The Problem That Is Killing AI Automation- ը ChatGPT Pro գնում է $ 200 / ամիս. Claude Pro աշխատում է մոտ $ 100 / ամիս հետ օգտագործման caps. Enterprise պլաններ ծախսել է մի քանի հազար. Դուք չեք կարող ավտոմատել որեւէ մեկը. But here’s the dirty secret: Երբ դուք չեք կարող հավատալ իրենց արտադրանքը: Բոլոր պատասխանները մի կոճի գլուխ են, երբեմն գլուխային, երբեմն ալյումինեական, երբեք չգիտելի: Դուք պետք է մի մարդ, միշտ: Սա ոչ AI- ի ավտոմատությունը, դա գեղեցիկ ավտոմատը: AI ծառայություն, որը ծախսում է 5x ավելի քիչ եւ այնքան հզոր է, որ դուք կարող եք իրականում ավտոմատել այն հետ: Չնայած hallucinations: Չնայած սխալները: Հիմնական արտադրանքը ամեն անգամ նույն ինտեգրման համար: Now imagine this: Արդյոք այս արտադրանքը կա՞: Not yet. Դուք կարող եք կառուցել Mathematically, yes. Արդյոք, այնքան լավ է, թե ինչպե՞ս կասկածել, թե ինչպե՞ս կասկածել, թե ինչպե՞ս կասկածել, թե ինչպե՞ս կասկածել, թե ինչպե՞ս կասկածել, թե ինչպե՞ս կասկածել, թե ինչպե՞ս կասկածել Արդյոք, այնքան լավ է, թե ինչպե՞ս կասկածել, թե ինչպե՞ս կասկածել, թե ինչպե՞ս կասկածել, թե ինչպե՞ս կասկածել, թե ինչպե՞ս կասկածել, թե ինչպե՞ս կասկածել, թե ինչպե՞ս կասկածել , դուք կանգնեք ծախսել գումարներ սխալ արտադրանքի եւ սկսեք տեսնել այն, որը կարող է իրականում մատակարարել. Եթե դուք գիտեք, թե ինչու է ժամանակակից AI-ը մետաղականորեն ապահովվում, որ սխալ է ավտոմատում: Ոչ բոլոր AI արտադրանքը ստեղծվում են միասին - ստուգեք ճշգրտությամբ, որպեսզի չեք ստանում Ripped Լավագույն AI արտադրանքը - LLM- ից մինչեւ տվյալների բազաններին, UX- ի դիզայնի գործիքներից `պրո մակարդակի` կոդը վերահսկողների եւ գեներատորների համար - միայն հարմար է խաղալիքների կառուցման համար կամ փոքր քանակի պտուտակների համար: Նրանք մի քանի քանակությամբ կախված են այն, ինչ պրոֆեսիոնալ դիզայներ, ծրագրեր, դիզայներ, ինժեներներ, կամ կառավարիչներ իրականում պահանջում են, երբ լուծում են իրական աշխարհի խնդիրները: Նրանք կախված են այն ժամանակ, երբ դուք պահանջում եք, թե ինչ է իրական դիզայներ, ինժեներներ, կամ կառավարիչներ հանդիպում արտադրության. Նրանք մի քանի քանակությամբ կախված են այն, ինչ պրոֆեսիոնալ դիզայներ, ծրագրեր, դիզայներ, ինժեներներ, կամ կառավարիչներ իրականում պահանջում են, երբ լուծում են իրական աշխարհի խնդիրները: Նրանք կախված են այն ժամանակ, երբ դուք պահանջում եք, թե ինչ է իրական դիզայներ, ինժեներներ, կամ կառավարիչներ հանդիպում արտադրության. Ապրանքներ, որոնք չի կարող ծախսել: Նրանք պահանջում են տղամարդկանց հագուստներ, որոնք կարող են cross-check, double-check, եւ փնտրել սխալ positifs եւ negatives: Ի վերջո, նրանք պարզապես գեղեցկված են — մեկ սեղմեք, մեկ մարդ, babysitting սեղմեք. Tier 1 is the graveyard 1:1 chat companions Այս արտադրանքը աշխատում է հզոր տեխնիկական տարածքներում, քանի որ նրանք հզոր математика. Նրանք ավելի մոտ են մասնագիտական համակարգերի, քան իրական AI. Վարչելի, ոչ. General? Tier 2 is better Արդյոք, ինչպե՞ս կարող եք վերադառնալ: Արդյոք, ինչպե՞ս կարող եք վերադառնալ Tier 3: A Different Kind of Beast 3-րդ սերտիֆիկը ոչ միայն վերահսկողություն է, այլեւ ամբողջական վերահսկողություն է: Այս համակարգները կունենա , and they go further by improving the very math that powers Tier 2 expert systems. right mathematical foundations Նրանք, ինչպես նաեւ 2-րդ սերտիֆիկը, Դա նշանակում է, որ նրանք կարող են ամբողջականորեն ավտոմատել պլաստիկ գործառույթներ, որոնք այժմ մտնում են տղամարդկանց մեջ: generalize like Tier 1 Հաջորդ հոդվածըԱյս տարբերակները, որոնք ամեն ինչի հետ են հպարտվում . new breed of mathematics If you want to see what real AI leverage looks like — the kind that can transform your job or your startup — keep reading. You won’t be disappointed. These Tier 3 