Architecture of Distinguishability and Cognitive Reconstructions: Human-Channel Limitations and Mechanisms of Fixation
Abstract
The article examines how the multidimensional architectural structure of distinguishability in ANAM becomes distorted when passing through the human cognitive channel. The generative A/B/G/N configuration exists architecturally as a simultaneous multidimensional structure, but due to cognitive bandwidth limitations and the linear nature of language, consciousness transforms it into a sequential chain. The work introduces Linear Reconstructive Markers (LRM)—fixators such as “before,” “after,” “moment,” which do not belong to the architecture but arise from perceptual constraints. The study differentiates the architectural and cognitive levels of description, identifies common interpretational errors, and proposes a method of architectural correction aimed at restoring structural simultaneity and minimizing reconstructive distortions. _________________________________________________________________________________________ Статья анализирует, как многомерные архитектуры различимости ANAM искажаются при прохождении через человеческий когнитивный канал. Показано, что архитектурная конфигурация A/B/G/N существует как единовременная структура, однако сознание — из-за ограниченной пропускной способности и необходимости линейного описания — преобразует её в последовательную цепь. На этой основе вводится термин линейных реконструктивных маркеров (LRM) — когнитивных фиксаторов, таких как «до», «после», «момент», которые не принадлежат архитектуре, но являются следствием ограничений восприятия. Работа демонстрирует различие между архитектурным и когнитивным уровнями описания, раскрывает типичные ошибки интерпретации и предлагает метод архитектурной корректировки, позволяющий минимизировать искажения и восстанавливать структуру ANAM как многомерную и симультанную.
Fields of Study & Subjects
Embodied and Extended Cognition
Sound Studies and Aurality
Cognitive Science and Education Research
Publication details
- Journal / source
- Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)
- Publication date
- 1 January 2026
- Language
- EN
- Document type
- Preprint