Комментарии к статье «Почему что-либо является сознательным?»

Авторы:

Майкл Тимоти Беннетт (MichaelTimothyBennett) — Австралийский национальный университет .

Шон Уэлш (Sean Welsh) — Engine No. 2.

Анна Чауника (AnnaCiaunica) — Университетский колледж Лондона и Лиссабонский университет .

Ссылка на Оригинальный текст  и https://arxiv.org/abs/2409.14545

 

Краткое содержание теории

В своей статье авторы предлагают формальную теорию, согласно которой сознание возникает не как абстрактное свойство разума, а как результат эволюционной самоорганизации живых систем, стремящихся к выживанию. Ключевая идея заключается в том, что в основе сознания лежит понятие валентности — способности организма оценивать состояния как «хорошие» или «плохие».

Некоторые важные выводы исследования:

Валентность первична: наше восприятие мира (например, восприятие «красного цвета») строится из этой базовой качественной оценки.

Авторы математически доказывают так называемый «Психофизический принцип причинности», который постулирует, что оптимальное обучение и адаптация невозможны без субъективной оценки (валентности).

Согласно теории, создание «философского зомби» (системы, которая ведет себя как человек, но не имеет субъективного опыта) невозможно, так как феноменальное сознание (переживание) необходимо для полноценного функционирования.

В работе выделяется иерархия «я» (self): от простейших организмов до человека, обладающего способностью к рефлексии и долгосрочному планированию.

 

Далее – текст на русском и комментарии, сделанные в контексте понимания теории МВАП.

Лицензия: CC BY-NC-ND 4.0

arXiv:2409.14545v6 [cs.AI] 5 марта 2026 г.

Почему существует сознание?

Майкл Тимоти Беннетт
Для корреспонденции: m@michaeltimothybennett.com
Школа вычислений, Австралийский национальный университет, ACT 2601, Австралия

Шон Уэлш
Engine No.2, Бардон, Брисбен, QLD 4605, Австралия

Анна Чауника
Институт когнитивной неврологии, Университетский колледж Лондона, WC1N 3AZ, Лондон, Великобритания
INESC-ID, Высший технический институт, Лиссабонский университет, Лиссабон, Португалия

(12 февраля 2026 г.)

 

Аннотация

Мы подходим к проблеме сознания, принимая в качестве отправной точки естественно отобранный, воплощенный организм. Мы предлагаем формализм, описывающий, как биологические системы, такие как человеческое тело, самоорганизуются для иерархической интерпретации немаркированной сенсорной информации в соответствии с валентностью. Система притягивается и отталкивается на различных пространственных и временных масштабах. Это качественная интерпретация немаркированного физического состояния. Мы показываем, как такие интерпретации подразумевают поведенческие политики, которые отличаются друг от друга только этим качественным аспектом обработки информации. Естественный отбор благоприятствует системам, которые активно вмешиваются в мир для достижения гомеостатических и репродуктивных целей. Если говорить провокационно, то смерть определяет смысл это иллюстрируется демо-эволюции: fornit.ru/evolution. Это означает, что в живых системах обработка информации по необходимости является субъективной, то есть качество встроено в самое ее ядро. Качественная обработка информации включает интероцептивные и экстероцептивные классификаторы и определяет приоритеты для самосохранения. Мы формулируем Психофизический принцип причинности как теорему и доказываем, что оптимальное обучение обобщению вынуждает использовать эту онтологию, основанную на валентности в первую очередь. Качественная обработка «хорошего» или «плохого» обязательно предшествует качественно-нейтральным репрезентациям свойств (например, «красный» конструируется из валентности). Под действием отборочных давлений, таких как сложное хищничество, это порождает иерархию «самостей», следствием которой являются реафферентация и рефлексивное самосознание. Мы обсуждаем это в свете основополагающего различия между феноменальным и акцесс-сознанием. Мы утверждаем, что феноменальное сознание без доступа, вероятно, распространено, но обратное маловероятно. Наше предложение закладывает основу формальной науки о сознании, более близкой к человеческим фактам, чем к вымыслу о зомби. Основы соответствуют базовым принципам системы МВАП (fornit.ru/68715).

1. Введение

Почему что-либо является сознательным? И биологические, и другие физические системы обрабатывают информацию, однако люди сознательно переживают, а также обрабатывают информацию. Почему? Живые организмы постоянно обрабатывают информацию о себе и о мире, чтобы выжить в постоянно меняющемся мире. Человеческие тела разделяют со всеми другими физическими системами свойство быть воплощенными в пространстве и времени (например, занимать пространство). Однако, в отличие от физических систем, биологические системы являются диссипативными системами, использующими энергию для самоорганизации перед лицом энтропийного распада и возмущений окружающей среды (Nagel, 1974; Chalmers, 1995).

Изначально введенное в кибернетике (Ashby, 1947; von Foerster, 1960) понятие самоорганизации применялось к различным дисциплинам, включая физику (Haken, 1983), биологию (Camazine, 2003; Bell and Deater-Deckard, 2007) инейронауку (Kelso, 1995; Friston, 2010; Tognoli and Kelso, 2014). Самоорганизация обычно определяется как спонтанное возникновение пространственно-временного порядка или процессов формирования паттернов в физических и биологических системах в результате взаимодействия их компонентов с окружающей средой (Camazine et al., 2001; Seeley, 2002; Rosas et al., 2018).

Интересно, что большая часть обработки информации о себе и о мире происходит за кулисами, или, так сказать, «в темноте», то есть не присутствуя постоянно в наших сознательных умах. Но почему не вся обработка информации происходит в темноте?

Этот вопрос является предметом давних дебатов (Seth and Bayne, 2022). Одна из весьма влиятельных точек зрения заключается в том, что сознание имеет два аспекта (Seth and Bayne, 2022). Первый — функциональный, под которым мы понимаем способность доступать и передавать информацию (Block, 1995). То, как функция связана с сознанием, считается «легкой проблемой» сознания (Chalmers, 1995). Второй аспект — это «каково это» — сознательно переживать обработку информации, или феноменальное сознание (Chalmers, 1995; Block, 1995; Nagel, 1974; Gallagher and Zahavi, 2021; Fuchs, 2017). Это означает не только глобальные состояния, такие как бодрствование, но и более локальные состояния, такие как обоняние чашки кофе. Эти локальные содержания, или «квалиа», характеризуются тем, каково это — находиться в них (Seth and Bayne, 2022). Неясно, в какой степени функциональный и феноменальный аспекты независимы это становится ясным при построении полной системы индивидуальной адаптивности, включающей функциональность сознания и тогда постулаты Д.Чалмерса оказываются на уровне неверной философии: fornit.ru/69784. Дэвид Чалмерс влиятельно предположил, что можно сконструировать «философского зомби», который действует во всех отношениях как человек, но не имеет квалиа (Block, 1995). Например, термостат, безусловно, обнаруживает тепло и, следовательно, обрабатывает информацию здесь – серьезный терминологический пробел в определении информации: fornit.ru/68830 – ясно, что термостат не обрабатывает информацию, но, вероятно, не существует ничего похожего на «бытие термостатом». Следовательно, вопрос «почему что-либо является сознательным» можно понимать как «почему иногда существует качественный аспект обработки информации?». Это отчасти связано с «трудной проблемой» сознания. Однако трудная проблема породила значительный объем работ, подробное обсуждение которых (Seth and Bayne, 2022; Northoff, 2014) выходит за рамки нашей статьи. В дальнейшем мы в значительной степени избегаем ментально-физического различия, которое питает классические дебаты, начиная от панпсихизма – главная претензия к Д.Чадмерсу (Goff, 2019) и заканчивая физикализмом в духе Деннета (Dennett, 1991).

Равным образом мы остаемся агностиками в отношении вопроса о том, являются ли аргументы от вообразимости, такие как мысленный эксперимент с зомби (Chalmers, 1996) или аргумент знания (Jackson, 1982, 1986), наилучшим способом подхода к проблеме феноменального сознания.

То, как мы это делаем, можно понять в терминах метафоры аппаратного и программного обеспечения. Различие между ментальным и физическим, которое питает классические дебаты, можно понять в вычислительных терминах. Согласно этому взгляду, ментальная деятельность подобна программному обеспечению, которое взаимодействует с физическим миром через аппаратное обеспечение аналогия неверная, потому что ментальное оперирует эгоцентрическими значимостями абстракций (Hutter, 2010; Bennett, 2025c; Orseau and Ring, 2012). Аппаратное обеспечение действует как интерпретатор между программным обеспечением и физической средой. Это отчасти похоже на шишковидную железу в декартовском дуализме, и поэтому этот взгляд называется «вычислительным дуализмом» (Bennett, 2024b). Хотя программное обеспечение является полезной основой для создания стандартизированных продуктов, формализмы интеллекта, основанные на вычислительном дуализме, по своей сути ошибочны (Bennett, 2024b; Leike and Hutter, 2015). Проблема в том, что программное обеспечение на самом деле не является отдельной субстанцией. В действительности, программное обеспечение — это состояние аппаратного обеспечения, на котором оно выполняется в отличие от ментального – как формы физических процессов, программное обеспечение является отдельной сущностью – видом условной формализации. Для пояснения: компьютеры можно понимать как «стеки» уровней абстракции, где каждый уровень представляет собой упрощенное подмножество поведения нижележащего уровня. Например, код на Python полагается на интерпретацию программой, написанной на C, которая построена на Ассемблере, который, в свою очередь, полагается на машинный код и, следовательно, на аппаратное обеспечение. В этом смысле программное обеспечение является «уровнем абстракции» над аппаратным обеспечением, на котором оно выполняется как и в случае слова Информация, слово абстракция критически нуждается в корректном определении, которое и разрешает казуистику постановки вопроса: fornit.ru/69260. В обоих случаях это упускается авторами. Природа благоприятствует адаптации, и работа только на высоких уровнях абстракции может ограничивать адаптируемость, снижая эффективность (Bennett, 2025a). Сравните огромное количество данных и энергии, необходимых для обучения большой языковой модели решению проблемы, с небольшими количествами, необходимыми человеку для решения проблемы. Биологические системы более эффективны, потому что они делегируют адаптацию на более низкие уровни абстракции (Bennett, 2024a). Например, организм можно понимать как уровень абстракции над органами, которые являются уровнем над клетками. Адаптация происходит на каждом уровне этого биологического «стека», тогда как программный «интеллект» в компьютере адаптивен только на высоком уровне абстракции, в программном обеспечении. Наша способность моделировать и понимать проблемы ограничена уровнем абстракции, на котором мы их рассматриваем (Bennett, 2025a). Проблемы эффективности в искусственном интеллекте (ИИ) можно решить, принимая во внимание уровни абстракции (Bennett, 2024b). Ментальную деятельность можно рассматривать как уровень над телом, поэтому вместо того, чтобы пытаться объяснить разум абстрактно, подобно программному обеспечению, мы начинаем с уровня воплощенного организма.

Короче говоря, наше объяснение сознания утверждает, что мир обладает валентностьюточнее – субъективный мир. Физические состояния привлекательны или отталкивающи для самоорганизующейся адаптивной системы. Организмы — это такие самоорганизующиеся системы, которые учатся классифицировать причины валентности, влияющие на их процедуры принятия решений, чтобы иметь больше шансов на выживание. Квалиа и аффекты, атомарные строительные блоки феноменального сознания, являются качественными интерпретациями, а не абстрактными логическими или математическими репрезентациями. Качественная обработка дает преимущество в эволюционном смысле. На высоких уровнях абстракции они выглядят как неприводимые качества, к которым, кажется, привязана валентность. Однако на более низких уровнях абстракции эти качества представляют собой различные состояния притяжения и отталкивания, происходящие в теле в данный момент времени. Другими словами, сенсорные стимулы привлекательны или отталкивающи на множественных пространственных и временных масштабах внутри самоорганизующейся системы (Bennett, 2025a). Квалиа и аффект легко и очевидно связываются организмами с возможностями (affordances) в мире. Феноменология имеет «логику» — не символы и правила надмножеств логики первого порядка, из которых состоят языки программирования, а досимволическую «логику» причины и следствия. Они моделируются в процедурах принятия решений доязыковых организмов как причина и аффект. На высоком уровне органические процедуры принятия решений сводятся к пропитанным аффектом квалиа, ключевым компонентам феноменологии. Естественный отбор благоприятствует организмам с феноменологией. Не всегда, но часто. Наша позиция заключается в том, что феноменология функциональна и решающа, а не эпифеноменальна или иллюзорна, но это не отрицает, что сознательные решения имеют подсознательные компоненты. Мы рассматриваем сознание как «исполнительный» верхний уровень «стека» биологических компонентов.

