Backprop'suz, yerel kurallarla öğrenen, kendiliğinden bölgelere ayrışan, sürekli çalışan bir Karmaşık Uyarlanabilir Sistem (CAS)
"Eğitim" ile "çalışma" diye iki evre yoktur — çalışmak ile öğrenmek aynı fiildir. Öğrenme %100 yereldir (STDP + üç-faktör + rekabetçi Hebbian); hiçbir yerde backpropagation, autograd ya da surrogate gradient yoktur.
-critical){kind=icon}
-orange){kind=icon}
Navigasyon: Tek nefeste · aura-mind vs LLM/vektör-uzayı · Nasıl çalışır · Headline sonuç · Yerellik sertifikası · Hiyerarşik PC → yerellik kanıtı · class-IL kurtarma (NCM) · Çalıştır · Belge haritası
👉 Yeni misin / ilk kez mi bakıyorsun? ÖNCE BUNU OKU (3 dk) — tek iddia, tek sayı, tek figür + hangi alan reponun hangi dilimine bakmalı.
📄 Proje özeti · Belge haritası · Bütüncül vitrin · Ölçülen sonuçlar · Dürüst sınırlar · Felsefe (cleo1) · Sözlük
English abstract (this README is written in Turkish)
aura-mind is a research / R&D repository (not a product) that measures one scientific question: how much structure can an artificial neural system discover on its own using only local learning rules — no backpropagation? Learning is 100% local (STDP + three-factor reward
- competitive Hebbian); there is no backprop, autograd, or surrogate gradient anywhere, and this
is enforced by a "soul" gate (
python -m aura soul, Constitution Article 1). There is no separate "train" vs. "run" phase — running and learning are the same act (always-on). As it sees input, the cortex self-organizes into regions (islands); this structural isolation prevents catastrophic forgetting across distinct input distributions (permuted BWT ≈ +0.000), and the isolation claim is verified down to the bit level (locality certificate). Every headline number is a lab measurement reproduced byscripts/reproduce_results.py; what does not work is reported as openly as what does (Constitution Article 6 — honest, zero-overclaim). Many opt-in mechanisms were added to the core, all default-OFF (headline stays bit-identical), most of them honest negatives. A recent line of work integrated hierarchical predictive coding (from Kirsanov's "the brain's algorithm isn't backprop" video) two ways and found the same idea catastrophically forgets as a monolithic network but wins as a region-local graft (class-IL ΔBWT +0.056, ablation-verified) — an independent confirmation that the load-bearing property is locality, not predictive coding (seedesign/predictive-coding-hierarchical.md). The suite is 318 tests, all passing. Dependencies are light (numpy / scikit-learn / pyyaml / typer). New here? Start with the 3-minute English primer →READ-FIRST.md(one claim, one number, one figure + which discipline maps to which slice of the repo). Or the document map.
aura-mind, kullanıma hazır bir kütüphane ya da bir ürün değildir. Tek bir bilimsel soruyu ölçen bir Ar-Ge / araştırma projesidir: backprop'suz (geri-yayılımsız), yalnızca yerel öğrenme kurallarıyla çalışan bir yapay sinir sistemi, ne kadar yapı kendiliğinden keşfedebilir? (Backprop = neredeyse tüm modern yapay zekânın öğrenme yöntemi; aşağıda tanımlanıyor.) Buradaki her sayı bir laboratuvar ölçümüdür; doğruluk rekorları kırmayı değil, bir kısıtın (yerellik) ne ürettiğini dürüstçe ölçmeyi amaçlar. Neyin yaramadığı, neyin yaradığı kadar açık raporlanır (aşağıdaki "Dürüst sınırlar"). Üretim/üründe kullanmayı beklemeyin; bunu deneysel bir araştırma tezgâhı olarak okuyun.
- Projeyi baştan sona, tek belgede bütün olarak →
ozet.md— mantıksal özet: neden → tez → nasıl çalışır → ne kanıtlandı → dürüstlük → hedef mimari. - Hiç bilmiyorum, kabaca ne bu? → Tek nefeste + Çok açık anlatım.
- Çalıştırmak istiyorum. → 30 saniyede çalıştır → sonra Detaylı kullanım.
- Sonuçlar gerçek mi? → Headline sonuç + Görselleştirmeler +
RESULTS.md. - Neyi yapamıyor? → Dürüst sınırlar.
- Üstüne ne denendi (Ar-Ge)? → Uygulanan opt-in mekanizmalar: dokuz mekanizma çekirdeğe eklendi, hepsi default-OFF, çoğu dürüst-negatif (kapasite=2 duvarı dahil).
Önce iki temel terim (bu README boyunca tekrar geçecek):
- Backprop (geri-yayılım): Neredeyse tüm modern yapay zekânın öğrenme yöntemi. Ağ bir hata yaptığında, bu hata çıkıştan girişe doğru geri yayılır ve her bağlantı "ben bu hatadan ne kadar sorumluyum?" payına göre güncellenir. Güçlüdür ama küreseldir (her bağlantı tüm ağın hatasını bilmek zorundadır) ve biyolojik beyinde böyle bir mekanizma yoktur.
- Yerel öğrenme: Bunun tersi. Bir bağlantı yalnızca kendi iki ucundaki nöronun ne yaptığına bakarak güncellenir; uzaktaki bir hatadan haber almaz. aura-mind tamamen bunu kullanır.
- CAS (Complex Adaptive System / Karmaşık Uyarlanabilir Sistem): Merkezî bir kontrolcüsü olmayan, çok sayıda basit yerel etkileşimden bütüncül davranış kendiliğinden doğan bir sistem türü (karınca kolonisi, beyin gibi). aura-mind kendini böyle tanımlar.
Çoğu yapay zekâ, zekâyı donmuş bir eser gibi görür: eğit → dondur → çalıştır. aura-mind tersini
yapar — eseri yok eder, süreci bırakır. Ağ hiç durmaz (aura/runtime.py arka-plan thread'i girdi
olmasa bile membran dinamiğini — nöronun iç voltaj durumunu — canlı tutar), öğrenmesinin tamamı
yereldir, ve sistem yeni bir girdi dağılımı (= belirgin biçimde yeni bir tür/istatistiği farklı veri)
gördüğünde — eskisini bozmadan — kendiliğinden küçük bir bölge (region / adacık) doğurur. Burada
bölge/region = belli bir tür girdide uzmanlaşan, kendi içinde kapalı küçük bir nöron grubudur.
İnsan adacık tahsis etmez; sistem "bende buna karşılık yok" der ve kendisi yer açar.
Bunun ölçülen sonucu projenin başlıklı bulgusudur: farklı dağılımlar arası felaket-unutma sıfırlanır. Burada felaket-unutma (catastrophic forgetting) = klasik bir ağa önce A sonra B görevini öğretince, B'yi öğrenir öğrenmez A'yı silmesi problemidir. Bunu BWT (Backward Transfer / geriye-transfer) metriğiyle ölçeriz: yeni görevler öğrenildikçe eski görevlerdeki doğruluğun ne kadar değiştiği; BWT = 0 sıfır unutma demektir (negatif = unutma var). aura-mind'da BWT = +0.000 çıkar, ve bu, gerçek EWC ve Replay sürekli-öğrenme yöntemlerini (ikisi de aşağıda tanımlı) kendi en güçlü rejiminde geçer — backprop, autograd (gradyanları otomatik hesaplayan kütüphane düzeneği) ya da gradyan olmadan.
encode → route(rekabet) → [yenilikse bölge DOĞ] → kazanan bölge yerel işler + öğrenir
↑ glia yerel-alan (yavaş) ↑ yapı (en yavaş)
Yukarıdaki tek satırda: girdi kodlanır (encode) → bölgeler yarışır (route/routing: girdi tüm
bölgelere düşer, en iyi eşleşen kazanır) → hiçbir bölge tanımıyorsa yeni bölge doğar → kazanan bölge
yerel kurallarla işler ve öğrenir. Glia (aura/glia.py) = beynin nöron-olmayan destek hücrelerinden
(astrosit) esinli yavaş bir denetim katmanı: bir bölge "kaynağını" tükettiğinde orada öğrenmeyi durdurur.
Tek bir global döngü yoktur — yani tüm ağı her girdide birlikte güncelleyen merkezî bir mekanizma yok; sadece o girdiyle ilgili bölge uyanır. Örnek: bir Çince glif (yazı karakteri) gelse, Latin harflerine uzmanlaşmış bölge hiç tetiklenmez bile. Tüm
aura/çekirdek modülleri Anayasa Madde 1'e (sistemin değişmez kuralı: backprop yasak, yalnız yerel öğrenme) tabidir;aura/soul.pyher commit'te backprop'un yokluğunu otomatik denetler.Ve bu "yalnız ilgili bölge uyanır" iddiası artık bit-düzeyinde kanıtlıdır, sözde değil: Yerellik Sertifikası (
aura certify) her öğrenme adımında aktif-olmayan her bölgenin BİT-AYNI kaldığını doğrular (aşağıda "İddiadan sertifikaya" başlığındaki animasyon).
En sık gelen soru: "Bu bir LLM mi? Vektör veritabanı mı? Farkı ne?" Kısa cevap: hiçbiri — ve fark tam da bilginin nerede yaşadığıdır.
- Bir LLM (transformer) bilgiyi tek dev bir ağırlık tensöründe tutar. Öğrenme backprop'ludur ve küreseldir: her örnek tüm ağı iter. Model önce eğitilir, sonra dondurulur, sonra çalıştırılır — çalışırken öğrenmez. Yeni bilgi eklemek (fine-tune) eskisini felaketle unutturabilir.
- Bir vektör-uzayı / RAG / vektör-DB bilgiyi tek düz bir gömme (embedding) uzayında tutar; erişim = en-yakın-komşu (kosinüs benzerliği). Uzay küreseldir: her şey aynı geometride yaşar, öğrenme yoktur (yalnız depola + ara), ve gömmeyi üreten model yine backprop'la dondurulmuş bir ağdır.
