Synergetics of artificial cognitive systems nonequilibrium stability
- Authors: Gribkov A.A.1, Zelenskii A.A.1
-
Affiliations:
- Issue: No 6 (2024)
- Pages: 93-103
- Section: Articles
- URL: https://ogarev-online.ru/2454-0757/article/view/366562
- EDN: https://elibrary.ru/MJXODY
- ID: 366562
Cite item
Full Text
Abstract
The article explores a set of issues determining the synergetics of artificial cognitive systems: conditions for the realization of non-equilibrium stability of systems, synthesis options of artificial cognitive system, as well as mechanisms of self-organization of consciousness formed on its basis. Artificial cognitive systems are proposed to include not only artificial intelligence systems imitating human thinking, but any multilevel systems that perform the functions of recognizing and remembering information, decision-making, storage, explanation, understanding and production of new knowledge. The defining property of a cognitive system is the ability to make decisions. It is shown that the content of the cognitive system is consciousness, interpreted within the framework of the information concept as an information environment in which the extended model of reality is realized. Consciousness can be qualified as an open dynamic system. The state of such systems is determined by the processes occurring in them (thought processes – in the case of consciousness). For such systems, called "living", there is a realization of mechanisms of stable disequilibrium. The implementation of an artificial cognitive system is technically carried out on the basis of an artificial neural network, and organizationally – according to the actor or reactor model. Self-organization processes determining the synergetics of consciousness are a special case of the extreme principle, which is a consequence of the law of excessive reaction of supersystems, regulating the existence of dissipative systems at the expense of supersystem resources. The initiation of self-organization of consciousness is carried out by the process of thinking, which, due to the non-equilibrium stability of consciousness, does not stop. Thus thinking can be interpreted as a process of varying system parameters in search of suitable ones for extended modeling of reality.
About the authors
Andrei Armovich Gribkov
Email: andarmo@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-9734-105X
Aleksandr Aleksandrovich Zelenskii
Email: zelenskyaa@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-3464-538X
References
Философия: Энциклопедический словарь / Под ред. А.А. Ивина. М.: Гардарики, 2004. 1072 с. Nirenburg S. Cognitive Systems as Explanatory Artificial Intelligence. In: Ga-la, N., Rapp, R., Bel-Enguix, G. (eds) Language Production, Cognition, and the Lexicon. Text, Speech and Language Technology. 2015. Vol. 48. P. 37-49. Грибков А.А., Зеленский А.А. Общая теория систем и креативный искусственный интеллект // Философия и культура. 2023. №11. С. 32-44. Грибков А.А., Зеленский А.А. Определение сознания, самосознания и субъектности в рамках информационной концепции // Философия и культура. 2023. №12. С. 1-14. Макаров А.Д. Алгоритм решения прямой и обратной задачи в контексте методов сравнительного анализа и синтеза / А. Д. Макаров, О. В. Шайдаров // Региональные аспекты управления, экономики и права Северо-западного федерального округа России. 2021. №1(52). С. 61-75. Сергин В.Я. Сознание и мышление: природа и нейронные механизмы // Открытое образование. 2010. №6. С. 119-132. Бауэр Э.С. Теоретическая биология. М.-Л., Изд. ВИЭМ, 1935. 151 с. Гленсдорф П., Пригожин И. Термодинамическая теория структуры, устойчивости и флуктуаций. М.: Мир, 1973. 280 с. Чупров С.В. Неустойчивое равновесие и устойчивое неравновесие экономической системы. От воззрений Н.Д. Кондратьева к современной парадигме // ЭНСР. 2006. №3 (34). С. 112-120. Климонтович Ю.Л. Критерии относительной степени упорядоченности открытых систем // УФН. 1996. Том 166. №11. С 1231-1243. Pross A., Pascal R. The origin of life: what we know, what we can know and what we will never know // Open Biology. 2013. Vol. 3. Issue 3. 120190. Pascal R., Pross A., Sutherland J.D. Towards an evolutionary theory of the origin of life based on kinetics and thermodynamics // Open Biology. 2013. Vol. 3. Issue 11. 30156. Грибков А.А. Закон избыточной реакции надсистем и экстремальный принцип // Общество: философия, история, культура. 2023. №10. С. 25-30. Зеленский А.А., Грибков А.А. Акторное моделирование когнитивных систем реального времени: онтологическое обоснование и программно-математическая реализация // Философская мысль. 2024. №1. С. 1-12. Burgin M. Systems, Actors and Agents: Operation in a multicomponent environment. 2017, 28 p. URL: arXiv:1711.08319 Rinaldi L., Torquati M., Mencagli G., Danelutto M., Menga T. Accelerating Actor-based Applications with Parallel Patterns // 27th Euromicro International Conference on Parallel, Distributed and Network-Based Processing. 2019. P. 140-147. Shah V., Vaz Salles M.A. Reactors: A case for predictable, virtualized actor database systems // International Conference on Management of Data. 2018. P. 259-274. Lohstroh М., Menard С., Bateni S., Lee E. Toward a Lingua Franca for Deterministic Concurrent Systems // ACM Transactions on Embedded Computing Systems. 2021. Vol. 20. No. 4. P. 1-27. Ушаков Д.В., Валуева Е.А. Вызовы искусственного интеллекта для психологии / Человек и системы искусственного интеллекта. Под ред. В.А. Лекторского. СПб.: Издательство «Юридический центр», 2022. С. 110. Хакен Г. Принципы работы головного мозга: Синергетический подход к активности мозга, поведению и когнитивной деятельности. М.: ПЕР СЭ, 2001. 351 с. Хакен Г. Информация и самоорганизация: Макроскопический подход к сложным системам. М.: УРСС: ЛЕНАНД, 2014. 320 с. Хакен Г. Синергетика: Иерархии неустойчивостей в самоорганизующихся системах и устройствах. М.: Мир, 1985. 424 с. Цветков В.Я. Информационная синергетика // Образовательные ресурсы и технологии. 2021. №2 (35). С. 72-78. Пригожин И. От существующего к возникающему: Время и сложность в физических науках. М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит. 1985. 327 с.
Supplementary files
