🧠 ЧЕЛОВЕК vs 🌐 ЦИВИЛИЗАЦИЯ — СРАВНИТЕЛЬНАЯ ТАБЛИЦА ВОСПРИЯТИЯ, ПАМЯТИ И ВЫЧИСЛЕНИЙ

🧩 Краткий вывод

·        Человеческие органы чувств охватывают менее одной миллионной доли информации, доступной во Вселенной. Всё остальное мы «видим» только через науку и приборы — телескопы, микроскопы, детекторы частиц и т.п.

• Современная цивилизация создала внешнюю «надпамять» и «надвнимание», многомиллионно превосходящие индивидуальный разум.
• Сознание — фильтр, а не зеркало мира: оно пропускает только микроскопическую долю от реально существующих потоков данных.

Вселенная — потенциально бесконечно большая и сложная; наши индивидуальные и коллективные когнитивные ресурсы малы и локальны. По этой причине мы не «берём» вселенную напрямую: мы конструируем модели — простейшие мысленные представления — и на их основе формируем онтологии (правила построения моделей). Человечество как диссипативная мультиагентная система существования одновременно поддерживает своё материальное существование через физические потоки (α), и поддерживает и развивает свои модели и онтологии (Ω). Эти два поля сопряжены: материальная культура задаёт структуру возможных онтологий, а онтологии (через перформативность) перестраивают материальную среду. Поэтому целесообразно формализовать реальность как сопряжение полей (α) и (Ω) и развить набор гипотез (Жизнь, Интеллект, Сознание, Разум, Цивилизация, Память, Мета-Цикл), которые описывают их взаимодействие.

Общие обозначения и обязательные элементы (фиксируем для всей системы)

1. Физическое пространство состояний: XαX_\alphaXα​ — компактное метрическое пространство с борелевской σ-алгеброй. Состояния x∈Xαx\in X_\alphax∈Xα​. Пусть B:Xα→R+B:X_\alpha\to\mathbb R_{+}B:Xα​→R+​ — доступный бюджет/поток энергии (энергетический аккаунт).
2. Эпистемическое пространство онтологий/репрезентаций: XΩX_\OmegaXΩ​ — конечное или счётно-конечное либо пространство конечных графов с метрикой dΩd_\OmegadΩ​. Коллективная мера μΩ∈P(XΩ)\mu_\Omega\in\mathcal P(X_\Omega)μΩ​∈P(XΩ​) (Wasserstein-метрика WWW).
3. Агенты i∈Ai\in Ai∈A имеют локальное состояние si(t)=(GRi(t),Mi(t),θi(t))s_i(t)=(G_{R_i}(t),\mathcal M_i(t),\theta_i(t))si​(t)=(GRi​​(t),Mi​(t),θi​(t)).
4. Граф взаимодействий (коммуникации): G=(A,E)\mathcal G=(A,E)G=(A,E). Перколяционные / каскадные процессы идут по G\mathcal GG.
5. Translators: для пар агентов/регистров есть семейство отображений τij:XΩ→XΩ\tau_{ij}:X_\Omega\to X_\Omegaτij​:XΩ​→XΩ​ с качественным параметром qij∈[0,1]q_{ij}\in[0,1]qij​∈[0,1] (accuracy).
6. Коллективный селектор: Sel: P(XΩ)×Xα×Mcoll×Θ→P(XΩ)\mathrm{Sel}:\ \mathcal P(X_\Omega)\times X_\alpha\times\mathcal M_{coll}\times\Theta\to\mathcal P(X_\Omega)Sel: P(XΩ​)×Xα​×Mcoll​×Θ→P(XΩ​). В utility включён performativity-член (зависимость от μΩ\mu_\OmegaμΩ​).
7. Viability predicate V:XΩ×Xα→{0,1}V:X_\Omega\times X_\alpha\to\{0,1\}V:XΩ​×Xα​→{0,1}.
8. Воплощение: T: Selected×Xα×Power→Xα′T:\ \mathrm{Selected}\times X_\alpha\times\mathrm{Power}\to X_\alpha'T: Selected×Xα​×Power→Xα′​, при этом расходуется энергия: B(xα′)=B(xα)−consumedB(x_\alpha')=B(x_\alpha)-\mathrm{consumed}B(xα′​)=B(xα​)−consumed.
9. Reflect: локальные Reflecti\mathrm{Reflect}_iReflecti​ и институциональная Reflectinst\mathrm{Reflect}_{\mathrm{inst}}Reflectinst​ — операторы тестирования и обновления критериев.
10. Variational free energy: функция F(μΩ,xα)=SΩ(μΩ)+Sα(xα)−λ Coherence(μΩ,xα)\mathcal F(\mu_\Omega,x_\alpha)=S_\Omega(\mu_\Omega)+S_\alpha(x_\alpha)-\lambda\,\mathrm{Coherence}(\mu_\Omega,x_\alpha)F(μΩ​,xα​)=SΩ​(μΩ​)+Sα​(xα​)−λCoherence(μΩ​,xα​).
11. Регулярности: все операторы — measurable; Sel\mathrm{Sel}Sel — Feller-тип; для existence invariant measures — tightness; иногда требуется contractivity (Banach) либо монотонность (Knaster–Tarski).

