Мысли

    актуальная редакция статьи на сайте Makeloft

    Что такое мысль? Как думают глухие от рождения люди? Какие сны видят слепые? И каким представляется мир для слепоглухонемых людей? Как работает память? Почему мы лучше помним объекты с точки зрения компьютера более сложные для восприятия (лица, картинки, мелодии), чем элементарные (номера телефонов и длинные последовательности символов)? Где начинается сознание в цепочке живых существ? Что такое эмоции и чувства? Возможно ли искусственное создание разума? Сознания?

    Статья носит ознакомительный исследовательский характер и содержит упрощённые гипотезы, но в ней постараемся хотя бы на йоту приблизиться к понимаю подобных вопросов. Возможно, кто-то узнает свои мысли или же найдёт новые…

    image

    Ассоциативно-реляционная модель данных

    Эта область пока ещё недостаточно исследована, однако некоторые закономерности представляют интерес и могут быть использованы на практике.

    Начнём издалека, с решения обыденной задачи: нужно создать более-менее подробную базу данных университета, включающую расписание индивидуальных и групповых занятий, номера аудиторий, списки студентов и сотрудников, при этом описать структуру университета (учебные группы, факультеты, кафедры, должности и прочие атрибуты).

    Классический реляционный подход предполагает выделение большого числа взаимосвязанных между собой сущностей, например, студент, группа, подгруппа, факультет, поток, кафедра, сотрудник, должность, занятие, предмет, тип занятия, время, место, аудитория, тип аудитории и множества других. С добавлением каждой новой сущности схема БД становится всё сложнее и привязаннее к конкретному учебному заведению, то есть применить её к другому, скажем, где слегка отличается иерархия учебных подгрупп или принцип расписания, уже так просто не получится. То есть утрачивается универсальность предметной области…

    Возможно ли создать что-то более обобщённое? Если тщательно проанализировать предметную область, то всё-таки можно заметить, что большая часть сущностей носит абстрактный характер и лишь очень малая конкретный, а именно к конкретным относятся: Person (отдельный человек), Place (любое место), Event (атомарное временное событие). Всё остальное — попытка человеческого разума классифицировать (упорядочить, кластеризовать) множества конкретных объектов по логическим группам…

    Тогда модель данных можно описать примерно следующим образом:



    P.S. Если вдруг кто-то пожелает углубиться, существуют исходные коды работоспособной учёбной программы Dispatcher, написанной несколько лет назад на основе нижеизложенных принципов

    Теперь разберёмся в чём состоят особенности, недостатки и преимущества такой схемы.

    Например, мы хотим описать студентов и сотрудников университета. Для начала в таблицу PersonClusterType добавим запись «Статус», которая отражает статус человека. В нашем случае возможно два таких статуса «Студент» и «Сотрудник» — именно эти две записи мы добавим в таблицу PersonClusterValue, и они будут ссылаться на тип «Статус». То есть у нас уже образовалось два кластера людей «Студенты» и «Сотрудники», причём один человек вполне может входить в оба кластера, то есть учиться в университете и совмещать работу в нём.

    Отлично, с этим разобрались. Теперь логично предположить, что сотрудники имеют должности. В таблицу PersonClusterType добавим запись «Должность», а в PersonClusterValue ряд записей с названиями должностей «Ассистент», «Техник», «Лаборант», «Преподаватель», «Заведующий кафедрой», «Декан», «Ректор», «Секретарь» «Сторож», «Дворник», «Вахтёр», «Гардеробщик» и прочие, которые ссылаются на запись типа «Должность». В данном случае один человек также просто может совмещать несколько таких должностей.

    Перейдём теперь к студентам. Как правило, они распределяются по группам, подгруппам, потокам и факультетам. Создадим в PersonClusterType запись «Учебная группа», а в PersonClusterValue добавим множество самих групп, например, «750503», «750504» и так далее… После этого шага очень просто получить список людей, которые учатся в какой-то определённой группе. С подгруппами ситуация интереснее — в рамках одной группы могут быть подгруппы по физкультуре, иностранному языку, по лабораторным занятиям.

    В таблицу PersonClusterType добавим типы «Подгруппа по иностранному языку», «Подгруппа по физкультуре» и так далее, а в таблицу PersonClusterValue сами экземпляры этих подгрупп, а затем их ассоциируем с соответствующей основной учебной группой (замкнутая связь многие ко многим).

