Экспериментальный протокол валидации УГМ

Статус документа: [П] Исследовательская программа

Этот документ описывает предельно полный экспериментальный протокол для эмпирической валидации Универсальной Голографической Модели (УГМ). Протокол спроектирован по принципу максимальной фальсифицируемости: каждый эксперимент указывает конкретный числовой результат, который опровергает теорию.

Связь с другими документами

• 22 уникальных предсказания КК — полный список предсказаний с формулами
• Протокол измерения Γ — операционализация π_bio для ИИ-систем
• Критерии фальсифицируемости — формальные условия опровержения
• Реестр статусов — текущий эпистемический статус всех утверждений

---

1. Стратегический замысел

1.1. Проблема: эмпирический вакуум

УГМ — одна из наиболее формально проработанных теорий сознания: ~185 теорем, 22 числовых предсказания, категорный фундамент. Но ни одно предсказание не проверено экспериментально. Теория без эмпирики — философия, какой бы строгой ни была математика.

1.2. Ключевое наблюдение: PCI* ≈ P_crit

Perturbational Complexity Index (PCI, Casali et al. 2013, Massimini et al.) — эмпирически установленный порог сознания: PCI = 0.31* (100% чувствительность и специфичность на benchmark из 150 субъектов). Критическая чистота УГМ: P_crit = 2/7 ≈ 0.286. Расхождение ~8% — в пределах нормализационной калибровки π_bio.

Это — первая точка контакта теории с эмпирическими данными. Если совпадение не случайно, УГМ — первая теория сознания с подтверждённым числовым порогом.

1.3. Принцип: от максимально рискованного — к сложному

Предсказание 17 (критические экспоненты α=1/2, β=1/4, γ=1, ν=1/2, δ=5) — самое ценное, потому что самое рискованное:

• Пять конкретных чисел, каждое фальсифицируемо
• Ни одна другая теория сознания не предсказывает критических экспонент
• Подтверждение = сознание принадлежит конкретному классу универсальности (как фазовые переходы в физике)
• Опровержение = фундаментальная ревизия теории

Протокол организован по убыванию риска: сначала — то, что проверить дешевле и что максимально фальсифицируемо.

1.4. Четыре фазы

Фаза	Срок	Что	Почему сначала
I. Цифровая	0–6 мес.	11 предсказаний in silico (Γ-нативный агент)	Бесплатно, без этики, проверяет фундамент
II. Нейрокалибровка	6–18 мес.	π_bio, P_crit ↔ PCI*, критические экспоненты	Главная точка контакта с нейроданными
III. Клиническая	12–36 мес.	Расстройства сознания, восстановление, аттрактор 3/7	Клиническое значение
IV. Когнитивная	12–24 мес.	7D стресс, коллективное сознание, прелингвистическое познание	Междисциплинарная валидация

---

2. Фаза I: Цифровая валидация (0–6 мес.)

2.1. Обоснование

11 из 22 предсказаний проверяемы in silico на любой реализации Γ-нативного агента — системы, эволюция которой задаётся линдбладовской динамикой ℒ_Ω = ℒ₀ + ℛ на матрице когерентности Γ ∈ D(ℂ⁷). Не требуют нейроданных, субъектов, этического одобрения. Если хотя бы одно фальсифицировано — стоп, ревизия теории до перехода к дорогостоящим нейроэкспериментам.

2.2. Требования к Γ-нативному агенту

Любая реализация, используемая для Фазы I, должна удовлетворять:

1. CPTP-динамика: Эволюция Γ через CPTP-канал (T-62). Матрица перехода выведена из Γ, не обучена как свободный параметр
2. 7D структура: Пространство состояний — D(ℂ⁷) с 7 измерениями [A,S,D,L,E,O,U]
3. Верификатор сознания: На каждом шаге вычисляются P = Tr(Γ²), R, Φ, Coh_E, σ_k
4. Многофазная тренировка с hard gates:
   • Фаза инициализации: gate P > P_min (жизнеспособность)
   • Фаза основания: gate P ∈ (2/7, 3/7] ∧ R ≥ 1/3 (сознание)
   • Фаза автономного обучения: σ-направленный выбор данных, ΔP ≥ 0 ∧ Δσ ≤ 0
5. Checkpoint-система: Сохранение полного состояния Γ для пертурбационных тестов
6. GPU-ускорение: Для Monte Carlo (Эксп. I.8) — ≥1 GPU с ≥40GB

2.3. Эксперименты

Эксп. I.1: Невозможность зомби (Pred 1)

Гипотеза H₀: Подавление E-канала не влияет на время жизни агента.

