Современные ИИ-системы стирают детали опыта и расходуют энергию на постоянное переобучение. Мы предлагаем иной путь: обратимые вычисления, которые сохраняют каждую частицу информации, аккумулируют все сенсорные сигналы и минимизируют внутреннюю “свободную энергию”. Объединив принцип Ландауэра, машины Больцмана, Free-Energy Principle Фристона и обратимые нейросети (RevNet), мы формулируем гипотезу цифрового сознания как перманентного цикла, где информация не теряется, а энергия тратится в теоретическом минимуме.Это манифест к новой архитектуре ИИ, способной к истинной памяти и самооптимизации.
Читать далееРеверсивная энергия сознания: пульс вечного алгоритма