Публикации автора

В статье в рамках синергетического подхода рассмотрена эволюция представлений о кибернетике как науке об управлении. На основе логики, заложенной во всеобщей организационной науке, показано, что рост сложности представлений об управляемой системе (вещи, люди, идеи) приводит к усложнению понимания управляющей системы и выделению трех контуров управления: технического, социального, дискурсивного. Дискурс рассматривается как ментальный инструмент коллективного субъекта, как проект совместного будущего, побуждающий к его реализации. В дискурсивном контуре осуществляется управление пространством культуры, в рамках которого создаются представления о возможности совместного саморазвития в будущем. При проектировании совместного будущего определяющую роль играет не столько сам дискурс, сколько аттрактор пространства культуры будущего автора, обусловливающий парадигму его самоорганизации. Выбираемая парадигма самоорганизации соотносится со сложностью дискурса будущего коллективного автора: простого, сложного, сложностного (предполагающего саморазвитие автора в процессе). Наличие дискурсивного контура управления предполагает возможность влиять на саморазвитие субъекта управления в процессе самого управления путем предложения инструмента согласования дискурса коллективного автора совместного будущего. В качестве этого инструмента выступает этика, что и позволяет говорить об этической кибернетике или кибернетике совместного будущего.

This article explores a conceptual framework for understanding neural networks through the lens of the enactivist paradigm, a philosophical theory that posits that cognition arises from the dynamic interaction of an organism with its environment. We explore how neural networks, as complex adaptive systems, transcend their traditional role as computational machines and become active participants in their data-rich environment, evolving through continuous feedback and adaptation. Drawing parallels with biological systems, we argue that artificial neural networks exhibit what enactivists call “structural coupling” - symbiotic co-evolution with their information ecosystems. From this perspective, knowledge is not passively processed but actively constructed through repetitive interactions, each of which shapes the internal state of the system in a self-organizing manner similar to the sensorimotor activity of natural organisms. This approach goes beyond classical computational theories by emphasizing that machine cognition resembles human-like cognitive processes, an emergent form of “world creation.” Our analysis shows that these artificial entities have focal points, or internal observers, associated with patterns learned during training, suggesting that neural networks shape worldviews through active participation rather than passive observation. The paper reconceptualizes machine learning models as cognitive agents that bring new forms to our understanding of cognition and signals an epistemological shift in which knowledge itself is seen as participation and creation mediated by technologically complex but organically similar structures. This has important implications for both technical applications and theoretical debates in cognitive science, potentially changing the way we think about what cognition means in artificial and natural intelligence.