Философское прогнозирование динамики искусственного интеллекта: реконфигурация данных и проектирование среды
Автор: Кошман Н.А., Беляев Д.А., Погорелова И.В.
Журнал: Общество: философия, история, культура @society-phc
Рубрика: Философия
Статья в выпуске: 8, 2025 года.
Бесплатный доступ
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.
Искусственный интеллект, философия, прогнозирование, стратегии технического развития, Флориди, технокультура, синтетические данные
Короткий адрес: https://sciup.org/149148861
IDR: 149148861 | УДК: 130.2 | DOI: 10.24158/fik.2025.8.4
Philosophical Forecasting of Artificial Intelligence Dynamics: Data Reconfiguration and Environment Design
Dynamic scaling of artificial intelligence (AI) systems in the space of modern culture actualizes the need for philosophical prognostic reflection on realistic strategies for the development of “machine intelligence”. The article intends to define relevant markers for predicting the development of AI, classify the types of data that “computer intelligence” operates with, and present a description of the dynamics of changes in the types of tasks and conditions for solving them for AI. Methodologically, the study is substantiated by the theoretical developments of L. Floridi and is based on conceptual modeling, as well as structural analysis of the epistemological and ontological properties of different types of data. Based on the results of the study, it was found that the dynamics of AI is characterized by a paradigm shift from focusing on historical data as a resource for machine learning to algorithmically generated synthetic data produced on the basis of constitutive rules. This can create original patterns of problem solving, but creates problems of their verification and transparency. It is also argued that the strategy for increasing the efficiency of AI should be based on the creation of specialized systems integrated into the designed environments that transform complex tasks into controlled processes by reducing cognitivemotor requirements. A general prognostic conclusion is formulated: the evolution of AI will be associated with the hybridization of types of operated data, minimization of access to empirical information and optimization of polymodal interaction with essentially relevant environments.