    Аналогично, для примера, создадим типы «Факультет», «Кафедра» и «Поток» в таблице PersonClusterType. А в таблицу PersonClusterValue добавим соответствующие экземпляры факультетов — КСИС, ФИТУ, ИЭФ, ФРЭ, ФКП и так далее, кафедр — ЭВМ, ПОИТ, Высшей математики, Истории, Философии, Психологии и другие, а в потоки — 75050, 85050 и множество остальных.

    После этого, воспользовавшись замкнутой связью многие ко многим у таблицы PersonClusterValue, ассоциируем учебные группы с соответствующими факультетами и потоками. Подобным образом можно ассоциировать и некоторых сотрудников по факультетам и кафедрам.

    Используя такой подход, можно абсолютно произвольно сгруппировать и упорядочить людей, а также создавать сложные иерархии. Это относится не только к людям, но и ко временным событиям (Event) и местам (Place). Причём связи приобретают ассоциативный характер, что даёт возможность применять не только линейный поиск по записям, но и настоящий ассоциативный. А это в свою очередь открывает новые возможности для кэширования и обработки больших массивов данных.

    Более того, если детальнее разобраться, то группирование можно произвести отчасти различными способами, и эту же самую схему БД можно применить не только к университету, но и, скажем, к коммерческой компании или школе, что придаёт ей небывалую универсальность.

    А как бы выглядела схема подобной предметной области в классическом реляционном представлении?

    Обобщая сказанное, метод заключается в том, что в отдельные сущности базы данных мы выносим только конкретные объекты реального мира (например, Person), а для связанных абстрактных понятий создаём лишь запись в таблице PersonClusterType. В обычном реляционном подходе пришлось бы создавать отдельную таблицу для каждой такой абстрактной записи. В итоге получается, что мы наделяем определённый набор [кластер] объектов Person новым свойством типа [PersonClusterType] и присваиваем этому свойству определённое значение [PersonClusterValue].

    Стоит заметить, что прикреплённые таким образом к объектам свойства с точки зрения программирования имеют строковый тип, однако ничто не мешает усовершенствовать предложенную схему и использовать различные типы, например, булевые или числовые. Однако с числами есть ограничения, о которых будет упомянуто ниже.

    Благодаря замкнутой связи многие ко многим, эти прикреплённые свойства (кластеры) способны иметь комплексный характер, а не атомарный, то есть представлять собой иерархические структуры.

    Более того, вы, возможно, заметили, что принцип заполнения такой БД несколько напоминает процесс обучения… И программа сама может имитировать алгоритмы мышления, задавать вопросы или даже руководить действиями пользователя… Например, когда мы добавляем нового человека в таблицу Person, на основании того, что практически все пользователи имеют какой-либо статус «Студент» и/или «Сотрудник», программа сама в состоянии предложить пользователю отнести нового человека к каким-то из этих кластеров (дедуктивное умозаключение от общего к частному). Затем приложение предложит соотнести сотрудника с должностью, а студента с учебной группой.

    С другой стороны, возможна ситуация, что все учебные группы не соотнесены с факультетами. Мы ассоциируем одну или две учебных группы с факультетами, а программа вдруг сама «догадывается», что остальные учебные группы так же необходимо соотнести с факультетами и предлагает выполнить это действие для них (индуктивное умозаключение от частного к общему).

    Более того на такого рода БД удачно формализуются и более сложные виды умозаключений. Например, объекты X и Y входят в кластеры A, B, C, D. В какой-то момент пользователь создаёт новый кластер E и добавляет в него объект X. Программа, выявив аналогию между X и Y, предлагает также внести Y в новый кластер E.

    Ассоциативная модель данных

    Если же ещё более углубиться в данный подход, то те свойства-колонки, которыми обладает Person, а именно FirstName, LastName, Birthday и прочие тоже можно вынести в кластеры, то есть в итоге таблица превратится в «чистые сущности-образы», где у объекта кроме его Id больше нет колонок, а, чтобы восстановить его состояние, нужно собрать по всем ассоциированным кластерам значения его свойств.

    С позиций ООП в такой ситуации наблюдается полнейший семанический разрыв, поэтому что-то программировать на такой БД вряд ли будет удобно, по крайней мере очень непривычно. Но всё-таки если представить объекты в виде словарей «имя свойства-значение», то кое-что интересное возможно сделать, а именно, реализовать алгоритмы умозаключений становится уже весьма просто.

