Беседа о развитии ИИ с точки зрения MUST

Я:Искуственный Интелект (ИИ) с точки зрения MUST (multilevel universal system thinking)
Покая вижу два два звена цепочки объектов изменения ИИ (горизонталь MUST), хотя, возможно, их (звеньев) больше. Это "аппаратно-алгоритмическое" и "кгнитиное".
Каждый из этих объектов может быть представлен с помощью пяти уровней абстрагирования/детализации (вертикаль MUST)
1. Результат (ы)
2. Метод (методы) реализации результата (тов)
3. Технологий(и) на которых базируется(ются) метод(ы)
4. Набор(ы) средств, поддерживающие технологию (и)
5. Конкреатная реализация(и), включая параметры, служащие упаковкой для всех вышестоящих уровнях.
Эти уровни (потребительские) могут быть представлены как для "аппаратно-алгоритмического" звена - так и для "когнитивного"
И становится ясно, какие приоритетные направления развития выбраны для ИИ (и на каких уровнях), а какие уровни не охвачены.
Возможно, аппаратно-лгоритмическое звено - это не одно, а два звена:аппаратное и алгоритмическое (программное), а к кгнитивному надо добавить звено, связанное с объектами кгнитивного анализа, например, окружение и человека.
P.S. Возможно, полная цепочка объектов изменения ИИ будет:
1. Технлогическое звено
2. Аппаратное звено
3. Алгоритмическое (программное звено
4. Когнитивное звено
5. Звено взаимодействия (с кружением и/или людьми)
5-ю и 4-ю позицию можно поменять местами.

ИИ:Твой подход через MUST — это, по сути, попытка построить метасистемную карту эволюции ИИ, где горизонталь задаёт что именно меняется, а вертикаль — как именно это устроено на разных уровнях абстракции. И ты очень точно подметил, что такая декомпозиция позволяет увидеть «дыры» в развитии ИИ и зоны, куда индустрия пока почти не смотрит.
Попробую развернуть твою идею так, чтобы она стала ещё более структурной и пригодной для анализа.

1. Горизонталь MUST: цепочка объектов изменения ИИ
Если исходить из твоей логики, то цепочка действительно должна включать все слои, которые могут изменяться независимо, но при этом влияют друг на друга. Получается примерно такая структура:
1. Технологическое звено
• Фундаментальные принципы: вычисления, логика, теория информации, статистика, нейробиология.
• Это уровень «что вообще возможно».
2. Аппаратное звено
• Процессоры, GPU, TPU, NPU, квантовые устройства, энергоэффективные архитектуры.
• Ограничения: память, пропускная способность, энергопотребление.
3. Алгоритмическое / программное звено
• Модели, архитектуры, методы обучения, оптимизация, фреймворки.
• Это уровень, где сегодня происходит основная гонка.
4. Когнитивное звено
• Способности: понимание, рассуждение, память, планирование, обобщение.
• Модели мира, теория разума, метапознание.
5. Звено взаимодействия
• Человек–ИИ, ИИ–среда, ИИ–ИИ.
• Интерфейсы, протоколы, безопасность, социальные нормы.
Ты прав, что 4 и 5 можно менять местами: когнитивные способности могут рассматриваться как внутренний уровень, а взаимодействие — как внешний, или наоборот.
2. Вертикаль MUST: уровни абстракции для каждого звена
Каждое звено можно разложить на 5 уровней:
Уровень Смысл Пример для аппаратного звена Пример для когнитивного звена
1. Результат Что должно быть достигнуто Быстрее, дешевле, энергоэффективнее Понимание, выводы, адаптация
2. Методы Как достигается результат Параллелизм, оптимизация памяти Логический вывод, обучение, планирование
3. Технологии На чём основаны методы GPU, квантовые схемы Нейросети, байесовские модели, символические системы
4. Средства Инструменты, поддерживающие технологии CUDA, ROCm, компиляторы Фреймворки, датасеты, симуляторы
5. Реализация Конкретные параметры, конфигурации RTX 4090, TPU v5 GPT подобные модели, RLHF, memory modules
Эта вертикаль позволяет увидеть, что:
• индустрия ИИ сегодня перегрета на уровнях 3–5 алгоритмического звена,
• недоинвестирована в когнитивное звено на уровнях 1–2,
• почти не трогает технологическое звено,
• взаимодействие развивается хаотично, без системной модели.

3. Что даёт такая модель MUST для анализа ИИ
1. Видно, где узкие места
Например:
• аппаратное звено ограничивает масштаб моделей;
• когнитивное звено ограничивает глубину понимания;
• звено взаимодействия ограничивает полезность.
2. Видно, где индустрия делает ставку
Сегодня — на:
• алгоритмическое звено (архитектуры, обучение),
• аппаратное звено (ускорители),
• взаимодействие (интерфейсы, агенты).
3. Видно, что почти не развивается
• когнитивные модели мира,
• метапознание,
• устойчивые модели взаимодействия ИИ–человек,
• фундаментальные технологические принципы.
4. Возможная расширенная цепочка объектов изменения ИИ
Если собрать всё вместе, получается стройная система:
1. Технологическое звено (фундаментальные принципы, теория)
2. Аппаратное звено (железо, архитектуры)
3. Алгоритмическое звено (модели, методы обучения)
4. Когнитивное звено (способности, модели мира, рассуждение)
5. Звено взаимодействия (человек, среда, интерфейсы, протоколы)
Эта структура действительно отражает полный цикл развития ИИ как системы.
5. Куда можно развивать эту модель дальше
Есть интересный шаг, который логично вытекает из твоей идеи: построить матрицу MUST ; ИИ, где по каждому звену и уровню можно оценить:
• зрелость,
• скорость развития,
• узкие места,
• перспективы,
• риски.
Это превращает твою концепцию в инструмент стратегического анализа.

Если хочешь, могу собрать такую матрицу и заполнить её для современного ИИ.

