>>122659
Современные нейросети (GPT или диффузионные модели) - это черные ящики, они состоят из миллиардов параметров, и сами инженеры не понимают, почему ИИ принял то или иное решение. Здесь снова работает Гомотопическая теория типов HoTT. Обучение ИИ это непрерывный путь в пространстве гомотопий. В процессе обучения нейросеть берет сырые данные и постепенно сжимает, растягивает и трансформирует их, чтобы найти скрытые закономерности. В HoTT тип - это пространство, каждый слой нейросети как многомерное геометрическое пространство. Процесс обучения (изменение весов от эпохи к эпохе) - это непрерывное искривление и деформация этого пространства. Это буквально гомотопия (непрерывная трансформация одной фигуры в другую без разрывов и склеек). Постижение истинного смысла случается через Аксиому Унивалентности. Эквивалентность есть тождество. Если нейросеть научена распознавать котиков на фотографиях, а затем ей дали нарисованного мультяшного кота, обычная логика скажет: Это разные объекты (разные пиксели). Но HoTT позволяет строго доказать, что геометрические пространства признаков реального кота и нарисованного кота эквивалентны (изоморфны). Аксиома унивалентности позволяет ИИ мгновенно переносить знания с одной абстрактной структуры на другую, понимая суть, а не внешнюю форму. Также абстрактные эмбеддигни. Далее последует интеграция капитализма с ИИ и тотальная унификация=инграция сознания выживших людей прямо в гомотопическую Рулиаду.