惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

博客园 - 【当耐特】
L
Lohrmann on Cybersecurity
Google DeepMind News
Google DeepMind News
Schneier on Security
Schneier on Security
Recent Commits to openclaw:main
Recent Commits to openclaw:main
The Last Watchdog
The Last Watchdog
Application and Cybersecurity Blog
Application and Cybersecurity Blog
N
News and Events Feed by Topic
P
Proofpoint News Feed
H
Heimdal Security Blog
云风的 BLOG
云风的 BLOG
H
Hacker News: Front Page
量子位
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
L
LINUX DO - 最新话题
F
Full Disclosure
小众软件
小众软件
Martin Fowler
Martin Fowler
Security Latest
Security Latest
The Cloudflare Blog
Hacker News: Ask HN
Hacker News: Ask HN
C
Check Point Blog
Security Archives - TechRepublic
Security Archives - TechRepublic
I
InfoQ
AI
AI
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
I
Intezer
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
M
MIT News - Artificial intelligence
V
Vulnerabilities – Threatpost
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
www.infosecurity-magazine.com
www.infosecurity-magazine.com
V
V2EX
N
News and Events Feed by Topic
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
T
Troy Hunt's Blog
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
Hacker News - Newest:
Hacker News - Newest: "LLM"
The Register - Security
The Register - Security
Forbes - Security
Forbes - Security
Recent Announcements
Recent Announcements
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Cisco Talos Blog
Cisco Talos Blog
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
A
About on SuperTechFans
S
SegmentFault 最新的问题
S
Securelist
Cloudbric
Cloudbric
T
Tenable Blog
D
Docker

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Тезис о расширенном разуме
vldmrmlkv · 2026-05-21 · via Все публикации подряд на Хабре

Тезис о расширенном разуме

Время на прочтение13 мин

Охват и читатели94

Перевод

Дэвид Чалмерс(David Chalmers)

Австралийский философ и преподаватель (профессор), специализирующийся в области философии сознания. Основной научный интерес Чалмерса — трудная проблема сознания. Также он возглавляет центр, занимающийся вопросами сознания, и преподаёт философию в Австралийском национальном университете и Нью‑Йоркском университете.С 2013 года — член Американской академии искусств и наук.

Энди Кларк(Andy Clark)

Британский философ. Является профессором когнитивной философии в Сассекском университете. Кларк — один из основателей совместного исследовательского проекта CONTACT, цель которого — изучить роль среды в формировании природы сознательного опыта. Статьи и книги Кларка посвящены философии сознания, а сам он считается ведущим специалистом по проблеме расширенного разума. Он также является автором множества трудов по коннекционизму, робототехнике, а также по вопросу о роли и природе ментальных репрезентаций.

В философии сознания тезис о расширенном разуме(Extended mind thesis) утверждает, что разум не ограничивается мозгом или даже телом, а выходит за их пределы в физический мир. Согласно этому тезису, некоторые объекты внешнего окружения могут становиться частью когнитивного процесса, функционируя тем самым как продолжение самого разума. В качестве примеров таких объектов можно привести письменные вычисления, дневник или персональный компьютер, [ИИ?]; как правило, речь идет об объектах, хранящих информацию. Гипотеза рассматривает разум как охватывающий все уровни познания, включая физический.

Для вопроса о личной идентичности (и философии «Я») тезис о расширенном разуме (Extended mind thesis, EMT) имеет следующее следствие: некоторые аспекты идентичности человека могут определяться его окружением.

TL;DR

В статье «Расширенный разум» 1998 г. Кларк и Чалмерс представляют идею, согласно которой если внешний инструмент (блокнот, калькулятор, смартфон, ИИ) выполняет функцию, которая в противном случае осуществлялась бы мозгом, этот инструмент является частью самого когнитивного процесса. В тексте также приводятся примеры: мысленные эксперименты и биологические исследования, подтверждающие эти идеи.

Тезис может показаться устаревшим, но с развитием и перспективами AI‑индустрии вопросов меньше не стало — кто‑то использует нейросети как помощника, а кто‑то компенсирует свои «проблемы с эффективностью и прочие особенности» для генерации нейрослопа и есть смысл это обсуждать.

«Расширенный разум»

Идею о расширенном разуме выдвинули Энди Кларк и Дэвид Чалмерс в своей статье «Расширенный разум» (1998 г.). Они описывают это концепцию как «активный экстернализм, основанный на активной роли среды в осуществлении когнитивных процессов».

Экстернализм — это философская и методологическая позиция, утверждающая, что развитие науки, познания или сознания определяется преимущественно внешними факторами (социальными, экономическими, культурными), а не внутренними логическими законами.

Интернализм — традиционный взгляд, согласно которому все мыслительные процессы происходят исключительно внутри мозга, а внешний мир — это просто поставщик информации (входящие данные) и арена для действий (исходящие данные).

