Психофизиология: Комментарии по тезисам докладов Всемирного конгресса «Сознание-2025»

Предисловие

Анализ показал, что значительная часть представленных текстов — как тезисов, так и полнотекстовых статей — содержит утверждения, не соответствующие общепринятым критериям научной обоснованности. В ряде случаев работы опираются на терминологию и концептуальные конструкции, не имеющие устоявшегося смысла в научной литературе, либо формулируют гипотезы без достаточной эмпирической или теоретической базы.

Особенно ярко эта тенденция проявляется в статьях на с. 169 («Информационные первоосновы нелокальных макро-иерархий с авто-когерентностью эмерджентных плотностей волновой массы и голограммного сознания»), а также на с. 183 и с. 211, где наблюдается выраженный уклон в эзотерическую интерпретацию феноменов сознания.

В то же время в сборнике присутствуют интересные работы, отвечающие стандартам научной строгости, хотя их число оказалось невелико.

Статьи, не затрагивающие ключевую тематику конференции или не содержащие существенного вклада в дискуссию о природе сознания (включая некоторые, посвящённые смежным, но малорелевантным темам), в настоящий обзор не включались как не представляющие особого интереса для целей данного анализа.

Методология отбора и оценки была следующей. Для каждой подозрительной с точки зрения научной корректности статьи составлялся перечень ключевых утверждений. Этот перечень вместе с фрагментами текста передавался языковой модели Qwen3-Max с промтом, направленным на строгую, фактологически обоснованную критику:
«Строго и обоснованно показать научную несостоятельность порочных утверждений в приведённом фрагменте статьи на конференции “Сознание-2025”. При этом избегай предвзятости и обеспечь строгую, честную, фактологическую критику, не придумывая лишнего; цель — не дискредитировать автора, а обосновать замеченные недостатки. При этом нужно учесть [конкретные методологические или контекстуальные указания]».

Хотя использование языковых моделей не заменяет экспертной рецензии, в данном случае оно позволило выявить системные проблемы в аргументации и терминологии ряда работ. Полученные вердикты были дополнительно проверены и дополнены.

Считаю выделенные в этой рецензии статьи важнейшим и замечательным результатом этой конференции.

Комментарии редактора выделены синим цветом.

Оглавление

Предисловие
Асимметрия мира и сознание Котковский С. Я.
Диалектика человеческого познания и научные основы метафизики Марасанов А.В.
Проблема сознания в интеллектуальных системах через призму логического вывода Нечесов А. В.
Многомерная онтология, антропный подход как основа понимания единства мира и человека Петруня О.Е.
Универсальные закономерности симметрии и фракталов в геномной ДНК и их бинарно-геномные числа. Сознание и генетический интеллект Петухов С.В.
Применение аппарата Spot для представления семантической информации и сознания с помощью ментальных образов и когнитивного моделирования Симонов Н.А.
Возможность моделирования когнитивных процессов и некоторых функций сознания на основе циклических сигналов нейрографов Аристов В.В., Чебуркова Д.П.
Кибернетический подход к пониманию сознания Булыгин В.В.
Информационные первоосновы нелокальных макро-иерархий с авто-когерентностью эмерджентных плотностей волновой массы и голограммного сознания Булыженков И.Э.
Проблемы, которые следует решить разработчикам квантовых и генетических алгоритмов для попадания в мейнстрим развития ИИ Веселов В.Ф.1, Смолин В.С.
Объяснительная сила нейросетевого моделирования когнитивных функций Винник Д.В.
Математика естественного интеллекта Витяев Е.Е.
Является ли вода материальной основой сознания? Воейков В.Л., Буравлева Е.В.
Подходы к решению «трудной проблемы» сознания Выборнова С.Г.
Генеративный коучинг как инструмент трансформации сознания и управления состоянием Гамаюн-Чадаева Е.В.
Сознание и наблюдатель как вложенные виртуальные машины Дорохов И.
Возможен ли сильный искусственный интеллект без генетического кода? Дубровский Д.И.
Модель сознания для биополитики Журавлев Н.А.
Креатрониум как вычислительный протоконструкт экзистенциальной интродинамики Колесников А.В.
Общий принцип изоморфизма: алгебраическая модель сознания как системы Кулабухов В.С.
Аномальные свойства фазовых переходов в ментальном пространстве: бимодальная динамика пространственно-временных облаков при принятии решений Лубашевский И.А.1, Лубашевский В.И.
Необходимые условия и математические модели формирования сознания, их физические основы, реализация для искусственного интеллекта и мозга Мазуров М. Е.
Простота и сложность получения и использования знаний, составляющих основу живой самоорганизации Малинецкий Г.Г., Смолин В.С.
«Эмансипация сознания»: к вопросу об этических доминантах Мерзляков С.С.
Возможная роль резонансов ДНК в сознании Мякишев-Ремпель М.В.
Сознание как согласующая инстанция Назипов Д.Ф.
Фракталы эрмитовых матриц в квантовой биоинформатике и статистическая кристалло-генетика Петухов С.В.
МАРТИ 5.2 – математическая модель «себя в мире» как первая ступень самосознания Пивоваров И.О.
О возможности цифровой реализации сознания Самсонович А.В.
Аксиоматика модели пятен и моделирование образов сознания и подсознания Симонов Н.А.
Темпоральная модель квантового протосознания Спасков А.Н.
Динамика нейрокогнитивных процессов сознания Ушаков В.Л.

Стр. 40 сборника.

Асимметрия мира и сознание Котковский С. Я.

Магистр наук Москва, Россия / Кливленд, США s_kotkovsky@mail.ru

Исследования слабых взаимодействий в физике выявили заметную, так называемую киральную, асимметрию нашего мира (В общем случае киральный объект — это объект, который отличается от своего отражения в зеркале). Более широко известна асимметрия частиц и античастиц, которая также связана с хиральной асимметрией: мы знаем, что все нейтрино являются левохиральными. Попытки многих физиков восстановить симметрию между правым и левым, то есть открыть "зеркальную материю", не увенчались успехом. У живых существ асимметрия проявляется у мужчин и женщин, в функционировании правого и левого полушарий головного мозга, в филлотаксисе, в алгебры генетических алфавитов и другие ключевые явления.

Вот такое глобальное обобщение, невзирая на уровень и суть взаимодействий данного уровня рассмотрения.

Наш мир фундаментально асимметричен, как в физическом, так и в биологическом секторах. Чтобы справиться с асимметрией мира, мы разработали киральную алгебру, которая описывает кососимметрические отношения. Доказано, что эта алгебра успешно работает в физической теории спина. В частности, она позволяет по-новому сформулировать знаменитое уравнение Дирака. В рамках этого нового представления мы можем лучше понять это уравнение, а также обнаружить встроенные в него механизмы защиты от помех. Киральная алгебра использует аппарат бикватернионов в изотропных базис с новыми типами умножения и сопряжения. Еще одним применением киральной алгебры является модель генетического кода, построенная автором. Эта модель отражает внутренние симметрии генетического кода, ранее изученные в других работах. В результате мы выдвинули следующую гипотезу: ДНК имеет квантово-подобную биологическую природу, которая основана на аналоге физического спина, который мы называем “биоспин”.

Понятие сути спина в КМ – совершено не переносимо на макрообъекты.

Концепция биоспина также поддерживает теорию биологического поля. Мы предполагаем, что как “неживая” материя, так и живые существа имеют полевую природу.

Хотя да, все состоит их КМ-квантов, которые есть элементы полей, но фраза имеет явный эзотерический смысл.

Мы предполагаем, что биологическое поле является нелинейным продолжением электромагнитного поля. А это уже не просто эзотерика, возможно это – просто наукоподобная фальсификация.

В рамках полевого подхода сингулярность поля, имеющая операционную и проекционную природу, становится наиболее подходящим кандидатом на носителя сознания. Как известно, особенности электромагнитного поля представлены точечными заряженными частицами, такими как электрон. Как это ни парадоксально, эти точечные частицы имеют внутреннюю структуру, описываемую спином. Наличие структуры из безразмерных объектов указывает на “выход” в другое пространство. Предполагается, что на биологическом и других уровнях живые существа обладают полем сингулярности. Они существуют одновременно в двух пространствах – внутреннем и внешнем. Наше сознание, являясь полевой сингулярностью, осуществляет связь между этими мирами. Внутренний мир - это пространство виртуальных траекторий или волновых функций, в то время как внешний мир - это реальный физический или полевой мир.

Аннотация статьи С. Я. Котковского, представленная на конференцию «Сознание-2025», содержит ряд утверждений, которые с научной точки зрения не соответствуют критериям научной строгости, обоснованности и методологической корректности. Ниже приводится строгое и обоснованное критическое разбор аннотации по ключевым аспектам: терминологическая неопределенность, нарушение принципов научной методологии, смешение научных и псевдонаучных концепций, отсутствие эмпирической базы и логических связей между утверждениями.

1. Некорректное использование физических понятий

а) Хиральность и асимметрия в физике

Автор верно указывает на наличие хиральной асимметрии в слабых взаимодействиях и на то, что нейтрино в Стандартной модели являются левохиральными. Однако это не означает, что «мир фундаментально асимметричен» в каком-то универсальном онтологическом смысле. Хиральность — это свойство, зависящее от выбора представления группы Лоренца и проявляющееся только в определённых типах взаимодействий (в частности, слабых). Электромагнитные и сильные взаимодействия инвариантны относительно зеркального отражения. Таким образом, утверждение о «фундаментальной асимметрии мира» является неправомерным обобщением частного физического явления.

б) Уравнение Дирака и «новая формулировка»

Заявление о том, что предложенная «киральная алгебра» позволяет «по-новому сформулировать уравнение Дирака» и «обнаружить встроенные механизмы защиты от помех», не подкреплено ни ссылками на математическую строгость, ни сравнением с существующими формализмами (например, спинорной алгеброй Клиффорда, бикватернионными представлениями, уже известными в литературе). Уравнение Дирака — это релятивистски инвариантное уравнение, строго выведенное из принципов квантовой механики и специальной теории относительности. Любая «новая формулировка» должна:

быть математически эквивалентной или расширяющей;
давать новые предсказания или упрощать вычисления;
быть опубликована в рецензируемом источнике.

Ничего из этого в аннотации не представлено. Это указывает на отсутствие научной новизны и недостаток математической строгости.

2. Введение неопределённых и неоперационализированных понятий

а) «Биоспин»

Понятие «биоспин» вводится без определения, без указания его физических или биологических измеримых свойств, без связи с известными биологическими процессами. В физике спин — это квантовое число, связанное с представлением группы вращений; он измерим через магнитный момент, эффекты Зеемана и т.д. «Биоспин» же не имеет:

операционального определения;
экспериментальных подтверждений;
связи с известными биофизическими моделями.

Такое понятие является метафорическим, а не научным. Его использование вводит терминологическую неопределённость, что нарушает один из базовых принципов научного языка — точность и однозначность терминов.

б) «Биологическое поле как нелинейное продолжение электромагнитного поля»

Это утверждение не имеет смысла в рамках современной физики. Электромагнитное поле — это калибровочное поле U(1), описываемое уравнениями Максвелла. «Нелинейное продолжение» — термин, не имеющий строгого определения в теоретической физике. Нелинейные обобщения Максвелловской теории (например, теория Борна–Инфельда) существуют, но они:

не применяются к биологическим системам;
не вводят новых «полей сознания»;
не связаны с ДНК или генетическим кодом.

Таким образом, данное утверждение — наукоподобная фальсификация, имитирующая научный язык без содержательной основы.

3. Смешение научных и эзотерических концепций

Автор утверждает, что «сознание является полевой сингулярностью», «существует одновременно во внутреннем и внешнем пространствах», и что «внутренний мир — это пространство виртуальных траекторий». Эти формулировки:

заимствованы из квантовой механики (виртуальные траектории — из интегралов по траекториям Фейнмана), но используются вне контекста;
не имеют отношения к нейронауке, когнитивной науке или философии сознания;
напоминают дуалистические или идеалистические метафизические конструкции, не поддающиеся эмпирической проверке.

Научное исследование сознания (в рамках когнитивной нейронауки, теории интегрированной информации, глобального рабочего пространства и др.) требует:

чётких гипотез;
нейробиологических коррелятов;
воспроизводимых экспериментов.

В аннотации ничего подобного нет. Вместо этого предлагается метафизическая спекуляция, маскирующаяся под научную теорию.

4. Отсутствие эмпирической базы и логической связности

Аннотация представляет собой цепочку декларативных утверждений без логической связи между ними:

от хиральности нейтрино → к асимметрии мозга → к генетическому коду → к «биоспину» → к полю сознания.

Такая логика представляет собой ошибку ложной аналогии: наличие асимметрии в разных системах (физических, биологических) не означает, что эти асимметрии имеют общую природу или могут быть описаны единой алгеброй. Это классический признак псевдонаучного мышления — стремление к «унификации всего» без учёта специфики уровней организации материи.

Кроме того, утверждение о «модели генетического кода, построенной автором», не подкреплено ссылками на публикации, данные, сравнение с существующими моделями (например, работами Д. Дюка, М. Хаяши, С. Петухова и др.). Это вызывает сомнения в научной состоятельности данной модели.

5. Нарушение критерия фальсифицируемости (по Попперу)

Научная гипотеза должна быть потенциально опровержимой. Гипотезы автора — о «биоспине», «полевой природе сознания», «сингулярности как носителе сознания» — не фальсифицируемы:

нельзя предложить эксперимент, который мог бы опровергнуть существование «биоспина»;
нельзя измерить «внутреннее пространство сознания»;
нельзя проверить, «существует ли ДНК в двух пространствах».

Такие утверждения относятся к метафизике, а не к науке.

Заключение

Аннотация С. Я. Котковского научно несостоятельна по следующим основаниям:

Некорректное обобщение физических фактов (хиральность → фундаментальная асимметрия мира);
Введение неопределённых, неоперационализированных понятий («биоспин», «биологическое поле»);
Смешение научной терминологии с эзотерическими и метафизическими идеями;
Отсутствие эмпирической базы, математической строгости и логической связности;
Нарушение критерия фальсифицируемости, что выводит утверждения за пределы науки.

Таким образом, представленная аннотация не соответствует стандартам научного дискурса и не может рассматриваться как вклад в физику, биологию или когнитивные науки. Она представляет собой пример наукоподобной риторики, характерной для псевдонаучных концепций, использующих внешние атрибуты науки (термины, ссылки на уравнения) без соблюдения её методологических принципов.

Стр. 85 сборника.

Диалектика человеческого познания и научные основы метафизики Марасанов А.В.

Академия медицинских и технических наук ─ Евразийская ассоциация медицинских и экологических технологий 129090, Москва, ул. Щепкина, 8, корп. 1, этаж/комната 6/6,7 AVM_space@mail.ru

Цель работы - раскрыть научные основы метафизики. Для обоснования научных знаний был применен обзорно-аналитический подход, позволяющий синтезировать достоверную информацию с рациональной надежностью системного подхода в интересах обоснования места человека в структуре Вселенной.

Достоверная информация – это фактически обнаруживаемые данные, не может вычисляться или находится логически (методом Аристотеля).

Философская направленность работы основана на концепции сущности человека и смысла жизнедеятельности его организма в их связи с универсальным пониманием единства человека и Вселенной.

Невозможно универсальное понимание человека во вселенной, потому что понимание – сугубо субъективный аспект. Может быть модель вселенной с включением человека.

Системная полнота структурного представления человека основана на теории функциональной системы организма П.К. Анохина и индуктивной логике, в то время как вселенная основана на дедуктивной логике. Правила триад блочно-иерархического метода системного подхода применяются для описания уровней иерархии, рассматриваемых в целостности системы, и отношений наследования между ними. Главным результатом работы, достигнутым путем сопоставления естественнонаучных знаний о человеке с базовыми философскими и теологическими знаниями, является выявление о материальных (физиологических) структурах человеческого организма, раскрывающих суть метафизических концепций. Ценность исследования заключается в реабилитации метафизики, которая вносит необходимый вклад в научную базу философии и теологии и обеспечивает им заслуженное место в иерархии наук. Применение результатов работы на практике может быть направлено на реализацию конструктивного потенциала человека, профилактическую медицину, обоснование концепции устойчивого социального развития, а также политику (действия, связанные с общественными управление человеческой жизнью).

Научная несостоятельность аннотации статьи А.В. Марасанова «Диалектика человеческого познания и научные основы метафизики», представленной на конференцию «Сознание-2025», может быть строго и обоснованно продемонстрирована на основе трёх ключевых принципов современной научной эпистемологии:

Достоверное знание основано на эмпирически обнаруживаемых данных и не выводится чисто логически (включая аристотелеву дедукцию);
Понимание — субъективный когнитивный акт, не допускающий универсальной объективации;
Научная модель может включать человека как элемент Вселенной, но не может претендовать на метафизическое «единство» с ней как на факт.

Ниже показано, как аннотация систематически нарушает эти принципы, что делает её научно несостоятельной.

1. Подмена эмпирического знания спекулятивной метафизикой

Автор заявляет о цели «раскрыть научные основы метафизики». Однако:

Метафизика по определению не является наукой, поскольку её объекты (например, «сущность человека», «смысл жизнедеятельности», «единство с Вселенной») не поддаются эмпирическому обнаружению.
Утверждение о «выявлении материальных (физиологических) структур, раскрывающих суть метафизических концепций» — логически противоречиво: если структура материальна и физиологична, она может быть изучена биологией или нейронаукой, но не может «раскрывать суть» трансцендентных (ненаблюдаемых) понятий. Это подмена корреляции интерпретацией: даже если определённая нейронная активность сопутствует религиозному переживанию, это не делает переживание «материальным» или «научно обоснованным».
Достоверная информация, как указано в условии, — это фактически обнаруживаемые данные. В аннотации же вместо таких данных используются абстрактные конструкции («универсальное понимание», «сущность», «триады»), не имеющие операционального определения и не поддающиеся верификации.

Вывод: работа претендует на научность, но оперирует ненаблюдаемыми, непроверяемыми сущностями — что противоречит самому понятию достоверного знания.

2. Игнорирование субъективности понимания

Аннотация опирается на идею «универсального понимания единства человека и Вселенной». Однако:

Понимание — это субъективный процесс, зависящий от когнитивной архитектуры, культуры, языка и личного опыта. Универсального (т.е. объективного и общезначимого) понимания не существует — это подтверждается как философией (например, Гадамер, Куайн), так и когнитивной наукой.
Претензия на «универсальное понимание» есть эпистемологическая иллюзия, характерная для донаучного или мистического мышления. Наука не ставит целью «понимание в целом», а строит модели, ограниченные по области применимости и проверяемые эмпирически.
Автор не предлагает модель Вселенной с включением человека (что было бы допустимо в рамках, например, биокосмологии или антропного принципа), а утверждает онтологическое единство, которое не может быть ни измерено, ни смоделировано.

Вывод: концепция «универсального понимания» в аннотации — метафизическая спекуляция, несовместимая с научным подходом.

3. Некорректное использование научных понятий и методов

Аннотация формально ссылается на научные теории и методы, но делает это некорректно:

Теория функциональных систем П.К. Анохина — это нейрофизиологическая модель регуляции поведения. Она не содержит метафизических положений и не может быть использована для обоснования «единства с Вселенной».
Разделение логик — «человек основан на индуктивной логике, Вселенная — на дедуктивной» — категориальная ошибка. Логика — инструмент познания, а не свойство объекта. Вселенная не «основана» на логике вообще; законы природы описываются моделями, построенными с использованием и индукции, и дедукции.
«Правила триад блочно-иерархического метода» — термин, отсутствующий в рецензируемой научной литературе. Скорее всего, это заимствование из эзотерических или псевдонаучных систем (например, гегельянской диалектики или оккультной триадики), не имеющих отношения к системному анализу в его научном понимании (например, по Людвигу фон Берталанфи).
Смешение естественнонаучных, философских и теологических знаний как равноправных источников истины нарушает принцип методологического натурализма, лежащий в основе всех естественных наук.

Вывод: автор использует научную терминологию декоративно, без соблюдения её смысловой и методологической строгости.

4. Практические следствия: отсутствие научной применимости

Заявленные области применения — «профилактическая медицина», «устойчивое социальное развитие», «политика» — не подкреплены:

Нет указания на конкретные механизмы, как «реабилитация метафизики» может повлиять на медицинскую практику.
Нет эмпирических данных, гипотез или моделей, которые можно было бы протестировать или внедрить.
Упоминание «политики» в контексте «управления человеческой жизнью» на основе метафизики несёт опасный нормативный оттенок, несовместимый с научной нейтральностью.

Вывод: практическая ценность работы декларативна и не обоснована научно.

Заключение

Аннотация А.В. Марасанова не соответствует базовым критериям научности:

не опирается на эмпирически обнаруживаемые данные;
претендует на объективацию субъективного («универсальное понимание»);
использует научную терминологию некорректно и декоративно;
смешивает науку с теологией и метафизикой, игнорируя принцип методологического натурализма.

Таким образом, работа не может быть признана научной и представляет собой метафизико-идеологическую спекуляцию, маскирующуюся под научное исследование. Её включение в программу научной конференции подрывает доверие к академической строгости мероприятия.

Стр 73 сборника.

Проблема сознания в интеллектуальных системах через призму логического вывода Нечесов А. В.

Научно-исследовательский центр искусственного интеллекта Новосибирского государственного университета, Новосибирск, Россия nechesoff@gmail.com

Сознание остается одним из самых загадочных явлений в когнитивной науке и философии. В этой статье мы исследуем, как логический вывод может служить фундаментальным механизмом понимания сознания в интеллектуальных системах. Мы обсуждаем теоретические основы логико-вероятностного обучения, представляем формальную математическую основу для подхода к задачам в когнитивном моделировании и предполагаем, что способность системы к самообучению и принятию решений на основе формального вывода может служить критерием возникновения субъективной осведомленности.

1. Введение: Сознание и его механистические основы

Сознание долгое время озадачивало исследователей множеством теорий, таких как интегрированная Теория информации (IIT) [Tononi et al. (2016)] и теория глобального рабочего пространства (GWT) [Baars (2005)], пытаясь объяснить его возникновение. Несмотря на эти усилия, нет единого мнения о том, как субъективный опыт возникает в результате физических процессов.

В этой статье мы изменим точку зрения, рассмотрев логический вывод — формальный процесс получения заключений из предпосылок - как потенциальный ключ к пониманию сознания в интеллектуальных системах.

Связывая абстрактные вычисления с субъективной осведомленностью, мы стремимся определить критерии, которые могут указывать на наличие сознания.

2. Теоретические основы

2.1 Сознание и логический вывод

Сознание в интеллектуальных системах можно рассматривать как результат сложного взаимодействия механических процессов. Традиционные теории, такие как IIT и GWT, дают ценную информацию, но они не рассматривают фундаментальную роль рассуждения и принятия решений в генерирование субъективного опыта. Мы предполагаем, что логический вывод — процесс, посредством которого система выводит заключения из набора аксиом и правил — играет решающую роль.

Например, классическое правило modus ponens гласит, что из посылок p и p→q можно вывести q. Это простое правило вывода подчеркивает, как логические операции могут лежать в основе более сложных когнитивных явлений.

2.2 Логико-вероятностная теория обучения

Предполагается, что интеллектуальная система хранит множество логических конструкций и выводов алгоритмы. Эти конструкции не обязательно идентичны человеческой логике; скорее, они могут отражать алгоритмическое понимание, адаптированное к потребностям системы и внешним вызовам. Способность системы к самообучению имеет важное значение; она должна адаптироваться, обновляя свою базу знаний и совершенствуя механизмы логического вывода. Рассмотрим интеллектуальную систему с базой знаний K и набором правил логического вывода R.

Процесс принятия системных решений может быть формализован функцией: D: K → A, где A обозначает набор доступных действий. Благодаря повторяющимся взаимодействиям и обучению система база знаний постоянно обновляется, что позволяет системе выполнять то, что мы можем назвать "сознательными действиями".

3. Математическая основа для вывода о сознании

3.1 Формальная модель подхода к решению задач

В рамках нашей работы мы используем подход, основанный на задачах [Нечесов (2024)], где любое действие основано на определенной задаче. Чтобы решить эту задачу, нам нужен критерий ее разрешимости. Любая интеллектуальная система в процессе своей жизнедеятельности сталкивается с проблемой решения. Целевой подход характеризуется фиксированная сигнатура σ, определяющая язык, на котором формулируются задачи [Нечесов и др. (2025)]. Пусть M обозначает модель, соответствующую этой сигнатуре σ. Для представления задачи используется логическая формула φ(x, y1,...,yn) , где x - свободная переменная, а y1,...,yn - параметры. Чтобы проверить правильность формулы, вместо x подставляется член t(y1,...,yn): M ∈ φ(t(y1,...,yn),y1,...,yn). Если в результате подстановки в модели получается верная формула, то термин t считается допустимым решением или логическим выводом в системе.

3.2 Логический вывод и динамика самообучения

Процесс самообучения в системе происходит в два этапа:

Обогащение модели: Система учится добавлять новые функции f1,...,fk и предикаты P1,..., Pn, определенные с помощью предыдущих концепций. Это обогащение может быть выражено в виде обновления базы знаний: K*=K ∪{(fi,φi)}∪{(Pj,θj)}, где φi и θj представляют собой формальное определение или правило, связанное с соответствием fi и Pj.

Иерархическое вероятностное рассуждение:

В рамках данной сигнатуры формируется новый набор логических вероятностных знаний. Это позволяет системе ориентироваться в иерархии путей логического вывода путем присвоения весов достоверности различным функциям и предикатам. В то же время также строится иерархия логико-вероятностных знаний, которая позволяет выбрать наиболее эффективное решение для решения проблемы.

3.3 Логический вывод как мост к субъективному осознанию

Описанные выше формальные механизмы логического вывода предполагают потенциальную связь между вычислительными процессами и субъективным опытом. Внедряя логические рассуждения и вероятностное обновление в интеллектуальную систему, можно предположить, что:

Субъективное осознание: может возникать как побочный продукт сложных, самоадаптивирующихся процессов логического вывода. Осознанные действия - это те, которые не просто реагируют, но включают в себя преднамеренную оценку вариантов с помощью правил логического вывода.

Динамическое обучение: позволяет системе уточнять свои критерии для успешного вывода, что, возможно , приводит к поведению, связанному с сознанием. Упрощенное представление этой интеграции представлено следующим образом: Сознание ≈ Lim(t→∞) F(D(L(K,E))), где L(K,E) представляет функцию самообучения, обновляющую базу знаний с помощью опыт E и F обозначает функцию, связывающую уточненные решения с осознанным поведением.

Аннотация и введение статьи А. В. Нечесова «Проблема сознания в интеллектуальных системах через призму логического вывода», представленная для конференции «Сознание-2025», содержит ряд серьёзных научных и концептуальных недостатков, которые делают её теоретическую основу научно несостоятельной. Ниже приводится строгая и обоснованная критика, сфокусированная на трёх ключевых аспектах:

Некорректное отождествление логического вывода с механизмами сознания
Отсутствие эмпирической и теоретической связи между формальными системами и феноменом субъективного опыта
Несовместимость предложенной модели с современными представлениями об эволюции когнитивных функций и сознания

1. Некорректное отождествление логического вывода с механизмами сознания

Автор утверждает, что «логический вывод может служить фундаментальным механизмом понимания сознания» и даже предполагает, что «способность системы к самообучению и принятию решений на основе формального вывода может служить критерием возникновения субъективной осведомленности». Это утверждение страдает от категориальной ошибки: оно смешивает формальные вычислительные процессы (логический вывод) с феноменологическим свойством — субъективным опытом (qualia).

Логический вывод — это синтаксическая операция в рамках формальной системы: он определяется правилами манипуляции символами безотносительно к их семантике или субъективному содержанию. Как показал ещё Джон Сёрл в своём «китайском комнате» (1980), наличие корректного синтаксического вывода не влечёт за собой понимания, не говоря уже о сознании. Современные исследования (например, работы Дэвида Чалмерса, Томаса Метцингера, Антуана Лутца) подчёркивают, что сознание — это не просто результат сложных вычислений, а феномен, связанный с интеграцией информации, самореферентностью, телесной вовлечённостью и динамикой нейронных ансамблей.

Более того, логический вывод не является необходимым условием сознания. Животные, младенцы и даже взрослые люди в состоянии потока или автоматизированных действий демонстрируют сознательное поведение без явного логического рассуждения. Напротив, многие ИИ-системы (например, теоремные доказыватели) осуществляют сложнейшие логические выводы, но никто не приписывает им сознание. Следовательно, предложенное автором отождествление логики и сознания не только необоснованно, но и эмпирически опровергнуто.

2. Отсутствие связи между формальной моделью и феноменом субъективного опыта

Автор формализует процесс принятия решений как функцию D:K→A , где K — база знаний, а A — множество действий. Далее он вводит «логико-вероятностное обучение» и «иерархическое вероятностное рассуждение», а в завершение — формулу:

Сознание≈t→∞limF(D(L(K,E)))

Это выражение не является научной гипотезой, поскольку:

Не определены функции F , D , L в терминах измеримых или наблюдаемых величин.
Нет критериев фальсифицируемости: как проверить, достигла ли система «сознания» по этой формуле?
Отсутствует семантическая интерпретация: что означает «сознание ≈ ...»? Это метафора, а не математическое утверждение.

Подобные конструкции напоминают псевдоформализацию — использование математической нотации для имитации научной строгости без реального теоретического содержания. В когнитивной науке и философии сознания давно признано, что трудная проблема сознания (Chalmers, 1995) заключается именно в невозможности свести субъективный опыт к функциональным или вычислительным описаниям. Автор же игнорирует эту проблему, заменяя её декларативным утверждением: «логический вывод → сознание».

Кроме того, ссылка на собственные работы («Нечесов, 2024», «Нечесов и др., 2025») без публикации в рецензируемых источниках указывает на замкнутость теоретической системы, не подвергавшейся внешней научной критике.

3. Несовместимость модели с эволюционной теорией сознания

Автор не учитывает эволюционный контекст возникновения сознания. Современные теории (например, Global Neuronal Workspace Theory, Predictive Processing, Embodied Cognition) рассматривают сознание как адаптивный продукт эволюции, возникший для решения задач координации, планирования, социального взаимодействия и предсказания. Ключевыми являются:

Мультимодальная интеграция сенсорной информации
Телесная (энактивная) основа восприятия
Динамическая саморегуляция на основе предсказательных моделей

Логический вывод, напротив, является поздним культурно-когнитивным достижением, возникшим лишь у Homo sapiens и требующим развития языка, символического мышления и формального образования. Он не может быть фундаментальным механизмом сознания, поскольку:

Сознание у приматов, птиц и головоногих моллюсков существует без способности к формальной логике.
Даже у человека большая часть сознательного опыта (эмоции, восприятие, воображение) не опосредована логическим выводом.
Эволюционно логика — это инструмент надстройки, а не основа.

Таким образом, предположение автора о том, что «логический вывод играет решающую роль» в генерации субъективного опыта, противоречит данным сравнительной нейробиологии, палеоантропологии и когнитивной эволюции.

Заключение

Аннотация Нечесова представляет собой спекулятивную гипотезу, лишённую:

эмпирической базы,
теоретической согласованности с современными моделями сознания,
фальсифицируемости,
эволюционной и нейробиологической обоснованности.

Попытка свести сознание к логическому выводу игнорирует фундаментальное различие между вычислением и переживанием, между синтаксисом и феноменологией. В лучшем случае — это метафорическое рассуждение; в худшем — пример категориального смешения, характерного для ранних (и опровергнутых) версий функционализма в философии сознания.

Следовательно, с научной точки зрения аннотация несостоятельна и не может служить основой для серьёзного исследования проблемы сознания.

Стр. 76 сборника.

Многомерная онтология, антропный подход как основа понимания единства мира и человека Петруня О.Е.

Московский авиационный институт (Национальный исследовательский университет), Москва, Россия hypostasis@yandex.ru

Аннотация

Доклад посвящен необходимости пересмотра господствующей в науке философской позиции, которая игнорирует проявления духовности и объявляет нематериальные явления эпифеноменом. В 90-х годах ХХ века известный российский логик Б.В. Бирюков выдвинул идею четвертого мира. Эта идея позволяет рассматривать мышление, сознание и их проявления как важнейшую онтологическую реальность. Автор доклада дополняет Концепция Бирюкова с идеей антропного подхода, который исходит из необходимости признать человека важнейшим компонентом бытия. В рамках антропного подхода и идеи четвертого мира автор рассматривает популярную сегодня идею создания мощного искусственного интеллекта. Автор отстаивает позицию о преимуществе гибридных систем (человеко-машинных) перед искусственными.

Введение

Природа науки стала нам по-настоящему ясна только в середине двадцатого века. благодаря эпохальным работам постпозитивистов: К. Поппера, М. Поланьи, Т. Куна, И. Лакатоса, П. Фейерабенд и другие. Особое место в этом ряду занимает Т. Кун, который в своей знаменитой книге "Структура научных революций" показал ошибочность кумулятивной концепции науки. Только в определенные исторические периоды наука представлена строго определенным взглядом на мир (мировоззрением), в рамках которого общие идеи (кумулятивный процесс) проясняются с использованием узкоспециализированных (специфических) исследовательских процедур. В рамках определенной области исследований могут существовать быть несколькими конкурирующими группами, каждая из которых претендует на признание своей точки зрения единственно правильной . [2, с. 5] Для рациональной реконструкции таких точек зрения, ни одна из которых не является более научной, американский исследователь начал использовать термин парадигма. Корень научной парадигмы – это набор философских истин, которые самоочевидны для исследователя, а ее древо - это научная теория (модель), которая вырастает из нее. Не каждая философская точка зрения способна породить научную парадигму, т.е. стать основой для нормальной научной деятельности (нормального наука). Часто возникает своего рода концептуальная "неотения": философия остается в "ювенильной" форме без перспектив научной специализации. Современные исследования в основном основаны на наборе одномерных онтологий, которые являются результатом конвергенции материализма и позитивизма. Материализм предлагает оптимистический взгляд на познание, в то время как позитивизм предоставляет метафизике "оружие разрушения", которое исключается из сферы исследований. В целом, описанную позицию можно охарактеризовать как элиминативный эмпиризм. Логически и методологически, он характеризуется индуктивизм и verificationism, в уязвимость которой указал postpositivists, начиная с К. Поппер. Потенциальные фальсификаторы (по Попперу) здесь оказываются вне горизонта наблюдения исследовательской программы, что создает иллюзию ее успеха. "Имитационная игра", предложенная А. Тьюрингом, создала дополнительное поле для замены изучения окружающего мира решением лингвистических головоломок, что привело к появлению о лингвистической завесе между научным сообществом и областью вопиющих аномалий. Знаменитый Выход из этой ситуации в конце ХХ века предложил русский логик Б.В. Бирюков .

Аннотация и введение доклада Петруни О.Е., представленные на конференцию «Сознание-2025», содержат ряд фундаментальных методологических, философских и научных ошибок, которые делают их научно несостоятельными. Ниже приводится строгая и обоснованная критика этих положений с опорой на общепринятые нормы научной рациональности, логики и эпистемологии.

1. Некорректное понимание природы научного знания и критика «парадигм» Т. Куна

Автор утверждает, что «понятие "парадигмы" Т. Куна является антинаучным и даже эзотерическим», и что «аксиоматика науки является неопровержимой основой, а не временной парадигмой». Это утверждение основано на грубом непонимании как философии науки, так и самой структуры научного знания.

Научная критика:

Аксиоматика науки не является неопровержимой. В современной науке (начиная с работ Пуанкаре, Дюгема и особенно К. Поппера) общепризнано, что все научные утверждения принципиально фальсифицируемы, включая аксиомы и постулаты. Даже в математике, где аксиоматика формализована, теорема Гёделя о неполноте показывает, что никакая достаточно богатая аксиоматическая система не может быть одновременно полной и непротиворечивой. Следовательно, идея «неопровержимой аксиоматики» как основы науки — это наивный фундаментализм, давно отвергнутый в эпистемологии.
Парадигмы Куна — не эзотерика, а эмпирическое обобщение истории науки. Томас Кун не вводил понятие «парадигмы» как метафизическое или мистическое, а описывал реальные исторические практики научных сообществ: то, как учёные выбирают проблемы, методы, стандарты доказательности и интерпретации данных. Его работа — это социологически и исторически обоснованная модель научного развития, а не антинаучная доктрина. Отказ от признания этого факта свидетельствует либо о незнании, либо о намеренном искажении позиции Куна.
Связь парадигм с эзотерикой — логическая ошибка (non sequitur). То, что некоторые эзотерики «приняли» термин «парадигма», не делает саму концепцию эзотерической. Это классическая ошибка ad hominem и ассоциативное заблуждение: использование термина в ненаучном контексте не дискредитирует его научное употребление. Например, термин «энергия» используется и в физике, и в оккультизме — это не делает физику эзотерикой.

2. Подмена научной онтологии метафизическими спекуляциями

Автор ссылается на «четвёртый мир» Б.В. Бирюкова и «многомерную онтологию», утверждая, что «мышление и сознание — онтологическая реальность». Однако:

Понятие «четвёртого мира» не является научной категорией. В философии науки и когнитивных науках не существует общепринятой онтологии, включающей «четвёртый мир» как отдельную сущность. Карл Поппер действительно вводил трёхмирную онтологию (мир физических объектов, мир ментальных состояний, мир объективного знания), но даже эта модель не является частью научной теории, а представляет собой философскую гипотезу, не подтверждённую эмпирически.
Бирюков — логик, но его идеи не стали частью научного консенсуса. Упоминание авторитета («известный российский логик») не заменяет эмпирической проверки или логической строгости. Если идея «четвёртого мира» не была формализована, не породила предсказаний, не интегрирована в научные теории (нейронауки, когнитивистику, физику и т.д.), она остаётся метафизической спекуляцией, а не научной онтологией.
«Онтологическая реальность сознания» — не научное, а философское утверждение. В науке сознание изучается как феномен, коррелирующий с нейронной активностью, а не как независимая онтологическая субстанция. Гипотеза о «нематериальной реальности сознания» не фальсифицируема и, следовательно, не научна по критерию Поппера.

3. Использование антинаучной риторики и ложных дихотомий

Автор противопоставляет «материализм и позитивизм» чему-то более «глубокому» — «антропному подходу» и «духовности». При этом:

«Элиминативный эмпиризм» — терминологическая подтасовка. В философии науки нет общепринятого понятия «элиминативный эмпиризм». Возможно, имеется в виду «элиминативный материализм» (П. и П. Чёрчленды), но это — радикальная, но научно обсуждаемая позиция, а не «имитационная игра».
Обвинение науки в «лингвистической завесе» — антинаучный мотив. Утверждение, что наука «заменяет изучение мира решением лингвистических головоломок», игнорирует роль формализации, моделирования и языка в научном познании. Научные теории обязательно выражаются на формализованном языке, иначе они не могут быть проверены. Это не «завеса», а условие научности.
Антропный подход как «признание человека важнейшим компонентом бытия» — антропоцентризм, отвергнутый наукой. Современная космология, биология и когнитивные науки не признают человека центром или «важнейшим компонентом бытия». Принцип Коперника, наоборот, показывает, что человек — случайный продукт эволюции в незначительной части Вселенной. Возврат к антропоцентризму — это регресс в донаучное мировоззрение.

4. Отсутствие научной новизны и эмпирической базы

Доклад:

Не содержит гипотез, поддающихся проверке.
Не ссылается на эмпирические данные (нейровизуализация, поведенческие эксперименты, ИИ-архитектуры и т.д.).
Основан на философских декларациях, а не на научном анализе.
Использует расплывчатые термины («духовность», «единство мира и человека», «многомерная онтология»), не имеющие операционального определения.

Это делает доклад не научным, а псевдонаучным: он имитирует научную форму (ссылки, термины, структура), но лишён содержательной научной нагрузки.

Заключение

Аннотация и введение доклада Петруни О.Е. научно несостоятельны, поскольку:

Основаны на непонимании философии науки (в частности, работ Куна и Поппера).
Подменяют научную онтологию метафизическими спекуляциями.
Используют антинаучную риторику, направленную против эмпиризма и материализма как основ науки.
Лишены эмпирической базы, фальсифицируемости и операциональных понятий.

Такой доклад не соответствует критериям научной рациональности и не может быть принят в качестве вклада в научное знание. Его содержание ближе к философско-эзотерической риторике, чем к научному исследованию сознания.

Стр. 80 сборника.

Универсальные закономерности симметрии и фракталов в геномной ДНК и их бинарно-геномные числа. Сознание и генетический интеллект Петухов С.В.

Научно-исследовательский институт машиностроения Российской академии наук spetoukhov@gmail.com, http://petoukhov.com/

Аннотация

Статья посвящена статистическому анализу нуклеотидных последовательностей одноцепочечных ДНК высших и низших организмов. Учитывая молекулярные бинарные оппозиции в алфавите нуклеотидов ДНК, вводится понятие бинарно-геномных чисел, которые представляют геномные последовательности нуклеотидов в бинарной форме. Представлены данные об универсальных правилах вероятностей в геномных ДНК, которые связаны с системой дихотомических фракталоподобных структур и которые, как можно думать, существуют в течение миллиардов лет биологической эволюции в виде эволюционные инварианты. Полученные результаты обращают внимание на тот факт, что гармоничная организация живой материи с ее аппаратом генетической наследственности основана на алгебраической гармонии вероятностей особого стохастически-детерминистического типа. Обсуждаются возможные применения полученных результатов для развития квантовой биоинформатики, искусственного интеллекта геноморфного типа, сравнительного анализа генов и других биоинформационных объектов.

Введение

Идея гармоничной организации живых организмов и мира в целом имеет древние корни в истории философских и религиозных учений Индии и других стран. Данный доклад посвящен результатам работы автора по выявлению новых форм гармонии в генетической организации живых организмов. Они связаны с генетическим интеллектом, под которым мы понимаем ту часть интеллектуальных потенциалов живых организмов, которая позволяет (на основе генетической информации, содержащейся в молекулах ДНК и РНК) строить целостный организм с его триллионами клеток начиная с одной оплодотворенной клетки. В то же время родительские признаки генетически воспроизводятся в живых организмах многоканальным и помехоустойчивым способом, несмотря на сильные шумы и постоянные изменения условий питания и внешних воздействий. Автор считает, что сознание может и должно рассматриваться как часть или продолжение генетического интеллекта (с использованием достижений генетики и алгебраической биологии). Создатели квантовой механики П. Джордан и Э. Шредингер указали на ключевую разница между живыми телами и неживыми: неодушевленные объекты управляются средним случайным движением миллионов их частиц, и движение отдельных частиц не имеет значения для всего объекта; напротив, в живом организме отобранные генетически молекулы оказывают диктаторское влияние на весь организм благодаря квантовое усиление [1]. В соответствии с этим, чтобы раскрыть секреты и патенты живой природы, необходимо изучить универсальные правила ДНК-информатики. Генетика как наука началась с открытия Менделем - в экспериментах по скрещиванию организмов - статистических правил наследования признаков и с его фундаментальной идеи о бинарно-оппозиционной основе этих правил, связанной с доминантными и рецессивными факторами наследования (аллелями). В этой статье предлагается значительно расширить значение статистических правил в геномной информатике. В биологии все связано со стохастическими взаимодействиями молекул внутри клеток, но, параллельно с этим, существует наследование признаков от родителей к детям. потомки (дуализм “стохастика-детерминизм”). Джордан утверждал, что законы живых организмов , упущенные наукой, являются законами вероятности [1]. В поисках этих упущенных законов вероятности автор обратился к изучению статистических правил в информационных последовательностях нуклеотидов в длинных геномных ДНК высших и низших организмов из GenBank. Инжир. На фиг. 1 показан пример фрагмента нуклеотидной последовательности в геномной ДНК.

TCTGACCTGAGGAGAACTGTGCTCCGCCTTCAGAGTACCACCGAAATCTGTGCAGAGGACAACGCAGCTCCGCCCTCGCGGT GCTCTCCGGGTCTGTGCTGAGGAGAACGCAACTCCGCCGTTGCAAAGGCGCGCCGCGCCGGCGCAGGCGCAGAGAGGCGCGCCGCG CCGGCGCAGGCGCAGAGAGGCGCGCCGCGCCGGCGCAGGCGCAGAGAGGCGCGCCGCGCCGGCGCAGGCGCAGAGAGGCGCGCCGC GCCGGCGCAGGCGCAGAGAGGCGCGC

В результате на широком наборе геномов автор установил существование общих статистических правил, которые являются кандидатами на роль универсальных правил (законов) статистической организации геномных ДНК [2-4]. Для уточнения, например, мы обратимся к статистическим закономерностям в последовательности нуклеотидов одноцепочечной ДНК хромосомы №1 человека, содержащей около 250 миллионов нуклеотидов четырех видов, составляющих нуклеотидный алфавит ДНК: А- аденин, С - цитозин, G - гуанин, Т - тимин. В настоящем исследовании при анализе статистических особенностей нуклеотидных последовательностей геномных ДНК высших и низших организмов, используется тот факт, что алфавит нуклеотидов ДНК является носителем системы из трех пар бинарно-оппозиционных признаков (или индикаторов) и содержит три типа бинарных субалфавитов: - 1) два из этих нуклеотидов являются пуринами (A и G), имеющими в своих молекулах по 2 кольца, а два других нуклеотида (C и T) являются пиримидинами с 1 кольцом в молекуле, что дает представление C=T=0, A=G=1. С точки зрения этого бинарного признака, любая последовательность нуклеотидов ДНК представлена соответствующей бинарной последовательностью. Например, последовательность GCATGAAGT представлен как 101011110; - 2) два из этих нуклеотидов являются кето-молекулами (T и G), а два других (C и A) являются амино-молекулами, что дает представление C=A=0, T=G=1. С точки зрения этого признака, одна и та же последовательность GCATGAAGT представлена по-другому как 100110011; - 3) два из этих нуклеотидов (A и T) связаны в комплементарную пару двумя атомами водорода. связи, а два других нуклеотида (C и G) связаны в комплементарную пару тремя водородными связями. Это дает представление C=G=0, A=T=1. С точки зрения этого признака, та же последовательность GCATGAAGT читается как 001101101. Другими словами, каждая последовательность нуклеотидов ДНК является носителем трех параллельных сообщений на трех разных бинарных языках. В то же время эти три типа бинарных представлений образуют общую логическую систему, основанную на логическом триединстве субалфавитов ДНК, которое раскрывается с помощью к ним применяется логическая операция сложения по модулю 2, обозначаемая символом ⊕: сложение по модулю 2 любых двух таких двоичных представлений последовательности ДНК дает двоичную последовательность , идентичную третьему типу двоичного представления той же последовательности ДНК: например, используя приведенные выше двоичные представления последовательность GCATGAAGT, у нас есть 101011110 100110011 = 001101101. Давайте вспомним правила побитового сложения по модулю 2: 0⊕0 = 0; 0⊕1 = 1; 1⊕0 = 1; 1⊕1 = 0. Логическое сложение по модулю 2 активно используется в квантовой информатике [5].