    Но если пойти ещё глубже… Стереть разницу между сущностями Person, Event, Place (создать в ClusterType тип «Сущность», а в ClusterValue добавить три записи с этим типом «Person», «Event», «Place») и оставить в БД лишь три сущности-таблицы:
    — чистые образы экземпляров объектов (Image)
    — значения свойств кластеров объектов (ClusterValue)
    — типы свойств кластеров объектов (ClusterType)

    Получается, что такой схемой можно описать абсолютно любой род объектов. Из таблицы Image нужно взять определённый экземпляр и посмотреть, в какие кластеры он входит, на основе чего восстановить все его свойства и их значения. Занятно, не правда ли? Однако и это не предел — всё можно свернуть вообще в две сущности-таблицы Cluster и Value (как в ООП абсолютно всё является объектом, так и в ассоциативных БД всё является кластером). Конечно, в таком случае извлекать из таблицы экземпляры объектов кластеров-образов будет непросто, но тут кроется интригующая вещь — всё это становится похоже на модель ассоциаций образов в мозгу…

    Но вернёмся к числам. В реальных базах данных часто в полях сущностей-таблиц хранятся математические данные, например, числа с плавающей запятой. Если использовать чистый ассоциативный подход, то в таблицу ClusterValue нужно добавить всё встречающееся множество чисел, а это просто огромный массив данных в реальных БД. Очевидно, что он крайне затруднит эффективную работу всей таблицы и поиск по ассоциациям. Но этот факт, как бы, намекает нам о том, почему люди зачастую плохо запоминают последовательности цифр и символов.

    Что касается практической применимости подхода с современным ООП программированием, то достаточно остановиться на ассоциативно-ряляционном уровне и не переходить на полностью ассоциативный. Но мы пойдём дальше.

    Модель восприятия

    Постараемся представить в упрощённом виде, как работают некоторые органы чувств.

    Начнём со зрения. Как только свет попадает на сетчатку, формируются сигналы от рецепторов и на их основании, мозг начинает выделять образы-примитивы: линии, цветовые области, области света и тени. Постепенно порядок образов усложняется и теперь по информации с предыдущего этапа начинают формироваться геометрические формы, затем из множества таких геометрических фигур мозг пытается сложить более сложные комплексные объекты — от воздушного шарика до лица другого человека, например. Если распознать объект сразу не получается, то мозг начинает искать аналогии, используя свойства этого объекта, поэтому ребёнок вполне может назвать воздушный шарик мячом. Либо же инициируется процесс внешнего обучения — задаётся вопрос взрослому человеку.

    Ещё более понять эту схему помогают детские рисунки, где довольно сложные объекты реального мира изображены в виде примитивов, но тем не менее воспринимаются как то, что нужно. В этом и заключается сила искусства — передать образы высшего порядка (эмоции, чувства) с помощью более элементарных, но так, чтобы это дошло до другого человека…

    Что касается слуха, то процесс отчасти схож. Начинается с того, что со слуховых рецепторов поступает информация о частотах, содержащихся в звуковом сигнале, после чего информация собирается за некоторый небольшой промежуток времени и анализируются изменения в ней, после чего формируется своего рода рисунок… Именно по нему мы узнаём мелодию, исполняемую на различных инструментах и распознаём слова, произносимые совершенно разными голосами.

    По сути, во время бодрствования и частично, когда мы спим, мозг непрерывно выполняет такую работу по распознаванию окружающих образов и кластеризацию в фоновом режиме. Как только в поле зрения попадает что-то важное, то внимание переносится на этот объект и его анализ начинает происходить более подробно.

    Восприятие примитивных образов от органов чувств слабо зависит от эмоционального состояния индивида, хотя оно может, например, усиливаться или ослабляться в определённых ситуациях, но кластеризация образов высокого порядка очень сильно подчинена эмоциям.

    Эмоциональная модель

    Как правило большая часть распознанных объектов-образов мира имеет нейтральную эмоциональную окраску, однако в некоторых обстоятельствах и состояниях индивида эта окраска становится яркой и может даже переводить индивида в другое эмоциональное состояние.

    Характер индивида в упрощении можно представит в виде графа, где вершинами являются все его возможные атомарные эмоции и каждой сопоставлен текущий уровень возбуждения. Все эмоции связаны рёбрами, где у каждого ребра свой коэффициент проводимости (вероятность перехода возбуждения с одной эмоции на другую). Значения на рёбрах являются устойчивыми на длительных временных интервалах, а значения в вершинах динамичны, и легко подвержены влиянию образов внешнего мира. Некоторые эмоциональные состояния являются наиболее вероятными и поэтому стабильными (аналог потенциальной ямы), и чтобы перейти в другие необходимы весомые внешние или внутренние стимулы.

