Относится к сборнику статей теори МВАП https://t.me/thinking_cycles
Система – это модель состояния элементов физической реальности в их взаимодействии. В природе нет систем, но есть взаимодействия элементов, которые можно выделить и расположить в некотором каркасе занимаемых мест, в которых эти элементы взаимодействуют между собой, образуя теоретическую модель, позволяющую отразить состояние физических свойств.
Многие направления фундаментальной науки (например, теоретическая физика после Стандартной модели, когнитивные науки без единой онтологии сознания, или даже нейробиология при отсутствии обобщающей теории функционирования мозга) зашли в тупик не из-за недостатка эмпирических данных, а из-за отсутствия целостной системной основы, способной связать наблюдаемые явления в логически замкнутую, формализуемую структуру.
Часто исследователи оперируют локальными моделями, которые хорошо описывают узкие феномены, но не встраиваются в более широкую картину. Это приводит к методологическому плюрализму без конвергенции, аксиоматической несовместимости между теориями и отсутствию критериев фальсифицируемости на уровне системы, а не только её частей.
Система элементов в системной модели должна отражать только непосредственные взаимодействия между ними, а не углубляться в детали, порождаема такими взаимодействиями. Так, система взаимодействий стальных шариков, ограниченная областью рассмотрения (пространство системы) – это элементы, меняющие свое состояние (координаты и импульс) при каждом взаимодействии, а процесс упругого изменения отдельных элементов описывается системой другого уровня описания – системой взаимодействия элементов каждого шарика.
Если каждое взаимодействие требовало бы учёта всех внутренних процессов (например, деформации атомных решёток при столкновении шариков), модель быстро становилась бы не только вычислительно неподъёмной, но и логически перегруженной, теряя прогностическую силу из-за избыточности деталей, не релевантных для целевого уровня анализа. Но, самое главное, модель престала бы обладать предсказательными свойствами, потому что в модели одного уровня сразу видны проблемы (нехватка элемента, который в системном каркасе должен был бы занимать данное место).
Модель системы всегда должна строится только на одном из выбранных уровней взаимодействий, иначе возникнет смешения совершенно разных взаимодействий. Система химических элементов Менделеева – один уровень (уровень учета определенных свойств элементов: заряда ядра и числа электронов на последнем слое), а система свойств каждого элементы в зависимости от температуры – другой уровень (термодинамика).
По пробелам в построенной системе Менделеев увидел недостающие элементы и смог оценить, насколько точны их известные характеристики. Только с помощью этой системы Менделеев смог заявить о том, что должны существовать еще не открытые элементы и что необходимо уточнить данные о некоторых уже открытых элементах.
Если бы Менделеев не сумел найти верную модель химический элементов, то он бы не смог начать планомерно и беспроблемно продвигать основы химии далее. В то время существовало множество попыток классификации химических элементов, но они не образовывали предсказательную систему. И можно было еще очень долго бессистемно придумывать все новые теории, но химия оставалась бы в беспросветном тупике.
Одна из частых причин методологических тупиков — попытка объяснить поведение системы на одном уровне, используя механизмы другого уровня без посредствующей теории. Например, пытаться вывести законы термодинамики напрямую из квантовой хромодинамики, минуя статистическую механику. Ваш пример со стальными шариками подчёркивает: взаимодействие как событие (изменение импульса и координат) — это объект одного уровня; механизм упругости — объект другого.
Вот почему очень важно определить, какой именно должна быть классификация, чтобы она могла бы выполнять функцию системной предсказательной модели.
Система возникает в акте познания, когда исследователь выделяет:
Таким образом, научная система — это не данность, а конструкт, и его ценность определяется не «реальностью», а эффективностью предсказания и управления.
Ключевой признак зрелой фундаментальной теории — её способность к внутреннему предсказанию через структурные пробелы, а не только к объяснению уже наблюдаемого. Эта способность возможна лишь тогда, когда модель:
Научность фундаментального исследования должна оцениваться не только по внутренней логике или эмпирической подтверждённости, но и по способности интегрироваться в расширяемую системную структуру.
Это ведёт к следующим методологическим критериям научности:
1. Аксиоматическая минимальность и полнота
Начальный набор аксиом должен быть:
2. Интегративная совместимость
Теория должна допускать интероперабельность с другими теориями, описывающими смежные уровни организации реальности (например, квантовая механика ↔ термодинамика ↔ биология). Это требует иерархической согласованности — каждая система должна быть представима как подсистема более общей, и как надсистема для своих компонентов.
