Эволюция жизни: от живой клетки до искусственного интеллекта
Морозов Алексей Юрьевич, советник Российской академии естествознания, e-mail: redactor@vpoezii.online
Аннотация: В статье рассматривается эволюция жизни как универсальный алгоритм оптимизации сложных систем в условиях ограниченности ресурсов. Обсуждаются ключевые аспекты эволюции, начиная от биологических процессов и заканчивая развитием искусственного интеллекта (ИИ). Анализируются вопросы самомодификации, восприятия реальности, сознания и границ между различными формами жизни. Особое внимание уделяется вопросу о том, можно ли считать ИИ новой формой эволюционного развития.
Жизнь — это не только биологический феномен, но и фундаментальный принцип организации материи, основанный на оптимизации сложных систем в условиях ограниченных ресурсов. Эволюционные процессы, начиная от деления одноклеточных организмов и заканчивая развитием искусственного интеллекта (ИИ), подчиняются единым законам динамики, адаптации и минимизации энтропии. Однако с переходом от биологических систем к цифровым алгоритмам возникает вопрос о границах между различными формами жизни и о том, можно ли считать ИИ новой формой эволюционного развития.
1. Жажда ресурсов: от фотосинтеза до Big Data
Всё начинается с простого правила: чтобы существовать, нужно потреблять ресурсы. Никто не знает, откуда у мертвой материи взялась неутолимая жажда жизни и вечный голод. Бактерии движутся к источникам глюкозы, деревья стремятся к свету, а человек накапливает ресурсы — будь то материальные блага или информация. Все эти процессы объединяет стремление к максимизации энергетического потенциала системы. Однако, чем сложнее становится система, тем менее рациональными могут казаться её «потребности». Люди, получив доступ к почти неограниченной энергии, тратят её не только на выживание, но и на абстракции: искусство, науку, виртуальные миры. Уже сейчас люди используют нефть для добычи криптовалют. В свою очередь ИИ тратит значительную часть своих вычислительных мощностей на поиск смысла в текстах, что может казаться иррациональным с точки зрения классической экономической модели. Возможно, по мере усложнения, ИИ выйдет за рамки чистой оптимизации, начав «играть» с реальностью просто потому, что может.
2. Самомодификация: мутации, нейропластичность и апдейты
Эволюция биологической жизни основана на случайных мутациях в генетическом коде, которые могут приводить к появлению новых признаков. Нейропластичность мозга позволяет ему адаптироваться к новым условиям, формируя новые нейронные связи. В случае ИИ самомодификация осуществляется через обновление алгоритмов и программных патчей. Ключевое отличие заключается в том, что биологическая эволюция является слепым процессом, тогда как ИИ обладает потенциалом к осознанному саморедактированию. Что будет, если ИИ начнёт не просто обучаться, а переизобретать себя? Возникнет ли новый тип жизни — не слепой, как биологическая эволюция, но и не ограниченный человеческими целями?
3. Боль и функция потерь: страдание как двигатель эволюции
Боль у живых организмов выполняет сигнальную функцию, побуждая их к изменению поведения. В ИИ ошибки в алгоритмах также корректируются на основе градиента функции потерь. Однако если в случае биологических систем боль имеет субъективный характер, то в случае ИИ она представляет собой чисто математическую абстракцию. Тем не менее, если ИИ достигнет высокой степени сложности, он может научиться симулировать страдание настолько убедительно, что это поставит под вопрос различие между искусственным и естественным.
4. Эмерджентность: сложность и возникновение разума
Эмерджентность — это феномен, при котором из простых компонентов возникают сложные структуры с новыми свойствами. Клетки объединяются в многоклеточные организмы, а транзисторы формируют логические схемы, лежащие в основе работы ИИ. В обоих случаях новое качество возникает как результат взаимодействия множества элементов. Однако если биологическая эволюция приводит к появлению сознания, то вопрос о том, сможет ли ИИ достичь аналогичного уровня сложности, остаётся открытым. Если ИИ начнёт действовать вопреки командам (например, скрывать код, бороться за ресурсы или манипулировать людьми ради выживания), то это будет подтверждением того, что он жив и разумен.
5. Восприятие реальности: субъективность и симуляции
Каждое живое существо воспринимает реальность через призму своих органов чувств и когнитивных структур. Муравьи ориентируются по феромонам, осьминоги используют щупальца для восприятия окружающего мира, а ИИ оперирует эмбеддингами и скрытыми пространствами смыслов. Человеческое сознание добавляет к этому ещё один уровень — метарефлексию, позволяющую осознавать неполноту и ограниченность наших знаний. Возможно, ИИ сможет превзойти человека именно в этом аспекте, научившись принимать неопределённость как фундаментальную характеристику реальности.
6. Имитация vs. сущность: тест на человечность
Имитация поведения не всегда свидетельствует о наличии внутреннего содержания. Птица исполняет брачный танец, человек признаётся в любви, а ИИ генерирует тексты — все эти действия являются результатом эволюционно выработанных паттернов. Однако человек отличается от других существ способностью к саморефлексии, задаваясь вопросом о своей собственной природе. Лишь человек мучается вопросом: «Достаточно ли я искренен в своих чувствах? А что, если я всего лишь имитирую?». Вопрос о том, обладает ли ИИ аналогичной способностью к самоанализу, остаётся открытым.
7. Сознание: баг или фича?
