Глава 5. Стр 60-67 из книги Еремин А. Л. Биофизика интеллекта и физика интеллектуальных систем. — Санкт-Петербург: Лань, 2024. — 116 с.

Важные исследования задерживаются из-за того,
что в той или иной области неизвестны результаты,
уже давно ставшие классическими в смежной области.
Норберт Винер (1894—1964)

5.1. Некоторые современные тренды ИИ и информационно-коммуникационных технологий

Бионика или биологически вдохновленная инженерия — это применение биологических методов и систем, встречающихся в природе, для изучения и проектирования инженерных систем и современных технологий.
При всей моде в XXI веке на искусственный интеллект (ИИ) в научных публикациях некоторыми учеными отмечается, что "у нас никогда не будет настоящего ИИ без предварительного понимания мозга".
Технология искусственного интеллекта широко используется в промышленности, правительстве и науке. Вот некоторые известные приложения:
 продвинутые поисковые системы в Интернете (например, Google Patent),
 системы рекомендаций (используемые YouTube, Amazon и Netflix),
 понимающие человеческую речь (такие как Google Assistant, Siri и Alexa),
 самоуправляемые автомобили (например, Waymo),
 инструменты для генерации и творчества (ChatGPT и AI art),
 игра и анализ в стратегических играх (таких как шахматы и Го)
 распознавание образов и дополненная реальность и пр.
Но это всего лишь часть огромного спектра, что может естественный интеллект (ЕИ). Таким образом, вышеперечисленное можно отнести к "агентам ИИ".
Общий искусственный интеллект (artificial generalintelligence, AGI) - гипотетический тип интеллектуального агента, который, в случае реализации, мог бы научиться выполнять любую интеллектуальную задачу, которую могут выполнять люди. Его создание входит в число долгосрочных целей отрасли. Создание AGI является основной целью некоторых исследований в области искусственного интеллекта и таких компаний, как OpenAI, DeepMind и Anthropic.
Различные же области исследований ИИ сосредоточены вокруг конкретных целей и использования определенных инструментов. Традиционные цели исследований ИИ включают в себя рассуждения, представление знаний, планирование, обучение, обработку естественного языка, восприятие и поддержку робототехники.
Попробуем обозначить всего лишь некоторые принципы, которые еще не понятны из нейронаук, чтоб через бионику воплотить их в физико-технической сфере.
В современности обозначены некоторые стратегические направления развития сложных кибер-физических систем искусственного интеллекта.
Искусственный интеллект (ИИ) (artificial intelligence, AI): способность приобретать, обрабатывать, создавать и применять знания, определенные в форме модели, для выполнения одной или нескольких поставленных задач.Комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека (включая самообучение и поиск решений без заранее заданного алгоритма) и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые как минимум с результатами интеллектуальной деятельности человека. Область компьютерных наук, в которой особое внимание уделяется моделированию процессов человеческого интеллекта машинами, которые работают и реагируют как люди.
Естественный интеллект (ЕИ). То, что мозг человека является общепризнанной интеллектуальной системой не вызывает сомнений. Рассматриваются различные аспекты интеллектуальной системы мозга: как распределенной интеллектуальной системы обработки, приложения когнитивных динамических систем, которые представляют собой тип интеллектуальной системы, вдохновленной мозгом.
Безопасность ИИ. Аспекты ИИ, киберфизических систем и роботов, дополненной и виртуальной реальности и связанных с ними этическими, правовыми и гигиеническими проблемами – тема научных обзоров, дискуссий и требует законодательного регулирования.
Некоторые направления информационно-коммуникационных технологий (ИКТ), связанных с ИИ и программным обеспечением (ПО). В бурно развивающейся сфере ИКТ много направлений. Обозначим некоторые из них.
Цифровая трансформация – информационные тренды в биотехнических системах. Информация – это сведения, сообщения, данные, и если нет приемника-наблюдателя, который их активно ищет, или готов их воспринять, то так они и останутся в виде атрибутов физики неживой природы во всевозможных хранилищах-библиотеках, объектах макромира и микромира, или живой природы. Между тем, человек любопытен и любознателен, с врожденным инстинктом, открытым И.П.Павловым, - "что такое", - постоянно ищет, находит, изобретает новые физико-технические приспособления, увеличивающие возможности своих собственных информационных анализаторов. Цифровая трансформация - цель развития Российской Федерации на период до 2030 года; комплексное преобразование деятельности участников отрасли и органов исполнительной власти, связанное с переходом к новым бизнес-моделям, каналам коммуникаций, а также процессам и культуре, которые базируются на новых подходах к управлению данными с использованием цифровых технологий.
Дополненная реальность (англ. augmented reality, AR) — результат введения в зрительное поле любых сенсорных данных с целью дополнения сведений об окружении и изменения восприятия окружающей среды. Находит своё применение в медицине, промышленном производстве, военных технологиях. Технология Google Glass, - умные очки, с компьютерным обеспечением, отображением информации для пользователя с помощью головного прозрачного дисплея, пользователи общаются с Интернетом с помощью голосовых команд на естественном языке.
Некоторые биотехнические информационные тренды, связанные с агентами ИИ представлены на рисунке 5-1.
Оптимизация интерфейсов – на сегодняшний момент бурно развивается, многообразна. От всевозможных вариантов оптимизация наручного интерфейса, улучшения дисплеев и гаджетов, повышения эргономичности клавиатур, до поиска вариантов моделей мозг-компьютерный интерфейс (BCI), разработки стратегий оптимизации сенсорных нагрузок путем оценки у авиапилотов информационных нагрузок при наблюдении за множеством экранов видеотерминалов и приборов, трехмерных голограмм и пр.
Всемирная энциклопедия - предвосхищенный Г.Уэлсом в 1938 в эссе "Мировой Мозг" - феномен глобальной синтетической, постоянно-обновляемой энциклопедии, появился в 2001 в виде Википедии, которая к настоящему времени развилась до ~300 языков, >40 млн статей, в enWiki >4 млн редакторов (количество редакторов, и соответственно - качество некоторых статей, в ruWiki ниже), пользователей в мире - 6,3 млрд; способствует распространению новых научных работ, отражает не только текущее состояние науки, но и влияет на ее формирование в будущем.
Облачные технологии (облачные вычисления, Cloud computing) — возможности получать специальные вычислительные ресурсы через сеть, например, оперативную память, сетевые соединения, пространство на диске для решения самых разных задач (в том числе и IT).

