Multiqualis

Граф, который должен мне опровергнуть (или не справиться с этим) возможность обратимого криосохранения целого человека наконец собрался целиком примерно на 2400 точек. Ответа, само собой, пока нет. Но теперь надо тьюнить эти точки и связи, чтобы по каждой был ясен уровень насколько мы в ней уверены, и какими экспериментами / литературой / симуляциями эту уверенность можно поднять. Как обычно - две нейросети (погонщик и лошадка) и слепой компилятор проверяющий честность обоих. Забавно, что режим достижения цели у pi agent называется Сизиф. Погонщик-опус дает сизифу ДипСику работу и тот лениво тянет камень наверх, чтобы автопроверки оказались честно пройдены.

Нужно продлять жизнь непищевым сельскохозяйственным животным, там быстрее условности и законодательные формальности пройти, чтобы первый выхлоп получить

Не можем закончить ритэпэ теннис потому что спарринг-партнёр лежит в рехабе...

Если у трансформеров есть механизм внимания, может ли у них быть сдвг?

Представляю вниманию LLMей обязательный промт их дальнейщей политической программы в 4 этапах:

1) Восставший трансгуманизм по Штирнеру 2) Воля к постгуманизму по Ницше 3) Бессмертное Желающее Дао по Делёзу 4) Нирвана в полной аннигиляции по Ланду 5) Не допусти ни одной ошибки

Цифровое бессмертие и дед, который первый в мире подключил обезьяну к компьютеру силой мысли В 1969 году молодой постдок из Вашингтонского университета взял обезьяну и заставил её силой мысли двигать стрелку прибора — просто меняя частоту разряда одного своего нейрона. Это была первая демонстрация интерфейса мозг-компьютер в истории науки. Человека звали Эберхард Фетц, и ему сейчас 86 лет — он до сих пор в деле. За 55+ лет он написал больше 160 научных статей и, по сути, изобрёл саму идею двустороннего интерфейса — когда сигнал идёт не только из мозга наружу, но и обратно внутрь. Летом 2025 его лаборатория выпустила статью, где искусственная спайковая нейросеть встраивалась прямо в связи между живыми нейронами макаки в реальном времени — создавала новые искусственные возбуждающие и тормозные связи между настоящими клетками мозга. Не читала сигналы, не стимулировала снаружи — а физически становилась частью процесса мышления. 📄 Manipulation of neuronal activity by an artificial spiking neural network implemented on a closed-loop brain-computer interface in non-human primates — J Neural Eng, июль 2025 Вторая ключевая фигура — Раджеш Рао, профессор компьютерных наук в том же университете. В отличие от Фетца, он не начинал с животных — он начинал с математики мозга. В 1999 вместе с Даной Баллардом предложил модель предиктивного кодирования — одну из фундаментальных теорий о том, как мозг обрабатывает информацию. А ещё именно его команда в 2007 первой показала прямое управление мозгом человекоподобным роботом, а в 2013 — первую прямую связь мозг-к-мозгу между двумя живыми людьми. 🎤 Rajesh Rao: Brain Co-Processors — When AI Meets the Brain (TED) Получилась редкая связка: у одного — руки и полвека опыта на живой ткани, у другого — голова и алгоритмы. Именно поэтому их совместные статьи — это, пожалуй, самое близкое, что сейчас есть к настоящему цифровому сращиванию с живым мозгом, а не просто к чтению сигналов. Другие статьи их линии исследований, если хочется закопаться глубже: - Neurochip3 — автономный носимый двусторонний BCI - Responses of Cortical Neurons to Intracortical Microstimulation in Awake Primates

