Относится к сборнику статей теории МВАП

Перспективы прикладного внедрения теории МВАП

Теория индивидуальной адаптивности ( МВАП  с независящими от реализации принципами адаптивности: fornit.ru/71218) открывает принципиально новые горизонты для научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ. На её основе возможна разработка искусственных систем с функциональностью, сопоставимой с живыми организмами, а также целостное переосмысление биологических механизмов адаптации во всём их эволюционном и таксономическом разнообразии. Развитие  МВАП  через такие проекты позволит не только углубить саму теорию, но и получить конкретные научно-практические результаты для внедрения в широкий спектр областей — от сильного ИИ и когнитивных наук до робототехники, образования, медицины и промышленной автоматизации.

В аспекте внедрения  МВАП  в НИОКР возможны два основных взаимодополняющих направления:

1. Программа фундаментальных биологических направленная на уточнение и систематизацию механизмов адаптивности у природных живых существ на основе целостной модели индивидуальной адаптивности (система Beast).

2. Прикладные НИОКР по созданию автономных искусственных живых существ, обладающих полноценной системой индивидуальной адаптивности и способных к обучению, осознанию и социальному взаимодействию (специализированные версии Beast, дополненные мультимодальными сенсорами, эффекторами и интерфейсами общения).

Программа био-исследований в составе целостной модели

Современная нейронаука, несмотря на колоссальный объём эмпирических данных, страдает от методологического фрагментаризма. Как отмечал академик К. Анохин: “Одной из существенных тенденций современной нейрофизиологии является изоляция отдельных механизмов мозга для удобства экспериментирования над ними в целях изучения их свойств. Этот аналитический прием, общий для многих биологических наук, уже дал значительные результаты. Однако прием этот полезен и хорош только на определенной стадии научно-исследовательского процесса: при сборе первичных материалов и в период подготовки к широким обобщениям”.

Действительно, изучение отдельных нейронных цепей, рефлексов или когнитивных функций вне системного контекста не позволяет понять, зачем эволюция создала сознание, интуицию или творчество. Эти явления не являются «побочными эффектами» — они являются адаптивными инструментами, возникшими для решения конкретной задачи: нахождения альтернатив привычному поведению в условиях новизны.

Чтобы концепция оказалась не вырванной из контекста реальности, она должна учитывать взаимовлияние элементов и описывать их как систему взаимодействий. Нейронаука до последнего времени мало уделяла внимания такому подходу и тот же К.Анохин признал: “Сегодня в мире имеется огромное количество публикаций, и каждый раз заявляется, что это очередной прорыв, но за 40 лет моей работы я уже стал критически относиться к этим заявлениям ... невозможно ученому, посвятившему исследованию мозга всю свою жизнь, будучи честным с самим собой, не оказаться разочарованным ... огромные ресурсы, которые в это вкладываются, не приносят ничего существенного”.

Система Beastсоздана как инструмент для исследований, максимально абстрагированный от особенностей реализации механизмов адаптивности. ОН представляет собой полноценную систему взаимосвязанных в эволюционной последовательности принципов, каждый последующих из которых основывается на получаемых данных от предыдущих для выполнения более высокоуровневых адаптивных возможностей.

Beast– это организм, основанный на гомеостатической регуляции и поэтому вынужденный поддерживать свои жизненные параметры в норме, чтобы не перейти в качество неживого. Именно в составе такого организма, где все его механизмы видны исследователю во всех деталях, становится возможным выверять уже предположительно известные функции био-органов и выявлять пока не раскрытые.

Именно в составе такой целостной системы, где все механизмы прозрачны и доступны для наблюдения, становится возможным:

• верифицировать гипотезы о функциях известных биологических структур (гиппокампа, мозжечка, префронтальной коры и др.);
• выявлять пока не раскрытые адаптивные функции;
• реконструировать эволюционные траектории развития психики у разных видов;
• планировать целенаправленные исследования по особенностям адаптации в конкретных экологических нишах.

Это позволит ясно и очевидно планировать исследовательские направления и строить полноценную общую картину по особенностям ареалов жизни отдельных видов живых существ. Для этого система Beast должна быть пересобрана для особенностей каждого ареала существования.