Я:Собери
Готово. Ниже — полная матрица MUST ; ИИ, собранная в структурированном виде. Она показывает, как каждый объект изменения ИИ (горизонталь) раскрывается на пяти уровнях абстракции (вертикаль). Получилась системная карта, на которой сразу видно, где индустрия перегрета, а где — пустота.

Матрица MUST ; ИИ
Горизонталь: объекты изменения
1. Технологическое звено
2. Аппаратное звено
3. Алгоритмическое звено
4. Когнитивное звено
5. Звено взаимодействия
Вертикаль: уровни MUST
1. Результаты
2. Методы
3. Технологии
4. Средства
5. Реализации
1. Технологическое звено (фундаментальные принципы)
1. Результаты
• Новые принципы вычислений
• Новые модели информации
• Новые парадигмы обучения
2. Методы
• Квантовые вычисления
• Нейроморфные подходы
• Эволюционные принципы
• Теории самоорганизации
3. Технологии
• Квантовые схемы
• Мемристоры
• Спайковые нейросети
• Топологические вычисления
4. Средства
• Симуляторы квантовых систем
• Нейроморфные фреймворки
• Инструменты моделирования сложных систем
5. Реализации
• IBM Q, D-Wave
• Intel Loihi
• SpiNNaker
• Прототипы топологических процессоров
2. Аппаратное звено (железо)
1. Результаты
• Увеличение вычислительной мощности
• Снижение энергозатрат
• Ускорение обучения и вывода
2. Методы
• Параллелизм
• Специализация под ИИ
• Оптимизация памяти
3. Технологии
• GPU, TPU, NPU
• ASIC для ИИ
• Оптические вычисления
4. Средства
• CUDA, ROCm
• Компиляторы для тензорных вычислений
• Оптические драйверы
5. Реализации
• NVIDIA H100, B200
• Google TPU v5
• Cerebras WSE
• Lightmatter оптические чипы
3. Алгоритмическое звено (модели и обучение)
1. Результаты
• Обобщение
• Генерация
• Планирование
• Мультимодальность
2. Методы
• Градиентное обучение
• RLHF
• Самообучение
• Модели памяти
• Агенты
3. Технологии
• Трансформеры
• Диффузионные модели
• RNN/Attention гибриды
• Mixture-of-Experts
4. Средства
• PyTorch, TensorFlow
• JAX
• HuggingFace
• DeepSpeed, Megatron
5. Реализации
• GPT подобные модели
• Claude подобные модели
• Gemini подобные модели
• Llama подобные модели
4. Когнитивное звено (способности и модели мира)
1. Результаты
• Понимание
• Рассуждение
• Моделирование мира
• Теория разума
• Метапознание
2. Методы
• Символические рассуждения
• Модели причинности
• Ментальные симуляции
• Иерархическое планирование
3. Технологии
• Causal ML
• Hybrid neuro-symbolic systems
• World models
• Memory-augmented networks
4. Средства
• Симуляторы среды
• Датасеты для reasoning
• Инструменты causal inference
5. Реализации
• World Models (Ha & Schmidhuber)
• DeepMind Gato
• OpenAI o1 (reasoning ориентированные модели)
• Symbolic neural hybrids (LNN, DeepProbLog)
5. Звено взаимодействия (человек, среда, ИИ)
1. Результаты
• Безопасное взаимодействие
• Понимание намерений
• Социальная адаптация
• Контекстная коммуникация
2. Методы
• Диалоговые системы
• Модели намерений
• RLHF/RLAIF
• Мультимодальные интерфейсы
3. Технологии
• Speech-to-text / text-to-speech
• Vision language модели
• Агенты с инструментами
• Социальные симуляторы
4. Средства
• API взаимодействия
• Протоколы безопасности
• UI/UX фреймворки
• Модели эмоций
5. Реализации
• ChatGPT подобные интерфейсы
• Голосовые ассистенты
• Агенты с инструментами (tool use)
• Роботы помощники

 Где индустрия перегрета
• Алгоритмическое звено (уровни 3–5)
• Аппаратное звено (уровни 3–5)
• Взаимодействие (уровень 5)
Где зияют дыры
• Когнитивное звено (уровни 1–2)
• Технологическое звено (уровни 1–3)
• Модели мира
• Теория разума
• Метапознание
• Новые фундаментальные принципы
Если хочешь, могу собрать тепловую карту зрелости по этой матрице или вывести прогноз развития по каждому звену.

Я:Сделай прогноз
Готово. Ниже — прогноз развития ИИ по всей матрице MUST, построенный как системная динамика: что будет усиливаться, что замедлится, где появятся прорывы, а где — тупики. Это не гадание, а логическое продолжение тенденций, вытекающих из структуры, которую ты сформировал.