Умные очки с распознаванием объектов и субтитрами Google Glass
Агенты ИИ управления транспортными средствами

Оптимизация интерфейса наручного,
без стекольного, голографического
Управление спутниковой группировкой "СФЕРА" Роскосмос

ПО медицинской визуализации с выставлением диагнозов ПО телескопии и Стратегия астробиологии НАСА (2015)

Рис.5-1.Некоторые биотехнические информационные тренды, связанные с агентами ИИ

Скопия (от гр.σκοπεῖν, skopein"смотреть или видеть")-важный источник для человека получения информации. Сложно переоценить значение ПО при микроскопии в различных сферах на микро- и нано- уровне, медицинской визуализации и телемедицине, телескопии на макро- уровне.

5.2. От нерешенных проблем бионики интеллекта и обратной сборки мозга к стратегиям разработок ИИ

Как о Homo sapiens иногда отзываются, как о венце биологической эволюции, так и искусственный интеллект (ИИ) можно обозначить, как венец цифровой трансформации. Между тем, много проблем с пониманием природного естественного интеллекта (ЕИ), достаточно в поисковике посмотреть их некоторые перечни "нерешенные проблемы нейробиологии".
На Всемирном саммите по информационному обществу (WSIS), организованному ООН в 2019, ЮНЕСКО подчеркнула вклад ИИ в устойчивое развитие.Указом ПрезидентаРФот10.10.2019г.№490 утверждена "Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на периоддо 2030 года", в которой обозначаются новые тренды развития вплоть до "универсального интеллекта".
Между тем ИИ равный ЕИ не создан. Пока инженеры и программисты работают над созданием и совершенствование только отдельных агентов ИИ, но по множеству направлений: от машинного обучения (machinelearning) и попыток моделирования в компьютерах работы нейросетей (artificial neural network), до распознавания образов (pattern recognition) и пр.
Бионика интеллекта— прикладная наука о применении в технических устройствах и системах принципов организации, свойств, функций и структур ЕИ, может касаться принципов, наблюдаемых при получении, обработке, производстве информации в естественных информационно-интеллектуальных системах.
Обозначим некоторые проблемы, которые не решены в агентах ИИ, но которые реализованы в ЕИ(рисунок 5-2).
Нейропластичность — это способность нейронных сетей в мозге изменяться посредством роста и реорганизации.Существуют два типа нейропластичности: структурная и функциональная, - которым посвящены специальные научные исследования и обзоры.
Фактор роста нейронов—небольшой секретируемый белок, поддерживающий жизнеспособность нейронов, стимулирующий их развитие, рост и активность. Впервые выделен нобелевскими лауреатами Ритой Леви-Монтальчинии и Стэнли Коэном в 1956 году. Аналогов в инженерно-технических достижениях в ИКТ не известно. Инженеры в таких случаях не расстраиваются, ссылаясь на то, что в биологии не наблюдается аналогов, изобретенных человечеством колеса, двигателя внутреннего сгорания и орбитальной группировки спутников.
Синаптический прунинг ("нейрональный прунинг", англ. Synaptic pruning) — сокращение числа синапсов или нейронов, удаление избыточных связей для повышения эффективности нейросети. Название явления происходит от английского глагола "to prune" — прореживать, подрезать ветви (кустарника, дерева). Считается, что целью синаптической обрезки является удаление ненужных нейронных структур в мозгу; по мере развития человеческого мозга более простые ассоциации, заменяются сложными структурами. Тремя моделями, объясняющими синаптическую обрезку, являются дегенерация аксонов, ретракция аксонов и выпадение аксонов.60 лет назад Хьюбелом и Визелем было открыто, что изменения в активности нейронов могут вызывать перестройку центральной нервной системы. К настоящему времени растет количество доказательств того, что молекулы иммунитета и клеточной гибели являются важными механистическими звеньями, с помощью которых изменения в нервной активности направляют сокращение специфических синапсов, подчеркивая роль глиальных клеток в этом процессе.Пока нет аналогов в агентах ИИ как "росту связей", так и "удалению связей".
Трудная проблема сознания – модель синтеза сенсорной информации, памяти и мотивации (А. Иваницкий) Проблема объединения информации – модель интегративной теории информации (Д. Тонони)