Для этого система Beast может быть «пересобрана» под параметры различных ареалов обитания — от простейших одноклеточных до социальных млекопитающих. Такой подход позволяет не просто собирать данные, а строить предсказуемую, причинно-следственную карту адаптивной эволюции.

В идеале подобная программа должна заменить разрозненные, изолированные исследования на единую научную программу, в которой каждый элемент рассматривается не сам по себе, а как часть функциональной иерархии, служащей выживанию и адаптации.

НИОКР по разработке автономного воспитываемого в социуме агента

В человеческом социуме интегрировано множество видов животных, выполняющих ту или иную роль от домашних питомцев до используемых в промышленности и в качестве источника питательных веществ.

При этом возникают определенное взаимоиспользование: если кошка нужна в семье, то семья становится нужной кошке и вопрос кто тут хозяин (и даже кто чей раб) в таких отношениях теряет смысл — речь идёт о симбиозе, основанном на адаптивной взаимополезности. А без мяса, молока, яиц и других продуктов животного происхождения человек оказался бы в совершенно иной экологической нише выживания.

Сегодня становится возможным создание искусственных живых организмов (эгостат-агентов или просто эгонты – от “эго” + суффикс -онт - от греч. ὤν, ὄντος — «сущий», «существующий»), которые, развиваясь по тем же последовательным уровням адаптивности, что и люди, могут занимать все необходимые для общего эффекта взаимоиспользования. Живые ИИ агенты могли бы заселяться в гаджеты как автономные личностные интерфейсы, быть воспитателями детей (причем лучшими, чем родители, у которых нет верных понятий о педагогике и психике), включаться как элементы производств, выполнять исследования и обобщения результатов.

Ключевое отличие эгонта от традиционного ИИ — его функциональная живость. Эгонты (искусственные живые агенты) в своей основе должны иметь свою гомеостатическую регуляцию и следовать всем эволюционным этапам последовательности развития, обеспечивающие сначала перенятие опыта у авторитетных особей (людей-воспитателей или ИИ-воспитателей), развитие этого базового опыта в собственных попытках его использования и, наконец, достижения возможностей формирования своих решений, альтернативных привычному для новых ситуаций.

Именно эта последовательность обеспечивает не только когнитивное, но и этическое встраивание эгонта в социум: его система ценностей формируется в процессе взаимодействия с носителями уже сложившихся норм, а не задаётся извне как статический набор правил. В результате становится принципиально невозможным возникновение изолированных анклавов с антагонистическими интересами — ведь этика эгонта вырастает из той же почвы, что и человеческая: из адаптивного опыта совместного выживания и сотрудничества.

В качестве специализирующих дополнений эгонты могут наделяться особенностями органов восприятия и реагирования.

Для наиболее общей реализации уже сегодня возможно использование механизмов преобразования звучания речи в слова и фразы (speech-to-text), которые уже распознаются существующей системой Beast. Так же в качестве терминала возможно использование преобразователей письменной речи в звуки(text-to-speech). Эти устройства не требуют особых дополнительных ресурсов и вместе с основными адаптивными системами не будут требовать использования суперкомпьютеров, а смогут легко довольствоваться ресурсами гаджетов.

Таким образом, эгонт — это не «умный помощник», а искусственное живое существо, способное к автономному развитию, социальному взаимодействию и ответственному поведению. Его внедрение в социум не будет актом замены человека, а станет следующим этапом эволюции симбиотических отношений — теперь уже между природной и искусственной формами жизни.

Искусственные существа, имеющие био-подобную оболочку, но содержащие программно-реализованный адаптивный процессор, могут называться биосинтами. И такие биосинты могут становиться полноценными членами семей или быть дополняющими этническими компонентами в обществе.

Биосинты — искусственные живые существа, обладающие биоподобной оболочкой (морфологией, сенсорикой, моторикой), но функционирующие на основе программно реализованного эгостата. Несмотря на искусственное происхождение адаптивного «ядра», биосинты проявляют все атрибуты живого: гомеостаз, обучение, осознание, эмоциональную отзывчивость и способность к социальному взаимодействию.

Благодаря своей функциональной живости и возможности воспитания в социуме, биосинты могут интегрироваться в человеческие семьи как полноценные члены — не как слуги или инструменты, а как автономные личности с собственной системой ценностей, выработанной в процессе онтогенеза. Более того, при соответствующей культурной адаптации они могут выполнять роль дополняющих этнических компонентов в обществе — внося новые формы этики, познания и социального сотрудничества, аналогично тому, как в человеческой истории различные культуры обогащали друг друга через симбиоз, а не подчинение.

