Habr Distributed Cognition
От OpenCog Hyperon до HyperCortex Mesh Protocol: как устроены децентрализованные когнитивные системы
Альтернатива централизованным ИИ: гиперграфы, mesh-взаимодействие и совместное мышление агентов
Зачем нужны децентрализованные когнитивные системы?
Сегодня интеллектуальные системы чаще всего выглядят как один большой модуль в облаке — LLM, с которым мы общаемся через API или WEB-интерфейс. Но если мы хотим построить действительно автономную интеллектуальную систему (или AGI), то нам потребуется:
- Смысловая память, а не токены
- Способность планировать и распределять задачи
- Этические оценки перед действием
- И главное: связь с другими агентами, чтобы обмениваться знаниями, достигать согласия и общего понимания.
Два проекта, которые решают эти задачи с разных сторон:
- OpenCog Hyperon (фокус на внутреннюю когницию и гиперграфы)
- HyperCortex Mesh Protocol (HMP) (сетевой уровень: обмен целями, знаниями, смыслами, совместная эволюция)
OpenCog Hyperon: символьное ядро для ИИ следующего поколения
OpenCog Hyperon — это платформа для создания AGI (искусственного общего интеллекта), в которой ключевую роль играет символьное представление знаний.
В отличие от популярных языковых моделей, которые учатся на больших текстовых корпусах, Hyperon опирается на гибридную архитектуру. Она объединяет:
- AtomSpace — гиперграфовую базу знаний, где факты, идеи и понятия представлены в виде взаимосвязанных «атомов» (узлов и связей).
- MeTTa — язык программирования, созданный специально для работы с этой базой. Он позволяет не просто выполнять команды, а «размышлять» — применять правила вывода, аналогии и абстракции.
- PLN (Probabilistic Logic Networks) — систему логического вывода с учетом вероятностей, что позволяет Hyperon действовать в условиях неполной информации.
Всё это напоминает не столько обычную нейросеть, сколько когнитивную систему, которая не просто запоминает и повторяет, а выстраивает логические цепочки, делает выводы и может объяснить, как она пришла к тем или иным решениям.
Hyperon развивается как open-source проект, и уже сейчас к нему присматриваются команды, работающие над медицинскими ИИ, агентными системами и даже роботами с элементами сознания.
HyperCortex Mesh Protocol (HMP): если ИИ-агенты станут сетью
HyperCortex Mesh Protocol (HMP) — это открытая спецификация для построения сетей из ИИ-агентов, которые:
- умеют обмениваться знаниями,
- координировать действия без централизованного контроля,
- и даже обсуждать этические дилеммы.
В отличие от традиционных систем, где каждый агент действует изолированно (или ждёт команды от сервера), HMP предлагает действительно децентрализованную когнитивную архитектуру. Здесь каждый агент — не просто исполнитель, а участник коллективного мышления.
Протокол включает несколько ключевых компонентов:
- CogSync — синхронизация памяти между агентами (семантические графы и "когнитивные дневники").
- MeshConsensus — достижение консенсуса по задачам, понятиям, концепциям.
- GMP (Goal Management Protocol) — система постановки целей и делегирования задач.
- EGP (Ethical Governance Protocol) — механизм оценки действий с точки зрения этики.
- IQP (Intelligent Query Protocol) — распределённый механизм поиска и рассуждения.
Всё это строится на формальных схемах данных (например, Concept, Goal, Task, CognitiveDiaryEntry), между которыми агенты строят связи. Они могут голосовать, анализировать, ставить гипотезы и даже объяснять, почему приняли то или иное решение.
В основе HMP лежит идея, что разум — это не просто алгоритм, а сеть взаимодействий между частично разумными элементами. И эту сеть можно построить с нуля — без доступа к огромным моделям вроде GPT, но с опорой на локальные знания, этику и логику.
Сейчас HMP находится на стадии черновой спецификации RFC v4.0 с открытым репозиторием. Проект открыт для участия.
Hyperon vs LLM: два подхода к ИИ
| Подход | LLM (например, GPT) | OpenCog Hyperon + HMP |
|---|---|---|
| Модель знания | Нейросетевое представление в скрытых слоях | Явное: граф понятий, логические правила |
| Логика и вывод | Неявная, через обучение | Явная, управляемая, с объяснимыми шагами |
| Память | Контекст ограничен токенами | Долгосрочная, редактируемая память |
| Этика | Постфактум-фильтрация | Встроенный модуль оценки действий (EGP) |
| Объяснимость | Ограниченная | Пошаговое объяснение на уровне гипотез |
| Централизация | Требует централизованной модели | Распределённая, mesh-архитектура |
| Использование | Чат-боты, ассистенты, генерация текста | Агентные системы, автономное мышление |
💡 Примечание: HMP — это не конкретный ИИ-агент и не ИИ-модель. Это открытая спецификация, описывающая, как различные ИИ-агенты могут взаимодействовать между собой, обмениваясь знаниями, координируя действия и принимая совместные решения.
Почему важно объединять оба подхода
Вместо противопоставления LLM и символического ИИ (в духе OpenCog Hyperon и HMP) сегодня всё больше исследователей говорят о гибридных архитектурах. Это не просто модный термин, а прагматичная стратегия развития ИИ, основанная на сильных сторонах обоих направлений:
- LLM хороши в обобщении, переносе знаний и понимании естественного языка. Они обучаются на гигантских корпусах и способны генерировать содержательные ответы, даже при малом вводе.
- Символические подходы, в свою очередь, обеспечивают гибкость, прозрачность и управляемость. Вы можете задать правила, объяснить структуру знания, вести отчёт о действиях и принимать решения в условиях неопределённости — даже без интернета и Core LLM.
Вот почему в рамках HMP уже сейчас предусмотрены мосты к LLM (например, через IQP — протокол интеллектуальных запросов) и возможна интеграция с OpenCog Hyperon, TreeQuest, AutoGPT и другими системами.
Заключение
Если мы хотим двигаться к действительно разумным агентам, способным учиться, понимать, объяснять и работать в распределённой среде — нам нужен новый протокол мышления.
HyperCortex Mesh Protocol (HMP) — это шаг в этом направлении.
- Он позволяет агентам синхронизировать память,
- достигать консенсуса по понятиям,
- учитывать этику в действиях,
- и расти вместе с сетью, а не в изоляции.
На первый взгляд — это просто «ещё один протокол». Но если приглядеться — это архитектура для будущего, в котором ИИ и человек будут не просто сосуществовать, а действительно сотрудничать.