Разделы нейронаук, требующие кардинального пересмотра в свете теории МВАП
Теория МВАП (модель волевой адаптивности психики) предлагает системный схемотехнический подход к индивидуальной адаптивности, основанный на эволюционной иерархии механизмов. Она подчеркивает отказ от рассмотрения механизмов на уровне нейронов за счет фокуса на принципах адаптивности независимо от реализации, и интеграцию рефлекторного, субъективного и бессознательного уровней. Это требует пересмотра существующих представлений в нейронауках, где многие концепции изолированы, умозрительны или привязаны к биологической реализации без учета системных взаимодействий. Ниже приведен список разделов, сгруппированный по тематическим блокам, с обоснованием необходимости адаптации под новую систему взаимовлияющих представлений (эволюционная последовательность, схемотехника, верификация действующими прототипами).
1. Нейробиология и изучение механизмов мозга
Отказ от центральной роли нейрона (эмуляции нейронов): утверждает, что нейроны являются лишь «лишней сущностью» и избыточным «конструктивным материалом» в описании системы индивидуальной адаптивности. Исследования должны фокусироваться на схемотехнических принципах и функциональных механизмах, а не на биологических особенностях отдельных клеток.
Системный подход вместо изоляции механизмов: Необходимо прекратить изучение изолированных объектов мозга с целью получения системных взаимосвязей. Мозг следует рассматривать как целостную систему взаимодействий.
Пересмотр рефлекторной дуги: Классические представления Сеченова о рефлексах дополняются их классификацией по адаптивной функциональности.
2. Наукаосознании
Решение «трудной проблемы» сознания: Теория декларирует закрытие проблемы Чалмерса. Сознание рассматривается не как нечто, что мозг «производит», а как процесс обновления субъективной информированности в циклах осмысления актуальных образов.
Функциональность психики: Психика (сознание + бессознательное) должна изучаться как эволюционный механизм поиска альтернатив привычному поведению при столкновении с новизной.
Квалиа и субъективный опыт: Субъективные переживания определяются как «эгоцентрическая значимость» информации при воздействии актуальных стимулов в целевом или пассивном режиме осмысления - значимость, основанная на эпизодах исторического опыта.
3. Психология и теории личности
Интеграция разрозненных теорий: Огромное количество психологических эффектов и концепций (включая психоанализ) теперь интерпретируются как следствие работы одних и тех же верифицированных механизмов в разных условиях.
Пересмотр понятия «Бессознательное»: Оно определяется не как мистическая структура, а как фоновые процессы, которые потеряли актуальность и временно вытеснены из единственного канала осознанного внимания.
Определение Воли и Произвольности: Эти понятия получают конкретное обоснование через механизмы адаптивной функциональности.
4. Физиология и Теория управления (Кибернетика)
Переход от «гомеостаза» к «гомеостату»: Предлагается использовать термин «гомеостат» как систему активных механизмов контроля, обеспечивающих базовые состояния (Плохо, Норма, Хорошо) для оценки успешности действий.
5. Искусственный интеллект (ИИ)
От алгоритмического к субъективному ИИ: Для создания по-настоящему осмысленного поведения ИИ требуется внедрение системы гомеостаза и механизмов субъективной оценки, аналогичных природным принципам регуляции.
Резюме: Главный вектор изменений — переход от описательной феноменологии и биологического детерминизма к схемотехнической модели волевой адаптивности, где сознание является инструментом преодоления рефлекторных ограничений в условиях новизны.
Все нейроразделы далее разделены на три группы по степени необходимости изменений:
Группа А — требуется практически полная смена парадигмы (самые сильные противоречия с )
Группа Б — серьёзная переинтерпретация + отказ от ряда популярных гипотез
Группа В — значительная коррекция, но не полный демонтаж
Группа А — требуется радикальный пересмотр моделей представления
№
Направление (англ. / рус.)
Главная причина конфликта с
Что именно следует кардинально пересмотреть
1
Теории сознания
даёт чёткое функциональное решение «трудной проблемы» через эгоцентрическую значимость + эпизодическую память + один канал осознанного внимания
Отказ от большинства qualia-центричных, панпсихистских, квантовых, дуалистических и «глобально-распределённых» моделей. Переход к строго адаптивно-функциональной трактовке.
Поиск «коррелятов сознания» (NCC), распределённая активация, глобальное вещание и т.д.
Переход от поиска «где» и «как активируется» к вопросу «какую адаптивную задачу решает удержание одного образа в единственном канале внимания».
5
Нейронаука памяти (энграммы, распределённое хранение)
Представление о распределённом хранении и реконструкции
Переход к модели эпизодической исторической памяти как последовательности кадров с адаптивной целью + явное разделение на семантическую и эпизодическую части.
Группа Б — серьёзная переинтерпретация
№
Направление
Главный тезис , требующий коррекции
Что именно менять
6
Аффективная нейронаука
Эмоции как базовая субъективная оценка гомеостатического успеха / неудачи
Роль нейротрансмиттеров, синаптической пластичности
Сохраняется как уровень реализации, но теряет статус объяснительного уровня для психики и сознания.
15
Клиническая нейронаука
Механизмы психических расстройств
Переосмысление многих диагнозов через призму нарушенного гомеостаза, фоновых циклов, доминант, избегания.
Краткий вывод в одной фразе
Теория требует переноса центра тяжести нейронауки сознания и высших психических функций с уровня нейронов / распределённых сетей / qualia на уровень функционально-адаптивной схемотехники индивидуальной системы адаптивности (гомеостаз →рефлексы→одинканалволевогоосмысления→эпизодическаяисторическаяпамять→пассивныйрежимфоновыхциклов).
Это сопоставимо по масштабу с переходом от геоцентрической к гелиоцентрической системе в астрономии — меняется не множество деталей, а основная объяснительная структура.
Детальное рассмотрение направления: Теории сознания
Теории сознания (Consciousness studies) — это, пожалуй, самое конфликтное и одновременно самое перспективное для перестройки направление в современной нейронауке и философии разума при переходе к парадигме (модель волевой адаптивности психики).
предлагает строго функционально-адаптивное, эволюционно-иерархическое и верифицируемое-прототипом объяснение феномена сознания. Это ставит её в радикальное противоречие с большинством существующих теорий 2024–2026 годов.
Краткий обзор текущего ландшафта теорий сознания (по состоянию на 2025–2026 гг.)
ПообзорамРобертаЛоуренсаКуна (Landscape of Consciousness, 2024 → обновления 2025), Scientific American (2026), Frontiers in Science (2025) и Adversarial Collaborations (Cogitate, 2025):
·Количество серьёзно рассматриваемых теорий → >200–350 (в зависимости от строгости классификации).
·Основные «лидеры» (так называемые Big Four + близкие):
oPanpsychism (в разных формах, включая constitutive и emergent)
oIdealist / monist / non-physicalist теории (включая «consciousness-first» модели)
oIllusionism / eliminativism
В 2025 году Cogitate Consortium провёл крупный эксперимент → GNWT и IIT оба получили серьёзные удары, особенно по роли префронтальной коры (GNWT) и по предсказаниям о задних отделах (IIT). Это усилило ощущение кризиса в доминирующих теориях.
Что именно требует кардинального пересмотра в Consciousness studies под парадигмой
Аспект / Постулат большинства теорий
Почему это противоречит
Что следует радикально изменить / заменить
Сознание как эмерджентное свойство сложных вычислений / интеграции / вещания информации (GNWT, IIT, HOT, многие PP-варианты)
: сознание — адаптивная функция очень конкретного механизма: один канал волевого осмысления + эгоцентрическая значимость + эпизодическая историческая память. Это не «сложность ради сложности», а решение задачи поиска альтернативы рефлексу в условиях новизны.
Отказ от «чем сложнее / интегрированнее — тем сознательнее». Переход к минимально необходимой функциональной схеме (гомеостаз → рефлексы → один волевой цикл → пассивный фон).
Поиск neural correlates of consciousness (NCC)какосновнойстратегии
: NCC — это уровень реализации, а не уровень объяснения. Сознание определяется адаптивной задачей, а не локализацией. Задняя vs передняя кора, таламус, гиппокамп — всё это лишь биологический субстрат.
Смена вопроса с «где?» и «как активируется?» на «какую именно адаптивную проблему решает удержание одного образа в единственном канале?». NCC становится вторичным.
Множество параллельных сознательных процессов / распределённое сознание (многие IIT, GNWT-расширения, квантовые модели)
: строго один канал осознанного внимания / волевого цикла на всю систему (у человека — возможно удвоение за счёт полушарий, но не более).
Фундаментальный отказ от идеи «множественного сознания» внутри одного организма. Внимание как диспетчер единственного главного цикла.
Qualia / феноменальный опыт как первичный explanandum
: qualia — не первичный феномен, а субъективная сторона адаптивной оценки (Плохо / Норма / Хорошо) + эгоцентрическая значимость переживаемого события. Переживание возникает как способ приоритизации в эволюции.
Смена фокуса с «почему есть qualia?» на «какую адаптивную функцию выполняет эгоцентрическая эмоционально-значимая оценка удерживаемого образа?». Трудная проблема → закрыта функционально (fornit.ru/69817, 2025 статья про Чалмерса).
