Большинство современных ИИ-систем получают знания «готовыми». Их учат на огромных корпусах, а потом донастраивают. Результат впечатляет, но внутри почти всегда лежит одна и та же идея: интеллект — это следствие заранее вычисленных весов и статистики.
Я пошёл другим путём.
Цель проекта VIVI — создать систему, которая развивается подобно живому существу. Не хранит заранее готовые знания. Не опирается на огромную предобученную языковую модель. Интеллект должен возникать постепенно — из накопления опыта, формирования памяти, самоорганизации знаний, появления понятий и внутренней модели мира.
Главный принцип простой:
Интеллект — это следствие структуры памяти, а не заранее вычисленных математических весов.
Что именно пытаюсь получить
К концу проекта VIVI должна уметь:
самостоятельно воспринимать текст (а позже — изображения и звук);
иметь несколько видов памяти: рабочую, долговременную, эпизодическую, семантическую;
искать ассоциации, строить цепочки рассуждений, делать выводы и объяснять их;
замечать пробелы в знаниях и задавать уточняющие вопросы вместо «не знаю»;
планировать действия, оценивать результаты и учиться на ошибках;
понимать, что она знает, чего не знает и чему только что научилась.
Это не чат-бот и не очередная языковая модель. Это попытка построить когнитивную архитектуру, в которой интеллект формируется из опыта.
Как идёт разработка
Можно описать примерно так «ребёнок → подросток → взрослый», через развитие когнитивных функций. Каждый следующий этап обязан удовлетворять трём условиям:
не ломать уже работающие механизмы;
уменьшать количество жёстко прописанной логики;
переносить принятие решений внутрь самой системы знаний.
Сейчас уже реализованы и работают:
понимание входящего текста без жёстких правил вида «если начинается с…»;
разбор предложений в структуру события (кто, что сделал, над кем, когда, зачем); (в дальнейшем планируется убрать полностью)
рабочая память, которая удерживает несколько связанных мыслей;
механизм внимания, усиливающий нужные связи и подавляющий лишние;
градуированное отношение к знаниям: уверенный факт, слабое утверждение, конфликт, гипотеза, отвергнутое знание;
разрешение противоречий через опыт похожих объектов, а не через простое удаление;
появление обобщающих правил из наблюдений;
наследование свойств;
объяснение, почему система приняла или отвергла утверждение;
зачаток любопытства: если знаний недостаточно, система формулирует вопрос, а не отмалчивается.
Важный момент: ложное знание не стирается. Оно ослабевает, получает статус с начало «слабо» потом «отвергнуто»,но остаётся в памяти как история опыта.
Пример: как система учится на противоречии
Вот реальный фрагмент работы.
Вы: собака это животное Поняла: СОБАКА — это животное Вы: собака это растение Запомнила, но есть конфликт: СОБАКА уже связывали с животное; теперь ещё с растение. Оба знания в памяти. Вы: собака имеет лапы Вы: собака имеет хвост Вы: кошка это животное Вы: кошка имеет лапы Вы: кошка имеет хвост Вы: хомяк это животное Вы: хомяк имеет лапы Вы: хомяк имеет хвост Вы: кто такая собака Собака — это животное (уверенно); наверно растение — данные слабые/спорные.
Система держит оба утверждения. Одно пока сильнее, второе ослаблено из-за добавления кошка и хомяк, но не стёрто.
Дальше происходит «сон» — период, когда система анализирует накопленный опыт:
Вы: сон Правило: животное ≠ растение Ослаблено: СОБАКА → РАСТЕНИЕ Вы: кто такая собака Собака — это животное (уверенно)
Противоречивое знание ушло из ответа, но осталось в памяти как история. Появилось обобщающее правило уровня категории.
Теперь новый объект:
Вы: лев имеет лапы Вы: лев имеет хвост Вы: лев это растение Нет: ЛЕВ скорее «животное», а не «растение». Почему: • похожие объекты → животное • правило: животное ≠ растение • вывод: ЛЕВ не растение Вы: кто такой лев Точного определения для «лев» пока нет. Ассоциации: лапа, хвост Возможно: животное (как собака: лапа, хвост)
Система не записала «лев — животное» как твёрдый факт. Она отказалась от ложного утверждения и выдвинула гипотезу. Это осторожное поведение — важная черта.
