Актуальность.
Статья посвящена анализу методологических оснований диагностики сознания в искусственных системах в контексте стремительного развития больших языковых моделей и мультимодальных агентных архитектур.
Цель. В качестве теоретической рамки предлагается функционалистская гипотеза об эволюционной функции сознания как механизма контрфактуального моделирования, реализуемого через предиктивное кодирование.
Методы.
Сопоставление биологического мозга и трансформерных архитектур с применением трехуровневой схемы Марра показывает, что совпадение на уровне вычислительной теории не требует тождества на уровнях алгоритма и физической реализации. Это снимает субстратный аргумент биологического натурализма при сохранении его содержательного ядра. На основе принятой теоретической рамки проводится критический разбор пяти C-тестов (ACT, понимание нарратива, зеркальное самораспознавание, метакогнитивные opt-out задачи, неограниченное ассоциативное обучение) с точки зрения их применимости к искусственным агентам и того, какой аспект предиктивной функции сознания каждый из них проверяет.
Результаты.
Показано, что появление больших языковых моделей понизило ценность ряда классических поведенческих тестов и одновременно придало новую актуальность архитектурно-механистическому анализу. Проведена систематизация пяти линий теоретического противостояния в современной дискуссии.
Выводы.
Предложена трехуровневая многокритериальная модель оценки, интегрирующая поведенческий, функциональный и архитектурный анализ и формирующая кумулятивный аргумент в пользу наличия функциональных аналогов сознания в условиях нерешенности «трудной проблемы».
Гришаев, А.В., Сазонов, В.Ф. (2023). Нейробиологическая теория Карла Фристона: критический обзор. Интеллектуальные системы. Теория и приложения, 27(3), 5–94.
Anderson, J.R., Gallup, G.G. Jr. (2011). Which primates recognize themselves in mirrors? PLoS Biology, 9(3), e1001024.
Baars, B.J. (1988). A Cognitive Theory of Consciousness. Cambridge: Cambridge University Press.
Bayne, T., Seth, A.K., Massimini, M., Peters, M.A.K., Razi, A., et al. (2024). Tests for consciousness in humans and beyond. Trends in Cognitive Sciences, 28(5), 454–466.
Birch, J., Ginsburg, S., Jablonka, E. (2020). Unlimited associative learning and the origins of consciousness: a primer and some predictions. Biology & Philosophy, 35, 56.
Birch, J. (2022). The search for invertebrate consciousness. Noûs, 56(1), 133–153.
Birch, J. (2024). The Edge of Sentience. Oxford: Oxford University Press.
Brown, E.K., Basile, B.M., Templer, V.L., Hampton, R.R. (2019). Dissociation of memory signals for metamemory in rhesus monkeys (Macaca mulatta). Animal Cognition, 22(3), 331–341.
Butlin, P., Long, R., Bayne, T., Schwitzgebel, E., Simon, J. et al. (2025). Identifying indicators of consciousness in AI systems. Trends in Cognitive Sciences. https://doi.org/10.1016/j.tics.2025.10.011
Chalmers, D.J. (1996). The Conscious Mind: In Search of a Fundamental Theory. Oxford: Oxford University Press.
Chalmers, D.J. (2023). Could a Large Language Model be Conscious? Boston Review.
D’Mello, A.M., Gabrieli, J.D.E., Nee, D.E. (2020). Evidence for Hierarchical Cognitive Control in the Human Cerebellum. Current Biology, 30(10), 1881–1892. https://doi.org/10.1016/j.cub.2020.03.028
Fernández Velasco, P., Loev, S. (2024). Metacognitive Feelings: A Predictive-Processing Perspective. Perspectives on Psychological Science, 19(1), 175–192. https://doi.org/10.1177/17456916231221976
Frankish, K. (2016). Illusionism as a theory of consciousness. Journal of Consciousness Studies, 23(11–12), 11–39.
Friston, K. (2010). The free-energy principle: a unified brain theory? Nature Reviews Neuroscience, 11, 127–138.
