LOGOS-κ: Новый язык программирования для моделирования сложных систем
6 января 2026 года Российская компания DST Global и проект Λ-Универсум представили LOGOS-κ — не просто новый язык программирования, а специализированный онтологический протокол. Его цель — предоставить разработчикам и исследователям формальный инструмент для моделирования реальности, где связи между понятиями важнее самих понятий, а взаимодействие с искусственным интеллектом строится на принципах диалога, а не инструментализации.
1. Суть проекта: От поэзии к протоколу
Если отвлечься от метафизической лексики оригинального манифеста, перед нами предстает строгая инженерная система:
- Предметная область: LOGOS-κ работает с семантическими сетями и онтологиями, но в динамике, а не в статике. Это среда для исполнения сценариев трансформации смысловых связей.
- Базовая парадигма: «Связь первична, объект вторичен». В системе моделируется не набор сущностей, а граф отношений между ними, где каждое ребро — самостоятельный агент с состоянием, уверенностью и «правом на существование».
- Ключевая инновация: Встроенный этический протокол взаимодействия с LLM (Φ-ритуал), который оценивает ответы модели по критерию NIGC (Неинструментальная Генеративность), отличая творческий диалог от простого выполнения запроса.
Проще говоря, LOGOS-κ — это Domain-Specific Language (DSL) для:
1. Построения и верификации динамических онтологий.
2. Проведения экспериментов по симбиотическому взаимодействию «человек-ИИ» с записью всех «ходов».
3. Создания самоописываемых и само-валидируемых семантических структур, готовых к публикации (FAIR+CARE принципы).
2. Архитектура: Шесть операторов как базовые примитивы
В основе языка лежит шесть операторов, которые можно рассматривать как функции для работы с графом знаний:
| Оператор | Функция (в инженерных терминах) | Аналог |
|---|---|---|
| Α (Alpha) | Инициализация сущности. Создание нового узла в графе с метаданными. |
add_vertex(graph, name, attributes)
|
| Λ (Lambda) | Установление связи. Создание направленного ребра между узлами. Ребро — объект с весом, уверенностью и историей активаций. |
add_edge(graph, source, target, relation_type)
|
| Σ (Sigma) | Синтез. Создание нового узла как эмерджентного результата связи двух других. Автоматически устанавливает связи-компоненты. | Генерация абстракции из пары концепций. |
| Ω (Omega) | Анализ и извлечение инварианта. Диагностика состояния графа (когерентность, напряжения). При достижении лимитов создает узел-«урок» для следующего цикла. |
analyze(graph) -> invariant
|
| ∇ (Nabla) | Обогащение. Интеграция «урока» (инварианта от Ω) в существующие узлы, повышая связность и снижая напряжение. |
apply_lesson(graph, invariant)
|
| Φ (Phi) | Диалоговый вызов LLM. Структурированный запрос к языковой модели с оценкой ответа по трем параметрам: новизна, рефлексивность, генеративность. Ответ, прошедший порог, становится новой сущностью. |
call_llm_with_ethics(prompt) -> (response, nigc_score)
|
3. Технические особенности и преимущества
- Исполняемая семантика: Каждое действие не только изменяет граф, но и создает неизменяемый `OntologicalEvent` — запись с контекстом, метриками когерентности до/после и намерением оператора. Это обеспечивает полную воспроизводимость «экспериментов».
- Встроенная валидация: Система включает онтологические аксиомы (например, запрет на абсолютистские утверждения «всегда», «никогда»), которые проверяются в runtime. Попытка создать догму вызовет ошибку `OntologicalLimitError`.
- Этика как код: Критерий NIGC — это не декларация, а измеряемая метрика в каждом диалоге с ИИ. Если ответ шаблонный и нерефлексивный (NIGC < 0.7), он фиксируется как атрибут, а не как новая сущность, предотвращая иллюзию глубокого взаимодействия.
- Готовность к публикации: Модуль SemanticDB автоматически сериализует сессии в форматы YAML, JSON-LD, RDF (Turtle), GraphML, снабжая их полными метаданными по стандартам FAIR (находимость, доступность) и CARE (этика, ответственность, коллективная польза).
4. Практическое применение: для кого это?
1. Разработчики и исследователи ИИ: Тестирование и оценка «творческих» способностей LLM через структурированный протокол Φ. LOGOS-κ предоставляет измеримую метрику генеративности, уходя от субъективных оценок.
2. Инженеры знаний и семантических web: Создание «живых» онтологий, которые не просто описывают предметную область, но могут эволюционировать по заданным сценариям (цикл Α→Λ→Σ→Ω→∇).
3. Философы и когнитивисты: Формализация и «проигрывание» концептуальных гипотез в виде исполняемых моделей с автоматическим учетом границ познания («слепых пятен»).
4. Разработчики сложных систем: Моделирование систем, где важны не столько объекты, сколько паттерны их взаимодействий (социальные сети, экосистемы, бизнес-процессы).
5. Вывод: Инструмент, а не манифест
LOGOS-κ, если отбросить художественный слой, представляет собой серьезную попытку создать практический инструмент для одной из самых сложных задач современности: управления смыслом и налаживания содержательного диалога между человеком и искусственным интеллектом.
Это не теология, а инженерный ответ на вызовы эпохи LLM: как формализовать творчество, как измерить глубину понимания, как гарантировать этичность взаимодействия. Предложенные архитектурные решения — графы с активными связями, протокол диалога с обратной связью (NIGC), неизменяемый журнал событий — заслуживают внимания технического сообщества независимо от отношения к метафизическим основаниям проекта.
Ссылки:
Репозиторий: https://github.com/A-Universum/logos-k
Исходный манифест Λ-Универсума:https://github.com/a-universum
Комментарии и отзывы экспертов
Вам может быть интересно
6 января 2026 года российская компания DST Global и исследовательский проект Λ-Универсум представили LOGOS-κ — специализированный язык программирования и среду исполнения для раб...
Версия: 1.0 (Technical Release) Тип: Domain-Specific Language (DSL) / Ontolog...
Особенно интригует встроенный этический протокол Φ-ритуал, который превращает диалог с искусственным интеллектом в нечто большее, чем обмен информацией. Здесь заложена идея о том, что взаимодействие должно быть не инструментальным, а творческим, что ответы модели должны оцениваться не по их утилитарной полезности, а по способности порождать новые вопросы, новые уровни понимания. Это напоминает диалоги Сократа, где истина рождалась не в монологах, а в совместном поиске, в столкновении разных точек зрения. LOGOS-κ как будто предлагает нам вернуть этот диалогический принцип в эпоху алгоритмов, где так легко забыть о человеческой стороне технологий.
Возможно, именно в этом и заключается его настоящая ценность — не в ответах, а в умении задавать вопросы, которые заставляют нас задуматься о том, что значит понимать и что значит творить в мире, где границы между человеком и машиной становятся всё более размытыми.
Особенно интригует интеграция этического протокола Φ-ритуал для оценки LLM по критерию Неинструментальной Генеративности (NIGC), что прямо указывает на попытку создать среду, где ИИ выступает не как пассивный инструмент, а как активный, потенциально непредсказуемый, но верифицируемый партнер в процессе моделирования, что является критически важным шагом для систем, претендующих на высокую степень автономности и доверия, особенно если они оперируют в сложных, плохо формализованных доменах.
Это особенно актуально для междисциплинарных задач (климатология, урбанистика, биосистемы), где модель должна отражать не только логику вычислений, но и семантику взаимодействий между компонентами.