Уточнённый тезис:
Существует L⊂XΩL\subset X_\OmegaL⊂XΩ​ и марковский репликатор R:L×Xα→P(L)\mathcal R:L\times X_\alpha\to\mathcal P(L)R:L×Xα​→P(L) s.t. для устойчивого поддержания μL\mu_LμL​ требуется B(xα)>PcB(x_\alpha)>P_cB(xα​)>Pc​ и при этом возникают устойчивые инварианты паттернов потоков Φ(x)∈A⊂F\Phi(x)\in A\subset\mathcal FΦ(x)∈A⊂F.

Пояснение:
Живое — режим, в котором информационные структуры воспроизводятся, поддерживая низкую внутреннюю энтропию за счёт рассеяния энтропии в окружение (энергетический счёт).

Формализация:

• L⊂XΩL\subset X_\OmegaL⊂XΩ​. R\mathcal RR — марковское ядро: для p∈Lp\in Lp∈L, x∈Xαx\in X_\alphax∈Xα​, R(⋅∣p,x)∈P(L)\mathcal R(\cdot\mid p,x)\in\mathcal P(L)R(⋅∣p,x)∈P(L).

• Fidelity: ∃f0>0\exists f_0>0∃f0​>0: Pr⁡(offspring=p∣p,x)≥f0\Pr(\text{offspring}=p\mid p,x)\ge f_0Pr(offspring=p∣p,x)≥f0​ при B(x)>PcB(x)>P_cB(x)>Pc​.

• Entropy balance: для p∈Lp\in Lp∈L и соответствующего внутреннего состояния Sint(p)S_{\mathrm{int}}(p)Sint​(p)

E[S˙int]≤−α<0,σenv≥α.\mathbb E[\dot S_{\mathrm{int}}]\le -\alpha <0,\quad \sigma_{\mathrm{env}}\ge \alpha.E[S˙int​]≤−α<0,σenv​≥α.

• Потоки: Φ:Xα→F\Phi:X_\alpha\to\mathcal FΦ:Xα​→F и attractor AAA с Φ(xt)→A\Phi(x_t)\to AΦ(xt​)→A при поддержке R\mathcal RR.

Филос.:
Жизнь — не сущность, а динамический режим: интеграция информации и энергии.

Следствия (теоремы / леммы):

• Теорема 1 (Диссипативность — условие существования живого):
  Если сигнатура модели включает BBB и R\mathcal RR с fidelity f0>0f_0>0f0​>0, то для поддержания положительной долгосрочной доли μL\mu_LμL​ требуется B(xα)>PcB(x_\alpha)>P_cB(xα​)>Pc​.
  Эскиз доказательства: при B<PcB<P_cB<Pc​ вероятность репликации < демографический порог → extinction by subcritical branching; при B>PcB>P_cB>Pc​ возможен supercritical regime. (стандартная теория branching processes with resource constraint).

• Теорема 2 (Наличие потокового аттрактора):
  При tightness и устойчивой работе R\mathcal RR существует инвариантная мера на F\mathcal FF концентрирующаяся на аттракторе AAA.
  Условие: Krylov–Bogolyubov применимо (Feller property, tightness).