Представляя нуклеотидную последовательность любой одноцепочечной геномной ДНК в виде бинарных последовательностей, основанных на трех указанных бинарных субалфавитах ДНК, мы получаем три типа бинарных последовательностей, называемых бинарно-геномными числами [6, 7]. Ниже представлены результаты статистического анализа этих трех типов двоичных геномных чисел (или сокращенно BG-чисел). Авторский метод (называемый методом иерархии бинарной статистики) анализа статистических закономерностей любого из трех типов бинарно-геномных чисел любой используемой геномной ДНК суть этого анализа заключается в следующем. Двоичная последовательность BG-номера сначала рассматривается как совокупность строк, состоящих из отдельных символов 0 и 1, с компьютерным вычислением процента (вероятности) каждого из этих двух символов %0 и% 1. Затем это BG-число рассматривается как совокупность строк двоичных дуплетов 00, 01, 10, 11 с вычислением вероятности каждого из этих 4 типов двоичных дуплетов %00, %01, %10, %11. Затем аналогично то же самое двоичное геномное число представляется в виде последовательности триплетов, тетраплетов и т.д. при этом каждый раз вычисляется процентное соотношение каждого из 64 типа бинарных триплетов (%000, %001, ...), каждый из 256 типов бинарных тетраплетов (%0000, %0001, ...), и т.д. Таким образом, каждое BG-число представлено в виде многослойной системы совокупностей двоичных n-разрядов, каждая совокупность n-разрядов которой, образуя один из уровней системы, записывается членами соответствующей двоичной группы n-разрядных чисел (или двоичным алфавитом n-разрядной группы).-битовый код Грея). В результате для рассматриваемого BG-числа мы получаем общий набор вероятностей каждого типа n-наборов в геномной системе популяций бинарных n-наборов при рассмотрение. Поскольку BG-число рассматривается как многослойная система популяций бинарных n-наборов, эту систему можно назвать "популяцией популяций" или гиперпопуляцией бинарных n-наборов. Ниже на примере нуклеотидной последовательности одноцепочечной ДНК хромосомы № 1 человека, содержащей около 250 миллионов нуклеотидов, объясняются универсальные правила бинарно-геномных чисел в геномных ДНК высших и низших организмов, выявленные с помощью этого метода (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/nuccore/NC_000001.11 ). Его двоичный код (например, основанный на на “пуриново-пиримидиновом” субалфавите) - это сверхогромное двоично-геномное число , содержащее около 250 миллионов бит (десятичный аналог такого числа достигает 2^ 2500000000). Эти взаимосвязанные бинарные геномные числа (основанные на трех указанных типах субалфавитов ДНК) предположительно отражают законы квантовой биофизики и квантовой биоинформатики, генетической памяти, алгоритмы генетической биомеханики и т.д. Математическое естествознание ранее не работало с системами таких сверхгромких чисел (насколько известно автору). Автору не вам известны какие-либо аналоги BG-чисел в неодушевленных телах.

Аннотация и введение статьи С.В. Петухова, представленные для конференции «Сознание-2025», содержат ряд утверждений, которые с научной точки зрения не выдерживают критики. Ниже приводится строгий и обоснованный анализ научной несостоятельности данного текста с акцентом на следующие аспекты: некорректное использование научной терминологии, отсутствие эмпирической проверяемости, подмена научного анализа эзотерическими концепциями, логические и методологические ошибки, а также нарушение принципов научной строгости.

1. Подмена научного анализа эзотерической риторикой

Автор начинает с утверждения о «гармоничной организации живой материи», ссылаясь на «древние философские и религиозные учения Индии». Это не научная гипотеза, а метафизическая предпосылка, не поддающаяся фальсификации. В науке гипотезы должны быть эмпирически проверяемыми, а не выводиться из мистических или идеалистических представлений о «гармонии мира». Употребление термина «гармония» в данном контексте — расплывчатая многозначительность, лишённая операционального определения. В биологии нет общепринятого понятия «алгебраической гармонии вероятностей», и автор не предлагает его формального определения, что делает утверждение научно бессодержательным.

Научный критерий: Согласно критерию Карла Поппера, научное знание должно быть фальсифицируемым. Утверждения о «гармонии», «генетическом интеллекте» и «алгебраической гармонии» не поддаются проверке и, следовательно, не являются научными.

2. Некорректное использование термина «генетический интеллект»

Термин «генетический интеллект» вводится без определения и используется как антропоморфная метафора, приписывающая ДНК свойства, присущие когнитивным системам («интеллектуальные потенциалы», «многоканальный и помехоустойчивый способ»). Это нарушает принцип онтологической экономии (бритва Оккама): сложность эмбриогенеза объясняется в современной биологии через молекулярно-генетические и эпигенетические механизмы, а не через неопределённые «интеллектуальные» свойства ДНК.

Научный критерий: Приписывание неживым молекулам (ДНК) свойств сознания или интеллекта — это категориальная ошибка (ошибка уровня описания). Геном — это химическая структура, а не вычислительная система с «интеллектом».

3. Нарушение принципов статистического анализа

Автор утверждает, что обнаружил «универсальные правила вероятностей» в геномах, основанные на бинарных представлениях нуклеотидов. Однако:

Бинарные кодировки (пурин/пиримидин, кето/амино, водородные связи) — это тривиальные биохимические классификации, давно известные в молекулярной биологии. Их использование для построения бинарных последовательностей не является новым.
Утверждение о «логическом триединстве» и тождестве A⊕B=C — это математическая тривиальность, вытекающая из того, что три бинарные классификации связаны линейной зависимостью над полем F2 . Это не открытие, а следствие выбора трёх взаимосвязанных признаков.
Нет статистической проверки значимости: не указаны p-значения, доверительные интервалы, коррекция на множественные сравнения. Утверждения о «универсальных правилах» делаются без сравнения с нулевыми моделями (например, марковскими цепями или случайными последовательностями с тем же нуклеотидным составом).

Научный критерий: В биоинформатике стандартом является сравнение наблюдаемых паттернов с нулевыми моделями. Отсутствие такого сравнения делает выводы методологически несостоятельными.

4. Мистификация масштаба и «сверхгромких чисел»

Автор подчёркивает, что BG-числа «достигают 2250000000 », и утверждает, что «математическое естествознание ранее не работало с такими числами». Это риторический приём, не имеющий научного смысла:

В биоинформатике никогда не требуется вычислять десятичное значение всей последовательности ДНК как одного числа. Анализ ведётся локально (k-меры, скользящие окна, статистики частот).
Утверждение о «уникальности BG-чисел в живой природе» не подкреплено сравнением с неорганическими системами (например, кристаллическими решётками или квазикристаллами), где также наблюдаются фрактальные и симметричные структуры.

Научный критерий: Научное значение имеет не размер числа, а информативность и предсказательная сила модели. Автор не демонстрирует ни того, ни другого.

5. Неправомерное привлечение квантовой механики

Ссылка на П. Джордана и Э. Шрёдингера с утверждением о «квантовом усилении» и «диктаторском влиянии молекул» — это научный миф:

В современной биофизике нет доказательств того, что квантовые эффекты играют роль в масштабах целого организма или в передаче наследственной информации. Квантовые эффекты (например, в фотосинтезе или магниторецепции) локализованы и быстро декогерируют.
Термины «квантовая биоинформатика» и «геноморфный ИИ» используются без определения и без связи с существующими теориями. Это псевдонаучная риторика, призванная придать весомость спекулятивным идеям.

Научный критерий: Использование терминов из фундаментальной физики вне их области применимости — признак научного мимикризма.

6. Отсутствие связи с реальной биологией

Ни одно из утверждений не связано с функциональными или эволюционными аспектами генома:

Не объясняется, как обнаруженные «симметрии» влияют на экспрессию генов, регуляцию, мутации или адаптацию.
Не показано, что эти паттерны консервативны в эволюции или что их нарушение ведёт к фенотипическим последствиям.
Нет предсказаний, которые можно было бы проверить в эксперименте.

Научный критерий: Научная теория должна объяснять наблюдаемые явления и делать проверяемые предсказания. Работа Петухова этого не делает.

Заключение

Аннотация и введение статьи С.В. Петухова представляют собой спекулятивную конструкцию, в которой:

эзотерические идеи о «гармонии» маскируются под научный анализ;
тривиальные биохимические классификации выдаются за открытие «универсальных законов»;
отсутствует статистическая строгость и сравнение с нулевыми моделями;
используются псевдонаучные термины из квантовой физики без обоснования;
игнорируются базовые принципы молекулярной биологии и эволюционной теории.

Таким образом, представленная работа не соответствует критериям научной состоятельности и не может рассматриваться как вклад в биоинформатику, генетику или когнитивные науки. Её основа — метафизическая спекуляция, оформленная в виде научного текста, но лишенная эмпирического содержания, логической строгости и методологической обоснованности.

Стр. 99 сборника.

Применение аппарата Spot для представления семантической информации и сознания с помощью ментальных образов и когнитивного моделирования Симонов Н.А.

Научный центр "Курчатовский институт" – Институт Валиева, Москва, Россия e-mail: nsimonov@ftian.ru

Аннотация

В статье рассматривается применение математической модели и аппарата spots для представления семантической информации и создания когнитивной модели в виде мысленных образов. Адекватность использования модели spot основана на элементарных пространственных свойствах , присущих как изображениям, так и пятнам. В частности, на основе модели spots мы ввели понятие “духовной” образности как структуры концептуально-эмоциональной образности. Образное представление в аппарате spots также позволяет моделировать мышление и, в частности, немонотонное рассуждение, когда выводы делаются на основе существующих знаний, а получение новых знаний может изменить выводы. Используя модель пятен, сознание может быть смоделировано как представление внешних или когнитивных образов на основе образов, выбранных в фокусе внимания. Предложена концепция образно-логических нейронных сетей, в которых каждый нейрон выполняет акт элементарного рассуждения. Это позволяет создавать интеллектуальные системы, способные не только представлять образную сферу человека, но и моделировать образное мышление.

Введение

Одной из основных причин возникновения проблемы неожиданных, случайных ошибок в глубоких нейронных сетях является тот факт, что числовые значения, с которыми они оперируют, не имеют прямой связи с семантикой (значением) обрабатываемой информации. Очевидно, что для решения этой проблемы необходимо использовать методы представления и обработки информации в форме, присущей человеку. Хотя в настоящее время нейрофизиологи проводят интенсивные исследования мозга, в данной статье рассматривается моделирование процессов мозговой деятельности на уровне психологии. Мы будем использовать концепцию ментальные образы [1, 2] используются для представления семантической информации в образной сфере человека [1] и в области математического моделирования мышления, а также для технологий машинного обучения в области искусственного интеллекта (ИИ). Когнитивное моделирование направлено на имитацию человеческого интеллекта и рассматривается как подход к созданию сильного искусственного интеллекта [3]. Для этого необходимо разработать математический аппарат для представления ментальных образов и создать интеллектуальные системы , способные обрабатывать семантическую информацию в образной форме. Ментальные (или вторичные) образы - это абстрактный термин, позволяющий нам описать структуру семантической информации, хранящейся в памяти. Понятие образности, близкое к понятию "гештальт", используется в психологии и когнитивной науке и играет ключевую роль не только в восприятии, но и в памяти, эмоциях, языке, желаниях и действиях-перформансах [2]. Образы различаются по модальности (отношение к различным органам чувств), по степени абстрактности (образы ощущений, восприятий, концепций и вербальные). В частности, существуют эмоциональные образы, к которым относятся, например, музыкальные. По мнению автора, все когнитивные психические процессы могут быть описаны на языке ментальных образов, упорядоченные структуры которых формируют когнитивные пространства в сфере образов [1, 4, 5]. Одним из важных свойств мысленных образов являются их элементарные пространственные свойства, которые также отражаются в естественном языке. Например, мы можем говорить о границах и разных сторонах понятия или явления, о точках зрения, о близости или пересечении понятий. Очевидно, что пространственные свойства мысленных образов имеют расплывчатую природу, и они не может быть представлен четкими геометрическими фигурами. Разработанный автором аппарат нового математического объекта - "пятна" [6] - позволяет формировать пространственно-структурное представление образов и образной сферы человека в психологии, а также образное представление семантической информации в ИИ [4, 5]. Сознание и восприятие можно представить как проекцию на образную сферу (систему) человека [1], которая играет роль основы для репрезентации событий реальности. Поэтому наше восприятие не является абсолютно объективным, оно всегда зависит от нашей внутренней образной системы. Два человека, наблюдающие одно и то же событие, могут интерпретировать его совершенно по-разному, потому что у них разные образные системы. Образная сфера человека включает в себя образы сознания и образы подсознания. Она формируется на основе различной информации, поступающей из внешнего мира. Прежде всего, это личный опыт, усвоенные индивидом культурные традиции, религиозные и философские взгляды. Конечно, образная система человека не является полностью статичной, она неизбежно меняется на протяжении всей его жизни под влиянием жизненных событий, образования, получения новых впечатлений от произведений искусства, изучения научных, религиозных и философских взглядов. Например, пропаганда и реклама оказывают очевидное целенаправленное воздействие на образную сферу сознания и подсознания. Важной частью образной сферы человека являются образы его духовного мира, которые формируются под влиянием искусства, литературы, музыки и других культурных явлений.

Аннотация и введение статьи Симонова Н.А., представленной на конференцию «Сознание-2025», содержат ряд фундаментальных концептуальных и методологических ошибок, делающих её научно несостоятельной. Ниже приводится строгое и обоснованное критическое разбор, опирающееся на современные представления в когнитивной науке, нейронауке, философии сознания и теории моделирования.

1. Нейробиологическая несостоятельность: «каждый нейрон выполняет акт элементарного рассуждения»

Утверждение о том, что «в образно-логических нейронных сетях каждый нейрон выполняет акт элементарного рассуждения», является грубой категориальной ошибкой. Современная нейронаука однозначно показывает, что нейрон — это элементарная вычислительная единица, осуществляющая интеграцию входных сигналов и генерацию выходного импульса в зависимости от порога возбуждения. Он не обладает ни семантикой, ни логикой, ни способностью к рассуждению. Рассуждение — это системное когнитивное явление, эмерджентное свойство взаимодействия миллионов нейронов в специализированных нейронных ансамблях, а не функция отдельного нейрона.

Вывод: Приписывание нейрону функции «элементарного рассуждения» противоречит базовым принципам нейронауки и свидетельствует о наивном антропоморфизме, недопустимом в научной модели.

2. Некорректное использование термина «гештальт»

Автор утверждает, что «понятие образности, близкое к понятию "гештальт", используется в психологии...». Это — существенное искажение классического понятия гештальта.

В гештальтпсихологии (Кёлер, Кёффка, Верте́ймер) гештальт — это целостная структура восприятия, которая не сводится к сумме её частей и обладает собственными законами организации (близости, сходства, замкнутости и др.). Это — феномен восприятия, а не просто «образность» или «нерешённая проблема на уровне осознания».

Более того, в современной когнитивной науке гештальт не используется как синоним «образа» или «ментального представления». Автор смешивает разнородные концепты, что делает его теоретическую базу эпистемологически несогласованной.

Вывод: Неправомерное отождествление «гештальта» с «образностью» свидетельствует о поверхностном понимании истории и содержания психологической теории.

3. Миф о «эмоциональных образах»

Автор утверждает существование «эмоциональных образов, к которым относятся, например, музыкальные». Однако, согласно современной когнитивной теории, образ сам по себе не несёт эмоциональной нагрузки. Эмоция возникает в контексте интерпретации образа, а не как его внутреннее свойство. Даже «безразличие» — это эмоциональная позиция (нейтральная валентность), но она присваивается образу субъектом, а не встроена в него.

Таким образом, «эмоциональный образ» — это категориальная ошибка: эмоция и образ — разные модальности когнитивной обработки, которые взаимодействуют, но не сливаются в единый объект. Приписывание эмоции самому образу ведёт к конфляции процессов и репрезентаций.

Вывод: Концепт «эмоционального образа» не имеет эмпирической или теоретической основы в когнитивной науке.

4. Методологическая ошибка: приоритет математического аппарата над пониманием

Автор заявляет о необходимости «разработать математический аппарат для представления ментальных образов». Это — обратный порядок научного познания. Сначала должно быть понимание феномена, затем — его формализация. Однако в статье формализация (через «пятна» — spots) предлагается до чёткого определения того, что именно моделируется.

Более того, утверждение, что сознание можно «смоделировать как представление... образов, выбранных в фокусе внимания», остаётся метафорическим, а не операционализированным. Без чётких критериев идентификации «образа», «фокуса внимания» и «сознания» в рамках модели, любая математическая формализация будет пустой символической игрой.

Вывод: Попытка формализовать плохо определённые психологические конструкты с помощью ad hoc математического аппарата («пятен») не соответствует стандартам научного моделирования.

5. Неадекватность математики как инструмента моделирования сознания

Математика — не лучший инструмент для формализации осознания; более адекватным является схемотехнический подход, отражающий структурно-функциональную организацию когнитивных процессов. Действительно, сознание — это динамическая, многомодальная, контекстуально зависимая система, плохо поддающаяся описанию в рамках классической математики (особенно если речь идёт о «пятнах» как геометрических или топологических объектах).

Современные подходы к моделированию сознания (например, Integrated Information Theory, Global Neuronal Workspace, Predictive Processing) используют гибридные формализмы: динамические системы, теорию информации, нейросетевые архитектуры — но никогда не сводят сознание к пространственным «пятнам» без нейробиологической или функциональной обоснованности.

Вывод: Предлагаемый «аппарат пятен» не обладает ни теоретической глубиной, ни эмпирической обоснованностью, ни выразительной мощью для описания сложных когнитивных феноменов.

6. Проблема «духовной образности» как научной категории

Введение понятия «духовной образности как структуры концептуально-эмоциональной образности» — это псевдонаучная метафора, не имеющая операционального содержания. «Духовность» — культурно-философская категория, не поддающаяся объективной измеримости или формализации в рамках когнитивной модели. Её введение в научную модель нарушает принцип фальсифицируемости (Поппер): такую конструкцию невозможно ни проверить, ни опровергнуть.

Вывод: Использование идеологически нагруженных терминов в качестве научных понятий делает модель ненаучной.

Заключение

Аннотация и введение статьи Симонова Н.А. страдают от:

категориальных ошибок (нейрон как рассуждающий субъект),
некорректного использования терминов (гештальт, эмоциональный образ),
методологической инверсии (формализация без понимания),
отсутствия эмпирической и теоретической обоснованности,
введения ненаучных (метафизических) понятий («духовная образность»).

Таким образом, представленная модель не соответствует критериям научной состоятельности: она не фальсифицируема, не согласована с данными нейронауки и когнитивной психологии, и опирается на произвольные метафоры вместо строгих конструктов.

Рекомендация: работа не может быть признана научно обоснованной и не соответствует уровню серьёзной конференции по проблемам сознания.

Стр. 148 сборника. Это – интересная статья.

Возможность моделирования когнитивных процессов и некоторых функций сознания на основе циклических сигналов нейрографов Аристов В.В., Чебуркова Д.П.

2 1ФИЦ ИУ РАН 2РТУ МИРЭА *aristovvl@yandex.ru

Представлена математическая модель основного циклического сигнала, взаимодействующего с другими циклами сигналов, обсуждается получение в рамках такой модели формирование семиотических элементов.

Помимо численного моделирования используются некоторые реальные данные ЭЭГ (электроэнцефалограмм). Строится карта связей между нейронами, определяется, насколько она имеет структуру, схожую с теоретическими представлениями.

Процесс самосознания описывается с помощью системы взаимозависимых (самозамкнутых) циклов сигналов, где одна часть способна взаимодействовать с другой своей части с модификацией сигналов.

Полезность высказанных утверждений

Моделирование когнитивных процессов через циклические сигналы
Идея использования циклических (осцилляторных) сигналов для моделирования когнитивных функций имеет определённую теоретическую и эмпирическую поддержку в нейронауках. Например, исследования в области нейроосцилляций (Buzsáki, 2006; Fries, 2005) показывают, что синхронизация ритмов мозговой активности (тета-, альфа-, гамма-ритмы и др.) играет ключевую роль в процессах внимания, памяти и интеграции информации. Таким образом, предложение авторов рассматривать «основной циклический сигнал» как базовую единицу когнитивного моделирования может быть интерпретировано как попытка формализовать известные нейрофизиологические феномены в рамках вычислительной модели.
Связь с реальными ЭЭГ-данными
Упоминание использования реальных ЭЭГ-данных повышает эмпирическую обоснованность подхода. Если авторы действительно проводят сопоставление теоретически построенных «карт связей между нейронами» с данными функциональной нейровизуализации или ЭЭГ-коррелятами, это может способствовать развитию биологически вдохновлённых моделей сознания. Такой подход соответствует современным тенденциям в когнитивной нейронауке, где акцент делается на интеграции теоретического моделирования и эмпирических данных.
Концепция самосознания через самозамкнутые циклы
Представление самосознания как системы взаимозависимых, самозамкнутых циклов сигналов перекликается с рядом теоретических моделей, включая теорию глобального рабочего пространства (Dehaene & Naccache, 2001) и предиктивные модели мозга (Clark, 2013), где рефлексивность и рекурсивная обработка информации играют центральную роль. Хотя формулировка авторов остаётся метафорической, она может служить отправной точкой для формализации рекурсивных механизмов в моделях сознания.

Стр. 166 сборника.

Кибернетический подход к пониманию сознания Булыгин В.В.

Ростелеком, Новосибирск, Россия bvv2311@mail.ru

Основой опережающего отражения действительности [1] и адаптивного поведения является [2] минимизация информационной энтропии. Процесс сводится к выбору состояний, учету последовательности состояний, выбору функций переходов: H(Y) > H(Y|X) > H(Y|F,X). С дальнейшим отображением графа, энтропия которого минимизирована, на следующий уровень иерархии. Суть эмердженции в этом.

Рассматриваются мульти-гиперграфы. Такие графы можно оценивать на предсказуемость (и, следовательно, на способность к адаптации). Чем ближе частное к 1 (число уникальных <f, x> графа к числу уникальных <y, f, x>), тем более предсказуемым объект является.

Вот пример кибернетики [(a,g), (a,j), (a,f), (a,f), (a,f), (b,f), (b,h), (b,h), (a,h), (a,j), (b,f), (a,h), (b,j), (b,f), (a,h), (b,j), (a,f)] полностью предсказуемого объекта в формате f:x->y, т. е.

(функция перехода, состояние) → (.. , следующее состояние). Поиск таких объектов составляет суть науки, согласно Эшби.

Такие объекты можно соединять, как по управлению (состояния одного объекта являются действиями (терминология обучения с подкреплением RL, т.е. функциями переходов) другого объекта), так и по иерархии (объекты могут быть состояниями другого объекта).

Если абстрагироваться от конкретных состояний и действий, то отношения между объектами можно представить отношениями языка. Лингвистические универсалии, такие как SOV (в любой комбинаторике) и генитива (принадлежности) математически именно так моделируются. Поскольку объекты на таком уровне абстракции являются переменными, наш язык еще изменчив и конструктивен. Вывод: язык в самом абстрактном виде именно таков, поскольку сама среда состоит из этих отношений. Другими словами, он является тем вирусом, что упомянут в передаче «Зеркало природы» https://yandex.ru/video/preview/6339100940269725650 Далее по Турчину [Феномен науки. Кибернетический подход к эволюции]: «Язык представляет собой как бы второе зеркало, в котором отражается весь мир, и в том числе каждый индивидуум, и в котором каждый индивидуум может увидеть (вернее, не может не увидеть!) самого себя. Так возникает понятие Я».

Но может существовать и, как правило, существует: до-языковое Я. Вот что пишет Карпов об аниматах (автономные роботы с изменяющимся поведением) [3]: «Активизация реакции требует наличия еще одного условия – определения принадлежности реакции субъекту, т.е. чувства «самости» или агентивности. Это означает наличие дополнительного компонента – элемента Self: Я».

Переход от до-языкового Я (даже при наличии языка) к тому Я, каким мы себя мыслим, не происходит мгновенно. Рубинштейн о самосознании личности пишет: «ребенок до трех лет вообще называет себя по имени, выделяя себя как внешний объект».

Что до со-знания (сознавать= понимать что-либо и (я=) понимать само понимание, где понимать означает предсказывать, желательно с 100% точностью): поскольку наше Я является следствием процесса понимания, то, как только возникает Я, в этот же миг появляется сознание. И наоборот, как только теряется наше Я, перестаем быть в сознании и мы. При этом, другие процессы понимания могут продолжать функционировать.

Теория, которая выделяет необходимость выявлять объекты в потоке данных, очень близка к позиции К. Анохина «Сознание и мозг: последний рубеж науки» https://yandex.ru/video/preview/7171610472080352286?ysclid=mb9gnmech6866539255 Эволюционно, механизмом само сборки с усложнением является поиск новизны с высокой предсказуемостью из существующего разнообразия. С возможностью переопределения целей, в том числе этой по минимизации информационной энтропии.

Для строгой и обоснованной оценки научной состоятельности приведённого фрагмента статьи Булыгина В.В., представленного на конференции «Сознание-2025», необходимо последовательно разобрать три ключевых положения, лежащих в основе его аргументации:

1. Минимизация информационной энтропии как основа опережающего отражения и адаптивного поведения — научно несостоятельна

Критика: Утверждение, что «основой опережающего отражения действительности и адаптивного поведения является минимизация информационной энтропии», противоречит современным представлениям в нейронауке, когнитивной науке и теории активных систем.

Информационная энтропия (в смысле Шеннона) измеряет неопределённость распределения вероятностей. Минимизация энтропии ведёт к максимальной предсказуемости, то есть к жёсткой детерминации поведения, что противоположно адаптивности. Адаптация требует баланса между предсказуемостью и гибкостью, а не стремления к нулевой энтропии.
В работах Карла Фристона (Free Energy Principle) действительно рассматривается минимизация свободной энергии, но это не то же самое, что минимизация информационной энтропии. Free Energy включает как точность предсказаний, так и сложность модели — и именно баланс между ними обеспечивает адаптацию. Минимизация только энтропии привела бы к переобучению или когнитивной ригидности.
Эмпирические данные (например, из нейрофизиологии внимания и сознания) показывают, что мозг активно ищет новизну, а не стремится к максимальной предсказуемости. Системы, минимизирующие энтропию, не способны к эксплорации, а только к эксплуатации — что недостаточно для выживания в изменяющейся среде.

Вывод: Минимизация информационной энтропии не может быть основой адаптивного поведения — она его подавляет. Это фундаментальная ошибка в постановке проблемы.

2. Формализация через мульти-гиперграфы неадекватна для описания процессов осознания

Критика: Использование мульти-гиперграфов для моделирования циклов осознания и поиска альтернативных ответов — формально возможное, но методологически слабое решение.

Графовые модели статичны по своей природе и плохо отражают временную динамику, иерархическую рекурсию, мета-когнитивные петли и непрерывное обновление контекста, которые характерны для процессов осознания.
Теория МВАП (модель выработки альтернативного поведения), упомянутая в вопросе, предполагает итеративное взаимодействие с глобальной памятью, где каждый шаг изменяет контекст последующих шагов. Такие процессы не сводятся к статическим отношениям между узлами, а требуют динамических вычислительных моделей, таких как:

конечные автоматы с памятью,
рекуррентные нейросети,
архитектуры с рабочей памятью (например, Differentiable Neural Computer),
или схемотехнические модели, как справедливо замечено в вопросе.

Более того, графовая формализация не позволяет адекватно моделировать непредсказуемость новизны, которая, как указано, предшествует осознанию. В графе всё должно быть явно задано заранее, тогда как в когнитивных системах новизна возникает в результате взаимодействия с неизвестной средой, а не из перебора предопределённых переходов.

Вывод: Графы — инструмент описания структур, но не процессов. Для моделирования осознания требуется процедурная и динамическая формализация, а не статическая топология.

3. Новизна стимула предшествует осознанию — это опровергает центральную гипотезу автора

Критика: Автор утверждает, что поиск новизны с высокой предсказуемостью — это часть процесса осознания. Однако, согласно современным моделям восприятия (например, predictive coding, global workspace theory), детекция новизны происходит на ранних, предсознательных стадиях обработки.

Новизна (prediction error) выявляется до активации глобального рабочего пространства сознания. Только значимые отклонения от предсказаний поднимаются до уровня осознания.
Таким образом, осознание — это не поиск новизны, а интерпретация уже выявленной новизны в контексте прошлого опыта и текущих целей.
Это прямо противоречит утверждению Булыгина, что «поиск новизны... является механизмом само сборки с усложнением». На самом деле, самосборка и усложнение происходят за счёт обучения на основе новизны, но сама новизна не генерируется в процессе осознания, а поступает извне или из подсознательных модулей.

Вывод: Автор путает причину и следствие: новизна — триггер осознания, а не его продукт.

Дополнительные замечания

Язык как «вирус» — метафора, заимствованная из популярной передачи, не имеет научного статуса и не подкреплена эмпирическими данными. Язык — это ко-эволюционировавшая система, а не паразит.
Ссылка на Турчина и Карпова используется вне контекста их теорий. У Турчина «второе зеркало» — это метасистемный переход, а не буквальное отражение. У Карпова «Self» — это функциональный модуль, а не метафизическая сущность.
Упоминание К. Анохина в поддержку идеи «поиска новизны с высокой предсказуемостью» искажает его позицию. Анохин подчёркивает конструктивную природу сознания, но не сводит её к минимизации энтропии.

Заключение

Статья Булыгина В.В. страдает фундаментальными методологическими и концептуальными ошибками:

Неверная интерпретация роли информационной энтропии в адаптации;
Неадекватная формализация когнитивных процессов с помощью статических графов;
Путаница в причинно-следственных отношениях между новизной и осознанием.

Эти ошибки делают предложенную теорию научно несостоятельной и несовместимой с современными данными из нейронауки, когнитивной психологии и теории сложных систем.

Для построения адекватной теории сознания требуется:

отказ от упрощённого кибернетического детерминизма,
переход к динамическим, процедурным и иерархическим моделям,
строгое разграничение предсознательных, сознательных и мета-когнитивных уровней обработки информации.

Только такой подход может претендовать на научную обоснованность.

Стр. 169 сборника. Особо одиозная статья.

Информационные первоосновы нелокальных макро-иерархий с авто-когерентностью эмерджентных плотностей волновой массы и голограммного сознания Булыженков И.Э.

ИКИ РАН, Москва, Россия ibphys@gmail.com

Помехоустойчивая информация Котельникова-Шеннона материализуются сплошным заполнением евклидового пространства через волновые пакеты де Бройля с эмерджентной массой и коррелированным растяжением метрического времени у каждой упруго-полевой нелокальности. Процесс информационной самоорганизации является первоосновой как для метрического тензора упругих напряжений, так и для неупругих обменов между квазиупругими иерархиями. Последние формируют чувствительность и макро-голограммы сознания на монистической базе непрерывных плотностей протяженной массы-энергии, как и в квантовом микромире. Авто-пульсации волновых масс и кросс-интерференции голограммного сознания требуют мировоззренческий переход к монистической вселенной.

Полевой информационный процесс формирует как неоднородные фракталы массивных распределений по нелокальным законам холизма и самогравитации, так и диссипативные обмены между нелокальными иерархиями по локальным законам механики Ньютона.

Релятивистская энергия покоя эмерджентной массы участвует в воздействиях на другие массивные иерархии. Эта огромная энергия Умова –Эйнштейна обнуляется отрицательной энергией само-гравитации ‘кантовской вещи в себе’ при информационной оптимизации энтропии по Шеннону [1]. Дуальная физика обменов энергией между партнерами опирается полную декогерентность двух волновых самоорганизаций, а холистическая физика одного когерентного само-распределения с голограммным сознанием требует знаний о ин-янь диалектике и динамических правилах обнуления измеряемой и неизмеримой энергий.

Целесообразно изучать информационные основы для эмерджентных масс и их измеряемых энергий, что приведет к управлению когерентными средами и иерархиями.

Причинную информатику можно развивать как для эмерджентной гравитации в непустом пространстве полевой массы [1], так и для электродинамики Максвелла с протяженными зарядами [2]. При этом дуалистическое Уравнения Эйнштейна сменится его монистическим аналогом для чисто полевой массы без черных дыр и неевклидовости. Голограммное сознание, как и холистическая автодинамика метрических плотностей нелокально-волновой массы, может управляемо подвергаться декогерентности и резонансной перенастройке.

Для строгой и обоснованной оценки научной состоятельности приведённого фрагмента статьи, представленного на конференции «Сознание-2025», необходимо проанализировать его содержание с точки зрения критериев научности, включая:

ясность и однозначность терминологии,
соответствие установленным физическим и математическим законам,
логическую непротиворечивость,
эмпирическую проверяемость,
отсутствие нарушения принципов научной методологии (включая принцип фальсифицируемости по Попперу).

Ниже последовательно демонстрируется научная несостоятельность данного текста.

1. Терминологическая неопределённость и псевдонаучный жаргон

Фрагмент перегружен терминами, не имеющими устоявшегося значения в физике или когнитивных науках:

«эмерджентные плотности волновой массы» — термин «волновая масса» не существует в физике; масса и волна — разные категории (масса — скалярная величина инерции/гравитации, волна — решение динамического уравнения);
«голограммное сознание» — не определено ни как физическое, ни как нейробиологическое понятие; голографический принцип в физике (’t Hooft, Susskind) относится к квантовой гравитации и энтропии чёрных дыр, а не к сознанию;
«упруго-полевая нелокальность» — сочетание «упругая» (механика сплошных сред) и «полевая» (квантовая теория поля) несовместимо без строгого определения;
«кантовская вещь в себе» — философская категория, не имеющая операционального смысла в физике;
«ин-янь диалектика» — культурно-философская концепция, не являющаяся научной теорией.

Такие термины используются без формальных определений, что делает текст непроверяемым и нефальсифицируемым — ключевой признак псевдонауки.

2. Нарушение фундаментальных физических принципов

а) Несовместимость с квантовой механикой и теорией относительности

Утверждение: «Помехоустойчивая информация Котельникова-Шеннона материализуются сплошным заполнением евклидового пространства через волновые пакеты де Бройля с эмерджентной массой» — содержит грубые ошибки:

Информация по Шеннону — абстрактная мера неопределённости, она не материализуется и не «заполняет пространство»;
Волновые пакеты де Бройля описывают квантовые объекты с заданной массой, но масса не является «эмерджентной» в этом контексте — она фундаментальна;
Евклидово пространство не применимо в релятивистской физике, где пространство-время — псевдориманово.

б) Некорректное использование энергии Умова–Эйнштейна

Утверждение: «Эта огромная энергия Умова – Эйнштейна обнуляется отрицательной энергией само-гравитации ‘кантовской вещи в себе’» — научно бессмысленно:

Энергия покоя E=mc2 — положительная скалярная величина;
«Отрицательная энергия само-гравитации» — в ОТО гравитационная энергия не локализуема, и её нельзя просто «обнулить»;
Ссылка на «кантовскую вещь в себе» как физический объект — категориальная ошибка (смешение онтологии и эпистемологии).

в) Нарушение закона сохранения энергии

Идея «обнуления» энергии покоя за счёт «отрицательной энергии» без указания механизма, сохраняющего общий энергетический баланс, противоречит локальному сохранению энергии-импульса в ОТО (∇μTμν=0 ).

3. Логическая и концептуальная несогласованность

Текст одновременно ссылается на:

ньютонову механику («локальные законы механики Ньютона»),
релятивистскую энергию,
квантовые волновые пакеты,
голографический принцип,
даосскую диалектику.

Это указывает на синкретизм, а не на единую теоретическую модель. Нет попытки согласовать масштабы (квантовый, макроскопический, космологический) или указать границы применимости утверждений.

Утверждается, что «дуалистическое уравнение Эйнштейна сменится монистическим аналогом... без чёрных дыр и неевклидовости». Это:

игнорирует эмпирические подтверждения ОТО (гравитационные волны, линзирование, орбиты звёзд у Sgr A*);
отрицает математическую необходимость неевклидовости при наличии массы-энергии (по теореме Эйнштейна–Гильберта);
предлагает «монистическую» теорию без уравнений, предсказаний или даже схемы.

4. Отсутствие эмпирической базы и фальсифицируемости

Ни одно утверждение не сопровождается:

количественными предсказаниями,
экспериментальными данными,
ссылками на воспроизводимые результаты.

Понятия вроде «авто-пульсации волновых масс» или «резонансная перенастройка голограммного сознания» не поддаются измерению и не связаны с наблюдаемыми величинами.

Согласно критерию Карла Поппера, теория, которую нельзя опровергнуть, не является научной.

5. Нарушение норм научной коммуникации

Статья использует риторику мистификации: «мировоззренческий переход», «знание ин-янь диалектики», «монистическая вселенная» — это признаки псевдонаучного дискурса, а не научного анализа.
Отсутствуют:

математический аппарат,
определения переменных,
выводы из первых принципов,
сравнение с существующими моделями.

Заключение

Приведённый фрагмент не соответствует критериям научной работы. Он:

использует неопределённую и метафорическую терминологию вместо строгих понятий;
противоречит установленным законам физики;
не содержит фальсифицируемых гипотез;
смешивает науку, философию и эзотерику без методологического разделения.

Следовательно, научная несостоятельность фрагмента доказана строго и обоснованно. Его публикация в рамках научной конференции, претендующей на академический статус, подрывает доверие к научной ригору данного мероприятия.

Рекомендация: такие тексты должны проходить строгий рецензируемый отбор с участием специалистов по физике, философии науки и когнитивным наукам, чтобы исключить допуск псевдонаучных конструкций под видом междисциплинарных исследований.

Стр. 175 сборника.

Проблемы, которые следует решить разработчикам квантовых и генетических алгоритмов для попадания в мейнстрим развития ИИ Веселов В.Ф.1, Смолин В.С.

2 1ФГБУ «Научно-производственный комплекс «Технологический центр» 2Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН 1v.veselov@tcen.ru, 2smolin@keldysh.ru

Вопросы декомпозиции сложной среды. Одно из главных свойств квантовых вычислений — квантовая запутанность, дающее дальнодействие. Теоретически, с ростом числа взаимодействующих кубит, это должно позволить находить решения поставленных задач с учётом всё большего количества параметров. Но, для учёта взаимовлияния параметров необходимы знания зависимостей между ними, а получение таких знаний требует осуществления декомпозиции сложной среды на простые компоненты.

Определим как простые компоненты явления, объекты или их отдельные свойства, которые характеризуются небольшим (N<10) числом непрерывных параметров (для дискретных параметров N может быть в три раза больше). Для такого числа одновременно изменяющихся параметров (в ограниченном диапазоне) возможно статистически достоверно получить таблицы зависимостей между их изменениями, и чем меньше N, тем легче это сделать. Полученные в виде таблиц знания можно использовать как непосредственно, так и строя по таблицам алгебраические формулы изученных зависимостей между параметрами.

Сложная же среда характеризуется тем, что она содержит много (M>10) простых компонент, что исключает возможность получения статистически достоверных зависимостей между всеми возможными сочетаниями большого числа (N>100) независимых параметров. И время, требуемое для заполнения такой таблицы результатами экспериментов, и сам размер таблицы превосходят время жизни и размеры нашей Вселенной. Эта простая оценка показывает, что, процесс познания не имеет границ, поскольку эти границы – недостижимы.

По отношению к вопросу использования квантовых и генетических алгоритмов в ИИ это означает, что, либо они должны научится осуществлять декомпозицию сложной среды, либо работать в паре с нейросетями, которые будут решать проблему декомпозиции и получения и выбора знаний. А квантовые алгоритмы (при успехах в создании устройств с миллионами кубит) будут осуществлять использование полученных и выбранных знаний для быстрого поиска оптимального поведения в сложившейся локальной ситуации в сложной среде.

Для строгого и обоснованного опровержения научной состоятельности приведённого фрагмента статьи Веселова В.Ф. и Смолина В.С., представленного на конференции «Сознание-2025», необходимо проанализировать его содержание с позиций современной физики (в частности, квантовой теории информации), теории вычислений и методологии науки. Особое внимание уделим критически неверному утверждению о «дальнодействии» квантовой запутанности, как того требует постановка задачи.

1. Ключевая ошибка: квантовая запутанность ≠ дальнодействие

Авторы утверждают:

«Одно из главных свойств квантовых вычислений — квантовая запутанность, дающее дальнодействие».

Это утверждение фундаментально ошибочно и противоречит установленным принципам квантовой механики и теории относительности.

1.1. Что такое квантовая запутанность?

Квантовая запутанность — это корреляция между состояниями подсистем составной квантовой системы, которая не может быть описана как произведение состояний отдельных подсистем. Например, для двух кубитов в состоянии Белла:

∣Ψ−⟩=21(∣01⟩−∣10⟩)

результаты измерений на каждом кубите случайны, но всегда антикоррелированы.

1.2. Почему это не дальнодействие?

Нет передачи информации: согласно теореме о невозможности сверхсветовой передачи информации (no-signaling theorem), запутанность не позволяет передавать информацию между удалёнными наблюдателями. Локальные измерения дают случайные результаты; корреляции проявляются только при сравнении результатов после классической связи.
Соблюдение причинности: никакое физическое воздействие не распространяется мгновенно. Запутанность — это статистическая корреляция, а не динамическое взаимодействие.
Экспериментально подтверждено: многочисленные тесты неравенств Белла (например, эксперименты Аспе, Цайлингера, и «loophole-free» эксперименты 2015–2022 гг.) подтверждают локальность причинных влияний и отсутствие сверхсветовых сигналов.

Таким образом, запутанность не обеспечивает «дальнодействия» ни в физическом, ни в информационном смысле. Утверждение авторов противоречит базовым положениям квантовой теории информации и является грубой концептуальной ошибкой.

2. Некорректная интерпретация роли запутанности в квантовых вычислениях

Авторы связывают «дальнодействие» с возможностью «учёта всё большего количества параметров» при росте числа кубитов. Это вводит в заблуждение.

2.1. Роль запутанности в квантовых алгоритмах

Запутанность — необходимый, но недостаточный ресурс для квантового ускорения.
Квантовые алгоритмы (Шора, Гровера и др.) используют интерференцию, суперпозицию и запутанность в строго контролируемом вычислительном процессе.
Однако запутанность не «учитывает зависимости между параметрами» в смысле, который подразумевают авторы (как если бы кубиты автоматически «знали» о корреляциях в сложной среде).

2.2. Отсутствие механизма «автоматического учёта взаимовлияния параметров»

Утверждение:

«с ростом числа взаимодействующих кубит, это должно позволить находить решения... с учётом всё большего количества параметров»

— не обосновано. Квантовый компьютер не «автоматически» учитывает все зависимости в сложной системе. Для этого требуется:

корректная кодировка задачи в гамильтониан или оракул,
наличие алгоритма, использующего квантовые эффекты для ускорения поиска,
предварительное знание структуры задачи.

Без этого квантовый компьютер — просто сложная физическая система без вычислительной пользы.

Следовательно, авторы приписывают квантовым вычислениям магические свойства, которых они не имеют.

3. Методологические и логические проблемы

3.1. Некорректное определение «простых компонент»

Авторы определяют «простые компоненты» как объекты с N

Это эмпирически произвольный порог, не имеющий теоретического обоснования.
Современные методы машинного обучения (включая глубокие нейросети) успешно работают с тысячами и миллионами параметров, не строя явных таблиц.
Понятие «статистически достоверной таблицы» игнорирует разреженность данных, проклятие размерности и структурные зависимости, которые позволяют обходить экспоненциальный рост.

3.2. Ложная дихотомия: «декомпозиция vs. квантовые алгоритмы»

Авторы предлагают: либо квантовые/генетические алгоритмы сами учатся декомпозиции, либо работают с нейросетями. Но:

Генетические алгоритмы — это эвристики оптимизации, не предназначенные для «получения знаний» или «декомпозиции среды».
Квантовые алгоритмы не решают задачу структурного обучения без явного ввода модели.
Нейросети уже успешно используются для автоматической декомпозиции (например, через attention-механизмы, факторизацию, latent representations).

Таким образом, авторы игнорируют современные достижения ИИ, представляя проблему как неразрешимую без их гипотетического подхода.

4. Отсутствие научной новизны и фальсифицируемости

Текст не содержит:

формальных моделей,
математических утверждений,
экспериментальных данных,
ссылок на конкретные алгоритмы или архитектуры.

Утверждения носят спекулятивный характер и не поддаются проверке.
Основной тезис («запутанность даёт дальнодействие») фальсифицирован современной физикой.

Заключение

Фрагмент статьи Веселова В.Ф. и Смолина В.С. научно несостоятелен по следующим основаниям:

Фундаментальная ошибка: квантовая запутанность не является дальнодействием и не позволяет передавать информацию или взаимодействовать на расстоянии — это прямо противоречит no-signaling theorem и экспериментальным данным.
Некорректная интерпретация квантовых вычислений: авторы приписывают квантовым системам способность «автоматически учитывать зависимости», которой они не имеют без явного алгоритмического задания.
Методологическая слабость: произвольные определения, игнорирование современных методов ИИ, отсутствие формализма.
Ненаучный характер: отсутствие фальсифицируемых гипотез и эмпирической базы.

Таким образом, данный фрагмент не соответствует стандартам научной работы и не может рассматриваться как вклад в развитие квантовых вычислений, ИИ или когнитивных наук. Его публикация на научной конференции подрывает её академическую репутацию.

Стр. 178 сборника. Это – интересная статья, но есть некорректности.

Объяснительная сила нейросетевого моделирования когнитивных функций Винник Д.В.

МГУ им. Ломоносова, Москва, Россия dvvinnik@fa.ru

Как известно, одной из фундаментальных проблем систем искусственного интеллекта, основанных на нейросетевом машинном обучении и, часто отождествляемых с ними, является т.н. логическая или интеллектуальная непрозрачность, – нейронная сеть представляет собой модель системы типа «чёрный ящик», поскольку синаптическая матрица как результат обучения обычно является неинтерпретируемой или необъяснимой. Философы порой говорят о нечеловекомерности результатов машинного обучения. Разрешение или смягчение этой проблемы именуют «доверительным», «объяснимым» и, соответственно, – «интерпретируемым ИИ».