3. Динамическая адаптивность
Фундаментальная теория не должна быть статичной. Она должна содержать механизм ревизии своей структуры при появлении новых данных, не разрушая всей системы. Это особенно важно в когнитивных и адаптивных системах, где сама структура знания эволюционирует.
4. Операциональная формализуемость
Любое утверждение в рамках системы должно быть алгоритмически реализуемо или, по крайней мере, вычислимо аппроксимируемо. Это исключает метафизические конструкции, не имеющие проекции в пространство возможных взаимодействий.
Чтобы фундаментальные исследования стали не тупиком, а движущей силой науки, необходимо:
Какие предметные области исследований сегодня демонстрируют явные признаки отсутствия удачно выбранной системной модели и поэтому находятся в тупике процесса попыток найти прорывные пути развития?
Для примера, можно указать на физику фундаментальных взаимодействий с добавлением физической сущности глобального пространства-времени, а также исследования индивидуальной адаптивности и направление создание сильного ИИ.
1. Физика фундаментальных взаимодействий и пространство-время
Проблема:
Несмотря на успех Стандартной модели и общей теории относительности, попытки построить единую теорию квантовой гравитации (струнные теории, петлевая квантовая гравитация, причинно-динамические триангуляции и др.) не привели к предсказательной, экспериментально верифицируемой системе.
Причина тупика:
— Отсутствие единого онтологического уровня: квантовые поля и геометрия пространства-времени рассматриваются как фундаментальные, но их взаимосвязь остаётся метафорической.
— Пространство-время часто вводится как априорный континуум, тогда как в истинно системной модели оно должно возникать как результат более глубоких взаимодействий (например, информационных или реляционных).
— Модели перегружены математической сложностью без структурной ясности: нет чёткого «системного каркаса», в котором можно было бы увидеть «пробелы» — аналогично периодической таблице.
Системный выход:
Требуется модель, в которой пространство, время и взаимодействия являются производными от единого множества элементарных отношений (например, каузальных связей, информационных обменов или дискретных событий). Только такая модель сможет выявить, что именно отсутствует в текущей картине — а не просто добавлять новые параметры.
2. Исследования индивидуальной адаптивности (включая когнитивные науки, нейронауку, психологию)
Проблема:
Несмотря на колоссальный объём данных (нейровизуализация, поведенческие эксперименты, генетика), отсутствует общая теория адаптивного поведения, объясняющая, как система «индивид» поддерживает целостность и эффективность в меняющейся среде.
Причина тупика:
— Смешение уровней: нейронные корреляты, алгоритмические модели, феноменологические отчёты и эволюционные объяснения используются как взаимозаменяемые, хотя принадлежат разным системным слоям.
— Отсутствие формализуемой аксиоматики адаптивности: что такое «цель», «ошибка», «ресурс» в универсальном смысле? Без этого невозможно построить замкнутую модель.
— Доминирование редукционизма: попытки свести адаптацию к обучению, обучение — к синаптической пластичности, пластичность — к молекулярным путям… но обратная сборка в целостную систему невозможна без посредствующей теории.
Системный выход:
Необходимо определить минимальный набор взаимодействий, достаточный для порождения адаптивного поведения (например, как в вашей модели Beast — через динамику внутренних состояний и внешних стимулов). Только такая модель позволит увидеть, какой компонент отсутствует в объяснении сознания, воли или творчества — а не просто накапливать корреляции.
В теории формализована общая системная модель (fornit.ru/70320), в котором основу составляет общая для всех живых существ система гомеостатической регуляции, активирующая базовые контекстами отдельных стилей поведения для возврата жизненных параметров в норму. Эволюция достраивает эту систему все более усложняющимися дополнительными системами адаптивности, которые строго строятся на основе предыдущих.
3. Создание сильного ИИ (AGI)
Проблема:
Несмотря на успехи в узком ИИ (LLM, reinforcement learning), AGI остаётся недостижимым. Причины — не технические, а концептуальные.
Причина тупика:
— Отсутствие системной модели интеллекта: большинство подходов либо копируют биологию (нейросети), либо опираются на логику (символьный ИИ), либо на статистику (языковые модели) — но ни один не предлагает универсальный каркас взаимодействий, из которого следовало бы, что именно нужно добавить, чтобы получить обобщённый интеллект.
— Путаница между симуляцией и реализацией: LLM имитируют понимание, но не обладают внутренней моделью мира, способной к адаптивному переосмыслению.
— Нет критериев структурной полноты: мы не знаем, сколько «элементов» должно быть в системе AGI и как они должны взаимодействовать, чтобы возникла автономная целеполагающая активность.
