Эта статья является препринтом и не была отрецензирована.
О результатах, изложенных в препринтах, не следует сообщать в СМИ как о проверенной информации.
Хроно-Семантический Континуум: Синтез Динамической Теории Времени и Нейровесовых Полей для Прорыва в Искусственном Интеллекте и Теории Информации
Ключевая проблема: Современные системы искусственного интеллекта и машинного обучения фундаментально ограничены своей статической природой, что проявляется в катастрофическом забывании, неэффективной работе с нестационарными данными и отсутствии внутреннего понимания времени.
Основное предложение (Синтез): В работе представлена новая парадигма — Теория Хроно-Семантического Континуума (T-NWF), — являющаяся синтезом двух ранее предложенных автором теорий:
Теории Хронометрической Инвариантности (ТХИ): время как фундаментальное динамическое скалярное поле (φ_t).
Теории Нейровесовых Полей (NWF): информация хранится в виде байесовских параметров нейронных сетей, образующих семантическое поле.
Фундаментальная идея: Время (φ_t) и семантика (параметры модели θ, семантические ядра z) являются взаимосвязанными проявлениями единого хроно-семантического континуума. Данные и модели представляются не как статические объекты, а как динамические траектории в расширенном фазовом пространстве (z, p_z, φ_t).
Ключевые научные результаты:
Введение новых принципов: Принцип хроно-байесовской ковариантности и аксиома семантической динамики.
Разработка нового математического аппарата:
Уравнение хроно-байесовского вывода для динамических апостериорных распределений.
Семантический калибровочный оптимизатор, обеспечивающий устойчивость к шуму.
Тензор хроно-семантической кривизны (R_sem) для диагностики состояния модели (переобучение, неопределенность).
Теоретические предсказания для ML: Семантический резонанс, B-модная поляризация эмбеддингов, хронометрическая регуляризация и семантический диполь Хаббла.
Предложена архитектура системы, реализующая эти принципы, включая хроно-кодировщик, темпоральный индекс и монитор кривизны.
Ожидаемое значение: Теория открывает путь к созданию принципиально нового класса систем ИИ с темпоральной осознанностью, способных к непрерывному обучению без катастрофического забывания, динамической адаптации к нестационарным данным и работе с информацией на уровне смысловых траекторий, а не статических снимков.
Перспективы: Работа закладывает теоретический фундамент для будущих исследований в области байесовского вывода, квантовых аналогов T-NWF, разработки специализированного аппаратного обеспечения (NPU) и приложений в анализе временных рядов, адаптивных диалоговых системах и динамических базах знаний.
1. Белоусов Р.С. Единая теория хронометрической инвариантности. Препринт; 2025.
2. Belousov R.S. A Unified Theory of Chronometric Invariance. Preprint; 2025.
3. Белоусов Р.С. Нейровесовые поля: Теория Семантического Континуума. Препринт; 2025.
4. Belousov R.S. Neural Weight Fields: A Theory of the Semantic Continuum. Preprint; 2025.
5. Friston K. The free-energy principle: a unified brain theory? Nature Reviews Neuroscience. 2010;11(2):127-138.
6. Фристон К. Принцип свободной энергии: унифицированная теория мозга? Nature Reviews Neuroscience. 2010;11(2):127-138.
7. Tononi G. Consciousness as integrated information: a provisional manifesto. The Biological Bulletin. 2008;215(3):216-242.
8. Тонони Дж. Сознание как интегрированная информация: предварительный манифест. The Biological Bulletin. 2008;215(3):216-242.
9. Tancik M., Srinivasan P.P., Mildenhall B., et al. Fourier Features Let Networks Learn High Frequency Functions in Low Dimensional Domains. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS). 2020;33:7537-7547.
10. Танчик М., Шринивасан П.П., Милденхолл Б. и др. Фурье-признаки позволяют сетям изучать высокочастотные функции в низкоразмерных доменах. Сборник трудов конференции NeurIPS. 2020;33:7537-7547.
11. Weinberg S. Cosmology. Oxford: Oxford University Press; 2008.
12. Вайнберг С. Космология. Оксфорд: Oxford University Press; 2008.
13. Amari S. Information Geometry and Its Applications. Tokyo: Springer; 2016.
14. Амари С. Информационная геометрия и ее приложения. Токио: Springer; 2016.
15. Malkov Yu.A., Yashunin D.A. Efficient and Robust Approximate Nearest Neighbor Search Using Hierarchical Navigable Small World Graphs. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2020;42(4):824-836.
16. Малков Ю.А., Яшинкин Д.А. Эффективный и робастный поиск приближенных ближайших соседей с использованием иерархических навигируемых малых миров графов. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2020;42(4):824-836.
17. Särkkä S. Bayesian Filtering and Smoothing. Cambridge: Cambridge University Press; 2013.
18. Сярккя С. Байесовская фильтрация и сглаживание. Кембридж: Cambridge University Press; 2013.
19. Kirkpatrick J., Pascanu R., Rabinowitz N., et al. Overcoming catastrophic forgetting in neural networks. Proceedings of the National Academy of Sciences. 2017;114(13):3521-3526.
20. Киркпатрик Дж., Паскану Р., Рабиновиц Н. и др. Преодоление катастрофического забывания в нейронных сетях. Труды Национальной академии наук США. 2017;114(13):3521-3526.
21. 't Hooft G. Dimensional Reduction in Quantum Gravity. arXiv:gr-qc/9310026. 1993.
22. 'т Хоофт Г. Размерная редукция в квантовой гравитации. arXiv:gr-qc/9310026. 1993.
23. Kanerva P. Hyperdimensional Computing: An Introduction to Computing in Distributed Representation with High-Dimensional Random Vectors. Cognitive Computation. 2009;1(2):139-159.
24. Канерва П. Гиперразмерные вычисления: введение в вычисления в распределенном представлении с использованием высокоразмерных случайных векторов. Cognitive Computation. 2009;1(2):139-159.
25. Mildenhall B., Srinivasan P.P., Tancik M., et al. NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis. Communications of the ACM. 2021;65(1):99-106.
26. Милденхолл Б., Шринивасан П.П., Танчик М. и др. NeRF: Представление сцен в виде нейронных полей излучения для синтеза видов. Communications of the ACM. 2021;65(1):99-106.
27. Goodfellow I., Bengio Y., Courville A. Deep Learning. Cambridge: The MIT Press; 2016.
28. Гудфеллоу А., Бенжио Й., Курвиль А. Глубокое обучение. Кембридж: The MIT Press; 2016.
29. Chen R.T.Q., Rubanova Y., Bettencourt J., Duvenaud D.K. Neural Ordinary Differential Equations. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS). 2018;31.
30. Чен Р.Т.К., Рубанова Ю., Беттенкур Дж., Девено Д.К. Нейронные обыкновенные дифференциальные уравнения. Сборник трудов конференции NeurIPS. 2018;31.