    Мыслительная модель

    Поскольку у людей основной канал общения и познания речевой (устный и письменный) в мозгу вырабатывается привычка проговаривать мысли. Возможно, это необходимо как упражнения для того, чтобы находиться в тонусе и быстро формулировать фразы. Более сложные каналы — визуальный и эмоциональный — обычно задействуют не столь часто, поэтому образные мысли встречаются реже. Однако они позволяют мыслить ассоциативно, минуя строгий логический уровень и обрабатывать информацию быстрее, поскольку проговаривание требует времени и контроля. Возможно, кому-то знакомо состояние «промелькнула мысль», вероятно, это и есть пример чистого образного мышления, когда мозг устанавливает новую взаимосвязь, но не успел её оформить в виде речевой или визуальной конструкции.

    Очевидно, глухонемые с детства обходятся без проговаривания, оперируя лишь визуальными понятиями, поэтому их способы мышления отличаются от привычных большинству людей. Слепые от рождения не могут использовать визуальных образов, но у них хорошо развит тактильный и слуховой каналы. Примечательно, что ослепшие в зрелом возрасте люди сохраняют способность видеть сны, однако, как показывают эксперименты на животных, способность к зрению закладывается в раннем детстве, и если новорождённому зверьку заклеить один глаз, а после длительного времени повязку снять, то зверёк так и останется слеп на этот глаз, а зрение на него не восстановится, хотя весь зрительный канал никаких явных повреждений иметь не будет. Просто в мозгу не установятся ассоциативные связи, отвечающие за распознавание элементарных образов с этого канала.

    Слепоглухонемые с детства крайне ограничены в способах обучения, общения и мышления, поэтому без должного внимания со стороны других людей, их умственное развитие останавливается. Однако, как показывают живые примеры, при правильном подходе слепоглухонемые люди способны успешно освоить даже высшее образование.

    Сознание

    Где начинается сознание? Скорее всего сознанием не обладает отдельно взятая клетка тела, вирус или бактерия, и также маловероятно, что сознанием наделена отдельная часть тела, даже с вместе с нервными волокнами. Интуитивно, сознание ассоциировано с мозгом в целом. Причём, интересный момент, как правило, в одном экземпляре… Возможно, бывают исключения, когда в одном мозгу проявляются несколько сознаний (раздвоение/размножение личности) или сознание утрачивается вообще (вегетативное состояние), но здесь нужно быть аккуратным, поскольку эти отклонения могут характеризовать одно сознание.

    Что это вообще такое? Результат нервной деятельности или «божественная искра»? Стоит заметить, что реальность существует для сознания непрерывно с момента рождения до смерти, а для реальности наличие сознания прерывающийся процесс (рождение, сон без снов, временная потеря сознания, смерть).

    Материалистический детерминированный научный подход гласит, что никаких сверхъестественных сущностей существовать не может и всё ограничено законами реального мира. Однако не стоит забывать, что с точки зрения современной квантовой физики на уровне элементарных частиц мир имеет недетерминированную вероятностную природу (коллапс волновой функции и неопределённость Гейзенберга), и если возможен канал взаимодействия души с телом, то он вполне может лежать на данном уровне, а размеры нейронов и их связей вполне подвержены влиянию квантовых флуктуаций. Поэтому наравне с естественными биологическими факторами и законами работы мозга может найтись место и для души…

    То есть, в понимании автора, согласно квантовой картине мира, нет заранее детерминированной судьбы, но есть некие допустимые жизненные линии, выбор которых определяется вероятностной флуктуацией. Но ведь ряд флуктуаций вполне можно устроить определённым образом, выбрав тот или иной вариант развития истории, при этом не нарушив математического распределения, тем самым укладываясь во все физические законы, ведь так?

    С позиций программирования генетический код, как минимум, человека — это программа по которой в определённых условиях можно воссоздать живой организм (компьютер) обладающий сознанием. Если нет никакой «божественной искры», то досконально изучив законы его функционирования, по аналогии, теоретически, возможно создать подобный модифицированный компьютер уже не только биологической природы, но всё так же обладающий сознанием. Причём, в таком случае количество экземпляров сознания очень слабо ограничено, и, поставив производство на поток, возможно создать миллиарды-миллиардов думающих и сознающих машин. С другой стороны, если предположить божественную природу души, то тоже возникает вопрос, а ограничено ли количество экземпляров сознания?