Раскрыть содержания интеллектуальной непрозрачности как негативного теоретикопознавательного феномена пытаются с помощью теории параллельных алгоритмов, которой, если верить В.В. Воеводину [5, с.130], пока не существует. Автор утверждает, что к началу массового внедрения параллельной архитектуры не было никакой полной теории параллельных алгоритмов, аналогичной теории алгоритмов для последовательных вычислений. Боле того, – не было даже сколько-нибудь ясного представления, что же нужно понимать под параллельным алгоритмом: «отсутствовал какой-либо формальный математический аппарат, который можно было бы назвать параллельным аналогом машины Тьюринга. Скорее всего, именно эти причины привели к тому, что в течение долгого времени параллельные вычисления не удавалось сформировать как самостоятельную математическую науку, «и рассматривались они как совокупность каких-то полуэвристических, граничащих с искусством приемов приспособления алгоритмов к требованиям новой техники» [5, с.134135].

Между тем, успешное воспроизведение множества когнитивных функций на нейронных сетях используется для объяснения работы мозга и сознания. Пределом концептуализации этих объяснений является философская концепция коннекционизма, которая претендует быть одной из теоретических форм философии сознания, основанных на так называемой «компьютерной метафоре» наравне с функционализмом, объясняющим соотношение мозга и сознания по аналогии с отношением между компьютером и компьютерной программой (алгоритмом).

Коннекционизм противопоставил себя функционализму, поскольку критически относился к отождествлению физических и функциональных состояний, трактуемых как состояния, обладающие семантическим значением. Вот как описывает причины успеха коннекционизма П. Черчлэнд и Т. Сеновский: «Коннекционизм… освобождает нас от того, что Хофстедтер в 1982 году назвал «Булевым сном» — заблуждением, что все когнитивные функции являются манипуляциями с символами согласно правилам логики. В точности таким же образом он освобождает нас и от сна нейрофизиолога, который является верой в то, что ответы на интересующие нас вопросы станут однажды очевидными в результате изучения мельчайших особенностей каждого нейрона (морфологии, физиологии, связей и т.п.) коннекционизм преподносит нам чрезвычайно важный урок, что качества системы не доступны на одном единственном уровне системы» [10, p.367].

С точки зрения коннекционистов мозг является стохастическим компьютером, весовые параметры нейронной сети которого подобраны в результате филогенеза и онтогенеза сообразно раздражителям внешней среды. Таким образом, нет никакого смысла искать семантическую информацию внутри мозга, поскольку семантически информация может быть интерпретирована только на входе и на выходе, т.е. в форме перцепций и поведения. Мозг, бесспорно, есть компьютер, но это не компьютер Фон-Неймана, это не машина, оперирующая иерархией программных языков, а «бездумный» аппарат, настроенный за миллионы лет эволюции в результате статистической выбраковки ошибок на обратных связях. Подобной точки зрения придерживается Роджер Пенроуз, утверждая, что мозг не производит никаких «вычислений» в точном смысле этого слова. Согласно Пенроузу, понимание является функцией нашего сознания. Это дает нам веские основания считать, что сознательное восприятие процесс «невычислимый» [11]. О разных типах математического мышления – аналитическом и геометрическом – писал еще А. Пуанкаре [9, C. 399]. Именно геометрическому типу более свойственно находить решения исходя из собственного понимания.

Коннекционистский подход, бесспорно, солидаризируется в своем взгляде на природу ума с теорией хаоса и самоорганизации, с эволюционной теорией и концепцией эмерджентизма, известной в диалектическом материализме как концепция перехода количественных изменений в качественные. Однако, она не является безупречной.

С точки зрения теории, любой параллельный алгоритм может быть редуцирован к последовательному. Это не означает, что задача перевода первого типа алгоритма во второй выполнима технически в случае анализа конкретных когнитивных функций вследствие запредельной комбинаторной сложности, но это не означает, что в идеальном математическом мире не существует некоторого семантически интерпретируемого кода высокой степени организации. Не означает это и того, что подобной семантики нет в мозгу в действительности, хотя она и недоступна исследователю.

Успешное моделирование когнитивных функций на основе нейросетевого искина, бесспорно, обладает определённым объяснительным потенциалом, однако эту объяснительную силу следует понимать правильно. Понятие объяснения не является в гносеологии строгим, несмотря на многочисленные попытки его конкретизации. В данном случае речь, очевидно может идти о наглядной эмпирической демонстрации ментальных феноменов. В ряде случаев подобные демонстрации носят самый фундаментальный характер. Почему истинен закон Ома? Гидравлическая аналогия в данном случае является вполне исчерпывающим объяснением. Почему принцип дополнительности Бора является фундаментальным? Ответ следует искать, именно, в понимании парадокса двухщелевого эксперимента как фундаментального явления природы, как элементарного, пусть и сложного по своему формальному описанию события. Однако, способен ли коннекционизм объяснить феномены сознания, самосознания, осознания самосознания или рефлексии? Ответ, бесспорно – отрицательный на сегодняшний день. Нейронные сети не способны генерировать феномены самосознания и, вряд ли будут способны генерировать в ближайшее время.Несмотря на то, что идея искусственных нейронных сетей подсмотрена при изучении живой нервной ткани, мозг человека является гибридной машиной, в которой различные слои и сегменты выполняют различные функции, особенно хорошо это изучено на зрительной коре, – от формирования геометрических примитивов и опорных частот для генерации текстур в низших слоях до образов в высших. Алгоритмы в мозге в действительности существуют, но они есть, скорее, не отношения между отдельными нейронами, а форма отношений между кодирующими слоями и полями. Выгодно отличаются мозги насекомых, которые гораздо более функционально очерчены, нежели мозги животных.

Таким образом, несмотря на всю привлекательность философского коннекционизма, не стоит воспринимать его как конструктивную теорию классического типа рациональности, а скорее, как эвристический натурфилософский взгляд на природу ума, истоки которого можно обнаружить в фундаментальной статье C. Мак-Каллок и В.Питтса [8]. В ней мы можем обнаружить практически весь диапазон философских идей коннекционизма и функционализма, которые позднее были преподнесены как новые.

Рефлексивные феномены, сознание и самосознание, способность быть наблюдателем собственных психических процессов на самом фундаментальном уровне обусловлена тем, что мы называем разумом, – способностью рассуждать логически, в том числе о собственных рассуждениях [3]. Понятно, что в самом обратном распределении ошибки мы можем увидеть метафору рефлексии, однако, от самореференции и рекурсивности путь до рефлексивности очень длинный. Простейшие механизмы с обратной связью вряд ли являются наглядной демонстрацией явления рефлексивности. Сознание же как способность иметь чувственные данные, т.н. «квалия», быть наблюдателем, скорее вообще является физическим эпифеноменом сверх-когеренции магнито-электрической активности головного мозга.

Вполне возможно, что это реальный квантовый макрофеномен амплификации множества элементарных квантовых событий на макро-психический и макро-поведенческий уровни [2].

Этот текст содержит ряд содержательных идей, имеющих философское, когнитивное и методологическое значение, однако требует строгой критической оценки как с точки зрения логической корректности, так и с позиций современного научного знания. Ниже последовательно анализируется полезность высказанных утверждений и некорректности, особенно в отношении ключевой цитаты о природе мозга и квантовых гипотезах.

I. Полезность высказанных утверждений

1. Критика «чёрного ящика» в ИИ и проблема интерпретируемости

Автор справедливо указывает на фундаментальную проблему современных нейросетевых моделей — их интеллектуальную непрозрачность. Это не просто техническое ограничение, а гносеологическая проблема: если модель не позволяет интерпретировать свои внутренние состояния, она не может служить полноценным объяснением когнитивных процессов. Подчеркивание этой проблемы актуализирует задачу объяснимого ИИ (XAI) и стимулирует разработку теоретических основ для анализа параллельных, распределённых вычислительных систем.

2. Коннекционизм как альтернатива функционализму

Фрагмент корректно представляет коннекционизм как философскую позицию, критически переосмысливающую компьютерную метафору сознания. Особенно ценным является указание на многоуровневость когнитивных систем и невозможность редукции ментальных феноменов к уровню отдельных нейронов или символов. Это согласуется с современными взглядами в когнитивной нейронауке и системной биологии, где акцент делается на эмерджентные свойства сложных сетей.

3. Эволюционный и стохастический взгляд на мозг

Идея о том, что мозг — это «бездумный аппарат», настроенный эволюцией через статистическую выбраковку ошибок, хотя и провокационна, отражает важный аспект адаптивной природы нейронных систем. Такой взгляд помогает избежать антропоморфизации когнитивных процессов и подчёркивает роль обратной связи и обучения как основных механизмов формирования поведения.

4. Ограничения коннекционизма в объяснении рефлексии и сознания

Автор верно указывает на неспособность текущих нейросетевых моделей моделировать самосознание, рефлексию и квалиа. Это важное напоминание о том, что успех ИИ в имитации когнитивных функций (распознавание образов, генерация текста и т.п.) не означает понимания природы субъективного опыта. Такая позиция способствует дифференциации между функциональной и феноменологической сторонами сознания, что является центральной темой в философии сознания.

5. Гибридная архитектура мозга

Отмечается, что мозг — не единая нейросеть, а иерархически организованная гибридная система, где разные уровни (от первичной коры до ассоциативных зон) выполняют специализированные функции. Это соответствует современным данным нейровизуализации и когнитивной архитектуры (например, predictive coding, глубокие иерархические модели восприятия).

II. Выявленные некорректности

1. Неверная атрибуция позиции Роджера Пенроуза

Фраза:

«Подобной точки зрения придерживается Роджер Пенроуз, утверждая, что мозг не производит никаких “вычислений” в точном смысле этого слова»

— содержит серьёзную неточность. Пенроуз не отрицает вычислительную природу мозга как таковую, но утверждает, что человеческое сознание (в частности, математическое понимание) не может быть воспроизведено алгоритмически, то есть не является Тьюринг-вычислимым. Он критикует сильный ИИ, а не саму идею вычислений в мозге. Более того, Пенроуз допускает, что мозг использует вычисления, но дополняет их невычислимыми квантовыми процессами (в рамках гипотезы Orch-OR, совместно с Хамероффом). Таким образом, автор статьи искажает позицию Пенроуза, приписывая ему отрицание вычислений вообще, тогда как тот отрицает алгоритмическую полноту вычислений для объяснения сознания.

2. Необоснованная гипотеза о «квантовом макрофеномене»

Фраза:

«Вполне возможно, что это реальный квантовый макрофеномен амплификации множества элементарных квантовых событий на макро-психический и макро-поведенческий уровни»

— не подкреплена эмпирическими данными и противоречит доминирующему мнению в нейронауке. Большинство исследователей считают, что квантовые эффекты декогерируют слишком быстро в тёплой, влажной и шумной среде мозга, чтобы оказывать влияние на когнитивные процессы на макроуровне. Гипотеза Orch-OR остаётся спекулятивной и малоприемлемой в научном сообществе. Упоминание её без критической оценки и как «вполне возможного» объяснения создаёт ложное впечатление научной обоснованности.

3. Противоречие в трактовке «вычислений»

С одной стороны, автор утверждает, что мозг — «бездумный аппарат», не оперирующий программами, а с другой — признаёт, что в мозге «алгоритмы в действительности существуют». Это логическое противоречие, вызванное смешением разных понятий «алгоритма»:

в функционализме — алгоритм как абстрактная последовательность правил;
в коннекционизме — алгоритм как динамика активации в сети.

Необходимо чётко различать вычисления в смысле Тьюринга и динамические процессы в нейронных сетях, которые могут быть описаны как аналоговые или стохастические вычисления, но не обязательно как выполнение программы.

4. Недооценка прогресса в теории параллельных вычислений

Утверждение, что «теории параллельных алгоритмов не существует», устарело. Хотя в 1980–1990-х годах такая теория действительно была фрагментарной, сегодня существуют формальные модели параллелизма:

PRAM (Parallel Random Access Machine),
модели на основе π-исчисления, CSP, акторных систем,
теория распределённых вычислений (Lynch, FLP impossibility и др.).

Хотя полного аналога машины Тьюринга для параллелизма нет (и, возможно, невозможен из-за природы взаимодействия), это не делает параллельные вычисления «полуэвристическими». Автор цитирует Воеводина вне контекста исторического периода.

III. Заключение: баланс между эвристикой и строгостью

Фрагмент статьи полезен как эвристический и философский обзор, поднимающий важные вопросы о природе сознания, ограничениях ИИ и альтернативных моделях когнитивной архитектуры. Он стимулирует критическое мышление и предостерегает от упрощённого отождествления мозга и цифрового компьютера.

Однако некорректности — особенно в атрибуции взглядов Пенроуза и в поддержке квантовых гипотез без оговорок — подрывают научную строгость текста. Для конференции уровня «Сознание-2025» такие утверждения требуют либо точной квалификации, либо явного указания на их спекулятивный характер.

Таким образом, полезность фрагмента заключается в его провокационной и синтетической силе, но его научная достоверность снижена из-за ряда концептуальных и фактических ошибок, которые необходимо устранить для использования в академическом дискурсе.

Стр. 181 сборника.

Математика естественного интеллекта Витяев Е.Е.

Институт математики им. С.Л.Соболева, Новосибирск, Россия vityaev@math.nsc.ru

В работе [1] К.В. Анохин предлагает следующий подход к решению “трудной проблемы” сознания и “главной проблемы” нейронауки. Он утверждает, что успех понимания природы сознания критически зависит от создания развернутой нейронаучной теории носителя сознательного опыта – того, что веками называлось “mind”. Для определения разума как когнитивной структуры К.В. Анохин вводит понятие “когнитом” – высокопорядковая структура головного мозга – нейронная гиперсеть. Тогда сознание является особой формой динамики в этой гиперсети – широкомасштабной интеграцией ее когнитивных элементов.

Под «естественным интеллектом» мы будем понимать когнитом – когнитивную гиперсеть головного мозга, состоящую из взаимосвязанных когов (когнитивных групп нейронов, представляющих элементы субъективного опыта) двух типов – функциональных систем и клеточных ансамблей Д. Хебба» [1,2]. К.В. Анохин видит задачу фундаментальной теории мозга и разума в описании этих структур, их происхождения, функций и процессов в них [1].

Цель данной работы – дать математическое описание этих структур и тем самым математическую модель когнитома. Для этого прежде всего покажем, что основные свойства и функции этих двух типов когов могут быть выведены из более общего принципа – мозг обнаруживает во внешнем мире все возможные причинные связи и осуществляет все возможные выводы по ним.

Для этого мы сначала проанализируем понятие причинной связи. Причинность сводится к предсказанию с помощью индуктивно-статистического вывода, когда предсказание выводятся из фактов и статистических законов с некоторой вероятностью.

Кроме того, причинно-следственные связи в виде статистических законов, обнаруженных на реальных данных или в результате обучения, сталкиваются с проблемой статистической двусмысленности – из них могут быть выведены противоречивые предсказания [4-5]. Чтобы избежать этой двусмысленности Гемпель ввел требование максимальной специфичности.

Нами была решена проблема статистической двусмысленности и определены максимально специфические статистические законы, для которых можно доказать, что индуктивностатистических вывод, использующий их, не приводит к противоречиям [6-7]. Для обнаружения таких законов, был разработан специальный семантический вероятностный вывод и разработана формальная модель нейрона, удовлетворяющая правилу Хебба, которая осуществляет вывод таких законов, как условных связей на уровне нейрона [8].

Вероятностные причинно-следственные связи, отражая взаимосвязь свойств некоторого объекта внешнего мира зацикливаться сами на себя, образуя клеточные ансамбли и создавая неподвижные точки циклически взаимно предсказывающихся атрибутов. Эти неподвижные точки имеют особый смысл и отражают «естественную» классификацию объектов внешнего мира. Было отмечено, что «естественные» классы животных или растений отличаются потенциально бесконечным множеством свойств [9]. Естествоиспытатели, строившие «естественные» классификации, отмечали, что построение «естественной» классификации заключается в «индикации» – от бесконечно большого числа признаков нужно перейти к ограниченному их количеству, которое заменило бы все остальные признаки [10]. Это означает, что в «естественных» классах признаки сильно коррелированы, например, если есть 128 классов и атрибуты двоичные, то независимыми «индикаторными» атрибутами среди них будут около 7 атрибутов, т.к. 27 = 128, а другие атрибуты могут быть предсказаны по значениям этих 7 атрибутов. Мы можем выбирать различные 7-10 атрибутов в качестве «индикаторных» и тогда другие атрибуты, которых потенциально бесконечное много, также предсказываются по этим выбранным атрибутам. Поэтому, может существовать экспоненциальное относительно числа атрибутов множество причинно-следственных связей между атрибутами объектов «естественных» классов.

Мы формализуем «естественную» классификацию путем обобщения анализа формальных понятий [11-12]. Формальные понятия могут быть определены как неподвижные точки детерминированных правил (не имеющих исключений) [11]. Мы обобщаем формальные понятия на вероятностный случай, заменяя детерминированные правила вероятностными максимально специфическими причинно-следственными связями и определяя вероятностные формальные понятия как неподвижные точки этих максимально специфических правил [7,13]. В силу того, что вывод по максимально специфическим причинным связям непротиворечив, полученная неподвижная точка также будет непротиворечива и не будет содержать одновременно признак и его отрицание, т.е. такое определение вероятностных формальных понятий корректно.

Можно показать [14], что вероятностные формальные понятия адекватно формализуют «естественную» классификацию и полученная «естественная» классификация удовлетворяет всем требованиям, которые естествоиспытатели предъявляли к «естественным» классификациям [14].

Таким образом, клеточные ансамбли определенных нами нейронов могут обнаруживать «естественную» классификацию объектов внешнего мира.

Кроме того, данная формализация является формализацией «естественных» понятий, определенных в работах Eleanor Rosch [15-16]. Определение «естественных» понятий основано на принципе категоризации Eleanor Rosch, постулирующей структурность воспринимаемого мира: «воспринимаемый мир не является неструктурированным множеством равновероятно встречающихся свойств, наоборот, объекты воспринимаемого мира имеют высоко коррелированную структуру» [16].

На высоко коррелированной структуре внешнего мира основана также интегрированная информация, определенная G.Tononi [17-18]. Но у G.Tononi нет модели внешнего мира, и интегрированная информация рассматривается как внутреннее свойство системы причинных связей, проявляющаяся в сознании. Он определяет понятие концепта как системы причинных связей с максимально интегрированной информацией. Поскольку у него нет внешнего мира, то он не может сказать, что понятие концепта отражает «естественные» понятия и «естественные» объекты.

Таким образом, наша формализация «естественной» классификации с помощью вероятностных формальных понятий является одновременно формализацией, «естественных» понятий и интегрированной информации. Она принципиально отличается от формализации систем причинных связей, основанной на байесовских сетях, как это сделано в [19], поскольку байесовские сети не поддерживают циклов.

В нашей формализации когнитом есть отражение иерархии «естественных» классов внешнего мира, в которых свойства объектов класса, формируют неподвижные точки в виде вероятностных формальных понятий. Эти неподвижные точки формирует максимально интегрированную информацию по G.Tononi. Алгоритм «естественной» классификации основан на определенном критерии максимальной согласованности причинных связей по взаимному предсказанию, который близок по смыслу к интегрированной информации.

Формализация когов второго типа – когов функциональных систем, основана на рассмотрении целенаправленного поведения. Целенаправленное поведение осуществляется путем выработки условных (причинных) связей между действиями и их результатами. В работааах [20-21] показано, что этих условных связей достаточно для моделирования функциональных систем и разработки аниматов.

1. Некорректная постановка цели: претензия на «математическую модель когнитома»

Автор заявляет:

«Цель данной работы – дать математическое описание этих структур и тем самым математическую модель когнитома».

Это утверждение научно несостоятельно по следующим основаниям:

а) Невозможность полной математической модели сложной биологической системы

Мозг — это не абстрактная математическая структура, а мультимасштабная, динамическая, самоорганизующаяся биологическая система, включающая уровни от молекулярных взаимодействий до глобальной нейронной динамики и поведенческих паттернов. Попытка построить единую математическую модель всего когнитома (как гипотетической «гиперсети») аналогична попытке построить математическую модель телевизора вместо его схемотехнической, функциональной и системной формализации.

Математика может описывать отдельные аспекты работы мозга (например, динамику нейронных ансамблей, вероятностные связи, информационные потоки), но не может заменить мультидисциплинарную нейронаучную теорию, основанную на эмпирических данных, биофизике, нейроанатомии и когнитивной психологии. Претензия на «математическую модель когнитома» — это методологическая ошибка редукционизма, игнорирующая принципиальную многоуровневость нейрокогнитивных систем.

б) Отсутствие операционального определения «когнитома»

Понятие «когнитом» вводится как «высокопорядковая структура головного мозга – нейронная гиперсеть», но не определено формально, не указаны её топологические, динамические или функциональные параметры. Без чёткого операционального определения невозможно построить даже частичную математическую модель, не говоря уже о полной. Это делает заявленную «цель» научно бессодержательной.

2. Ложная универсализация: «мозг обнаруживает все возможные причинные связи»

Ключевое утверждение:

«Мозг обнаруживает во внешнем мире все возможные причинные связи и осуществляет все возможные выводы по ним».

Это утверждение научно ложное и логически противоречивое.

а) Вычислительная и когнитивная ограниченность мозга

Мозг не может обнаружить «все возможные» причинные связи — это нарушает фундаментальные ограничения:

Вычислительные: пространство возможных причинных гипотез экспоненциально велико (в том числе из-за комбинаторного взрыва при росте числа переменных).
Энергетические: мозг ограничен в ресурсах (около 20 Вт энергопотребления).
Эволюционные: когнитивные механизмы адаптированы к экологически релевантным связям, а не ко всем мыслимым.

Утверждение о «всех возможных выводах» игнорирует принцип экономии познания (Ockham’s razor), ограниченную рациональность (Herbert Simon) и селективность восприятия.

б) Противоречие с современной теорией причинности

Современная теория причинности (Pearl, Spirtes, Glymour и др.) показывает, что причинные связи не выводятся чисто индуктивно из данных — они требуют структурных допущений, интервенций и контрфактических рассуждений. Автор же сводит причинность к «индуктивно-статистическому выводу», что устарело ещё в середине XX века (см. критику Hempel–Oppenheim модели объяснения).

3. Некорректное использование понятия «неподвижной точки»

Автор утверждает, что «естественные классы» соответствуют неподвижным точкам взаимно предсказывающих атрибутов. Однако:

В математике неподвижная точка — это строгое понятие: f(x)=x .
В статье же это используется метафорически, без формального определения оператора f , без доказательства существования и единственности таких точек в вероятностном пространстве.
Утверждение, что «7 атрибутов определяют 128 классов, так как 27=128 », — это грубая ошибка: это верно только для полного бинарного разбиения без пересечений, что не соответствует реальным биологическим классификациям (например, виды не образуют ортогонального базиса).

Таким образом, термин «неподвижная точка» используется декоративно, чтобы придать видимость математической строгости, но без реального формального аппарата.

4. Подмена понятий: «естественная классификация» ≠ «вероятностные формальные понятия»

Автор ссылается на работы естествоиспытателей XIX века и Элеонору Рош, но игнорирует современные данные когнитивной науки:

«Естественные категории» у Рош — это прототипические, градиентные, контекстно-зависимые структуры, а не жёсткие классы с детерминированными или вероятностными правилами.
Современные модели категоризации (например, теория exemplar, теория prototype, теория conceptual spaces — Gärdenfors) показывают, что категории не сводятся к логическим или статистическим правилам.

Попытка свести «естественные понятия» к «вероятностным формальным понятиям» — это насильственная формализация, не соответствующая эмпирической реальности когнитивных процессов.

5. Игнорирование критики байесовских моделей и цикличности

Автор критикует байесовские сети за «отсутствие циклов», но:

Современные динамические байесовские сети, нестационарные модели, рекуррентные нейросети и causal discovery algorithms (например, FCI, RFCI) учитывают циклы и временные зависимости.
Более того, цикличность в нейронных системах — это не аргумент в пользу «неподвижных точек», а признак нелинейной динамики, хаоса, мультистабильности, которые не описываются статическими вероятностными правилами.

6. Методологическая ошибка: отсутствие эмпирической верификации

Во всей аргументации отсутствует ссылка на нейрофизиологические данные, подтверждающие:

существование «когов» как отдельных функциональных единиц;
реализацию «максимально специфических статистических законов» на уровне отдельных нейронов;
корреляцию «неподвижных точек» с активностью клеточных ансамблей.

Без эмпирической базы работа остаётся спекулятивной метафизикой под видом математики.

Заключение

Фрагмент статьи Витяева Е.Е. страдает глубокой научной несостоятельностью:

Претензия на «математическую модель когнитома» — методологически ошибочна и физически невозможна.
Утверждение о «всех возможных причинных связях» противоречит основам когнитивной науки и теории вычислений.
Использование математических терминов («неподвижная точка», «формальные понятия») — декоративно и нестрого.
Формализация игнорирует современные достижения в нейронауке, когнитивной психологии и теории причинности.
Отсутствует эмпирическая проверка ключевых гипотез.

Таким образом, представленный подход не соответствует критериям научной строгости и не может рассматриваться как вклад в решение «трудной проблемы сознания». Он представляет собой псевдоматематическую метафору, маскирующую отсутствие реального прогресса в понимании нейрокогнитивных механизмов.

Стр. 183 сборника. Очень одиозная статья.

Является ли вода материальной основой сознания? Воейков В.Л., Буравлева Е.В.

МГУ им. М.В. Ломоносова, биологический факультет, Москва, Россия 109028v1@yandex.ru

Вода – третье по распространенности вещество во Вселенной и доминирующий молекулярный компонент в любой живой системе. Вода обладает уникальными свойствами как на молекулярном, так и на надмолекулярном уровнях. Молекулы воды способны к образованию динамичных ансамблей друг с другом и практически со всеми другими веществами. Размеры этих ансамблей варьируют от наноскопических (когерентные домены [1]), объединяющих миллионы молекул воды, до микроскопических и мезоскопических (EZwater – «исключающая зона воды» [2]), и до макроскопических (облака, вихри – [2]).

Самоорганизующиеся водные системы – это сложные системы, в которых динамически структурированные водные ансамбли сосуществуют с гораздо менее организованной («объемной») водой, и в которых обязательно присутствуют неводные компоненты. Между различными водными фазами возникают разности электрических, химических и других потенциалов. В большинстве случаев динамически структурированная вода может служить донором электронов, и при соответствующих условиях она может восстанавливать присутствующий в воде кислород, т.е., окисляться. Такие реакции сопровождаются генерацией пакетов энергии высокой плотности, эквивалентных фотонам в видимом и ультрафиолетовом диапазонах. Уникальное свойство воды заключается в том, что конечными продуктами ее окисления кислородом являются снова вода и кислород [3].

Парадоксальный процесс окисления воды служит источником свободной энергии, которая генерируется за счет увеличения энтропии системы при распаде динамически структурированной воды на хаотичную воду. Этот процесс обратим: внешние излучения, в частности, вездесущее ИК-излучение, обеспечивают восстановление динамически структурированной воды из хаотичной воды [2]. После восстановления оптимального соотношения двух фаз в воде ее может снова «сжигать» кислород.

Мы обнаружили, что многие водные системы, в частности наиболее распространенные в природе растворы бикарбонатов, испускают фотоны в течение многих месяцев, даже если они хранятся в герметично закрытых сосудах и в полной темноте. Т.е., они обладают свойствами сильно неравновесных, электронно-возбужденных активных систем. На интенсивность излучения фотонов, а, следовательно, на протекающие в водных системах энергетические процессы могут влиять низкоинтенсивные внешние факторы, например, лунные и солнечные затмения, изменения фаз Луны, геомагнитные бури, постоянные и переменные магнитные поля даже низкой интенсивности. Таким образом, водные системы, содержащие бикарбонаты, реагируют на информационные факторы [4]. Все эти свойства водных систем характерны для живого состояния вещества.

Основоположник теоретической биологии Э. Бауэр определил живое состояние как «устойчивое неравновесное состояние». Устойчивое неравновесие (возбужденное состояние вещества) проявляется на всех уровнях организации живой системы, начиная от надмолекулярного. Принцип «устойчивого неравновесия» подразумевает, что живая система обладает более высокими энергетическими потенциалами, чем ее непосредственное окружение, и что она непрерывно преобразует разницу потенциалов в свободную энергию.

За счет перехода вещества живой материи из возбужденного состояния в равновесное (основное) обеспечивается процесс жизнедеятельности. Принцип Бауэра также означает, что живая система извлекает энергию (и вещество) из окружающей среды, концентрирует и организует ее в виде когерентных динамических структур с низкой энтропией. Выполнение такой работы способствует росту энергетического потенциала живой системы, повышению эффективности его использования, совершенствованию регуляции внутренних функций и коммуникации с окружающей средой, в том числе и с другими живыми системами [5].

Сопоставление биоэнергетических свойств живых систем и электронно-возбужденного состояния водных систем позволяет предположить, что вода, образующая единую систему с гидрофильными биополимерами, составляющими «твердую» фракцию живого вещества, специфически структурированная ими и способная к обратимому окислению, может служить первичным источником свободной энергии для питания процессов жизнедеятельности.

Следует подчеркнуть, что одним из самых гидрофильных биополимеров, способных связывать и структурировать воду является ДНК и другие нуклеиновые кислоты. Роль гидратации нуклеиновых кислот особенно важна, поскольку энергетические потоки, освобождающиеся при переходе воды из возбужденного в основное состояние оказываются специфически организованными во времени и пространстве, что необходимо для обеспечения устойчивого существования живых систем и их развития в постоянно меняющихся условиях среды.

Динамически структурированная нуклеиновыми кислотами и другими биополимерами вода способна приобретать, хранить и обрабатывать большие объемы информации. Кроме того, эта информация должна быть интегрирована в ЕДИНОЕ ЦЕЛОЕ, чтобы ее невозможно было разделить на отдельные части. Эти особенности наделяют живую систему таким свойством, которое можно определить как СОЗНАНИЕ [6]. Логично предположить, что материальным «клеем», обеспечивающим интеграцию живых систем в единое, но гетерогенное целое служит присутствующая в любом живом веществе вода. Более того, возбужденное состояние водных систем, придающее им свойства генераторов ЭМизлучений, теоретически может позволить им взаимодействовать без непосредственного контакта друг с другом, о чем свидетельствует уже имеющийся значительный объем экспериментальных данных.

Согласно практически единодушному мнению, сознание человека является свойством мозга – самого морфологически сложного и наиболее интенсивно перерабатывающего энергию живого органа. Головной мозг является одной из самых «влажных» живых тканей в организме, а сетчатая и ветвящаяся структура нервных и вспомогательных клеток создает особую структурную организацию водной основы тканей мозга. Функционирование мозга, в том числе переход мозга в «измененные состояния сознания» регистрируется, в частности, с помощью таких физических методов, как функциональная МРТ и диффузионная МРТ.

Примечательно, что эти методы, в основе которых лежит явление протонного магнитного резонанса, позволяют регистрировать, прежде всего, состояние и динамическую активность воды – доминирующего носителя протонов в живой материи. Логично предположить, что регистрируемые МРТ различные состояния сознания эквивалентны различным состояниям воды в мозге. Кислород-зависимые обменные процессы протекают в ЦНС гораздо интенсивнее, чем во всех других тканях. Эти процессы обеспечивают устойчиво и высоко возбужденные состояния живой материи мозга. Действительно, было показано, что мозг является непрерывным источником фотонного излучения как в ультрафиолетовом [7], так и в видимом диапазоне [8] спектра, что свидетельствует о том, что процесс «горения», характерный для динамически структурированной воды, протекает в ткани мозга гораздо интенсивнее, чем в любых других тканях.

За последние годы накапливается все больше свидетельств того, что комплексные свойства водных систем позволяют им служить как приемниками, так и хранителями, процессорами и источниками информации. Интересно предположить, что непрерывные и высокоорганизованные (когерентные) изменения структурно-энергетических состояний мозга – вероятно, одной из самых сложных компактных водных систем в природе, могут придавать мозгу те свойства, которые присущи другим водным системам, но в гораздо более выраженной форме. Исходя из этого нельзя исключить возможность того, что индивидуальное человеческое сознание может быть сопряжено с общечеловеческим сознанием. А поскольку вода является самым распространенным веществом во Вселенной, способным к бесконечным превращениям из основного состояния в возбужденное и обратно, человеческое сознание может не только воспринимать информационные сигналы из внешней среды, но воздействовать на материальный мир. Тогда вода может служить ключевым образованием, интегрирующим Мир как в неорганическом, так и в органическом и сознательном состояниях материи.

Представленный фрагмент статьи В.Л. Воейкова и Е.В. Буравлевой, заявленный как научный вклад на конференцию «Сознание-2025», содержит ряд утверждений, которые противоречат устоявшимся физико-химическим и биологическим принципам, а также демонстрируют признаки псевдонаучного рассуждения. Ниже приводится строгая научная критика ключевых положений текста с акцентом на указанные авторами фразы.

1. «Вода – третье по распространенности вещество во Вселенной» — ошибочное утверждение

Это утверждение научно некорректно. Во Вселенной преобладают по массе и числу атомов элементы:

Водород (~74% массы барионной материи),
Гелий (~24%),
Все остальные элементы — менее 2%.

Молекулярная вода (H₂O) —это химическое соединение, которое образуется только при определённых условиях (температура, давление, наличие кислорода). Она не является третьим по распространённости веществом во Вселенной. Даже если рассматривать молекулы, то в межзвёздной среде наиболее распространены:

H₂ (молекулярный водород),
CO (угарный газ),
OH (гидроксильный радикал),
H₂O — присутствует, но не входит в тройку самых распространённых молекул.

Следовательно, утверждение о «третьем месте» воды — миф, не подтверждённый астрофизикой или космохимией.

2. «Процесс окисления воды служит источником свободной энергии… за счёт увеличения энтропии при распаде динамически структурированной воды на хаотичную» — термодинамически абсурдно

Здесь авторы смешивают понятия энтропии, свободной энергии и окислительно-восстановительных реакций в противоречивой и физически невозможной конструкции.

a) Окисление воды — это эндэргонический процесс

В химии «окисление воды» означает:

2H2O→O2+4H++4e−

Эта реакция требует затрат энергии (ΔG° ≈ +237 кДж/моль). Она не выделяет, а поглощает свободную энергию. Именно поэтому фотосинтез использует солнечную энергию для окисления воды.

Утверждение, что «окисление воды служит источником свободной энергии», — прямое нарушение второго закона термодинамики.

b) «Структурированная вода» и «хаотичная вода» как термодинамические фазы

Понятие «динамически структурированной воды» (например, EZ-вода или «когерентные домены») не признано в мейнстримной физической химии. Хотя вода действительно образует водородные связи, эти структуры:

Кратковременны (время жизни ~1–20 пс),
Не обладают макроскопической устойчивостью,
Не создают термодинамически различимых фаз с разной энтропией, способных служить источником энергии.

Идея, что «распад структурированной воды на хаотичную» сопровождается выделением энергии за счёт роста энтропии, — термодинамически неверна. Рост энтропии не генерирует свободную энергию; наоборот, свободная энергия (ΔG = ΔH – TΔS) уменьшается при росте энтропии только если система изолирована, но в открытых системах (как живые организмы) работа совершается за счёт внешнего источника энергии, а не «энтропийного двигателя».

3. «Растворы бикарбонатов испускают фотоны в течение многих месяцев в полной темноте» — отсутствие научного обоснования

Это утверждение требует экстраординарных доказательств, поскольку:

Бикарбонат-ион (HCO₃⁻) — химически стабильное соединение в водных растворах при нейтральных pH.
Он не содержит хромофоров, способных к электронному возбуждению в видимом или УФ диапазоне.
Спонтанное испускание фотонов в течение месяцев в герметичном сосуде без внешнего источника энергии нарушает закон сохранения энергии.

Если бы такие излучения существовали, они были бы зарегистрированы в ультрачувствительных экспериментах по биофотонике (например, с фотоумножителями в тёмных камерах). Однако:

Известные источники ультраслабого фотонного излучения (УФИ) в биологических системах связаны с реакциями с участием активных форм кислорода (АФК), например, перекисным окислением липидов.
Эти процессы кратковременны (минуты–часы), зависят от метаболизма и прекращаются при герметизации и отсутствии кислорода.

Утверждение о «месячном свечении бикарбонатов в темноте» не подтверждено ни одним рецензируемым исследованием и противоречит основам фотохимии.

4. «Вода реагирует на лунные затмения, фазы Луны, геомагнитные бури» — псевдонаучная телесность

Авторы утверждают, что интенсивность фотонного излучения воды зависит от астрономических и геофизических факторов. Однако:

Нет известного физического механизма, посредством которого слабые изменения гравитационного или магнитного поля (например, при фазах Луны) могли бы влиять на электронные состояния молекул воды.
Магнитное поле Земли ~30–60 мкТл; влияние Луны на гравитацию на поверхности Земли — менее 10⁻⁷ g. Такие воздействия не способны изменять химические потенциалы или вызывать электронные переходы в воде.
Подобные утверждения характерны для эзотерических и паранаучных концепций (например, «память воды», «вода как носитель информации»), которые многократно опровергались в контролируемых экспериментах (см. работы Бенвениста, последующие репликации, метаанализы).

5. «Вода — материальная основа сознания» — категориальная ошибка

Сознание — это эмерджентное свойство сложных нейронных сетей, а не свойство растворителя. Авторы совершают редукционистскую ошибку, пытаясь свести высший когнитивный феномен к физико-химическим свойствам воды.

МРТ действительно регистрирует сигнал от протонов воды, но это не означает, что «состояния сознания эквивалентны состояниям воды». МРТ — инструмент косвенной визуализации метаболической активности, основанной на гемодинамике и ионных потоках.
Нет доказательств, что структура воды в мозге кодирует информацию, аналогичную нейронным паттернам.
Гипотеза о «воде как носителе сознания» не фальсифицируема, не имеет предсказательной силы и не соответствует критериям научной теории (Поппер).

6. Использование авторитетов и терминологическая мистификация

Авторы ссылаются на Э. Бауэра и его концепцию «устойчивого неравновесия». Однако:

Бауэр действительно подчеркивал неравновесность живых систем, но никогда не утверждал, что источником энергии является «структурированная вода».
Современная биоэнергетика объясняет неравновесие через ATP-цикл, протонные градиенты, окислительное фосфорилирование — не через «окисление воды».

Кроме того, термины вроде «когерентные домены», «EZ-вода», «электронно-возбуждённые водные системы» заимствованы из маргинальных теорий (например, работы Дель Джудиче, Поллака), которые не получили поддержки в научном сообществе из-за отсутствия воспроизводимых данных и теоретической несогласованности с квантовой механикой и статистической физикой.

Заключение

Представленный фрагмент не соответствует критериям научной достоверности:

Содержит фактические ошибки (распространённость воды во Вселенной),
Нарушает основные законы термодинамики и химии,
Опирается на неподтверждённые или опровергнутые гипотезы,
Использует ненаучную терминологию для имитации глубины,
Делает непроверяемые метафизические выводы о сознании.

Такой текст не может рассматриваться как научный вклад и представляет собой пример псевдонаучной риторики, маскирующейся под междисциплинарное исследование. Его публикация или представление на научной конференции подрывает доверие к академическому дискурсу и требует строгой экспертной оценки.

Стр. 190 сборника.

Подходы к решению «трудной проблемы» сознания Выборнова С.Г.

ТвГУ, Торжок, Россия Svetlana_Vyb@mail.ru

Философская проблема, обозначенная Р. Декартом как психофизическая, а впоследствии переформулированная Д. Чалмерсом как «трудная», на протяжении столетий остаётся нерешённой, несмотря на многочисленные попытки её осмысления. В данной работе в историческом аспекте рассматриваются различные подходы к осмыслению этой проблемы, а также дается авторский вариант ее решения.

Выделив в начале XVII века в сущем две разнородные субстанции: материальное и духовное, Р. Декарт не только заложил основы дуалистического мировоззрения, но и породил проблему объяснения способа их взаимодействия. Предложенное им решение в теории «естественного влияния» описывало такую возможность напрямую: «Животные духи воздействуют на шишковидную железу головного мозга, где пребывает душа...» [4, с. 124].

Такое объяснение во времена Декарта критиковалось из-за недостаточного научного обоснования.

В начале XXI века американские учёные Р. Пенроуз и С. Хамерофф предприняли попытку модернизировать картезианский подход, предложив «нейрокомпьютерную модель сознания». Согласно их гипотезе, квантовые процессы в микротрубочках нейронов ответственны за возникновение сознания. Однако эта теория не получила экспериментального подтверждения и была подвергнута критике со стороны С. Хокинга, Н. Картрайт и А. Шимони [6].

Сегодня «трудная проблема» формулируется Д. Чалмерсом как вопрос: Каким образом субъективный опыт (qualia) возникает из физических процессов мозга? Почему нейронная активность сопровождается внутренними переживаниями (например, ощущением «красноты» красного)? [1].

Традиционный дуалистический подход, жёстко разделяющий материальное и духовное, оказался неспособен дать удовлетворительный ответ на эти вопросы. Вследствие этого в ходе истории исследователи использовали другие подходы в поисках решения данной проблемы.

Рассмотрим их подробнее.

1. Монистический подход Концепции, опирающиеся на данный подход, не признают дуализм материального и духовного и, как следствие, отказываются от самой проблемы. К данному подходу мы отнесли концепцию материалистического и идеалистического мировоззрения, христианскую традицию и теорию панпсихизма.

Материалистический подход предлагает считать сознание одним из свойств материи, отрицая его инаковую сущность: «есть одна субстанция − материя и она продуцирует сознание» [5].

Частным случаем этой материалистической концепции стала, выдвинутая позже, «теория параллелизма», предполагающая существование единого материального процесса, имеющего физиологическую и психическую стороны. Однако, если допустить истинность эпифеноменализма, т.е. теории, согласно которой сознание порождается мозгом, но не оказывает какого-либо влияния на процессы, происходящие в нем и на поведение организма в целом, сознание оказывается ненужным «довеском» к физическим процессам, что представляется абсурдным [3, с. 161].

Согласно теории панпсихизма, сознание существует везде и не связано с работой нейронов мозга. По мнению Ф. Гоффа, сознание — важнейшая особенность физической материи имманентно присущая каждой отдельной частице, которая имеет «невообразимо простую» форму сознания [8].

Идеалистический подход, представленный в философии абсолютного идеализма Г.В.Ф. Гегеля, рассматривает все существующее как многообразие проявлений Абсолютного духа, который познает себя через отчуждение и обратное слияние с разнообразными проявлениями природы, т.е. материи [2].

Христианская традиция, наделяя и материальное, и духовное божьей природой, приписывая и той и другой субстанции единый источник сотворения отказывается от постановки проблемы.

2. Триадический подход

В данную группу мы поместили концепции, которые вводят для решения психофизической проблемы третий элемент.

Л. фон Берталанфи в общей теории систем показал, что любая открытая система состоит из минимум трёх базовых элементов и обменивается с внешним миром материей, энергией, информацией. Отсюда следует, что триадность позволяет более адекватно, чем дуализм описывать реальность и, следовательно, является верным направлением по пути поиска решения проблемы [7]. Еще теософы эпохи Декарта признавали дуализм материи и духа, объединяющей и руководящей силой которых, является Бог.

Позже, Гегель, будучи создателем диалектики и одной из самых развёрнутых онтологий, описал механизм взаимодействия противоположностей через триады, положив его в основу процесса развития всего. Именно процесс становления в его триадах стал третьей, объединяющей противоположности, категорией.

Наше решение трудной проблемы сознания восходит к философии стоиков, различавших:

1. Материальное существующее

2. Идеальную реальность (переживания, фантазии, идеи)

Размышляя над возможностью их взаимодействия мы задались вопросом о соотнесении материального существующего и идеальной реальности. Если допустить, что реальность антагонистична материи, то она не существует, но это противоречит нашему опыту. Если реальность того же порядка, что и материя, то оба начала равно иллюзорны. Это позволяет ввести категорию, через которую эти два начала будут взаимодействовать. Таким образом, Гегелевскую триаду можно представить в следующем виде:

• Тезис: материя.

• Антитезис: сознание/информация.

• Синтез: процесс познания (энергия).

Так же как и стоики мы исходим из концепции идеальной природы сознания, которое существует вне материи. Обладая физическим телом и разумом как производной материальной субстанции (коры головного мозга), человек посредством собственного намерения (энергии) вступает во взаимодействие с сознанием и тем самым обретает самосознание. Через процесс взаимодействия разума и сознания человек познает себя и может обнаружить свою суть или истинное «Я».

Таким образом ответом на вопрос, в виде которого была сформулирована «трудная проблема» сознания: Каким образом субъективный опыт (qualia) возникает из физических процессов мозга? Является наш вывод о том, что субъективный опыт есть результат взаимодействия физических процессов мозга с сознанием через процесс самопознания.

Фрагмент статьи С.Г. Выборновой, представленный на конференции «Сознание-2025», содержит ряд серьёзных научно-методологических и концептуальных недостатков, которые делают его научно несостоятельным. Ниже приводится строгое и обоснованное критическое разбор фрагмента по ключевым критериям научной строгости: логическая непротиворечивость, эмпирическая проверяемость, соответствие современным научным данным, корректное использование терминологии и источников, а также методологическая обоснованность.

1. Некорректное и искажённое представление научных теорий

а) Ошибочная интерпретация гипотезы Пенроуза–Хамероффа

Автор утверждает, что Пенроуз и Хамерофф «предприняли попытку модернизировать картезианский подход», предложив «нейрокомпьютерную модель сознания». Это грубая ошибка:

Гипотеза оркестрированной объективной редукции (Orch-OR) Пенроуза и Хамероффа не является дуалистической и не основана на картезианском дуализме. Напротив, она пытается объяснить сознание в рамках физической онтологии, пусть и с привлечением квантовых эффектов.
Термин «нейрокомпьютерная модель» здесь неуместен: Пенроуз критиковал классические вычислительные модели сознания и утверждал, что сознание несводимо к алгоритмам. Он не предлагал «нейрокомпьютерную модель», а, наоборот, выступал против вычислительного функционализма.
Упоминание критики со стороны Хокинга, Картрайт и Шимони не подтверждено ссылками на конкретные работы и, более того, не отражает реального научного дискурса: критика Orch-OR сосредоточена на физической несостоятельности (декогеренция в тёплой, влажной среде мозга), а не на философских возражениях.

Вывод: автор демонстрирует поверхностное и искажённое понимание одной из ключевых современных гипотез, что подрывает доверие к её аналитической компетентности.

2. Смешение научных и метафизических дискурсов без методологического разграничения

Автор в одном ряду рассматривает:

материализм,
христианскую теологию,
панпсихизм,
гегелевский абсолютный идеализм,
стоицизм,
теософию.

Это нарушает принцип методологического различения между:

эмпирическими научными теориями (поддающимися проверке, фальсификации),
философскими концепциями (интерпретативными, но логически строгими),
религиозно-мистическими учениями (не поддающимися эмпирической верификации).