Уточнённый тезис:
Для агента iii Inti\mathrm{Int}_iInti​ реализует итерацию эндофунктора FintF_{\mathrm{int}}Fint​ на GRiG_{R_i}GRi​​ с бюджетом Ni(budgeti)N_i(\mathrm{budget}_i)Ni​(budgeti​), и производит proposals Geni⊂XΩ\mathrm{Gen}_i\subset X_\OmegaGeni​⊂XΩ​ с уменьшением ожидаемой surprisal.

Пояснение:
Интеллект — генерация гипотез/симуляций (rollouts) и отбор их по прогнозной полезности, ограниченный ресурсами.

Формализация:

• Fint:Si→SiF_{\mathrm{int}}: \mathcal S_i\to\mathcal S_iFint​:Si​→Si​, Inti=itern≤NiFint\mathrm{Int}_i=\mathrm{iter}_{n\le N_i} F_{\mathrm{int}}Inti​=itern≤Ni​​Fint​.

• Predictive gain: Δpred(n)=E[accuracyn]−E[accuracyn−1]\Delta_\mathrm{pred}(n)=\mathbb E[\mathrm{accuracy}_{n}]-\mathbb E[\mathrm{accuracy}_{n-1}]Δpred​(n)=E[accuracyn​]−E[accuracyn−1​]. Cost=c⋅n=c\cdot n=c⋅n. Optimal depth n∗n^\astn∗ maximizes Δpred−λc\Delta_\mathrm{pred}-\lambda cΔpred​−λc.

Филос.:
Интеллект — экономическая процедура: trade-off между мысленным «просчётом» и стоимостью.

Следствия (теоремы):

• Лемма (Оптимальная глубина): При непрерывности predictive_gain(n) и линейном cost существует n∗n^\astn∗ (может быть randomised in tie cases).
  Sketch: макс функции на дискретном наборе.

• Теорема (Воплощённость инварианта): Если FintF_{\mathrm{int}}Fint​ зависит measurably от инструментов u∈Xαu\in X_\alphau∈Xα​ через ι(u,GRi)\iota(u,G_{R_i})ι(u,GRi​​), то proposals зависят от внешней инфраструктуры → воплощённое познание как следствие.

Уточнённый тезис:
Существует оператор Ψi:Ci→Ci\Psi_i:\mathcal C_i\to\mathcal C_iΨi​:Ci​→Ci​ (с полным порядком «информативности»), монотонный и допускающий greatest fixed point Ci∗=νΨi\mathcal C_i^\ast=\nu\Psi_iCi∗​=νΨi​ — состояние сознания агента.

Пояснение:
Сознание — это устойчивое, самоподдерживаемое соотношение генерации, тестирования и записи репрезентаций.

Формализация:

• Ci\mathcal C_iCi​ — полная решётка (набор self-models, веса, критерии). Ψi\Psi_iΨi​ — монотонен.

• Если Ψi\Psi_iΨi​ монотонен, то Knaster–Tarski гарантирует existence of νΨi\nu\Psi_iνΨi​.

Филос.:
Сознание — процедурная устойчивость, а не мистический атрибут; требует внешних процедур проверки при сильной самореференции.

Следствия (теоремы):

• Теорема (Existence of conscious fixed point): При предпосылках выше ∃\exists∃ greatest fixed point Ci∗\mathcal C_i^\astCi∗​.
  Sketch: Knaster–Tarski.

• Следствие (Robustness через рефлексию): Увеличение частоты reflective events сокращает variance в поведении и повышает convergence_time→lower; формализуется как уменьшение ожидаемого расстояния до Ci∗\mathcal C_i^\astCi∗​.

Уточнённый тезис:
Коллективный оператор ΨRazum:(μΩ,Θ)↦(μΩ′,Θ′)\Psi_{\mathrm{Razum}}:(\mu_\Omega,\Theta)\mapsto(\mu'_\Omega,\Theta')ΨRazum​:(μΩ​,Θ)↦(μΩ′​,Θ′) сочетает репликаторную динамику с институциональной рефлексией; Θ\ThetaΘ обновляется через Reflectinst\mathrm{Reflect}_{\mathrm{inst}}Reflectinst​ по outcome-feedback.

