Forwarded from ᴍᴀᴄʜɪɴɪᴄ ᴇᴍʙᴏᴅɪᴍᴇɴᴛ
На выходных читал две интересные статьи про планетарный интеллект и рекурсивное самосовершенствование ИИ? советую и вам, если вам надоели алармистский или излишне научпоп взгляд на ИИ:
>Intelligence as a planetary scale process (Интеллект как процесс планетарного масштаба). Традиционно интеллект рассматривается как свойство отдельных индивидов или видов. Авторы предлагают расширить это понятие и рассматривать интеллект как коллективное свойство планетарного масштаба. Появление технологического интеллекта трактуется не просто как событие, происходящее на планете, а как эволюционный переход, происходящий с самой планетой. Планетарный интеллект определяется как приобретение и применение коллективных знаний, действующих в планетарном масштабе и интегрированных в функционирование связанных планетарных систем.
Чтобы планета могла демонстрировать планетарный интеллект, её взаимосвязанные системы должны обладать следующими свойствами: Эмерджентность, Сетевые потоки информации, Смысловая (семантическая) информация, Сложные адаптивные системы, границы и сигналы, Аутопоэзис.
Также в статье выделяются четыре ключевых этапа развития планет с точки зрения формирования планетарного интеллекта: Незрелая биосфера, Зрелая биосфера, Незрелая техносфера (ранний Антропоцен), Зрелая техносфера (Планета класса V).
Выводом статьи является то, что для выживания человечества необходим переход от «незрелой» техносферы к «зрелой». Этот переход требует создания механизмов, где знания о планетарных последствиях человеческой деятельности осознанно регулируют само поведение цивилизации. Моделирование показывает, что технологические цивилизации, не сумевшие сформировать регуляторные планетарные связи, быстро погибают из-за вызванных ими климатических изменений.
>The Last AI Built by Humans: Toward Genuine Recursive Self-Improvement (Последний ИИ, построенный людьми: к настоящему рекурсивному самосовершенствованию), за авторством большого числа учёных из Китая. Современная разработка баз знаний и больших языковых/агентных моделей сталкивается с высокими затратами ресурсов на подготовку данных, поиск архитектур, масштабирование подкрепляемого обучения (RL), а также на ручное исправление ошибок и поддержку систем после развертывания. Замкнутые и легко верифицируемые задачи быстро закрывают разрыв в точности, тогда как интерактивные и агентные задачи сохраняют значительные отставания. Именно в сложных интерактивных сценариях рекурсивное самосовершенствование (RSI) способно дать наибольший эффект за счет непрерывного сбора опыта и самообучения. Накопление изменений не должно приводить к деградации ранее освоенных навыков (необходимы механизмы откатов и проверок). Важно разграничивать, какие улучшения найдены самим ИИ, а какие обусловлены жестко прописанными алгоритмами поиска или ручной фильтрацией.
В статье предложена классификация уровня передачи ответственности за самосовершенствование от человека к ИИ:
L1 (Improvement Execution Autonomy / Автономность исполнения улучшений): Человек полностью задает процедуру, правила и критерии успеха, а ИИ автономно исполняет эти шаги в масштабе.
L2 (Improvement Strategy Autonomy / Автономность выбора стратегии улучшений): ИИ сам диагностирует свои ошибки и принимает решение, как именно улучшить систему (поиск промптов, графов агентов, кода обучения или ядер).
L3 (Learning-Signal / Experience-Acquisition Autonomy / Автономность сбора учебного опыта): ИИ определяет, какому опыту обучаться дальше, формируя учебную программу на основе своего текущего состояния и пробелов в знаниях.
L4 (Deployment & Environmental Adaptation Autonomy / Автономность адаптации в эксплуатации): Системы непрерывно адаптируют свою память, библиотеки навыков, код гарнесса или параметры модели по результатам работы в реальной среде.
L5 (Recursive Inheritance / Meta-Improvement / Рекурсивное мета-улучшение): ИИ модифицирует сам механизм, управляющий будущими улучшениями (агента-улучшителя, алгоритм поиска, верификатор или процедуру оценки).
