AKALAWORLD™
Knowledge that you can see
Conocimiento que se puede observar
Знания, которые можно увидеть
А research city project designed to crack the code of the Universe. Spiritual traditions call it the Creator's Design, scientists refer to it as supersymmetry and the quantum transition, and artists view it as a computer simulation. We’ve unified them to achieve precise and comprehensive knowledge.
Un proyecto de ciudad de investigación diseñado para descifrar el código del Universo. Las tradiciones espirituales lo llaman el Diseño del Creador, los científicos lo denominan supersimetría y transición cuántica, y los artistas lo ven como una simulación por computadora. Hemos unificado estas perspectivas para lograr un conocimiento preciso y exhaustivo.
Проект исследовательского города, призванный расшифровать код Вселенной. Духовные традиции называют это Замыслом Творца, ученые — суперсимметриями и квантовым переходом, художники — компьютерной симуляцией. Мы объединили их вместе, чтобы получить точные и исчерпывающие знания.
Mark Okhman, Benjamin Strauss
Algorithmic Analysis of Natural Landscapes in
the Greater Yellowstone
Mark Okhman, Benjamin Strauss
Análisis algorítmico de paisajes naturales del Gran
Yellowstone
Марк Охман, Бенджамин Штраус
Алгоритмический анализ природных картин Большого
Йеллоустоуна
A universal geometry detector was specifically built for this project (using the
OpenCV stack) to process nature photography (rock formations, waterfalls, clouds,
trees). Self-similar textures exhibit bilateral symmetry — the human brain easily
recognizes this structure, which manifests as pareidolic responses. Presumably,
machine vision "sees" the same patterns, but is AI capable of interpreting them the
way a human does?
This art experiment utilized deterministic mathematical operations (SHA256 hashes,
Otsu's thresholds, Sobel filters). For each image, a pixel data dump was created,
represented as a set of binary numbers. The project involved the following actions:
Para este proyecto se creó específicamente un detector de geometría universal
(basado en el entorno OpenCV) que trabaja con fotografías de la naturaleza
(formaciones rocosas, cascadas, nubes, árboles). Las texturas autosimilares son
bilateralmente simétricas: el cerebro humano reconoce fácilmente esta estructura, lo
que se manifiesta en forma de reacciones pareidólicas. Se supone que la visión
artificial "ve" los mismos patrones, pero ¿es capaz la IA de interpretarlos de la
misma manera que lo hace un ser humano?
En este experimento artístico se utilizaron operaciones matemáticas deterministas
(hashes SHA256, umbrales de Otsu, detectores de Sobel). Para cada imagen se generó
un volcado de datos de píxeles, representado como un conjunto de números binarios.
En el transcurso del proyecto se realizaron las siguientes acciones:
Для этого проекта был специально создан универсальный
детектор геометрии (на стеке OpenCV), который работает с фотографиями природы
(скальные породы, водопады, облака, деревья). Самоподобные текстуры билатерально
симметричны, человеческий мозг легко распознает эту структуру, что проявляется в
виде парейдолических реакций. Предположительно, машинное зрение “видит” те же
паттерны, однако способен ли ИИ интерпретировать их так, как это делает
человек?
В арт-эксперименте использовались детерминированные математические операции
(SHA256-хеши, пороги Оцу, детекторы Собеля). По каждому изображению был создан дамп
пиксельных данных, представленный как набор бинарных чисел. В ходе проекта были
проведены следующие действия:
Isolating the upper part of the photo
based on HSV color. Applying the Canny edge detector. Identifying bright spots via
brightness thresholding and connected components.Executing the Hough transform to
search for circle-like objects and straight line segments. Approximating contours
with polygons. Connecting bright points with lines to their nearest neighbors and
enclosing them in a convex hull. Comparing the left half of the photo with the
mirrored right half to assess similarity. Running object detection using a
pre-trained COCO model.
The result demonstrates how the same low-level statistical patterns within the noise
of natural textures can be read by both human perception and standard CV algorithms.
Yet, at the stage of interpretation (by a human or a language model), sacred
geometry emerges. The experiment reframes the question of whether it is justified to
attribute intentionality to a deterministic pipeline, understanding it as an
emergent property of a system tuned to specific forms and modes of interaction with
the environment.
