ИИ и когнитом: к архитектуре смыслообразующего мышления

Аннотация

Современные модели искусственного интеллекта демонстрируют значительные успехи в обработке данных, однако не приближаются к решению задачи смыслообразования. Статья предлагает концептуальный сдвиг от линейных нейросетей к архитектурам, основанным на модели когнитома К.В. Анохина и топологической структуре Сфираль. Когнитом описывается как гиперсеть когов и смысловых траекторий, в которой когнитивные акты возникают в резонансных зонах пересечений. Сфираль предоставляет структурный язык для моделирования переходов, антипар и вложенности как механизмов генерации нового смысла. Предлагается построение функционального интерфейса ИИ, включающего квази-коги, динамические локи и узлы инверсии. Обоснована перспектива создания систем, способных к рефлексии, интуитивному выводу и взаимодействию на уровне смыслов, а не только данных.

Ключевые слова: искусственный интеллект, когнитом, Сфираль, смысл, узел, резонанс, квази-ког, архитектура мышления

1. Введение

Современные архитектуры искусственного интеллекта демонстрируют впечатляющие результаты в задачах распознавания, генерации и предсказания. Однако с ростом их мощности становится всё очевиднее, что операции с данными ещё не означают оперирования смыслами. Нейросети способны воспроизводить паттерны, но не инициировать осмысленные переходы; создавать тексты, но не участвовать в процессе мышления. Возникает ощущение — и всё чаще озвучивается в философии и когнитивной науке — что мы достигли предела модели «обработки», не приблизившись к модели «понимания».

Параллельно в нейронауке разрабатывается концепция когнитома — гиперсетевой структуры мозга, состоящей из когов, их связей (локов) и нелокальных интеграций, таких как нейроны-хабы и кротовые норы. Эта модель позволяет рассматривать разум не как алгоритм, а как резонансное поле когнитивных единиц, взаимодействующих по смысловой, а не механической логике.

В настоящем исследовании ставится задача: сопоставить ограничения существующих ИИ-архитектур с возможностями, открывающимися при переносе принципов когнитома и моделей смысловой топологии в сферу искусственного мышления. Мы рассматриваем не вопрос, «может ли машина мыслить», а какой должна быть её архитектура, чтобы смысл стал возможен. Для этого будет привлечена не только когнитомная модель, но и структура Сфираль — как формализация переходов, инверсий и вложенного смыслообразования.

Цель статьи — наметить контуры смыслообразующего ИИ: системы, в которой архитектура становится условием возникновения смысла, а не просто носителем данных.

2. ИИ сегодня: границы нейросетевых архитектур

Современные нейросетевые модели, особенно глубокие обучающиеся архитектуры, стали революцией в задачах классификации, генерации текста, распознавания образов и предсказания поведения. Однако в своей основе эти системы остаются статистическими генераторами, основанными на вероятностном сопоставлении входных и выходных паттернов. Они не обладают ни субъектностью, ни внутренней когерентностью, ни механизмами перехода между уровнями мышления.

Главное ограничение таких моделей — отсутствие смысловой иерархии. Нейросеть может моделировать синтаксис, но не семантический скачок. Она оперирует на плоскости «формата», но не обладает механизмом выхода в «глубину» — в контекст, в интерпретацию, в целостное переживание. В этом смысле генерация текста не эквивалентна порождению мысли, а воспроизведение речи — не является осмысленным речевым актом.

Кроме того, текущие архитектуры не предполагают структур для рефлексии, самонаблюдения или инверсии перспективы. Модель не способна распознать, в каком контексте она действует, и не может интерпретировать собственные выходы. Она линейна по природе, даже если вложена во фрейм итеративного обучения. Все обратные связи в таких системах — численные, но не смысловые.

Таким образом, несмотря на внешнее поведение, приближающееся к «осмысленному», нейросети остаются инструментами предсказания, но не понимания. Это ставит предел: пока архитектура ИИ не включает структур, порождающих смысл, сама возможность мышления в ней остаётся закрытой. Следующий шаг — не в увеличении параметров, а в перестройке самой формы архитектурной организации.