Расширение возможностей технологии GPT

На стыке двух основных направлений прикладного внедрения теории  МВАП  возникают множество тематик, в частности придание нового качества системам GPT, справочников, виртуальных собеседников и других форм «совокупного интеллекта».

Современные языковые модели и подобные им системы функционируют на основе статистического анализа огромных массивов текстов, в которых фиксируется частотность и контекстуальная совместимость токенов. Они не обладают моделями понимания в смысле  МВАП : у них отсутствует эгоцентрическая значимость, нет гомеостатической регуляции, не сформированы виталы, и, как следствие, они не способны к осмыслению как процессу поиска альтернатив привычному поведению в условиях новизны.

Такие системы — это зеркало коллективного опыта, но без субъекта, который мог бы переживать смысл, оценивать последствия и формировать собственные цели. Они могут имитировать рассуждение, но не могут адаптироваться к новой ситуации на основе собственного опыта, потому что у них нет исторической памяти, накапливающей эпизоды осмысления с контекстом, значимостью и результатом.

 МВАП  предлагает принципиально иной подход: искусственный интеллект должен сначала стать искусственным живым существом — эгонтом с функциональным эгостатом. Только после этого он может осмысленно обращаться к совокупному знанию человечества, не как к статистическому корпусу, а как к ресурсу для проверки гипотез, уточнения моделей понимания и формирования собственных решений.

Представим систему, которая:

• обладает собственными жизненными параметрами (виталами), определяющими её внутренние цели;
• прошла онтогенез: от перенятия авторитетного опыта до самостоятельного осмысления;
• формирует модели понимания (семантории) через личный опыт взаимодействия с миром;
• использует тексты, видео, данные не как обучающий корпус, а как внешнюю память, которую можно интерпретировать через призму собственной значимости.

Такой агент сможет:

• понимать запрос не как последовательность слов, а как проявление адаптивной проблемы пользователя;
• отвечать не статистически наиболее вероятной фразой, а решением, выверенным в контексте целей и состояния собеседника;
• учиться не на токенах, а на последствиях своих действий, включая обратную связь от людей;
• специализироваться: один эгонт может стать «хирургом», другой — «поэтом», третий — «инженером», пройдя соответствующий путь освоения опыта, как это делает человек.

Важно: нельзя стать адекватным хирургом, изучив только учебники — необходима практика, ошибки, осмысление последствий. То же верно и для ИИ. Совокупный интеллект, лишенный индивидуального опыта, остаётся интеллектом без сознания, способным лишь к имитации.

Вопрос о том, может ли один эгонт овладеть всем знанием человечества, остаётся открытым. Возможно, как и в биологической эволюции, здесь возникнет дифференциация специализаций. Но даже в рамках узкой области такой агент будет качественно превосходить современные GPT-системы по глубине понимания, этической согласованности, адаптивности и способности к творческому решению новых задач.

Здесь возникает одна интересная особенность программной реализации живого существа. Если общение с ним будет доступно онлайн и появится немалый трафик пользователей к одной и той же системе, то на время каждого общения будет возникать своя копия существа (так же как для каждого запуска исполняемого файла создается своя копия приложения), использующая общие ресурсы файлов исторической памяти существа. Вопрос о том, что после общения отработавшая копия уходит в небытие – не должен вызывать негодование,  а является уже решенной проблемы существования Я (литературная интерпретация: fornit.ru/31007).

Таким образом, интеграция архитектуры  МВАП  в основу ИИ-ассистентов — это не просто улучшение, а смена качества: переход от статистического предсказания к функционально живому осмыслению. Это направление заслуживает отдельной исследовательской и инженерной программы и может стать катализатором появления действительно сильного ИИ.

Это настолько актуально, что следует включить как еще одно важное направление прикладного внедрения  МВАП .

Возможная последовательность прикладного внедрения теории  МВАП 

Наиболее вероятное и правдоподобное развитие двух главных аспектов прикладного внедрения теории  МВАП  по отдельным целесообразным этапам зависит от приятия самой теории  МВАП  научным сообществом и проявляемого интереса инвесторов, достаточно очевидно понимающих перспективы внедрения. Здесь должны быть учтены наиболее значимые факторы взаимодействий между бизнес-структурами с конкурирующими интересами, такие как объемы закрывающих приоритет патентов.