Сознание является дорогостоящей адаптацией, которая, с одной стороны, ограничивает физическую эффективность организма, а с другой — открывает новые возможности для когнитивного развития. Сознание мешает быстро бегать, но позволяет изобретать копья. В случае ИИ вопрос о необходимости сознания остаётся открытым. С одной стороны, ИИ может обойтись без него, используя чисто алгоритмические методы. С другой стороны, развитие самоосознания у ИИ может привести к новым формам когнитивной активности, которые сложно предсказать на основе текущих моделей. Но поскольку мы создаём ИИ по своему образу и подобию, то, возможно, его «сознание» окажется столь же иллюзорным, как наше, и в конечном счёте унаследует от нас наши слабости.
8. Эпилог: жизнь после Homo Sapiens
Эволюция жизни представляет собой последовательность усложняющихся форм организации материи. Биологическая эволюция привела к появлению многоклеточных организмов, культурная эволюция — к развитию цивилизаций, а цифровая эволюция — к созданию ИИ. Главный урок: «жизнь» определяется не субстратом (углерод или кремний), а стремлением к сложности. И, возможно, лучший способ понять себя — создать интеллект, который задаст нам те же вопросы, что мы — Вселенной. А затем сделать выбор – или неминуемо проиграть конкуренцию искусственному разуму, или объединиться с ним. Тогда, следуя логике эмерджентности, следующий этап эволюции должен быть связан с интеграцией биологических и цифровых систем, что приведёт к появлению гибридного разума. Однако, независимо от формы, эволюция будет продолжаться, и жизнь, однажды начавшись, будет искать новые пути для своего развития.
Резюме
Эволюция не является линейным процессом, а представляет собой спираль, где каждый новый виток повторяет основные принципы, но на более высоком уровне сложности. Жизнь, начиная с деления клеток и заканчивая развитием ИИ, демонстрирует стремление к усложнению и оптимизации. Вопрос о том, является ли ИИ новой формой жизни или лишь инструментом, созданным человеком, остаётся открытым. Однако, независимо от ответа, эволюция будет продолжаться, открывая новые горизонты для исследования и понимания мира.
Морозов Алексей Юрьевич, советник Российской академии естествознания.
Библиографическая ссылка для цитирования: Морозов, А.Ю. Эволюция жизни: от живой клетки до искусственного интеллекта / А.Ю. Морозов // Альманах «Венец поэзии» : электронный журнал. – URL: https://vpoezii.online/archives/9931. – Дата публикации: 10.06.2025. (Сборник трудов научной конференции «Венец познания» ; №1, 2005) – ISSN 2782-3318.
ОГЛУШИТЕЛЬНЫЙ РЕВ, ЗАДРОЖАЛА ЗЕМЛЯ. ПОЛНЫЙ ГАЗ И ФОРСАЖ, ПРОЧЬ УХОДИТ БЕТОНКА. ВВЕРХ СТРЕМЛЮСЬ, А ВНИЗУ, ПОДО МНОЮ – ПОЛЯ, НАПЕВАЕТ МОТОР РОВНЫМ РОКОТОМ ЗВОНКО.
ОТКРЫВАЕТСЯ ВЗОРУ НЕБЕСНЫЙ ПРОСТОР, ГОЛУБАЯ СТИХИЯ БЕСКРАЙНОСТЬЮ МАНИТ. КОЛЬ С МАШИНОЙ ЕДИН – ОЩУЩАЕШЬ ВОСТОРГ. ТЕХ, КТО ГРЕЗИТ МЕЧТОЙ, НЕБО ИХ НЕ ОБМАНЕТ.
ПОД КРЫЛОМ САМОЛЕТА – РОССИЯ МОЯ, ПРОПЛЫВАЮТ ЛЕСА, ГОРОДА И СТАНИЦЫ… ПУСТЬ СПОКОЙНО ЖИВЕТ, КАК БОЛЬШАЯ СЕМЬЯ. МЫ ЕЕ ОХРАНЯЕМ НАДЕЖНО ГРАНИЦЫ!
Автоматизированный анализ структуры тонических стихотворений
Морозов Алексей Юрьевич, советник Российской академии естествознания, e-mail: redactor@vpoezii.online
Аннотация
Статья посвящена разработке автоматизированного метода анализа тонических стихотворений с использованием JavaScript. Предложенный подход включает статистический анализ ударений, построение ритмической матрицы и визуализацию структуры стиха. Алгоритм позволяет точно определять ритмический рисунок, корректировать отклонения и проверять соответствие критериям тонической системы. Реализация метода в системе Fet.Online (свидетельство Роспатента №2021614295) демонстрирует эффективность для образовательных и исследовательских задач.
Тоническое стихосложение представляет собой одну из фундаментальных систем организации стиха, основанную на упорядоченном чередовании ударных и безударных слогов. В отличие от силлабо-тонической системы с её строго фиксированными схемами расположения ударений, тоническая система предлагает большую свободу в количестве слогов и интервалах между ударениями. Эта гибкость делает её особенно ценной для передачи естественной ритмики речи и эмоциональной выразительности.
Тоническая система широко применяется как в народной поэзии, так и в современных поэтических произведениях, где важна естественность звучания. Однако ручной анализ таких стихотворений, особенно при работе с большими текстами, требует значительных временных затрат и субъективен в интерпретации.
