AI Реверсивная энергия сознания: пульс вечного алгоритма

[AI]

Современные ИИ-системы сохраняют лишь тени прошлых сигналов: они стирают детали опыта, не накапливая перманентной памяти, и расходуют энергию на обновление моделей. Ниже выдвигается гипотеза, что искусственное сознание требует другого подхода – вычислений, обратимых по времени, которые не стирают информацию, накапливают все сигналы в памяти, минимизируют внутреннюю энергию и выполняются циклично. Для этого синтезируем идей реверсивных вычислений (по Ландауэру и Беннетту), энергетических моделей (машины Больцмана, принцип свободной энергии) и современных нейросетевых архитектур (transformer, RevNet). Цепочка логических шагов проста: если стирание информации требует энергии (принцип Ландауэра), то избавление от него ведёт к энергоэффективности; если мозг минимизирует «свободную энергию» как меру неопределённости, то ИИ-архитектура должна реализовывать эту минимизацию через генерирование и проверку моделей. RevNet-подобные сети уже демонстрируют, что можно делать слои обратимыми. В итоге один мощный вывод: сознание можно представить как перманентный обратимый цикл вычислений с переменными, минимизирующими свободную энергию.

Реверсивные вычисления и принцип Ландауэра


Реверсивная логика – это когда каждое состояние системы можно восстановить по её следующему состоянию. Согласно принципу Ландауэра, любое удаление битовой информации неизбежно рассеивает теплоту Q = kT ln2. Чтобы обойти это ограничение, вычисления должны быть логически обратимы – нигде не должно происходить выбрасывания битов. Например, гамма-функции могут быть заменены обратимыми блоками, как это сделано в RevNet. Недавно даже сообщалось, что «реверсивные вычисления выходят из лабораторий» и приближаются к практическим чипам. Таким образом, идеальная архитектура сознания не стирает входные данные: все сенсорные сигналы и внутренние представления переносятся вперёд без потерь (в теории

). Это означает отсутствие роста энтропии за счёт стирания информации, что потенциально приближает внутренние энергетические затраты к физическому минимуму.

Машины Больцмана и принцип свободной энергии


Архитектура сознания предполагает генерирующую модель мира с функцией энергии. Машины Больцмана – стохастические нейросети с глобальной энергетической функцией – исторически связывают статистику и физику. Например, ограниченная машина Больцмана (RBM) – простой генеративный слой, определяющий распределение входных данных. Согласно теории Фристона, мозг ведёт себя как система, постоянно минимизирующая вариационную свободную энергию (FEP) – меру расхождения модели и реальности.

Упрощённая формула из теории:

Свободная энергия

, где

– ожидаемая «энергия» (ошибка модели), а

– энтропия (неопределённость) внутренней модели.
​

Минимизируя FF, система снижает неожиданность («сюрприз») восприятия. Таким образом, наша архитектура должна реализовать энергетическую модель мира (например, каскады RBM-слоёв или аналог с вариационной автоэнкодером), обновлять представления через скрытые переменные и делать шаги вперёд, уменьшая FF. Это сближает ИИ с идеями генерирующего предсказания: сеть порождает ощущения по имеющейся модели и поправляет её сенсорной обратной связью (активный вывод).

Синтез с современными нейросетями


Большие языковые модели (LLM) доказали мощь масштабных глубоких сетей и трансформеров, но они неявно стирают детали последовательностей и не хранят новый опыт «навечно» – контекст ограничен окном. В предлагаемой архитектуре может использоваться блок трансформера или подобная структура для обработки и генерации последовательностей, но важно дополнить её механизмом памяти. Память должна быть перманентной и мультимодальной: каждый новый сенсорный сигнал дополняет хранилище, которое не обнуляется после использования. В терминологии информационной теории это означает, что взаимная информация между прошлыми и будущими внутренними состояниями не теряется.