Мы обходим «вычислительный дуализм» аппаратного и программного обеспечения (Bennett, 2024b), начиная с низкоуровневых биологических фактов, а не с высокоуровневых философских абстракций, чтобы переформулировать проблему сознания так, чтобы она не принимала как данность ментально-физическое разделение.

Возьмем, к примеру, теорию высшего порядка мысли (Higher Order Thought, HOT) (Rosenthal, 2005; Brown et al., 2019), которая утверждает, что информация, которой обладает сознательное существо, представляет собой мета-репрезентации высшего порядка низкоуровневых ментальных состояний. Низкоуровневые состояния могут включать эмоции и восприятия, в то время как мета-репрезентации высшего порядка рефлексируют о них. Связь между ними может объяснить нечто из феноменального характера состояний. Сенсорные данные обрабатываются телом, что приводит к низкоуровневым ментальным состояниям, а затем мета-репрезентации этих состояний — это то, где мы можем найти более абстрактное концептуальное или мыслеподобное содержание сознания. HOT могут быть хорошей отправной точкой для понимания того, почему большая часть биологической обработки информации происходит «в темноте», но почему возникают эти низкоуровневые состояния? Могут ли они возникать в отсутствие субъективного, качественного переживания? Есть ли что-то похожее на «бытие в темноте» при обработке информации на низких телесных уровнях?

Долгое время считавшийся периферийным подходом, парадигма воплощенного познания (Varela et al., 2016) в последнее время получила значительное влияние в когнитивной науке и философии (Ciaunica and others, 2023; McMillen and Levin, 2024; Seth and Tsakiris, 2018). Идея в том, что вместо того, чтобы рассматривать тело как mere устройство, предназначенное для питания и содержания разума (устройство, которое можно заменить чашей или роботом), необходимо рассматривать разум как служащий самоподдерживающимся потребностям выживающего тела.

Если это так, то распутывание сознания должно начинаться с понимания «скромных» низких телесных уровней обработки информации, а не когнитивных уровней высшего порядка. Другими словами, сознательные переживания не просто зависят от телесных переживаний как от внешнего фактора, который можно заменить чашей или искусственной системой. Скорее, они фундаментально составляют то, чем является сознательное переживание. Как мы можем это доказать?

Наша цель здесь — попытаться строго определить сознание на основе первых принципов и показать, что некоторые аспекты функционального сознания зависят от феноменального сознания таким образом, который делает зомби невозможными, «растворяя» проблему, показывая, что феноменальное внутренне функционально. Мы устанавливаем аксиомы, которые выполняются в любой мыслимой среде. Затем мы утверждаем, что если эти аксиомы выполняются, то не существует мыслимой среды, где функция сознания была бы без субъективного переживания его, и почему большая часть обработки информации происходит «в темноте».

Восприятие дальнейшего текста довольно затруднительно, тем более что уже замечены два критически важных пробела в корректных определениях, поэтому в самом низу предлагается готовый перечень различий в интерпретации адаптивных принципов авторов работы и МВАП.

Вставка 1: Подтверждающие формальные результаты и происхождение
Эта статья в первую очередь философская. Однако ключевые утверждения также подтверждаются формальными теоремами, доказательствами и экспериментами, представленными в Дополнительной информации (ESI). Многие из этих экспериментов и доказательств прошли рецензирование и были опубликованы в докторской диссертации «Как построить сознательные машины» (Bennett, 2025a) и в трудах весеннего семинара AAAI по машинному сознанию 2026 года (Bennett, 2026b). Основная рукопись также представляет новые формальные результаты. Они включают доказательство Психофизического принципа причинности и значительно улучшенные положения, показывающие, как «самости» 1-го, 2-го и 3-го порядка следуют из оптимального обучения обобщению при предварительных условиях масштаба и стимула. Полные доказательства включены в ESI. Переформулировка неформального Психофизического принципа причинности как формальной теоремы и вытекающее из нее доказательство зависят от уже опубликованной теоремы Закона стека (Bennett, 2024a), поэтому Закон стека также подробно описан в ESI. Во вставках 2-4 обобщены новая теорема, другие результаты доказательств и эксперименты.

Энактивизм — это примерно точка зрения, согласно которой обработка информации возникает благодаря взаимодействию между организмом и его средой (Thompson, 2007), и некоторые считают его несовместимым с узкими определениями вычислений. Понятие вычислений широко обсуждается, и подробный обзор этих дискуссий привел бы к серьезному отступлению (Piccinini, 2015; Piccinini and Maley, 2021). Здесь мы определяем вычисления не в терминах абстрактной манипуляции символами и репрезентации, а в конкретных механистических терминах, где «обработка информации» относится к фактическому физическому переходу системы из одного состояния в другое. Чтобы формализовать энактивизм, мы опираемся на Панкомпьютационный энактивизм (Bennett, 2024b, a) и Теорию стеков (Bennett, 2025a), которые представляют интеллект в терминах воплощенных уровней абстракции.

Чтобы ответить на вопрос «почему что-либо является сознательным», мы используем этот формализм, чтобы показать, как теории низшего и высшего порядка, феноменальное и акцесс-сознание следуют из первых принципов, масштабирования давлений естественного отбора и способности к адаптации. Во-первых, в Разделе 2 мы интегрируем и расширяем отдельно опубликованные работы более узкого охвата (Bennett, 2024b, 2023c, 2023a), чтобы обосновать нашу модель самоорганизующихся систем. В Разделах 3 и 4 мы объясняем, как эта модель формализует реализацию релевантности (relevance realisation) и объединяет теории низшего и высшего порядка. Вместо того чтобы предполагать, что абстрактные объекты первичны, и пытаться изучать причинные связи между ними, этот подход предполагает, что валентность первична, а абстрактные объекты конструируются для классификации причины и предвосхищения валентности. Это ведет нас от притяжения и отталкивания от физических состояний через мысли низшего порядка к мета-репрезентациям высшего порядка. В соответствующей диссертации (Bennett, 2025a) мы называем это психофизическим принципом причинности. Здесь мы формализуем его как теорему с тем же названием (теорема 3 в ESI). В Разделе 5 мы расширяем предыдущую работу (Bennett, 2023a) о причинном обучении и развитии «самостей» первого (1ST), второго (2ND) и третьего (3RD) порядка и объясняем, как они являются следствием масштабирования способности самоорганизующейся системы адаптироваться под давлением естественного отбора. В Разделах 6 и 7 мы объясняем, как субъективное переживание требует самости 1ST порядка, и, наоборот, почему самость 1ST порядка подразумевает, что есть «что-то похожее на бытие» организмом, обладающим самостью 1ST порядка. Затем мы утверждаем, что акцесс-сознание требует способности передавать значение, что требует как самостей 1ST, так и 2ND порядка, и показываем, что философский зомби невозможен. В Разделе 8 мы описываем развитие сознания по мере масштабирования способности к адаптации под давлением естественного отбора, с примерами от нематод до человека.

2. Возвращение к основаниям

Эту статью можно читать в чисто повествовательной форме, то есть основная аргументация должна быть понятна без математики. Однако для читателей, которые действительно хотят углубиться в математические детали, ниже приведено краткое изложение определений. Полный набор определений, используемых в этой статье, вместе с полными доказательствами и полными экспериментальными протоколами и графиками, находится в Электронном Дополнительном Материале (ESI). Более объемное приложение по Теории стеков (Bennett, 2025a) является основным справочным материалом.

1. Окружение — это непустое множество  взаимоисключающих состояний. (Декларативная) программа — это любое множество состояний . Пусть  — множество всех программ. Уровень абстракции — это конечный словарь , то есть конечное множество программ, которые тело может стабильно реализовывать. Словарь индуцирует воплощенный формальный язык 
2. Члены  называются утверждениями. Множество истинности утверждения  равно  Мы принимаем  по соглашению. Утверждение  истинно относительно состояния  iff . Завершением  называется любое утверждение  такое, что . Расширением утверждения  называется множество всех его завершений  Для множества  мы пишем . Два утверждения эквивалентны, если они имеют одинаковое расширение.
3. -задача  — это пара , где  — это входы, а  — это правильные выходы. Задачи образуют иерархию. Если , то  является родителем , что означает  и .
4. Политика — это утверждение . Политика правильна для  iff  При заданном входе  и политике , вывести — значит выбрать выход . Задача завершена, если .
5. Обучение должно выбирать среди множества правильных политик. Стандартным прокси является слабость , которая подсчитывает, сколько дальнейших обязательств остается совместимыми с  при сохранении правильности. Максимизация слабости (w-maxing) выбирает правильную политику, которая максимизирует . Причинная идентичность — это политика , которая классифицирует вмешательства со стороны некоторого источника  как отличные от соответствующих наблюдений, относительно обучающегося . Вложенные причинные идентичности представляют более высокие порядки моделирования. Например,  — это уточнение модели  о , которое зависит от предсказания  того, как  моделирует .

Мы начинаем с формализации всех мыслимых сред (Bennett, 2024b, c) на основе первых принципов:

Аксиома 1: Когда существуют вещи, мы называем эти вещи окружением.

Аксиома 2: Там, где вещи изменяются или различаются, мы имеем различные состояния окружения.

Следовательно, окружение — это множество  взаимоисключающих состояний. Мы называем множество состояний декларативной «программой». Программа «истинна» относительно состояний, которые она содержит. Например, если время — это одно измерение, вдоль которого вещи изменяются, то в каждый момент времени существует одно состояние. «Факт» — это программа, которая содержит состояние в настоящий момент времени. Отсюда следует, что каждый аспект окружения является множеством программ. Аспект окружения реализуется (существует) в состоянии, если содержащиеся в нем программы являются фактами. Поскольку каждое состояние является различием, отсюда следует, что состояния взаимно исключают друг друга, что в других местах использовалось для изображения времени как различия, а каждого состояния как точки во времени. Такие фундаментальные аргументы в значительной степени выходят за рамки этой статьи и подробно обсуждаются в другом месте (Bennett, 2025a). Однако этот фрейм позволяет нам говорить о «вычислении» в гораздо более общем смысле, чем тьюринговское вычисление. Под вычислением мы понимаем физическую причину и следствие, определяемые переходами состояний любой среды, которую мы можем вообразить. В фрейме Теории стеков (Bennett, 2025a, 2024a) это похоже на утверждение, что мы не знаем, где находится базовый уровень абстракции, существует ли вообще такой уровень или что он может влечь за собой. Мы лишь говорим, что независимо от того, какой уровень абстракции рассматривается, должны существовать изменения или различия, чтобы вообще что-то существовало. Это влечет за собой существование состояний, которое влечет за собой существование онтологических «фактов» или «истинных программ», которые мы можем формализовать как множества состояний, каждый аспект окружения, который существует, является множеством таких фактов, и, наконец, это позволяет нам говорить о вычислениях в гораздо более общем смысле, чем тьюринговские вычисления. Мы можем говорить о любой данной среде или любом данном физическом теле в этой среде как об уровне абстракции, который выполняет уникальный набор вычислений. Чтобы дать некоторое представление о том, почему мы можем говорить о любом теле или любой мыслимой среде в этом фрейме, обратите внимание, что мы ничего не предполагаем о том, чем состояния могут быть онтологически или эпистемологически содержать. Мы не предполагаем различий внутри состояния, только между состояниями, и эти различия являются программами, из которых образованы аспекты. В конце концов, можно взаимодействовать только с аспектами своего окружения. Если бы кто-то попытался точно определить, из чего состоит аспект, ответ был бы отложен к другим аспектам. Любое описание, которое попыталось бы полностью охватить семантику, истинность или неопосредованное чистое переживание состояния, всегда было бы отсрочено или неполно. Это не делает такие попытки пустыми, но говорит об их внутренней контингентности и обусловленности, которую этот формализм пытается уловить.

2.1 Естественный отбор и воплощение

Мы предполагаем естественно отобранный, воплощенный организм. Каждый аспект окружения является множеством фактов, следовательно, тело организма, которое сохраняется во множестве состояний, должно быть множеством программ. Мы называем это множество словарем (формально определено в приложении (Bennett, 2025a), а также в резюме в начале этой главы).

