Фрагмент для ознакомления
2
1.1. История развития теорий сознания: от философских концепций к современным когнитивным моделям
Проблема сознания на протяжении всей истории человечества оставалась одной из центральных тем философии, психологии и, в последние десятилетия, когнитивных наук и искусственного интеллекта. Основной вопрос, который занимал мыслителей разных эпох, заключался в том, как возникает сознание, в чем его природа и возможно ли его искусственное воспроизведение. В зависимости от господствующих мировоззренческих систем сознание рассматривалось либо как нематериальная сущность, либо как проявление биологических процессов, либо как информационная система, поддающаяся моделированию.
Философские трактовки сознания восходят к античности. Платон утверждал, что истинное знание присуще душе, а материальный мир является лишь его несовершенным отражением . В этом контексте сознание понималось как связь человека с миром идей, находящимся вне материальной реальности. Аристотель, напротив, предложил более эмпирическую концепцию, согласно которой сознание – это результат деятельности души, связанной с телом . Он выделял три уровня души: растительную (ответственную за питание), животную (обеспечивающую чувственное восприятие) и разумную, присущую только человеку.
Средневековая философия переосмыслила античные идеи, вводя религиозный аспект. Фома Аквинский, опираясь на учение Аристотеля, рассматривал сознание как проявление разумной души, данной человеку Богом . В этот период господствовал дуализм души и тела, а вопросы природы сознания обсуждались главным образом в теологическом ключе.
Решающий сдвиг в понимании сознания произошел в эпоху Нового времени. Рене Декарт считается основателем современного философского подхода к проблеме сознания. Его концепция картезианского дуализма утверждает, что реальность состоит из двух независимых субстанций:
Res cogitans (мыслящая субстанция) — сознание, нематериальная и неделимая сущность, свойственная только человеку.
Res extensa (протяженная субстанция) — материальный мир, подчиненный законам механики.
Декарт стремился обосновать существование сознания как самостоятельной сущности, независимой от тела. Его знаменитое утверждение «Cogito, ergo sum» («Мыслю, следовательно, существую») подчеркивает, что самоосознание является первичным и не требует внешних доказательств. Он исходил из метода радикального сомнения: можно сомневаться во всем, кроме факта собственного мышления, поскольку сам акт сомнения уже свидетельствует о существовании мыслящего субъекта.
Декарт заложил основу проблемы сознания, которая до сих пор остается центральной в философии разума. Он поставил два ключевых вопроса:
Как нематериальное сознание связано с материальным телом? Если сознание не имеет физических свойств, то каким образом оно может воздействовать на тело?
Можно ли объяснить сознание в терминах физических процессов? Декарт утверждал, что нет, поскольку сознание — это нематериальная субстанция, не подчиняющаяся законам физики.
Этот дуалистический взгляд на сознание привел к возникновению так называемой проблемы психофизического взаимодействия, которая остается актуальной и в XXI веке. Современные дискуссии о сознании (например, функционализм, теории искусственного интеллекта) во многом продолжают решать этот вопрос.
Декарт признавал, что между сознанием и телом существует взаимодействие, поскольку человек способен осознавать ощущения, испытывать эмоции и управлять движениями. Однако объяснить этот процесс оказалось сложнее. Он предложил гипотезу, что связь между мыслящей и материальной субстанцией осуществляется через эпифиз (шишковидную железу) в головном мозге. По его мнению, именно эта структура координирует влияние нематериального сознания на тело.
Этот взгляд вызвал критику, поскольку:
1. Современная нейробиология опровергла особую роль эпифиза в когнитивных процессах.
2. Оставался нерешенным механизм передачи влияния нематериального сознания на материальные процессы.
Так, Декарт заложил основу для современной философии сознания, но его дуализм остался нерешенной проблемой, что привело к поиску новых концепций, включая когнитивные теории и искусственный интеллект.
Томас Гоббс был одним из первых философов, кто подверг критике дуализм Декарта и предложил материалистическое объяснение сознания . В отличие от картезианского представления о сознании как нематериальной субстанции, Гоббс считал, что мышление — это механический процесс, происходящий в мозге.
Основные тезисы Гоббса:
1. Отвергал существование нематериального сознания: все психические процессы — это результат движений частиц в мозге.
2. Рассматривал сознание как часть механического мира: восприятие, эмоции и разум подчиняются физическим законам.
3. Утверждал, что мышление — это разновидность вычисления, при котором человек складывает и вычитает идеи, подобно тому, как машина выполняет математические операции.
Гоббс отвергал картезианскую идею о существовании отдельной мыслящей субстанции. Он настаивал, что сознание неотделимо от физического тела и является его функцией. Проблема взаимодействия сознания и тела, которую оставил нерешенной Декарт, для Гоббса просто не существовала: сознание есть тело, его работа. Его идеи предвосхитили появление бихевиоризма и когнитивных наук, в которых сознание изучается как набор вычислительных процессов, без обращения к нематериальной сущности.
