«Мозг: расшифрованная загадка»

Авторское право (C) 2004 Дорин Т. Мойса

МОЗГ — РАЗГАДАННАЯ ЗАГАДКА

Дорин Т. МОЙСА

Предупреждение

В этой книге представлена символьная модель, связанная с базовой аппаратной функцией мозга.

Символьная модель — это модель, основанная исключительно на логике. Поэтому данная книга не рекомендуется лицам, склонным воспринимать внешнюю реальность через воображение.

Книга может быть понятна лицам в возрасте от 12 до 20 лет, обладающим особыми способностями в области естественных наук.

Также книга рекомендуется лицам, уже работающим в области естественных наук (математикам, физикам, инженерам и т. д.).

СОДЕРЖАНИЕ

Введение; Аннотация; Фундаментальные термины (ключевые слова); Определения, связанные с базовыми терминами; Базовые аппаратные элементы; Некоторые принципиальные проблемы; Как строятся модели M-ZM; Человеческий мозг (введение); Человеческий мозг в сравнении с мозгом животных; Человеческий мозг: эволюция или внешнее вмешательство; Основные конструктивные недостатки человеческого мозга; Структура мозга, модель PSM; Структура мозга: функциональные возможности и типы моделей; Паранормальные явления; Нормальный человеческий мозг; Резюме функциональных возможностей мозга; Личность (только у человека); Сознание; Аннотация: словарь моделей

Примеры, тесты, приложения (ETA); ETA 1: Модель; ETA 2: Истина, реальность, коммуникация; ETA 3: Фундаментальные проблемы, связанные с научным знанием; ETA 4: Общий язык коммуникации (GCL), словарь терминов; ETA 5: NULL-модель; ETA 6: Время; ETA 7: Музыка; ETA 8: Кинематограф; ETA 9: Фундаментализмы мира, в котором мы живем; ETA 10: Терроризм; ETA 11: Проблемы эволюции человеческого мозга; ETA 12: Гремучая змея; ETA 13: Основные психиатрические заболевания: паранойя и шизофрения; ETA 14: Самоубийство; ETA 15: Тесты на нормальность; ETA 16: Сновидения; ETA 17: История эволюции человеческого вида на основе MDT; ETA 18: Организация человеческого общества; ETA 19: Шизофреническо-параноидальный комплекс (XSPC); ETA 20: Индуцированная паранойя (XIP) и параноидально-шизофренический комплекс (XPSC); ETA 21: Дисгармонии функций мозга; ETA 22: Прямая демонстрация функции построения образных моделей; ETA 23: Некоторые базовые параметры мозга для измерения производительности; ETA 24: Животные; ETA 25: Очень сложные операции с образными моделями (ходьба, прыжки, лазание по деревьям) у людей; ETA 26: Мозг эволюционирует на наших глазах; ETA 27: Принципиальные негативные эффекты, связанные с функционированием мозга; ETA 28: Масонство; ETA 29: Проблемы, связанные с кинопроизводством; ETA 30: Оптическая перспектива и качество построения образных моделей; ETA 31: Некоторая агрессивность может бороться с шизофренией типа XS1; ETA 32: Секс; ETA 33: Внутреннее тело; ETA 34: Европейский дух; Заключительные примечания; Библиография

Введение

В этой книге изложена моя оригинальная теория, называемая MDT (Теория моделирующих устройств), о базовой аппаратной функции мозга (человека или животного).

Как и любая научная теория, она представляет собой символьную модель. Любая символьная модель основана на ограниченном числе базовых терминов и ограниченном числе базовых отношений между ними.

Для базовых терминов, и только для них, приняты описательные определения. Все остальные термины генерируются моделью вместе с их нормальными определениями. Эти определения создаются моделью с помощью логических и математических процедур.

Это базовые характеристики любой научной теории, поэтому я следую описанным выше процедурам, чтобы создать теорию базовых аппаратных функций мозга.

Эта теория находится в полной оппозиции ко всем существующим наукам, связанным с функциями мозга. Современные науки, изучающие функции мозга, не опираются на единую фундаментальную модель. Таким образом, если моя теория будет принята, все, что уже написано в рамках существующих наук о функциях мозга, должно быть переписано или забыто.

Эта попытка полной революции необходима, поскольку современные науки о мозге не используют нормальные определения терминов; существуют лишь описания, связанные с ними. Поскольку определения терминов не генерируются единой фундаментальной моделью, логическая корреляция между ними невозможна. Следовательно, современные науки о мозге больше не могут развиваться как естественные науки.

В психологии, например, практически каждый ученый имеет свой собственный список описательных определений для используемых им терминов. Таким образом, невозможно создать логическую структуру для интеграции всех терминов, используемых в этой области. Следовательно, психология, например, не является естественной наукой.

Другой пример: рассмотрим классическую естественную науку, такую как Механика Ньютона. В этой символьной модели все термины имеют абсолютно одинаковое определение для всех ученых. Эти определения не менялись с тех пор, как 340 лет назад они были сформированы символьной моделью Механики. Например, термин «скорость» определяется как v=s/t. То есть «скорость» означает, что «пространство» делится на «время». Это определение является нормальным определением, сгенерированным символьной моделью Механики, а не описательным определением.

Предположим теперь, что символьная модель, связанная с базовой аппаратной функцией мозга, уже создана или будет создана. Первым следствием станет то, что все термины, используемые в связи с функциями мозга, будут генерироваться моделью с помощью логических и математических процедур вместе с их нормальными определениями. Нет оснований полагать, что какое-либо описательное определение, уже используемое в современных науках о мозге, будет совместимо с определениями, сгенерированными этой символьной моделью.

Таким образом, все, что уже создано в рамках существующих наук о мозге, должно быть переписано или забыто.

Независимо от того, будет ли принята теория MDT, символьная модель, охватывающая базовую аппаратную функцию мозга, произведет полную революцию во всех науках, связанных с мозгом, включая психологию, психиатрию, гносеологию, эпистемологию, многие разделы социальных наук и так далее.

Предположим, что символьная модель, охватывающая базовые функции мозга, создана и уже принята. Лицам, которые уже работают в этих областях, придется начинать все с нуля. Их сопротивление будет огромным, и я не питаю иллюзий на этот счет.

Эта теория была создана около 10 лет назад. Основываясь на моем личном опыте, теория легко усваивается лицами с особой ориентацией на естественные науки, включая детей старше 12 лет. Также лица, которые уже работают с символьными моделями (математики, физики, инженеры и т. д.), обладают высокой способностью к ее пониманию.