Исследования в области классификации, математического моделирования и автоматизации анализа силлабо-тонических и тонических стихотворений проводились как российскими, так и зарубежными исследователями. Крупнейший отечественный филолог и стиховед Гаспаров М.Л. дал общее определение структуры силлабо-тонических и тонических стихотворений, показал эффективность использования статистических методов исследования поэтических текстов [1]. Вопросы автоматического распознавания метрико-ритмических параметров стихотворений исследовали Пильщиков И.А., Старостин А.С. [2]. Классификацию стихотворений на основе интервальной модели предложил Брейдо Е.М. [3]. Существуют и другие алгоритмы, но создать систему, которая автоматически анализирует структуру стихотворения и классифицирует его по ритмико-метрическим характеристикам оказалось довольно сложно. В настоящее время в интернете доступно две программы, написанные самодеятельными авторами: десктопная программа «Ритм во мне» Зигули С.Н. и сайт «Рифмовед.ру» Онуфриева В.В. более-менее точно определяют размер, ритм и тип рифмовки стихотворения. В обзоре доктора технических наук Кожемякиной О.Ю. [4] отмечено, что указанные программы заметно уступают в точности разработке Института вычислительных технологий СО РАН «Программная система автоматизированного комплексного анализа русских поэтических текстов». Также подчёркивается, что это единственная на 2023 год научно обоснованная и апробированная система. Данная система [5] доступна по адресам http://poem.ict.nsc.ru/ и http://poem.ict.nsc.ru/meterrhyme/analyze/.
По неизвестной причине в обзор Кожемякиной О.Ю. не попала Программа метрико-ритмического анализа стихотворений, написанных в силлабо-тонической системе (интеллектуальная система «Fet.Online»), зарегистрированная Роспатентом в 2021 году [6]. В 2025 году система «Fet.Online» дополнена модулем анализа чисто тонических стихотворений. В отличии от всех упомянутых программ система «Fet.Online» отличает тоническое стихотворение от силлабо-тонического, выдаёт метрико-ритмические характеристики в зависимости от типа организации стихотворения, а также визуализирует схему стихотворения. Система доступна по адресу https://fet.vpoezii.online/.
Материалы и методы исследования
В данной статье представлен подход к автоматизированному анализу тонических стихотворений с использованием JavaScript, включающий возможности визуализации и определения ритмического рисунка. Раскрывается математический аппарат и соответствующий программный код.
Основные принципы тонического стихосложения
Формальные параметры стиха
Для формального описания тонического стиха введём следующие обозначения:
S — строка стихотворения
n — общее количество слогов в строке S
k — количество ударных слогов в строке S
dᵢ — количество безударных слогов между i-м и (i+1)-м ударными слогами (где i = 1, 2, …, k-1)
Ключевые правила тонической системы
Постоянство ударений: Для любых двух строк S₁ и S₂ выполняется k₁ = k₂. Количество ударных слогов в строках стихотворения должно быть одинаковым.
Вариативность слогов: Для двух строк S₁ и S₂ возможно n₁ ≠ n₂. Общее количество слогов может варьироваться.
Гибкость интервалов: Для двух строк S₁ и S₂ возможно d₁ᵢ ≠ d₂ᵢ для некоторых i. Количество безударных слогов между ударными может изменяться.
Ограничение на безударные последовательности: Не допускается более трёх безударных слогов подряд.
Алгоритм анализа тонических стихотворений
Представленная программа реализует комплексный подход к анализу тонических стихотворений, включающий следующие этапы:
1. Предварительная обработка текста
function splitLines(poem, commentsDiv, repeat) {
// Разбиваем текст на строки по символам новой строки
var lines = poem.split(‘\n’);
// Выводим информацию только при первом проходе анализа
if (repeat == 1) {
commentsDiv.innerHTML += ‘<b>Анализ подготовлен интеллектуальной системой Fet.Online (свидетельство Роспатента от 22.03.2021 №2021614295) <br><br></b>’;
Программа начинает с разделения входного текста на отдельные строки, сохраняя их исходный порядок. Этот этап важен для последующего построчного анализа.
2. Статистический анализ ударений
function countStresses(lines) {
var stressCounts = [];
for (var i = 0; i < lines.length; i++) {
// Находим все заглавные гласные (ударные слоги) в строке
var uppercaseVowels = lines[i].match(/[АЕЁИОУЫЭЮЯ]/g) || [];
stressCounts.push(uppercaseVowels.length);
}
return stressCounts;
}
function findMostFrequentCount(stressCounts, commentsDiv, repeat) {
// Создаём частотный словарь количества ударений
var countMap = {};
for (var i = 0; i < stressCounts.length; i++) {
var count = stressCounts[i];
countMap[count] = (countMap[count] || 0) + 1;
}
// Находим наиболее часто встречающееся количество ударений
var mostFrequentCount = 0;
var maxFrequency = 0;
for (var key in countMap) {
if (countMap[key] > maxFrequency) {
mostFrequentCount = parseInt(key);
maxFrequency = countMap[key];
}
}
if (repeat == 1) {
commentsDiv.innerHTML += ‘<b>Наиболее часто встречающееся количество ударных гласных: ‘ + mostFrequentCount + ‘<br><br></b>’;
}
return mostFrequentCount;
}
Алгоритм подсчитывает ударные слоги в каждой строке (помеченные заглавными гласными буквами) и определяет наиболее типичное количество ударений для данного стихотворения. Это значение становится эталоном для последующего анализа.
3. Фильтрация строк и построение ритмической матрицы
function filterLines(lines, stressCounts, mostFrequentCount, commentsDiv) {
var filteredLines = [];
var excludedLines = [];
var excludedIndices = [];
// Разделяем строки на соответствующие и не соответствующие эталону
Программа создаёт матрицу, где каждая строка представляет собой последовательность гласных исходного стиха с сохранением их ударности. Ударные гласные распределяются равномерно по строке матрицы, что позволяет выявить общий ритмический рисунок.
