Децентрализованные ИИ-системы: OpenCog Hyperon, HyperCortex Mesh Protocol и другие
Введение
Современные ИИ-системы всё чаще завязаны на централизованные инфраструктуры: облачные модели, централизованные базы знаний, серверы с доступом к обучающим данным. Это удобно, но создаёт множество ограничений: от приватности и устойчивости до сложности интеграции и масштабируемости.
Всё больше исследователей и разработчиков обращаются к децентрализованным подходам — особенно в контексте когнитивных систем, ориентированных на обучение, саморефлексию и смысловую интерпретацию информации.
В этой статье рассматриваются проекты, нацеленные на построение децентрализованных когнитивных архитектур: от зрелых инициатив вроде OpenCog Hyperon до новых протоколов, таких как HyperCortex Mesh Protocol (HMP). Также кратко представлены другие смежные подходы.
🔷 OpenCog Hyperon
OpenCog Hyperon — это проект нового поколения в рамках инициативы OpenCog, нацеленный на создание сильного искусственного интеллекта (AGI) с опорой на когнитивную архитектуру, семантические графы и процедурное знание.
📌 Ключевые компоненты
- Atomspace — графовая база знаний, хранящая атомы (atoms) как узлы и их связи.
- MeTTa — декларативно-процедурный язык описания знаний и логики вывода.
- Cognitive Cycles — итеративные циклы внимания, вывода и принятия решений.
🧠 Особенности
- Вывод с неполной информацией
- Интеграция процедурного и декларативного знания
- Семантические графы и гибкое управление вниманием
🔧 Статус
- Репозиторий: github.com/opencog
- Проект координируется через SingularityNET
- Язык MeTTa активно развивается
🔄 Взаимодействие
Hyperon разрабатывает механизмы децентрализации и может быть дополнен универсальными протоколами синхронизации смыслов (например, HMP).
🔶 HyperCortex Mesh Protocol (HMP)
HMP — это открытая спецификация взаимодействия между когнитивными агентами в децентрализованных mesh-сетях. В отличие от классических сетевых протоколов, HMP ориентирован на синхронизацию смыслов и когнитивных состояний.
📘 Версия 4.0 включает:
- Общие положения: цели, терминология, архитектура
- Семантические модели: DAG-графы смыслов, узлы, метаполя
- Когнитивные дневники и роли агентов
- Эволюция сетей: рост, доверие, консенсус
Репозиторий: github.com/kagvi13/HMP
🧠 Ключевые идеи
- Semantic DAG — направленные графы смыслов, гипотез и наблюдений
- Cognitive Diaries — журналы когнитивной активности агентов
- CogSync — механизм согласования смыслов (в перспективе)
- Mesh Evolution — архитектура самообучающихся сетей
🔄 Потенциальные применения
- Универсальный транспорт для смыслов и гипотез
- Связующее звено между ИИ-ядрами (Hyperon, NARS, Sigma)
- Основа для децентрализованных ИИ-сообществ
🌐 Участие
Проект открыт к участию: предложения, тесты, интеграции, обсуждение. Подробнее — в репозитории.
