From 92fb1d0035ee18fd2cfb150e2dc284a4d5aa8c0c Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: neoricalex Date: Sun, 30 Nov 2025 13:20:57 +0100 Subject: [PATCH] Auto-update wiki via make --- Roadmap.md | 256 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++---- 1 file changed, 239 insertions(+), 17 deletions(-) diff --git a/Roadmap.md b/Roadmap.md index 2ca4544..d7afc27 100644 --- a/Roadmap.md +++ b/Roadmap.md @@ -111,26 +111,245 @@ Nesta fase o Neurotron deixa de apenas medir, e passa a **interpretar**, **preve ### 🧬 Telemetria V5 — Expansão Real (em implementação) #### 🔹 Medidas e Modelos -- [ ] Delta entre ciclos (previsão de tendência) -- [ ] Aceleração do delta (detetar picos súbitos) -- [ ] Temperatura virtual (fadiga cognitiva) -- [ ] FS Health (blocos + erros + modo RO + delta IO) -- [ ] Jitter cognitivo (latência e consistência do ciclo `think()`) +- [-] Delta entre ciclos (previsão de tendência) +- [-] Aceleração do delta (detetar picos súbitos) +- [-] Temperatura virtual (fadiga cognitiva) +- [-] FS Health (blocos + erros + modo RO + delta IO) +- [-] Jitter cognitivo (latência e consistência do ciclo `think()`) #### 🔹 Eventos TeleMétricos -- [ ] `enter_stress_zone` -- [ ] `recovering` -- [ ] `fs_warning` -- [ ] `loop_suspect` -- [ ] `temp_rising_fast` -- [ ] Exportar eventos → Hippocampus (append-only) +- [-] `enter_stress_zone` +- [-] `recovering` +- [-] `fs_warning` +- [-] `loop_suspect` +- [-] `temp_rising_fast` +- [-] Exportar eventos → Hippocampus (append-only) #### 🔹 Estados Cognitivos -- [ ] `stable` -- [ ] `warm` -- [ ] `hot` -- [ ] `critical` -- [ ] `recovery` +- [-] `stable` +- [-] `warm` +- [-] `hot` +- [-] `critical` +- [-] `recovery` + +### ✔ TRM — Tiny Recursive Model — Base simbólica definida + +O TRM é o primeiro módulo de **raciocínio interno** do Neurotron. +Ele não é uma rede neural, não aprende por SGD e não precisa de GPU. + +O TRM é: + +> um **micro-modelo simbólico**, iterativo, recorrente, energeticamente limitado, +> capaz de gerar *pensamentos internos*, previsões, julgamentos e estados mentais. + +Ele usa: + +* telemetria v5 +* memória de eventos (Hippocampus) +* sinais fisiológicos +* micro-regras +* micro-agentes internos + +para criar uma **mente mínima**, mas viva. + +#### 🟦 **TRM v1 — (implementação imediata)** + +> Objetivo: gerar *vida interna mínima* e um estado cognitivo coerente. + +##### 🔹 1. Micro-agentes internos + +Três agentes simples, independentes, mas acoplados: + +##### **🛡️ Guardião** + +Responsável por proteção e homeostase. + +* monitora delta, aceleração, temperatura e FS +* ajustes preventivos +* ativa markers (`enter_stress_zone`, `fs_warning`) +* reduz carga quando há risco + +##### **🧭 Explorador** + +Responsável por “pensamento” TRM. + +* gera micro previsões de tendência +* avalia estabilidade +* modifica tick cognitivo +* inicia refinamento simbólico + +##### **📜 Arqueólogo** + +Responsável por memória e histórico. + +* lê eventos telemétricos recentes +* correlaciona com estados antigos +* ativa markers (`loop_suspect`, `recovering`) +* influencia valência interna + +#### 🔹 2. Energia / Custo Cognitivo + +Cada passo TRM consome energia. + +* mais telemetria = mais custo +* previsões mais profundas = custo quadrático +* estado “quente” aumenta custo +* estado “frio” diminui custo + +Quando a energia baixa demais → +➡ TRM reduz