Посмотрим, что предлагает MDT.

Прежде всего, MDT рассматривает мозг как устройство, которое обрабатывает информацию. Таким образом, MDT не имеет прямого отношения к медицине.

MDT касается только базовых функций, связанных с обработкой информации, и ее не интересуют проблемы типа «какая часть мозга что-то делает» или «как реализована функция». MDT — это теория, связанная с обработкой информации, поэтому она не имеет прямого вмешательства в аппаратную реализацию физического мозга.

Как символьная модель, связанная с базовой функцией мозга, она генерирует точные определения, основанные на логике, для всех терминов, используемых в связи с базовыми аппаратными функциями мозга. Таким образом, все термины логически коррелируют между собой.

Примеры: MDT генерирует нормальные определения для: знания, сознания, воображения, мышления, интеллекта, эмоций, раздражения, любви, счастья и многих других. Например, «сознание» — это способность мозга создавать и использовать модель, которая содержит само существо в качестве элемента. MDT определяет, таким образом, 6 различных типов сознания, которые, конечно, определены таким же точным образом. Более того, на основе MDT можно спроектировать логическую структуру для реализации функции, называемой «сознание».

MDT объясняет базовые функции мозга вплоть до уровня логического проектирования для синтеза всех функций мозга (человека или животного). Конечно, технологическая реализация этих функций сейчас невозможна, поскольку компьютеры, например, все еще обладают очень низкой мощностью для обработки информации, и эта ситуация, я думаю, продлится как минимум следующие 25 лет.

Фактически, мозг рассматривается MDT как технологический продукт. Поэтому определены основные цели проектирования, а также основные недостатки (по проекту или обусловленные технологической реализацией).

Анализируется проблема того, возможно ли в ходе эволюции перейти от мозга животного к мозгу человека.

Анализируются проектные и технологические проблемы, включая функциональные заболевания мозга.

Теория также рассматривает паранормальные явления и предлагает некоторые методы развития такой деятельности.

Раздел приложений (ETA) также содержит много пунктов, таких как история эволюции мозга, оценка проблем психологических тестов и тестов производительности мозга, некоторые проблемы, связанные с текущим и будущим уровнями эволюции мозга, некоторые долгосрочные проблемы, связанные с развитием человеческого общества (включая терроризм), и многое другое.

Базовые элементы MDT появились в 1993 году, а первая письменная форма (в сети) — в 1997 году. В 2003 году печатное издание теории было опубликовано (на румынском языке) румынским издательством «Editura Albastra», а в 2004 году, в рамках проекта «Гутенберг», вышло новое издание, также на румынском. Процесс развития продолжается.

Дорин Т. МОЙСА moisa@zappmobile.ro

БАЗОВЫЕ ФУНКЦИИ МОЗГА

АННОТАЦИЯ Эта теория, названная мной MDT (Теория моделирующих устройств), исходит из того, что базовая аппаратная функция любого мозга (человека или животного) заключается в создании и использовании образных моделей (или аналоговых моделей), которые связаны с внешней реальностью. В этой системе, только для человеческого мозга, существует дополнительная аппаратная возможность: создание и использование символьных моделей.

ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЕ ТЕРМИНЫ (КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА)

Образная модель (или аналоговая модель), символьная модель, симуляция на модели, информация, истина, реальность, входная реальность (IR), внешняя реальность, образ, гармония, логика, общий язык коммуникации (GCL), логико-математический язык.

ОПРЕДЕЛЕНИЯ, СВЯЗАННЫЕ С БАЗОВЫМИ ТЕРМИНАМИ

Эта теория является символьной моделью. Любая символьная модель имеет ограниченное число фундаментальных терминов. Для этих терминов, и только для них, приняты описательные определения. Описательное определение обычно недостаточно точно для научного подхода. Эта нехватка точности обусловлена тем, что оно использует термины, которые должны быть определены ранее. Термины, используемые в определении, также должны быть определены с использованием уже определенных слов. Этот процесс кажется бесконечным.

В любой естественной науке описательные определения принимаются только для очень ограниченного числа терминов. Они называются «фундаментальными терминами».

Например, в символьной модели Механики Ньютона фундаментальными терминами являются масса, пространство и время. Ни один из этих терминов не имеет нормального определения (т. е. сгенерированного моделью). У них есть только описательные определения.

Как только фундаментальные термины введены через описание, все остальные термины получают нормальные определения, которые генерируются символьной моделью с помощью логических и математических операций.

Посмотрим на определения терминов, используемых теорией MDT.

Модель: это термин, широко используемый в науке и технике. Теория MDT принимает определение, используемое там.

Модель означает некоторые фундаментальные элементы и некоторые фундаментальные отношения между элементами.

Элементы могут быть любого типа (физические объекты, представление любого объекта в любой форме, включая изображения любого типа или образы любого типа, или математические символы любого типа и так далее). Фактически, элемент может быть связан с чем угодно, что можно рассматривать как сущность. Элементы имеют некоторые свойства, которые должны быть как-то определены. Существует ряд отношений между элементами, которые также должны быть определены.

Образная модель (или аналоговая модель) содержит неуказанное число элементов и неуказанное число отношений между элементами. Образная модель просто дана как есть. Невозможно явно и точно указать, какие элементы и какие отношения существуют.

Примеры образных моделей: карты, модели объекта любого типа, совокупность таких моделей, включая любые материальные элементы (вода, воздух и так далее), любое представление в любой форме таких элементов.

Символьная модель использует в качестве элементов буквы, цифры или слова. Отношения имеют логический или математический тип.

Самой важной символьной моделью является Общий язык коммуникации (GCL). Элементами обычно являются существительные, а отношениями — глаголы.

Предупреждение: GCL на самом деле не является символьной моделью. GCL просто содержит все элементы и все отношения. Когда создается символьная модель (например, предложение), используются элементы и отношения из GCL. Таким образом, поскольку подходящего слова нет, я решил по расширению считать GCL символьной моделью. В этой системе GCL следует рассматривать как «символьную модель».

Как только модель дана, на ней можно симулировать некоторые ситуации. Для симуляции необходимо внести изменение в модель. После этого вся модель изменится, поскольку все элементы имеют между собой определенные отношения.

Любая неявная или явная информация, которая генерируется симуляцией на модели, называется «истиной». Любая истина должна быть связана с моделью, которая ее сгенерировала. Это определение термина «истина» в теории MDT.