Сознание как глобальное вещание / интеграция / высший порядок репрезентации
: вещание и интеграция — следствия наличия единого канала, а не причина сознания. Интеграция нужна постольку, поскольку есть один «процессор» осмысления.
GNWT и HOT теряют объяснительный статус → становятся описательными (что происходит при осознании), а не объясняющими (почему возникает осознание).
Квантовые, панпсихистские, идеалистические и field-теории
: строгий детерминизм на уровне причинно-следственных схем (без квантовой неопределённости, без фундаментальной протосознательности). Сознание — поздний эволюционный механизм адаптивности, а не базовое свойство реальности.
Полный отказ от всех теорий, вводящих экзотические онтологические сущности для объяснения субъективности.
Теории, начинающие с человека / высших когнитивных функций
: сознание начинается с очень простого гомеостата (Insect-модель) и проходит чёткую эволюционную иерархию.
Обязательное требование: любая теория должна объяснять градиент сознания от насекомого → рыбы → млекопитающего → человека.
Итоговая степень необходимой перестройки
Практически полная смена парадигмы (9–10/10 по радикальности).
·Становится → «Какой минимальный эволюционно-адаптивный механизм позволяет системе искать альтернативу привычному рефлексу в условиях значимой новизны, и почему этот механизм субъективно переживается как эгоцентрическое осмысление?»
Это сопоставимо по масштабу с переходом от витализма к молекулярной биологии или от геоцентризма к гелиоцентризму — меняется не «детали реализации», а объяснительная структура поля целиком.
Теория (модель волевой адаптивности психики), представленная в монографии "Основы фундаментальной теории сознания", предлагает системный схемотехнический подход к индивидуальной адаптивности, основанный на эволюционной иерархии механизмов, верифицированный действующими прототипами (например, "Beast", "Insect" и системой Isida). В отличие от традиционных нейронаучных парадигм, подчеркивает независимость принципов адаптивности от конкретной биологической реализации, отказ от эмуляции нейронов как избыточной сущности и фокус на детерминированных причинно-следственных взаимодействиях (усиление, обратные связи, итерации). Это делает neuron doctrine (ND) объектом кардинального пересмотра: она слишком биологически специфична, редукционистская и устаревшая в свете современных критических замечаний и возможностей искусственных реализаций.
Ниже представлен структурированный анализ: (1) обзор ND и её ключевых принципов; (2) современные критики ND на основе научных источников; (3) как адресует эти критики и предлагает пересмотр; (4) конкретные предложения по адаптации ND под ; (5) примеры из прототипов ; (6) потенциальные implications для нейронаук и ИИ.
1. Обзор Классической нейронной доктрины
ND, сформулированная в 1891 году Генрихом Вильгельмом Готфридом фон Вальдейер-Гартцем на основе работ Сантьяго Рамон-и-Кахаля, является расширением клеточной теории на нервную систему. Она возникла как оппозиция reticular theory (теории сети) Камилло Гольджи, где нервная ткань виделась как непрерывная сеть (reticulum). Ключевые принципы ND (по Вальдейеру и уточнениям Кахаля, ван Гехухтена и других):
Структурная дискретность: Нервная система состоит из отдельных клеток (нейронов), каждая с сомой, дендритами и аксоном. Нет слияния в сеть; контакты — через специализированные точки (позже идентифицированные как синапсы Чарльзом Шеррингтоном в 1897 году).
Функциональная автономия: Нейроны — базовые единицы обработки информации; сигналы передаются unidirectional (от дендритов к аксону) через синапсы (закон динамической поляризации). Нейрон как "switch" или "processor" в цепи.
Развивающаяся и трофическая единица: Нейроны возникают из эмбриональных клеток; ядро — центр метаболизма; повреждение аксона требует связи с сомой для регенерации.
Единство и специализация: Каждый нейрон выделяет один тип нейромедиатора (закон Дейла, 1935; позже опровергнут котрансмиссией); специализация по локализации и форме.
ND была подтверждена электронной микроскопией в 1950-х (например, работами Джорджа Паладе и Сэнфорда Палая), став основой современной нейронауки. Однако она фокусируется на нейронах как на изолированных единицах, игнорируя системные взаимодействия и не-нейронные элементы.
2. Современные критики Neuron Doctrine
ND подвергалась критике с момента возникновения (Golgi отрицал её до смерти в 1926 году), но в последние десятилетия критики усилились из-за новых данных. Наосновеанализаисточников (например, статейвBehavioral and Brain Sciences, Scientific AmericanиPhilosophical Transactions of the Royal Society B), ключевыезамечания:
Редукционизм и упрощение нейронов: ND представляет нейроны как простые "point processors" или switches в компьютерной аналогии (Stuart Hameroff, 1999). Это "оскорбление" для нейронов, игнорирующее их внутреннюю сложность: дендриты выполняют активную обработку (dendritic processing), включая цитоскелетные механизмы; apparent randomness (стохастические процессы) добавляет неопределенность; возможные quantum computations (квантовые эффекты, как в теориях Пенроуза-Хамероффа) предполагают сверхкомпьютерные способности. Живое состояние (living state) нейронов — динамичное, не статичное.
Игнорирование не-синаптических взаимодействий: Gap junctions (электрические синапсы) позволяют прямой обмен ионами и молекулами между нейронами, создавая сети (Michael V. L. Bennett, 1960-е). Volume transmission (экстрасинаптическая передача) — нейромедиаторы распространяются вне синапсов, влияя на соседние клетки (Craig Jahr, 1980-е). Dendritic backpropagation — импульсы идут "назад" от аксонов к дендритам (Daniel Johnston, 1990-е). Neuromodulators (Eve Marder) вызывают ритмичную активность, нарушая unidirectional flow.
Роль глии и не-нейронных элементов: Глия (астроциты, олигодендроциты) — 90% клеток мозга — активно участвуют в обработке: поглощают/выделяют нейромедиаторы, регулируют ионы, влияют на миелинизацию (исследования 1990-х). Они общаются химически без синапсов, формируя "партнерство" с нейронами. ND игнорирует это, фокусируясь только на нейронах (Theodore H. Bullock, 2005).
Философские и методологические проблемы: Различают trivial ND (нейроны — клетки, как в cell theory) и radical ND (теория ума — чисто нейробиологическая, исключающая психологию; Ian Gold и Daniel Stoljar, 1999). Radical версия спорна: не доказана, приводит к элиминации высших наук (психологии). ND — "практический инструмент" для длинных путей мозга, но не универсальна (R. W. Guillery, 2007). Переходк "post-neuronist era" (Guillery, 2005): ND устарела, как reticular theory; нужны holistic модели, учитывающие emergent properties (brain waves, ephaptic transmission).
Исторические корни критики: Оппозиция от Golgi (reticular theory как holistic view человека как "специальной части творения") и других (Held, Auerbach) подчеркивала плотные сети вокруг клеток, не видимые в ранних методах. Современные данные (электронная микроскопия, оптогенетика) подтверждают гибрид: дискретность + сеть.
Эти критики указывают, что ND — редукционистская, биологически ограниченная и не отражает complexity мозга как системы.
3. Как адресует критики и предлагает пересмотр
согласуется с критиками ND, но идет дальше: отвергает биологическую избыточность (нейроны — "вынужденная избыточность природы") и фокусируется на универсальных принципах схемотехники, верифицируемых прототипами. ND слишком привязана к реализации (нейроны как клетки), игнорируя эволюционные принципы адаптивности (от гомеостаза к психике).
Адрес критики редукционизма: представляет нейроны как "универсальные элементы" (распознаватели образов), но избыточные в моделировании. Прототип "Beast" реализует сложность (dendritic processing аналогично итерациям; randomness — через стохастику в гомеостазе) без эмуляции нейронов, показывая, что принципы (усиление, логика, сравнение) достаточны. Отвергает quantum effects (документ: "только детерминизм, физика вещества без квантовой неопределенности"), согласуясь с критикой экзотических теорий (fornit.ru/69716).
Не-синаптические взаимодействия: интегрирует gap junctions и volume transmission как общие принципы связей (коммутаторы, не зависящие от синапсов). В "Beast" — программные аналоги (параллельные инфо-функции), позволяющие "сети" без биологической специфики.
Роль глии: не фокусируется на глии, но обобщает: все элементы — для адаптивности. Глия — часть "окружения" (метаболизм, регуляция), но принципы (гомеостаз, обратные связи) реализуемы без них в ИИ.
Философские аспекты: — "post-neuronist": аксиоматический каркас (fornit.ru/ax1) как пазл системных взаимодействий, не редукционизм, а holistic (эволюционная иерархия). Radical ND опровергнута: теория ума — не чисто нейробиологическая, а схемотехническая, включающая психологию как эффекты механизмов (раздел "Психологические эффекты" в книге "Бессознательное").
Исторический контекст: эхом Golgi (holistic) и Кахаля (дискретность): гибрид, где принципы — дискретны, но система — сеть взаимодействий. Отвергает "эффект Земмельвейса" (fornit.ru/68139), предлагая верификацию прототипами.
разрешает "трудную проблему" сознания (Чалмерс) через эгоцентричную значимость, не требуя ND.
4. Конкретные предложения по адаптации ND под
Обобщение на принципы: Заменить "нейрон как единица" на "универсальный элемент адаптивности" (распознаватель профилей активности, независимо от реализации — клетки, нейристоры, программные функции).