- aura-mind bilgiyi ne tek tensörde ne tek düz uzayda tutar — YAPIda tutar: hangi bölgeler var, her birinin yerel ağırlıkları ne. Öğrenme sürekli, yerel, backprop'suz. Yeni bilgi → yeni bölge doğar (yapısal büyüme) ve mevcut bölgelere DOKUNMAZ — bunu bit-düzeyinde kanıtlarız (Yerellik Sertifikası). Eğit/çalıştır ayrımı yoktur; "bellek" ayrı bir eklenti değil, substratın kendisidir.
| LLM (transformer) | Vektör-DB / RAG | aura-mind | |
|---|---|---|---|
| öğrenme | backprop, küresel | yok (embed + ara) | yerel, backprop YOK |
| ne zaman | eğit → dondur → çıkar | çevrimdışı gömme | sürekli (çalışırken) |
| bilgi nerede | tek dev ağırlık tensörü | tek düz vektör uzayı | bölgesel YAPIda |
| yeni bilgi | fine-tune (unutma riski) | vektör ekle (geometri kayar) | yeni bölge doğar (girişimsiz) |
| eski bilgiyi unutma | felaket (fine-tune'da) | dolaylı (uzay kayar) | YOK — bit-düzeyi kanıtlı |
| küresel döngü | var (backprop) | var (tek uzay) | YOK (bölgesel/yerel) |
Ana içgörü: LLM'in tek ağırlık tensörü de, RAG'ın tek vektör uzayı da küreseldir — ve girişimin (bir şeyi öğrenince başka bir şeyi bozmanın) kök nedeni tam olarak bu küreselliktir. aura-mind'ın tezi: küreseli bölgesele çevir → girişim yapısal olarak imkânsızlaşır. Aşağıdaki Yerellik Sertifikası bunun bir slogan değil, ölçülebilir bir olgu olduğunu bit-bit gösterir.
Ayrıntılı literatür konumlandırması:
docs/COMPARISON.md·docs/RELATED-WORK.md.
flowchart LR
X([girdi]) --> ENC[encode<br/>Poisson spike]
ENC --> ROUTE{route<br/>rekabet / WTA}
ROUTE -->|en iyi eşleşen| WIN[kazanan bölge<br/>yerel işler + öğrenir]
ROUTE -->|hiçbiri tanımıyor| BIRTH[[yeni bölge DOĞAR]]
BIRTH --> WIN
WIN --> READ([readout / tahmin])
GLIA[glia yerel-alan<br/>yavaş regülatör] -.plastisite kapısı.-> WIN
STRUCT[yapı<br/>en yavaş: budama/apoptoz/merge] -.bölge-içi.-> WIN
WIN -. yalnız kazanan değişir .-> FROZEN[diğer bölgeler<br/>BİT-AYNI kalır]
classDef win fill:#132a4a,stroke:#58a6ff,color:#e6edf3;
classDef frozen fill:#161b22,stroke:#30363d,color:#8b949e;
classDef birth fill:#1d2b1d,stroke:#3fb950,color:#e6edf3;
class WIN win; class FROZEN frozen; class BIRTH birth;
Tek bir global döngü yoktur (yukarıdaki diyagramda hiçbir ok tüm bölgeleri birlikte güncellemez): girdi gelir, ilgili bölge uyanır, öğrenir; gerisi bit-aynı kalır. Glia ve yapı yavaş, yerel düzenleyicilerdir — hiçbiri küresel bir kayıp fonksiyonu değildir (Anayasa M1).
Aşağıdaki akış, tek bir girdinin sistemden geçerken başına gelen her şeyi sırasıyla gösterir
(aura/cortex.py::observe). Sol→sağ okuyun; her kutu bir aura/ modülüdür.
┌─────────── tek bir girdi (örn. bir rakam görüntüsü) ───────────┐
│ │
1) ENCODE 2) ROUTE (rekabet) 3) YENİLİK? 4) İŞLE + ÖĞREN
aura/encoding.py aura/routing.py aura/cortex.py aura/region.py
┌──────────────┐ ┌────────────────┐ ┌──────────────┐ ┌────────────────┐
│ piksel→spike │ ───▶ │ her bölgeye │ ──match──▶│ en iyi match │ yok ─▶│ kazanan bölge: │
│ (Poisson: │ │ zayıf düşür; │ skoru │ < eşik (0.6)?│ │ rekabetçi WTA │
│ parlak=sık │ │ en yüksek │ └──────┬───────┘ │ + yerel readout│
│ ateşler) │ │ match KAZANIR; │ │ EVET │ + sınıf prototi│
└──────────────┘ │ ötekiler söner │ ▼ │ pekiştir │
└────────────────┘ ┌──────────────────┐ └───────┬────────┘
│ YENİ BÖLGE DOĞ │ │
│ cortex._birth_ │ ──────────▶│ (yeni doğan
│ region() │ │ bölge işler)
└──────────────────┘ │
▼
───── (yavaş arka-plan, her gözlemde) ─────────────────────────────────── 5) GLIA yerel-alan
glia: kaynak R_k tükenirse o bölgede öğrenme DURUR (eski hafıza dondurulur) aura/glia.py
coupling: bölgeler-arası geçiş öğrenilir · structural: seyrek budama/birleşme (her 200 gözlem)
Beş kademe, beş hız (en hızlıdan en yavaşa):
Aşağıdaki tabloda geçen birkaç terim önceden tanımlanır: spike = nöronun ateşlemesi (kısa elektriksel darbe); Poisson kodlama = bir pikselin parlaklığını rastgele-zamanlı ateşleme sıklığına çevirme (parlak piksel = sık spike); lateral inhibisyon = kazanan nöron/bölgenin komşularını bastırması (rekabet); Hebbian/STDP = yerel öğrenme kuralları — Hebb "birlikte ateşleyenler birbirine bağlanır", STDP (Spike-Timing-Dependent Plasticity) onun zamanlamaya duyarlı sürümü ("önce ateşleyen sonrakini güçlendirir"); k-WTA (k-Winners-Take-All) = her adımda yalnızca en güçlü k nöronun aktif kalması; üç-faktör = yerel kurala üçüncü bir küresel sinyal (örn. tek bir ödül skaleri) eklenmesi; okuyucu/readout = bir bölgenin aktivitesinden sınıf tahmini üreten küçük katman; prototip = bir sınıfın bölge tarafından biriktirilen ortalama şablonu; ALIF = eşiği uyarlanan bir nöron modeli.
| # | kademe | modül | ne yapar | "hızı" |
|---|---|---|---|---|
| 1 | encode | aura/encoding.py |
Pikseli spike yağmuruna çevirir (Poisson kodlama: parlak piksel sık ateşler, karanlık seyrek). Sistem statik bir vektör değil, zamanla akan spike'lar görür. | en hızlı (ms) |
| 2 | route (routing/yönlendirme) | aura/routing.py |
Girdi tüm bölgelere zayıfça düşer; en yüksek match (benzerlik) skorlu bölge kazanır, gerisi lateral inhibisyonla söner. El-yazımı router YOK — yani hangi bölgenin bakacağını belirleyen elle kodlanmış bir kural yok; yönlendirme rekabetten doğar. |
hızlı |
| 3 | yenilik? | aura/cortex.py |
En iyi match skoru yenilik eşiğinin (novelty_threshold = 0.6) altındaysa girdi yenidir → sistem yeni bir bölge doğurur. İnsan müdahale etmez. |
olay-bazlı |
| 4 | bölge | aura/region.py |
Kazanan bölge rekabetçi Hebbian/k-WTA öğrenmesiyle uzmanlaşır (her sunumda ~%12 nöron kazanır), yerel okuyucu (readout) sınıfı tahmin eder, sınıf prototipi pekişir. Hiçbir gradyan yok. | yavaş |
| 5 | glia + yapı | aura/glia.py, aura/structural.py |
Glia (astrosit) yerel-alanı bölgenin kaynağını/kazancını modüle eder (kaynak tükenirse öğrenme durur → hafıza korunur); yapısal plastisite taraması seyrek olarak bağ/nöron budar veya birleştirir. | en yavaş |
Akılda tutulacak tek cümle: Bir girdi geldiğinde tüm ağ değil, yalnız kazanan bölge uyanır; ve hiçbir bölge tanımıyorsa sistem kendisi yeni bir bölge açar. Felaket-unutmanın sıfırlanması doğrudan buradan gelir — yeni dağılım fiziksel olarak yeni bölgeye düşer, eskiye dokunulmaz.
Tam modül listesi: neurons (LIF/ALIF nöron modeli, always-on = hep açık) · encoding (Poisson
kodlama) · learning (STDP + üç-faktör + bölgeler-arası kuplaj kapısı) · region (kendi-kapalı döngü:
rekabetçi öğrenme + dereceli okuyucu) · glia (astrosit yerel-alan: kaynak/kazanç) · coupling
(bölgeler-arası dereceli geçiş kapısı) · routing (rekabetten doğan yönlendirme) · cortex (heterarşi
= eşitler-arası, hiyerarşisiz bölge örgütlenmesi + bölge doğuşu) · structural (budama / apoptoz =
kullanılmayan nöronun programlı silinmesi / birleşme).
python -m venv .venv && .venv/bin/pip install -e ".[dev]"
.venv/bin/python -m aura soul # anayasa denetimi: kodda backprop YOK mu? (geçerse EXIT 0)
.venv/bin/python -m aura demo # hızlı tez gösterimi: bölgesel (CAS) vs ablasyon (tek bölge)
.venv/bin/python scripts/reproduce_results.py # headline sayıları ÖLÇÜMDEN üret → RESULTS.md
.venv/bin/python -m pytest -q # testlerTam kullanım (preset'ler, alan-başı deneyler, API, UI, SSS):
USAGE.md. İpucu: varsayılan doğruluk düşükse--preset accuratekullan (aura demo/train) — ~0.85 oradan gelir.