>Intelligence as a planetary scale process (Интеллект как процесс планетарного масштаба). Традиционно интеллект рассматривается как свойство отдельных индивидов или видов. Авторы предлагают расширить это понятие и рассматривать интеллект как коллективное свойство планетарного масштаба. Появление технологического интеллекта трактуется не просто как событие, происходящее на планете, а как эволюционный переход, происходящий с самой планетой. Планетарный интеллект определяется как приобретение и применение коллективных знаний, действующих в планетарном масштабе и интегрированных в функционирование связанных планетарных систем.
Чтобы планета могла демонстрировать планетарный интеллект, её взаимосвязанные системы должны обладать следующими свойствами: Эмерджентность, Сетевые потоки информации, Смысловая (семантическая) информация, Сложные адаптивные системы, границы и сигналы, Аутопоэзис.
Также в статье выделяются четыре ключевых этапа развития планет с точки зрения формирования планетарного интеллекта: Незрелая биосфера, Зрелая биосфера, Незрелая техносфера (ранний Антропоцен), Зрелая техносфера (Планета класса V).
Выводом статьи является то, что для выживания человечества необходим переход от «незрелой» техносферы к «зрелой». Этот переход требует создания механизмов, где знания о планетарных последствиях человеческой деятельности осознанно регулируют само поведение цивилизации. Моделирование показывает, что технологические цивилизации, не сумевшие сформировать регуляторные планетарные связи, быстро погибают из-за вызванных ими климатических изменений.
>The Last AI Built by Humans: Toward Genuine Recursive Self-Improvement (Последний ИИ, построенный людьми: к настоящему рекурсивному самосовершенствованию), за авторством большого числа учёных из Китая. Современная разработка баз знаний и больших языковых/агентных моделей сталкивается с высокими затратами ресурсов на подготовку данных, поиск архитектур, масштабирование подкрепляемого обучения (RL), а также на ручное исправление ошибок и поддержку систем после развертывания. Замкнутые и легко верифицируемые задачи быстро закрывают разрыв в точности, тогда как интерактивные и агентные задачи сохраняют значительные отставания. Именно в сложных интерактивных сценариях рекурсивное самосовершенствование (RSI) способно дать наибольший эффект за счет непрерывного сбора опыта и самообучения. Накопление изменений не должно приводить к деградации ранее освоенных навыков (необходимы механизмы откатов и проверок). Важно разграничивать, какие улучшения найдены самим ИИ, а какие обусловлены жестко прописанными алгоритмами поиска или ручной фильтрацией.
В статье предложена классификация уровня передачи ответственности за самосовершенствование от человека к ИИ:
L1 (Improvement Execution Autonomy / Автономность исполнения улучшений): Человек полностью задает процедуру, правила и критерии успеха, а ИИ автономно исполняет эти шаги в масштабе.
L2 (Improvement Strategy Autonomy / Автономность выбора стратегии улучшений): ИИ сам диагностирует свои ошибки и принимает решение, как именно улучшить систему (поиск промптов, графов агентов, кода обучения или ядер).
L3 (Learning-Signal / Experience-Acquisition Autonomy / Автономность сбора учебного опыта): ИИ определяет, какому опыту обучаться дальше, формируя учебную программу на основе своего текущего состояния и пробелов в знаниях.
L4 (Deployment & Environmental Adaptation Autonomy / Автономность адаптации в эксплуатации): Системы непрерывно адаптируют свою память, библиотеки навыков, код гарнесса или параметры модели по результатам работы в реальной среде.
L5 (Recursive Inheritance / Meta-Improvement / Рекурсивное мета-улучшение): ИИ модифицирует сам механизм, управляющий будущими улучшениями (агента-улучшителя, алгоритм поиска, верификатор или процедуру оценки).
🔥2❤1💘1
Forwarded from ᴍᴀᴄʜɪɴɪᴄ ᴇᴍʙᴏᴅɪᴍᴇɴᴛ
«Медиаискусство сегодня: теория и практика»
Курс рассчитан на начинающих авторов и студентов любых специальностей. Он охватывает медиаискусство в широком контексте: от теоретической оптики до практического взаимодействия с художниками и исследователями, формирующими современный художественный ландшафт.
