КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ
Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.
ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ
Номер проекта 26-18-00253
НазваниеИнформация, агентность и сложность: переосмысливая формы реальности в эпоху интеллектуальных систем
Руководитель Карпенко Иван Александрович, Кандидат философских наук
Организация финансирования, регион федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики" , г Москва
Конкурс №124 - Конкурс 2026 года «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований отдельными научными группами»
Область знания, основной код классификатора 08 - Гуманитарные и социальные науки; 08-204 - Философские проблемы междисциплинарных исследований
Ключевые слова информация, агентность, сложность, искусственный интеллект, постгуманизм, философия техники, онтология, когнитивные системы, реальность
Код ГРНТИ02.00.00
ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ
Аннотация
Проект посвящён философско-методологическому переосмыслению того, что считать реальным в эпоху интеллектуальных систем, когда цифровые модели, виртуальные среды и инфраструктуры данных не только описывают мир, но и ощутимо на него влияют. В рамках проекта будет разработан «информационно-агентный реализм» – подход, в котором реальность понимается как совокупность устойчивых структур и механизмов, способных производить проверяемые последствия в гибридных системах «люди-модели-инфраструктуры». В центре внимания критерии, позволяющие отличить обычную вычислительную конструкцию от того, что обладает реальной причинной силой и заслуживает доверия в науке, управлении и общественной практике. Проект опирается на философию информации, исследования сложности, философию техники и междисциплинарные методы гуманитарных и естественных наук, объединяя концептуальный анализ с разбором конкретных механизмов (генеративные модели, многоагентные комплексы, умные лаборатории, цифровые двойники и т. д.).
Актуальность решения научной проблемы обусловлена вызовами цифровой эпохи: ростом роли алгоритмических решений, зависимостью от интеллектуальных платформ и переносом экспериментов в виртуальные контуры. Без понятных критериев реальности, надежных индикаторов устойчивости гибридных систем и их объяснимости существует риск переоценки цифровых артефактов, либо, наоборот, игнорирование их фактического воздействия. Научная новизна проекта заключается в ответе на эти вызовы разработкой простого и проверяемого набора признаков актуальной социальной и научной реальности (инвариантов, прослеживаемости, управляемости, объяснимости и переносимости) в контексте концепции информационно-агентного реализма, что создает основу для ответственной и эффективной работы с интеллектуальными системами в науке, государственном управлении, экономике и образовании. Ключевая цель проекта – сформировать согласованный понятийный и методологический инструментарий для оценки статуса реального, агентности и ответственности в интеллектуальных системах, включая виртуальные среды. Задачи, которые планируется решить:
1. описать статус реального для цифровых и гибридных объектов (что считать инструментом, инвариантом, границей допустимого вмешательства);
2. ввести диагностические индикаторы причинной эффективности и прослеживаемости решений;
3. определить и обосновать критерии агентности, актуальные в условиях гибридных систем;
4. разработать правила распределения ответственности и понятные формы объяснения работы сложных систем;
5. проверить пригодность критериев на репрезентативных кейсах и показать условия безопасного переноса из виртуальной модели в реальную установку.
В целом, проект предлагает новый взгляд на реальность в эпоху интеллектуальных систем – как на совокупность устойчивых сложных структур, которые могут возникать не только в физическом мире, но и в виртуальных средах моделирования; поэтому цифровые объекты и модели следует оценивать по тому, какую реальную силу воздействия они имеют (экспериментальный реализм). Проект дает понятный язык и проверяемые признаки такой информационно-агентной реальности: как отличить устойчивую закономерность от случайности, как проследить путь данных и решений, как распределять ответственность между людьми и техническими средствами. Это даст разработчикам, исследователям и потенциальным заказчикам практические правила: проектировать системы так, чтобы их можно было проверять и управлять ими, безопасно переносить решения из виртуальной модели в реальную установку, объяснять поведение сложных комплексов в едином языке. Отказываясь от метафизических дискуссий, проект предлагает исследовать, как реально функционирует общество и культура, и какие возможны предложения по их оптимизации в эпоху интеллектуальных систем, синтезируя философию, науку, технику и инженерную практику в один междисциплинарный рабочий комплекс, позволяющий объяснять и делать проверяемые предсказания.
Ожидаемые результаты
Научная новизна и вклад проекта заключается в достижении следующих результатов:
1. Предлагается целостная онтология информационной агентности (информационно-агентный реализм), в которой интеллектуальные системы и виртуальные среды получают самостоятельный статус источников причинной эффективности.