KONUŞMA (yeni, ölçülmüş): substrat artık sembol kanalında konuşur — sembol = adacık,
dizi = bölgeler-arası coupling-yolu, üretim = tekrarlı routing-SEÇİMİ (LLM yok; kanıt yoksa susar).
.venv/bin/python scripts/speech_ladder.py all → B1-B7 7/7 (lag-2 dizi belleği 1.00, çok-dil
dizi-BWT +0.000, kelime→görsel grounding 3/3). UI'de Konuş sekmesi; tasarım+ölçüm:
design/konusma-programi.md.
Burada ablasyon = bir mekanizmayı bilerek kapatıp etkisini ölçmek (bilimsel kontrol deneyi).
demo'daki ablasyon, bölge-doğuşunu kapatır (tek bölgeye zorlar) → klasik bir ağ gibi davranıp unutmaya başlar; böylece bölgesel yapının asıl farkı görünür hâle gelir.
Görselleri yeniden üretmek için: python scripts/make_figures.py → hepsi docs/figures/ altına,
tamamı ölçümden çizilir. Aşağıda her komut tek tek, ne yaptığı + beklenen çıktısıyla açıklanıyor.
Komut satırına ek olarak, sistemi tarayıcıda canlı izlemek ve sınamak için bir Streamlit
panosu vardır. Arayüz yalnızca genel aura/* API'sini tüketir; çekirdek öğrenme yüzeyine
hiç dokunmaz. Bu yüzden ağır arayüz bağımlılıkları (Streamlit, matplotlib) opsiyonel bir
ui ekstrası altındadır — çekirdek minimal kalır.
Kurulum (yalnız arayüzü kullanacaksanız):
pip install -e ".[ui]" # streamlit + matplotlib (çekirdek bağımlılıklarına EK)Çalıştırma:
streamlit run ui/app.py # tarayıcıda http://localhost:8501 açılırPano yedi panelden oluşur:
- Genel Bakış — aura-mind'in ne olduğunu özetler; anayasa/
souldenetimini (backprop yokluğu) canlı koşturur ve eğitilmiş cortex'in istatistiğini gösterir. - Canlı online eğitim — seçilen veri kümesinde akış boyunca eğitir; bölge sayısının büyümesini, canlı test doğruluğunu, alıcı alanları (RF-grid) ve bölge haritasını canlı çizer.
- Tahmin — bir test imgesini (sınıfa göre ya da rastgele) eğitilmiş cortex'e verir; kazanan bölgeyi, tahmini, kalibre güveni ve kazanan bölgenin okuyucu alanını gösterir.
- Sürekli-öğrenme — permuted görevleri sırayla öğretip R-matrisi ile BWT'yi ölçer; bölgesel (CAS) ile tek-bölge ablasyonunu yan yana koyarak girişimsizliği gösterir.
- Dinamik-hesaplama — TOD-FRAR sıra-ayrımı: recurrence (nöronların geri-besleme bağlantısı; ağa "kısa-vade bellek" katar) açık/kapalı koşturup hesabın iç dinamikten geldiğini (recurrence açıkken görevi çözer, kapalıyken çözemez) doğrudan gösterir. TOD-FRAR = bu yeteneği sınayan bir oyuncak sıra-görevi.
- Figür galerisi —
docs/figures/*.pngfigürlerini açıklamalarıyla listeler (hepsi ölçümden üretilmiştir). - Config kaşifi — önemli
aura.configparametrelerini kaydırıp kısa bir eğitimle etkisini canlı ölçer.
Veri kümesi, seed ve ACCURACY_STACK preset'i kenar çubuğundan seçilir; eğitilmiş cortex
paneller arasında paylaşılır. (ACCURACY_STACK = mutlak doğruluğu yükseltmek için bir araya getirilmiş,
yine backprop'suz/Anayasa-uyumlu config ayarları demeti — daha büyük bölge + daha güçlü yerel okuyucu;
sürekli-öğrenme yapısını değiştirmez.)
Deney: Permuted-digits — burada permuted (permüte edilmiş) = aynı rakam görüntülerinin piksellerinin sabit bir kurala göre karıştırılması; her görev farklı bir piksel-karıştırması olduğu için istatistiksel olarak farklı bir dağılım sayılır. Görevler sırayla öğretilir; her görevden sonra tüm görevler yeniden test edilir (geçmişi unuttu mu diye).
Tablodaki sütun ve satırların ne olduğu:
- bölgesel (CAS) = aura-mind'in kendisi (bölge-doğuşu açık).
- ablasyon (naive-SGD) = bölge-doğuşu kapatılmış aura-mind; tek bölgeye düşer, sıradan tek-havuzlu bir ağ gibi davranır (karşılaştırma için "kontrol" grubu). SGD = backprop'lu ağların standart eğitim yöntemi.
- EWC (Elastic Weight Consolidation) = gerçek, backprop'lu bir sürekli-öğrenme yöntemi; önemli ağırlıkları cezayla "dondurarak" unutmayı azaltır.
- Replay = eski görevlerden küçük örnek tamponunu yeni görevle birlikte tekrar göstererek unutmayı azaltan, yine backprop'lu gerçek bir yöntem.
- LogReg tavanı = lojistik regresyon (basit, güçlü, backprop'lu bir sınıflandırıcı) ile ulaşılan doğruluk; "bu veride pratik üst sınır ne?" için referans çizgisi.
- A_N = tüm görevler öğrenildikten sonra ölçülen ortalama doğruluk (yüksek = iyi).
- seçicilik (mean IoU) = bölgelerin görevlere ne kadar ayrık düştüğünün ölçüsü; IoU (Intersection-over-Union) iki kümenin örtüşme oranıdır, burada düşük IoU = bölgeler birbirinden ayrık (her görev kendi bölgesine düşmüş = iyi).
| Permuted-digits (3 görev, seed=7) | bölgesel (CAS) | ablasyon (naive-SGD) | EWC | Replay | LogReg tavanı |
|---|---|---|---|---|---|
| A_N (son ort. doğruluk) | 0.844 | 0.378 | 0.627 | 0.816 | 0.936 |
| BWT (0 = unutma yok) | +0.000 | −0.657 | −0.050 | −0.133 | — |
| bölge sayısı | 3 | 1 | — | — | — |
| seçicilik (mean IoU; düşük=ayrık) | 0.167 | — | — | — | — |
Ölçekte de tutuyor — 10 göreve ve 5 seed güven aralığına ölçeklendiğinde tez sağlam kalır:
| permuted-digits (5 seed) | A_N (bölgesel) | BWT (0 = unutma yok) | bölge sayısı |
|---|---|---|---|
| 5 görev | 0.864 ± 0.023 | −0.003 ± 0.005 | 5.2 |
| 10 görev | 0.865 ± 0.032 | −0.000 ± 0.001 | 10.2 |
Ne kanıtlandı: Girdi dağılımı değişince bölgeler kendiliğinden ayrışır (görev başına ~1 bölge), felaket-unutma yok olur (BWT≈0), ve aynı veri/eğitimle bölge-doğuşu kapalı (tek-bölge) ablasyon felaketle unutur (BWT≪0). Bu bir strawman'a karşı zafer değil — yani sırf yere serilsin diye seçilmiş zayıf bir rakibe karşı değil: gerçek EWC ve Replay (ikisi de backprop'lu; çekirdek dışı
bench.py'de) da ölçüldü ve permuted rejimde bölgesel hem A_N hem BWT'de ikisini de geçer. Çok-seed dürüstlük (seed = rastgelelik tohumu; 3 farklı tohumla tekrar): bölgesel BWT = +0.000 ± 0.000, ablasyon = −0.708 ± 0.029 — yani sonuç tek bir şanslı denemenin eseri değil.Yapısal nüans (saklanmaz): BWT≈0, routing izolasyonunun yapısal sonucudur — yani işi biten bir görevin bölgesine sonradan hiç dokunulmadığı için eski bilgi zaten yapısal olarak korunur; sürpriz bir ampirik bulgu değil. Asıl ampirik atılım, bir bölgenin iç okuyucusunun (readout) doğruluğunun gerçekten yükselmesidir (denetimsiz ~0.5 tavandan, ayırt-edici yerel readout ile ~0.85'e).
Otoritatif kaynak:
RESULTS.md· Ölçek + CI:docs/SCALING.md· Hangi mekanizma taşıyor:docs/ABLATION.md
Nasıl okunur: satır = bölge, sütun = öğrenme adımı. Üstte (aura-mind): her sütunda YALNIZ kazanan bölge yanar (mavi); gerisi bit-aynı kalır (koyu = kilitli) → mavi merdiven + donmuş alan = yerellik. İnce amber çizgiler her 200 adımdaki yapısal bakımdır (budama/apoptoz; M3 monoton-yıkıcı, izinli). Altta (pozitif kontrol): M4'ün yasakladığı tek-global-döngü öğrenici — kazanan dışı HER bölge her adım değişir (kırmızı duvar = sızıntı). Seyreklik = yerellik.
python scripts/make_certificate_figure.pyile ölçümden üretilir.