Вся информация, которая генерируется или может быть сгенерирована моделью путем симуляции, называется «реальностью», связанной с этой моделью. Это определение термина «реальность» в теории MDT. Мы также видим здесь, что перед объявлением реальности необходимо объявить модель, которая ее сгенерировала.

Мы уже использовали термин «информация». Этот термин является фундаментальным. У него нет нормального определения. MDT принимает описательное определение из повседневной жизни и науки. Та же ситуация с термином «сущность».

Предупреждение: в связи с термином «информация», нечто считается информацией после того, как это «нечто» каким-то образом обрабатывается устройством, которое принимает и обрабатывает это «нечто».

Эта несколько запутанная ситуация нормальна для любого фундаментального термина. Просто подумайте, например, как можно объяснить, что такое «время». Единственная возможность объяснить, что такое «время» — это использовать примеры, в которых уже используется термин «время». Фактически невозможно определить такие термины, как «масса», «время», «пространство», «информация» или «сущность».

Введем два новых термина: «гармония» и «логика».

Как только модель дана, на ней можно проводить симуляции, как уже было объяснено. При симуляции необходимо изменить элемент или отношение. Модель переходит во временное нестабильное состояние, поскольку все элементы связаны между собой. Модель будет эволюционировать к новому стабильному состоянию. Для образной модели эволюция к стабильности основана на законах гармонии. Для символьной модели эволюция к стабильности основана на логике. Таким образом, стабильная модель — это гармоничная или логическая модель, и после возмущения модель восстановит стабильность на основе законов гармонии (образные модели) или логики (символьные модели). Эволюция любой модели к стабильности (чтобы стать гармоничной или логичной) также является базовой аппаратной функцией мозга.

Поскольку некоторые ситуации из внешней реальности иногда могут быть связаны с обоими типами моделей, может существовать соответствие между гармонией и логикой.

Таким образом, неявные определения терминов «гармония» и «логика» связаны с методами восстановления стабильности образной модели (гармония) или символьной модели (логика). «Неявное определение» означает, что мы способны распознать эффект гармонии или логики в информационной структуре.

Теперь мы готовы представить базовую аппаратную функцию любого мозга, основываясь на уже определенных терминах.

Базовая аппаратная функция любого мозга (человека или животного) заключается в создании моделей, связанных с внешней реальностью, и прогнозировании путем симуляции возможных эволюций модели. Поскольку модель связана с внешней реальностью, можно прогнозировать путем симуляции некоторые вероятные эволюции внешней реальности.

Мы уже использовали термин «внешняя реальность», который еще не определен. Этот фундаментальный термин рассматривается как источник информации, который не локализован в структуре моделей мозга. Я хочу подчеркнуть, что внешняя реальность не является источником информации, но любой мозг считает ее таковым.

Таким образом, одна из главных аппаратных функций мозга — создавать модели внешней реальности и прогнозировать путем симуляции на модели возможную эволюцию связанной внешней реальности.

Мы уже определили реальность как всю информацию, которая генерируется или может быть сгенерирована моделью. Это означает, что мы понимаем внешнюю реальность через реальность, которая генерируется моделью, связанной с внешней реальностью.

Пример: для данной внешней реальности каждый человек создает связанную модель. У каждого человека есть своя собственная модель, связанная с одной и той же внешней реальностью. Мы думаем и действуем, основываясь на нашей собственной реальности, а не непосредственно на внешней реальности.

Фактически, внешняя реальность — это скорее изобретение мозга для объяснения своей структуры моделей.

БАЗОВЫЙ АППАРАТНЫЙ ЭЛЕМЕНТ

Посмотрим, что является базовым аппаратным элементом мозга (человека или животного). Существуют некоторые модели образного типа, называемые M-моделями, которые связаны с органами чувств (глаза, уши и так далее). M-модели работают в ассоциации с некоторыми YM-моделями, которые уже существуют в мозге. YM-модели — это концептуальные модели. Концептуальная модель — это упрощенная модель, которая, таким образом, подходит для большого класса схожих моделей.

Пример YM-моделей: «собака», «стол» и так далее.

M-модели должны обнаружить как можно больше сущностей во внешней реальности и связать YM-модель с каждой сущностью. Как только сущность была впервые связана с YM, M-модели будут прогнозировать ее эволюцию, основываясь также на этой YM.

Пример: если сущность была связана с YM-собака, M-модель способна прогнозировать, как эта YM ведет себя в связи со всеми другими ее YM.

Любой прогноз M с включенной в него YM сравнивается с информацией, полученной M из внешней реальности. Информация, полученная M-моделью извне в процессе сравнения, называется «входной реальностью» (IR).

Мы только что ввели новый термин «входная реальность» или IR. IR — это информация, полученная M-моделью извне (из внешней реальности или от других моделей) для улучшения своих прогнозов.

Если прогноз соответствует IR, то M попытается сделать другой прогноз, чтобы улучшить его качество. Если один или несколько прогнозов не соответствуют IR, то M заменит эту YR на другую, и процесс продолжится. Этот процесс будет продолжаться до тех пор, пока все сущности, обнаруженные M-моделями, не будут связаны с некоторыми YM, и все прогнозы M не подтвердят M-модель без изменений. Такая модель, таким образом, является стабильной моделью. Когда M стабильна, все YM интегрированы в M гармоничным образом.

Основная функция M-моделей — создание предварительной гармоничной модели (стабильной модели), связанной с внешней реальностью.

Заключение: M-модель взаимодействует с участком внешней реальности. M будет моделью, созданной информационным путем по аналогии с этим участком внешней реальности. Поскольку M — это модель, все элементы соединены между собой гармоничным образом, так что модель стабильна. Эта стабильность проверяется снова и снова автоматическим образом, пока конкретная внешняя реальность взаимодействует с конкретной M-моделью.

M-модели взаимодействуют с моделями другого типа, называемыми ZM-моделями. ZM-модели берут некоторую информацию из одной или нескольких M-моделей и продолжают построение моделей, связанных с соответствующей внешней реальностью. Для этого ZM-модели взаимодействуют с другими ZM-моделями мозга, чтобы улучшить M-модели.

M-модели — это лишь предварительные модели, основанные на YM-моделях. ZM-модель будет брать любую информацию из любых других M- и ZM-моделей мозга, чтобы улучшить себя.