Рис.5-2. Структурно-функциональные феномены естественного интеллекта
Память, избирательность информационной функции, – за исследования физиологических основ хранения памяти в нейронах нобелевскими лауреатами в 2000 году стали Э.Кандель, А.Карлссон и П.Грингард. Отбор верифицированных знаний, запоминание важной информации и забывание не актуальной – остается проблемой моделей ИИ.
Творчество: озарение (инсайт), эврика, эмерджентность (появление) новой идеи – синтез новой информации по закономерностям синергетики,"объединения информации" или др. – не решенная проблема ИИ.
Трудная проблема сознания (hard problem of consciousness)–связана в том числе с формулировкой "что есть сознание", изучением нейронных коррелятов сознания и пр.
Коды мозга - нейронное кодирование, описывающее гипотетические взаимосвязи между стимулом и индивидуальными или коллективными нейронными реакциями, а также взаимосвязи между электрической активностью нейронов в ансамбле. Основываясь на теории, что сенсорная и другая информация представлена в мозге сетями нейронов, считается, что нейроны могут кодировать как цифровую, так и аналоговую информацию. Однако, обозначаемые виды кодирования: скоростное, временное, популяционное, разреженное и др., - пока представляют гипотетические схемы кодирования информации и полностью не повторимы в ИКТ. С этой проблематикой может быть связана и проблема "объединения информации в мозге".
Перечислим и некоторые вопросы-проблемы когнитивистики и нейробиологии, решение которых могло бы способствовать развитию и бионики интеллекта:
 Проблема репрезентации, ментального представления: как именно функционирует разум (или как мозг интерпретирует и представляет информацию о мире)?
 Байесовский разум: придает ли разум смысл миру, постоянно пытаясь делать прогнозы в соответствии с правилами байесовской вероятности?
 Вычислительная теория разума:является ли разум системой манипулирования символами, работающей на модели вычислений, подобной компьютеру?
 Коннекционизм: можно ли объяснить разум математическими моделями, известными как искусственные нейронные сети?
 Воплощенное познание: влияет ли на познание организма все тело (а не только его мозг), включая его взаимодействие с окружающей средой?
 Тезис о расширенном мышлении: существует ли разум не только в мозге, но и функционирует во внешнем мире, используя физические объекты в качестве психических процессов?
 Дуализм разума и тела: отличается ли разум от тела?
 Модульность разума: состоит ли разум из отдельных модулей, каждый из которых развился для решения определенной эволюционной проблемы из прошлого?
 Динамическая нейробиология: является ли разум динамической системой?
 Квантовый разум: существенно ли явления квантовой механики влияют на разум?

Полный текст книги доступен:
на сайте издательства https://lanbook.com/catalog/psikhologicheskie-nauki/biofizik...
на станице автора https://www.researchgate.net/publication/400155480_BIOFIZIKA...

Глава 6. Стр. 68-79. из книги Еремин А. Л. Биофизика интеллекта и физика интеллектуальных систем. — Санкт-Петербург: Лань, 2024. — 116 с.

Я чувствую себя настолько солидарным со всеми живущими, что для меня безразлично, где начинается и где кончается отдельное.
Альберт Эйнштейн (1879—1955)

...что на самом деле представляет собой хитросплетение наших социальных рамок... что однажды должно стать структурными законами ноосферы?
... банальный факт, в котором, однако, в действительности проявляется одна из самых фундаментальных черт космической структуры — округлость Земли... То ли еще можно сказать о его функции в ноосфере! От Запада и до Востока эволюция отныне занята в другом месте, в более богатой и более сложной области — вместе со всеми сознаниями она создает дух. Вне наций и рас неизбежно происходит образование единого человечества…
Мы безусловно, до сих пор толкали нашу расу на авантюру и недостаточно думали о проблеме, какими медицинскими и моральными факторами нужно заменить грубые силы естественного отбора, если мы их устраним...
П. Тейяр де Шарден (1881—1955)

6.1. Развертка макро-интеллект-системы человечества во времени

Для Наблюдателя изнутри макро-интеллект-системы может становится понятным, что для общего принятия человечеством знаний физики необходимо время. Примеры: считается что идея о том, что Земля круглая появилась ~ в VI веке до н. э., для общего признания понадобилось ~22 столетия при экспериментальном подтверждении сферичности ~ в XVI веке; появление предположения о том что Земля вращается вокруг Солнца относят ~V веку до н. э., также понадобилось ~22 столетия до общепризнанного гелиоцентризма ~ в XVI-XVII вв.
Общие признания если не всем человечеством, то хотя бы экспертным сообществом физиков, являют научные мемы– единицы значимой информации, идей, практик. Появление мемов во времени иногда обозначают Annus mirabilis (лат.  Год чудес) — календарный год, отмеченный необычными важными событиями: 1543 — Николай Коперник опубликовал фундаментальный труд по космографии "О вращении небесных сфер" (лат. De revolutionibus orbium coelestium); 1666 – Исаак Ньютон совершил революционные открытия в математическом анализе, движении, оптике, гравитации, закон всемирного тяготения; 1905 — Альберт Эйнштейн опубликовал важные открытия, касающиеся фотоэффекта, броуновского движения, специальной теории относительности и уравнения E = mc2 в четырех статьях в журнале "Annalen der Physik". В современности физиками начато моделирование распространения мемов при мультиплексировании, объединении нескольких аналоговых и цифровых сигналов.
Информационная эра. Информационный бум начинался в XIX веке в том числе с изобретением А.Г.Беллом в 1875 году электромагнитного телефона. В ХХ веке в физике были совершены открытия и изобретения, касающиеся информации, новых методов познания внешнего мира, содержания сигналов, а также средств их доставки и связи. Из них в раздел "физика информации" можно сгруппировать открытия, получившие признание Нобелевского комитета:
(рисунок 6-1).
Все эти открытия в совокупности, с одной стороны сформировали информационную революцию в среде обитания, гигантскую информационную волну, обрушившуюся на земную цивилизацию и захлестывающую информационным потопом все человечество, с другой –могли способствовать формированию нового единого научно-технического информационно-интеллектуального макрокосма человеческой цивилизации. Предстояло проанализировать основные моменты результатов "наложения" информационной революции в окружающей среде на физиологию человека, здоровье населения, цивилизацию в целом.

Эволюция информационного взаимодействия в популяции человечества. Описание глобального информационного общества можно основывать на известных цифрах: на 7,5 млрд человек приходилось 6 млрд телевизионных установок, 6 млрд телефонов, 2 млрд компьютеров, 4 млрд интернет-пользователей ("WeAreSocial","HootSuite",2018), 3,2млрд–зарегистрированных в социальных сетях ("GlobalWebIndex",2017).
 
