реклама
разместить

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

© генерация — Юра Туривный 

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.

Модель Рефлексивного Интеллекта

<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.

Представьте ИИ как ваш внутренний голос

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.

© генерация — Юра Туривный 
© генерация — Юра Туривный 

Как «думает» модель: ИИ как ваш внутренний голос

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».

Как это работает

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
© генерация — Юра Туривный 

Применяем на практике

Где взять полную версию?

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.

Как применять?

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>
© генерация — Юра Туривный 
© генерация — Юра Туривный 

Почему это важно: Переосмысление роли ИИ

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!

реклама
разместить
Начать дискуссию
ИИ взял интервью у самого себя. Результат меня шокировал
ИИ взял интервью у самого себя. Результат меня шокировал
44
11
реклама
разместить
Битва за будущее искусственного интеллекта началась: на сцену выходят агенты

Знаете, что общего между строительством дома и созданием искусственного интеллекта? В обоих случаях есть два пути: собрать команду специалистов или найти одного универсального мастера. Именно об этом сейчас спорят крупнейшие умы Кремниевой долины, и от исхода этого спора зависит будущее технологий.

99
22
11
11
«Не ври». Лёгкий роман на вечер, если ищете, что почитать 😉

Прошла уже больше половины моего рабочего дня, как я сидела на стуле на этой невысокой сцене и, поводя плечами в такт музыке, склоняя голову в некоем трансе, окидывала взглядом тесный зал со столиками. И тогда я увидела его…


«И не то чтобы прямо играла кровь…».


Нет, совсем нет, я не влюбилась в него тут же, меня не поразил Амур в самое сердце. Я см…

«Не ври». Лёгкий роман на вечер, если ищете, что почитать 😉
11
ИИ дуреет с этой прикормки!
ИИ дуреет с этой прикормки!
11
«Мой мозг не атрофируется?» — честный разговор об использовании ИИ

Это моя первая статья на vc.ru. Буду благодарен за реакции и обратную связь 😊

33
Может ли использование ИИ сделать нас глупее?
В Старом Осколе стартовали съемки фильма «Платформа 1944» ко Дню Победы

13 марта в Старом Осколе начались съемки короткометражного фильма «Платформа 1944», который покажут в преддверии Дня Победы. Кино, созданное старооскольской студией продюсерского центра «Инсайт Люди», затрагивает важные и глубокие темы, такие как патриотизм, самопожертвование и судьбы детей в военное время. Фильм основан на реальных событиях и пред…

Слишком много AI - ИИ-стартапам и OpenAI приготовиться? (большой обзор от специалистов)
1111
55
22
11
11
11
11
11
Новый Claude 3.7: ИИ-помощник с регулируемыми режимами мышления
Новый Claude 3.7: ИИ-помощник с регулируемыми режимами мышления

Привет! На связи Юлия Рогозина, аналитик бизнес-процессов Sherpa Robotics. В сегодняшней статье я расскажу о новейшей разработке в мире искусственного интеллекта — модели Claude 3.7 от Anthropic, которая впервые позволяет пользователям контролировать глубину "рассуждений" ИИ. Это серьезный технологический прорыв, который может изменить наш подход к…

99
реклама
разместить
От ресторанов до банков: какие компании доверяют ИИ важные задачи
От ресторанов до банков: какие компании доверяют ИИ важные задачи

Нейросети – мощный инструмент, который уже меняет бизнес. Но обычно все сводится к общим словам: «ИИ помогает в маркетинге», «Нейросети улучшают сервис»… Звучит красиво, но где конкретика? Мы нашли реальные кейсы: как крупные компании уже используют искусственный интеллект, что из этого вышло и какие технологии стоят за успехом.

11
ИИ-кухня будущего: 3 роли в общей ИИ экосистеме

Что произойдет, когда ИИ станет невидимым, как электричество? Как изменится наше взаимодействие с технологиями через 5, 15 или 50 лет? И главное, как начать зарабатывать на этом уже сейчас? Ответы в статье, где я разбираю, как превратить ИИ из экспериментального инструмента в партнера человека и инструмент для бизнеса. Пора перестать «пробовать ИИ»…

Как большие языковые модели планируют свои ответы еще до их генерации
Как большие языковые модели планируют свои ответы еще до их генерации

Что, если я скажу, что большие языковые модели не просто предсказывают следующий токен в ответ на запрос, а уже на ранних этапах формирования ответа «заранее планируют» его характеристики?

22