Aislamiento de la parte superior de la foto
mediante el color HSV. Aplicación del detector de bordes de Canny. Identificación de
puntos brillantes a través de umbrales de brillo y componentes conectados. Ejecución
de la transformada de Hough para buscar objetos similares a circunferencias y
segmentos de líneas rectas.Aproximación de contornos mediante polígonos. Conexión de
puntos brillantes con líneas hacia sus vecinos más cercanos y enmarcado de los
mismos en una envoltura convexa. Comparación de la mitad izquierda de la foto con la
mitad derecha reflejada y evaluación de su similitud. Detección de objetos mediante
un modelo COCO preentrenado.
El resultado muestra cómo los mismos patrones estadísticos de bajo nivel en el ruido
de las texturas naturales pueden ser leídos tanto por la percepción humana como por
los algoritmos estándar de visión artificial (CV); sin embargo, en la etapa de
interpretación (ya sea por un ser humano o por un modelo de lenguaje) surge la
geometría sagrada. El experimento plantea de una manera nueva la cuestión de hasta
qué punto está justificado atribuir intencionalidad a un flujo de trabajo
determinista, entendida esta como una propiedad emergente de un sistema sintonizado
con formas y modos específicos de interacción con el entorno.
Выделение верхней части фото по HSV-цвету.
Применение детектора границ Канни. Идентификация ярких пятен через порог по яркости
и связанные компоненты. Проведение преобразования Хафа с поиском объектов, похожих
на окружности и отрезки
прямых. Аппроксимация контуров полигонами. Соединение ярких точек линиями к
ближайшим соседям и обводка их выпуклой
оболочкой. Сравнение левой половины фото с отражённой правой и оценка схожести.
Объектная детекция с помощью предобученной модели COCO.
Результат показывает, как одни и те же низкоуровневые статистические паттерны в шуме
природных текстур могут быть прочитаны и человеческим восприятием, и стандартными
CV-алгоритмами, — при этом на этапе интерпретации (человеком или языковой моделью)
возникает сакральная геометрия. Эксперимент по-новому ставит вопрос о том, насколько
оправдано приписывание детерминированному конвейеру интенциональности, понимаемой
как эмерджентное свойство системы, настроенной на определённые формы и способы
взаимодействия со средой.
Slide for more photos
Desliza para ver más fotos
Сдвиньте, чтобы увидеть еще фото
Mark Okhman, Benjamin Strauss
Algorithmic Analysis of Californian Natural Scenes
Mark Okhman, Benjamin Strauss
Análisis algorítmico de escenas naturales de California
Марк Охман, Бенджамин Штраус
Алгоритмический анализ природных сцен Калифорнии
This art project, which features the processing of 213 nature photographs through a deterministic computer vision pipeline, served as the foundation for a scientific study demonstrating that facial pareidolia may be a response to objective structural regularities shared by natural environments and biological systems: bilateral symmetry and fractal dimension. By evaluating symmetry via Pearson correlation and identifying geometric primitives using the Hough transform, the authors sought to construct a methodological continuum between digital art and science, wherein scientific methods are applied to material characterized by artistic empiricism, intuition, and abstraction.
Este proyecto artístico, que incluye el procesamiento de 213 fotografías de la naturaleza mediante un flujo de trabajo (pipeline) determinista de visión por computadora, sirvió de base para un estudio científico que demuestra que la pareidolia facial puede ser una respuesta a patrones estructurales objetivos comunes tanto a los entornos naturales como a los sistemas biológicos: la simetría bilateral y la dimensión fractal. Al evaluar la simetría mediante la correlación de Pearson e identificar primitivas geométricas con la transformada de Hough, los autores abordaron la tarea de crear un continuo metodológico entre el arte digital y la ciencia, donde los métodos científicos se aplican a un material impregnado de empirismo artístico, intuición y abstracción.
Этот арт-проект, включающий обработку 213 фотографий природы с помощью детерминированного конвейера компьютерного зрения, лег в основу научного исследования, демонстрирующего, что лицевая парейдолия может быть ответом на объективные структурные закономерности, общие для природных сред и биологических систем, — билатеральную симметрию и фрактальную размерность. Оценивая симметрию по корреляции Пирсона и идентифицируя геометрические примитивы с помощью преобразования Хафа, авторы решали задачу по созданию методологического континуума между цифровым искусством и наукой, в котором научные методы применяются к материалу с художественным эмпиризмом, интуицией и абстрактностью.
