Enquanto as LLMs e outras arquiteturas de rede neural contemporâneas geralmente permanecem insuficientes para alcançar a AGI de nível humano devido à falta de abstração interna — o que limita sua capacidade de dar saltos criativos além dos dados de treinamento —, elas demonstram, no entanto, capacidades práticas impressionantes em uma ampla gama de aplicações.

Embora essas capacidades possam ser replicadas por arquiteturas não neurais, há uma forte motivação pragmática para manter o que atualmente funciona e integrá-lo com outros componentes que operam de forma diferente. Esse fato impulsiona para arquiteturas híbridas de AGI, como os sistemas neurais-simbólicos e neurais-simbólicos-evolucionários.

Em termos gerais, as redes neurais atuais se destacam no reconhecimento de padrões, no manejo da ambiguidade e no aprendizado a partir de exemplos. Por outro lado, os sistemas simbólicos atualmente se destacam no raciocínio explícito, na manipulação estruturada e na transparência explicativa. Executar esses sistemas isoladamente significa transferir dados constantemente de um para outro, perdendo o contexto na tradução e perdendo oportunidades de melhoria mútua.

O Hyperon elimina essas barreiras ao estabelecer os componentes neurais e simbólicos como cidadãos de primeira classe no mesmo espaço computacional. Recursos, regras, provas, opções e ativações tornam-se todos Átomos na memória compartilhada, operando sob um modelo de agendamento unificado.

Isso significa que o raciocínio pode direcionar diretamente onde as redes neurais concentram sua atenção, enquanto as redes neurais podem propor hipóteses estruturadas de volta ao sistema de raciocínio — tudo sem fronteiras de serialização ou gargalos de sincronização.