ПРИНЦИП ПРЕДЕЛЬНЫХ ОБОБЩЕНИЙ: методология, задачи ...

15
предельные модели знаний и экстремальные пограничные слои набросков
можно рассматривать как результат когнитивной самоорганизующейся
критичности. Диссипация, лежащая в основе долговременной когнитивной
самоорганизации, определяется, как механизмом «забывания»
второстепенных деталей, так и постепенной ориентацией на работу с
критическими набросками (максимально обобщенными набросками). При
этом достигается минимум энергии и максимум скорости обработки
данных (за счет работы с меньшим объемом данных).
Критичность моделей знаний определяется их максимальной
фальсифицируемостью, а именно: если поступает какая-либо новая
ситуация действительности с верифицированным заключением, которая
нарушает хотя бы одну закономерность модели знаний, то рушится вся
модель знаний. Может также нарушиться свойство «предельности»
синдрома/закономерности при изменении онтологии (Банка тестов). В
обоих случаях либо скачком осуществляется переход к другой критической
модели знаний, которая не противоречит изменившейся «картине мира»,
либо заново запускается процесс построения всех предельных моделей
знаний. Можно сказать, что предельные модели знаний и пограничный
экстремальный слой набросков обладают повышенной чувствительностью
к малейшему нарушению специфичности любого из синдромов модели
знаний или экстремального наброска.
Состояние “на краю хаоса” (смысловой многозначности), в которое
когнитивная система спонтанно переходит в процессе эволюции при
решении определенного класса задач, характеризуется типичными
синергетическими свойствами: согласованностью локальных процессов
(например, обобщением-конкретизацией в рамках отдельных орграфов
доменов тестов) и глобальных процессов (например, применением моделей
знаний и функциональных систем), интенсивным согласованным
взаимодействием компонент (например, в процессе движения к
предельным моделям знаний или экстремальным слоям набросков) и др. В
основе механизма когнитивной самоорганизующейся критичности лежит
естественная (забывание) и/или искусственная диссипация и потребность в
минимизации когнитивной (мыслительной, вычислительной) энергии.
В начале 70-х годов прошлого века был открыт Принцип природной
добиологической и биологической гиперциклической самоорганизации (на
примере молекулярных структур) [191]. За это достижение М. Эйгену и
П. Шустеру была присуждена Нобелевская премия.
Поскольку при изучении когнитивных процессов мы имеем дело с
динамическими системами кооперирующихся когнитивных компонентов
(структур и их физических носителей – ансамблей нейронов), наибольший
интерес представляют устойчивые аттракторы внутри области