Команда из DeepMind продолжает поиски сознания. From cacophony to hierarchy: a principled framework for assessing AI consciousness __Shamil Chandaria, Arvo Muñoz Morán, Fernando Rosas, Anil Seth, Henry Shevlin, Marcus Hutter, Thore Graepel, Adam Bales, Iulia Comşa, Murray Shanahan, Ruben Laukkonen, Morten Kringelbach, Chris Frith, Shane Legg__ Paper: https://arxiv.org/abs/2609.35618 Code: https://github.com/arvomm/cacophony-public-code Review: https://arxiviq.substack.com/p/from-cacophony-to-hierarchy-a-principled Site: https://ai-cognition.org/cacophony-tool/ Model: N/A ЧТО сделали: Авторы формализовали оценку сознания машин, объединив конкурирующие теории в пятиуровневую иерархию функциональных описаний с помощью многоуровневой байесовской сети. ЧТО получили: На открытых данных о LLM оптимистичный взгляд даёт итоговую апостериорную вероятность 0.397, а скептический — 0.005 при равных весах уровней. Если назначить по 40% веса верхним уровням, оптимистичная вероятность вырастает до 0.793. Если же отдать по 40% детальным организменным уровням, она падает до 0.099. Для человека при любых весах получается 1.000, а для термостата — 0.000. ПОЧЕМУ это важно: Метод позволяет количественно учитывать неопределённость и избегать субъективных вердиктов по мере роста автономности моделей. Главная оговорка: все индикаторы откалиброваны по маркёрам человеческого мышления, поэтому остаётся риск ложноположительных срабатываний из-за подражания. Искать сознание тут: https://t.me/gonzo_ML_podcasts/4816