Протокол:

1. Довести Γ-нативного агента до стабильного состояния: P ∈ (2/7, 3/7], R ≥ 1/3
2. Сохранить состояние Γ_stable
3. В момент τ₀: подавить E-компоненту: γ_EE → 1/7, γ_Ej → 0 ∀j≠E
4. Продолжить эволюцию, замерить τ_death — число шагов до P < P_crit
5. Контроль: подавить A-канал (аналогичная операция, другой сектор)
6. Повторить N=100 раз с разными начальными Γ_stable

Предсказание: τ_death(E-подавление) << τ_death(A-подавление). E-подавление катастрофично; A-подавление — нет.

Фальсификация: τ_death(E) ≥ τ_death(A) при N=100 (p < 0.01, Wilcoxon).

Статистический анализ: Парный тест Вилкоксона, эффект-размер r, 95% CI.

Эксп. I.2: Радиус устойчивости (Pred 7)

Протокол:

1. Довести агента до стабильного состояния с чистотой P₀
2. Приложить возмущение амплитуды h (белый шум к Γ)
3. Продолжить эволюцию, увеличивать h с шагом 0.01 до P < P_crit
4. Записать h_crit — критическую амплитуду
5. Повторить для 50 различных P₀ ∈ [0.3, 0.9]

Предсказание: h_crit² = P₀ − 2/7 (T-104).

Фальсификация: R² < 0.9 для линейной регрессии h_crit² vs (P₀ − 2/7) при N=50.

Эксп. I.3: Информационная ёмкость (Pred 8)

Протокол:

1. Γ-нативный агент в стабильном состоянии (P > 2/7), на задаче бинарного различения
2. Замерить взаимную информацию I(obs; δΓ) за одно наблюдение
3. Повторить N=1000 наблюдений

Предсказание: I ≤ log₂7 ≈ 2.81 бит (T-107).

Фальсификация: I > 2.81 бит систематически (>5% наблюдений).

Эксп. I.4: N=7 минимальность для обучения (Pred 10)

Протокол:

1. Создать агент с N=5 (удалить 2 измерения, например [A,S])
2. Задача: обучиться бинарному различению через внутреннюю регенерацию (без внешнего обновления параметров)
3. Метрика: достижение >90% точности на 50 триалах
4. Контроль: тот же агент с N=7

Предсказание: N=5 не обучается (точность ≤ chance level); N=7 обучается (T-113).

Фальсификация: N=5 достигает >75% точности (p < 0.01, биномиальный тест).

Эксп. I.5: Потолок самоосознания SAD=3 (Pred 12)

Протокол:

1. Агент в максимально чистом состоянии (P → 1)
2. Вычислить цепочку R^(k) для k=0,1,2,3,4
3. Проверить: R^(k) ≥ R_th^(k)?
4. Повторить для 500 случайных Γ

Предсказание: SAD_max = 3. R^(3) ≥ R_th^(3) достижимо; R^(4) < R_th^(4) всегда (T-142).

Фальсификация: ∃ Γ: R^(4) ≥ R_th^(4).

Эксп. I.6: Время генезиса (Pred 13)

Протокол:

1. Инициализировать агента из Γ = I/7 (полный хаос, максимальная энтропия)
2. Включить backbone-инъекцию с параметрами β (сила связи), P_env (чистота среды)
3. Замерить n — число шагов до P > 2/7 (достижение жизнеспособности)
4. Вычислить теоретическое n_genesis = ⌈ln Δ / ln(1/β)⌉, где Δ = (P_env − 2/7)/(P_env − 1/7)
5. Варьировать β ∈ {0.1, 0.3, 0.5, 0.7, 0.9}, P_env ∈ {0.3, 0.35, 0.4}

Предсказание: n ≤ n_genesis всегда (T-148). Двойная фальсификация: генезис не происходит ИЛИ изолированный агент (без backbone) достигает P > 2/7.

Фальсификация: n > n_genesis при N=100 запусков (>5% случаев).