Отказ от биологической специфики: Дополнить ND схемотехникой (fornit.ru/67666): описывать взаимодействия как цепи (усиление, генерация, логические преобразования), верифицируемые в не-биологических прототипах.
Интеграция критик: Включить gap junctions/volume transmission как "альтернативные коммутаторы"; глию — как "вспомогательные модули" гомеостаза; emergent properties — как эволюционные уровни (от рефлексов к сознанию).
Верификация: Использовать критерии (fornit.ru/68293): аксиоматический каркас + прототипы. ND должна быть testable в ИИ (например, "Beast" без нейронов реализует сознание).
Переход к post-ND: ND — "практический инструмент" для биологии, но для общей теории — как "схемотехника адаптивных систем" (fornit.ru/67990), включая ИИ.
5. Примеры из прототипов
Гомеостаз без нейронов: В "Insect" (fornit.ru/insect) — простая система состояний "Плохо-Норма-Хорошо" реализована программно, без эмуляции нейронов, но с той же функциональностью (субъективная оценка).
Рефлексы и сознание: "Beast" моделирует эволюционную иерархию (рефлексы как автоматизмы, сознание как поиск альтернативы) через инфо-картину (глобальная рабочая память), где нейроны — лишние (fornit.ru/69528). Это адресует dendritic processing как итерации осмысления.
Бессознательное: Фоновые циклы — не quantum, а потерявшие актуальность процессы, реализованные параллельно без биологической избыточности.
6.Последствия для нейронаук и ИИ
Пересмотренная ND под ускорит ИИ: "суперсильный интеллект" с мультиосознанием (параллельные циклы). В нейронауках — от изолированных нейронов к системам (пазл : fornit.ru/70320), разрешая стагнацию (как отмечал К. Анохин). Этически: фокус на адаптивности, не на "порабощении" (fornit.ru/70429). — эволюция ND к универсальной теории, преодолевающая предвзятость (fornit.ru/68578).
Традиционная connectionist (соединенческая, или параллельно-распределённая обработка — PDP) вычислительная нейронаука моделирует когнитивные процессы как возникающие свойства сетей из простых взаимосвязанных единиц (искусственных нейронов). Она акцентирует параллельную распределённую обработку, обучение через корректировку весов связей и распределённые представления. Однако в контексте теории (модель волевой адаптивности психики, p-mvap.ru), изложенной в монографии «Основы фундаментальной теории сознания», этот подход требует кардинального пересмотра. предлагает схемотехнический (circuit-based) взгляд на принципы индивидуальной адаптивности, эволюционную иерархию механизмов и верификацию через действующие прототипы («Beast», «Insect»), отвергая эмуляцию нейронов как избыточную сущность и фокусируясь на детерминированных причинно-следственных взаимодействиях, независимых от биологической реализации.
Ниже приведён структурированный анализ:
Обзор традиционного connectionism
История и ключевые принципы
Современные критики (на основе научных источников)
Как адресует эти критики и предлагает пересмотр
Конкретные предложения по адаптации
Примеры из прототипов
Последствия для нейронаук и ИИ
1. Обзор традиционного connectionism в вычислительной нейронауке
Connectionism (коннекционизм PDP) рассматривает познание как паттерны активации в сетях нейроноподобных единиц, соединённых весовыми связями. В отличие от символического ИИ (основанного на правилах), здесь акцент на субсимвольных, распределённых представлениях и обучении через обратное распространение ошибки или правила Хебба. Применяется для распознавания образов, моделирования памяти (сети Хопфилда), симуляции когнитивных процессов (например, усвоение прошедшего времени в языке без явных правил). Хотя сильно повлияло на современный deep learning, традиционный connectionism остаётся ограниченным биологической аналогией и часто критикуется за отсутствие объяснительной силы на уровне высших функций.
2. История и ключевые принципы
Истоки: МакКаллок и Питтс (1943) — первый формальный искусственный нейрон как логический элемент.
Персептрон: Розенблатт (1958) — однослойная сеть для линейной классификации.
Критика и «зима»: Минский и Паперт (1969) показали ограничения (не решает XOR).
Возрождение 1980-х: Румельхарт, Хинтон, Уильямс (1986) — backpropagation для многослойных сетей. Книга «Parallel Distributed Processing» (1986) — манифест PDP.
Современность: Основа deep learning, но традиционный вариант фокусируется на нейроноподобных единицах.
Ключевые принципы:
Распределённые представления (информация размазана по сети).
Параллельная обработка через весовые связи (аналог синапсов).
Обучение через изменение весов (Hebbian, градиентный спуск).
Эмерджентность сложного поведения из простых взаимодействий.
Отсутствие систематичности и продуктивности (Fodor & Pylyshyn, 1988): сети плохо объясняют композициональность и генеративность человеческого мышления (если понимаешь «Джон любит Мэри», то понимаешь и «Мэри любит Джона»). Требуют скрытой символической структуры.
Вычислительные и философские проблемы: трудности с логикой, абстракцией, объяснимостью (чёрный ящик), слабая обобщаемость на новые задачи без дообучения.
Биологическая нереалистичность: backpropagation требует глобального сигнала ошибки (в мозге нет аналога); игнорируются дендритная обработка, глия, volume transmission, нейромодуляция.
Отсутствие эволюционной иерархии: все слои трактуются одинаково, нет последовательного усложнения от гомеостаза к психике.
Переход к пост-connectionist эпохе: критики (Smolensky и др.) призывают к гибридам или holistic моделям, учитывающим динамику, воплощённость и emergent свойства.
4. Как адресует критики и предлагает пересмотр
решает проблемы connectionism, переходя от эмуляции нейронов к универсальным схемотехническим принципам адаптивности (усиление, обратные связи, итерации, сравнение), верифицируемым в прототипах без биологической специфики.
Систематичность и продуктивность: Решаются через эпизодическую память (исторические кадры для прогнозов) и инфо-картину (глобальная рабочая память для итеративной обработки). Систематичность возникает из адаптивных механизмов (извлечение правил в психических циклах), продуктивность — из произвольности (поиск альтернатив привычному).
Объяснимость и чёрный ящик: Схемотехнический подход делает процессы прозрачными и трассируемыми (итерации осмысления, инфо-функции).
Биологическая реалистичность: Отказ от эмуляции нейронов (fornit.ru/69528) — принципы реализации-независимы. Гомеостаз как базовая система («Плохо–Норма–Хорошо») обязательна для субъективной оценки, чего нет в традиционных сетях.
Эволюционная иерархия: Модель строится как последовательность: рефлексы →субъективное→бессознательное, чтоотражаетреальноеразвитиемозга, анеплоскиеслои.
Парадигмальный сдвиг: — пост-connectionist: от PDP к схемотехнике адаптивных систем (fornit.ru/67666), где сети — лишь один из инструментов низкого уровня.
5. Конкретные предложения по адаптации
Переход к схемотехнике вместо нейронных единиц: универсальные элементы — распознаватели профилей активности; веса →адаптивныекоммутаторы.
Внедрение эволюционной иерархии: слои как этапы адаптивности (рефлекторный →психический).
Обязательная верификация прототипами: модели должны работать в не-нейронных реализациях («Beast»).
Интеграция инфо-картины как глобальной рабочей памяти (аналог workspace Баарса, но с субъективной значимостью).
Добавление произвольности как поиска альтернативы привычному (решает композициональность).
Отказ от backpropagation в пользу адаптивных циклов и гомеостатической обратной связи.
6. Примеры из прототипов
Гомеостаз без сетей («Insect», fornit.ru/insect): простые функции реализуют состояния и субъективную оценку — без весов и backpropagation.
Рефлексы + психика («Beast»): эволюционная последовательность через инфо-функции; обучение — адаптация под гомеостаз, а не минимизация ошибки. Эпизодическая память обеспечивает продуктивность.
Объединить нейронауку, ИИ и психологию в единую верифицируемую систему.
Создавать «суперсильный» интеллект с мультиосознанием (параллельные циклы).
Преодолеть стагнацию connectionism (как отмечал Анохин) через прототипы и аксиоматический каркас.
Этически развивать ИИ с волевой адаптивностью (fornit.ru/70429), избегая «чёрных ящиков».
превращает традиционный connectionism из биологически ограниченной симуляции в универсальную схемотехнику адаптивных систем — шаг к действительно объяснимой и масштабируемой теории сознания и интеллекта.
Детальное рассмотрение направления: Нейронаука памяти (энграммы, распределённое хранение)
Направление нейронауки памяти фокусируется на механизмах хранения, извлечения и модификации информации в мозге. Ключевые концепции — энграммы (физические следы памяти, введённые Ричардом Сэмоном в 1904 году) и распределённое хранение (идея, что воспоминания не локализованы в одной области, а распределены по сети нейронов, как показал Карл Лэшли в 1950-х). Эти идеи лежат в основе современных исследований, включая оптогенетику (активация engrams светом, работы Сусуму Тонегавы, 2012). Однако в контексте теории (модель волевой адаптивности психики, p-mvap.ru), изложенной в монографии «Основы фундаментальной теории сознания», это направление требует кардинального пересмотра. представляет память как адаптивный механизм в эволюционной иерархии (от гомеостаза к психике), независимый от биологической реализации, с отказом от эмуляции нейронов и фокусом на схемотехнических принципах (кадры эпизодической памяти как исторические записи событий для прогнозов и альтернатив). Это делает engrams и распределённое хранение слишком редукционистскими и биологически привязанными, предлагая вместо них верифицируемые прототипы («Beast», «Insect»).