Пример: M-модель связана с автобусом, который перевозит людей. ZM-модель берет эту информацию и пытается увидеть, перевозит ли этот автобус туристов или является общественным транспортом. Для этого она будет использовать информацию, взятую из любых других ZM-моделей и M-моделей. Цель состоит в том, чтобы создать ZM-модель, которая как можно лучше отражает участок внешней реальности. Поскольку ZM — это модель, она стабильна, и поскольку эта модель интегрирована в структуру других ZM-моделей, структура ZM-моделей также стабильна. Эта проблема будет подробно рассмотрена позже.

ZM-модели — это долгосрочные модели. Этот термин будет объяснен позже. Здесь «долгосрочная модель» понимается как модель, которая уже развила свои элементы как самостоятельные модели.

ZM-модели — это основные модели, которые отражают внешнюю реальность.

Теперь мы определим два очень важных термина: знание и сознание.

Знание связано со способностью прогнозировать эволюцию внешней реальности на основе структуры гармоничных/логических моделей. Эта структура была создана путем большого количества взаимодействий со многими участками внешней реальности и поэтому уже сгенерировала большое количество хороших прогнозов. Это означает, что единственной гарантией правильности знания является уверенность в этой структуре моделей. Этот вопрос будет подробно развит позже в книге.

Сознание — это способность создавать и использовать модель, связанную с внешней реальностью, где сама личность является элементом этой модели. Когда такая модель активируется, она также найдет положение личности в модели и, таким образом, спрогнозирует положение личности во внешней реальности. Этот вопрос также будет подробно развит в другой части книги.

Теперь мы разовьем некоторые вопросы, связанные с термином «знание». Мы уже определили знание как способность правильно прогнозировать эволюцию внешней реальности.

Здесь мы используем термин «правильно». Посмотрим, что он означает. У этого термина есть два определения. Одна ситуация — когда модель делает прогноз, и прогноз сравнивается с IR. Если прогноз соответствует IR, то прогноз является «правильным». К сожалению, существует очень мало ситуаций, когда сравнение между прогнозом и IR возможно.

Например, строительство моста. Проблема, например, в том, будет ли мост стабильным в случае землетрясения. Здесь нам нужна гарантия того, что мост построен правильно, и нет возможности проверить это на основе IR.

Второе определение термина «правильно» таково: мозг будет считать «правильным» любой прогноз, основанный на гармоничной/логической структуре моделей. Чтобы быть гармоничной, структура уже была проверена на основе IR во многих других ситуациях. Таким образом, единственной гарантией «правильного» прогноза является уверенность в этой структуре моделей.

MDT связана с базовыми аппаратными функциями мозга. Как только мы описали аппаратную структуру, все, что предсказывает MDT, основывается на том, что способно делать оборудование. То, что MDT говорит о знании, — это не еще одна теория знания, а то, что способно делать оборудование.

Любой эксперимент основан на модели. Эта модель говорит нам, что мы делаем, и та же модель говорит нам, что мы получаем и что видим. Любая модель, которая проводит эксперимент, просто улучшает себя. Улучшенная модель будет делать лучшие прогнозы, и это все. Нет никакой гарантии, связанной со знанием, кроме уверенности в нашей собственной структуре моделей.

Посмотрим на другой аспект. Мы видели, что любой эксперимент основан на модели. Модель говорит нам, что мы сделали, что получили и увидели. Если в эксперименте участвует много людей, каждый создаст свою собственную модель, основанную на своей собственной структуре моделей. То, что каждый получает и видит, зависит от его собственной структуры моделей.

Пример: примерно до 1500 года все знали, что Земля является центром Вселенной. Эта идея поддерживалась прямым наблюдением неба, а также мощной структурой моделей. Поэтому в тот период астрономы могли рассчитывать солнечные и лунные затмения, понимать и рассчитывать многие параметры, связанные с движением Луны, Солнца и звезд. Даже Священная Книга поддерживала эту идею, по крайней мере, неявным образом. В тот период идея о том, что Земля является центром Вселенной, была правильной.

Я хочу еще раз подчеркнуть, что ситуация порождается принципом работы мозга. Неважно, нравится нам эта ситуация или нет! Ситуация будет оставаться такой всегда. Например, Механика Ньютона считает, что существует фундаментальное поле сил, называемое «гравитацией». Все считают, что гравитация существует. Но Эйнштейн говорит, что такого поля сил нет; то, что мы видим, — это лишь эффект искажения пространства из-за массы. Если Эйнштейн прав, идея о том, что существует гравитация, больше не является правильной. См. также приложения.

Таким образом, в каждый момент мозг будет считать правильным все, что генерируется его структурой стабильных моделей.

Некоторые ученые могут счесть эти утверждения неприемлемыми, но независимо от того, нравится нам такая ситуация или нет, мозг способен делать только то, что способна делать аппаратная структура.

Существует еще один термин, с которым связаны некоторые проблемы. Этот термин — «неправильно». Если модель делает неправильные прогнозы, это обычно не означает, что модель неправильна. Это означает лишь то, что модель не подходит для данной внешней реальности.

Столкнувшись с новой внешней реальностью, мозг активирует модель, которая делает лучшие прогнозы, связанные с этой внешней реальностью. Если модель делает неправильные прогнозы, мы должны заменить модель другой или модифицировать существующую.

Пример: символьная модель Механики Ньютона делает неправильные прогнозы для объектов, движущихся со скоростью, сравнимой со скоростью света, но ее прогнозы хороши (правильны) при меньшей скорости.

В любой ситуации термины «правильно» и «неправильно» должны быть связаны с моделью или структурой моделей.

Мы уже описали первую базовую аппаратную возможность, связанную с мозгом (человека или животного). Она генерирует истину, реальность, знание и сознание. Теперь мы опишем вторую базовую аппаратную возможность мозга. Это действие на внешнюю реальность.

Мы уже видели, что, столкнувшись с участком внешней реальности, мозг создает как минимум одну ZM-модель. ZM-модель работает в ассоциации с любой доступной (или несколькими) M-моделью и с любыми другими ZM этого мозга. Основная ZM способна правильно прогнозировать эволюцию участка внешней реальности. Такая ZM способна создать новый класс долгосрочных моделей, называемых ZAM.

ZAM — это искусственные и инвариантные модели. Искусственная модель создается без какого-либо прямого взаимодействия с внешней реальностью. Инвариантная модель — это модель, которая не может быть изменена прямым взаимодействием с внешней реальностью.

ZM-модель создаст ZAM-модель, чтобы изменить внешнюю реальность. Как только ZAM создана, она становится эталонной моделью при изменении внешней реальности. Для этого ZAM-модель работает в связи с рядом AZM-моделей. AZM — это модель, которая уже подключена к исполнительным органам существа (для людей это ноги, руки и так далее).