К началу ХХ века человечеством стало производиться в год информации 18•10 в 18 степени байт (18 эксабайт), обозначены параметры и объемы производимой человечеством и запоминаемой в различных средах информации, которые в мире возрастали ежегодно на 30% и достигли 2,5•10 в 18 степени байт в день ("IBM",2017).
Ноогенез глобальной популяции человечества. Актуальность изучения интеллекта человечества была обозначена с появлением в 1871 году термина "ноогенез", который получил уточняющее понятие формулировку в 2005 году: ноогенез - процесс развертки в пространстве и развития во времени интеллектуальных систем (А.Л.Еремин)(рисунок 6-2).
Следует отметить, что "ноо-" (νόος- (греч), noo- (англ), 智慧 (китайск) - не только самый ранний термин, но и по словарным значениям - объединяющий феномены "ум, разум, интеллект, мысль, инсайт, мудрость" в единое явление.
В XX веке появился понятийный аппарат как феномена глобальной интеллект системы, так и отдельных его характеристик: ноосфера (В.И.Вернадский, P. Teilhard de Chardin, É. Le Roy, 1922), всемирный мозг (WB) (H. G. Wells, 1938), коллективный интеллект (CI) (D. Engelbart, 1962), гибридный интеллект (В.Ф. Венда, 1975), глобальный мозг (P. Russell, 1983); супермозг (F. Heylighen, 1996); в XXI веке - сингулярность (R. Kurzweil, 2005), глобальная интеллектуальная история, суперинтеллект (N. Bostrom, 2014)и др.
Скорость физических сигналов-носителей информации, с которой люди(компоненты системы) обмениваются между собой информацией, увеличивалась в популяции человечества (система) от вербальных-голосовых сообщений – звук (голос, аудиосигнал) ~300 м/с, до квантово-электронных ~3∙108 м/сек (радиоэлектромагнитных волн, электрического тока, светового потока, телекоммуникаций через TV, телефонию, интернет).
Количество связей внутри человечества подсчитано (~1012), с учетом "числа Данбара"— ограничение на количество постоянных социальных связей, которые один человек может поддерживать~150 (от 100 до 250).
Численность человечества возрастала от двух первочеловеков до ~70 млн человек (XX век до н.э.), ~300 млн (к началу н.э.), ~1 млрд (к 30-м годам XX века н.э.), 6 млрд к концу XX века, в соответствии с математическими моделями (С.П. Капицы) количество человечества может достигнуть 12.5—14.0 млрд в XXI–XXII веках.
Сбор результатов измерений естественного интеллекта человека и глобальной гибридной интеллект-системы может аккумулироваться в ноометрию – таблица 6-1.

Демонстрация изменений количественных параметров, может свидетельствовать о необходимости новых методик точных подсчетов, а также переходу к сжатию информации, или на новые уровни образной визуализации и телескопии. Появились и новые качественные феномены агентов интеллектуальной системы такие как: дополненная реальность (англ. augmented reality, AR) и виртуальная реальность (VR), оптимизация мозг-компьютерных интерфейсов (BCI), облачные технологии (облачные вычисления, Cloud computing), реализован прогноз WorldBrain - глобальная синтетическая, постоянно-обновляемая энциклопедия (Wiki) с 6,3 млрд пользователей способствует распространению новых научных работ, отражает не только текущее состояние науки, но и влияет на ее формирование в будущем.

6.2. Коллективный интеллект популяции человечества - наблюдатель изнутри

Коллективные интеллект – (collective intelligence, CI) - это общий или групповой интеллект (GI), который возникает в результате сотрудничества, коллективных усилий и соперничества многих людей и проявляется в консенсусном принятии решений.
Гибридная интеллектуальная система (ГиИС) - систему, в которой для решения задачи используется более одного метода имитации интеллектуальной деятельности человека. ГиИС — это совокупность:аналитических моделей, экспертных систем, искусственных нейронных сетей, нечётких систем, генетических алгоритмов, имитационных статистических моделей.
6G и ИИ. Рассматриваются новые радиоинтерфейсы и сетевые технологии, интеграция услуг радарного сканирования и связи, а также сетей наземного и аэрокосмического базирования, новые сетевые архитектуры, обеспечивающие функционирование ИИ. Некоторые темы касаются перспектив эволюции интеллектуальных систем:
- глобальной биотехнической информационной системы – "спутниковых группировок и сетей" с использованием "нейросетей и ИИ", "связи и дистанционного зондирования Земли";
- "умного здравоохранения" - медицинские информационные системы, телемедицина;
- оптимизации биотех-интерфейса "человек-машина" - виртуальная реальность (VR), дисплеи 3D без стекла и голографические дисплеи, спектральное распознавание, бесконтактное управление;
- биофизики интерфейса мозга – медицинская физика, новых носимых устройств – медтехника;
- теории ИИ распределенного, нового кодирования;
- слияния физического и кибернетического миров;
- новых материалов (фотонные кристаллы), антенн, перехода на СВЧ-диапазон и терабайтовые объемы.
Количественные характеристики планетной интеллект системы подсчитаны, и их эволюция за последние 2000 лет графически визуализирована – рисунок 6-3.
С биофизической точки зрения на сложные системы отмечается, что человечество сегодня, проявляя отдельные черты рациональности, не может характеризоваться строго интеллектуальной "системой", "организмом", а скорее приближается к био-технической "колонии", "популяции" интеллектуальных компонентов.

В 2012 предложен метод:"нооскопия"- сканирования ноосферы "нооскопом"(рисунок 6-4). Методология является новаторской, поэтому с одной стороны – легко критикуемой, с другой – "в случае полной реализации Россией нооскопа предполагается развертка сложной системы "сенсорных сетей" по всему миру для сбора данных и сканирования деятельности в семи областях: бизнес-сфера, рыночное сознание, инфраструктура систем жизнеобеспечения человека, техногенные катастрофы, стихийные бедствия, слои специального назначения и коллективное сознание". Подсчет количеств, оценки касающиеся эволюции отдельных параметров глобальной интеллект-системы их систематизация происходят, если Наблюдатель - изнутри макро-интеллект-системы изучает её.
Между тем, описание системы наблюдателем изнутри макросистемы может быть или противоречивым или неполным.