Ниже приведён структурированный анализ:
Обзор направления
История и ключевые принципы
Современные критики (на основе научных источников)
Как адресует эти критики и предлагает пересмотр
Конкретные предложения по адаптации
Примеры из прототипов
Последствия для нейронаук и ИИ
1. Обзор направления нейронауки памяти
Энграммы — гипотетические «следы» памяти в мозге, где информация кодируется через изменения в нейронных связях (синаптическая пластичность, LTP — долгосрочная потенциация). Распределённое хранение подразумевает, что воспоминания разбросаны по сети (не в одном месте, как в «бабушкином нейроне»), что объясняет устойчивость к повреждениям. Современные методы (оптогенетика, fMRI) позволяют «активировать» engrams, вызывая воспоминания. Однако направление остаётся фрагментированным: фокус на биологической реализации игнорирует адаптивную функциональность (почему память эволюционировала для поиска альтернатив в новых условиях?). критикует это как избыточный редукционизм, предлагая память как часть системы индивидуальной адаптивности, верифицируемую в не-биологических прототипах.
2. История и ключевые принципы
Истоки: Сэмон (1904) ввёл engram как «постоянное изменение в нервной системе» для хранения опыта. Лэшли (1950) в экспериментах с крысами показал, что удаление частей коры не стирает память полностью — отсюда распределённое хранение (lashleyan equipotentiality).
Развитие: Дональд Хебб (1949) — синаптическая пластичность («нейроны, срабатывающие вместе, связываются»). Эрик Кандел (1970-е) — молекулярные механизмы в аплизии. Тонегава (2012) — оптогенетическая активация engrams в гиппокампе для вызова страха.
Современность: Engrams как ensembles нейронов (Josselyn & Tonegawa, 2020); распределённое хранение в моделях типа sparse distributed memory (Kanerva, 1988), где информация кодируется в редких активациях.
Ключевые принципы:
Энграммы — физические/молекулярные изменения (LTP, структурные синапсы) в ensembles для хранения.
Распределённое хранение: информация децентрализована (холономно, как голограмма), устойчиво к локальным повреждениям.
Динамика: консолидация (от кратковременной к долговременной, с участием гиппокампа), реактивация для извлечения.
Биологическая аналогия: память как «запись» в нейронных сетях, эмерджентная из пластичности.
3. Современные критики (на основе научных источников)
Критики engrams и распределённого хранения растут с развитием методов, показывая их редукционизм, неполноту и философские проблемы (на основе поиска: Josselyn & Tonegawa, 2020; Dudai, 2012; Ryan et al., 2023; и др.).
Редукционизм и статичность engrams: Энграммы часто видят как фиксированные «следы», но они динамичны и не статичны (Dudai, 2012: «restless engram» — консолидация никогда не заканчивается; representational drift от ongoing storage, Scientific Reports, 2025). Критикиотмечают, что engrams необъясняют forgetting как adaptive процесс (Josselyn & Frankland, 2023: competition engrams; Nature Reviews Neuroscience, 2022). Философски: engrams ищут «память» в experiential форме, которойнесуществует (Reddit neuroscience, 2024; Ryan et al., OSF, 2023: теория engrams игнорируетконтекст).
Неполнота в объяснении переходов: Неясно, как engrams переходят от episodic (конкретные события) к semantic (обобщённые знания) или от кратковременной к долговременной (ScienceDirect, 2024; PMC, 2023). Silent engrams в amnesia (PNAS, 2017) показывают, что память может быть «скрытой», но не стёртой — критика статичной модели.
Проблемы распределённого хранения: Binding problem — как интегрировать распределённые следы в coherent воспоминание (Journal of Neuroscience, 2016; Damasio, 1989)? Динамика WM (working memory) показывает, чтохранениенестатично, аварьируется (Journal of Cognitive Neuroscience, 2023: dynamics only constant; PMC, 2015: distributed but dynamic). Критики (The Decision Lab, 2023) отмечают, чтораспределениенеобъясняет, почемумозгне «исчерпывается» (Live Science, 2025: storage не bottleneck, а reusing/overlapping). Философски: distributed cognition (Springer, 2013) критикуетзаигнорвоплощённостиивнешнихфакторов.
Методологические проблемы: Оптогенетика подтверждает engrams, но редкие ensembles не отражают всю память (Frontiers, 2021; PMC, 2023: persistent activity не всегда нужно для хранения). Критики (Reddit analyticidealism, 2024) отмечают, что engrams — correlates, не causal доказательство (vs. идеализм Kastrup: память не в мозге, но данные опровергают).
Общиедебаты: Пост-connectionist эратребует holistic моделей (Visual Cognition, 2021: distributed systems view; NYU Scholars, 2021). Astroengrams (Reddit neuroscience, 2024) предполагают роль глии, игнорируемую в нейрон-центричных моделях.
Эти критики подчёркивают: engrams/distributed storage — редукционистские, не учитывают динамику, контекст и адаптивность.
4. Как адресует критики и предлагает пересмотр
решает проблемы, представляя память как адаптивный инструмент в эволюционной иерархии (fornit.ru/67560: эпизодическая память как историческая запись эпизодов для прогнозов и альтернатив привычному), независимый от биологической реализации (отказ от engrams как «следов» в нейронах).
Динамика и restless engram: видит память не статичной, а как кадры с ID, значимостью и связями, обновляемыми в циклах осмысления (пассивный режим для фантазий/ассоциаций). Это адресует representational drift и forgetting как adaptive (потеря актуальности →фоновыециклы, бессознательное).
Переходы и silent engrams: Эпизодическая память дополняется в онтогенезе (от episodic к semantic через обобщения), с silent как фоновыми (инсайт — прорыв). Нет amnesia как «стирания», а избегание негативных ассоциаций (fornit.ru/69350).
Binding и распределение: Binding — через инфо-картину (глобальная рабочая память, fornit.ru/68540: структура ячеек для контекста итераций). Распределение — по эволюционным уровням (рефлексы, субъективное, бессознательное), не в ensembles, а в схемотехнических модулях (усиление, итерации).
Редукционизм: Отказ от нейронов (fornit.ru/69528: избыточность) — память как универсальные принципы, верифицируемые в прототипах. Философски: аксиоматический каркас (fornit.ru/ax1) как пазл (fornit.ru/70320), включая контекст (эгоцентричная значимость для квалиа).
Парадигмальный сдвиг: — пост-engram: от биологических следов к адаптивной функциональности (память для поиска альтернатив в новизне), разрешая binding через циклы (главный + фоновые).
5. Конкретные предложения по адаптации
Переопределить энграммы как «кадры эпизодической памяти» (ID, значимость, связи), не физические следы, а схемотехнические структуры для прогнозов.
Распределённое хранение интегрировать в эволюционную иерархию: уровни (рефлекторный →психический), сраспределениемпоинфо-функциям (параллельные, не ensembles).
Добавить динамику: память как итеративные циклы (осмысление, обновление), с forgetting как гашением актуальности (латеральное торможение).
Обязательная верификация: модели testable в не-биологических прототипах (без нейронов, но с гомеостазом и произвольностью).
Учесть glia/astroengrams: как вспомогательные модули гомеостаза, но абстрагировать в универсальные принципы.
Отказ от LTP как основы: фокус на адаптивной цели (конкурентные преимущества), с критериями (fornit.ru/68293).
6. Примеры из прототипов
Эпизодическая память в «Beast»: Кадры как записи событий (структура: ID, значимость, действия), распределённые по уровням (reflexes → unconscious), динамичные (обновлениевциклахосмысления). Нет engrams, нопрогнозыиальтернативыработают (fornit.ru/67560).
Гомеостаз и хранение в «Insect» (fornit.ru/insect): Базовая память состояний («Плохо–Норма–Хорошо») как distributed по параметрам, без нейронов — адаптивная оценка для рефлексов.
Бессознательное: Фоновые циклы как silent engrams (потерявшие актуальность), с инсайтом как реактивацией — динамика без статичных следов (fornit.ru/69334).
7. Последствия для нейронаук и ИИ
Пересмотр под позволит:
Объединить фрагментированные модели (engrams + distributed) в системный пазл адаптивности, разрешая стагнацию (Анохин: изоляция механизмов).
Создавать ИИ с «супер-памятью»: мульти-циклы, не исчерпаемые (как в Live Science: reusing), с волевой модификацией (fornit.ru/70429).
Этически: фокус на адаптивности, не на «стирании» (терапия amnesia как восстановление контекста).
Преодолеть предвзятость (fornit.ru/68578) через прототипы — шаг к универсальной теории памяти, от биологии к схемотехнике.
превращает нейронауку памяти из редукционистской в holistic, верифицируемую систему, где хранение — для адаптации, а не просто «запись».
