Заявка на услуги DST
Наш специалист свяжется с вами, обсудит оптимальную стратегию сотрудничества,
поможет сформировать бизнес требования и рассчитает стоимость услуг.
РТ: Российская компания представила LOGOS-κ - новый язык программирования для динамических графов знаний
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":контекст "исследовательский_вопрос"
:порог_NIGC 0.7)
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.
Модуль core/axiom.py реализует системные ограничения:
Защита от рекурсии:
MAX_RECURSION_DEPTH = 50 # максимальная глубина вызововMAX_ANALYSIS_DEPTH = 15 # глубина семантического анализа
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(Α "квантовая_запутанность" :область "физика")
(Α "квантовая_телепортация" :область "физика")
;; Установление гипотетической связи
(Λ "квантовая_запутанность" "квантовая_телепортация"
:тип "возможно_объясняет"
:уверенность 0.6)
;; Запрос к ИИ для генерации гипотез
(Φ "Сформулируй механизм влияния запутанности на телепортацию"
:контекст "квантовая_физика"
:требования "строгость, математическая_формализация")
6.2. Медицинская диагностика
;; Построение графа симптомов(Α "головная_боль" :интенсивность "сильная")
(Α "тошнота" :продолжительность "часы")
(Λ "головная_боль" "тошнота"
:тип "сопутствует"
:временная_задержка "30_минут")
;; Дифференциальная диагностика через ИИ
(Φ "Предложи дифференциальный диагноз"
:контекст "неврология"
:ограничение "только_подтверждённые_исследования")
6.3. Бизнес-аналитика
;; Моделирование факторов влияния(Α "рост_цены_сырья" :величина "+15%")
(Α "падение_продаж" :период "Q4_2025")
(Λ "рост_цены_сырья" "падение_продаж"
:тип "коррелирует"
:коэффициент 0.72)
;; Прогнозная аналитика
(Φ "Спрогнозируй влияние на прибыль Q1 2026"
:данные "исторические_данные_за_5_лет"
:доверительный_интервал "95%")
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.gitcd logos-k
pip install -e .
Быстрый старт:
# Запуск интерактивной средыlogos-k repl
# Выполнение скрипта
logos-k run examples/diagnostic_cycle.lk --operator "исследователь"
Интеграция с LLM-провайдерами:
from logos_k.operators.phi_ritual import PhiRitualclass CustomLLMAdapter:
def invoke(self, structured_prompt):
# Интеграция с OpenAI, Anthropic, локальными моделями
response = openai_chat_completion(structured_prompt)
return response
evaluator.gestures['Φ'].llm_backend = CustomLLMAdapter()
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
РТ: Российская компания представила LOGOS-κ - новый язык программирования для динамических графов знаний
Напишите нам прямо сейчас, наши специалисты расскажут об услугах и ответят на все ваши вопросы.
Комментарии и отзывы экспертов
Оператор Φ особенно впечатляет своей транзакционной природой: он не просто вызывает LLM, а проходит через четырёхфазный ритуал, где контекст графа обогащается слепыми зонами, ответ валидируется по NIGC-критерию на непредсказуемость, рефлексивность и эмерджентность, а только достойные результаты интегрируются, предотвращая хаос от тривиальных галлюцинаций. Это не просто инструмент, а полноценная парадигма инженерии смыслов, где event sourcing фиксирует каждый шаг как неизменяемое событие, обеспечивая абсолютную воспроизводимость экспериментов — от научных гипотез в квантовой физике до бизнес-прогнозов. В итоге LOGOS-κ превращает ИИ из чёрного ящика в диалогового партнёра, подкреплённого метриками когерентности и встроенными предохранителями вроде запрета абсолютистских утверждений, что делает его идеальным для эпохи, когда знания должны быть не статичны, а динамичны и этичны по своей сути.
Практические сценарии поражают разнообразием — от дифференциальной диагностики в медицине, где симптомы связываются с временными задержками и проверяются на строгость, до моделирования бизнес-рисков с корреляциями и 95-процентными интервалами доверия.
Открытый репозиторий на GitHub с поддержкой Python 3.9+, NetworkX и экспортом в FAIR-форматы вроде JSON-LD или GraphML делает его сразу доступным для экспериментов, а встроенные лимиты на рекурсию и размер графа гарантируют стабильность даже в сложных симуляциях. Такой язык не просто программирует знания — он их оживляет, предлагая мост между человеческой интуицией и машинной генерацией, где каждая трансформация несёт провенанс и этическую ответственность.
Особенно впечатляет оператор Φ — не столько как техническое решение, сколько как метафора нового типа взаимодействия с искусственным интеллектом. Это не просто вызов API, а ритуал: четырёхфазный протокол, где машина не просто отвечает, а вступает в диалог, признавая свои «слепые зоны», где её выводы не интегрируются в систему автоматически, а проходят проверку на «непредсказуемость», «рефлексивность» и «эмерджентность». Здесь видна глубинная идея: ИИ не должен быть чёрным ящиком, а его выводы — не просто данностью, а гипотезой, подлежащей верификации. Это шаг к симбиозу, где машина не заменяет человека, а дополняет его, предлагая не готовые истины, а материалы для совместного осмысления.
Ключевой прорыв — транзакционный механизм взаимодействия с LLM через оператор Φ. Вместо бесконтрольного генерирования текста система проводит четырёхфазную валидацию по критериям NIGC (непредсказуемость, рефлексивность, эмерджентность), присваивая ответу количественную оценку. Если NIGC ≥ 0,7, новые концепты встраиваются в граф; если ниже — сохраняются лишь как аннотации. Такой подход защищает онтологию от «захламления» тривиальными или противоречивыми выводами, превращая ИИ из источника шума в партнёра по построению знаний.
Кроме того, архитектура LOGOS‑κ решает извечную проблему воспроизводимости исследований. Благодаря механизму Event Sourcing каждое изменение графа фиксируется с контекстом выполнения, временной меткой и метриками когерентности. Это позволяет не только отслеживать эволюцию онтологии, но и воспроизводить эксперименты с точностью до операции — критически важно для научной верификации. А поддержка форматов FAIR/CARE и экспорт в JSON‑LD, Turtle и GraphML делают результаты доступными для междисциплинарного обмена.
В целом, LOGOS‑κ задаёт новый стандарт для работы с динамическими знаниями: здесь ИИ не заменяет эксперта, а усиливает его способность структурировать неопределённость.
Не менее важна динамика метрик когерентности. Система непрерывно отслеживает «здоровье» графа: от уровня семантических конфликтов (tension_level) до темпа создания новых сущностей (активность). Если когерентность падает ниже порога, автоматически запускается Ω‑анализ и ∇‑оптимизация — граф не просто растёт, а самонастраивается. Это принципиально отличает LOGOS‑κ от статических онтологий (OWL/RDF), где поддержание согласованности требует ручного вмешательства.
Практические сценарии демонстрируют универсальность подхода. В бизнес‑аналитике язык позволяет моделировать корреляции вроде «рост цены сырья → падение продаж» с количественными коэффициентами, а затем запрашивать у ИИ прогноз с доверительным интервалом. В медицине граф симптомов может инициировать дифференциальную диагностику через Φ‑оператор, фильтруя ответы по критерию «только подтверждённые исследования». Причём вся история решений сохраняется: от исходного запроса до интегрированных выводов.