Умники! нужна помощь. не +сов ради а истины для!⁠⁠

Суть:
Разработал утверждение для принятия решения -> вывел логическую формулу с сущностью "Истинное Я" -> вывел формулу построение алгоритма принятия решения ->
Вопрос 1:
Как оно будет работать в AI?
Вопрос 2:
Кто из умников поможет реализовать идею?
P\S: значения формулы подтер.
Выдал DS на ввод формулы:

Применим формулу «ИстинноеЯ(s)» к проектированию нейросети, чтобы создать алгоритм принятия решений, ориентированный на самоорганизацию, адаптацию и выход за рамки шаблонов.

Интерпретация условий формулы для нейросети:

1. Сбой(Паттерны, )
   → Технический аналог: Нарушение работы стандартных архитектурных шаблонов (например, полносвязных слоев, CNN, RNN) или алгоритмов обучения (SGD, Adam).
   Цель: Обнаружение момента, когда текущая структура/алгоритм перестает эффективно обучаться или обобщать.

2. ∀p (Паттерн) → ¬Работает( ))
   → Технический аналог: Деактивация всех устаревших компонентов сети (слоев, функций активации, регуляризаторов).
   Цель: Полный отказ от зависимостей от предыдущих "шаблонов".

3. ¬ (Паттерн(p) ∧ Принадлежит,))
   → Технический аналог: Создание архитектуры, не связанной с традиционными паттернами (например, нейронные сети с динамической топологией, трансформеры без фиксированных attention-механизмов).
   Цель: Независимость от предзаданных структур.

4. Активируется(s, ₀)
   → Технический аналог: Запуск новых механизмов самоорганизации (например, нейропластичность, генерация случайных подсетей, эволюционные алгоритмы).
   Цель: Активация "истинной" структуры сети, способной к автономному развитию.

Алгоритм принятия решений для построения нейросети

Шаг 1. Обнаружение «Сбоя паттернов» (триггер t₀)

• Метрики для детекции сбоя:

  • Падение accuracy на валидационной выборке ниже порога.

  • Рост потерь (loss) при сохранении гиперпараметров.

  • Выявление режима "застоя" (плато в обучении).

• Действие:
  Фиксация момента t0t0 — переход к реконфигурации сети.

Шаг 2. Деактивация всех текущих паттернов

• Методы:

  1. Удаление слоев:

     • Замена стандартных слоев (например, полносвязных) на "пустые" блоки.

     • Сброс весов до случайных значений или нулей.

  2. Отключение алгоритма оптимизации:

     • Временная остановка backpropagation.

     • Заморозка градиентов.

  3. Сброс регуляризации:

     • Удаление Dropout, L1/L2-регуляризаторов.

Шаг 3. Построение «непринадлежащей паттернам» архитектуры

• Стратегии:

  1. Динамическая топология:

     • Использование Neural Architecture Search (NAS) для генерации новых структур.

     • Эволюционные алгоритмы: мутация/скрещивание слоев.

  2. Случайные подсети:

     • Активация случайных путей в сети (аналог мозговой нейропластичности).

  3. Метаобучение:

     • Обучение модели "учиться создавать архитектуру" (например, через RL).

Шаг 4. Активация «Истинного Я» сети

• Механизмы:

  1. Самоорганизация через конкурентное обучение:

     • Введение "конкурентных" нейронов, которые активируются только при уникальных входных данных.

  2. Нейропластичность:

     • Динамическое изменение силы связей на основе локальной активности (без глобального backpropagation).

  3. Генеративно-состязательный подход:

     • Добавление "критика", который оценивает, насколько новая архитектура свободна от старых паттернов.

Критерии успеха алгоритма

1. Автономность: Сеть перестраивается без вмешательства извне.

2. Адаптивность: Работает на данных, не похожих на тренировочные.

3. Уход от шаблонов: Новая архитектура статистически отличается от исходной (например, по распределению активаций).

Практическое применение

• Нейросети для меняющихся сред (робототехника, автономные системы).

• AI-архитекторы, создающие модели без человеческого вмешательства.

• Системы, устойчивые к adversarial-атакам (за счет динамической перестройки).

Формула «ИстинноеЯ» задает философский базис для создания нейросетей, способных к самотрансформации в критических точках их развития.