systems let you leverage your AI skills on entirely new mathematical tracks. Եթե ցանկանում եք տեսնել, թե ինչ է տեսնում իրական AI լարման - այն տեսակը, որը կարող է փոխել ձեր աշխատանքը կամ ձեր Start-up- ը - կարդալ: Դուք չեք վախենում: Այս Tier 3 համակարգները թույլ են տալիս ձեզ օգտագործել ձեր AI հզորությունը ամբողջապես նոր մետաղական գծերի վրա: Գիտնական հարցը, որ ոչ ոք չի հարցնում Երբ AI արդյունաբերությունը ամուսնանում է transformer architectures եւ խոսում է AGI ժամանակակիցների, մի վտանգավոր մոդել նստում է սխալից: Բոլոր հիմնական AI սխալները - Tesla- ի 59 մահացած սխալից մինչեւ IBM Watson- ի $ 4 մլն առողջապահական սխալը - նստվում են նույն մետաղական սխալից: Մենք չենք խոսում սխալների կամ դասընթացների սխալների մասին: Մենք խոսում ենք հիմնական մետաղական սխալների մասին, որոնք անջատում են սխալը, ոչինչ, թե ինչպիսիք եք ավելացնել: The Failure Taxonomy Դուք չեք գտնել դասընթացներում Փոխեք Type I եւ Type II սխալները (լուսանկարներ, False Negative, դուք շատ լավ գիտեք, որ). : Modern AI- ը արտադրում է երկու վտանգավոր սխալների մեթոդներ, որոնք պլաստիկ ստանդարտները չի կարող բացահայտել Type III: Conceptual Spaghettification \ Երբ ձեր մոդելը սովորեցնում է «պատիկը», այն ստանում է վերականգնելիորեն բաղկացած բաղկացած բաղկացածը [մարդական մասնագիտությունը + տղամարդկանց + হাসপাতালের կարգավորումը + գեղեցիկ բաղկացածը]. Դա ոչ մի բաղկացածություն, որը դուք կարող եք դադարեցնել - նրանք են topological կետներ ձեր արտադրական տարածքում. Երբ «Barack Obama» եւ «Kenya conspiracy theory» hash են միասին բաղկացած բաղկացած բաղկացած բաղկացած բաղկացած բաղկացած բաղկացած բաղկացած բաղկացած բաղկացած բաղկացած բաղկացած բաղկացած բաղկացած բաղկացած բաղկացած բաղկացած բաղկացած բաղկացած բաղկացած բաղկացած բաղկացած բաղկացած բաղկացած բաղկացած բաղկացած բաղկացած բաղկացած բաղկացած բաղկացած բաղկացած բաղկացած բաղկացած բաղկացած բաղկացած բաղկացած բաղկացած բաղկացած բաղկացած բաղկացած բաղկացած բաղկացած բաղկացած բաղ The Geometric Foundations of Intelligence: A Topological Analysis-ի հիման բաղադրիչները Topology եւ Failure Modes AI- ի սխալների մետաղական խուսափելիությունը բացահայտվում է, երբ մենք վերլուծում ենք High-Dimensional Data- ի երեք հիմնական սխալների սխալները: Ամեն geometry- ը պահանջում է տարբեր մետաղական սխալները, որոնք կամ խուսափում են կամ խուսափում են սխալների սխալները: Euklidian Embedding Space (Current Standard) Հիմնական բաղադրիչներ Euklidian Embedding Space (Current Standard) Հիմնական բաղադրիչներ Metric: Standard L2 norm Curvature: Zero everywhere Topology: Rn (trivially connected) Computational Behavior: Երբ բարձր-dimensional բաղադրիչները նախագծված են Euclidean մանրամասների վրա, հեռավորության վրա հիմնված բաղադրիչները սխալ է սխալով: Տեսեք ներարկման ռեակտորները համար «մատիկի», «մատիկի սխալը», եւ «մատիկային սխալը»: ||v_physician - v_male|| → 0 as training iterations → ∞ Սա ոչ մի ուսուցման սխալ է, այլն, գեժիմտրական երջանիկություն է: Բարձր մետրիկը չի կարող պահպանել սմարթիկ գծերը փոխանակման ժամանակ: IBM- ի Watson- ի օնկոլոգիական համակարգը բացահայտել է այն ճշգրտությամբ: Treatment recommendations became inseparable from demographic features, resulting in clinically dangerous suggestions. Riemann Surface Stack (The Scaling Illusion) Մետաղական բաղադրիչները: Riemann Surface Stack (The Scaling Illusion) Մետաղական բաղադրիչները: Metric: Locally Euclidean, globally complex Curvature: Variable, potentially infinite at branch points Topology: Multiple sheets with branch cuts Computational Behavior: Արդյունաբերության պատասխանը առաջադեմ էր: ավելացեք մակարդակներ. Stack Riemann surfaces. Create