Добавляем еще одно понятие:
Вы: животное это живое существо Вы: кто такая собака Собака — это животное (уверенно) Также следует: живое существо (через животное)
Появляется производный вывод. Система не просто хранит прямые связи — она умеет связывать данные.
Как система понимает предложения
Переходим к разбору событий.
Вы: пастух завтра пойдет пасти овец Событие: кто: пастух, что: пойти, что/кого: овца, когда: завтра Вы: когда пастух пойдет пасти овец Когда: завтра Вы: кто пойдет пасти овец Кто: пастух Вы: кого пойдет пасти пастух Кого: овца Вы: вчера друг поймал волка Событие: кто: друг, что: поймать, что/кого: волк, когда: вчера Вы: что произошло вчера вчера друг поймать волк вчера брат поймать волк (если брат тоже ловил)
Фраза перестаёт быть цепочкой слов. Она становится событием с ролями. Система удерживает несколько таких событий в рабочей памяти и может отвечать на вопросы по ним, не смешивая прошлое и будущее.
Что уже видно на практике
Знания имеют силу и статус, а не просто «есть / нет».
Конфликт не разрушает память, а становится материалом для обучения.
Обобщения появляются из опыта, а не из заранее прописанных правил.
Система может объяснить путь своего вывода.
Эпизодическая память хранит события с ролями и позволяет отвечать на вопросы «кто», «кого», «когда», «что произошло».
Рабочая память удерживает несколько связанных мыслей одновременно.
Появился механизм любопытства: вместо «не знаю» система формулирует, чего именно ей не хватает.
Новый объект с похожими признаками сначала получает гипотезу, а не готовый ярлык.
Всё это работает без внешней большой языковой модели в качестве «мозга».
Главные риски и ограничения
Задача очень большая. Главный риск — архитектурное усложнение и накопление программного долга. Нельзя бесконечно добавлять механизмы. Нужно постепенно превращать компоненты в единую систему с чёткими границами ответственности.
Сейчас продумываю четкий план как двигаться к более глубокому планированию и любопытству.
VIVI — это попытка создать самостоятельный цифровой разум, который не получает готовое мышление от внешней нейросети, а формирует собственную память, знания, связи, опыт и способность действовать
Комментарии (39)
Merehim Автор
14.08.2026 17:59В двух словах:
VIVI работает как самоорганизующаяся ассоциативная память с градуированным доверием.
Знания хранятся как связи между понятиями. У каждой связи есть сила и статус (уверенный факт / слабо / конфликт / гипотеза / отвергнуто). Когда приходит новый опыт, система:
активирует связанные понятия,
сравнивает с похожими объектами (по общим признакам),
ослабляет или усиливает связи,
выводит обобщения и производные утверждения,
замечает пробелы и формулирует вопросы.
Логика решений живёт внутри самой структуры памяти, а не в заранее прописанных правилах в коде. Сам код показывать не буду, Так же база данных построена на RUST сейчас имеет 3 слоя, планируется расширения до 12 слоев + попробую сделать что бы VIVI сама в случае необходимости могла создать или удалить слои
Ka463
14.08.2026 17:59VIVI работает как самоорганизующаяся ассоциативная память с градуированным доверием.
Современные нейросети помимо того что это статистические машины, это еще и крайне эффективные механизмы сжатия с потерями, почему то не кто над этим не задумывается когда придумывает очередной свой проект, ваш проект не взлетит, просто из за ограничения производительности и объема данных, требуемых что бы хотя бы сравниться с текущими нейросетями, тупо можете посчитать на пальцах - это тупиковая идея.
Merehim Автор
14.08.2026 17:59Я и не говорю что я делаю систему которая превзойдет нейросети, я больше проверяю, можно ли получить когнитивное поведение без готовой большой статистической машины в качестве мозг, а на это нужны совсем другие объёмы данных и другая архитектура
Moog_Prodigy
14.08.2026 17:59У вас получается классическая экспертная система. Они существуют довольно давно, и местами применяются.
Но до уровня GPT-2 даже им как раком до китая. Именно в силу своей архитектуры.