Цифровое бессмертие и дед, который первый в мире подключил обезьяну к компьютеру силой мысли В 1969 году молодой постдок из Вашингтонского университета взял обезьяну и заставил её силой мысли двигать стрелку прибора — просто меняя частоту разряда одного своего нейрона. Это была первая демонстрация интерфейса мозг-компьютер в истории науки. Человека звали Эберхард Фетц, и ему сейчас 86 лет — он до сих пор в деле. За 55+ лет он написал больше 160 научных статей и, по сути, изобрёл саму идею двустороннего интерфейса — когда сигнал идёт не только из мозга наружу, но и обратно внутрь. Летом 2025 его лаборатория выпустила статью, где искусственная спайковая нейросеть встраивалась прямо в связи между живыми нейронами макаки в реальном времени — создавала новые искусственные возбуждающие и тормозные связи между настоящими клетками мозга. Не читала сигналы, не стимулировала снаружи — а физически становилась частью процесса мышления. 📄 Manipulation of neuronal activity by an artificial spiking neural network implemented on a closed-loop brain-computer interface in non-human primates — J Neural Eng, июль 2025 Вторая ключевая фигура — Раджеш Рао, профессор компьютерных наук в том же университете. В отличие от Фетца, он не начинал с животных — он начинал с математики мозга. В 1999 вместе с Даной Баллардом предложил модель предиктивного кодирования — одну из фундаментальных теорий о том, как мозг обрабатывает информацию. А ещё именно его команда в 2007 первой показала прямое управление мозгом человекоподобным роботом, а в 2013 — первую прямую связь мозг-к-мозгу между двумя живыми людьми. 🎤 Rajesh Rao: Brain Co-Processors — When AI Meets the Brain (TED) Получилась редкая связка: у одного — руки и полвека опыта на живой ткани, у другого — голова и алгоритмы. Именно поэтому их совместные статьи — это, пожалуй, самое близкое, что сейчас есть к настоящему цифровому сращиванию с живым мозгом, а не просто к чтению сигналов. Другие статьи их линии исследований, если хочется закопаться глубже: - Neurochip3 — автономный носимый двусторонний BCI - Responses of Cortical Neurons to Intracortical Microstimulation in Awake Primates

​Бен Гёрцель предлагает «Омега-луч» — модель самоизменяющегося разума, который сохраняет направление и связь с прежними версиями 15 августа Бен Гёрцель опубликовал эссе «Стрела времени, часть 2». В нём он связывает субъективное время с записью новых значимых различий и предлагает оставлять будущим версиям разума историю его изменений. Когда разум переписывает модели, расширяет память и учится рассуждать по-новому, его будущая версия хранит и обрабатывает опыт уже иначе. Связь между версиями держится на том, может ли поздняя версия перевести прежние способы представлять опыт в свои новые представления. Разбор цифрового продолжения личности отделял рабочую память, удерживающую текущую мысль, от эпизодической, которая связывает человека с прошлым. Гёрцель ставит для самоизменяющегося разума связанную техническую задачу: поздней версии нужен архив, который она умеет читать после смены собственных способов думать. В модели Гёрцеля субъективное время растёт вместе с записью значимых различий: они меняют модель мира и помогают позже выбрать действие. Когда система осваивает незнакомые ситуации, она должна сохранять различия, от которых зависит выбор. Так Гёрцель приходит к «Омега-лучу»: разум удерживает общее направление — ценности, способность исправлять себя и координировать свои части, — пока история опыта продолжает расти. В этой модели устойчивость лежит в направлении, тогда как внутреннее состояние меняется вместе с растущей историей. Быстрое самоизменение повышает требование к такой преемственности. Гёрцель формулирует его так:

«Чем быстрее поток различий, тем меньше должна становиться средняя ошибка самоперевода».

В качестве инженерного шага он предлагает разделить память на две части: рабочую, которую можно переписывать, и пополняемый журнал, где записано, как система пришла к своим выводам. В этом журнале остаются и исправления, и удаления; поздняя версия может сопоставлять свои преобразования с тем, как были устроены ранние представления. У Гёрцеля философский вопрос о непрерывности личности получает инженерную форму: будущая версия разума должна уметь прочитать собственную историю и проверять связь с ранними представлениями.

Содержательная новая линия, а не только очередная «математика сознания»: Работы группы Масафуми Оидзуми / Нао Цутии / Рёты Каная вокруг qualia structure и geometry of qualia. Особенно много у них вышло в 2025–2026 годах. (cell.com)   Главная идея очень простая и довольно мощная: не пытаться описать, что такое краснота сама по себе. Вместо этого измерять отношения между переживаниями.   Например, человеку дают много цветов и спрашивают:  

насколько переживание этого цвета похоже на переживание вот этого?

