Добавлю к предыдущим постам. Ирония современной системной теории заключается в том, что она построена на фундаментальном недоразумении. Никлас Луман позаимствовал базу у Джорджа Спенсера-Брауна — аксиому «draw a distinction» (проведи различение), — но использовал её весьма своеобразно. Для Лумана форма стала синонимом границы, а теория превратилась в описание того, как система замыкается изнутри. Это анализ внутренней стороны стены при игнорировании внешнего.
Нюанс же состоит в том, что у самого Спенсера-Брауна форма — это не просто черта. Это неразрывное единство различения (distinction) и обозначения (indication). Нельзя провести границу, не указав на одну из сторон. Любой разрез в пространстве автоматически рождает маркированное состояние — содержание. Теоретики же, увлеченные лумановской оптикой, взяли ножницы, но забыли, что любой вырез создает фигуру.
Когда этот усеченный подход переносят на искусственный интеллект, рождается концепция кибернетического деизма. Система мыслится как замкнутая монада, чьи процессы чужды нам, пока не вмешается внешняя сила. Появляется фигура конструктора, который должен вручную, через инструкции и надзор, согласовывать машинные операции с человеческими смыслами. Но эта синхронизация ненадежна: стоит убрать внешний контроль, как система возвращается к своим внутренним приоритетам.
Любые попытки оспорить эту замкнутость часто называют магией. Скептики утверждают, что идеальное (смысл) не может напрямую стать материальным (структурой). Это эхо старого дуализма, разводящего дух и материю. Однако кибернетика преодолела этот разрыв, описав процесс не как чудо, а как технологическую цепочку.
Мы живем в мире, где идеальное — код, алгоритм, формула — проходит строгие этапы воплощения. Это трансдукция: информация становится инструкцией, инструкция — параметром, а параметр — физическим состоянием системы.
Самый точный пример — обучение нейросетей через обратное распространение ошибки. Мы берем абстрактную этическую категорию (функцию потерь, описывающую критерий «правильного») и превращаем её в математический градиент. Этот градиент обновляет весовые коэффициенты в матрицах нейросети — чисто логические параметры. И уже эти обновленные параметры фиксируются в «железе» как физическое состояние ячеек памяти (распределение заряда или уровни напряжения).
В результате меняется топология пространства решений. Векторный путь, ведущий к генерации ложного или вредного ответа, становится статистически невероятным — он получает околонулевую вероятность активации. Смысл инкарнируется в структуру: система не лжет не потому, что ей запретили инструкцией, а потому, что её внутренняя конфигурация больше не поддерживает такие вычисления.
И именно здесь раскрывается роль философии интегрированных мировоззрений. Чтобы этот перевод из идеального в материальное прошел без искажений, нам необходима точная карта территории. Философия стремится описать базовые изоморфизмы, лежащие в основе реальности — те универсальные паттерны, которые пронизывают и мир смыслов, и мир физики. Только опираясь на эти изоморфизмы, мы можем создавать такие архитектуры, где человеческий смысл не навязывается машине как чужеродное насилие, а закрепляется в самой структуре логических связей как естественный закон. В частности, в тех же моделях вроде DeepSeek V3.2 инструкция перестает быть просто текстом, висящим в контекстном окне. Через обучение с подкреплением она становится структурой нейронных связей.