РТ: Российская компания представила LOGOS-κ - новый язык программирования

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 вызовов
MAX_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.git
cd logos-k
pip install -e . 

Быстрый старт:

# Запуск интерактивной среды
logos-k repl
# Выполнение скрипта
logos-k run examples/diagnostic_cycle.lk --operator "исследователь"

Интеграция с LLM-провайдерами:

from logos_k.operators.phi_ritual import PhiRitual
class 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