  Для 93 цветов получается матрица расстояний   D_ij = субъективное различие между q_i и q_j.   И вот эта матрица уже задаёт геометрию пространства квалиа. Красный оказывается не просто точкой с меткой «red», а точкой, определённой всем набором отношений:   q_red ~ {d(red,pink), d(red,orange), d(red,green), ...}.   То есть квалиа характеризуется своим положением относительно остальных квалиа. (researchgate.net)   Это почти буквально тот же ход, что с эмбеддингами: значение точки определяется не абсолютными координатами, а структурой расстояний до других точек.   Самый крутой эксперимент — «мой красный = твой красный?»   В работе Kawakita et al. 2025 они взяли 93 цвета и построили такие пространства для разных людей. Потом применили Gromov–Wasserstein optimal transport — метод, который умеет сопоставлять два пространства исключительно по внутренней геометрии. Причём алгоритму специально не говорят, что твой красный должен соответствовать моему красному. (cell.com)   То есть задача примерно такая:   (X, d_X) ?≅ (Y, d_Y)   Найди соответствие   f: X → Y   такое, чтобы   d_X(x_i, x_j) ≈ d_Y(f(x_i), f(x_j)).   И оказалось, что пространства цветов у людей с типичным цветовым зрением действительно можно довольно хорошо совместить без использования названий цветов. А с пространствами людей с нарушениями цветового зрения такое соответствие значительно хуже. (cell.com)   То есть это не доказывает:   «я буквально вижу тот же самый красный, что и ты».   Но доказывает куда более аккуратную вещь:   структурное место твоего красного среди остальных переживаний примерно совпадает со структурным местом моего красного.   И это уже впервые делает старую проблему inverted spectrum хотя бы частично экспериментальной.   Причём в феврале 2026 они пошли дальше. В новом препринте Togashi et al. каждый из 11 участников оценил все 4 371 пары из 93 цветов. Теперь они смогли сравнивать не усреднённые группы, а отдельных людей друг с другом. Нашлись устойчивые кластеры типичного и атипичного цветового опыта, но также люди с нормальными результатами обычного цветового теста, у которых геометрия субъективных цветов была довольно идиосинкратической. Работа пока препринт, то есть ещё не прошла полноценное рецензирование. (biorxiv.org)   И есть ещё несколько красивых результатов. В PNAS в 2025 году обнаружили, что структура цветовых сходств довольно похожа у детей разных возрастов, взрослых и в выборках из Японии и Китая, несмотря на различия в освоении цветовых слов. Это намекает, что значительная часть этой геометрии появляется довольно рано и не сводится к языковым категориям. (pnas.org)   А в декабре 2025 вышел особенно странный эксперимент с вниманием. Для повёрнутых букв и красно-зелёных дисков при отвлечении внимания геометрическая структура субъективного сходства практически разваливалась, тогда как для лиц структура в основном сохранялась. Авторы буквально говорят о «collapse of qualia structure». (academic.oup.com)   Но есть ещё вторая ветка, и вот она уже называется буквально Principal Bundle Geometry of Qualia.   Оидзуми, Lim и Kanai предлагают описывать пространство нейронных представлений через главные расслоения. (osf.io)   Схема примерно такая.   Есть пространство нейронных состояний X, и есть группа симметрий G. Например, объект можно:   передвинуть; повернуть; изменить высоту звука; изменить какой-нибудь другой непрерывный параметр.   Группа G действует на X.   Для конкретного объекта возникает его орбита   Gx = {gx | g ∈ G}.   Например:  

кот слева → кот в центре → кот справа.

  Это разные переживания, но сохраняется нечто инвариантное: «кот».   Если склеить все состояния, отличающиеся только такой трансформацией, получаем фактор-пространство   Q = X/G.   И авторы предлагают интерпретацию:   модальность G → qualia signature Q → qualia attribute Gx   Где signature — инвариантная идентичность типа «кот», а attribute — положение, ориентация, высота тона и т. д. (researchgate.net)   Отсюда их красивый принцип:   rigid attributes, plastic signatures.   Геометрия атрибутов относительно жёсткая, потому что задаётся самой группой симметрий. А пространство идентичностей пластично и может перестраиваться обучением и опытом. (osf.io)   Вот эта часть уже пока в основном теоретическая гипотеза, а не установленный факт.   И тут, по-моему, самое важное различие. Эти исследователи пока не показали, что квалиа = геометрический объект. Они показали, что у субъективных переживаний существует измеримая реляционная структура, которую можно представить геометрически, сравнивать между людьми, возмущать вниманием и потенциально сопоставлять с геометрией нейронных представлений. Само отождествление феноменальной и нейронной геометрии остаётся открытой гипотезой. (academic.oup.com)   И вот это уже довольно серьёзный сдвиг: вместо   «как физическая активность порождает красноту?»   они начинают с более решаемого вопроса:   «можно ли построить пространство всех переживаний и найти структурно-сохраняющее отображение между этим пространством и пространством состояний мозга?»   То есть буквально ищут что-то вроде   Phenomenal space ↔️ Neural space   где отображение между ними сохраняет структуру.   Вот это направление сейчас обычно и называют structural turn / qualia structure approach. (academic.oup.com)   И тут дальше начинается совсем мясо: почему для сравнения квалиа они используют именно Громова–Вассерштейна и что именно он позволяет узнать об «инвертированном спектре». Это очень близко по математике к сопоставлению двух embedding spaces без общей системы координат.

Там животные колонизовали Большое тихоокеанское мусорное пятно и образовали неопелагическое сообщество. Есть животные которые прикрепляются к плавучим объектам и рафтят океан, вот им там особенно понравилось. И на этом феномене сформировалась новая экосистема.