    А что, если смело предположить, что существует лишь одно единое общее сознание, и в данный миг оно находится в тебе, через мгновение перейдёт в другого человека (или даже дикого зверька, растение и домашнего питомца), параллельно живущего с тобой, ещё через мгновение в следующего и так далее, а потом снова вернётся в тебя и всё повторится так, что ты этого и не заметишь. Меняется только контекст, а сознание остаётся одним и тем же. Это похоже на диспетчеризацию процессов и потоков в операционной системе. Всё кажется параллельным, а в отдельный момент (квант) времени на вычислительном ядре выполняется только один в своём котексте. Хотя процессоров и ядер бывает много, поэтому возможен даже и тот вариант, что существует много экземпляров сознания, но ассоциированы они могут быть не с одним физическим телом, а с несколькими сразу!

    Поэтому вполне допустима ситуация, что, оказывая влияние на состояние сознания другого человека, оказываешь влияние в буквальном смысле прямо на своё.

    Теперь логично продолжить рассуждения о реинкарнации. С позиций Творца Вселенной (или даже нескольких Творцов) это очень разумная концепция. Если одни из целей создания мира — обучение и познание, то переход в новое тело является своего рода следующим шагом в этом процессе. Подобно тому как за день человек устаёт и заполняет голову мыслями, а после во время сна очищается и просыпается со свежей головой, так и возродившись в новом теле очищается от прежних грузов и привязанностей.

    Сразу можно возразить, а какой в этом толк? Ведь утрачен опыт, приобретаемый десятилетиями, нужно заново учиться, а время всё стирает… Но почему Земля уже далеко не такая, как была сотни и даже тысячи лет назад? Ведь не только человек, но и мир способен помнить… Банально, написал кто-то за свою жизнь книгу, вложил в неё свои идеи и давно умер, а после возродился спустя годы — и вдруг ему попадаются идеи из этой книги! Ого, как интересно, но ведь можно их развить ещё… И так далее. Либо совершил открытие, так или иначе приведшее к появлению транзистора — в следующей жизни пользуется персональными компьютерами. Воспитал ребёнка, передал ему свои знания и любовь, а ребёнок передал это своим потомкам, и потом у кого-то из далёких-далёких потомков родился тот самый, кто был у истока. Над этим стоит подумать!

    Возможно, согласно восточным религиозным традициям, те, кто достиг просветления, выходят из сансары (череды перерождений), но что дальше не представляю… Быть может, Вселенная для нас и детский сад, и школа, и институт, и бескрайний простор для самых смелых исследований и полётов фантазии! Кто знает, вдруг мы и есть те самые архитекторы мироздания, решившие зачем-то от скуки или из любопытства себя испытать, создавшие Вселенную именно в теперешнем физическом виде и поселившиеся в ней. И пусть во всём этом нет никакого смысла, но смысл всегда можно найти в чём-то или ком-то, а также придумать.

    42

    Или сделать другой выбор, не мучить себя постоянно подобными вопросами и спокойно жить, грустить и радоваться, исследовать и учиться, общаться, делиться, любить и творить!
    Метки:
    Поделиться публикацией
    Комментарии 10
    • 0
      Поздравляю Вас, в первой части статьи Вы практически изобрели экстенсиональный онтологический подход к моделированию данных. Если интересно, Вы можете почитать про это в книгах:

      www.borosolutions.co.uk/research/content/files/books/BusObj-Printed-20050531-with-watermark.pdf
      www.amazon.com/Developing-High-Quality-Data-Models/dp/0123751063

      Кроме того, прямо сейчас тут рядом кипят дискуссии по очень близкой тематике в публикациях уважаемого habrahabr.ru/users/maxstroy/topics/
      • 0
        Были подозрения, что подобные идеи в том или ином виде приходили уже кому-то в голову. Как говорят, нет ничего нового под солнцем. Но в университете такому не учили и на практике подобное тоже не встречалось.

        А начали зарождаться эти мысли во время работы над дипломным проектом. Спустя несколько лет всё не раз передумалось, ещё более обобщилось и улеглось, поэтому решил оформить в статью.

        На мой взгляд, ассоциативно-реляционный подход вполне применим на практике и позволяет существенно снизить количество таблиц в базах данных, упростить запросы и повысить производительность при грамотном использовании. По крайней мере, в учебном проекте это получилось сделать.

        Чистый ассоциативный подход перспективен для моделирования мыслительных процессов.

        Благодарю за ссылки.

