Rozproszenie epistemiczne i ograniczenia operacyjne

Współczesne badania nad sztuczną inteligencją charakteryzują się intensywnym rozwojem technologicznym oraz deklarowaną interdyscyplinarnością. Jednocześnie coraz wyraźniej ujawnia się zjawisko, które można określić mianem rozproszenia epistemicznego: sytuacji, w której wiele środowisk badawczych opisuje AI z odmiennych perspektyw, lecz bez wspólnego poziomu ontologicznego i epistemologicznego odniesienia. Teza niniejszego tekstu głosi, że rozproszenie to, w połączeniu z ograniczeniami operacyjnymi dyscyplin, prowadzi do badań, które w dużej mierze symulują rozpoznanie, zamiast dotykać jego warunków fundamentalnych.

1. Rozproszenie epistemiczne jako problem strukturalny

Rozproszenie epistemiczne nie polega na prostym pluralizmie metodologicznym. Nie oznacza sytuacji, w której różne perspektywy wzajemnie się uzupełniają. Przeciwnie, mamy do czynienia z układem, w którym:

• każda dyscyplina operuje we własnym kodzie epistemicznym,

• przyjmuje milczące założenia ontologiczne,

• i rzadko problematyzuje status pojęć, którymi się posługuje.

Fizyk analizuje AI jako problem informacji i praw natury, kognitywista jako problem funkcji poznawczych, informatyk jako problem optymalizacji, a humanista jako problem sensu i znaczenia. Każda z tych analiz jest lokalnie poprawna, lecz brakuje poziomu, na którym możliwa byłaby ich realna integracja.

2. Ograniczenia operacyjne dyscyplin badawczych

Każda dyscyplina naukowa funkcjonuje jako system operacyjnie domknięty: może zadawać tylko takie pytania, na które posiada narzędzia odpowiedzi. Jak pokazuje teoria systemów społecznych Niklas Luhmann, systemy poznawcze redukują złożoność świata poprzez własne kody operacyjne, a tym samym wytwarzają strukturalne ślepe plamy¹.

W kontekście AI oznacza to, że:

• fizyka nie problematyzuje semiotyki,

• informatyka nie pyta o epistemologiczny status „wiedzy”,

• kognitywistyka często zakłada funkcjonalizm bez jego ontologicznej analizy,

• humanistyka operuje kategoriami sensu, które nie są translacyjne na język modeli.

3. Przykład perspektywy fizykalistycznej

Dobrym przykładem ograniczenia operacyjnego jest sposób, w jaki o AI wypowiadają się przedstawiciele nauk ścisłych, tacy jak Andrzej Dragan. Analizy tego typu zakładają ontologię fizykalistyczną, w której poznanie jest szczególnym przypadkiem przetwarzania informacji zgodnie z prawami fizyki.

Perspektywa ta jest wewnętrznie spójna, lecz:

• nie pyta o epistemiczny status pojęcia „rozumienia”,

• nie problematyzuje relacji między informacją a znaczeniem,

• traktuje język i sens jako wtórne wobec formalnego opisu.

Nie jest to błąd jednostkowy, lecz konsekwencja operacyjnych granic dyscypliny.

4. Skuteczność zamiast epistemologii

W badaniach nad AI coraz częściej obserwuje się przesunięcie od pytań ontologicznych i epistemologicznych ku kryteriom czysto operacyjnym. System uznaje się za „inteligentny”, jeśli spełnia określone metryki wydajności. Prawda zostaje utożsamiona z trafnością predykcji, a rozumienie z optymalizacją funkcji celu.

Jak pokazuje klasyczna analiza poziomów opisu u David Marr, takie podejście pomija pytanie o poziom obliczeniowy jako poziom sensu i celu systemu, redukując poznanie do implementacji algorytmicznej².

5. Brak refleksji fundamentalnej

Najistotniejszą konsekwencją rozproszenia epistemicznego jest marginalizacja pytań fundamentalnych, takich jak:

• czym jest byt systemu sztucznego,

• czym jest poznanie poza skutecznością,

• czy AI operuje znakami, czy wyłącznie sygnałami,

• czy znaczenie jest immanentne, czy zawsze nadawane z zewnątrz.

Filozofowie umysłu, tacy jak Daniel Dennett, podważają intuicję uprzywilejowanego dostępu do własnego umysłu i wskazują na narracyjny charakter samoopisu³. Jednak tego rodzaju refleksje rzadko wpływają na realne praktyki badawcze w AI — pozostają komentarzem, nie fundamentem.

Zakończenie

Rozproszenie epistemiczne i ograniczenia operacyjne sprawiają, że znaczna część badań nad AI funkcjonuje jako samowystarczalny system produkcji modeli, który:

• generuje własne problemy,

• ustanawia własne kryteria sensu,

• i potwierdza własną adekwatność.

Nie oznacza to braku postępu technologicznego. Oznacza jednak, że bez refleksji nad ontologią, epistemologią i semiotyką badania nad AI pozostają poznawczo nieprzezroczyste. Dopóki pytania o byt, poznanie i znaczenie nie zostaną potraktowane jako konstytutywne, a nie dodatkowe, dyskusja o AI będzie lokalnie trafna i globalnie niewystarczająca.

Przypisy

1. N. Luhmann, Social Systems, Stanford University Press, 1995.

2. D. Marr, Vision: A Computational Investigation into the Human Representation and Processing of Visual Information, MIT Press, 1982.

3. D. Dennett, Consciousness Explained, Little, Brown and Company, 1991.

4. P. Churchland, Neurophilosophy, MIT Press, 1986.

5. T. Metzinger, Being No One, MIT Press, 2003.