Философское прогнозирование динамики искусственного интеллекта: реконфигурация данных и проектирование среды

Динамическое масштабирование в пространстве современной культуры систем искусственного интеллекта (ИИ) актуализирует необходимость философской прогностической рефлексии о реалистичных стратегиях развития «машинного разума». В статье предполагается определить релевантные маркеры для прогнозирования развития ИИ, классифицировать виды данных, которыми оперирует «компьютерный интеллект», и представить дескрипцию динамики изменения типов задач и условий их решения для ИИ. Методологически исследование фундировано теоретическими разработками Л. Флориди и базируется на концептуальном моделировании, а также структурном анализе эпистемологических и онтологических свойств разных видов данных. По результатам проведенного исследования было установлено, что для динамики ИИ характерен парадигмальный сдвиг от ориентации на исторические данные, как ресурс машинного обучения, к алгоритмически генерируемым синтетическим данным, производимым на основе конститутивных правил. Это способно создать оригинальные паттерны решения задач, но создает проблемы их верификации и прозрачности. Также аргументируется, что стратегия повышения эффективности ИИ должна основываться на создании специализированных систем, интегрированных в проектируемые среды, которые трансформируют комплексные задачи в управляемые процессы за счет снижения когнитивномоторных требований. Формулируется общий прогностический вывод: эволюция ИИ будет связана с гибридизацией типов оперируемых данных, минимизацией обращения к эмпирической информации и оптимизацией полимодального взаимодействия с сущностно релевантными средами.