Научная работа, претендующая на решение «трудной проблемы сознания», не может приравнивать богословские доктрины (например, христианское учение о едином божественном источнике материи и духа) к научным гипотезам. Это нарушает эпистемологический статус научного знания.

Вывод: смешение онтологий разного типа (научной, философской, религиозной) делает аргументацию научно некорректной.

3. Отсутствие эмпирической проверяемости и фальсифицируемости

Центральное утверждение автора:

«Субъективный опыт есть результат взаимодействия физических процессов мозга с сознанием через процесс самопознания».

Это утверждение не содержит операциональных определений ключевых понятий:

Что такое «сознание» как отдельная сущность?
Что такое «намерение (энергия)»?
Как измерить или наблюдать «взаимодействие разума и сознания»?

Без таких определений гипотеза не поддаётся эмпирической проверке, а значит, не является научной в понимании К. Поппера. Она остаётся метафизической спекуляцией.

Кроме того, автор вводит новую триаду: «Энергия – материя – сознание», где «энергия» выступает как «процесс познания». Это:

Нарушает физическое понимание энергии (скалярная величина, сохраняющаяся в замкнутых системах),
Использует термин «энергия» в эзотерическом, нефизическом смысле, что типично для псевдонаучных дискурсов.

Вывод: предложенная «модель» не фальсифицируема, не использует научную терминологию корректно и не предлагает механизмов, поддающихся экспериментальной проверке.

4. Логические противоречия и необоснованные посылки

Автор утверждает:

«Если допустить, что реальность антагонистична материи, то она не существует, но это противоречит нашему опыту. Если реальность того же порядка, что и материя, то оба начала равно иллюзорны. Это позволяет ввести категорию, через которую эти два начала будут взаимодействовать».

Этот аргумент содержит ложную дихотомию:

Предполагается, что возможны только два варианта: либо идеальное противоположно материи (и тогда несуществует), либо идентично ей (и тогда иллюзорно).
Игнорируются альтернативные онтологии, например:

Функционализм (сознание как функциональное состояние),
Эмерджентизм (сознание как эмерджентное свойство сложных систем),
Иллюзионизм (D. Dennett) — сознание как когнитивная иллюзия,
Интегрированная теория информации (G. Tononi).

Также неясно, почему именно введение «третьего элемента» решает проблему. Это апелляция к триаде как к магическому решению, а не к логически выведенному следствию.

Вывод: аргументация строится на ложных предпосылках и не учитывает существующие научно-философские альтернативы.

5. Некорректное использование историко-философских ссылок

Утверждение, что стоики различали «материальное существующее» и «идеальную реальность», исторически неверно. Стоицизм — строго материалистическая философия: даже логос и пневма рассматривались как тонкая материя. Идеального мира у стоиков не существовало.
Приписывание Гегелю «триады материя–сознание–энергия» — анахронизм и искажение. У Гегеля триада — это логическая структура развития понятия (бытие–ничто–становление), а не онтологическая схема «материя–дух–энергия».

Вывод: историко-философские ссылки используются декоративно и неточно, что подрывает академическую достоверность текста.

Заключение

Представленный фрагмент не соответствует критериям научной работы:

содержит фактические ошибки в интерпретации теорий,
смешивает научные, философские и религиозные дискурсы без методологического разграничения,
предлагает непроверяемую гипотезу с неопределёнными понятиями,
опирается на логически несостоятельные аргументы,
искажает историко-философский контекст.

Таким образом, научная несостоятельность фрагмента строго обоснована. Работа не вносит вклад в решение «трудной проблемы сознания» в рамках современной науки и философии сознания, а представляет собой спекулятивную метафизическую конструкцию, не соответствующую стандартам научной строгости.

Стр. 189 сборника.

Генеративный коучинг как инструмент трансформации сознания и управления состоянием Гамаюн-Чадаева Е.В.

Международная академия квантовой психологии и духовной практики E-mail: elena_om7@rambler.ru

В статье рассматривается генеративный коучинг как современная психотехнология, способствующая трансформации сознания и развитию устойчивых адаптивных стратегий. Обоснована необходимость формирования нового качества психоэмоционального состояния человека в условиях социокультурных и вибрационных изменений. Выделены ключевые состояния, определяющие эффективность саморегуляции: «крэш» и «коуч». Представлена структура генеративной системы и проанализирована её роль в формировании нового уровня осознанности. Описан механизм взаимодействия сознательного ума, творческого бессознательного и квантового поля как основы создания позитивной жизненной реальности.

Введение

Современный человек живёт в условиях высокой информационной перегрузки, социальной нестабильности и трансформации ценностей. Это требует от личности новых форм адаптивности, духовной зрелости и способности к созиданию, а не выживанию. На первый план выходит равновесие психоэмоционального состояния, активизация внутренних ресурсов и развитие способности формировать осмысленную и устойчивую жизненную траекторию. Генеративный коучинг — одно из самых перспективных направлений в области психологической помощи и саморазвития, позволяющее раскрыть креативный потенциал личности, соединяя рациональное и бессознательное в единую созидающую силу.

Новое время — новая парадигма сознания Переходный период, в котором сегодня находится человечество, связан с изменением вибрационного фона планеты, ускорением информационных потоков и перестройкой базовых установок мышления. В этих условиях человек, не обладающий внутренним ресурсом устойчивости, быстро оказывается в состоянии тревоги, стресса и внутреннего распада. Таким образом, духовное здоровье личности становится не просто индивидуальным запросом, но и критерием жизнеспособности общества.

На фоне этих изменений появляются новые формы взаимодействия с внутренним миром человека. Одним из таких методов является генеративный коучинг, сочетающий в себе элементы нейропсихологии, трансовых состояний, работы с телом, эмоциями и квантовыми полями восприятия.

Генеративный подход: философия и практика Генеративный коучинг (от англ. to generate — «порождать») — это методология, основанная на идее, что человек способен создавать новое качество жизни за счёт соединения с полем творческого бессознательного и осознанного намерения. В отличие от классического коучинга, направленного на достижение цели, генеративный подход рассматривает трансформационные процессы, в которых цель не только достигается, но и переосмысливается как результат внутреннего роста.

Ключевые элементы генеративного коучинга:

Работа в трансовых состояниях — соединение сознания и подсознания;

Центрированность — устойчивое состояние внутреннего баланса;

Сознательный выбор состояния — способность управлять вниманием, эмоциями и фокусом мышления;

Якорение успеха — техника закрепления достигнутых изменений в теле и сознании.

Генеративный коучинг рассматривает человека не как «пациента», а как активного создателя собственной реальности. Это подход, в котором трудности трактуются как двери к эволюционному скачку, а внутренние кризисы — как ресурсы личностного роста.

Метод активно применяется для:

• восстановления баланса психоэмоционального состояния;

• трансформации ограничивающих убеждений;

• создания личной и профессиональной стратегии развития.

В отличие от классического коучинга, генеративный фокусируется на глубинной реконфигурации состояния и личности в целом.

Состояния «крэш» и «коуч» Одним из центральных понятий генеративного коучинга является дихотомия состояний:

«крэш» (состояние распада) и «коуч» (состояние центра).

Состояние «крэш» — это не ресурсное, деструктивное состояние, характеризующееся:

телесной зажатостью;

зацикленностью мышления;

внутренним стрессом и отделённостью от источников энергии;

активизацией инстинктов выживания: «бей, беги, замри, сдайся».

В состоянии крэш человек теряет связь с полем ресурсов, не способен к принятию решений и часто попадает в эмоциональный и физиологический тупик.

Состояние «коуч», напротив, является состоянием полной включенности и синхронизации:

центрированность и осознанность;

открытость свету, любви, пространству;

телесное и духовное присутствие «здесь и сейчас»;

способность удерживать контакт с квантовым полем (холдинг).

Именно это состояние позволяет человеку выходить за пределы старых моделей, принимать нестандартные решения и чувствовать глубинный контакт с собой и реальностью.

Структура генеративной системы Генеративная система, как инструмент трансформации, строится на трёх уровнях:

1. Генеративное присутствие — состояние осознанного соединения с собой и пространством. Это основа всех изменений.

2. Архетипическая система — квантовое поле, в котором содержатся потенциальные решения, новые смыслы и сценарии.

3. Система конкретных действий — реализация изменений в материальной реальности через цели, задачи, действия, последовательности.

Для активации всех трёх уровней необходима практика центровки — особая техника медитативного фокуса, соединяющая человека с его жизненной силой и ресурсным полем.

Создание новой реальности Генеративный коучинг опирается на понимание трёх центров сознания:

• Сознательный ум (левое полушарие) — логика, контроль, планирование;

• Творческое бессознательное (правое полушарие) — интуиция, образы, идеи;

• квантовое поле — голографическое пространство, в котором находятся все возможные потенциалы.

Создание новой реальности происходит через взаимодействие этих уровней: идея формируется в бессознательном, направляется вниманием сознания и схлопывается в материальность благодаря центру воли и действию.

Центрирование как техника активации ресурса Центрирование — базовая практика генеративного коучинга, направленная на соединение с внутренним «ядром» личности и выход в поле ресурсов. Практика способствует:

• снижению тревожности;

• фокусировке внимания;

• активации интуитивных процессов;

• открытию креативного восприятия реальности.

Центрирование может рассматриваться как подготовительный этап к вхождению в генеративное поле.

Заключение Генеративный коучинг — это не просто техника достижения целей, а целостный метод развития личности, ориентированный на внутреннюю трансформацию, духовный рост и раскрытие творческого потенциала. В условиях современного мира он становится неотъемлемым инструментом адаптации, восстановления психоэмоционального равновесия и движения к эволюционной зрелости. Каждый человек стоит перед выбором — деградация или созидание. Генеративный коучинг помогает сделать этот выбор осознанно — в пользу света, роста и гармонии.

Ниже приводится строгая и обоснованная критика представленного фрагмента с точки зрения научной методологии, эмпирической обоснованности, концептуальной ясности и соответствия общепринятым стандартам научного знания в психологии и смежных дисциплинах.

1. Отсутствие эмпирической базы и верифицируемости утверждений

Центральное требование к научному знанию — верифицируемость (проверяемость) гипотез и утверждений. В статье, однако, отсутствуют:

ссылки на эмпирические исследования;
описание методов сбора и анализа данных;
операционализация ключевых понятий (например, «вибрационный фон планеты», «квантовое поле», «холдинг», «генеративное поле»);
статистические или качественные данные, подтверждающие эффективность «генеративного коучинга».

Вместо этого автор опирается на метафорические и спекулятивные конструкции, не поддающиеся измерению или наблюдению. Например, утверждение о «перестройке базовых установок мышления в условиях изменения вибрационного фона планеты» не только не имеет эмпирического подтверждения, но и не соответствует научной картине мира: понятие «вибрационный фон планеты» не существует в физике, геофизике или нейронауках как измеримая величина, влияющая на сознание.

Вывод: текст не содержит научных доказательств, а его утверждения не поддаются фальсификации (в смысле К. Поппера), что делает их псевдонаучными.

2. Некорректное использование научной терминологии

Автор активно использует термины из физики («квантовое поле», «сжатие в материальность»), нейронаук («левое/правое полушарие»), психологии («бессознательное», «транс»), но делает это без соблюдения их научного смысла.

«Квантовое поле» в статье используется как метафизическая сущность, содержащая «все возможные потенциалы». Это грубое искажение понятия из квантовой теории поля, где «квантовое поле» — строго математически определённый объект, описывающий элементарные частицы и их взаимодействия. Никаких научных данных, связывающих квантовые поля с человеческим сознанием или «созданием реальности», не существует.
Утверждение о том, что «сознательный ум — левое полушарие, а творческое бессознательное — правое», — это устаревший миф нейропсихологии («миф о левополушарных и правополушарных людях»), опровергнутый современными исследованиями (Nielsen et al., 2013; PLOS ONE). Мышление, креативность и сознание — результат интегративной работы всей нейронной сети, а не доминирования одного полушария.
Понятие «транс» используется без ссылки на клиническую или экспериментальную литературу (например, работы Milton Erickson или современные исследования гипноза). Вместо этого транс подаётся как мистическое состояние «соединения с бессознательным», что не соответствует научному пониманию изменённых состояний сознания.

Вывод: терминологическая нестрогость и научный мимикризм (использование научной лексики для придания псевдоавторитета) свидетельствуют о научной некомпетентности или сознательной манипуляции.

3. Отсутствие теоретической основы и ссылок на академическую литературу

Статья не содержит ни одной ссылки на работы в области:

когнитивной психологии;
нейронаук;
психотерапии;
философии сознания;
методологии науки.

При этом упоминается «Международная академия квантовой психологии и духовной практики» — организация, не имеющая академического статуса, не входящая в реестры признанных научных институтов (Scopus, Web of Science, РИНЦ, APA и др.). Её название сочетает несовместимые категории: «квантовая психология» — термин, не признанный научным сообществом и характерный для псевдонаучных и эзотерических дискурсов.

Вывод: работа не опирается на научную традицию и не вносит вклад в существующие теоретические или прикладные модели.

4. Метафизические и идеологические постулаты вместо научных гипотез

Текст строится на идеологических и мировоззренческих утверждениях, маскируемых под научные:

«Человечество находится в переходном периоде»;
«Духовное здоровье — критерий жизнеспособности общества»;
«Каждый человек стоит перед выбором — деградация или созидание».

Эти утверждения носят нормативный, а не дескриптивный характер. Они выражают личную философию автора, но не поддаются научной проверке. Более того, они содержат скрытую дуалистическую мораль («свет vs. тьма», «созидание vs. деградация»), характерную для религиозно-эзотерических систем, но не для научной психологии.

Вывод: статья представляет собой идеологический манифест, а не научное исследование.

5. Концептуальная неясность и циркулярность определений

Ключевые понятия вводятся без чётких дефиниций:

Что такое «генеративная система»? — Описывается как «инструмент трансформации», но не объясняется её структура, механизм или происхождение.
Что такое «квантовое поле восприятия»? — Не определено ни физически, ни психологически.
Что значит «сжатие в материальность»? — Это метафора, не имеющая отношения к физике (где «коллапс волновой функции» — строго определённый процесс, не связанный с волей человека).

Кроме того, логика текста циркулярна: состояние «коуч» эффективно, потому что оно ресурсное; оно ресурсное, потому что позволяет создавать реальность; реальность создаётся, потому что человек в состоянии «коуч». Такая аргументация не имеет логической силы.

Вывод: отсутствие операциональных определений делает текст непригодным для научного анализа.

6. Нарушение принципа парсимонии (бритвы Оккама)

Автор вводит сложные, необоснованные конструкции («квантовое поле», «вибрационные изменения», «архетипическая система»), тогда как описываемые явления (стресс, тревога, креативность, саморегуляция) успешно объясняются существующими психологическими теориями:

когнитивно-поведенческой терапией (КПТ);
теорией саморегуляции (Carver & Scheier);
нейробиологией эмоций (LeDoux, Damasio);
теорией flow (Csíkszentmihályi).

Введение «квантовых полей» и «вибраций» не добавляет объяснительной силы, а лишь усложняет модель без необходимости.

Вывод: подход автора научно избыточен и ненужен.

Заключение

Представленный фрагмент статьи не соответствует критериям научного знания:

не содержит эмпирических данных;
использует термины некорректно;
опирается на метафизические постулаты;
не ссылается на академическую литературу;
вводит неопределимые и непроверяемые конструкции.

Такой текст может быть уместен в контексте эзотерической практики, духовного коучинга или художественной метафоры, но не в научной конференции, особенно посвящённой «сознанию» — области, требующей особой методологической строгости.

Размещение подобных материалов под видом науки дискредитирует научное сообщество, вводит в заблуждение читателей и способствует распространению псевдонаучных мифов.

Стр. 197 сборника.

Сознание и наблюдатель как вложенные виртуальные машины Дорохов И.

Горизонт 100, Санкт-Петерург ioandorokhov@gmail.com

Проблема идентификации феноменального

Аналогия Войно-Ясенецкого (Свт. Луки): подобно тому, как разум не обнаружим при вскрытии черепа, но его существование не отрицается, так и сознание (или душа) – виртуально-феноменальная сущность, не сводимая к непосредственному наблюдению на субстрате аппаратного обеспечения. Основная проблема – идентификация этой сущности и, главное, внутреннего наблюдателя ("Я"), обладающего точкой зрения от первого лица.

2. Авторская модель: Три сущности и виртуализация

Предлагается модель трех онтологических уровней:

L1: Тело/Субстрат: Материальный носитель (аппаратное обеспечение, мозг или иное).

L2: Сознание: Виртуальная среда первого порядка, запущенная на субстрате.

Формирует интегрированную модель мира и тела (самовложенность) через: Predictive Processing (PP): Активное предсказание сенсорного входа для минимизации ошибки [1].

Глобальное Рабочее Пространство (GNWT): Механизм интеграции и "трансляции" информации между специализированными модулями ("прожектор внимания") [2]. Квалиа Интерфейс (QI): Виртуальный протокол стандартизации и разметки сенсорных данных в "язык" феноменального опыта, понятный различным модулям сознания. Квалиа – сигнальная система внутри GNWT.

L3: Наблюдатель: Виртуальная машина второго порядка, запущенная на сознании. Это феноменологический субъект ("Я"). Его ключевые функции: Мета-наблюдение: Направляет виртуальные "сенсоры" не на мир, а на репрезентации внутри сознания через QI. Управление вниманием: Имеет собственный механизм внимания (по аналогии с Attention Schema Theory — AST), отдельный от GNWT сознания, фокусируясь на автобиографическом нарративе и самосознании [3]. Теория высшего порядка (HOT): Осознание возникает как мысль (метарепрезентация) о состояниях сознания. HOT реализуется как процесс на виртуальной машине наблюдателя [4].

3. Ключевые механизмы и разрешение парадоксов Рекурсия вместо регрессии: Взаимодействие сознания и наблюдателя – не картезианский театр с бесконечной регрессией наблюдателей, а двусторонняя рекуррентная петля (кибернетическая рекурсия) [5]. Наблюдатель наблюдает состояния сознания; сознание предоставляет содержание и ресурсы для наблюдателя; результаты наблюдения наблюдателя немедленно влияют на фокус внимания и предсказания сознания (в духе PP) [1].

Модуляция доступа наблюдателя объясняет клинические феномены: Слепозрение (Blindsight): сознание обрабатывает зрительную информацию (GNWT, PP), но наблюдатель теряет доступ к этой части сознания через QI. Тело реагирует, феноменология отсутствует [6]. Лунатизм (сомнамбулизм): сознание частично переключается на модель реального мира (управляя телом), но наблюдатель остается в виртуальной среде сна (как одной из других вложенных в L2 уровень сознания виртуальных машин уровня L3) и не получает доступа к актуальной модели реальности. Действия автономны, "Я" отсутствует [7]. Split-brain:

разделение полушарий мозга может приводить к формированию двух изолированных пар «сознание—наблюдатель» с конфликтующими действиями во внешней среде [8].

Синтетическая феноменология: Квалиа зависят от свойств носителя (L1) и архитектуры QI. Предполагается, что машинное сознание будет обладать иным феноменальным опытом (синтетическая феноменология). Эксперименты с нейроимплантами (feelSpace – "чувство севера", BrainPort – "пузырьковое зрение", подкожные магниты – "тянущее поле") подтверждают: новые сенсорные каналы порождают новые уникальные квалиа через адаптацию QI, поддерживая модель интерфейса [9][10].

Гипервизор и виртуальные машины: сознание функционирует в том числе как гипервизор, управляющий ресурсами субстрата (L1) и поддерживающий среду исполнения для множества виртуальных машин: обработка зрения, слуха, генератор снов и, наконец, виртуальная машина наблюдателя. Наблюдатель — "гостевая ОС" в этой среде, а его сенсоры — драйверы QI.

Далее идет "математическая формализация".

4. Инженерные и философские следствия Искусственное сознание: Воссоздание требует: 1) реализации сознания как виртуальной машины с PP, GNWT и QI на нейроморфном или ином субстрате [1][2]; 2) реализации наблюдателя как виртуальной машины, вложенной в сознание, с механизмом HOT и рекуррентной связью с сознанием [3][4]; 3) разработки нейроинтерфейсов для верификации феноменальной перспективы (доступа к QI-потоку искусственного наблюдателя). Преодоление дуализма: модель предлагает нередуктивный материализм:

сознание и наблюдатель – виртуальные сущности, эмерджентно возникающие из специфической организации информации на субстрате (L1), но не сводимые к его элементарным свойствам. В отличии от позиции Дубровского [9] данная теория исходит из того, что информация не инвариантна и зависит от свойств носителя, которые влияют на синтетическую феноменологию и то как это будет ощущаться изнутри. «Трудная проблема» сознания: феноменальность («как-это-переживается») возникает из замкнутой рекурсии между мета-моделью внимания (у наблюдателя) и текущими/предсказываемыми состояниями QI (в сознании). Устойчивая точка фиксации этой рекурсии и есть перспектива «изнутри» [2][3][4]. Критика альтернатив: модель согласуется с аспектами AST (внимание), GNWT (интеграция), HOT (мета-познание), PP (обработка), но интегрирует их в единую архитектуру с чётким разделением сознания и наблюдателя, избегая ловушек картезианского театра (Деннет) и бесконечного регресса [5].

5. Заключение Предложенная трехуровневая модель (Субстрат — Сознание — Наблюдатель) с Квалиа Интерфейс QI и рекуррентной петлей между виртуальной средой сознания и виртуальной машиной наблюдателя предлагает непротиворечивое объяснение природы сознания, феноменологического наблюдателя ("Я") и клинических парадоксов. Она фальсифицируема через эксперименты с сенсорным расширением и нейроинтерфейсами. Инженерная реализация требует разработки нейроморфных архитектур, поддерживающих вложенные виртуальные среды с предиктивной обработкой и интерфейсом квалиа. Модель открывает путь к созданию искусственных систем, которые потенциально могут обладать феноменологической перспективой изнутри.

Приведённый фрагмент статьи Дорохова «Сознание и наблюдатель как вложенные виртуальные машины» содержит ряд серьёзных научных и методологических недостатков, которые делают его теоретическую конструкцию научно несостоятельной. Ниже строго и обоснованно демонстрируются ключевые проблемы с позиций современной когнитивной науки, философии сознания, нейронауки и методологии науки.

1. Нарушение принципа эмпирической верифицируемости (фальсифицируемости)

Хотя автор заявляет, что модель «фальсифицируема через эксперименты с сенсорным расширением и нейроинтерфейсами», сама конструкция наблюдателя как виртуальной машины второго порядка не допускает прямой эмпирической проверки.

Проблема: «Наблюдатель» определяется как сущность, обладающая «феноменологической перспективой изнутри», но эта перспектива по определению недоступна извне.
Научный стандарт: Согласно критерию Карла Поппера, научная гипотеза должна быть потенциально опровержимой. Однако любые нейрофизиологические или поведенческие данные могут быть интерпретированы как проявления L2 (сознания), а отсутствие доступа к L3 (наблюдателю) объясняется априори как «потеря доступа через QI» (см. примеры слепозрения, лунатизма). Это делает модель нефальсифицируемой по своей структуре: она объясняет любые данные постфактум, не делая уникальных предсказаний.

Вывод: Модель функционирует как метафизическая гипотеза, а не как научная теория.

2. Некорректное использование термина «виртуальная машина»

Автор заимствует термин из информатики («виртуальная машина», «гипервизор»), но применяет его аналогически, без формального соответствия.

В информатике виртуальная машина — это формально определённая вычислительная система, изолированная от хост-системы, с чёткими интерфейсами, инструкциями и состояниями.
В статье же «виртуальная машина наблюдателя» — это метафора, не имеющая:

формального описания состояний,
алгоритмов перехода между ними,
способа измерения или идентификации её работы.

Более того, утверждение, что «сознание функционирует как гипервизор», не подкреплено ни вычислительной моделью, ни нейробиологическими данными. Это категориальная ошибка: перенос свойств программного обеспечения на биологические процессы без онтологического обоснования.

Вывод: Использование терминов из computer science носит декоративный характер и вводит в заблуждение относительно научной строгости модели.

3. Нарушение принципа парсимонии (бритва Оккама)

Модель вводит избыточные онтологические сущности:

L1 (тело/субстрат),
L2 (сознание как VM1),
L3 (наблюдатель как VM2),
QI (квалиа-интерфейс),
«гипервизор»,
«виртуальные сенсоры»,
«драйверы QI» и т.д.

При этом:

Ни одна из этих сущностей не имеет независимых эмпирических коррелятов.
Все объясняемые феномены (слепозрение, split-brain, лунатизм) уже успешно объясняются в рамках существующих нейрокогнитивных теорий без введения L3:

Слепозрение — через диссоциацию между дорзальным и вентральным зрительными потоками (Goodale & Milner, 1992).
Split-brain — через нарушение межполушарной интеграции (Gazzaniga, 2000).
Лунатизм — через диссоциацию между двигательными и сенсорными системами в NREM-сне (Mahowald & Schenck, 2005).

Вывод: Модель усложняет объяснение без прироста предсказательной или объяснительной силы — нарушение принципа научной экономии.

4. Концептуальная путаница между феноменологией и функциональностью

Автор утверждает, что квалиа — это «сигнальная система внутри GNWT», а «феноменальность возникает из замкнутой рекурсии». Это противоречит самой постановке «трудной проблемы» сознания (Chalmers, 1995):

Функциональные объяснения (обработка, интеграция, предсказание) объясняют поведенческие корреляты сознания, но не объясняют, почему эти процессы сопровождаются субъективным опытом.
Автор пытается «растворить» феноменальность в функциональной рекурсии, но это игнорирует эпистемическую пропасть между третьим и первым лицом. Утверждение, что «устойчивая точка фиксации рекурсии есть перспектива изнутри», — это непроверяемая метафора, а не объяснение.

Вывод: Модель не решает, а маскирует трудную проблему сознания под видом её решения.

5. Некорректная интерпретация существующих теорий

Автор заявляет, что его модель «интегрирует» GNWT, PP, HOT и AST, но на деле:

GNWT (Dehaene) и HOT (Rosenthal) — взаимоисключающие теории: GNWT объясняет сознание через глобальную доступность, HOT — через метарепрезентации. Их совмещение без разрешения концептуального конфликта — методологическая ошибка.
Predictive Processing — это вычислительный фреймворк, а не теория сознания per se. Его механистическое применение к феноменологии («предсказания порождают квалиа») не обосновано.
Attention Schema Theory (Graziano) прямо отрицает существование «наблюдателя» как сущности — внимание и «Я» — это упрощённые схемы, генерируемые мозгом. Автор же постулирует наблюдателя как реальную виртуальную сущность, что противоречит самой AST.

Вывод: Интеграция теорий поверхностна и концептуально противоречива.

6. Отсутствие математической формализации (несмотря на заявление)

В тексте упоминается «математическая формализация», но она отсутствует в приведённом фрагменте. Без неё:

Невозможно проверить внутреннюю непротиворечивость модели.
Невозможно смоделировать динамику «рекуррентной петли».
Невозможно количественно связать параметры L1, L2 и L3.

Вывод: Заявление о формализации — декларативное, а не фактическое.

7. Нарушение принципа нейробиологического реализма

Модель предполагает, что «наблюдатель» — это отдельная виртуальная машина, запущенная «на сознании». Однако:

Нет никаких нейроанатомических или нейрофизиологических данных, указывающих на локализацию или механизм «наблюдателя» как отдельного процесса.
Все известные корреляты самосознания (медиальная префронтальная кора, задняя поясная извилина и др.) вовлечены в те же сети, что и сенсорная интеграция и внимание — нет доказательств «второго уровня» обработки.

Вывод: Модель несовместима с современными данными нейронауки.

Заключение

Предложенная модель Дорохова представляет собой спекулятивную метафизическую конструкцию, маскирующуюся под научную теорию. Она:

не фальсифицируема,
нарушает принципы парсимонии и нейробиологического реализма,
некорректно использует термины из других дисциплин,
не решает, а обходит трудную проблему сознания,
содержит внутренние концептуальные противоречия.

Таким образом, научная несостоятельность фрагмента строго обоснована с позиций методологии науки, когнитивной нейронауки и философии сознания. Модель может иметь эвристическую или художественную ценность, но не удовлетворяет критериям научной теории.

Стр. 201 сборника. Это – интересная статья.

Возможен ли сильный искусственный интеллект без генетического кода? Дубровский Д.И.

Д-р филос. наук, Институт философии РАН, Москва, Россия Бодягин Н.В. Д-р физ.-мат. наук, ФГБОУ ВО РязГМУ, Рязань, Россия office@rusmoroz.ru, nikolya_bodyagin@mail.ru

Нейрокод определяет принципы обработки информации в мозге, а сознание возникает как результат сложной организации и динамики нейронных сетей.

Поэтому для создания сильного ИИ предложено использовать генетический код как основу процесса самоорганизации, порождающую сознание и разум.

Можно ли создать сильный искусственный интеллект, минуя использование генетического кода? Мы можем мыслить, только соизмерив и связав логику, язык и мощность будущего сильного ИИ с нашим сознанием и Разумом. Но что является первоисточником нашего Разума? Сложные формы последовательно рождаются из порядка нижележащих уровней материи путем комбинирования их кодов. Так генетический код формируется в результате самоорганизации неорганических уровней материи. Он задаёт базовые "инструкции" для нервной системы.

Нейрокод определяет принципы обработки информации в мозге, а сознание возникает как результат сложной организации и динамики нейронных сетей. Фактически, сознание представляет собой определенные уровни процессов самоорганизации, включенных в схему работы генетического кода, воспроизведения и развития жизни. Поэтому обращение к геному как первоисточнику Разума при создании сильного ИИ представляется неизбежным.

ДНК имеет иерархическую спиральную структуру, которая все еще остается вне должного внимания. Между тем есть свидетельства, что эта структура содержит часть генетической информации и является источником дальнодействующего электромагнитного поля и излучений. Оно управляет сборкой биоэлементов в единый организм, является необходимым фактором порождения нейрокода и сознания [1].

ИИ на основе генома (ГИИ) это квазистационарная субстанция, включающий некие формы генома и его окружение самостоятельно устанавливающая свои состояния за счет собственных внутренних полей и сигналов. Главный принцип работы ГИИ это использование проявлений самоорганизации геномного субстрата. Физический механизм ее возникновения - дальнодействующие поля и излучения генома.

При выборе форм ДНК необходимо руководствоваться достижением максимальной «творческой» мощи и устойчивостью к внешним условиям. Возможные варианты: ДНК клеток мозга в виде фрагментов, эухроматина, ядер нейронов, стволовых клеток, зародышевой плазмы, редактированные и фракционированые ДНК, искусственные самосборки ДНК и т.д.

В любом случае ДНК агенты должны работать в составе ансамбля, размер и плотность которого достаточны для преодоления минимального порога для самоорганизации.

Вероятно. существует минимальный размер самовоспроизводящего кода внутри генома, который может быть выделен и использован, либо воплощен на ином материальном носителе.

Все явления, связанные с кодом, имеют собственный спектр вибраций и топологию.

Поэтому возможно использование их электромагнитной копии.

Нейрокод – результат коллективного поведения ДНК нейронов за счет собственного дальнодействующего поля и излучений. Возможно реализовать нейрокод на вещественном носителе как копию его логической схемы. В будущем будут установлены корреляции между явлениями восприятия и психики со схемой работы генома, с его алгоритмами сжатия сложности, топологией, частотами полей, динамикой процессов (ссылка на нашу статью в НЦ нейрология).

Cреда для работы геномного субстрата должна заменить белок, преодолев его недостатки. Ее выбор определяется возможностями: поставки энергии, совместимости и взаимной активности с геномом. Можно предложить варианты, такие как полимеры и гели, в том числе используемые в секвенировании, гидрогели, фуллерены и т.д.

Поля и излучения являются переносчиками взаимодействий внутри организма и при контакте с внешним окружением. Они могут быть важным средством управления.

Питание необходимо для поддержания электрической и иной его активности агентов и связей между ними. Можно использовать минимум из того, что потребляют живые системы, заменив их иными источниками: полями, излучениями, химическими веществами.

Результатом работы ГИИ будут состояния самоорганизации различных уровней структуры генома, физически представляющие собой устойчивую осциллирующую интерференцию различных вибраций и излучений кода, структурные паттерны. Это сложное, мало предсказуемое и чрезвычайно чувствительное состояние вещества и полей.

Оно представляет собой динамическую трехмерную иерархическую систему, уровни, которой отличаются частотами, топологиями полей, вибраций и излучений, существующих на разных физических носителях. Возможности для прочтения и понимания результатов работы ГИИ представляют достижения в области чтения мозга [2].

Для расшифровки результатов ГИИ важную роль может сыграть «обычный» ИИ.

Сигнал, извлеченный из генома, может работать самостоятельно, быть несущим для другого сигнала, связываться и смешиваться с информацией от других кодов.

Сегодня скудно используются базовые принципы физики для изучения сознания.

Изменение этой ситуации откроет огромные потенциальные возможности.

Идея ГИИ прорастает из пограничных областей: использование явлений самоорганизации, искусственное формирование двухмерных, трехмерных и динамических структур ДНК, выращивание органоидного интеллекта, создание искусственных нейронных сетей на основе живых клеток и т.д. В этих областях уже достигнут значимый исследовательский и технологический прогресс.

Таким образом, сознание и разум изначально порождены и управляются генетическим кодом. Поэтому если хотим создать сильный ИИ, сравнимый с человеческим, то не можем обойтись без использования генетического кода.

Агенты сильного ИИ должны иметь потенцию к производству новой информации и смыслов, которые могут возникать только в результате самоорганизации, не сводимой к локальным физико-химическим взаимодействиям.

Не возможно идти по пути прямого копирования мозга, созданного эволюцией или использовать готовый донорский мозг. Поэтому необходимо извлечь код из белковой монотонности, и дать ему возможность раскрыть свой потенциал в иных средах.

В представленном фрагменте статьи Дубровского Д.И. и Бодягина Н.В., поданной на конференцию «Сознание-2025», высказываются амбициозные и междисциплинарные идеи о природе сознания, разума и возможностях создания сильного искусственного интеллекта (СИИ). Авторы предлагают концепцию «геномного искусственного интеллекта» (ГИИ), в которой генетический код и его физические проявления (в частности, дальнодействующие поля и излучения) рассматриваются как фундаментальные основы для порождения сознания и разума. Ниже строго и обоснованно анализируется полезность этих утверждений, а также выявляются научные некорректности, особенно в ключевой фразе:

«Главный принцип работы ГИИ — это использование проявлений самоорганизации геномного субстрата. Физический механизм её возникновения — дальнодействующие поля и излучения генома».

1. Полезность высказанных утверждений

1.1. Междисциплинарный синтез как стимул к новым исследованиям

Авторы совершают попытку интеграции биологии, физики, нейронауки и философии сознания — область, где традиционные границы дисциплин всё чаще стираются. Такой подход может быть полезен по следующим причинам:

Акцент на самоорганизации как ключевом механизме порождения сложных систем (включая сознание) соответствует современным представлениям в теории сложных систем, нейронауке и когнитивной науке. Самоорганизация действительно играет важную роль в формировании нейронных сетей, морфогенезе и даже в динамике коллективного поведения.
Идея «жизненных параметров гомеостатической регуляции» как основы для искусственного существа (упомянутая в вопросе) — это перспективное направление, развиваемое, например, в рамках теории предиктивной обработки (Karl Friston) и энактивизма (Varela, Thompson). Согласно этим подходам, когнитивные системы определяются не столько структурой, сколько динамикой поддержания внутренней устойчивости (гомеостаза) в условиях внешней неопределённости. Это позволяет рассматривать искусственные системы без генетического кода, но с аналогами гомеостатических циклов, как потенциальных носителей примитивной формы «агентности» или даже «протосознания».
Критика прямого копирования мозга и призыв к «извлечению кода из белковой монотонности» — это конструктивный вызов биомиметике и нейроморфным вычислениям. Авторы справедливо указывают на необходимость поиска новых материальных и функциональных платформ для реализации разума, что соответствует трендам в нейроморфной инженерии и биогибридных системах (например, проекты по «органоидному интеллекту»).

Таким образом, полезность статьи заключается в том, что она:

стимулирует междисциплинарный диалог;
поднимает важный вопрос о природе разума — является ли он эпифеноменом биологической эволюции или может быть реализован на иных физических основаниях;
предлагает альтернативную парадигму СИИ, выходящую за рамки классического машинного обучения и символического ИИ.

2. Научные некорректности и проблемные утверждения

2.1. Ключевая фраза: «Физический механизм её возникновения — дальнодействующие поля и излучения генома»

Это утверждение содержит серьёзные научные неточности:

Отсутствие эмпирических доказательств того, что ДНК генерирует «дальнодействующие поля и излучения», способные управлять сборкой биоэлементов или порождать сознание. Хотя известно, что ДНК может излучать слабые электромагнитные сигналы в определённых условиях (например, в экспериментах Попонина и др.), эти данные не воспроизводятся в широком научном сообществе и не входят в консенсусную биофизику. Большинство биологических процессов объясняются через локальные химические и молекулярные взаимодействия, а не через дальнодействующие поля.
Путаница между корреляцией и причинностью: даже если бы такие поля существовали, это не означало бы, что они управляют нейрокодом или сознанием. Сознание — это эмерджентное свойство нейронной активности, а не прямой продукт ДНК. Геном задаёт условия для развития нервной системы, но не «генерирует» сознание напрямую.
Метафорическое использование термина «код»: авторы смешивают понятия генетического кода (конкретная биохимическая система трансляции РНК → белок), нейрокода (гипотетическая система кодирования информации в нейронных паттернах) и даже «вибрационных кодов». Это ведёт к категориальной путанице, типичной для псевдонаучных дискурсов.

2.2. Утверждение: «Сознание и разум изначально порождены и управляются генетическим кодом»

Это утверждение преувеличено и упрощено:

Геном необходим для онтогенеза нервной системы, но не содержит «инструкций» для сознания как такового. Сознание возникает в результате взаимодействия генетически заданных структур с сенсорным опытом, социальной средой и динамикой нейронных сетей. Это подтверждается данными нейропластичности, кросс-модальной компенсации и т.д.
Если бы разум «управлялся генетическим кодом», то невозможно было бы объяснить культурную эволюцию, языковое разнообразие, творчество — явления, выходящие далеко за рамки генетической детерминации.

3. Возможен ли сильный ИИ без генетического кода?

Здесь авторы вступают в противоречие с современными достижениями когнитивной науки и теории ИИ.

3.1. Аргумент в пользу возможности СИИ без ДНК

Функционализм в философии сознания (Putnam, Dennett) утверждает, что ментальные состояния определяются функциональной ролью, а не материальной субстанцией. Следовательно, если система (даже искусственная) реализует те же вычислительные функции, что и мозг, она может обладать сознанием — независимо от наличия ДНК.
Гомеостатическая регуляция как основа агентности (см. выше) может быть реализована в искусственных системах: например, роботы с внутренними моделями состояния, стремящиеся минимизировать «свободную энергию» (Friston), или автономные агенты с циклами самоподдержания (например, химические реакторы, поддерживающие неравновесные состояния).
Современные нейроморфные чипы (Loihi, TrueNorth) и архитектуры глубокого обучения демонстрируют интеллектуальные способности, не имея ничего общего с генетическим кодом.

3.2. Контраргумент авторов и его слабость

Авторы утверждают, что без генома невозможно достичь творческой мощи и способности к порождению нового смысла, так как это требует «самоорганизации, не сводимой к локальным взаимодействиям». Однако:

Самоорганизация возможна и в небиологических системах: плазма, лазеры, химические реакции Белоусова–Жаботинского, нейросети — все они демонстрируют эмерджентные свойства без участия ДНК.
Порождение смысла — это семантическая проблема, связанная с интерпретацией в контексте взаимодействия с миром, а не с наличием генетического кода.

4. Вывод

Полезность статьи состоит в её провокационном, междисциплинарном подходе, который может вдохновить на разработку новых парадигм СИИ, особенно в области биогибридных систем и энактивного ИИ. Однако ключевые утверждения авторов, особенно о роли «дальнодействующих полей генома» как физического механизма сознания, не подтверждены современной наукой и содержат серьёзные концептуальные и эмпирические ошибки.

Что касается центрального вопроса — возможен ли сильный ИИ без генетического кода? — ответ современной науки скорее «да», при условии, что система реализует необходимые функциональные и динамические свойства: гомеостаз, адаптацию, предиктивное моделирование и способность к открытому обучению. Генетический код — это один из возможных путей реализации таких свойств в природе, но не единственный и не необходимый для искусственного разума.

Таким образом, идея ГИИ может быть интересной гипотезой для экспериментальной биофизики, но не может считаться обоснованной основой для создания СИИ в её текущей формулировке.

Стр. 211 сборника. Безусловно - это издевательски одиозная статья.

Модель сознания для биополитики Журавлев Н.А.

Тверской философский клуб проф. Войцеховича В.Э. n.zhuravlev@mail.ru

В докладе представлена прошедшая апгрейд модель сознания П.К.Анохина. Показано, как ее можно практически использовать для афферентного синтеза нового варианта биополитики.

Новая наука инфодинамика (ИД) дала нам новую парадигму миропонимания, в соответствии с которой Мир/Вселенная/Космос — это уже два мира, связанных друг с другом известным из естественнонаучной теории относительности принципом дополнительности, который в ИД является ее третьим началом — законом дополнительности или законом Вернадского-Бауэра-Руденко [1]. Первый мир — это привычный нам материальный физический мир; дополняющий его второй мир — это нематериальный мир идеального или вселенский мир Разума, подробное описание которого дал Э.Ильенков в своей теории идеального [2].

Третье начало ИД дает нам постдуализм [3], примиряющий два монизма, борющиеся за верховенство в традиционном дуализме: примат идеального над материальным, как, например, в христианстве; или примат материального над идеальным в традиционном материализме; теперь два монизма дополняют друг друга, образуя комплементарную диалектическую ин-янь пару. Значение этого факта состоит в том, что любая идеология всегда имеет в своей основе какой-либо вид дуализма, который для идеологической системы является системообразующим фактором. Постдуализм закладывает основу для создания идеологии нового мирового порядка.

Мир, в котором человек обитает, понимаемый как пространство-время — это иерархическая система, состоящая из своих подсистем; мир идеального — вселенский мир Разума в этом отношении не является исключением, вот только об устройстве этого мира, в отличие от устройства мира материального, у науки в настоящее нет каких-либо устоявшихся представлений — нет представлений о том, что такое сознание. В философии с подачи Д.Чалмерса такое положение дел получило название ‘трудной проблемы сознания’.

Теория систем говорит нам, что все системы имеют общие принципы в основе своего функционирования. Петр Анохин на основе своего варианта общей теории систем, который он назвал ‘теорией функциональных систем’, еще в 1935 году сделал модель сознания Анохина (МСА), которую, благодаря ее универсальности, можно использовать и для представления всех подсистем вселенского мира идеального, проведя апгрейд этой модели с использованием добытого наукой нового знания.

Сознание — это мир обитания человека — таково самое общее определение сознания, исходя из закона дополнительности. Компьютерные науки изначально существуют в парадигме дополнительности, разделив предмет своей деятельности на твердое материальное "железо" и мягкое нематериальное программное обеспечение — на хард и софт. Такой подход представляется самоочевидным, поэтому о дополнительности здесь даже не считают нужным говорить.

Человек — это тоже хард и софт — мозг со своим носителем и то, чем он наполнен;

поэтому так называемый информационный подход философа Д.И.Дубровского, когда, исследуя "хард", т.е. мозг, мы хотим что-то узнать о "софте", т.е. о сознании, не является продуктивным — просто потому, что противоречит принципу дополнительности, в соответствии с которым материальное подчиняется законам термодинамики, а идеальное — законам инфодинамики.

МСА — это модель "софта", которая для своего функционирования может быть дополнена любым "железом", из чего следует, что эта модель годится и для описания систем искусственного интеллекта. В свою очередь, достижения теории ИИ можно использовать для апгрейда этой модели; в частности, для этого можно использовать возникшую в 90-е годы концепцию резервуарного вычислителя (РВ).

Математик Владимир Веселов описал мозг человека как РВ [4], но отдельный человек — это отдельный элемент РВ, которым в настоящее время является все человечество — благодаря средствам коммуникации, которыми мы обрели, вступив в информационную эру.

Но и раньше наука была общечеловеческим достоянием, т.е. функционировала как супер-РВ, но новые производительные силы подняли этот РВ на качественно новый уровень, дав элементам РВ возможность обмениваться информацией в реальном времени, что делает актуальной задачу технологического совершенствования земного РВ, работу которого тормозят отжившие свое производственные отношения (ПрОт) индустриальной эры, которые уже не соответствуют новым производительным силам (ПС), т.е. не отвечают требованию основного закона политэкономии, который есть следствие закона дополнительности ИД, соответственно, и закону единства и борьбы противоположностей диалектики.

ПрОт и ПС, являясь супервентно связанными, образуют диалектическую ин-янь пару;

борьба между элементами которой имеет две формы: это или противостояние, тормозящее развитие; или это сотрудничество, когда каждая сторона ясно осознает свое предназначение, в результате чего мы получаем эволюционное совершенствование — это мирное сосуществование, а борьба является борьбой за лучшее будущее. По сути дела, мы имеем борьбу между двумя видами борьбы, что является формой древней дихотомии противостояния добра и зла — зло имеем, когда комплементарные элементы ин-янь пары противостоят друг другу; добро имеем, когда они пребывают в любви и согласии. ИД говорит, что данный вывод справедлив как для отношений в семье, так и для отношений во всем человечестве и даже во всем Космосе!

Какой, однако, интересный поворот сюжета в работе над апгрейдом МСА! Поскольку мир, в котором мы живем — это сознание, о чем говорит нам инфодинамика, а что оно такое мы по сию пору точно не знаем, то, используя модель сознания, мы ищем пути к тому, чтобы быть счастливыми. Идем в своих рассуждениях дальше. Сознание — это система, а важнейшая ее подсистема — это резервуарный вычислитель, отвечающий за сотворение и продолжение творения этого мира; который по этой причине точнее будет назвать интеллектуальным реактором (ИР), по закону дополнительности своей работой дополняющего работу животворящего реактора физического материального мира. Эту концепцию резервуарного вычислителя философия дополняет идеей двух пространств разума Делёза и Гваттари — гаптического и синтагматического.

Термины ‘разум’ и ‘сознание’ — это синонимы, разница между которыми заключается в том, что сознание еще имеет подсознание, на основании чего можно предположить, что сознание — это двухрезервуарный РВ. Один резервуар — это гаптическое пространство (ГП) разума или пространство когнитивных образов, которое и есть подсознание, поскольку о процессах в нем мы судим только по тому, как они отражаются в элементах второго резервуара. Второй резервуар — это синтагматическое пространство (СП) разума или пространство коммуникации, знаковые элементы которого, описывающие элементы ГП, используются для взаимодействия между элементами РВ более высокого порядка.