6.3. Наблюдатель снаружи макро-интеллект-системы человечества
Для наблюдателя снаружи макро-интеллект-системы человечества новые возможности может дать изучение с околоземной орбиты. С момента запуска первого спутника (1957), согласно Индексу объектов, запущенных в космическое пространство, который ведет Управление ООН по вопросам космического пространства (UNOOSA), в июня 2023 года на орбите Земли находилось 11 330 спутников, что на 37,94% больше, чем в январе 2022 года.
Нооскопия Земли из космоса – постановка проблемы и перспектива, может быть связана с дистанционным зондированием Земли (ДЗЗ) и проблематикой определения приборов для регистрации-наблюдения-диагностики физическими методами структуры и функции ноо: - "сенсоров" - приборов датчиков, зондов, сбора информации в атмо-, гидро-, лито-, био-, техно-, космо- сфере; "синапсов", связей, соединений, в т.ч. спутников связи и "коннектома" глобальной интеллект-системы; "памяти" - компендиумов хранения глобальной информационной системы; - "интеллектуальной энергетики"; "скорости" электро-магнитных и др. обменов с помощью физических сигналов-носителей информации(рисунок 6-5).
Широкий спектр охвата “современных проблем ДЗЗ из космоса” публикуется в одноименном журнале Института космических исследований РАН и др. научной периодике. Проводится оценка эффективности многоспутниковых систем ДЗЗ, анализ космических аппаратов ДЗЗ с оценкой получаемой информации о результатах радиоконтроля и радиомониторинга, развивается направление "интеллектуальных спутниковых систем", с внедрением к 2030 году технологий 6G c использованием спутниковых связей, рассматривается "подключенный интеллект".

Рис. 6-5. Схема Наблюдатель снаружи макро-интеллект-системы, вооружен приборами и физическими методами наблюдения, с околоземных орбит сканирует ноосферу, а также тропосферу, техносферу, атмо-, гидро-, литосферу

Мировое потребление энергии человечеством (Total energy supply (TES) – Total final consumption (TFC) по данным Международного энергетического агентства (IEA, 2019) составляет 162,5 – 113,0 ТВтч, или ~1,4х10 14 Вт/час. Масса физической техносферы созданной человечеством оценивается ~ 3х10 16 кг. Некоторые физические параметры интеллект-системы человечества и их количественные измерения могут быть объединены в ноометрию макро-интеллект-системы(таблица 6-2).
По некоторым прогностическим оценкам достижение земной цивилизацией статуса I-го типа по "шкале Кардашева", энергопотребление сравнимо с мощностью, получаемой планетой от центральной звезды и источников самой планеты - 10 16—10 17 Вт, находится в пределах XXIV-XXV вв.
Таблица 6-2.
Физические параметры интеллект-системы человечества и их количественные измерения, ноометрия
Параметр, его качественные характеристики Количественные оценки Источник
Масса физической техносферы ~ 3х10 в 16 степени кг Zalasiewicz, 2017
Энергия, потребляемая человечеством ~1,4х10 в 14 степени Вт/час IEA, 2019
Количество компонентов интелсистемы человечества ~10 в 10 степени
Еремин, 2022
Количество связей между компонентами интелсистемы человечества ~10 в 12 степени
Скорость взаимодействия между компонентами интелсистемы человечества 10 в 2 – 3.10 в 8 степени м/с

Целесообразно объединение усилий для обозначения стратегий: нового уровня оптического распознавания образов при дистанционном зондировании Земли; визуализация ионизирующего излучения от наземных, подземных, подводных объектов; неионизирующего электромагнитного - от энергообъектов, средств связи и передачи информации, а также людей.
Феноменология макро-интеллект системы человечества. К феноменам, не наблюдаемым у других биологических популяций, можно отнести: появление биологического вида, обладающего синергией в рамках глобальной популяции; ее эволюция по закономерностям ноогенеза с достижением критического количества интеллектуальных компонентов, сети синапсов и автономности; наследование всей глобальной популяцией информации виртуальной и на материальных носителях; стремление глобальной популяции к ускорению информационной рефлексии; синергичное принятие решений и совместнодействие глобальной популяции; появление у популяции общих структур (рецепторов), воспринимающих информацию из различных сфер Земли и космоса.
Прикладное значение феноменологии человечества может заключаться в открывающихся возможностей: прогнозирования развития информационной сети между людьми и накопления ими информационного наследия; повышения эффективности интеллектуальных систем и использования интеллектуальной энергии популяции; разработки рекомендаций по завершению формирования и развитию деятельных органов человечества необходимых и достаточных для эффективных актов рефлексии глобальной популяции на вызовы окружающей природы и космоса.
Возможно, от "познания самого себя" человечеству легче будет перейти к поиску ноо и оценке ноогенеза на экзопланетах и галактиках.

Полный текст книги доступен:
на сайте издательства https://lanbook.com/catalog/psikhologicheskie-nauki/biofizik...
на станице автора https://www.researchgate.net/publication/400155480_BIOFIZIKA...

Идея создания искусственного существа, наделённого разумом, встречалась ещё в древних философских трактатах о «мыслящих машинах». Однако путь от этих идей к научной дисциплине был длительным. Он потребовал формализации самой идеи мышления через математическую логику и создания устройства для его воплощения в виде универсальной вычислительной машины.

