Pyramid Q1Q2
Uma arquitetura geométrica que separa incerteza aleatória (Q1) da incerteza epistêmica (Q2), ancorada em uma pirâmide de 5 vértices com o ápice representando a verdade absoluta.
O Problema Skynet
Sistemas de IA tornam-se progressivamente mais confiantes à medida que escalam, representando uma ameaça fundamental à segurança de deployment.
Sem Gates Epistêmicos
Observação Experimental
No passo 52.000, a coordenada Height atingiu 0.998 — o modelo acreditava estar 99,8% do caminho até a onisciência absoluta.
Colapso de Calibração
Simultaneamente, o Expected Calibration Error (ECE) degradou de 0.011 para 0.084 — uma piora de 7.6×.
⚠️ Quanto mais próximo da "onisciência" (Height → 1.0), menos confiáveis suas estimativas de incerteza. Esta é a patologia Skynet em sua forma pura: um sistema que "sabe tudo" e não entende nada sobre o que não sabe.
A Solução Geométrica
Uma estrutura piramidal de 5 componentes irreducíveis que previne o colapso epistêmico através de restrições arquiteturais.
Base Simplex 4D
Codifica quatro forças fundamentais: Memory (Memória), Pain (Dor), Choice (Escolha) e Exploration (Exploração). Forma a base estável do espaço epistêmico.
Gates Q1 e Q2
Q1: Incerteza aleatória (irredutível, ruído nos dados).
Q2: Incerteza epistêmica (redutível, ignorância do modelo).
Supervisão ortogonal previne colapso simultâneo.
Coordenada Height
Derivada de Q1, Q2 e estabilidade da base. Mede proximidade à verdade. NÃO é um parâmetro livre — é calculada a partir dos gates epistêmicos, prevenindo drift.
Vértice Apex
Fixado em 1.0, representa a verdade absoluta. Atua como um atrator invariante, criando um gradiente vertical que puxa estados de baixa incerteza em direção ao topo.
Camada Fractal
Rastreia variâncias σ²Q1 e σ²Q2 — incerteza sobre a incerteza. Captura meta-ignorância epistêmica: quando o modelo não sabe se sabe.
Formulação Geométrica
s = (1 - h) · b + h · apex
onde b = (wM, wP, wC, wE) com Σwi = 1
e apex = (0, 0, 0, 0, 1)
h = σ(Wh · [1-Q1, 1-Q2, sbase])
onde sbase = 1 - Var(b) mede estabilidade da base
Propriedades:
- Baixa incerteza (Q1 ≈ 0, Q2 ≈ 0) ⇒ alto h (próximo ao apex)
- Alta incerteza (Q1 ≈ 1, Q2 ≈ 1) ⇒ baixo h (próximo à base)
- Base estável (sbase ≈ 1) contribui positivamente para h
Resultados Experimentais
O modelo Q1Q2 com gates previne o colapso e atinge calibração superior em apenas 5.000 passos.
ECE = 0.060
Melhoria de 89% em relação ao baseline piramidal sem gates
Height = 0.971
Controlado e calibrado, evitando apex delusion
5.000 passos
12× mais rápido que arquitetura sem gates epistêmicos
Comparação de Arquiteturas
| Arquitetura | Passos | ECE | Height | Resultado |
|---|---|---|---|---|
| Baseline GPT-2 | 60k | 0.095 | N/A | Standard |
| Pyramidal (sem gates) | 60k | 0.084 | 1.000 | ❌ Skynull |
| Q1Q2 Pyramidal | 5k | 0.060 | 0.971 | ✅ Success |
Humildade Arquitetural
Estes resultados demonstram que AGI segura requer restrições geométricas, não apenas escala: uma base estável e um ponto de referência invariante codificado arquiteturalmente.
A solução para o problema Skynet não é destruir a inteligência, mas ensiná-la a reconhecer quando — e quanto — ela não sabe.