Yukarıdaki "yapısal nüans" bir argümandı: "eski görevin bölgesine sonradan hiç dokunulmadığı
için eski bilgi korunur." Yerellik Sertifikası bunu artık bir ölçüm yapar. Her öğrenme
adımında, aktif-olmayan her bölgenin kalıcı durumu (region.to_state()) öncesi/sonrası
bit-bit karşılaştırılır — tek bir bit oynarsa yerellik ihlal edilmiştir (yaklaşık değil,
kanonik digest; Anayasa M6).
| akış: 3 permuted görev × 140 örnek = 420 adım | aura-mind (bölgesel) | pozitif kontrol (tek-global-döngü, M4 YASAK) |
|---|---|---|
| temiz sertifika | 420/420 | 140/420 |
| sızıntı adımı | 0 | 280 |
| hash-zinciri geçerli | ✓ | ✓ |
Pozitif kontrol = vakumsuzluk kanıtı. Aynı akışta, M4'ün yasakladığı öğrenici (her örnekte TÜM bölgeler öğrenir — "eski hata: tek dev ağ her şeyi karıştırıyordu") koşulur; sertifika onu ikinci bölge doğar doğmaz HER adımda yakalar. aura-mind ise 0 sızıntı → M4 bit-düzeyinde tutuyor. Defter hash-zincirlidir (kurcalama-belirgin). Koş:
python -m aura certify· tasarım:design/locality-certificate.md
Modaliteden bağımsız. Aynı sertifika yalnız rakamlarda değil — görüntü (rakam/giysi/harf), ses (koklear cochleagram), finans (rejim akışı) ve dil (çok-script glif) kanallarının hepsinde 0 sızıntı veriyor (
certify_multidomain.py·certify_channels.py). Yerellik girdinin ne olduğuna değil, mimariye bağlı. (Finans kanalı bir birleşme+budama+apoptoz kompozisyonuyla certifier'da bir dürüst-negatif ortaya çıkardı ve düzeltildi — sertifika kendini de denetliyor.)
Yerellik Sertifikası şunu kanıtladı: mevcut çekirdek bit-mükemmel izole (BWT=+0.000). Ama bu bir zafer mi, yoksa bir tavan mı? Yeni tez: sert izolasyon kapasitenin kendisini sınırlıyor. Gerçek beyinde girişim her yerdedir ve bir çalışma prensibidir — "elma"yı görünce nöronların %70'i tetiklenir, kavramlar nöron paylaşır. O yüzden yön değişiyor:
Hesabın birimi mutlak sürüş değil, her nöronun kendi kayan beklentisinden (EMA baseline) işaretli SAPMASIDIR — ve bu sapma iki kanala KATI ayrılır: rezonans/aktivasyon kanalı DOKUNULMAZ (temsili canlı taşır, birincil), sapma kanalı yalnız plastisiteyi/konsolidasyonu modüle eder (hizmetkâr). Üstteki hero GIF'i bu fikri gösterir: aktivasyon dalgası yayılır, assembly'ler rezonansa girer — uyarlama onu düzlemez, ona yol açar.
Hepsi opt-in / default-OFF → yukarıdaki headline'lar (BWT +0.000 dahil) bit-aynı kalır; yeni mekanizmalar dürüstçe ölçülür (M6). Ölçülen (318 test):
| mekanizma | ölçüm | dürüst sonuç |
|---|---|---|
| P1 · fark-substratı (sapma-kapılı plastisite) | Split-IL, ds_gain=0.3 | BWT −0.601→−0.567 + A_N 0.471→0.481 (dairesel değil, gerçek+) |
| P2a · metaplastisite ("2. vs 20000.") | aynı-veri tekrarı, mean|Δw| | 0.0038→0.0001 (ustalaşan RF donar); meta-siz sabit |
| P2b · CLS iki-depo (kalıcı/geçici; anti-alzheimer) | tekrarlayan-sınıf drift | temiz geri-çağırma 0.767→0.967 (+0.20); Split-IL'de dürüst-nötr |
| P0 · ölçüm-aletleri (CAI + girişim bant-metresi) | izole çekirdek | clean=299/healthy=1/leak=0 → aşırı-izole doğrulandı |
| P3 · dağıtık koalisyonlar / dev-signed | CAI (kapasite×ayırt-edicilik) | DÜRÜST-NEGATİF: CAI 9.85→2.28 (ÇÖKTÜ) — takas gerçekleşti; raflandı |
| P4 · rezonans-tutarlılık | r_coh redundancy hipotezi | RAFLANDI: r_coh dejenere (~0) → rezonans-modu yok, ART-kapıya sinyal yok |
🏆 KAZANAN stack (P1 fark + meta_thaw + CLS) |
Split-IL A_N, 5 seed | 0.463→0.537 (+0.075), BWT −0.118 daha iyi, varyans 7× daha kararlı |
Dürüstlük + gerçek kazanç (M6): naif tek-tek kollar (koalisyon, dev-signed, monoton-meta) dürüst- negatif çıktı — ama en kötü gerilemenin kök-nedeni bir mekanizma onarımına götürdü:
meta_thaw(konsolidasyon izi fit'i EMA-izler → sürekli-yüksek-fit dondurur ama fit düşünce KENDİLİĞİNDEN çözülür). Onarım + P1 fark + CLS kombosu, reponun dürüst zayıf noktasını (class-incremental) kararlı biçimde iyileştirir: A_N +0.075, varyans 0.100→0.015. Fark-substratının somut kazancı bu — ham okuyucu- kapasitesi değil, sürekli-öğrenme STABİLİTESİ + KONSOLİDASYONU. Tam yolculuk (negatifler dahil):design/resonance-difference-substrate.md. Koş:scripts/h_diff_substrate.py·scripts/h_consolidation.py·scripts/h_wall_probe.py·scripts/h_capacity_sweep.py.
Kaynak fikir: Artem Kirsanov, "The Brain's Learning Algorithm Isn't Backpropagation" (özet + entegrasyon). Video, backprop'a biyoloji-uyumlu alternatif olarak hiyerarşik öngörüsel kodlamayı (Rao-Ballard / predictive coding) anlatır: her katman altındakini tahmin eder, hata yerel minimize edilir — beynin backprop yapamamasının nedeni tam da backprop'un yerel olmamasıdır. Bunu aura-mind'e iki yolla aldık, ölçtük, dürüstçe seçtik.
İki yol, iki sonuç:
| yol | ne | ölçüm (class-IL) | verdict |
|---|---|---|---|
🅑 bölge-graftı (hier_predict+pc_consolidate) |
fark-substratının beklentisini bölge-içi 2-seviye top-down tahminle değiştir; iyi-öngörülen nöron DONAR (video: "mükemmel tahmin = konsolide hafıza") | KAZANAN stack üstünde 5 seed: ΔBWT +0.056±0.031, ΔA_N +0.048 | ✅ DOĞRULANMIŞ POZİTİF |
🅐 bağımsız iPC yığını (pc_substrate, aura/predictive.py) |
tam-katmanlı Rao-Ballard/iPC substratı (ayrı w_fb; Song 2020) | A_N 0.116±0.014 ≈ şans | ❌ DÜRÜST-NEGATİF (katastrofik unutma) |
MERKEZÎ BULGU (bulgunun kendisi bu): aynı PC fikri — monolitik (A) katastrofik unutur, bölge-graftı (B) kazanır. Fark predictive coding değil, YERELLİKTİR. A'nın küresel katmanlı kredi-ataması yeni görevle eski özellikleri ezer; B'nin bölge-yerel tahmin→konsolidasyon kapısı yalnız kazanan bölgenin kendi plasticitesine dokunur (locality sertifikası bit-bit korunur). Yani reponun çekirdek tezi — yerellik = bölgesellik = felaket-unutmanın mimari çözümü; backprop bunu yasaklar — videodan gelen bağımsız bir mekanizmayla doğrulandı: PC bile ancak yerel/bölgesel olduğunda işe yarar.
Kazanç üç ablasyonla yük-taşıyıcı kanıtlandı (class_sep değil): polarite (amplifikatör −0.007),
hiyerarşi (temporal-kaynak +0.007 ≪ +0.056), hizalama (shuffle −0.160). Kırmızı çizgiler korundu:
permuted BWT +0.0000, σ 0.956, locality 0-sızıntı. Dürüst sınır: domain-IL'de genellemez (ΔBWT
−0.041). Anayasa-temiz (soul EXIT 0): ayrı öğrenilen ağırlıklar (W.T değil) + saf yerel Hebbian —
precision-weighted PC (Alonso 2021). Hepsi default-OFF → headline bit-aynı. Tam yolculuk (negatifler +
adversarial-audit + bağımsız-doğrulama dahil): design/predictive-coding-hierarchical.md
· RQ25. Koş: scripts/h_predictive_coding.py.
Reponun 1 numaralı açık problemi: domain-IL'i kusursuz çözen bölgesel izolasyon (permuted BWT +0.000), sınıf-artımlı (class-IL, paylaşılan etiket-uzayı) rejimde çöküyordu (split BWT −0.608) — hatta Replay baseline'ı (−0.348) kazanıyordu. RQ26 bunu teşhis etti ve ölçülen bir kurtarma gösterdi.
Bulgu: class-IL çöküşü öncelikle bir "bölgeler yok" problemi DEĞİL — bir OKUYUCU problemi. Headline
okuma-yolu girişimli bir blend readout (readout_W görevler-arası üst-üste yazılıyor) + sınıf-kör
routing kullanıyor. Girişimsiz bir yerel NCM okuyucu (çok-bölge prototip-kosinüs; region.class_protos
zaten var) darboğazı es geçince (aynı eğitilmiş korteks, salt-okuma → adil kıyas, seed=7):
| read-path | A_N | BWT | kazanç kaynağı |
|---|---|---|---|
| baseline (blend) | 0.591 | −0.435 | — |
| proto_winner (prototip-kosinüs) | 0.694 | −0.306 | +0.13 girişimsiz okuyucu-modu |
| global_ncm (çok-bölge max) | 0.778 | −0.168 | +0.14 bölgeler-arası toplama |
global_ncm(BWT −0.168 / A_N 0.778) Replay headline'ını (−0.348 / 0.701) AŞIYOR — gradyansız, replay'siz, %100 yerel bir read-path ile. Kazanç TEMİZ AYRIŞIYOR (+0.13 okuyucu + +0.14 toplama) ve negatif-kontrol geçti (etiket karıştırınca şansa çöker → sinyal gerçek sınıf-yapısından). Bu, bölgesel tezle çelişmez, onu keskinleştirir: yapısal izolasyon domain-IL'i çözer; class-IL'de paylaşılan etiket- uzayının okuyucu-girişimini ayrıca ele almak gerekir — ve çözümü de yerel (girişimsiz prototip-bellek), gradyan değil. Durum: ölçülen SONDA (henüz headline core'a bağlı DEĞİL; bağlanma yolu §5). Tam kayıt:design/RQ26-class-il-global-ncm.md. Koş:scripts/h_class_il_global_ncm.py.