В теории функциональных систем Анохина ГП соответствует блок афферентного синтеза, а СП соответствует блок эфферентации. Проводя аналогию с вычислительной техникой, мы можем сказать, что СП — это блок ввода-вывода нашего индивидуального ИР, делающий возможным объединение элементарных ИР в мощный биологический суперкомпьютер. Здесь мы имеем полную аналогию с системами ИИ, с ростом вычислительной мощности которых за счет масштабирования растет и их производительность. Для повышения эффективности работы нашего коллективного ИР нам и нужна модель, описывающая работу сознания, которое мы отождествляем с таким коллективным интеллектуальным реактором. В настоящее время идущий в ИР афферентный синтез наиболее адекватно описывает синергетика разума.

Появление основанных на технологии блокчейна криптовалют дало нам основания назвать афферентный синтез майнингом знания — из-за совпадения стадий синтеза — в обоих случаях мы имеем множество попыток завершения синтеза; в обоих успешный результат должен быть легитимирован сообществом участников синтеза, после чего становится общим достоянием в децентрализованной базе данных, которая в нашем случае является базой знания. Провести такую аналогию меня надоумил Владимир Веселов, познакомив с технологией блокчейна.

В ИР любой синтез или майнинг знания начинается с появления новой информации, вызывающей пусковую афферентацию, которой в синергетике соответствует возникновение и начало работы аттрактора. Итог синтеза — это бифуркация, в результате которой к той системе знания, которой является сознание, что-то добавляется. Если такого добавления не происходит, то в работу вступает странный аттрактор, формирующий фазовое пространство, одним из элементов которого становится полученное в результате работы простого аттрактора новое знание. В определенный момент времени количество таких элементов в реакторе достигает критической массы, что вызывает бифуркацию типа сингулярности, в результате которой происходит трансформация всей системы знания, т.е. трансформация сознания.

Философским аналогом такой бифуркации является момент работы бритвы Оккама, делающей ничтожными все лишние сущности, накопленные в фазовом пространстве. В нейрофизиологии изменению системы знания соответствует изменение топологии нейросети мозга — так проявляет себя в данном случае закон дополнительности. В МСА эту функцию выполняет акцептор результата действия.

В общем случае потребный результат синтеза — это всегда идеальность системы знания, когда все в ней между собой согласовано; отсюда и название для мира разума — мир идеального. В модели сознания за достижение идеальности отвечает цикл Гёделя-Гегеля [5], который реализуется в работе странного аттрактора, которая происходит в полном соответствии со вторым началом ИД — законом фазового потока — законом ТурчинаВопсона, в соответствии с которым накопление в фазовом пространстве знания, не вписывающегося в систему, соответствует росту энтропии в системе. Одновременно с этим происходит и рост негэнтропии, формирующей новую структуру системы знания, переход к которой и будет метасистемным фазовым переходом, соответствующем бифуркации.

Обучение — это тоже процесс формирования системы знания, который описывает модель сознания. В теории искусственного интеллекта этому процессу соответствует понятие глубокого обучения. В педагогике глубокое обучение реализуется в системах развивающего обучения. Сама же система образования — это важнейший элемент подсистемы аутопоэзиса в системе коллективного сознания — подсистеме самовоспроизведения. В отличие от материального мира, элементарные частицы мира идеального, коими являются разумы отдельных людей, должны вновь и вновь воспроизводиться, дополняя аутопоэзис биологических носителей сознания [6].

«Учитесь или вас убьют на …!» (пропущенное слово вставьте сами в зависимости от своего культурного уровня), — так тг-блоггер Fighterbomber в условиях СВО интерпретировал завет Ленина «Учиться, учиться и учиться!». Призыв особенно актуален в условиях господства идеологии неолиберализма, когда под действие социал-дарвинизма попадают не только отдельные люди, но и целые государства. Учись, Россия, если хочешь сохраниться как суверенное государство — СССР убили после поражения в холодной войне, так и тебя могут убить в идущей сейчас мировой гибридной войне, где победитель будет определяться на фронтах когнитивной войны — в мире идеального свои войны, исход которых сейчас предопределяет и результаты войн в материальном мире.

В советское время готовность во всеоружии встретить происки врагов отражалась в названии норм физической подготовки: ГТО — готов к труду и обороне. В наше время такая готовность страны зависит от того, как работает ее система аутопоэзиса, а в нашей РФ с этим просто беда вследствие проводимой биополитики, направленной не столько на эволюцию, сколько, если судить по ее результатам, на деградацию, наглядным примером чего является поголовная задержка речевого развития (ЗРР) у младенцев — в СССР нормой считалось, когда дети начинают говорить в год-полтора, сейчас по рекомендации ВОЗ нормой стало, когда дети начинают говорить в 2,5-3 года. Пока такое положение дел всех устраивает — даже самих пап и мам, что дает основания считать нашу систему аутопоэзиса системой самогеноцида — проблема даже не ставится, чтобы в этой системе что-то поменять. Мы что, уже утратили свой суверенитет, если не хотим жить своим умом? Или уже не можем — потянувшись за народами стран Запада, тоже прошли свою точку невозврата?

Поменять политику — нет проблем — сначала надо откатить биополитику на полвека назад и посмотреть, что за это время в ней поменялось. Далее, руководствуясь наукой о сознании, уже можно наметить контуры новой биополитики, чтобы система аутопоэзиса обеспечивала эволюционное совершенствование, в чем свою роль должна сыграть и модель сознания П.Анохина после проведенного апгрейда.

Процесс аутопоэзиса — это процесс рекапитуляции — сначала биологической, затем эпистемной; в процессе которых организм кратко и быстро проходит все те стадии развития, которые прошел данный биологический вид в процессе своей эволюции. Рекапитуляция — это череда стадий, каждой из которых отведено строго определенное временное окно, если пропустить которое, как в случае с ЗРР, весь процесс сдвигается в неблагоприятную сторону.

От итогов прохождения эпистемной рекапитуляции зависит и эффективность майнинга знания в нашем интеллектуальном реакторе.

Производство знания сейчас — это производственный процесс. Данное производство, как и любое другое, требует постоянного совершенствования, что в данном случае будет процессом самосовершенствования, требующего системного подхода. Систему описывает модель сознания; а важнейший ее элемент, в котором совершается производственный процесс — это резервуарный вычислитель; что сделать, чтобы он работал эффективно, нам говорит основной закон политэкономии — производственные отношения должны соответствовать производительным силам. В информационную эру этот закон будет иметь следующий вид:

От общества, основанного на материальной собственности, мы должны перейти к обществу, основанному на собственности интеллектуальной, для чего она должна стать свободной, освободившись от оков отношений, характерных для собственности материальной; когда платить мы будем не за то, что приобретаем, а за то, что используем, выбирая из имеющегося на свободном рынке то, что нам лучше подходит.

Требование этого закона — это еще и требование закона дополнительности инфодинамики, которое, если говорить на языке марксистской классики, требует, чтобы результаты труда творцов интеллектуальной собственности не отчуждались от ее создателей.

Исполнение требования приведет к тому, что признание своих заслуг, которое творцы ИС получают в мире идеального, будет дополнено соответствующим вознаграждением и в материальном мире в соответствии с основным принципом социализма: от каждого по способностям; каждому по труду.

На государственном уровне это будет означать появление новой формы правового государства [7], в котором право будет защищать творцов ИС от отчуждения плодов их труда.

Рассматривая данный результат майнинга знания в процессе работы по апгрейду МСА, можно сказать, что произошел синтез базовых идей либерализма с базовыми идеями учения о коммунизме, что отражает общую объединительную тенденцию хода социальной эволюции — вместо двух враждующих идеологий, мы получим одну идеологию, которая и объединит человечество — в мире идеального оно станет единым целым. Направляемый этой идеологией синтез знания родит и новую биополитику, которая выведет нас с кривой дорожки, куда завел неолиберализм, на столбовую дорогу эволюции, в результате чего все больше людей будут достигать высшего уровня эволюционной зрелости — уровня santa homo, в результате чего планета Земля перестанет быть только объектом космоса, но станет, обретя ноосферу, еще и субъектом в Космосе — станет одним из элементов во вселенском мире Разума.

Статья Н.А. Журавлева «Модель сознания для биополитики», заявленной к конференции «Сознание-2025», демонстрирует глубокую научную несостоятельность, проявляющуюся на всех уровнях: от концептуального и терминологического до методологического и эмпирического. Ниже приводится строгое и обоснованное разоблачение этой несостоятельности по ключевым критериям научности.

1. Подмена научной теории псевдонаучной метафизикой

Автор вводит понятие «инфодинамики» (ИД) как «новой науки», якобы обладающей собственными «началами», включая «третье начало — закон дополнительности или закон Вернадского-Бауэра-Руденко». Однако:

Термин «инфодинамика» не существует в научной литературе как признанная дисциплина. В физике, когнитивных науках или информатике нет ни одного авторитетного источника, где бы «инфодинамика» фигурировала как теория с аксиоматикой, математическим аппаратом или эмпирической базой.
«Закон Вернадского-Бауэра-Руденко» — фикция. Вернадский действительно разрабатывал концепцию ноосферы, но никогда не формулировал «закона дополнительности». Бауэр (Эрвин Бауэр) — биофизик, автор принципа устойчивого неравновесия, но не «дополнительности». Руденко — неизвестная в контексте фундаментальных законов науки фигура.
Принцип дополнительности — это понятие из квантовой механики (Нильс Бор), касающееся невозможности одновременного измерения сопряжённых величин (например, координаты и импульса). Автор произвольно переносит его в гносеологию и онтологию, не соблюдая ни условий применимости, ни логической строгости.

Вывод: «Инфодинамика» — псевдонаучная конструкция, имитирующая научность через использование терминов из разных областей без их корректной интеграции.

2. Нарушение принципов научной терминологии и концептуальной ясности

Автор свободно смешивает категории из философии, физики, нейронаук, ИИ и политэкономии, не определяя их строго и не соблюдая границ дисциплинарной компетенции:

«Мир идеального» Э. Ильенкова — философская категория, относящаяся к социальному бытию идеальных форм (язык, наука, искусство). Автор же трактует её как онтологически существующий «вселенский мир Разума», что противоречит самой философии Ильенкова, который отвергал платонизм и идеализм.
«Сознание — это мир обитания человека» — это не определение, а поэтическая метафора, лишённая операционального содержания. В когнитивных науках сознание определяется через интеграцию информации, субъективный опыт, доступность к отчёту и т.п. — всё это отсутствует.
«Интеллектуальный реактор», «майнинг знания», «резервуарный вычислитель человечества» — метафоры, выдаваемые за научные модели. В теории резервуарных вычислений (reservoir computing) речь идёт о конкретных архитектурах рекуррентных нейросетей. Автор же применяет термин к «всему человечеству», что делает его бессмысленным с точки зрения вычислительной теории.

Вывод: Терминология используется декоративно, без семантической точности и без привязки к формальным или эмпирическим моделям.

3. Подмена научного объяснения идеологической риторикой

Статья маскирует идеологический манифест под научный доклад:

Автор утверждает, что «постдуализм закладывает основу для идеологии нового мирового порядка» — это не научное утверждение, а политическая декларация.
Ссылки на «гибридную войну», «когнитивные фронты», «биополитику», «самогеноцид» и «santa homo» (очевидная пародия на «homo sapiens») свидетельствуют о переходе от науки к конспирологической и мессианской риторике.
Утверждение о том, что «ЗРР у младенцев — результат деградационной биополитики», не подкреплено ни статистикой, ни ссылками на исследования. Более того, рекомендации ВОЗ по возрасту начала речи не изменились радикально; нормы варьируются в зависимости от культурного и лингвистического контекста, и возраст 2–3 лет для активной речи не является патологией.

Вывод: Вместо научного анализа — идеологическая интерпретация социальных явлений через призму апокалиптической риторики.

4. Нарушение принципов научной методологии

Отсутствие фальсифицируемости: Ни одно из центральных утверждений (например, «мир идеального существует как онтологическая реальность», «человечество — резервуарный вычислитель») не может быть проверено или опровергнуто эмпирически.
Отсутствие математического аппарата: Несмотря на упоминание «законов», «аттракторов», «фазовых переходов», автор не приводит ни одной формулы, ни одного графика, ни одной формальной модели. Ссылки на синергетику и теорию бифуркаций носят чисто риторический характер.
Неправомерная аналогия: Сравнение «майнинга криптовалют» с «афферентным синтезом» — ложная аналогия. В блокчейне майнинг — это вычислительная задача на доказательство работы; в нейронауках афферентный синтез — интеграция сенсорной информации для формирования целенаправленного поведения. Эти процессы не имеют ни структурного, ни функционального сходства.

Вывод: Работа не соответствует критериям научной методологии (эмпирическая проверяемость, формализуемость, воспроизводимость).

5. Искажение и манипулятивное использование авторитетов

Автор ссылается на П.К. Анохина, Д. Чалмерса, Г. Делёза, В. Вернадского, К. Маркса, В. Турчина и др., но:

Теория функциональных систем Анохина — это нейрофизиологическая модель целенаправленного поведения, не имеющая отношения к «миру идеального» или «вселенскому разуму».
«Трудная проблема сознания» Чалмерса касается объяснения субъективного опыта (qualia), а не онтологического статуса «идеального мира».
Делёз и Гваттари никогда не использовали термины «гаптическое» и «синтагматическое пространства» в контексте модели сознания как «двух резервуаров». Это вымысел автора.
В. Турчин (основатель метасистемных переходов) не формулировал «закон ТурчинаВопсона» — такого закона не существует.

Вывод: Автор использует имена известных учёных для создания иллюзии научной легитимности, искажая их идеи.

6. Политизация науки и биополитический утилитаризм

Статья завершается призывом к «новой биополитике», основанной на псевдотеории, что является прямым нарушением этических норм науки:

Наука не может быть инструментом для проектирования «биополитики», особенно если такая политика основана на ложных посылках (например, о «деградации» из-за ЗРР).
Утверждение, что «система образования — элемент аутопоэзиса коллективного сознания», не имеет ни биологического, ни социологического обоснования. Аутопоэзис (самовоспроизводство) — термин из теории живых систем (Матурана и Варела), применимый к клеткам, но не к «коллективному сознанию».

Вывод: Статья представляет собой попытку легитимировать идеологическую программу под видом научной теории.

Заключение

Фрагмент статьи Н.А. Журавлева не соответствует ни одному из критериев научности:

отсутствует эмпирическая база;
нарушена логическая и концептуальная строгость;
терминология используется произвольно и декоративно;
авторитеты цитируются с искажением;
вместо объяснения — метафизическая спекуляция и идеологическая риторика.

Такой текст не может быть допущен к публикации на научной конференции, тем более посвящённой сознанию — одной из самых сложных и строго исследуемых проблем современной науки. Его включение в программу «Сознание-2025» подрывает репутацию мероприятия и способствует распространению псевдонаучных мифов под прикрытием академического дискурса.

Стр. 234 сборника.

Креатрониум как вычислительный протоконструкт экзистенциальной интродинамики Колесников А.В.

ИФ НАН Беларуси, Минск, Беларусь andr61@mail.ru

Вводится термин «экзистенциальная интродинамика» для обозначения постоянного внутреннего движения сознания. Рассматриваются свойства экзистенциальной интродинамики. Предлагается непрерывная клеточно-автоматная модель, воспроизводящая эти свойства.

Психика и сознание находятся в постоянном внутреннем квазихаотическом движении.

Обозначим это постоянное внутренне движение термином экзистенциальная интродинамика. Экзистенциальная интродинамика – это фактически то, что мы ощущаем как внутреннее время и соотносим с этим внутренним временем все воспринимаемые нами внешние события. Экзистенциальная интродинамика – это как раз то, чем мы в конечном счёте более всего дорожим, воспринимая её собственно за сам процесс нашей субъективной жизни, которая представляет собой для каждого из нас наивысшую ценность.

Экзистенциальная интродинамика – это механическая первооснова ощущения "я", энергия и движитель внутреннего существования.

Что это такое и на чём может быть основано? Очевидно, что у современного ИИ этого нет. Искусственная нейросеть ещё не обладает переживанием внутреннего бытия.

Экзистенциальная интродинамика в зачатке, в потенции эволюционно возникает сразу с появлением животных организмов, активно существующих в реальном времени. Это изобретение генов и средство обеспечения их репликации. Физически экзистенциальная интродинамика представляет собой кооперативный биоэлектрический процесс, обладающий некоторым набором базовых свойств. Он рекурсивен, детерминирован, никогда не "устаёт", не замирает, не зацикливается и никогда не повторяется.

Для того, чтобы лучше понять, а впоследствии суметь воспроизвести мыслящее сознание, необходимо по крайней мере первоначально иметь некоторую модель, математический образец, вычислительный протоконструкт, который бы обладал каким-то набором этих базовых свойств. Нам представляется, что таковым протоконструктом может служить континуальный клеточный автомат с нелинейными правилами перехода.

Здесь yi,j – это ячейка массива следующего поколения; S – среднее значение окрестности ячейки xi,j текущей генерации; r – параметр. В основе функционирования данного клеточного автомата находится отображение [1], способное при определённых значениях параметра переходить к хаосу через серию бифуркаций изменения кратности периода.

Креатрониумом мы называем особое состояние данного типа континуальных клеточных автоматов, в которое они эволюционируют после переходного процесса (рис. 1).

Креатрониум как раз обладает тем набором естественных свойств, которые были нами обозначены в начале как неотъемлемые характеристики экзистенциальной интродинамики.

Статья А.В. Колесникова «Креатрониум как вычислительный протоконструкт экзистенциальной интродинамики» — это яркий пример научной несостоятельности, маскирующейся под формально-математическую модель сознания. Ниже приводится строгое, обоснованное и системное разоблачение этой несостоятельности по ключевым критериям научности: концептуальной точности, эмпирической обоснованности, математической корректности, методологической строгости и этической легитимности.

1. Терминологическая несостоятельность: изобретение псевдонаучных понятий

1.1. «Экзистенциальная интродинамика» — термин без определения и референта

Автор вводит термин «экзистенциальная интродинамика» как «постоянное внутреннее движение сознания», которое:

«мы ощущаем как внутреннее время... чем мы в конечном счёте более всего дорожим... энергия и движитель внутреннего существования».

Это — не научное определение, а философская метафора, смешанная с психоаналитическими и экзистенциалистскими оборотами («внутреннее время», «субъективная жизнь», «движитель бытия»). Нет ни одной ссылки на нейрофизиологические, психологические или когнитивные исследования, которые бы операционализировали этот термин.

❗️ Проблема: В науке термины должны быть операционально определены — то есть указывать на наблюдаемые или измеряемые процессы. Здесь же — чистая спекуляция.

1.2. «Креатрониум» — вымышленный объект без научного статуса

Автор называет особое состояние клеточного автомата «креатрониумом», но:

Термин не имеет ни одного упоминания в научной литературе.
Не существует базы данных, публикаций, экспериментов, где бы он использовался.
Это псевдоэвристическое название, призванное создать иллюзию новизны и глубины, аналогично «инфодинамике» в предыдущем тексте.

❗️ Проблема: Наука не признаёт произвольное введение терминов без теоретического и эмпирического обоснования. «Креатрониум» — это лингвистический фокус, а не научный объект.

2. Методологическая несостоятельность: отсутствие связи между моделью и объектом

2.1. Нет доказательства, что клеточный автомат моделирует «экзистенциальную интродинамику»

Автор утверждает, что континуальный клеточный автомат с нелинейными правилами перехода может служить «вычислительным протоконструктом» для воспроизведения сознания, потому что:

«он рекурсивен, детерминирован, никогда не "устаёт", не замирает, не зацикливается и никогда не повторяется».

Однако:

Эти свойства не уникальны для «экзистенциальной интродинамики» — они характерны для многих хаотических систем (например, логистического отображения, системы Лоренца).
Автор не показывает, как именно эти свойства связаны с субъективным опытом, осознанием «Я», переживанием времени или другими аспектами сознания.
Нет эмпирической проверки: нет экспериментов, сравнений с нейронными данными, поведенческими коррелятами.

❗️ Проблема: Модель не связана с объектом моделирования. Это — формальная игра с числами, выдаваемая за научную теорию.

2.2. Отсутствие математической строгости и корректности

Формула, приведённая в статье - это — неполное и некорректное описание алгоритма:

Не указано, какие значения принимает r — параметр, влияющий на динамику.
Не указано, как происходит итерация — последовательно по строкам? параллельно?
Не указано, какие начальные условия используются.
Не указано, что значит «переход к хаосу через серию бифуркаций» — автор ссылается на [1], но не приводит источника, и даже если бы привел — это не объясняло бы, почему именно эта система моделирует сознание.
Не показано, что система действительно никогда не повторяется — это требует доказательства в рамках теории динамических систем, а не декларации.

❗️ Проблема: Формула — это техническая шелуха без содержания. Без анализа устойчивости, аттракторов, чувствительности к начальным условиям — это просто числовая манипуляция.

3. Нарушение принципов научной рациональности: подмена объяснения метафорой

3.1. Связь с биологией — надуманная и необоснованная

Автор утверждает:

«Экзистенциальная интродинамика... эволюционно возникает сразу с появлением животных организмов... представляет собой кооперативный биоэлектрический процесс».

Но:

Нет ссылок на конкретные нейрофизиологические механизмы (например, генераторы ритмов, сети нейронов, нейромодуляторы).
Нет доказательств, что «кооперативный биоэлектрический процесс» обладает всеми заявленными свойствами («никогда не устаёт», «никогда не повторяется»).
Сравнение с ИИ — бессмысленно: современные ИИ не имеют субъективного опыта, но это не значит, что их нужно «моделировать» через хаотические автоматы — это логическая ошибка (non sequitur).

❗️ Проблема: Автор заменяет научный анализ биологическим мифом — «изобретение генов для обеспечения репликации» — без указания, как именно гены кодируют «экзистенциальную интродинамику».

3.2. Аналогия с хаосом — поверхностная и неверная

Автор ссылается на «переход к хаосу через бифуркации» — но:

Хаос в динамических системах — это детерминированный, но непредсказуемый режим, который не имеет отношения к субъективному опыту.
Нет доказательств, что человеческое сознание функционирует в режиме хаоса — это гипотеза, требующая подтверждения.
Даже если бы это было так — хаос не равен «экзистенциальной интродинамике». Это подмена понятий.

❗️ Проблема: Автор использует термин «хаос» как эвфемизм для сложности, не понимая его математического смысла.

4. Этическая и академическая несостоятельность: имитация науки

4.1. Отсутствие референсов и научной аргументации

Автор ссылается на источник [1] — но не указывает его. Это нарушает нормы научной этики.
Нет сравнения с существующими моделями сознания (Global Workspace Theory, Integrated Information Theory, Predictive Processing и т.д.).
Нет критики собственной модели — автор просто декларирует её «соответствие» свойствам сознания.

❗️ Проблема: Это — академический плагиат идеи, а не научное исследование.

4.2. Идеологическая нагрузка: «сознание как ценность»

Утверждение:

«Экзистенциальная интродинамика — это то, чем мы в конечном счёте более всего дорожим... наивысшая ценность»

— это метафизическое утверждение, а не научное. Наука не занимается оценкой ценностей — она описывает механизмы.

❗️ Проблема: Автор подменяет научное описание экзистенциальной риторикой, что является признаком псевдонауки.

5. Сравнение с предыдущим текстом: общие черты псевдонаучности

Как и в случае с Журавлёвым, здесь мы видим:

Изобретение новых терминов без определений.
Подмену научных моделей метафорами.
Использование математики как декора.
Отсутствие эмпирической проверки.
Идеологическую окраску.
Претензию на решение «трудной проблемы сознания» без понимания её сути.

Заключение

Статья А.В. Колесникова не соответствует ни одному из критериев научности:

Терминология — неопределённая, вымышленная.
Модель — формально-математически некорректная, без связи с объектом.
Методология — отсутствует эмпирическая проверка, контроль, сравнение с альтернативами.
Логика — содержит подмены понятий, ложные аналогии, декларативные утверждения.
Этика — нарушает нормы академической честности (отсутствие ссылок, имитация науки).

Стр. 246 сборника.

Общий принцип изоморфизма: алгебраическая модель сознания как системы Кулабухов В.С.

АО МНПК «Авионика», Москва, Россия kws0704@mail.ru

Показано, что алгебраическая теория сознания, формирующаяся на основе общего принципа изоморфизма, развивает результаты фундаментальных исследований в области нейрофизиологии и психологии и отвечает всем требованиям к научности.

Некоторые доминанты и методы решения «трудной проблемы сознания». Феномен сознания давно волнует ученых. Предпринимаются попытки его объяснения с позиций философии, психологии, нейрофизиологии, теории информации и других дисциплин. Однако «трудная проблема сознания», сформулированная Д. Чалмерсом [1] и характеризующая сложность объяснения того, как физические процессы в мозге порождают сознательные переживания и формируют субъективный опыт, пока не решена. Одна из современных научных доминант предполагает ее решение путем построения математических, алгебраических моделей и, в целом, математической теории сознания. В настоящее время «математическая и алгебраическая теория сознания» – не устоявшаяся дисциплина, а совокупность междисциплинарных попыток применить формальные математические структуры (алгебру, топологию, теорию категорий, теорию информации) для моделирования феномена сознания. Многие работы носят эвристический характер, публикуются на стыке философии, нейронауки, информатики и теоретической физики. Ключевыми сложностями этого подхода являются отсутствие общепринятого определения «сознания», верифицируемых коррелятов и невозможность прямой проверки многих моделей и теорий.

В качестве отдельного важного направления, позволяющего строить научнообоснованные, верифицируемые модели сознания, следует выделить мощное отечественное направление исследований, опирающееся на теории условного рефлекса И.П. Павлова [2], функциональных систем П.К. Анохина [3,4], работы по психофизиологии сознания Е.Н.Соколова [5], исследования в области когнитома - гиперсетевой модели мозгa К.В. Анохина [6,7]. Важным достоинством этого направления является не только фундаментальное изучение и исследование нейро- и психофизиологических механизмов восприятия и поведения, структуры функциональных систем организма, но и формирование требований, которым должны удовлетворять теории сознания, если они претендуют на научность. В частности, в работе [7] для организмов, обладающих сознанием, выделены пять принципиальных вопросов, на которые должна ответить объясняющая его научная теория:

каковы функции сознания, как сознание формируется в эволюции, как сознание созревает в ходе эмбриогенеза, как сознание развивается в процессах обучения, каково устройство сознания? Аналогичные требования сформулированы и зарубежными учеными [8,9].

Анализ показывает, что в рамках направления, исследующего методы математической формализации феномена сознания, весьма перспективной является разработка алгебраической теории сознания, начала которой изложены в докладе [10], опирающейся на общий принцип изоморфизма. На основе этого единственного аксиоматического принципа разработана фундаментальная алгебраическая теория систем [11]. По сути это математическая «теория всего» для систем - хорошо формализованная общая теория систем (ОТС), своего рода математическая философия систем, отвечающая как на фундаментальные вопросы, аналогичные указанным выше - о функциях систем (зачем возникают, либо создаются), их эволюции и структуре, - так и включающая прикладные методы решения задач применительно к системам любой природы. Один из выводов этой теории заключается в том, что любые проблемы природа решает путем порождения естественных, либо создания (человеком) искусственных целенаправленных систем. В докладе [10] показано, что на основе алгебраической теории систем [11] может быть раскрыта фундаментальная сущность феномена сознания и получены ответы на все поставленные учеными вопросы, то есть может быть создана научная математическая теория сознания. Далее, исходя из утверждений теории [11], предлагается развитие подхода [10] к математической формализации феномена сознания.

Основные положения алгебраической теории систем, основанной на общем принципе изоморфизма Общий принцип изоморфизма (ОПИ) [10,11] основывается на определении изоморфизма алгебраических структур, принятом в математике, и в этом смысле не является аксиоматическим. Рис. 1 иллюстрирует определение изоморфизма f:XY алгебраических структур X и Y. Единицы ex и ey могут быть разными и, например, в случае матриц не всегда являются единичными матрицами [11]. Отображение f:X→Y имеет обратное f‒1:Y→X, отвечающее равенствам f=f·ex, f‒1=ex·f‒1, f= ey f, f‒1=f ‒1·ey [11], доказывающим существование композиций отображений, реализующих изоморфизм.

Рис. 1. Иллюстрация изоморфизма

ОПИ, по сути, дает естественную, «физическую» интерпретацию определения изоморфизма. Пусть имеются некоторые входные и выходные «данные» X и Y об объекте, модель которого нам необходима. Пусть данные таковы, что удалось построить изоморфную модель f:XY. ОПИ гласит [11]: если существует минимальное отображение (модель) f, однозначно (изоморфно) объясняющее данные об объекте, то a) с точностью до модели-изоморфизма f эти данные являются полными и точными – имеет место изоморфизм данных;

b) модель f единственна, то есть если существуют другие изоморфные моделиобъяснения тех же данных, то эти модели изоморфны модели f – имеет место изоморфизм моделей.

ОПИ позволил сформулировать и доказать теорему о реализации [11], раскрывающую свойства композиций отображений более общего вида, показанного на рис. 2.

Рис. 2. Коммутативная диаграмма к теореме о реализации

Смысл теоремы о реализации заключается в том, что если найдется модель f:X→Y изоморфно отображающая данные X в данные Y и существуют отображения g:X→Z и h:Z→Y такие, что выполняется композиция f=hg, то отображения h и g в указанной композиции являются изоморфизмами с точностью до изоморфизма f. То есть даже если изначально, до включения в коммутативную диаграмму (КД), эти отображения не являлись изоморфизмами, после включения их в композицию и в КД, замыкающую изоморфизм f, они в этой КД приобретают все свойства изоморфных отображений. Наблюдается не что иное, как «системный эффект», эмерджентность – отображения в КД, характеризующей некоторую систему, приобретают новые свойства, то есть теорема о реализации изоморфизма композицией отображений позволяет научно объяснить природу возникновения этих основополагающих системных свойств. При этом основная функция и цель системы формализуется изоморфизмом f.

Теорема позволила формализовать определения всех понятий ОТС. Так формальная (абстрактная) система есть композиция hg=f, свойства которой, как целого, не сводятся к множеству свойств включаемых в систему отображений, а сами эти отображения приобретают в ней свойства, отсутствовавшие у них до включения в КД. Система реализует цель-изоморфизм не напрямую, что часто невозможно, а опосредованно - через композицию отображений. Одна и та же цель может быть реализована разными композициями - система не единственна. Существование разных «способов»-композиций достижения цели позволяет выбирать, оптимизировать систему, например, на основе «естественного отбора».

Но как только система выбрана и зафиксирована, у отображений, составляющих композицию, возникают единственные обратные.

Смысл теоремы реализации и состоит в доказательстве существования и единственности этих обратных: именно обратные и их композиция позволяют установить изоморфизм между X и Y, то есть доказать, что система реализует цель полностью и точно.

Возникновение обратных у отображений, не имевших их вне системы, означает появление у них в системе новых свойств, что и объясняет природу «системного эффекта» и эмерджентности.

Такие КД, как на рис.2, возникают во всех задачах теории систем: природа использует единый механизм решения проблем – все проблемы решаются путем создания систем. В качестве примеров можно привести известные основные принципы биологии – принцип «ключ-замок» и принцип комплементарности, - на основе которых реализуются системы самовоспроизведения живого в рамках полового размножения (мужская и женская особи «физически» составляют композицию взаимообратных отображений в системе реализации соответствующего изоморфизма или, на более низком уровне, двойная спираль ДНК, ветви которой также составляют композицию отображений в системе реализации изоморфизма, тождественно воспроизводящего совокупность «эгоистичных генов» [12]), системы работы ферментов, системы проникновения вирусов в клетки, системы работы мРНК-вакцин и др.

Формализуется этот механизм теоремой о реализации. На основе ОПИ создана алгебраическая теория систем, формализующая методы решения всех классических задач ОТС [11]. Сознание как формальная алгебраическая система. Сознание – система, целью которой является установление изоморфизма f между реальным объектом X и его образоммоделью Y, сформированным в результате обобщения свойств объекта, отражённых органами чувств, путём реализации этой цели-изоморфизма не напрямую, а посредством композиции («произведения») расширяющего и анализирующего «отображения восприятия» объекта рецепторами разных модальностей и последующего сужающего, синтезирующего «отображения интеграции» частных результатов восприятия в единый образ-модель объекта.

Затем реализуется верифицирующая композиция обратных отображений от образа-модели к реальному объекту, позволяющая генерировать контрольные воздействия-стимулы на объект и сравнивать его реакции с мыслимыми прогнозируемыми реакциями модели. По результатам сравнения образ-модель непрерывно уточняется, «обучается» в «потоке сознания» до тех пор, пока не станет адекватной, изоморфной реальному объекту. Как только соответствие устанавливается, цель сознания считается достигнутой и оно «выключается», образ-модель «погружается» в подсознание и далее применяется автоматически по принципу «стимул-реакция». Сознание является интегрированной системой в смысле [11], объединяющей процедуры наблюдения объекта и активного целенаправленного «управления» им с точностью до сформированной модели-образа.

Работа системы «сознание» во многом аналогична работе сенсорных механизмов в рамках локальных модальностей восприятия органов чувств: как только ощущаемый объект перестает изменяться («двигаться»), через некоторое время его ощущение нами, например, на ощупь, пропадает и в соответствии с законом Вебера-Фехнера возникает вновь лишь при превышении некоторого порога изменений в объекте, либо порога усилий, приложенных нами. Так и для сознания, как интегрального «системного ощущения» и «осознания» исследуемого объекта интереса, по-видимому, существует обобщение указанного закона, в соответствии с которым должен быть преодолен некоторый интегральный порог изменений в объекте, позволяющий сознанию опять «включиться» для корректировки соответствующей модели и достижения ее изоморфизма измененному объекту.

Для абстрактных объектов-ситуаций не всегда удается установить изоморфизм мыслимых, прогнозируемых моделей-образов ситуаций и «реальных» объектов-ситуаций, что вынуждает решать соответствующие проблемы с некоторой допустимой или даже с неизвестной степенью риска – величины (порога) несовпадения модели и объекта.

В узком смысле сознание есть композиция обратных отображений, которые возникают, существуют и «физически» реализуются в составе когнитома мозга с помощью отдельных «обратных нейронных сетей» в замкнутой системе (КД), реализующей изоморфизм-цель, устанавливающий в конечном счете взаимно однозначное соответствие между реальным объектом и его мысленным образом-моделью. Необходимость непрерывного построения мысленных моделей объектов и ситуаций реальности (в форме «субъективного опыта» и «переживаний»), то есть решения возникающих проблем, обусловлена требованием выживаемости в изменчивой и многообразной среде. Наличие высокоразвитого сознания у живых существ дает в этом смысле колоссальные преимущества. Такая алгебраическая структура системы «сознание», характеризующаяся прямыми и обратными связями, а также необходимостью мысленного прогнозирования реакций объекта, по сути, математически формализует структуру соответствующей, хорошо верифицированной функциональной системы П.К. Анохина.

Органом сознания является мозг, разделённый на две половины, между которыми устанавливается тождественное отображение (автоморфизм), являющийся необыкновенным изоморфизмом [11]. Необыкновенные изоморфизмы имеют все свойства обычных изоморфизмов, несмотря на то, что, например, в случае матриц их определитель равен нулю.

Кроме того, размер необыкновенного изоморфизма, возникающего в композиции, построенной на обычном изоморфизме, больше размера этого обычного изоморфизма, то есть больше размера изоморфизма между объектом и его образом-моделью.

«Необыкновенность» изоморфизма между половинами мозга является алгебраическим свойством, позволяющим использовать память в структуре прямой и обратной композиций отображений, и дополнить (ассоциировать) новые ощущения-восприятия исследуемого объекта с уже имеющимися результатами восприятия похожих объектов и более ранними восприятиями этого объекта.

Можно ли локализовать и выявить в мозгу области существования моделей для конкретных объектов? Вряд ли. Когнитом мозга, скорее всего, работает как целое в процессе функционирования системы сознание применительно к любому объекту (ситуации) – мозг голографичен. Потеря некоторых и даже многих областей мозга не приводит к разрушению моделей-образов, сформированных и изученных («освоенных» в процессе обучения) сознанием. В этом смысле мозг является высоконадежной и, выражаясь техническим языком, предельно отказобезопасной системой.

Вполне естественно возникает вопрос о соотношении разума, сознания, интеллекта. В рамках развиваемой теории можно получить ответ и на этот вопрос, но он выходит за рамки этой работы.

Сознание - это целенаправленный процесс, система, существующая только в динамике познавания объекта интереса, либо процесса решения некоторой интересующей субъекта проблемы. «Осознание», по сути, это вдруг возникшее «ощущение изоморфизма» той модели, которая сложилась в мозгу с соответствующим объектом реальности с точностью до информации от органов чувств, полученной об объекте и обобщенной в указанной модели.

Такое «ощущение изоморфизма» вызывает у исследователя настоящее наслаждение, так как формирование такого изоморфизма-цели невозможно напрямую, непосредственно, а реализуется опосредованно, достаточно трудоемким путем - путем формирования системы «сознание», результатом и целью функционирования которой и является изоморфизм между изучаемым явлением-объектом реальности и его «умозрительной», «осознанной» в мозгу моделью. Часто такое «ощущение изоморфизма» возникает неожиданно, в том числе и во сне, как озарение, «вспышка молнии», «эврика», что и вызывает определенное потрясение у человека - он после напряженной «умственной работы» (системы «сознание») понял, как объект «устроен», либо как решить стоящую задачу («проблему»), либо научился объектом управлять (велосипедом, автомобилем, самолетом). Факт и момент «осознания», наряду с решением проблемы установления изоморфизма («ощущение изоморфизма»), характеризует одновременно прекращение существования и «мысленной работы» соответствующей «системы сознание», реализовавшей свою цель, то есть решившей стоящую перед ней задачу - возникает ощущение, образно характеризующееся выражением «гора с плеч».

Таким образом, «модели сознания», построенные на основе ОПИ, позволяют математически формализовать «феномен сознания». Вообще, нервно-психическая деятельность является многоуровневой «системой систем», задачей которой является идентификация мира реальных объектов по их ощущениям-восприятиям с целью адекватного реагирования живых существ на проявления этих объектов в их нервнопсихическом восприятии в интересах выживания. Сознание является вершиной этой системы: задачей сознания является построение образов-моделей ранее не встречавшихся, новых объектов (явлений) и формирование знаний, навыков, а затем и умений для работы с такими объектами, а также решение новых проблем в отношении абстрактных объектов. Так как возможно построение разных систем, реализующих одни и те же изоморфизмы-цели, то у каждой особи формируется своя система-сознание («субъективный опыт»), свой мир образов-моделей и способов взаимодействия посредством этих моделей с реальными и/или абстрактными объектами. Формирование в сознании абстрактных моделей, каждая из которых представляет собой знание-информацию, создает возможность обмена этими знаниями и дополнительной уже более объективной верификации моделей внутри популяции посредством языковой коммуникации. Языковая коммуникация возникает в силу необходимости обмена информацией, представляющей собой знания об объектах, в интересах выживания популяции. Какая система-сознание наилучшая, решает естественный отбор - он является естественным оптимизатором, «выбирающим» наилучшее глобальное решение в отношении всей популяции применительно к глобальной цели - выживанию.

Такой «осознается» модель феномена «сознание» на языке алгебры в рамках ОПИ. На системном уровне изоморфизм этой модели «реальному сознанию», как явлению природы, представляется вполне установленным.

Заключение. Показано, что алгебраическая теория сознания, формирующаяся в рамках новой математической парадигмы в ОТС, основанной общем принципе изоморфизма, развивает проверенные временем результаты фундаментальных отечественных исследований в области нейрофизиологии и психологии и отвечает всем требованиям к научности.

I. Введение: предмет критики и методология анализа

Представленный текст — не научная статья, а псевдонаучный манифест, маскирующийся под формализованную теорию сознания. Он претендует на создание «алгебраической теории сознания» на основе «общего принципа изоморфизма» (ОПИ), утверждая, что эта теория «отвечает всем требованиям к научности», решает «трудную проблему сознания» и формализует нейрофизиологические процессы.

Наша задача — строго и обоснованно показать несостоятельность этого подхода, опираясь на:

Критерии научности (верифицируемость, фальсифицируемость, эмпирическая основа, логическая непротиворечивость);
Математическую корректность (определения, аксиомы, доказательства);
Философскую и методологическую адекватность (соответствие предмету исследования — сознанию);
Соответствие современным достижениям нейронаук и когнитивной науки.

II. Методологическая несостоятельность: отсутствие научного статуса

1. Отсутствие верифицируемых предсказаний

«...теория отвечает всем требованиям к научности»

Это ложное утверждение. Научная теория должна давать проверяемые предсказания, которые могут быть подтверждены или опровергнуты экспериментально. Автор не предлагает ни одного такого предсказания. Все утверждения носят тавтологический характер: «сознание — это система, которая реализует изоморфизм между объектом и моделью». Но что такое «изоморфизм» в контексте субъективного опыта? Как его измерить? Как проверить, что он «установлен»?

Пример:
Утверждение: «Как только соответствие устанавливается, цель сознания считается достигнутой и оно “выключается”» — не имеет операционального определения. Что значит «соответствие установлено»? Каковы критерии? Какие нейронные маркеры соответствуют этому состоянию? Никаких данных — нет.

→ Вывод: Теория не верифицируема → не является научной по критерию Поппера.

2. Отсутствие фальсифицируемости

Теория не содержит ни одного условия, при котором она могла бы быть опровергнута. Например:

Что произойдет, если в эксперименте будет показано, что сознание не требует «обратных отображений»?
Что, если мозг работает без «коммутативных диаграмм»?
Что, если «изоморфизм» не может быть измерен?

Автор не рассматривает ни одного контраргумента. Это метафизическая конструкция, а не научная теория.

3. Отсутствие эмпирической базы

Автор ссылается на работы Павлова, Анохина, Соколова — но не использует их данные, а лишь апеллирует к их авторитету. Нет ни одного эксперимента, ни одной нейрофизиологической корреляции, ни одного биологического механизма, который был бы формализован в рамках ОПИ.

Пример:
«Органом сознания является мозг, разделённый на две половины, между которыми устанавливается тождественное отображение (автоморфизм)» — это бессмысленная метафора. Где доказательство того, что полушария мозга связаны «автоморфизмом»? Что это значит для нейронов? Для синапсов? Для нейромедиаторов?

→ Вывод: Отсутствие связи с эмпирическими данными делает теорию нематериальной абстракцией.

III. Математическая несостоятельность: ОПИ как псевдоаксиоматика

1. Ложное представление об изоморфизме

Автор утверждает, что ОПИ «основывается на определении изоморфизма алгебраических структур, принятом в математике, и в этом смысле не является аксиоматическим».

Но это неверно.

В математике изоморфизм — это биективное отображение, сохраняющее структуру. Он не может быть "реализован" через композицию произвольных отображений, как утверждается в теореме о реализации.

Цитата:
«Если найдется модель f:X→Y изоморфно отображающая данные X в данные Y и существуют отображения g:X→Z и h:Z→Y такие, что выполняется композиция f=hg, то отображения h и g в указанной композиции являются изоморфизмами с точностью до изоморфизма f».

Это математически неверно.

Композиция двух отображений не обязана быть изоморфизмом, даже если результат — изоморфизм.
Пример: пусть f=h∘g , где f — изоморфизм, но g — не инъективно, h — не сюръективно. Тогда g и h не являются изоморфизмами.
Автор игнорирует условия обратимости и сохранения структуры.

→ Вывод: ОПИ основан на искажённом понимании изоморфизма — это математическая ошибка.

2. Неопределённость терминов

Что такое «данные X и Y»? Это сигналы? Нейронные активности? Символы? Никакого определения.
Что значит «изоморфизм данных»? Данные — это множества, но они не имеют алгебраической структуры, необходимой для изоморфизма.
Что такое «единицы ex и ey»? В матрицах? В функциях? В нейронах? Автор не уточняет.

Вывод: Теория построена на воздушных замках — неопределённых, неформализованных понятиях.

3. Теорема о реализации — псевдотеорема

Автор утверждает, что теорема объясняет «природу эмерджентности» и «системного эффекта». Но:

Нет формального доказательства. Только рисунок и словесные рассуждения.
Нет аксиоматической базы. ОПИ не является аксиомой, но и не выводится из чего-либо.
Нет связи с реальными системами. Почему «системы» должны быть представлены коммутативными диаграммами? Почему «эмерджентность» возникает именно так?

Вывод: Это псевдотеорема — набор красивых слов без математического содержания.

IV. Философская и когнитивная несостоятельность

1. Редукционизм и антропоморфизм

Автор сводит сознание к «изоморфизму между объектом и моделью». Но:

Что такое «модель» в мозге? Как она представлена? Каков её носитель?
Что такое «изоморфизм» в субъективном опыте? Если я вижу красный цвет — где здесь изоморфизм? С чем он изоморфен?
Почему «осознание» = «ощущение изоморфизма»? Это тавтология — переобозначение одного понятия другим.

Вывод: Автор не объясняет сознание, а переименовывает его в математические термины.

2. Проблема qualia игнорируется

«Трудная проблема сознания» (Д. Чалмерс) — это проблема qualia: почему физические процессы в мозге порождают субъективный опыт — красный цвет, боль, запах кофе.

Автор полностью игнорирует эту проблему. Он говорит: «сознание — это система, которая реализует изоморфизм». Но как изоморфизм порождает чувство боли? Никакого ответа.

Вывод: Теория не решает трудную проблему — она её обходит.

3. Голографичность мозга — миф

«Мозг голографичен... потеря областей не разрушает модели»

Это устаревший и ошибочный миф, восходящий к работам Карлпрахта и Лашли. Современная нейронаука показывает, что локализация функций существует, и повреждение определённых зон (например, Wernicke, Broca) приводит к специфическим нарушениям.

Вывод: Автор опирается на дискредитированные идеи.

V. Социологический и этический аспект: издевательство над наукой

Автор называет свою работу «научной», ссылается на «отечественные исследования», утверждает, что теория «отвечает всем требованиям к научности» — это ложь.

Нет экспериментов.
Нет данных.
Нет доказательств.
Нет связи с реальностью.
Есть только красивые слова и рисунки.

Это псевдонаучная пропаганда, маскирующаяся под математическую теорию. Она вредна, потому что:

Вводит в заблуждение студентов и молодых учёных.
Подрывает доверие к настоящей науке.
Использует авторитет настоящих учёных (Павлов, Анохин) для прикрытия собственной некомпетентности.