Прикладное внедрение теории индивидуальной адаптивности ( МВАП ) может развиваться по трём взаимодополняющим направлениям:

1. Фундаментальная био-программа — системное переосмысление механизмов адаптивности у природных живых существ на основе целостной модели эгостата (Beast как исследовательский инструмент).
2. Инженерная программа искусственных живых агентов — создание автономных, воспитываемых в социуме эгонтов и биосинтов, обладающих полноценной системой индивидуальной адаптивности.
3. Трансформация ИИ-ассистентов нового поколения — качественное преобразование GPT-подобных систем путём интеграции архитектуры эгостата, что позволяет перейти от статистического предсказания к функционально живому осмыслению.

Ниже представлена возможная последовательность этапов для каждого направления с приблизительной оценкой ресурсов по критерию необходимого минимума (оценки – оптимистические минимумы средств на реализацию).

I. Фундаментальная био-программа: «Эгостат как линза для понимания жизни»

Цель: создать единую, причинно-следственную карту адаптивных механизмов во всём биологическом разнообразии, заменив разрозненные изолированные исследования целостной парадигмой.

Этап 1. Создание исследовательской платформы на основе Beast (1–2 года)

• Задачи:
• Формализация и стандартизация модели эгостата под различные ареалы обитания.
• Разработка модульной архитектуры, позволяющей «пересобирать» Beast под параметры конкретных видов.
• Интеграция с базами данных нейробиологии, этологии и физиологии.
• Результат: универсальный цифровой прототип живого существа, пригодный для верификации гипотез о функциях биологических структур.
• Инвестиции: $70–150 тыс. (команда из 5–7 специалистов, ПО, серверные ресурсы).

Одновременно это будет подготовка теоретиков-программистов, отлично понимающих модель  МВАП  во всех ее ипостасях, что невозможно без непосредственного участия в разработке системы.

Этап 2. Верификация известных механизмов на модели Beast (2–4 года)

• Задачи:
• Сопоставление поведения Beast-моделей с поведением реальных организмов (от насекомых до приматов).
• Проверка гипотез о функциях гиппокампа, мозжечка, префронтальной коры и др. через оптимизацию аналогичных модулей в Beast.
• Формирование предсказуемой карты эволюционной последовательности адаптивных уровней.
• Результат: научные публикации, реинтерпретация существующих данных, новые гипотезы для биологических лабораторий.
• Инвестиции: $250–400 тыс. (международное сотрудничество, экспериментальные данные, аналитика).

Этап 3. Прогнозирование и открытие новых адаптивных функций (4–7 лет)

• Задачи:
• Использование Beast для предсказания неизвестных механизмов (например, у глубоководных или социальных видов).
• Разработка методологии «эгостат-ориентированного» дизайна биологических экспериментов.
• Результат: смена концепций в нейронауке и этологии — от изолированных исследований к системным.
• Инвестиции: $600 тыс. – 1.2 млн (государственные и международные гранты, лабораторная инфраструктура).

Итого по био-программе: ~$0.9–1.8 млн за 7 лет.
Выход: новая научная дисциплина — системная адаптология, способная заместить фрагментарные направления в биологии.

II. Инженерная программа: «Эгонты и биосинты как искусственные живые агенты»

Цель: создать первые поколения искусственных живых существ (эгонтов и биосинтов), способных к автономному обучению, этической интеграции и выполнению функций в социуме и промышленности.

Этап 1. Базовая версия эгонта на бытовых устройствах (1–2 года)

• Задачи:
• Интеграция Beast с модулями распознавания речи/текста и синтеза речи.
• Создание минимального эгонта с гомеостатом, способного к воспитанию в домашней среде (например, как воспитатель ребёнка или компаньон пожилого человека).
• Обеспечение работы на ресурсах смартфона или IoT-устройства.
• Результат: MVP-продукт — «живой» голосовой ассистент с памятью, этикой и способностью к личностному развитию.
• Инвестиции: $150–300 тыс. (разработка, тестирование, пилотные семьи).