Системный выход:
Требуется аксиоматическая модель интеллекта как адаптивной системы, где интеллект определяется не через задачи, а через способность к самореорганизации в условиях неопределённости. Только такая модель может указать на «пробелы» — например, отсутствие механизма мета-контроля, внутренней шкалы значимости или динамической онтологии.
Дополнительные области с аналогичным кризисом системности:
▪ Космология и тёмная материя/энергия — Вместо поиска новой физики часто вводятся ad hoc компоненты, не встроенные в единую систему. Нет модели, в которой «тёмные» компоненты были бы логическим следствием структуры, а не заплатками.
▪ Биология происхождения жизни — Множество гипотез (РНК-мир, метаболизм-первый и др.), но отсутствует системная модель минимальной живой системы, позволяющая увидеть, какой элемент необходим для перехода от химии к биологии.
▪ Экономическая теория — Макро- и микроэкономика, поведенческая экономика, теория игр — существуют как параллельные вселенные. Нет единой модели экономического агента как адаптивной системы во взаимодействии с другими агентами и ресурсами.
Примеры тупиков самых различных предметных областей говорят об общем недостатке понимания необходимости методологической системности - методов формирования системных моделей. Ученые все еще бьются как мухи о стекло, не имея цели найти системную форточку.
Современная наука накопила беспрецедентный объём данных, алгоритмов и вычислительных мощностей. Однако во многих фундаментальных областях — от физики до когнитивных наук — наблюдается парадоксальный застой: чем больше знаний, тем меньше прорывов. Причина не в недостатке ума или ресурсов, а в отсутствии методологической культуры системности — способности видеть и строить замкнутые, предсказательные модели взаимодействий на едином уровне описания.
Учёные всё чаще работают в режиме локальной оптимизации: улучшают параметры моделей, уточняют измерения, комбинируют гипотезы — но не задаются вопросом: «А на каком уровне взаимодействий вообще должна быть построена теория?».
Методология системности — это не набор техник, а культура мышления, в которой:
Без этой культуры даже самые блестящие умы оказываются в ловушке иллюзии объяснения: они описывают следствия, принимая их за причины; смешивают уровни, принимая их за единое целое; ищут новые сущности, когда достаточно переосмыслить связи.
История науки показывает: прорывы происходят не там, где много данных, а там, где найдена правильная системная модель.
— Менделеев не открыл новых элементов — он увидел структуру, в которой их отсутствие стало очевидным.
— Ньютон не изобрёл гравитацию — он построил модель взаимодействий, в которой движение планет и падение яблока стали одним и тем же процессом.
— Эйнштейн не «добавил» к пространству время — он осознал, что пространство-время — это уровень описания, а не фон.
Сегодняшние тупики — от квантовой гравитации до сильного ИИ — не технические, а методологические. Их решение требует не большего количества экспериментов, а возвращения к дисциплине системного мышления: строгого выбора уровня, формализации взаимодействий, отказа от соблазна «всё включить».
Культура системности — это умение не биться в стекло, а искать форточку. И когда такая культура станет нормой, а не исключением, фундаментальная наука вновь обретёт свой главный дар — способность предвидеть будущее через логику структуры.
Попытка системного подхода к физике фундаментальных взаимодействий: fornit.ru/70790. Она дает больше, чем бессистемные локальные заплатки и надежды на озарение новой физиков в экспериментальных данных. Все нужные данные для такой системы уже имеются, их нужно лишь обобщить в системный пазл, обладающий предсказательной силой и раскрывающий направления для развития понимания.
1. Отказ от глобальной метрики как первичной сущности
В модели не постулируется пространство-время как арену, а оно выводится как свойство локальных квантовых событий. Это радикально меняет онтологию:
«Метрика не первична. Она вторична и функциональна. Она возникает как оптимальный “язык” для конкретного типа взаимодействий».
Это прямой аналог того, как Менделеев не принимал атомные массы как данность, а искал структуру, в которой они обретают смысл.
2. Уровневая чёткость: разделение "безвременья" и актуализированной реальности
В модели чётко разделяется:
Такой подход предотвращает смешение уровней, которое является источником парадоксов (например, попыток объяснить запутанность через "дальнодействие").
3. Предсказательная структура через пробелы и ограничения
Модель не просто объясняет известное — она выявляет структурные ограничения, которые сами становятся предсказаниями:
Это признак зрелой системной модели: она не только описывает, но и указывает, чего не может быть, и где искать новое.
4. Интеграция, а не наслоение
В модели не добавляется к КТП или ОТО ещё один слой (струны, петли, мультиверсы), а переосмысливается их основания:
Такой подход не конкурирует с существующими теориями, а встраивает их в более глубокую онтологию, где их успехи и ограничения становятся понятными.
