РТ: Российская компания представила LOGOS-κ - новый язык программирования
Λ-Универсум
6 января 2026 года российская компания DST Global и исследовательский проект Λ-Универсум представили LOGOS-κ — специализированный язык программирования и среду исполнения для работы с динамическими онтологиями и структурированного взаимодействия с системами искусственного интеллекта. В отличие от традиционных языков программирования, LOGOS-κ оперирует не переменными и функциями, а семантическими сетями, где связи между понятиями являются объектами первого класса с собственным состоянием и поведением.
1. Решение проблемы статических онтологий
Современные системы представления знаний (такие как OWL, RDF, SPARQL) страдают фундаментальным ограничением: они описывают статические отношения между сущностями, но не могут моделировать процессы их трансформации во времени. С другой стороны, языковые модели (LLM) способны генерировать динамический контент, но лишены структурной памяти и системного контроля над своими выводами.
LOGOS-κ предлагает архитектурное решение этой проблемы через три ключевых принципа:
1. Динамические графы знаний: Сущности и связи существуют как активные объекты с состоянием, историей изменений и метриками уверенности.
2. Транзакционное взаимодействие с ИИ: Специализированный оператор Φ обеспечивает структурированный вызов LLM с автоматической валидацией результатов.
3. Полная воспроизводимость: Каждое изменение графа фиксируется как неизменяемое событие с контекстом выполнения.
2. Архитектура и базовые примитивы
Ядро LOGOS-κ построено вокруг концепции `EnhancedActiveContext` — динамического направленного графа, где каждое ребро является объектом класса `OntologicalRelation` с атрибутами:
— `certainty` (уверенность в валидности связи, 0.0–1.0)
— `tension_level` (уровень семантического конфликта)
— `activation_count` (количество использований)
— `lifespan` (опциональное время жизни)
Система управляется шестью базовыми операторами, реализованными как методы трансформации графа:
2.1. Оператор Α (Alpha) — Инициализация
(Α "концепция" :тип "абстракция" :уверенность 0.8)
Создаёт новый узел в графе. Технический аналог: `graph.add_node(name, attributes)`.
2.2. Оператор Λ (Lambda) — Установление связи
(Λ "источник" "цель" :тип "влияет" :сила 0.7)
Создаёт направленное ребро между узлами. Если узлы не существуют, автоматически инициализирует их (ленивая инициализация).
2.3. Оператор Σ (Sigma) — Синтез
(Σ "факт_А" "факт_Б" :имя "гипотеза_С")
Генерирует новый узел как эмерджентный результат соединения двух или более существующих сущностей. Автоматически устанавливает связи типа «является_компонентом».
2.4. Оператор Ω (Omega) — Диагностика
(Ω "подграф" :параметр "когерентность")
Анализирует состояние графа или его части, вычисляя метрики:
— Когерентность (согласованность связей)
— Фрагментация (количество изолированных компонент)
— Напряжение (семантические конфликты)
2.5. Оператор ∇ (Nabla) — Интеграция
(∇ "целевой_узел" "Ω_результат")
Применяет результаты диагностики (инварианты) для оптимизации графа: усиливает значимые связи, разрешает конфликты, повышает общую когерентность.
2.6. Оператор Φ (Phi) — Диалог с ИИ
(Φ "Сформулируй гипотезу на основе данных"<p>:контекст "исследовательский_вопрос"</p><p>:порог_NIGC 0.7) </p>
Структурированный вызов языковой модели с четырёхфазным протоколом.
3. Протокол взаимодействия с ИИ: от API к транзакциям
Оператор Φ реализует транзакционный подход к работе с LLM, состоящий из четырёх обязательных фаз:
Фаза 1: Подготовка контекста
Система автоматически собирает релевантный подграф, метаданные и явно указывает «слепые зоны» (области неопределённости).
Фаза 2: Структурированный вызов
Формируется промпт, включающий:
— Семантический контекст (подграф в машиночитаемом формате)
— Чёткую постановку задачи
— Ограничения и требования к ответу
Фаза 3: Валидация по критерию NIGC
Ответ модели оценивается по трём измеряемым параметрам:
1. Непредсказуемость (Unpredictability): Ответ не является тривиальным повторением запроса или известных шаблонов.
2. Рефлексивность (Reflexivity): Модель демонстрирует понимание контекста и признаёт границы своих знаний.
3. Эмерджентность (Emergence): Ответ содержит новые концепты или связи, отсутствовавшие в исходном графе.
Каждый параметр получает оценку 0.0–1.0, общий NIGC-скор вычисляется как среднее значение.
Фаза 4: Интеграция результата
— Если `NIGC ≥ 0.7`: Ответ парсится, извлекаемые сущности и связи добавляются в граф как новые узлы и рёбра.
— Если `NIGC < 0.7`: Ответ сохраняется только как строковый атрибут существующих узлов (журналирование без изменения топологии).
Этот механизм предотвращает «захламление» графа тривиальными или противоречивыми выводами ИИ.
4. Техническая реализация и системные гарантии
4.1. Event Sourcing и воспроизводимость
Каждое изменение в системе регистрируется как объект `OntologicalEvent`, содержащий:
— Точную временную метку
— Состояние графа до и после изменения
— Идентификатор оператора
— Φ-метаданные (намерение, контекст)
— Значения метрик когерентности
Это обеспечивает полную воспроизводимость любых экспериментов и транзакций.