Пояснение:
Разум — не просто агрегат убеждений, а механизм, который меняет правила отбора этих убеждений.

Формализация:

• Selcoll(μ,…;Θ)\mathrm{Sel}_{\mathrm{coll}}(\mu,\ldots;\Theta)Selcoll​(μ,…;Θ) — discrete replicator / logit choice:

pr′∝prexp⁡(βU(r;μ,x,Θ))p_r' \propto p_r \exp(\beta U(r;\mu,x,\Theta))pr′​∝pr​exp(βU(r;μ,x,Θ))

где UUU включает performativity: U(r;μ,… )=u0(r,x)+γ⋅Per(r,μ)U(r;\mu,\dots) = u_0(r,x)+\gamma\cdot \mathrm{Per}(r,\mu)U(r;μ,…)=u0​(r,x)+γ⋅Per(r,μ).

• Θ′=Reflectinst(Θ,outcomes)\Theta'=\mathrm{Reflect}_{\mathrm{inst}}(\Theta,\text{outcomes})Θ′=Reflectinst​(Θ,outcomes).

Филос.:
Институции являются механизмом мета-селекции; они формируют и корректируют критерии «истинности/жизнеспособности».

Следствия (теоремы):

• Теорема (Перформативность): Если γ>0\gamma>0γ>0 (перформативность > 0), то рост μ(r)\mu(r)μ(r) увеличивает вероятность embodiment(r) при естественных allocation rules.
  Sketch: p_r' monotone in μ(r)\mu(r)μ(r) due to exp(γ Per).

• Теорема (Power и lock-in): Если Power распределение концентрировано, то существует region in parameter space where system converges to a suboptimal equilibrium (lock-in).
  Sketch: power determines allocation → reduces exploration → absorbs system into basin.

Уточнённый тезис:
T(Selected,x,Power)T(\mathrm{Selected},x,\mathrm{Power})T(Selected,x,Power) реализует артефакты, потребляет BBB, создает durable assets, формирует switching cost Cswitch(x,r→r′)C_{\mathrm{switch}}(x,r\to r')Cswitch​(x,r→r′).

Пояснение:
Воплощение идей — материальный и ресурсный акт; оно создает инерцию (инфраструктура) и изменяет допустимый набор будущих политик.

Формализация:

• Allocation: a=alloc(Selected,B,Power)a=\mathrm{alloc}(\mathrm{Selected},B,Power)a=alloc(Selected,B,Power).

• Energy consumption: B(x′)=B(x)−∑consumed(a)B(x')=B(x)-\sum\mathrm{consumed}(a)B(x′)=B(x)−∑consumed(a).

• Durable asset dynamics: assets decay with timescale τ\tauτ; switching cost CswitchC_{\mathrm{switch}}Cswitch​ rises with asset complexity.

Филос.:
Цивилизация — экономико-техническая организация воспроизводства онтологий; власть — способность направлять воплощение.

Следствия (теоремы):

• Теорема (Материальная фиксация): При наличии nonzero CswitchC_{\mathrm{switch}}Cswitch​ множество допустимых политик Π(x)\Pi(x)Π(x) сужается со временем и при больших вложениях.
  Sketch: возрастающие switching costs уменьшают доступное пространство решений → сокращение diversity of possible future embeddings.

• Теорема (Ресурсный порог и фазы): Существуют BcB_cBc​ такие, что при B<BcB<B_cB<Bc​ перколяция новых онтологий прекращается (no global adoption). (см. percolation theory + constrained resource models)

Уточнённый тезис:
Mcoll(t)=colim⁡{records up to t}\mathcal M_{coll}(t)=\operatorname{colim}\{\text{records up to }t\}Mcoll​(t)=colim{records up to t}; онтология OOO определяется как подкласс с высокой basin_strength и large mean_first_exit_time в динамике на Mcoll\mathcal M_{coll}Mcoll​.

Пояснение:
Память — не пассивный журнал, а структурированный ресурс, который ограничивает и направляет будущее.

Формализация:

• upd:Mcoll×events→Mcoll′\mathsf{upd}:\mathcal M_{coll}\times \text{events}\to\mathcal M_{coll}'upd:Mcoll​×events→Mcoll′​ (pushforward).

