ФИЛОСОФСКИЕ ОСНОВАНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА: ОНТОЛОГИЧЕСКИЕ И ГНОСЕОЛОГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ

АННОТАЦИЯ

В статье исследуются философские основания феномена искусственного интеллекта (ИИ) в онтологическом и гносеологическом (теория познания) контексте. В онтологическом плане анализируется статус ИИ как «бытия», а также возможности субъективности, агентности и автономного принятия решений как технологического артефакта. В гносеологическом аспекте рассматриваются механизмы производства знания ИИ, соотношение «данные–знание», проблемы инференции (вывода) и объяснимости. На фоне практических применений современных языковых моделей и систем машинного обучения (прогнозирование, классификация, поддержка принятия решений, генерация текста) обсуждается вопрос о том, является ли ИИ субъектом знания, а также философские границы его претензии на «понимание».

ABSTRACT

The article examines the philosophical foundations of the phenomenon of artificial intelligence (AI) within ontological and gnoseological (theory of knowledge) contexts. From an ontological perspective, the status of AI as a form of “being” is analyzed, along with the possibilities of subjectivity, agency, and autonomous decision-making as a technological artifact. From a gnoseological perspective, the mechanisms of AI knowledge production are considered, including the relationship between data and knowledge, as well as the issues of inference and explainability. Against the background of practical applications of modern language models and machine learning systems (forecasting, classification, decision support, text generation), the article discusses whether AI can be regarded as a subject of knowledge and explores the philosophical limits of its claim to “understanding.”

Ключевые слова: искусственный интеллект, онтология, гносеология, теория познания, агентность, объяснимость, машинное обучение, языковые модели.

Keywords: artificial intelligence, ontology, gnoseology, theory of knowledge, agency, explainability, machine learning, language models.

ВВЕДЕНИЕ. В современную эпоху стремительное развитие цифровых технологий и рост объёмов производства и оборота информации вывели системы искусственного интеллекта (ИИ) на передний план не только как техническую инновацию, но и как один из актуальных объектов философского осмысления. Технологии искусственного интеллекта уже широко применяются в различных сферах — промышленности, здравоохранении, образовании, финансовых рынках, государственном управлении и социальной коммуникации, оказывая прямое влияние на механизмы принятия решений и структуру человеческой деятельности.

Это воздействие делает необходимым философское исследование не только функциональных возможностей ИИ, но и его сущности, статуса и взаимосвязи с человеческим познанием. Одной из ключевых особенностей искусственного интеллекта является обработка больших массивов данных, выявление закономерностей и автоматизация механизмов вывода. Однако успешность данных процессов на научно-техническом уровне не означает, что ИИ действительно «производит знание» или обладает способностью «понимать». Здесь вновь актуализируются классические философские вопросы: является ли ИИ лишь инструментом, или его можно в определённом смысле оценивать как агента (деятельного субъекта)? Если ИИ принимает решение, какова эпистемологическая ценность этого решения и по каким критериям должна измеряться его истинность? Одновременно результаты деятельности ИИ и их влияние на человеческое познание, а также изменения, которые ИИ порождает в социальной реальности, требуют переосмысления онтологических и гносеологических категорий.

Онтологический статус искусственного интеллекта: «бытие» и технологический артефакт

Искусственный интеллект (ИИ) по своей сущности является технологическим артефактом, созданным человеком и функционирующим на основе определённых правил и алгоритмов. В традиционном подходе ИИ рассматривается как техническая система, основная функция которой заключается в обработке информационных потоков, выявлении закономерностей в базах данных, прогнозировании и формировании выводов.

Однако стремительное развитие таких направлений, как машинное обучение (machine learning), глубокое обучение (deep learning), нейронные сети, генеративные модели и автономные агенты, усложняет понимание ИИ исключительно в рамках технической перспективы. Появление понятий «самообучающиеся модели», «саморегулирующиеся системы» и «автономные механизмы принятия решений» превратило онтологический статус ИИ в дискуссионную и многоуровневую проблему.