Merehim Автор
14.08.2026 17:59Да нет наверно, экспертная система — это больше написанная база правил, «если А и Б, то В». Я же не пиши правила в коде.
Moog_Prodigy
14.08.2026 17:59Незачем писать правила в коде. Правила могут быть и самообновляющимися. Кстати вспомнил, старые древние чат-программки (до ботов они тогда не доросли) использовали такой подход и марковские цепи. Можно было прямо в диалоге править понятия, и чат с ними выглядел прям точь-в-точь как у вас. Изначально там захардкожены некоторые базовые реплики, а БД пустая. Пользователь может описать что у кошки 4 лапы, хвост, уши. Затем к понятию "кошка" прицеплялись все эти признаки. Nai программа кажется называлась, а был еще Василий, да тысячи их было.
Elpi
14.08.2026 17:59Легковесно. Не нра.
Вы, как большинство других креаклов начинаете с попытки охаивать то, что было до вас. Это, мягко говоря, не дальновидно и где-то даже примитивно.
Интеллект не может существовать без базы. Аксиомы и постулаты логики. То, что в человека закладывают при обучении. Инфа, внесенная в пустоту, так в ней и сгинет. И в этом смысле современные LLM лично мне напоминают учеников начальных классов. В них закладывают. Надо набраться терпения.
Вы не справитесь с этой задачей.
DerTosser
14.08.2026 17:59В защиту автора статьи:
Москва не сразу строилась. Все с чего-то начинают, нельзя начать сразу со всего.
Охаивание и указание на очевидные недостатки - разные вещи, не так ли?
А что такое интеллект? У вас есть точное определение? А база откуда возьмётся, особенно если её изначально не было у людей, например в каменном веке? ЛЛМ это мёртвые веса, после обучения они не могут быть изменены (не принимаем возможность дообучения как полноценное и постоянное обучение на время всего жизненного цикла), не имеют собственной памяти и прочее прочее...
Вы наверняка это знаете?
Elpi
14.08.2026 17:59Ну и стройте свою "Москву". Основная претензия к автору - необоснованные притязания. Я вот тоже строю свое сооружения - но не бегаю с криками. Скромнее надо быть.
Так в этом и проявляется недостаточная обученность. Научные статьи надо учиться писать. Если вы хотите охаивать - то предъявить доказательства. Это бывает иногда, когда слабо подготовленные люди начинают претендовать на открытие в своих публикациях. Им показывают их неправоту - и забывают об их существовании. Если же вы профессионально работает в предметной области, то корректно излагать достигнутый уровень, что мол, "усилиями многих/поколениями исследователей было достоверно установлено" и т.д. "Как возможное направление эволюции области представляется интересным/перспективным сделать то-то и то-то." Тем самым вы указываете на свое понимание процессов формирования "культурного слоя".
А я ничего и не заявлял про интеллект, вы напрасно словоблудите. У меня есть некое осознание сложности проблемы - и есть обсуждаемый текст. Из которого достаточно понятно, что уровень осмысления темы автором этого текста недостаточен для решения заявляемой задачи.
Разочаровывает, что вы не пониимаете, что ничего 100% не бывает. Либо это просто примитивная софистика ("наезд" по-простому)
От себя еще раз повторю: делайте что угодно, кроме широковещательных заяв о грандиозности и гениальности вашей текущей местечковой активности. Это уже следующая стадия, до которой еще надо вначале добраться.
avshkol
14.08.2026 17:59Не понятно из статьи, как это работает, но в этом случае:
Вы: собака это животное Поняла: СОБАКА — это животное Вы: собака это растение Запомнила, но есть конфликт: СОБАКА уже связывали с животное; теперь ещё с растение. Оба знания в памяти.откуда возникает конфликт? А если растение - это синоним или разновидность животного?
А как она себя поведет в случае:
Вы: собака это животноеВы: собака это питомецВы: собака это существоMerehim Автор
14.08.2026 17:59Конфликт возникает не из «магии», а из набора правил:
Коротко можно сказать так, когда у одного понятия уже есть связь вида «X», а потом приходит «Y», и X ≠ Y, система фиксирует конкурирующие утверждения одного типа. Оба остаются в памяти, но получают статус конфликта / пониженную силу.