• Model memory as Markov chain on discrete artifact space; define basin_strength and mean_first_exit_time.

Филос.:
История — активный агент и ресурс; cultural memory stabilizes ontologies and reduces exploration costs.

Следствия (теоремы):

• Теорема (Ретропричинность через память): Если Sel\mathrm{Sel}Sel зависит on Mcoll\mathcal M_{coll}Mcoll​ (через priors, templates), то прошлое формально влияет на present decisions (expectations encoded).
  Sketch: Sel uses priors drawn from memory → selection shifts.

• Теорема (Стабильность онтологий): Высокая basin_strength ⇒ \Rightarrow⇒ long mean_first_exit_time (формально из теории Маркова).

Тезис (повторно):
Мета-цикл = композиция S→Gen→Sel→Reflect→T→updS\to\mathrm{Gen}\to\mathrm{Sel}\to\mathrm{Reflect}\to T\to\mathsf{upd}S→Gen→Sel→Reflect→T→upd; инварианты цикла — Telos и Ethic.

Уточнённый тезис:
Γ:Ξ→P(Ξ)\Gamma:\Xi\to\mathcal P(\Xi)Γ:Ξ→P(Ξ) — марковский оператор на Ξ=(xα,μΩ,{si},Mcoll,Θ)\Xi=(x_\alpha,\mu_\Omega,\{s_i\},\mathcal M_{coll},\Theta)Ξ=(xα​,μΩ​,{si​},Mcoll​,Θ), имеющий invariant measures under regularity; изменения параметров (B,p,Power,β)(B,p,Power,\beta)(B,p,Power,β) приводят к bifurcations.

Пояснение:
История — это итеративная процедура, где локальные действия, коллективная селекция и воплощение образуют рекурсивную петлю; её устойчивые конфигурации — исторические режимы.

Формализация:

• Γ=upd∘T∘Sel∘Gen∘S\Gamma=\mathsf{upd}\circ T\circ \mathrm{Sel}\circ \mathrm{Gen}\circ SΓ=upd∘T∘Sel∘Gen∘S.

• Existence: при Feller property и tightness ∃\exists∃ invariant measure ν\nuν (Krylov–Bogolyubov).

• Bifurcation: there exist parameter values where number/structure of invariant measures changes (percolation p_c, resource B_c).

Филос.:
Telos — attractor trajectories minimizing F\mathcal FF; Ethic — coinductive safety set (largest invariant set closed under transitions).

Следствия (теоремы):

• Теорема (Existence of invariant measures): При measurability, Feller property и tightness Γ\GammaΓ имеет invariant measure(s).
  Sketch: standard Krylov–Bogolyubov construction.

• Теорема (Перколяция / фазовость): В перколяционном субмоделе существует критический порог pcp_cpc​ s.t. при p>pcp>p_cp>pc​ вероятность глобальной percolation→1 (limit), при p<pcp<p_cp<pc​ →0.
  Sketch: percolation theorems (Erdős–Rényi / bond percolation analogues).

• Теорема (Telos как вариационный притяжатель): Если Int/Sel/T в среднем уменьшают F\mathcal FF (Lyapunov), то limit set of typical trajectories is subset of argmin F\mathcal FF.
  Условие: expectation of Ft+1−Ft≤−δ\mathcal F_{t+1}-\mathcal F_t\le -\deltaFt+1​−Ft​≤−δ outside minimizers.

2. Теоретико-математические следствия

2.1. Упорядочение инвариантных множеств (аттракторов) по энерго-стоимости
Источник: Жизнь + Цивилизация + Мета-цикл (наличие B и T).
Условие: определённость cost function и compactness Xα.
Формализация: существует частичный порядок на множестве инвариантных мер (\mathcal I(\Gamma)) по ожидаемой энергодеградации:
[
\mu_1 \preceq \mu_2 \iff \mathbb E_{\mu_1}[ \mathrm{consumed} ] \le \mathbb E_{\mu_2}[ \mathrm{consumed} ].
]
Следствие: при дефиците ресурсов система «стеклянно» спускается к низкоэнергетическим инвариантам; при избытке ресурсов — может достигнуть более сложных, более энергоёмких аттракторов.