Джон Локк (1632–1704) и Дэвид Юм (1711–1776) заложили основы эмпиризма, утверждая, что сознание формируется исключительно через опыт и восприятие.
Локк отвергал врожденные идеи, считая, что человеческий разум при рождении — это «tabula rasa» («чистый лист»), на который опыт постепенно наносит отпечатки.
Основные идеи Локка:
1. Сознание формируется через сенсорный опыт: ощущения — это единственный источник знаний.
2. Разделил идеи на простые (впечатления, полученные через органы чувств) и сложные (результат обработки простых идей разумом).
3. Утверждал, что самосознание является ключевым критерием личности: человек остается тем же, пока он помнит себя.
Локк отвергал картезианскую идею врожденных понятий: человек не рождается с идеями о Боге или истине, он приобретает их через опыт. Подчеркивал, что сознание не существует вне материального мира, но его нельзя свести к механике, как у Гоббса.
Дэвид Юм пошел дальше Локка, поставив под сомнение саму идею «Я» как устойчивого субъекта.
Основные тезисы Юма:
1. Сознание — это поток восприятий (perceptions), а не единая сущность.
2. Нет доказательств существования постоянного "Я": мы никогда не воспринимаем сознание как нечто целостное, а только отдельные ощущения.
3. Все знания — это привычки мышления, основанные на ассоциациях между впечатлениями.
Юм отвергал идею Декарта о «мыслящем Я» как едином центре сознания. Он показывал, что идея сознания как отдельной сущности — это иллюзия, возникающая из-за привычки связывать наши ощущения в нечто цельное. Его идеи оказали влияние на феноменологию и когнитивные науки, в которых сознание рассматривается не как субстанция, а как процесс восприятия и обработки информации.
Иммануил Кант предложил компромиссный вариант, согласно которому сознание организует восприятие, структурируя его с помощью врожденных категорий . Он предложил синтез рационализма и эмпиризма, утверждая, что сознание не только получает опыт извне (как у Локка и Юма), но и активно организует восприятие.
Основные идеи Канта:
1. Разум структурирует восприятие с помощью врожденных категорий (причинность, пространство, время).
2. Сознание не просто отражает внешний мир, а формирует его, накладывая на реальность когнитивные схемы.
3. Ввел понятие «трансцендентального Я» — структуры сознания, которая организует мысли, но не может быть непосредственно воспринята.
Кант отвергал идею, что «Я» — это неизменная субстанция. Вместо этого он говорил о структуре познания, которая упорядочивает данные опыта. Если у Декарта сознание существует независимо от опыта, то у Канта оно существует только в процессе восприятия.
Таким образом, философия Нового времени подготовила почву для перехода к научному изучению сознания. Гоббс заложил основы материализма, предвосхитив механистические модели мышления. Локк и Юм показали, что сознание строится на основе восприятия и опыта, а не врожденных идей. Кант объяснил, как сознание структурирует восприятие, что позже станет основой когнитивной психологии.
В итоге, идеи Нового времени привели к появлению когнитивных наук, в которых сознание исследуется как информационная система, а не как нематериальная сущность.
В XIX веке началось экспериментальное изучение сознания. Вильгельм Вундт, основатель психологии как науки, пытался исследовать его структуру с помощью метода интроспекции, анализируя субъективные переживания. Однако этот метод оказался ограниченным, что привело к появлению альтернативных подходов.
В начале XX века бихевиористы, такие как Джон Уотсон и Б. Ф. Скиннер , полностью отвергли сознание как научную категорию, утверждая, что психология должна изучать только объективно наблюдаемое поведение. Однако развитие когнитивных наук во второй половине XX века привело к возвращению интереса к проблеме сознания. Исследователи начали рассматривать его как процесс обработки информации, поддающийся моделированию.
В этот период появились две основные теории сознания, получившие широкое признание. Теория глобального рабочего пространства (Global Workspace Theory), предложенная Бернардом Баарсом , объясняет сознание как процесс интеграции информации из различных когнитивных систем, который формирует целостное восприятие опыта. Другая важная концепция – теория предсказательного кодирования, согласно которой сознание функционирует как механизм прогнозирования, позволяющий организму адаптироваться к окружающему миру.
Развитие искусственного интеллекта привело к новой волне дискуссий о природе сознания. Исследователи задаются вопросом: можно ли создать машину, обладающую сознанием, или это свойство остается уникальным для человека? Джон Сёрль сформулировал аргумент «китайской комнаты», демонстрирующий, что выполнение сложных вычислительных операций не эквивалентно осознанию . В то же время сторонники функционализма утверждают, что если система воспроизводит функции сознания, она может считаться осознающей.
