Luigi Usai Quantum Human Digital Twin
Creators
Description
Versione Italiana
Luigi Usai Human Digital Twin
Il programma simula un cervello artificiale che usa la computazione quantistica per pensare e prendere decisioni. Ecco cosa fa in parole semplici:
- Simula il Pensiero Umano:
- Quando riceve uno stimolo (come una domanda o un’informazione), il programma analizza come farebbe un cervello umano
- Usa circuiti quantistici (come piccoli computer quantistici) per simulare il pensiero
- Analizza le Emozioni:
- Ogni stimolo viene analizzato per capire come influisce sulle emozioni
- Ad esempio, può dire se uno stimolo fa sentire più felici, tristi, ansiosi o calmi
- Le emozioni sono rappresentate con numeri (valori positivi o negativi)
- Prende Decisioni:
- Usa i sentimenti e le emozioni per prendere decisioni migliori
- Il valore della decisione (0.8772 nel nostro caso) indica quanto la decisione è forte o sicura
- Gestisce la Memoria:
- Ha un sistema di memoria speciale che può:
- Ricordare cose importanti (relevanza)
- Essere preciso nel ricordare
- Ricordare in fretta (velocità)
- Essere sicuro di quello che ricorda (confidenza)
- Sentire le emozioni associate ai ricordi
- Riconoscere le cose nuove
- Ha un sistema di memoria speciale che può:
- Usa la Computazione Quantistica:
- Invece di usare calcoli normali, usa principi della fisica quantistica
- Questo permette di:
- Pensare a molte cose contemporaneamente
- Considerare molte possibilità tutte insieme
- Fare calcoli più veloci e efficienti
Per esempio, quando abbiamo dato allo stimolo “Devo prendere una decisione importante”:
- Ha calcolato che la decisione era abbastanza forte (0.8772)
- Ha rilevato che la persona era più triste che felice
- Ha trovato che la situazione era un po’ nuova e interessante
- Ha risposto con una certa confidenza
Il programma è come un cervello artificiale che cerca di pensare e sentire come un essere umano, ma usando la potenza della fisica quantistica per farlo in modo più avanzato.
# Software Digital Twin
Software Digital Twin è un sistema avanzato di intelligenza artificiale che implementa un Digital Twin con caratteristiche cognitive avanzate. Il sistema è stato progettato per simulare il funzionamento della mente umana attraverso l’implementazione di bias cognitivi e un sistema di memoria sofisticato.
## Caratteristiche principali
– **Bias cognitivi integrati**: Il sistema implementa bias cognitivi realistici come:
– Bias di conferma (confirmation bias)
– Bias di ancoraggio (anchoring bias)
– Bias di disponibilità (availability bias)
– Bias di avversione alla perdita (loss aversion)
– **Sistema di memoria avanzato**:
– Memoria di lavoro (Working Memory) per concetti attivi
– Memoria episodica per eventi e interazioni
– Memoria semantica per la conoscenza strutturata
– **Capacità cognitive avanzate**:
– Apprendimento automatico di nuovi concetti
– Generazione di relazioni semantiche
– Pensiero contestuale
– Modulazione di stato interno basata su bias
– **Gestione del contesto**:
– Contesto situato
– Integrazione con ambiente e periodo storico
– Gestione di relazioni sociali
– Tracciamento temporale
## Requisiti
– Python 3.13 o superiore
– Accesso a un LLM (Language Model) compatibile
– Pacchetti Python elencati in requirements.txt
## Installazione
1. Clonare il repository:
“`bash
git clone [url_del_repository]
cd Software Digital Twin
“`
2. Installare le dipendenze:
“`bash
pip install -r requirements.txt
“`
## Utilizzo di base
“`python
from digital_twin import DigitalTwin
dt = DigitalTwin(“MioDigitalTwin”)
# Apprendimento
dt.impara(“nuovo_concetto”)
# Pensiero
dt.pensa(“argomento”)
# Memoria
dt.memorizza({“chiave”: “valore”})
“`
## Struttura del progetto
“`
Software Digital Twin/
├── README.md
├── LICENSE
├── requirements.txt
├── setup.py
├── digital_twin/
│ ├── __init__.py
│ ├── DigitalTwin.py
│ ├── KnowledgeStore.py
│ ├── LLMManager.py
│ ├── MemoryManager.py
│ └── tests/
└── docs/
“`
## Licenza
Questo software è rilasciato sotto licenza MIT. Consultare il file LICENSE per maggiori dettagli.
