Проект СД – Код для обробки зображення
Автор – Сухачов Денис Павлович
Давайте розберемо основні компоненти та можливості цього розширеного коду:
1. **Режими Мислення** (CognitionMode):
– ANALYTICAL – для логічного аналізу
– CREATIVE – для творчого мислення
– EMOTIONAL – для емоційного мислення
– INSTINCTIVE – для інстинктивних реакцій
– LEARNING – для активного навчання
2. **Система Пам’яті**:
– Зберігає різні типи інформації: візуальну, семантичну, емоційну, просторову
– Кожен спогад має:
* Важливість
* Емоційний контекст
* Асоціації
* Часову мітку
* Лічильник підкріплень
3. **Емоційна Система** (EmotionalState):
– Первинні емоції (радість, смуток, гнів, страх)
– Вторинні емоції (любов, ненависть, тривога)
– Настрій (довготривалий емоційний стан)
– Соціальний контекст (емпатія, довіра)
4. **Просторова Пам’ять** (SpatialMemory):
– 3D представлення простору
– Система навігації між об’єктами
– Швидкий просторовий пошук
– Граф зв’язків між об’єктами
5. **Мовний Процесор** (LanguageProcessor):
– Обробка природної мови
– Розуміння емоційного забарвлення тексту
– Генерація відповідей з урахуванням контексту
– Зберігання історії діалогу
6. **Система Навчання** (ReinforcementLearner):
– Навчання з підкріпленням
– Буфер досвіду
– Адаптивне навчання
– Оптимізація дій
7. **Розширена Свідомість** (EnhancedConsciousness):
– Інтеграція всіх компонентів
– Динамічний вибір режиму мислення
– Обробка комплексних входів
– Генерація відповідей
Ключові особливості:
1. **Адаптивність**:
– Автоматично підлаштовується під тип вхідних даних
– Змінює режим мислення залежно від ситуації
– Навчається на основі досвіду
2. **Інтеграція**:
– Поєднує візуальне, текстове та емоційне мислення
– Створює складні асоціативні зв’язки
– Зберігає контекст взаємодії
3. **Емоційний Інтелект**:
– Розуміє та генерує емоційні реакції
– Враховує соціальний контекст
– Розвиває емпатію
4. **Навчання**:
– Постійно вдосконалюється
– Зберігає корисний досвід
– Оптимізує свої реакції
Можливі застосування:
1. Створення складних діалогових систем
2. Аналіз та розуміння контексту
3. Генерація креативного контенту
4. Емоційна взаємодія з користувачем
5. Просторове планування та навігація
6. Навчання та адаптація до нових умов
Обмеження та потенційні покращення:
1. Висока обчислювальна складність
2. Потреба в великій кількості пам’яті
3. Можливість додавання більшої кількості модальностей
4. Розширення емоційного спектру
5. Покращення механізмів навчання
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
from dataclasses import dataclass
from typing import Dict, List, Tuple, Optional, Union
import networkx as nx
from scipy.spatial import KDTree
import cv2
from enum import Enum, auto
import pickle
from collections import defaultdict
import gymnasium as gym
from stable_baselines3 import PPO
class CognitionMode(Enum):
ANALYTICAL = auto() # Логічне мислення
CREATIVE = auto() # Творче мислення
EMOTIONAL = auto() # Емоційне мислення
INSTINCTIVE = auto() # Інстинктивне мислення
LEARNING = auto() # Режим навчання
@dataclass
class Memory:
“””Структура пам’яті з емоційним та контекстним забарвленням”””
content: Union[np.ndarray, str]
type: str # ‘visual’, ‘semantic’, ’emotional’, ‘spatial’
importance: float
emotional_context: Dict[str, float]
associations: List[str]
timestamp: float
spatial_context: Optional[np.ndarray] = None
reinforcement_count: int = 0
@dataclass
class EmotionalState:
“””Розширений емоційний стан”””
primary: Dict[str, float] # Базові емоції
secondary: Dict[str, float] # Складні емоції
mood: Dict[str, float] # Довготривалий настрій
social_context: Dict[str, float] # Соціальний контекст
def evolve(self, stimulus: Dict[str, float], learning_rate: float = 0.1):
“””Еволюція емоційного стану під впливом стимулу”””
for category in [self.primary, self.secondary, self.mood]:
for emotion in category:
if emotion in stimulus:
category[emotion] = (1 – learning_rate) * category[emotion] + \
learning_rate * stimulus[emotion]
class SpatialMemory:
“””Просторова пам’ять з 3D представленням”””
def __init__(self, dimensions: Tuple[int, int, int]):
self.space = np.zeros(dimensions)
self.objects = {}
