Мы создаем фундамент для безопасного, масштабируемого и системного искусственного интеллекта.
Архитектура
Когнитивной Эры
Исследования, направленные на переход от узких бенчмарков к надежным системам, способным к рассуждению.
Смена Парадигмы
Решение задачи создания более умного и эффективного ИИ кроется не просто в наращивании аппаратных мощностей, а в фундаментальном изменении подхода к операционной логике интеллекта. Сегодня критически необходим переход от экстенсивного масштабирования к интенсивной оптимизации когнитивных процессов.
Когнитивная Эффективность
Фреймворк Когнитивной Эффективности переносит акцент с накопления данных на механизмы регуляции внимания. Внедрение «Энтропийных Шлюзов» и «Гигиены Внимания» блокирует информационный шум, предотвращая когнитивную уязвимость и сохраняя рациональность решений в условиях неопределенности.
"Будущее за ИИ, который рассуждает без шума — на существующем кремнии, с контролем внимания вместо бесконечного масштабирования."
Общая Теория Глупости
Формальная модель когнитивной уязвимости
Опубликовано в научном журнале:
«Наука, техника и образование» 2025. № 4 (100) ISSN 2312-8267
Опубликовано в сборнике трудов:
CXI Международная научно-практическая конференция «International Scientific Review of the Problems and Prospects of Modern Science and Education». США, Бостон, Декабрь 16-17, 2025. ISBN 978-1-64655-169-9
Парадокс "Умной Глупости"
Модель разрешает противоречие, замеченное Становичем (2009): почему умные люди верят в иррациональные концепции?
Исследования показывают, что высокий интеллект не защищает от предвзятости. Напротив, высокий IQ может усугубить ситуацию: умные люди лучше придумывают сложные аргументы для оправдания своих ошибочных убеждений. Это делает "умного фанатика" куда более опасным, чем того, кто просто не знает лучше.
Ключевые Исследования
Все НаправленияТупик Масштабирования
Закон Мура замедляется. Простое добавление GPU ведет к энергетическому коллапсу, а обучение на человеческих данных — к когнитивным искажениям.
Разделение Архитектур
Фундаментальное разделение: HCA для биологического восприятия и MCA для машинной логики. ИИ должен оперировать чистой семантикой.
Инструменты Прорыва
Neural Bytecode для чистого мышления, AIO для фильтрации данных и Power-Survival Stack для энергоэффективности.
Экосистема и Партнеры
Мы создаем сеть институционального сотрудничества, объединяя академические знания, индустриальные мощности и инновационные площадки.
Узнайте больше о нашей сети институционального сотрудничества и возможностях партнерства. Подробнее о сети