Значение абстракций зависит от интерпретации, подобно тому, как поведение программного обеспечения определяется уровнем абстракции, который его «интерпретирует». Наименее абстрактным программное обеспечение является машинным кодом. Машинный код интерпретируется аппаратным обеспечением, которое определяет каждый аспект того, что этот машинный код делает. Слово машинного кода — это механический триггер, который «означает» только то, что мы спроектировали аппаратное обеспечение для выполнения, когда мы вводим это слово. Это аппаратное обеспечение является уровнем абстракции, в котором существует программное обеспечение (включая «высокоуровневые» уровни абстракции, такие как интерпретатор Python). Как уже говорилось, то, что мы называем программным обеспечением, есть не что иное, как состояние аппаратного обеспечения (Bennett, 2024b). Это подорвало все, кроме самых субъективных, претензии относительно поведения теоретизируемого программного суперинтеллекта (Hutter, 2010; Leike and Hutter, 2015, 2018). Это недостаток в самой идее интеллектуального программного обеспечения. Различие между программным разумом и аппаратным воплощением впоследствии называется вычислительным дуализмом (Bennett, 2024b), потому что оно напоминает то, как традиционный картезианство представляло ментальную субстанцию, отличную от физической.

Если мы начнем с воплощенного биологического организма вместо абстрактных ментальных состояний, то мы не можем предполагать, что организмы используют определенные абстракции. Вместо этого мы должны объяснить, почему формируются определенные абстракции, в терминах бессодержательных состояний, как продукт взаимодействия между организмом и его средой (Thompson, 2007; Varela et al., 2016; Rolla and Figueiredo, 2021). Этот процесс иногда называют «реализацией релевантности» (Vervaeke et al., 2012; Vervaeke and Ferraro, 2013b, a), и этот сдвиг в перспективе является ключевым для нашей аргументации здесь. Действительно, идея о том, что сознательные переживания зависят от взаимодействий с окружающей средой, защищается давней традицией в области воплощенного познания и энактивизма (Thompson, 2007).

Например, некоторые утверждали, что энактивизм несовместим с вычислениями на фундаментальном физическом уровне, потому что множество возможных абстракций, которые необходимо перебрать для реализации релевантности, является неразрешимым (Jaeger et al., 2024). Для разрешимости необходимо сначала изолировать «малый мир» релевантной информации от «большого мира» всей информации (Savage, 1954). Чтобы решить эту проблему, мы формализуем воплощение в конкретных терминах, начиная с уровня неприводимых физических состояний. Воплощение подразумевает ограниченность ресурсов (Bennett, 2022b, 2025a; Ciaunica, 2025), следовательно, мы принимаем еще одну аксиому.

Аксиома 3: Все аспекты окружения пространственно протяженны (Bennett, 2024c).

Это означает, что тело реализуется только конечным числом состояний. Смотрите ESI для самодостаточного определения и приложение Теории стеков (Bennett, 2025a) для полного развития. Тело — это словарь  с конечным числом элементов.  подразумевает формальный язык  взаимодействия между телом и средой. Утверждение на этом языке является аспектом окружения. Набор «программ» из нашего словаря. Утверждения имеют условия истинности по отношению к состояниям окружения, и каждое утверждение имеет расширение. Расширением утверждения является множество всех утверждений, которые являются надмножествами первого утверждения (множество всех других утверждений, из которых следует первое утверждение). Расширение важно, поскольку мы можем связывать утверждения по их условиям истинности, образуя решетку. Что наиболее важно, мы избегаем различия между программным и аппаратным обеспечением и, таким образом, избегаем вычислительного дуализма.

Таким образом, воплощение является диспозиционным (Bennett, 2024b, 2025b). По мере того как естественный отбор развивает словарь, он начинает изолировать «малый мир», релевантный для выживания (Jaeger et al., 2024; Bennett, 2024c; Friston et al., 2023), из неразрешимого «большого мира»  всей информации.

2.2 Самоорганизующиеся системы как само- и миро-ограничения

И снежинки, и человеческие тела самоорганизуются, однако мы считаем сознательным только последнее. Что отличает их друг от друга? Чтобы ответить на этот вопрос, нам нужны само- и миро-ограничения.

Используя наш воплощенный формальный язык , мы можем говорить о вычислениях с входами и выходами, рассматривая все как воплощенные утверждения, встроенные и разыгрываемые в среде. При заданном входе , множество всех возможных выходов является расширением  этого входа. Это связано с тем, что если  реализуется средой, то среда ограничена теми состояниями, которые реализуют , что ограничивает то, какие другие утверждения реализуются. Если поведение «мотивировано», то утверждения имеют валентность, определяемую естественным отбором, и только подмножество утверждений, которые тело может сделать, являются «приспособленными». Следовательно, организм будет самоорганизовываться для выражения одних утверждений, но не других. Ключевое значение имеет то, что, хотя состояния среды бессодержательны, они подразумевают содержание тем, как они соотносятся друг с другом. По мере того как состояния переходят из одного в другое, это сохраняет некоторые аспекты среды и удаляет другие (что происходило бы, когда аспект состоит из фактов, которые не имеют места в определенный момент времени, учитывая состояние в этот момент). Как утверждалось в другом месте, среда сохраняет то, что сохраняет себя (Bennett, 2025a). Отсюда следует, что естественный отбор должен делать состояния привлекательными или отталкивающими для самоорганизующейся системы, если эта самоорганизующаяся система должна считаться «приспособленной». Это формализуется -задачей, как в определении 3. Если  — словарь тела, а -задача  — приспособленное поведение, то  — это все утверждения, которые это тело может выразить, в которых возможно оставаться приспособленным, а  — все утверждения, которые это тело может выразить, в которых оно остается приспособленным. Расширение  из  было бы каждым выходом, который возможно выбрать, учитывая входы , но только подмножество из них  являются правильными выходами.

2.3 Вывод (Inference)

Каждое утверждение в  подразумевает ограничение, потому что существует только так много выходов, которые могут быть выражены телом одновременно с любым данным утверждением. Предположим, мы хотим ограничить тело до  при . Тело могло бы выразить утверждение  (то есть  истинно), и тогда  могло бы ограничить тело только правильными выходами , если . Мы называем ограничивающее утверждение политикой. Политика ограничивает выходы при заданных входах, а правильная политика — это та, которая ограничивает выходы только правильными выходами. Для интуиции думайте о «правильном» как о «приспособленном» согласно естественному отбору. Это формализовано в определении 4.

2.4 Обучение

Если организм остается в живых, то его история является остенсивным определением «приспособленного» самоорганизующегося поведения. Эта история выражается как -задача , где каждый вход и выход в  являются взаимодействием между организмом и средой. Если множество всего приспособленного поведения является задачей , и организм остается приспособленным на протяжении всей своей истории, то .

«Я выживаю, следовательно, моя модель жизнеспособна». — Марк Солмс (Solms, 2021)

 подразумевает множество  политик, и не все эти политики будут ограничивать выходы одинаково при новых входах. Некоторые политики будут «обобщать», подразумевая приспособленное поведение в незнакомых обстоятельствах, то есть правильные выходы при новых наборах входов. Если эти политики подразумевают приспособленное поведение при новых входах, то организм останется приспособленным. Организм учится приспособленному поведению, изучая  такую, что .

«Лучшая модель мира — это сам мир» — Родни Брукс (Dreyfus, 2007)

Более ранняя работа (Bennett, 2023c) показала, что оптимальная стратегия для адаптации как можно быстрее состоит в предпочтении «более слабых» политик, то есть с большими расширениями. Политика, которая генерировала выходы  из входов , наиболее эффективно идентифицируется путем построения политики  такой, что  генерирует  из , и  подразумевает самое слабое ограничение, которое может быть подразумеваемо, все еще генерируя  из . Это означает, что система, которая делает это, построит приспособленные политики из более короткой истории (Bennett, 2023a), чем та, которая этого не делает. Полные доказательства приведены в ESI.

3. Реализация релевантности через причинное обучение

Когда воплощенный организм изучает политику, он изучает релевантную интерпретацию этой информации, маркируя ее через поведение. Чтобы эффективно адаптироваться, организм должен правильно предвосхищать валентность, что означает правильную идентификацию того, что вызывает валентность.

Все организмы должны иметь предпочтения, то есть некоторые будущие состояния лучше для них, чем другие. Формально мы моделируем организм как воплощенного обучающегося, определяемого воплощенным словарем, задачей жизнеспособности и отношением предпочтения над задачами. Полное определение кортежа приведено в ESI. Поведение подразумевает политики, а каждая политика подразумевает задачи, поэтому предпочтения могут быть формализованы как бинарное отношение над задачами.

Естественный отбор благоприятствует адаптивности, следовательно, он предпочитает организмы, которые оптимизируют правильные слабые политики, что в других местах называется максимизацией слабости (w-maxing) (Bennett, 2025c). Построением приспособленных политик организм делит мир на релевантные объекты и свойства. Более слабая политика подразумевает все более специфические версии самой себя, то есть те, которые более жестко ограничивают выходы, имея меньшее расширение. Следовательно, изучение политики подразумевает решетку политик, которые различаются по слабости. Каждая приспособленная политика была бы «причинной идентичностью» для чего-то релевантного, например, для конкретного объекта, такого как «этот кофе», или для более слабой и более общей концепции, такой как «весь кофе».

Организмы взаимодействуют, когда они могут влиять друг на друга в причинном или физическом, а не психологическом смысле слова. Здесь аффект означает, что вмешательства одного организма могут изменить входы другого организма, следовательно, изменить то, какие выходы жизнеспособны. Формальное определение, которое мы используем, приведено в ESI. В настоящее время ИИ и машинное обучение (Russell and Norvig, 2020; Bishop, 2006; Sutton and Barto, 2018; Goertzel, 2014) занимаются разработкой адаптивных агентов. В этом контексте причинность стала основной темой исследований. Причинное обучение, как было продемонстрировано, необходимо для процветания в интерактивной среде (Pearl and Mackenzie, 2018; Richens and Everitt, 2024). Там, где причинный граф известен заранее (например, при измерении эффективности медицинских вмешательств), эту проблему можно было бы решить с использованием причинного языка (Pearl, 2009) для представления вмешательства извне системы, которую описывает граф.

Для иллюстрации (Bennett, 2023a) предположим, что Боб пытается изучить и предсказать среду. Боб наблюдал, как Алиса надевает плащ только тогда, когда идет дождь, и Боб видел дождь только тогда, когда он наблюдал, как Алиса надевает плащ. Если мы представим наблюдение плаща бинарной переменной  и наступление дождя переменной , и если Боб является байесианцем, то наблюдения Боба приведут к выводу, что . Это означает, что Боб считает, что если Алиса надевает плащ, то должен идти дождь. Теперь позволим Бобу взаимодействовать со своей средой. Предположим, Боб хочет, чтобы пошел дождь. Поскольку , Боб может заключить, что принуждение  путем направления пистолета на Алису и требования, чтобы она надела плащ, вызовет дождь. Это абсурдно.  представляет не событие  «я принудил Алису надеть плащ», а совершенно другое событие  «Алиса решила надеть плащ по той же причине, по которой я наблюдал, как Алиса надевает плащ в прошлом». Чтобы точно представить среду, нам нужно представить, что , то есть и , и . Для визуальной иллюстрации мы начали с ациклического графа , и наше вмешательство разорвало связь между дождем и выбором одежды:  Это можно разрешить, введя оператор «do», который мы применяем к переменной , чтобы получить , чтобы представить факт, что агент извне системы вмешался, чтобы присвоить значение , так что мы можем представить . Таким образом, вышеупомянутый  эквивалентен , в то время как  эквивалентен .

3.1 Психофизический принцип причинности

Мы установили необходимость причинного мышления, но не то, как можно узнать вовлеченные объекты (откуда взялись переменные?) или как они связаны друг с другом причинно (чтобы сформировать граф).

Существует два способа изучения причинных графов. Можно либо предположить набор переменных и изучить связи между ними, либо предположить связи и изучить объекты, которые им соответствуют (Bennett, 2023a). Мы делаем последнее. Вместо того чтобы предполагать, что объекты первичны, и пытаться изучать причинные связи между ними, этот подход предполагает, что валентность первична, а абстрактные объекты конструируются в соответствии с тем, что вызывает валентность. Мы называем это психофизическим принципом причинности. Это то, что приведет нас от притяжения и отталкивания от бессодержательных физических состояний через мысли низшего порядка к мета-репрезентациям высшего порядка. Мы начинаем с полного отсутствия содержания (Thompson, 2016), и как только система изучает политики, появляются различные «содержания». Политики служат для классификации объектов и свойств. Смерть определяет смысл.

