Бул изилдөөдө сунушталган жашоо-борборлуу мамилелик info-computational алкак, таанып-билүүнү тирүү системалар өз уюшулушун сактап туруу менен айлана-чөйрөсү менен кабылдоо, жөнгө салуу жана маани жаратуу мамилесин түзгөн үзгүлтүксүз процесс; интеллектти болсо ушул когнитивдик уюшулуунун жаңылык, бузулуу жана белгисиздик шартында максатка багытталган көйгөйлөрдү чечүү жөндөмү катары ажыраткан концептуалдык алкак болуп саналат. Изилдөө психология, когнитивдик илим, биология, философия, кибернетика, табигый эсептөө жана жасалма интеллект адабияттарындагы таанып-билүү жана интеллект тууралуу ар түрдүү түшүнүктөрдү салыштырат. Жаңы эксперимент же маалымат жаратпайт; максаты түшүнүктөрдүн камтуу чегин кайра уюштуруу жана табигый системалар менен жасалма системаларды бир эле сөздөр менен, бирок ар башка онтологиялык шарттарда кантип баалоого болорун түшүндүрүү.

Булактын негизги айырмалоосу үч деңгээлден турат: физикалык ыңгайлашуу, таанып-билүү жана интеллект. Системанын айлана-чөйрө шарттарына жараша физикалык түрдө өзгөрүшү өзүнчө эле таанып-билүү эмес. Автордун алкагында таанып-билүү тирүү системанын өз уюшулушун сактоо үчүн айлана-чөйрөсү менен мамилесин кабылдоосу, жөнгө салуусу жана координациялоосу менен башталат. Интеллект болсо негизги когнитивдик жөнгө салуудан жогору, системага-салыштырмалуу максаттарга жетүү үчүн мүмкүн болгон аракеттердин арасынан ийкемдүү жол табуу жана көйгөйлөрдү чечүү жөндөмүн билдирет.

Бул көз караш адам-борборлуу таанып-билүү аныктамаларынан айырмаланат. Адам-борборлуу салттар таанып-билүүнү көбүнчө кабылдоо, эс тутум, ой жүгүртүү, тил жана көйгөй чечүү сыяктуу адамдын психикалык процесстери менен байланыштырса, жашоо-борборлуу ыкма таанып-билүүнү тирүү уюшулуунун негизги касиети катары бир клеткалуу организмдерге чейин кеңейтет. Интеллект да символдук ой жүгүртүү же IQ менен гана эмес; тирүү системанын өзгөрүп турган шарттарда максаттарын канчалык ийкемдүү, туруктуу жана натыйжалуу уланта алышы менен байланыштырылат.

Жасалма системалар үчүн жыйынтык этияттуураак. Булакка ылайык, азыркы AI системалары инженердик жол менен түзүлгөн же туунду интеллектти көрсөтүп, таанып-билүүгө окшош функцияларды аткара алат; бирок жашоо-борборлуу биологиялык аныктама боюнча алар autopoietic, өзүн-өзү сактап турган тирүү когнитивдик системалар эмес. Денеленген, автономдуу жана өзүн-өзү жөнгө салуучу жасалма системалар кээ бир таанып-билүү касиеттерине жакындашы мүмкүн; мунун келечекте өзүнчө концептуалдык категорияларды талап кылар-кылбасы ачык изилдөө суроосу.

Таанып-билүү менен Интеллекттин Негизги Айырмасы Эмне?

Бул изилдөө сунуштаган алкакта таанып-билүү тирүү системанын өз жашоосун улантып жатып айлана-чөйрөсү менен мамилесин кабылдоосу, жөнгө салуусу жана координациялоосу аркылуу ишке ашкан негизги жашоо процесси; интеллект болсо ушул когнитивдик процесстин жаңылык, бузулуу жана белгисиздик шартында системага-салыштырмалуу максаттарга жетүү үчүн көйгөй чечүүдөгү жөндөм деңгээли.

Булактын баштапкы пункттарынын бири — “таанып-билүү” жана “интеллект” сөздөрүнүн ар башка дисциплиналарда көп учурда бири-бирине аралаштырылышы. Айрым ыкмалар интеллектти таанып-билүүнүн кошумча жөндөмү катары көрсө, башкалары интеллектти когнитивдик процесстерден көз каранды эмес аткаруу мүмкүнчүлүгү катары аныктайт.

Сунушталган алкак бул бүдөмүктүктү жоюу үчүн түшүнүктөрдү иерархиялык, ошол эле учурда даражалуу түрдө карайт.

