Основные представители аналитической философии в сфере ИИ: зачем авторам знать Сёрла и Канта

Автор оригинального разбора фиксирует проблему: сегодня при запросе «виды ИИ» поиск выдаёт список моделей по типам (текст, изображения, аудио), но за этим списком скрыто огромное поле философских концепций. Сильный и слабый ИИ, «кантианский» и «хайдеггерианский» подходы к моделированию интеллекта, коннекционизм (обучение на связях, как нейросети) и символьные методы (обучение на правилах, как классические экспертные системы), концепция воплощённого ИИ. Знание хотя бы части этих идей помогает трезвее слушать ИИ-евангелистов.

Что понадобится

• 30 минут свободного времени и готовность читать медленно
• Доступ к электронной энциклопедии Института философии РАН (бесплатно, онлайн)
• Блокнот или заметки на телефоне для фиксации ключевых понятий
• Никакого специального софта или подписок

Как разобраться в философии ИИ за семь шагов?

1. Разделите «рассудок» и «разум». Это отправная точка. Уже Платон понял, что опыт и способность мышления не одно и то же. Фома Аквинский в Средние века закрепил разделение: рассудок (ratio) наблюдает и вычисляет, разум (intellectus) открывает новое. Формальная логика сама по себе не порождает новых идей. Запишите это разделение: оно объясняет, почему калькулятор и ChatGPT решают разные задачи, но ни один из них не «думает» в философском смысле.

2. Зафиксируйте кантовскую триаду. Кант выстроил цепочку: созерцание, рассудок, разум. Только разум способен к синтезу нового знания. Когда вам говорят, что нейросеть «рассуждает», полезно помнить: по Канту, рассуждение и синтез нового знания находятся на разных уровнях. То, что в индустрии называют «рассуждающая модель» (reasoning model), ближе к рассудку, к перебору и комбинированию уже известного.

3. Найдите определение интеллекта в энциклопедии Института философии РАН. Вот оно в сокращении: интеллект (лат. intellectus) в гносеологии (теории познания) включает способность к образованию новых понятий, суждений, умозаключений. Но в психологии интеллект ограничен рациональным мышлением, а воображение и воля вынесены за его пределы. Запишите этот парадокс: даже в академической среде нет единого понимания, что такое интеллект.

4. Разберитесь с «сильным» и «слабым» ИИ. Философ Джон Сёрл ещё в 1980-х годах дал определение сильного ИИ: компьютерная система, которая не просто моделирует человеческий разум, а сама обладает разумом и сознанием в том же смысле, что и человек. Слабый ИИ решает конкретные задачи без претензии на сознание. Все существующие модели, включая GPT-4, GigaChat и YandexGPT, относятся к слабому ИИ.

5. Прочитайте формулировку из российского закона об ИИ. Там нет термина «сильный ИИ», но есть «большая фундаментальная модель ИИ» с тремя критериями: не менее 1 млрд параметров (параметр, это настраиваемое число внутри нейросети, чем их больше, тем сложнее модель); способность выполнять широкий круг интеллектуальных задач «на уровне, сопоставимом с человеком или превосходящем его»; возможность служить основой для других продуктов. Обратите внимание: определения «интеллекта» в законе нет, а формулировка «на уровне, сопоставимом с человеком» очень напоминает серлевское определение сильного ИИ.

6. Проверьте, что стоит за модным словом. Когда разработчик заявляет об «интеллектуальной системе», задайте себе вопрос из шага 1: это рассудок (перебор, классификация, предсказание следующего слова) или разум (генерация принципиально нового знания)? На практике все коммерческие системы сегодня работают на уровне рассудка: LLM плюс машинное обучение (ML) плюс RAG (retrieval-augmented generation, метод, когда модель сначала ищет факты в базе данных, а потом формулирует ответ).

7. Составьте свой «фильтр обещаний». Запишите три вопроса, которые стоит задавать любому заявлению об ИИ. Способна ли система порождать новые понятия или она комбинирует известные? На каком определении интеллекта основано заявление? Есть ли воспроизводимый тест, подтверждающий заявленный уровень?

Что это значит для вас?

Авторам Дзена. Основные представители аналитической философии в сфере ИИ (Сёрл, Кант в интерпретации исследователей ИИ, Фома Аквинский как предшественник разделения «рассудок/разум») дают готовый каркас для экспертного контента. Статья, в которой вы объясняете читателю разницу между рассудком и разумом на примере ChatGPT, наберёт глубину, которой нет у типовых обзоров «топ-10 нейросетей».

Маркетологам. Когда клиент просит «внедрить ИИ», полезно понимать, что речь идёт о слабом ИИ: автоматизация конкретных задач, а не «мыслящая машина». Это снижает завышенные ожидания и защищает бюджет.

Предпринимателям в РФ. Закон об ИИ уже обсуждается, и его формулировки напрямую повлияют на то, какие продукты попадут под регулирование. Понимание философских корней терминов даёт аргументы для участия в публичной дискуссии, а не слепое следование за маркетингом вендоров.

Знание основных представителей аналитической философии в сфере ИИ не сделает вас разработчиком, но сделает собеседником, которого трудно обмануть красивым релизом. А в эпоху, когда закон пишется быстрее, чем общество успевает понять, что именно регулируется, это практический навык.