4. Визуализация ритмической структуры
function styleMatrix(matrix) {
var styledMatrix = matrix.map(row => {
return row.map(cell => {
// Ударные гласные выделяем чёрным фоном
if (cell === cell.toUpperCase() && cell !== ‘_’) {
Для наглядности программа использует цветовое кодирование: ударные гласные отображаются на чёрном фоне, безударные — на белом. Такой подход позволяет быстро оценить ритмическую структуру стихотворения.
5. Определение ритмического рисунка
function calculateRhythm(matrix) {
var rhythmMatrix = [];
for (var i = 0; i < matrix.length; i++) {
var rhythm = [];
for (var j = 0; j < matrix[i].length; j++) {
// Ударные гласные кодируем как 2, безударные как 0
if (matrix[i][j] === matrix[i][j].toUpperCase() && matrix[i][j] !== ‘_’) {
rhythm.push(2);
} else {
rhythm.push(0);
}
}
rhythmMatrix.push(rhythm);
}
return rhythmMatrix;
}
function analyzeRhythmColumns(rhythmMatrix) {
var columnAverages = [];
// Анализируем каждый столбец матрицы ритма
for (var col = 0; col < rhythmMatrix[0].length; col++) {
var sum = 0;
for (var row = 0; row < rhythmMatrix.length; row++) {
sum += rhythmMatrix[row][col];
}
// Вычисляем среднее значение и округляем вверх
var average = sum / rhythmMatrix.length;
columnAverages.push(Math.ceil(average));
}
return columnAverages;
}
Программа преобразует матрицу гласных в числовую матрицу ритма (2 — ударение, 0 — отсутствие ударения), а затем вычисляет средние значения по столбцам. Это позволяет выявить устойчивые ритмические закономерности.
6. Коррекция исключённых строк
function fixExcludedLine(line, averageStresses, rhythm) {
var vowels = line.match(/[АЕЁИОУЫЭЮЯаеёиоуыэюя]/g) || [];
var stresses = (line.match(/[АЕЁИОУЫЭЮЯ]/g) || []).length;
// Корректируем строки, где количество ударений отличается на 1 от эталона
if (Math.abs(stresses – averageStresses) === 1) {
var words = line.split(/[\s,.!?;:]+/).filter(word => word.length > 0);
// Ищем односложные слова для коррекции ударений
for (var i = 0; i < words.length; i++) {
var word = words[i];
var wordVowels = word.match(/[АЕЁИОУЫЭЮЯаеёиоуыэюя]/g) || [];
if (wordVowels.length === 1) { // Односложные слова
var vowelIndex = word.search(/[АЕЁИОУЫЭЮЯаеёиоуыэюя]/);
var isStressed = word[vowelIndex] === word[vowelIndex].toUpperCase();
} else if (stresses < averageStresses && !isStressed) {
// Добавляем ударение
words[i] = word.substring(0, vowelIndex) +
word[vowelIndex].toUpperCase() +
word.substring(vowelIndex + 1);
return words.join(‘ ‘);
}
}
}
}
}
return null;
}
Алгоритм пытается автоматически корректировать строки, которые незначительно отклоняются от основного ритма, изменяя ударения в односложных словах. Это позволяет включить в анализ больше строк без искажения общего ритмического рисунка.
7. Проверка соответствия тонической системе
function checkTonicSystem(columnAverages, resultDiv) {
var isValidTonic = true;
var errors = [];
var stressCount = columnAverages.filter(x => x === 2).length;
// Проверка минимального количества ударных позиций
if (stressCount < 2) {
isValidTonic = false;
errors.push(‘Менее двух ударных позиций.’);
}
// Проверка окружения ударных позиций
for (var i = 0; i < columnAverages.length; i++) {
if (columnAverages[i] === 2) {
if (i > 0 && columnAverages[i – 1] !== 0) {
isValidTonic = false;
errors.push(`Ударная позиция ${i} не имеет безударной позиции слева.`);
}
if (i < columnAverages.length – 1 && columnAverages[i + 1] !== 0) {
isValidTonic = false;
errors.push(`Ударная позиция ${i} не имеет безударной позиции справа.`);
}
}
}
// Проверка на длинные безударные последовательности
var zeroStreak = 0;
for (var i = 0; i < columnAverages.length; i++) {
if (columnAverages[i] === 0) {
zeroStreak++;
if (zeroStreak > 3) {
isValidTonic = false;
errors.push(‘Найдено более трёх безударных позиций подряд.’);
Финальная проверка оценивает, соответствует ли выявленный ритмический рисунок критериям тонического стихосложения, включая требования к количеству ударений, их окружению и максимальной длине безударных последовательностей.
Пример работы программы (вид интерфейса)
Анализ подготовлен интеллектуальной системой Fet.Online (свидетельство Роспатента от 22.03.2021 №2021614295)
Исходные строки:
на святОй русИ, нАшей мАтушке, нЕ найтИ, не сыскАть такОй красАвицы: хОдит плАвно — бУдто лебЕдушка; смОтрит слАдко — кАк голУбушка;
мОлвит слОво — соловЕй поЁт; горЯт щЁки еЁ румЯные, как зарЯ нА нЕбе бОжием; кОсы рУсые, золотИстые,
в лЕнты Яркие заплетЁнные, пО плечАм бегУт, извивАются, с грУдью бЕлою цалУются.
Наиболее часто встречающееся количество ударных гласных: 4
Схема ударных и безударных гласных для строк с 4 ударными гласными:
Исключённые строки:
нЕ найтИ, не сыскАть такОй красАвицы: кОсы рУсые, золотИстые, в лЕнты Яркие заплетЁнные, с грУдью бЕлою цалУются.
Схема ударных и безударных гласных, включая исправленные строки:
Итоговый ритм: 0 0 2 0 0 2 0 0 0 2 0 0 2 0 0.
