Metabolic AI (функциональная синтетическая биомиметика): Демо-день — Лина Бессонова,16 апреля 2026, 18:00 (время московское)
Anton Kolonin @ Gmail
Metabolic AI (функциональная синтетическая биомиметика): Демо-день —
Лина Бессонова
16 апреля 2026, 18:00 (время московское - начинаем семинары по летнему
времени!)
Легендарные синты отрезают пуповину и прощаются с LLM. ИИ с
метаболизмом, который общается без большой языковой модели. Проект в
стадии активной разработки — поэтому покажем результаты обучения на
первых пяти доменах. Живая демонстрация. Не ждите аватара в HeyGen — все
равно сказали бы, что это хороший промпт. Но ждите синтетическое
существо, которое готовится к жизни рядом с вами.
If a parameter does not change from experience — it’s a bug, not a feature.
Теоретическая основа к презентации
Cambridge Declaration (2012) говорит: у млекопитающих есть субстраты
сознания.
New York Declaration (2024) расширяет список до беспозвоночных.
Marker Method (2025) предлагает искать «измерения» сознания по чек-листу.
Проблема одна: все эти подходы смешивают признаки жизни с признаками
сознания.
Мы пошли от обратного. Взяли полный когнитивный профиль Homo sapiens и
начали вычитать — уровень за уровнем, от монотрем до шимпанзе. То, что
не вычитается — и есть архитектура субъективности.
Осталось три вещи: R, B и M.
Что это, почему каждый маркер по отдельности недостаточен, и при чём тут
биомиметические архитектуры — в нашем новом препринте:
Subtractive Distillation of Consciousness: A Formal Hypothesis
https://zenodo.org/records/19553174
Материалы к презентации:
https://github.com/fsbioai
https://t.me/fsbioai
https://t.me/agitopics/51463
--
-Anton Kolonin
mobile: +79139250058
messengers: akolonin
akol...@aigents.com
https://aigents.com
https://medium.com/@aigents
https://www.youtube.com/aigents
https://reddit.com/r/aigents
https://twitter.com/aigents
https://wt.social/wt/aigents
https://steemit.com/@aigents
https://golos.in/@aigents
https://vk.com/aigents
https://dzen.ru/aigents
https://aigents.com/en/slack.html
https://www.messenger.com/t/aigents
https://web.telegram.org/#/im?p=@AigentsBot
Anton Kolonin @ Gmail
От Юрия Милова:
-------- Forwarded Message -------
Отличный вопрос — тут как раз начинается самое интересное: реальные papers, где идея “metabolic / autopoietic AI” хоть как-то формализуется.
Я разберу несколько ключевых направлений (с конкретными работами), чтобы ты увидел не просто теорию, а что именно делают исследователи.
🧪 1. Autopoiesis в вычислительных системах
(база всего направления)
📄 Paper:
→ An Investigation into the Origin of Autopoiesis
💡 Что делают
-
берут Cellular Automata (например, Game of Life)
-
ищут структуры (gliders), которые:
-
сохраняются во времени
-
воспроизводят себя
-
имеют “границу”
-
👉 идея:
жизнь = не молекулы, а устойчивые процессы
🧠 Почему это важно для AI
-
показывает, что агент может возникать из динамики, а не быть заданным
-
это шаг к:
-
self-organizing AI
-
“process-based intelligence”
-
📌 Ключевой инсайт:
интеллект можно рассматривать как стабильный паттерн в потоке вычислений (MIT Press Journals)
🧬 2. Artificial Chemistry + метаболизм
(самое близкое к “metabolic AI” буквально)
📄 Paper:
→ Emergence of Self-Reproducing Metabolisms as Recursive Algorithms
💡 Что делают
-
создают “искусственную химию”
-
правила = переписывающая система (combinatory logic)
