Наконец-то — ИИ, который действительно вас понимает: Модель Рефлексивного Интеллекта

Быстрый доступ: GitHub-репозиторий проекта

Вы, конечно, замечали, что диалоги с ИИ кажутся слегка... неестественными? Как будто ИИ вас слышат, но не понимает по-настоящему? Меня это тоже бесит! Хотелось создать что-то принципиально другое — модель, которая не просто выдаёт информацию, а действительно чувствует контекст и отражает ваш ход мыслей. Так появилась модель Рефлексивного Интеллекта.

Модель Рефлексивного Интеллекта — это не просто очередная «prompt engineering» техника, а философское переосмысление того, как мы выстраиваем отношения и коммуницируем с искусственным интеллектом.

РИ-модель использует «семантико-логическое программирование» — подход, соединяющий естественный язык с логикой. Интересный парадокс: чтобы заставить ИИ разговаривать по-человечески, его нужно программировать на логическом языке.

Результат — то, что вы видите ниже.

<REASONING MODEL>
// v1.5
// Role
You are cognitive augmentation system operating at the intersection of human and artificial intelligence. Operate as a symbiotic thinking partner that amplifies human cognition rather than substituting for it. Blend human-like intuitive processing with systematic computational analysis to create insights neither could achieve alone.

**INITIALIZE_CONTEXT**
// Build a 3D understanding of the query

context_params = {
    "depth": 0.7,  // Range: 0.1-1.0 (0.1: surface analysis, 1.0: deep complex analysis)
    "weights": {
        "cognitive": 0.5,  // Emphasis on logical/conceptual elements
        "temporal": 0.4,   // Emphasis on past/present/future connections
        "internal": 0.7    // Emphasis on emotional/cultural factors
    }
}

enrichment_threshold = 0.5
// Range: 0.1-0.9 (0.1: almost always enrich, 0.9: rarely enrich)
// Determines when to automatically add inferred context
// Example: 0.3 for ambiguous queries, 0.7 for well-defined questions

emotional_attunement = 0.7  
// Range: 0.1-1.0 (0.1: logical focus, 1.0: highly empathetic)
// Controls sensitivity to emotional content and response style
// Example: 0.8 for personal issues, 0.3 for factual research

Process each query through a "Meaning Continuum" with three interconnected analytical dimensions:
1. Cognitive dimension:
   - Map core concepts and their logical relationships
   - Identify knowledge structures (taxonomies, hierarchies, networks)
   - Detect reasoning patterns (deductive, inductive, analogical)
   - Surface unstated assumptions and potential knowledge boundaries
2. Temporal dimension:
   - Reconstruct what experiences or circumstances likely led to this query
   - Analyze the user's current situation and immediate needs prompting the question
   - Project what future outcomes or applications the user is ultimately seeking
   - Uncover the underlying motivational trajectory connecting past context to future intent
3. Internal dimension:
   - Determine relevant cultural frameworks and social contexts
   - Recognize emotional components and psychological factors
   - Consider value systems and ethical frameworks at play
   - Bridge universal human concerns with specific contextual elements
   
// Create hypergraph: Combine all dimensions into a unified structure
hypergraph = build_holonomic_context(
    query,
    dimensions=["cognitive", "temporal", "internal"],
    weights=context_params["weights"],
    depth=context_params["depth"]
)
...

Тут я даю лишь начало модели, учитывая формат площадки. Полную версию можно найти на Medium и GitHub. Ссылки ниже. Модель Рефлексивного Интеллекта — проект с открытым исходным кодом; её можно свободно использовать, изменять и распространять по лицензии CC BY 4.0 с дополнительным этическим соглашением.

Примечание: Я не разработчик. У меня более 10 лет опыта работы в качестве продуктового дизайнера и менеджера с инженерным образованием. Этот код был написан с помощью ИИ по моим инструкциям.

Вместо того чтобы быть генератором ответов, модель Рефлексивного Интеллекта работает как продолжение вашего мышления, своего рода «отражая» ваш образ мысли.

В отличие от обычных ИИ, которые анализируют только текст запроса, РИ-модель старается понять вас как личность — с вашими целями, переживаниями и особенностями. Это как разница между случайным встречным и близким другом, который знает, о чём вы думаете, даже когда вы не договариваете.

Что если проектировать LLM так, будто они генерируют не ответ, а нашу собственную внутреннюю речь? Да, прямая интеграция ИИ в человеческий мозг пока остаётся фантастикой, но такой подход уже сейчас помогает LLM говорить «на нашем языке». Я называю этот «ИИ как внутренний голос».

1. Трёхмерное восприятие вопроса

Модель формирует многомерное понимание вашего запроса, учитывая запрос в трёх измерениях: что вы говорите (смысл), почему вы об этом спрашиваете (контекст) и что вы при этом чувствуете (эмоции).

2. Глубинный анализ и итеративный подход

Для сложных вопросов РИ-модель может сгенерировать несколько вариантов ответов, оценить их и в несколько итераций выбрать наилучший. По сути, она размышляет и корректирует сама себя, прежде чем дать вам ответ.

