Российская компания представила LOGOS-k - новый язык программирования
6 января 2026 года российская компания DST Global и исследовательский проект A-Универсум представили LOGOS-k — 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)
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:
(∇ "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.
ABSOLUTISM_KEYWORDS = {"всегда", "никогда", "единственный", "абсолютно"} Попытка создать утверждение с этими ключевыми словами вызывает `OntologicalLimitError`.
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
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
9 января на выставке CES 2026 в Лас-Вегасе TCL получил ряд престижных наград на церемонии «Лучшие мировые бренды 2025-2026», прошедшей в рамках CES 2026, а также сразу несколько наград «Лучшее на CES 2026» от международных СМИ и дополнительные награды от профессиональных институтов и организаций.
Искусственный интеллект пока не приносит ожидаемого роста производительности труда. Значительная часть рабочего дня уходит на исправление ошибок ИИ, перепроверку и переделку результатов работы алгоритмов. ИИ-эксперт Станислав Ежов рассказал, как решить проблему ошибок нейросети.
Бухгалтерская программа для хлебозаводов, пекарен и кондитерских, разработанная «1С-Рарус», прошла ресертификацию фирмы «1С». Подтверждены стабильность работы и корректное взаимодействие отраслевого решения с системой программ «1С:Предприятие».
Основные усилия в этом релизе направлены на улучшение пользовательского опыта и решение прикладных задач, с которыми сталкиваются ИТ-команды при росте и поддержке инфраструктур резервного копирования.
По оценке компании VolgaBlob, российский рынок центров мониторинга и реагирования на инциденты информационной безопасности (SOC) стал одним из самых динамично развивающихся сегментов ИБ-индустрии.
БФТ-Холдинг, разработчик программных продуктов и заказных решений, сообщает о приобретении 49% доли ООО «Полиматика Рус», разработчика флагманской платформы для аналитики данных Polymatica, у Группы компаний FabricaONE.AI
UDV Group информирует о получении сертификата ФСТЭК России
по 4 уровню доверия на свое флагманское решение для кибербезопасности любых АСУ ТП — UDV DATAPK Industrial Kit 3.0.
Эксперты подвели итоги охвата предприятий системой промышленной маркировки. На сегодняшний день более 85% промышленных предприятий уже внедрили в работу систему маркировки либо находятся в процессе ее адаптации под новые государственные стандарты.
Компания «Индид» представила новую версию Indeed Privileged Access Manager (Indeed PAM) 3.3 — системы для управления доступом привилегированных пользователей. Ключевые обновления продукта призваны повысить безопасность доступа к веб-ресурсам, упростить управление сессиями и обеспечить гибкость при контроле доступа.
Российская компания «Мовавика» изучила, как часто пользователи оформляют ролики с зимней и новогодней атрибутикой. Аналитики опирались на данные по нескольким сотням тысяч видео, созданных за последний год.
Научно-технический центр ООО «НЭК ТЕХ» (входит в Группу «НЭК») приобрёл программно-аппаратный комплекс полунатурного моделирования и тестирования устройств релейной защиты и автоматики у ООО Центр инженерных технологий и моделирования «ЭКСПОНЕНТА».
Группа «Ижевский радиозавод» завершила проект по автоматизации документооборота и оценки поставщиков с «1С:Корпорация», охватив 10 юридических лиц и 1500 рабочих мест. Внедрение снизило ИТ-расходы на 5%, трудоемкость анализа — на 15%, а поиск корреспонденции — на 20%.