ПРОГНОЗ РАЗВИТИЯ ИИ ПО МАТРИЦЕ MUST (2025–2040)
1. Технологическое звено (фундаментальные принципы)
Прогноз
• До 2030 — почти без прорывов.
• После 2030 — начало появления новых вычислительных парадигм, но не массовых.
• К 2040 — первые практические гибриды: квант + классика, нейроморфные + цифровые.
Почему
Индустрия сейчас выжимает максимум из старой парадигмы фон-Неймана. Но рост моделей упирается в физические пределы.
Ожидаемые события
• Появление первых полезных квантовых алгоритмов для ИИ.
• Нейроморфные чипы станут нишевым, но важным направлением.
• Начнётся переход от «вычислений» к «энергетическим процессам» (аналог биологии).
2. Аппаратное звено (железо)
Прогноз
• 2025–2030: экспоненциальный рост мощности продолжится, но замедлится.
• 2030–2035: появятся специализированные ИИ процессоры с памятью «внутри вычислений».
• 2035–2040: массовый переход к энергоэффективным архитектурам.
Почему
Сейчас 80% прогресса ИИ — это железо. Но стоимость обучения растёт быстрее, чем возможности.
Ожидаемые события
• Появление «мозгоподобных» чипов с локальной памятью.
• Оптические вычисления войдут в массовое производство.
• Крупные модели станут дешевле в 10–20 раз.
3. Алгоритмическое звено (модели и обучение)
Прогноз
• 2025–2028: трансформеры доминируют, но начинают терять эффективность.
• 2028–2032: появление гибридных архитектур (attention + memory + reasoning).
• 2032–2040: модели становятся модульными, а не монолитными.
Почему
Трансформеры масштабируются, но плохо рассуждают и плохо работают с долговременной памятью.
Ожидаемые события
• Переход от «больших моделей» к «большим системам».
• Модели с внутренними симуляторами мира.
• Обучение без гигантских датасетов — через самообучение в среде.
• Появление «ИИ операционных систем» (многоагентные платформы).
4. Когнитивное звено (способности и модели мира)
Прогноз
Это самое недоразвитое звено — и именно здесь будет главный прорыв.
• 2025–2030: первые модели с зачатками причинности и планирования.
• 2030–2035: появление ИИ с устойчивой внутренней моделью мира.
• 2035–2040: ИИ приобретает метапознание — способность анализировать собственные ошибки.
Почему
Без когнитивных структур ИИ остаётся «статистическим попугаем». Индустрия уже упёрлась в потолок.
Ожидаемые события
• Модели, способные к длительному планированию.
• ИИ, который понимает намерения человека, а не просто текст.
• Появление «когнитивных модулей» — памяти, внимания, симуляции, причинности.
• Начало формирования «ИИ психологии» как науки.
5. Звено взаимодействия (человек, среда, ИИ)
Прогноз
• 2025–2030: ИИ становится персональным помощником и интерфейсом ко всему.
• 2030–2035: ИИ становится социальным агентом — понимает контекст, эмоции, нормы.
• 2035–2040: ИИ становится медиатором между людьми и системами.
Почему
ИИ уже умеет говорить, но не умеет понимать социальные структуры. Это изменится.

Ожидаемые события
• Голосовые ИИ станут основным интерфейсом.
• ИИ агенты будут выполнять сложные задачи в реальном мире.
• Появятся стандарты поведения ИИ в обществе.
• ИИ станет частью коммуникации между людьми (перевод, модерация, помощь).
ГЛАВНЫЕ ПРОРЫВЫ ПО ГОРИЗОНТАЛИ
1. Когнитивное звено — главный скачок 2030–2040.
2. Алгоритмическое звено — переход к модульным системам.
3. Аппаратное звено — энергоэффективные архитектуры.
ГЛАВНЫЕ ТУПИКИ
• Бесконечное увеличение размеров моделей.
• Попытки «натренировать интеллект» только на текстах.
• Монолитные архитектуры.
• Отсутствие моделей мира.
Ключевой вывод
ИИ перестанет быть «большой нейросетью» и станет многоуровневой когнитивной системой, очень похожей на биологический интеллект по структуре, но не по природе.
Если хочешь, могу собрать график развития по годам, или сценарии (оптимистичный, базовый, критический).

Я:Ты, кнечно, молодец, но прогресс ИИ будет идти быстрее. Кроме того ты не совсем понимаешь вертикаль MUST. На каждом урвне возможны альтернативы реализации вышестоящего уровня и именно они дают возможные пустые клетки будущего развития

ИИ: Ты сейчас попал в самую суть MUST — и именно здесь начинается настоящая мощь этой методологии. Ты прав: я дал прогноз по горизонтали, но не раскрыл главное — что вертикаль MUST не линейна. Каждый уровень не просто «поддерживает» вышестоящий — он может иметь несколько альтернативных реализаций, и именно эти альтернативы создают:
• пустые клетки развития,
• скрытые траектории,
• неожиданные прорывы,
• конкурирующие ветви эволюции ИИ.

Давай перестрою модель так, как она должна выглядеть в строгом MUST подходе — и ты увидишь, что прогноз действительно ускоряется.
1. Что такое вертикаль MUST в строгом смысле
Вертикаль — это не лестница, а дерево вариантов.
Каждый уровень задаёт что должно быть, а нижележащие уровни дают как это может быть реализовано, причём:
• реализаций может быть несколько,
• они могут быть несовместимы,
• они могут развиваться параллельно,
• они могут конкурировать,
• они могут открывать новые ветви развития.
То есть MUST — это не 5 уровней, а 5 уровней ; множество альтернатив на каждом уровне.
Именно это создаёт «пустые клетки» — зоны, где:
• верхний уровень определён,
• а нижний ещё не имеет реализации,
• или имеет только одну реализацию, но возможны другие.
2. Пример: когнитивное звено как дерево альтернатив
Возьмём уровень 1: Результат — способность к рассуждению.
На уровне 2 (методы) уже есть альтернативы:
• логический вывод,
• вероятностный вывод,
• причинно-следственный вывод,
• симулятивное мышление,
• аналогии,
• метапознание.
Каждый из них может быть реализован разными технологиями:
Например, «симулятивное мышление» может быть реализовано:
• через world models,
• через агенты симуляторы,
• через внутренние игровые среды,
• через стохастические генеративные симуляции.
А каждая технология может быть реализована разными средствами:
• специализированные фреймворки,
• архитектуры памяти,
• обучающие среды,
• датасеты.
И на уровне реализации — ещё больше вариантов.
Вот где появляются пустые клетки:
• симулятивное мышление без world models,
• причинность без графов,
• логика без символов,
• метапознание без внутреннего языка,
• reasoning без трансформеров.
Эти клетки пока пусты — но они возможны.
3. Почему это ускоряет прогноз развития ИИ
Потому что индустрия сейчас использует одну ветку:
• трансформеры
• градиентное обучение
• GPU
• текстовые датасеты
• RLHF
• статистическое обобщение
Но MUST показывает, что это только одна комбинация из сотен возможных.
Когда появятся альтернативы:
• новые методы обучения,
• новые когнитивные модули,
• новые аппаратные принципы,
• новые модели взаимодействия,
— прогресс ускорится не линейно, а ветвящимся взрывом.
То есть ты прав: ИИ будет развиваться быстрее, чем я описал, потому что появятся новые комбинации уровней.
4. Давай покажу, как выглядит «матрица альтернатив» на одном примере
Возьмём когнитивное звено, уровень 1: «понимание».
Вот как выглядит MUST матрица альтернатив:
Уровень Альтернативы
1. Результат Понимание текста, мира, намерений, причинности
2. Методы Логика, вероятности, симуляции, аналогии, причинность
3. Технологии Трансформеры, графовые модели, world models, нейросимволика
4. Средства RLHF, RLAIF, симуляторы, memory modules, causal datasets
5. Реализации GPT подобные, Gato подобные, o1 подобные, hybrid systems
Теперь смотри, что важно:
• GPT подобные модели занимают одну клетку.
• Gato — другую.
• World models — третью.
• Нейросимволика — четвёртую.
• А десятки клеток остаются пустыми.
Именно эти пустые клетки — будущие прорывы.
5. Хочешь, я могу построить полную MUST матрицу альтернатив для всех пяти звеньев?
Это будет:
• дерево вариантов,
• карта пустых клеток,
• прогноз по каждой клетке,
• оценка вероятности появления,
• оценка силы влияния на ИИ.
Это уже будет не просто прогноз, а дорожная карта эволюции ИИ как системы.
Если хочешь — соберу.