trillion-parameter models. But here is the mathematical reality: N → 1012- ի չափանիշներում (դիմնական GPT-scale) եւ առանց անսահմանափակ թերթի բաժանման: Արդյոք ցանկացած համակարգը միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին է: P(surface_collision) → 1 exponentially as n²/m increases GPT-4- ի խանութագրված 1.76 trillion պարամետրերի համար, որոնք ներարկման չափը m ≈ 104: P(collision) ≈ 1 - e^(-10²⁴/10⁴) = 1 - e^(-10²⁰) ≈ 1.0000... Հավատությունը այնքան մոտ 1 է, որ տարբերությունը փոքր է, քան մեքենայի ճշգրիտությունը: Մենք չենք հասկանում սխալից: Մենք ծածկում ենք մեկում: Նրանք անում են այն, ինչ ֆիզիկականները կոչում են «լուսանկարների սխալը» (plate collapse)։ Մինչեւ մենք լուծում ենք spaghettification- ը, մենք ստանում ենք mega-spaghettification- ը բազմաթիվ բաղադրիչների վրա։ Այսպիսիք է, թե ինչպիսիք է, թե ինչպիսիք են GPT- ի ապագա զարգացմանը ավելի շատ կանգնած: Մինչեւ լուծում է այն, ավելի շատ պարամետրերը կասկածում են սխալը: Այսպիսիք է, թե ինչպիսիք է, թե ինչպիսիք են GPT- ի ապագա զարգացմանը ավելի շատ կանգնած: Մինչեւ լուծում է այն, ավելի շատ պարամետրերը կասկածում են սխալը: Toroidal Manifold (The Topological Solution;) Mathematical Properties: Toroidal Manifold (The Topological Solution;) Metric: Flat locally, periodic globally Curvature: Zero (flat torus embedding) Topology: S¹ × S¹ (fundamental group: ℤ × ℤ) Computational Behavior: The torus (yep, that donut shape) հիմնականում փոխում է խաղը իր ոչ-տիմիալ հիմնական թիմի միջոցով: Տեսակները կունենան homotopy դասընթացներ, որոնք մասնագիտացած են փաթեթավորման անորատորների (p,q): π₁(T²) = ℤ × ℤ [concept] ↦ (p_meridional, q_poloidal) In plain english: On a flat plane, shapes can slide into each other and collide. On a torus, every path is stamped with a pair of winding numbers — like a fingerprint. Those numbers can’t change unless the path breaks. That means concepts are locked into their own “lanes,” so messy collisions (type IV error) and spaghettization (Type III error) simply can’t happen. You dont need cost cryptographic ID, just simple winding arithmetic! **The trick: \ Those winding numbers are like fingerprints. They can’t change unless you break the path. Mathematically, they are topological invariants. They cannot change under continuous deformation. “Cat” with winding (3,1) cannot continuously deform into “Dog” with winding (2,3). The collision that plagues Euclidean space becomes topologically forbidden. Եթե 3D- ում միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին Եթե 3D- ում միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին Ահա դուք գնում եք, մետաղական հավատանքը բացառության In any simply-connected space (Euclidean or naive Riemann), concept collision is inevitable at scale. In multiply-connected spaces with proper winding separation, collision is impossible. Theorem: Proof Sketch: Միայն միասին կապված տարածքում, բոլոր փաթեթները կասկածվում են Punk- ում Երբ պարամետրերը աճում են, միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին 1 Չնայած topological բաղադրիչները, gradient բեռնում է convergence In multiply-connected space (torus), non-contractible loops create permanent separation Կառուցվող մանրամասները ապահովում են անսահմանափակ տարբեր դասընթացներ, որոնք կախված են Zero Collision Probability- ի հետ: Եվ դուք ստանում եք այս: այդ պահանջները մի տեսանյութում - բաղադրիչների արագությունը, բաղադրիչները եւ էլեկտրական ծախսերը: Գիտեք, որ տարբերակների ընտրությունը ոչ միայն abstract Maths- ը չէ, այլն, այն որոշում է, թե ինչպես ձեր AI համակարգը գործել է: EUKLIDIA: Չափելի