Они утверждают, что разделение разума, тела и среды носит произвольный характер. Поскольку внешние объекты играют важную роль в поддержке когнитивных процессов, разум и среда образуют «сопряженную систему», которую можно рассматривать как самостоятельную полноценную когнитивную систему. Таким образом, разум выходит в физический мир.

Главный критерий, который Кларк и Чалмерс приводят для отнесения использования внешних объектов при решении когнитивных задач к части расширенной когнитивной системы, заключается в том, что эти объекты должны выполнять ту же функцию, что и внутренние процессы.

Мысленные эксперименты

Чтобы проиллюстрировать роль среды в связи с разумом, Кларк и Чалмерс предлагают мысленный эксперимент:

Вымышленные персонажи Отто и Инга одновременно направляются в музей. Отто страдает болезнью Альцгеймера и записывает все нужные маршруты в блокнот, который заменяет ему память. Инга способна вспомнить дорогу по памяти. Согласно концепции о расширенном разуме, единственное различие между этими двумя случаями заключается в том, что память Инги обрабатывается внутри мозга, тогда как память Отто обеспечивается блокнотом. Иными словами, разум Отто расширяется, включая блокнот в качестве источника памяти. Блокнот подходит на эту роль, поскольку он постоянно и безотлагательно доступен Отто, чьи действия автоматически опираются на него. Авторы также считают, что блокнот Отто следует рассматривать как продолжение его самого; в каком‑то смысле блокнот становится «хрупкой биологической конечностью или органом», который Отто стремится уберечь от повреждений.

Этот мысленный эксперимент критиковали, указывая на то, что происходящее с Отто не очень похоже на происходящее с Ингой. Кларк отвечает на эту критику в своей книге «Суперразмерный разум»:

Утверждалось не то, что процессы у Отто и Инги идентичны или даже подобны с точки зрения их детальной реализации. Речь лишь о том, что в отношении роли, которую следы долговременной памяти играют в управлении текущей реакцией, оба режима хранения можно рассматривать как поддержку диспозиционных убеждений(«багаж» знаний). Важен именно тот факт, как информация готова направлять рассуждения… и поведение.

Диспозиционное убеждение — противоположность актуальным убеждениям. Простыми словами: это то, во что вы верите, даже если эта мысль сейчас не находится в фокусе вашего внимания. Например, вы знаете, что Земля вращается вокруг Солнца, вы верите в это, но прямо сейчас вы об этом не думаете. Однако если вам зададут соответствующий вопрос, вы мгновенно извлечёте это знание. Это и есть диспозиция (от лат. dispositio — расположение, подготовленность) — готовность мысли актуализироваться при определенных условиях.

Другие примеры:

  • Игра в Тетрис: Представьте, что вы играете в Тетрис. Вы можете вращать фигурки в уме, чтобы понять, как они впишутся, а можете нажимать кнопку и вращать их на экране. Во втором случае часть когнитивного процесса (вычисление) вынесена на экран. Функция мозга заменена функцией экрана и джойстика.

  • Устный счет против вычислений на бумаге: Когда мы решаем сложную математическую задачу в уме, мы используем биологическую память. Когда мы записываем промежуточные результаты на бумагу, бумага берет на себя функцию хранения информации. Бумага становится временной внешней памятью.

  • Слепоглухонемые люди: Они используют ручную азбуку (тактильный контакт с руками другого человека) для общения. В этот момент разум другого человека выступает как внешний процессор, без которого их собственное мышление не смогло бы функционировать в этот момент.

Гипотеза совместной интенциональности с биологической точки зрения

Гипотеза совместной интенциональности предлагает иной взгляд на идею расширенного разума.

Интенциональность (от лат. intentio — «намерение, стремление») — это одно из фундаментальных понятий в современной философии, особенно в философии сознания, феноменологии и философии языка. Оно описывает уникальное свойство нашего сознания быть направленным на что‑то, быть о чём‑то.

В самом простом смысле: интенциональность — это предметность сознания. Мы не просто «мыслим» или «чувствуем» в вакууме; мы всегда мыслим о чем‑то, чувствуем по поводу чего‑то, желаем чего‑то, верим во что‑то.

Гипотеза совместной интенциональности (англ. shared intentionality hypothesis) — это концепция из когнитивной психологии и философии сознания, объясняющая, как люди способны взаимодействовать, сотрудничать и понимать друг друга на глубоком уровне.

Главным разработчиком этой гипотезы является выдающийся психолог Майкл Томаселло. Он доказывал, что именно способность к совместной интенциональности (а не просто использование орудий или язык) является тем уникальным эволюционным шагом, который отделил человека от других приматов.

Совместная интенциональность — это способность разделять направленность сознания с другим человеком. Это ситуация, когда мы не просто думаем об одном и том же объекте рядом, но делаем это вместе, осознавая, что мы разделяем этот фокус внимания и цель.

