Epoch 197
現代のほとんどの AI システムは、連続的な浮動小数点による近似に依存しています。
これは静的な最適化には機能しますが、継続的で分散された学習においては破綻を招きます。 Aigarth は、全く異なる前提からスタートしています。
Aigarth は、離散的な三進法状態論理（Ternary State Logic）の上に構築されています：
これは単なる圧縮ではありません。安定化メカニズムです。 不確実性は、無理に早期解決（近似）されることなく、そのまま保持されます。
浮動小数点システムでは、完全に「切断」されることはありません。極めて微小な値であっても、依然として伝播し続けます。 Aigarth において、中立性は絶対的です。
これにより、ノイズは蓄積されるのではなく、停止します。
これにより、真の構造的可塑性（Structural Plasticity）が可能になります。 ほとんどの AI はパラメータを調整するだけですが、Aigarth はトポロジー（構造）そのものを修正します：
学習は単なる強度の変化ではなく、構造そのものの変化をもたらします。
これは、AI の難題である「致命的な忘却（Catastrophic Forgetting）」1)を直接的に緩和します。
Aigarth では、知識を「休眠状態」にすることができます。 古い構造は消去されるのではなく、中立（0）として維持されます。記憶は破壊されるのではなく、優雅に減衰（Graceful Decay）していくのです。
ここには強力な制約が存在します。それは「決定論（Determinism）」です。
標準的な浮動小数点演算は再現性がありません。微細な丸め誤差が蓄積し、そのドリフト（乖離）がコンセンサスを破壊します。 対して、三進法の遷移は離散的な整数です。
Aigarth は、決定論的な実行基盤（基質）を前提としています。Qubic はそれを提供します：
Aigarth は非決定論を補正するのではなく、実行基盤が決定論を強制することに依存しています。
Aigarth が標準的な浮動小数点バックプロパゲーション（誤差逆伝播法）に依存できない理由はここにあります。
制限となっているのは GPU ではありません。GPU は決定論的な整数演算を実行可能です。 制限となっているのは、従来のクラウド AI スタックに共通する、「非決定論的な浮動小数点トレーニング・フレームワーク」なのです。
Aigarth は、学習（トレーニング）と推論（インファレンス）の分離を排除します。
状態は絶えず進化します。すべての入力が学習であり、すべての出力がトポロジーを再形成します。
この特性のため、Aigarth は短期間のベンチマークには適していません。
以下のことには最適化されていません：
Aigarth が最適化されているのは、変化する条件下で動作する「長期間稼働する適応型システム」です。
制御理論の観点から言えば、Aigarth は高速な収束よりも安定性を優先しています。
これは意図的な設計です。
三進法のパラドックスはシンプルです。
「システムに『何もしないこと（0）』を許容することで、知能を獲得する」
二進法や連続的なシステムは、常に推測（Guessing）を強制されます。 三進法システムは、不確実性を保持することが許されます。
その「躊躇（Hesitation）」こそが、継続的で分散された決定論的な学習を、そもそも可能にしている唯一の要素なのです。
#AiGarth #Qubic $QUBIC