2. Вместо дихотомии «есть ли у ИИ интеллект или нет» создаётся содержательная карта механизмов: уровни причинной силы, режимы самоподдержания, типы распределенной причинности.
3. Уточняется научный реализм для инфосферы: реальность мыслится через устойчивые связи и возможности управляемых интеграций, независимо от того, реализованы ли механизмы в материальных установках или в вычислительных средах.
4. Формулируется набор проверяемых критериев реальности для цифровых и гибридных систем: устойчивость (выдерживает вмешательства и изменения условий), управляемость (допускает предсказуемые воздействия), конструируемость (фундаментальная зависимость от человеческой агентности на уровне структуры системы), переносимость (корректный перенос из виртуальных испытаний в реальные условия), прослеживаемость (восстановимая цепочка «данные-модель-решение-результат»).
5. Разрабатываются актуальные критерии агентности, понимания, знания, действия, реальности с учётом интеграции интеллектуальных и виртуальных систем; описывается их применимость и эффективность, значение для науки, техники и современного общества в целом.
6. Создание процедур проверки переноса результатов из виртуальной среды в реальную практику и метод описания режимов реальности для цифровых объектов без антропоморфизации и редукции к поведенческим метрикам.
7. Подготовка эмпирических разборов: генеративные модели в научных исследованиях, многоагентные комплексы управления, умные лаборатории, цифровые двойники в промышленности, обучающие модели и пространства.
8. Публикация научных работ: серия статей в ведущих рецензируемых изданиях по философии науки и техники, подготовка коллективной монографии.
9. Проведение научно-поляризационных и образовательных мероприятий (открытые дискуссии, мастер-классы, аудио и видео подкасты, лекции и пр.).
Научная значимость (соответствующая мировому уровню) заключается в том, что проект переводит дискуссию об интеллектуальности цифровых систем в плоскость описания конкретных механизмов, критериев и проверяемых инвариантов (общих для всех гибридных систем). В мировом контексте это соответствует передовой тематике по объяснимости, надёжности и ответственному применению цифровых технологий. Новизна проекта состоит в разработке операциональных критериев реальности виртуальных сред и в процедурах безопасного переноса в реальные условия. Тем самым создается связка между философией науки, методологией моделирования и практикой испытаний.
Практическая значимость и соответствие Стратегии НТР РФ состоит в том, что результаты дадут разработчикам и исследователям понятные правила проектирования интеллектуальных гибридных систем и их объяснения; регуляторам критерии доверия к цифровым моделям; образовательным программам инструменты формирования культуры ответственного обращения с интеллектуальными системами. Проект строится на стыке философии, социологии, психологии, истории науки, информатики и этики технологий, и, таким образом, напрямую реализует междисциплинарную установку Стратегии на повышение способности общества давать обоснованные ответы на актуальные технологические вызовы, связанные с распространением интеллектуальных систем, обеспечивая прозрачность, управляемость и справедливое распределение ответственности в цифровой среде.
Конкретно общественная и экономическая значимость (возможность практического использования) состоит в следующем:
1. Для экономики и промышленности: снижение рисков при внедрении цифровых решений, повышение качества изделий и услуг (энергетика, машиностроение, транспорт, логистика) за счет раннего выявления уязвимостей и завышенных ожиданий от моделей). Увеличение эффективности труда в высокотехнологичных отраслях в условиях кадрового дефицита за счет повышения уровня обратной связи между цифровыми моделями, информационно-техническими системами и человеческими агентами благодаря разработке системы категорий, обеспечивающих более простое и осознанное взаимодействие человека и цифровых систем.
2. Для государственного управления и социальных услуг: повышение прозрачности и доверия к цифровым решениям (здравоохранение, образование, социальная поддержка) благодаря прослеживаемости и понятным требованиям к объяснению результатов; возможность независимой экспертизы систем.
3. Для науки и образования: создание единого языка между инженерами и гуманитариями; подготовка кадров, способных проектировать и оценивать сложные системы по реальным механизмам, а не только по поведенческим метрикам.
4. Для технологий: усовершенствование применяемых технологий моделирования и цифровых двойников (проверка переносимости и устойчивости); создание новой технологической процедуры причинной прослеживаемости; совершенствование услуг по независимой проверке цифровых систем и по сопровождению внедрений.
В совокупности результаты проекта формируют понятные и проверяемые правила для работы с цифровыми моделями и виртуальными средами: что считать реальным, что считать агентом, как объяснять действия гибридных систем, как распределена ответственность – всё это повышает способность экономики и социальной сферы безопасно и эффективно использовать новые технологии.