вывел в Goal и Current State. Это, как мне кажется, принципиальный момент. А какая там память, кратковременная, долговременная уже детали следующего порядка. Пробил Малтимодальность как механизм реконструкции сенсорных потоков. В моём понимании это и есть реконструкция очущений в субъективную реальность если речь идёт о животных и человеке. Именно эта задача решается в сознании. Метафора такова, что сознание это как доска, а ощущения как объявления на ней. Как ни назови и её не плохо бы добавить как сумматор разных Sensor Mappings да с Memory после неё или прямо в ней. Я так пологаю блок аналогичный сознанию вполне себе заслуживает своего собственного зелёненького прямоугольника. Уж больно популярна тема!

В том-то и дело, что нет. Сенсорный вход зрения почти растровый, а цифры, например, (0, 1, ..., 9) хранятся как вектора (даже эмбеддинги, но это детали). События происходят параллельно и единовременно, а хранятся как линейные нарративы. И так далее.

Пока дегенераты постят в качестве аргументов мемы с упырём-сталиным, обращаю внимание на интересный обзор, посвещенный многоагентным (социальным) взаимодействиям LLM. Из обзора получается, что интеллект - социален, а не индивидуален, растворен в обществе, а не существует как "наполнение" отдельно взятого мозга))) "Большие языковые модели достигли замечательных возможностей в различных областях, однако механизмы, лежащие в основе сложного мышления, остаются не до конца понятными. Недавние модели рассуждений превосходят сопоставимые модели, настроенные на выполнение инструкций, в сложных когнитивных задачах, что объясняется расширенным вычислением за счет более длинных цепочек рассуждений. Здесь мы показываем, что улучшенное мышление возникает не только за счет расширенных вычислений, но и за счет моделирования многоагентных взаимодействий — «общества мыслей», — которое обеспечивает диверсификацию и обсуждение между внутренними когнитивными перспективами, характеризующимися различными чертами личности и экспертными знаниями в предметной области. С помощью количественного анализа и методов механистической интерпретации, примененных к траекториям рассуждений, мы обнаружили, что модели рассуждений, такие как DeepSeek-R1 и QwQ-32B, демонстрируют гораздо большее разнообразие перспектив, чем модели, настроенные на выполнение инструкций, активируя более широкий конфликт между гетерогенными личностными и экспертными характеристиками в процессе рассуждения. Эта многоагентная структура проявляется в разговорном поведении, включая ответы на вопросы, смену точек зрения и согласование противоречивых взглядов, а также в социально-эмоциональных ролях, которые характеризуют острые диалоги, что в совокупности объясняет преимущество в точности выполнения задач рассуждения. Контролируемые эксперименты с обучением с подкреплением показывают, что базовые модели усиливают разговорное поведение, когда вознаграждение дается исключительно за точность рассуждений, а тонкая настройка моделей с использованием разговорной структуры ускоряет улучшение рассуждений по сравнению с базовыми моделями. Эти результаты показывают, что социальная организация мышления обеспечивает эффективное исследование пространства решений. Мы предполагаем, что модели рассуждений создают вычислительную параллель коллективному интеллекту в человеческих группах, где разнообразие обеспечивает превосходное решение проблем при систематической структуризации, что открывает новые возможности для организации агентов с целью использования коллективного разума." pdf (немножко на английском)