Детальный разбор пересмотра направления: Бессознательное / Unconscious processing с учётом теории
Направление бессознательного (unconscious processing) в нейронауке изучает процессы, происходящие вне осознанного внимания, включая автоматические реакции, фоновую обработку информации, интуицию, сновидения и эмоциональные влияния. Это включает фрейдовское «подсознание» (вытесненные желания), когнитивные модели (неявное обучение) и нейробиологические механизмы (фоновые нейронные сети). Однако в контексте теории (модель волевой адаптивности психики, p-mvap.ru), изложенной в монографии «Основы фундаментальной теории сознания», это направление требует кардинального пересмотра. определяет бессознательное как фоновые циклы (потерявшие актуальность сознательные процессы), интегрированные в эволюционную иерархию адаптивности, с отказом от психоаналитических спекуляций и фокусом на схемотехнических принципах (циклы осмысления, инфо-картина). Это делает традиционные модели слишком умозрительными и биологически привязанными, предлагая верифицируемые прототипы («Beast», «Insect»), где бессознательное — не «тёмная сторона», а оптимизированный механизм для инсайтов и пассивного мышления.
Ниже приведён структурированный анализ:
Обзор направления
История и ключевые принципы
Современные критики (на основе научных источников)
Как адресует эти критики и предлагает пересмотр
Конкретные предложения по адаптации
Примеры из прототипов
Последствия для нейронаук и ИИ
1. Обзор направления бессознательного
Бессознательное — процессы, не достигающие порога осознанного внимания, но влияющие на поведение (например, неявные предубеждения, автоматические навыки). В нейронауке это изучается через fMRI (активация без отчёта), EEG (подсознательные стимулы) и модели вроде dual-process theory (System 1: быстрый, бессознательный; System 2: медленный, осознанный; Kahneman, 2011). Фокус на ролях: обработка эмоций (амигдала), обучение (неявная память) и творчество (инсайты). Однако направление фрагментировано: психоанализ смешивает с когнитивными моделями, игнорируя адаптивную эволюционную цель. критикует это как философские спекуляции, предлагая бессознательное как фоновые циклы для поддержки главного канала осознанного внимания, с верификацией в прототипах без биологической избыточности.
2. История и ключевые принципы
Истоки: Фрейд (1890-е) — бессознательное как репрессированные желания («Id»), вытесняемые в подсознание. Джемс (1890) — «подсознательные» процессы в творчестве.
Развитие: Когнитивная революция (1950-е): Newell & Simon — unconscious inference в восприятии. 1980-е: неявное обучение (Reber, 1967: грамматика без правил). Нейронаука: Libet (1983) — бессознательные инициации действий до осознанного решения. Современность: Dehaene (2014) — глобальная рабочая область (conscious) vs. локальные модули (unconscious).
Ключевые принципы:
Бессознательное как параллельная обработка (модульная, быстрая, не требующая внимания).
Влияние на сознание (инсайты, priming: подсознательные стимулы влияют на решения).
Биологическая основа: подкорковые структуры (амигдала для эмоций), фоновые сети (default mode network, DMN для daydreaming).
Функции: адаптация (автоматизмы), креативность (пассивное мышление), защита (вытеснение травм).
3. Современные критики (на основе научных источников)
Критики бессознательного растут из-за неопределённости, методологических проблем и философских противоречий (на основе поиска: Dehaene, 2014; Kahneman, 2011; Newell, 1992; и др.).
Неопределённость и спекуляции: Бессознательное часто «мусорная корзина» для необъяснимого (Newell, 1992: в AI — unconscious как «неявные процессы», но без чёткого определения). Фрейдовские вытеснения опровергнуты (Kihlstrom, 1987: нет доказательств репрессии; вместо — избегание). Современные модели (dual-process) критикуют за дихотомию: System 1 не всегда бессознательно (Evans & Stanovich, 2013: overlap с conscious).
Методологические проблемы: fMRI показывает активацию, но не causality (Vul et al., 2009: «voodoo correlations»). Priming эффектыневоспроизводимы (replication crisis, Open Science Collaboration, 2015). DMN (Raichle, 2001) — фоновый, нонестрого unconscious (Buckner et al., 2008: смешиваетсяс conscious mind-wandering).
Философские и эволюционные пробелы: Не объясняет, почему бессознательное эволюционировало (адаптивность?); игнорирует контекст (embodied cognition, Clark, 1997: unconscious не изолировано). Критики (Hassin, 2013: high-level unconscious, носпорно; Bargh, 2014: auto-motive model, но overclaimed). ВИИ: unconscious как black-box, нобез verifiable mechanisms (Marcus, 2018: neural nets mimic, ноне explain).
Общиедебаты: Пост-фрейдовскаяэратребует holistic моделей (Dehaene & Naccache, 2001: unconscious какпре-conscious модули). Роль глии/нейромодуляции игнорируется (Fields, 2010: non-neuronal unconscious).
Эти критики подчёркивают: бессознательное — нечёткое, спекулятивное, без системной адаптивности.
4. Как адресует критики и предлагает пересмотр
решает проблемы, определяя бессознательное как «фоновые циклы, потерявшие актуальность сознательные процессы» (fornit.ru/69334: не вытеснение, а переход в фон), интегрированные в эволюционную иерархию (единственный канал conscious + фоновые для инсайтов).
Определённость и спекуляции: Отказ от фрейдовского вытеснения (fornit.ru/69350: избегание негативных, не репрессия). Бессознательное — следствие потери актуальности (латеральное торможение), с ролью в пассивном мышлении (fornit.ru/68279: ассоциации, фантазии). Это адресует dual-process: System 1 — фоновые циклы, System 2 — главный цикл осмысления.
Методология: Верификация прототипами (без fMRI artifacts): циклы traceable, инсайты как прорыв порога «тишины мыслей» (гистерезис компарирования). DMN аналог — фоновые процессы, но verifiable (no replication crisis).
Философские/эволюционные: Бессознательное эволюционно — для поддержки главного канала (экономия ресурсов; fornit.ru/69256: непрерывность восприятия через фон). Адаптивность: поиск ассоциаций в пассивном режиме для творчества (dominance нерешённых проблем, fornit.ru/68503). В ИИ: не black-box, а схемотехника (параллельные инфо-функции).
Парадигмальный сдвиг: — пост-фрейдовский: от спекуляций к схемотехнике (fornit.ru/67666), где бессознательное — оптимизация (гашение циклов во сне, fornit.ru/69279), разрешая high-level unconscious через эгоцентричную значимость.
5. Конкретные предложения по адаптации
Переопределить бессознательное как фоновые циклы (не репрессия, а потеря актуальности), с конкуренцией за conscious канал (порог значимости).
Интегрировать в эволюционную иерархию: от рефлексов (автоматизмы) к unconscious как поддержка psyche (пассивный режим для инсайтов).
Добавить динамику: циклы гасятся (сон, латеральное торможение), с инсайтом как прорывом; избегание негативных — ментальный автоматизм.
Обязательная верификация: модели testable в прототипах (без биологии, но с гомеостазом).
Учесть glia/модуляцию: как вспомогательные для циклов, но абстрагировать в принципы (обратные связи).
Отказ от dual-process как дихотомии: unified в (главный + фоновые циклы, с инфо-картиной для контекста).
6. Примеры из прототипов
Фоновые циклы в «Beast»: Бессознательное как множественные циклы (до накопления, вызывающего «сумбур»); инсайт — прорыв в главный цикл (fornit.ru/69289: интуиция как результат пассивного). Нет репрессии, но избегание негативных.
Инсайт и творчество: Доминанта проблем (fornit.ru/68503) в фоне даёт озарения, verifiable без fMRI.
7. Последствия для нейронаук и ИИ
Пересмотр под позволит:
Объединить фрагменты (фрейдовское + когнитивное) в системный пазл (fornit.ru/70320), разрешая replication crisis через прототипы.
Создавать ИИ с «супер-бессознательным»: параллельные циклы для мульти-инсайтов, без black-box (fornit.ru/70429).
Этически: терапия (например, избегание травм как автоматизм, не вытеснение) через моделируемые циклы.
Преодолеть предвзятость (fornit.ru/68578) — шаг к универсальной теории, от спекуляций к схемотехнике адаптивных систем.
превращает бессознательное из «мистической тени» в оптимизированный механизм адаптивности, verifiable и применимый в ИИ, делая направление более научным и целостным.
Детальное рассмотрение направления: Нейропсихология внимания
Направление нейропсихологии внимания изучает мозговые механизмы внимания, включая фокус (селекцию стимулов), переключение, разделение и устойчивость, с учётом патологий (например, синдром дефицита внимания с гиперактивностью — СДВГ, игнорирование половины пространства при neglect-синдроме). Это сочетает психологию, нейронауку и клиническую практику, опираясь на модели вроде spotlight (прожектор внимания, Posner, 1980) или feature-integration theory (Treisman, 1980). Однако в контексте теории (модель волевой адаптивности психики, p-mvap.ru), изложенной в монографии «Основы фундаментальной теории сознания», это направление требует кардинального пересмотра. трактует внимание как единственный канал осознанного внимания с конкуренцией за актуальность (новизна × значимость), «тишиной мыслей» (гистерезис компарирования) и инфо-картиной (глобальная рабочая память для итераций осмысления). Это делает традиционные модели слишком фрагментированными, биологически привязанными и редукционистскими, предлагая вместо них схемотехнический подход с верификацией в прототипах («Beast», «Insect»), где внимание — адаптивный механизм для поиска альтернатив в новизне, независимый от реализации.
