GDMP: Structural Associative Intelligence as a Second-Order Layer in the AI Knowledge Ecosystem

В данной статье представлена парадигма динамического отображения графов (GDMP) как структурный метауровень в современной экосистеме искусственного интеллекта. В то время как современные системы ИИ работают преимущественно в текстовом пространстве или пространстве вложений, GDMP моделирует знания как динамический граф в структурном пространстве. С помощью сравнительного анализа экосистемы и формальной математической разработки мы демонстрируем, что GDMP позволяет обнаруживать структурный изоморфизм, сравнивать спектральные топологии, анализировать стабильность ограничений и осуществлять кросс-доменное функториальное отображение. Эта парадигма определяет инфраструктуру научного познания второго порядка, отличную от семантического поиска или генеративных систем ИИ.