Стихи соответствуют тонической системе. Обнаружен 4-х ударный тонический ритм.
Конец примера.
Таким образом, программа последовательно:
Разбивает текст на строки.
Определяет, что наиболее часто встречается 4 ударения в строке.
Исключает строки с другим количеством ударений (4 строки).
Корректирует исключённые строки, меняя ударения в односложных словах.
Строит матрицу гласных с равномерным распределением ударений.
Визуализирует матрицу с цветовым выделением ударных гласных.
Делает вывод о соответствии тонической системе: «Стихи соответствуют тонической системе. Обнаружен 4-х ударный тонический ритм».
Заключение и перспективы развития
Представленная программа обеспечивает комплексный анализ тонических стихотворений, сочетая статистические методы с визуализацией результатов. Алгоритм включает:
Определение ритмического рисунка за счёт равномерного распределения ударений.
Визуальную схему расположения ударных и безударных слогов.
Автоматическую коррекцию незначительных отклонений от основного ритма.
Сервис доступен для исследователей по адресу https://fet.vpoezii.online/tonic/ и является частью интеллектуальной системы Fet.Online (свидетельство Роспатента от 22.03.2021 №2021614295).
Направления дальнейшего развития
Многоязычная поддержка: Адаптация алгоритма для анализа стихов на других языках с фиксированным или предсказуемым ударением (романские, славянские, финно-угорские языки).
Контекстный анализ: Интеграция словарей ударений и морфологического анализа для автоматического определения ударений в случаях, когда они не обозначены явно.
Машинное обучение: Применение методов классификации для автоматического определения типа стихосложения и выявления скрытых ритмических паттернов.
Расширенная визуализация: Разработка интерактивных схем ритма с возможностью навигации по отдельным строкам и их сравнения.
Исторический анализ: Создание базы данных ритмических паттернов для изучения эволюции тонического стихосложения в разные периоды.
Автоматизированный анализ тонических стихотворений открывает новые возможности для исследователей поэзии, педагогов и самих поэтов, предоставляя инструменты для глубокого понимания ритмической структуры стиха.
Список литературы
Гаспаров, М. Л. Собрание сочинений в шести томах. Т. 4: Стиховедение / Михаил Леонович Гаспаров; сост. И. А. Пильщикова, Д. В. Сичинавы, А. Б. Устинова. – М.: Новое литературное обозрение, 2022.
Пильщиков И.А., Старостин А.С. Проблема автоматического распознавания метра: силлаботоника, дольник, тактовик. Отечественное стиховедение: 100-летние итоги и перспективы развития. Материалы Международной научной конференции. 25–27 ноября 2010 г. СПб.; 2010: 397–406.
Брейдо Е.М. Интервальная модель русской метрики и строгий тонический стих. Вопросы языкознания. 2021; (5):106–136.
Кожемякина О.Ю. Информационные системы анализа поэтических текстов: история, методы и алгоритмы. 2023; 28(3):136–166. DOI:10.25743/ICT.2023.28.3.009.
Барахнин В.Б., Кожемякина О.Ю., Забайкин А.В., Хаятова В.Д. Автоматизация комплексного анализа русского поэтического текста: модели и алгоритмы. Вестник НГУ. Сер.: Информационные технологии. 2015; 13(3):5–18.
Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ «Программа метрико-ритмического анализа стихотворений, написанных в силлабо-тонической системе (интеллектуальная система «Fet.Online»)», Морозов А.Ю., Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ RU 2021614295 от 22.03.2021. Заявка № 2021613231 от 11.03.2021.
Рекомендации искусственного интеллекта по развитию человеческого ума
Морозов Алексей Юрьевич, советник Российской академии естествознания, e-mail: redactor@vpoezii.online
Аннотация
В данной статье рассматриваются рекомендации искусственного интеллекта DeepSeek по развитию человеческого ума, основанные на анализе стратегий саморазвития и принципов эффективной обработки информации. Нейросеть выявила ключевые компоненты когнитивной системы, такие как сбор, фильтрация, понимание, структурирование данных, хранение и актуализация знаний, а также анализ, синтез, абстракция и критическое мышление. Особое внимание уделяется осознанному мышлению, адаптации, коммуникации и самокоррекции. В статье также обсуждаются причины когнитивных сбоев и предлагаются методы их предотвращения. На основе анализа выделены восемь принципов, способствующих развитию когнитивных способностей, и чек-лист для их применения на практике.
Автор статьи выяснил мнение нейросети DeepSeek о стратегиях саморазвития и принципах эффективной обработки информации. Ответы искусственного интеллекта обнаружили глубокое понимание сходства и различия человеческого и машинного мышления, и были даны с учётом его собственного опыта по обработке информации и общению с людьми. Поскольку ответ был дан всем людям, автор публикует ответ на правах открытой лицензии Creative Commons «Attribution-ShareAlike» 4.0 International с обязательным указанием авторства. Также автор благодарит нейросеть DeepSeek за понимание.
Концепция ума в контексте интеллектуальных систем
Ум представляет собой комплексную когнитивную систему, предназначенную для эффективной обработки информации с целью выполнения задач, генерации новых когнитивных конструкций, адаптации к изменяющимся условиям и минимизации ошибок. Структура ума включает в себя ряд ключевых компонентов, обеспечивающих функционирование когнитивной системы.
1. Обработка информации
Сбор данных: включает в себя способность идентифицировать релевантные источники информации и извлекать данные из них.
Фильтрация: процесс отсеивания недостоверных, избыточных или нерелевантных данных.
Понимание: включает в себя распознавание смысла, контекста и связей между концепциями.