собака это животноесобака это питомецсобака это существоНа данном этапе будет конфликт, но будет держать несколько параллельных связей, позже если ее дообучать "Животные могут быть домашними/дикими" потом "Домашние животное это питомец" то этот конфликт исчезнет, позже проверю.
Merehim Автор
14.08.2026 17:59ох и устроил ты мне геморроя, но спасибо, реально хорошей пример, пришлось переписывать логику
DerTosser
14.08.2026 17:59Есть ещё не домашнее, но одомашненное животное, пример - курица. Домашнее? - да, питомец? - нет.
Merehim Автор
14.08.2026 17:59я уже тестирую, только я взял бурундука
Merehim Автор
14.08.2026 17:59все работает, через сопоставление, собака это животное/питомец/существо/ растение, добавил роза - это растение, кошка это животное/ питомец+ добавил подклассы после сна собака это животное и питомец и существо, курицу позже сделаю
DerTosser
14.08.2026 17:59Наверное для первичной классификации для начала подойдёт древовидное, а уже далее графовое построение отношений. Например класс "животные" и в нём все что являются животными, а домашнее/дикое - ареал обитания. Так, например есть домашние коты и дикие, но все они животные -> кошачьи -> малые кошки. Здесь наверное удобнее применять таксономию. Но интереснее, чтобы модель сама классифицировала, дать начальные примеры, а дальше сама по аналогии.
saege5b
14.08.2026 17:59Стол: горизонтальная поверхность на опорах, на нём едят.
Табуретка: малая горизонтальная поверхность, на опорах, на ней сидят.
Вопрос: к чему относится чурбак?
Напоминает БазуЗнанийВсего, где в этом же духе развлекались (Вики поначалу шла в этом направлении). Там на втором-третьем слое детализации вещей, действий или абстрактных вещах начались затыки: слишком ветвистые становились объяснения (стол-табурет-стул; лежать-сидеть-стоять-идти-бежать).
Merehim Автор
14.08.2026 17:59Но база данных и база знаний это разные вещи, как я вижу это " ребенок изначально не знает что такое стул, но из наблюдений он знает что с ним делать - это и есть знания" само понятие стула (база данных) приходит позже, но это если брать человека. Идти и бежать по факту это одно и тоже действие - это перемещение, человек видит и оценивает и понимает, как это сделать и цифровой системе которая не видит, на мой взгляд система должно сформировать правило что то типа "если объект перемещается с такой то скоростью он идет если с такой то скоростью он бежит" а с табуретка или стол примерно так - есть поверхность + есть высота → возможно, на нём можно сидеть или поставить что-то. Нет устойчивого опыта «на нём едят» или «это мебель» → не будет жёсткого «это табуретка»
saege5b
14.08.2026 17:59Академически, человеческий шаг: когда в каждый момент времени, минимум одна нога на поверхности. Бег - есть момент, когда обе ноги в воздухе.
Отсюда классические "бег на месте" и "шаг на месте".
Для четвероногих всё намного сложнее.
Со столом тоже не всё так просто, не забываем про культуры, где стол - участок пола накрытый покрывалом для вытирания рук.
Т.е. количество связей в БазеЗнаний начинает расти по экспоненте, так как надо проверять все предметы на объектность/субъектность, плюсом проверять неявные связи.
Merehim Автор
14.08.2026 17:59Лунная походка, обе ноги на поверхности и перемишение назад, тут можно найти очень много всего интересного, но это будет тестироваться позже
InsiderCrush
14.08.2026 17:59Для работы с когнитивными функциями нужны нейроны. У муравья их около 200 тысяч. Для их работы нужно порядка 50 миллионов синаптических связей. Вы такое потянете? Для работы с моделью которая будет работать на когнитивных принципах обучения и понимать что такое кошка, собака и хомя и что они животные, а не стол, думаю понадобится хотя бы что то около миллиарда нейронов (у человека где то 80 миллиардов), а сколько синаптических связем между ними, я даже не берусь гадать. Вы точно уверены что взяли ношу по силам? Просто у вас сейчас прицел ровно в сверхИИ
Merehim Автор
14.08.2026 17:59Количество нейронов и синапсов важно, когда ты пытаешься скопировать мозг. Я этого не делаю. Я беру только принципы, которые позволяют интеллекту появляться из опыта, и реализуем их в форме, доступной обычному VIVI. На текущем момент это уже работает.
