Метаболический климат когнитивных систем

Данная работа основывается на ранее опубликованной методологической концепции «Метаболическая модель давления внимания» и расширяет ее, вводя концепцию метаболического климата как макроуровневого режима, описывающего стабильность, деградацию и коллапс когнитивного контроля в условиях стресса. В данной работе предлагается концепция метаболического климата как макроуровневого режима функционирования когнитивных и искусственных систем, описывающего устойчивость, деградацию и коллапс регуляторных процессов в условиях повышенного давления внимания. Работа развивает и расширяет ранее предложенный методологический фреймворк давления внимания, в котором внимание трактуется как переменная состояния внутренней модели системы, а не как перцептивный или феноменологический механизм. Метаболический климат вводится как интегральное описание системного контекста, определяющего пороги контроля, чувствительность к ошибкам предсказания и вероятность переходов между устойчивыми и реактивными режимами поведения. В фокусе исследования находятся процессы когнитивного перегрева, коллапса высокоуровневых целей и утраты иерархического контроля, возникающие при превышении регуляторных возможностей системы. Работа носит теоретико-методологический характер и опирается на принципы активного вывода, предиктивной обработки и иерархического контроля. Используемая термодинамическая терминология применяется исключительно как формальный аналог для описания регуляторных динамик и не предполагает физической реализуемости или энергетической интерпретации. В тексте явно разводятся модельный, феноменологический и интерпретативный уровни описания, что позволяет избежать категориальных ошибок при анализе сложных систем. Предлагаемый подход предназначен для междисциплинарного использования и может быть применён при анализе человеческой когниции, проектировании адаптивных интерфейсов и разработке устойчивых систем искусственного интеллекта. Работа не претендует на эмпирическую валидацию и рассматривается как концептуальная основа для последующих теоретических, вычислительных и прикладных исследований.