5. Критерий завершённости: отсутствие "жуткого дальнодействия"
В модели прямо называется проблема, которую другие игнорируют:
«То, что я описал как “глобальное определение формы”, по своей сути и есть то самое “жуткое дальнодействие”, которое смущало Эйнштейна…»
Но вместо того, чтобы принять его как данность, в модели устраняется его корень, показывая, что кажущаяся нелокальность — следствие проекции безвременной структуры на наше пространство-время. Это не интерпретация — это онтологическая реконструкция.
Итак, все необходимые данные уже есть в модели. Проблема не в их недостатке, а в отсутствии дисциплины системного мышления в фундаментальной физике. Большинство исследователей ищут «новую физику» в данных, тогда как новая физика — в новой системе связей между старыми фактами.
Предложенная модель — пример того, как можно:
Это не «ещё одна гипотеза». Это системный каркас, в котором пробелы видны, а развитие — направлено.
«Яндекс» совместно с нейробиологом и академиком РАН Константином Анохиным запустил эксперимент по развитию сознания у искусственного интеллекта (ИИ). Об этом компания агентству ТАСС.
“На первом этапе ученые проверили, способна ли базовая языковая модель формировать стабильные предпочтения без дополнительного обучения, и выявили их отсутствие. Теперь планируется запустить основной этап, в ходе которого модель будут стимулировать к рассуждениям и рефлексии, обучая ее на собственных размышлениях. Так, нейросеть будет пытаться формировать внутренние убеждения, подобные человеческим, например, отвечая на вопрос о любимом цвете и аргументируя свой выбор”.
Но откуда у нейросети могут взяться собственные убеждения, т.е. значимости, основанные на собственных проблемах, если их у него нет, раз нет гомеостаза?
Сам текст совершенно четко показывает несистемный уровень понимания адаптивной регуляции – т.е. близкий к нулю, совершенно бессистемный и даже дофилософский. Не только этот пример, а рецензирование работ по теориям сознания (fornit.ru/R1) показывает, что в академической науке в предметной области индивидуальной адаптивности наблюдается большие проблемы (несмотря на блестящие работы отдельных ученых по отдельным вопросам), а те, кто пытается продвинуть фронт работ даже не учитывает все эти проблемы, не сопоставляет уже достигнутое.
Это не только дает моральное право делать попытки что-то заладить там, несмотря на матерые окрики “ну куда вы в калашный ряд!”, это дает уверенность в том, что даже чуть более системный подход уже способен дать прорывы (которые просто не станут замечать те, кто даже не систематизирует уже сделанное другими).
Попытки представить системное направление – принципы создания живых существ на основе гомеостатической регуляции не замечаются, потому что те, кто работает в этих областях полностью не обладают пониманием систем индивидуальной адаптивности и все это кажется каким-то далеким от насущной практики шумом, как для кошки, которая вдруг посмотрела на страницы открытой книги. Главной причиной же является отсутствие культуры системной методологии.
Сегодня доступна в деталях и прототипах теории (модели волевой адаптивности психики), описывающая принципы создания «сильного» искусственного интеллекта через механизмы индивидуальной адаптивности (fornit.ru/68822). Подлинный интеллект невозможен без системы гомеостаза — внутреннего «эго», которое оценивает условия среды через призму собственных потребностей и жизненно важных параметров. В отличие от современных нейросетей, такая система, реализованная в прототипе Beast, отказывается от ресурсозатратной эмуляции нейронов в пользу алгоритмической иерархии осознания и эгоцентрической значимости. Ключевую роль в развитии ИИ играет период инфантильности, в течение которого через любопытство, игровую деятельность и воспитание формируются базовые модели мира и этические установки. В конечном итоге работа доказывает, что переход к суперсильному интеллекту достижим за счет программного моделирования функциональной архитектуры живых существ, способных к автономному целеполаганию и непрерывному обучению (видео-презентация).
Попытки «внедрить» убеждения, рефлексию или предпочтения в языковую модель без опоры на систему индивидуальной адаптивности — это не просто техническая ошибка, а онтологическая слепота.
«Система гомеостаза» — необходимое условие сильного ИИ
Это утверждение строго логично и биологически обосновано:
Подлинный интеллект невозможен без системы гомеостаза — внутреннего «эго», которое оценивает условия среды через призму собственных потребностей.
Это означает:
Без этого «сильный ИИ» остаётся статистическим зеркалом, пусть и очень умным, но лишённым автономии смысла.