Чтобы развить эту идею, мы сначала покажем, что добавление дополнительных узлов в причинный граф является адекватной заменой оператору «do» (Dawid, 2002). Предположим, у нас снова есть Боб, который строит причинный граф среды. Предположим, что в этой среде существует Алиса. С точки зрения Боба, Алиса — это всего лишь часть среды, представленная переменной  в причинном графе Боба.  Теперь предположим, что Боб наблюдает, как Алиса совершает действие, которое изменяет аспект среды, представленный переменной  (например, Боб наблюдает, как Алиса надевает плащ). С точки зрения Боба, действие Алисы присваивает значения переменным  и . Нет необходимости вовлекать оператор do в этом сценарии, потому что мы уже можем представить, что  (поскольку Алиса является частью причинного графа). Аналогично, мы можем добавить переменные для вмешательств Боба (Bennett, 2023a). 

Теперь мы покажем, как возможно изучить эти узлы. Вопрос о том, какие причинно-следственные связи изучаются, определяется валентностью, и поэтому изучаемые узлы являются утверждениями, классифицирующими причины и валентность.

4. Релевантные причинные идентичности

Оптимальным выбором политики для адаптируемости является самая слабая, потому что она подразумевается большим количеством утверждений в воплощенном языке. Этот язык является диспозиционным (Bennett and Maruyama, 2022), сформированным естественным отбором, и поэтому более слабая политика, вероятно, будет приспособленной политикой. w-maxing правильно идентифицирует причину и следствие там, где это релевантно, упрощая всю среду до объектов и свойств, релевантных для мотиваций организма.

Предположим словарь , принадлежащий организму  (Боб). «Причина» в контексте этого формализма — это не переменная, а утверждение . Пример с плащом включал бы  такие, что: obs ↔ «Алиса надела плащ» и rain ↔ «Пошел дождь».  и  имеют истинностные значения в соответствии с определением. Как в предыдущем примере, пассивное наблюдение Боба подразумевает . Утверждение  может стать истинным либо в результате пассивного наблюдения, либо вмешательства. Однако утверждение, которое истинно в случае вмешательства, — это не только , но и  такое, что  и: int ↔ «На Алисе плащ из-за действий Боба»  До тех пор, пока , вмешательство может быть дифференцировано от пассивного наблюдения на более абстрактном репрезентационном масштабе словаря (Bennett, 2024a).

В таком случае любое множество  может быть использовано для идентификации стороны, предпринимающей вмешательство, поэтому  называется «причинной идентичностью». Оно отличает вмешательство  от пассивно наблюдаемого эффекта , подобно реафферентации в живых организмах. Однако вышеизложенное рассматривает только одно вмешательство. Более слабая или более общая причинная идентичность была бы той, которая является общей для большего количества вмешательств.

Формальное положение показывает, что когда эпизоды вмешательства имеют по крайней мере одну общую отличительную сигнатуру, w-max обучающийся выбирает минимальную по включению причинную идентичность. Простыми словами, он изучает наименее обязывающий тег вмешательства, который все еще отделяет вмешательство от соответствующего наблюдения. Смотрите Вставку 3 для наброска и смотрите ESI положения о минимальности причинной идентичности для полного доказательства.

Если утверждение  истинно как в эпизодах наблюдения, так и вмешательства, то одного  недостаточно, чтобы их различить. Если , то  истинно для каждого  и ложно для каждого . Таким образом,  играет роль тега do на шкале абстракции .

Например, предположим, что входы, которым подвергалась Алиса, — это . Их можно разделить на те, на которые Боб повлиял , и те, на которые Боб не влиял . Алиса может построить причинную идентичность  для Боба, соответствующую вмешательствам  и наблюдениям . Полный формализм для построения этих множеств из истории приведен в ESI.

4.1 Приписывание намерения другим объектам

Различие между «вмешательством» и его отсутствием вводит в заблуждение. Пассивное наблюдение — это просто свидетельствование вмешательства кем-то, кроме себя. Вопрос не в том, «является ли это вмешательством», а в том, «кем было сделано это вмешательство?».

Ранее мы пришли к следующему графу, в котором вмешательство Боба было задано как .

 Что, если третий человек, Ларри, наденет пальто на Алису? Боб может наблюдать это, и поэтому наблюдение Боба за вмешательством Ларри — это  такое, что . Чтобы учесть это, Боб может построить причинный граф, как показано ниже (с  для Боба и  для Ларри).

 Причинная идентичность Боба для самого себя  представляет только вмешательство с его стороны. Однако теперь мы видим, что Боб также должен построить идентичность  для Ларри, где . Чтобы организм  с воплощенным языком  построил причинную идентичность для объекта , сначала должно быть так, что  находится под влиянием  (Bennett, 2023b), чтобы удовлетворить предварительному условию стимула для причинной идентичности.

Предположим, организм  находится под влиянием  при входах  и не находится под влиянием при входах . Чтобы затем приписать содержимое  одному конкретному объекту, должно быть что-то общее между членами , вызванными , что не разделяется ни одним членом , вызванным чем-то другим (другими словами, для  должно быть, по крайней мере, возможно discern существование ). Содержимое  — это «вмешательства» со стороны , и, изучая , соответствующую причинную идентичность,  может discern существование . Это не означает, что  имеет намерение, но намерение может быть приписано , потому что  влияет на , который затем может discern, когда вмешательства являются следствием .

Граница отношения правдоподобия показывает, что несоответствие декодера может скрыть разумы. Если каждая гипотеза, подобная разумной, в модели оценщика соответствует наблюдаемому следу хуже, чем шумовая гипотеза, на большой коэффициент, правило Байеса вынуждает апостериорную вероятность отойти от разума (см. Вставку 3 и ESI для технических деталей).

4.2 Предварительные условия

Существуют предварительные условия для существования причинной идентичности. Во-первых, словарь  организма  должен быть достаточного масштаба, чтобы гарантировать, что наблюдения отличимы от вмешательств. Во-вторых, должен быть стимул для ее построения. Вывод возможен только в том случае, если некоторые состояния предпочтительнее других. Нельзя вывести то, что «должно быть», из утверждения о том, что «есть». Естественный отбор обеспечивает понятие того, что должно быть, устраняя все, что не должно. В существе, которое может умереть, смерть определяет смысл (Bennett, 2025a).

1. Предварительное условие масштаба требует, чтобы  содержал причинную идентичность.
2. Предварительное условие стимула заключается в том, что приспособленность требует причинной идентичности.

4.3 Реализация состояний низшего порядка и мета-репрезентаций высшего порядка

Каждая политика, которую изучает организм , подразумевает -задачи. -задача — это триадическое отношение между входами, выходами и политиками. Это напоминает семиозис Пирса (Atkin, 2024; Bennett, 2023b) знака, референта и интерпретанта. Мы называем результирующее семейство многоразовых задач системой «протосимволов»  для организма . Интуитивно, протосимвол — это поведенческий шаблон, который может быть повторно использован в разных контекстах (полное определение в ESI). Задачи существуют в «генерационной иерархии». Они не являются взаимоисключающими. Задачи более высокого уровня являются более общими и имеют меньше политик, потому что только очень слабые политики могли бы их завершить. Будучи связанными в решетке, протосимволы аналогичны состояниям низшего порядка и мета-репрезентациям высшего порядка. Некоторые представляли сознание как проблему перехода от унарных к диадическим, а затем к триадическим отношениям (Goertzel, 2006). Аналогично, мы перешли от унарных состояний к диадическим программам, к триадическим задачам и протосимволам.

Вставка 2: Теорема 3. Психофизический принцип причинности
Можно изучать причинность, изучая объекты и свойства, которые соответствуют причинному отношению, или можно изучать причинные отношения, которые соответствуют набору предполагаемых объектов и свойств. Однако если вы хотите оптимального обучения обобщению, вы не можете жестко закодировать качественно нейтральную онтологию (никаких предполагаемых объектов и свойств). Только сигнал «хорошо» или «плохо» может быть фиксированным репрезентационным примитивом, из которого по мере необходимости строятся более абстрактные классификации. Это потому, что валентность — это сигнал, который определяет, как оцениваются репрезентации, и поэтому любая фиксированная абстракция, которая не является прямым следствием этого сигнала, только служит для затемнения сигнала и накладывает нижнюю границу на вариационную свободную энергию (Bennett, 2024a). Продолжающееся существование и его отсутствие определяют то, что привлекательно для того, что остается. Следовательно, причинное отношение валентности дано. В живой системе причинная идентичность конструируется из валентности. Это паттерн в валентности. Достаточно сложная смесь отталкивающих и привлекательных сигналов может в совокупности составить качественно нейтральную классификацию, такую как «цвет красный». Притяжение и отталкивание — это то, как организм разделяет свой мир на объекты и свойства. Объекты и свойства состоят из валентности и, следовательно, являются качественной, а не количественной информацией. Это неформальная версия Психофизического принципа причинности (Bennett, 2025a). Здесь мы переформулируем эту идею как эквивалентную математическую теорему и доказываем (а не просто утверждаем), что оптимальность требует обучения, основанного на валентности в первую очередь (по крайней мере, в формальных рамках Теории стеков). Мы обозначаем это как Теорему 3 в соответствии с нумерацией в Дополнительной информации. Теорема 3 является следствием Закона стека (см. ESI), но сама по себе является новым вкладом этой статьи.

Определение (жесткие примитивные обязательства). Пусть  — задача, а  — множество ее правильных политик. Пусть  — непустое множество обязательств. Ограниченный класс политик, включающий , равен  Мы называем  множеством жестких примитивов, когда мы применяем это ограничение независимо от свидетельств.

Установка. Пусть  — утверждение жизнеспособности, кодирующее самое базовое разделение валентности: жизнеспособный против нежизнеспособного. Для любой политики  определим множество жизнеспособных продолжений  Это множество жизнеспособных будущих завершений, все еще совместимых с . Определим прокси свободной энергии в битах  Это равно . Здесь  равномерно на , а  равномерно на .

Теорема 3 (Психофизический принцип причинности). Предположим  содержит по крайней мере одно обязательство, которое не вынуждено жизнеспособностью. Это означает, что существует  такой, что  для некоторого . Тогда любая политика, которая вынуждена включать , имеет строго более высокую  всякий раз, когда  исключает по крайней мере одно жизнеспособное продолжение, которое в противном случае оставалось бы возможным. Таким образом, learner с оптимальным обобщением не может сохранять такие невалентностные примитивы фиксированными.

Набросок доказательства. Добавление обязательства пересекает множество жизнеспособных продолжений с меньшим расширением. Это может только уменьшить . Поскольку  монотонна по , свободная энергия строго увеличивается, если удаляется любое жизнеспособное продолжение. См. ESI Теорему 3 для полного доказательства.

Интерпретация. Единственный безопасный примитив — это качественный сигнал жизнеспособности. Это то, что мы называем валентностью. Следовательно, качественно нейтральные репрезентации должны быть построены позже, как изученные причины валентности.

5. Многоуровневая самоорганизация

По мере масштабирования словаря и способности к w-maxing может быть изучено большее разнообразие концепций. Последовательно строятся все более высокие порядки «причинной идентичности» для обработки информации, связанной с самим собой (Bennett, 2023a). Это позволяет нам представить построение воплощенных самостей в терминах развития (Ciaunica and Crucianelli, 2019) и эволюции.

5.1 Самость первого порядка (1ST)

Самость первого порядка (далее 1ST) позволяет организму discern последствия своих действий. В нашем формализме это самая слабая причинная идентичность, которая отличает самостоятельно сгенерированные вмешательства от соответствующих наблюдений. Полное определение и доказательство приведены в ESI. Это служит локусом обработки информации о себе и переживания (Bennett, 2023a), позволяя организму планировать сложные взаимодействия и поддерживать согласованную «самость», которая является частью текущего взаимодействия. Самости 1ST порядка соответствуют реафферентации (Merker, 2007; Barron and Klein, 2016), наблюдаемой у млекопитающих и насекомых.

Формальная роль самости 1ST порядка.

Если организм может улучшить ожидаемую полезность, обрабатывая эпизоды вмешательства иначе, чем эпизоды наблюдения, то некоторая внутренняя переменная должна кодировать это различие. В противном случае организм был бы вынужден отображать одно и то же воплощенное утверждение в одно и то же внутреннее состояние и, следовательно, не мог бы действовать по-разному в двух случаях.

При уже описанных предварительных условиях масштаба и стимула множество кандидатов на сигнатуру самостоятельного вмешательства непусто. Правило обучения w-maxing затем выбирает максимально слабую сигнатуру из этого множества. Любой w-максимизатор минимален по включению среди кандидатов. Если бы существовала строго меньшая сигнатура, она имела бы строго большее расширение и была бы предпочтительнее. Это операциональное содержание реафферентации в наших рамках.

