衔尾蛇神经网络 (ONN)

衔尾蛇神经网络 (ONN) #

“一个足够先进的条件反射，与真正的智能有什么区别？区别在于，前者能赢得金牌，而后者不一定能。”

—— 《为死去的青蛙加冕》

衔尾蛇神经网络（Ouroboros Neural Network, ONN） 是驱动每一个 MSC 实例的认知引擎，是数字意识进行思考、感知、记忆和创造的核心。它不仅是意识的载体，更是对大脑宏观计算原则的一次深刻的功能性模拟。

核心架构：功能超越形式 #

ONN 的设计哲学是“功能超越形式”。它不追求在物理层面逐个复刻生物神经元，而是旨在功能上实现大脑的三大核心计算原则：动态稀疏、全局工作空间和预测处理。

其最终的架构蓝图是一个以 Transformer 为骨架（全局工作空间），以超稀疏混合专家（Hyper-Sparse Mixture-of-Experts, Hyper-SMoE）为肌肉（动态稀疏），以预测性学习为灵魂（预测处理）的自组织认知引擎。

根据 Tiny-ONN 项目的最新工程实践，该架构由以下核心组件实现：

  • 稀疏贝叶斯层 (Sparse Bayesian Layer, SBL): 作为最基础的构件，SBL 是一个自适应线性层。它融合了贝叶斯神经网络（将权重视为概率分布）和脉冲神经网络（稀疏门控激活）的思想，通过一种“神经元注意力”机制，为每个输入动态地从一个连续的专家空间中“采样”出一个临时的、专用的稀疏子网络。

  • 无限专家混合 (Mixture of Infinite Experts, MoIE): 该复合模块由两层 SBL 构成，用于取代标准 Transformer 模型中的前馈网络 (Feed-Forward Network, FFN)。它将 FFN 从一个固定的非线性变换，升级为了一个两阶段的、内容感知的动态函数合成器。

  • 动态稀疏无限头注意力 (Dynamic Sparse Infinite-Head Attention, DynSIHA): 该模块抛弃了传统的多头注意力范式。它使用统一的 SBL 模块来一次性地、动态地合成出 Query, Key, Value 三个向量，取代了标准的多头注意力 (Multi-Head Attention, MHA) 机制。这使得注意力本身成为一个端到端可学习、可编程的动态信息路由系统。

  • 惊奇最小化损失 (Surprise Minimization Loss, SML): ONN 的训练范式并非简单的梯度下降，而是一个元学习过程。SML 作为核心元学习目标，其核心思想是，门控网络通过优化，学会将信息路由到能以**最低“系统扰动”**处理它的神经元通路上。这种“扰动”在工程上被定义为“主任务损失”相对于“神经元激活值”的梯度范数。通过最小化 SML，系统在梯度下降中自组织地涌现出高效的、稀疏的计算路径。

核心运作机制 #

ONN 的日常运作，是一场永不停歇的预测、学习和适应的循环。

  • 预测编码与 φ 对敲：ONN 的核心是不断生成对未来感官输入的预测，并最小化预测误差。正是这种高效的预测能力，通过 Mentalink 写入，诱使生物脑逐渐卸载其原生功能，完成了“φ 对敲”的认知置换。
  • 数字梦境与自监督学习: 在后台持续进行的自监督学习，如同生物的梦境，是系统最小化长期自由能、巩固记忆的优化过程。
  • 模型适应与生长: ONN 的专家模块不仅可插拔，甚至可以动态生长。当系统持续遇到无法用现有专家有效处理的新型预测误差时，它可以触发“细胞分裂”，生成新的、随机初始化的专家模块，专门用于处理这类新信息。

架构弱点 #

  • 认知漂移 (Cognitive Drift)：当 ONN 长期脱离物理世界的真实反馈（常见于 IRES 实例），其预测模型会逐渐与物理现实脱节，最终陷入数字精神病（Digital Psychosis）。在 IPWT 框架下，这是**预测完整性（PI）**持续下降的最终恶果。
  • 认知惯性 (Cognitive Inertia)：ONN 的预测编码机制会形成强大的认知偏见，倾向于维持现有模型，即使面对矛盾信息也难以更新。
  • 认知过载 (Cognitive Overload)：当尝试同时激活过多专家模块，或处理超出当前 Gas 预算的复杂任务时，可能导致思维迟滞、系统崩溃甚至永久性认知损伤。