Resumen - Aumentando la Arquitectura de Von Neumann para un Futuro Inteligente

Aumentando la Arquitectura de Von Neumann para un Futuro Inteligente

2025-07-22 14:19:53

{"Rajpreet Singh","Vidhi Kothari"}

{cs.AR}

Este documento presenta una nueva arquitectura de computadora llamada la Unidad de Razonamiento (RU) que extiende el modelo clásico de Von Neumann para habilitar capacidades de inteligencia artificial general (AGI) nativa. La RU es un co-procesador especializado que ejecuta inferencias simbólicas, coordinación de múltiples agentes y cómputo simbólico-neuronal como primitivas arquitectónicas fundamentales. La arquitectura incorpora una arquitectura de conjunto de instrucciones específica para el razonamiento, tuberías de procesamiento simbólico paralelo, abstracciones de núcleo conscientes de los agentes y una jerarquía de memoria unificada que integra de manera fluida las cargas de trabajo cognitivas y numéricas. A través de un diseño coherente a lo largo de las capas de hardware, sistema operativo y tiempo de ejecución del agente, esta arquitectura establece una base computacional donde el razonamiento, el aprendizaje y la adaptación emergen como propiedades de ejecución intrínsecas en lugar de abstracciones de software. Las características clave de la arquitectura incluyen: * **Unidad de Razonamiento (RU)**: Un co-procesador dedicado que ejecuta inferencias simbólicas, coordinación de múltiples agentes y cómputo simbólico-neuronal. * **Arquitectura de Conjunto de Instrucciones (ISA)**: Una ISA específica para el razonamiento optimizada para la reescritura simbólica, el razonamiento basado en gráficos y la búsqueda y inferencia paralelas. * **Tuberías de Procesamiento Simbólico Paralelo**: Tuberías de procesamiento paralelo para la inferencia simbólica y el razonamiento eficiente. * **Abstracciones de Núcleo Conscientes de los Agentes**: Abstracciones para gestionar y coordinar agentes simbólicos dentro del sistema. * **Jerarquía de Memoria Unificada**: Una jerarquía de memoria unificada que admite tanto la mutabilidad de los datos como la permanencia semántica, permitiendo la integración fluida de las cargas de trabajo cognitivas y numéricas. La arquitectura propuesta permite una nueva clase de sistemas inteligentes que pueden realizar tareas cognitivas complejas como el razonamiento, la planificación y el aprendizaje. Lanza las bases para futuros sistemas computacionales donde el aprendizaje, el razonamiento y la percepción ya no son extensiones aisladas, sino ciudadanos arquitectónicos de primera clase. El documento también discute la metodología de desarrollo para construir un sistema nativo de AGI, incluyendo la extensión del núcleo del sistema operativo para soportar abstracciones simbólicas, la integración de la RU como un co-procesador de hardware y la introducción de un marco de agente cognitivo. La arquitectura se evalúa utilizando una serie de marcos de prueba y casos de uso que demuestran su efectividad en varios dominios como la navegación en grafo de conocimiento, la inferencia diagnóstica causal y la negociación de múltiples agentes.