Ошондуктан суюктуктун тышкы күчкө жараша формасын өзгөртүшү же dissipative түзүлүштүн динамикалык тең салмактуулукту сакташы ыңгайлашуу катары бааланышы мүмкүн; бирок автор муну таанып-билүү катары классификациялабайт. Таанып-билүү үчүн системанын өз уюшулушу жагынан маанилүү өз ара аракет жана ички жөнгө салуу талап кылынат.

Максатка багытталуу аң-сезимдүү ниетти билдиреби?

Жок. Булак “goal-directedness” түшүнүгүн минималдуу жана антропоморфтук эмес мааниде колдонот. Максатка багытталуу үчүн адамга окшош аң-сезимдүү ниет же символдук максат элеси талап кылынбайт.

Биологиялык системаларда максаттар жашоонун уюшулушунан келип чыгышы мүмкүн: өз жашоосун улантуу, жашоого жөндөмдүүлүк чектеринде калуу, өсүү жана көбөйүү ушуга мисал. Жасалма системаларда болсо максат сырттан аныкталышы же өз ара аракет аркылуу үйрөнүлүшү мүмкүн.

Автор үчүн маанилүүсү максат кайдан келгенинен көрө, системанын өз ишмердигин ошол максатка байланыштуу жөнгө сала алышы.

Адам-Борборлуу жана Жашоо-Борборлуу Таанып-Билүү Ыкмалары Кантип Айырмаланат?

Адам-борборлуу ыкмалар таанып-билүүнү негизинен адам акылына жана көбүнчө өнүккөн нерв системаларына байланышкан психикалык процесстер аркылуу аныктаса, жашоо-борборлуу ыкма таанып-билүүнү autopoietic уюшулуу, sense-making жана организм–чөйрө өз ара аракеттенүүсү түрүндө бардык тирүү системаларга кеңейтет.

Классикалык ментализм

Классикалык менталисттик ыкма таанып-билүүнү аң-сезимдүү ой же денеден салыштырмалуу көз карандысыз символдук операциялар менен байланыштырат. Тарыхый жактан акыл–дене дуализми жана рационалдуу адам акылын таанып-билүүнүн борбору деп эсептеген философиялык салт ушул багыттын негизин түзгөн.

Когнитивдик революция жана символдук эсептөө

20-кылымдын ортосунда когнитивдик революция акылды символдук маалымат иштетүү системасы катары кайра аныктады. Ошентип аң-сезим-борборлуу түшүндүрмөнүн ордун көбүрөөк механикалык жана эсептөөчү модель ээледи; бирок таанып-билүүнү негизинен адам акылы менен байланыштыруу чоң деңгээлде уланды.

4E таанып-билүү

1990-жылдардан тартып embodied, embedded, enactive жана extended cognition алкактары таанып-билүүнү мээ ичиндеги обочолонгон символ манипуляциясына гана түшүрүүгө болбой турганын жактады. Денелик түзүлүш, сенсордук-мотордук функциялар, куралдар жана айлана-чөйрөлүк контекст когнитивдик процесстин бир бөлүгү катары каралды.

Extended Mind ыкмасында чөйрөдөгү куралдар жана түзүлүштөр эс тутум же эсептөө сыяктуу когнитивдик функциялардын бир бөлүгүн аткара алат. Predictive processing ыкмалары болсо таанып-билүүнү айлана-чөйрө менен өз ара аракеттенүү учурунда божомол каталарын азайтууга умтулган динамикалык процесс катары карайт.

Жашоо-Борборлуу Таанып-Билүү Ыкмасы Эмнени Жактайт?

Жашоо-борборлуу ыкма таанып-билүүнү нерв системасы же адам акылы менен гана чектөөнүн ордуна, тирүү системалардын өзүн өндүрүү, сактоо, чөйрөнү кабылдоо, маанилүү айырмачылыктарга жооп берүү жана өзгөргөн шарттарда жөнгө салынуу процесстеринин негизги касиети катары карайт.

Макала бул багыттын маанилүү тарыхый негиздеринин бири катары Maturana жана Varelaнын autopoiesis ыкмасын колдонот. Autopoiesis — тирүү системанын өз уюшулушун үзгүлтүксүз өндүрүп, сактап турушу жөнүндөгү түшүнүк.

Бул алкакта таанып-билүү жашоого кийин кошулган жогорку деңгээлдеги продукт эмес, жашоо уюшулушунун өзү менен байланышкан негизги процесс катары каралат.

