Я выпустил сегодня пополнение FPF паттернами, поддерживающими квантовоподобное моделирование. Устал немного от семиотики и выполнил pet project из давно тянущихся моих исследовательских проектов. В 2026 году уже недостаточно сказать “Bayesian model fails, значит quantum-like”, по мотивам тезисов Андрея Хренникова, руководителя профильной лаборатории этого квантовоподобного моделирования. Например, свеженький апрельский обзор “Quantum-like Cognition in Process Theories: An Analysis” ([2604.08604] Quantum-like Cognition in Process Theories: An Analysis) начинается с тезиса: “Various effects in human cognition, often considered `non-classical’, have been argued to be most naturally modelled by quantum-like models of decision making”. И дальше там: “не торопись с quantum-like, классики ещё не сказали своего последнего слова”. Современная наука сложнее, “Bayesian model fails” — это уже не сразу аргумент в пользу quantum-like, а только сигнал, что выбранная классическая модель слишком бедна. Quantum-like начинается не там, где просто “провалился Байес”, а там, где нужно моделировать incompatibility, order effects, probe-coupled state change, contextual evidence или nonseparability так, что обычная пассивная модель “состояние → наблюдение → отчёт” даёт ложные предсказания. В этих случаях “наблюдение” надо моделировать как меняющий состояние системы измерительный инструмент и взаимодействие с ним, а не как безобидный “read-only access, ничего больше”.
Ещё раз, ибо критика пытается бить сразу в это место: “Всё это можно моделировать обычной causal inference, dynamical systems, game theory, control theory, agent-based modeling, institutional economics. Зачем quantum-like?!”. Quantum-like здесь не заменяет causal inference, динамические системы, game theory, control theory или agent-based modeling. Наоборот, сначала надо попытаться снять проблему обычными средствами. Quantum-like нужен для остатка, где ломается предпосылка “невинного замера”: порядок вопросов меняет состояние, разные замеры нельзя сравнивать, перенос свидетельств между контекстами, появляющаяся ложная “композиция частей” при изначально раздельном моделировании. Классические методы тут спотыкаются и предсказывают плохо.
Вот это всё уже в FPF. В только что закончившейся кампании разработки FPF получил язык моделирования (и математического, и даже более грубого, “просто понятийного”) для случаев, где работа в самых обычных проектах ломается от слишком простой предпосылки: будто вопрос/запрос, замер, API-чтение, граница контекста или даже упрощение (coarsening) только “показывают” состояние, не меняя его и не искажая. Для инженеров-менеджеров это знакомо: “мы просто измерили, у нас тут просто индикатор”, но команда начала оптимизироваться под опубликованную вами метрику и “вообще всё поломалось” (да, закон Гудхарта как раз про это), или закон Конвея: архитектура системы и архитектура команды оказываются спутанными/entangled-like/non-separable и поэтому их нельзя моделировать отдельно, а потом “просто склеивать”. Проблематизирующий семинар не просто обнаружил границу предметной области, но и тем самым задал новое распределение ответственности (и документы об ответственности после семинара надо править, хотя семинар был о совсем другом). Отчёт о готовности стал частью поведения перед выпуском, и суета уже не по поводу выпуска, а по поводу отчёта. Это всё хорошо описывается в квантовоподобной терминологии – вроде “спутанности” (entanglement) или историй про “измерение – это взаимодействие, изменение информации в ходе замеров требует работы”.
Моделирование таких ситуаций легко проваливалось либо в красочные метафоры про “квантовость” (то есть не было моделированием, а было художественными описаниями), либо обратно в обычные паттерны моделирования, где терялось важное свойство: само наблюдение, честное сравнение или копирование и перенос результата замера в другую систему меняют предсказания модели. Это хорошо объясняется в книжке Marletto про possible и impossible, льзя и нельзя в физике: копирование и перенос результата замера в другую систему не являются нейтральными операциями: это отдельные преобразования с собственными условиями возможности и потерями, в духе constructor-theoretic языка possible/impossible tasks.