Как только ZAM активирована, она будет симулировать требуемое действие, используя любую информацию из всех моделей мозга. Основываясь на симуляциях, ZAM определит, способна ли она достичь цели. Если симуляция показывает, что действие возможно, то ZAM активирует AZM-модели для действия на внешнюю реальность. ZAM будет контролировать AZM, чтобы они действовали на внешнюю реальность точно так же, как в успешной симуляции, с хорошими шансами на успех. Если по какой-либо симуляции цель достичь невозможно, мозг будет заблокирован от выполнения этой деятельности.

Пример: если человеку нужно перепрыгнуть через препятствие, этот человек очень быстро узнает, возможен ли прыжок. Человек знает это, потому что ZM создает ZAM-модель, связанную с внешней реальностью (сам человек, опорная поверхность и препятствие как основные элементы). Затем ZAM симулирует прыжок на модели. Если симулированный прыжок не удается, мозг блокируется от выполнения действия. Если прыжок в симуляции проходит успешно, ZAM будет контролировать тело во время прыжка точно так же, как это было в симуляции, с хорошим шансом на успех.

Никакое действие на внешнюю реальность невозможно без успешной симуляции этого действия. Действие будет таким же, как в успешной симуляции. Как при немедленном действии, так и при деятельности, которую нужно выполнить в будущем, любой мозг следует этой процедуре.

Мы добавим некоторые соображения о скорости действия на внешнюю реальность. Так, когда мы идем по ровной поверхности, для каждого шага выполняется как минимум одна симуляция перед тем, как шаг будет сделан. Из-за большого количества внутренних и внешних факторов любой шаг уникален. Таким образом, если мы идем по неровной поверхности (например, по каменистой тропе в горах), не только каждый шаг основан на симуляции, но даже во время выполнения шага можно сделать новую симуляцию на основе новых данных, и поэтому шаг в процессе выполнения может быть изменен в любое время, чтобы достичь цели, как того требует ZAM. Таким образом, очень сложная деятельность, такая как ходьба по горной тропе, может выполняться очень легко и даже элегантно, основываясь на непрерывных прогнозах и симуляциях, связанных с каждым шагом.

Как уже подчеркивалось ранее, этой процедуре симуляции заранее любой деятельности на внешней реальности следуют во всех ситуациях, независимо от того, является ли деятельность немедленной или ее нужно выполнить в будущем.

Мы уже описали две основные аппаратные возможности мозга (человека или животного). Вот предварительное резюме основных аппаратных моделей мозга:

M-модели: эти модели связаны с органами чувств. Мозг пытается создать предварительную модель внешней реальности. Для этого он использует ряд концептуальных моделей YM. Основная деятельность заключается в поиске сущностей внешней реальности и связывании с каждой сущностью YM-модели. Затем, путем симуляции на модели, M-модели пытаются интегрировать каждую YM-модель в структуру гармоничным образом. То есть любая симуляция взаимодействия между YM и любой другой YM-моделью должна подтверждать M-модель без изменений.

Если, например, некоторые прогнозы YM1-модели в отношении YM2-модели несовместимы с прогнозом YM2-модели в отношении YM1-модели, то M должна изменить YM1 или YM2, или некоторые отношения, или некоторые другие YM, чтобы M-модель была стабильной. M-модели работают автоматическим образом, пытаясь быть стабильными во взаимодействии с соответствующим участком внешней реальности.

YM-модели: это концептуальные модели, связанные со всеми сущностями, которые уже были обнаружены мозгом в результате деятельности M-моделей. Когда рождается новое существо, YM практически отсутствуют. Они создаются путем прямого взаимодействия с внешней реальностью.

ZM-модели: это основные долгосрочные модели мозга. Они генерируют знание и сознание. Также они создают YM, ZAM и AZM. Они способны брать любую информацию из любой другой модели мозга. ZM могут заменить YM-модель другой, если что-то не в порядке после предварительного прогноза и симуляции на основе любых доступных данных. Они также контролируют ZAM-модели во время их деятельности.

ZAM-модели: это искусственные и инвариантные модели. Искусственная модель не генерируется прямым взаимодействием с внешней реальностью. Инвариантная модель — это модель, которая не может быть изменена прямым взаимодействием с внешней реальностью. ZAM — это модели, которые действуют на внешнюю реальность. Как только ZAM была создана и активирована ZM, она будет симулировать деятельность, используя любую информацию из любой модели мозга. С помощью одной или нескольких симуляций ZAM найдет правильное решение. Если она не может найти решение, то ZM создаст другую ZAM, и процесс продолжится.

AZM-модели: они связаны прямым образом с органами, которые могут действовать на внешнюю реальность. Они готовы к использованию, когда существо рождается, но, чтобы их использовать, они должны быть динамически откалиброваны деятельностью ZAM. То есть ZAM должна знать все, что связано с внешними органами тела (например, руки, ноги у человека). Когда ZAM должна сделать симуляцию, она должна знать все параметры мышц, например. AZM должна знать и передавать такие параметры. Для этого AZM хранят модель любого внешнего органа этого существа.

Все эти модели связаны с аппаратной реализацией мозга. Позже мы увидим некоторые другие типы моделей, которые связаны с программной реализацией мозга.

НЕКОТОРЫЕ ПРИНЦИПИАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ

Когда M-модель активируется, она не знает, сколько сущностей находится во внешней реальности. Более того, она не знает, что это за сущности. Устройство будет пытаться найти их, основываясь на возможностях органов чувств, но нет гарантии, что M-модели нашли все сущности, и нет гарантии, что правильные YM связаны с такими сущностями. Это базовый недостаток.

Камуфляж и диссимуляция — это методы, которые используют этот недостаток. При камуфляже сущность не обнаруживается, а при диссимуляции M-модели связывают неправильную YM с сущностью.

Посмотрим на другую базовую проблему. Любая модель эволюционирует, чтобы быть гармоничной с самой собой и, следовательно, стабильной. Это означает, что после любого изменения в модели она должна восстановить свою стабильность. Если в модели есть дисгармония, она должна исправить себя на основе IR или на основе внутреннего изменения (IR доступна не в любой ситуации). Таким образом, модель восстанавливает свою стабильность, но в некоторых случаях модель может больше не подходить для отражения внешней реальности. Существует много случаев, когда модель стабильна, но ее прогнозы, связанные с внешней реальностью, неверны.