Basal cognition

“Basal cognition” нерв системасы жок клеткалык же өтө жөнөкөй уюшулууларда байкалган кабылдоо, жөнгө салуу, эс тутумга окшош уланмалуулук жана максатка багытталган ыңгайлашуу түрлөрүн билдирет.

Булак slime mold, бактериялык коомчулуктар жана planarian регенерациясы сыяктуу мурдагы изилдөөлөрдөн мисалдарды колдонуп, татаал нерв системасы ар бир ыңгайлашуучу көйгөй чечүү жүрүм-туруму үчүн милдеттүү болбой калышы мүмкүн деген пикирди колдойт.

Anticipation

Жашоо-борборлуу таанып-билүүнүн маанилүү элементтеринин бири anticipation, башкача айтканда учурдагы стимулдарга гана жооп бербей, келечектеги мүмкүн болгон абалдарга жараша аракетти жөнгө салуу.

Rosenдин anticipatory systems ыкмасы жана кийинки predictive processing / Active Inference алкактары организмдин өзү жана айлана-чөйрөсү тууралуу ички мыйзамченемдүүлүктөрдү пайдаланып келечектеги абалдарга даярдана алышын таанып-билүүнүн маанилүү компоненттеринин бири катары карайт.

Экинчи-даражадагы кибернетика жана өзүн-өзү жөнгө салуу

Тирүү системалар айлана-чөйрөлүк сигналдарды гана иштетпейт; өз ички абалдарын да көзөмөлдөп, өзгөртө алат. Бул кайтарым байланыштуу жана өзүнө-шилтеме берген түзүлүш когнитивдик уюшулуунун туруктуу эмес, кайра түзүлө турган процесс болушуна салым кошот.

Info-Computation Таанып-Билүү Талкуусуна Эмне Кошот?

Info-computational ыкма эсептөөнү абстракттуу символдорду Turing тибинде иштетүү катары гана эмес, физикалык форма, зат, маалымат жана динамикалык уюшулуштагы өзгөрүүлөрдү камтыган кеңири табигый маалымат иштетүү процесси катары түшүндүрүп, computational жана embodied таанып-билүү ыкмаларын бир алкакта бириктирүүнү көздөйт.

Макала классикалык computationalism менен embodied cognition ортосунда көп учурда жасалма карама-каршылык түзүлөрүн айтат. Эгер “эсептөө” санариптик символ манипуляциясы катары гана аныкталса, денеленген жана enactive таанып-билүү computational түшүндүрмө менен шайкеш эместей көрүнүшү мүмкүн.

Автор “new computationalism” деп атаган кеңири ыкмада computation алгоритмдик символ иштетүү гана эмес. Интерактивдүү, физикалык, морфологиялык, субсимволдук жана өзүн өзгөртө алган процесстер да эсептөө үй-бүлөсүнө киргизилет.

Морфологиялык эсептөө

Морфологиялык эсептөөдө физикалык түзүлүш пассивдүү ташуучу эмес. Система формасы, материалдык касиеттери жана физикалык динамикалары аркылуу маалымат иштете алат.

Бул көз караш тирүү системаларда “программалык камсыздоо” менен “аппараттык камсыздоонун” ортосуна катуу чек коюуну кыйындатат. Түзүлүш менен процесс чогуу өзгөрүшү мүмкүн; метаболизм, өнүгүү, морфогенез жана ыңгайлашуу системанын эсептөөсүнүн бир бөлүгү катары каралышы мүмкүн.

Символдук жана субсимволдук процесстерди чогуу кароого болобу?

Булактын info-computational ыкмасы ооба деп жооп берет. Субсимволдук, үзгүлтүксүз жана бөлүштүрүлгөн процесстер уюшулуунун жогорку деңгээлдеринде туруктуу мамилелерди түзүп, символдук операцияларга негиз боло алат деп эсептелет.

Ошентип адам тили жана формалдык ой жүгүртүү сыяктуу символдук таанып-билүү биологиялык субсимволдук процесстерден толугу менен ажыраган өзүнчө дүйнө катары каралбайт.

Изилдөөнүн Ыкмасы жана Жыйынтыктары

Бул изилдөө лабораториялык, талаа, клиникалык же компьютердик симуляция изилдөөсү эмес. Анын ыкмасы — таанып-билүү, биология, кибернетика, философия, маалымат теориясы жана жасалма интеллект тармактарындагы теориялык салттарды салыштырып, алардын концептуалдык байланыштарын бириктирүүчү алкакта кайра уюштуруу.