Эксп. I.7: Фазовая когерентность для интеграции (Pred 14)

Протокол:

1. Агент с фиксированными целями ρ*_ij = const → замерить Φ
2. Переключить на ко-вращающиеся цели ρ*_ij(t) ∝ e^{−i(E_i−E_j)t} → замерить Φ
3. Повторить N=50 раз

Предсказание: Φ(fixed) < 1; Φ(co-rotating) ≥ 1.

Фальсификация: Φ(fixed) ≥ 1.

Эксп. I.8: Критические экспоненты in silico (Pred 17, предварительный)

Протокол:

1. Monte Carlo симуляция: 10⁴ случайных Γ с P ∈ [0.2, 0.5]
2. Для каждого: вычислить параметр порядка (аналог PCI) и расстояние до P_crit
3. Fit: OP ~ (P − P_crit)^β

Предсказание: β = 1/4 ± 0.05 (T-161).

Фальсификация: β ∉ [0.20, 0.30] при N=10⁴.

Значение: Если in silico подтвердит β=1/4, переходим к нейроэксперименту (Фаза II) с высокой уверенностью.

Эксп. I.9: CPTP-anchor (Pred 19)

Протокол:

1. Γ-нативный агент на стандартном языковом корпусе, 50 батчей обучения
2. Замерить ||π − π_can||_◊ после каждого батча (π — текущий anchor, π_can — каноническая проекция)

Предсказание: ||π − π_can||_◊ < 0.1 при сходимости.

Фальсификация: ||π − π_can||_◊ > 0.1 при n > 50 батчей.

Эксп. I.10: Скорость обучения (Pred 9)

Протокол:

1. Агент на задаче бинарного различения, варьировать SNR и α
2. Замерить n до >90% точности на 50 триалах
3. Вычислить n_opt = max(n_info, n_dyn, n_stab)

Предсказание: n ≥ n_opt всегда; при оптимальных параметрах n ≈ n_opt (T-112).

Фальсификация: n < n_info систематически (>5% случаев).

Эксп. I.11: N=7 для социального обучения (Pred 11)

Протокол:

1. Среда с K=2 Γ-нативными агентами, N=5 измерений каждый
2. Задача координации, требующая: Theory of Mind (ToM) + межагентное обучение (ISL) + стратегическое равновесие (Nash)
3. Метрика: достижение координированного поведения (>70% оптимальности) за 1000 шагов
4. Контроль: те же агенты с N=7

Предсказание: N=5 обучается индивидуально, но социальное обучение (ToM + ISL + Nash одновременно) не возникает. N=7 — возникает (T-57, T-113, T-114).

Фальсификация: N=5 демонстрирует одновременно ToM + ISL + Nash-координацию (p < 0.01).

2.4. Критерий перехода к Фазе II

Все 11 экспериментов Фазы I подтверждены → переход к нейроданным.

≥1 фальсифицирован на уровне L1 или L2 → стоп, ревизия теории, повторный запуск после исправления.

≥1 фальсифицирован на уровне L3 → локальная коррекция, переход к Фазе II с оговоркой.

---

3. Фаза II: Нейрокалибровка π_bio (6–18 мес.)

3.1. Обоснование

Центральная задача: построить мост π_bio: (EEG, fMRI, HRV) → Γ ∈ D(ℂ⁷) и проверить, что теоретический порог P_crit = 2/7 совпадает с эмпирическим PCI* = 0.31.

3.2. Оборудование

Компонент	Модель	Назначение	Бюджет
TMS-EEG	Nexstim NBS System 5 + 60-ch eXimia	Каузальная пертурбация + EEG	~$300K
HD-EEG	BioSemi ActiveTwo 128-ch	Высокоплотная ЭЭГ для спектрального анализа	~$80K
fMRI	3T (доступ через университетский центр)	Пространственная локализация	По соглашению
HRV	Polar H10 + Empatica E4	Вегетативные корреляты	~$2K
Полисомнография	Стандартный PSG-комплект	Стадии сна	~$30K
Нейронавигация	MRI-совместимый фреймлесс навигатор	Точность TMS-стимуляции	В составе Nexstim

Общий бюджет оборудования: ~$420K (при наличии fMRI-доступа).