Классический пример — совместное внимание матери и младенца. Мать и ребёнок смотрят на игрушку. Ребёнок смотрит на игрушку, потом на мать, потом снова на игрушку. Ребёнок понимает: «Мама смотрит на то же, что и я, и мы оба знаем об этом». Это и есть совместная интенциональность — общее психическое состояние, привязанное к одному объекту.

В контексте тезиса о расширенном разуме гипотеза совместной интенциональности используется для того, чтобы показать, что разум выходит за пределы одного мозга даже на базовом, нейробиологическом уровне.

Опираясь на данные нейронауки и психофизиологических исследований, латвийский исследователь Игорь Валь Данилов высказал предположение, что неявная межличностная динамика в группах приводит к повышению индивидуальной результативности.

Межличностная динамика в группах — это когда люди находятся в группе, между ними возникают невидимые, не проговоренные вслух связи. И именно эти скрытые связи помогают каждому человеку работать и соображать лучше, чем если бы он был один.

Примеры из жизни:

  1. Бегун на длинной дистанции бежит в группе быстрее и показывает лучшее время, чем мог бы в одиночку. Он не обсуждает с другими тактику, но неявно подстраивается под их ритм и заражается общей энергией.

  2. Когда вы сидите в библиотеке или коворкинге среди увлеченных людей, вы работаете продуктивнее. Никто вам ничего не говорит, но «неявная динамика» (общая атмосфера сосредоточенности) заставляет ваш мозг работать лучше.

Позже, в 2024 году, Игорь Валь Данилов заявил, что нервная система эмбриона (являющаяся частью внешней среды по отношению к нервной системе матери) может участвовать в когнитивном процессе матери и функционировать как расширение её разума. Это нейронное сопряжение обеспечивает социальное обучение в эмбриональный период. Многочисленные исследования реакций плода на внешние стимулы выявили признаки когнитивной активности плода. В 2012 году нейробиологическое исследование с помощью МРТ показало наличие когнитивной активности плода через процесс категоризации на 33-й неделе беременности: в мозге плода регистрировались реакции на речевые и голосовые стимулы, т.е. плод не воспринимает просто звуки как шум. Например, в ответ на незнакомый женский голос по сравнению с чистыми тонами в левой височной доле мозга плода повышалась нейронная активность. При этом голос матери вызывал значительно большую нейронную активность в нижней стенке височной доли, чем незнакомый женский голос.

По мнению Игоря Валь Данилова, нейрокогнитивная модель «мать‑плод» объясняет, как у организмов, не имеющих предварительного опыта, возникает восприятие объектов. Главная трудность заключается в том, что среда плода — это хаотичная какофония стимулов: электромагнитные волны, перепады давления и химические реакции. Чтобы построить картину реальности, мозг должен отфильтровать этот шум и объединить важные сигналы в единый опыт. Однако незрелая нервная система плода не способна сделать это самостоятельно — она не может выделить значимые стимулы из фона. Следовательно, в одиночку плод воспринимать реальность не может. Как же тогда это происходит и почему плод реагирует на голос матери?

«Передатчиком» в данном случае выступает мать. Ее сердцебиение и голос создают ритмичные акустические и электромагнитные колебания, которые пробиваются сквозь шум. Когда мать целенаправленно взаимодействует со средой, её мозговые волны синхронизируются с этими ритмами. Нервная система плода подстраивается под них, получая от матери готовые «подсказки» о том, какие стимулы важны. Таким образом, мать выполняет за плод работу по фильтрации и связыванию информации, а их нервные системы начинают работать как единое целое.

С этой точки зрения, нейрокогнитивная модель «мать‑плод» и подход совместной интенциональности дают эмпирическое подтверждение тезису о расширенном разуме.

Критика

Среди философских аргументов против тезиса о расширенном разуме можно выделить следующие:

  1. Сосредотачиваясь на познании, тезис путает утверждения о том, что составляет суть концепции познания, с утверждениями о причинном влиянии на познание («каузально‑конститутивная ошибка»). Например, Адамс и Айзава (2010) пишут: «Вопрос: почему карандаш подумал, что 2 + 2 = 4? Ответ Кларка: потому что он был связан с математиком».

  2. Тезис о расширенном сознании слишком сильно раздвигает границы нашего обыденного понятия познания, потенциально подразумевая, что всё в Интернете является частью индивидуальных когнитивных систем.

  3. Тезис о расширенном сознании опирается на огрубленный функционализм относительно разума, который игнорирует правдоподобные различия между внутренними и внешними процессами, такие как различия между убеждениями и внешними вспомогательными средствами и устройствами; или же он приводит к созданию столь разнородного понятия познания, что оно не может образовать естественный вид в научном смысле.