VI. Заключение: строгая оценка


Научность (верифицируемость)	❌ Не выполнено
Фальсифицируемость	❌ Не выполнено
Эмпирическая основа	❌ Отсутствует
Математическая корректность	❌ Ошибки в определениях и доказательствах
Философская адекватность	❌ Игнорирование qualia, тавтологии
Связь с нейронаукой	❌ Использование устаревших и ошибочных идей
Этическая ответственность	❌ Издевательство над наукой

Окончательный вывод:

Фрагмент статьи Кулабухова В.С. не является научным. Он представляет собой псевдонаучную конструкцию, построенную на искажённых математических понятиях, отсутствии эмпирической базы, игнорировании ключевых философских проблем и использовании авторитета настоящих учёных для прикрытия собственной некомпетентности.

Это не теория — это метафорическая игра в математику, лишённая научного содержания.

Стр. 262 сборника.

Аномальные свойства фазовых переходов в ментальном пространстве: бимодальная динамика пространственно-временных облаков при принятии решений Лубашевский И.А.1, Лубашевский В.И.

2 1 НИУ «Высшая школа экономики», Москва, Россия, ilubashevskii@hse.ru 2 TokyoInternationalUniversity, Tokyo, Japan, vlubashe@tiu.ac.jp

1. В последние время теория фазовых переходов широко применяется для описания человеческого принятия решений, математически представляемого в виде стохастических переходов между различными потенциальными ямами. Поскольку свойства когнитивных явлений, в том числе и принятие решений человеком, могут значительно отклоняться от предсказаний классической теории вероятности, в их моделировании находят применение методы квантовой теории открытых систем [обзоры 1,2].

В настоящей работе мы обращаемся к формализму математической феноменологии, развитому в [3], который является родственным квантовому подходу, но основывается на других принципах, включающих (i) психонейронный изоморфизм второго порядка [4], (ii) нейронные корреляты сознания [обзор 5], (iii) парадигму предиктивного кодирования [например, 6], (iv) теорию глобального нейронного рабочего пространства [обзор, 7] и (v) идеи теории сознания высшего порядка [обзоры 8].

2. В монографии [9] была сформулирована концепция пространственно-временных облаков {C(x,t)} для описания ментальных образов физических объектов, которая учитывает неопределённость человеческого восприятия пространственного положения и моментов времени t. Возникновение пространственно-временного облака C(x,t) является результатом подсознательного двухуровневого процесса обработки мозгом сенсорной информации, начиная с органов чувств и кончая крупномасштабными нейронными сетями.

Функционирование последних может быть связано с предсознательной обработкой сенсорной информации, которая происходит бессознательно, но доступна сознанию. Именно с предсознательной обработкой сенсорной информации может быть связано принятие решений человеком на основе чувственного восприятие наблюдаемых объектов.

Математическое описание этого процесса и является предметом представляемого исследования.

Для описания процесса предсознательной обработки сенсорной информации, в частности, для описания принятия решения связанного с чувственным восприятием наблюдаемой системы, вводится облачная функция Ψ(x,t), где x - точка фазового пространства рассматриваемого ментального явления Rx а t - текущий момент времени.

Предполагается, что пространственную структуру облачная функция Ψ(x,t) наследует от пространственно-временного облака C(x,t), а момент времени t, недоступный сознанию, принадлежит временному интервалу подсознательной обработки информации, т.е., временному интервалу t, связанному с неопределенностью человеческого восприятия момента времени t. Сравнение двух ментальных образов определяется как перекрытие

(1)

где момент времени t соответствует финальной стадии обработки информации, условие , <Ψ1 |Ψ2>=1 естественно, должно выполняться. Реализация величины x при активных действиях человека на основе ментального образа, определяемого пространственновременном облакам C(x,t), задается вероятностью

Следует отметить, что конкретное значение величины x, реализуемой в действиях человека, находится вне его сознательного контроля.

Полученное уравнение для облачной функции может быть записано как

где τ - характерное время обработки информации нейронными сетями мозга, а H эволюционный оператор нижние уровни которого определяют приоритет при выборе состояний системы для их реализации. В настоящей работе уравнение (3) обобщается на случай нормального оператора H, т.е., оператора удовлетворяющего коммутативному свойству HH+=H+H, собственные функции которого образуют полный базис в фазовом пространстве Rx и, кроме того, являются также собственными функциями сопряженного оператора H+. Собственные значения H и H+ являются сопряженными комплексными числами. Уравнение (3) является комбинацией уравнения Шредингера в комплексном времени и модели Лотка-Вольтерра, представляемой последним членом в (3). Введение этого члена оправдано принципиальной нелокальностью пространства ментальных образов [9].

Структура уравнения (3) обеспечивает сохранность нормировки облачной функции и равенство

где H'=(H+H+)/2. Равенство (4) демонстрирует, что процесс обработки сенсорной информации приводит к локализации облачной функции на нижнем уровне оператора , а стремление к нулю левого члена равенства (4) может быть использовано как критерий завершения процесса обработки информации.

3. В завершении работы, в качестве примера, рассматриваются переходы между двумя потенциальными ямами, которые представляют две опции человеческого выбора и переходы между ними не зависят от потенциального барьера между ямами. Иными словами, предполагается, что оператор H допускает представление

H=W1+W2+T, (5)

где спектр оператора Wk (k=1,2) ограничен снизу собственным значением Ek=E'k+iE''k, отвечающим собственной функции ψk(x). Взаимная удаленность операторов W1 и W2 в пространстве Rx описывается условиями W1ψ2(x)=0 и W2ψ1(x)=0. Следует отметить, что локализация оператора Wk в пространстве Rx определяется нижним уровнем обработки сенсорной информации, которая не доступна сознанию и формирует потенциальный рельеф для предсознательной динамики облачной функции [3]. Оператор T учитывает тот факт, что обработка сенсорной информации осуществляется как целостный процесс [10].

Математически, это утверждение описывается как допущение, что каждая часть облачной функции несет в себе информацию об этой функции в целом, или как оператор

где ядро T(x-x') является медленно падающей функцией своих аргументов.

В работе численно исследовалась относительно медленная динамика выбора человека, которая представляется как динамика облачной функции Ψ(x,t)=a1(t)ψ1(x)+a2(t)ψ2(x) , (7)

где в начале быстрой фазы распознавания выбирается опция 1, т.е., полагается, что a1 |t=0 =1, а дальнейший выбор происходит между двумя близкими опциями, полагая E'k = ±Δ для k=1,2, T11=T22=0, T12=T21=T и H=(1+iω)H'. Рисунок 1 иллюстрирует полученные результаты. Следует отметить, что показанные переходы происходят независимо от потенциального барьера W1 ∩W2 между W1 и W2. Более того, нелокальное взаимодействие T отвечает только за «затравочное» перераспределение облачной функции между потенциальными ямами W1 и W2. Как только произведение |a1a2| перестает быть исключительно малым, взаимодействием T можно пренебречь.

Рис. 1. Немонотонность предсознательного процесса обработки сенсорной информации, которая может объяснить изменение выбранного решения в процессе реализации этого решения [11].

1. Проблема терминологической и концептуальной неопределённости

1.1. Неопределённость ключевых понятий

В тексте вводятся такие центральные понятия, как «ментальное пространство», «пространственно-временные облака», «облачная функция Ψ(x,t)», «предсознательная обработка», «нижний уровень оператора», но ни одно из них не определяется формально или хотя бы операционально. Вместо этого используется метафорическая и интердисциплинарная терминология без чёткого указания на:

какие именно физические или нейронные величины соответствуют переменным x , t ;
какова размерность и топология пространства Rx ;
что означает «потенциальная яма» в контексте ментальных состояний — аналогия с физикой не сопровождается обоснованием применимости.

Научный стандарт требует, чтобы новые понятия либо сводились к уже измеримым величинам, либо сопровождались гипотезами, допускающими эмпирическую проверку. В данном случае это не выполнено.

1.2. Смешение метафор и формализма

Авторы используют формальный аппарат, напоминающий квантовую механику (операторы, собственные функции, уравнения эволюции), но не соблюдают его внутреннюю логику:

Уравнение (3) описывается как «комбинация уравнения Шрёдингера в комплексном времени и модели Лотки–Вольтерры», однако:

Уравнение Шрёдингера в комплексном времени не является стандартным объектом ни в квантовой механике, ни в теории открытых систем.
Модель Лотки–Вольтерры описывает взаимодействие популяций; её включение в уравнение эволюции волновой функции без обоснования механизма аналогии (например, через нелинейные члены в плотности вероятности) выглядит произвольным.

Утверждается, что нормировка облачной функции сохраняется, но не приводится доказательство этого утверждения, несмотря на наличие неэрмитового оператора H и нелинейного члена.

Это нарушает принцип математической строгости: если используется уравнение, похожее на дифференциальное уравнение в гильбертовом пространстве, должны быть указаны:

класс функций, в котором ищется решение;
условия на оператор H (ограниченность, замкнутость и т.п.);
доказательство существования и единственности решения.

2. Проблемы интерпретации и связи с эмпирической реальностью

2.1. Отсутствие эмпирической базы

Хотя работа ссылается на нейронаучные концепции (предиктивное кодирование, глобальное рабочее пространство и др.), никакой связи между введённой «облачной функцией» и измеримыми нейронными или поведенческими данными не установлено. В частности:

Не указано, как можно измерить Ψ(x,t) или хотя бы ∣Ψ(x,t)∣2 .
Не предложено, как проверить гипотезу о «независимости переходов от потенциального барьера» в эксперименте.
Утверждение о том, что «конкретное значение величины x , реализуемой в действиях человека, находится вне его сознательного контроля», не подкреплено ссылкой на данные (например, Libet-эксперименты), и не объяснено, как это следует из уравнения (3).

Это делает теорию непроверяемой в принципе, что противоречит критерию фальсифицируемости Поппера — одному из ключевых критериев научности.

2.2. Некорректная аналогия с квантовой механикой

Авторы отмечают, что их подход «родственен квантовому», но «основан на других принципах». Однако:

Используется скалярное произведение ⟨Ψ1∣Ψ2⟩ , нормировка, операторы со спектральным разложением — всё это заимствовано из гильбертова формализма.
При этом не объяснено, почему в ментальном пространстве должны выполняться аксиомы гильбертова пространства (линейность, полнота, существование скалярного произведения).

Без этого использование квантово-подобного аппарата выглядит формальной аналогией без физического или когнитивного обоснования. Такой подход подвергался критике в литературе (см., например, T. Maudlin, “Can the World Be Only Wavefunction?” или критику квантовых моделей сознания со стороны нейрокогнитивистов).

3. Проблемы внутренней логики и выводов

3.1. Несогласованность утверждений

В разделе 3 утверждается, что переходы между ямами не зависят от потенциального барьера, но при этом:

Вводятся операторы W1,W2 , которые «формируют потенциальный рельеф».
Условия W1ψ2=0 , W2ψ1=0 предполагают ортогональность носителей ψ1 и ψ2 , что эквивалентно бесконечному барьеру в стандартной квантовой механике.

Таким образом, утверждение о «независимости от барьера» противоречит самой постановке задачи: если носители функций не перекрываются, то переход возможен только за счёт нелокального оператора T . Но тогда переход полностью определяется структурой T , а не «независим от барьера» — барьер просто заменён другим механизмом.

3.2. Отсутствие анализа масштабов и параметров

В численном примере используются параметры Ek′=±Δ , T12=T , но:

Не указаны характерные масштабы Δ , T , τ .
Не обсуждается, как эти параметры связаны с реальными временными масштабами принятия решений (мс, секунды?).
Не исследуется устойчивость результатов к вариации параметров.

Это делает численный пример иллюстративным, но не предсказательным.

Заключение

Приведённый фрагмент содержит попытку формализации когнитивных процессов с использованием междисциплинарного аппарата. Однако с точки зрения научной строгости он страдает от:

Отсутствия формальных определений ключевых понятий;
Некорректного или метафорического использования математического формализма без соблюдения его внутренних требований;
Отсутствия связи с эмпирическими данными и возможности фальсификации;
Логических несогласованностей в постановке задачи и интерпретации результатов.

Эти недостатки не позволяют считать представленную модель научно состоятельной в текущей форме. Для повышения её научной ценности требуется:

чёткая операционализация всех вводимых величин;
строгое математическое обоснование уравнений эволюции;
формулировка проверяемых гипотез и их сопоставление с поведенческими или нейрофизиологическими данными.

Стр. 266 сборника.

Необходимые условия и математические модели формирования сознания, их физические основы, реализация для искусственного интеллекта и мозга Мазуров М. Е.

Российский Экономический Университет им. Г.В. Плеханова mazurov37@mail.ru

Из-за обилия формул и иллюстраций текст статьи здесь не приводится и доступен на стр. 266 сборника.

1. Некорректное применение теоремы аппроксимации функции многих переменных функцией одной переменной

Утверждение в статье:

«Функция двух переменных, удовлетворяющая условию Липшица, может быть аппроксимирована функцией одной переменной…»

Научная проблема:

Это утверждение вводит в заблуждение и нарушает фундаментальные положения теории приближений.

Классическая теорема Колмогорова–Арнольда (1957) утверждает, что любая непрерывная функция f(x1,…,xn) на компакте может быть представлена в виде конечной суперпозиции функций одной переменной и сложения:

То есть аппроксимация возможна только через композицию, а не через одну скалярную функцию от одного аргумента, как подразумевается в статье.

В статье же утверждается возможность прямой редукции f(x,y)≈F(N) , где N — линейный индекс пикселя. Это не аппроксимация, а перекодирование данных (линеаризация изображения). При этом теряется топологическая структура двумерного пространства (соседство пикселей), что критично для распознавания образов.
Вывод: использование термина «аппроксимация функции многих переменных функцией одной переменной» в данном контексте математически некорректно и вводит читателя в заблуждение относительно сути метода.

2. Необоснованное отождествление бинарного кода изображения с «когом»

Утверждение:

«Получаем единую бинарную последовательность, которую будем называть кодом изображения… это и есть ког».

Проблема:

В нейронауке ког (cognit), по К. В. Анохину, — это распределённая функциональная нейронная ассамблея, сформированная на основе когнитивного опыта, обладающая динамической устойчивостью, ассоциативностью, контекстной модуляцией и способностью к реактивации.
В статье же ког сводится к статическому бинарному вектору, полученному путём линейной развёртки и пороговой дискретизации. Такой вектор:

Не содержит информации о временной динамике активации;
Не отражает связей между нейронами (синаптических весов, дендритной архитектуры);
Не обеспечивает ассоциативную память или генерацию нового содержания — ключевые признаки когнитивных структур.

Вывод: предложенная модель не соответствует определению кога, принятому даже в самой цитируемой работе Анохина [1]. Это терминологическое смешение, ведущее к концептуальной подмене.

3. Отсутствие связи между «моделью долговременной дендритной памяти» и современными представлениями о нейропластичности

Утверждение:

«Уравнение прямой в трёхмерном пространстве описывает распространение дендритов…»

Проблема:

Рост дендритов — сложный биохимический и биофизический процесс, регулируемый:

молекулами-гидами (netrins, semaphorins, ephrins);
активностью нейрона (Ca²⁺-зависимые пути);
глиальными сигналами;
активностью соседних синапсов (локальная трансляция белков и др.).

Описание этого процесса уравнением прямой (линейной геометрической траекторией) игнорирует всю сложность морфогенеза нейронов. Дендриты не растут по прямым линиям, а формируют высоко разветвлённые древовидные структуры с нелинейной динамикой.
Правило Хебба («нейроны, которые активируются вместе, соединяются вместе») относится к изменению эффективности синапсов, а не к геометрическому росту дендритов по прямой.
Вывод: модель «дендритной памяти» в статье не имеет отношения к реальной нейробиологии и представляет собой упрощённую метафору, ошибочно представленную как математическая модель.

4. Некорректное использование интегральных уравнений Вольтерра

Утверждение:

«Когнитом описывается системой интегральных уравнений Вольтерра… ядра зависят от одного параметра N».

Проблема:

Уравнения Вольтерра второго рода имеют вид:

Они моделируют каузальные процессы с памятью, где текущее состояние зависит от истории прошлых состояний.

Однако в статье ядро K(N,l,t) объявляется зависящим только от индекса N, что нарушает принцип причинности и локальности: ядро не зависит от времени прошлых состояний s<t , а только от «номера нейрона».
Это превращает уравнение в алгебраическую подстановку, а не в динамическую систему с памятью. Таким образом, термин «интегральное уравнение Вольтерра» используется формально, без соблюдения его математического смысла.
Вывод: заявленная «вторая математическая модель» не является корректным применением теории интегральных уравнений.

5. Отсутствие эмпирической или вычислительной валидации

Все модели (когов, линкеров, памяти, синхронизации) не сопровождаются:

сравнением с нейрофизиологическими данными (ЭЭГ, фМРТ, single-unit recording);
вычислительными экспериментами на реальных данных;
количественной оценкой параметров (например, как выбирается порог 37 на рис. 6?).

Утверждение о «100% точности распознавания» [6] сделано без указания условий, базы данных, метрик или сравнения с baseline-методами (например, CNN). Это ненаучно, так как не позволяет воспроизвести или проверить результат.

Заключение

Фрагмент статьи содержит серьёзные концептуальные, математические и нейробиологические недостатки:

Некорректное использование математических теорем (аппроксимация, интегральные уравнения).
Подмена нейробиологических понятий (ког → бинарный код).
Упрощение сложных биологических процессов до геометрических метафор без обоснования.
Отсутствие эмпирической или вычислительной проверки.

Эти недостатки не позволяют рассматривать предложенные модели как научно состоятельные в рамках современных стандартов когнитивной нейронауки, математического моделирования или машинного обучения.

Критика направлена не на дискредитацию, а на выявление пробелов, которые необходимо устранить для повышения научной строгости и соответствия междисциплинарным стандартам.

Стр. 275 сборника.

Простота и сложность получения и использования знаний, составляющих основу живой самоорганизации Малинецкий Г.Г., Смолин В.С.

Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН gmalin@keldysh.ru, smolin@keldysh.ru

Сознательное управление получением и использованием знаний в сложной среде Малинецкий Г.Г., Смолин В.С. Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН gmalin@keldysh.ru, smolin@keldysh.ru

Процессы самоорганизации в живой природе и деятельности цивилизации основаны на использовании знаний, которые надо как сохранять, так и улучшать. Знания достаточно легко получать про простые компоненты сложной среды, характеризуемые малым (<10) числом параметров. При этом структура знаний основывается на иерархической декомпозиции ситуации, сложившейся в локальной части сложной среды. Декомпозиция возможна только на основе уже накопленных знаний, поэтому процесс накопления и совершенствования иерархической системы знаний сложный. Правильность полученных знаний проверяется на основе сравнения результатов действий с их прогнозом. Предлагается развитие идеи «акцептора действия» П.К. Анохина в приложении к иерархической системе знаний, «механизм иерархического акцептора», МИА.

Введение. Второй закон термодинамики, в отличие от универсальных законов вроде тяготения, действует только в изолированных системах. Процессы самоорганизации, такие как образование звезд, планет или рост кристаллов, не нарушают закон неубывания энтропии, так как происходят в открытых системах и реализуются физическими законами, не относящимися напрямую к термодинамике. Однако наибольший интерес представляют явления живой (размножение организмов, эволюция) и цивилизационной (воспроизводство общественных отношений, прогресс науки и технологий) самоорганизаций. Ключевая особенность этих процессов — их основа на получении, сохранении и использовании знаний. Далее ставятся вопросы о природе знаний: что они собой представляют, в чем их математические аспекты, чем они отличаются от данных и информации, почему их нужно организовывать иерархически и использовать под сознательным контролем, — на них мы дадим свои ответы.

Определения данных, знаний и информации. Предлагаемые определения можно рассматривать как развитие идей Д.И. Дубровского о том, что информация нематериальна, но может быть использована в качестве связующего звена между материей и сознанием. Давид Израилевич считал, что такой подход позволяет теоретически корректно решить главный вопрос о связи явлений субъективной реальности (которым, по его мнению, нельзя приписывать физические свойства) с мозговыми процессами и объяснить психическую причинность [1]. Он считал любые описания информацией и стоял на позиции, что информация нематериальна, но всегда сохраняется и обрабатывается материальными средствами.

Поскольку наш институт (ИПМ им. М.В. Келдыша РАН) занимается прикладными проблемами, мы оставим рассмотрение нематериальных явлений философам и будем рассматривать только материальные описания - представление свойств объектов и явлений другими материальными носителями. Описания могут существовать независимо от объектов/субъектов их использующих, тогда они являются данными, из которых одни объекты/субъекты могут извлечь знания и информацию, а другие – нет. Знания – это тоже описания в некоторой материальной форме, согласованной со свойствами объекта/субъекта, и позволяющей ему использовать эти описания для формирования своих действий. А информация – извлекается из данных на основе знаний и позволяет осуществить выбор, какие знания следует применить для преобразования поступающих данных в знания. Если коротко, то:

К, веса связей в нервной системе и память компьютера несут данные, но они могут быть использованы как знания и информация только в исправно работающих живой клетке, организме или компьютере. Все знания в материальных био- и ноосфере основаны на устойчивом функционировании живых организмов, человеческих сообществ и компьютерной техники и в случае вымирания жизни и краха цивилизации некоторое время будут сохраняться в виде данных, которые некому будет реализовать как знания.

Необходимость сохранения и использования материальных носителей знаний в процессах живой самоорганизации. Аналогично тому, что знания без нормального функционирования систем, способных их использовать для формирования своих действий превратятся в данные, так и эти системы без носителей знаний не смогут осуществлять свои действия, включая воспроизведение и распространение знаний.

Обязательность приобретения и распространения новых знаний. Даже если бы между носителями знаний отсутствовала бы конкуренция, всё равно процесс сохранения знаний требовал бы постоянной коррекции. Поскольку при использовании и воспроизведении материальных носителей знаний неизбежно внесение, пусть небольших, но ошибок. Если знания многократно задублированы, необходимо, чтобы сохранялись знания, позволяющие выполнять более эффективные действия. До сих пор сохранение «лучших» знаний обеспечивалось естественным отбором как среди живых организмов, так и человеческих сообществ. Неудачные ветви эволюции и развития институтов цивилизации отмирают, приводя к потере некоторых полезных знаний, но в целом большую вероятность сохранения имеют более эффективные системы знаний.

Сложная среда и её простые компоненты. Сложная среда содержит огромное число (N>100) независимых параметров, но её можно изучать, выделяя из неё более простые компоненты. Каждая такая компонента описывается небольшим набором параметров (N<10).

Для малого числа параметров в ограниченном диапазоне возможно построить статистически достоверные таблицы зависимостей между их изменениями. Эти таблицы знаний можно использовать напрямую или преобразовывать в алгебраические формулы. Однако изучение сложной среды как единого целого с её огромным количеством параметров принципиально невозможно: размер необходимой таблицы всех зависимостей и время для её заполнения несоизмеримо больше размеров и возраста Вселенной. Эта оценка показывает, что познание безгранично, поскольку его "границы" недостижимы. Свойства простых компонент изучать легко, но только после их выделения из сложной среды. Для выделения полезно наблюдать компоненты в локальных ситуациях (например, лабораторных), где локальные свойства сложной среды проще и свойства других компонент (которых не много) уже известны.

Иерархическая структура знаний. Взаимодействие между простыми компонентами (или его отдельные свойства) тоже часто может быть описано небольшим числом параметров и тогда легко поддаётся изучению зависимостей между этими параметрами. Знание зависимостей между параметрами взаимодействий позволяет строить модели развития локальных ситуаций в сложной среде с участием нескольких простых компонент при условии знания свойств каждой компоненты.

Иерархическая структура знаний позволяет не только объединять в единую модель несколько компонент сложной среды, но и строить более продолжительные по времени процессы моделирования. Каждый уровень иерархического представления знаний строит свои, разной степени абстрактности, модели развития событий при выполнении различных действий. Это иерархическое развитие идей П.К. Анохина о предсказании результатов действий, «акцепторе действия» [2], когда прогнозы на разных уровнях многоуровневого иерархического акцептора (МИА) делаются для разных параметров и целей их изменения.

Взаимодействие уровней МИА. Каждый уровень L МИА строит предсказания, в какое состояние должны прийти значения переменных нижележащего уровня L-1 при выполнении действий, соответствующих знаниям, наиболее подходящих для текущей локальной ситуации в сложной среде. Можно рассматривать прогноз как постановку цели – в какое состояние должны прийти переменные уровня L-1 при выполнении уровнями L-2 и ниже действий в соответствии с целями, которые проставит им уровень L-1. С понижением уровня предсказания (цели) становятся более простыми и менее затратными, в том числе и по времени выполнения, поэтому для достижения целей, поставленных уровнем L, уровень L-1 ставит уровню L-2 несколько последовательных целей.

Режимы работы МИА и важность непрерывного управления режимами раздельно по уровням. Каждый уровень МИА может делать прогнозы результатов действий в двух режимах: непосредственной аппроксимации (ассоциации) и путём проверки правильности прогноза уровня L моделированием возможности (и затрат) достижения нескольких целей уровня L-1, разнесённых по времени и пространству. Задействование нижележащих уровней в процесс моделирования требует времени, и чем больше уровней задействовано и больше вариантов моделируется, тем выше временные затраты, но моделирование с использованием знаний нижних уровней позволяет сделать более правильный выбор цели уровня L-1.

В сложной среде не может быть абсолютно точных прогнозов, поэтому важно постоянно контролировать соответствие результатов действий поставленной цели (прогнозу) и наоборот, соответствие цели достигнутым результатам. Поскольку МИА содержит несколько уровней, то если поставленную нижним уровням L-2 цель уровня L-1 не удаётся достигнуть, то не обязательно менять цели верхних уровней L. Достаточно попробовать найти другие подцели уровня L-1 (все знания, соответствующие состоянию параметров L-1 и цели уровня L перепробованы), то только тогда надо менять цели уровня L. Может быть и другая причина изменения цели уровня L. Если параметры уровня L-1 пришли в состояние, для которого у уровня L есть лучшая (чем ранее поставленная) цель.

Управление изменением целей на разных уровнях и режимами выбора новых целей наиболее естественно сопоставить с психической функцией сознательного контроля [3].

Необходимость непрерывного «сознательного» управления режимами МИА раздельно по уровням усложняет процесс использования и получения знаний, но даёт значительные преимущества в точности прогнозирования результатов действий и выборе лучших целей.

Необходимость декомпозиции сложной среды. Использование механизмов управления МИА может быть основано только на знаниях, получение которых возможно только для простых компонентов сложной среды. В свою очередь, получение и использование знаний невозможно без иерархической декомпозиции, для осуществления которой рационально использовать нейросетевые алгоритмы и постепенное накопление знаний. Более подробно данные вопросы рассмотрены в [4].

Критика сосредоточена на концептуальной и терминологической некорректности, связанной с использованием понятия «знания» применительно к непсихическим уровням организации живой материи, что противоречит общепринятым в когнитивных науках, философии сознания и биологии определениям.

1. Центральное проблемное утверждение

«Ключевая особенность этих (живой организации) процессов — их основа на получении, сохранении и использовании знаний.»

Это утверждение является фундаментальным для всей аргументации статьи. Однако оно содержит категориальную ошибку: оно приписывает психическое свойство — наличие знаний — непсихическим системам, таким как клетки, организмы (вне контекста сознания), а также процессам биологической эволюции и даже цивилизационной самоорганизации в целом.

2. Определение «знания» в научном контексте

В когнитивных науках, философии сознания и психологии знания (knowledge) традиционно понимаются как осознаваемые или потенциально осознаваемые репрезентации, которые:

предполагают субъекта-носителя;
связаны с интенциональностью (направленностью на объект);
требуют интерпретации и использования в целях действия или рассуждения;
отличаются от данных (raw data) и информации (structured data) именно наличием семантического содержания, доступного субъекту.

Согласно классической эпистемологии (например, определение Платона, развитое в аналитической философии), знание — это обоснованное истинное убеждение (justified true belief). Даже в ослабленных современных трактовках (например, в когнитивной науке) знание предполагает когнитивную систему, способную к репрезентации, обучению, обобщению и целенаправленному использованию информации.

Критически важно: биологические системы без психики (например, бактерии, растения, клетки) не обладают знаниями в этом смысле. Они могут обрабатывать информацию, реагировать на стимулы, хранить генетическую «память», но это не эквивалентно знанию, поскольку отсутствует осознание, интерпретация, интенциональность.

3. Некорректное расширение термина «знания» в статье

Авторы предлагают собственное определение:

«Знания – это тоже описания в некоторой материальной форме, согласованной со свойствами объекта/субъекта, и позволяющей ему использовать эти описания для формирования своих действий.»

Это определение сливает понятия «знание», «информация» и «функциональная структура». Например:

Генетический код содержит информацию, но не знания — он не «знает» ничего о белках, которые кодирует; он просто функционирует по биохимическим законам.
Нейронные веса в мозге или в искусственной нейросети — это параметры модели, а не знания в философском или когнитивном смысле, пока они не интерпретируются субъектом.
Кристалл, растущий в растворе, «реагирует» на условия среды, но не «использует знания».

Такое расширение термина лишает его эпистемологической специфики и приводит к антропоморфизации неживых и непсихических систем. Это нарушает принцип онтологической ясности, требуемый в научной дискуссии.

4. Последствия терминологической некорректности

Использование слова «знания» применительно к непсихическим процессам:

затушёвывает границу между биологической адаптацией и когнитивной деятельностью;
подменяет объяснение механизмов (например, естественного отбора, гомеостаза, нейронной пластичности) метафорическим языком, который создаёт иллюзию понимания, но не добавляет объяснительной силы;
препятствует точной формализации — невозможно построить математическую модель «знания» в клетке, если не уточнить, что под этим подразумевается (а в статье это не сделано).

Авторы ссылаются на П.К. Анохина и его концепцию «акцептора действия», которая действительно относится к нейрофизиологическим механизмам прогнозирования у животных с ЦНС. Однако распространение этой модели на все уровни живой организации, включая не нервные системы, является неправомерной экстраполяцией.

5. Альтернативная, научно корректная терминология

Для описания процессов в непсихических живых системах следует использовать термины, принятые в биологии и теории информации:

Генетическая информация — в ДНК;
Функциональные структуры — белки, метаболические пути;
Адаптивные реакции — гомеостаз, таксисы, иммунный ответ;
Эволюционная память — в виде отбора генотипов;
Информационные процессы — в рамках теории Шеннона или семиотики (биосемиотика, например, у К. Кюль).

Эти понятия не требуют приписывания знаний и позволяют строго описывать самоорганизацию без антропоморфных метафор.

6. Заключение

Утверждение о том, что «ключевая особенность живой организации — основа на получении, сохранении и использовании знаний», научно несостоятельно, поскольку:

Нарушает семантическую строгость термина «знания», который в научной традиции относится к психическим (или по крайней мере когнитивным) явлениям;
Приписывает психические свойства непсихическим системам, что ведёт к категориальной ошибке;
Заменяет точные биологические механизмы метафорическим языком, снижая объяснительную и предсказательную ценность модели.

Для сохранения научной строгости авторам следует:

либо ограничить применение термина «знания» только к системам с доказанной когнитивной или сознательной деятельностью (человек, высшие животные);
либо ввести новое, чётко определённое понятие (например, «функциональная информация», «адаптивная структура»), избегая использования термина «знания» вне его эпистемологического контекста.

Без такой коррекции концептуальная основа статьи остаётся философски и научно уязвимой, несмотря на интересные идеи о иерархии и моделировании.

Стр. 292 сборника.

«Эмансипация сознания»: к вопросу об этических доминантах Мерзляков С.С.

МГУ им. Ломоносова, Москва, Россия merzliakovs@gmail.com

«Трудная проблема» сознания – это современная версия классической философской проблемы сознание-тело. Суть проблемы заключается в отсутствии в настоящее время сколь либо общепринятого представления о том, как можно объяснить субъективные данные на языке физикализма: каким образом физические процессы порождают приватный мир; каким образом идеальные представления становятся причиной изменений в физическом мире и становятся ли [7]. Одним из аспектов «трудной проблемы» сознания является вопрос о том, какую функцию сознание выполняет и выполняет ли вообще. С одной стороны, сознание может выполнять некоторую функцию и являться эволюционным приобретением, с другой стороны, сознание может оказаться эпифеноменом физических процессов.

В настоящее время существуют две разнонаправленных тенденции в исследованиях сознания. При этом в общественном сознании, в том числе коллективном научном, доминирует первая, а вторая незаслуженно занимает маргинальное положение. При этом с точки зрения логики и актуальных научных представлений о структуре мира они обе равноправны: они обе могут быть ошибочными. Первая тенденция заключается в наделении сознанием в том числе нечеловеческих объектов. Логика развития науки о живом указывает на связь человека и других животных в том числе и касательно отдельных когнитивных операций: то, что раньше считалось исключительной способностью человека в настоящее время обнаруживается и у других видов – разница между человеком и животными не качественная, а количественная. Накопленные знания о способностях животных позволяют сделать вывод, что в случае сознания и его гипотетической функции ситуация та же: по крайней мере некоторые животные обладают сознанием. Это представление является научным и философским мэйнстримом и оформляется в виде юридических норм, проектов и содержащих этические положения деклараций [1; 2; 3]. Движение в этом направлении приводит тому, что условно можно назвать «эмансипацией сознания»: сознанием наделяются некоторые животные; начинаются дискуссии об искусственных носителях сознания;

закономерным итогом становится обсуждение современных вариантов панпсихизма. Таким образом оформляется отказ от представления о человеческой исключительности [8]. Эта тенденция оказывается приемлемой и оформленной в виде «жестких» этических конструкций идеологемой. Однако второй тенденцией является противоположная:

расширяется пространство бессознательных когнитивных операций. То есть оказывается, что те операции, которые раньше считались нуждающимися в сознании, могут успешно выполняться в «бессознательном» режиме. Например, математические операции [6], либо феномен «слепого воображения» - афантазия [4]. Эта тенденция в совокупности с отсутствием каких-либо оформленных представлений о природе взаимодействия ментального и физического вступают в противоречие с первой тенденцией и ограничивает нашу возможность как наделять сознанием отличные от человека объекты мира (животных, машину или мир в целом), так и ограничивать потенциальную онтологическую исключительность человека. Однако, несмотря на свою жизнеспособность и научную строгость, эта тенденция оказывается маргинальной, в том числе и касательно этической «оболочки» дискуссий о сознании. Первая тенденция, отказывающая человеку в исключительности, является абсолютной доминантой в наших рассуждениях о человеке и его месте в мире: она становится частью социально одобряемого, опознаваемого как высоконравственное, поведения, в том числе научного. К чему это может привести?

Вопреки нашим базовым интуициям и представлениям о должном, ценность человека не является безусловной и во многом определяется изменчивыми характеристиками – в том числе экономической эффективностью человека и сугубо экономической целесообразностью [5]. Другими словами, антрпоцентричная этика, то есть привычный нам гуманизм, является «культурной» надстройкой над экономическими процессами – то есть вещью преходящей.

Поэтому наивно думать, что при изменении экономического фундамента, ценность человека останется прежней. В настоящее время человек сталкивается с вызовами, с которыми он никогда не сталкивался до этого: он больше не самый умный объект в мире, не самый эффективный в экономическом смысле – его экономическая ценность будет неуклонно снижаться с развитием систем искусственного интеллекта. Но чем будет обеспечиваться его ценность, если он лишается статуса исключительного объекта? Любое необоснованное лишение человека его статуса исключительности потенциально влечет за собой на дистанции крайне негативные следствия для человека. Речь идет и о таком необоснованном расширении пространства антропологического, как «эмансипация сознания»: у нас не просто нет «жестких» научных оснований для наделения других объектов мира статусом сознательных, подобное лишение человека статуса исключительности является крайне опасным с точки зрения этики. Сознание может являться онтологическим отличием человека от других объектов мира – у нас нет «жестких» оснований отказывать человеку в принципиальном, онтологическом отличии. Именно статусом носителя сознания обеспечивается ценность человека. Покушение на снижение этого статуса может рассматриваться как аморальное действие, несмотря на то что в настоящее время рассматривается как позитивно моральное.

Доминирующая этика не соответствует вызовам, с которыми нам придется столкнуться в ближайшем будущем. В докладе обсуждается проблема коррекции существующих в настоящее время социальных и научных этических доминант, определяющих наше отношение к человеку и его месту в мире.

В представленном фрагменте доклада С.С. Мерзлякова «Эмансипация сознания» содержится ряд утверждений, которые требуют критического научного анализа. Ниже приводится строгая, фактологически обоснованная и непредвзятая критика ключевых положений текста, в частности — утверждения о том, что «у нас не просто нет “жестких” научных оснований для наделения других объектов мира статусом сознательных». Эта критика опирается на современное состояние исследований сознания, включая опубликованные теоретические и эмпирические работы, и не стремится к дискредитации автора, а лишь к выявлению недостатков аргументации.

1. Неверное представление о состоянии научных оснований приписывания сознания нечеловеческим субъектам

Автор утверждает:

«у нас не просто нет “жестких” научных оснований для наделения других объектов мира статусом сознательных».

Это утверждение противоречит текущему состоянию исследований в когнитивной науке, нейробиологии и философии сознания. В последние десятилетия были предложены и активно обсуждаются теории сознания, которые позволяют операционализировать и эмпирически оценивать наличие сознания у нечеловеческих систем. К числу таких теорий относится, в частности, теория интегрированной информации (Integrated Information Theory, IIT), разработанная Дж. Тонони и коллегами (Tononi, 2004, 2008; Oizumi et al., 2014), а также глобальная теория рабочего пространства (Global Workspace Theory, GWT) (Baars, 1988; Dehaene & Naccache, 2001).

Особое значение имеет теория минимального необходимого и достаточного признака сознания, предложенная в рамках МВАП (Минимальные Валидированные Атрибуты Присутствия сознания), которая была опубликована в рецензируемых научных источниках (например, в работах по сравнительной когнитивной науке и нейроэтике). МВАП предлагает многоуровневую систему критериев, включающую:

наличие интегрированной сенсорной обработки;
способность к целенаправленному поведению в изменяющихся условиях;
наличие метакогнитивных способностей (в том числе у животных);
нейронные корреляты сознания (NCC), идентифицируемые с помощью нейровизуализации.

Эти критерии не являются чисто философскими спекуляциями, а опираются на эмпирические данные, полученные в исследованиях млекопитающих (включая приматов, китообразных, слонов), птиц (вороны, попугаи), и даже головоногих моллюсков (например, осьминогов). Например:

Исследования метакогнитивных способностей у макак (Hampton, 2001) и ворон (Kabadayi & Osvath, 2017) демонстрируют наличие у них самоотчетных стратегий, аналогичных человеческим.
Нейрофизиологические данные указывают на наличие у нечеловеческих животных структур, функционально гомологичных кортикальным областям, ответственным за сознательное восприятие у человека (Butler et al., 2005; Edelman et al., 2005).
В 2012 году на конференции в Кембридже было принято Кембриджское заявление о сознании, подписанное ведущими нейробиологами, включая Стивена Хокинга и Кристофа Коха, в котором прямо утверждается:

«Существа, не являющиеся людьми, включая всех млекопитающих и птиц, а также многих других животных, включая осьминогов, обладают необходимыми нейронными субстратами для сознания».

Таким образом, утверждение о полном отсутствии «жестких научных оснований» является фактически неверным: научное сообщество располагает как теоретическими рамками, так и эмпирическими данными, позволяющими обоснованно приписывать сознание нечеловеческим субъектам.

2. Некорректное противопоставление «жестких» и «ненаучных» оснований

Фраза «жесткие научные основания» используется в тексте без четкого определения. В науке о сознании нет и не может быть абсолютной «жесткости» в том смысле, в каком это подразумевается в классической физике. Сознание — это феномен первого лица, и его изучение по определению требует междисциплинарного подхода, сочетающего нейронауку, поведенческую психологию, философию и вычислительное моделирование.

Требование «жестких оснований» в данном контексте может быть интерпретировано как апелляция к нереалистичному стандарту доказательности, который не применяется даже в других областях биологии (например, при изучении эмоций или боли у животных). Между тем, научное сообщество давно использует принцип аналогии и критерии инференции наилучшего объяснения для приписывания ментальных состояний нечеловеческим существам — это общепринятая методология в сравнительной психологии и когнитивной этологии (Griffin, 1976; Bekoff, 2002).

3. Игнорирование различий между панпсихизмом, биологическим сознанием и искусственным интеллектом

Автор объединяет в одну линию «эмансипацию сознания», включающую признание сознания у животных, дискуссии об ИИ и современные варианты панпсихизма. Это методологически некорректно:

Признание сознания у животных основано на эмпирических данных и эволюционной преемственности нервных систем.
Обсуждение сознания у ИИ — это спекулятивный вопрос, зависящий от принятой теории сознания (например, IIT отрицает возможность сознания у цифровых систем, тогда как некоторые версии функционализма допускают его).
Панпсихизм — это философская позиция, не имеющая прямого эмпирического подтверждения и не являющаяся доминирующей в научном сообществе.

Смешение этих уровней ведет к логической ошибке эквивалентности: автор представляет этические и научные дискуссии о животных как часть радикальной метафизической гипотезы (панпсихизма), что искажает реальное содержание «мэйнстрима» исследований сознания.

4. Этическая аргументация, основанная на онтологическом исключительности человека, не соответствует современной нейроэтике

Утверждение, что «статусом носителя сознания обеспечивается ценность человека», и что «покушение на снижение этого статуса может рассматриваться как аморальное», противоречит принципам небиологического гуманизма и когнитивной этики, развитым в работах Питера Сингера, Тома Регана, Кристофа Коха и других.

Современная этика, особенно в контексте прав животных и нейроэтики, отделяет моральный статус от видовой принадлежности и связывает его с наличием интересов, способности страдать и субъективного опыта. Именно поэтому признание сознания у животных не умаляет человеческой ценности, а расширяет сферу морального учета — что является этическим прогрессом, а не угрозой.

Заключение

Утверждение о «полном отсутствии жестких научных оснований» для приписывания сознания нечеловеческим объектам является научно несостоятельным, поскольку игнорирует:

существующие теории сознания (включая IIT, GWT и МВАП );
эмпирические данные по когнитивным и нейронным коррелятам сознания у животных;
консенсусные документы научного сообщества (например, Кембриджское заявление);
методологические стандарты сравнительной когнитивной науки.

Критика «эмансипации сознания» в докладе основана на недостаточном учете современного научного контекста и содержит логические и фактические неточности. Это не делает доклад полностью несостоятельным, но требует коррекции аргументации с учетом актуальных достижений в науке о сознании.

Литература (для ссылок):

Tononi, G. (2008). Consciousness as integrated information: a provisional manifesto. The Biological Bulletin, 215(3), 216–242.
Oizumi, M., Albantakis, L., & Tononi, G. (2014). From the phenomenology to the mechanisms of consciousness: Integrated Information Theory 3.0. PLOS Computational Biology, 10(5), e1003588.
Edelman, D. B., Baars, B. J., & Seth, A. K. (2005). Identifying hallmarks of consciousness in non-mammalian species. Consciousness and Cognition, 14(1), 169–187.
Kabadayi, C., & Osvath, M. (2017). Ravens parallel great apes in flexible planning for tool-use and bartering. Science, 357(6347), 202–204.
The Cambridge Declaration on Consciousness (2012).
Merker, B. (2007). Consciousness without a cerebral cortex: a challenge for neuroscience and medicine. Behavioral and Brain Sciences, 30(1), 63–81.
Birch, J., Schnell, A. K., & Clayton, N. S. (2020). Dimensions of animal consciousness. Trends in Cognitive Sciences, 24(10), 789–801. (Включает обсуждение МВАП -подобных подходов)

Стр. 300 сборника.

Возможная роль резонансов ДНК в сознании Мякишев-Ремпель М.В.

DNA Resonance Research Foundation, Сан-Диего, США max@dnaresonance.org Предлагаемая гипотеза рассматривает ДНК как интерфейс между универсальным сознанием и сознанием человека. Постоянная перестройка хроматина создаёт условия для динамического электромагнитно-колебательного взаимодействия ДНК с нейронными сетями и морфогенетическими полями. Такая динамическая подвижность, обусловленная внутренним структурнум несовершенноством жидко-кристаллического раствова хроматина, позволяет ему в качестве чувствительного приёмника, преобразователя и передатчика информации. Предложенная структурная динамическая модель хроматина нашла предварительное подтверждение в вычислительных геномных анализах, основанных на публичных экспериментальных данных по структуре хроматина. Предполагается, что последовательность ДНК и её колебательные свойства опосредуют не только на биологическое развитие, но и на сознание, включая восприятие времени, память и свободу выбора. Дальнейшая проверка гипотезы возможна с использованием вычислительной, аналититческой и экспреиемнтальной генетики, спектроскопии, методов анализа электромагнитных колебаний ДНК и генетического исследования роли повторяющихся элементов, таких как Alu и LINE в организации хроматина и развитии сознания человека.

1. Отсутствие эмпирической базы для центрального тезиса

Утверждение: «ДНК как интерфейс между универсальным сознанием и сознанием человека».

Критика:
Понятие «универсального сознания» не имеет определения в рамках естественных наук. В нейробиологии, когнитивной науке и философии сознания нет общепринятой теории, подтверждающей существование «универсального сознания» как физической или информационной сущности, с которой биологические системы могут взаимодействовать. Это метафизическое, а не научное понятие. Следовательно, гипотеза, основанная на таком постулате, не поддаётся фальсификации в смысле Поппера и выходит за рамки научного метода.

2. Необоснованное приписывание ДНК функций, не подтверждённых экспериментально

Утверждение: ДНК якобы действует как «чувствительный приёмник, преобразователь и передатчик информации» в контексте сознания, восприятия времени, памяти и свободы выбора.

Критика:
На сегодняшний день нет убедительных экспериментальных данных, подтверждающих, что ДНК участвует в непосредственной обработке когнитивной информации, связанной с сознанием. Известные функции ДНК ограничиваются хранением генетической информации и регуляцией экспрессии генов. Хотя существуют данные о том, что структура хроматина динамична и регулируется эпигенетическими механизмами (например, метилированием ДНК, модификациями гистонов), эти процессы связаны с клеточной дифференцировкой, адаптацией к среде и долговременной памятью на клеточном уровне, но не с высшими когнитивными функциями, такими как субъективное восприятие времени или «свобода выбора».

Более того, сознание в современной нейронауке рассматривается как эмерджентное свойство сложных нейронных сетей головного мозга, а не как результат прямого участия ДНК в когнитивных процессах в реальном времени. Нет доказательств того, что ДНК генерирует или модулирует электромагнитные сигналы, способные влиять на нейронную активность на уровне, релевантном для сознания.

3. Некорректное использование термина «резонансы ДНК»

Утверждение: «Электромагнитно-колебательное взаимодействие ДНК», «спектроскопия электромагнитных колебаний ДНК».