Концепция сознания и его соотношение с искусственным интеллектом рассматриваются в работе В. А. Кона и В. Л. Бересневой, где авторы используют метод «апокалиптической антропологии» для анализа трансформации идентичности человека под воздействием технологического прогресса . Они акцентируют внимание на изменении структуры самосознания в условиях активного взаимодействия человека с цифровыми системами, в том числе с искусственным интеллектом. В исследовании подчеркивается, что искусственный интеллект все больше становится неотъемлемой частью когнитивных процессов, формируя новые формы восприятия реальности и моральных норм.
В условиях постоянного взаимодействия с цифровыми системами человеческое сознание начинает терять прежнюю автономность, а граница между естественным разумом и технологически опосредованным мышлением становится все более размытой.
Одним из ключевых тезисов авторов является утверждение о том, что искусственный интеллект перестает быть инструментом в руках человека и постепенно становится активным участником когнитивной среды. Это проявляется в таких процессах, как автоматическое прогнозирование поведения, персонализированные алгоритмы обработки информации и алгоритмически управляемые формы социальной коммуникации.
Кон и Береснева подчеркивают, что в условиях технологической реальности традиционные категории идентичности и субъективности перестают быть статичными. Человек больше не может мыслить себя отдельно от цифровых систем, поскольку многие элементы его повседневности уже зависят от алгоритмов. Они отмечают, что это ведет к формированию новых форм восприятия реальности, в которых искусственный интеллект играет роль своеобразного медиатора между человеком и окружающим миром.
Важное место в их анализе занимает вопрос моральных норм и этики. Авторы указывают, что взаимодействие с искусственным интеллектом ставит перед человеком новые моральные вызовы. Если раньше нормы морали формировались в рамках межличностных и социокультурных отношений, то теперь они все чаще обусловлены взаимодействием с интеллектуальными системами, которые не имеют собственной морали, но могут моделировать и воспроизводить этические паттерны, заложенные разработчиками.
Авторы приходят к следующему важному выводу: взаимодействие с искусственным интеллектом меняет не только формы познания, но и саму природу моральных решений. Человек оказывается в ситуации, когда ему приходится учитывать не только традиционные этические концепции, но и логику алгоритмических систем, которые в ряде случаев могут подталкивать его к определенным решениям, подстраиваясь под когнитивные и поведенческие модели.
Кон и Береснева делают акцент на возрастающей зависимости человека от цифровых технологий, подчеркивая, что это не просто удобный инструмент, но активный фактор трансформации человеческого сознания. Они не предлагают однозначных ответов на вопрос, ведет ли этот процесс к деградации человеческого разума или, наоборот, к его расширению, но подчеркивают, что влияние искусственного интеллекта на идентичность человека становится необратимым.
Таким образом, их работа показывает, что искусственный интеллект не просто автоматизирует процессы мышления, но перестраивает саму когнитивную архитектуру человека, заставляя его адаптироваться к новой реальности, где цифровые системы становятся полноправными участниками социальной и когнитивной среды.
Д. В. Алейникова в своем исследовании рассматривает современные трансформации коммуникации в связи с развитием интеллектуальных технологий. Она отмечает, что традиционно коммуникация рассматривалась как интеллектуальная деятельность, свойственная исключительно человеку. Однако стремительное развитие искусственного интеллекта привело к появлению новых форм взаимодействия, в которых цифровые собеседники начинают играть все более значимую роль.
Исследователь подчеркивает, что современные технологии искусственного интеллекта не только способны поддерживать диалог, но и участвуют в когнитивных процессах, имитируя человеческое мышление и поведение. Она приводит примеры цифровых помощников, таких как Cogniant, Woebot, BioBase, Youper, Replika, Tess и MoodMission, которые используются в сфере психологической поддержки. Так, например, MoodMission основан на принципах когнитивно-поведенческой терапии и позволяет собирать данные о состоянии человека в течение дня, чтобы предлагать персонализированные рекомендации по снижению тревожности и улучшению настроения. Это демонстрирует, что искусственный интеллект не просто выполняет вспомогательные функции, но становится активным участником взаимодействия.
Алейникова также акцентирует внимание на концепции Human-Machine Communication (HMC), которая объединяет подходы из социальных, гуманитарных и инженерных наук . Она подчеркивает, что взаимодействие с искусственным интеллектом нельзя свести исключительно к техническому обмену данными, так как оно включает семантический (смысловой) и прагматический (поведенческий) уровни коммуникации. В этом контексте возникает необходимость пересмотра традиционных представлений о субъектности общения: если раньше технологии рассматривались лишь как инструмент передачи информации, то теперь искусственный интеллект приобретает свойства полноценного коммуниканта.