Таким образом, возникает один из ключевых философских вопросов: выступает ли ИИ исключительно как инструмент, или может быть принят как «агент» — то есть как нечто, способное к относительно самостоятельной деятельности и напоминающее субъекта? [1, c.120]

В онтологических исследованиях значительное место занимает понятие «агентность» (agency). Под агентностью в целом понимаются такие характеристики, как целенаправленное действие, взаимодействие со средой, способность делать выбор, создавать результат и оказывать влияние на социальную либо технологическую систему. В классической философской традиции агентность связывалась преимущественно с человеком и живыми субъектами, поскольку агент предполагает не только действие, но и наличие намерения, цели, мотивации и ответственности. Тем не менее в современных технологиях в деятельности ИИ-систем наблюдаются элементы, напоминающие агентность. Например, автоматизированные торговые алгоритмы управляют реальными потоками капитала на финансовых рынках, осуществляют высокочастотные операции и вызывают изменения рыночных цен; системы медицинской диагностики повышают точность врачебных решений при раннем выявлении заболеваний и формируют приоритеты лечения. Подобные приложения показывают, что деятельность ИИ не ограничивается пассивными вычислениями: фактически он может выступать как система, влияющая на среду, включающаяся в процесс принятия решений и порождающая результат. Однако признание ИИ в качестве агента остаётся предметом спора, поскольку его агентность чаще носит «производный» характер: цели и рамки функционирования задаются человеком заранее. Решения ИИ зачастую ограничены алгоритмической оптимизацией и вероятностными вычислениями.

Поэтому вопрос о наличии у ИИ «собственной цели» остаётся фундаментальной философской проблемой. Ведь агентность связана не только с действием, но и с существованием внутреннего намерения и цели. Если цель формируется не внутри системы, а задаётся человеком, то степень агентности не поднимается до уровня онтологической самостоятельности. По этой причине ИИ чаще оценивается как «инструмент-агент»: он осуществляет относительно самостоятельные операции в определённой области, но структура его целей основана на человеческой воле и человеческих интересах.

Одним из важных аспектов онтологического анализа ИИ является его форма существования как «бытия». В традиционной онтологии под бытием понимаются материальные и нематериальные объекты, процессы, события, человеческое сознание и социальная реальность. ИИ располагается на границе этих категорий: с одной стороны, он опирается на материальную инфраструктуру (серверы, процессоры, сенсоры, сетевые системы), с другой — функционирует на основе нематериального программного обеспечения и информационных потоков. Следовательно, ИИ представляет собой гибридную форму бытия, объединяющую материальные и нематериальные компоненты. Эта гибридность отличает его от классического «объекта» и поднимает на уровень «социально-технологического актора» [2, c.56].

Другой важной онтологической проблемой является вопрос «субъективности». Субъективность обычно связана с сознанием, интенциональностью, внутренним опытом, самовосприятием и феноменологическими переживаниями. Человек — это не просто механизм принятия решений, но существо, переживающее опыт, ощущающее, осознающее себя и придающее смысл. ИИ-системы, несмотря на способность генерировать тексты высокого уровня, вести сложные диалоги и формировать логические выводы, не обладают «внутренним опытом». Они работают на основе символов и статистических связей. Поэтому субъектный статус ИИ остаётся проблематичным в онтологическом и феноменологическом плане.

Особенно генеративные языковые модели (например, большие языковые модели) создают иллюзию субъективности, поскольку выдают ответы, похожие на человеческое общение. Пользователь часто воспринимает эти ответы как «обдуманные», «намеренно выбранные» и «смысловые». Однако на деле они формируются на основе вероятностных распределений, изученных в текстовых корпусах.

Здесь проявляется сущность онтологической дилеммы: если система не является носителем сознания, насколько реально она создаёт смысл? В этом контексте некоторые исследователи оценивают ИИ как «симулирующую систему»: он имитирует внешние проявления человеческого познания, но не обладает субъективным опытом, который мог бы быть внутренней основой этого познания.

Вместе с тем, в современной социальной реальности деятельность ИИ не ограничивается техническими рамками: он включается в социальные отношения. Люди принимают решения, опираясь на результаты ИИ, используют его рекомендации в образовании и работе, а иногда воспринимают как «советчика» или «партнёра». Это показывает, что ИИ получает определённый статус в социальной онтологии. С точки зрения социальной онтологии важна не только физическая форма существования, но и социальная функция и роль в системе отношений [3, c.72]. Следовательно, «бытие» ИИ формируется не только на технической платформе, но и в социальных взаимодействиях.