Ошондуктан макалада тандалма көлөмү, эксперименттик топтор, модель гиперпараметрлери, p маанилери, ишеним интервалдары же аткаруу көрсөткүчтөрү жок. “Жыйынтыктар” сандык эксперимент натыйжаларынан көрө сунушталган концептуалдык айырмачылыктардан жана адабият синтезинен турат.

Адам-борборлуу ыкманын негизги багыттары

Булак адам-борборлуу таанып-билүү жана интеллект адабиятын бир нече тарыхый жана теориялык багыт аркылуу карайт:

• Developmental ыкма: Piagetте таанып-билүү ыңгайлашуу процесси; интеллект assimilation менен accommodation ортосунда натыйжалуу тең салмак түзө алуу жөндөмү катары каралат.
• Socio-cultural ыкма: Vygotskyде таанып-билүү коомдук өз ара аракет, тил жана маданий куралдар аркылуу калыптанат.
• Psychometric ыкма: Интеллект ар түрдүү когнитивдик жөндөмдөрдүн сандык бааланышы жана фактордук түзүлүштөр аркылуу өлчөнөт.
• Information-processing ыкмасы: Таанып-билүү символдук көйгөй мейкиндиктеринде маалымат иштетүү; интеллект болсо натыйжалуу көйгөй чечүү жөндөмү катары моделденет.
• Contemporary distributed/extended ыкма: Таанып-билүү мээден тышкаркы денеге жана айлана-чөйрөлүк ресурстарга карай кеңейиши мүмкүн.

Жашоо-борборлуу ыкманын эмпирикалык негиздери

Макала өзүнүн экспериментин жүргүзбөсө да, жашоо-борборлуу таанып-билүү тезисин баалоо үчүн мурунку эмпирикалык адабияттан үч маанилүү мисалды колдонот:

• Physarum polycephalum сыяктуу slime moldдордун нерв системасы жок туруп мейкиндиктик көйгөйлөрдү чечүү жана мезгилдүү айлана-чөйрөлүк өзгөрүүлөрдү алдын ала сезүү жүрүм-турумдары,
• бактериялык коомчулуктардын quorum sensing аркылуу популяция деңгээлинде координация жана метаболикалык өтүүлөрдү ишке ашырышы,
• планариялардын регенерация учурунда клеткалык деңгээлдеги морфологиялык эс тутум аркылуу татаал дене пландарын кайра түзө алышы.

Бул жыйынтыктардын ар бири өзүнчө оригиналдуу изилдөөлөрдөн алынган. Бул Philosophies макаласы аталган эксперименттерди кайра талдоо же кайталоо эмес.

Азыркы Жасалма Интеллект Бул Алкакта Когнитивдик Деп Эсептелеби?

Булактын жашоо-борборлуу аныктамасында азыркы жасалма интеллект системалары инженердик жол менен түзүлгөн же туунду интеллектти көрсөтүп, таанып-билүүгө окшош функцияларды аткара алат, бирок autopoietic жашоо уюшулушуна ээ болбогондуктан биологиялык мааниде когнитивдик система катары классификацияланбайт.

Бул айырма жасалма системалар жөндөмсүз дегенди билдирбейт. Модель аткаруусу, үйрөнүү, көйгөй чечүү же белгилүү тапшырмаларда адамдан ашып түшүү сыяктуу функциялар “engineered intelligence” алкагында бааланышы мүмкүн.

Бирок макаланын жашоо-борборлуу таанып-билүү аныктамасы үчүн сырттан берилген тапшырманы ийгиликтүү аткаруу гана жетишсиз. Үзгүлтүксүз айлана-чөйрө менен өз ара аракет, ички абалды жөнгө салуу, өз уюшулушун сактоо жана системанын өз жашоосу үчүн маанилүү процесстер борбордук деп эсептелет.

Embodied AI эмне үчүн өзүнчө бааланат?

Роботтук жана cyber-physical системалар айлана-чөйрөнү кабылдап, физикалык аракет жасап, кайтарым байланыш алып жана ички абалдарын динамикалык түрдө жөнгө салган сайын классикалык disembodied AIдан айырмаланган позицияга жакындайт.

Автор бул системалар автоматтык түрдө биологиялык таанып-билүүгө ээ болот деп айтпайт. Тескерисинче, perception–action цикли, learning жана environmental coupling сыяктуу касиеттер аларды жашоо-борборлуу таанып-билүү түшүнүгүнө концептуалдык жактан жакындатат деп ырастайт.

Келечекте жасалма таанып-билүү мүмкүнбү?

