Пространства познания: от природы к искусственному интеллекту

Автор: Денис Аветисян

В статье представлена новая концепция, объединяющая анализ природных, искусственных и гибридных когнитивных систем для расширения границ понимания интеллекта.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Пространство базового познания, охватывающее от одноклеточных организмов до искусственно созданных систем, таких как органоиды и ксеноботы, демонстрирует, что сложность пространственной организации, вычислений и развития определяет разнообразие когнитивных способностей, при этом области минимального познания, основанного на синтетических системах, занимают специфическую нишу в этом многомерном пространстве.

Исследование предлагает фреймворк для сопоставления когнитивных систем различной сложности, выявляя пробелы и возможности для создания новых когнитивных архитектур.

Несмотря на широкое разнообразие когнитивных систем — от клеток до искусственного интеллекта — отсутствует единая основа для их сравнительного анализа. В статье ‘Cognition spaces: natural, artificial, and hybrid’ предложен подход, основанный на представлении когнитивных способностей в виде многомерного пространства, учитывающего организационные и информационные аспекты. Данная модель позволяет рассматривать когнитивные системы различной природы как точки в общем пространстве, выявляя как реализованные, так и потенциально возможные формы интеллекта. Какие пробелы в этом когнитивном пространстве отражают фундаментальные ограничения, а какие — лишь нереализованные возможности для создания новых гибридных когнитивных архитектур?

За гранью нейронных сетей: корни познания

Традиционная когнитивная наука, в значительной степени, концентрировалась на нейронных системах, упуская из виду фундаментальную роль воплощенности и самоорганизующихся динамических процессов в становлении познания. Долгое время считалось, что когнитивные функции возникают исключительно в мозге, однако все больше исследований демонстрируют, что минимальные когнитивные способности могут проявляться и в более простых системах, взаимодействующих с окружающей средой. Этот подход предполагает, что сложные когнитивные процессы — это не просто результат работы нейронных сетей, а эволюционировавшие механизмы, опирающиеся на базовые принципы самоорганизации и взаимодействия тела с миром. Игнорирование этих основополагающих элементов привело к неполному пониманию природы познания, ограничивая возможности создания действительно интеллектуальных систем.

Понимание когнитивных процессов требует признания существования так называемого “базального познания” — элементарных когнитивных способностей, возникающих из самоорганизующихся динамических систем. Эти минимальные когнитивные функции не являются просто результатом работы мозга, а представляют собой фундаментальную основу, на которой строится более сложное нейронное мышление. Исследования показывают, что даже простые системы, лишенные центрального нервного органа, демонстрируют зачатки когнитивного поведения, такого как адаптация к изменениям окружающей среды и решение простейших задач. Таким образом, для полного понимания когниции необходимо рассматривать эти базовые динамики не как вторичные, а как первичные, предопределяющие возможности более сложных когнитивных структур и обеспечивающие основу для обучения и адаптации.

Современные когнитивные исследования всё чаще расширяют горизонты изучения, выходя за рамки исключительно мозговых систем. Вместо концентрации лишь на нейронных сетях, учёные обращают внимание на более простые системы, проявляющие зачатки когнитивного поведения — от одноклеточных организмов, реагирующих на раздражители, до самоорганизующихся физических структур. Такой подход позволяет выявить универсальные принципы, лежащие в основе когнитивных процессов, и исследовать минимальные когнитивные способности, предшествующие сложным функциям, таким как обучение и принятие решений. Изучение этих «базальных» когнитивных механизмов в простых системах открывает новые перспективы для понимания эволюции интеллекта и разработки более эффективных моделей искусственного интеллекта, имитирующих фундаментальные принципы когнитивной деятельности.

Исследование когнитивных систем, от простейших организмов до человеко-ИИ взаимодействий, демонстрирует эволюцию когнитивных способностей на разных уровнях организации - от базовых вычислений в амебах и симуляциях <span class="katex-eq" data-katex-display="false"> \text{lenia} </span>, через роевой интеллект насекомых и роботов, до сложных взаимодействий в человеческом мозге и нейроморфных компьютерах. — Исследование когнитивных систем, от простейших организмов до человеко-ИИ взаимодействий, демонстрирует эволюцию когнитивных способностей на разных уровнях организации — от базовых вычислений в амебах и симуляциях $\text{lenia}$ , через роевой интеллект насекомых и роботов, до сложных взаимодействий в человеческом мозге и нейроморфных компьютерах.

Строительные блоки жизни: искусственные системы и базальное познание

Исследователи активно используют принципы синтетической биологии и искусственной жизни для создания систем, демонстрирующих базовый (базальный) интеллект. Эти системы, построенные на небиологических или упрощенных биологических компонентах, позволяют изучать когнитивные способности, не связанные со сложными нейронными структурами, характерными для традиционных организмов. Такой подход позволяет предположить, что интеллект может возникать как результат самоорганизующихся процессов и физических свойств, а не только как функция нейронных сетей, что открывает новые перспективы в понимании природы интеллекта и его потенциальных форм.

