Moskva, Russian Federation
employee
This article analyzes the application of traditional epistemological models of research, investigation, and proof in the process of integrating information and communication technologies into law enforcement practices, which are changing as a result of the digital transformation of society and the state. It also examines logical forms and patterns of logical inference such as deduction, induction, abduction, and analogy, as well as the canons of hermeneutics as they apply to the new capabilities of machine learning
crime investigation, deduction, induction, abduction, analogy, hermeneutics, AI, big data
Цифровая реальность – понятие, активно используемое не только в философской и научной периодике, но и в СМИ, рекламных роликах, повседневных разговорах. Между тем понятие «цифровизированная реальность» является сравнительно редким, хотя именно в ней протекает повседневная жизнь современного человека. Более того, использование разнообразных электронно-цифровых устройств очень изменило этот мир, преобразовав разнообразные социальные практики, изменив внутренний мир индивида и т. п.
Случайно попавшаяся на глаза реклама в англоязычном Интернете начинается со слов: «Напишите на почту eric@boredhumans.com» и вы, не выходя из дома, станете участником настоящего расследования». Далее идет перечень услуг, которые готов оказать новый сервис, являющийся цифровым частным детективом. Ну и, конечно же, рассказ о достоинствах, как и положено по законам любой рекламы. Здесь и стопроцентная автоматизация, не предполагающая участия человека. И гарантированная конфиденциальность, подчеркивающая отсутствие последствий, которое невозможно добиться при обычном расследовании. И, конечно же, тысячекратное превосходство в скорости, и возможность круглосуточного обращения, и простота в использовании, не требующая ни специальных знаний, ни специального оборудования. «Наш бесплатный частный детектив с искусственным интеллектом выполнит работу десятков сотрудников правоохранительных органов и детективов и раскроет преступление за считаные минуты. Используйте его как «свежий взгляд», который поможет вам направить расследование в нужное русло. Обратите внимание, что он не предназначен для замены работы детектива-человека».
Конечно же, как во всякой рекламе, многое остается за кадром. Между тем, многое в ней, видимо, соответствует действительности, но для того чтобы обещанное стало возможным, доцифровая реальность должна подвергнуться глубокой цифровизации, то есть превратиться в высокоцифровизированную реальность. В цифровизированной реальности благодаря методу больших данных и искусственному интеллекту появляется то, что в философии, математике и физике получило название «демон Лапласа». Как известно, в ходе мысленного эксперимента французский математик П. Лаплас стремился преодолеть естественную ограниченность индивидуального и коллективного опыта. Человек всегда стремился расширить свои возможности, в том числе и в области знания. Именно для этого ему понадобились такие «технические» приемы, как абстрактное мышление, теория, систематизация, математизация. Отсюда активное оперирование понятиями «бесконечность», «абсолютное пространство», мир, Вселенная. «Мы можем, – писал П. С. Лаплас, – рассматривать настоящее состояние Вселенной как следствие его прошлого и причину его будущего. Разум, которому в каждый определенный момент времени были бы известны все силы, приводящие природу в движение, и положение всех тел, из которых она состоит, будь он также достаточно обширен, чтобы подвергнуть эти данные анализу, смог бы объять единым законом движение величайших тел Вселенной и мельчайшего атома; для такого разума ничего не было бы неясного и будущее существовало бы в его глазах точно так же, как прошлое» [1, с. 14].
Именно таким разумом, способным охватить все, что было и есть сейчас, как раз и выглядит компьютер с большой вычислительной мощностью и с огромным массивом данных. На сегодняшний день это уже стало действительностью, как действительностью стало активное применение ИИ в расследовании преступлений. Возникает вопрос о том, что же будет с традиционными средствами и методами расследования уголовных преступлений, а также с процедурами доказывания, в которых активно используются логические методы, такие как индукция и дедукция, аналогия и абдукция. Оптимисты полагают, что все это может быть «поручено» нейросетям. Так, например, В. А. Иноценко, В. В. Калинин и Н. А. Ковтун считают, что «понимание, принятие, использование ИИ (когнитивной деятельности человека и комплекса технологических решений) по аналогии с человеческой, представляется возможным органами предварительного следствия в следующих направлениях. Изучив фотографии с места происшествия, прокрутив ролик видеозаписи, сравнив с показаниями известных лиц, ИИ вполне мог бы соотнести установленные факты между собой, сгенерировать какие-то умозаключения. Или провести визуальное сопоставление биоматериалов, оставленных на месте преступления с биоматериалами подозреваемого или имеющихся, например, в базе ДНК лиц» [2]. Более осторожен в своих оценках перспектив использования нейросетей Д. Н. Сретенцев, который берет слова «думать» и «мыслить» в кавычки, фактически признавая тем самым непреодолимость различия между компьютерным мышлением и мышлением человека. По его мнению, «искусственный интеллект представляет собой компьютерную технологию, позволяющую программам и системам активировать своеобразное компьютерное «мышление», схожее по своим характеристикам с мышлением человека и фактически позволяющее программам «думать», «делать выводы» и «принимать решения» [3, с. 256].