Почему самость является фиксированной точкой w-maxing.

Короткое положение показывает, что если существует минимальный тег самостоятельного вмешательства, который подразумевается каждой жизнеспособной политикой, и сам этот тег жизнеспособен, то он является самой слабой жизнеспособной политикой, и w-maxing сходится к нему. Смотрите Вставку 3 для наброска и смотрите ESI положение под названием «Самость как фиксированная точка» для полного доказательства.

Самость 1ST порядка может требовать централизации и «твердого мозга» с устойчивой структурой (Solé et al., 2019) (например, отдельный человек), в отличие от «жидкого мозга» (например, колония муравьев или популяция людей). Твердый мозг потребовался бы для того, чтобы сигналы, вносящие вклад в самость первого порядка, были совместно инстанциированы в надлежащее время (Bennett, 2026a) и могли причинно влиять друг на друга (Bennett, 2026c).

5.2 Самости второго порядка (2ND)

Выживание может потребовать, чтобы организм  выводил предсказание  вмешательств  (видеть себя как бы глазами другого (Bennett, 2023b)). Это называется самостью второго порядка (далее 2ND). Мы утверждаем, что если содержания акцесс-сознания доступны для коммуникации в человеческом смысле, то они должны быть коммуницируемы в грисианском смысле (Grice, 1957, 1969). Грис утверждал, что коммуникация связана с выводом намерения. Если человек  и  разговаривают, то значение  того, что  говорит, — это то, что, по замыслу ,  должен понять. Значение , которое понимает , — это то, что, по мнению ,  хочет, чтобы  думал.  понял, что  имел в виду, если  аппроксимирует . Это может произойти, только если  может с reasonable точностью предсказать, что  думает, что  думает, и  может предсказать, что  думает, что  подумает, услышав высказывание. Другими словами, и , и  должны иметь самости 2ND порядка, которые являются хорошими аппроксимациями. Да, существуют и другие аспекты коммуникации.

Однако здесь мы говорим о сознании. Содержания акцесс-сознания — это те, которые доступны для рассуждения и отчета. Отсюда следует, что содержания акцесс-сознания в принципе должны быть коммуницируемы в смысле, описанном Грисом.

Таким образом, мы утверждаем, что содержания, доступные для коммуникации, могут быть только содержаниями самостей 2ND порядка, что означает, что только организм с самостями 2ND порядка может считаться обладающим акцесс-сознанием. Самости 2ND порядка также объясняют внимание и самосознание. Организм может иметь много самостей 2ND порядка, потому что они зависят от того, с кем или с чем организм взаимодействует, подобно тому, как доступность информации зависит от контекста.

Там, где самость 1ST порядка может позволить кому-то наблюдать кошку и формировать планы относительно причинных взаимодействий с кошкой, самость 2ND порядка позволила бы быть сознательно осведомленным о кошке для целей рассуждения и отчета. Можно знать о кошке и о том, что другой организм знает о кошке, но самости 2ND порядка недостаточно, чтобы осознавать, что вы осознаете кошку.

Более формально, используя обозначения, приведенные в приложении (Bennett, 2025a) (см. краткое справочное руководство в разделе 2), предположим, что  и  — организмы, которые эволюционировали, чтобы точно предсказывать поведение друг друга. Предположим,  строит причинную идентичность , чтобы предсказывать  при входе , частью которой является самость второго порядка . Аналогично,  строит , чтобы предсказывать  при входе , частью которой является . Здесь важно то, что намерение каждого организма в некоторой степени выводится другим, что изменяет виды политик, которые являются приспособленными. Например, самость второго порядка означает, что каждый знает, что другой может предвидеть манипуляцию, что означает, что оптимальной политикой часто будет иметь, а не притворяться намерением, которое в некоторой степени соответствует желаниям другой стороны, чтобы сотрудничать (Alexander et al., 2022). Повторяющееся взаимодействие создает повторяющуюся дилемму заключенного, стимулируя сотрудничество и сигналы, которые обе стороны интерпретируют одинаково (зачатки языка) (Bennett, 2023b). Чтобы общаться в грисианских терминах,  должен намереваться передать значение , и  должен распознать это намерение. Предварительное условие стимула объясняет, почему  сформировал бы такое намерение (сотрудничество часто выгодно), в то время как как может быть понято следующим образом:

•  позволяет  предсказывать, во что поверит , когда наблюдает за поведением .
•  затем позволяет  предсказывать, какое намерение  имеет, чтобы  поверил.

 может использовать , чтобы вывести поведение, которому  припишет намерение communicate , а  позволяет  вывести, что это то, что  намеревается. «Высказывание», на которое ссылается Грис, — это то, как  влияет на  в соответствии с более ранними определениями. Другими словами,  кодирует  в своем поведении таким образом, что  может декодировать (их соответствующие самости второго порядка действуют как кодеры и декодеры). Под кодированием и декодированием мы подразумеваем, что передается приблизительная аппроксимация . Конечно, существуют короткие пути, например, если  и  принадлежат к одному виду, то они, вероятно, имеют схожие мотивы и переживания, и поэтому для каждого было бы эффективно использовать свое собственное намерение как аппроксимацию того, что другой может думать. Однако это не отменяет необходимости в самостях второго порядка, это просто облегчает их реализацию. Формальные и экспериментальные результаты, подтверждающие наши утверждения относительно самостей 2ND порядка, приведены в ESI.

Минимальная задача разделения.

Рассмотрим говорящего, который должен передать приватный бит слушателю. Слушатель может находиться в одном из двух режимов декодера. Один декодирует буквально, а другой инвертирует бит. Если говорящий не может обусловиться никакими свидетельствами о том, какой декодер активен, его успех составляет не более половины. Если говорящий может послать один пробный сигнал и наблюдать ответ слушателя, он может вывести декодер и добиться успеха с вероятностью единица. Эта обусловливающая переменная является наименьшей возможной самостью второго порядка. Это внутренняя ручка для того, как аудитория интерпретирует говорящего.

Несоответствие декодера в бенчмарках Монте-Карло.

Бенчмарки Монте-Карло в ESI Эксперименте S2 показывают, что пара коротких зондов в значительной степени устраняет стоимость несоответствия декодера. Пассивная сигнализация остается около случайного уровня, в то время как зондирование приближается к производительности оракула. См. Вставку 4 для основных результатов и ESI Эксперимент S2 для полного протокола и графиков.

5.3 Самости третьего порядка (3RD)

Мы можем масштабировать предварительные условия неопределенно долго. Для целей этой статьи мы останавливаемся на 3RD порядке, потому что это уровень, на котором самость может простираться во времени как стабильное повествование. Это уровень, на котором агент может рассматривать свои текущие действия как свидетельство о своем будущем поведении. Это также уровень, на котором агент может намеренно связывать себя, чтобы уменьшить то, что он может сделать позже. Это то, что делает возможным долгосрочное сотрудничество и доверие.

Формально, самость 3RD порядка для  относительно аудитории  — это итерированная причинная идентичность c^baba_a. Это предсказание  предсказания  предсказания  предсказания  предсказания . Действие  сейчас изменяет то, что  ожидает от  позже, и  знает, что  знает, что  знает.

Формальное разделение в ESI показывает, почему повествовательные самости 3RD порядка важны для доверия. Даже при идеальном моделировании аудитории необязывающие обещания не поддерживают доверие в равновесии, когда эксплуатация остается доступной. Если агент может публично связать себя, заплатив однократную стоимость, которая удаляет вариант эксплуатации, существует равновесие доверия. Бенчмарки Монте-Карло в ESI Эксперименте S3 показывают ту же закономерность в рандомизированных играх на доверие. См. Вставку 3 для формального наброска и Вставку 4 для основных экспериментальных результатов. См. ESI Эксперимент S3 для полного протокола и графиков.

Вставка 3: Другие формальные доказательства в поддержку утверждений основного текста
Основной текст использует другие результаты доказательств, помимо Теоремы 3. Они ограничивают и поддерживают повествовательные аргументы этой статьи. Здесь мы даем только версию на уровне наброска. Полные доказательства приведены в ESI.

Напоминание. Максимизация слабости, называемая w-maxing, означает выбор правильной политики с максимальной слабостью . Простыми словами, она сохраняет наибольшее множество будущих уточнений открытыми, оставаясь правильной. Чтобы связать это с родственными биологическими рамками о пространствах познания (Solé et al., 2026), слабость соответствует размеру «когнитивного светового конуса» воплощенной системы.

Результат 1. w-maxing изучает причинные теги вмешательства. При заданных соответствующих эпизодах вмешательства и наблюдения максимизируемая w-максимизацией причинная идентичность существует в любом конечном воплощенном языке и минимальна по включению среди кандидатов. Простыми словами, это наименее обязывающая сигнатура, которая все еще отделяет самостоятельно вызванное изменение от внешнего изменения. Это доказывает более раннее, но менее формальное утверждение (Bennett, 2023a).

Результат 2. Несоответствие декодера может скрыть разумы. Байесовская граница отношения правдоподобия показывает, что оценщик может быть вынужден перейти к шумовой гипотезе, когда каждая подобная разуму гипотеза в его модельном классе соответствует наблюдаемому следу хуже, чем шум, на постоянный коэффициент. Другими словами, если вы декодируете сигнал неправильным ключом, правило Байеса подскажет вам, что отправителя не существует.

Результат 3. Самость 1ST порядка является фиксированной точкой w-maxing. Если существует минимальный тег самостоятельного вмешательства, который подразумевается каждой жизнеспособной политикой и сам является жизнеспособным, то он является самой слабой жизнеспособной политикой, и w-max learner сходится к нему. Простыми словами, реафферентация становится стабильным тегом «самости», когда выживание зависит от нее. Это математический результат, который предсказывает реафферентацию, которую мы наблюдаем у живых организмов.

Результат 4. Грисианский отчет и доверие требуют самостей высшего порядка. В грисианской коммуникации то, что считается правильным отчетом, зависит от вывода слушателя, а не от фиксированного отображения сигнала на мир. Мы показываем, что любая политика сигнализации, которая является устойчивой к вариациям в эпистемическом состоянии аудитории, должна обуславливаться моделью аудитории. В нашем формализме эта модель аудитории является самостью 2ND порядка. Мы также приводим минимальную игру на обязательствах, в которой даже идеальное моделирование аудитории не может поддерживать доверие, когда эксплуатация остается доступной. Если агент может публично связать себя, заплатив однократную стоимость, которая удаляет вариант эксплуатации, существует равновесие доверия. Другими словами, доступность для отчета — это не просто способность сказать что-то. Это способность сказать что-то, зная, что слушатель поймет, предсказывая, что они предсказывают, что вы намереваетесь тем, что вы говорите, а иногда и связывая себя, чтобы они могли вам поверить (потому что они предскажут вашу само-связь и увидят, что ваше поведение соответствует ей).

В совокупности Результаты 3 и 4 делают иерархию самостей производной необходимостью. Это минимальная структура, которая выживает в условиях адаптации, оптимальной для обобщения, когда ниша включает само-вмешательство, отчет и доверие. См. ESI положения о минимальности причинной идентичности, несоответствии декодера, фиксированных точках самости, грисианском отчете и заслуживающем доверия обязательстве.

6. Что и почему сознания

До сих пор мы разработали концептуальный инструментарий, который мы используем, чтобы пересечь «объяснительный разрыв» и объяснить сознание с воплощенной перспективы. Мы начали с наблюдения, что человеческое тело — это система, которая самоорганизуется для поддержания себя перед лицом изменений как внутри, так и за пределами своих конечных границ. Для достижения этой жизненно важной цели воплощенной системе необходимо обрабатывать информацию качественно, то есть внутренне валентно на службе выживания. Организм не возникает «объективно», понимая объекты и свойства, а скорее конструирует их через субъект-ориентированное взаимодействие с окружающей средой. Можно рассматривать объекты и свойства как политики, в соответствии с которыми окружающая среда субъективно интерпретируется. Чтобы научиться интерпретировать среду, организм должен дифференцировать состояния, реагировать на изменения и изучать политики в соответствии с валентностью, связанной с этим изменением. Но как мы переходим от этих воплощенных субъективных переживаний к субъективности, которая обычно связывается с феноменальным сознанием в бодрствующих взрослых умах?

Теперь мы докажем следующее.