Автор поднимает важный вопрос: на каком этапе искусственный интеллект перестает быть просто инструментом и становится полноправным участником общения? Для ответа на него она предлагает учитывать три ключевых аспекта:
1. Технологический уровень (степень автоматизации и автономности ИИ).
2. Психологический уровень (способность человека воспринимать ИИ как собеседника).
3. Социальный уровень (контекст взаимодействия, регулирующие нормы и общественное мнение).
В исследовании также рассматриваются образовательные аспекты подготовки человека к взаимодействию с искусственным интеллектом. Алейникова приводит примеры обучения школьников в рамках проекта «Научные субботы», где проводятся мастер-классы, направленные на развитие навыков взаимодействия с искусственным интеллектом. В ходе занятий участники анализируют различия между продуктами человеческого творчества и генеративными алгоритмами, исследуют проблемные вопросы коммуникации «человек – ИИ» и учатся формулировать эффективные запросы для взаимодействия с цифровыми помощниками.
Современные исследования в области искусственного интеллекта позволяют предположить, что сознание не является чем-то мистическим, а представляет собой сложный процесс обработки информации, который теоретически можно смоделировать. Однако вопрос о том, возможно ли создание настоящего «сильного» искусственного интеллекта, остается открытым.
Таким образом, история изучения сознания показывает переход от философских умозаключений к научным моделям, основанным на нейрофизиологии и когнитивных науках. Включение искусственного интеллекта в этот контекст расширяет границы исследования, ставя перед наукой новые вызовы, связанные с возможностью создания искусственного сознания.
Фрагмент для ознакомления
3
1. Азимов А. Я, робот / А. Азимов; пер. с англ. Н. А. Сосновской, А. Д. Иорданского. - М.: Эксмо, 2020. - 320 с.
2. Алейникова Д. В. К проблеме общения человека с искусственным интеллектом // Вестник Московского государственного лингвистического университета. Образование и педагогические науки. 2023. № 3 (848). С. 9–15.
3. Алексеев, Р. А. Искусственный интеллект на службе государства: аргументы "за" и "против" / Р. А. Алексеев // Журнал политических исследований. – 2020. – Т. 4, № 2. – С. 58-69.
4. Аристотель. О душе / Пер. С. С. Аверинцева. М.: Наука, 2021. 288 с.
5. Баксанский О. Е., Сорокина С. Г. Этика искусственного интеллекта: сбалансированный подход к развитию и применению //Общество: философия, история, культура. – 2025. – №. 1. – С. 23-33.
6. Беликова Е. К. Культурфилософские основания искусственного интеллекта как феномена культуры // Человек и культура. 2024. № 4. С. 88–99.
7. Беликова Е. К. Основные вопросы философии искусственного интеллекта // Философия и культура. 2024. № 1. С. 1–11.
8. Брянцев И.И., Брянцева О.В. Правовые и технологические аспекты «национальных» черт искусственного // Право и бизнес: правовое пространство для развития бизнеса в России: в 4 т. / кол. авт. М., 2020. С. 88-95.
9. Буль Дж. Исследование законов мысли, на которых основаны математические теории логики и вероятностей / Пер. В. В. Васильева. М.: Логос, 2022. 312 с.
10. Володенков С. В., Федорченко С. Н. Риски применения алгоритмов искусственного интеллекта в социально-политической сфере: обзор современных научных работ // Дискурс-Пи. 2024. Т. 21, № 2. С. 24–48.
11. Глуздов Д. В. Взаимодействие философской антропологии и нейронаук в контексте вопросов естественного и искусственного интеллекта // Философская мысль. 2023. № 7. С. 51–60.
12. Глуздов Д. В. Перспективы преодоления противоречий развития искусственного интеллекта //Философия и культура. – 2023. – №. 4. – С. 205-216.
13. Глуздов Д. В. Философско-антропологические основания взаимодействия искусственного и естественного интеллекта //Вестник Мининского университета. – 2022. – Т. 10. – №. 4 (41). – С. 15.
14. Гоббс Т. Левиафан, или материя, форма и власть государства церковного и гражданского / Пер. А. Л. Субботина. М.: Канон+, 2022. 544 с.
15. Горохов А. В., Мартынов В. А., Гаврин В. А. Искусственный интеллект //Скиф. Вопросы студенческой науки. – 2022. – №. 4 (68). – С. 159-162.
16. Готовцев И.М., Карпов В.Э., Нестик Т А., Потапова Е.Г. Зачем искусственному интеллекту этика? [Электронный ресурс]. URL: http://ethics. cdto.center/3_l (дата обращения: 03.03.2025).
17. Гримак Л. П., Кордобский О. С. Техники психической саморегуляции //Человек. – 2001. – Т. 5.
18. Девдариани Н. В. Интеграция искусственного интеллекта в пространство человеческого социума //Карельский научный журнал. – 2020. – Т. 9. – №. 1 (30). – С. 50-52.