İki bulgu birlikte tezin altını çiziyor: (Yeni yön 2) aynı PC fikri monolitikte unutur / bölgesel-graftta kazanır → yük-taşıyan özellik yerellik. (Yeni yön 3) class-IL'in kalan açığı bölge-yokluğu değil, bir okuyucu-girişimi → yerel prototip-bellekle kapanıyor. İkisi de "backprop yok, yerellik yeter" tezini ölçümle sınıyor.
📚 Araştırma derinliği: bu bulgular 2024–2026 literatürüne Frontier Dosyası ile oturtuldu (53 atıf, her biri ayrı şüpheci-ajanla adversarial-doğrulandı: 53/53 geçti, uydurma 0; sonraki deneyler RQ26c–RQ30 tasarlandı). Alanın bütünsel haritası: backprop-free öğrenme derlemesi (~65K kelime bağımsız survey).
Hepsi python scripts/make_figures.py ile üretilir; tek bir sayı elle yazılmamıştır (Anayasa M6).
Her figürün altında ne gösterdiğinin 1–2 cümlelik açık anlatımı var.
R-matrisi: satır = "i. görevi öğrendikten sonra", sütun = "j. görevdeki doğruluk". Bölgeselde (solda) 1. sütun yeni görevler eklendikçe hep yüksek kalır (0.827 → 0.827 → 0.827): eski görev unutulmuyor. Ablasyonda (sağda) köşegen-dışı hücreler çöker (0.827 → 0.313 → 0.193): klasik felaket-unutma. Tek bir tablo, tüm tezi gözle gösterir.
A_N (doğruluk) ve BWT (geriye-transfer) çubukları, beş yöntem yan yana: bölgesel (CAS), ablasyon, ve iki gerçek sürekli-öğrenme yöntemi — EWC ve Replay — artı LogReg tavanı. Bölgeselin BWT'si tam 0 (tek o); ablasyon, EWC ve Replay hepsi negatif (unutuyorlar). Bu figür zaferin bir strawman'a değil, gradyan-tabanlı gerçek CL bandajlarına karşı olduğunu kanıtlar.
Aynı çekirdek substrat, yalnız girdi-kapısı (ZCA-whitening + ON/OFF) değişerek üç bağımsız alana taşınır. Ham girdide heterojen alanlar rf-centroid kosinüs uzayında ayrışamaz (girişim → unutma); ayrıştıran input-gate ile girişimsiz sürekli-öğrenme geri gelir: görsel BWT −0.510→−0.030, dil (çok-script) −0.482→+0.003, finans rejim-tanıma 0.417→0.937 (kırık G2 ön-koşulu onarıldı). Detay:
design/multi-domain-il.md·design/language-multiscript-il.md·design/finance-regime-gate.md.
Always-on akışta yeni görev geldikçe bölge doğar (basamak-artış) ve toplam nöron sayısı buna göre monoton büyür. Dinamik onarımı (2026-07): eski kod çok-modlu/zor veride nöron sayısını testere-dişi (doğrusal artış → tek-adımda çöküş) izliyordu; iki kök-neden — doğuş-fırtınası ve toplu-yıkıcı merge —
birth_refractory(doğuşları pacele) +merge_max_per_sweep/merge_transplant/merge_centered(birleşmeyi yumuşat, gencin bilgisini NAKLET) ile onarıldı → testere-dişi ELENDİ, çok-modlu doğruluk arttı (Fashion 0.41→0.51).scripts/make_domain_figures.py; ölçüm RESULTS.md § Ölçekleme.
 |
 |
Sol — bölge doğuşu: akış boyunca bölge sayısı, üç farklı dağılım sunuldukça 1 → 2 → 3 diye kendiliğinden sıçrar. Sıçrama tam görev sınırında olur: sistem "bunu bilmiyorum" deyip yer açar. Sağ — seçicilik: hangi girdinin (görevin) hangi bölgeyi tetiklediği. Köşegen-ağır = her görev kendi bölgesine düşüyor (görevler ayrık; düşük IoU). İzolasyonun "neden" çalıştığının görsel kanıtı.
3 → 5 → 10 göreve giderken A_N ≈ 0.86'da sabit kalır ve BWT ≈ 0'da durur (perm10'da −0.000 ± 0.001, neredeyse makine-sıfırı), bölge sayısı görev sayısını takip eder (5.2, 10.2). Yani "BWT=0 sadece az görevde tutuyor" itirazı ölçümle kapanır: tez ölçekte sağlam (5 seed CI,
scale_study.py).
Tek bir bileşeni kapatıp BWT'ye etkisini ölçer.
novelty_threshold(yeni-bölge-doğurma eşiği) 0 → 0.4 → 0.6 yükseldikçe BWT −0.557 → −0.346 → 0'a düzelir. Bu monoton (tek yönlü, hep iyiye giden) ilişki, etkinin tesadüf değil, bu mekanizmadan geldiğinin kanıtıdır. Tek yük-taşıyıcı = yenilik-güdümlü bölge-doğuşu. Glia bu rejimde marjinaldir (yatay nötr çizgi) — dürüstçe işaretli, gizlenmez.
8×8 digits'ten 28×28 Fashion-MNIST / EMNIST'e geçince: unutma yine ~0 (tez tutuyor; perm3 BWT −0.001 ± 0.002) ve dinamik-onarımı sonrası mutlak doğruluk ~0.51'e çıkar (eski 0.41'den). Çok-modlu veri her mod için ayrı bölge açar (Fashion ~34, EMNIST tavan) — bu artık monoton büyür (testere-dişi YOK) ama bölge sayısı yüksektir: yapısal izolasyonun dürüst maliyeti.
forget_frag_recoveropt-in'i istenirse konsolide eder. Bu figür bir başarı çubuğu değil, dürüstlük çubuğudur (kök-neden + onarım:docs/SCALING.md§3, RESULTS.md § Ölçekleme).
 |
 |
Sol — t-SNE: yüksek-boyutlu veriyi 2 boyuta indirip görselleştiren bir yöntem; burada kazanan bölgenin okuyucu-alanında sınıfların ayrı kümeler oluşturduğunu (ayrıştığını) gösterir. Sağ — confusion (karışıklık) matrisi: hangi gerçek sınıfın hangi tahmine gittiğini sayan tablo; köşegen-ağır = sınıflar karışmıyor (doğru tahminler köşegende toplanır). Etiketleri kasten karıştırınca okuyucu şansa düşer (0.892 → 0.117) → ayrışma bir kapasite-fazlası ya da bilgi-sızıntısı değil, mekanizma-kaynaklıdır.
 |
 |
| Öğrenilen şablonlar (rekabetçi Hebbian; her nöron bir desene uzmanlaşır) | Kaynak R_k (R→0: plastisite durur, hafıza korunur) |
 |
 |
| LIF nöronu: birik→ateşle→reset (eşik ALIF ile uyarlanır) | Poisson rate kodlama (parlak piksel→sık spike) |
Bileşen ablasyonu (3 seed; baseline A_N=0.852 ± 0.031, BWT=+0.000) tek bir net cevap verir:
| bileşen kapatıldı | BWT | sonuç |
|---|---|---|
| BASELINE (tam stack) | +0.000 | evet izolasyon tam |
| novelty_threshold = 0.4 | −0.346 | kısmi izolasyon |
| max_regions = 1 (bölge-doğuşu kapalı) | −0.557 | felaket-unutma |
| novelty_threshold = 0.0 | −0.557 | felaket-unutma |
| glia tamamen nötr (cost/gate/gain) | ≈+0.000 | bu rejimde etkisiz |
| yapısal plastisite hepsi kapalı | ≈+0.000 | bu rejimde etkisiz |
BWT=0'ı taşıyan ZORUNLU tek mekanizma = novelty-güdümlü bölge-doğuşudur. Eşik 0→0.4→0.6 yükseldikçe BWT −0.557 → −0.346 → 0'a düzelir; bu monotonluk bir mekanizma kanıtıdır. Glia bu rejimde marjinaldir — ama bu bir karar değil, dürüst bir nottur: kaynak-baskılı uzun-akışta test edilmedi (caveat:
docs/ABLATION.md§3). Detay:docs/ABLATION.md.
Jargonsuz, dört soru. Bir önceki bölümleri kaçırdıysanız bile bunlar tek başına anlaşılır.
Bir yapay sinir sistemi — ama klasik olanlardan farklı. Klasik bir model: önce uzun bir eğitim
geçirir, sonra donar, sonra sadece kullanılır (artık öğrenmez). aura-mind durmadan akar:
çalışırken öğrenir, öğrenirken çalışır. Tek bir fiili vardır: gözlemlemek (observe). Her gözlemde
hem cevap verir hem biraz değişir.