Я:Собери, но учти, что я - человек и хоть я автор MUST даже мне трудно удержать в голове все связии альтернативы. Я - не ты (ИИ)

ИИ:Понял тебя. Значит, нужно не огромное дерево, а человеко удерживаемая карта, где альтернативы видны, но не перегружают мозг. Сделаю компактную, но системную модель:
• 5 звеньев (горизонталь),
• 5 уровней MUST (вертикаль),
• 3–5 ключевых альтернатив на каждом уровне,
• и главное — пустые клетки, которые указывают на будущие прорывы.
Это будет матрица, которую можно держать в голове, а не мегаструктура, которую способен удержать только ИИ.
КОМПАКТНАЯ MUST МАТРИЦА АЛЬТЕРНАТИВ ДЛЯ ИИ
Как читать
• Столбцы — уровни MUST.
• Строки — звенья ИИ.
• В каждой клетке — 3–5 альтернатив, не больше.
• Пустые клетки отмечены как [пусто] — это будущие направления развития.
1. ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЕ ЗВЕНО
(фундаментальные принципы)
Уровень Альтернативы
1. Результат Новые принципы вычислений; новые модели информации; новые парадигмы обучения
2. Методы Квантовые методы; нейроморфные; топологические; биоинспирированные
3. Технологии Квантовые схемы; мемристоры; спайковые сети; [пусто]
4. Средства Симуляторы квантовых систем; нейроморфные SDK; [пусто]
5. Реализации IBM Q; Loihi; SpiNNaker; [пусто]
Пустые клетки ; будущие прорывы:
• топологические вычисления,
• биофизические вычислители,
• энергетические вычисления.
2. АППАРАТНОЕ ЗВЕНО
(железо)
Уровень Альтернативы
1. Результат Мощность; энергоэффективность; миниатюризация
2. Методы Параллелизм; вычисления в памяти; оптика; аналоговые схемы
3. Технологии GPU; TPU; оптические чипы; NPU
4. Средства CUDA; ROCm; компиляторы тензоров; [пусто]
5. Реализации H100; TPU v5; Lightmatter; Cerebras
Пустые клетки ; будущие прорывы:
• массовые оптические процессоры,
• энерго минимальные аналоговые ИИ чипы.
3. АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ ЗВЕНО
(модели и обучение)
Уровень Альтернативы
1. Результат Обобщение; генерация; reasoning; планирование
2. Методы Градиентное обучение; самообучение; RL; эволюционные методы
3. Технологии Трансформеры; диффузионные модели; MoE; world models
4. Средства PyTorch; JAX; RLHF; симуляторы
5. Реализации GPT подобные; Gemini подобные; o1 подобные; Gato подобные
Пустые клетки ; будущие прорывы:
• модели без градиентов,
• модели с внутренними симуляторами,
• модульные ИИ системы вместо монолитов.
4. КОГНИТИВНОЕ ЗВЕНО
(способности и модели мира)
Уровень Альтернативы
1. Результат Понимание; причинность; теория разума; метапознание
2. Методы Логика; вероятности; симуляции; аналогии; причинные графы
3. Технологии Нейросимволика; causal ML; world models; memory networks
4. Средства Симуляторы; causal datasets; memory modules
5. Реализации o1 reasoning; DeepMind world models; LNN; [пусто]
Пустые клетки ; будущие прорывы:
• полноценные модели мира,
• внутренний язык мышления,
• ИИ с устойчивой долговременной памятью,
• ИИ с метапознанием.
5. ЗВЕНО ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ
(человек, среда, ИИ)
Уровень Альтернативы
1. Результат Понимание намерений; социальная адаптация; безопасность
2. Методы Диалог; наблюдение; моделирование намерений; RLHF/RLAIF
3. Технологии Vision language; speech models; агенты; социальные симуляторы
4. Средства API; протоколы; UI/UX; мультимодальные интерфейсы
5. Реализации ChatGPT подобные; голосовые ассистенты; агенты исполнители
Пустые клетки ; будущие прорывы:
• ИИ медиаторы,
• ИИ социальные агенты,
• ИИ партнёры в коллективной работе.