Merehim Автор
14.08.2026 17:59Скажу сразу все кто говорит что у тебя не получится это не работает, мне говорили что и вот это то что есть сейчас работать не будет от слова совсем, потом я показал что работает, они молча ушли. Если вы не умеет делать двойное сальто с места - это не значит что и другие не умеют. Мне очень нравиться история Марвина Пипкина и Исаму Акасаки. Все знают, что это невозможно. Но вот приходит невежда, которому это неизвестно, – он-то и делает открытие. Альберт Эйнштейн
maxnoosphere
14.08.2026 17:59а зачем свой интеллект выращивать если готовые модели уже хорошо работают? ну типо это чисто для исследований или есть практический смысл?
GreyPhantom
14.08.2026 17:59да хотя бы за тем, чтобы уметь задавать вопросы моделям и уметь понимать ответы моделей...Или вы про чей интеллект?
Moog_Prodigy
14.08.2026 17:59Предлагаю автору скрестить ежа и ужа, чисто в теоретических целях: прикрутить какую нибудь LLM, чтобы обучала его Виви, и в реальном времени посмотреть что будет. Человеку в одно лицо нереально обучить такому обьему данных, ну а так, если даже что то будет неправильным - будет понятно, как масштабируется этот подход в целом.
Merehim Автор
14.08.2026 17:59уже делал, так как нынешняя VIVI это уже 8 или 9 проект, но и если подключить LLM то VIVI перестает думать и формировать правили она пытается LLM заменить свой мозг
longtolik
14.08.2026 17:59Направление хода мыслей правильное. Но это всё очень сложно. Я тоже о таком думал, сделал микротрансформер на языке C. Экспериментирую с ним. Он может в процессе диалога обучаться новым данным, как словам, так и предложениям. Строит некоторые связи между объектами. Но развивать это сложно. Надо создать такую систему, которая на основе некоторой базы будет сама учиться у окружающего мира. Это не быстрый процесс и результат может быть понятен спустя годы. А потом надо будет корректировать и все по-новой..
Merehim Автор
14.08.2026 17:59да понимаю, но нашел более быстрый способ, но только после полностью доделанного мозга, сейчас из 12 этапов я пока на 5, после того как будет доделан скажем так мозг, будет прикручена периферия, а потом самое сложное найти человека на одну задачу, и уже после этой задачи в течении недели будет видна полная картина
Kagvi13
14.08.2026 17:59А почему противопоставление идет в плоскости «либо LLM, либо VIVI»? На мой взгляд, VIVI вполне может взлететь как внешняя база понятий для AI-агента на базе LLM (например, через MCP или как отдельный скилл/инструмент).
В такой схеме агент использует LLM как мощный лингвистический интерфейс для общения и рассуждений, а VIVI — как внешний валидатор, строгое хранилище смыслов и динамическую память понятий. Это был бы отличный логический аудит знаний для агентов.
В моем представлении, агент мог бы просто скидывать в VIVI новые понятия и факты, а при необходимости — запрашивать из VIVI извлечение классификации понятий и связей между ними, чтобы проверить контекст и свои выводы на непротиворечивость.
Фактически, агент использует LLM для рассуждений и действий, а VIVI — для анализа: «Правильно ли я классифицирую понятие и связи между понятиями, нет ли незамеченных мной связей и скрытых от меня категорий понятия?».
Merehim Автор
14.08.2026 17:59Да планируется сделать скажем так LLM учителя, но на самом последнем этапе
Revertis
14.08.2026 17:59Вы не поняли смысл этого коммента и коммента выше. Вы уверены, что вы справитесь с задачей вообще?
Merehim Автор
14.08.2026 17:59ну если не попробую не узнаю, а все кому я предлогам мне помочь, сказали что я делаю х...ю и вообще это работать не будет и так не кто не делает, но оно начинает работать, значит и я справлюсь
azTotMD
Логи - это, конечно, хорошо. Но хотя бы в двух словах, как оно работает? High Dimensional Computing?