Slide for more photos
Desliza para ver más fotos
Сдвиньте, чтобы увидеть еще фото
The greatest discovery of our time concerns how the world is actually structured and the place humans occupy within it. Physics shows that the Universe exists in a harmony of proportions across all scales, from the subatomic to the cosmic. Our brains are capable of perceiving this harmony through a process known as structural resonance. This phenomenon is driven by quantum tunneling — an exchange of information with the environment at the molecular level. Decoding this communication channel unlocks an understanding of the fundamental nature of existence and grants the ability to consciously shape reality.
El mayor descubrimiento de nuestro tiempo concierne a cómo se estructura realmente el mundo y el lugar que ocupamos los humanos en él. La física demuestra que el Universo existe en una armonía de proporciones en todas las escalas, desde la subatómica hasta la cósmica. Nuestros cerebros son capaces de percibir esta armonía mediante un proceso conocido como resonancia estructural. Este fenómeno se basa en el efecto túnel cuántico: un intercambio de información con el entorno a nivel molecular. Descifrar este canal de comunicación nos permite comprender la naturaleza fundamental de la existencia y nos otorga la capacidad de moldear conscientemente la realidad.
Величайшее открытие нашего времени связано с тем, как на самом деле устроен мир, и какое место в нем занимает человек. Физика говорит, что Вселенная находится в гармонии соотношений на всех масштабах — от мельчайшего до космического. Наш мозг способен воспринимать эту гармонию, это называется структурным резонансом. В основе него лежит квантовое туннелирование — обмен информацией с внешней средой на молекулярном уровне. Расшифровка этого канала связи ведет к пониманию глубинной природы бытия и обретению способности осознанно управлять реальностью.
Pareidolia Revisited: An Onto-Phenomenological
and
Computational Framework (https://doi.org/10.5281/zenodo.20648232)
Alexandr Kireev
Revisión de la pareidolia: un marco
onto-fenomenológico y computacional
(https://doi.org/10.5281/zenodo.20648232)
Alexandr Kireev
Ревизия парейдолии с позиций вычислительной
онто-феноменологии (https://doi.org/10.5281/zenodo.20648232)
Александр Киреев
Pareidolia — the perception of meaningful patterns, particularly faces, in ambiguous or random stimuli — is conventionally explained as a by-product of evolutionarily adaptive face-detection mechanisms. This paper challenges that account and proposes a reframing grounded in onto-phenomenology and computational topology. Drawing on enactivist cognitive science (Varela, Thompson, Rosch), the free-energy principle (Friston), and the ecological perception theory (Gibson), we argue that pareidolia constitutes a resonance event between the topological structure of the environment and the organizational dynamics of the perceptual system, rather than a perceptual error. Both hierarchies — material organization and neural signal processing — are governed by fractal self-similarity across scales, making their intersection at the perceptual interface structurally non-arbitrary. To operationalize this hypothesis, we introduce the Universal Topological Descriptor (UTD), a five-component metric vector comprising the Hausdorff fractal dimension (Dₕ), dihedral symmetry vectors (Θᴰ), persistent homology barcodes (ℌₙ), an agent potential index (Φ), and a Lyapunov (multifractal) spectrum (Λt). Structural isomorphism between the two systems is defined by the simultaneous satisfaction of a metric condition (weighted Euclidean distance below threshold δ) and a topological condition (bottleneck distance between persistent homology barcodes below ε). We propose a three-level experimental design linking UTD profiles of visual stimuli to neural responses (N170 EEG component) and subjective pareidolic reports, and specify falsification criteria for three research scenarios: sceptical, optimistic, and paradigm-shifting. The proposed framework bridges neurobiology, topology, and philosophy of mind to create a new universal interdisciplinary model.