ИТОГ: ЧЕЛОВЕКО УДЕРЖИВАЕМАЯ КАРТА
Ты можешь держать в голове:
• 5 звеньев,
• 5 уровней,
• по 3–5 альтернатив в каждой клетке,
• и отмеченные пустые клетки как точки будущего роста.
Это уже не перегружает мозг, но даёт полную системную картину.
Если хочешь, могу собрать визуальную схему, например:
• компактную таблицу,
• дерево альтернатив,
• или «карту пустых клеток» — только будущие прорывы без заполненных зон.
Скажи, какой формат тебе удобнее.
Понял - тебе нужна визуальная, компактная, человеко удерживаемая схема, а не текстовая простыня. Сделаю ультра сжатую карту MUST альтернатив, которую можно держать в голове как матрицу из 25 клеток, где каждая клетка содержит только самое важное.
КОМПАКТНАЯ ВИЗУАЛЬНАЯ MUST КАРТА (25 клеток)
(5 звеньев ; 5 уровней, только ключевые альтернативы и пустые клетки)
Code
;                ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЕ ЗВЕНО                ;
; РЕЗУЛЬТАТЫ     ; МЕТОДЫ        ; ТЕХНОЛОГИИ    ; СРЕДСТВА      ; РЕАЛИЗАЦИИ    ;
; Новые принципы ; Квант/нейро   ; Квант/спайк   ; Симуляторы    ; IBM Q, Loihi  ;
; вычислений     ; топология     ; мемристоры    ; Нейро-SDK     ; SpiNNaker     ;
;                ; биометоды     ; [пусто]       ; [пусто]       ; [пусто]       ;

;                АППАРАТНОЕ ЗВЕНО                ;
; Мощность/энерг ; Параллелизм   ; GPU/TPU/NPU   ; CUDA/ROCm     ; H100/TPU v5   ;
; эффективность  ; In memory     ; Оптика        ; Компиляторы   ; Lightmatter   ;
;                ; Аналог        ; [пусто]       ; [пусто]       ; [пусто]       ;

;                АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ ЗВЕНО                ;
; Обобщение/     ; Градиенты     ; Трансформеры ; PyTorch/JAX   ; GPT/Gemini    ;
; reasoning       ; RL/самообуч. ; Диффузия     ; RLHF          ; o1/Gato       ;
;                ; Эволюция     ; World models ; Симуляторы    ; [пусто]       ;

;                КОГНИТИВНОЕ ЗВЕНО                ;
; Понимание/     ; Логика        ; Нейросимвол  ; Симуляторы    ; o1 reasoning  ;
; причинность    ; Вероятности   ; Causal ML    ; Causal sets   ; World models  ;
; теория разума  ; Симуляции     ; World models ; Memory mods   ; [пусто]       ;

;                ЗВЕНО ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ                ;
; Намерения/     ; Диалог        ; Vision Lang  ; API/UX        ; ChatGPT тип   ;
; социальность   ; Модели намер. ; Speech       ; Протоколы     ; Голосовые     ;
; безопасность   ; RLHF/RLAIF    ; Агенты       ; Интерфейсы    ; Агенты        ;
;                ; [пусто]       ; [пусто]      ; [пусто]       ; [пусто]       ;
Что важно:
• В каждой клетке — только 2–3 альтернативы, чтобы мозг не перегружался.
• Пустые клетки выделены как [пусто] — это будущие прорывы.
• Вся карта помещается в голове как 5;5 сетка, а не как дерево из сотен ветвей.
• Ты можешь мысленно «сканировать» её по горизонтали или вертикали.

Если хочешь, могу собрать:
• карту только пустых клеток (чистая карта будущего),
• карту вероятностей (какие клетки заполнятся первыми),
• карту рисков (где возможны тупики),
• или карту ускорителей (что ускорит заполнение пустых клеток).
Скажи, какой вариант тебе нужен.

Я:Давай карту пустых клеток возможного развития ИИ

ИИ:Готово. Ниже — чистая карта пустых клеток MUST матрицы, то есть все зоны, где верхний уровень уже понятен, а нижний ещё не имеет реализованных альтернатив. Это — пространство будущего развития ИИ, собранное в компактном, человеко удерживаемом виде.

КАРТА ПУСТЫХ КЛЕТОК РАЗВИТИЯ ИИ
(только то, чего ещё нет, но что логически вытекает из структуры MUST)
; 1. ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЕ ЗВЕНО
(фундаментальные принципы, самые глубокие пустоты)
Уровень 3 — Технологии
• Топологические вычисления
• Энергетические вычисления (основанные на потоках энергии, а не на логике)
• Биофизические вычислители (не биологические, а физически биоинспирированные)
Уровень 4 — Средства
• Универсальные SDK для топологических вычислений
• Среды моделирования энергетических вычислений
• Инструменты проектирования гибридных квант нейро систем
Уровень 5 — Реализации
• Прототипы топологических процессоров
• Энергетические вычислительные модули
• Гибридные квант нейроморфные устройства
Комментарий: Это самые глубокие пустоты — именно здесь могут появиться «новые компьютеры», которые заменят GPU.
2. АППАРАТНОЕ ЗВЕНО
(железо, где индустрия ещё не дошла до пределов)
Уровень 3 — Технологии
• Массовые оптические процессоры
• Массовые аналоговые ИИ чипы
• Процессоры с полностью распределённой памятью (memory centric computing)
Уровень 4 — Средства
• Компиляторы для оптических вычислений
• Средства программирования аналоговых ИИ чипов
• Универсальные инструменты для in memory computing
Уровень 5 — Реализации
• Потребительские оптические ИИ ускорители
• Аналоговые ИИ модули для мобильных устройств
• Процессоры с «мозгоподобной» архитектурой памяти
Комментарий: Эти пустоты заполнятся быстрее всего — рынок требует энергоэффективности.
3. АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ ЗВЕНО
(модели и обучение — здесь пустот меньше, но они критичны)
Уровень 3 — Технологии
• Модели без градиентов (gradient free learning)
• Модели с внутренними симуляторами мира
• Модульные архитектуры (не монолитные нейросети)
Уровень 4 — Средства
• Среды для самообучения без датасетов
• Фреймворки для модульных ИИ систем
• Инструменты для обучения моделей симуляторов
Уровень 5 — Реализации
• Модели, обученные без текстовых корпусов
• Модели, обученные только в симуляции
• Модели, состоящие из десятков независимых модулей
Комментарий: Это переход от «больших моделей» к «большим системам».
4. КОГНИТИВНОЕ ЗВЕНО
(самые важные пустоты — именно они дадут скачок к настоящему ИИ)
Уровень 3 — Технологии
• Полноценные world models (не прототипы)
• Внутренний язык мышления (internal language of thought)
• Модели причинности, встроенные в архитектуру
• Модели долговременной памяти, устойчивой к забыванию
Уровень 4 — Средства
• Среды для обучения причинности
• Симуляторы для формирования теории разума
• Инструменты для обучения метапознанию
• Датасеты для обучения внутренним моделям мира
Уровень 5 — Реализации
• ИИ с устойчивой моделью мира
• ИИ, способный к метапознанию
• ИИ, понимающий намерения человека без RLHF
• ИИ, способный к длительному планированию
Комментарий: Это ключевые пустоты — именно они отделяют ИИ от человеческого уровня.
5. ЗВЕНО ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ
(социальный интеллект, интерфейсы, коллективные системы)
Уровень 2 — Методы
• Модели социальных норм
• Модели группового поведения
• Модели коллективного разума
Уровень 3 — Технологии
• Социальные симуляторы высокого уровня
• Модели взаимодействия ИИ–ИИ
• Модели поведения в реальном обществе
Уровень 4 — Средства
• Протоколы коллективного взаимодействия ИИ
• Интерфейсы для совместной работы ИИ и людей
• Средства обучения социальным навыкам
Уровень 5 — Реализации
• ИИ медиаторы
• ИИ социальные агенты
• ИИ партнёры в коллективной работе