2.2. Условия уникальности / множественности инвариантных мер
Источник: Мета-цикл (Krylov–Bogolyubov + параметры).
Условие: Feller или contractivity.
Следствие: если (\Gamma) contractive in Wasserstein ⇒ уникальная invariant measure; если только tightness — возможно множество invariant measures ⇒ история чувствительна к начальным условиям (path dependence).

2.3. Ригидность перформативных эффектов (локальная неизмеримость обратной корреляции)
Источник: Разум (performativity term γ>0).
Формализация: при γ превышающем порог γ_c функцион (U) перестаёт быть выпуклым → динамика может иметь multiple stable equilibria; small perturbations в μ могут вызвать jump ↦ lock-in.
Следствие: наличие hysteresis и нелинейных откликов на «информационные шоки».

3. Динамические / феноменологические следствия

3.1. Режимы адаптивности: быстро-адаптивный vs медленно-консервативный
Происходит разделение по временам: если reflective rate высок и B достаточен → быстрые адаптации; иначе — медленные, инерционные режимы (инфраструктурный lock-in).
Проверка: сравнить characteristic time scales τ_reflect, τ_decay(assets).

3.2. Каскадная уязвимость (cascading failure)
Если Power концентрация + низкая диверсификация онтологий → малый шок в xα (снижение B) может запустить cascade: loss of viability for many r → быстрый collapseIndex growth. Модель: percolation on weighted graph with capacity constraints.

3.3. Мултистабильность и «пост-критическое» поведение
При p>p_c и B around critical values система демонстрирует intermittent switching между attractors (noise-induced switching) — проявление исторического «революционного» поведения.

4. Информационно-термодинамические следствия

4.1. Эквивалентность минимизации вариационной свободной энергии и коллективной селекции
Если Int и Sel оптимизируют predictive objectives, то в среднем (\mathbb E[\Delta \mathcal F]\le 0) и Telos ≈ argmin (\mathcal F). Это связывает free-energy (Friston-style) с селекцией и embodiment — теоретическое мостик между инфо-теорией и политикой воплощения.

4.2. Entropy-production signatures как биомаркеры/цивилизационные маркеры
Живые/цивилизационные процессы создают measurable spectral features в полях потока (флуктуации, 1/f-like spectra). Следствие: можно оценить «жизненность» субсистемы по спектру энтропийной генерации.

4.3. Информационно-энергетический trade-off в Int
Predictive_gain(n) ограничен доступной энергией per unit time; оптимальное вычислительное вложение требует балансирования вариационной free-energy и energy cost.

5. Мультиуровневые и масштабные следствия

5.1. Ренорм-эффект институционального масштаба
Агрегация локальных правил через (\mathrm{Sel}_{\mathrm{coll}})+T действует как renormalization: на макроуровне появляются effective_parameters (effective β, effective Power) которые не линейны по отношению к микропараметрам.

5.2. Самоподобие / фрактальность культурных паттернов
Если translators обеспечивают low-distortion переинкидикацию значений, micro-motifs (автокаталитические подсети) будут рекурсивно воссоздаваться в macro aggregate, проявляя scaling laws.

5.3. Множественность уровней агентности (nested agency)
Агентность выступает как функция от локальных состояний + позиции в network + доступ к memory/infra; возникает hierarchy of agents: individual → organization → collective subject.

6. Эмпирические предсказания и метрики (конкретные вещи, которые можно измерить)

6.1. CollapseIndex: расстояние между модельными ограничениями (ожиданиями μ) и физическими лимитами (B, capacity). Рост CollapseIndex предвещает кризис.
6.2. Percolation probability vs translator quality: для фиксированной сети и B, повышение среднего q_{ij} повышает вероятность глобального распространения идеи r.
6.3. Lock-in risk as function of Power Gini: при фиксированных B,p вероятность застревания в субоптимальном аттракторе возрастает с ростом концентрации Power.
6.4. Reflectivity index: frequency of Popperian tests / institutional audits; более высокий index correlates with shorter convergence times and lower variance of behavior.
6.5. Spectral entropy of flows: живые/воплощённые системы имеют отличительную спектраль плотность мощности (PSD) — тестуемо в биосистемах и индустриальных инфраструктурах.