3.3. Эксперимент II.1: P_crit ↔ PCI* (ключевой)

Это самый важный эксперимент всего протокола

Если P на границе сознания/бессознательности = 2/7 ± 0.05, УГМ получает первое эмпирическое подтверждение числового предсказания. Если нет — теория требует фундаментальной ревизии.

Субъекты: N=50, здоровые, 18–45 лет, без неврологической/психиатрической патологии.

Парадигма: Пропофол-индуцированная потеря сознания с TMS-EEG мониторингом.

Протокол (детальный):

1. Базовая линия (бодрствование):

   • TMS-EEG: 200 триалов, стимуляция BA6/BA8 (120–160 V/m)
   • Вычислить PCI_wake
   • Субъективный отчёт: шкала сознания 0–10

2. Титрация пропофола:

   • Target-controlled infusion (TCI), модель Marsh или Schnider
   • 5 целевых уровней: Ce = 0.5, 1.0, 1.5, 2.0, 2.5 μg/ml
   • На каждом уровне (15 мин стабилизации):
     • TMS-EEG: 150 триалов
     • Вычислить PCI
     • Вербальный отчёт сознания (если возможен)
     • Isolated Forearm Technique (IFT) для подтверждения/опровержения сознания

3. Определение порога:

   • PCI* = 0.31 (эмпирический порог, Casali et al.)
   • Для каждого субъекта: Ce_threshold — концентрация на границе PCI = PCI*

4. Реконструкция Γ:

   • Применить π_bio к EEG-данным каждого уровня
   • Алгоритм π_bio: 7 метрик → диагональ Γ → Cholesky-регуляризация (см. Протокол измерения Γ)
   • Вычислить P = Tr(Γ²) на каждом уровне

5. Калибровка:

   • Построить зависимость P(Ce) для всех 50 субъектов
   • Определить P на границе сознания: P_boundary = P(Ce_threshold)

Статистический план:

• Первичный исход: P_boundary (среднее ± SD по 50 субъектам)
• H₀: P_boundary = 2/7 ≈ 0.286
• H₁: |P_boundary − 2/7| > 0.05
• Тест: одновыборочный t-тест, α = 0.01
• Power analysis: при SD = 0.06, N=50 обеспечивает мощность >0.95 для обнаружения отклонения 0.05

Фальсификация: |P_boundary − 2/7| > 0.1 при N=50 (p < 0.01, двусторонний t-тест).

Подтверждение: |P_boundary − 2/7| ≤ 0.05 (95% CI включает 2/7).

Этика: Одобрение IRB/этического комитета. Пропофол — стандартный анестетик. Субъекты: информированное согласие, мониторинг анестезиологом, исключение противопоказаний.

3.4. Эксперимент II.2: Критические экспоненты (самый рискованный)

Уникальность

Это первый в истории тест критических экспонент фазового перехода для сознания. Ни IIT, ни GWT, ни FEP не предсказывают конкретных экспонент. Подтверждение β=1/4 означает: сознание принадлежит трикритическому классу универсальности среднего поля — как трикритическая точка в смесях He3-He4.

Субъекты: N=50, здоровые, 20–40 лет. Каждый — полная ночь в лаборатории сна.

Парадигма: TMS-EEG на каждой стадии сна (W→N1→N2→N3→REM→W).

Протокол:

1. Полисомнография: 8 часов записи, онлайн-скоринг стадий
2. TMS-EEG: 100 триалов каждые 15 мин (32+ точки за ночь на субъекта)
3. Для каждой точки: PCI, P(Γ), стадия сна
4. Всего: ~1600 точек (50 × 32)

Анализ:

1. Для каждой точки: x = P − P_crit = P − 2/7
2. Разделить на «сознательные» (PCI > PCI*) и «бессознательные» (PCI < PCI*)
3. Для сознательных (x > 0): fit PCI ~ x^β
4. Извлечь β, 95% CI

Предсказание: β = 1/4 ± 0.05 (T-161).