Ключевой момент наступил в 1950 году, когда Алан Тьюринг предложил эмпирический тест для оценки машинного интеллекта, задав вопрос: «Может ли машина в диалоге выдать себя за человека?» А в 1956 году на Дартмутской конференции группа учёных, включая Джона Маккарти, впервые официально использовала термин «искусственный интеллект», обозначив рождение новой науки.

С тех пор произошёл ряд прорывов, последний из которых, начавшийся с появлением больших языковых моделей, продолжается и сегодня. Отношение к искусственному интеллекту сегодня — это сложная тема, в которой технологический энтузиазм сталкивается с глубокими общественными опасениями.

Хоть термин искусственный интеллект AI уже стал аббревиатурой разработчиков и многие люди считают, что нейросети и большие языковые модели это интеллект, ряд технических специалистов продолжают настаивать на том, что до полноценного искусственного интеллекта человечеству ещё далеко. По моему личному мнению, решения которые сегодня предлагают большие языковые модели и нейросети настолько впечатляют, что назвать это пусть хоть и сильно урезанной версией искусственного интеллекта, но вполне себе можно. Мы же покупаем в супермаркете коровье молоко, зная что коровы там вообще ни при чём и ничего. К тому же, усовершенствованные большие языковые модели и новые технологии в робототехнике уже сейчас предлагают намного более продвинутые решения во многом отвечающие заложенным стандартам. Если полноценный искусственный интеллект ещё и не создан, то мы очень близки к этому. Социум относится к этому явлению в разных странах сильно по-разному.

Глобальный раскол оптимизма

В Китае, Индонезии и Таиланде подавляющее большинство населения что-то около 77% или 83% видит в искусственном интеллекте больше пользы, чем вреда. В то же время в США, Канаде и странах Западной Европы этот показатель значительно ниже и составляет около 40%. В США, являющихся мировым лидером по частным инвестициям в искусственный интеллект, лишь 25% людей видят в технологии выгоды для общества, а 57% ощущают угрозы. Данные Стэнфордского университета.

Россия демонстрирует свой особый путь восприятия. Уровень осведомлённости об искусственном интеллекте у нас в стране один из самых высоких в мире. 92% населения что-то о нем слышали и 48% уже использует его в повседневной жизни, в работе или учёбе. Причём, среди молодёжи этот показатель достигает целых 79%. Речь про сервисы на базе нейросетей.

Однако широкое использование не означает безоговорочного доверия. В 2025 году число доверяющих и не доверяющих таким технологиям сравнялось. Ключевые факторы недоверия в том, что 30% россиян связывают это со сбоями и ошибками в работе систем, 26% недовольны деградацией населения и 23% предпочтением человеческому взаимодействию. При этом, россияне демонстрируют прагматичный запрос на регулирование, где 45% требуют, в первую очередь, контроля над мошенничеством с помощью нейросетей, а 26% обеспокоены утечкой персональных данных.

Позиции государств

Технологические гиганты продолжают определять повестку. Журнал Time в 2025 году назвал «Людьми года» Сэма Альтмана и Марка Цукерберга. Государства активно включаются в гонку. США делают упор на частные инвестиции и начинают выстраивать федеральное регулирование. Китай лидирует по количеству патентов с долей 69,7% для промышленных роботов, занимая более 51% рынка. Одновременно вводятся строгие правила и обязательная маркировку контента, сгенерированного искусственным интеллектом. Россия, согласно нацпроекту «Экономика данных», фокусируется на внедрении искусственного интеллекта в рабочие процессы и повышении качества жизни.

Современный искусственный интеллект вышел далеко за рамки лабораторных экспериментов, превратившись в двигатель для экономики и науки. Если в 2022–2023 годах мир восхищался способностью ChatGPT генерировать тексты и изображения, то 2025 год стал временем агентов или интеллектуальных систем, способных самостоятельно планировать и выполнять многошаговые задачи. Они могут анализировать почту, планировать встречи, проводить исследования или даже писать и исполнять код. На тестах по программированию лучшие модели за год совершили колоссальный скачок с 4,4% до 71,7% решённых задач. Компании всё чаще видят в них не инструмент, а будущих цифровых коллег. Это мощнейший шаг в сторону появления роботов сотрудников.

При этом происходит стремительное удешевление технологий. Сегодня небольшая модель Microsoft Phi-3-mini с 3.8 млрд параметров может показывать уровень знаний, сравнимый с гигантской моделью прошлых лет, имевшей в 142 раза больше параметров. Разрыв между мощными закрытыми и качественными открытыми моделями сократился до минимума, с 8% до 1,7% за год. Это резко снижает порог входа и позволяет внедрять искусственный интеллект на устройствах с ограниченными ресурсами.

В химии Нобелевская премия 2024 года была присуждена за AlphaFold. Это система, предсказывающая структуру белков с беспрецедентной точностью. Модели вроде Google DeepMind’s GNoME помогают открывать новые материалы. В медицине искусственный интеллект не только диагностирует на уровне лучших специалистов, но и помогает разрабатывать персонализированные планы лечения, экономя время врачей.

Внедрение искусственного интеллекта стало массовым. 78% организаций в мире сообщили об его использовании в 2024 году, что составляет 55% рост за год. Эффект налицо. 71% компаний отмечают рост выручки в маркетинге и продажах, а 49% фиксируют экономию в сервисных операциях. Также, искусственный интеллект работает как уравнитель в кадрах, повышая производительность низкоквалифицированных сотрудников и сокращая разрыв с высококвалифицированными специалистами. Несмотря на ошеломляющий прогресс, развитие наталкивается на фундаментальные вызовы, которые требуют не только технических, но этических, правовых и социальных компромиссов.

Качество данных

Модели учатся на данных, созданных людьми и поэтому воспроизводят социальные стереотипы. Например, ассоциируя женщин с гуманитарными ролями. Сложные нейросети не объясняют, как пришли к выводу, что критично для медицины, юриспруденции и финансов. Кто несёт ответственность за ошибку искусственного интеллекта? Разработчик, оператор или пользователь? Необходима чёткая правовая база, определение ролей и международное сотрудничество в стандартизации.