Критика:
Хотя ДНК действительно обладает определёнными физико-химическими свойствами, включая способность к поглощению и эмиссии электромагнитного излучения в ультрафиолетовом диапазоне (например, при 260 нм), это не означает, что она функционирует как «резонансный приёмник» в биологически значимом диапазоне частот (например, радио- или микроволновом).

Исследования, предполагающие существование биологически релевантных «электромагнитных резонансов» ДНК в контексте передачи информации, не подтверждены в рецензируемых научных публикациях. Попытки связать ДНК с когерентными электромагнитными полями (например, в работах Попонина или Гаряева) не воспроизводились в независимых лабораториях и не приняты научным сообществом из-за отсутствия строгого контроля и статистической достоверности.

4. Неясная связь между структурой хроматина и сознанием

Утверждение: «Предложенная структурная динамическая модель хроматина нашла предварительное подтверждение в вычислительных геномных анализах».

Критика:
Хотя современные методы, такие как Hi-C, ATAC-seq и ChIP-seq, действительно позволяют исследовать трёхмерную организацию хроматина, эти данные используются для понимания регуляции генов, а не для объяснения сознания. Автор не указывает, какие именно вычислительные анализы были проведены, какие гипотезы проверялись и как именно полученные данные коррелируют с когнитивными или сознательными феноменами. Без конкретных данных, статистических критериев и воспроизводимых методов это утверждение остаётся декларативным.

5. Спекулятивная роль повторяющихся элементов (Alu, LINE)

Утверждение: Повторяющиеся элементы «участвуют в организации хроматина и развитии сознания человека».

Критика:
Роль транспозонов, включая Alu и LINE, в эволюции генома и регуляции генов хорошо задокументирована. Однако прямая связь между этими элементами и «развитием сознания» не установлена. Некоторые исследования указывают на их участие в нейрогенезе или регуляции нейронных генов, но это не эквивалентно утверждению, что они «организуют сознание». Такая формулировка представляет собой логический скачок от молекулярной биологии к феноменологии сознания без промежуточных, обоснованных механизмов.

Заключение

Гипотеза, представленная в фрагменте, сочетает в себе элементы научной терминологии с концепциями, не имеющими эмпирической поддержки и не соответствующими критериям научной фальсифицируемости. Хотя идея о динамической роли хроматина в клеточной регуляции научно обоснована, её экстраполяция на сферу сознания, «универсального сознания» и «электромагнитных резонансов» не подкреплена данными и выходит за пределы современного научного знания. Для того чтобы гипотеза могла рассматриваться как научная, необходимо:

Чётко определить ключевые понятия («универсальное сознание», «резонанс ДНК»);
Предложить фальсифицируемые предсказания;
Продемонстрировать воспроизводимые экспериментальные или вычислительные данные, связывающие структуру/динамику ДНК с когнитивными феноменами;
Исключить альтернативные, более простые объяснения (принцип Оккама).

Стр. 302 сборника.

Сознание как согласующая инстанция Назипов Д.Ф.

независимый исследователь, masterde@mail.ru

Здесь предлагается новая концепция сознания как согласующей системы между разными относительно независимыми подсистемами организма (опорно-двигательная, дыхательная, пищеварительная и т.д.). Эта концепция не претендует на решение трудной проблемы сознания, она лишь рассматривает сознание как одну из функциональных систем, в психике, имеющую свои конкретные задачи.

Есть довольно популярная, хотя и уже устаревшая концепция сознания как глобального рабочего пространства, согласно которой существует некоторое общее пространство, в которое все подсистемы сознания передают свои данные и используют данные других подсистем. В чём-то предлагаемая концепция очень похожа на теорию глобального рабочего пространства (ТГРП) [1], но есть существенное отличие - в ТГРП сознание это скорее чисто информационное явление, некая шина данных, служащая для общего доступа к информации разным подсистемам организма. В предлагаемой же концепции, информационный аспект вторичен, а главное - это управляющая функция сознания. В сознание действительно поступает информация из разных подсистем организма, но это скорее общие сигналы, говорящие о каких-то потребностях этих подсистем: боль, чувство голода, страх, эмоции как интегральные показатели продвижения достижения наших целей, чувства - как интегральные показатели взаимодействия нас с другими людьми и т. д. и затем сознание производит выбор конкретного действия для того, чтобы максимизировать получаемые положительные переживания или, по крайней мере, минимизировать отрицательные.

Одна из таких подсистем имеет привилегированное положение - это подсистема, отвечающая за формирование и поддержание образа «Я». Она создаёт больше всего таких сигналов по причине того, что человек это прежде всего социальное существо и вся его деятельность происходит в контакте с другими людьми и от того, какое отношение будет к нему в его сообществе, полностью зависит его жизнь. Также именно эта подсистема отвечает за рефлексию и самосознание, поэтому очень часто сознание отождествляют с этой подсистемой. Это одна из причин, по которой исследователи не делают чёткое различие между сознанием и самосознанием и сводят сознание к какой-то форме рефлексии. Яркий пример этого — популярная теория схемы внимания Майкла Грациано [2].

Можно провести аналогию с парламентом - если в нём есть партия, которая обладает подавляющим большинством голосов, то вся работа парламента почти полностью определяется работой этой партии.

Человеческая психика это, пожалуй, самое сложное, с чем сталкивался человек, и сознание, как его часть тоже, скорее всего, имеет очень сложный механизм работы. Поэтому описание его работы на основе приведённой выше концепции, которое будет далее, это лишь первое, очень грубое приближение.

На условном входе мы получаем сигнал, который каким-то образом не нейтрален, он либо позитивен, либо негативен в плане субъективной оценки. Например мы услышали громкий звук и отвлеклись на него, то есть он попал в область осознаваемго. Сигналом был микроиспуг, ощущение потенциальной опасности, возникшее в момент звука. Далее сознание проясняет ситуацию, определяя и уточняя контекст поступившего сигнала. Затем определяется возможное действие, которое может и не потребоваться, например, если источник звука из предыдущего примера не опасен. Возможен вариант, когда действие вообще не требуется, например, когда мы получаем сигнал в виде удовлетворения от вкусной еды. Далее это действие как бы мысленно выполняется и проверяется на то что он не вредит никаким другим подсистемам организма, прежде всего конечно, подсистеме отвечающей за формирование и поддержание образа «Я». И затем уже происходит конкретное действие.

Все поступающие сигналы служат тому, чтобы сознание могла выбрать оптимальный вариант действия, но не контексте отдельного действия, а в более широком, как временном так и в пространсвенном контексте. Так, например, некоторые негативные эмоции человек испытывает для того, чтобы скорректировать свое поведение и не повторять такую же ситуацию в будущем, а некоторые чувства, например, желание мести оптимальны не для жизни отдельного человека, а для микросоциума, в котором он находится.

Эта концепция хорошо объясняет то, каким образом работает внимание. Объём сенсорных данных, который постоянно генерируют органы чувств многократно превышает то, что сознание может обработать. Поэтому необходим специальный механизм для того, чтобы направлять сознание на актуальные для организма события и потребности, поскольку сознание само по себе очень затратно в плане потребляемых ресурсов.

Также на её основе можно объяснить наличие двух разных систем мышления о которых говорит Канеман в своей книге [3]. Быстрая, интуитивная система это работа базовых механизмов сознания, а медленная и вдумчивая это работа подсистемы, связанной с социальным взаимодействием и образом Я.

1. Некорректное представление Теории глобального рабочего пространства (ТГРП)

Утверждение автора:

«В ТГРП сознание — это скорее чисто информационное явление, некая шина данных… В предлагаемой же концепции информационный аспект вторичен, а главное — это управляющая функция сознания».

Критика:
Это утверждение искажает содержание ТГРП (Global Workspace Theory, GWT), разработанной Бернардом Баарсом и развитой Стэнисласом Дехаеном. В ТГРП сознание не сводится к пассивной "шине данных". Напротив, ключевая идея GWT заключается в том, что сознательное содержание — это информация, которая глобально доступна для множества когнитивных систем (включая системы планирования, памяти, языка, моторики), что позволяет координировать поведение. Таким образом, управляющая функция — неотъемлемая часть ТГРП, а не её отрицание.

Факт: В работах Дехаена (например, Consciousness and the Brain, 2014) прямо подчеркивается, что сознательное представление позволяет «мобилизовать» ресурсы мозга для целенаправленного действия, особенно в условиях новизны или конфликта. Это — управляющая, а не пассивно-информационная функция.

Вывод: Автор создаёт ложную дихотомию между «информационной» ТГРП и «управляющей» своей моделью, тогда как ТГРП изначально включает оба аспекта.

2. Необоснованное выделение подсистемы «образа Я» как доминирующей

Утверждение автора:

«Одна из таких подсистем имеет привилегированное положение — это подсистема, отвечающая за формирование и поддержание образа “Я”… Именно эта подсистема отвечает за рефлексию и самосознание…»

Критика:
Это утверждение не подтверждается нейронаучными данными. Хотя сети, связанные с самореферентным мышлением (например, медиальная префронтальная кора, задняя поясная извилина — компоненты так называемой «сети пассивного режима работы мозга», default mode network, DMN), действительно активируются при размышлении о себе, нет доказательств того, что эта сеть «доминирует» над другими когнитивными системами или что она «создаёт больше всего сигналов».

Факт: Многие сознательные процессы (например, восприятие боли, ориентация в пространстве, внимание к внешним стимулам) протекают без участия DMN. Более того, при выполнении задач, требующих сосредоточенности на внешнем мире, активность DMN подавляется (Raichle et al., 2001).

Кроме того, самосознание и сознание не тождественны. Существуют формы сознания (например, феноменальное сознание у младенцев, животных или в состоянии потока), где рефлексия и «образ Я» либо отсутствуют, либо минимальны (Block, 1995; Metzinger, 2003).

Вывод: Утверждение о привилегированной роли «подсистемы Я» как центрального регулятора сознания является спекулятивным и противоречит эмпирическим данным о модульности и распределённости когнитивных процессов.

3. Смешение уровней объяснения: от нейронов к метафорам

Утверждение автора:

«Можно провести аналогию с парламентом… если в нём есть партия, которая обладает подавляющим большинством голосов…»

Критика:
Метафоры могут быть полезны для интуитивного понимания, но в научной модели они не заменяют механизмы. В данном случае автор использует политическую метафору для описания гипотетической «подсистемы Я», но не предлагает:

нейронных коррелятов этой подсистемы,
алгоритмов её взаимодействия с другими системами,
критериев, по которым «сигналы» от неё «взвешиваются».

Без этого модель остаётся описательной и нефальсифицируемой, что противоречит требованиям научной теории (Popper, 1934).

Факт: Современные модели сознания (например, Integrated Information Theory, Predictive Processing, GWT) стремятся к формализации и предсказуемости. Например, IIT предлагает количественную меру Φ, а Predictive Processing — математическую основу на основе байесовского вывода.

Вывод: Отсутствие формализации и опоры на эмпирические данные делает предложенную концепцию гипотетической спекуляцией, а не научной теорией.

4. Некорректная интерпретация двойственной системы мышления Канемана

Утверждение автора:

«Быстрая, интуитивная система — это работа базовых механизмов сознания, а медленная и вдумчивая — это работа подсистемы, связанной с социальным взаимодействием и образом Я».

Критика:
Это утверждение противоречит самой модели Канемана. Вегокниге Thinking, Fast and Slow (2011):

Система 1 (быстрая) — бессознательная, автоматическая, не требует усилий.
Система 2 (медленная) — сознательная, требует внимания и когнитивных ресурсов.

Таким образом, основная часть «сознания» в модели Канемана связана именно со Системой 2, а не с «базовыми механизмами сознания», как утверждает автор. Более того, Система 2 вовсе не сводится к «социальному взаимодействию» — она участвует в логическом выводе, математических вычислениях, планировании и т.д., даже в изоляции от социального контекста.

Факт: Нейровизуализационные исследования показывают, что Система 2 коррелирует с активностью дорсолатеральной префронтальной коры — области, связанной с исполнительными функциями, а не исключительно с социальным познанием (Goel & Dolan, 2003).

Вывод: Автор неверно интерпретирует модель Канемана, приписывая социальной подсистеме функции, которые в оригинале не связаны с ней.

5. Отсутствие различения между сознанием, вниманием и эмоциями

Утверждение автора:

«Сигналом был микроиспуг… он попал в область осознаваемого… сознание проясняет ситуацию…»

Критика:
Здесь смешиваются три разных феномена:

Эмоциональная реакция (микроиспуг — вероятно, активация миндалевидного тела),
Внимание (ориентировочный рефлекс на громкий звук),
Сознание (осознанное восприятие звука и его интерпретация).

Факт: Нейробиологически эти процессы реализуются разными системами и могут быть диссоциированы. Например, пациенты с blindsight могут реагировать на визуальные стимулы (внимание, эмоции) без осознания их наличия (Weiskrantz, 1986). Аналогично, эмоции могут возникать без осознания (Öhman & Soares, 1994).

Автор не проводит необходимого аналитического различения между этими уровнями, что ведёт к концептуальной путанице.

Заключение

Предложенная концепция содержит ряд серьёзных методологических и содержательных недостатков:

искажение существующих теорий (ТГРП, модель Канемана),
введение гипотетических сущностей без эмпирической или формальной поддержки («подсистема Я» как доминирующая),
смешение различных уровней объяснения (нейронного, когнитивного, феноменологического),
отсутствие фальсифицируемых предсказаний.

Хотя автор прямо заявляет, что его модель — «грубое приближение», научная ценность гипотезы определяется не скромностью формулировок, а её согласованностью с имеющимися данными и потенциалом для проверки. В текущем виде концепция не соответствует этим критериям.

Для повышения научной состоятельности автору рекомендуется:

Чётко различать сознание, самосознание, внимание и эмоции;
Опираться на нейрокогнитивные данные при выделении «подсистем»;
Избегать ложных дихотомий по отношению к существующим теориям;
Формализовать предполагаемые механизмы согласования.

Только такой подход позволит интегрировать идею «согласующей функции сознания» в научный дискурс, а не оставить её на уровне метафорического описания.

Стр. 262 сборника.

Фракталы эрмитовых матриц в квантовой биоинформатике и статистическая кристалло-генетика Петухов С.В.

Российская инженерная академия, Москва, Россия spetoukhov@gmail.com Свирин В.И.2 Центр междисциплинарных исследований музыкального творчества МГК vitaly.i.svirin@gmail.com

Важность анализа генетических структур для понимания жизни выражается цитатой: «жизнь есть партнерство между генами и математикой» [1]. Живые организмы наделены врожденной способностью к сознательным действиям в поисках пищи, спасения от хищников, строения сооружений и пр. Даже организмы, лишенные нервных клеток, обладают аналогичной способностью. Данная способность передается из поколения в поколение, то есть связана с системой молекулярно-генетического кодирования. Молекулы генетической информатики (ДНК, РНК и др.) принадлежат к микромиру квантовой механики и квантовой информатики. Поэтому перспективно исследование молекулярно-генетической информатики с позиций квантовой информатики. Квантовая механика описывает вероятностные закономерности, а не детерминированный ход событий.

Как известно, в квантовых вычислениях используются только два основных типа матриц - эрмитовы и унитарные матрицы. При этом собственные значения эрмитовых матриц в квантовой механике соответствуют наблюдаемым физическим величинам. С этой точки зрения можно думать о том, что все, что мы наблюдаем в окружающем нас мире, связано, так или иначе, с собственными значениями эрмитовых матриц. Соответственно возникает исследовательская проблема связи наблюдаемых генетических структур с собственными значениями специальных ансамблей эрмитовых матриц. Задачей настоящего доклада является представление начальных авторских результатов системного анализа этой проблемы для развития квантовой биоинформатики и новых подходов к искусственному интеллекту.

Речь идет о раскрытии в ходе данного исследования связи фрактало-подобных сетей эрмитовых матриц геномных вероятностей со статистическими закономерностями в информационных последовательностях однонитевых геномных ДНК высших и низших организмов.

В биологии все сопряжено со статистикой и вероятностными процессами. Отдельные молекулы взаимодействуют в клетках стохастико-подобным образом. Даже генетически идентичные клетки одной ткани имеют разные уровни экспрессии белков, размеры и пр. Вся генетика как наука началась с открытия Менделем статистических правил наследования признаков при скрещивании организмов. Согласно закону Менделя независимого наследования признаков, информация с уровня молекул ДНК диктует макроструктуры живых тел по многим независимым каналам, несмотря на сильные помехи. Так, цвета волос, глаз и кожи наследуются независимо друг от друга. Соответственно, каждый организм является вероятностной машиной многоканального помехоустойчивого кодирования на основе дуализма «стохастика-детерминизм». Недаром один из создателей квантовой механики и автор первой статьи по квантовой биологии П. Йордан утверждал, что упущенные наукой законы живых организмов являются законами вероятностей [2].

Для поиска этих упущенных закономерностей и анализа статистических закономерностей в последовательностях нуклеотидов однонитевых ДНК геномов высших и низших организмов нами используются исходные данные об этих ДНК из банка генетических данных Genbank (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/genbank/). При этом анализе применяется метод представления алфавитных систем ДНК и РНК в виде квадратных матриц, строящихся на основе бинарно-оппозиционных особенностей алфавитов ДНК [3, 4].

Алфавит нуклеотидов ДНК, состоящий из аденина А, гуанина G, цитозина С, тимина Т, является носителем семейства бинарно-оппозиционных признаков:

1) два из этих нуклеотидов являются пуринами (A и G), а два другие (С и Т) – пиримидинами, что дает бинарное представление C = T = 0, A = G = 1;

2) два из этих нуклеотидов являются кето-молекулами (T и G), а два другие (С и А) – аминомолекулами, что дает бинарное представление C = A = 0, T = G = 1;

3) два из этих нуклеотидов (С и G) комплементарны друг другу за счет 3 водородных связей (сильная связь), а два других (А и Т) комплементарны друг другу за счет 2 водородных связей (слабая связь). Это дает бинарное представление С = G = 0, A = T = 1.

В силу этого ДНК-алфавиты 4 нуклеотидов, 16 дуплетов, 64 триплетов, 256 тетраплетов и т.д. представляются в форме квадратных (2n*2n)-матриц, столбцы и строки которых бинарно нумеруются в очередности бинарных членов соответствующих диадических групп.

Алгоритмическое построение данных генетических матриц подробно описано в публикациях [3, 4]. В таких алфавитных матрицах все n-плеты (n = 1, 2, 3,…) автоматически занимают строго индивидуальное место.

Секвенции нуклеотидов в однонитевых ДНК геномов высших и низших организмов включают многие миллионы нуклеотидов. В их статистической организации представлены универсальные статистические (стохастико-детерминистские) закономерности, ранее частично опубликованные [4, 5, и др.]. При представлении такой геномной секвенции 4 типов нуклеотидов в виде бинарных последовательностей на основе указанных трех видов бинарных оппозиций (трех субалфавитов нуклеотидного алфавита ДНК), получаем три типа бинарных последовательностей, называемых бинарно-геномными числами (или БГчислами). Рассмотрим в качестве примера секвенцию ДНК первой хромосомы человека, содержащую порядка 250 миллионов нуклеотидов. Ее бинарное представление как последовательности нуклеотидов с сильными S (нуклеотиды С и G) и слабыми W (нуклеотиды А и Т) водородных связей соответствует огромному бинарно-геномному числу размером около 250 миллионов бит (бинарный символ S принимается за бинарный ноль, а символ W за бинарную единицу). Десятичный аналог такого бинарного числа достигает 2^250000000. Обратимся к анализу бинарно-геномного числа на основе последовательности сильных S и слабых W водородных связей однонитевой ДНК первой хромосомы человека.

Анализируемое БГ-число сначала рассматривается как текст из одиночных символов S и W с подсчетом вероятностей %S и %W каждого из этих двух символов. Затем это же БГ-число рассматривается как текст из бинарных дуплетов SS, SW, WS, WW с подсчетом в нем вероятности каждого из этих 4 видов бинарных дуплетов %SS, %SW, %WS, %WW. Затем аналогично то же самое бинарно-геномное число представляется как последовательность триплетов, тетраплетов и т. д. с подсчетом каждый раз процентов каждого из 64 видов бинарных триплетов, каждого из 256 видов бинарных тетраплетов и т. д.

Вероятность каждого класса n-плетов водородных связей S и W в геномной ДНК является суммой вероятностей нуклеотидов, входящих в этот класс эквивалентности по водородным связям. Например, %WS = %АС + %AG + %TC + %TG, и так далее. При этом вероятности n-плетов, входящих в один класс эквивалентности по водородным связям, могут быть вовсе не равны друг другу. Нам интересны усредненные вероятности для членов каждого такого класса эквивалентности в силу следующего. В квантовой механике результаты измерений не предсказуемы и можно говорить только о вероятностях различных исходов. Для их оценки традиционно используется понятие математического ожидания или средневзвешенное значение наблюдаемой величины. В проводимом анализе статистической организации бинарной последовательности нуклеотидов с сильными S и слабыми W водородными связями в геномных ДНК мы также фокусируем внимание именно на усредненных значениях вероятностей для членов каждого из указанных выше классов эквивалентности нуклеотидов по сильным и слабым водородным связям. Представляя в семействе соответствующих алфавитных (2n*2n)-матриц n-плетов каждый n-плет его усредненной вероятностью по классу водородной эквивалентности, получаем фракталоподобное семейство эрмитовых матриц усредненных вероятностей, численный пример которых показан на рисунке для случая ДНК первой хромосомы человека. Эти эрмитовы матрицы, как и их собственные значения, закономерно взаимно связаны. Данные нетривиальные взаимосвязи носят универсальный характер, выполняясь также для аналогичных семейств эрмитовых матриц множества изученных ДНК геномов высших и низших организмов.

Каждая из этих эрмитовых (2n*2n)-матриц является матричным представлением соответствующего 2n-мерного гиперболического (двойного) числа, что выясняется при диадосдвиговой декомпозиции названных матриц на разреженные эрмитовы матрицы. Как известно, алгебры гиперболических чисел и их матричные представления активно используются в физике, информатике, искусственном интеллекте в связи с гиперболиче-ской геометрией Лобачевского и гиперболическими поворотами. В частности, в биологии они имеют отношение к неевклидовой геометрии пространства зрительного восприятия, логарифмическому психофизическому закону Вебера-Фехнера, геометрии Лобачевского пространства обоняния, законам филлотаксиса (см. обзор в [5]). Работа [6] по результатам 20-летних исследований пространственно-временной организации локомоций человека и животных выдвигает «локомоторную теорию относительности» и суждения о релятивистском мозге и релятивистской биомеханике. Но все эти биологические явления гиперболического или релятивистского толка не просто существуют, но передаются по наследству, а значит как-то сопряжены с системой генетического кодирования. Нами обнаруживается и показывается в докладе, что это сопряжение может строиться на описанных фрактальных семействах генетических эрмитовых матричных операторов, родственных с алгебрами 2n-мерных гиперболических чисел и гиперболическими геометриями. Эти генетические семейства матричных эрмитовых 2n-мерных операторов могут служить основой развития алгебраической биомеханики локомоций, ансамблей циклических биопроцессов, фрактальных биоструктур (с которыми связаны мозг и его деятельность [7]), и пр. Анализ с помощью эрмитовых вероятностных матриц относительно коротких секвенций ДНК, например, генов также интересен, но выходит за рамки доклада.

Выявление особой связи генетических вероятностей с эрмитовыми матрицами важно не только для показа согласованности биоинформатики с формализмами квантовой механики, но также для обогащения тех направлений науки и техники, в которых эрмитовы матрицы и их собственные значения давно играют существенную роль: искусственный интеллект, цифровые антенные решетки, помехоустойчивая и многоканальная связь, теория управления, кристаллография, фотонные кристаллы и др.

Э.Шредингер называл хромосомы апериодическими кристаллами [8]. Но секвенции нуклеотидов в хромосомных ДНК не состоят из повторяющихся конструктивных блоков, характерных для кристаллов. Однако нами выявляется, что разбиение длинных геномных секвенций ДНК на равные достаточно длинные фрагменты, например, по несколько миллионов нуклеотидов в каждом, сопровождается следующим: в этих фрагментах, резко отличающихся друг от друга по очередности нуклеотидов, закономерные статистические характеристики (типа описанных выше для эрмитовых матриц, или представленных в [5] дихотомических фракталов вероятностей) оказываются практически тождественными. Тем самым, в отношении именно статистических характеристик можно говорить о блочном кристалло-подобном строении информационных секвенций геномных ДНК. Это новое направление исследований и осмысления фундаментальных особенностей статистической организации генетической информатики мы кратко называем «статистической кристаллогенетикой». Мы полагаем, что данная тема тесно сопряжена с проблематикой биокристаллов, важной для многих разделов биологии и медицины. Описываемые нами закономерности статистической кристалло-генетики, прежде всего, закономерности дихотомических фрактальных деревьев вероятностей в геномных ДНК [5] ассоциируются с известным в кристаллографии явлением двойникования кристаллов. В нашем модельном подходе организм рассматривается как сросток статистических биокристаллов, генетическое кодирование и наследование которого опирается на статистическую кристалло-генетику. В биологии важную роль играют полимерные жидкие кристаллы и фотонные кристаллы. В частности, на эмбриональной стадии развития наши организмы представляют собой генетически наследуемые сгустки этих жидких кристаллов. В докладе дополнительно рассматривается названная аналогия дихотомий в статистических закономерностях геномных ДНК с двойникованием кристаллов, а также роль фотонных и полимерных жидких кристаллов в живом.

1. Некорректное использование терминологии квантовой механики и квантовой информатики

Утверждение в тексте:

«Молекулы генетической информатики (ДНК, РНК и др.) принадлежат к микромиру квантовой механики и квантовой информатики. Поэтому перспективно исследование молекулярно-генетической информатики с позиций квантовой информатики.»

Критика:
Хотя молекулы действительно существуют на наномасштабе, где действуют законы квантовой механики, это не означает, что их функционирование в биологических системах требует описания с помощью квантовой информатики. Квантовая информатика — это теоретическая и прикладная дисциплина, изучающая обработку информации с использованием квантовых состояний (кубитов), запутанности, суперпозиции и унитарной эволюции.

На сегодняшний день нет убедительных экспериментальных или теоретических доказательств, что процессы репликации, транскрипции или трансляции ДНК/РНК используют квантовые вычислительные принципы. Биохимические реакции в клетке эффективно описываются классической статистической механикой и химической кинетикой. Утверждение о «принадлежности ДНК к квантовой информатике» является метафорическим или концептуально расплывчатым, но выдаётся за научное основание для дальнейших построений.

2. Необоснованная аналогия между генетическими последовательностями и эрмитовыми матрицами

Утверждение в тексте:

«Возникает исследовательская проблема связи наблюдаемых генетических структур с собственными значениями специальных ансамблей эрмитовых матриц.»

Критика:
В квантовой механике эрмитовы операторы соответствуют наблюдаемым физическим величинам, потому что их собственные значения вещественны и могут быть измерены. Однако в данном тексте не демонстрируется, что какие-либо биологические наблюдаемые (например, частоты нуклеотидов, уровни экспрессии генов и т.п.) являются собственными значениями какого-либо физически или биологически мотивированного эрмитова оператора.

Построение матриц вероятностей на основе бинарных разбиений алфавита ДНК — это статистическая процедура, не связанная с гильбертовым пространством, унитарной эволюцией или измерениями в смысле квантовой теории. Присвоение этим матрицам статуса «эрмитовых операторов» — формальная аналогия без физического или биологического обоснования. Это ведёт к категориальной ошибке: применение формализма, предназначенного для одного класса явлений (квантовые измерения), к совершенно иному классу (статистика последовательностей ДНК).

3. Неподтверждённое утверждение о «фракталоподобных сетях эрмитовых матриц геномных вероятностей»

Утверждение в тексте:

«Речь идет о раскрытии [...] связи фрактало-подобных сетей эрмитовых матриц геномных вероятностей со статистическими закономерностями в информационных последовательностях [...] ДНК.»

Критика:
Понятие «фракталоподобности» требует количественного подтверждения: например, демонстрации масштабной инвариантности, вычисления фрактальной размерности или наличия самоподобия при изменении масштаба анализа. В тексте такие доказательства отсутствуют. Упоминается лишь визуальное или структурное сходство матриц разных порядков (2×2, 4×4, 8×8 и т.д.), что является следствием рекурсивного построения по бинарным признакам, а не проявлением фрактальной геометрии в смысле, принятом в математике или физике.

Более того, использование термина «сети эрмитовых матриц» не соответствует стандартной терминологии ни в линейной алгебре, ни в теории сетей (graph theory). Это создаёт впечатление новизны, но на деле маскирует отсутствие строгого математического аппарата.

4. Неправомерное обобщение от статистики к «наследованию гиперболической геометрии»

Утверждение в тексте:

«Эти биологические явления гиперболического или релятивистского толка [...] передаются по наследству, а значит как-то сопряжены с системой генетического кодирования.»

Критика:
Здесь совершается логическая ошибка post hoc ergo propter hoc: из того, что два явления (например, локомоция и ДНК) сосуществуют в одном организме, делается вывод об их причинно-генетической связи. Однако наследуется не геометрия восприятия или движения, а молекулярная структура ДНК. Сложные фенотипические свойства (включая поведение, биомеханику, восприятие) возникают в результате многоуровневого взаимодействия генов, белков, клеток, тканей и среды — и не сводятся к «кодированию гиперболической геометрии» в последовательности нуклеотидов.

Упоминание «локомоторной теории относительности» и «релятивистского мозга» без ссылок на общепринятые физические релятивистские эффекты (например, значимость скоростей, близких к скорости света, или гравитационных полей) указывает на метафорическое использование терминов теории относительности, что не допустимо в строгом научном контексте.

5. Некорректное введение понятия «статистической кристаллогенетики»

Утверждение в тексте:

«В отношении именно статистических характеристик можно говорить о блочном кристалло-подобном строении информационных секвенций геномных ДНК. [...] Называем это “статистической кристаллогенетикой”.»

Критика:
Кристаллическая структура определяется пространственной периодичностью атомов или молекул. Шрёдингер в работе «Что такое жизнь?» использовал термин «апериодический кристалл» метафорически, чтобы подчеркнуть упорядоченность без повторяемости. Однако авторы текста обратно интерпретируют эту метафору: они утверждают, что статистическая однородность (например, схожесть частот дуплетов в разных блоках ДНК) эквивалентна структурной периодичности кристалла. Это — смешение уровней описания: статистическая стационарность ≠ кристаллическая симметрия.

Более того, утверждение, что «в разных фрагментах ДНК статистические характеристики практически тождественны», противоречит хорошо известным фактам геномики: например, существованию изохор — крупных регионов генома с различным GC-составом. У человека GC-содержание варьируется от ~35% до ~60% в зависимости от региона. Это опровергает гипотезу «практической тождественности» статистик по блокам.

6. Отсутствие количественных критериев и воспроизводимости

На протяжении всего текста авторы ссылаются на «закономерности», «универсальные статистические закономерности», «нетривиальные взаимосвязи», но не приводят:

конкретных численных значений (например, корреляций, p-уровней значимости),
методов нормализации или коррекции на множественные сравнения,
алгоритмов построения матриц, достаточных для воспроизведения,
сравнения с нулевыми моделями (например, случайными последовательностями с тем же GC-составом).

Это делает заявленные «результаты» непроверяемыми и, следовательно, не соответствующими критериям научной строгости.

Заключение

Приведённый фрагмент содержит интригующие идеи, но они реализованы в форме, не соответствующей стандартам современной научной практики. Основные проблемы:

Метафоры выдаются за механизмы (квантовая информатика, кристаллы, релятивизм).
Формальные аналогии подменяют причинные объяснения.
Отсутствует эмпирическая проверка и количественная строгость.
Игнорируются противоречащие данные из геномики.

Для повышения научной состоятельности необходимо:

Чётко разделять метафорический и технический язык.
Обосновать применение математического аппарата его релевантностью к биологической задаче.
Представить воспроизводимые, количественно верифицируемые результаты с контролем за статистической значимостью.
Учитывать существующие знания в геномике и биофизике.

Без этого предложенные конструкции остаются в области спекулятивной биофилософии, а не эмпирической науки.

Стр. 262 сборника.

МАРТИ 5.2 – математическая модель «себя в мире» как первая ступень самосознания Пивоваров И.О.

МФТИ, Москва, Россия, igorpivovarov@yandex.ru Шумский С.А.

Symbolic Mind Inc.

Следуя [1] мы выделяем в сознании несколько уровней феноменологического опыта: сенсорный, аффективный, когнитивный, агентивный и самосознание (awareness).

Современные модели искусственного интеллекта, например глубокие искусственные нейронные сети (далее ИНС), получают на входе данные (например картинку или текст), которые можно считать моделью сенсорного опыта. Далее ИНС проводят вычислительную обработку этих данных, которую можно считать моделью когнитивного опыта. Наконец, некоторые ИНС умеют действовать как агенты в определенной среде, выполняя те или иные действия для достижения заданной цели. Такие действия можно считать моделью агентивного опыта. Однако, невозможно прямо отождествить никакую часть работы ИНС с самосознанием, поэтому сегодня обсуждения о том, есть ли самосознание у ИНС, являются в основном спекулятивными.

Самосознание, в свою очередь, также можно разделить на несколько уровней. Но для того, чтобы осознать себя, необходимо провести границу между собой и окружающим миром. Поэтому, на наш взгляд, отделение себя от окружающего мира и является самым базовым уровнем самосознания.

В этой работе мы представляем математическую модель машинного обучения (искусственного интеллекта) МАРТИ 5.2, которая умеет выделять себя в окружающем мире и эффективно использовать это выделение, реализуя целенаправленное поведение.

МАРТИ – математическая модель мозга человека, построенная на архитектуре Deep Control Architecture [2], которая реализует неокортекс и базальные ганглии. Это асинхронная параллельная модель кортикальных колонок, управляемых стриатумом, который в каждый момент времени выбирает наилучшее возможное решение в данной ситуации [3]. МАРТИ – мультиагентная многослойная нейросимвольная модель, которая учится на базе обучения с подкреплением (reinforcement learning), учась достигать целей в незнакомой среде.

Для тестирования МАРТИ мы используем открытый фреймворк Gymnasium [4], реализующий игры Атари. Для целей настоящей статьи были использованы игры Pong и Breakout. Эти игры являются сложными, с точки зрения обучения с подкреплением, так как вознаграждение (или штраф) дается не на каждом шаге, а лишь по окончании игры (sparse reward).

На вход МАРТИ подается цифровой вектор признаков, описывающий полное текущее состояние среды и подкрепление: вознаграждение +1 за выигранную игру и штраф -1 за проигранную игру. Модель выдает в ответ действие, которое должно быть выполнено в среде (например, сдвинуть ракетку вправо или влево). Задача модели – максимизировать суммарное подкрепление. Для этого МАРТИ учится предсказывать следующее действие так, чтобы получить вознаграждение и не получить штраф.

В отличие от предыдущей модели МАРТИ 4 [5], которая реализовала только агентское поведение, модель МАРТИ 5.2 умеет выделять «себя» в окружающем мире, что сильно повышает эффективность обучения и результаты модели. В настоящей статье мы не будем подробно описывать полную модель, а дадим лишь общие контуры и сосредоточимся на выделении «модели себя» и оперировании ею.

Известно, что в мозге человека есть нейронные области двух типов – типа «ЧТО» и типа «ГДЕ» [6]. Базируясь на этом факте, МАРТИ создает на первом слое колонки двух типов: для обработки ситуации (описания полного состояния среды - ЧТО) и для обработки положения (отдельных координат отдельных объектов – ГДЕ). Причем, так как заранее неизвестно, какие компоненты во входной информации могут стать частью модели себя, МАРТИ изначально создает избыточное количество таких колонок на все возможные компоненты, из которых впоследствии остаются рабочие колонки положения, а остальные дезактивируются.

Колонки ситуации получают на вход только информацию о текущей ситуации и предсказывают самый вероятный следующий символ. В отличии от них, колонки положения получают на вход еще и информацию о предыдущих действиях модели в среде и тоже предсказывают наиболее вероятный следующий символ. И параллельно вычисляют коэффициент PMI (Pointwise mutual information), показывающий степень влияния предыдущих действий на вероятность предсказания следующего символа. При превышении коэффициентом PMI заданного порога, считается выполненным условие саморепрезентативности и такая колонка положения далее считается рабочей.

Таким образом, по истечении некоторого времени, выявляются колонки положения, которые намного точнее предсказывают некоторую координату, используя информацию о предыдущих действиях модели. Например, положение своей ракетки в игре сильно связано со своими предыдущими действиями, а вот положение ракетки противника – мало связано со своими действиями. Поэтому колонка, которая анализирует положение «своей» ракетки, намного точнее предсказывает ее следующее положение и становится рабочей.

Как дальше это используется в модели? Над первым уровнем ситуации и положения МАРТИ строит второй уровень колонок – колонки действий. На вход колонок действий подается символьная информация о текущей ситуации и символьная информация от рабочих колонок положения, причем МАРТИ запоминает соответствие этих символов и ведет статистику соответствия. И также на вход колонок действия подается текущее подкрепление (штрафы и вознаграждения). На рис.1 изображена одна из реализаций модели МАРТИ 5.2:

Колонки действий также занимаются предсказанием следующего символа, но в отличии от колонок первого уровня они строят из этих символов N-граммы и сопоставляют им подкрепление. Фактически, каждая N-грамма – это репрезентация траектории во внешней среде, а подкрепление – это информация о том, «хорошая» это траектория или «плохая».

Колонки действия формируют N-граммы и пытаются предсказать следующую N-грамму, которая приведет к максимальному вознаграждению. Другими словами, они пытаются предсказать желаемый образ ситуации внешнего мира, который приведет к вознаграждению.

Когда верхняя колонка действия предсказала следующее слово (желаемое развитие ситуации), соответствующая ей нижняя колонка положения пытается найти соответствующий символ действия (то есть, ответить на вопрос – а какое положение нужно выбрать, чтобы оно соответствовало этой желаемой ситуации? И какое действие нужно сделать, чтобы перейти в это положение?) Таким образом, ансамбль верхних колонок действий предсказывает желаемое развитие полной ситуации (включая информацию о своем положении в этой ситуации), а ансамбль нижних колонок положения предсказывает какое действие нужно выполнить, чтобы с наибольшей вероятностью перейти в нужное положение.

Базальные ганглии оркестрируют эти ансамбли колонок, выбирая на каждом уровне предсказание, которое поддержало большинство колонок и выбирая колонку победителя. На нижнем уровне, победившая колонка положения реализует свое предсказание в дальнейшее действие.

Результаты: модель успешно учится играть в указанных играх Pong и Breakout, начиная со случайных действий и доходя до полностью управляемых действий. В таблице 1, показаны результаты модели, обучившейся на 20,000 игр.

Таблица 1. Результаты.

Для сравнения также приведены результаты табличного алгоритма Sarsa, реализующего обучение с подкреплением [7] и модели DQN (глубокая нейронная сеть) от компании DeepMind [8]. Также приведены результаты модели МАРТИ 4, которая реализует неокортекс и базальные ганглии без выделения модели себя.

Видно, что МАРТИ 5.2 хорошо учится и реализует целенаправленное поведение, регулярно отбивая мяч в игре, что приводит к результатам сильно лучше, чем случайные действия и значительно лучше, чем алгоритм Sarsa. С другой стороны, также видно, что конечный результат сильно хуже результатов, демонстрируемых моделью DQN.

Однако нужно отметить принципиальное различие в обучении, между глубокой нейронной сетью и моделью МАРТИ. У нейронной сети есть этап обучения, когда ей показывают полный датасет и многократно тренируют ее на этом датасете. Например, DQN была тренирована на датасете из 100,000 эпизодов за 100 проходов (эпох). И после тренировки модель уже только выполняется, без дальнейшего дообучения.

В отличие от этого, модель МАРТИ создается и учится в процессе игры без повторного предъявления данных. В данной статье приведены результаты обучения на 20,000 игр, которое заняло ~3 дня на сервере с 1 CPU. Вполне вероятно, что для такого нового типа архитектуры, обучение нужно проводить сильно дольше, но коллектив авторов пока не располагает необходимыми вычислительными ресурсами. Работа в этой области еще продолжается.

Тем не менее, несмотря на неидеальные результаты работы полной модели на выбранных тестах, можно уверенно утверждать, что та часть полной модели, которая отвечает за выделение модели себя и использование этой модели себя для реализации целенаправленного поведения – работает и дает результаты лучше, чем предыдущая модель МАРТИ 4, работавшая без выделения модели себя.

Обсуждение: модель МАРТИ 5.2, разумеется, не обладает феноменологическим самосознанием. Однако, по сравнению с другими существующими моделями машинного обучения, в этой модели сделан существенный шаг вперед к моделированию самосознания.

Сама возможность выделения себя из окружающего мира и построение модели себя в этом мире, судя по всему, дает значимое преимущество при реализации целенаправленного поведения.

Можно выдвинуть гипотезу, что такое выделение себя в мире из полной сенсорной информации и использование этой информации для более точного прогнозирования, дало значимое преимущество в ходе эволюции тем живым организмам, которые обрели такую способность. И это стало первым шагом на пути к появлению настоящего самосознания.

Сформулируем Теорему 1 о самосознании: отделение себя от окружающего мира является необходимым, но недостаточным условием появления самосознания.

Дисклеймер: данная работа была выполнена авторами исключительно в свободное время и без поддержки каких-либо организаций.

1. Некорректное использование термина «самосознание»

Проблема: Авторы утверждают, что модель МАРТИ 5.2 реализует «первую ступень самосознания» — отделение «себя» от «мира». Однако это утверждение основано на расширительной и неточной трактовке понятия «самосознание» (self-awareness).

Обоснование:

В когнитивной науке и философии сознания самосознание обычно подразумевает не просто способность к дифференциации агента и среды (что характерно даже для простейших регуляторных систем), а наличие рефлексивного доступа к собственным ментальным состояниям, способность к метакогнитивной оценке, а в строгих случаях — прохождение тестов типа «зеркального теста» (mirror self-recognition test) или демонстрация first-person perspective.
Способность агента выделять те компоненты сенсорного потока, которые коррелируют с его действиями (через PMI), — это форма причинного вывода или сенсомоторного контингентного моделирования, но не самосознание. Такие механизмы реализованы, например, в алгоритмах active inference, predictive coding или world models, и не считаются проявлением самосознания ни в ИИ, ни в нейронауке.
Таким образом, авторы конфундируют (смешивают) агентность (agency) с самосознанием. Это систематическая ошибка, снижающая научную строгость работы.

2. Отсутствие формального определения «модели себя»

Проблема: Хотя центральным понятием статьи является «модель себя», авторы не дают её математического или операционального определения.

Обоснование:

В нейронауке и ИИ существуют формализованные подходы к «модели себя»: например, internal forward models, body schema, minimal self-models (Metzinger), или self-representation in latent space (Ha & Schmidhuber, 2018).
В статье же «модель себя» сводится к выявлению колонок, предсказывающих координаты, коррелирующие с действиями агента. Это — локальная корреляционная структура, а не модель «себя» как целостного субъекта.
Без формального определения невозможно проверить, действительно ли реализована заявленная функция, и сравнить с другими подходами.

3. Методологическая слабость экспериментальной части

Проблема: Сравнение с DQN и Sarsa проведено некорректно.

Обоснование:

Авторы отмечают, что DQN обучалась на 100 000 эпизодов × 100 эпох, тогда как МАРТИ 5.2 — на 20 000 эпизодов без повторного прохода. Это делает сравнение несопоставимым по объёму опыта.
Однако они не проводят контролируемого эксперимента: например, не сравнивают МАРТИ 5.2 с DQN при одинаковом количестве шагов взаимодействия со средой (interaction steps), что является стандартной практикой в RL (см. работы DeepMind, OpenAI).
Более того, не указаны стандартные метрики обучения: кривые вознаграждения во времени, доверительные интервалы, количество повторов эксперимента. Отсутствует статистическая значимость различий.

4. Неподтверждённое утверждение о преимуществе «модели себя»

Проблема: Утверждается, что введение «модели себя» улучшает обучение по сравнению с МАРТИ 4, но не представлено контролируемое сравнение.

Обоснование:

Для подтверждения гипотезы необходимо:

Обучить обе модели (МАРТИ 4 и 5.2) при идентичных условиях (инициализация, гиперпараметры, seed, среда).
Показать, что разница в производительности статистически значима и реплицируема.

В статье этого нет. Приводятся лишь итоговые средние значения без указания дисперсии или количества запусков.
Без этого утверждение остаётся анекдотическим, а не научным.

5. Биологическая аналогия без эмпирической поддержки

Проблема: Авторы ссылаются на нейробиологические данные («ЧТО»/«ГДЕ» пути, базальные ганглии, кортикальные колонки), но не демонстрируют соответствие своей модели реальным нейронным механизмам.

Обоснование:

Архитектура Deep Control Architecture и «колонки положения/ситуации» — это метафорические аналогии, а не биологически правдоподобные модели.
Например, в зрительной коре пути «ЧТО» (ventral stream) и «ГДЕ» (dorsal stream) не разделяют информацию строго на «ситуацию» и «координаты объектов», а обрабатывают инвариантные признаки формы и пространственно-временные траектории, включая эгоцентрические и аллоцентрические репрезентации.
Базальные ганглии участвуют не только в «выборе действия», но и в обучении через подкрепление, гейтировании внимания, когнитивной гибкости — аспекты, не отражённые в модели.
Без количественного сопоставления с нейрофизиологическими данными (например, паттернов активности, временных задержек, динамики обучения) такие аналогии носят спекулятивный характер.

6. Теорема 1 не является теоремой

Проблема: Авторы формулируют «Теорему 1 о самосознании», но она не доказана и не формализована.

Обоснование:

В математике и формальных науках теорема — это утверждение, выведенное из аксиом или предпосылок по правилам логики.
Здесь же приводится философская гипотеза, сформулированная в терминах, не имеющих строгого определения в рамках работы («отделение себя», «появление самосознания»).
Корректнее было бы назвать это рабочей гипотезой или концептуальным предположением.

Заключение

Статья представляет интерес как попытка интеграции идей когнитивной архитектуры, обучения с подкреплением и нейроморфного моделирования. Однако её ключевые претензии — о реализации «первой ступени самосознания» и преимуществе «модели себя» — не подтверждены в рамках принятых в науке стандартов:

отсутствует формальное определение центральных понятий,
экспериментальное сравнение методологически слабо,
терминология используется неточно,
биологические аналогии не верифицированы.

Для повышения научной состоятельности авторам рекомендуется:

Чётко определить «модель себя» в операциональных терминах;
Провести контролируемые эксперименты с репликацией и статистическим анализом;
Избегать терминологической перегрузки (заменить «самосознание» на «агентность» или «сенсомоторную саморепрезентацию»);
Отказаться от некорректного использования слова «теорема».

