При встрече с новыми ситуациями, программе, имея в запасе такие ансамбли, будет намного легче переносить и обобщать свой опыт на новые ситуации

Всё это пока что красивые предположения, но, по всей видимости, дело идёт именно в таком направлении. Как именно такие ансамбли образовались и поддерживаются в мозгу - пока непонятно (но согласитесь, эволюционно это выглядит достаточно просто). Как ансамбли поддерживать и вести в программе - тоже вопрос. Видимо никакой чёткой фиксации правил на ансамбли нет, всё решается динамически, путём сочетания правил, имеющих совместимость под конкретную ситуацию, всё по тем же принципам конкуренции и взаимодействия. При этом правила и ансамбли так же динамически смогут выстраиваться в иерархию, и, тем не менее, никакой постоянной иерархии не будет, не будет метауровней и переходов между ними, не будет никакой чёткой формализации с выделением связей система-подсистема. Подробнее о том, за счёт чего это может образоваться, будет дальше. И согласитесь, с точки зрения естественного хода вещей, всё выглядит достаточно просто.

И снова волны, частоты и голография

В нашей программе искусственного интеллекта, разделение на конкурирующие программы и альтернативное видение ситуации задаётся искусственно. Точно также искусственно вводится глобальное состояние, к которому имеют доступ все правила и тактовый генератор, который в каждый новый момент активирует все правила и обновляет ситуацию. Но в мозгу ничего такого нет, и, тем не менее, что-то очень похожее там образовалось естественным путём.

Что у нас есть, так это свойство естественного нейрона накапливать потенциал, и при превышении критического порога разряжаться серией сигналов по своим выходам (помните про частотные нейронные сети в предыдущих частях?). Эти серии, в свою очередь, с каждым разом поднимают (или понижают) потенциалы нейронов, которые присоединены к входам исходного нейрона. Пороговые потенциалы, частота и длительность разрядки - параметры, видимо настраивающиеся в процессе обучения.