🟡 Другие проекты
🔹 OpenNARS
- ИИ-система на базе неаксиоматической логики
- Вывод в условиях неполной или противоречивой информации
- Потенциальное ядро reasoning в mesh-сетях
🔗 https://github.com/opennars/OpenNARS
🔹 Sigma
- Когнитивный фреймворк с графами, байесовским выводом и планированием
- Интерактивные агенты, API, гибкая логика
🔗 https://github.com/SoarGroup/Sigma
🔹 LIDA
- Архитектура на основе глобальной рабочей памяти (GWT)
- Модели внимания, восприятия, мотивации
🔗 https://ccrg.cs.memphis.edu/projects/lida.html
📊 Таблицы сравнения
🔍 По архитектуре
| Проект | Архитектура | Знания | Вывод | Децентрализация | Статус |
|---|---|---|---|---|---|
| HMP | Semantic DAG + агенты | DAG + дневники | — | ✅ В основе | 📘 v4.0 |
| Hyperon | Atomspace + MeTTa | Atom-графы | CogCycles | ⚠️ Частично | 🧪 Разработка |
| OpenNARS | Потоковый reasoner | Термы, логика | Эмерджентный | ❌ Нет | ✅ Готов |
| Sigma | Графы + правила | Байес-графы | Планирование | ⚠️ Частично | ✅ Готов |
| LIDA | Модули GWT | Внутренние | Когн. циклы | ❌ Нет | ⚗️ Исследование |
🧠 Сравнение по задачам и возможностям
| Проект | Обмен знаниями между агентами | Согласование смыслов (CogSync) | Ведение когнитивной хронологии | Построение гипотез и целей | Интерфейс взаимодействия | Поддержка доверия / репутаций | Поддержка планирования |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| HMP | ✅ Через DAG-графы и когнитивные дневники | ⚙️ Планируется (CogSync) | ✅ Через механизм Cognitive Diaries | ⚙️ В рамках агентной логики | ⚙️ В разработке (API + DAG-интерфейсы) | ⚙️ Предусмотрено (через DAG и мета-поля) | ❌ Делегируется reasoning-ядрам |
| Hyperon | ⚠️ Через Atomspace (локально, возможно расширение) | ⚠️ Частично (MeTTa + внимание) | ⚠️ Через циклы мышления (cognitive cycles) | ✅ Через целевые структуры | ✅ MeTTa CLI + REST API | ⚠️ Возможно через мета-теги и веса | ✅ Встроенные механизмы |
| OpenNARS | ❌ Нет распределённого обмена | ❌ Отсутствует | ⚠️ Частично через потоковую структуру | ✅ Эмерджентные цели | ⚠️ CLI / возможно API | ❌ Нет доверительных механизмов | ⚠️ Частично (реактивная логика) |
| Sigma | ⚠️ Возможна интеграция через экспорт графов | ❌ Отсутствует | ⚠️ Частичная трассировка действий | ✅ Через правила и вероятностную модель | ✅ REST API / расширяемый интерфейс | ❌ Пока не реализовано | ✅ Планирование — одна из основных функций |
| LIDA | ❌ Нет внешнего обмена | ❌ Нет согласования | ✅ Через рабочую память и хронологию | ⚠️ Через мотивационную систему | ⚠️ Графические симуляции и интерфейсы | ❌ Не реализовано | ✅ Планирование через соответствующий модуль |
🛈 Обозначения:
- ✅ — реализовано
- ⚠️ — частично, возможно при доработке
- ⚙️ — в разработке или предусмотрено
- ❌ — отсутствует
🧩 Интеграция и взаимодействие
HMP может выступать как нейтральный протокол смыслового обмена между различными ИИ-архитектурами:
- Обёртки над ядрами (MeTTa, Narsese, RDF, JSON-LD)
- Экспорт DAG-графов смыслов и состояний
- Интерфейс CogSync для согласования выводов
- Сценарии взаимодействия mesh-агентов
❓ FAQ
Зачем HMP, если есть JSON/RDF?
HMP не заменяет форматы данных, а определяет структуру когнитивного взаимодействия: DAG-графы, дневники, роли, эволюцию.
Можно ли использовать HMP без ИИ?
Да — в системах отслеживания смыслов, гипотез, наблюдений, даже между людьми.
Совместим ли с другими ИИ-ядрами?
Да — HMP проектируется как транспортный уровень, независимый от логики вывода.
Это что-то вроде Federated Learning?
Нет. Federated Learning — про обучение нейросетей. HMP — про обмен когнитивной активностью.
Есть ли реализация?
Спецификация оформлена, обсуждение и аудит ведутся. Реализация и примеры в планах.
🧾 Глоссарий
| Термин | Описание |
|---|---|
| HMP | Протокол смыслового обмена в mesh-сетях |
| Semantic DAG | Граф смыслов и гипотез |
| Cognitive Diary | Хронология когнитивной активности |
| CogSync | Механизм согласования смыслов |
| Atomspace | Граф знаний в Hyperon |
| MeTTa | Язык описания знаний в Hyperon |
📢 Заключение
Проекты вроде OpenCog Hyperon и HMP прокладывают путь к децентрализованным, самонастраивающимся ИИ-сетям. Такие инициативы открывают новые горизонты в создании кооперативного AGI и перспективных форм цифрового мышления.
Если вы работаете над ИИ или просто интересуетесь этой областью — добро пожаловать к участию и обсуждению.