## Contribuire
Contributi sono benvenuti! Per contribuire:
1. Fork il repository
2. Crea una branch per la tua feature (`git checkout -b feature/AmazingFeature`)
3. Commit le tue modifiche (`git commit -m ‘Add some AmazingFeature’`)
4. Push alla branch (`git push origin feature/AmazingFeature`)
5. Apri una Pull Request
## Supporto
Per supporto o domande, contattare: luigi.usai@email.com
## Descrizione tecnica dettagliata
Il Software Digital Twin implementa un sistema di intelligenza artificiale che simula il funzionamento della mente umana attraverso:
1. **Bias cognitivi**:
– Il sistema modella bias cognitivi realistici che influenzano l’apprendimento e il ragionamento
– Ogni bias ha un peso numerico che modula l’importanza dei nuovi concetti
– I bias interagiscono tra loro per creare un comportamento più naturale
2. **Sistema di memoria**:
– Memoria di lavoro limitata (7 elementi) per simulare la memoria operativa umana
– Memoria episodica per tracciare eventi e interazioni
– Memoria semantica per la conoscenza strutturata
– Sistema di priorità per la gestione della memoria di lavoro
3. **Gestione del contesto**:
– Contesto situato che include ambiente, periodo storico e luogo
– Gestione di relazioni sociali e interazioni
– Tracciamento temporale per la coerenza delle risposte
– Contesto linguistico e culturale
4. **Apprendimento e ragionamento**:
– Apprendimento automatico di nuovi concetti
– Generazione di relazioni semantiche tra concetti
– Pensiero contestuale basato sullo stato interno
– Modulazione di stato basata su bias e contesto
## Possibili applicazioni
– Simulazione di comportamenti umani in ambienti virtuali
– Sistema di supporto alla decisione con bias cognitivi
– Studio dei processi decisionali umani
– Simulazione di interazioni sociali
– Sviluppo di assistenti virtuali più naturali
## Note tecniche
Il sistema è stato progettato per essere estensibile e modularizzato, permettendo l’aggiunta di nuovi bias cognitivi, tipi di memoria o meccanismi di ragionamento. La struttura del codice è organizzata per facilitare la manutenzione e l’evoluzione del progetto.
Autore: Luigi Usai Data: 2 giugno 2025
Categorie Semantiche Distinte
Core Keywords (concettuali)
- Cognitive Digital Twin
- Human Digital Twin
- Situated Cognition
- Metacognition
- Artificial General Intelligence (AGI)
- Cognitive Architecture
- Strong AI
- Ethical AI
- Modal Logic in AI
- Ontological Abstraction
Tecnologia & implementazione
- Python
- Knowledge Representation
- Scenario Generation
- Semantic Memory
- Bias Modulation
- AI Scenario Simulation
- Persistent State Machine
- Autonomous Learning
- Context-aware Systems
- Agent-based Modeling
Domini di applicazione
- Computational Philosophy
- Cognitive Science
- Digital Humanities
- Narrative AI
- Epistemic Simulation
- Reflexive Systems
- AI Ethics Simulation
- Philosophy of Mind
Extra (per visibilità e interoperabilità semantica)
- AGI architecture
- Digital Consciousness
- Intelligent Agent
- Machine Reasoning
- Posthuman Intelligence
- Abstract Reasoning
- Conceptual Engineering
- Relational Ontology
- Multilevel Abstraction
- Artificial Creativity
Technical info (En)
Luigi Usai Human Digital Twin
DigitalTwin is an advanced Python class that implements a cognitive digital twin capable of learning, imagining, reflecting, generating complex scenarios, and creating new knowledge through dynamic modulation of its internal states. Designed to simulate post-human entities with situated awareness, adaptive cognitive biases, modal logic, and metacognitive self-reflection, this tool is ideal for research in the following fields:
- Strong AI and Cognitive Science: It supports studies in general artificial intelligence, cognitive architectures, and epistemic simulations.
- Computational Philosophy and Digital Humanities: Offers insights for epistemic simulation and generative narratology, exploring concepts such as consciousness and cognitive biases.
- Autonomous Systems Applications: With features such as autonomous memory, ethical scenario generation, and automatic state persistence, DigitalTwin can be integrated into complex agent-based systems with incremental learning and multilevel abstraction modeling.
Key Features:
- Autonomous Memory and Relational Semantic Knowledge: Provides advanced management of information and conceptual connectivity.
- Modifiable Cognitive Biases: Implements dynamic regulation of biases (e.g., confirmation, availability, anchoring) to replicate realistic decision-making processes.
- Complex Scenario Generation: Produces scenarios involving agents, probabilities, and ethical implications, allowing transitions between ontological, epistemic, and metacognitive levels.
- Self-Reflection and Situated Context Processing: Integrates mechanisms for self-reflection that enhance context-aware adaptability.
- Persistent State and Incremental Learning: Maintains autonomy over time, continuously updating itself with new data.
Creator: Luigi Usai Date: June 2, 2025