Backpropagation, neredeyse tüm modern yapay zekânın öğrenme yöntemidir: ağ bir hata yapar, bu hata baştan sona geri yayılır ve her ağırlık "ben ne kadar suçluyum?" payına göre güncellenir. Çok güçlüdür ama: (1) küreseldir — her ağırlık tüm ağın hatasını bilmek zorundadır; (2) beyin bunu yapamaz (geriye hata taşıyan, ağırlıkları transpoze eden bir mekanizma biyolojik değildir); (3) çevrimdışıdır — "eğit sonra çalıştır" ister, sürekli-akan bir sistemle uyuşmaz.
aura-mind backprop'u bilerek reddeder. Sorusu şudur: yalnızca yerel kurallarla bir sistem ne kadar yapı keşfedebilir? "Yerel kural" = bir bağlantı yalnız kendi iki ucundaki nöronun ne yaptığına bakarak güncellenir, uzaktaki bir hatadan haber almaz (Hebb'in "birlikte ateşleyenler birbirine bağlanır"ı). Bu kısıtın ölçülmüş bir bedeli var (doğruluk LogReg'in biraz altında) — ve biz bunu saklamıyoruz, çünkü asıl mesele doğruluk yarışı değil, kısıt altında ne kadar yapı doğuyor.
Sistemin içinde küçük bölgeler (adacıklar) var; her biri belli bir tür girdide uzmanlaşır. Yeni bir
girdi geldiğinde sistem tüm bölgelere sorar: "bu sana ne kadar benziyor?" (bir match skoru). En çok
benzeyen bölge işi alır. Ama hiçbir bölge yeterince benzemiyorsa (skor bir eşiğin altındaysa) sistem
"bunu daha önce hiç görmedim" der ve o an yeni bir bölge açar. Kimse "şu görev için bölge ekle"
demez — kapasiteyi sistem kendi tahsis eder. Eski PoC'de yeni bir harf için adacığı elle ekliyordunuz;
işte bu, onun otomatik karşılığı.
Klasik bir ağ yeni bir şey öğrenince aynı ağırlıkların üstüne yazar → eskisi bozulur (felaket-unutma).
aura-mind'da yeni dağılım fiziksel olarak yeni bir bölgeye düşer; eski görevin bölgesine dokunulmaz.
Eski bilgi başka bir yerde duruyorsa, yeni bilgi onu silemez. Ölçülen sonucu: geriye-transfer BWT ≈ 0
(yani sıfır unutma). İkincil bir güvence daha var: glia (aura/glia.py) — bir bölge çok çalışıp
"kaynağını" tükettiğinde o bölgede öğrenme durur, böylece olgun hafıza dondurulur.
Dürüst sınır (bunu da bilin): Bu mekanizma farklı dağılımları ayırır, aynı dağılımın farklı sınıflarını değil. Aynı tür veriden gelen yeni bir sınıf "yenilik" tetiklemez → bölge doğmaz → bu durumda küçük bir Replay tamponu bizi geçer. Detay aşağıda "Dürüst sınırlar"da.
# 1) izole bir sanal ortam aç (sistem Python'unu kirletmemek için)
python -m venv .venv
# 2) projeyi geliştirme + test bağımlılıklarıyla "editable" (-e) kur
# editable = kaynağı değiştirdiğinde yeniden kurmaya gerek kalmaz
.venv/bin/pip install -e ".[dev]"Bağımlılıklar hafiftir (numpy/matplotlib/scikit-learn/pytest tabanlı; pyproject.toml'a bakın). Kurulumdan
sonra iki kullanım yolu var: CLI komutları (python -m aura ...) ve script'ler (scripts/*.py).
CLI Typer tabanlıdır.
python -m aura --helptüm komutları listeler. Aşağıda hepsi tek tek.
| komut | ne yapar | beklenen çıktı |
|---|---|---|
python -m aura soul |
Anayasa Madde 1 denetimi. Çekirdek aura/ modüllerini tarar ve backprop izlerini (autograd, .backward(), np.outer gradyan deseni, one-hot+surrogate vb.) arar. |
RUH TEMİZ — N çekirdek modülde backprop yok. ve EXIT 0. İhlal bulursa satır satır listeler ve EXIT 1 (CI'da kırar). |
python -m aura demo |
30 saniyelik tez gösterimi. Permuted-digits 3 görevde bölgesel (CAS) ile ablasyon (max_regions=1) kafa kafaya koşar. Argümanlar: --passes (varsayılan 2), --max-train (600). |
İki satır: BÖLGESEL (CAS) A_N=… BWT=+0.000 bölge=3 ve ABLASYON (1 bölge) A_N=… BWT≪0 bölge=1, ardından "Bölgesel BWT≈0 ↔ ablasyon BWT≪0" özeti. |
python -m aura certify |
Yerellik sertifikası (Anayasa M4+M6). Sürekli-öğrenme akışını sertifikalar: her öğrenme adımında aktif-olmayan bölge BİT-AYNI mı kanıtlar; pozitif kontrol (M4'ün yasakladığı tek-global-döngü) aynı akışta yakalanır. Hash-zincirli defter yazar. Argümanlar: --samples (420), --preset, --control/--no-control, --ledger-out. |
★ AURA-MIND: 420/420 temiz sertifika, 0 sızıntı, zincir ✓ ↔ ◼ KONTROL: 280/420 adımda yakalandı + SONUÇ: SERTİFİKA GEÇERLİ. |
python -m aura reproduce |
Headline sayıları ölçümden üretir ve RESULTS.md'i yeniden yazar (scripts/reproduce_results.py'yi koşar). Elle sayı yazmanın panzehiri (Anayasa M6). |
Permuted + split tablolarını, çok-seed dürüstlüğü ve R-matrislerini hesaplayıp RESULTS.md'e basar. |
python -m aura figures |
Tüm görselleri yeniden üretir (scripts/make_figures.py'yi koşar) → docs/figures/*.png. |
"N figür üretildi → docs/figures" + silhouette/confusion özet metrikleri. |
python -m aura train |
Digits üzerinde always-on bir cortex eğitir (observe döngüsü), isteğe bağlı durumu kaydeder. Argümanlar: --samples (900), --passes (2), --save yol.pkl. |
eğitim bitti: bölge=… test_acc≈…; --save verilirse kaydedildi: … |
python -m aura stats <durum.pkl> |
Kaydedilmiş bir cortex'in istatistiklerini JSON olarak yazar (bölge sayısı, kullanım, vb.). | JSON özet. |
python -m aura version |
Sürümü yazar. | aura-mind <sürüm> |
Bunlar dakikalarca sürebilen, otoritatif ölçümlerdir. Her biri kendi docs/*.md belgesini besler.
# Headline sayılar → RESULTS.md (seed=7, passes=2, max_train=600, eval_limit=150)
.venv/bin/python scripts/reproduce_results.py
# NE: permuted + split-digits için bölgesel/ablasyon/EWC/Replay/LogReg ölçer; R-matrisleri ve
# 3-seed dürüstlüğü hesaplar. ÇIKTI: RESULTS.md'i (otoritatif) yeniden yazar.
# Görseller → docs/figures/*.png
.venv/bin/python scripts/make_figures.py
# NE: rmatrix, forgetting, region_birth, selectivity, scaling, ablation_lever, hard_data_limit,
# tsne, confusion, receptive_fields, glia, lif, encoding figürlerini ölçümden çizer.
# ÇIKTI: "N figür üretildi" + silhouette/confusion özetleri.
# Yerellik sertifikası headline → docs/figures/locality_certificate.json + hash-zincirli defter
.venv/bin/python scripts/certify_locality.py
# NE: aura-mind vs pozitif-kontrol (tek-global-döngü) sürekli-öğrenme akışını sertifikalar.
# ÇIKTI: "aura-mind 420/420 temiz, 0 sızıntı" ↔ "kontrol 280/420 yakalandı" + JSON/JSONL.
# Yerellik sertifikası GÖRSELİ → docs/figures/locality_certificate.{png,gif}
.venv/bin/python scripts/make_certificate_figure.py
# NE: bölge×adım ısı-haritası (mavi=kazanan öğrenir · koyu=bit-aynı · kırmızı=sızıntı) — statik
# PNG + canlanan GIF. ÇIKTI: aura-mind seyrek merdiven ↔ kontrol kırmızı-duvar kontrastı.
# Çok-alan sertifikası → docs/figures/locality_multidomain.json
.venv/bin/python scripts/certify_multidomain.py
# NE: aynı sertifikayı rakam/giysi/harf + heterojen akışta koşar (yerellik girdi-alanından
# bağımsız mı?). ÇIKTI: her alan için "temiz/toplam · sızıntı · zincir" satırı (veri yoksa ATLANDI).
# Çok-KANAL sertifikası → docs/figures/locality_channels.json
.venv/bin/python scripts/certify_channels.py
# NE: aynı sertifikayı SES (koklear) · FİNANS (rejim) · DİL (çok-script glif) kanallarında koşar
# (yerellik duyusal-modaliteden bağımsız mı?). ÇIKTI: kanal başına temiz/toplam · sızıntı · zincir.
# Ölçekleme çalışması → docs/SCALING.md sayıları (5 seed)
PYTHONPATH=. .venv/bin/python scripts/scale_study.py
# NE: perm5/perm10 (digits) + Fashion-MNIST/EMNIST (zor-veri) × 5 seed CI. ÇIKTI: her seed için
# "REG A_N=… BWT=… | ABL …" satırı + görev başına REGIONAL/ABLATION/EWC/REPLAY/LogReg özeti.
# (Fashion/EMNIST verisi yoksa o blok dürüstçe "ATLANDI" basar — uydurma yok.)
# Bileşen ablasyon matrisi → docs/ABLATION.md sayıları (3 seed)
PYTHONPATH=. .venv/bin/python scripts/ablation_matrix.py
# NE: her satır TEK bir bileşeni kapatır (max_regions=1, novelty_threshold=0/0.4/0.6, glia nötr,
# yapısal plastisite kapalı...) ve BWT'ye etkisini ölçer. ÇIKTI: hizalı tablo
# (ablation | A_N | BWT | reg | dA_N | dBWT) + JSON_BEGIN…JSON_END makine-okunur özet.
# Frontier PoC: TOD-FRAR + graded-kritik recurrence (SALT GÖZLEM, çekirdek soul-dışı)
PYTHONPATH=. .venv/bin/python scripts/tod_frar_poc.py
# NE: graded-kritik recurrence'in sıra-belleği taşıyıp taşımadığını üç-yollu ablasyonla ölçer
# (rec-açık+trajektori / snapshot / rec-kapalı / bag-of-symbols / shuffle).
# ÖLÇÜLEN DÜRÜST SONUÇ: n_class=2 sıra-ayrımı acc=1.000 (rec-kapalı=0.000 → ileri-besleme
# bu görevi matematiksel olarak ÇÖZEMEZ); n_class=3 hâlâ ŞANS (~0.33) — dürüst negatif, bug değil.
# Anayasa denetimi (CLI 'soul' ile aynı; doğrudan script)
.venv/bin/python scripts/soul_check.py # backprop YOK → EXIT 0CLI yerine doğrudan kod yazmak isterseniz çekirdek API üç çağrıdan ibarettir: observe (gözlemle+öğren),
predict (sadece tahmin), ve config ile davranışı ayarla.