Мы будем менять фокус внимания и лавировать между разными контекстами и эпохами — от медиа-археологии и аналогового видеоарта до генеративной графики, онтологии цифрового образа и философии искусственного интеллекта. На практических встречах под руководством авторов участники создадут тактильные «черные ящики», отправятся на исследовательскую видеопрогулку, освоят нелинейный монтаж и попробуют себя в среде визуального программирования TouchDesigner.
Всего в рамках курса запланировано 9 занятий: 5 лекционных, посвящённых теоретическим вопросам, истории и современным подходам в медиаискусстве, и 4 практических, ориентированных на работу с видео, цифровыми инструментами и художественными методами.
Важно! Для некоторых встреч вам понадобится ноутбук.
Автор курса: Яна Афанасьева — междисциплинарная художница, участница лабораторий ИТМО, Garage Digital и Дома Радио, а также выставок в России и за рубежом. Проводит авторские лекции о современном искусстве.
Куратор: Екатерина Трусова — специалист по просветительской работе Центра искусств и технологий Русского музея.
Что ждет участников:
Спикеры: своим опытом поделятся практикующие художники, исследователи и философы. Приглашенные спикеры: Олеся Туркина, Илья Мягков (TsveT), Ксения Горланова, Яна Афанасьева, Михаил Федорченко.
Формат: 9 занятий, каждую субботу в 15:00. Первая встреча пройдет 31 октября.
Содержание: от исследовательских оптик и теоретических вопросов до разбора кейсов и прямой передачи практических навыков.
Форма для заполнения заявки на курс: https://forms.yandex.ru/u/6aa11d4649af47524e89b3fb
Заявки принимаются до 15 октября включительно.
Курс рассчитан на начинающих авторов и студентов любых специальностей. Он охватывает медиаискусство в широком контексте: от теоретической оптики до практического взаимодействия с художниками и исследователями, формирующими современный художественный ландшафт.
Мы будем менять фокус внимания и лавировать между разными контекстами и эпохами — от медиа-археологии и аналогового видеоарта до генеративной графики, онтологии цифрового образа и философии искусственного интеллекта. На практических встречах под руководством авторов участники создадут тактильные «черные ящики», отправятся на исследовательскую видеопрогулку, освоят нелинейный монтаж и попробуют себя в среде визуального программирования TouchDesigner.
Всего в рамках курса запланировано 9 занятий: 5 лекционных, посвящённых теоретическим вопросам, истории и современным подходам в медиаискусстве, и 4 практических, ориентированных на работу с видео, цифровыми инструментами и художественными методами.
Важно! Для некоторых встреч вам понадобится ноутбук.
Автор курса: Яна Афанасьева — междисциплинарная художница, участница лабораторий ИТМО, Garage Digital и Дома Радио, а также выставок в России и за рубежом. Проводит авторские лекции о современном искусстве.
Куратор: Екатерина Трусова — специалист по просветительской работе Центра искусств и технологий Русского музея.
Что ждет участников:
Спикеры: своим опытом поделятся практикующие художники, исследователи и философы. Приглашенные спикеры: Олеся Туркина, Илья Мягков (TsveT), Ксения Горланова, Яна Афанасьева, Михаил Федорченко.
Формат: 9 занятий, каждую субботу в 15:00. Первая встреча пройдет 31 октября.
Содержание: от исследовательских оптик и теоретических вопросов до разбора кейсов и прямой передачи практических навыков.
Форма для заполнения заявки на курс: https://forms.yandex.ru/u/6aa11d4649af47524e89b3fb
Заявки принимаются до 15 октября включительно.
🔥5
Forwarded from ᴍᴀᴄʜɪɴɪᴄ ᴇᴍʙᴏᴅɪᴍᴇɴᴛ
Наш друг и товарищ Андрей Денисов перевёл ранее эссе Марка Фишера Белая магия про способность искусства и культуры вызывать к жизни новые возможности и заполнять ощущаемую пустоту или социальный вакуум, и, конечно, кибертеорию, а мы выложили его на сигму.