self.spatial_tree = None
self.navigation_graph = nx.Graph()
def add_object(self, position: np.ndarray, object_data: Dict):
“””Додавання об’єкта в просторову пам’ять”””
obj_id = len(self.objects)
self.objects[obj_id] = {
‘position’: position,
‘data’: object_data,
‘connections’: []
}
self._update_spatial_tree()
self._update_navigation_graph(obj_id)
def _update_spatial_tree(self):
“””Оновлення KD-дерева для швидкого просторового пошуку”””
positions = [obj[‘position’] for obj in self.objects.values()]
self.spatial_tree = KDTree(positions)
def _update_navigation_graph(self, new_obj_id):
“””Оновлення графу навігації”””
new_pos = self.objects[new_obj_id][‘position’]
# Додавання зв’язків з найближчими об’єктами
if len(self.objects) > 1:
distances, indices = self.spatial_tree.query(new_pos, k=4)
for dist, idx in zip(distances, indices):
if dist < 10.0: # Поріг відстані для зв’язку
self.navigation_graph.add_edge(new_obj_id, idx, weight=dist)
class LanguageProcessor:
“””Процесор природної мови з емоційним розумінням”””
def __init__(self):
self.model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(‘gpt2’)
self.tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(‘gpt2’)
self.emotional_patterns = self._load_emotional_patterns()
self.context_history = []
def _load_emotional_patterns(self) -> Dict[str, List[str]]:
“””Завантаження патернів емоційного забарвлення тексту”””
# Можна розширити цей словник
return {
‘joy’: [‘happy’, ‘exciting’, ‘wonderful’],
‘sadness’: [‘sad’, ‘depressing’, ‘unfortunate’],
‘anger’: [‘angry’, ‘furious’, ‘annoying’],
‘fear’: [‘scary’, ‘frightening’, ‘terrifying’],
‘surprise’: [‘surprising’, ‘unexpected’, ‘amazing’]
}
def process_text(self, text: str) -> Dict:
“””Обробка тексту з виявленням емоцій та контексту”””
tokens = self.tokenizer.encode(text, return_tensors=’pt’)
output = self.model(tokens)
# Аналіз емоційного забарвлення
emotions = self._analyze_emotions(text)
# Виділення ключових концептів
concepts = self._extract_concepts(text)
# Оновлення історії контексту
self.context_history.append({
‘text’: text,
’emotions’: emotions,
‘concepts’: concepts
})
return {
’emotions’: emotions,
‘concepts’: concepts,
‘logits’: output.logits
}
def generate_response(self,
prompt: str,
emotional_context: Dict[str, float]) -> str:
“””Генерація відповіді з урахуванням емоційного контексту”””
# Додавання емоційних маркерів до промпту
enhanced_prompt = self._enhance_prompt_with_emotions(prompt, emotional_context)
# Генерація тексту
tokens = self.tokenizer.encode(enhanced_prompt, return_tensors=’pt’)
output = self.model.generate(
tokens,
max_length=100,
num_return_sequences=1,
no_repeat_ngram_size=2
)
return self.tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
class ReinforcementLearner:
“””Система навчання з підкріпленням”””
def __init__(self, state_dim: int, action_dim: int):
self.env = self._create_custom_env(state_dim, action_dim)
self.model = PPO(“MlpPolicy”, self.env)
self.experience_buffer = []
self.learning_rate = 0.001
def _create_custom_env(self, state_dim: int, action_dim: int) -> gym.Env:
“””Створення середовища для навчання”””
# Можна розширити для більш складних середовищ
class CustomEnv(gym.Env):
def __init__(self):
self.observation_space = gym.spaces.Box(
low=-np.inf, high=np.inf, shape=(state_dim,))
self.action_space = gym.spaces.Box(
low=-1, high=1, shape=(action_dim,))
def step(self, action):
# Логіка взаємодії з середовищем
next_state = self.state + action
reward = self._calculate_reward(next_state)
done = False
return next_state, reward, done, {}
def reset(self):
self.state = np.random.randn(state_dim)
return self.state
def _calculate_reward(self, state):
# Можна розширити логіку розрахунку винагороди
return -np.sum(np.square(state))
return CustomEnv()
def learn_from_experience(self, state, action, reward, next_state):
“””Навчання на основі досвіду”””
self.experience_buffer.append((state, action, reward, next_state))
if len(self.experience_buffer) >= 1000: # Розмір batch
self.model.learn(total_timesteps=1000)
self.experience_buffer = []
def get_action(self, state: np.ndarray) -> np.ndarray:
“””Отримання дії на основі поточного стану”””