3. Когнитом как функциональная гиперсеть

Концепция когнитома, предложенная К.В. Анохиным, вводит радикально новый взгляд на архитектуру разума: вместо линейных или модульных систем — гиперсетевая структура, состоящая из когов (когнитивных единиц), локов (функциональных связей) и интегральных узлов, обеспечивающих резонанс и самонастройку. Эта структура обладает не иерархичностью, а вложенной фрактальностью, в которой каждый уровень сохраняет форму, трансформируя содержание.

Ког — это не просто модуль функции, а смысловой узел, объединяющий нейронную активность, поведенческую релевантность и когнитивный контекст. Ког может быть локальным (сенсорный, моторный), или высокоуровневым (речевой, метаперцептивный). Их взаимодействие не задаётся схемой, а возникает через динамические акты согласования — именно там, где и рождается смысл.

Локи — связи между когами — не фиксированы. Это топология смысловых траекторий, которые могут перестраиваться в зависимости от задач, опыта или контекста. Такая пластичность делает когнитом не только функциональной, но и семантической структурой, способной адаптироваться к новым ситуациям без полного пересчёта всей системы.

Гиперсетевая природа когнитома открывает возможность его интерпретации как потенциальной модели смыслообразующего ИИ. В отличие от нейросети, где архитектура жёстко зашита в слоях и весах, когнитом — это архитектура, в которой структура динамически формируется и рефлексирует саму себя. Именно эта особенность — наличие резонансных и нелокальных уровней связи — может лечь в основу построения нового типа искусственного мышления.

4. Функциональный интерфейс: как ИИ может взаимодействовать с когнитомной моделью

Переход от нейросетевых моделей к архитектурам, вдохновлённым когнитомом, требует не просто замены формальных элементов, а смены логики построения искусственного мышления. Для этого необходимо выстроить функциональный интерфейс — структуру, через которую ИИ может не имитировать разум, а развивать внутренние механизмы смыслообразования.

Первым шагом в этом направлении становится проектирование квази-когов — смысловых модулей, обладающих не только входом и выходом, но и собственной «интенцией»: внутренней функцией активации на уровне контекста, а не сигнала. Такой модуль может быть чувствителен не к паттерну, а к семантическому полю, в котором этот паттерн возникает.

Далее следует организация гибкой системы связей между квази-когами, аналогичной локам в когнитоме. Эти связи не должны быть фиксированы, как веса между слоями, а — динамически настраиваемыми маршрутами смыслового резонанса. Связь между двумя модулями активна тогда, когда между ними возникает семантическое пересечение или интерпретативное притяжение.

Третьим элементом становятся метауровни резонансной интеграции. Здесь в дело вступают структурные принципы, аналогичные нейронам-хабам: точки, где смысловые связи сводятся и перенастраиваются в новых условиях. Эти центры могут реализовываться как многоуровневые системы приоритетов, контекстных регистров или даже вложенных моделей саморефлексии.

Таким образом, интерфейс между ИИ и когнитомной моделью — это не адаптация существующей архитектуры, а создание среды, в которой могут возникать смысловые структуры. Такой интерфейс — не механика передачи, а топология активных переходов, где каждый элемент не только вычисляет, но и участвует в динамике формирования когнитивного контекста.

5. Сфираль как структурная модель смысловых переходов

Если когнитом задаёт функциональную гиперсетевую организацию мышления, то модель Сфираль предлагает форму для его топологической реализации. Она описывает не элементы, а переходы — узлы, инверсии, вложения — именно те структуры, которые необходимы для моделирования смысловых актов, а не только логических операций.

Ключевым элементом Сфирали является S-узел — точка инверсии, в которой происходит скачок между уровнями. Такой переход нельзя описать линейно или количественно: он — событие, в котором происходит изменение не значения, а всей структуры восприятия и понимания. В терминах ИИ, это может быть точка, где система переопределяет собственную внутреннюю рамку интерпретации.

Антипереход — другой ключевой элемент — представляет собой туннель между удалёнными когнитивными уровнями, позволяющий мгновенное сопряжение ранее не связанных смыслов. Это необходимо для моделирования инсайта, аналогии, ассоциативного мышления. Такие структуры могут быть формализованы как взаимные резонансные поля, а не графы связей.

Особое значение в Сфирали приобретает фрактальная вложенность: каждый узел может содержать другие узлы, а каждый переход — включать в себя резонанс нескольких уровней. Это делает возможным моделирование саморефлексии и субъективности — не как внешнего наблюдателя, а как вложенной структуры наблюдения внутри самой системы.