Таким образом, онтологический статус искусственного интеллекта является одной из наиболее актуальных проблем современной философии. С одной стороны, ИИ является технологическим артефактом, созданным человеком, но с другой — элементы автономной деятельности, агентности и социального воздействия отличают его от классического понимания «инструмента». Однако по критериям субъективности, сознания, внутреннего опыта и интенциональности признание ИИ «субъектом» остаётся предметом научно-философских дискуссий. Поэтому онтологический анализ ИИ открывает возможности переосмысления представлений о бытии человека и границах познания.

Гносеологический аспект: производит ли искусственный интеллект знание?

В гносеологических обсуждениях ключевой вопрос формулируется следующим образом: искусственный интеллект (ИИ) лишь обрабатывает информацию или действительно производит знание? Этот вопрос связан не только с функциональными возможностями технологий, но и с фундаментальной проблемой философского осмысления сущности знания.

В классической философской традиции знание не сводится к сбору и систематизации информации; оно также включает обоснование (justification), критерии истинности, смысл (meaning) и контекст (context). Следовательно, знание — это не только результат, но и рациональность познавательного процесса, а также возможность объяснения этого результата. ИИ-системы работают в основном с большими массивами данных (Big Data), выявляют статистические закономерности, строят модели и дают прогнозы. Алгоритмы машинного обучения определяют взаимосвязи между данными и вычисляют результаты на основе вероятности; модели глубокого обучения, «обучаясь» на более сложных структурах, выполняют функции классификации и генерации. В таких условиях понятие знания часто приравнивается к алгоритмической инференции. Однако не все философские школы принимают этот подход, поскольку инференция не всегда обеспечивает уровень «понимания» и «создания смысла». Поэтому возникает вопрос: в какой степени ИИ удовлетворяет условиям обоснования и объяснимости, необходимые для признания результата знанием?

Наиболее реалистично проблему «производства знания» ИИ можно интерпретировать в рамках «инструментальной эпистемологии». Инструментальная эпистемология подчёркивает роль средств и инструментов в производстве знания и рассматривает расширение познания посредством технических средств как ключевой фактор. В этом смысле ИИ не является субъектом, заменяющим человеческое познание, а выступает как механизм, дополняющий и усиливающий его.

Например, в научных исследованиях ИИ широко применяется для прогнозирования молекулярных структур, анализа биомедицинских изображений, структурного анализа крупных текстовых корпусов, группировки наблюдательных данных и моделирования сложных систем. Эти технологии ускоряют производство эмпирического знания и одновременно расширяют традиционные границы человеческого познания: становится возможной обработка большего объёма данных, более быстрый анализ и более точные прогнозы [4-5].

Тем не менее между эпистемическими результатами ИИ и человеческим знанием сохраняется принципиальная разница. Человеческое знание направлено не только на получение результата, но и на придание ему смысла, объяснение причинно-следственных связей и открытость к критическому анализу. ИИ же работает преимущественно на основе оптимизации и статистического соответствия. Поэтому уровень «понимания» ИИ остаётся гносеологической проблемой. Особенно генеративные языковые модели способны создавать логичный и последовательный текст, но это не всегда означает, что данный текст является результатом «понимания» реального мира. Это показывает, что оценка знания только по «выходному продукту» недостаточна — необходимы также внутренние механизмы обоснования и интерпретации.

С гносеологической точки зрения точность и надёжность ИИ чаще оцениваются статистическими показателями: точность (accuracy), уровень ошибки (error rate), прогностическая сила (predictive power) и способность к обобщению (generalization). Такой подход выдвигает на первый план понятие «вероятностной истины» (probabilistic truth), отличающееся от классического понимания абсолютной истины. Как и многие прогнозы в современной науке, решения ИИ основаны на вероятностных моделях: они предоставляют не «абсолютно верный» результат, а «с высокой вероятностью верный». Это трансформирует само понимание знания: критерием истинности становится не только соответствие факту, но и надёжность модели и её практическая полезность.