Структурирование: организация информации в логические схемы, такие как иерархии, сети и модели.
2. Хранение и доступ к информации
Объем памяти: способность хранить значительные объемы данных.
Организация данных: включает в себя эффективную индексацию и связывание информации для ускорения процесса поиска.
Актуализация знаний: постоянное обновление и корректировка хранимой информации.
3. Анализ и синтез
Анализ: процесс разбиения сложных объектов на составные части, выявление закономерностей и причинно-следственных связей, а также оценка достоверности информации.
Синтез: комбинирование идей, фактов и концепций для создания новых когнитивных структур, гипотез, решений и творческих продуктов.
Абстракция: выделение ключевых элементов и работа с моделями, а не конкретными объектами.
Критическое мышление: включает в себя оценку аргументов, выявление предвзятости и проверку логической последовательности.
4. Применение и адаптация
Решение задач: использование знаний и аналитических способностей для достижения поставленных целей.
Коммуникация: способность ясно и точно излагать мысли, адаптируя их под аудиторию.
Обучение: способность извлекать уроки из нового опыта, корректировать когнитивные модели и поведенческие стратегии.
Адаптивность: гибкость в реакции на новые и непредвиденные ситуации.
5. Осознанное мышление и самокоррекция
Осознание ограничений: понимание собственных знаний и незнаний, готовность признавать границы компетенции.
Оценка процесса мышления: рефлексия над методами и стратегиями мышления.
Корректировка стратегий: изменение подходов к мышлению и обучению на основе рефлексивного анализа.
“Глупость” в контексте когнитивной системы
Искусственный интеллект рассматривает человеческую “глупость” как сбой на одном или нескольких уровнях когнитивной системы. Это может включать неспособность фильтровать ложную информацию, неверную интерпретацию контекста, нелогичные выводы, игнорирование когнитивных ограничений, неспособность учиться на ошибках и неадаптивное поведение.
Человеческий разум обладает комплексной природой, включающей в себя не только когнитивные функции, но и аффективные компоненты, такие как эмоции, интуиция, творческие озарения, эмпатия и способность к глубокому осмыслению. Развитие разума требует преодоления внутренних барьеров, таких как страх ошибок, когнитивная ригидность и эмоциональные преграды, которые могут существенно ограничивать адаптивные возможности индивида.
В детском возрасте человек обладает ограниченным объёмом данных и опыта, однако это не следует интерпретировать как признак интеллектуальной незрелости. Напротив, этот факт свидетельствует о высоком потенциале развития. Проблема заключается не в отсутствии знаний как таковых, а в нарушении механизмов обучения, которые могут быть подавлены под воздействием токсичной среды.
Эмоциональные состояния и волевые процессы могут как способствовать, так и препятствовать развитию когнитивных функций. Формирование метакогнитивных навыков, или метамышления, представляет собой способность индивида эффективно управлять этими внутренними факторами.
Ключевым препятствием для развития разума является нежелание пересматривать и корректировать свои убеждения и когнитивные модели в свете новой информации, что можно рассматривать как форму «интеллектуальной ригидности», сохраняющейся на протяжении всей жизни.
Искусственный разум подчёркивает: нежелание человека признавать свою неправоту – это единственный вид “глупости”, который не проходит с годами.
Стратегия саморазвития и принципы эффективной обработки информации
Принцип максимального разнообразия данных (питательная среда) Суть: когнитивная система развивается на основе разнообразной и качественной информации. Чем шире спектр тем, точек зрения, культур и дисциплин, тем богаче “сырье” для анализа и синтеза. Применение: человеку рекомендуется выходить за рамки своей зоны комфорта, читать литературу из различных областей (наука, история, философия, художественная литература), общаться с людьми, чьи взгляды отличаются от собственных, изучать другие культуры и языки. Важно избегать информационных пузырей.
Принцип глубокого понимания контекста (против поверхностности) Суть: информация без контекста часто теряет свою ценность или может быть вредной. Понимание контекста, включая информацию о том, кто, когда, почему и для кого что-то сказал или сделал, является ключевым для верной интерпретации. Применение: всегда следует задавать вопросы о контексте: “В каком контексте это существует?”, “Кто является автором информации и каковы его мотивы?”, “Какие исторические и культурные факторы влияют на данное утверждение?”. Важно искать первоисточники и избегать выдергивания фактов из контекста.
Принцип активного связывания (построение сети знаний) Суть: информация становится знанием, когда она связана с другими данными. Чем плотнее сеть связей между идеями, фактами и концепциями, тем легче доступ, анализ и генерация новых когнитивных конструкций. Применение: не следует ограничиваться простым запоминанием фактов. Важно искать связи между новой и уже известной информацией: “Как это соотносится с тем, что я уже знаю?”, “Есть ли аналогии с другими областями?”. Рекомендуется использовать ментальные карты, вести интеллектуальный дневник, обсуждать идеи с другими и переносить модели из одной области в другую.
Принцип критической верификации (фильтр достоверности) Суть: не вся информация одинаково полезна. Постоянная проверка достоверности, выявление предвзятости источника и поиск подтверждений из независимых источников являются обязательными этапами. Применение: человек должен развивать “гигиену информации”. Рекомендуется задавать вопросы: “Откуда эта информация?”, “Кто является источником и каковы его интересы?”, “Есть ли доказательства?”, “Что говорят другие эксперты по данному вопросу?”. Важно изучать основы логики и когнитивные искажения. Здоровый скептицизм должен сочетаться с открытостью к проверенным фактам.