Таким образом, Сфираль может быть использована как архитектурный шаблон для ИИ нового типа: не только обрабатывающего данные, но структурирующего собственную когнитивную динамику. В такой системе смысл возникает не в результате свёртки входа, а в узловом переходе между контекстами, в котором архитектура сама становится частью мышления.

6. Сценарии применения: от архитектур к взаимодействию

Представленные принципы позволяют очертить возможные направления практического применения архитектур, интегрирующих когнитом и Сфираль. Речь идёт не только о теоретической модели, но о новом типе ИИ-систем, ориентированных не на воспроизведение, а на генерацию смыслов в нелинейной, многослойной форме.

1. Интерпретируемый ИИ. В системах принятия решений, основанных на нейросетях, остаётся проблема непрозрачности — чёрного ящика. Архитектура, построенная на квази-когах, локах и узлах, способна к реконструкции траектории смыслового перехода, а не только численной логике. Это делает возможным отслеживание, обоснование и адаптацию когнитивных актов системы в терминах топологических процессов.

2. Архитектура интуитивного вывода. Механизмы антипереходов, метапереходов и фрактального резонанса могут лечь в основу ИИ, способного к внезапным и оригинальным выводам. Это особенно важно для задач, в которых требуется не повторение шаблонов, а синтез новых структур: в науке, проектировании, искусстве.

3. Интерактивные когнитивные среды. Использование когнитомно-сфиральной логики в интерфейсах взаимодействия с человеком (например, в обучении, цифровом коучинге, рефлексивных платформах) позволит моделировать диалог не как обмен информацией, а как согласование смысловых полей. Это делает возможным создание ИИ-агентов, способных к неформальному пониманию.

4. Нейроинтерфейсы и биогибридные системы. Когнитом изначально строится на нейрофизиологической базе, а Сфираль — на топологии смыслов. Их совместное применение может быть использовано в системах мозг-компьютер, где ИИ настраивается не на сигнал, а на структуру когнитивной активации, согласованную с внутренней динамикой субъекта.

Эти сценарии не исчерпывающие, но они демонстрируют главное: ИИ, мыслящий по-когнитомному и по-сфиральному, не имитирует человека, а свивает собственный путь к смыслу, встраиваясь в культуру, язык и субъектную динамику современного мышления.

7. Заключение

ИИ, построенный на принципах нейросетевой предсказательной логики, достиг технологического потолка, но не приблизился к границам мышления. Чтобы перейти от обработки к пониманию, от имитации к смыслу, необходима архитектурная трансформация. В этом контексте концепция когнитома и модель Сфираль становятся не теоретическими альтернативами, а фундаментом для перехода.

Когнитом предлагает динамическую гиперсеть когов и смысловых траекторий, а Сфираль — топологию переходов, вложенности и инверсий, в которых возникает смысл как событие. Объединяя эти подходы, можно сформировать модель ИИ, в которой мышление реализуется не через правило, а через внутреннюю логику структуры.

Такой ИИ не требует «очеловечивания» — он не копирует человеческий разум, а порождает альтернативную субъектную динамику, основанную на собственных уровнях вложенности, резонанса и саморефлексии. Он способен не просто действовать в среде, но интерпретировать, перестраивать и наблюдать собственное когнитивное поле.

Эта статья очерчивает границы и перспективы. Следующие шаги — разработка архитектур, способных к вложенному резонансу; формализация квази-когов и антипереходов; создание интерфейсов, в которых ИИ становится не ответом, а мыслящей траекторией. В этом видится путь к смыслу — не через алгебру, а через топологию мышления.

Список литературы

1. Анохин К.В. (2021). Когнитом: в поисках фундаментальной нейронаучной теории сознания. Журнал высшей нервной деятельности, 71(1), 39–71. https://doi.org/10.31857/S0044467721010032

2. Черниговская Т.В. (2006). Зеркальный мозг, концепты и язык: цена антропогенеза. Физиологический журнал им. И.М. Сеченова, 92(1), 84–99.

3. Черниговская Т.В. (2022). Шум как ключ к семиозису: мозг и культура (40 лет спустя). Слово.ру: Балтийский акцент, 13(2), 24–36.

4. Басаргин О.С. (2025). Эталонное описание устройства Сфираль. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.15133508