В то же время эпистемологическая ценность ИИ напрямую зависит от уровня объяснимости. Если система выдаёт прогноз с высокой точностью, но не может объяснить, как именно получен результат, возникает вопрос: насколько легитимной является такая форма знания? Особенно в областях высокого риска — медицине, праве, финансах — логическое обоснование решения является необходимым. Поэтому активно развиваются подходы объяснимого искусственного интеллекта (Explainable AI), рассматриваемые как важнейшее условие эпистемической надёжности. Следовательно, можно заключить, что ИИ является мощным эпистемическим инструментом, ускоряющим производство знания и усиливающим познавательные процессы [6, c.347].

Искусственный интеллект и проблема «понимания»: философские границы

Одной из наиболее спорных тем философских дискуссий об искусственном интеллекте является проблема «понимания». Современные языковые модели создают тексты, отвечают на вопросы, дают объяснения по различным темам и порой используют выражения, близкие к человеческому стилю. Это формирует у пользователей впечатление, что ИИ «понимает». Однако в философском плане приравнивание данной деятельности к «пониманию» считается неверным. Здесь проявляется ключевое различие между «синтаксической обработкой» и «семантическим пониманием». Синтаксическая обработка означает формальную работу со знаками по определённым правилам; семантическое понимание предполагает осознание смысла, восприятие контекста и связь знания с опытом. Поскольку языковые модели построены на статистических взаимосвязях, создаваемые ими тексты часто формируют «иллюзию смысла». Система выглядит так, будто выстраивает предложения сознательно, но на деле она выбирает следующие слова и выражения на основе вероятности, опираясь на изученные текстовые шаблоны. Поэтому «понимание» ИИ остаётся на уровне манипуляции символами.

Философская проблема здесь заключается в том, что смысл формируется не только последовательностью языковых структур, но и их отнесённостью к реальному миру, связью с опытом и наличием сознания. Человеческий язык используется не только для передачи информации, но и для выражения опыта и интерпретации мира. ИИ же, не имея опыта, создаёт эффект смысла через повторение усвоенных текстовых моделей. Эта проблема отражается в различии между «слабым ИИ» и «сильным ИИ». Слабый ИИ представляет собой систему, эффективно выполняющую конкретные задачи; сильный ИИ предполагает наличие сознания, понимания и самосознания, аналогичного человеческому. Современные технологии, включая машинное обучение и генеративные модели, в основном относятся к слабому ИИ.

Таким образом, проблема «понимания» остаётся одним из центральных философских вопросов и в будущем будет определять как направления научно-философских исследований, так и этическое регулирование развития ИИ [7].

ЗАКЛЮЧЕНИЕ. Проведённый анализ показывает, что феномен искусственного интеллекта открывает новые возможности исследований как в онтологическом, так и в гносеологическом измерении. С онтологической точки зрения агентность и автономность ИИ указывают на его трансформацию из простого технического инструмента в более сложную социально-технологическую систему. Однако по классическим критериям сознания и субъективности субъектный статус ИИ остаётся спорным.

С гносеологической точки зрения ИИ выступает как мощный эпистемический инструмент, ускоряющий производство знания и поддерживающий принятие решений. Однако если такие компоненты знания, как обоснование, объяснимость и смысловая интерпретация, не обеспечиваются в полной мере, философская легитимность результатов ИИ может быть поставлена под сомнение. В этом контексте объяснимый ИИ, этическое регулирование и сохранение человеческого контроля рассматриваются как приоритетные направления будущих исследований и практических применений.

Список литературы:

1. Aliyev, R. A. (2019). Informatsionnoye obshchestvo i tsifrovaya transformatsiya. Elm.
2. Gasanov, A. M. (2018). Aktual’nyye problemy sovremennoy filosofii. Izdatel’stvo AGPU.
3. Mamedov, I. S. (2017). Filosofiya nauki i metodologiya. Izdatel’stvo Azerbaydzhanskogo universiteta.
4. Guliyev, E. N. (2020). Tekhnologiya i obshchestvo: filosofskiye podkhody. Təhsil.
5. Rzayev, F. F. (2016). Teoriya poznaniya (gnoseologiya). Elm və Təhsil.
6. Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial intelligence: A modern approach (4th ed.). Pearson.
7. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. MIT Press.