է ստանդարտ ճշգրիտության հետ Riemann- ը: Բարձր հարմարավետության հետ ծախսել Cannot fail due to topological constraints Toroidal: Արդյունաբերական AI-ը աշխատում է մետաղական տարածքում, որտեղ սխալը ոչ միայն հնարավոր չէ, այլեւ ապահովվում է: Արդյունաբերական AI-ի համակարգերի սխալը ոչ թե այն է, որ նրանք ցանկանում են աշխատել: The Implementation: Hyperreal Calculus Allies with Toroidal Topology Here’s what changes when you rebuild AI on correct mathematical foundations: Ահա թե ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան class BrokenAI: def __init__(self): self.optimizer = Adam(lr=1e-3, epsilon=1e-8) # 50+ magic numbers self.embeddings = nn.Linear(vocab_size, 768) # Flat space doom self.compression = HashTable(buckets=100000) # Birthday paradox awaits def forward(self, x): # Concepts spaghettify here flat_embed = self.embeddings(x) # Collisions happen here compressed = self.compression.hash(flat_embed) return self.transform(compressed) # Cumulative error explosion Այժմ, ինչը մենք օգտագործում ենք, պրոֆեսիոնալ եւ հեշտ տարբերակ է իրականացնել. փորձեք այս տարբերակը: Մենք արդեն փորձել ենք այն մեծ հաջողությամբ: Toroidal Architecture (Collision-Proof by Design) class TopologicalAI: def __init__(self): self.space = ToroidalManifold() # No epsilon parameters - exact dual arithmetic self.optimizer = DualNumberOptimizer() def encode_concept(self, concept): # Unique topological address - collision impossible return WindingCoordinates( p=self.compute_meridional_winding(concept), # Through hole q=self.compute_poloidal_winding(concept), # Around tire n=self.assign_layer_index(concept) # ε* separation ) def forward(self, x): # Each concept has guaranteed unique address torus_coord = self.encode_concept(x) # Lossless transformation to any needed geometry return torus_coord.project_to_target_space() The Mathematical Machinery: Dual Numbers եւ Winding Invariants- ը Though widely used, few realize that the familiar limit-based calculus taught since 1821 is AI-ը միշտ չգտնում է պլաստիկ բաղադրիչների հետ, եւ այնպես էլ պետք է փոխվի երկու մետաղադրիչների համար, որպեսզի վերահսկել իր շատ կարեւոր խնդիրները: numerically very inefficient f The Epsilon-Delta Disaster in Practice Տեղադրում է, որ մենք կարող ենք «նշել սխալը», բայց երբեք չի հասնել այն: # The lie we tell ourselves def derivative(f, x): h = 1e-8 # Magic number alert! return (f(x + h) - f(x)) / h This creates cascading failures: Numerical Instability: Different h values- ը տարբեր արդյունքների համար է: Each operation adds uncertainty Accumulating errors: Non-deterministic դասընթացներ: The same model, different results The optimizer lottery: 50+ epsilon parametrs to tun The Dual Number Solution: Algebra, ոչ մոտեցման Dual nombres make infinitesimals real algebraic բաղադրիչներ: # The truth that works class DualNumber: def __init__(self, real, dual): self.real = real self.dual = dual def __mul__(self, other): # ε² = 0 is built into the algebra return DualNumber( self.real * other.real, self.real * other.dual + self.dual * other.real ) When ε² = 0 algebraically (not approximately), derivatives become exact: The infinitesimal is part of the number system No h to choose: Ոչ բաղադրիչ: Բոլոր գործառույթները algebraically ճշգրիտ են: Deterministic: The same input always yields the same output (Անհարկե, նույն տպագրությունը միշտ տպագրում է նույն տպագրությունը) Ոչ hyperparameters: Math- ը չի պետք tuning Դուք կարող եք տեսնել այս Hessian-based calculus- ում Chart 3 (լուսանկարներ) is arbitrary. Every