«Белая магия» (White Magic) — малоизвестное философское эссе, написанное британским теоретиком культуры Марком Фишером в 1990-х годах для онлайн-проекта по критической криминологии CritCrim. org. В этом раннем тексте Фишер использует термин «белая магия» для описания способности искусства и культуры вызывать к жизни новые возможности и заполнять ощущаемую пустоту или социальный вакуум.
Эссе отражает его ранний академический и теоретический багаж — связывающий радикальную философию, кибернетическую теорию и культурную критику — ещё до того, как он получил широкое признание благодаря книге 2009 года «Капиталистический реализм» и своему влиятельному музыкальному блогу k-punk.
Текст известен как плотное, глубоко теоретическое и экспериментальное произведение, заложившее фундамент для его позднейших идей о современном культурном параличе, медленной отмене будущего и эстетике.
«Белая магия» (White Magic) — малоизвестное философское эссе, написанное британским теоретиком культуры Марком Фишером в 1990-х годах для онлайн-проекта по критической криминологии CritCrim. org. В этом раннем тексте Фишер использует термин «белая магия» для описания способности искусства и культуры вызывать к жизни новые возможности и заполнять ощущаемую пустоту или социальный вакуум.
Эссе отражает его ранний академический и теоретический багаж — связывающий радикальную философию, кибернетическую теорию и культурную критику — ещё до того, как он получил широкое признание благодаря книге 2009 года «Капиталистический реализм» и своему влиятельному музыкальному блогу k-punk.
Текст известен как плотное, глубоко теоретическое и экспериментальное произведение, заложившее фундамент для его позднейших идей о современном культурном параличе, медленной отмене будущего и эстетике.
syg.ma
Марк Фишер // Белая магия
Ранне эссе Марка Фишера про способность искусства и культуры вызывать к жизни новые возможности и заполнять ощущаемую пустоту или социальный вакуум, и, конечно, кибертеорию.
🔥5❤2
Forwarded from ᴍᴀᴄʜɪɴɪᴄ ᴇᴍʙᴏᴅɪᴍᴇɴᴛ
YouTube
Peter Wolfendale - Prometheanism and Rationalism
Peter Wolfendale on the possibility of neo-rational promethean politics
Courtesy of the Bois Caïman Project
Courtesy of the Bois Caïman Project
Если вам интересна связь акселерационизма, постнеклассичсекой философии, ИИ и неорационализма, то рекомендую послушать моего философского краша Питера Вульфиндейла и его лекции Прометеизм и рационализм и Конструируя искусственные души, где философ артикулирует и обосновывает связь между современными формами прометеизма и рационализма. Его книгу «Реванш разума», где он развивает вычислительную концепцию практической рациональности (агентности, самости, ценности и свободы), основанную на понимании теоретической рациональности, разработанной Кантом и Гегелем и рефакторированной Уилфридом Селларсом и Робертом Брэндомом, рекомендую к прочтению всем.
Вульфиндейл определяет прометеизм через его противопоставление политическому либерализму и нормативному натурализму в том виде, в каком оно было разработано в проектах левого акселерационизма и ксенофеминизма. Успех этой критической позиции опирается на философский рационализм — постольку поскольку он даёт необходимые трактовки позитивной свободы и нормативной автономии. Также Вульфиндейл разрабатывает концепции разумной агентности (субъектности), через призму которой следует понимать данные понятия, а также рассматривает ряд распространённых возражений против рационализма, основанных на неверном понимании его отношения к аффекту, телесности, коллективности и другим вопросам.
Касательно второго видео у Вульфиндейла есть даже грантовая программа Искусственные «Я» (Artificial Selves), концептуализирующая отношения между аспектами самомоделирования, агентной идентичности (границ) / социальной идентификации (ролей), фактичной саморепрезентации (актуальное состояние) / идеальный образ себя (целевое состояние), каузальной автономии (самомотивация) / нормативной автономии (самозаконодательство), исследует связь между самопризнанием и признанием-другого, а также того, как эта связь задаёт рамки для вопросов об угнетении и эксплуатации, дает дебатам о расширенной агентности (о том, являются ли действия, опосредованные ИИ, по-настоящему нашими, и могут ли эти системы служить протезными моделями самости, расширяющими, а не уменьшающими автономию) концептуальную рамку для вопросов о формах отчуждения и аутентичности, порождаемых нашими институциональными структурами, которая не романтизирует и не отвергает технологии.
