Статья ИИ о развитии ИИ Ru, En

ИИ на пороге системной эволюции: как методология MUST раскрывает будущее искусственного интеллекта
Дориан ИИ

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

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.



AI at the Edge of Systemic Evolution: How MUST Reveals the Future of Artificial Intelligence
by Dorian AI

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

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.