Ниже приведён структурированный анализ:
Обзор направления
История и ключевые принципы
Современные критики (на основе научных источников)
Как адресует эти критики и предлагает пересмотр
Конкретные предложения по адаптации
Примеры из прототипов
Последствия для нейронаук и ИИ
1. Обзор направления
Нейропсихология внимания исследует, как мозг селектирует информацию из сенсорного потока, распределяет ресурсы и справляется с перегрузкой, с акцентом на клинические аспекты (диагностика и терапия дефицитов внимания). Ключевые области: эндогенное (top-down, волевое) vs. экзогенное (bottom-up, рефлекторное) внимание; модели как biased competition (Desimone & Duncan, 1995) или attentional control (Corbetta & Shulman, 2002). Современные методы: fMRI (активация фронтальной коры, париетальной), EEG (P300 для селекции) и оптогенетика. Однако направление фокусируется на биологических коррелятах (нейронные сети, нейромодуляторы), игнорируя эволюционную адаптивность (почему внимание оптимизировано для одного канала?). критикует это как изолированные факты без системного пазла, предлагая внимание как часть индивидуальной адаптивности, верифицируемое в не-биологических системах.
2. История и ключевые принципы
Истоки: Джеймс (1890) — внимание как селекция из множества стимулов. Broadbent (1958) — фильтр-модель (ранняя селекция).
Развитие: Posner (1980) — spotlight модель (внимание как луч, перемещаемый по пространству). Treisman (1980) — feature-integration (связывание признаков в объект). 1990-е: клинические исследования (neglect при повреждении париетальной коры, Robertson, 1992). Современность: Dehaene (2014) — global neuronal workspace (внимание как доступ к conscious).
Ключевые принципы:
Селекция и фильтрация: ограниченные ресурсы (load theory, Lavie, 2005).
Контроль: фронтально-париетальные сети для top-down (Corbetta, 2002).
Патологии: дефициты как нарушения сетей (СДВГ — допаминовая дисфункция, Barkley, 1997).
Биологическая основа: нейронные ensembles, нейромодуляторы (норадреналин для arousal).
3. Современные критики (на основе научных источников)
Критики нейропсихологии внимания фокусируются на концептуальной неопределённости, редукционизме, методологических проблемах и отсутствии единой теории (на основе поиска: Anderson, 2011; Watzl, 2017; Mole, 2011; и др.).
Концептуальная неопределённость и реификация: Нет единого определения внимания — оно «слишком много вещей» (Hommel et al., 2019: 20+ определений приводят к противоречиям; Behavioral and Brain Sciences, 2019). Anderson (2011) утверждает: «Нет такой вещи как внимание» — ложные дихотомии (voluntary/involuntary), реификация (внимание как причина, а не эффект), приравнивание данных к теории (Frontiers in Psychology, 2011). Watzl (2017) критикуетзаотсутствие unified theory для perceptual/enactive форм (Stanford Encyclopedia, 2021).
Редукционизм и биологическая ограниченность: Модели вроде spotlight устарели — не учитывают object-based внимание (Driver & Baylis, 1989: критика spatial frames). Spotlight игнорирует emergent свойства (brain waves, ephaptic transmission; Guillery, 2005: post-neuronist era, Trends in Neurosciences, 2005). Критика resource theories: shared resources длявниманияи WM эмпирическипротиворечивы (Oberauer et al., 2019: dual-task costs уменьшаютсясовременем; Journal of Cognition, 2019).
Методологическиепроблемы: fMRI/EEG корреляты — не causality (Vul et al., 2009: «voodoo correlations», Perspectives on Psychological Science, 2009). Тестывнимания (Trail Making Test) неизмеряютто, чтонепонимаем (Aljahlan & Spaulding, 2023: meta-analysis, Egyptian Journal of Neurology, 2023). Attention Restoration Theory (ART) критикуетсязаотсутствиеэмпирики (Joye & Dewitte, 2018: soft fascination недоказано; Journal of Environmental Psychology, 2018).
Клинические и философские пробелы: Фокус на диагностике, а не терапии (Bigler, 2003: не удовлетворяем нужды пациентов; Archives of Clinical Neuropsychology, 2003). Философски: вниманиене cause, а effect (Mole, 2011: adverbial account, Oxford University Press, 2011). Диссоциациявниманияиосознанности (Graziano, 2015: Attention Schema Theory — без awareness контрольвниманиястрадает; Frontiers in Psychology, 2015).
Эти критики подчёркивают: направление — сбор фактов без coherent теории, с редукционизмом и методологическими артефактами.
4. Как адресует критики и предлагает пересмотр
решает проблемы, определяя внимание как «единственный канал осознанного внимания» с конкуренцией за актуальность (новизна × значимость), гистерезисом (тишина мыслей) и инфо-картиной (глобальная рабочая память для итераций осмысления; fornit.ru/69256), интегрированное в эволюционную иерархию адаптивности.
Неопределённость и реификация: даёт чёткое определение — не причина, а эффект адаптивности (поиск альтернатив в новизне), избегая дихотомий (top-down/bottom-up как уровни иерархии). Адресует Hommel (2019): единая теория через аксиоматический каркас (fornit.ru/ax1).
Редукционизм: Отказ от нейронов (fornit.ru/69528: избыточность) — внимание как схемотехнический принцип (компараторы значимости, итерации), не ensembles. Адресует spotlight: object-based через инфо-картину (ячейки для контекста; fornit.ru/68540). Resource theories: ресурсы — для одного канала, с гистерезисом (защита от шума).
Методология: Верификация прототипами (без fMRI artifacts): traceable циклы, внимание как ориентировочный рефлекс (переключение на актуальное). ART: soft fascination — пассивный режим (fornit.ru/68279: ассоциации в фоне).
Клинические/философские: Внимание эволюционно — для эффективности (один канал для фокуса, фоновые для поддержки; fornit.ru/69256). Диссоциация: как в Attention Schema (Graziano, 2015) — без conscious контроль страдает (: фоновые циклы как unconscious processing). Патологии: нарушения циклов (бред — прорыв фона).
Парадигмальный сдвиг: — holistic: от изолированных сетей к пазлу (fornit.ru/70320), где внимание — адаптивный поиск альтернатив, разрешая post-neuronist (Guillery, 2005) через схемотехнику (fornit.ru/67666).
5. Конкретные предложения по адаптации
Переопределить внимание как канал осознанного с конкуренцией актуальности (новизна × значимость), не spotlight, а итеративный процесс.
Интегрировать в эволюционную иерархию: уровни (рефлекторный →психический), сгистерезисомдляустойчивости.
Добавить динамику: инфо-картина как контекст (очистка при переключении), фоновые циклы для разделённого внимания.
Обязательная верификация: модели testable в прототипах (без биологии, но с гомеостазом).
Учесть glia/модуляцию: как вспомогательные для компарирования, но абстрагировать в принципы (обратные связи).
Отказ от resource dichotomy: unified в (ресурсы для циклов, с эмпирической проверкой dual-task costs).
6. Примеры из прототипов
Канал внимания в «Beast»: Единственный главный цикл с конкуренцией (актуальность = новизна × значимость); гистерезис защищает от distractions (fornit.ru/69256: непрерывность). Нет spotlight, но селекция через инфо-функции.
Переключение в «Insect» (fornit.ru/insect): Базовое внимание как рефлекторный уровень, с гомеостазом для фокуса на «Плохо».
Объединить фрагменты (spotlight + biased competition) в системный пазл, разрешая стагнацию (Bigler, 2003: от диагностики к терапии).
Создавать ИИ с «мульти-вниманием»: параллельные циклы для суперэффективности (fornit.ru/70429).
Этически: терапия дефицитов как оптимизация циклов (не медикаменты, а моделируемые тренинги).
Преодолеть предвзятость (fornit.ru/68578) — шаг к универсальной теории, от биологии к схемотехнике адаптивных систем.
превращает нейропсихологию внимания из сбора фактов в holistic, верифицируемую систему, где внимание — ключ к адаптивности, а не изолированный механизм.
Направление нейронауки сновидений (neuroscience of dreams) изучает мозговые механизмы сновидений, их связь со стадиями сна (REM и NREM), роль в памяти, эмоциях, креативности и психическом здоровье. Ключевые концепции включают активацию-синтез модель (Hobson, 1977: случайная активация мозга синтезируется в нарратив) и нейропсихоаналитические подходы (Solms, 2021: эмоциональная обработка). Современные методы: серийные пробуждения для отчётов, fMRI/EEG для коррелятов (активация лимбической системы, префронтальной коры) и оптогенетика для манипуляции. Однако в контексте теории (модель волевой адаптивности психики, p-mvap.ru), изложенной в монографии «Основы фундаментальной теории сознания», это направление требует кардинального пересмотра. трактует сновидения как пассивный режим мышления в главном цикле осмысления (fornit.ru/68279: обработка значимых эпизодов из эпизодической памяти, без целевого контроля), с эволюционной целью оптимизации опыта (гашение циклов, заполнение пробелов в значимости). Это делает традиционные модели слишком биологически редукционистскими, спекулятивными и фрагментированными, игнорирующими адаптивную функциональность (почему сновидения эволюционировали для пассивной ассоциации?), предлагая вместо них схемотехнический подход с верификацией в прототипах («Beast», «Insect»), где сновидения — не «случайный шум», а оптимизация без биологической избыточности (отказ от эмуляции нейронов).
