Смысл без субъекта: трансцендентальные структуры познания в философии И. Канта и архитектура нейросетей
Журнал: Вестник Пермского университета. Философия. Психология. Социология @fsf-vestnik
Рубрика: Философия. Психология
Статья в выпуске: 3 (67), 2026 года.
Бесплатный доступ
В статье осуществляется систематическое сопоставление гносеологической архитектуры трансцендентальной философии И. Канта с принципами построения и функционирования современных нейронных сетей. В отличие от существующих работ, затрагивающих эту параллель фрагментарно, статья проводит последовательное, поэлементное сопоставление всех четырех уровней кантовской теории познания — априорных форм чувственности, категорий рассудка, схематизма и учения о трех синтезах (схватывания, воспроизведения и узнавания) — с конкретными архитектурными и алгоритмическими решениями нейросетей: входными репрезентациями данных, операциями агрегации и функциями активации, механизмами регуляризации, обеспечивающими обобщение, а также этапами обработки информации от низкоуровневых признаков до итоговой классификации. Применяется метод структурной, а не онтологической аналогии, что позволяет избежать метафорического отождествления мышления и вычисления. Показано, что обнаруживаемый структурный изоморфизм не случаен: он отражает фундаментальное свойство любой познавательной системы, требующей активного конструирования модели мира на основе поступающих данных. Вместе с тем обосновывается принципиальный предел данной аналогии: трансцендентальное единство апперцепции — рефлексивное самосознание, делающее возможным подлинный смысл, — не имеет и по существу не может иметь аналога в распределенных архитектурах современного ИИ. Этот вывод соотносится с аргументом Дж. Сёрла о «Китайской комнате» и с дискуссией о предиктивной обработке в философии сознания. Отсюда следует центральный тезис статьи: нейросеть воспроизводит механизм смыслопорождения, но не является носителем смысла. Выводы значимы для дискуссий о перспективах сильного ИИ (AGI) и его этических измерениях.
Короткий адрес: https://sciup.org/147255123
IDS: 147255123 | УДК: 101 | DOI: 10.17072/2078-7898/2026-3-382-393
Meaning without a subject: transcendental structures of cognition in I. Kant’s philosophy and the architecture of neural networks
The article undertakes a systematic comparison between the epistemological architecture of Kant’s transcendental philosophy and the principles of design and operation of contemporary neural networks. Unlike existing studies, which address this parallel only fragmentarily, the article offers a comprehensive, element-by-element comparison of all four levels of Kant’s theory of cognition — the a priori forms of sensibility, the categories of understanding, schematism, and the doctrine of the three syntheses (apprehension, reproduction, and recognition) — with specific architectural and algorithmic solutions found in neural networks: input data representations, aggregation operations and activation functions, regularization mechanisms that ensure generalization, and the stages of information processing from low-level features to final classification. The method applied is one of structural rather than ontological analogy, which avoids a metaphorical identification of thinking with computation. It is shown that the structural isomorphism thus revealed is not accidental: it reflects a fundamental property of any cognitive system, namely the need to actively construct a model of the world on the basis of incoming data. At the same time, the article establishes a principled limit to this analogy: the transcendental unity of apperception — the reflexive self-consciousness that makes genuine meaning possible – has, and in principle can have, no analogue in the distributed architectures of contemporary AI. This conclusion is related to J. Searle’s Chinese Room argument and to the debate over predictive processing in the philosophy of mind. From this follows the central thesis of the article: a neural network reproduces the mechanism of meaning-generation but is not a bearer of meaning. The conclusions bear on discussions on the prospects for artificial general intelligence (AGI) and its ethical dimensions.