Еще более осторожны в оценках перспектив применения ИИ для полной замены человека, ведущего расследование или доказывающего вину подозреваемого, те, кто занят написанием программ для нейросетей и их обучением. Чаще всего можно услышать, что ни индукция, ни дедукция, ни даже аналогия не доступны компьютеру в том виде, в котором мы их обнаруживаем в ходе анализа реального человеческого мышления [4]. Даже простейшие эпизоды межуровневого перемещения мысли сразу же наталкиваются на одну фундаментальную трудность – машина делает одинаково то, что два разных человека всегда сделают по-разному. Машина может лишь имитировать абстрагирование, обобщение и другие человеческие способы мышления, тогда как человек способен к такому виду интеллектуальной активности, как рассуждение с детства. Целесообразно обратиться к предложенному еще Г. Рейхенбахом различению контекста открытия и контекста обоснования. Хотя наверняка машине можно поручать работы в рамках каждой из этих процедур, но не сами эти процедуры [5]. «Исследователи создают большой набор данных, – подчеркивает М. Митчелл в интервью журналу «Quanta», – на котором обучают свою нейросеть, а затем публикуют статью, утверждая, что им удалось достичь точности распознавания 80 %. Тогда другие исследователи возражают, что этот набор данных имеет статистические свойства, позволяющие машине научиться решать задачи, не прибегая к обобщению. И так продолжается без конца. Проблема в том, что если вы вынуждены обучать нейросеть на тысячах примеров, то это уже провал. Суть абстрагирования не в этом. Абстрактное мышление подразумевает использование метода few-shot learning, то есть обучения на малом числе примеров».
Таким образом, абстрактное мышление невозможно без многократного «переноса» сознания из мира наблюдаемого и единичного в абстрактный мир понятий с последующим столь же многократным возвращением в мир реальности. Все это очень похоже на научную революцию Нового времени, когда корреляция между идеализированными и математизированными объектами, с одной стороны, и чувственно воспринимаемыми, измеряемыми и «оцифрованными» вещами, с другой, была положена в основу дифференциального и интегрального исчисления. Тогда математизировался мир вещей, сегодня предстоит математизировать мир сознания или мир мышления.
Проектировщики систем ИИ в качестве аксиоматики принимают некие наборы допущений, среди которых наиболее популярными можно считать следующие:
- сознание основано на фантазировании реальности, совмещающей ее отражение (эмпиризм) и распознавание (трансцендентализм);
- мышление оперирует фреймами, сценариями, вариантами развития ситуации;
- мышление состоит из описаний, словесных конструкций, формулировок, текстов;
- мышление человека основано на картах реальности, словах и сценах, создаваемых нейросетью, а не только на генетических инструкциях;
- гены дают основу для построения мозга, который уже реализует алгоритмы мышления, а не содержат готовые «мысли» или сложные алгоритмы поведения;
- мышление рекурсивно, то есть способно определять, описывать или репродуцировать само себя, сохраняя себя в качестве своей части – когда мы хотим что-то повторить, мы вносим некоторые (чаще всего незначительные) изменения.
П. Д. Тищенко обратил внимание на то, что тест Тьюринга должен быть дополнен или даже заменен другим тестом, который позволяет машине узнать в человеке другую машину [6]. Такой тест (тест Тищенко) должен стать ориентиром для эволюции судей и следователей, участвующих в цифровизации уголовного судопроизводства. Здесь с неизбежностью возникает один из главных вопросов философии, восходящий к философским учениям античности, затем многократно воспроизводимый в различных вариациях. Это вопрос о том, является ли все реальное комбинацией необходимого (идеального) и случайного (воплощенного), или же все реальное уникально и может быть более или менее эффективно описано при помощи обобщения и абстрагирования. Все машины, несмотря на разные предыстории их обучения, различный софт и внутреннюю конфигурацию, должны получать при использовании одних и тех же баз данных одинаковые результаты. Сама идея человеческого мышления также содержит в себе категории истины, объективности, универсальности, что не мешает двум индивидам даже в том случае, что они приходят к одним и тем же выводам, мыслить по-разному. Поэтому стремление к истине или объективности думающего и рассуждающего человека – это всего лишь стремление, а объективность и детерминированность «мысли» компьютера гарантирована и неизбежна. Это различие является принципиальным, что позволяет говорить лишь о вспомогательном характере использования нейросетей в расследовании и доказывании.
1. Laplace P. The experience of the philosophy of probability theory. Moscow: URSS Publ.; 2024. 208 p. (In Russ.).
2. Inotsenko V. A., Kalinin V. V., Kovtun N. A. Artificial intelligence in the service of law and investigation. Pravo i upravlenie. 2024; 5: 549-555. (In Russ.).
3. Sretensev D. N. Possibilities of using artificial intelligence to automate the analysis of traces and evidence. Scientific Bulletin of the Orel Law Institute of the Ministry of Internal Affairs of Russia named after V. V. Lukyanov. 2024; 3 (100): 250-257. (In Russ.).
4. Golovin A. Y. Artificial intelligence technologies in criminalistics: tasks that need to be solved. Sibirskie ugolovno-processual'nye i kriminalisticheskie chteniya. 2024; 2: 25-33. (In Russ.).
5. Mitchell M. Complexity. A Guided Tour. NY: Oxford University Press Publ.; 2009. 349 p.
6. Tishchenko P. D. The existential meaning of biotechnological human engineering (preface). Bioethics workbooks. Issue 22: Philosophical analysis of human design projects: ideals and technologies: collection of scientific articles. Moscow: Moscow Institute of Humanities Publ.; 2015: 5-15. (In Russ.).
7. Przhilensky V. I. Artificial intelligence, big data and experimental method. Voprosy filosofii. 2025; 4: 48-59. (In Russ.).
8. Przhilensky V. I. Socio-philosophical and conceptual-theoretical foundations of the study of Russian criminal justice in the context of digital transformation of society and the state. Lex Russica. 2025; 78 (10): 107-116. (In Russ.).