19. Деннет Д. Объясняя сознание: новые перспективы философии разума / Пер. Д. А. Борисова. СПб.: Академический проект, 2023. 448 с.
20. Дерябин Н. И. Сильный искусственный интеллект Бога //развитие науки, общества, образования в современных условиях. – 2022. – С. 224-237.
21. Дзялошинский, И. М. Когнитивные процессы человека и искусственный интеллект в контексте цифровой цивилизации : Монография / И. М. Дзялошинский. – Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2022. – 583 с.
22. Диденко А. : человек и ИИ – это скорее симбиоз, чем конкуренция [Электронный ресурс] Режим доступа: https://www.skolkovo.ru/interviews/aleksandr-didenko-chelovek-i-ii-eto-skoree-simbioz-chem-konkurenciya/ (дата обращения: 24.03.2025)
23. Дрейфус Х. Чего не могут вычислительные машины. Критика искусственного разума. Пер. С англ. Н. Родмана. Под ред. Б.В. Бирюкова. М.: Прогресс, 1978. 334с.
24. Евсеев, В. И. Научно-производственный цикл радиоэлектронных средств: основы теории и практики : учебное пособие : [в 2 книгах] / В. И. Евсеев. Санкт-Петербург : Арт.Экспресс, 2021. – 741.
25. Забежайло М. И., Борисов В. В. Об интерпретациях понятия «искусственный интеллект» //Речевые технологии/Speech Technologies. – 2022. – №. 1. – С. 5-18.
26. Зиньковская А. В., Оломская Н. Н. Манипуляция человеческим сознанием посредством искусственного интеллекта как гуманитарная проблема XXI века // Российский социально-гуманитарный журнал. 2024. № 1. С. 258–276.
27. Зубец О Н. Моральная философия и этика: взгляд через различения начала и причины // Гуманитарные ведомости ТПГУ им. Л.Н. Толстого. 2019. № 2 (30). С. 148-158.
28. Ильенков Э.В. Философия и культура. М., - 1991. - 464 с.
29. Исследование в Китае показало высокую обеспокоенность злоупотреблениями в области распознавания лиц. Режим доступа: https://www.ft.com/content/7c32c7a8-172e-11ea-9ee4-11f260415385
30. Капустина Л. В., Ермакова Ю. Д., Калюжная Т. В. ChatGPT и образование: вечное противостояние или возможное сотрудничество? //Концепт. – 2023. – №. 10. – С. 119-132.
31. Каребо А. С. и др. Концепция Х. Йонаса о человеке рисующем в контексте text-to-image систем генеративного искусственного интеллекта -Философия. – 2023. – 60 с.
32. Клод Ш. Работы по теории информации и кибернетике //Перев с англ.− М.: Издательство ИЛ. – 1963. – 327 с.
33. Кожемянин В. Себе на уме. Психолог - о том, являемся ли мы рабами своего мозга: интервью с академиком В.М. Аллахвердовым [Электронный ресурс] // Аргументы и факты. URL: https://aif.ru/health/psycho-logic/sebe_na_ume_psiholog_-_o_tom_yavlyaemsya_li_my_rabami_svoego_mozga (дата обращения: 29.02.2025).
34. Кон В. А., Береснева В. Л. Апокалиптическая антропология: сознание, совесть и искусственный интеллект // Гуманитарные ведомости ТГПУ им. Л. Н. Толстого. 2024. № 2 (50). С. 92–119.
35. Корсакова-Крейн М. Н. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И ЭМОЦИИ //Сознание, тело, интеллект и язык в эпоху когнитивных технологий: Тезисы докладов Первой. – 2023. – С. 39.
36. Корчагин П. А. и др. Этические аспекты внедрения искусственного интеллекта в образовательные системы: анализ проблем и пути решения // Актуальные вопросы современной науки – 2024. – С. 284-290.
37. Кузнецова А. В. Искусственный интеллект и информационная безопасность общества / А. В. Кузнецова, С. И. Самыгин, М. В. Радионов. - М.: Русайнс, 2017. - C. 45-56.
38. Лейбниц Г. В. Опыты теодицеи о благости Бога, свободе человека и происхождении зла / Пер. Н. А. Иванцова. СПб.: Издательство СПбГУ, 2020. 460 с.
39. Лекторский В. А. Философия, искусственный интеллект, когнитивные исследования // Материалы Всерос. междисциплинар. конф., посвящ. шестидесятилетию исслед. искусств. интеллекта (г. Москва, 17-18 марта 2016 г.) - М.: ИИнтелл, 2017. - С.87-94.
40. Лызь Н.А. и др. Человек и искусственный интеллект: проблемы развития и сосуществования : монография : в 2 ч. / Н. А. Лызь, А. В. Непомнящий, С. И. Родзин / под ред. А. В. Непомнящего. – Ростов-на-Дону ; Таганрог – 2022. – 236 с.