Так что для квантовоподобности берём структурное подобие свойств некоторых ситуаций в рабочих проектах, которые пришлось моделировать квантовым физикам при создании квантовой механики. Физики создали специальную математику для удобства такого моделирования, и мы просто берём эту математику так же, как созданное для моделирования классической механики интегральное и дифференциальное исчисление затем стало использоваться для совершенно других целей, просто по той же причине структурного подобия свойств ситуаций этого моделирования.
В квантовоподобных утверждениях нет указаний на физическую квантовость моделируемых объектов. Речь в quantum-like не о микрофизических квантовых эффектах, а о применении математического аппарата quantum probability / instruments к макроскопическим информационным, когнитивным, организационным и социотехническим системам и их процессам. Тут тот же основной приём моделирования, который применяют физики (у меня это подробненько в руководстве по интеллект-стеку, Aisystant): берём математические объекты с хорошо известным поведением и моделируем ими физические объекты с похожим поведением. Они моделируют мир физики малых размеров, а мы моделируем вполне себе обычные системы, которые ведут себя “квантовоподобно”. Термин у нас – “квантовоподобность”, quantum-like, мы тут следуем линии Андрея Хренникова и сотрудников его лаборатории. Я об этом писал много раз.
Содержательно в FPF добавлена не “квантовая механика” физиков, а весьма осторожно применяемая квантовоподобная математическая линза (math lens, формализм моделирования) как рабочий способ не делать ложных выводов в ситуациях взаимодействия с “запутанностью”. FPF теперь сначала требует применить паттерны измерения, доказательства, понятийных мостов между контекстами, работы ролей, определения качества (Q-bundle), упрощения/сокращения/coarsening. Это всё “как обычно”. Но если после этого остаётся остаточная проблема “запутанности” — не пассивное “чтение”, не просто сравнение, не меняющий ничего экспорт, не безопасное упрощение состояния — включается кластер паттернов QL-lite (quantum-like lite, упрощённое квантовоподобие). Для его применения надо будет назвать обычного владельца, конкретный сбой представления, самый слабый допустимый вывод, что хотите сделать, когда хотите остановиться в моделировании – это предохранители, чтобы квантовоподобностью у вас получилось, чтобы вы понимали, что делаете. Более тяжёлая доказательная машина для квантовоподобного моделирования (ибо его по культурным причинам боятся как огня – и люди, и даже AI-агенты) нужна только там, где ожидается массовое переиспользование модели, использование модели в доказательствах и вычислениях при принятии ответственных решений. И да, математика там не “байесовское обновление в чуть другой нотации”: появляются некоммутативные операции, instruments, operators, spaces of states, а иногда — удобные линейно-алгебраические аппроксимации. Это не гарантия ускорения (которое всё же часто случается!), но другой класс вычислительных ходов: спектральные, операторные, low-rank, instrument-based с другими возможными ускоряющими аппроксимациями.