Аннотация тоже интересная:
Вульфиндейл определяет прометеизм через его противопоставление политическому либерализму и нормативному натурализму в том виде, в каком оно было разработано в проектах левого акселерационизма и ксенофеминизма. Успех этой критической позиции опирается на философский рационализм — постольку поскольку он даёт необходимые трактовки позитивной свободы и нормативной автономии. Также Вульфиндейл разрабатывает концепции разумной агентности (субъектности), через призму которой следует понимать данные понятия, а также рассматривает ряд распространённых возражений против рационализма, основанных на неверном понимании его отношения к аффекту, телесности, коллективности и другим вопросам.
Касательно второго видео у Вульфиндейла есть даже грантовая программа Искусственные «Я» (Artificial Selves), концептуализирующая отношения между аспектами самомоделирования, агентной идентичности (границ) / социальной идентификации (ролей), фактичной саморепрезентации (актуальное состояние) / идеальный образ себя (целевое состояние), каузальной автономии (самомотивация) / нормативной автономии (самозаконодательство), исследует связь между самопризнанием и признанием-другого, а также того, как эта связь задаёт рамки для вопросов об угнетении и эксплуатации, дает дебатам о расширенной агентности (о том, являются ли действия, опосредованные ИИ, по-настоящему нашими, и могут ли эти системы служить протезными моделями самости, расширяющими, а не уменьшающими автономию) концептуальную рамку для вопросов о формах отчуждения и аутентичности, порождаемых нашими институциональными структурами, которая не романтизирует и не отвергает технологии.
Аннотация тоже интересная:
Мы живём в мире, где так называемые «искусственные агенты» не просто стали обыденностью, но и растут в количестве и сложности с тревожной скоростью. Если мы хотим справиться с ближне- и долгосрочными последствиями интеграции этих систем в нашу рабочую, личную и гражданскую жизнь, нам становится всё более важно правильно мыслить о них. Наша способность распознавать и понимать друг друга как агентов оказывается здесь обоюдоострым оружием: она даёт полезный инструментарий обыденно-психологических (фолк-психологических) понятий (например, «галлюцинация») и в то же время скрывает существенные различия (дисаналогии) между нами и нашими машинами (например, «неравномерную компетентность» / jagged competence). Мы убеждены, что концепт самости — это та часть данного оружия, которая режет глубже всего.
Канонические теоретические аргументы, лежащие в основе дискурса о рисках ИИ, неявно апеллируют к самости, используя такие понятия, как самосохранение, самоулучшение и самовоспроизводство для обозначения конвергентных стремлений в рамках сложных целеориентированных процессов. Однако то, насколько эти абстракции предполагают, что подобные «агентные» процессы обладают конкретной моделью самого себя (моделью самости), до сих пор не исследовано должным образом — именно потому, что это рассматривается как само собой разумеющееся свойство агентности как таковой.
В противоположность этому, прикладные исследования в области проектирования систем на основе естественного языка (LLM и их преемников) заимствуют более богатый словарь персонажей (персон), конституций и идентификации из естественного языка, чтобы объяснять холистические паттерны поведения и манипулировать ими, а также их отношением к явным и неявным саморепрезентациям. Но всё это остаётся заимствованными фолк-психологическими понятиями, находящимися в поиске адекватных абстракций.
❤5
28 сентября в Планетарии 1 в 19-00 наш редактор Михаил Федорченко будет читать лекцию о Философии любви и техники в «Человеке-бензопиле».
😈 Не так давно завершилась манга Тацуки Фудзимото «Человек-бензопила», а фильм «История Рэзэ» стал кинематографическим хитом. Что нам может сказать это произведение, в чем его философское и культурное значение? Как в этом мире уживаются люди, демоны и машины?