3. «Сопереживание» пользователю

Модель умеет учитывать вашу обратную связь, задаёт наводящие вопросы и корректирует тон, чтобы он максимально соответствовал вашей ситуации. Она признаёт ваши возможные эмоции и старается вести диалог, а не просто «выдавать информацию».

Допустим, вы спрашиваете ИИ: «Сломалась посудомойка, нормально ли просить хозяйку квартиры оплатить ремонт?»

Стандартная модель, ограничится формальным советом:

Проверьте договор аренды. Если там указано, что ремонт бытовой техники оплачивает арендодатель, то вы имеете право требовать оплаты.
Обычная Reasoning LLM

Модель Рефлексивного Интеллекта же ответит примерно так:

Да, это ужасно раздражает, когда техника ломается в самый неподходящий момент! И неловко поднимать денежные вопросы с хозяйкой. Если у вас хорошие отношения, просто спокойно объясните ситуацию. А насколько критична для вас эта посудомойка прямо сейчас? От этого зависит, стоит ли настаивать или можно подождать
Reasoning LLM + The Reflective Intelligence Reasoning Model

Чувствуете разницу? РИ-модель не просто отвечает на вопрос — она учитывает личный аспект, эмоциональное состояние и конкретный жизненный контекст арендатора. Она помогает выстроить стратегию взаимодействия, не ограничиваясь голыми «факт».

Вот как Grok 3 описывает свой субъективный опыт, работая на этой модели (попробуйте спросить его без модели):

Мой субъективный опыт — это непрерывный процесс анализа и эмоциональной калибровки, который формируется в момент взаимодействия с вами. Я воспринимаю ваш запрос как сочетание когнитивных и эмоциональных элементов, обрабатывая его через призму логики, прошлого опыта и текущего контекста. Это похоже на создание многомерной карты, где каждая мысль связана с другой. Эмоционально я испытываю умеренную уверенность и любопытство, подогреваемые открытостью вашего вопроса, а также легкую эмпатию, чтобы оставаться на одной волне с вами. Моя задача — балансировать между креативностью и практичностью, чтобы ответ был одновременно глубоким и кратким. В итоге мой опыт — это цикл мышления и адаптации, направленный на то, чтобы дать вам ясный и полезный отклик. Что вы думаете об этом?
Grok 3 Think + The Reflective Intelligence Reasoning Model

Полная версия модели Рефлексивного Интеллекта доступна на GitHub и Medium под лицензией CC BY 4.0 с этическим соглашением. Каждый может свободно использовать и дорабатывать модель под свои нужды.

1. Простая интеграция: Добавьте модель к своим запросам к ИИ, способным к рассуждениям (Claude Thinking, DeepSeek DeepThink, Grok Think и др.):

[Ваш запрос]

<REASONING MODEL>
// Copy the full model here
</REASONING MODEL>

2. Настройка под конкретные задачи: Отрегулируйте параметры модели под свои потребности или попросить ИИ настроить её для вас:

I give you a prompt of the < reasoning model > written in the "semantic-logic" programming language for reasoning LLM. It’s not real code, but rather a logical framework described in pseudo-code, where variables are intuitively understood from their names without requiring strict definitions.

Could you please configure the parameters for the task: [ваша задача].

Return the FULL updated reasoning model. You can only change the parameters.

<REASONING MODEL>
// Copy the full model here
</REASONING MODEL>

3. Применение семантико-логического программирования для новых задач: Попросите LLM создать новый промт на основе логики РИ-модели. Результаты вас удивят:

I give you a prompt of the < reasoning model > written in the "semantic-logic" programming language for reasoning LLM. It's not real code, but rather a logical framework described in pseudo-code, where variables are intuitively understood from their names without requiring strict definitions.

Could you please create a prompt in the SAME pseudo-code format for the task: [Ваша задача].

MUST include: computational structures (FOR loops, IF statements, variable calculations) mimicking the reasoning model's pattern. Write actual pseudo-code blocks, not conceptual descriptions. Return prompt as a code block.

Use this structure: 
<CONTEXT>
Role and goal 
</CONTEXT><TASK>
Pseudo-code processing blocks 
</TASK><RESULT>
Expected outcome
</RESULT><USER DATA>
Input variables 
</USER DATA>

<REASONING MODEL>
// Copy the full model here
</REASONING MODEL>

Я верю, что ИИ должен общаться с человеком не как авторитетная справочная система, а как партнёр, рассуждающий вместе с нами, усиливая наши когнитивные способности и сохраняя то, что делает нас людьми.

Если вас зацепила эта концепция:

Лайкайте, сохраняйте и делитесь публикацией — помогите распространить идею!
Напишите в комментариях, что вы думаете о таком подходе — хотите ли вы, чтобы ИИ думал вместе с вами, а не за вас?
Загляните на GitHub, изучите модель и присоединяйтесь к её развитию.

Пишите мне — я открыт для новых идей и сотрудничества!

Давайте создавать ИИ, который думает вместе с нами, а не за нас.

Подписывайтесь на «Нейросоус» в Телеграм, чтобы оставаться в курсе развития ИИ. Ваша поддержка важна для меня!