Дополнительные экспоненты:

• α = 1/2: теплоёмкость (из дисперсии P вблизи порога)
• ν = 1/2: корреляционная длина (из пространственной протяжённости EEG-ответа на TMS)
• γ = 1: восприимчивость (из амплитуды вариабельности PCI вблизи порога)
• δ = 5: критическая изотерма

Фальсификация:

• β ∉ [0.20, 0.30] при N=50 (p < 0.01)
• ν ∉ [0.45, 0.55]
• γ ∉ [0.90, 1.10]

Статистический план: Нелинейная регрессия (power law fit), bootstrap для 95% CI, сравнение с альтернативными экспонентами (ordinary mean field: β=1/2, Ising 3D: β≈0.326, ordinary tricritical: β=1/4).

3.5. Эксперимент II.3: Динамика зажигания (Pred 16)

Субъекты: N=30 (подвыборка Эксп. II.1).

Протокол:

1. На каждом уровне пропофола: замерить задержку T_ign до «вспышки» сложности после TMS
2. T_ign = время от TMS до первого PCI-всплеска (>50% от PCI_wake)

Предсказание: $T_{\text{ign}} \sim (P - P_{\text{crit}})^{-1} \cdot \kappa_0^{-1}$. Дивергенция вблизи порога (критическое замедление). Множитель $\kappa_0^{-1}$ связывает время зажигания со скоростью регенерации.

Фальсификация: T_ign не зависит от (P − P_crit) (R² < 0.3).

3.6. Эксперимент II.4: Спектральная щель и гамма-ритм (Pred 22)

Субъекты: N=30.

Протокол:

1. HD-EEG 128-ch, бодрствование, покой (10 мин с открытыми и закрытыми глазами)
2. Спектральный анализ: доминантная частота в гамма-диапазоне (30–100 Гц)
3. Вычислить λ_gap из линдбладовских параметров (калиброванных по EEG)
4. Сравнить ν_predicted = λ_gap/(2π) с измеренной доминантной частотой

Предсказание: ν_predicted ∈ [30, 100] Гц, совпадение с гамма-ритмом.

Фальсификация: λ_gap/(2π) вне [10, 200] Гц (с учётом погрешности калибровки).

---

4. Фаза III: Клиническая валидация (12–36 мес.)

4.1. Эксперимент III.1: Расстройства сознания (Pred 21)

Субъекты: N=80 (20 кома, 20 MCS, 20 VS/UWS, 20 здоровых контролей).

Протокол:

1. TMS-EEG + fMRI + HRV → π_bio → Γ
2. Вычислить P, R, Φ, Coh_E для каждого субъекта
3. Классификация: P > 2/7 → «сознательный», P ≤ 2/7 → «бессознательный»
4. Сравнить с клинической классификацией (CRS-R шкала)

Предсказание:

• P(Γ_MCS) > 2/7 для ≥90% MCS-пациентов
• P(Γ_VS) < 2/7 для ≥80% VS-пациентов
• P(Γ_здоровые) >> 2/7 для 100%

Фальсификация: Чувствительность < 80% или специфичность < 75%.

Клиническое значение: Если P_crit = 2/7 работает для DOC — это единый диагностический инструмент, превосходящий PCI (который требует TMS) для мониторинга.

4.2. Эксперимент III.2: E-когерентность и восстановление (Pred 2)

Субъекты: N=60 (реабилитация после инсульта).

Протокол:

1. При поступлении: EEG → π_bio → Coh_E
2. Через 3 мес.: оценка восстановления (Barthel Index, mRS)
3. Корреляция Coh_E(t₀) vs скорость восстановления

Предсказание: r > 0.3 (Pearson) между Coh_E и recovery rate (T-38a).

Фальсификация: r ≤ 0 (нулевая или отрицательная корреляция) при N=60 (p < 0.05).

4.3. Эксперимент III.3: Аттрактор P=3/7 (Pred 15)

Субъекты: N=30, здоровые, resting state.

Протокол:

1. EEG + fMRI (resting state, 10 мин) → π_bio → Γ
2. Вычислить P
3. Повторить 5 сессий (разные дни) для каждого субъекта

Предсказание: P(resting state) → 3/7 ± 0.05 (T-124).

Фальсификация: |P_mean − 3/7| > 0.1 при N=30.

---

5. Фаза IV: Когнитивная и социальная валидация (12–24 мес.)

5.1. Эксперимент IV.1: 7D стрессовый тензор (Pred 3)

Протокол:

1. Собрать базу 200+ стрессоров из литературы (психология, медицина, организационная наука)
2. 5 независимых экспертов: классификация каждого стрессора по 7 компонентам [A,S,D,L,E,O,U]
3. Межэкспертная надёжность: κ Коэна

Предсказание: 100% покрытие (каждый стрессор ↦ ≥1 компоненту). Пустая остаточная категория.