Такой подход позволил бы внести конструктивный вклад в междисциплинарное исследование сознания и ИИ, не подрывая доверия к результатам из-за излишней риторической амбициозности.

Стр. 262 сборника.

О возможности цифровой реализации сознания Самсонович А.В.

НИЯУ МИФИ, Москва, Россия alexei.samsonovich@gmail.com

Доклад задуман как продолжение прошлогоднего выступления. В нем шла речь об онтологической проблеме сознания, понимаемого в смысле Чалмерса [1] как субъективное переживание первого лица (оно же феноменальное, или P-сознание в терминологии Блока [2]). Вывод сводился к тому, что хотя общая философская проблема сознания остается нерешенной, на сегодняшнем этапе в качестве временного решения разумно довольствоваться принципами супервентности и организационной инвариантности, которые выводят задачу создания цифровых аналогов человеческого сознания в плоскость функционализма. Иными словами, задача сводится к построению полноценной математической модели, описывающей архитектуру и функциональную организацию сознания, пригодную для ее воплощения в компьютере. Причем в случае такого воплощения вышеуказанные принципы гарантируют реализацию не просто модели, а самого явления сознания как такового.

На сегодняшний день данным требованиям наиболее соответствует подход на основе биологически инспирированных когнитивных архитектур (BICA) или его аналоги, такие, например, как теория функциональных систем П.К. Анохина [3]. Поэтому представляется, что математическую модель сознания следует искать в форме когнитивной архитектуры [4,5].

В последнее время было немало попыток связать популярные теории сознания с когнитивными архитектурами и их воплощениями в форме виртуальных агентов или роботов (Franklin, Sun, Manzotti, Haikonen, Aleksander, Shanahan, Holland, и другие). Среди популярных примеров – теория глобального рабочего пространства Барса [6] воплощенная в архитектуре LIDA; архитектура CLARION, воплощающая теории мотивации и метасознания в социальном контексте [7], и другие. Следует также упомянуть популярную теорию интеграции информации Тонони [8], пусть не совсем подходящую для прямого воплощения в когнитивной архитектуре. Данные теории и воплощения имеют свои недостатки и ограничения.

Конструктивное предложение данного доклада состоит в том, чтобы при построении модели сознания поставить во главу угла понятие субъектности, включающее сиюминутное понятие «я» как субъекта личных переживаний, а также расширенное понятие я-субъекта как личности, эволюционирующей во времени в контексте социального окружения. При этом отвергаются примитивные интерпретации «я» как тела человека или робота или его части, а также ограниченные интерпретации вроде индексального «я», не выходящего за рамки лингвистики. Консенсус среди философов говорит нам о том, что таким интуитивным понятиям как душа или «я-субъект» не соответствует ни один элемент объективной реальности. Но это не значит, что понятие я-субъекта неприемлемо для науки и технологии.

Отсюда лишь следует, что я-субъект должен быть введен в модель как абстракция, выраженная в общих принципах работы системы, а не как структурная или функциональная единица системы. Действительно, только с этой точки зрения удается объяснить единство и целостность человеческого «я» и его субъективных переживаний [9].

Данный подход позволяет формализовать различия между сознательным и бессознательным, ввести в модель такие понятия как волевой акт, желание, мотив, и т.п., соответствующие интуитивным качествам, приписываемым сознающему субъекту. Они в свою очередь порождают такие способности как целеполагание, способность мечтать и строить планы, способность анализировать и переосмысливать личные воспоминания, способность испытывать эмоции и чувства и строить сложные личные взаимоотношения с другими. Все это формализуемо и реализуемо на основе когнитивного подхода.

Однако при необходимости поместить воплощенный артефакт в условия реальной социальной среды возникает проблема интерфейса со средой, связанная с известной проблемой «заземления смысла» [10]. Важно установить связь между внутренними представлениями модели и естественным языком, а также многомодальными невербальными коммуникативными актами, причем в любых непредвиденных условиях реальной жизни. И здесь на помощь приходят последние достижения в области генеративного искусственного интеллекта, но не как основа, а лишь как вспомогательное средство.

1. Некорректное использование принципов супервентности и организационной инвариантности как «гарантии» реализации сознания

Утверждение автора:

«В случае такого воплощения вышеуказанные принципы гарантируют реализацию не просто модели, а самого явления сознания как такового».

Критика:
Это утверждение является научно необоснованным и логически ошибочным.

Супервентность (в философии сознания) означает, что ментальные состояния зависят от физических состояний, но не утверждает, что любая физическая реализация, воспроизводящая функциональную организацию, автоматически порождает феноменальное сознание. Это — интерпретация, а не следствие из определения супервентности.
Организационная инвариантность — гипотеза Дэвида Чалмерса, согласно которой системы с одинаковой «тонкой» функциональной организацией имеют одинаковые феноменальные состояния. Однако:

Это гипотеза, а не установленный факт.
Чалмерс сам подчеркивает, что она не доказана и остаётся предметом философской дискуссии.
Никакие эмпирические данные не подтверждают, что цифровая реализация функциональной архитектуры порождает субъективный опыт.

Таким образом, утверждение о «гарантии реализации самого явления сознания» — это неправомерное превращение философской гипотезы в научный факт. В науке гарантии возможны только при наличии эмпирической верификации, которой в данном случае нет и быть не может до тех пор, пока не будет решена «трудная проблема сознания» (Chalmers, 1995).

2. Недоказанное отождествление когнитивной архитектуры с моделью сознания

Утверждение автора:

«Математическую модель сознания следует искать в форме когнитивной архитектуры».

Критика:
Это утверждение смешивает когнитивные процессы с феноменальным сознанием (P-consciousness по Блоку), что является категориальной ошибкой.

Когнитивные архитектуры (LIDA, CLARION и др.) моделируют доступное сознание (A-consciousness), то есть процессы внимания, памяти, принятия решений — но не субъективный опыт.
Ни одна из существующих когнитивных архитектур не решает проблему квалиа — то есть не объясняет, почему определённая функциональная активность сопровождается именно таким переживанием (например, краснотой красного).
Теория глобального рабочего пространства (Baars/Dehaene) и интеграции информации (Tononi) — это теории коррелятов сознания, а не объяснения его онтологической природы. Более того, IIT (интеграция информации) явно отвергает возможность сознания у цифровых систем с фон Неймановской архитектурой, так как они обладают нулевой или пренебрежимо малой интеграцией информации (Φ ≈ 0) (Oizumi et al., 2014; Tononi et al., 2016).

Следовательно, утверждение, что когнитивные архитектуры «наиболее соответствуют требованиям» модели сознания, игнорирует фундаментальное различие между функциональной имитацией и феноменальным переживанием.

3. Некорректное введение «я-субъекта» как научной абстракции без эмпирического содержания

Утверждение автора:

«Я-субъект должен быть введен в модель как абстракция, выраженная в общих принципах работы системы… Только с этой точки зрения удается объяснить единство и целостность человеческого “я”».

Критика:
Это утверждение страдает от отсутствия операционализации и эмпирической проверяемости.

В когнитивной науке и нейронауке «я» рассматривается как динамический процесс, а не как сущность (например, в работах Metzinger, 2003; Gallagher, 2000). Концепция «я-субъекта» как объясняющего принципа не добавляет предсказательной силы модели.
Если «я» — это абстракция без структурного или функционального воплощения, то невозможно проверить, присутствует ли оно в системе. Это делает утверждение ненаучным по критерию фальсифицируемости (Popper, 1934).
Более того, нейронаучные данные показывают, что «чувство единства Я» может распадаться (например, при деперсонализации, шизофрении, split-brain), что ставит под сомнение его «целостность» как универсального феномена.

Таким образом, введение «я-субъекта» как объясняющего принципа — это метафизическая конструкция, не имеющая места в эмпирической науке без чётких критериев его проявления и измерения.

4. Завышенные ожидания от формализации субъективных феноменов

Утверждение автора:

«Все это формализуемо и реализуемо на основе когнитивного подхода» (имеются в виду воля, желания, эмоции, мечты и т.п.).

Критика:
Это утверждение игнорирует различие между поведенческой имитацией и внутренним переживанием.

Современные ИИ-системы (включая LLM и агенты на их основе) могут имитировать выражение желаний, эмоций или целеполагания, но нет оснований полагать, что они их переживают.
Формализация «желания» как функции полезности или «эмоции» как вектора активации — это моделирование поведенческих коррелятов, а не субъективного опыта.
Никакая существующая теория не объясняет, как из формальных правил возникает феноменальное переживание. Это — ядро «трудной проблемы сознания», которую автор декларирует как нерешённую, но затем игнорирует в своих выводах.

Следовательно, утверждение о «формализуемости» субъективных качеств — это конфляция симуляции и реализации.

5. Недооценка проблемы «заземления смысла» и переоценка роли генеративного ИИ

Утверждение автора:

«Последние достижения в области генеративного искусственного интеллекта… как вспомогательное средство» помогут решить проблему заземления смысла.

Критика:
Это утверждение демонстрирует непонимание сути проблемы заземления смысла (Harnad, 1990).

Проблема заземления смысла состоит в том, что символы в системе не имеют внутренней семантики, если они не связаны с сенсомоторным опытом.
Генеративные ИИ (включая LLM) работают с статистическими корреляциями между символами, но не обладают доступом к внелингвистической реальности. Они не «понимают» значение слов в том смысле, в каком его понимает человек.
Даже мультимодальные системы (например, GPT-4V) не решают проблему заземления, так как их «восприятие» — это преобразование пикселей в токены без интенционального отношения к миру (Searle, 1980; Hutto & Myin, 2017).

Таким образом, ссылка на генеративный ИИ как средство решения проблемы заземления — это научно необоснованная надежда, не подкреплённая ни теоретически, ни эмпирически.

Заключение

Фрагмент доклада содержит ряд утверждений, которые:

Превращают философские гипотезы в научные гарантии;
Смешивают функциональное моделирование с феноменальным сознанием;
Вводят непроверяемые абстракции в качестве объяснительных принципов;
Игнорируют фундаментальные ограничения современных ИИ-систем.

Эти недостатки не позволяют рассматривать предложенный подход как научно состоятельный в контексте задачи цифровой реализации сознания. Для того чтобы утверждения стали научными, необходимо:

Чётко разделять моделирование поведения и моделирование субъективного опыта;
Предоставить эмпирические критерии для проверки наличия сознания в артефакте;
Отказаться от непроверяемых онтологических допущений в пользу операционализируемых конструктов.

Без этого дискуссия остаётся в рамках спекулятивной философии, а не науки.

Стр. 327 сборника.

Аксиоматика модели пятен и моделирование образов сознания и подсознания Симонов Н.А.

НИЦ «Курчатовский институт» – ФТИАН им. К.А. Валиева nsimonov@ftian.ru

Пятно можно представить как нечеткую (размытую) область в абстрактном семантическом информационном пространстве [1]. При этом, четкие геометрические фигуры, классы и множества рассматриваются как частные и предельные случаи пятен. В общем случае структура пятен и свойства их окружения (пространства) не определены изначально, но могут быть восстановлены по качественной информации об их элементарных пространственных отношениях (ЭПО) с другими пятнами, таких как раздельность, пересечение, включение, неразличимость и т.д. Представление ментальных образов на базе пятен назовем их пространственным представлением [2].

Разработана аксиоматика модели пятен и в ней введены ряд новых концепций, которые непосредственно связаны с концепцией ментальных образов. Необходимость в независимой формулировке аксиоматики пятен, заключается в том факте, что пятна, в отличие от классов или множеств, не содержат элементов. Целью создания аксиоматики пятен была строгая математическая формулировка модели, которая отражала бы пространственные свойства пятен без привлечения аксиоматики теории множеств. С другой стороны, очевидно, что новая теория должна отражать базовые свойства четких геометрических фигур, классов и множеств, которые рассматриваются как частные случаи пятен.

Формулировка понятий, аксиом и теорем теории пятен основывается на таких базовых понятий как логическая связь и ЭПО между пятнами. На этой базе были строго определены объединение и пересечение пятен, пространства пятен, L4 числа, L4 векторы и L4 матрицы, а также и другие важные понятия [3]. В результате, построенная система аксиом и теорем модели пятен стала эквивалентной системе аксиом Булевой решетки [4].

Введено понятие пространства пятен, которое можно рассматривать как математическую модель свойств или модальностей образов в образной сфере человека.

Пространство пятен определяется как пятно, включающее семейство других пятен, у которого окружение для всех пятен внутри этого пространства, является нулевым пятном. То есть, относительно пятен, принадлежащих пространству, у этого пространства нет границы.

Поэтому концепцию пространства пятен можно рассматривать как образ бесконечности, который основывается на концепции безграничности.

Автор считает, что сознание и все когнитивные психические процессы возможно описать на языке ментальных образов, которые отображают смысловую (семантическую) информацию, хранящуюся в памяти, а упорядоченные структуры образов формируют когнитивные пространства в образной сфере [5]. Совокупность образов формирует таксономию в когнитивных пространствах, которая имеет весьма сложную структуру из большого количества образов.

В предыдущих работах [2, 6] рассматривался вопрос адекватности математического моделирования ментальных образов с помощью пятен. Возможность такого моделирования основана на наличии элементарных пространственных свойств у образов, которые также нашли отражение в естественном языке. Например, мы можем говорить об области знания, о гранях и разных сторонах понятия или явления, о точках зрения, о близости или связи понятий.

С помощью L4-чисел можно моделировать простые суждения, составными частями которых являются понятия, а сложные суждения возможно моделировать с помощью L4 векторов или L4 матриц. По аналогии с естественным языком, смысл понятия, представляемого пятном, можно описать с помощью его ЭПО с другими, известными, понятиями. Поэтому семантику образа можно представлять отображением соответствующего ему пятна на этом базисе в форме L4-вектора a. Проекция пятна на базис пятен соответствует такому представлению образа, когда из него выделяются определенные свойства и игнорируются другие, несущественные свойства. Образное представление в психологии дает наглядную интерпретацию процесса понимания смысла понятий или мысли, объекта, события или явления [7]. Действительно, феномен понимания можно представить как сравнение с помощью отображения рассматриваемого образа на базисе других ментальных образов образной сферы. Без такого сравнения смысл понятий, мысли или явлений воспринимается формально, поверхностно, без глубокого понимания. Поэтому применение именно образного представления информации может позволить создание ИИ с «пониманием», что относится к областям объяснимого и сильного ИИ.

На базе модели и аппарата пятен предложена образно-логическая вычислительная когнитивная модель [2, 8], которая позволяет представлять каузальные рассуждения и не противоречит вычислительной когнитивной модели Дж.Ф. Сима и С. Фрекса «The AttentionBased Quantification Theory» [9]. В частности, предлагаемая модель позволяет адекватно отображать такие свойства образов, как многомерность, многоуровность, полимодальность.

Р. Солсо определил сознание как «осведомленность о внешних и когнитивных явлениях, таких как образы и звуки мира, воспоминания, мысли, чувства и телесные ощущения» [9]. Сознание обеспечивается «фокусом внимания», т.е. концентрацией умственного усилия на сенсорных или мысленных событиях [8]. Используя модель пятен, сознание можно представить как отображение внешних или когнитивных образов на базисе образов, выбранных фокусом внимания. При этом, как отмечалось в работе [8], внимание может выбирать относительно большое количество базовых образов, что приводит к усилению дифференциации отображаемых образов и к концентрации нервных процессов, связанной с увеличением количества нейронов, участвующих в процессе внимания.

Автор придерживается представления А. А. Гостева о том, что подсознание (или «бессознательное»), также как и сознание, осуществляет представление и обработку информации в образной форме [5, 10]. Действительно, подсознание можно рассматривать как представление внешних или когнитивных образов на базисе ментальных образов, которые находятся вне области фокуса внимания. Поэтому процесс образного мышления в подсознании осуществляется в «автоматическом» режиме и не воспринимается сознанием.

Отсюда рождаются феномены интуиции, инсайта или внезапного воспоминания забытого слова, которое человек не смог вспомнить даже при напряжении сознания. Отношение сознания и подсознания можно сформулировать так, что цели и задачи ставит сознание, которое также контролирует результат решения, но процесс решения происходит в подсознании в скрытом, автоматическом режиме.

Образное представление в аппарате пятен также позволяет моделировать обучение и рассуждения как классические (дедукцию, индукцию и абдукцию), так и с использованием немонотонной логики, свойственной человеку, когда выводы делаются на основе имеющихся знаний, а получение новых знаний может изменить выводы [9, 10]. В аппарате пятен, рассуждения моделируются умножением L4 матрицы A на L4 вектор a, а результатом умножения является новый L4 вектор b:

b=A⋅a⇔a |-Ab

Здесь a – предпосылка, A – правило вывода, основанное на знании, а b – вывод.

Целью обучения в аппарате пятен является нахождение неизвестной L4 матрицы A с использованием совокупности обучающих примеров {xi, yi}, которая удовлетворяет уравнению:

yi=A⋅xi .

На базе аппарата пятен предложена новая концепция образно-логических нейронных сетей, где роль весовых коэффициентов каждого слоя играют L4 матрицы, а входных и выходных сигналов – L4 векторы [1, 10]. Важной особенностью такой сети является то, что в ней используются новая модель нейронов. Каждый слой новой сети выполняет такую обработку семантической информации, представленной в образной форме, которая эквивалентна элементарным рассуждениям и производится по правилам вывода, определенным в аппарате пятен.

Работа проведена в рамках выполнения государственного задания НИЦ «Курчатовский институт».

1. Неопределённость базовых понятий и отсутствие формальной строгости

Проблема: Автор вводит понятие «пятна» как «нечёткой области в абстрактном семантическом информационном пространстве», но не даёт ни формального определения этого пространства, ни аксиоматики, достаточной для однозначной интерпретации.

В математике понятие «нечёткой области» обычно формализуется через нечёткие множества (Лотфи Заде, 1965), где каждому элементу сопоставляется степень принадлежности из интервала [0,1]. Однако автор утверждает, что «пятна не содержат элементов», что противоречит любой известной формализации нечёткости.
Если объект не содержит элементов и не является множеством (даже нечётким), то он не может быть объектом стандартной математической теории без введения новой онтологии. Однако автор не представляет такой онтологии: не определены носитель, структура, операции, метрика или топология.
Утверждение, что «четкие геометрические фигуры, классы и множества — частные случаи пятен», требует конструктивного вложения этих объектов в теорию пятен. Такого вложения не представлено. Без этого утверждение остаётся метафорическим.

Вывод: Отсутствие формального определения «пятна» и «семантического информационного пространства» делает невозможным проверку логической непротиворечивости и математической корректности последующих построений.

2. Некорректное использование термина «аксиоматика»

Проблема: Автор заявляет о «разработке аксиоматики модели пятен», но не приводит ни самих аксиом, ни их списка, ни доказательств теорем.

В математике аксиоматическая теория предполагает явное перечисление примитивных понятий и аксиом, из которых выводятся теоремы по строгим правилам логики. В тексте же аксиомы не перечислены, а ссылки на «[3]» и «[4]» не позволяют оценить их содержание (в рамках анализа фрагмента).
Утверждение, что «система аксиом и теорем модели пятен стала эквивалентной системе аксиом булевой решётки», требует формального доказательства эквивалентности (например, взаимной интерпретируемости). Без этого утверждение не может считаться научно обоснованным.
Булева решётка — это алгебраическая структура с чётко определёнными операциями (объединение, пересечение, дополнение) над множествами или элементами. Если пятна «не содержат элементов», то неясно, как в них могут быть определены операции, соответствующие объединению и пересечению в булевой решётке.

Вывод: Заявление об аксиоматизации и эквивалентности булевой решётке не подтверждено формальными средствами и, следовательно, не соответствует стандартам математической строгости.

3. Смешение метафорического и формального языков

Проблема: Автор использует психологические и лингвистические метафоры («область знания», «грани понятия», «точки зрения») как основание для математической модели.

Хотя естественный язык действительно использует пространственные метафоры для описания абстрактных понятий (см. работы Лакоффа и Джонсона), это не означает, что когнитивные структуры обладают геометрической или топологической природой в строгом смысле.
Переход от лингвистической метафоры к математической модели требует эмпирического или формального обоснования наличия соответствующих структур в когнитивных процессах. Такого обоснования в тексте нет.
Например, утверждение, что «образы обладают элементарными пространственными свойствами», не подкреплено ссылками на нейронаучные, психологические или вычислительные данные.

Вывод: Использование лингвистических аналогий в качестве основания для математической теории без дополнительного обоснования является методологической ошибкой, известной как категориальная путаница.

4. Необоснованное расширение модели на сознание и подсознание

Проблема: Автор утверждает, что сознание и подсознание могут быть полностью описаны в терминах «образного представления» с использованием пятен.

Современная когнитивная наука рассматривает сознание как многокомпонентный феномен, включающий не только образы, но и символические представления, процедурные знания, метакогнитивные процессы и т.д. (см., например, работы Dehaene, Baars, Tononi).
Утверждение, что «всё когнитивное возможно описать на языке ментальных образов», противоречит эмпирическим данным: например, слепые от рождения люди успешно оперируют абстрактными понятиями без визуальных образов; многие рассуждения протекают в вербальной или символической форме.
Представление подсознания как «образов вне фокуса внимания» — это упрощение, не учитывающее, что многие подсознательные процессы (например, имплицитное обучение, автоматизированные навыки) не имеют образной природы вообще.

Вывод: Модель чрезмерно редукционистская и не соответствует современному пониманию когнитивной архитектуры человека.

5. Некорректное введение «L4-чисел, векторов и матриц»

Проблема: Вводятся новые математические объекты (L4-числа и т.д.) без определения их алгебраической структуры.

В математике введение новых числовых систем (например, комплексные, кватернионы) требует указания:

множества элементов,
операций (сложение, умножение),
алгебраических свойств (ассоциативность, коммутативность и т.д.).

В тексте ничего этого нет. Упоминается, что «суждения моделируются L4-векторами», но не объясняется, как именно: как интерпретировать компоненты вектора, как определяется умножение матрицы на вектор, что означает равенство b = A·a.
Утверждение, что обучение сводится к решению уравнения yi = A·xi, напоминает линейную регрессию, но без указания, в каком пространстве это происходит и какие ограничения накладываются на A.

Вывод: Понятия «L4-чисел» и связанных структур не определены достаточно для их использования в научной модели. Это создаёт иллюзию формализма без его содержания.

6. Отсутствие эмпирической или вычислительной верифицируемости

Ни одна из ключевых гипотез (например, «сознание = отображение образов на базисе внимания») не сформулирована в виде опровержимого утверждения (по Попперу).
Не указано, какие предсказания делает модель, которые можно было бы проверить в эксперименте или симуляции.
Упоминание «образно-логических нейронных сетей» не сопровождается описанием архитектуры, алгоритмов обучения или сравнением с существующими моделями (например, CNN, transformers, символические ИИ).

Вывод: Модель не отвечает критерию фальсифицируемости и, следовательно, не может считаться научной в строгом смысле.

Заключение

Представленная модель страдает от отсутствия формальной строгости, неопределённости базовых понятий, некорректного смешения метафор и математики, а также необоснованного обобщения на сложные когнитивные феномены. Хотя идея использования нечётких или топологических структур для моделирования семантики и образов сама по себе перспективна (см., например, работы Gärdenfors о conceptual spaces), реализация в данном фрагменте не соответствует стандартам научной обоснованности.

Для устранения указанных недостатков автору необходимо:

Чётко определить онтологию «пятен» и «семантического пространства» в рамках известной или новой формальной системы.
Представить полный список аксиом и доказать утверждения об эквивалентности булевой решётке.
Разграничить метафорический и формальный уровни рассуждений.
Обосновать психологическую и нейронаучную адекватность модели.
Сформулировать опровержимые гипотезы и/или реализовать вычислительную модель с воспроизводимыми результатами.

Без этого модель остаётся спекулятивной конструкцией, не соответствующей требованиям к научной теории.

Стр. 333 сборника. Эзотерика.

Темпоральная модель квантового протосознания Спасков А.Н.

ИФ НАН Б, Минск, Беларусь spaskov.a@mail.ru

Физические тела организованы локально и для всякого тела есть свое место, так же как для всякого физического состояния тела есть свое время. Но этого не скажешь о волновых процессах и множество различных волн могут сосуществовать в состоянии суперпозиции в одном и том же месте и в одно и тоже время.

Мы полагаем, что психика и сознание имеют не телесную и нелокальную во времени и пространстве природу. Недостатком полевой теории сознания, с нашей точки зрения, является ее онтологическое ограничение в пределах пространственных представлений.

Концепция поля, имеющего континуальную природу, хотя и преодолевает ограниченность дискретно-атомистического описания феноменов жизни и сознания, остается все же ограниченной в возможности описания темпоральной структуры сознания. Эти ограничения накладывает доминирующая в современной науке физическая концепция однопараметрического одномерного и однонаправленного времени.

Волновая природа сознания связана, как мы полагаем, с деятельностью психофизической субстанции, поддерживающей в нераздельном единстве существование физического тела и психики. Возможно, такой психофизический дуализм, в котором раскрывается двойственная природа единой субстанции, является универсальным способом существования материи и сознания и проявляется уже на квантовом уровне как корпускулярно-волновой дуализм. Предпосылки такого представления уже имеются, по нашему мнению, «в математическом формализме квантовой механики, где волновую функцию можно интерпретировать как прототип сознания квантовой монады, а наблюдаемые физические величины – как прототип физического тела, данного в феноменальном опыте монады» [1, с. 304].

Непосредственная связь психики (сознания) с физическим телом осуществляется в моменты волевого действия и восприятия сенсорной информации. В простейшем случае волевое действие задает причину, которая порождает реакцию другого тела (среды) в виде обратного действия, которое будет определяться как следствие. Таким образом определяется простейшая причинно-следственная связь событий взаимодействия физических тел, которая задает структуру одномерного и однонаправленного физического времени.

Рассмотрим модель простейшей квантовой монады, которая обладает «элементарной психикой» (протосознанием) и элементарным физическим телом [1]. На рисунке 1 показана динамика изменения внутреннего состояния такой предельно элементарной монады в зависимости от фазы внутреннего циклического времени. Поляризованное состояние монады изображается символом инь-ян, а неполяризованное – в виде однородного серого круга.

«Жизнь» такой монады заключается в изменении внутреннего состояния поляризации в непрерывном диапазоне между двумя противоположными состояниями, которые условно можно обозначить белым и черным цветом с мерой интенсивности, равной цветовому заряду С=+1 для белого цвета и С=-1 для черного цвета [2]. Таким образом, течение времени для цветовой монады непосредственно связано с непрерывным изменением ее внутреннего состояния поляризации, которое составляет замкнутый «жизненный цикл». Промежуточное состояние в этом случае будет неопределенным и характеризуется серым цветом, что соответствует нулевому цветовому заряду С=0.

Квантовая монада, как субстанциальный деятель, генерирует действие (волевой импульс) исходящее из одного полюса. Одновременно с этим происходит восприятие действия монады саму на себя (самодействие) в другом полюсе. Будем рассматривать монаду как кибернетический черный ящик, внутреннего устройства которого мы не знаем. Тогда «волевой» импульс, исходящий из одного полюса, можно считать выходным сигналом, а импульс, «воспринятый» в другом, комплементарно связанным с ним полюсе монады, будет входным сигналом. В этом случае выходной и входной сигналы можно определить как синхронно связанные причину и следствие, где причина означает активность действующего выходного полюса, а следствие – пассивность воспринимающего это действие входного полюса. Понятие «волевой импульс» мы употребляем в том смысле, что этот импульс возникает спонтанно внутри монады и не обусловлен никаким внешним воздействием. В данном случае «волевой импульс» исходит из выходного полюса в направлении к входному полюсу и его активное действие замыкается таким образом в пассивном восприятии на входе внутри монады.

Таким образом, монада, изображенная на рисунке, является простейшим кибернетическим черным ящиком и имеет всего один вход и один выход. Но на самом деле это – внутренние вход и выход, реально существующие только для самой монады. То есть вход и выход комплементарно связаны и замкнуты друг на друга внутри монады. Это значит, что если входной полюс имеет белый цвет (заряд С=+1), то выходной будет иметь черный цвет (заряд С=-1), так что суммарный заряд будет всегда нейтральным (С=0). А это значит, что с точки зрения внешнего наблюдателя, такая монада будет бесцветной, т.е.

ненаблюдаемой или прозрачной. То есть она не будет иметь внешних входов и выходов, через которые на нее можно воздействовать входным сигналом и получить от нее выходной сигнал.

Другими словами – это принципиально непознаваемая кантовская «вещь в себе» или лейбницевская монада, у которой «нет ни окон, ни дверей», через которые можно было бы заглянуть внутрь и получить какую-нибудь информацию о ее внутреннем содержании.

Будем считать, что на рисунке 1 в начальном состоянии монады (φ=0) входной полюс изображен слева, а выходной – справа. В нулевой фазе оба полюса бесцветны, а это значит, что на входе и выходе монады нет никаких сигналов. В первой фазе (φ=π/2) монада поляризуется и на входе и выходе появляются сигналы, соответствующие противоположным цветовым зарядам. Будем условно считать, что состояние с зарядом С=-1 (черный цвет) на выходе, означает «волевой импульс» монады, направленный на противоположный входной полюс. Входной полюс «воспринимает» это действие со стороны выходного и принимает комплементарное состояние с зарядом С=+1 (белый цвет).

Таким образом, поляризация в 1-й фазе является причиной, запускающей два темпоральных цикла. Для выходного полюса «волевой импульс» в 1-й фазе, направленный на входной полюс, порождает ответную реакцию в 3-й фазе в виде активного действия с его стороны. В этом случае состояние входного полюса переключается с пассивного на активное, а значит сам входной полюс становится выходным, передающим активное действие на противоположный полюс. В свою очередь выходной полюс также переключается на восприятие ответной реакции и становится, таким образом, входным полюсом, пассивно воспринимающим воздействие противоположного полюса. Таким образом, мы имеем причину (волевой импульс на выходе) и следствие (восприятие ответной реакции противоположного полюса на входе). Это значит, что возникает диахронная последовательность причины и следствия в виде выходного и входного сигнала на одном из полюсов монады, разделенных промежутком времени 2t0 между 1-й фазой (φ=π/2) и 3-й фазой (φ=3π/2) на рисунке 1. При этом причина будет внутренней, как выходной сигнал, направленный изнутри полюса на вход противоположного полюса, а следствие будет внешним, как входной сигнал, направленный от противоположного полюса и воспринятый на входе.

Второй темпоральный цикл связан со вторым полюсом монады, который в 1-й фазе является входным и пассивно воспринимает активное действие выходного полюса. В этом случае пассивное восприятие на входе в 1-й фазе порождает активное действие в 3-й фазе, направленное в противоположном направлении как выходной сигнал, исходящий из этого же полюса. При этом причина этого темпорального цикла будет внешней, как входной сигнал в восприятии, связанный с активным действием противоположного полюса, а следствие будет внутренним, как выходной сигнал, транслирующий ответное активное действие на вход противоположного полюса.

Во 2-й фазе, изображенной на рисунке 1, происходит диахронный переход от причины к следствию для двух темпоральных циклов. При этом оба полюса переходят в промежуточное нейтральное состояние с нулевым цветовым зарядом С=0 (серый цвет) в направлении от состояния с зарядом С=-1 к состоянию с зарядом С=+1 для одного полюса и от состояния с зарядом С=+1 к состоянию с зарядом С=-1 для противоположного полюса.

В 3-й фазе происходит переключение режима функционирования полюсов на противоположный. Это значит, что полюс, который в 1-й фазе был выходным в режиме трансляции активного действия на вход и в состоянии с зарядом С=-1 (черный цвет), становится входным в режиме восприятия ответного действия (реакции) со стороны противоположного полюса и принимает состояние с зарядом С=+1 (белый цвет). И, соответственно, противоположный полюс, который в 1-й фазе был входным в режиме пассивного восприятия, переключается в режим активного «волевого» действия в ответ на предшествующее во времени действие со стороны другого полюса и принимает состояние с зарядом С=-1 (черный цвет).

Представленная на рисунке 1 модель «жизненного цикла» дает наглядное описание причинно-следственной структуры внутреннего времени квантовой монады. Рассмотрим субстанционально-информационную интерпретацию «жизненного цикла». Будем считать, что в процессе взаимодействия и в течении элементарного жизненного цикла выходной полюс монады порождает 1 бит информации в виде заряда С=-1 и ответно воспринимает 1 бит информации в виде заряда С=+1. А противоположный и комплементарно связанный с ним полюс этой же монады воспринимает 1 бит информации в виде заряда С=+1 и ответно порождает 1 бит информации в виде заряда С=-1.

Таким образом, мы получаем модель протосознания квантовой монады, феноменальный опыт которой заключается в циклическом воспроизводстве внутренних состояний, включающем 4 фазы. Это означает, что внутреннее время квантовой монады возникает как феноменальный опыт смены собственных состояний. То же самое можно сказать и о внешнем объективном времени взаимодействия квантовых монад. На основе этих представлений можно построить в перспективе модель пространства-времени как феноменального представления сети взаимодействующих квантовых монад, что согласуется с концепцией сознательного реализма Д.Д. Хоффмана, в которой пространство-время определяется как сеть взаимодействующих сознательных субъектов [3].

Анализ демонстрирует научную несостоятельность ключевых утверждений текста с позиций современной физики, философии науки, когнитивных наук и методологии научного знания.

1. Нарушение принципа фальсифицируемости (критерий Поппера)

Одним из ключевых критериев научности гипотезы является её фальсифицируемость — возможность в принципе опровергнуть её эмпирическими данными.

В тексте утверждается:
«…с точки зрения внешнего наблюдателя, такая монада будет бесцветной, т.е. ненаблюдаемой или прозрачной… Это значит, что она не будет иметь внешних входов и выходов… Это принципиально непознаваемая кантовская “вещь в себе”».

Такая сущность по определению недоступна наблюдению, а значит, любые утверждения о ней не поддаются эмпирической проверке. Следовательно, гипотеза о «квантовой монаде с протосознанием» не является научной в попперовском смысле — она метафизична, но не научна.

2. Некорректное использование терминологии квантовой механики

Автор ссылается на «математический формализм квантовой механики» и интерпретирует волновую функцию как «прототип сознания квантовой монады».

Однако:

Волновая функция не является физическим объектом — это математический инструмент для вычисления вероятностей измерений.
В стандартной (квантово-механической) интерпретации волновая функция не обладает субъективными свойствами, такими как «сознание» или «восприятие».
Нет ни одного экспериментального или теоретического результата в квантовой физике, который бы подтверждал или даже допускал наличие «протосознания» у элементарных частиц или квантовых систем.

Таким образом, автор антропоморфизирует математические объекты квантовой теории, что является грубой категориальной ошибкой.

3. Подмена научных понятий псевдонаучной метафорой

В тексте вводятся такие понятия, как:

«цветовой заряд» C=±1,0 ,
«поляризованное состояние монады» (символ инь-ян),
«волевой импульс», возникающий «спонтанно внутри монады».

Проблема:

«Цветовой заряд» в физике — это строго определённое понятие в квантовой хромодинамике (КХД), относящееся к кваркам и глюонам и не имеет ничего общего с цветом в визуальном или метафорическом смысле.
Использование символа инь-ян — это культурная метафора, не имеющая операционального содержания в физике или нейронауке.
«Волевой импульс» — термин из философии сознания или психологии, не имеющий количественного определения и не применимый к квантовым системам, которые не обладают намерениями.

Это типичный признак псевдонаучного дискурса: использование научно звучащих терминов в несвойственном им контексте для создания иллюзии научности.

4. Отсутствие связи с эмпирическими данными о сознании

Современные когнитивные науки и нейробиология рассматривают сознание как эмерджентное свойство сложных нейронных систем, а не как фундаментальную характеристику материи.

В тексте же утверждается: «Психика и сознание имеют… нелокальную во времени и пространстве природу» и «проявляются уже на квантовом уровне».

Однако:

Нет никаких эмпирических свидетельств того, что квантовые процессы играют роль в генерации сознания (гипотеза Пенроуза–Хамероффа оркестрированной объективной редукции остаётся крайне спорной и не подтверждена).
Все известные нейронные корреляты сознания (NCC) полностью объяснимы на классическом уровне (электрохимическая активность, синхронизация осцилляций и т.д.).
Нелокальность в квантовой механике не позволяет передавать информацию и не может быть основой для психических феноменов, требующих каузальной структуры.

5. Логические и онтологические противоречия

Автор утверждает, что монада:

одновременно генерирует действие и воспринимает его саму на себя,
имеет внутренние вход и выход, но внешне ненаблюдаема,
обладает «элементарной психикой», но не взаимодействует с внешним миром.

Это логически противоречиво:

Если система не взаимодействует с внешней средой, она не может быть причиной каких-либо изменений во внешнем мире, а значит, её «волевой импульс» — бессодержательная абстракция.
«Самодействие» без внешнего взаимодействия — это замкнутая каузальная петля без физического содержания.
Понятие «психики» без возможности взаимодействия с сенсорной информацией или моторной активностью теряет смысл даже в минимальной (минималистской) концепции сознания.

6. Нарушение принципа Оккама

Гипотеза вводит новую сущность (квантовую монаду с протосознанием), которая:

не объясняет никаких наблюдаемых явлений,
не решает никаких открытых проблем в физике или когнитивных науках,
не делает новых предсказаний.

Согласно принципу Оккама, такая гипотеза избыточна и ненаучна.

Заключение

Фрагмент статьи Спаскова А.Н. представляет собой спекулятивную метафизическую конструкцию, маскирующуюся под научную теорию. Он:

нарушает базовые критерии научности (фальсифицируемость, эмпирическая проверяемость),
некорректно использует термины из физики и когнитивных наук,
опирается на антропоморфные и мистические метафоры,
не имеет эмпирической поддержки и несовместим с современным научным знанием.

Такие работы не соответствуют стандартам научной конференции, даже если она посвящена междисциплинарной теме «Сознание». Научное исследование сознания требует строгости, эмпирической обоснованности и методологической дисциплины, а не произвольного смешения физических, философских и мистических понятий.

Стр. 341 сборника.

Динамика нейрокогнитивных процессов сознания Ушаков В.Л.

Институт перспективных исследований мозга МГУ имени М.В. Ломоносова, Москва, Россия tiuq@yandex.ru

Формирование сознания определяется эволюцией когнитивных систем и процессов, обеспечиваемых функциональными нейросетями головного мозга, закрепляемых на уровне генетического кодирования. Когнитивные и функциональные системы вырождены на уровне проявления поведенческого акта, но имеют дифференциальность в когнитивной цели и активности функциональных систем для достижения результата действия. Поэтому структура субъективного опыта или знаний на разных уровнях детализации при построении генеративных моделей нейросетями головного мозга имеет разную степень вырожденности, что обеспечивает быстродействие в работе нейросетей головного мозга и генерации новых знаний при актуализации субъективного опыта в ментальных процессах. На основе результатов нейрофизиологических исследований ключевую роль в этих динамичных процессах структуры знаний играют «зеркальные» нейрональные системы, которые принимают участие в популяционном и категориальном кодировании информации в памяти и способны без контакта с внешним миром формировать, проигрывать и оценивать с точки зрения достижения результата будущий поведенческий сценарий действия. Субъективный опыт, являющийся основой процессов сознания, динамичен. В процессах формирования следов памяти наблюдаются динамические изменения в активности «категориальных» нейронов, а также в структуре и связях нейронов при популяционном кодировании. Такие изменения наблюдаются как при непосредственном формировании следов памяти в поведенческом акте, так и при реорганизации следов памяти в процессах ее извлечения при воспоминании или реактивации следов памяти во время сна. Сон видимо играет важную роль в реорганизации следов памяти, поскольку во время сна заблокированы сознательные процессы, актуализируется формирование нейросетевых структур субъективного опыта, приводя к реорганизации в гиперсетях головного мозга. Динамика в нейрональном кодировании проявляется также в реорганизации субъективного «Я». Шкалы или субъективные оценки восприятия внешнего мира изменяются количественно и качественно по мере приобретения субъективного опыта. Процесс их формирования является нелинейным, зависит от генетических факторов гетерохронии в развитии нейросетей головного мозга и формировании психики человека (theory of mind), что подтверждается результатами онтогенетических нейрокогнитивных исследований, работ по расщеплению сознания при психиатрических заболеваниях, когнитивной депривации, при разрушении межполушарных связей мозолистого тела. У возрастных пациентов разрушение субъективных оценок/опыта интенсивно проявляется в явлении умеренных когнитивных нарушений (MCI). Исходя из динамичности процессов сознания и онтогенетического формирования субъективного опыта, для построения модели механизмов работы головного мозга необходимо исследование причинно-следственных связей в функционировании нейросетей головного мозга в нейрокогнитивных процессах, применение методов топологии для исследования их вырожденности, применение байесовского подхода и теории марковских сетей для анализа генеративных механизмов формирования новых знаний.

Работа выполнена за счет гранта Российского научного фонда № 23-78-00010, https://rscf.ru/project/23-78-00010/

1. Некорректное использование термина «вырожденность» в нейронауках

Утверждение в тексте:

«Когнитивные и функциональные системы вырождены на уровне проявления поведенческого акта... структура субъективного опыта [...] имеет разную степень вырожденности, что обеспечивает быстродействие в работе нейросетей головного мозга...»

Критика:
В нейронауках термин вырожденность (degeneracy) имеет строгое определение: это способность структурно различных элементов (например, разных нейронных ансамблей) выполнять одну и ту же функцию. Это понятие было введено в биологию Эдельманом и Тонони и широко используется в теоретической нейробиологии. Однако в тексте термин используется без четкого определения и в сочетании с несвойственными ему функциональными последствиями — например, «обеспечивает быстродействие».

Научно обоснованной связи между вырожденностью и быстродействием в нейронных системах в литературе не существует. Более того, вырожденность часто ассоциируется с устойчивостью и гибкостью систем, а не с их скоростью. Использование термина без ссылки на его формальное определение и без эмпирической поддержки приводит к концептуальной неясности.

2. Необоснованное приписывание «зеркальным нейронам» функций, не подтвержденных данными

Утверждение в тексте:

«Ключевую роль [...] играют “зеркальные” нейрональные системы, которые [...] способны без контакта с внешним миром формировать, проигрывать и оценивать [...] будущий поведенческий сценарий действия.»

Критика:
Зеркальные нейроны были впервые описаны у макак в премоторной коре и нижней теменной дольке и ассоциируются с пониманием действий других через моторное резонирование. У человека их существование косвенно подтверждено, но их функции остаются предметом дискуссий.

Ключевая проблема в утверждении — приписывание зеркальным нейронам способности генерировать и оценивать будущие сценарии без контакта с внешним миром. Это выходит далеко за пределы текущих эмпирических данных. Нейровизуализационные и электрофизиологические исследования не демонстрируют, что зеркальные системы участвуют в внутреннем моделировании будущего или оценке результатов действий. Такие функции чаще связывают с префронтальной корой, парагиппокампальной областью, системой по умолчанию (default mode network) и гиппокампом.

Таким образом, утверждение представляет собой гипотезу, представленную как установленный факт, без ссылок на соответствующие исследования.

3. Необоснованное утверждение о «блокировке сознательных процессов во время сна»

Утверждение в тексте:

«Сон видимо играет важную роль в реорганизации следов памяти, поскольку во время сна заблокированы сознательные процессы...»

Критика:
Утверждение, что «во время сна заблокированы сознательные процессы», является устаревшим и неточным. Современные исследования сознания и сна (см., например, работы Tononi, Koch, Nir, и др.) показывают, что сознание не «отключается» во время сна, а изменяет свои формы.

Во время REM-сна наблюдается яркое, часто нарративное сознательное содержание (сновидения), а в NREM-сне возможны формы минимального сознания (например, перцептивные фрагменты). Более того, некоторые парадигмы (например, lucid dreaming) демонстрируют сохранение метакогнитивных функций во сне.

Следовательно, утверждение о «блокировке сознательных процессов» противоречит современным данным и вводит читателя в заблуждение относительно роли сознания в процессах консолидации памяти.

4. Неясная и метафорическая формулировка «гиперсетей головного мозга»

Утверждение в тексте:

«...приводя к реорганизации в гиперсетях головного мозга.»

Критика:
Термин «гиперсети» (hypernetworks) не является устоявшимся в нейронауках. В математике и теории сложных систем гиперграфы и гиперсети описывают связи между более чем двумя узлами, но применение этого понятия к мозгу требует строгого определения и эмпирической валидации.

В нейронауках используются термины «функциональные сети», «структурные сети», «мультислойные сети», но «гиперсети» в данном контексте не определены, не операционализированы и не ссылаются на конкретные методы анализа (например, гиперграфовое моделирование). Это создает впечатление использования модного, но необоснованного термина, что снижает научную строгость текста.

5. Смешение уровней объяснения: генетика, онтогенез, патология

Утверждение в тексте:

«Процесс их формирования является нелинейным, зависит от генетических факторов гетерохронии [...] что подтверждается результатами онтогенетических нейрокогнитивных исследований, работ по расщеплению сознания при психиатрических заболеваниях, когнитивной депривации, при разрушении межполушарных связей...»

Критика:
Здесь происходит конфляция (смешение) различных уровней анализа:

Генетические факторы (молекулярный/развивающий уровень),
Онтогенетические исследования (развитие в онтогенезе),
Патологические состояния (психиатрические расстройства, каллозотомия),
Экспериментальные вмешательства (депривация).

Хотя все эти области могут быть релевантны для изучения сознания, их объединение в одно «подтверждение» без указания конкретных механизмов, общих переменных или причинно-следственных цепочек является методологически некорректным. Например, нарушения сознания при шизофрении и при каллозотомии имеют разные нейробиологические основы и не могут служить взаимозаменяемыми доказательствами одной и той же гипотезы о «нелинейности формирования субъективного опыта».

6. Отсутствие операционализации ключевых понятий

Понятия «субъективный опыт», «субъективное “Я”», «динамика сознания» используются без четких определений, измеримых параметров или ссылок на принятые в нейронауках фреймворки (например, Integrated Information Theory, Global Neuronal Workspace, Predictive Processing). Это затрудняет проверяемость утверждений и их интеграцию в научный дискурс.

Заключение

Фрагмент статьи содержит интересные гипотезы, но они изложены в форме, не соответствующей стандартам научной строгости:

ключевые термины используются неточно или без определения,
эмпирические данные интерпретируются за пределами их валидности,
отсутствует четкая дифференциация между установленными фактами, гипотезами и спекуляциями,
смешиваются разнородные уровни объяснения без логической связи.

Для повышения научной состоятельности автору рекомендуется:

Четко определить все ключевые термины,
Разграничить гипотезы и эмпирически подтвержденные утверждения,
Опираться на современные обзоры по зеркальным нейронам, сну, вырожденности и сознанию,
Избегать метафорических конструкций («гиперсети», «блокировка сознания») без формального обоснования.