Затронутые (новые и просто дополненные) паттерны уже в FPF (GitHub - ailev/FPF: First Principles Framework (FPF): Operating system for open-ended thought for engieering, research, and mixed human/AI teams: bounded contexts, auditable reasoning, decision records, and multi-view publication. · GitHub), и там в том числе свежеизготовленные семиотические паттерны, “квантовоподобная семиотика” на марше:
C.26Quantum-Like Modeling Lens - новыйC.26.1Probe-Coupled Boundary Interaction - новыйC.26.2Enacted Distributed State Evidence - новыйC.26.3Viability-Envelope Boundary Regulation - новыйC.11Decision TheoryA.6Signature Stack and Boundary DisciplineA.6.BBoundary Norm SquareA.6.PRelational Precision RestorationA.6.8Service Polysemy UnpackingF.9Alignment and Bridge across ContextsA.15Role-Method-Work AlignmentC.25Q-BundleA.10Evidence Graph ReferringB.3Trust Assurance CalculusC.16Measurement Metrics CharacterizationA.6.3.CSCControlled Semantic CoarseningA.6.3.RTRepresentation Transduction
Тут важен не только результат (новые паттерны и правки к уже имеющимся паттернам в FPF), но и процесс, как я его получил. Вот как я шёл, и это сейчас довольно типично: примерно так я веду все кампании по выпуску обновлений FPF. Да, это не очень быстро, не “нажал кнопочку – на выходе паттерн”, это два-три дня full time, если я хорошо подготовлен и есть исходные материалы:
- сначала ботом @WhisperSummaryAI_bot в телеграм сделал транскрипт с моими рассуждениями про квантовоподобность с заключительной встречи СМС25 2022 года (по “Системному менеджменту и стратегированию” я провёл аж 27 потоков, этот 25-й был даже не последний), день 7, занятие 3 (видео доступно только участникам этого потока “Системного менеджмента и стратегирования”, и ещё мне самому). К транскрипту я добавил апрельский 2025 года пост “Нейросети: дискретность и непрерывность, квантовость и квантовоподобность” (Нейросети: дискретность и непрерывность, квантовость и квантовоподобность: ailev — ЖЖ), где попросил пройти по ссылкам.
- из этого был получен документ, который стал intake для quantum-like кампании. Дальше был выполнен аудит/review этого intake и в него было по итогам внесено множество правок. Последнее review на уже правленный документ оказалось огромным. Там был промпт “Вот текст по добавке кластера квантоподобности, чтобы улучшить FPF. Сделай review этого текста. Первым ходом пусть это будет архитектурное ревью, потом я скажу “продолжай”, и ты дашь review содержания предлагаемых изменений FPF, потом я скажу “продолжай”, и ты оценишь, насколько эти изменения соответствуют SoTA (то есть решают проблемы текущих популярных представлений за счёт использования реально современных лучших идей, улучшающих текущие воззрения), после очередного “продолжай” ты скажешь, как этот текст удерживает дисциплину имён и kinds и не противоречит уже имеющимся паттернам FPF. Вот текст:”
- Дальше из этого intake и review был сделан DRR согласно паттерну E.9, в котором были уже архитектурные решения, туда был перетащен полезный материал из intake и его аудита. Размер там оказался порядка 100К знаков. И к нему был получен тоже review по похожему промпту (этот промпт я использую как стандартный с мелкими вариантами, вроде последнего прохода по usability и affordability и проверки бюрократического bias для FPF). Absorption (“впитывание”) результатов дало ужасающе большой DRR, порядка 250K знаков.
- дальше был сеанс борьбы с результатами прошлого review, ибо именно reviewer превратил квантовоподобную math lens (способ моделирования) в оружие массового поражения и выстроил жуткое число барьеров и лексических, и содержательных по его использованию. Звучало это примерно так: “если у вас там может быть малейшая вероятность деления на ноль, немедленно уходите из высшей математики, ограничьтесь арифметикой, и в ней – операциями сложения и деления”. После замечания, что в математике вообще-то так не делают, часть запретов была-таки переформулирована, добавлены позитивные примеры из литературы (главным образом из статьи “Quantum-like modeling in biology with open quantum systems and instruments”, https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0303264720301994?via%3Dihub), но DRR распух до почти 300K знаков.
- дальше по тексту DRR было приготовлено 4 новых паттерна и вставлены правки в 13 имеющихся паттернов, и всё это прошло 12 стадий hardenings и 10 проверок на соблюдение разных условий, плюс ещё проверки согласно E.19 по каждому паттерну (нельзя сказать, что все эти проверки ловят много содержательных плюх, но всё же). Много интересного в этом проходе, например, время непрерывной работы агента executor в одном ходе по созданию паттерна было 2 часа 30 минут, и это было даже дважды за кампанию. Это, конечно, не “оставил на ночь, утром проснулся – всё готово”, но явно на пути к такому, причём у меня не код и программирование, а совсем другого сорта работа.