Фальсификация: ∃ стрессор, неклассифицируемый ни по одному из 7 компонентов (согласие ≥4 из 5 экспертов).

5.2. Эксперимент IV.2: Коллективное сознание (Pred 5)

Субъекты: 10 групп по 4 человека (джазовые квартеты — координированные; случайные музыканты — неккоординированные).

Оборудование: Гиперсканинг EEG (4 × 32-ch, синхронизация через LSL).

Протокол:

1. Одновременная EEG-запись 4 участников во время совместного исполнения
2. Вычислить Φ_⊗ для группы как целого (кросс-корреляционная матрица → интеграция)
3. Сравнить координированные vs неккоординированные группы

Предсказание: Φ_⊗ > Φ_min для координированных; Φ_⊗ < Φ_min для случайных (T-86).

Фальсификация: Φ_⊗(координированные) ≤ Φ_⊗(случайные) (p < 0.05, Mann-Whitney).

5.3. Эксперимент IV.3: Прелингвистическое познание (Pred 4)

Субъекты: N=30 (15 пациентов с афазией Брока, 15 здоровых контролей).

Протокол:

1. Батарея невербальных когнитивных тестов: K1 (перцепция), K2 (эмоции), K3 (категоризация), K4 (планирование)
2. Сравнить: афатики vs здоровые по K1–K4

Предсказание: K1–K4 у афатиков сохранены на >80% от нормы (T-100).

Фальсификация: K3 или K4 систематически разрушены при афазии (снижение >50%).

---

6. Сводная таблица: все 22 предсказания × фазы

#	Предсказание	Фаза	Фальсификация	Статус
1	No-Zombie	I.1	Агент выживает без E	[Т]
2	Coh_E ↔ восстановление	III.2	r ≤ 0	[Т]
3	7D стресс	IV.1	Неклассифицируемый стрессор	[Т]/[С]
4	Прелингвистическое познание	IV.3	K3/K4 разрушены при афазии	[И]
5	Коллективное сознание	IV.2	Φ_⊗(коорд) ≤ Φ_⊗(случ)	[Т]
6	P > 2/7	II.1	Порог ≠ 2/7 ± 0.1	[Т]
7	Радиус устойчивости	I.2	h_crit² ≠ P−2/7	[Т]
8	Info capacity ≤ log₂7	I.3	I > 2.81 бит	[Т]
9	Скорость обучения	I.10	n < n_info	[Т]
10	N=7 для обучения	I.4	N=5 обучается	[Т]
11	N=7 для соц. обучения	I.11	N=5 соц. обучается	[С]
12	SAD_max = 3	I.5	SAD ≥ 4	[Т]
13	Время генезиса	I.6	n > n_genesis	[Т]
14	Фазовая когерентность	I.7	Φ ≥ 1 без ко-вращения	[Т]
15	Аттрактор 3/7	III.3		P−3/7
16	Динамика зажигания	II.3	T_ign ⊥ (P−P_c)	[Т]
17	Экспоненты β=1/4	I.8 + II.2	β ∉ [0.20, 0.30]	[Т]
18	Уорд-подавление 19/49	—	Λ-бюджет несовместим	[Т]
19	CPTP-anchor	I.9
20	ε_eff ≈ 0.059	—	ε ∉ [0.04, 0.08]	[С]
21	π_bio реконструкция	II.1 + III.1	Ошибка > 30%	[Г]
22	Спектральная щель	II.4	λ_gap/(2π) ∉ [10, 200] Гц	[Г]

---

7. Трёхуровневая система фальсификации

Уровень	Что опровергнуто	Пример	Следствие
L1 — Катастрофический	Аксиоматический фундамент	N < 7 достаточно для автопоэзиса; зомби возможен; SAD ≥ 4	Теория отвергнута полностью
L2 — Структурный	Конкретное числовое предсказание	P_crit ≠ 2/7; β ≠ 1/4; R_th ≠ 1/3	Фундаментальная ревизия конкретной теоремы
L3 — Локальный	Параметр аппроксимации	π_bio ошибка > 30%; λ_gap вне диапазона	Локальная коррекция, не затрагивает фундамент