Для изучения самоорганизующейся динамики и проявления элементарных когнитивных способностей используются различные искусственные системы. Reservoir computing представляет собой рекуррентную нейронную сеть, использующую фиксированный, случайно подключенный «резервуар» нейронов для обработки временных данных. Xenobots — это самособирающиеся микророботы, созданные из клеток эмбриона африканской лягушки, способные к простым движениям и выполнению задач. Biobots — это микророботы, созданные из живых клеток и биоматериалов, управляемые внешними сигналами. Органоиды — это трехмерные клеточные культуры, имитирующие структуру и функцию органов, позволяющие изучать сложные биологические процессы и когнитивные функции in vitro. Эти платформы позволяют исследователям наблюдать, как простые физические взаимодействия приводят к возникновению сложных, адаптивных поведенческих паттернов, не требующих централизованного управления.

Исследования в области искусственных систем демонстрируют, что базовые когнитивные способности могут возникать из простых взаимодействий и физических свойств, не требуя сложных нейронных сетей. Такие платформы, как резервуарные вычисления, ксеноботы, биоботы и органоиды, позволяют наблюдать самоорганизующуюся динамику и эмерджентное поведение, демонстрируя, что процессы, лежащие в основе когнитивных функций, могут быть реализованы в физических системах, не имитирующих биологический мозг. Например, способность к распознаванию паттернов или решению простых задач может быть достигнута через механические свойства материалов и их взаимодействие с окружающей средой, что подтверждает возможность реализации когнитивных процессов вне традиционных нейронных структур.

Морфологическое пространство когнитивной сложности показывает, что биологические системы демонстрируют широкий диапазон проявления инициативы, в то время как искусственные системы характеризуются высокой вычислительной сложностью, но низкой инициативностью, что указывает на необходимость разработки гибридных систем, объединяющих искусственные вычисления и биологические ограничения.

Гибридное познание: новый виток эволюции интеллекта

Гибридное познание, объединяющее возможности человека и искусственного интеллекта, знаменует собой принципиальный сдвиг в понимании интеллекта. Традиционно интеллект рассматривался как свойство исключительно биологических систем (человеческий мозг) или искусственных (ИИ). Однако, гибридное познание постулирует, что интеллектуальные способности возникают не изолированно в одной из этих систем, а как результат их динамического взаимодействия и совместной работы. Этот подход предполагает, что интеллектуальная мощность системы определяется не суммой возможностей ее компонентов, а эффективностью их интеграции и взаимовлияния, что открывает перспективы для создания когнитивных систем, превосходящих возможности как человека, так и ИИ по отдельности.

Существуют различные модели гибридных систем, характеризующиеся разной степенью интеграции человеческого участия и искусственного интеллекта. “Инструментальные гибриды” предполагают использование ИИ как инструмента, расширяющего возможности человека, при этом сохраняя полный контроль у оператора. “Кооперативные гибриды” характеризуются разделением задач между человеком и ИИ, где каждый выполняет определенные функции, а взаимодействие происходит на основе обмена информацией и координации действий. Наивысшую степень интеграции демонстрируют “интегрированные гибриды”, в которых происходит тесное взаимодействие между когнитивными способностями человека и ИИ, приводящее к формированию единой системы принятия решений и управления.

Для моделирования и анализа взаимодействия в гибридных системах, объединяющих человека и искусственный интеллект, применяются методы многоагентного обучения с подкреплением (multi-agent reinforcement learning) и теория стека (stack theory). Многоагентное обучение позволяет рассматривать человека и ИИ как отдельных агентов, взаимодействующих в единой среде и обучающихся совместно посредством получения вознаграждений или штрафов за свои действия. Теория стека, в свою очередь, предоставляет фреймворк для анализа когнитивных процессов, где различные уровни обработки информации (например, восприятие, принятие решений, действие) организованы в иерархическую структуру, что позволяет понять, как происходит обмен информацией и координация действий между человеком и ИИ в гибридной системе. Эти методы предоставляют инструменты для количественной оценки эффективности взаимодействия и оптимизации стратегий совместной работы.

Морфологическое пространство, отображающее взаимодействие человека и ИИ, демонстрирует, что различные системы, от компаньонов-роботов (например, Sony Aibo, Kismet) до больших языковых моделей и дизэмбодированных ИИ, занимают чётко определённые области в зависимости от уровня когнитивной сложности человека и ИИ, а также интенсивности обмена между ними.

