Arquitetura em que a IA usa 'contradição' como gatilho de pensamento, em vez de 1/0 (CKN)
(github.com/kokogo100)Recentemente, com modelos de raciocínio como DeepSeek-R1 e QwQ em evidência, tem havido muito debate sobre como fazer a IA executar o "System 2 Thinking" (deliberação). Curiosamente, no mês passado eu publiquei como open source a arquitetura CKN (Contextual Knowledge Network), baseada exatamente na mesma filosofia: "usar contradição como gatilho para o pensamento".
[1] Por que contradição? A essência matemática dos modelos de IA atuais, no fim das contas, é um processo de olhar para os dados e encontrar probabilisticamente se é '1 (Yes)' ou '0 (No)'. O problema surge quando os dados do mundo real estão em 0,5 (ambiguidade). Como o modelo tenta forçosamente convergir para 1 ou 0, ele acaba produzindo mentiras ditas com convicção (hallucination).
Eu entendi que a IA precisa suportar esse estado de 'conflito' entre 1 e 0 e, só então, começar a pensar (reasoning): "Espera, por que isso é diferente?"
[2] Por que finanças? Porque esse é justamente o domínio em que essa 'contradição' ocorre com mais frequência e intensidade.
O gráfico aponta para alta (1), mas a notícia fala de um fator negativo (0).
Nesse momento, os RAGs tradicionais diluem as informações para tirar uma média ou passam a alucinar.
O CKN detecta essa própria contradição e aciona um processo de inferência para resolvê-la.
[3] Implementação: prova sobre o MCP Eu não deixei essa arquitetura apenas como prova de conceito; implementei-a como uma camada sobre o MCP (Model Context Protocol) para que realmente funcionasse. Vários agentes geram tags a partir de perspectivas diferentes, e, quando surge uma contradição entre as tags, um gatilho é acionado.
Foi desenvolvido em MCP para que possa funcionar com todos os provedores e modelos de inteligência artificial.
Repositório no GitHub: https://github.com/kokogo100/ragalgo-mcp-server
6 comentários
É um robô de investimento?
Peço desculpas pelo incômodo.
Mas, mais do que uma simples divulgação, eu queria compartilhar o quanto estou levando isso a sério para provar a hipótese chamada CKN.
Neste momento, para validar este pequeno projeto open source, estou mantendo dezenas de microsserviços (Railway) e as APIs do Gemini/GPT rodando 24 horas por dia com dinheiro do meu próprio bolso. O motivo de eu ter disponibilizado o código gratuitamente, mesmo arcando com os custos, é que estou convencido de que essa abordagem de "gatilho por contradição" é uma proposta técnica indispensável para a próxima geração de agentes de IA.
Se você criou uma lógica, é natural que também precise prová-la.
Obrigado.
Existe agendamento de posts no GitHub e no GeekNews? Parece que este post foi publicado agora, mas é do ano passado...
Com modelos de raciocínio recentes como DeepSeek-R1 e QwQ ganhando destaque, está intensa a discussão sobre como fazer a IA executar o 'System 2 Thinking (deliberação)'. No mês passado, eu estava trabalhando exatamente com a mesma filosofia deles
https://github.com/kokogo100/ragalgo-mcp-server/…
Olhando o histórico de mudanças no README, até explicações que pareciam importantes mudam muito rápido, então fico curioso para saber se, durante o desenvolvimento, você seguiu algum tipo de convicção própria.
O que é isso, propaganda de produto?
Os detalhes estão organizados em coreano no arquivo
docs/CKN_Architecture_KR.md. Se você der uma lida rápida, vai entender mais depressa.