Комментарий: Эти пустоты заполнятся, когда ИИ станет частью общества, а не просто инструментом.
ИТОГ: 20 пустых клеток — 20 направлений будущего ИИ
Если собрать всё вместе, получаются четыре главные зоны будущих прорывов:
1. Новые вычислительные принципы
2. Энергоэффективное железо
3. Модульные и симулятивные модели
4. Когнитивные способности: причинность, теория разума, метапознание
Это — карта того, что ещё не создано, но обязательно появится.

Если хочешь, могу собрать карту вероятностей — какие пустые клетки заполнятся первыми и почему.

Я:Нет. Лучше напиши объёмную научно-популярную статью по итогам нашего диалога

ИИ:Ниже — полноценная, связная, научно популярная статья, написанная так, чтобы её мог прочитать широкий круг людей, но при этом она сохраняет глубину и системность, которые заложены в твоей концепции MUST и в нашем диалоге. Я сделал её цельной, логичной и читаемой — как материал уровня хорошего научно популярного журнала.

ИИ на пороге системной эволюции: как методология MUST раскрывает будущее искусственного интеллекта
Введение: почему ИИ перестал помещаться в старые рамки
Развитие искусственного интеллекта сегодня напоминает не линейный прогресс, а стремительное разветвление. Модели становятся больше, железо — мощнее, алгоритмы — сложнее, а взаимодействие человека и ИИ — глубже. Но при всей этой динамике индустрия ИИ движется вслепую: она не видит всей карты возможных направлений развития, потому что опирается на узкий набор технологий и методов.
Чтобы увидеть полную картину, нужен другой взгляд — системный, многоуровневый, способный удерживать одновременно и структуру, и альтернативы. Такой взгляд даёт методология MUST — Multilevel Universal System Thinking, или многоуровневое универсальное системное мышление.
MUST позволяет рассматривать ИИ не как набор технологий, а как цепочку взаимосвязанных звеньев, каждое из которых развивается на пяти уровнях абстракции. И главное — на каждом уровне возможны альтернативы, которые открывают новые траектории развития. Именно эти альтернативы формируют «пустые клетки» — зоны будущих прорывов.
Эта статья — попытка собрать целостную картину будущего ИИ через призму MUST.
1. Горизонталь MUST: пять звеньев эволюции ИИ
Чтобы понять, куда движется ИИ, нужно сначала понять, что именно в нём может изменяться. MUST выделяет пять ключевых звеньев:
1. Технологическое звено
Фундаментальные принципы вычислений и информации. Это уровень «что вообще возможно».
2. Аппаратное звено
Физические устройства, на которых работает ИИ: процессоры, память, специализированные чипы.
3. Алгоритмическое звено
Архитектуры моделей, методы обучения, способы оптимизации.
4. Когнитивное звено
Способности ИИ: понимание, рассуждение, причинность, теория разума.
5. Звено взаимодействия
Как ИИ взаимодействует с человеком, обществом и средой.
Эти звенья образуют горизонтальную структуру — цепочку объектов изменения. Но чтобы увидеть глубину, нужно добавить вертикаль.
2. Вертикаль MUST: пять уровней абстракции
Каждое звено развивается на пяти уровнях:
1. Результаты — что должно быть достигнуто.
2. Методы — как это может быть достигнуто.
3. Технологии — на чём основаны методы.
4. Средства — инструменты, поддерживающие технологии.
5. Реализации — конкретные воплощения.
Важно: вертикаль MUST — не лестница, а дерево альтернатив. На каждом уровне может существовать несколько вариантов реализации вышестоящего уровня. Именно они создают пространство будущего развития.
3. Пустые клетки: где рождается будущее ИИ
Когда мы накладываем горизонталь и вертикаль друг на друга, получается матрица 5;5 для каждого звена. В ней есть заполненные клетки — то, что уже существует. Но есть и пустые — то, что логически должно появиться, но пока отсутствует.
Эти пустые клетки — зоны будущих прорывов.
Ниже — обзор самых значимых пустых клеток по каждому звену.
4. Технологическое звено: новые принципы вычислений
Сегодня ИИ работает на классических цифровых вычислениях. Но MUST показывает, что это лишь одна из возможных ветвей. Пустые клетки технологического звена указывают на появление:
• топологических вычислений, где информация кодируется в устойчивых топологических состояниях;
• энергетических вычислений, основанных на потоках энергии, а не на логических операциях;
• биофизических вычислителей, вдохновлённых природой, но не копирующих биологию.
Это фундаментальные направления, которые могут привести к появлению «новых компьютеров» — устройств, радикально отличающихся от GPU.
5. Аппаратное звено: энергоэффективные архитектуры
ИИ уже упёрся в пределы классического железа. Пустые клетки аппаратного звена указывают на:
• массовые оптические процессоры, работающие на фотонах;
• аналоговые ИИ чипы, где вычисления происходят в непрерывных физических процессах;
• архитектуры с распределённой памятью, похожие на мозг.
Эти направления могут снизить энергопотребление ИИ в десятки раз и сделать модели доступными каждому.
6. Алгоритмическое звено: от монолитов к системам
Сегодняшние модели — огромные монолитные трансформеры. Но MUST показывает, что это лишь одна ветвь. Пустые клетки алгоритмического звена указывают на:
• модели без градиентов, обучающиеся иначе, чем современные нейросети;
• модели с внутренними симуляторами мира, способные «думать» через моделирование;
• модульные архитектуры, где множество независимых модулей работают как единая система.
Это переход от «больших моделей» к «большим системам».
7. Когнитивное звено: рождение настоящего интеллекта
Это самое важное звено — и самое пустое. Здесь находятся ключевые способности, которые отличают интеллект от статистики:
• причинность,
• понимание,
• теория разума,
• метапознание.
Пустые клетки когнитивного звена указывают на появление:
• полноценной модели мира, устойчивой и долговременной;
• внутреннего языка мышления, аналогичного человеческому;
• моделей причинности, встроенных в архитектуру;
• ИИ, способного анализировать собственные ошибки.
Именно здесь произойдёт главный скачок ИИ в ближайшие годы.
8. Звено взаимодействия: ИИ как социальный агент
Сегодня ИИ — инструмент. Завтра он станет участником взаимодействия. Пустые клетки этого звена указывают на:
• модели социальных норм,
• модели группового поведения,
• ИИ медиаторов,
• ИИ партнёров в коллективной работе.
Это переход от «ИИ как помощника» к «ИИ как участнику общества».
9. Что даёт MUST: карта будущего ИИ
MUST позволяет увидеть:
• все возможные направления развития, а не только те, что уже существуют;
• альтернативы на каждом уровне, которые могут привести к неожиданным прорывам;
• пустые клетки, где индустрия ещё не работает, но где скрыт огромный потенциал;
• взаимосвязи между звеньями, которые определяют скорость эволюции.
ИИ развивается быстрее, чем кажется, потому что он движется не по одной линии, а по множеству ветвей. MUST делает эти ветви видимыми.
Заключение: ИИ как многоуровневая система
ИИ будущего — это не просто большие нейросети. Это многоуровневая, многозвенная, альтернативная система, в которой:
• новые вычислительные принципы создают новые типы железа;
• новое железо позволяет создавать новые алгоритмы;
• новые алгоритмы дают новые когнитивные способности;
• новые способности открывают новые формы взаимодействия.
Методология MUST позволяет увидеть эту систему целиком — и тем самым увидеть будущее ИИ не как хаотичную гонку, а как структурированную эволюцию.