La pareidolia — la percepción de patrones significativos, en particular rostros, en estímulos ambiguos o aleatorios — se explica convencionalmente como un subproducto de mecanismos de detección de rostros evolutivamente adaptativos. Este artículo desafía dicha explicación y propone un replanteamiento fundamentado en la onto-fenomenología y la topología computacional. Basándonos en la ciencia cognitiva enactivista (Varela, Thompson, Rosch), el principio de energía libre (Friston) y la teoría de la percepción ecológica (Gibson), argumentamos que la pareidolia constituye un evento de resonancia entre la estructura topológica del entorno y la dinámica organizativa del sistema perceptivo, en lugar de un error de percepción. Ambas jerarquías — la organización material y el procesamiento de señales neuronales — están gobernadas por la auto-similitud fractal a través de las escalas, lo que hace que su intersección en la interfaz perceptiva no sea estructuralmente arbitraria. Para operativizar esta hipótesis, introducimos el Descriptor Topológico Universal (UTD, por sus siglas en inglés), un vector métrico de cinco componentes que comprende la dimensión fractal de Hausdorff (Dₕ), vectores de simetría diédrica (Θᴰ), códigos de barras de homología persistente (ℌₙ), un índice de potencial de agente (Φ) y un espectro de Lyapunov (multifractal) (Λt). El isomorfismo estructural entre ambos sistemas se define mediante el cumplimiento simultáneo de una condición métrica (distancia euclidiana ponderada por debajo del umbral δ) y una condición topológica (distancia de cuello de botella entre códigos de barras de homología persistente por debajo de ε). Proponemos un diseño experimental de tres niveles que vincula los perfiles de UTD de los estímulos visuales con las respuestas neuronales (componente EEG N170) y los informes subjetivos de pareidolia, y especificamos criterios de falsación para tres escenarios de investigación: escéptico, optimista y de cambio de paradigma. El marco propuesto tiende un puente entre la neurobiología, la topología y la filosofía de la mente para crear un nuevo modelo interdisciplinario universal.
Парейдолия — восприятие лицевых образов в неоднозначных или случайных стимулах — традиционно считается побочным продуктом эволюционно адаптивных механизмов распознавания лиц. В данной статье оспаривается это объяснение и предлагается ревизия, основанная на онто-феноменологии и вычислительной топологии. Опираясь на энактивистскую когнитивную науку (Варела, Томпсон, Рош), принцип свободной энергии (Фристон) и экологическую теорию восприятия (Гибсон), утверждается, что парейдолия представляет собой не ошибку, а резонансное событие между топологической структурой окружающей среды и организационной динамикой перцептивной системы. Обе иерархии — организация материи и обработка нейронных сигналов — регулируются фрактальным самоподобием на разных масштабах, что делает их пересечение в рамках перцептивного интерфейса структурно непроизвольным. Для операционализации этой гипотезы предлагается универсальный топологический дескриптор (UTD) — пятикомпонентный метрический вектор, включающий фрактальную размерность Хаусдорфа (Dₕ), векторы диэдральной симметрии (Θᴰ), персистентные гомологические штрихкоды (ℌₙ), индекс потенциала агента (Φ) и спектр Ляпунова/мультифрактальный спектр (Λt). Структурный изоморфизм между двумя системами определяется одновременным выполнением метрического (взвешенное евклидово расстояние ниже порогового значения δ) и топологического (расстояние между персистентными гомологическими штрихкодами ниже ε) условий. Описывается трехуровневая экспериментальная схема, связывающая профили UTD визуальных стимулов с нейронными ответами (компонент ЭЭГ N170) и субъективными парейдолическими ответами, и определяются критерии фальсификации для трех исследовательских сценариев: скептического, оптимистичного и парадигмального. Предложенная концепция объединяет нейробиологию, топологию и философию сознания для создания универсальной междисциплинарной объяснительной модели.
Natural Objects Are Not Random:
Computational
Evidence for Structural Regularities
Underlying Pareidolia and Perceptual Preference
(https://doi.org/10.5281/zenodo.20646882)
Benjamin Strauss, Mark Okhman, Alexandr Kireev
Los objetos naturales no son aleatorios: evidencia
computacional de regularidades estructurales (https://doi.org/10.5281/zenodo.20646882)
Benjamin Strauss, Mark Okhman, Alexandr Kireev
Природные объекты не случайны: вычислительные
доказательства структурных закономерностей, лежащих в основе парейдолии и
перцептивных предпочтений (https://doi.org/10.5281/zenodo.20646882)
Бенджамин Штраус, Марк Охман, Александр Киреев
Why does the human visual system perceive structureless natural stimuli — clouds, rocks, trees — as potential faces? The standard evolutionary account, — attributing the phenomenon of pareidolia to an overgeneralised face-detection module, — is difficult to reconcile with the metabolic cost of maintaining a high-sensitivity false-positive detector. We hereby propose an alternative framing: pareidolia may reflect a veridical response to objective structural regularities shared between natural environments and biological forms — specifically, bilateral symmetry and fractal dimensionality in the range D≈1.3–1.5. As a pilot empirical step, we analysed 213 daytime natural-scene photographs using a deterministic computer vision pipeline comprising sky region segmentation, Pearson-correlation symmetry scoring, and Hough-transform geometric primitive detection. The median bilateral symmetry index was 99.57% (IQR: 99.27 – 99.80%), with fewer than 1% of scenes falling below 90% — a result inconsistent with the random environmental structure. Sky area fraction predicted polygon count with moderate strength (r=0.58, p<0.001), indicating scale-dependent structural complexity in cloud formations. We interpret these results as preliminary evidence that the non-random spatial organisation of natural scenes may provide an objective basis for the perceptual regularities exploited by the face-detection system. The study establishes a baseline for a larger research programme incorporating fractal dimension estimation, psychophysical pareidolia rating, and neuroimaging to test whether face-selective responses (N170) are driven by fractal geometry rather than social priming alone.