Каузально‑конститутивная ошибка (встречается как «ошибка каузальной атрибуции» или «конститутивная ошибка») — это когнитивное искажение, при котором человек склонен приписывать поступки, мотивы и поведение других людей внутренним личностным качествам, игнорируя внешние обстоятельства или ситуацию.

Ответы Энди Кларка на критику, изложенные в его работе 2008 года:

  1. Хотя сопряжение [разума и внешней среды] важно для познания, это не значит, что оно достаточно — сопряжение должно играть функциональную роль в когнитивном процессе. Многие виды сопряжения этого не делают и, следовательно, не являются «расширениями».

  2. Любая предполагаемая часть системы — внутренняя или внешняя — вряд ли способна сама по себе породить «познание». Таким образом, примеры вроде калькуляторов и карандашей следует рассматривать параллельно с нейронными областями. Простого взгляда на предмет недостаточно для осуществления познания.

  3. Можно представить обстоятельства, при которых биологическое существо могло бы сохранять информацию не‑нейральными способами (гипотетический марсианин с памятью на основе битовых карт или люди с протезами для поддержки памяти). Следовательно, нейронная природа не может быть необходимым условием для того, чтобы быть когнитивным.

И хотя в своей книге «Суперразмерный разум» [или "Расширенный разум"] Кларк защищает сильную(радикальную форму) версию гипотезы расширенного познания (в противовес гипотезе встроенного познания), в других работах некоторые из этих возражений вдохновили более умеренные переформулировки тезиса о расширенном разуме. В результате тезис о расширенном разуме может больше не опираться на соображения паритета из оригинального аргумента Кларка и Чалмерса, а вместо этого подчеркивать «комплементарность» внутренних и внешних элементов когнитивных систем или процессов. Эту версию можно понимать как акцент на объяснительной ценности тезиса о расширенном разуме для когнитивной науки, а не как отстаивание онтологического утверждения о природе разума или познания.

Винсент К. Мюллер утверждает, что тезис о расширенном разуму «звучит как содержательный тезис, истинность которого нам следует исследовать. Но на самом деле этот тезис оказывается лишь заявлением о том, где следует проводить границы „ментального“ и что „это обсуждение границ является чисто словесным и поэтому его следует избегать“.»

Связь с воплощённым и энактивным познанием

Как описывает Марк Роуландс, ментальные процессы:

  • Воплощены — задействуют не только мозг, включая более широкое участие телесных структур и процессов.

  • Встроены — функционируют только в соответствующей внешней среде.

  • Энактивны — включают не только нейронные процессы, но и действия, совершаемые организмом.

  • Расширены — выходят в среду организма.

Воплощенное (embodied) и инактивированное (enacted) познание — это два ключевых и тесно связанных подхода в когнитивной науке, которые утверждают, что наш разум не является изолированным компьютером в черепной коробке, а глубоко укоренен в нашем физическом теле и активно взаимодействует с окружающей средой

Воплощённое познание (англ. embodied cognition) — теория, подразумевающая, что разум нужно рассматривать в его взаимосвязях с физическим телом, которое в свою очередь взаимодействует с окружающей средой.

Инактивированное (энактивное, от enacted) познание — это концепция в когнитивной науке и философии, утверждающая, что разум не является пассивным компьютером, обрабатывающим информацию. Познание осуществляется в действии и через действие.

Эта концепция познания «4E» противопоставляется взгляду на разум как на центр обработки информации, который создает ментальные репрезентации реальности и использует их для контроля поведения тела. Область расширенного познания сосредотачивается на процессах, участвующих в этом создании, и включает эти процессы в состав сознания, которое больше не ограничивается мозгом или телом, но предполагает взаимодействие со средой. На «низком» уровне, таком как моторное обучение и осязательное восприятие, тело участвует в познании, но существует и «высокий» уровень, где свою роль играют культурные факторы. Такой взгляд на познание иногда называют энактивизмом, чтобы подчеркнуть роль взаимодействия между организмом и его средой, а также процессы обратной связи, задействованные в развитии осознания среды и ее преобразования. Например, Жапьясу и Лаланд утверждают, что паутина некоторых пауков представляет собой нечто среднее между частью их сенсорной системы и дополнительной частью их когнитивной системы.

Ссылки

Вместо вывода

Некоторые идеи и утверждения могут показаться устаревшим — авторы не могли в 1998 г. учитывать все нюансы, но теперь, с развитием и перспективами AI‑индустрии, вопросов меньше не стало. Кто‑то использует нейросети как помощника, а кто‑то компенсирует свои «проблемы» с эффективностью и прочие «особенности» для генерации нейрослопа и есть смысл обсуждать то как к этому относиться, как корректно использовать и чего делать не нужно.

Вы можете выделить фрагмент текста и использовать ⌘/CTRL + Enter для отправки сообщения об ошибке.