Физики, лирики и «проклятые» вопросы осмысленного рассуждения

Вчера в очередной раз в чате аналитиков ITAnalystsKZ обсуждали вопрос «технарей» и «гуманитариев». Вопрос «кто круче — физики или лирики?» не раз уже приводил к столкновению двух якобы несовместимых «племён». Даже в этом вопросе видно как сложно людям договариваться в не жестко формализованной сфере. Одни видят в «лириках» просто людей неспособных к сложному мышлению, другие - богемных поэтов, способных лишь играть словами, третьи же считают, что так называют всех гуманитарных учёных — историков, лингвистов, социологов и философов, которые пользуются строгими, пусть и весьма сложными для точной формализации методами.

Читал параллельно чат онтологов, которые бьются (почти безуспешно) над проблемами онтологизации «гуманитарных» феноменов и эпистемологических статусов. И книгу Джуды Перла (лауреата Премии Тьюринга за исследования в области вероятностей и причинностей) «Книга почему». Что могу сказать банального по совокупности?

Важно понимать, что гуманитарные науки — это не бессвязные разглагольствования, а полноценная система исследования сложных многослойных объектов, где культурные контексты, социальные смыслы и исторические факторы пересекаются куда теснее, чем в математических уравнениях. Если физик говорит «мост держит нагрузку», то гуманитарий скорее пытается выяснить, почему одно общество склонно к реформам, а другое — к революциям и как в этих процессах переплетаются убеждения, власть и индивидуальные амбиции.

Тем временем в мире AI назревает своя драма: создатели систем вроде ChatGPT получили невиданные возможности по генерации текста, но столкнулись с главной загадкой — как дать машинам настоящее понимание. Сколько бы мы ни восхищались языковыми моделями, они пока мастерски тасуют слова и фразы, но не умеют выстраивать действительно причинно-следственные цепочки. Это порождает тревогу: вдруг мы сами заложники иллюзии «кажущейся разумности», а за красивыми абзацами скрывается пустой каркас?

И тут мы видим, что эпицентр проблемы — именно гуманитарное знание, полное исторических, социальных, психологических нюансов. Разработчики AGI задаются вопросом: «Как формализовать в алгоритмах всё многообразие человеческих историй, мотивов, эмоций?» Невозможно лишь механически прибавлять словари и частотные паттерны: нужна продвинутая онтология гуманитарных смыслов, нужно кодирование эпистемологии агентов — ведь люди не просто обмениваются фразами, а строят гипотезы, верят или сомневаются, проводят параллели, опровергают чужие идеи.

Сейчас мы находимся в точке, где лирическое (гуманитарное) и физическое (техническое) знания могут обрести синергию, если научимся строить реальные причинно-следственные модели в автоматическом рассуждении. К этому стремятся и социологи, и разработчики сложнейших нейросетей. На кону стоит не просто очередное приложение для обработки текстов, а сам подход к пониманию человека и общества.

Резюме: сущность задачи — это умение онтологизировать гуманитарное знание так, чтобы оно не утратило глубину и контексты, а также научить машины действительно «просчитывать» причинно-следственные связи, а не перебирать заготовленные шаблоны. Если эта битва будет выиграна, мы сможем комбинировать точность физики и масштаб мысли лирики во всей полноте реального мира. Игра идёт на высокие ставки: либо мы сделаем шаг к осмысленному AI, либо увязнем в бесконечных поверхностных построениях, которые лишь имитируют понимание.