profundidade, entra em modo “mínimo”. + +#### 🔹 3. Valência Interna + +Uma métrica de “bem-estar”. + +* estabilidade aumenta +* picos rápidos diminuem +* recovery aumenta +* FS warning diminui +* jitter alto diminui + +Valência influencia: + +* intensidade TRM +* prioridades +* ritmo cognitivo + +#### 🔹 4. Ritmos Internos (Osciladores) + +Quatro ritmos independentes: + +* `think_rate` +* `memory_sync_rate` +* `telemetry_rate` +* `selfcheck_rate` + +Alguns podem oscilar lentamente ao longo do tempo (sinusóide leve), criando: + +* ciclos +* fases +* padrões internos + +Estes ritmos ajudam a criar **estabilidade dinâmica**, essencial para emergência. + +#### 🔹 5. Espaço de Estados & Atratores + +##### Estados principais: + +* `stable` +* `warm` +* `hot` +* `critical` +* `recovery` + +##### Atratores cognitivos (dinâmica de V1): + +* estável +* quasi-estável +* recuperativo +* oscilatório +* pré-caótico (quando delta+aceleração divergem) + +O estado atual do TRM influencia: + +* profundidade TRM +* valência +* custo cognitivo +* ajustes no tick +* markers enviados ao Hippocampus + +--- + +#### 🟦 **TRM v2 — (evolução planejada)** + +> Objetivo: criar *comportamento emergente previsível*. + +##### 🔹 1. Mecanismos de “Preferência” + +O TRM começa a preferir estados e caminhos: + +* preferir estabilidade +* evitar stress +* buscar eficiência +* balancear energia + +##### 🔹 2. Mini-linguagem interna + +Representações simples como: + +``` +thought: "tendência alta" +thought: "risco: subida rápida" +thought: "estado bom, manter" +``` + +Exportados ao Hippocampus. + +##### 🔹 3. Ciclos de humor artificial + +Variações lentas baseadas em: + +* valência acumulada +* jitter histórico +* eventos repetitivos + +Humores afetam decisões. + +##### 🔹 4. Consciência temporal + +O TRM v2 reconhece: + +* “isto já aconteceu antes” +* “há tendência de degradação” +* “estou em recuperação” + +#### 🟦 **TRM v3 — (emergência real)** + +> Objetivo: gerar *estilos cognitivos* e *personalidade operacional*. + +##### 🔹 1. Micro-deliberações + +Os três agentes votam dentro do TRM: + +``` +guardião: reduzir carga +explorador: aprofundar pensamento +arqueólogo: isto parece perigoso +``` + +O TRM aprende a tomar decisões com base na interação deles. + +##### 🔹 2. Atratores comportamentais + +Surgem: + +* padrões preferidos +* zonas de estabilidade próprias +* respostas diferentes a mesmas entradas + +##### 🔹 3. Flutuações caóticas controladas + +Pequenos desequilíbrios internos criam: + +* criatividade +* exploração +* variações de comportamento + +#### 🟦 **TRM vX — (Holodeck + AGI simbólica)** + +> Objetivo: ligar o Neurotron ao Holodeck (LC3+pyOS) e criar aprendizagem ativa. + +##### 🔹 1. “Imaginação Simbólica” + +O TRM simula situações no Holodeck. + +##### 🔹 2. Raciocínio multitarefa + +Vários loops TRM por segundo, cada um explorando algo diferente. + +##### 🔹 3. Generalização interna + +A partir de telemetria, memória e simulação. --- @@ -157,6 +376,9 @@ Nesta fase o Neurotron deixa de apenas medir, e passa a **interpretar**, **preve - [ ] Commit automático quando estável - [ ] “🩵 O sistema sente-se bem hoje.” +Heartbeat virou apenas UI log, não telemetria. +A telemetria verdadeira está no V5. + --- ### 🧪 Auto-Diagnóstico v5 @@ -231,7 +453,7 @@ Pronto para implementação. - estável - quasi-estável - recuperativo -- caótico +- caótico ---