¿Por qué el sistema visual humano percibe estímulos naturales sin estructura — como nubes, rocas o árboles — como rostros potenciales? La explicación evolutiva estándar, que atribuye el fenómeno de la pareidolia a un módulo de detección de rostros sobregeneralizado, es difícil de conciliar con el costo metabólico de mantener un detector de falsos positivos de alta sensibilidad. Por la presente, proponemos un marco alternativo: la pareidolia puede reflejar una respuesta verídica a regularidades estructurales objetivas compartidas entre los entornos naturales y las formas biológicas; específicamente, la simetría bilateral y una dimensión fractal en el rango de D≈1.3–1.5. Como paso empírico piloto, analizamos 213 fotografías de escenas naturales diurnas mediante un pipeline determinista de visión por computadora que incluía la segmentación de la región del cielo, la puntuación de simetría mediante correlación de Pearson y la detección de primitivas geométricas mediante la transformada de Hough. La mediana del índice de simetría bilateral fue del 99.57 % (RIC: 99.27–99.80 %), con menos del 1 % de las escenas por debajo del 90 %, un resultado que no es consistente con una estructura ambiental aleatoria. La fracción del área del cielo predijo el recuento de polígonos con una fuerza moderada (r=0.58), (p<0.001), lo que indica una complejidad estructural dependiente de la escala en las formaciones nubosas. Interpretamos estos resultados como evidencia preliminar de que la organización espacial no aleatoria de las escenas naturales puede proporcionar una base objetiva para las regularidades perceptivas que aprovecha el sistema de detección de rostros. El estudio establece una línea base para un programa de investigación más amplio que incorporará la estimación de la dimensión fractal, la evaluación psicofísica de la pareidolia y la neuroimagen, con el fin de comprobar si las respuestas selectivas a rostros (N170) están impulsadas por la geometría fractal en lugar de únicamente por el priming social.
Почему зрительная система человека обрабатывает бесструктурные природные стимулы — облака, скалы, деревья — как потенциальные лица? Стандартное эволюционное объяснение, приписывающее парейдолию чрезмерно обобщённому модулю детекции лиц, трудно согласовать с метаболической стоимостью поддержания высокочувствительного детектора ложноположительных сигналов. Мы предлагаем альтернативную концепцию: парейдолия может отражать достоверный ответ на объективные структурные закономерности, общие для природных сред и биологических форм, — в частности, билатеральную симметрию и фрактальную размерность в диапазоне D≈1,3–1,5. В качестве пилотного эмпирического шага мы проанализировали 213 фотографий дневных природных сцен с помощью детерминированного конвейера компьютерного зрения, включающего сегментацию области неба, оценку симметрии по корреляции Пирсона и детекцию геометрических примитивов с помощью преобразования Хафа. Медианный индекс билатеральной симметрии составил 99,57% (IQR: 99,27–99,80%), при этом менее 1% сцен показали значения ниже 90% — результат, несовместимый со случайной структурой окружающей среды. Доля площади неба предсказывала количество полигонов с умеренной силой (r=0,58, p<0,001), что указывает на масштабно-зависимую структурную сложность облачных образований. Мы интерпретируем эти результаты как предварительное свидетельство того, что неслучайная пространственная организация природных сцен может обеспечивать объективную основу для перцептивных закономерностей, используемых системой детекции лиц. Работа создает базу для более масштабной исследовательской программы, включающей оценку фрактальной размерности, психофизическую оценку парейдолии и нейровизуализацию для проверки того, вызываются ли лице-селективные ответы (N170) фрактальной геометрией, а не только социальным праймингом.