Friston, K. (2018). Am I Self-Conscious? (Or Does Self-Organization Entail Self-Consciousness?) Frontiers in Psychology, 9, 579.
Clark, A., Friston, K., Wilkinson, S. (2019). Bayesing Qualia. Journal of Consciousness Studies, 26 (9–10), 19–33.
Friston, K., Stephan, K.E. (2007). Free-energy and the brain. Synthese, 159, 417–458.
Graziano, M.S.A. (2013). Consciousness and the Social Brain. Oxford: Oxford University Press.
Heidegger, M. (1927). Sein und Zeit. Halle: Max Niemeyer Verlag.
Helmholtz, H. von. (1867). Handbuch der physiologischen Optik. Hamburg: Voss.
Hoffman, D.D. (2019). The Case Against Reality: Why Evolution Hid the Truth from Our Eyes. New York: W.W. Norton.
Hohwy, J. (2013). The Predictive Mind. Oxford: Oxford University Press.
Kanai, R., Komura, Y., Shipp, S., Friston, K. (2015). Cerebral hierarchies: predictive processing, precision and the pulvinar. Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences, 370(1668), 20140169. https://doi.org/10.1098/rstb.2014.0169
Lamme, V.A.F. (2006). Towards a true neural stance on consciousness. Trends in Cognitive Sciences, 10(11), 494–501.
Lanillos, P., Pages, J., Cheng, G. (2020). Robot self/other distinction: active inference meets neural networks learning in a mirror. arXiv.
Marr, D. (1982). Vision: A Computational Investigation into the Human Representation and Processing of Visual Information. San Francisco: W.H. Freeman.
Metzinger, T. (2021). Artificial Suffering: An Argument for a Global Moratorium on Synthetic Phenomenology. Journal of Artificial Intelligence and Consciousness, 8(1), 43–66.
Naci, L., Cusack, R., Anello, M., Owen, A. (2014). A common neural code for similar conscious experiences in different individuals. PNAS, 111(39), 14277–14282.
Nanda, N., Chan L., Lieberum, T., Smith, J., Steinhardt, J. (2023). Progress measures for grokking via mechanistic interpretability. arXiv:2301.05217.
Noë, A. (2009). Out of Our Heads: Why You Are Not Your Brain, and Other Lessons from the Biology of Consciousness. New York: Hill and Wang.
Parr, T., Pezzulo, G., Friston, K. (2025). Beyond Markov: Transformers, memory, and attention. Cognitive Neuroscience, 16(1–4), 5–23.
Rosenthal, D.M. (2005). Consciousness and Mind. Oxford: Oxford University Press.
Schneider, S. (2019). Artificial You: AI and the Future of Your Mind. Princeton: Princeton University Press.
Schneider, S. (2023). Consciousness beyond the human case. Current Biology, 33, R1–R10.
Searle, J.R. (1980). Minds, brains, and programs. Behavioral and Brain Sciences, 3(3), 417–424.
Smith, J.D., Shields, W.E., Washburn, D.A. (2003). The comparative psychology of uncertainty monitoring and metacognition. Behavioral and Brain Sciences, 26(3), 317–339.
Subias, L., Katsu, N., Yamada, K. (2025). Metacognition in nonhuman primates: a review of current knowledge. Primates, 66(1), 9–25.
Thompson, E. (2007). Mind in Life: Biology, Phenomenology, and the Sciences of Mind. Cambridge: Belknap Press of Harvard University Press.
Varela, F.J., Thompson, E., Rosch, E. (1991). The Embodied Mind: Cognitive Science and Human Experience. Cambridge: MIT Press.
Для цитирования статьи:
Григорьев, А.А., Михайлов, И.Ф.Сознание в искусственных агентах: предиктивная рамка и многокритериальная диагностика. // Национальный психологический журнал. 2026. № 4. , 67–78. doi: 10.11621/npj.2026.0405