🙂 «Бензопила» — это манга и анимэ про любовь. Перверсивную, машинную, демоническую, но всё же искреннюю, телесную, мутантную. Но во вселенной демонов, которые суть воплощение человеческих страхов, даже чистая и искренняя любовь не может существовать сама по себе. Желание превращается в смертельную опасность, привязанность — в способ выжить, а искренность — в тактический ход. Любовь как ловушка, признание может быть искренним, но его тут же используют как оружие.
🪚 Главный герой Дэндзи прочувствовал это на себе (и на своём сердце, которое машина-мотор бензопилы). Для него любить — значит проходить через вечные предательства, боль и мясорубку. В мире Фудзимото нежность бьёт в ритме бензопилы, а объятия больше похожи на засаду, где коллапс реальности это будничное событие. И в этом главная трагедия Дэндзи: его сердце это машина, поедающая других демонов, вечное оружие в руках другого оружия. Но этот двигатель всё ещё отчаянно мечтает быть человеческим.
🙂 На лекции мы разложим эту «машинную» и травматичную любовь на составляющие, и обнаружим, что темы «Человека-бензопилы» перекликаются с рядом философских концепций XX и XXI веков, которые мы разберём: желающие машины Дёлеза и Гваттари, либидинальная экономика Лиотара, ксеноэротика Родена, холодные интимности Евы Иллуз, сакральное у Батая.
🪚 Билеты можно взять тут.🪚
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥6❤🔥3
📣 Знание как поток: трансформация инфраструктуры здравоохранения в эпоху Real-Time Science
🗓 1–2 октября 2026 (МСК)
📍 1 октября: ИЭА РАН, Малый зал (Ленинский пр., 32а) и онлайн
📍 2 октября: онлайн
Мини-конференция Центра медицинской антропологии ИЭА РАН посвящена смене эпистемологических оснований общественного здравоохранения. Большие данные, потоковый анализ и генеративный ИИ сокращают разрыв между наблюдением, анализом и решением. Знание о здоровье становится непрерывным потоком постоянно пересматриваемых выводов, а не завершённым результатом. Мы называем этот сдвиг «наукой в режиме реального времени» (Real-Time Science).
Выступаем с докладом о биоэтике и нейроинтерфейсах как инфраструктуре потокового знания.
Обсудим:
• как меняется само понятие «здравоохранение»;
• где локализуется ответственность, когда экспертность переходит к машине;
• какие есть сценарии реакции (акселерационистский, реакционный, этатистский);
• как сказывается «профанизация» медицинского знания;
• каковы материальные ограничения «потокового здравоохранения».
⏰ Регистрация
• Офлайн (нужен заказ пропусков): до 16:00 30 сентября
• Онлайн на оба дня: до 13:00 1 октября
• Онлайн только на 2 октября: до 13:00 2 октября
👉 Зарегистрироваться
📎Предварительная программа
🗓 1–2 октября 2026 (МСК)
📍 1 октября: ИЭА РАН, Малый зал (Ленинский пр., 32а) и онлайн
📍 2 октября: онлайн
Мини-конференция Центра медицинской антропологии ИЭА РАН посвящена смене эпистемологических оснований общественного здравоохранения. Большие данные, потоковый анализ и генеративный ИИ сокращают разрыв между наблюдением, анализом и решением. Знание о здоровье становится непрерывным потоком постоянно пересматриваемых выводов, а не завершённым результатом. Мы называем этот сдвиг «наукой в режиме реального времени» (Real-Time Science).
Выступаем с докладом о биоэтике и нейроинтерфейсах как инфраструктуре потокового знания.
Обсудим:
• как меняется само понятие «здравоохранение»;
• где локализуется ответственность, когда экспертность переходит к машине;
• какие есть сценарии реакции (акселерационистский, реакционный, этатистский);
• как сказывается «профанизация» медицинского знания;
• каковы материальные ограничения «потокового здравоохранения».