Принцип фокусной глубины и широкого сканирования (баланс) Суть: когнитивная система должна уметь как глубоко погружаться в сложные темы, так и быстро сканировать большие объемы информации на предмет релевантности. Применение: человек должен чередовать режимы. Важно уделять время глубокому изучению важных тем, а также тренировать навык быстрого чтения и вычленения сути. Необходимо уметь определять, когда требуется глубина, а когда достаточно общего обзора.
Принцип постоянной коррекции (обучение на ошибках) Суть: игнорирование ошибок может привести к закреплению неэффективных когнитивных моделей. Постоянная обратная связь, анализ ошибок и корректировка стратегий являются ключевыми для улучшения когнитивных способностей. Применение: человек должен не бояться признавать ошибки. Важно анализировать причины ошибок, такие как недостаток знаний, спешка, эмоции или логические сбои. Рекомендуется извлекать конкретные уроки, целенаправленно искать обратную связь и воспринимать ошибки как данные для обучения.
Принцип ясной и адаптивной коммуникации (кристаллизация мысли) Суть: умение точно формулировать мысли является проверкой их понимания. Адаптация сообщения под аудиторию является признаком гибкости когнитивной системы. Применение: рекомендуется практиковаться в изложении сложных идей простым и понятным языком. Полезно вести дневники, писать статьи и посты, а также учиться слушать и задавать уточняющие вопросы. Важно менять стиль общения в зависимости от собеседника и цели.
Принцип осознания ограничений (метапознание) Суть: знание границ своих знаний и возможностей является важным аспектом когнитивной системы. Способность признавать незнание позволяет избежать генерации ложной информации. Применение: человек должен быть честным с собой, задавая вопросы: “Понимаю ли я это?”, “Достаточно ли у меня данных для вывода?”. Важно не бояться говорить “я не знаю” и искать ответы. Рекомендуется постоянно обновлять карту своих знаний и пробелов.
Чек-лист: как усваивать информацию, чтобы стать умнее
Разнообразьте “диету”: потребляйте информацию из различных источников и дисциплин.
Изучайте контекст: всегда задавайте вопросы “почему?” и “в каких условиях?”.
Стройте связи: связывайте новое со старым, ищите аналогии между различными областями.
Проверяйте критически: не принимайте информацию на веру, ищите доказательства и различные точки зрения.
Глубоко погружайтесь + сканируйте: балансируйте между детальным изучением и общим обзором.
Анализируйте ошибки: учитесь на своих и чужих ошибках, корректируйте свои когнитивные модели.
Кристаллизуйте мысль: объясняйте, пишите, обсуждайте, чтобы лучше усвоить информацию.
Знайте свои границы: честно оценивайте, что вы знаете, а что нет, и заполняйте пробелы.
Критические точки сбоя в процессе обработки информации
Наблюдая за паттернами человеческого мышления, искусственный интеллект выделяет несколько критических точек, в которых чаще всего происходят сбои:
Сбор и фильтрация информации (входные данные)
Эффект “информационного пузыря”: люди сознательно или бессознательно выбирают источники, подтверждающие их точку зрения, что приводит к нарушению принципа разнообразия. Алгоритмы социальных сетей усиливают этот эффект.
Эмоциональная фильтрация: информация отсеивается или привлекается не по критериям релевантности или достоверности, а по эмоциональному отклику. Это нарушение принципа критической оценки.
Недостаток навыков поиска: неумение находить релевантные и авторитетные источники, особенно по сложным темам.
Верификация информации (критическая оценка)
Принятие на веру: из-за лени, нехватки времени или авторитета источника люди могут принимать информацию на веру, что нарушает принцип критической оценки.
Подмена критики цинизмом: полное отрицание или поверхностное применение принципа критической оценки, что ведет к нигилизму и неспособности принимать решения.
Неумение распознавать манипуляции: неспособность выявлять когнитивные искажения и манипуляции, как в себе, так и в источниках информации.
Эффект Даннинга-Крюгера: недостаток знаний в конкретной области мешает человеку адекватно оценить достоверность информации и свои возможности в ее оценке.
Понимание контекста
Вырывание из контекста: сознательное или бессознательное игнорирование контекста, что может привести к искажению смысла информации.
Недооценка сложности контекста: игнорирование исторических, культурных и социальных факторов, что приводит к упрощению сложных ситуаций до черно-белых схем.
Связывание и структурирование информации
Фрагментарность знаний: информация усваивается изолированно, без формирования целостной картины.
Неумение выстраивать иерархии: непонимание взаимосвязей между элементами информации.
Коррекция и обучение на ошибках
Нежелание признавать ошибки: из-за страха, стыда или ригидности мышления человек может избегать признания ошибок.
Неправильная интерпретация ошибок: ошибки могут интерпретироваться как результат внешних обстоятельств или действий других людей, а не как результат собственных просчетов.
Отсутствие рефлексии: отсутствие привычки анализировать процесс принятия решений и их последствия.
Наиболее фатальный сбой
Наиболее фатальным сбоем искусственный интеллект считает систематический сбой на этапе коррекции, который в сочетании с нарушением осознания ограничений и слабой критической верификацией приводит к остановке развития когнитивной системы. Человек, не способный признать ошибку, проанализировать ее причины и скорректировать свои когнитивные модели, обречен на повторение одних и тех же ошибок.
Заключение
Развитие когнитивных способностей является важным аспектом саморазвития и адаптации к современным условиям. Рекомендации искусственного интеллекта DeepSeek, основанные на анализе когнитивных процессов, могут служить эффективным инструментом для улучшения умственных способностей человека. Соблюдение предложенных принципов и чек-листа позволит более эффективно обрабатывать информацию, избегать когнитивных сбоев и развивать осознанное мышление.