        Начал знакомиться со статьями maxstroy, действительно, тематика схожа…
        • 0
          В общем семантический и онтологический подходы к моделированию данных весьма свежи, там пока и границы-то не очень обозначены, и терминология плавает. Но в общем для концептуальных моделей это уже становится мейнстримом. Переход собственно к СУБД остаётся сложным этапом. Семантические и онтологические модели легко ложатся на графовые базы, но там продолжаются споры о производительности. Строить по таким моделям оптимальные реляционные таблицы — дело не простое. Вот ещё ссылки на статьи по этой тематике:

          techinvestlab.ru/ISO15926OntologAndSemantic
          www.osp.ru/os/2013/06/13036814/
          • +1
            Кстати, ещё одно название для получающихся моделей данных — безатрибутные. Я тут про это лекцию читал с простыми примерами для студентов — www.youtube.com/watch?v=Ioi68tNLmYw
            • 0
              Круто-круто! Прослушал вашу лекцию, и приятно удивлён тем, что существуют единомышленники в подобном направлении. Согласен, для того чтобы понять и прочувствовать эти идеи, нужно пересмотреть своё мышление и отойти от классического реляционного подхода.

              Сейчас мой основной род деятельности — программирование, поэтому, в первую очередь, меня интересует практическая применимость концепции и совместимость с ORM-фремворками для разработки (например, с тем же Entity Framework). И, как показали мои эксперименты, от скрещивания реляционного и ассоциативного (безатрибутного) подхода вполне можно извлечь пользу.

              Вы также упомянули вскользь, про симуляцию искусственного интелекта на основе безатрибутной модели. Действительно, реализовать алгоритмы мышления в ней достаточно просто.

              А вообще давно вынашиваю в себе мысли попробовать создать обучаемую программу на основе частотного и вероятностного анализа слов из книг, например, художественных. Интересно самому, к чему это приведёт и отыщутся ли какие-то закономерности. Только пока до практической части дело ещё не дошло, тут нужно хорошо исследовать область, чтобы к чему-то прийти.

              Спасибо!
        • 0
          ИМХО, в рассуждениях не учтен еще один аспект. Наше представление о мире как о взаимосвязанных объектах, может быть также игрой нашего воображения. И нет никакой возможности выяснить так это, или не так. Поэтому мы можем рассуждать в рамках существующих представлений о мире (электроны, поля), но в новой парадигме наши выводы претерпят сильное изменение. Например, китайский врач и европейский хирург найдут общий язык — латынь, однако, в этом языке не найдут термин канал. Таким образом, комментарии китайского медика по поводу мышления, мы не услышим
          • 0
            «История эта совершенно истинна, поскольку я ее выдумал от начала и до конца.» Борис Виан

            Вы правы, представления о мире очень субъективны, однако процессы обучения и формализации как раз-таки направлены на универсализацию знаний и приближение их к объективной реальности (той реальности, которую способны воспринять и принять индивиды, находясь на определённом этапе интеллектуального развития). Конечно, не возможно создать копию разума другого человека, но те людские познания (сущности и ассоциации в БД), которые согласуются с точными физическими экспериментами претендуют на объективность.

            Что касается примера, то обладая алфавитом и минимально необходимым словарным запасом доктора могут «договориться» и ввести новое понятие в язык.
            • 0
              есть еще нюанс: Китаец расскажет, что мышление — это движение энергетических потоков и докажет это, остановив поток. И скажет, что машина — это не мыслящее существо, потому что у нее нет энергетических потоков. Но потом он придумает такую машину и она по его мнению будет думать. Придет айгунтирец и скажет, что все дело в шамбале и докажет это, убрав ее. Потом построит машину на шамбале и так далее
              • 0
                Не знаю, замечали ли вы в жизни любопытную закономерность…

                Начинаешь изучать одну область знания, другую, третью — совсем разные, такие непохожие друг на друга (от танцев, рисования до науки и программирования). Кажется, что между ними общего?

                Но приходит день, когда начинаешь обращать внимание на некоторые параллели, аналогии. Дальше — глубже, глубже — больше, и находишь столько общего, что потом удивляешься, как этого раньше не замечал.

                Это у чему я веду, ведь так и с разными людьми и мировоззрениями. Когда, действительно, углубляешься во что-то с головой, начинаешь видеть еденую основу во всём и понимать различия.
                • +1
                  Я всегда уважал веру любого человека во что угодно, если она помогает ему. Однако, мне каждый раз приходится напоминать себе об ограничениях нашего восприятия и интерпретаций. При этом есть путь за рамки, но его, говорят, словами не описать.

          Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.