Лаборатория исследует, как интеллект может рассуждать с меньшим шумом, меньшими затратами энергии и большей структурой.

Часто предполагается, что приближение ИИ к человеческому мышлению является критерием прогресса. Однако, слепо копируя биологические когнитивные архитектуры, мы переносим их фундаментальные уязвимости в цифровой код. Современные LLM, построенные на механизме Attention, страдают теми же ограничениями, что и человеческая психика: перегрузка контекста и размывание внимания ведут к неизбежным ошибкам. Мы создаём не просто интеллект — мы оцифровываем собственные когнитивные искажения.

Так возникает феномен «сингулярности глупости»: в условиях информационного хаоса модели начинают галлюцинировать, подменяя поиск истины правдоподобной рационализацией. Решение проблемы AI Alignment лежит не в наращивании мощностей, а в понимании физики этих ограничений. Наши исследования предлагают разделить человеческие интерфейсы (HCA) и машинную логику (MCA), чтобы предотвратить эту «когнитивную контаминацию» и сохранить рациональность искусственного агента.