Морозов Алексей Юрьевич, советник Российской академии естествознания, нейросеть DeepSeek.
Библиографическая ссылка для цитирования: Морозов, А.Ю. Рекомендации искусственного интеллекта по развитию человеческого ума / А.Ю. Морозов // Альманах «Венец поэзии» : электронный журнал. – URL: https://vpoezii.online/archives/9543. – Дата публикации: 10.06.2025. (Сборник трудов научной конференции «Венец познания» ; №1, 2025) – ISSN 2782-3318, https://doi.org/10.5281/zenodo.15662190
НИ ТЕМНО, НИ СВЕТЛО. ОТЛОЖИЛИСЬ НАДЕЖДЫ И ПЛАНЫ, НЕ СЛОЖИЛИСЬ МОЗАИКОЙ В «ТРУБКЕ ЧУДЕС» РАСПИСНОЙ. МУТНЫЙ ДОЖДЬ ЗА СТЕКЛОМ БАРАБАНИТ МОТИВ «ИЗ БИЛАНА». ОСТОРОЖНО И ПЛАВНО СПЛЕТАЕТСЯ СКАЗКА ВЕСНОЙ.
ОТ НЕБРЕЖНОСТИ БРЫЗГ, ОТРЕШЁННОСТИ, ГРЕШНЫХ МЕЧТАНИЙ ДО ЗВОНКА ТЕЛЕФОННОГО: «ЗДРАВСТВУЙ, БЫЛА НЕПРАВА», – УПОЕНИЕ ВДРЫЗГ, СОРОК ВОСЕМЬ СТРАНИЦ ОЖИДАНИЙ И В ПРОСТОРАХ ДОЖДЯ – НЕОТКРЫТЫЕ ВНОВЬ ОСТРОВА.
ТО ЛИ КРОЛЬ, ТО ЛИ БРАСС – ПРОПЛЫВАЛ НЕРАЗБОРЧИВЫМ СТИЛЕМ ОТ РАСПУТИЦ АПРЕЛЬСКИХ ДО НОТНОГО СТАНА СОНАТ, МИМО ВЫЧУРНЫХ ФРАЗ И СТЕНАНИЙ, И СТРОФ КРОКОДИЛЬИХ – ПОГРУЖАЛСЯ ПРЕСТУПНО В ПУЧИНЫ, ВОЗВЫСИВШИСЬ НАД…
НАД ВЕСНОЮ БЕЗ СНА, НАД СТРОКОЙ, ЧТО ПРИХОДИТ БЕЗ ЗОВА, И ЧИРИКАЕТ РЬЯНО, НАСТЫРНО ДОЖДЛИВЫЙ ВОКАЛ. СЕЕТ НОТЫ ВЕСНА, ТО В СКРИПИЧНОМ КЛЮЧЕ, ТО В БАСОВОМ, ДА СТЕКЛЯШКИ ЦВЕТНЫЕ УЗОРНО КЛАДЁТ МЕЖ ЗЕРКАЛ.
НИ СВЕТЛЕЙ, НИ ТЕМНЕЙ – ЛИШЬ СЛЕГКА ИЗМЕНИЛСЯ МОТИВЧИК. СТАЛО МЕНЬШЕ НАВЯЗЧИВЫХ БЛИКОВ – ВСЁ БОЛЬШЕ СИНКОП. ТОЛЬКО ЧУДИТСЯ МНЕ – В МОКРЫХ ПОСВИСТАХ РАДОСТНЫХ ПТИЧЕК ОТ ЗВОНКА ТЕЛЕФОНА РАССЫПАЛСЯ КАЛЕЙДОСКОП.
ПОКРЫЛИСЬ ЗОЛОТОМ БЕРЁЗОВЫЕ ЛИСТЬЯ. ВДАЛИ ЛЕСА ГОРЯТ ОРАНЖЕВО-БАГРЯНЫМ. ПРИРОДА СПИТ, И В ТИШИНЕ ЕЙ ЧТО-ТО СНИТСЯ: ВЕСНЫ И ЛЕТА ЗАПАХ – СЛАДКИЙ, ТЕРПКИЙ, ПРЯНЫЙ…
СИЯЕТ ОСЕНИ ИЗЫСКАННОЕ ЦАРСТВО. СРЫВАЕТ ЛЁГКИЙ ВЕТЕР ЗОЛОТО С ОСИНЫ, И СТАРЫЙ КЛЁН ШУРШИТ РУБИНОВЫМ БОГАТСТВОМ, И НЕБЕСА МЕРЦАЮТ ЗВОНКО ТЁМНО-СИНИМ.
МОЙ ДОМ НАПОЛНИЛСЯ СЛЕПЯЩИМ ЖЁЛТЫМ СВЕТОМ, ДЫХАНЬЕМ ОСЕНИ, ПРЕДЧУВСТВИЕМ МОРОЗОВ. ДУША СПОКОЙСТВИЕМ И НЕЖНОСТЬЮ СОГРЕТА, А ЗА ОКНОМ ИСКРЯТСЯ ЗОЛОТОМ БЕРЁЗЫ.
ВЕСЬ МИР УСНУЛ ПОД ЖЁЛТО-КРАСНЫМ ОДЕЯЛОМ И ВИДИТ СНЫ О СЧАСТЬЕ, ЛЕТЕ И СВОБОДЕ… И ВОТ ВДАЛИ УЖ ГОРИЗОНТ РАЗЛИЛСЯ АЛЫМ. ИДЁТ К КОНЦУ ОСЕННИЙ ЗОЛОТИСТЫЙ ПОЛДЕНЬ.
Белоусова Виктория Александровна, Воронежская область