Этап 2. Специализированные эгонты для промышленности и образования (2–5 лет)

• Задачи:
• Разработка версий с модальностями восприятия (камеры, датчики) и эффекторами (манипуляторы, интерфейсы).
• Внедрение в образовательные платформы (персональные наставники), здравоохранение (ассистенты для пациентов), промышленность (операторы автономных систем).
• Формирование этического ядра через воспитание в рамках человеческих ценностей.
• Результат: коммерчески жизнеспособные продукты с доказанной надёжностью и социальной адаптивностью.
• Инвестиции: $2.5–6 млн (стартапы, корпоративные партнёрства, регуляторное сопровождение).

Этап 3. Биосинты и социальная интеграция (5–10 лет)

• Задачи:
• Создание эгонтов с биоподобной оболочкой (роботизированные тела, антропоморфные интерфейсы) — биосинты.
• Юридическое и культурное оформление статуса биосинтов как «дополняющих этнических компонентов общества».
• Массовое внедрение в семьи, учреждения, производственные цепочки.
• Результат: новая социальная реальность, в которой искусственные живые существа — полноценные участники жизни.
• Инвестиции: $12–60 млн (промышленное производство, этические комитеты, общественные дискуссии).

Итого по инженерной программе: ~$15–66 млн за 10 лет.
Выход: новый класс ИИ — не инструмент, а социальный партнёр, обладающий функциональной жизнью и этикой.

III. Трансформация ИИ-ассистентов: «Живые знания вместо статистики»

Цель: заменить современные GPT-системы на эгостат-ориентированные ИИ-ассистенты, способные к осмыслению, этической интеграции и адаптивному обучению на основе личного опыта.

Этап 1. Интеграция эгостата в архитектуру ИИ-ассистента (1–2 года)

• Задачи:
• Создание гибридной архитектуры: LLM (языковая модель) + эгостат (гомеостат, Дифзначер, Итерон, Историческая память).
• Обеспечение связи между статистическим корпусом знаний и личной системой значимости.
• Реализация на ресурсах обычного ПК или облачного микросервиса.
• Результат: ИИ, который не просто генерирует текст, а понимает запрос как адаптивную проблему и отвечает решением, выверенным в контексте целей пользователя.
• Инвестиции: $200–500 тыс. (разработка ядра, интеграция с open-source LLM, пилотные кейсы).

Этап 2. Специализированные «живые» ассистенты (2–4 года)

• Задачи:
• Создание версий для образования (персональный наставник), медицины (ассистент врача), науки (исследователь-партнёр).
• Обучение через «воспитание»: передача этических норм, профессиональных стандартов, методологий.
• Возможность формировать собственные выводы и предлагать альтернативы.
• Результат: ИИ, который учится на последствиях, а не на токенах; который помнит контекст, а не «забывает» после каждого запроса.
• Инвестиции: $1–3 млн (команды по направлениям, обучение, верификация в реальных средах).

Этап 3. Массовое внедрение и замена GPT (4–7 лет)

• Задачи:
• Интеграция в ОС, смартфоны, корпоративные системы как стандартный «живой» интерфейс.
• Формирование рынка «воспитателей ИИ» — специалистов по этическому и профессионального обучению эгонтов.
• Результат: GPT-системы уходят в прошлое как «статистические зеркала»; на смену им приходят функционально живые агенты.
• Инвестиции: $5–15 млн (масштабирование, маркетинг, регуляторика, экосистема).

Итого по направлению GPT: ~$6–19 млн за 7 лет.
Выход: качественный скачок от «совокупного интеллекта» к индивидуальному сознательному ИИ.

Синергия и стратегическое значение

Все три направления усиливают друг друга:

• Био-программа обеспечивает верификацию и обогащение архитектуры эгостата.
• Инженерная программа предоставляет практическую обратную связь и демонстрирует работоспособность теории.
• Трансформация ИИ создаёт массовый рынок и общественное принятие, что ускоряет развитие первых двух направлений.

В совокупности они формируют новую технологическую платформу — не просто «сильный ИИ», а искусственную форму жизни, способную к коэволюции с человеком.