Агентность и будущее когнитивных систем: новая парадигма интеллекта

Способность действовать и регулировать собственные внутренние состояния, известная как агентность, является фундаментальной основой как простейших, так и сложных когнитивных процессов. Именно агентность позволяет системам не просто реагировать на внешние стимулы, но и самостоятельно формировать цели, планировать действия и адаптироваться к изменяющимся условиям. В контексте взаимодействия человека и искусственного интеллекта, агентность играет ключевую роль в обеспечении эффективного сотрудничества. Системы, обладающие развитой агентностью, способны понимать намерения человека, предвидеть его потребности и действовать автономно, но в соответствии с общими целями, что делает совместную работу более продуктивной и гармоничной. Без способности к самостоятельному действию и внутреннему регулированию, искусственный интеллект остаётся лишь инструментом, а не полноценным партнёром в когнитивной деятельности.

В контексте гибридных когнитивных систем, включающих человека и искусственный интеллект, особое значение приобретает концепция меметической эволюции. Данный процесс, аналогичный биологической эволюции, но оперирующий единицами культурной информации — мемами, оказывает существенное влияние на формирование когнитивных процессов. Мемическая эволюция в таких системах проявляется в передаче и адаптации знаний, навыков, поведенческих стратегий и даже ценностей между человеком и ИИ, а также внутри самой системы. Подобная передача не ограничивается простым копированием; информация претерпевает модификации, комбинируется и отбирается на основе эффективности и соответствия целям системы, что приводит к возникновению новых, более сложных когнитивных структур и стратегий. Таким образом, меметическая эволюция выступает ключевым механизмом, обеспечивающим адаптивность и обучаемость гибридных когнитивных систем, позволяя им не только решать текущие задачи, но и приобретать новые знания и навыки для эффективного функционирования в меняющейся среде.

Понимание и использование принципов агентности представляется ключевым фактором при разработке интеллектуальных систем будущего. Способность к самостоятельному действию и регулированию внутреннего состояния позволяет создавать системы, способные адаптироваться к изменяющимся условиям и демонстрировать устойчивость к внешним воздействиям. Более того, учет агентности позволяет выстраивать взаимодействие человека и искусственного интеллекта на принципах взаимного уважения и согласованности, обеспечивая соответствие целей системы человеческим ценностям и этическим нормам. Разработка алгоритмов, имитирующих и усиливающих агентность, открывает перспективы для создания не просто эффективных, но и надежных, предсказуемых и социально ответственных интеллектуальных систем.

В статье рассматривается идея когнитивных пространств, попытка картографировать разум — будь то естественный, искусственный или гибридный. Нельзя не отметить, что эта задача, по сути, предполагает создание иллюзии порядка в хаосе. Как точно подмечает Юрген Хабермас: «Коммуникативное действие направлено на достижение взаимопонимания, а не на изменение мира». В контексте когнитивных систем, эта фраза приобретает ироничный оттенок: все эти сложные модели, алгоритмы и архитектуры — лишь инструменты для попытки взаимопонимания между человеком и машиной. И чем сложнее система, тем больше вероятность, что она просто ещё не сломалась, а документация, как всегда, будет оптимистичным введением в мир нерешаемых проблем. Эта работа, вероятно, выявит новые «узкие места» в нашей интерпретации интеллекта, но, судя по опыту, эти «узкие места» станут новым техдолгом, который придётся оплачивать будущим поколениям разработчиков.

Что дальше?

Предложенная здесь картография когнитивных пространств, безусловно, элегантна. Но, как показывает опыт, любая элегантность неизбежно встретится с суровой реальностью продакшена. Идея объединить естественные, искусственные и гибридные когнитивные системы — это, конечно, красиво. Однако, не стоит забывать, что эволюция, будь то биологическая или алгоритмическая, редко следует прямым путем. Предполагаемые «пробелы» в понимании интеллекта, скорее всего, окажутся не пробелами, а просто тщательно замаскированными багами, которые проявятся, когда кто-нибудь попытается запустить это всё в реальном мире.

Особое внимание следует уделить вопросу агентности. В теории, конечно, можно определить уровни когнитивной сложности и функциональности. Но когда дело дойдет до взаимодействия с непредсказуемой средой, все эти аккуратно выстроенные иерархии рискуют рухнуть под напором случайности. А «базальное познание» — это, скорее всего, просто другое название для «достаточно хорошего приближения», которое работает до тех пор, пока не встретит первый краевой случай.

В конечном счете, все новое — это старое, только с другим именем и теми же багами. Поэтому, вместо того чтобы строить грандиозные архитектуры, возможно, стоит сосредоточиться на отладке тех, что уже существуют. И ждать. Продакшен — лучший тестировщик. А если всё работает — просто подождите.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.12837.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-22 00:34