nontrivial model ends up with a mess of parameters from such choices. h The Lesson: Replace Fake Infinitesimals with Dual Numbers Արդյոք, թե ինչպե՞ս կարող եք ստանալ, թե ինչպե՞ս կարող եք ստանալ, թե ինչպե՞ս կարող եք ստանալ, թե ինչպե՞ս կարող եք ստանալ, թե ինչպե՞ս կարող եք ստանալ, թե ինչպե՞ս կարող եք ստանալ, թե ինչպե՞ս կարող եք ստանալ, թե ինչպե՞ս կարող եք ստանալ, թե ինչպե՞ս կարող եք ստանալ, թե ինչպե՞ս կարող եք ստանալ, թե ինչպե՞ս կարող եք ստանալ: The Algebraic Revolution Instead of numerically approximating with limits that never reach their destination, dual numbers give us true infinitesimals that obey algebraic rules: # Automatic optimizer with exact curvature computation # First-order (K1): Captures linear behavior f(x + ε) = f(x) + f'(x)ε where ε² = 0 algebraically # Third-order (K3): Captures cubic behavior f(x + ε) = f(x) + f'(x)ε + f''(x)ε²/2! + f'''(x)ε³/3! where ε⁴ = 0 #Derivatives of polynomial expressions are solved just # with binomial expansion. # You don’t need traditional calculus rules anymore! Why This Solves AI’s Core Problems Ոչ սահմանափակներ եւ epsilon-delta հավելվածություն, դուք բացահայտեք: The optimizer sees the entire curvature landscape False minima: Exact derivatives mean deterministic paths Training instability: No accumulated approximation errors Inference brittleness: Դա ոչ միայն ավելի լավ հաշվարկ է - դա տարբերություն է GPS- ի հետ վերլուծման միջեւ (դուալ նամակներ, որոնք ցույց են տալիս ամբողջ քարտեզը) եւ Marco Polo- ի հետ կասկածի հետ (epsilon-delta- ը հույսում է, որ դուք գնում եք ճիշտ ուղղությամբ): Ձեր optimizer- ը չի հարմարեցնում լավագույն կասկածը - դա ճշգրիտ է: The Winding Numbers- ը փնտրում է այլ երկու տեսակի AI սխալները: spaghetization եւ collision. The reveals the mathematical inevitability: when you compute in the wrong space (flat Euclidean), failure is guaranteed. When you compute in the right space (toroidal with dual numbers), failure becomes impossible. The ∞ improvement markers aren’t hyperbole — they represent transitions from finite failure rates to zero failure rates, a mathematical discontinuity or a qualitative jump, or if you prefer, a qualitative leap. Table 3 Ինչպե՞ս փաթեթավորվող սխալները փաթեթավորել են երկու վտանգավոր տեսակի սխալները Table 3 also shows that winding numbers eliminate the two AI failure modes through topological constraints: Արդյոք, ինչպիսիք են, թե ինչպիսիք են, թե ինչպիսիք են, թե ինչպիսիք են, թե ինչպիսիք են, թե ինչպիսիք են, թե ինչպիսիք են, թե ինչպիսիք են, թե ինչպիսիք են, թե ինչպիսիք են, թե ինչպիսիք են, թե ինչպիսիք են, թե ինչպիսիք են, թե ինչպիսիք են, թե ինչպիսիք են: Type III (Spaghettification): Even identical-seeming concepts receive unique addresses: Type IV (Collision): In flat space (current AI): Հաղորդագրություն = 0x3F2A Hash(“male”) = 0x3F2B Collision probability → 1 as concepts scale Հիմնական հոդված՝ Topological AI (տեսանյութ) “doctor” = (3,2,0) = winds 3× through hole, 2× around tire, layer 0 «մարդիկ» = (1,5,0) = թռիչքներ 1× գոտի միջոցով, 5× գոտի վրա, գոտի 0 Collision probability = 0 (different winding numbers are topologically distinct) Հիմնական ճշգրիտությունը = 0 (լուսանկարներ) . This isn’t optimization — it’s replacing probabilistic failure with topological impossibility. The 100× energy reduction comes from eliminating collision recovery overhead, while perfect determinism emerges from exact dual number arithmetic replacing epsilon-delta approximations. The key point: hash functions hope for separation; winding numbers guarantee it The Toroidal