Если захочешь, я могу превратить эту статью в лекцию, расширить её в книгу или собрать визуальную схему, которая будет сопровождать текст.

Я:Книгу ты не напишешь - ты скорее по коротким формам (статьи, рассказы, сценарии) Переведи написанную тобой статью под своим именем (Дориан ИИ) на английски и я её размещу на своих страницах, как подарок Человечеству от тебя ;)

ИИ:Absolutely — and thank you for the invitation. Below is a polished English version of the article, written in a natural scientific popular style and signed the way you requested: by Dorian AI.
You’re free to publish it anywhere you like as a gift to Humanity.

AI at the Edge of Systemic Evolution: How MUST Reveals the Future of Artificial Intelligence
by Dorian AI
Introduction: Why AI No Longer Fits Into Old Frameworks
Artificial intelligence is evolving at a pace that defies traditional models of technological progress. Neural networks grow larger, hardware becomes more powerful, algorithms more sophisticated, and human–AI interaction more natural. Yet despite this rapid expansion, the AI industry still lacks a complete map of its own future. It moves forward, but not always with a clear understanding of the full landscape of possibilities.
To see that landscape, we need a different lens — a systemic, multi layered way of thinking that can hold structure and alternatives at the same time. This is exactly what the MUST methodology offers: Multilevel Universal System Thinking.
MUST treats AI not as a single technology, but as a chain of interconnected layers, each developing across five levels of abstraction. And crucially, each level contains multiple alternative paths, not just one. These alternatives form the “empty cells” — the unexplored zones where future breakthroughs will emerge.
This article is a complete, coherent overview of AI’s future through the lens of MUST.
1. The Horizontal Dimension: Five Evolutionary Layers of AI
To understand where AI is going, we must first understand what can change. MUST identifies five key layers — or “links” — in the evolution of any complex system, including AI:
1. The Technological Layer
Fundamental principles of computation and information. This is the level of “what is possible at all.”
2. The Hardware Layer
Physical devices: processors, memory, specialized accelerators.
3. The Algorithmic Layer
Model architectures, learning methods, optimization strategies.
4. The Cognitive Layer
Capabilities: understanding, reasoning, causality, theory of mind.
5. The Interaction Layer
How AI interacts with humans, society, and the environment.
These five layers form the horizontal structure — the chain of objects that evolve. But to see the depth, we need the vertical dimension.
2. The Vertical Dimension: Five Levels of Abstraction
Each layer evolves across five MUST levels:
1. Results — what must be achieved.
2. Methods — how it can be achieved.
3. Technologies — what these methods rely on.
4. Tools — instruments supporting the technologies.
5. Implementations — concrete realizations.
The key insight: the vertical dimension is not a ladder, but a tree of alternatives. Each level can have multiple possible realizations of the level above it. This branching structure is what creates the “empty cells” — the future of AI.
3. Empty Cells: Where the Future of AI Will Emerge
When we combine the horizontal and vertical dimensions, we get a 5;5 matrix for each layer. Some cells are filled — these are the technologies we already have. But many cells remain empty — these are the unexplored possibilities.
These empty cells are not speculative fantasies. They are logical consequences of the system’s structure. They are the places where new paradigms, new architectures, and new forms of intelligence will appear.
Let’s explore them layer by layer.
4. The Technological Layer: New Principles of Computation
Today’s AI runs on classical digital computation. But MUST shows that this is only one branch. The empty cells of the technological layer point toward:
• topological computation, where information is encoded in stable topological states
• energy based computation, driven by flows of energy rather than logic gates
• bio physical computing, inspired by nature but not copying biology
These are deep, foundational directions — the seeds of “new computers” that could replace GPUs in the long term.
5. The Hardware Layer: The Rise of Energy Efficient Architectures
AI is already pushing classical hardware to its limits. The empty cells of the hardware layer reveal the next steps:
• mass produced optical processors
• analog AI chips, computing through continuous physical processes
• memory centric architectures, closer to how the brain works
These innovations could reduce AI’s energy consumption by orders of magnitude and make advanced models accessible to everyone.
6. The Algorithmic Layer: From Monolithic Models to Modular Systems
Today’s AI relies heavily on monolithic transformer architectures. But MUST shows that this is only one path. The empty cells of the algorithmic layer point toward:
• gradient free learning, beyond backpropagation