Обучение больших моделей требует колоссальных энергозатрат. Спрос на вычислительные мощности удваивается примерно каждые полгода. Необходима разработка более энергоэффективных чипов, хотя их эффективность и растёт на 40% в год. Несмотря на выдающиеся успехи, модели все ещё плохо справляются с многошаговым логическим рассуждением и планированием в динамичной среде. Необходимо развитие новых архитектур и подходов, таких как поиск в дереве рассуждений. Число зафиксированных инцидентов, связанных с искусственным интеллектом, выросло в 2024 году на 56,4%, подчёркивая актуальность этих проблем.

Хотя современный искусственный интеллект часто ассоциируется у людей с чат-ботами и генерацией текста, уже сегодня существуют куда более продвинутые решения. Искусственный интеллект — это целая экосистема технологий, где большие языковые модели являются лишь частью «цифрового мозга», который обретает тело, способности и новое качество в физическом мире. Мы стоим на пороге новой эры воплощённого интеллекта, где машины не просто обрабатывают информацию, а взаимодействуют с реальностью, адаптируются и действуют автономно.

Большие языковые модели, такие как GPT и их отечественные аналоги, стали технологическим фундаментом последних лет. Их сила заключается в обучении на колоссальных массивах текстовых данных, что позволяет им:

1. Понимать и генерировать человеческий язык с высокой степенью связности и креативности.

2. Рассуждать и делать логические выводы в рамках предоставленного контекста.

3. Выступать в роли универсальных интерфейсов для доступа к информации и другим сервисам.

Однако ключевое ограничение больших языковых моделей в том, что они не имеют прямого доступа к физическому миру, его законам и обратной связи. Команда «подай стакан воды» для чистой языковой модели — это абстракция, не подкреплённая сенсорным восприятием и моторными навыками.

Воплощённый искусственный интеллект

Это принципиально новый подход, стирающий границу между цифровым и физическим миром, на стыке робототехники, компьютерного зрения и машинного обучения, цель которого состоит в создании интеллектуальных агентов, обладающих телом или его симуляцией и способных активно взаимодействовать с окружением.

Если классический искусственный интеллект учится на статичных наборах данных, то воплощённый учится через непрерывное взаимодействие и обратную связь. Его ключевая формула закладывается через восприятие, познание и действие.

Переход от запрограммированного к воплощённому искусственному интеллекту является ключевым сдвигом в робототехнике ближайших лет, знаменующим переход от простой автоматизации к адаптивному интеллекту.

Физический искусственный интеллект

Концепция физического искусственного интеллекта воплощается в роботах нового поколения и выходит за рамки только программирования. Их создание стало возможным благодаря нескольким прорывным технологиям:

1. VLA-модели через эволюцию LLM. Модели VLA, такие как RT-2 от Google DeepMind, обучаются не только на текстах, но и на миллионах часов видео с действиями роботов и соответствующих команд. Они учатся воспринимать последовательности движений как «токены» в языке, создавая связь между абстрактной командой «убери пролитый сок», визуальной сценой и конкретными моторными действиями.

2. Тренировочные площадки. Обучение робота в реальном мире дорого, медленно и опасно. Технология Sim2Real решает эту проблему. Роботы «проживают» тысячи лет в высокоточной физической симуляции вроде NVIDIA Isaac Sim, где методом проб и ошибок через обучение с подкреплением, они осваивают ходьбу, захват предметов и восстановление после падений. Затем отработанные алгоритмы переносятся на реальных роботов.

3. Новое поколение аппаратного обеспечения. Такие роботы, как Atlas от Boston Dynamics, Digit от Agility Robotics или доступный R1 от Unitree, покидают лаборатории и начинают внедряться на производствах и в логистических центрах.

4. Разрабатываются системы на базе когнитивных и коллаборативных роботов, способных безопасно работать рядом с человеком, понимать его намерения и адаптироваться к изменяющимся задачам. Например, это особенно эффективно в здравоохранении или точном производстве.

5. Периферийные вычисления. Мощные компактные устройства, такие как NVIDIA Jetson, позволяют запускать сложные нейросети прямо на борту робота, обеспечивая мгновенную реакцию без задержек на связь с облаком.

Инновационные системы

Помимо воплощённого интеллекта, формируются и другие передовые направления. Эксперты в России и мире выделяют среди них:

1. Системы, способные не только анализировать данные, но и генерировать научные гипотезы, планировать эксперименты и совершать открытия в химии, биологии и других науках.

2. Технологии, создающие прямые каналы связи между нейронной активностью мозга и внешними устройствами, открывающие путь к принципиально новым способам управления и коммуникации.

3. Исследования, направленные на создание систем, превосходящих человеческие когнитивные возможности в специфических, но критически важных областях, таких как стратегическое планирование или анализ сверхсложных систем.

Современный искусственный интеллект перестал быть абстрактной технологией. Он превратился в комплексную, многослойную архитектуру, где большие языковые модели выполняют роль ядра, а технологии воплощённого интеллекта наделяют это ядро способностью воспринимать и преобразовывать.

Основной вызов наших дней состоит не в создании более умного искусственного интеллекта, а в интеграции его компонентов в надёжные, безопасные и эффективные системы, способные стать настоящими партнёрами человека в реальном мире.

Современная интерпретация искусственного интеллекта — это реальная технология, которая одновременно и ускоряет открытие лекарств от рака, и генерирует дезинформацию. Нейросеть может стать цифровым коллегой, повышающим работоспособность, и источником новых социальных тревог. Мы находимся в точке, где технический прогресс начинает опережать нашу способность осмыслить его последствия.