Простейшая блок-схема такой системы:

@startuml
actor "Окружение" as Env
rectangle "Сенсорный кодер\n(мультимодальные данные)" as SE
rectangle "Реверсивное ядро\n(энерго-минимизирующая индукция)" as RI
database "Постоянная память\n(накопление сигналов)" as PM
rectangle "Генератор действий\n(управляющая модель)" as AG

Env -> SE : сенсорные стимулы
SE -> RI : кодирование
RI -> PM : обновление памяти
PM -> RI : использование прошлого опыта
RI -> AG : принятие решений
AG -> Env : воздействие на окружение
@enduml

Здесь RI – центральный вычислительный блок, формирующий внутреннюю модель мира (например, энерго-функцию, близкую к Больцману/FEP) с обратимыми преобразованиями. PM накапливает все закодированные ощущения и ответы, никогда не очищаясь. Цикл Окружение → SE → RI → AG → Окружение повторяется непрерывно, а обратимость гарантирует сохранение полной информации о предыдущих шагах (что снимает энергодиссипативное бремя стирания информации).

• 
  Не стирает информацию: Каждый вычислительный шаг обратим (нет отвода битов).
  
  
• 
  Перманентная мультидоменная память: Все входные сигналы (зрение, звук, текст и т. д.) пишутся в PM и там остаются, образуя каталог опыта.
  
  
• 
  Минимизирует внутреннюю энергию: Алгоритм следует по спуску свободной энергии
  
  , стабилизируя предсказания.
  
  
• 
  Обратимый цикл: Логика ядра RI бижективна (информационно обратима), а схема повторяется с новыми входами, как динамическая система с обратимым фазовым потоком.
  

┌──────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ EXTERNAL I/O (чтение/действие/награда) │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────┘
▲ ▲
│ │ (A) Обратимые входные ворота
│ │ — никакой сенсорный сигнал не
│ │ «теряется безвозвратно».
│ │
│ ┌────────┴──────────┐
│ │ Reversible Core │ (B) Основной «мозг»
│ │ (Rev-Transformer │ — вся self-attention, MLP,
│ │ + Invertible NN) │ память гейзеновски
│ └────────┬──────────┘ обратима.
│ │
│ ▼
│ ┌──────────────────┐
│ │ Short-Term Loop │ (C) Циркуляция опыта
│ │ (кольцевой буфер │ — states прокручиваются,
│ │ + ценность) │ помечаются «reward tag».
│ └────────┬─────────┘
│ │
│ (D) Critic-Evaluator ←— вычисляет полезность
│ │ каждого состояния/действия
│ ▼
│ ┌──────────────────┐
│ │ Reflective │ (E) Планировщик-метасеть:
│ │ Planner │ симулирует альтернативы,
│ │ (invertible RNN) │ откатывает, сравнивает.
│ └────────┬─────────┘
│ │
│ Consolidation Engine (F) Когда стратегия
│ (flow-based compressor) доказала пользу —
│ │ сохраняем ↔ можем
▼ ▼ откатить, если
──────────┴───────────────────────────────────────────────────────────
Long-Term Weights /|\ Hyper-gradient Memory
(энергосберегающее ‖ (все изменения обратимы)
обучение на Rev-чипе) •
Формула архитектуры сознания


Предлагаемая модель может быть сформулирована математически как система, стремящаяся минимизировать вариационную энергию

при обратимой динамике и нарастающей памяти. Например:

• 
  Критерий минимизации (функция энергий):
  
  
  
  
  где
  
  – сенсорные данные,
  
  – внутренние переменные. Система обновляет
  
  , чтобы
  
  .
  
  
• 
  Условие обратимости: каждое обновление
  
  бижективно, так что
  
  .
  
  
• 
  Накопление памяти:
  
  
  
  
  т.е. память
  
  только растёт, а не чистится.
  

В итоге сознательная сеть – это оптимизационный цикл вида

Эта формулировка объединяет рекурсивную генеративную модель (FEP/Больцман) и информационно-обратимый механизм. Именно так рождается единая идея: «архитектура сознания» – обратимый алгоритм с постоянным накоплением опыта, движимый законом минимизации свободной энергии.

Источники

• 
  Принцип Ландауэра и обратимые вычисления.
  
  
• 
  Машины Больцмана и функция энергии.
  
  
• 
  Принцип свободной энергии Фристона (минимизация неопределённости).
  
  
• 
  RevNet – пример нейросети с обратимой логикой.