Макала муну ачык изилдөө суроосу катары калтырат. Келечекте синтетикалык же гибрид системалар автономдуу өзүн-өзү сактоо, туруктуу системага-салыштырмалуу максаттар жана денеленген жөнгө салууну өнүктүрсө, азыркы “AI” менен “биологиялык таанып-билүү” айырмасын жаңы категориялар менен кайра кароо талап кылынышы мүмкүн.

Ыкмаларды салыштыруу

Figure 1 кантип чечмелениши керек?

Булак Figure 1-де жогорудагы ыкмаларды эки сапаттык ок боюнча жайгаштырат:

• горизонталдык ок: Human-centered → Life-centered,
• вертикалдык ок: Symbolic → Embodied.

Тегеректер non-computational, квадраттар computational ыкмаларды билдирет. Бул фигура сандык өлчөө графиги эмес. Чекиттердин жайгашуусу автордун теориялык классификациясын визуалдаштырат; координаттардын сандык же статистикалык мааниси жок.

Изилдөө колдогон жыйынтыктар

Макала таанып-билүү жана интеллект түшүнүктөрүнүн ар башка дисциплиналарда бир эле универсалдуу аныктамага ээ эместигин жана адам-борборлуу, embodied, жашоо-борборлуу жана computational салттар ар башка онтологиялык божомолдорду колдоноорун күчтүү көрсөтөт.

Автор сунуштаган концептуалдык синтезде таанып-билүү менен интеллект бир эле нерсе эмес. Таанып-билүү тирүү системанын улануучу жөнгө салуучу уюшулуусу; интеллект болсо бул процесстин көйгөй чечүү жөндөмү.

Жашоо-борборлуу адабият нерв системасы жок организмдерде да кабылдоо, regulation, memory-like behavior жана problem-solving сыяктуу функцияларга байланыштуу эмпирикалык изилдөөлөр бар экенин көрсөтөт.

Кеңейтилген computation түшүнүгү символдук эсептөө менен embodied/табигый процесстерди сөзсүз бири-бирине карама-каршы деп кароонун зарылдыгы жок экенин негиздөө үчүн концептуалдык курал берет.

Азыркы AI системалары тапшырма аткаруу жагынан инженердик жол менен түзүлгөн интеллектти көрсөтүшү мүмкүн; бирок бул макаланын жашоо-борборлуу аныктамасында биологиялык таанып-билүү менен бирдей статуста эмес.

Изилдөө колдобогон жыйынтыктар

Макала таанып-билүү же интеллект үчүн эксперимент аркылуу тастыкталган бирдиктүү универсалдуу өлчөм иштеп чыккан эмес.

Сунушталган алкак операциялык теория эмес; ал ар башка уюшулуу деңгээлдеринде маалымат, эсептөө жана таанып-билүү тууралуу суроолорду кантип коюуну жөнгө салган концептуалдык “грамматика” катары берилет.

Макала бардык жашоо илимдери таанып-билүүнү жашоо менен теңештирүү боюнча макулдашканын көрсөтпөйт. Жашоо-борборлуу ыкма илимий жана философиялык салттардын бири жана адам-борборлуу/neurocentric көз караштар менен теориялык талаш уланууда.

Slime mold, бактериялар жана регенерация мисалдары бул макаланын өз эксперименттери эмес. Алар мурунку изилдөөлөргө шилтемелер.

Азыркы AI системалары биологиялык мааниде когнитивдик эмес деп айтуу келечектеги бардык жасалма системалар таанып-билүүнү өнүктүрө албайт дегенди далилдебейт. Автор муну ачык изилдөө суроосу катары калтырат.

Figure 1-деги изилдөөчүлөрдүн позициялары өлчөө натыйжасы эмес; сапаттык теориялык карта.

Чектөөлөр жана келечектеги изилдөө

Автор өз алкагынын эң маанилүү чектөөсүн ачык белгилейт: сунушталган түзүлүш operational theory эмес. Ал бирдиктүү intelligence score же өлчөө протоколун бербейт.

Алкактын үч негизги мамилелик элементи information, computation жана cognition/observer-agency болуп саналат. Information түзүмдөштүрүлгөн айырмачылыктарга, computation бул айырмачылыктардын өзгөрүшүнө, cognition болсо айырмачылыктар өзүнө маанилүү болгон жана өзгөрүүлөр функциялык маани алган observer-agentке байланыштуу.