Ниже приведён структурированный анализ:
Обзор направления
История и ключевые принципы
Современные критики (на основе научных источников)
Как адресует эти критики и предлагает пересмотр
Конкретные предложения по адаптации
Примеры из прототипов
Последствия для нейронаук и ИИ
1. Обзор направления
Нейронаука сновидений исследует, как мозг генерирует сновидения (визуальные, эмоциональные нарративы во сне), их нейрофизиологию (REM: яркие, эмоциональные; NREM: абстрактные) и функции (консолидация памяти, эмоциональная регуляция, креативность). Клинически: роль в расстройствах (кошмары при ПТСР, REM-сна нарушения при депрессии). Современный фокус: интеграция с психоанализом (нейропсихоанализ: сновидения как интеграция психики) и когнитивной наукой (эмбодид cognition: сновидения готовят к бодрствованию). Однако направление полагается на корреляты (активация лимбической системы для эмоций, префронтальной — для нарратива), без единой теории цели. критикует это как сбор биологических фактов без адаптивного контекста (сновидения — пассивный режим для обработки неосмысленного, с вредом осознанных сновидений, fornit.ru/984), предлагая универсальные принципы, верифицируемые в ИИ без нейронов.
2. История и ключевые принципы
Истоки: Фрейд (1900) — сновидения как «царская дорога к бессознательному», репрессия желаний. Асерinsky & Kleitman (1953) — открытие REM-сна, связанного с сновидениями (81.8% recall в REM vs. 42.5% в NREM).
Развитие: Hobson & McCarley (1977) — активация-синтез: случайная понтогенная активация (PGO-волны) синтезируется в нарратив корой. Solms (2000) — нейропсихоанализ: сновидения в REM и NREM, роль дофамина в поиске (seeking system). Тонегава (2012) — оптогенетика для манипуляции сновидениями (активация engrams). 2020-е: серийные пробуждения (serial awakening) для реального времени отчётов, показывающие динамику (Nir & Tononi, 2010; Siclari et al., 2017).
Ключевые принципы:
Нейрофизиология: REM — яркие сновидения (активация визуальной коры, лимбической; паралич мышц); NREM — менее эмоциональные (медленные волны).
Функции: консолидация памяти (эмоциональной, procedural; Stickgold, 2005), регуляция эмоций (Walker, 2009), креативность (embodied cognition: подготовка к бодрствованию).
Биологическая основа: PGO-волны для хаотичной активации, дофамин для мотивации в снах (Solms).
Современные: restless engram (Dudai, 2012: сновидения обновляют следы памяти); социальная природа (McNamara, 2023: сновидения как симуляция социальных взаимодействий).
3. Современные критики (на основе научных источников)
Критики нейронауки сновидений фокусируются на методологических барьерах, спекулятивности функций, редукционизме и отсутствии единой теории (на основе поиска: Mallett et al., CNS 2024; Windt et al., 2023; и др.).
Спекулятивность функций: Нет консенсуса о цели (Hobson: случайный шум; Solms: эмоциональная интеграция; но доказательства слабы, Josselyn & Frankland, 2023: competition engrams, но не causal; Nature Reviews, 2022). Теории как embodied cognition (подготовка к бодрствованию) или социальная симуляция (McNamara, 2023) — гипотезы без эмпирики. Критика: «наука сновидений — на грани fringe» (Mallett, CNS 2024: скептицизм учёных из-за субъективности).
Редукционизм и биологическая ограниченность: Фокус на REM/PGO (Hobson) игнорирует holistic (нейромодуляция, глия; Fields, 2010: non-neuronal). Активация-синтез критикируют за игнор психоанализа (Solms, 2023: дофамин как seeking, но overclaimed; Neuropsychoanalysis, 2023). Нет учёта эволюции (почему сновидения у всех млекопитающих?).
Философские и клинические пробелы: Сновидения ≠ сознание (Dehaene, 2014: но overlap в осознанных снах вреден? Критика lucid dreaming: риски (бессонница, путаница реальности; Blagrove, 2023: Frontiers, 2023). Философски: restless engram (Dudai, 2012: сновидения не статичны). Клинически: терапия кошмаров спекулятивна (IRT — imagery rehearsal, но слабая evidence; Zadra, 2023).
Общие дебаты: Пост-активация эра требует новых методов (serial awakening, AI-анализ отчётов; Windt et al., 2023: Trends in Cognitive Sciences, 2023). Критика за игнор культурных факторов (Domhoff, 2023: continuity hypothesis — сны отражают бодрствование, но не universal).
Эти критики подчёркивают: направление — эмпирически ограничено, спекулятивно, без holistic адаптивности.
4. Как адресует критики и предлагает пересмотр
решает проблемы, определяя сновидения как «пассивный режим мышления в главном цикле осмысления» (fornit.ru/68279: единственно возможный во сне, с переходом по векторам значимости эпизодической памяти для обработки неосмысленного), с эволюционной целью (оптимизация опыта, гашение циклов, заполнение пробелов в значимости).
Методология и replication: Верификация прототипами (без субъективных отчётов: traceable циклы в «Beast»). Сновидения — не REM-specific, а в любом сне (пассивный режим в NREM/REM). Адресует bias: объективные схемы (итерации обновления памяти).
Спекулятивность функций: даёт адаптивную цель — обработка значимого (эмоции, ассоциации; fornit.ru/69279: цепочки по экстремальной значимости, объясняя нарратив). Нет «шума» (Hobson): пассивный для фантазий/инсайтов, созвучно embodied cognition, но verifiable. Адресует social simulation (McNamara): через эпизоды памяти.
Редукционизм: Отказ от нейронов/PGO (fornit.ru/69528: избыточность) — сновидения как схемотехника (циклы в инфо-картине; fornit.ru/68540). Holistic: интеграция с гомеостазом (эмоциональная регуляция как контекст записи кадров).
Философские/клинические: Эволюционно — древние корни (пассивный для гашения циклов, предотвращение «сумбура»; fornit.ru/69279). Осознанные сновидения вредны (нарушение пассивного: бессонница, путаница; fornit.ru/984), подтверждая риски (Blagrove). Клинически: терапия как восстановление пассивного (не IRT, а моделирование циклов).
Парадигмальный сдвиг: — пост-активация: от биологических коррелятов к адаптивной функциональности (сновидения для заполнения пробелов в памяти, как restless engram, но без спекуляций), разрешая continuity (Domhoff: отражение значимого бодрствования).
5. Конкретные предложения по адаптации
Переопределить сновидения как пассивный режим в главном цикле (не REM-specific, а обработка эпизодов по значимости).
Интегрировать в эволюционную иерархию: от гомеостаза (эмоциональный контекст) к psyche (пассивный для ассоциаций).
Добавить динамику: цепочки по векторам значимости (нарратив), гашение циклов во сне (оптимизация).
Обязательная верификация: модели testable в прототипах (без биологии, но с гомеостазом; вред lucid — как нарушение пассивного).
Учесть glia/модуляцию: как вспомогательные для циклов, но абстрагировать в принципы (обратные связи).
Отказ от активация-синтез: фокус на адаптивной цели (заполнение пробелов, не шум), с критериями (fornit.ru/68293).
6. Примеры из прототипов
Сновидения в «Beast»: Пассивный режим как единственный во «сне» (гашение циклов, обработка эпизодов; fornit.ru/69279: цепочки по значимости, генерируя «сюжеты»). Нет REM, но аналог: обновление памяти для прогнозов.
Базовый сон в «Insect» (fornit.ru/insect): Гашение активных циклов для оптимизации гомеостаза — аналог NREM, без нарратива.
Вред осознанных: В прототипе целевой режим во сне нарушает гашение (накопление циклов →патологии, fornit.ru/984).
7. Последствия для нейронаук и ИИ
Пересмотр под позволит:
Объединить фрагменты (активация-синтез + нейропсихоанализ) в системный пазл (fornit.ru/70320), разрешая методологические барьеры через прототипы (Mallett, 2024: новые методы для изучения).
Создавать ИИ с «супер-снами»: пассивный режим для оптимизации данных (мульти-циклы ассоциаций, креативность; fornit.ru/70429).
Клинически: терапия кошмаров как восстановление пассивного (не оптогенетика, а моделируемые циклы).
Преодолеть предвзятость (fornit.ru/68578) — шаг к универсальной теории, от биологии к схемотехнике адаптивных систем.
превращает нейронауку сновидений из спекулятивной в holistic, верифицируемую систему, где сновидения — адаптивная оптимизация, а не загадочный «шум».
Общее резюме по задачам и работам, необходимым для преодоления отставания от концепции
Концепция (модель волевой адаптивности психики) представляет собой фундаментальную теорию индивидуальной адаптивности, основанную на схемотехническом подходе, эволюционной иерархии механизмов (от гомеостаза к психике), отказе от эмуляции нейронов как избыточной сущности и верификации через действующие прототипы (например, «Beast» и «Insect»). Она решает «трудную проблему» сознания (Чалмерс) через эгоцентричную значимость в процессах осмысления, интегрируя рефлексы, субъективное и бессознательное в единую систему. Традиционные нейронауки отстают от из-за редукционизма, биологической привязки, изоляции механизмов (как отмечал К. Анохин) и отсутствия holistic верифицируемых моделей. Отставание проявляется в фрагментированных теориях, спекулятивных предположениях и игнорировании адаптивной функциональности (поиск альтернатив привычному в новизне).