Мы уже определили реальность как всю информацию, которая генерируется или может быть сгенерирована моделью путем симуляции. Гарантией правильной реальности является стабильность модели, но стабильность модели не является гарантией того, что модель способна точно отражать связанную внешнюю реальность.

То есть нет гарантии, что все сущности данной внешней реальности обнаружены, нет гарантии, что правильные YM связаны с этими сущностями и так далее. Стабильность модели — это лишь гарантия того, что вся доступная информация коррелирует правильным образом.

Существует еще один класс базовых проблем, связанных с изменениями в модели. Если модель нужно изменить, иногда шансы сделать это невелики. Фактически, единственная возможность — создать новую модель с нуля, используя или не используя элементы и отношения из старой модели. Эта деятельность иногда может быть настолько сложной, что может превысить технические возможности мозга.

Действительно, новая модель должна быть принята всей структурой моделей. То есть любая другая модель структуры должна принять любой прогноз новой модели, чтобы новая структура была стабильной.

Если новая модель хороша во взаимодействии с внешней реальностью, но структура моделей недостаточно хороша, то некоторые другие модели структуры также должны быть изменены. Как я уже сказал, этот процесс может превысить технические возможности обработки мозга. Это также можно считать конструктивным недостатком.

Это объясняет множество ситуаций в повседневной жизни, когда логические аргументы или факты, взятые из внешней реальности, не могут изменить неправильные модели, которые есть у некоторых людей.

Как мы знаем, стабильная модель — это модель, которая коррелирует правильным образом всю доступную информацию. Но нет гарантии, что мы получаем достаточно информации для создания правильной модели. Этот базовый недостаток ослабляется тем фактом, что существует структура моделей. Структура моделей очень помогает, когда мы взаимодействуем с новой внешней реальностью, потому что она может делать прогнозы на основе предыдущего взаимодействия с другими внешними реальностями. С другой стороны, структура моделей подобна тормозу для эволюции, если в структуре есть проблемы.

Пример: астроном Коперник создал модель Вселенной, основанную на идее, что Солнце является центром Вселенной, а не Земля, как все знали в то время. Около 1543 года очень немногие люди были способны изменить всю структуру моделей на основе этой новой модели.

Мы продолжаем с другими базовыми проблемами и особенностями.

В нормальной деятельности мозга любая ZM-модель имеет полный доступ к любой модели мозга. То есть ZM-модель может коррелировать информацию из многих M-моделей и из любой другой ZM мозга. Это верно для любой ZM мозга.

В сложном взаимодействии между мозгом и внешней реальностью в каждый момент времени существует только одна ZM, контролирующая это существо. Эта ZM называется локальной ZM или активной ZM. ZM может быть изменена на другую динамическим образом, так что существо выполняет много действий в режиме разделения времени.

Эта деятельность непроста. Поэтому, когда локальная ZM деактивируется, она должна сохранить условия, чтобы иметь возможность возобновить работу, когда она снова возьмет управление. Существуют проблемы, связанные с этой деятельностью. Часть информации может быть потеряна, или внешняя реальность может эволюционировать тем временем, так что сохраненная информация будет бесполезна. Таким образом, любая модель, которая берет управление существом, должна инициализироваться, прежде чем сможет восстановить полный контроль. Эта деятельность по инициализации очень сложна и в некоторых ситуациях может содержать ошибки. Таким образом, довольно сложно выполнять много действий в режиме разделения времени.

Существует также базовая проблема, связанная с термином «знание». Как мы знаем, знание связано с прогнозами структуры моделей.

Таким образом, знание связано со структурой моделей, а не с внешней реальностью, как нам хотелось бы. Мы никогда не должны забывать об этом. Более того, знание — это бессмыслица, если мы не объявляем структуру моделей.

Пример: в любой естественной науке принято говорить, что что-то является истинным на основе указанной теории (модели).

КАК СОЗДАЮТСЯ M-ZM-МОДЕЛИ

Для данной внешней реальности мозг создает структуру моделей, используя информацию, взятую из внешней реальности или из других моделей.

Мы увидим, как эта функция работает в конкретной ситуации: как создается новая M-ZM во взаимодействии с новой внешней реальностью. Эта функция описана для нормального и зрелого мозга. Термин «нормальный мозг» будет рассмотрен позже. Здесь «нормальный мозг» — это мозг, который способен работать так, как это было описано в разделе аппаратных возможностей. Зрелый мозг — это мозг, у которого достаточно YM- и ZM-моделей, созданных за долгое время взаимодействия с внешней реальностью.

Образ — это информация, которая принимается как есть, точно так же, как она генерировалась бы, например, телевизионной камерой. Этот вид информации, по сути, не имеющий никакого значения, должен быть интегрирован мозгом как образная модель.

Как мы уже знаем, M-модели должны найти некоторые сущности в этом образе. Они начинают с создания 3D-образа. Это возможно довольно легко, потому что почти все существа имеют два глаза. Таким образом, есть два плоских изображения, и M-модели создадут 3D-образ. Теперь основная проблема в том, что из 3D-образа нелегко идентифицировать сущности. M-модели будут использовать любую дополнительную информацию, связанную с этой 3D-моделью, такую как цвет, контраст, яркость, движение некоторых сущностей и так далее. В любом случае, M-модели должны связать сущности с YM-моделями. Этот процесс может быть подвержен ошибкам, но, поскольку M — это модель, будет много перекрестных проверок, которые позволят обнаружить и исправить некоторые ошибки.

Например, если обнаружено что-то круглое, это может быть яблоко (YM-яблоко) или мяч (YM-мяч), или что-то еще.

Как только возможная сущность связана с YM, M-модель будет прогнозировать, как эта YM взаимодействует с другими YM модели.

Например, есть YM-яблоко. У него есть отношение (оно очень близко к) с YM-стол. Таким образом, из прогнозируемых свойств стола, основанных на симуляции, следует, что он может поддерживать яблоко, а из прогнозируемых свойств яблока следует, что оно может лежать на этом столе. Таким образом, это отношение кажется хорошим, и, возможно, YM в порядке.

Теперь другой пример: яблоко находится на тонкой ветке дерева. Из прогнозируемых свойств ветки следует, что она не может поддерживать это яблоко. Таким образом, выбранная YM-яблоко или YM-ветка не подходят. M-модели должны что-то изменить или что-то добавить (может быть, там нет гравитации...), чтобы быть стабильными.

Точные процедуры и методы могут быть разными. В любом случае, MDT — это базовая теория, и она не касается технологической реализации функций мозга. Достаточно сказать, что существуют базовые методы решения проблем, а также то, что методы не являются безопасными на 100%, как каждый знает из своего прямого взаимодействия с внешней реальностью.

