Константин Анохин родился в Москве в 1957 году. В 1980 году окончил лечебный факультет Первого московского медицинского института имени Сеченова. В 1984 году защитил кандидатскую диссертацию в НИИ нормальной физиологии имени Анохина. В 1992 получил степень доктора медицинских наук за диссертацию «Ранние гены в механизмах обучения и памяти». С середины 1980-х годов исследует молекулярные, клеточные и нервные механизмы памяти, её формирование, хранение и извлечение. В последние годы ведёт исследование биологических основ сознания. В 2002 году избран членом-корреспондентом Российской академии медицинских наук, а в 2008 – членом-корреспондентом Российской академии наук. С 2011 года руководит отделением нейронаук в Национальном исследовательском центре «Курчатовский институт».

Проблема формирования модельного описания человека имеет большое значение как для когнитивной, так и для инженерной практики. С одной стороны это позволило бы собрать многочисленные аспекты знания о человеке в единый комплекс, с другой стороны позволило бы избежать многих уже очевидных ошибок в организации и управлении процессами в организационно-технических и организационных (социальных) системах. Отметим, что механистический подход к модели человека уже давно изжил себя, но активно используется в силу отсутствия более совершенного. Работы А.А. Богданова, В.И. Вернадского , М. Хайдеггера содержат философские и концептуально-теоретические положения новой мировоззренческой парадигмы, которую можно назвать системно-тектологической. Завершенность этому комплексу идей придал Л. фон Берталанффи , предложивший понятие «система», которое позволило обобщенно характеризовать любой объект на основе вновь выдвинутых представлений. Задача настоящей работы состоит в том, чтобы показать, что современные системные представления, основанные на этой парадигме, позволяют сформировать описание человека, представляющее собой комплексное обобщение знаний о нем, накопленных наукой.

Настоящее исследование посвящено синтаксической структуре как в широком смысле (т. е. синтаксису в противоположность семантике), так и в узком (т. е. синтаксису в противоположность фонологии и морфологии). Оно является частью попытки построить формализованную общую теорию лингвистической структуры и исследовать основания такой теории. Поиски строгих формулировок в лингвистике вызываются гораздо более серьезными мотивами, чем просто желанием соблюсти логические тонкости или упорядочить традиционные методы лингвистического анализа. Точно построенные модели лингвистической структуры могут играть важную роль (как отрицательную, так и положительную) в самом процессе исследования. Выводя неприемлемые следствия из точных, но неадекватных формулировок, мы часто можем с большой точностью установить причину этой неадекватности и, таким образом, получить более глубокое представление о лингвистических данных.

При восприятии нами мира большая часть информации поступает через глаза в мозг, которому удается как бы играючи познавать и анализировать окружающую нас реальность. Однако если инженер возьмется сконструировать робота, который познавал бы объективный мир подобно человеку, то он столкнется с непреодолимыми трудностями. Биологов и медиков это не удивляет: исследуя мозг под микроскопом, они обнаруживают миллиарды нервных клеток, связанных друг с другом наисложнейшим образом. Главная идея этой книги такова: человеческий мозг является самоорганизующейся системой. И хотя эта система — самая сложная из всех известных нам, она все же соответствует принципам синергетики. Синергетика — это созданная Германом Хакеном наука о взаимодействии. На законах синергетики основан и новый тип компьютера, обладающий основными свойствами человеческого восприятия. Эта книга предлагает нам новый ключ к пониманию важнейших функций головного мозга.

Книга одного из ведущих специалистов в области междисциплинарных исследований Клауса Майнцера получила мировую известность и была переведена на многие языки. Она вошла в учебные курсы ряда европейских, азиатских и американских университетов. Эта книга посвящена междисциплинарным проблемам современной науки. В ней, говоря словами Чарльза Сноу, перебрасывается мост между двумя культурами — естественнонаучной и гуманитарной. В книге показывается пройденный познанием путь от глубоких философских идей, начиная с Античности, Средневековья и Нового времени, к исследованиям, находящимся на переднем крае науки — нанотехнологиям, хаосу, искусственному интеллекту, нейронауке, высоким гуманитарным технологиям. Книга будет интересна и полезна широкому кругу читателей — от школьников и преподавателей до исследователей, инженеров, руководителей.

Статья анализирует движение экономических систем к гибкой сетевой организации как способ их адаптации к условиям нелинейного, неравновесного развития, возросшей неопределенности и иным следствиям глобальной цифровой революции. Рассмотрены родовые черты сетевой экономики и природа ее спонтанной самоорганизации, а также сложные сетевые структуры как инновационные экосистемы. Описана модель коллаборации и синергетические эффекты саморазвития экономики на базе непрерывных инноваций. Раскрываются вызовы нелинейной сетевой среды с децентрализованными, распределенными и интерактивными экономическими процессами. Подчеркивается важность системного подхода в национальных стратегиях развития, новая роль государства в качестве сетевого координатора.

В работе представлены вопросы моделирования мира человеком. Модель мира (модель предметной области), состоящая из трех компонентов – языкового и двух многомодальных – индивидуального и социализированного, является уникальной для конкретного человека конструкцией, и, не смотря на некоторое их подобие у членов одного социума, требует постоянной синхронизации при общении людей, что реализуется в процессе диалога. Помимо информационного механизма (синхронизации по ключевым понятиям предметных областей) в процессе диалога участвует интенциональный механизм, который реализуется через личностную структуру субъектов общения. Работа вышеперечисленных механизмов раскрывается на примере работы научно-производственной организации.
Данная работа подготовлена в рамках поддержанного РГНФ проекта «Методология управления сетевыми структурами в контексте парадигмы сложности» No 15-03-00860.

Когнитóм — термин, предложенный К.В. Анохиным для обозначения совокупности познавательных способностей мозга. Образован по аналогии с термином «коннектом», но с использованием терминоэлемента «cog» от латинского cognitio, означающего «познание, изучение, осознание». В концепции «когнитома» проблема мозга рассматривается как междисциплинарная: биомедицинская, технологическая и экзистенциальная. При допущении понимания разума как гиперсетевой структуры мозга, любой мозг рассматривается как сетевая структура, обладающая когнитивной гиперсетевой функцией — когнитомом, метафорически сравниваемым с «вавилонской библиотекой мозга».

Международный стандарт ISO* 8373:2012 определяет робота как приводной механизм, программируемый по двум и более осям, имеющий некоторую степень автономности, движущийся внутри своей рабочей среды и выполняющий предназначенные ему задачи. На наш взгляд, более полезным для понимания того, что есть робот, может быть функциональное определение: роботом можно назвать любое устройство (механизм), выполняющее предназначенные ему действия, которое одновременно отвечает трем условиям. 1. SENSE: воспринимать окружающий мир с помощью сенсоров. Такими сенсорами могут быть микрофоны, камеры (всех областей электромагнитного спектра), различные электро механические сенсоры и прочее. 2. THINK: понимать окружающий физический мир и строить модели поведения, для того чтобы выполнять предназначенные ему действия. 3. ACT: воздействовать на физический мир, тем или иным способом.