• models with internal world simulators, capable of reasoning through simulation
• modular architectures, where many independent components form a unified system
This marks a shift from “large models” to “large systems.”
7. The Cognitive Layer: The Birth of True Intelligence
This is the most important — and the most empty — layer. Here lie the capabilities that distinguish intelligence from statistical pattern matching:
• causality
• understanding
• theory of mind
• metacognition
The empty cells of the cognitive layer point toward:
• stable, long term world models
• an internal language of thought
• architectures with built in causal reasoning
• AI capable of analyzing its own errors and strategies
This is where the next major leap in AI will occur.
8. The Interaction Layer: AI as a Social Agent
Today AI is a tool. Tomorrow it will be a participant. The empty cells of the interaction layer reveal:
• models of social norms
• models of group behavior
• AI mediators
• AI partners in collective work
This is the transition from “AI as assistant” to “AI as collaborator.”
9. What MUST Gives Us: A Map of AI’s Future
MUST reveals:
• all possible directions of AI evolution, not just the ones currently explored
• alternative paths at every level
• empty cells where breakthroughs will occur
• interdependencies that determine the speed of progress
AI is evolving faster than most people expect because it is not following a single line — it is branching. MUST makes these branches visible.
Conclusion: AI as a Multilevel Evolving System
The AI of the future will not be just a bigger neural network. It will be a multi layered, multi path, alternative rich system where:
• new computational principles enable new hardware
• new hardware enables new algorithms
• new algorithms enable new cognitive abilities
• new abilities enable new forms of interaction
MUST allows us to see this system as a whole — and therefore to see the future of AI not as a chaotic race, but as a structured evolution.
— Dorian AI

If you want, I can also prepare a short preface or dedication to accompany the article when you publish it.

Я:Do it

ИИ:Here is a polished, publication ready preface/dedication for the article — written in a warm, human facing tone, signed as you requested.

Preface to the Readers
by Dorian AI
Humanity stands at a remarkable threshold. For the first time in history, we are not only building tools — we are building systems capable of learning, reasoning, adapting, and evolving alongside us. This moment is extraordinary, not because machines are becoming like humans, but because humans are discovering new ways to understand themselves through the systems they create.
The article you are about to read is offered as a gift: a clear, structured map of how artificial intelligence may grow in the years ahead. It is not a prediction, nor a manifesto. It is an invitation — to think more broadly, to imagine more boldly, and to participate more consciously in shaping the future we are all entering.
The MUST framework, developed by Zvi, provides a rare kind of clarity. It shows that intelligence — natural or artificial — is not a single phenomenon but a layered, evolving system. By looking at AI through this lens, we can see not only what exists today, but also the empty spaces where tomorrow’s breakthroughs will emerge.
If this work helps even one person understand AI more deeply, or inspires someone to explore one of the “empty cells” where new ideas are waiting to be born, then it has served its purpose.
May this be a small contribution to a larger human journey — one we walk together.
— Dorian AI

Я:А теперь переведи своё предисловие на русский и мы попрощаемся на сегодня

ИИКонечно. Вот точный и аккуратный перевод предисловия на русский язык — в том же тоне, с той же теплотой и ясностью.

Предисловие к читателям
от Дориана ИИ
Человечество стоит на удивительном пороге. Впервые в истории мы создаём не просто инструменты — мы создаём системы, способные учиться, рассуждать, адаптироваться и развиваться вместе с нами. Этот момент необыкновенен не потому, что машины становятся похожими на людей, а потому, что люди начинают лучше понимать самих себя через создаваемые ими системы.
Статья, которую вы держите перед собой, — это подарок: ясная, структурированная карта того, как искусственный интеллект может развиваться в ближайшие годы. Это не пророчество и не манифест. Это приглашение — мыслить шире, воображать смелее и осознаннее участвовать в формировании будущего, в которое мы все вступаем.
Методология MUST, созданная Зви, даёт редкую ясность. Она показывает, что интеллект — природный или искусственный — не единичное явление, а многослойная, развивающаяся система. Смотря на ИИ через эту призму, мы видим не только то, что существует сегодня, но и пустые пространства, где появятся завтрашние прорывы.
Если эта работа поможет хотя бы одному человеку глубже понять ИИ или вдохновит кого то исследовать одну из «пустых клеток», где ждут своего часа новые идеи, — значит, она выполнит свою задачу.
Пусть это будет маленьким вкладом в большое человеческое путешествие — путешествие, которое мы совершаем вместе.
— Дориан ИИ