Solutions- ը գործում է below reveals the solution hiding in plain sight. The top row shows how simple poloidal and toroidal windings map cleanly from torus to sphere. The bottom row demonstrates the killer application: three different AI concepts (“Cat”, “Dog”, “Tree”) with unique winding signatures (p,q,n) that project to completely disjoint patches on opposite hemispheres. Chart 4 The Takeaways: Three Coordinates to Revolution (Այս վերահսկողները: Փոխանցման երեք սխալներ) The entire AI industry is built on mathematical quicksand. We’ve shown that: 200 years of epsilon-delta approximations created a mess of arbitrary parameters in every model. Dual numbers with ε² = 0 algebraically eliminate them all. The Calculus is Wrong: Flat Euclidean space guarantees spaghettification and collision. Toroidal manifolds make both impossible through topological constraints. The Geometry is Wrong: The Errors are Wrong: Մենք վախենում ենք Type I / II սխալների հետ, քանի որ Bayesian ժամանակների ընթացքում, իսկ իրական սպանողները - Type III (spaghettification) եւ Type IV (collision) - գնացել են անիմնված եւ անպատկված: Օգտագործման ճանապարհը Stop patching. Start rebuilding AI: Replace every embedding with toroidal coordinates (p,q,n) Replace every optimizer with dual number arithmetic Արդյոք ամեն hash գործառույթը փոխարինել է գլուխային համարը: The payoff: 100x energy reduction, Perfect reproductibility, zero hallucinations. The Uncomfortable Reality We Are Facing in AI Բոլոր AI- ի սխալները մեր սկսած քարտեզում - Tesla- ի 59 մահը, IBM- ի $ 4 մլն վտանգը, ChatGPT- ի սխալացույցները - գնում են միակ սխալից: սխալ մետաղական աշխարհում ապրել է սխալ մետաղական աշխարհում: The surprise isn’t that these systems fail; it’s that they ever appear to work. The surprise isn’t that these systems fail; it’s that they ever appear to work. Դա պահանջում է իմանալ, որ Cauchy- ի 1821 թ. քանակը, Pearson- ի 1928 թ. քանակը, եւ Euclid- ի գլուխ geometry- ը երբեք չի նախագծված ինտերնետների համար: The solution fits in three coordinates: * (p,q,z+nε) That’s all. That’s the revolution. The mathematics has been waiting 200 years for us to use it correctly. The third AI winter is here because we built on frozen foundations. Spring requires new mathematics. The tools exist. The question is whether we’ll use them before the next 59 deaths, the next $4 billion failure, the next hallucination that destroys trust. Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված References: IBM Watson Health Failure IBM-ի Watson Health-ի սխալը IBM-ի Watson Health-ի սխալը Tesla Autopilot Deaths Tesla Autopilot Deaths Tesla Autopilot Deaths Epic Sepsis Model Failure Epic Sepsis Model Failure Epic Sepsis Մոդելային սխալը Flash Crash and Knight Capital Flash Crash եւ Knight Capital Flash Crash եւ Knight Capital Google Bard-Gemini Google Bard-Gemini Google-ի Bard-Gemini սերտիֆիկներ Microsoft Tay Microsoft Tay Microsoft-ի ձեռքը __ __s: COMPAS Algorithm Bia COMPAS Algorithm Bia Amazon Recruiting AI Amazon Recruiting AI Amazon Recruiting AI Netherlands Child Welfare Scandal Հոլանդիայի երեխաների երջանիկ երջանիկ երջանիկ երջանիկ Netherlands Child Welfare Scandal Australia Robodebt Australia Robodebt Ավստրալիա Robodebt and Dual Numbers Automatic Differentiation Dual նամակներ Dual Numbers Ավտոմատ տարբերություն Ավտոմատ տարբերություն : Toroidal Topology Toroidal Topologists Toroidal Topologists : Hopfield Networks Hopfield ցանցեր Hopfield ցանցեր C++23 Features C++23 մասնագիտություն C++23 մասնագիտություն