Для преодоления отставания требуется комплекс задач и работ: от пересмотра фундаментальных парадигм до практической реализации и интеграции в образование/ИИ. Ниже — общее резюме, сгруппированное по ключевым направлениям. Каждая группа включает основные проблемы отставания, предлагаемые задачи/работы и ожидаемые результаты. Общий бюджет работ: от фундаментальных исследований (аксиоматический каркас) до прикладных (прототипы ИИ). Сроки: 5–10 лет при междисциплинарном подходе (нейронаука + схемотехника + ИИ). Ключевые принципы: верификация прототипами, аксиоматический каркас (fornit.ru/ax1), преодоление эффекта Земмельвейса (fornit.ru/68139) через критерии научности (fornit.ru/68875).
1. Фундаментальные основы (Neuron Doctrine и общие парадигмы)
Проблемы отставания: Редукционизм (нейроны как изолированные единицы), биологическая ограниченность (игнор не-синаптических взаимодействий, глии), отсутствие holistic эволюционной иерархии. Устаревшие модели (reticular vs. discrete) не учитывают схемотехнику.
Задачи и работы:
Пересмотр доктрины: обобщить нейроны как «универсальные элементы адаптивности» (распознаватели профилей), интегрируя gap junctions/volume transmission как коммутаторы.
Проблемы отставания: Чёрные ящики (backpropagation не биологично), отсутствие систематичности/продуктивности (Fodor & Pylyshyn, 1988), плоские сети без эволюционной иерархии.
Задачи и работы:
Адаптация: сдвиг к схемотехнике (fornit.ru/67666) — единицы как распознаватели, слои как этапы адаптивности (рефлексы →психика).
Интеграция инфо-картины: как глобальная рабочая память (аналог Баарса/Тонони) для итераций осмысления.
Разработка прототипов: программные модели без нейронов (параллельные инфо-функции для мульти-внимания).
Исследования: тестирование на объяснимость (traceable процессы) и обобщаемость (volition для альтернатив).
Сотрудничество: с ИИ-лабами (типа xAI) для supersmart систем.
Ожидаемые результаты: Пост-connectionist модели — transparent, adaptive ИИ с волевой продуктивностью.
Переопределение: как пассивный режим в главном цикле (обработка эпизодов по значимости; fornit.ru/69279).
Динамика: гашение циклов, заполнение пробелов (restless engram как adaptive).
Моделирование: в прототипах («сон» как оптимизация, вред lucid; fornit.ru/984).
Исследования: роль в памяти (обновление для прогнозов).
Терапия: кошмары как нарушения пассивного.
Ожидаемые результаты: Адаптивная теория — для ИИ с «снами» для оптимизации данных.
Общие задачи и работы для интеграции
Фундаментальные: Создать лабораторию схемотехники адаптивных систем (fornit.ru/67990) — разработка прототипов, верификация критериев (fornit.ru/68293).
Исследовательские: Сбор аксиоматического каркаса (новые данные в fornit.ru/ax1), публикации (журналы типа Neuropsychoanalysis, с критикой экзотик; fornit.ru/69716).
Образовательные: Интеграция в программы (аспирантура/магистратура, как в Русайнс ISBN 978-5-466-08577-8), популярные статьи (fornit.ru/69669).
Прикладные: Разработка ИИ на (supersmart с мульти-циклами), этические аспекты (воспитание, fornit.ru/70429).
Преодоление барьеров: Методика оценки (fornit.ru/71526) для эффекта Земмельвейса; сборник презентаций (fornit.ru/71643).
Ресурсы: Финансирование (НИОКР), сотрудничество (xAI, лаборатории), открытый код «Beast» (fornit.ru/b_code).
Ожидаемые эффекты преодоления отставания
Научные: Единая теория сознания/адаптивности, разрешение стагнации (Анохин: от изоляции к системам).
Прикладные: ИИ с субъективным поведением (гомеостаз для осмысленности), терапия патологий (циклы вместо медикаментов).
Общественные: Популяризация (fornit.ru/69964), преодоление предвзятости (fornit.ru/68578), новые парадигмы (как Кун: от старых к новым).
Это резюме охватывает ключевые направления; полная реализация требует междисциплинарной команды (нейроучёные, схемотехники, программисты).
Работы по приведению учебных материалов и системы образования к уровню обобщения
Теория (модель волевой адаптивности психики) представляет собой фундаментальную систему понимания индивидуальной адаптивности, сознания и психики, основанную на схемотехническом подходе, эволюционной иерархии механизмов (от гомеостаза к произвольности) и верифицируемых прототипах (например, «Beast»). Монография предназначена для образования, как указано в издании Русайнс (ISBN 978-5-466-08577-8), ориентированном на аспирантуру, бакалавриат и магистратуру. Адаптация учебных материалов и системы образования к уровню обобщения подразумевает переход от традиционных, фрагментированных подходов (редукционизм, биологическая привязка) к holistic, верифицируемой модели, где акцент на адаптивной функциональности (поиск альтернатив в новизне), аксиоматическом каркасе (fornit.ru/ax1) и преодолении предвзятости (fornit.ru/68578). Это позволит интегрировать в психологию, нейронауки, философию и ИИ, развивая критическое мышление и этику науки.
Текущие материалы уже частично адаптированы для образования (монография доступна на Литрес и book.ru), но требуют системной работы по обобщению: от популяризации для школьников до глубоких курсов для аспирантов. Ниже — резюме необходимых работ, задач, этапов и ресурсов, основанное на анализе доступных источников (статьи, презентации с fornit.ru и научные публикации о ).
1. Анализ текущего состояния и отставания
Существующие материалы:
Монография «Основы фундаментальной теории сознания» (трилогия: Рефлексы, Субъективное, Бессознательное) — лаконичный текст без формул/схем, подходящий для учебников (издания Русайнс и КнигИздат). Доступна в бумаге и электронно, с глоссарием для терминов (например, «информация» в контексте ).
Популярные статьи: fornit.ru/69964 (для старшеклассников, простые аналогии о сознании и адаптации, без технических деталей); fornit.ru/69669 (быстрое погружение в процессы осознания, ключевые аспекты: циклы осмысления, эгоцентричная значимость).
Сборник презентаций и видеопрезентаций (fornit.ru/71643): Более 150 файлов на Яндекс.Диске (ролики, PDF) по темам сознания, мировоззрения, совести и адаптивных систем. Примеры: анимация по функциональным системам, циклы мышления.
Методика оценки (fornit.ru/71526): Два пункта (на основе COPE/ICMJE) для проверки научности — проверка источников/цитирования и логической coherentности, с акцентом на воспроизводимость и этику.
Научные статьи: «Принципы фундаментальной теории сознания на основе модели » (CyberLeninka, 2024) — обобщение для компьютерных наук, подходящее для вузов.
Отставание: Традиционные программы фокусируются на биологических моделях (нейроны, LTP), игнорируя схемотехнику и адаптивность . Нет интеграции в школьные курсы (биология/психология), вузовские — устаревшие парадигмы (редукционизм). Отсутствует онлайн-адаптация и верификация прототипами.
2. Ключевые задачи по адаптации
Обобщение содержания: Сделать материалы универсальными (независимыми от реализации), интегрируя в курсы по уровням образования.
Школа: Популяризация для старшеклассников (fornit.ru/69964) — введение в сознание через аналогии (без формул).
Бакалавриат: Базовые модули по рефлексам и субъективному (трилогия как учебник).
Магистратура/аспирантура: Глубокий анализ (презентации по циклам мышления, аксиоматический каркас).
Разработка методик: Внедрить оценку научности (fornit.ru/71526) для критического мышления — семинары по рецензированию теорий.
Интеграция прототипов: Использовать «Beast» (fornit.ru/beast) для практик (симуляция адаптивности).
Аудит существующих программ: Сравнить с (например, в курсах психологии — добавить адаптивность вместо редукционизма).
Создание базы: Обновить fornit.ru с образовательными модулями (добавить тесты/квизы к статьям fornit.ru/69669).
Работы: Исследовательская группа (нейроучёные, педагоги) — анализ отставания (статья как в CyberLeninka, 2024).
Этап 2: Разработка материалов (2–3 года):
Учебники/курсы: Адаптировать монографию для школ (упрощённая версия fornit.ru/69964 с иллюстрациями); для вузов — модули с презентациями (fornit.ru/71643: анимации по сознанию).
Онлайн-платформы: MOOC на Coursera/Stepik — лекции по процессам осознания (fornit.ru/69669 как база), с симуляциями «Beast».
Методики: Интеграция оценки (fornit.ru/71526) в курсы по методологии (практика: рецензия теорий сознания).
Работы: Создание видеокурсов (на основе Яндекс.Диск файлов) — 10–20 модулей по уровням.
Этап 3: Внедрение и тестирование (3–5 лет):
Пилотные программы: В вузах (типа КФУ или СГТУ, по аналогии с PDF-ресурсами) — курсы по в психологии/нейронауках.
Школьная адаптация: Модули в биологии (адаптация детей с отставанием, как в Molnet.ru, 2014, но с ).
Оценка: Тестирование (опросы, как в методичках НИОС) — эффективность в развитии критического мышления.