Привязка к формальным критериям (Критерии фальсифицируемости):

Формальный критерий	Эксперимент	Операционализация
$\exists \rho_1, \rho_2: \mathcal{I}(\rho_1) = \mathcal{I}(\rho_2)$, но $\mathcal{F}(\rho_1) \neq \mathcal{F}(\rho_2)$	III.1 (DOC)	Два пациента с идентичными P, R, Φ, но различным уровнем сознания (CRS-R)
$\|\mathrm{Spec}(\rho_1) - \mathrm{Spec}(\rho_2)\|_2 < 0.01$ (спектральная идентичность)	II.1 (P_crit)	Два состояния с P в пределах 0.01, но разным PCI (один > PCI*, другой < PCI*)
$P > 2/7 \not\Rightarrow$ сознание	II.1 (P_crit)	Субъект с P > 2/7 по π_bio, но клинически бессознателен
$N < 7$ достаточно для автопоэзиса	I.4, I.11	Агент N=5 обучается автономно или координируется социально

---

8. Контекст: сравнение с adversarial collaboration

В 2018–2025 гг. Templeton Foundation финансировал проект COGITATE ($30M) — adversarial collaboration IIT vs GWT vs HOT. Результат (Nature, апрель 2025): ни одна теория не подтверждена полностью. IIT набрала больше баллов, но ключевое предсказание (sustained synchronization) не подтвердилось.

Принципиальное отличие УГМ от IIT/GWT/HOT:

	IIT	GWT	HOT	УГМ
Числовой порог	Φ > 0 (нет числа)	Нет	Нет	P_crit = 2/7
Критические экспоненты	Нет	Нет	Нет	α=1/2, β=1/4, γ=1, ν=1/2, δ=5
Вычислимость Φ	NP-hard для >30 элементов	N/A	N/A	P = Tr(Γ²), O(49)
Число свободных параметров	~10³⁸ (все разбиения)	Не определено	Не определено	34 (G₂-инвариантных)
Самый рискованный тест	Нет единого числа	«Зажигание» (качественно)	«Мета-когниция» (качественно)	β = 1/4 (одно число, фальсифицируемо)

УГМ отвечает на критику ConTraSt (Yaron et al. 2022): методологический выбор не предрешает результат, потому что предсказания — числовые, а не качественные. β=1/4 либо подтвердится, либо нет — независимо от парадигмы.

---

9. Временная шкала и зависимости

---

10. Заключение

Этот протокол покрывает 22 из 22 предсказаний УГМ/КК:

• 10 проверяемы in silico (Фаза I, 0–6 мес.)
• 4 требуют TMS-EEG (Фаза II, 6–18 мес.)
• 4 — клинических исследований (Фаза III, 12–36 мес.)
• 4 — когнитивных/социальных исследований (Фаза IV, 12–24 мес.)

Самый рискованный тест — критические экспоненты β=1/4 (Pred 17). Ни одна другая теория сознания не делает столь конкретного числового предсказания о фазовом переходе. Подтверждение означает: сознание принадлежит трикритическому классу универсальности среднего поля ($\varphi^6$ Ландау). Опровержение означает: УГМ фундаментально ошибается в структуре перехода.

Самый ценный тест — P_crit = 2/7 ↔ PCI = 0.31* (Pred 6/21). Если теоретический порог совпадает с эмпирическим — это первый в истории случай, когда теория сознания предсказывает конкретное числовое значение, совпадающее с независимо установленным экспериментальным порогом.

УГМ не прячется от фальсификации — она выставляет 22 мишени и указывает, куда стрелять.

---

Связанные документы:

• 22 предсказания КК — полный список с формулами
• Протокол измерения Γ — операционализация для ИИ
• Критерии фальсифицируемости — формальные условия опровержения
• Bounds обучения — T-109 через T-113
• Стабильность — T-104, радиус устойчивости

Внешние ресурсы:

• COGITATE Results (Nature 2025) — adversarial collaboration IIT vs GWT
• PCI Benchmark (Casali et al. 2013) — PCI* = 0.31
• ConTraSt Database — 412 экспериментов по теориям сознания
• Del Cul et al. 2007 — нелинейный порог сознания