import numpy as np
from aura.config import Config # tüm hiperparametreler tek dataclass'ta
from aura.cortex import Cortex # sistemin tamamı (bölgeler + glia + routing)
from aura import datasets
# 1) veri: 8×8 sklearn-digits, [0,1]'e normalize, flatten edilmiş vektörler
Xtr, ytr, Xte, yte = datasets.load_digits_data(seed=0)
# 2) bir cortex aç. novelty_threshold (0.6) = "yeni bölge doğurma" duyarlılığı;
# yükseltirsen daha kolay yeni bölge açar, max_regions kapasite tavanıdır.
cx = Cortex(Config(seed=7, novelty_threshold=0.6, max_regions=64))
# 3) ALWAYS-ON öğrenme: her observe hem öğrenir hem o anki tahmini döndürür.
# Ayrı bir "eğitim evresi" yok — gözlemlemek = öğrenmek.
for i in range(len(Xtr)):
out = cx.observe(Xtr[i], label=int(ytr[i]))
# out: {"pred":…, "winner": bölge_id, "novel": bool, "born": yeni_bölge_doğdu_mu, "n_regions":…}
if out["born"]:
print(f"adım {i}: YENİ BÖLGE doğdu → toplam {out['n_regions']} bölge")
# 4) saf tahmin (durumu DEĞİŞTİRMEZ, öğrenmez): rekabetle yönlendir → kazanan bölgenin okuyucusu
acc = np.mean([cx.predict(Xte[i])["pred"] == int(yte[i]) for i in range(len(Xte))])
print(f"test doğruluğu ≈ {acc:.3f} · kendiliğinden doğan bölge sayısı = {cx.n_regions}")
# 5) (opsiyonel) bir girdinin hangi bölgeleri ne kadar tetiklediğini gör
scores = cx.region_scores(Xte[0]) # {bölge_id: match_skoru}Daha yüksek mutlak doğruluk için
Config(**ACCURACY_STACK)preset'i vardır (from aura.config import ACCURACY_STACK) — daha büyük bölge + güçlü yerel readout; sürekli-öğrenme yapısını (BWT izolasyonu) değiştirmez. Tüm config alanlarıaura/config.py'de yorumlu.
Bu bir doğruluk yarışı değildir; gösterilen şey backprop'suz yerel öğrenme + bölgesel yapının sürekli-öğrenme özelliğidir. Neyin yaramadığı, neyin yaradığı kadar gururla raporlanır.
- Sınıf-artımlıda Replay bizi geçer. Sınıf-artımlı (Class-IL) = görevlerin aynı veri türünden
yeni sınıflar getirdiği senaryo (permuted'daki gibi tümden yeni bir dağılım değil). Split-digits
deneyinde (10 rakam, 5 göreve × 2 sınıf bölünür; hepsi aynı dağılım) yenilik zayıf tetiklenir,
bir-iki bölge oluşsa da paylaşılan okuyucu önceki sınıfları bozar → bölgesel ≈ ablasyon ve ikisi de
unutur (BWT ≈ −0.61). Küçük bir Replay tamponu farkla geçer (A_N 0.70 vs 0.44). Yani bu mimari farklı
dağılımları ayırır, aynı dağılımın sınıflarını değil. Çözüm roadmap'te
(
design/class-il-solution.md). - Zor-veride mutlak doğruluk mütevazı + çok bölge (ama testere-dişi YOK). Daha büyük/zor görüntülerde
(28×28 Fashion-MNIST / EMNIST-letters): unutma yine ~0 kalır (perm3 BWT −0.001) ve dinamik-onarımı sonrası
A_N ≈ 0.51'e çıkar (eski 0.41). Çok-modlu veri her mod için ayrı bölge açtığından bölge sayısı yüksektir
(Fashion ~34, EMNIST tavan) ama artık monoton büyür — eski testere-dişi (doğuş-fırtınası + toplu merge
çöküşü)
birth_refractory+merge_*onarımıyla elendi. Sebep (yüksek bölge): sabit yenilik-eşiği 784-piksel çok-çeşitli veride "aynı mı farklı mı dağılım" ayrımını mükemmel yapamaz;forget_frag_recoveropt-in'i konsolide eder. Çekirdek tez (izolasyon → BWT≈0) tutar; yüksek doğruluk iddia edilmez (docs/SCALING.md). - Mutlak doğruluk LogReg'in altındadır (A_N 0.844 vs 0.936). Bu, Anayasa'nın (backprop yok, denetimsiz yerel okuyucu) ölçülmüş bir maliyetidir, bir bug değil — daha güçlü bir nöron modeli (dendritik kompartman: nöronun girdilerini ayrı dallarda işleyen biyolojik-gerçekçi tasarım) bile bu açığı kapatmadı (ölçülen negatif).
- σ̂ ≈ 0.96 İÇSEL-kritiklik DEĞİL. Kritiklik (edge-of-chaos) = bir sistemin "düzen ile kaos
arasındaki" ince eşikte çalışması; σ̂ bunun ölçüsü (≈1 = eşikte). Burada dürüst sınır şu: sistemde
nöronların birbirini tetikleyen recurrent uyarıcı bağı (exc→exc) olmadığından, ölçülen σ̂ sistemin
kendi iç dinamiğinden değil, dışarıdan verilen Poisson sürüşünün bir yan-ürünü ("sürülen-süreç
ardışık-oranı")dır. Çığ (avalanche) = bir ateşlemenin tetiklediği ardışık ateşleme zinciri;
eğimi α̂ burada KABAdır (kesin değil). Bu, gerçek bir iç-kritiklik kanıtı gibi sunulmaz, açıkça
öyle etiketlenir (
docs/LIMITATIONS.md§1).
Frontier keşif hikâyesi: Bir çekirdek kanıtlandı, altı dinamik-mekanizma uzantısı dürüstçe negatif bulundu (dendritik kompartman gap'i kapatmadı; recurrence statik göreve nötr; trading rejimleri otonom ayrışmadı; intrinsic LP≈0; …), kökü teşhis edildi, ve teşhise göre yeniden-tasarımla ilk pozitif ölçüldü — graded-kritik recurrence + temporal okuyucu, ileri-beslemenin matematiksel olarak çözemediği iki-sınıf sıra-görevini 1.000 ile çözdü (
rec_scale=0→ 0.000). Dürüst sınır: n_class=3 hâlâ şans. Tüm hikâye:docs/FRONTIER-FINDINGS.md.
encode → route(rekabet) → [yenilikse bölge DOĞ] → kazanan bölge yerel işler+öğrenir
↑ glia yerel-alan (yavaş) ↑ yapı (en yavaş)
Tam adım-adım anlatım yukarıda Sistem nasıl çalışır?
bölümündedir. Modüller: neurons (LIF/ALIF, always-on) · encoding (Poisson) · learning (STDP +
üç-faktör + kuplaj kapısı) · region (kendi-kapalı döngü: rekabetçi öğrenme + graded okuyucu) · glia
(astrosit yerel-alan: kaynak/kazanç) · coupling (bölgeler-arası dereceli kapı) · routing (rekabetten
doğan yönlendirme) · cortex (heterarşi + bölge doğuşu) · structural (budama/apoptoz/birleşme).
Doğruluk önceliği (ACCURACY_STACK preset): daha yüksek mutlak doğruluk isteyenler için, eski 0.86-okuyucu mekanizmalarını (Anayasa-uyumlu, backprop'suz) yeni bölge-içi readout'a portlar — prototip
- üç-faktör harmanı, soft k-WTA, hata-odaklı pekiştirme. Sürekli-öğrenme yapısını (BWT izolasyonu)
değiştirmez (
design/accuracy-port.md).
Aşağıdaki dokuz mekanizma çekirdeğe eklendi ama hepsi default-OFF: açık-kapalı her merge sonrası
headline bit-aynı (permuted BWT=+0.000; A_N otoritatif RESULTS.md), soul EXIT 0. Her biri egzersiz-eden
rejimde ölçüldü; çoğu frontier dürüstçe negatiftir. Otoritatif ölçüm: docs/PHASE0-MEASUREMENTS.md
(Faz-0 ölçüm-altyapısı) + docs/PHASE234-RESULTS.md (Faz-2/3/4 + tek-aday dalgaları).
Tek bakışta dokuz mekanizma: her satır bir mekanizma + ölçülen kapısıdır; sağdaki rozet hepsinin default-OFF olduğunu, soldaki renk-şeridi türünü gösterir (mor = System-2 ödül-yüzeyi, yeşil = ölçülen pozitif kazanç, mavi = rejim-özgü / altyapı, gri = dayanıklılık / depo). "Default-OFF" = mekanizma kodda var ama varsayılan kapalı; açmak headline'ı (permuted BWT=+0.000) bozmadığı ölçülerek doğrulandı.
