Смирных С.В. Алан Тьюринг и эпоха всеобщей иификации
AI-генераторы — GPT (Generative Pre-trained Transformer), LLM (Large Language Model) — это программы для вычисления правильной цифровой модели. Цель «игры в имитацию» Алана Тьюринга — создать у «следователя-эксперта» иллюзию «истинной» реальности. Если «эксперт» признаёт симуляцию за саму реальность, то алгоритм машины настроен программистами правильно (Turing A. Computing Machinery and Intelligence // Mind. 1950. V. 59. P. 433–460). Однако база данных (Big Data) для поиска возможных альтернатив — лишь оцифрованный известный опыт сознания. Машина не дает откровений, но если ее продукт производит впечатление «непорочного порождения» реальности, «истинной» действительности, то «алиби» программистов имеет силу. Например, правильно «обученный» (настроенный) автотренажер полета должен создавать иллюзию реального полета с точностью до изоморфизма, чтобы устранить сомнение летчика. Задача программы — «обмануть» чувственное сознание пилота. Если летчик «поверил», то воображаемый полет подобен реальному. Это сравнимо с актом суггестии (внушения и самовнушения), когда лишенная рефлексии душа наивно принимает свое воображение за саму реальность. Правильно «обученная» программа может симулировать альтернативное поведение игроков на рынке или электората на выборах. В науке AI может имитировать сложные процессы термо-, гидро- и аэродинамики, когда реальный эксперимент невозможен. Модель (симуляция) условий другой планеты заложена в память спускаемых аппаратов. Эффективность Всеобщая иификация стала производительной силой, которая компенсирует произвол воли и экономит на образовании. Вместо образования человека теперь на первом месте стоит «обучение» машины. Однако бихевиористский принцип «обучения» программы AI есть лишь подражание рефлекторному кольцу организма — даже не человека, а насекомого. Эту имитацию природного процесса — бытия, а вовсе не «интеллекта», как заверяют нейротехнологи и когнитомщики, рассудок признает за изречения дельфийского оракула.
Естествознание и гуманитарные науки распались на агрегат дефиниций, что привело к проблеме неопределимости единства мира. Опыт устанавливает всеобщие законы. Но эмпирическое «все» означает — только все известные нам случаи, что предполагает индукцию (Гегель. Наука логики. II, 30-31). А невозможность полной индукции вынуждает опыт применить метод статистической индукции. Стремление уменьшить неопределенность статистической величины в науке, экономике и политике привело к разработке Теории вероятности и вычислительных машин для скоростного просчета возможных альтернатив проблемы. Согласно «нормальному» частотному распределению выборки только «существенных» маркеров (признаков) отсекаются редкие частотности крайних переменных — «несущественных» для коммерческой или научной цели. Однако такое распределение субъективно. Среднестатистическую модель затем признают за единицу меры всей эмпирической популяции (множества), и ведут расчеты по умозаключению аналогии с этим эталоном. Классификация эталонной системы мер, кажется, уже достигла полной индукции, составив поштучный каталог модельных единиц природы и духа. Каждая номенклатурная позиция получила в нем свой цифровой код, который облегчает машине заданный поиск в форме математического умозаключения В-В-В. Оно есть кульминация вне-себя-бытия опустошенного раcсудка. Eins есть высшая абстракция негативного: не-наличное бытие, не-переход в иное, не-свойство; оно отрицает этот круг категорий» (Гегель. Наука логики, I, 232).
Санкт-Петербург, 20.01.2026
