Главная – Журналы – Философия науки 2026 номер 2

В статье рассматривается, какой подход может быть использован для решения проблемы теоретического обоснования методов машинного обучения (ML) в естественных науках. Авторы указывают, что текущая стратегия философско-эпистемологических и прикладных исследований, связанных с ML (борьба с предвзятостью, минимизация субъективных допущений), не в состоянии решить проблему «черного ящика», что затрудняет интерпретацию результатов и снижает их научную ценность. В статье предлагается альтернативный подход к теоретическому обоснованию ML, опирающийся на расширение вычислительных возможностей. Используя концепцию «саморасширения» (extending ourselves) Пола Хамфриса, авторы показывают, как вычислительные технологии позволяют обойти ограничения человеческого мышления и моделировать сложные явления, недоступные «традиционным» математическим методам. Выдвигается идея о механизме «компенсации предвзятости» , который может нивелировать влияние субъективных факторов в рамках естественно-научного исследования с использованием ML. Особое внимание уделено сравнению ML с компьютерными симуляциями, где влияние допущений/предвзятости может быть компенсировано за счет анализа глобальной динамики модели, тогда как в ML эта проблема остается нерешенной. Это влечет за собой необходимость отделить проблему «черного ящика» в области ML от «эпистемической непрозрачности», которая является общей для машинного обучения и компьютерных симуляций. Специально подчеркивается, что «черный ящик» в машинном обучении возникает не из-за «непрозрачности» модели, из-за сложности вычислительных операций, а из-за непроясненности связей модели с реальными физическими процессами («целевой системой»). Таким образом, авторы демонстрируют, что применение ML в естествознании требует переосмысления существующих методологических предпосылок. Разработка механизмов компенсации предвзятости в области ML становится ключевой задачей для устранения проблемы «черного ящика» и успешной интеграции ML в научную практику.