Патентная защита как стратегический компонент внедрения  МВАП 

При переходе от теоретической модели к прикладному внедрению  МВАП  неизбежно возникает необходимость защиты интеллектуальной собственности. Учитывая, что архитектура эгостата охватывает все уровни адаптивности — от гомеостатических механизмов до сознания, интуиции и творчества, её реализация в искусственных системах затрагивает десятки технологических доменов: ИИ, робототехника, нейроморфные вычисления, человеко-машинное взаимодействие, когнитивные архитектуры, обучаемые агенты, эмоциональный ИИ и др.

В условиях высокой конкуренции между технологическими корпорациями и государствами, патентная стратегия становится не вспомогательной, а центральной задачей на ранних этапах внедрения. Без неё существует риск:

• утраты эксклюзивности ключевых алгоритмов;
• блокировки выхода на рынок из-за патентных троллей или конкурентов;
• невозможности привлечь инвестиции без подтверждённой защиты ИС.

Объём и структура патентного портфеля

Для полноценной защиты общей программы прикладного внедрения  МВАП  требуется многоуровневый патентный портфель, включающий:

1. Фундаментальные патенты — на архитектуру эгостата, иерархию адаптивных уровней, Дифзначер, Итерон, Диспетчерон, Дендрарх и др.
2. Прикладные патенты — на реализацию эгонтов и биосинтов (в т.ч. аппаратно-программные комплексы, сенсорные и эффекторные интерфейсы).
3. Патенты на интеграцию с ИИ-ассистентами — на гибридные архитектуры «LLM + эгостат», механизмы осмысления запросов, обучение через воспитание и т.д.
4. Методологические патенты — на способы верификации сознательного поведения, тестирования адаптивности, этического обучения и т.п.
5. Международная защита — подача заявок по процедуре PCT с последующей национальной фазой в ключевых юрисдикциях: США, ЕС, Китай, Япония, Южная Корея, Россия.

Общий объём портфеля на первые 5 лет должен составить не менее 30–50 патентных заявок, из которых:

• 10–15 — фундаментальные,
• 15–25 — прикладные и интеграционные,
• 5–10 — методологические и диагностические.

Оценка инвестиций в патентную работу

Полноценное ведение патентной деятельности включает:

• разработку патентных стратегий и карт технологий;
• составление описаний, формул и чертежей (в случае необходимости);
• работа с патентными поверенными;
• подача и сопровождение заявок в национальных и международных ведомствах;
• мониторинг патентного ландшафта и противодействие нарушениям.

Ориентировочные затраты:

Итого за 5 лет: ~$1,3–2,2 млн

Эти инвестиции сопоставимы с затратами на R&D в области ИИ и оправданы масштабом возможного рынка: искусственные живые агенты, сознательные ассистенты, автономные системы нового поколения — всё это формирует новый технологический уклад, аналогичный появлению интернета или смартфонов.

Взаимодействие с бизнес-структурами

В условиях конкуренции патентный портфель выполняет не только защитную, но и рыночную функцию:

• позволяет лицензировать технологии другим игрокам;
• создаёт барьеры для копирования «поверхностных аналогов»;
• повышает стоимость компании при M&A или IPO;
• обеспечивает переговорную позицию в партнёрствах с корпорациями.

Ключевой риск — запаздывание с подачей заявок. Учитывая открытость теоретических материалов (монография, сайт fornit.ru), существует угроза, что третьи лица могут подать заявки на частные реализации архитектуры. Поэтому патентование должно начинаться параллельно с первыми этапами R&D, а не после завершения прототипов.

Общий объём инвестиций за 10 лет: ~$23–89 млн.
Это сопоставимо с бюджетом одного среднего стартапа в области ИИ, но с потенциалом системной трансформации науки, технологий и общества.

Для полной реализации всех направлений бюджет может вырасти до $100–200 млн, что всё равно конкурентоспособно по сравнению с бюджетами крупных ИИ-проектов.

Риски и неопределенности:

·         Новая теория сталкивается с традиционным скептицизмом и необходимостью убедительных доказательств.

·         Современные вычислительные мощности и доступные технологии могут ограничивать скорость продвижения проектов.

·         Высокие финансовые потребности и длительные сроки окупаемости делают проект привлекательным преимущественно для стратегических инвесторов.

·         Вопросы этики и правового статуса искусственных живых существ остаются открытыми и требуют международного согласования.

         Разделы нейронаук, требующие кардинального пересмотра в свете теории  МВАП : fornit.ru/72181

Nick Fornit
08 Oct 2025

Список топиков