Муну өлчөнө турган кылуу уюшулуу деңгээлине жана илимий тармакка мүнөздүү болушу керек. Бактерияда, көп клеткалуу организмде, адамда жана жасалма системада бир эле операциялык таанып-билүү метрикасы автоматтык түрдө колдонулушу мүмкүн деп айтылбайт.

Келечекте жасалма же синтетикалык системалар autonomous self-maintenance, persistent goals жана embodied regulation сыяктуу касиеттерди өнүктүрсө, биологиялык таанып-билүү менен инженердик жол менен түзүлгөн интеллекттин ортосундагы азыркы концептуалдык классификацияны кайра кароо талап кылынышы мүмкүн.

Булак жана Ыкма Жөнүндө Эскертүү

Оригиналдуу изилдөө: Cognition and Intelligence in Natural and Artificial Systems

Автор: Gordana Dodig-Crnkovic.

Мекемелер: Department of Computer Science and Engineering, Chalmers University of Technology, Gothenburg, Швеция; Faculty of Engineering and Health, Mälardalen University, Västerås, Швеция.

Журнал: Philosophies.

Басма: MDPI.

Булак түрү: Концептуалдык/теориялык академиялык макала; таанып-билүү, интеллект, жашоо-борборлуу таанып-билүү, info-computation жана жасалма интеллект ортосундагы байланыштарды адабият аркылуу синтездеген изилдөө.

Жарыялоо маалыматы: Philosophies 2026, том 11, саны 3, макала 76.

DOI: 10.3390/philosophies11030076

Жөнөтүлгөн: 7 Март 2026.

Ревизия: 1 Май 2026.

Кабыл алынган: 8 Май 2026.

Жарыяланган: 12 Май 2026.

Лицензия: Creative Commons Attribution (CC BY), ачык жеткиликтүүлүк.

Академиялык редактор: Rossella Lupacchini.

Жаңы эксперимент же маалымат топтому: Жок. Изилдөө жаңы маалымат жараткан же талдаган эмес.

Статистикалык талдоо: Жок; изилдөө концептуалдык синтез мүнөзүндө.

Каржылоо: Автор тышкы каржылоо алынбаганын билдирген.

Институционалдык этика кеңеши: Колдонулбайт.

Маалымдалган макулдук: Колдонулбайт.

Маалыматтын жеткиликтүүлүгү: Жаңы маалымат түзүлбөгөн же талданбаган үчүн маалымат бөлүшүү колдонулбайт.

Ыраазычылык: Автор рецензенттерге конструктивдүү пикирлери үчүн ыраазычылык билдирет.

Кызыкчылыктардын кагылышы: Автор кызыкчылыктардын кагылышы жок экенин билдирет.

Автордук салымдар: Макала бир авторго таандык; булакта өзүнчө CRediT салым таблицасы жок.

Негизги концептуалдык алкак: Физикалык ыңгайлашуу → таанып-билүү → интеллект айырмасы; жашоо-борборлуу таанып-билүү; embodied жана enactive ыкмалар; natural computation; morphological computation; info-computation.

Негизги чектөө: Алкак концептуалдык, операциялык эмес. Таанып-билүү же интеллект үчүн тармактар аралык бирдиктүү сандык өлчөм бербейт; operationalization уюшулуу деңгээли жана илимий тармактын негизинде өзүнчө иштелип чыгышы керек.

Жасалма интеллектти чечмелөө чеги: Булак азыркы жасалма системалар engineered же derivative intelligence көрсөтүшү мүмкүн экенин, бирок жашоо-борборлуу биологиялык мааниде когнитивдик эмес экенин жактайт. Бул келечекте бардык жасалма системалар таанып-билүүнү өнүктүрө албайт деген эксперименттик далил эмес.

Figure 1 боюнча чечмелөө чеги: Symbolic–Embodied жана Human-centered–Life-centered окторундагы позициялар сапаттык теориялык классификация; сандык эксперименттик координаттар эмес.

Verianla ыкма эскертүүсү: Бул мазмун булак макаланын сүйлөммө-сүйлөм котормосу эмес. Адам-борборлуу, жашоо-борборлуу, embodied, computational жана info-computational салттар; табигый жана жасалма системаларга байланыштуу салыштыруулар; үч деңгээлдүү таанып-билүү–интеллект алкагы; Таблица 1–4; Figure 1; чектөөлөр жана жыйынтыктар сакталган бойдон өз алдынча кыргызча илимий үйрөнүү түзүмү түзүлдү. Булакта жок эксперименттик жыйынтык, өлчөм, статистика же таанып-билүү метрикасы кошулган жок.