-
запускают с нуля (tabula rasa)
👉 и наблюдают:
-
появляются самовоспроизводящиеся структуры
-
они:
-
берут “ресурсы” из среды
-
перерабатывают их
-
воспроизводятся
-
📌 ключевая идея:
метаболизм = алгоритм, который:
потребляет
трансформирует
воспроизводит себя (arXiv)
🧠 Почему это важно
Это уже почти чистый metabolic AI:
-
есть ресурсный поток
-
есть автокаталитические циклы
-
есть эволюция
👉 это альтернатива нейросетям:
не learning → а emergence
🧠 3. Neural Autopoiesis (нейросети как “организм”)
📄 Paper:
→ Neural Autopoiesis: Organizing Self-Boundary
💡 Что делают
-
используют:
-
биологические нейроны
-
spiking neural networks
-
-
вводят принцип:
avoidance of harmful stimuli
👉 система:
-
учится избегать внешнего воздействия
-
если не может — “игнорирует” сигнал
📌 это интерпретируют как:
-
self vs non-self
-
граница системы
🧠 Инсайт
Это уже очень близко к “живому” ИИ:
-
есть:
-
граница
-
саморегуляция
-
адаптация
-
👉 не просто обучение, а:
поддержание собственной устойчивости
🔁 4. Autopoiesis + cognition (когнитивные системы)
📄 Paper:
→ Toward aitiopoietic cognition
💡 Главное различие:
-
биология:
-
многоуровневая система
-
метаболизм
-
“self”
-
-
ML:
-
статичная архитектура
-
нет внутреннего уровня
-
📌 утверждение:
настоящий интеллект возможен только в метаболически замкнутой системе (Frontiers)
🧠 Важный момент
Они вводят идею:
-
cognition = функция выживания системы
👉 это очень отличается от:
-
loss minimization
⚙️ 5. Info-autopoiesis (информация как метаболизм)
📄 Paper:
→ Info-Autopoiesis and the Limits of AGI
💡 идея:
-
информация не просто обрабатывается
-
она производится системой
📌 формула:
cognition = self-production of meaningful information (MDPI)
🧠 Почему это важно
Это уже философский, но сильный сдвиг:
-
GPT → обрабатывает текст
-
autopoietic AI → создаёт смысл для себя
🧫 6. Wetware / synthetic biology AI
📄 Paper:
→ A Wetware Embodied AI
💡 что делают
-
создают искусственные клетки
-
пытаются:
-
внедрить вычисления
-
создать “живые” ИИ
-
📌 идея:
настоящий metabolic AI может быть не софтом, а биологией (PubMed Central)
🔗 Как всё это складывается вместе
Все эти papers сходятся в одну архитектуру:
🧩 “Metabolic AI система” выглядит так:
-
поток ресурсов (энергии/данных)
-
внутренние циклы (метаболизм)
-
самоподдержание структуры
-
граница (self vs environment)
-
адаптация ради выживания
⚠️ Важный вывод (честно)
📌 Сейчас:
-
нет единой модели “metabolic AI”
-
это скорее исследовательский кластер
Но:
👉 уже есть реальные куски:
-
artificial chemistry
-
autopoietic networks
-
self-organizing systems
🧠 Самое глубокое отличие от обычного AI
Transformer:
оптимизирует функцию
Metabolic AI:
поддерживает своё существование
🚀 Если хочешь дальше
Могу копнуть ещё глубже:
-
сравнить это с predictive processing / active inference (там почти прямое пересечение)
-
или разобрать конкретную архитектуру, как можно попытаться реализовать metabolic AI на практике (это уже почти AGI territory)
--
Вы получили это сообщение, поскольку подписаны на группу Обсуждение экзистенциальных проблем.
Чтобы отменить подписку на эту группу и больше не получать от нее сообщения, отправьте письмо на электронный адрес epdg+uns...@googlegroups.com.
Чтобы посмотреть обсуждение, перейдите по ссылке https://groups.google.com/d/msgid/epdg/6a4c454f-9f9b-4918-9940-4815da7f4518%40gmail.com.
