Главная – Журналы – Философия науки 2026 номер 2

В статье исследуются основания физических онтологий - систем базовых сущностей, которыми оперируют физические теории. Автор доказывает, что эти онтологии имеют два взаимосвязанных биологических основания: перцептивное (сенсорный интерфейс человека эволюционно откалиброван на «средний мир» - мезокосм в смысле К. Лоренца) и коммуникативное (естественный язык как серийная дискретизирующая система). Данный тезис рассматривается в свете информационной термодинамики (принцип Р. Ландауэра, гипотеза Дж. Уилера «It from Bit»), принципа минимизации свободной энергии К. Фристона и интерфейсной теории восприятия Д. Хоффмана, образующих взаимно когерентную теоретическую рамку. Анализируются классические и неклассические физические онтологии: показывается, что даже наиболее абстрактные теории - квантовая механика, теория относительности, струнная теория - сохраняют «родимые пятна» мезокосмического происхождения в своих вербальных концептуализациях. Особое внимание уделяется различию между математическим формализмом теории и ее вербальной онтологией как основному источнику концептуальных парадоксов при экстраполяции за пределы мезокосма. В заключение рассматривается вопрос об ИИ как познающем агенте, чья компрессия данных не воспроизводит с необходимостью мезокосмическую структуру.

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.

Статья посвящена трансформации эпистемологического статуса эксперимента в современной физике в условиях цифровизации и роста вычислительных мощностей. Показано, что классический идеал воспроизводимого эксперимента, основанный на разделении труда теоретика и экспериментатора, утрачивает свою однозначность. На примере открытия бозона Хиггса и гравитационных волн продемонстрирована гибридная природа современного научного факта, который конструируется на пересечении теоретической модели, статистической обработки и компьютерной симуляции. Особое внимание уделяется проблеме «черных ящиков» машинного обучения и необходимости выработки критериев эпистемического доверия к алгоритмам. Обосновывается тезис о новой роли философии, которая из внешнего критика превращается во внутреннего методолога гибридных исследовательских практик, помогая ученому осознавать границы своих моделей и интерпретаций. Актуальность такого подхода подтверждается современными исследованиями в области философии и методологии науки, в том числе работами, посвященными синергетике и междисциплинарности.

В статье защищается тезис, согласно которому номическая необходимость не может быть адекватно интерпретирована ни как регулярность распределения фактов, ни как примитивный метафизический факт, ни как производная от диспозициональных сущностей. Предлагается динамическая реконструкция структурного реализма, в рамках которой фундаментальной является структурированная пара 〈S, T〉, где S - множество онтологических состояний, а T - геометрически организованная структура допустимых переходов между ними. Аргументируется, что сама определенность физической динамики логически предполагает существование такой структуры. Законы природы трактуются как выражения инвариантности T , а номическая необходимость - как внутреннее свойство ее геометрии. Показано, что без признания структуры достижимости невозможно объяснить контрфактуальную силу законов, устойчивость симметрий и масштабную универсальность физических теорий. Предлагаемая позиция формулирует модально-динамическую версию онтического структурного реализма и предлагает альтернативу гумианской и примитивистской теориям законов природы. Вопросы онтологической идентичности объектов, эмерджентности и стрелы времени будут рассмотрены в отдельной статье.

Показывается, что многозначность термина «научная теория» и диффузность его значения деформируют применение аппарата теории научных знаний. Предлагаются варианты оптимизации понятия, обозначаемого как «научная теория», и его связи с понятиями системы теоретических знаний и системы надэмпирических знаний.

Статья продолжает обсуждение концепции семантического моделирования, разрабатываемой авторами. Рассматриваются особенности, ограничения и характеристики информационных систем, создание которых осуществляется либо с помощью технологий ИИ, либо традиционными способами. Анализируется возможность расширения положений и инструментария концепции семантического моделирования применительно к ситуации создания информационных систем, ориентированных на решение открытого класса задач. Предлагается строить стратегии поведения таких ИТ-систем, опираясь на возможность использования опыта предыдущих их действий в похожих обстоятельствах, выбирая те действия, которые ранее приводили к наилучшим результатам, а затем, используя задачный подход, подбирать наиболее подходящие при заданных условиях способы решений задач либо путем имитационного моделирования, либо в режиме принятия решений с целью определения способа, наиболее адекватного их постановке, уделяя особое внимание контекстным условиям и критерию решенности. Ставится и обсуждается цель дальнейшего развития методологии семантического моделирования, ориентированной на создание ИТ-систем, следующих в своем поведении указанной выше стратегии, что и объясняет название статьи. В заключение приводится описание одного из возможных вариантов расширенного языка семантического моделирования, предназначенного для спецификации логики поведения подобных систем.

Материал статьи содержит представление о критически необходимом объеме знаний для уверенного погружения в проблему зарождения живой природы и ее качественного отличия от неживой природы. Описаны возможные научно-методологические подходы, а также представлен образ узла взаимозависимых проблем, полноценное решение которых предполагает синергетический охват в изучении всего их комплекса. В последнем выделены главные, определяющие вопросы, на решении которых сориентированы ведущие силы всей мировой науки. В соответствии с этим описано, какими способностями должен обладать исследователь, работающий в данной предметной области, для достижения реального, действенного и быстрого результата.

В статье предложен вариант классификации оценок значимости философских идей и участия философов в науке, которые были сформулированы известными представителями науки: А. Эйнштейном, Р. Фейнманом, П. Медаваром и С. Вайнбергом. Большое внимание уделено анализу критических аргументов Вайнберга, таких как отсутствие универсальных философских теорий, адекватных для исследований в физике, абсолютная консервативность философов, скудный набор подходов для объяснения и понимания физических феноменов. Показано, что только последний аргумент является обоснованным, однако в современной философии науки интенсивно изучаются новые подходы к пониманию в науке. На основе анализа литературы показано, что ученые-биологи высоко оценивают участие философов в науке и полученные ими результаты по применению концептуального анализа в науках о жизни, в частности в исследованиях стволовых раковых клеток. Продемонстрированы перспективы применения критического философского анализа в некоторых областях знания, например в анализе данных.

В этой статье автор отдает дань памяти основателю и первому главному редактору журнала «Философия науки» д.филос.н. Александру Леонидовичу Симанову. Известный методолог науки занимался преимущественно философией физики, где подробно осветил большое количество тем, придавая им свое уникальное понимание. Например, научная метафизика понималась им методологически - как способ генерации научных гипотез, проверяемых в дальнейшем эмпирически. Метафизику и методологию А.Л. Симанов рассматривал диалектически с позиций исторического материализма, подчеркивая принципиальную незавершенность научного познания, указывая на постепенный переход от метафизики объектов к метафизике состояний и структур. От научного структурализма подход Симанова отличался признанием наличия внутренней структуры объекта, чье изменение происходит не только из-за вмешательства внешних сил, но и по причине его внутренней эволюции, а также в ходе изменения внутренних качеств в ответ на внешние воздействия.

Рассматриваются место и роль метафизических представлений в формировании концепции объединения на базовых константах геометрического представления пространства-времени. Обращается внимание, что такой базовой основой может служить представление о симметрии-асимметрии, которое позволит построить объясняющую, а не феноменологическую теорию

Представлена рецензия на книгу А.В. Родина «Аксиоматическая архитектура научных теорий» (М.: DirectMedia, 2025).