return self.model.predict(state)[0]
class EnhancedConsciousness(AdvancedConsciousness):
“””Розширена версія свідомості”””
def __init__(self, num_params=9, num_harmonics=4, visual_dim=256):
super().__init__(num_params, num_harmonics, visual_dim)
# Нові компоненти
self.language_processor = LanguageProcessor()
self.spatial_memory = SpatialMemory((100, 100, 100))
self.emotional_state = EmotionalState(
primary={‘joy’: 0.5, ‘sadness’: 0.1, ‘anger’: 0.1,
‘fear’: 0.1, ‘surprise’: 0.2},
secondary={‘love’: 0.3, ‘hate’: 0.1, ‘anxiety’: 0.2},
mood={‘positive’: 0.6, ‘negative’: 0.4},
social_context={’empathy’: 0.5, ‘trust’: 0.7}
)
# Система навчання
self.reinforcement_learner = ReinforcementLearner(
state_dim=num_params,
action_dim=num_params
)
# Режим мислення
self.cognition_mode = CognitionMode.ANALYTICAL
# Довготривала пам’ять
self.long_term_memory = []
self.memory_graph = nx.Graph()
def think(self, input_data: Dict) -> Dict:
“””Головний метод мислення”””
# Визначення режиму мислення
self.cognition_mode = self._determine_cognition_mode(input_data)
# Обробка вхідних даних залежно від режиму
if ‘text’ in input_data:
language_result = self.language_processor.process_text(input_data[‘text’])
self._update_emotional_state(language_result[’emotions’])
if ‘visual’ in input_data:
visual_result = self.process_visual_thought(input_data[‘visual’])
self._store_in_spatial_memory(visual_result)
# Інтеграція всіх входів
integrated_state = self._integrate_inputs(input_data)
# Навчання на основі досвіду
if self.cognition_mode == CognitionMode.LEARNING:
self._learn_from_current_state(integrated_state)
# Генерація відповіді
response = self._generate_response(integrated_state)
return response
def _determine_cognition_mode(self, input_data: Dict) -> CognitionMode:
“””Визначення режиму мислення на основі входу”””
if ‘force_mode’ in input_data:
return input_data[‘force_mode’]
# Аналіз складності входу
complexity = self._calculate_input_complexity(input_data)
# Аналіз емоційного навантаження
emotional_intensity = self._calculate_emotional_intensity(input_data)
# Вибір режиму
if complexity > 0.8:
return CognitionMode.ANALYTICAL
elif emotional_intensity > 0.7:
return CognitionMode.EMOTIONAL
elif ‘learning_required’ in input_data:
return CognitionMode.LEARNING
else:
return CognitionMode.CREATIVE
def _calculate_input_complexity(self, input_data: Dict) -> float:
“””Розрахунок складності вхідних даних”””
complexity = 0.0
if ‘text’ in input_data:
# Складність тексту
text_length = len(input_data[‘text’].split())
complexity += min(text_length / 1000, 1.0) * 0.4
if ‘visual’ in input_data:
# Складність зображення
visual_complexity = np.std(input_data[‘visual’]) / 128.0
complexity += visual_complexity * 0.3
return min(complexity, 1.0)
def _calculate_emotional_intensity(self, input_data: Dict) -> float:
“””Розрахунок емоційного навантаження входу”””
intensity = 0.0
if ‘text’ in input_data:
# Емоційне навантаження тексту
emotions = self.language_processor.process_text(input_data[‘text’])[’emotions’]
intensity += max(emotions.values()) * 0.6
if ‘visual’ in input_data:
# Емоційне навантаження зображення
visual_thought = self.process_visual_thought(input_data[‘visual’])
intensity += max(visual_thought.emotional_context.values()) * 0.4
return intensity
def _learn_from_current_state(self, state: Dict):
“””Навчання на основі поточного стану”””
# Перетворення стану в вектор
state_vector = self._state_to_vector(state)
# Отримання дії від системи навчання
action = self.reinforcement_learner.get_action(state_vector)
# Виконання дії та отримання винагороди
next_state = self._apply_action(state, action)
reward = self._calculate_reward(state, next_state)
# Навчання
self.reinforcement_learner.learn_from_experience(
state_vector, action, reward, self._state_to_vector(next_state))
def _state_to_vector(self, state: Dict) -> np.ndarray:
“””Перетворення стану в вектор для навчання”””
vector_components = []
# Додавання різних компонентів стану
if ‘quantum_state’ in state:
vector_components.append(state[‘quantum_state’].flatten())
if ’emotional_state’ in state:
emotions = [state[’emotional_state’][e] for e in