То, что получается в результате этого взаимодействия, — это предварительная M-модель, связанная с внешней реальностью. Эта M-модель находится во взаимодействии как минимум с одной ZM-моделью, которая развивает M-модель на основе любой другой информации, доступной в мозге.

Эти два процесса происходят почти одновременно. Как только создается M-модель, ZM-модель берет некоторую информацию из M-модели и улучшает себя. Также ZM может изменить или добавить некоторую информацию в M-модель, основываясь на информации, полученной из других M-моделей или ZM-моделей. Эти два процесса выполняются, по сути, почти одновременно из-за этой очень тесной коммуникации. Они называются процессами M-(YM)-ZM. Цель состоит в том, чтобы сделать все более и более совершенную ZM-модель, связанную с данной внешней реальностью. Как мы знаем, такие процессы генерируют знание и сознание.

Сталкиваясь с одной и той же внешней реальностью, каждый мозг создает и использует свою собственную структуру моделей M-ZM и, следовательно, свою собственную реальность. Для каждого человека реальность порождается его собственной структурой гармонических/логических моделей. Из этого способа взаимодействия не следует, что, сталкиваясь с одной и той же внешней реальностью, каждый создает одинаковую структуру моделей.

Пример 1: Если художник и лесничий смотрят на дерево, каждый из них создаст иную M-ZM-модель, и каждый будет думать и действовать, исходя из своей собственной реальности.

Пример 2: Когда мы ведем автомобиль в городе, M-модели передают полную информацию о том, что находится вокруг, но ZM-модели, которые управляют автомобилем, используют лишь ее часть. По мере увеличения скорости ZM будет обрабатывать все меньшую и меньшую часть M-модели для управления автомобилем. Это явление можно назвать сужением поля сознания. Оно происходит каждый раз, когда мозг перегружен.

В основном, все, что было представлено до сих пор, примерно одинаково для мозга человека и животного.

Исключения связаны с символьными моделями (которые основаны на логике). Животные не могут создавать никаких символьных моделей.

Как мы знаем, основная функция любого мозга (человеческого или животного) — создавать и использовать образные модели. Давайте продолжим рассмотрение основных различий между мозгом человека и животного.

ЧЕЛОВЕЧЕСКИЙ МОЗГ (Введение)

Основное различие между мозгом животного и мозгом человека заключается в способности человеческого мозга создавать и использовать символьные модели. Животные не способны в каком-либо виде или форме создавать и использовать символьные модели.

Мы уже проанализировали, как мозг человека или животного взаимодействует с образом для создания образной модели. Для символьных моделей взаимодействие происходит иначе.

Символьная модель, как мы знаем, использует в качестве элементов буквы, слова или цифры. Когда человеческий мозг взаимодействует с такими элементами, M-модели будут содержать такие элементы как специализированные YM-модели. Такие YM-модели содержат, например, все начертания букв. Нет необходимости открывать эти элементы, поскольку они присутствуют в явном виде.

Все символьные элементы содержатся в символьной модели, называемой Общим языком коммуникации (GCL). Существуют разговорный язык и письменный язык как непосредственно взаимодействующие символьные модели. Это верно только для культурных зон, использующих алфавиты. Существует специальное приложение, которое рассматривает эту проблему.

Для заданного письменного текста у нас есть все элементы и все отношения между элементами в явном виде, как слова. Обычно элементами являются существительные, а отношениями между ними — глаголы. Любое предложение, например, является символьной моделью.

Пример: предложение «Я иду домой» имеет два элемента «Я» и «дом» и отношение между элементами «иду».

Стабильность символьных моделей основана на логике. Когда символьная модель стабильна, мы называем ее логической моделью. Логическая (стабильная) модель может быть понята любым, кто способен создавать и использовать символьные модели.

Иногда существует соответствие между образными моделями и символьными моделями, как в следующем примере.

Пример: Давайте проанализируем предложение «Яблоко падает с яблони». У нас есть два элемента и отношение между ними. С другой стороны, мы можем создать образную модель, которая описывает ту же ситуацию: яблоко падает с яблони.

Таким образом, логика могла родиться в процессе перевода с образной модели на символьную модель (когда такой перевод возможен). Поскольку образная модель стабильна на основе законов гармонии, символьная модель стабильна на основе законов логики.

Здесь мы имеем в неявном виде определения гармонии и логики как правил и методов обеспечения стабильности образной модели (гармония) или символьной модели (логика). Неявное определение означает, что мы способны распознать эффект гармонии или логики в структуре данных.

ЧЕЛОВЕЧЕСКИЙ МОЗГ ПРОТИВ МОЗГА ЖИВОТНОГО

MDT — это теория, которая рассматривает мозг человека и животного в рамках единой системы.

Я представляю здесь возможную эволюцию мозга, от мозга животного к мозгу человека. Очень важно уточнить, что теория подобна инструменту: она не поддерживает и не отвергает эволюционную теорию. MDT просто описывает ситуацию.

Для любой внешней реальности мозг (человека или животного) создаст образную модель. Эта функция в основном одинакова для мозга человека и животного.

В данной внешней реальности может существовать много похожих элементов. Для любого элемента мозг должен создать YM-модель.

Например, собака должна создать YM для любой собаки, которую она встречает. Такое большое количество моделей использует много ресурсов мозга.

Когда существует много похожих элементов, решением является создание концептуальной YM. Такая YM подойдет для большого количества похожих элементов. Это уменьшает объем данных, обрабатываемых мозгом животного, и, таким образом, мозг становится быстрее и эффективнее.

Таким образом, первый уровень эволюции мозга (уровень 1) — это широкое использование концептуальных моделей. Этот уровень, вероятно, достигнут всеми животными.

Наблюдение: люди и животные продолжают использовать в некоторых особых ситуациях чистые образные модели. Чистая образная модель — это YM-модель, связанная с единственной сущностью внешней реальности. Например, детеныш имеет чистую образную модель своей матери.

Первый шаг эволюции мозга основан на концептуальных моделях. Концептуальная модель подходит для целого класса сущностей внешней реальности. В процессе взаимодействия мозг будет использовать концептуальную модель, а затем в M-ZM будут добавлены новые свойства или даже новые элементы, если это необходимо для все более глубокого понимания внешней реальности.