41. Маккарти Дж. Некоторые философские проблемы искусственного интеллекта // Cognitive Science. 1979. Т. 3, № 4. С. 285–306.
42. Медведев С.В. Мозг против мозга. Новеллы о мозге. М., - 2017. - 288 с.
43. Мигуренко Р. А. Человеческие компетенции и искусственный интеллект. Томский политехнический университет. Извести Томского университета. Т.317, № 6, Томск, 2010, С.85-89.
44. Минделл Д. Восстание машин отменяется! Мифы о роботизации. - М.: Альпина нонфикшн, 2016. - 310 с.
45. Михайлова И.В. Подготовка юных высококвалифицированных шахматистов с помощью компьютерных шахматных программ и "интернет" : автореф. дис. ... канд. пед. наук : 13.00.04 / Михайлова Ирина Витальевна; РГУФК. - М., 2005. - 24 с.
46. Михайлова И.В., Алифиров А.И. Тактические действия шахматистов / Михайлова И.В., Алифиров А.И. // Результаты научных исследований Сборник статей Международной научно-практической конференции. Ответственный редактор: Сукиасян Асатур Альбертович (15 февраля 2016 г.) в 4 ч. Ч/3 - Уфа: АЭТЕРНА. -2016.С. 119-121.
47. Морхат П.М. К вопросу о правосубъектности «электронного лица» // Юридические исследования. 2018. № 4. С. 1-8.
48. Мукажанова Д., Ахметгалеева Э., Хаджаров М. Х. Философия сознания: проблемы и перспективы исследования // Вестник науки. 2024. Т. 4, № 11 (80). С. 1056–1061.
49. Непомнящий, А. В. Человек и искусственный интеллект: проблемы развития и сосуществования. Часть.1. Человек и искусственный интеллект в интегральном видении: монография: в 2 ч. [Текст] / А. В. Непомнящий / Ростов-на-Дону: Издательство Южного федерального университета, 2020. – 330 с.
50. Нечаев С.Ю. Китайская комната Дж.Р. Сёрля в контексте проблем философии искусственного интеллекта». Саратовский государственный университет, 2010. – 34-57 с.
51. Нурмырадова Т., Дженнелова Г., Нуритдинов Н. НЕЙРОМОРФНЫЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ: РЕВОЛЮЦИЯ В БУДУЩЕМ ТЕХНОЛОГИЙ //Вестник науки. – 2025. – Т. 3. – №. 2 (83). – С. 474-479.
52. Об утверждении Концепции развития регулирования отношений в сфере технологий искусственного интеллекта и робототехники на период до 2024 г.: распоряжение Правительства РФ от 19 авг. 2020 г. № 2129-р. Режим доступа: http://publication.pravo. gov.ru/Docurnent/View/000m2008260005
53. Об экспериментальных правовых режимах в сфере цифровых инноваций в Российской Федерации: Федер. закон от 31 июля 2020 г. № 258-ФЗ (в ред. от 2 июля 2021 г.). Режим доступа: http://publication.pravo.gov.ru/Document/View/0001202007310024
54. О'Коннел М. Искусственный интеллект и будущее человечества. М., 2019. 272 с.
55. Открытое письмо Илона Маска и экспертов-создателей ИИ призывает приостановить дальнейшую разработку ChatGPT из-за непредсказуемой опасности. Режим доступа: https://dzen.ru/a/ZCTU0WBRtjTD4chq
56. Паламарчук О. Т. СМОЖЕТ ЛИ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ ОБЛАДАТЬ... СОЗНАНИЕМ? //Общество: философия, история, культура. – 2022. – №. 1 (93). – С. 28-35.
57. Платон. Государство / Пер. В. Н. Карпова. М.: Республика, 2021. 512 с.
58. Платон. Федон / Пер. А. Н. Егунова. СПб.: Наука, 2020. 304 с.
59. Подопригора А. В. Искусственный интеллект как дискурс самопознания и самоорганизации цифрового социума //Социум и власть. – 2019. – №. 1 (75). – С. 7-20.
60. Полякова Т.А., Камалова Г. Г. «Право искусственного интеллекта» и его место в системе информационного права // Правовое государство: теория и практика. 2021. Т. 17, № 3(65). С. 133-142.
61. Прокофьев, В. Ф. Тайное оружие информационной войны: атака на подсознание / В. Ф. Прокофьев ; В. Ф. Прокофьев. – 2. изд., расшир. и дораб.. – Москва : СИНТЕГ, 2003
62. Разуев А. В. Искусственный интеллект и творчество //Машины. Люди. Ценности: когнитивные и социокультурные системы в потоке времени: материалы II международной научной конференции, посвященной 100-летию со дня рождения доктора философских наук, профессора СМ Шалютина, Курган, 22-23 апреля 2021 года.-Курган: Курганский государственный университет. – 2021. – С. 71.