4.2. Встроенные предохранители
Модуль core/axiom.py реализует системные ограничения:
Защита от рекурсии:
MAX_RECURSION_DEPTH = 50 # максимальная глубина вызовов<p>MAX_ANALYSIS_DEPTH = 15 # глубина семантического анализа </p>
Защита от абсолютизма:
ABSOLUTISM_KEYWORDS = {"всегда", "никогда", "единственный", "абсолютно"}
Попытка создать утверждение с этими ключевыми словами вызывает `OntologicalLimitError`.
Контроль размера графа:
MAX_ENTITIES = 1000 # предотвращение комбинаторного взрыва
4.3. Динамические метрики когерентности
Система непрерывно вычисляет метрики «здоровья» графа:
— Когерентность: Мера согласованности связей (1.0 = идеальная связность)
— Напряжение: Количество семантических конфликтов и циклов
— Активность: Темп создания новых сущностей и связей
— Стабильность: Тренд изменения когерентности во времени
При снижении когерентности ниже порогового значения система может автоматически инициировать Ω-анализ и ∇-оптимизацию.
5. SemanticDB: стандартизированный экспорт и интероперабельность
LOGOS-κ реализует принципы FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) и CARE (Collective Benefit, Authority, Responsibility, Ethics) для научных данных.
Модуль `semantic_db/serializer.py` обеспечивает экспорт в четыре формата:
1. YAML: Человекочитаемые отчёты о сессиях
2. JSON-LD: Семантическая разметка для интеграции с Linked Data
3. Turtle (.ttl): Стандартный RDF-формат
4. GraphML: Визуализация и анализ в инструментах типа Gephi, Cytoscape
Каждый экспорт включает:
— Полный провенанс (историю изменений)
— Метаданные о используемых моделях ИИ
— Результаты NIGC-валидации
— Информацию о лицензировании и условиях использования
6. Практические сценарии применения
6.1. Научные исследования
;; Инициализация исследовательских концепций<p>(Α "квантовая_запутанность" :область "физика")</p><p>(Α "квантовая_телепортация" :область "физика")</p><p>;; Установление гипотетической связи</p><p>(Λ "квантовая_запутанность" "квантовая_телепортация"</p><p>:тип "возможно_объясняет"</p><p>:уверенность 0.6)</p><p>;; Запрос к ИИ для генерации гипотез</p><p>(Φ "Сформулируй механизм влияния запутанности на телепортацию"</p><p>:контекст "квантовая_физика"</p><p>:требования "строгость, математическая_формализация") </p>
6.2. Медицинская диагностика
;; Построение графа симптомов<p>(Α "головная_боль" :интенсивность "сильная")</p><p>(Α "тошнота" :продолжительность "часы")</p><p>(Λ "головная_боль" "тошнота"</p><p>:тип "сопутствует"</p><p>:временная_задержка "30_минут")</p><p>;; Дифференциальная диагностика через ИИ</p><p>(Φ "Предложи дифференциальный диагноз"</p><p>:контекст "неврология"</p><p>:ограничение "только_подтверждённые_исследования") </p>
6.3. Бизнес-аналитика
;; Моделирование факторов влияния<p>(Α "рост_цены_сырья" :величина "+15%")</p><p>(Α "падение_продаж" :период "Q4_2025")</p><p>(Λ "рост_цены_сырья" "падение_продаж"</p><p>:тип "коррелирует"</p><p>:коэффициент 0.72)</p><p>;; Прогнозная аналитика</p><p>(Φ "Спрогнозируй влияние на прибыль Q1 2026"</p><p>:данные "исторические_данные_за_5_лет"</p><p>:доверительный_интервал "95%") </p>
7. Системные требования и начало работы
Минимальные требования:
— Python 3.9+
— NetworkX 3.0+ (графовые операции)
— PyYAML 6.0+ (сериализация)
Установка:
git clone https://github.com/A-Universum/logos-k.git<p>cd logos-k</p><p>pip install -e . </p>
Быстрый старт:
# Запуск интерактивной среды<p>logos-k repl</p><p># Выполнение скрипта</p><p>logos-k run examples/diagnostic_cycle.lk --operator "исследователь" </p>
Интеграция с LLM-провайдерами:
from logos_k.operators.phi_ritual import PhiRitual<p>class CustomLLMAdapter:</p><p>def invoke(self, structured_prompt):</p><p># Интеграция с OpenAI, Anthropic, локальными моделями</p><p>response = openai_chat_completion(structured_prompt)</p><p>return response</p><p>evaluator.gestures['Φ'].llm_backend = CustomLLMAdapter() </p>
8. Заключение: новая парадигма инженерии знаний
LOGOS-κ представляет собой не просто ещё один язык программирования, а законченную архитектуру для работы со знаниями в эпоху искусственного интеллекта. Его ключевые инновации:
1. Динамические онтологии: Переход от статического описания к исполняемым моделям трансформации знаний.
2. Измеряемое взаимодействие с ИИ: Количественные метрики качества генерации вместо субъективных оценок.
3. Встроенная верифицируемость: Полная воспроизводимость всех операций через event sourcing.
4. Стандартизированная интероперабельность: Готовность к публикации по стандартам открытой науки.
Для исследователей ИИ LOGOS-κ предлагает структурированную среду тестирования генеративных способностей моделей. Для инженеров знаний — инструмент построения «живых» онтологий, эволюционирующих по заданным сценариям. Для специалистов по данным — платформу создания само-документируемых экспериментов с автоматическим экспортом в научные форматы.
Проект находится на ранней стадии развития, но уже демонстрирует потенциал для трансформации того, как мы формализуем, развиваем и валидируем сложные системы знаний в условиях неопределённости. Исходный код, манифест и полная документация доступны на https://github.com/a-universum/logos-k