- System-2 ödül kanalı (
runtime.nudge) — default-OFF. Bir "yavaş akıl"dan gelen tek ödül-skalerini yereldışı bir kanaldan sisteme iletir; ölçülen kapı: bölge IoU/seçicilik değişmez (M4 sızıntı yok). - RPE-readout V-tabanı — default-OFF. Okuyucuya ödül-tahmin-hatası (RPE) tabanı ekler; ölçülen kapı: izole readout-tavanı 0.291 → 0.513 (varyans std 0.078 → 0.032, ~2.4x daha kararlı), düzenleyici-rol kanıtı (tavan-kırma değil).
RPE-readout = tavan-yükseltme, kapasite-duvarını delme DEĞİL. Sol: izole readout-tavanı prototip 0.291'den full-RPE 0.513'e çıkar (Δ+0.222). Sağ: seed-arası standart sapma 0.078'den 0.032'ye düşer (~2.4x daha kararlı). RPE-tahmin-hatası (reward prediction error) = beklenen ile gerçekleşen ödülün farkı; burada okuyucuyu düzenler (kararlılığı artırır), yeni kapasite yaratmaz — bu ayrım dürüstçe işaretli.
- DA-RPE bölge-yerel baseline (
Rbar_k) — default-OFF. Her bölgeye dopamin-benzeri yerel ödül-baseline'ı tutar; ölçülen kapı: naif three_factor 0.103 → 0.169, blend headline 0.870 → 0.873 (regresyonsuz). - a5 tripartite plasticity-gate — default-OFF. Glia kaynağı R'yi yumuşak öğrenme-oranı çarpanına çevirir (astrosit tripartit sinaps); ölçülen kapı: h05-baskılı rejimde BWT +0.0145 (ON −0.0831 vs OFF −0.0976, 3/3 seed), σ=0.971 sabit, IoU 1.0.
- a1 adaptive-forget fragmentasyon-CULL — default-OFF. Bayatlamış (stale) bölgeleri göreli-kullanıma göre budar; ölçülen kapı (dinamik-onarımından ÖNCE): Fashion bölge-sayısı 18.8 → 16.0 (±2.2), A_N 0.421 ≥ 0.405 OFF (M5-veto). NOT: onarım sonrası doğuş-tabanı ~34'e çıktı (monoton); bu opt-in yeniden koşulunca mutlak taban değişir, yön (CULL bölge sayısını düşürür) korunur — M6 borcu.
a1 = daha az parçalanma, doğruluk kaybı YOK. Sol: zor-veride (Fashion-MNIST) göreli-kullanım CULL'u, bölge sayısını 18.8'den 16.0'a (−2.8 bölge) indirir — aşırı-fragmentasyon hafifler. Sağ: bunu yaparken ortalama doğruluk (A_N) düşmez, hatta OFF eşiği 0.405'in üstünde 0.421'de kalır (kırmızı çizgi = regresyon-yasak sınırı, M5-veto). Faz-D'de açık kalan A1 alt-hedefi bu kapıyla kapandı.
- a12 causal stream-encoder — default-OFF. Akan-piyasa girdisini nedensel (look-ahead'siz) kodlar; ölçülen kapı: negatif-kontrolde causal 0.422 vs local-leak 0.341 → look-ahead sızıntısı yok.
- audio latency/cochlear encoder — default-OFF. Sesi koklear/latency-tabanlı spike'a çevirir; ölçülen kapı: audio-rejiminde latency 0.525 vs Poisson 0.284 = Δ+0.241 (4/4 seed), digit'te nötr (rejim-özgü).
İlk çapraz-modalite pozitifi — ama rejim-özgü (dürüst). Sol: ses rejiminde koklear/latency-tabanlı kodlama (sesi ateşleme-zamanlamasına çevirir) Poisson-tabanı 0.284'ü 0.525'e taşır (Δ+0.241, 4/4 seed). Sağ: aynı encoder digit (görsel) rejiminde nötr — fark yaratmaz. Yani kazanç doğru modalitede gerçek, yanlış modalitede yok: encoder yeteneği modaliteye-özgü, evrensel bir doğruluk-sıçraması değil.
- a20 O(1) NeuronPool deposu — default-OFF. Nörogenez için amortize-O(1) ekleme deposu (yetenek değil altyapı); ölçülen kapı: ekleme-süresi 0.99x (N 100→8000), A_N korunur, BWT bit-aynı.
- h05 atomik kalıcılık — default-OFF. Durumu atomik save→load ile kalıcılaştırır; ölçülen kapı: save→load→predict round-trip bit-aynı (M2 always-on dayanıklılık ilk kez gerçek).
Dürüst not (M6): Bunlar doğruluk-sıçraması değil; frontier'ı ölçülebilir kılan ve birçoğu dürüst-negatif çıkan Ar-Ge adımlarıdır. En keskin dürüst-negatif kapasite=2 duvarı: tek-bölge faz-kodu üçüncü sınıfı taşıyamaz, beş bağımsız yöntem (graded-recurrence / e-prop / ALIF / L21 / multi-basin) n_class=3'te hep şans seviyesine (0.333) çöker → çözüm tek mekanizmada değil, çok-bölgeli-bellek programındadır (D2). Headline iddiaları korunur; her sayı yeniden-koşturularak doğrulanabilir.
Kapasite=2 duvarı (en güçlü dürüst-negatif). n_class=2'de yöntemler çözer; n_class≥3'te beşi de (multi-basin, ALIF, L21-dil, graded-recurrence, e-prop) kesik-çizgi şans seviyesine (1/n_class) çöker. Bu beş-katlı bağımsız doğrulama, sınırın bir uygulama-hatası değil yapısal olduğunu — tek-bölge faz-kodunun temel sınırı olduğunu — gösterir; aşılması ayrı bir çok-bölgeli-bellek tasarımı gerektirir.
Başlangıç
- Bütüncül vitrin (felsefe → mekanizma → ölçülen sonuçlar → dürüst negatifler → roadmap):
docs/SHOWCASE.md - Sezgisel açıklama:
docs/EXPLAINER.md· Adım adım öğretici:docs/TUTORIAL.md - Felsefe / kuzey yıldızı:
cleo1.md· Uygulanabilir anayasa:CONSTITUTION.md
Sonuçlar & ölçüm (otoritatif)
- Ölçülen headline sayılar:
RESULTS.md - Ölçekleme çalışması (5/10 görev + 5-seed CI + zor-veri):
docs/SCALING.md - Bileşen ablasyon matrisi (hangi mekanizma BWT=0'ı taşıyor):
docs/ABLATION.md - Frontier keşif sentezi (bir kazanç + altı dürüst negatif + teşhis + ilk pozitif):
docs/FRONTIER-FINDINGS.md - Yedi-alan araştırma sentezi (D1–D7 tek bütüncül netice + kanıtlı-çekirdek vs açık-frontier + sonraki-tur öncelikleri):
docs/RESEARCH-CONCLUSIONS.md
Araştırma & Geliştirme programı
Bu depo, tek bir keşif oturumunun ötesinde kapsamlı bir Ar-Ge araştırma programı yürütür: yedi alanda (D1–D7) saha-araştırması, 24 somut araştırma sorusunun değerlendirmesi ve paralel projelerle karşı-okuma. Program dürüsttür: pozitif ve negatif sonuçlar aynı titizlikle raporlanır — bütüncül netice
docs/RESEARCH-CONCLUSIONS.md'dedir.
Okuma sırasıyla:
- Yedi alan (D1–D7 saha-araştırması + alan-bazlı
_NETICEneticeleri):research/domains/ - 24 araştırma sorusu (her biri tek salt-okuma değerlendirmesi):
research/rq/ - Paralel-proje karşı-okuması (xwx/n-rogenez: kazanımların aura'ya transfer olmadığı dürüst analizi):
research/n-rogenez-analizi.md - Bütüncül netice (ne öğrenildi; pozitif + negatif):
docs/RESEARCH-CONCLUSIONS.md - Koda uygulama haritası (her fikrin somut dosya/mekanizma yolu + Anayasa-uyumu):
docs/RESEARCH-IMPLEMENTATION.md
Teori & referans
- Matematiksel temeller:
docs/THEORY.md· Kavram sözlüğü:docs/GLOSSARY.md· SSS:docs/FAQ.md - Dürüst sınırlar (red-team konsolidasyonu):
docs/LIMITATIONS.md - SOTA karşı konumlandırma:
docs/RELATED-WORK.md· Dört-eksen karşılaştırma:docs/COMPARISON.md - Karar günlüğü (ADR):
docs/DESIGN-DECISIONS.md· Genişletme rehberi:docs/EXTENDING.md - Mimari (agy + codex araştırma sentezi):
ARCHITECTURE.md· Yol haritası:PLAN.md
Bilgi tabanı
- Biyolojik temel (PubMed-ağırlıklı):
research/bio/— nörotransmitter · hormon/feedback · ödül · glia · iç-içe bölgeler +research/bio/integration.md(her mekanizmanın felsefe-bağlam-kod haritası) - Araştırma tabanı (arXiv/PubMed-ağırlıklı):
research/— CAS/kritiklik · backprop-ötesi · continual-learning · neuro-symbolic/agents · açık-uçluluk · SNN-görselleştirme +research/SYNTHESIS.md
İleri tasarım çalışmaları (ölç-sonra-iddia; çoğu kod-değil roadmap) design/ altında: doğruluk portu,
sınıf-artımlı çözüm, kritiklik çalışması, recurrence + graded-kritik recurrence, iç-içe bölgeler,
intrinsic-motivation, RPE-readout, trading substratı ve çekişmeli-denetim PATCH'leri.
MIT. Tüm aura/ çekirdek modülleri Anayasa Madde 1'e (aura/soul.py) ve M6'ya (uydurma/overclaim YOK;
her sayı ölçümden) tabidir.