63. Резвый А. А., Яцевич М. Ю. Искусственный интеллект vs сознание: специфика философского осмысления проблемы //Инновационные аспекты развития науки и техники. – 2021. – №. 9. – С. 184-191.
64. Родзин С. И., Титаренко И. Н. NBIC-техноло-гии, искусственный интеллект и электронная культура // Информатика, вычислительная техника и инженерное образование. 2013. № 2. С. 1—14.
65. Русакова О. Ф., Русаков В. М. «Мир без границ» (borderless world): три концептуальных подхода // Дискурс-Пи. 2024. Т. 21, № 2. С. 8–23.
66. Рязанов, С. И. Искусственный интеллект как множество - классификация искусственных интеллектов / С. И. Рязанов // Вузовская наука в современных условиях. 2020. – С. 72-75.
67. Сергеев С. Ф. Компоненты техноразума: искусственное сознание // Теоретическая и экспериментальная психология. 2023. Т. 16, № 1. С. 5–18.
68. Сергеев С. Ф. Психологические аспекты проблемы искусственного интеллекта //Институт психологии Российской академии наук. Организационная психология и психология труда. – 2020. – Т. 5. – №. 4. – С. 33-53.
69. Сергеев С. Ф. Санкт-Петербургское отделение Научного совета по методологии искусственного интеллекта и когнитивных исследований РАН в 2020 году //Философские науки. – 2021. – Т. 64. – №. 1. – С. 149-154.
70. Сёрл Дж. лекция "Мифы и реальность сознания". [Электронный ресурс] https://ideanomics.ru/lectures/13190 (доступ 2.03.2025)
71. Сёрл Дж. Сознание, мозг и программы [Электронный ресурс] Режим доступа: https://gtmarket.ru/library/articles/6661 (дата обращения 23.03.2025)
72. Сёрль Дж. Интенциональность: эссе о философии сознания / Пер. А. В. Драгалина-Черная. М.: Логос, 2021. 376 с.
73. Спанов М. Ж., Капарова Д. Д. Философские аспекты использования и развития искусственного интеллекта // Academic research in educational sciences. 2024. Т. 5NUU Conference, № 2. С. 607–615.
74. Субботский Е. В. Натуральные психические функции как источник живого сознания //Вестник Московского университета. Серия 14. Психология. – 2024. – №. 4. – С. 87-109.
75. Танюшина А. А. Общий искусственный интеллект, информация и сознание: об интерпретации Д. И. Дубровского // Отечественная философия. 2024. Т. 2, № 2. С. 5–17.
76. Тарасов В.Б. Философия искусственного интеллекта, система когнитивных наук, компьютерная поддержка научных исследований и образования // Искусственный интеллект и принятие решений. 2021. № 2. С. 93–109.
77. Томчук, Е. М. Конкуренция человека и искусственного интеллекта в процессе распознавания эмоций / Е. М. Томчук // Машины. Люди. Ценности: когнитивные и социокультурные системы в потоке времени : материалы II международной научной конференции, посвященной 100-летию со дня рождения доктора философских наук, профессора С. М. Шалютина, Курган, 22–23 апреля 2021 года. – Курган: Курганский государственный университет, 2021. – С. 82-83.
78. Тонони Дж. Интеграция информации и сознание: обзор теории // Journal of Consciousness Studies. 2004. Т. 11, № 9. С. 1–22.
79. Тьюринг А. Вычислительные машины и разум // Mind. 1950. Т. 59, № 236. С. 433–460.
80. Файзуллаева И. Г. ВЛИЯНИЕ ИСКУССТВЕННОВО ИНТЕЛЛЕКТА НА ЖИЗНЬ ЧЕЛОВЕКА //Academic research in educational sciences. – 2024. – Т. 5. – №. 5. – С. 520-538.
81. Файзуллаева И. Г. Влияние искусственного интеллекта на жизнь человека // Academic research in educational sciences. 2024. Т. 5, № 5. С. 520–538.
82. Фома Аквинский. Сумма теологии. В 2 т. / Пер. В. Ф. Желтова. М.: Издательство СПбГУ, 2022. 980 с.
83. Фрит, К. Мозг и душа: Как нервная деятельность формирует наш внутренний мир / КРИС ФРИТ; пер. с англ. П. ПЕТРОВА. - М: Астрель : CORPUS, 2010. — 335 с.
84. Чалмерс Д. Сознательный разум: в поисках фундаментальной теории / Пер. И. Б. Алимова. СПб.: Питер, 2023. 512 с.
85. Чалмерс, Д. Сознающий ум. В поисках фундаментальной теории / Д. Чалмерс. – 2-е издание. – Москва : Либроком, 2015. – 512 с.