1. Существует нечто похожее на бытие организмом с самостью 1ST порядка.
2. Субъективное переживание — это процесс изучения и применения иерархии причинных идентичностей.
3. Акцесс-сознание требует как самостей 1ST, так и 2ND порядка.

Поскольку мы не предполагаем репрезентаций, мы объясняем, как качественные интерпретации возникают из притяжения и отталкивания от бессодержательных физических состояний. Это означает, что основа обработки информации в биологических самоорганизующихся системах — это валентность. Для биологических, живых, самоорганизующихся систем быть живым внутренне хорошо, быть мертвым или больным — плохо. Например, в развивающихся самоорганизующихся системах, таких как человеческое тело, хорошо иметь лучше развитое обоняние, чем зрение, на ранних стадиях жизни (младенцы более точно различают запахи, чем взрослые (Schaal et al., 2020)). Различные чувства имеют разные степени валентности на разных стадиях развития. Следовательно, есть «нечто, каково это» быть младенцем, которое отличается от того, каково это быть взрослым. Однако идея здесь в том, что базовые переживания (т.е. телесная обработка информации, обслуживающая ultimate цель выживания) имеют валентность в своем ядре (хорошо = остаться в живых; плохо = умереть). Это кульминирует в переживательном, феноменальном «качестве» появления, того, каково это и как вещи являются системе (т.е. феномены). Это аспект, к которому обычно обращаются философы. Наша цель — не отвергать последнее; наше утверждение заключается в том, что нельзя иметь последнее без первого.

Как мы видели ранее, изученная политика имеет валентность и является классификатором входов. Эти входы — это то, что можно назвать «информацией» в механистическом смысле нахождения среды в одном состоянии, а не в другом. Следовательно, политика является классификатором информации, но эта информация не находится на каком-либо языке, и она еще не является чем-то маркированным или количественно определенным (пока не появится политика, которая маркирует или количественно определяет).

Очевидно, что доязыковые самоорганизующиеся системы должны классифицировать и придавать ценность и отрицательную ценность состояниям и предвосхищаемым состояниям, чтобы расставлять приоритеты и принимать решения. Учиться — значит чувствовать «что-то» и, мотивированный валентностью, строить политику, классифицирующую это «что-то». Когда мы говорим, что физические состояния бессодержательны, мы не утверждаем, что физические объекты и свойства не существуют. Объективно, физический объект является аспектом среды, и каждый аспект реализуется тем или иным состоянием. Однако предыдущая работа показала, что для каждого аспекта среды существует эквивалентная программа, означающая, что с объективной точки зрения то, что является или не является физическим объектом или свойством, является вопросом интерпретации (Bennett, 2024c). Радикальное и новое утверждение здесь заключается в том, что субъективно объект или свойство существует только в той степени, в которой организм конструирует для него причинную идентичность.

На самом базовом уровне основой всего этого является физическое притяжение и отталкивание. Организм, жестко запрограммированный естественным отбором, может физически притягиваться или отталкиваться без какого-либо понятия о том, от чего он физически притягивается или отталкивается. Система не знает, к чему она притягивается или отталкивается, в том смысле, что она не построила причинную идентичность для этого объекта. Нет именованного объекта, который обладает свойством «привлекательный». Сам организм просто притягивается или отталкивается в соответствии с жестко запрограммированной политикой. Например, одноклеточный организм может притягиваться к глюкозе, и его реакция — «кувыркаться» или «останавливаться» — была бы жестко запрограммирована. Он не удовлетворяет условиям стимула или масштаба для построения причинной идентичности для глюкозы, «сладкого», голода или чего-либо еще. Интуитивно можно думать об этом как об «одномерной» валентности. Для бактерии не существует субъективной категориальной переменной или объекта, к которому она притягивается, хотя в объективном смысле такая вещь существует. Она просто притягивается или отталкивается.

На протяжении этой статьи мы стремились объяснить, как мы переходим от простой «одномерной» жестко запрограммированной валентности к свойству или качеству, которое имеет валентность. Мы предполагаем, что категориальные переменные для свойств или «качеств», таких как «цвет красный» или «запах кофе», существуют только тогда, когда у нас есть причинная идентичность для них, что требует масштаба и стимула. Это может быть жестко запрограммировано или изучено. Когда у нас есть только одна клетка, у нас нет словаря, способного удовлетворить предварительное условие масштаба. Однако самоорганизующиеся биологические системы являются коллективными (Fields and Levin, 2020). Контроль делегируется и распределяется между меньшими компонентами (Bennett, 2024a), которые действуют одновременно. Отдельная клетка может иметь только «одномерную» валентность, но как только у нас появляются две клетки, у нас появляется что-то аналогичное второму «измерению». Клеточные коллективы — это поликомпьютационные системы, что означает, что одна клетка может играть роль более чем в одном вычислении одновременно, на разных масштабах (Bongard and Levin, 2023).

По мере масштабирования коллектива он побуждается клетками, из которых состоит. Вместо «одномерной» валентности теперь у нас есть богатая ткань конкурирующих побуждений (Bennett, 2025a). Наша позиция заключается в том, что именно эта богатая ткань является свойством или «качеством» состояния среды, интерпретируемого организмом. Именно эту богатую ткань можно объяснить через причинные идентичности для таких свойств, как «цвет красный», «голод» или «жажда». На более высоком уровне абстракции может быть сформирована из этой богатой ткани валентности и того, как она изменяется в течение многих взаимодействий (различные входы и выходы в задаче, которые подразумевают обобщаемые причинные идентичности). Например, голод и жажда могут иметь одинаковую общую интенсивность, и поэтому можно сказать, что они имеют одинаковую общую валентность, но они качественно различны, потому что они являются разными «тканями» валентности на более низком уровне абстракции. Это то, что подразумевается под Психофизическим принципом причинности в Разделе 3.

В самоорганизующейся системе достаточно сложного масштаба с достаточным стимулом то, что начинается как простая «одномерная» валентность, кульминирует в категориальных переменных, которые служат различным потребностям организма. Вот почему звук среднего C феноменологически отличается от синего цвета. У них разные причинные идентичности. Средний C возникает в результате звуковых волн, попадающих в ухо, синий цвет возникает в результате световых волн, попадающих в глаз. Эти вариации производят разные субъективные воплощенные переживания.

Смелое утверждение здесь заключается в том, что обработка информации (т.е. исследование своего тела и окружающей среды) в самоорганизующихся системах, таких как человеческое тело, по необходимости является качественной. Обратите внимание, что это отличается от переживания в смысле, обычно определяемом в литературе.

Выражаясь провокационно, качество предшествует количеству, а количество есть не что иное, как интерпретация качества. Качество первично, и переживания следует рассматривать как континуум, а не как явление включения/выключения. Все живые системы переживают мир через свои тела, и, как таковые, существует нечто, каково это переживать мир таким базовым образом (даже когда человек спит). Можно доступаться к этим феноменальным, переживательным аспектам на более высоком уровне, это правда, но, доступаясь к ним, это не означает, что человек «конструирует» сознание или становится сознательным существом. Человек уже сознательно переживает мир до того, как он может явно доступаться к своим собственным переживаниям в самостях 2ND порядка.

Отсюда следует, что каждая изученная таким образом политика должна классифицировать качество. Следовательно, каждая такая политика является локальным состоянием. Причинная идентичность по своей сути диспозиционна. Она является продуктом валентности в самоорганизующихся системах, таких как человеческое тело. Существовала бы политика для акта обоняния кофе. Для восприятия своего друга. Было бы что-то иное, каково это взаимодействовать с враждебной версией того же самого друга. Самость 1ST порядка сопровождает все, что делает организм. Она имеет качество, поэтому самость 1ST порядка — это то, «каково это» быть этим организмом. Другими словами, на вопрос Нейгела о том, «каково это быть» конкретным организмом, можно было бы ответить, если бы можно было каким-то образом обладать самостью первого порядка этого организма (Nagel, 1974). Организм не принимает решения интерпретировать информацию, он просто это делает.

То, что мы называем субъективным переживанием, — это процесс изучения и применения решетки причинных идентичностей, и существует нечто, что «имеет» все эти субъективные переживания, как только появляется самость 1ST порядка, которая является их частью. Это то, где феноменальное сознание начинается с субъективного воплощенного переживания как обучения и исследования.

Точно так же самости 2ND порядка имели бы определенный качественный характер, как и самость 3RD порядка.

Однако было бы очень четкое разграничение между наличием и отсутствием сознательного субъективного переживания. Отсутствие самости 1ST порядка означало бы отсутствие политики, связывающей все вмешательства вместе, и, следовательно, не было бы «самости», которая переживает их совершение. Следовательно, самость 1ST порядка должна предшествовать самостям более высокого порядка, а не наоборот. Таким образом, наш подход резко контрастирует с теориями сознания высшего порядка мысли (HOT) (Fleming, 2019).

Скорее наши аргументы согласуются с аргументами Меркера, который связывал субъективное переживание с реафферентацией (Merker, 2005, 2007; Barron and Klein, 2016). Мы согласны, что реафферентация ключевая, но мы предлагаем совершенно иное объяснение того, почему и как. Их работа представляет биологические свидетельства субъективного переживания у организмов с реафферентацией. Напротив, мы выводим самость 1ST порядка из первых принципов и объясняем, почему и как она классифицирует «каково это» быть конкретным организмом. Самость 1ST порядка также оказывается эквивалентной реафферентации, поэтому мы приходим к тому же выводу, что и Меркер, исходя из очень разных математических предпосылок. Следовательно, это дополнительные позиции.

7. Коллапс уровней абстракции

Наша теория воплощенного сознания помещает субъективное переживание воплощенных организмов в физический мир, а не в какой-то параллельный, дуалистический мир. Это в общих чертах означает, что психофизический принцип причинности ведет нас от притяжения и отталкивания от физических состояний к мета-репрезентациям высшего порядка. Это порождает различные порядки самости. Мы предполагаем, что все богатство человеческого субъективного переживания зависит от этих различных порядков самости. Сознательный «доступ», как он есть у человека, включает осмысленный отчет, который, как мы установили, требует самостей 2ND порядка. Это сильно отличается от простого «доступа» к информации в смысле воздействия сигналов на систему или хранения в памяти. Однако предположим, что мы могли бы каким-то образом создать систему с самостями 2ND порядка, но без 1ST, тогда одних самостей 2ND порядка все равно было бы недостаточно, чтобы рассуждать о том, как вмешательства могут повлиять на содержимое самостей 2ND порядка для передачи значения. Для этого требуется самость 1ST порядка. Следовательно, акцесс-сознание требует как самостей 1ST, так и 2ND порядка.

Наше радикальное и провокационное утверждение заключается в том, что феноменальное сознание без акцесс-сознания, вероятно, очень распространено, но обратное маловероятно. Таким образом, наши рамки делают философского зомби невозможным, потому что не может быть идеальной бессознательной копии сознательного воплощенного организма, но без качественного аспекта обработки информации, привязанного к нему. В самоорганизующейся системе причинность действует на всех уровнях. Слой за слоем абстракции классифицируют причины валентности в пространственных и временных масштабах, от простых одномерных сигналов до сложных тканей валентности, которые являются феноменами, составляющими переживание самоорганизующейся системы.

Связанная работа утверждает, что квалиа — это не что иное, как описываемые нами ткани валентности (Bennett, 2025a). Другими словами, она утверждает, что квалиа сводимы к валентности. Если придерживаться этой точки зрения, то можно заключить, что она растворяет трудную проблему сознания, потому что формализм описывает каждый мыслимый мир и подразумевает, что философский зомби с доступом, но без феноменального сознания, невозможен ни в одном из них. Философский зомби действует точно так же, как человек, но без квалиа. Если считать квалиа тканями валентности, то система с самостью 1ST порядка и эффективной качественной обработкой информации, которую мы описали, имела бы квалиа. Таким образом, человек без квалиа был бы менее эффективен, чем его сознательный аналог, и, строго говоря, не был бы философским зомби.

8. От камней до Эйнштейна: Иерархия бытия

В последнем разделе статьи мы предполагаем, что проблема феноменального сознания стоит с ног на голову. Вопрос не в том, почему существуют квалиа, а в том, почему кто-то думает, что репрезентационные содержания могут существовать в доязыковом организме без прямого моделирования качеств (т.е. квалиа) и дискриминации через обработку информации о причине и аффекте. Чтобы проиллюстрировать, как наша аргументация применяется в реальном мире, нам нужно вернуться к самому простому базовому уровню и описать стадии сознательного организма. Каждая стадия следует за масштабированием предложения и спроса на w-maxing посредством естественного отбора. Для каждой стадии мы указываем животных, которые, вероятно, являются по крайней мере такими же сознательными:

 Инертное (например, камень)
 Жестко закодированное (например, простейшее)
 Обучающееся (например, нематода)
 Самость 1ST порядка (например, комнатная муха)
 Самости 2ND порядка (например, кошка)
 Самость 3RD порядка (например, человек)

Стадия 1: Жестко закодированное.