- далее был проход по усилению слишком коротких паттернов (да, в DRR было порядка 300K знаков, а в паттернах оказалось нового текста 100K знаков, “не знаем, хозяин, куда делось содержание DRR – в упор не видим”). Помогло сравнение с “большими зрелыми” C.11, A.6.P – сразу обнаружилось, что “пропала середина”. Конечно, паттерны всё равно остались небольшими, но разрыв с DRR стал не таким драматичным.
- внешняя проверка дала на общий объём 0.6M старых и новых паттернов 0.14M текста review, всего из них было выделено 113 атомарных замечаний (с третьего раза, ибо AI-агент пытался читить в этом месте: то “обобщать”, то подставлять результаты grep вместо содержательного рассмотрения). Это типично. Скажем, внешнее review для DRR включало 140 замечаний, поэтому-то там и был размер 300K (“ответы на все ваши вопросы – ибо нет вопросов, нет и ответов”). Какой промпт? Примерно такой же, хотя я тут поменял немного порядок и чуть-чуть добавил: "В файле у тебя спецификация FPF, которую мы собираемся улучшить новыми паттернами кластера квантоподобности и правленными для учёта появления этого кластера старыми паттернами, которые уже были в FPF. Сделай review этого набора паттернов. Первым ходом пусть это будет review usability и affordability и непревращения в бюрократию (чтобы не было ситуации, как будто текст по высшей математике весь пропитан замечаниями “только не делите на ноль, и если есть подозрение – немедленно переходите на арифметику только со сложениями и вычитаниями”, для квантовоподобной математики часто больше вставляют проверок, чем полезного содержания, ещё делают чистую теорию вместо паттернов мышления и действия в проблемной ситуации, обозначенной в problem frame и problem). Потом я скажу “продолжай”, и ты сделаешь review соответствия SoTA (то есть решают проблемы текущих популярных представлений о том, как решать заявляемые их problems за счёт использования реально современных лучших идей, улучшающих текущие популярные, то есть наиболее распространённые, воззрения). Потом я скажу “продолжай”, и ты дашь review содержания предлагаемых изменений FPF, после очередного “продолжай” ты скажешь, как эти новые паттерны удерживают дисциплину имён и kinds и не противоречат уже имеющимся паттернам FPF. После очередного “продолжай” ты расскажешь, что я забыл спросить, но что могло бы улучшить этот набор паттернов, чтобы он усилил FPF. Конечно, ситуация с квантовоподобностью сложная, сейчас для подобной математики время вроде изобретения первых самолётов: вроде самолёты кое-где уже летают, но сама тема строить летательные аппараты тяжелее воздуха кажется опасной, ибо “многие пробовали, у них не получилось, есть много обходных путей”. Квантовоподобность встречает обычно такое же отношение, и тут надо быть внимательным, чтобы не иметь этот bias “надо сто раз сказать, что квантовоподобность не равна физической квантовости, а затем сто раз подумать перед тем, как попробовать.” (это я наученный горьким опытом предыдущего прохода, где первые 103 совета наводили жёсткость, а 103-140 советы были про “извините, переборщил”).
- после absorption результатов внешней проверки (модель GPT-5.5 Pro, те же самые вопросы про архитектуру, содержание, SoTA, имена и kinds, usability и affordability с антибюрократией) паттерны были влиты в сам FPF, теперь его размер стал 5.9M.
- главный для меня процессный результат (кроме удовольствия, что мой исследовательский проект был-таки доведён до FPF) в том, что я справился со всем вот этим всего за два дня full time. Ещё совсем недавно такое для проекта подобного масштаба было вообще невозможно, но сегодня – вполне. Агенты проработали в кампании 17 часов GPT-5.5 xhigh в Codex и ещё пару часов в GPT-5.5 Pro в UI.