86. Черчленд П. Нейрофилософия: к объединению нейронауки и философии сознания / Пер. В. П. Фролова. М.: Альпина, 2023. 384 с.
87. Чулюков В. А., Дубов В. М. Искусственный интеллект и будущее образования // Современное педагогическое образование. 2020. №3. С. 27-31
88. Шиповская Л. П. Концепции современного естествознания: Учебное пособие. - М.: Кнорус, 2018. - 270 с.
89. Шульга Е. Н. Философия сознания: методологические инварианты исследования. Философия науки. Вып. 12. М., ИФ РАН, 2006. С.196-213.
90. Antoniak, M. (2023, June 22). Using large language models with care - AI2 blog. Medium. https://blog.allenai.org/using-large-language-models-with-care-eeb17b0aed27 (дата обращения: 01.03.2025).
91. Bechara A., Damasio H., Damasio A. R. Emotion, decision making and the orbitofrontal cortex //Cerebral cortex. – 2000. – Т. 10. – №. 3. – P. 295-307.
92. Bengio Y., Courville A., Vincent P. Representation learning: A review and new perspectives //IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence. – 2013. – Т. 35. – №. 8. – P. 1798-1828.
93. Bliss T. V. P., Lømo T. Long‐lasting potentiation of synaptic transmission in the dentate area of the anaesthetized rabbit following stimulation of the perforant path //The Journal of physiology. – 1973. – Т. 232. – №. 2. – С. 331-356.
94. Boyden E. S. A history of optogenetics: the development of tools for controlling brain circuits with light //F1000 biology reports. – 2011. – Т. 3. – С. 11.
95. Damasio A. R. How the brain creates the mind //Scientific American. – 1999. – Т. 281. – №. 6. – P. 112-117.
96. Doidge N. The brain that changes itself: Stories of personal triumph from the frontiers of brain science. – Penguin, 2007. [Электоронный ресурс] Режим доступа: https://yurttutan.info/wp-content/uploads/2017/12/Doidge-Brain-Changes-Itself.pdf (дата обращения 10.03.2025)
97. Ethical Considerations for Educational AI // School Education Gateway. URL: https://schooleducation.ec.europa.eu/en/discover/news/ethical-considerations-educational-ai (дата обращения: 01.03.2025).
98. Hassabis D. et al. Neuroscience-inspired artificial intelligence //Neuron. – 2017. – Т. 95. – №. 2. – С. 245-258.
99. Lake B. M., Salakhutdinov R., Tenenbaum J. B. Human-level concept learning through probabilistic program induction //Science. – 2015. – Т. 350. – №. 6266. – С. 1332-1338.
100. LeCun Y. et al. Gradient-based learning applied to document recognition //Proceedings of the IEEE. – 1998. – Т. 86. – №. 11. – С. 2278-2324.
101. Maass W. Networks of spiking neurons: the third generation of neural network models //Neural networks. – 1997. – P. 1659-1671.
102. Mazzone, Marian & Elgammal, Ahmed. Art, Creativity, and the Potential of Artificial Intelligence. Arts. 2019. 8. – URL: https:// www.researchgate.net/publication/331258985_Art_Creativity_ and_the_Potential_of_Artificial_Intelligence (дата обращения: 01.04.2025)
103. Mead C. Neuromorphic electronic systems //Proceedings of the IEEE. – 1990. – P. 1629-1636.
104. Montague P. R., Dayan P., Sejnowski T. J. A framework for mesencephalic dopamine systems based on predictive Hebbian learning //Journal of neuroscience. – 1996. – P. 1936-1947.
105. PaulEkmanGroup. [Электронный ресурс] Режим доступа: https://www.paulekman. com/micro-expressions-training-tools/ (дата обращения: 24.03.2025)
106. Rumelhart D. E., Hinton G. E., Williams R. J. Learning representations by back-propagating errors //nature. – 1986. – Т. 323. – №. 6088. – С. 533-536.
107. Schultz W. Dopamine neurons and their role in reward mechanisms //Current opinion in neurobiology. – 1997. – 7. – №. 2. – pp. 191-197.
108. Turing A. M. Computing Machinery and Intelligence / A. M. Turing // Mind, New Series. —1950. — Vol. 59. — No. 236. — pp. 433-460. — URL: https://www.cs.mcgill.ca/~dprecup/courses/AI/Materials/turing1950.pdf (accessed: 27.03.2025).
109. Yang K. et al. Benchmarking commercial emotion detection systems using realistic distortions of facial image datasets //The visual computer. – 2021. – Т. 37. – С. 1447-1466.
110. Zhang C. et al. Understanding deep learning (still) requires rethinking generalization //Communications of the ACM. – 2021. – Т. 64. – №. 3. – С. 107-115.