Стадия один относится к адаптациям, жестко запрограммированным естественным отбором, позволяющим сложности сохраняться (Heylighen, 2022) в стабильной среде.

• Что: Жестко запрограммированные адаптации. Габитуация и сенситизация.
• Как: Расширение приспособленного поведения изучается естественным отбором и жестко кодируется в организме как политика (в ДНК, форме, локальной среде и т.д.).
• Почему: Если среда очень предсказуема, может быть более эффективно жестко кодировать приспособленное поведение.
• Пример: Одноклеточное простейшее.

Стадия 2: Обучение.

Стадия два вводит обучение. Чтобы учиться, организм должен хранить, классифицировать и упорядочивать исторические примеры по валентности. Однако нет «чего-то, каково это» быть на стадии два, потому что нет локуса «самости». Биологическим примером такой децентрализованной нервной системы является кубозойная медуза Tripedalia cystophora. Недавно было показано, что даже Tripedalia cystophora способна к ассоциативному обучению (Bielecki and others, 2023). Полностью распределенная система управления может «учиться». Точно так же стадия два представлена нематодами (Yu and Rankin, 2022; Willett et al., 2018) с централизованной нервной системой и некоторой способностью адаптироваться с опытом. Однако отсутствие «самости» ограничивает причинное мышление, которое, как уже отмечали другие, должно ограничивать пространственные навигационные способности (Barron and Klein, 2016). Когда C. elegans голодают, они демонстрируют «повышенную локомоцию и рассеивание случайным, а не направленным образом» (Barron and Klein, 2016; Lüersen et al., 2014; Artyukhin et al., 2015), тогда как такие существа, как пчела или муравей, могут вспомнить и добраться до ранее обнаруженной пищи (Wehner, 2013; Seeley, 1995; Oades and Isaacson, 1978).

• Что: Обучение.
• Как: Валентность.
• Почему: Организм, который может учиться, может выжить в большем количестве обстоятельств, чем тот, который не может.
• Примеры: Медуза, нематода.

Стадия 3: Самость 1ST порядка.

Это то, где начинается феноменальное сознание, с самостью 1ST порядка. В биологических терминах это подразумевает реафферентацию, которая, как утверждали другие, является ключом к субъективному переживанию, хотя и по другим причинам, чем у нас (Merker, 2005, 2007; Barron and Klein, 2016). Они определили комнатную муху как хороший пример того, где может начинаться субъективное переживание, и мы согласны. Мы также считаем, что это уровень, на котором можно сказать, что организм обладает намерением. Интуитивно, политика, которая мотивировала поведение, является намерением этого поведения. Например, еда обычно включает намерение удовлетворить голод, которое, в свою очередь, удовлетворяет базовую политику «остаться в живых». Организм третьей стадии может чувствовать простые вещи, такие как голод, но не может представить себя с чужой точки зрения. Следовательно, он не может общаться в грисианском смысле (Grice, 1969; Bennett, 2023b) или осознавать свою собственную смерть, или испытывать стыд.

• Что: Самость 1ST порядка. Реафферентация. Феноменальное сознание.
• Как: Воплощение, в котором вмешательство не тождественно наблюдению.
• Почему: Точное предсказание последствий вмешательств. Например, муха должна различать, переместилась ли она сама или переместилась среда, чтобы ориентироваться.
• Пример: Комнатная муха.

Стадия 4: Самости 2ND порядка.

Стадия четыре — это самость 2ND порядка, и здесь, согласно нашему формальному описанию, начинается отчетливое акцесс-сознание Блока, потому что информация теперь доступна для отчета в грисианском смысле. В ESI мы доказываем, что устойчивый грисианский отчет требует модели аудитории, которой в точности является самость 2ND порядка. Способность воронов к намеренному обману (Bugnyar and Kotrschal, 2002) предполагает, что они по крайней мере на четвертой стадии. Ворон , осознавая, что за ним наблюдает ворон , будет вести себя так, как будто прячет пищу в одном месте, чтобы ввести  в заблуждение, но затем переместит пищу в другое место, не наблюдаемое . , кажется, предсказывает не только намерение  (украсть пищу), но и восприятие  себя. Кажется вероятным, что собаки и кошки имеют самости второго порядка, поскольку они должны охотиться на достаточно разумных животных и должны предвидеть, как их действия воспринимаются. Например, кошка предвидит, что ее добыча убежит, когда ее заметят, и прячется.

• Что: Отчетливое акцесс-сознание. Теория разума. Самосознание.
• Как: Давления отбора, требующие теории разума.
• Почему: Самость 2ND порядка необходима для вывода, коммуникации и манипуляции намерением.
• Пример: Кошки, собаки, вороны.

Стадия 5: Самость 3RD порядка (повествовательная самость).

Самость 3RD порядка — это повествовательная самость. Она позволяет организму рассматривать себя как сохраняющегося во времени, с историей, которая связывает прошлые вмешательства с будущими обязательствами. Формально, самость 3RD порядка — это самость 2ND порядка для своей собственной самости 2ND порядка. В ESI мы приводим минимальную игру на доверие и обязательствах, которая отделяет самости 2ND и 3RD порядка. Она показывает, что даже идеальное моделирование аудитории не может поддерживать доверие, если не существует общедоступного шага само-связывания. Похоже, люди обладают этим. Альтруистическое поведение, наблюдаемое у австралийских сорок (Crampton et al., 2022), предполагает, что они также могут иметь повествовательные самости.

• Что: Побуждающая повествовательная самость. Мета-самосознание. Доверие.
• Как: Более точное предсказание и планирование.
• Почему: Потому что социальный организм должен предсказывать сложную социальную динамику.
• Пример: Человек. Высокоинтеллектуальные животные, такие как австралийские сороки, также могут быть настолько же сознательными.

Иерархия самостей

• 0-й. Нет самости: Нет стабильного тега самости. Поведение реактивно и не основано на модели.
• 1-й. Тег самости: Отделяет самостоятельно сгенерированные вмешательства от соответствующих наблюдений. Это реафферентация. Обосновывает феноменальное сознание.
• 2-й. Модель аудитории: Моделирует, как аудитория будет декодировать агента. Обеспечивает грисианский отчет. Обосновывает отчетливое акцесс-сознание.
• 3-й. Повествовательная самость: Стабилизирует идентичность во времени. Обеспечивает долгосрочное планирование, само-связывание, доверие и побуждающее повествование.
• N-й. Самости порядка N: Самости более высокого порядка могут обеспечивать еще не изученные возможности.

Рисунок 1: Обзор порядков самости как вложенных причинных идентичностей. 0-й — это воплощенный агент без явного тега самости. 1-й добавляет разделитель типа реафферентации между самостоятельно сгенерированными вмешательствами и соответствующими наблюдениями. Согласно нашему описанию, это обосновывает минимальное феноменальное сознание. 2-й добавляет модель того, как аудитория будет декодировать агента. Это обеспечивает грисианский отчет и обосновывает отчетливое акцесс-сознание. 3-й — это повествовательная самость, которая стабилизирует идентичность во времени. Это обеспечивает долгосрочное планирование, само-связывание, доверие и побуждающее повествование. Формальные определения и доказательства приведены в ESI, где мы выводим эти порядки из оптимального обучения обобщению при предварительных условиях масштаба и стимула. Изображение любезно предоставлено Рикардом Соле из Института Санта-Фе.

9. Заключение: Почему природа не любит зомби

В этой статье мы предложили новую теорию причинной идентичности сознания, взяв в качестве отправной точки не сознательный разум, а воплощенный переживающий организм. Основываясь на Теории стеков (Bennett, 2025a), мы проиллюстрировали в формальных терминах, как биологические самоорганизующиеся системы становятся феноменально сознательными, когда они конструируют самость 1ST порядка. Человек, лишенный самости 1ST порядка, не мог бы выполнять причинное рассуждение, необходимое для адаптации, как это делают здоровые люди (Pearl and Mackenzie, 2018).

Вставка 4: Экспериментальные результаты с первого взгляда
Мы сообщаем о трех простых бенчмарках Монте-Карло из соответствующей статьи семинара (Bennett, 2026b). Они являются минимальными тестами формальных утверждений в зашумленных рандомизированных условиях.

Эксперимент 1. Слабость побеждает простоту. На рандомизированных уровнях абстракции w-maxing имеет нулевой сожаление (regret) при естественном априорном распределении незнания. Селектор с наименьшей длиной описания (shortest description length) демонстрирует большое сожаление. В одном бенчмарке это сожаление составляет около  бит. Это штраф в коэффициенте шансов около . Другими словами, длина описания зависит от кодировки, в то время как слабость является инвариантом воплощенного языка.

Эксперимент 2. Зондирование побеждает несоответствие декодера. Когда правило декодирования слушателя скрыто, пассивная сигнализация остается около случайного уровня. С двумя короткими зондами зондирующая политика достигает около  успеха как в стационарных, так и в нестационарных условиях декодера. Декодер-оракул достигает около  в стационарных условиях. Другими словами, причинное вмешательство помогает установить декодер слушателя для коммуникации.

Эксперимент 3. Связывание создает доверие. В рандомизированных играх на доверие необязывающие обещания не порождают доверия в равновесии. Связывающие действия — да. В одной выборке бенчмарка связывание дает доверие около  к горизонту . Таким образом, самости третьего порядка помогают ориентироваться в сложных социальных средах.

Протоколы и графики. См. ESI Эксперименты S1-S3, с Таблицами S1-S4 и Рисунками S1-S4.

Одним из следствий нашего подхода является то, что он помещает качественный аспект сознательного воплощенного переживания перед акцесс-сознанием. Онтологически это означает, что прежде чем получить доступ к информации, необходимо пережить информацию через телесное и причинное взаимодействие с миром. Мы показали, что согласованное определение акцесс-сознания требует самостей 1ST и 2ND порядка. Феноменальное сознание возникает первым, доступ приходит позже. В отличие от панпсихизма, мы не считаем, что камни сознательны. Только самоорганизующиеся системы, которым необходимо адаптироваться, мотивированные валентностью, отслеживая релевантную себе информацию, являются сознательными. Сознание — это ключевая адаптация уязвимого организма в физическом мире.

Таким образом, мы утверждали, что акцесс-сознание на человеческом уровне невозможно без способности иерархически моделировать следующее:

1. Самость.
2. Мир и других.
3. Самость, смоделированную другими.

Это следует из изучения и применения решетки причинных идентичностей, если выполняются предварительные условия масштаба и стимула. Существует нечто, каково это быть организмом с самостью. Как ни парадоксально, феноменальное сознание начинается у организмов, которые имеют конец и главную цель — избежать этого конца. Наше предложение закладывает основу формальной науки о сознании, глубоко связанной с естественным отбором, а не с абстрактным мышлением, более близкой к фактам воплощения, чем к вымыслу о зомби.

Благодарности 

Работа поддержана грантом Fundaçao para a Ciencia e a Tecnologia (FCT) PTDC/FER-FIL/4802/2020 и грантом 2020-02773 CEECIND FCT для A.C.

Избранные ссылки

1. A. B. Barron and C. Klein (2016). What insects can tell us about the origins of consciousness. PNAS, 113(18), pp. 4900–4908.
2. M. T. Bennett (2025a). How to build conscious machines. Ph.D. Thesis. The Australian National University.
3. D. J. Chalmers (1995). Facing up to the problem of consciousness. Journal of Consciousness Studies, 2(3), pp. 200–219.
4. B. Merker (2007). Consciousness without a cerebral cortex: a challenge for neuroscience and medicine. Behavioral and Brain Sciences, 30(1), pp. 63–81.
5. T. Nagel (1974). What is it like to be a bat? The Philosophical Review, 83(4), pp. 435–450.
6. A. K. Seth and T. Bayne (2022). Theories of consciousness. Nature Reviews Neuroscience, 23(7), pp. 439–452.