Эволюция мозга продолжается на уровне 2. Эта новая возможность основана на моделях-метках (label-models). Как мы знаем, сталкиваясь с данной внешней реальностью, мозг создает M-ZM-модель, способную предсказать развитие текущей внешней реальности. Такие модели называются локальными M-ZM. На уровне 2 возможно создание нового типа моделей, которые называются моделями-метками. Модель-метка способна активировать ZM-модель из доступных моделей мозга, независимо от локальной M-ZM.

Пример: животное чувствует специфический запах. Это может быть связано, например, с едой или опасностью. В такой ситуации животное может активировать специфическую ZM-модель, которая не имеет прямой связи с локальной M-ZM-моделью. Это уровень 2 эволюции мозга.

На этом уровне происходит особый вид общения между животными. Этот вид общения, основанный на моделях-метках, используется и людьми. Он недостаточно точен и также очень ограничен, но полезен во многих ситуациях, а также очень быстр.

Уровень 2 — это высший уровень, достигнутый мозгом животных. Эволюция мозга продолжается на уровне 3.

Мы уже видели, что на уровне 2 модель типа метки активирует ZM-модель. Следующий шаг — активировать не всю модель, а только некоторые связанные истины ZM-модели. Таким образом, мозг должен управлять уменьшенным количеством информации и, следовательно, становится более эффективным.

Это критическая точка, поскольку она является барьером, отделяющим мир животных от мира людей.

Итак, существует ZM-модель и связанная с ней модель-метка. Проблема заключается в том, чтобы связать с моделью-меткой только некоторые истины, порождаемые связанной ZM-моделью. ZM-модель — это образная модель, поэтому ее истины также являются истинами образного типа. Проблема заключается в том, чтобы записать такие истины иным способом, основанным на совершенно новой функции.

MDT не может указать, как именно работает эта возможность. Теория не занимается технологической реализацией функций. Теория просто говорит, что некоторые истины, порождаемые ZM-моделью, должны быть записаны иным способом. Таким образом, модели-метки становятся словами, а связанные с ними истины — символьными определениями слов.

На уровне 3 модель типа метки может активировать связанную ZM-модель, но она также может активировать только набор истин, которые отличаются от «обычных» образных истин ZM.

Возможно, что Общий язык коммуникации (GCL) появился на основе этой возможности. Наличие GCL в мозге будет характеризовать этот мозг как человеческий.

Пример: когда слышится слово «собака», очень вероятно, что мы активируем по крайней мере одну подходящую ZM. Но когда мы используем предложение «Я иду в лес с ружьем и собакой», очень вероятно, что мы не активируем никакую ZM-модель. Предложение понимается на основе символьных моделей и на основе логики, поэтому нам не нужна никакая образная модель. Таким образом, количество информации, которую должен обработать мозг, очень сильно сокращается. Образные модели будут использоваться только тогда, когда нам нужно создать точную модель действия.

Человеческий мозг продолжает эволюционировать на уровне 4. На этом уровне у нас есть слова и связанные с ними символьные определения, но нет ZM-образных моделей.

Пример: Давайте возьмем следующие слова: «это яблоко», «яблоко», «фрукт», «еда». «Это яблоко» связано с чистой образной моделью. «Яблоко» — это образная модель концептуального типа. «Фрукт» и «еда» не могут быть связаны ни с какой образной моделью (мы не можем представить, что такое фрукт или что такое еда).

Таким образом, на уровне 4 человеческий мозг может создавать и использовать символьные модели без какой-либо связи с образными моделями.

На этом уровне возможно развитие логических и математических языков и, таким образом, создание позитивных наук, связанных с внешней реальностью.

Пример: Механика Ньютона — это символьная модель, связанная с физическими телами. Основные термины этой символьной модели — масса, пространство и время. Ни один из этих терминов не может быть связан с образными моделями.

Эволюция мозга продолжается на уровне 4+, но я предпочитаю называть его уровнем 5 (до сих пор это высший уровень). Этот уровень был достигнут только 100 лет назад. На этом уровне символьные модели полностью порывают с образными моделями.

Пример: Механика Ньютона описывает движения физических тел. Но мы можем представить такие движения. Здесь символьная модель Ньютона может быть переведена также в образные модели.

Чистые символьные модели не могут быть переведены ни в какие образные модели. Единственная символьная модель этого типа — Квантовая механика.

Пример: в связи с Квантовой механикой существует «классическая» проблема, называемая «двойственной природой света». Существуют некоторые эксперименты, которые доказывают, что свет — это волна. Но есть и другие эксперименты, которые доказывают, что свет состоит из частиц. Кажется, что у нас здесь большие логические проблемы. Заблуждение с «двойственной природой света» поддерживается также некоторыми великими физиками (например, Р. Фейнманом).

Физики в Квантовой механике уже решили проблему природы света. «Двойственная природа света» — это не проблема физики, а проблема мышления.

Проблема возникает, когда физики пытаются объяснить нам, что происходит. В этот момент они используют такие термины, как «волна» или «частица», которые связаны с образными моделями. Те же термины в Квантовой механике связаны с математическими формулами. Между миром Квантовой механики и миром образных моделей нет никакой связи. Если кто-то навязывает такую связь, то могут возникнуть большие логические проблемы.

Как говорит MDT, любая информация бессмысленна без объявления модели, которая породила эту информацию. В приведенном выше примере природа света хорошо понята физиками в символьной модели, называемой Квантовой механикой. Если мы не знаем Квантовую механику, то невозможно понять ответ. Итак, если мы не знаем Квантовую механику, то запрещено задавать какие-либо вопросы, связанные с этой областью.

Давайте оценим мир на основе этих уровней. Есть часть населения, которая остается на уровне 2 и лишь изредка переходит на уровень 3. Большинство населения находится на уровне 3 и изредка переходит на уровень 4. Есть небольшая часть, которая находится на уровне 4 и изредка на уровне 5. Эта часть производит научный и технологический прогресс.

Чтобы понять теорию MDT, необходим как минимум уровень 4.

ЧЕЛОВЕЧЕСКИЙ МОЗГ: ЭВОЛЮЦИЯ ИЛИ ВНЕШНЕЕ ВМЕШАТЕЛЬСТВО

Некоторые виды деятельности людей и животных схожи. Поэтому существует идея, что эволюция от мозга животного к мозгу человека могла быть возможной.

Как мы уже подчеркивали, MDT — это просто инструмент, который используется здесь, чтобы увидеть, есть ли какая-либо возможность эволюционировать от мозга животного к мозгу человека. Теория не поддерживает и не отвергает такую возможность.