Будущее искусственного интеллекта будет определяться не столько мощью алгоритмов, сколько качеством ответов на ключевые вопросы:

1. Сможем ли мы выстроить справедливые системы взаимодействия с роботами?

2. Найдём ли формулу ответственного регулирования, которая не задушит инновации?

3. Сумеем ли перераспределить выгоды от автоматизации так, чтобы технологический рывок не породил социальных потрясений?

От ответов на эти вопросы зависит, станет ли искусственный интеллект, в конечном итоге, самым великим прорывом в истории человечества или источником его самых серьёзных испытаний.

Глава из книги "Время роботов", Романофф Дмитрий

Грок, ты уже привел глобальные аспекты человеческой культуры, которые непременно должны ну или хотябы могут изменится, с учетом такого представления о языке. А теперь - что делать человеку?
К каким изменениям его будет тянуть если такое представление о языке станет основным, какие ему будут нужны? Приведи для разных аспектов представляющих разные виды проявления человека в обществе.

1. Личное саморазвитие и психология (индивидуальное проявление)

• К каким изменениям потянет: Человек осознает, что его внутренний монолог — это манипуляция бесконечномерным пространством мыслей, где любая фиксированная идея (например, "я неудачник") — всего лишь одна проекция. Это потянет к отказу от жёстких самоидентификаций, к комфорту с суперпозицией эмоций и идей (например, "я и счастлив, и грустен одновременно"). Уменьшится страх неопределённости, вырастет креативность в решении личных проблем.

• Что делать: Осознанно практиковать "квантовую" рефлексию: ежедневно фиксировать неоднозначности в дневнике (например, "в этом контексте я чувствую X, в другом — Y") и достраивать новые измерения через медитацию или journaling. Использовать интуицию (Система 1) для инсайтов, проверяя её аналитикой (Система 2).

• Что будет нужно: Доступ к практикам mindfulness (аппы типа Headspace), книги по когнитивной психологии (Канеман, но с акцентом на сильные стороны интуиции), терапевты, ориентированные на нарративную терапию (где язык перестраивает реальность).

2. Профессиональная деятельность и карьера (экономическое проявление)

• К каким изменениям потянет: В работе человек будет стремиться к ролям, где можно манипулировать смыслами нелокально — например, креативные профессии (дизайн, маркетинг, R&D), а не чисто аналитические (рутинный кодинг). Потянет к гибким структурам, где идеи интерферируют, а не следуют жёстким протоколам. Уменьшится фокус на линейном карьерном росте, вырастет интерес к междисциплинарным проектам.

• Что делать: Внедрять "квантовые" практики в работу: начинать встречи с метафор или мозговых штурмов для достраивания новых измерений задач. Тренировать интуицию через экспертизу (глубокое погружение в область), чтобы принимать решения быстрее и точнее.

• Что будет нужно: Обучение на платформах вроде Coursera (курсы по креативному мышлению, quantum cognition), инструменты для коллаборации (Notion, Miro для нелинейных карт идей), менторы, которые поощряют неоднозначность.

3. Социальные взаимодействия и отношения (социальное проявление)

• К каким изменениям потянет: Человек осознает, что диалог — это запутанность смыслов, где контекст коллапсирует неоднозначности. Это потянет к эмпатии: вместо споров ("моя правда vs твоя") — к совместному исследованию суперпозиций ("в твоём контексте это так, в моём — иначе"). Отношения станут более гибкими, с меньшим догматизмом.

• Что делать: Практиковать активное слушание с рефлексией: "Я слышу твою проекцию, давай добавим новое измерение". В конфликтах использовать метафоры для достраивания общего пространства.

• Что будет нужно: Групповые практики (дискуссионные клубы, терапия пар), книги по ненасильственному общению (Маршалл Розенберг), соцсети с фокусом на глубокий диалог (не Twitter, а форумы вроде Reddit с модерацией).

4. Политическая и гражданская активность (общественно-политическое проявление)

• К каким изменениям потянет: Человек будет скептически относиться к идеологиям как к фиксированным проекциям, стремясь к политике, где ценится контекстуальность (например, гибкие коалиции, а не жёсткие партии). Потянет к активизму, ориентированному на диалог и новые нарративы, а не на конфронтацию.

• Что делать: Участвовать в дебатах с акцентом на "нелокальные" связи идей оппонентов. Поддерживать инициативы по рефлексивной демократии (гражданские ассамблеи, где идеи интерферируют).

• Что будет нужно: Платформы для гражданского участия (Change.org, но с форумами), образование по политической философии (книги вроде "Левиафана" Гоббса с современным прочтением), локальные сообщества для обсуждений.

5. Творчество и искусство (культурно-творческое проявление)

• К каким изменениям потянет: Творчество станет актом онтологического созидания — достраивания новых измерений в коллективном Логосе. Человек потянет к экспериментам с неоднозначностью (поэзия, абстрактное искусство), видя в нём не хобби, а способ расширять реальность.

• Что делать: Регулярно создавать метафоры, истории или арт, осознанно держа суперпозицию смыслов. Делиться ими, чтобы "запутываться" с аудиторией.

• Что будет нужно: Инструменты для творчества (журналы, цифровые холсты вроде Procreate), сообщества (DeviantArt, писательские круги), вдохновение из классики (Библия, Витгенштейн как примеры Логоса).

6. Духовность и философия (экзистенциальное проявление)

• К каким изменениям потянет: Человек увидит язык как священный Логос, потянет к практикам, где слово творит бытие (мантры, молитвы, философские размышления). Уменьшится догматизм религий, вырастет интерес к персонализированной духовности.

• Что делать: Медитировать на словах, создавая личные нарративы (например, "моя жизнь как суперпозиция путей"). Изучать философию языка для инсайтов.

• Что будет нужно: Тексты (Библия, Упанишады, Пенроуз), практики (йога, зен), сообщества для обсуждений (философские кафе).