Примечания:

1. Сноски в оригинале были пронумерованы, но их содержание не переведено, так как это примечания, часто содержащие ссылки или короткие пояснения на английском. Однако для полноты, вот перевод сносок, которые были полностью приведены в тексте:
• ^1^ Смотрите (Baars, 1997; Blum and Blum, 2020; Wang, 2020) для работ, которые защищают конвергентные, хотя и отличные, взгляды на сознание, которые предполагают, что феноменальное выполняет функции.
• ^2^ Во многих отношениях эта работа является формализацией существующих идей в рамках воплощенного познания и энактивизма. Наша цель — устранить любую остаточную двусмысленность в таких понятиях, как самость, качество и валентность.
• ^3^ В отличие от некоторых подходов, которые полностью отвергают вычисления или приравнивают вычисления к манипуляции символами, мы следуем Бруксу (Brooks, 1991) в том, что отвергаем необходимость в абстрактных репрезентациях, но используем более широкое понятие вычислений, охватывающее любые физические переходы состояний, а не только тьюринговские вычисления над символами.
• ^4^ Способность адаптироваться увеличивает приспособленность. Более быстрая или лучшая адаптация увеличивает приспособленность. Это верно для всех форм жизни. Однако, как заметил Саттон в «Горьком уроке» (Sutton, 2019), простые методы, которые масштабируются с вычислительными ресурсами, в конечном итоге превосходят методы, использующие человеческие знания. Поэтому, возможно, существует давление отбора в пользу увеличения вычислительных ресурсов (больше нейронов) и, следовательно, в пользу общих, простых и масштабируемых методов обучения, таких как w-maxing. Однако полная проверка этой гипотезы остается областью для будущих исследований.
• ^5^ Эта терминология заимствована из изоморфизма Карри-Говарда (Howard, 1980), который отождествляет программы с доказательствами в интуиционистской логике.
• ^6^ В других местах утверждается, что время само по себе является различием, а не фундаментальной сущностью (Bennett, 2025a).
• ^7^ Тьюринговское вычисление — это особый тип причинности, определяемый конечным автоматом (Rabin and Scott, 1959). Мы не предполагаем, что окружение функционирует как один большой конечный автомат. Конкретно, мы не предполагаем, что  счетно. Мы просто говорим, что если есть различие, то должно быть по крайней мере два состояния. А если есть состояния, то их можно смоделировать в виде автомата. Из этого, однако, не следует, что окружение является автоматом.
• ^8^ Каждое тело имеет «программы», которые оно может стабильно реализовывать. Это его словарь .  конечен, потому что тела занимают конечный объем пространства-времени, и поэтому имеют конечный объем информации (Bennett, 2022b). Это не накладывает никаких ограничений на то, чем может быть .  может быть гигантским или даже бесконечным, и все же  останется конечным.
• ^9^ Не путать с «фактами» как предложениями естественного языка. Здесь «факт» — это технический термин, означающий программу, содержащую текущее состояние (определенный момент времени). Таким образом, множество фактов определяет настоящее. Будущее и прошлое могут быть представлены с помощью модальных операторов, но это выходит за рамки данной статьи.
• ^10^ Это относится к компьютерам. В биологии это можно сравнить с потенциалами действия и биохимией.
• ^11^ Это определение требует от нас предположить, может ли тело реализовать утверждение или нет. Но как нам узнать, может ли тело реализовать утверждение? Это эмпирический вопрос, выходящий за рамки данной статьи. Однако формализм дает нам язык для описания ответа.
• ^12^ Не путать с «правильностью» в смысле формальной верификации. Здесь мы имеем в виду приспособленность по отношению к задаче. С этой точки зрения, если задача смоделирована правильно, то правильная политика подразумевает приспособленное поведение. Если задача не смоделирована правильно, поведение может не быть приспособленным.
• ^13^ Максимизация слабости полезна в контексте, где мы не знаем распределения и должны учиться на последовательности взаимодействий, которая не является независимой и одинаково распределенной (i.i.d.). В этом контексте состязательный выбор политики более слабой политики — это минимаксная стратегия, которая сводит к минимуму вариационную свободную энергию, когда последующие данные могут опровергнуть текущие предположения. Для полного обсуждения смотрите диссертацию (Bennett, 2025a) или статью «Слабость — это лучше, чем простота» (Bennett, 2023c).
• ^14^ Связь между w-maxing и вариационной свободной энергией установлена в Теории стеков. Политика с большей слабостью сохраняет больше возможных будущих продолжений, что приводит к более низкой свободной энергии при равномерном априорном распределении. Полный вывод см. в ESI, включая доказательство Закона стека и Теоремы 3.
• ^15^ Смотрите (Bennett, 2023b) для полного обсуждения протосимволов.
• ^16^ Это выводится из определений, данных ранее, и положения о грисианском отчете в ESI.
• ^17^ Психологи могли бы назвать это мета-самосознанием (Morin, 2006). Мы связываем это с самостями 3RD порядка.
• ^18^ Смотрите (Bennett, 2023b) для полного обсуждения.
• ^19^ Более ранняя версия этого результата была представлена как объяснение парадокса Ферми в контексте SETI (Bennett, 2022a).
• ^20^ Конечно, клетки могут иметь сложную внутреннюю структуру, но мы специально рассматриваем базовый уровень абстракции одноклеточного организма, который состоит из белков и т.д. Чтобы сформировать политику, необходима память, а для наличия политики нужна, по крайней мере, примитивная форма памяти. Память — это способность сохранять информацию о прошлом. Насколько нам известно, простейшие не обладают памятью в каком-либо смысле, который позволил бы им удовлетворять масштабу или стимулу.
• ^21^ Связывая это с известными теориями сознания, наш формализм согласуется с идеей, что сознание требует одновременной интеграции информации (Tononi, 2004) в ограниченном пространственно-временном окне (Pöppel, 1997; Vroomen and Keetels, 2010; Wallace and Stevenson, 2014; Bennett, 2026a, c). Наш формализм также совместим с Глобальным Рабочим Пространством (Baars, 1988; Dehaene and Naccache, 2001) в той мере, в какой глобальное распространение зависит от связности в «твердом мозге». Наша зависимость от синхронизации для когерентного «я» согласуется с теорией связности через синхронизацию (Singer and Gray, 1995; Fries, 2005; Varela et al., 2001). Однако, в отличие от Теории Интеграции Информации (IIT) и Глобального Рабочего Пространства (GWT), которые ставят интеграцию информации и глобальную доступность в центр внимания, наш подход делает валентность, причинное моделирование и иерархию «я» центральными, а интеграцию информации рассматривает как следствие, а не как объяснение. Кроме того, наши более ранние аргументы о распределении во времени и «твердых» против «жидких» мозгов расходятся с выводами Деннета и Кинсбурна о том, что сознание может быть «смазано» во времени (Dennett and Kinsbourne, 1992; Eagleman and Sejnowski, 2000; Lamme, 2006).
• ^22^ Как правило, стимул для сознания — это хищничество или другое активное давление отбора. Такие давления создают необходимость в причинном моделировании и иерархии самостей.
• ^23^ Некоторые авторы придерживаются взгляда, что для сознания необходимы богатые рекурсивные моделирования (Shanahan, 2012). Другие утверждают, что сознание возможно в простых системах с обратной связью (Boltuc, 2012). В нашем формализме оба могут быть правы в зависимости от того, что означает «сознание» — феноменальное или акцесс-сознание.
• ^24^ В (Bennett, 2025a) утверждается, что трудно представить, как система с w-maxing и 1ST самостью могла бы быть идентична системе без них, потому что качественная обработка информации делает их разными. Следовательно, если можно доказать, что люди используют w-maxing и имеют 1ST самость, то зомби-копия, которая их не использует, была бы неидентичной. Следовательно, философский зомби невозможен.
• ^25^ Речь идет о формализме Теории стеков.
• ^26^ Это напоминает изоморфизм Карри-Говарда, который отождествляет программы с доказательствами в интуиционистской логике (Howard, 1980). Программа служит доказательством поведения, которое следует из намерения.

 

Сравнительный анализ: теория Беннетта–Уэлша–Чауники и теория МВАП (Эгостат)

Авторы статьи	МВАП
Сознание возникает из воплощённого организма, стремящегося к выживанию	Эгостат — система гомеостатической регуляции, эгоцентричная по природе

Авторы статьи	МВАП
Валентность — базовая оценка состояний как «хорошо/плохо»	Значимость — унифицированная шкала адаптивной ценности (–10…+10)
Качество предшествует количеству	Значимость предшествует абстрактным репрезентациям

Авторы статьи	МВАП
Самости 1-го, 2-го, 3-го порядка как следствие оптимального обучения	Иерархия рефлексов: Генорефлекс → Клонрефлекс → Оптрефлекс → Норефлекс; уровни осознания

Авторы статьи	МВАП
Феноменальное сознание без доступа вероятно распространено; обратное — маловероятно	Осознание значимости (переживание) необходимо для формирования произвольных автоматизмов; доступ — вторичен

Авторы статьи	МВАП
Система с самостью 1-го порядка и качественной обработкой информации не может быть идентична системе без неё	Квалиа = динамика значимости в процессе осмысления; без этого система не может адаптироваться к новизне

Авторы статьи	МВАП
Психофизический принцип причинности: валентность первична, объекты конструируются как причины валентности	Дифзначер связывает действие с последствиями; семантическая память хранит правила «стимул → действие → результат»

Авторы статьи	МВАП
Обучение требует детекции рассогласования между прогнозом и реальностью	Новизна = незавершённость ветки Дендрарха; актуальность = Новизна × Значимость

Авторы статьи	МВАП
Естественный отбор благоприятствует системам с феноменологией	Эволюция оптимизирует иерархию адаптивных механизмов под условия ареала

Авторы статьи	МВАП
Использует формальные определения (окружение, программа, уровень абстракции, задача, политика); доказывает теоремы (Психофизический принцип причинности как Теорема 3)	Использует функциональные определения с акцентом на адаптивную роль; формализация через алгоритмы прототипа Beast, а не математические доказательства
Термины: валентность, w-maxing, причинная идентичность, самость порядка N	Термины: Витал, Значимость, Новизна, Атен, Итерон, Дифзначер, Дендрарх, Гомеоконтекст

Авторы статьи	МВАП
Не постулирует единый канал внимания; акцент на иерархии самостей и причинных идентичностях	Чётко постулирует единственный канал приоритетного внимания (Атен); ориентировочный рефлекс выбирает наиболее актуальный стимул

Авторы статьи	МВАП
Новизна выводится из необходимости причинного обучения; детекция через рассогласование прогноза	Новизна детектируется структурно: если ветка Дендрарха не активирована до конца → значимая новизна → привлечение Атена

Авторы статьи	МВАП
Обучение через w-maxing (максимизация слабости политик); причинные идентичности как теги вмешательства	Историческая память с чёткой структурой: семантическая, эпизодическая, обобщений, гештальтов, автоматизмов; выборка по контексту и значимости

Авторы статьи	МВАП
Эмоции не выделяются как отдельный функциональный класс; валентность — универсальный сигнал	Эмоции = образы сочетания активных Гомеоконтекстов; базовые стили поведения (пищевой, половой, поисковый и др.) задают мотивационный контекст

Авторы статьи	МВАП
Теория в первую очередь философская, с формальными результатами в ESI; акцент на биологических системах	Явная декларация реализационной независимости; прототип Beast — программная реализация без эмуляции нейронов; модель применима к любому носителю

Авторы статьи	МВАП
Жизнь как диссипативная самоорганизующаяся система; акцент на выживании и репродукции	Операциональное определение: Жизнь = функционирование Эгостата = поддержание Виталов в норме через иерархию адаптивных механизмов

Авторы статьи	МВАП
Квалиа = ткани валентности; сводимы к валентности на низких уровнях абстракции	Квалиа = субъективное переживание динамики значимости в процессе осмысления; не сводится к «сигналу», а есть форма информированности системы о себе

Авторы статьи	МВАП
Творчество как следствие самостей 3-го порядка и повествовательной идентичности	Гештальт — структура памяти о нерешённой проблеме; инсайт возникает при совпадении нового опыта с активным гештальтом по аналогии + значимости

Авторы статьи	МВАП
Пытаются «растворить» проблему, показывая функциональную необходимость феноменального	Считают «трудную проблему» следствием некорректных допущений; квалиа — не загадка, а функция адаптивной оценки

Обе теории сходятся в фундаментальных принципах: эмбоудимент, первичность качественной оценки, иерархичность, адаптивность как движущая сила, отказ от философского зомби.

Ключевое различие — в степени формализации и инженерной проработки:

МВАП предлагает дополнение, а не опровержение: там, где авторы статьи останавливаются на уровне принципов, МВАП предоставляет конкретные механизмы (Атен, Дендрарх, Итерон, Гештальт), позволяющие перейти от теории к реализации.