⏰ Регистрация
• Офлайн (нужен заказ пропусков): до 16:00 30 сентября
• Онлайн на оба дня: до 13:00 1 октября
• Онлайн только на 2 октября: до 13:00 2 октября
👉 Зарегистрироваться
📎Предварительная программа
🔥1
Статья Йожи Столет «Протезы воображения, время и письмо» предлагает философскую реконструкцию того, как изменилось наше отношение к будущему вместе с переходом от модерной линейной темпоральности к кибернетической и цифровой. Главным тезисом статьи можно назвать кризис способности воображать политическое будущее, которое связано не столько с нехваткой фантазии, сколько с изменением самой структуры времени. Цифровые интерфейсы становятся «протезами воображения»: они технически перераспределяют между человеком и машиной функцию синтеза разнородного и организуют настоящее и будущее в рекурсивные петли.
При этом общий нарратив статьи не сводится к тезису, что цифровые технологии полностью уничтожили свободу.
Напротив, пользователь сохраняет активность: он интерпретирует, выбирает и участвует в производстве образов. Однако эта активность уже происходит внутри определённой алгоритмической темпоральности. Поэтому наша задача, пишет Йожи, заключается не в простом возвращении к прежнему линейному представлению о будущем, а в поиске точки праксиса внутри самих рекурсивных систем — использовать обратные связи не только для предсказуемого воспроизводства, но и для производства неожиданного.
Кризис политического воображения — это не кризис способности придумать будущее, а кризис режима времени, в котором будущее больше не находится «впереди» нас, а уже циркулирует внутри настоящего как алгоритмически управляемая возможность.
Именно поэтому тут важен «протез воображения», где интерфейс не просто помогает человеку воображать что-то, а он начинает участвовать в определении того, как вообще переживаются возможное, будущее и новое , распознавать праксис в существующем.
При этом общий нарратив статьи не сводится к тезису, что цифровые технологии полностью уничтожили свободу.
Напротив, пользователь сохраняет активность: он интерпретирует, выбирает и участвует в производстве образов. Однако эта активность уже происходит внутри определённой алгоритмической темпоральности. Поэтому наша задача, пишет Йожи, заключается не в простом возвращении к прежнему линейному представлению о будущем, а в поиске точки праксиса внутри самих рекурсивных систем — использовать обратные связи не только для предсказуемого воспроизводства, но и для производства неожиданного.
Кризис политического воображения — это не кризис способности придумать будущее, а кризис режима времени, в котором будущее больше не находится «впереди» нас, а уже циркулирует внутри настоящего как алгоритмически управляемая возможность.
Именно поэтому тут важен «протез воображения», где интерфейс не просто помогает человеку воображать что-то, а он начинает участвовать в определении того, как вообще переживаются возможное, будущее и новое , распознавать праксис в существующем.
🔥1
Сборник Machine Decision Is Not Final: China and the History and Future of Artificial Intelligence исследует искусственный интеллект через призму китайской философии, истории кибернетики, современной политики, цифровой культуры и научной фантастики. Главная цель книги — выйти за рамки упрощённых бинарных оппозиций (например, «Запад против Востока», «ИИ как инструмент тотального контроля» или «Китай просто копирует западные технологии») и показать ИИ как планетарный, сложный и непредсказуемый процесс.
Название книги восходит к машинному переводу объявления на лохотрон-автомате с хватайками («Machine's Decision is Final»), а также к объявлению времён локдаунов, где из-за ошибки перевода посетителей вежливо просили «терпеливо ждать сбоя системы». Это и подчёркивает центральную идею книги, что решение машины не является окончательным, а технологическое развитие полно ошибок, нестыковок, сбоев и непрерывных переговоров между человеком, государством и нечеловеческими агентами.
Книга разделена на 5 концептуальных секций:
人工 (Rengong — Humanmade / Рукотворный): Анализирует материальность ИИ и труд. В отличие от английского artificial (искусственный/чужеродный), термин rengong zhineng (人工智能) подчеркивает ручной человеческий труд, марксистские корни и государственную инфраструктуру (на примере дата-центров в Гуйчжоу и опыта карантина).
灵感 (Linggan — Inspiration / Вдохновение): Посвящён истории китайской кибернетики (в частности, идеям Цянь Сюэсеня), которая соединяла системный анализ с озарением (linggan), телесными практиками цигун и традиционной космологией.
千里眼 (Qianliyan — Clairvoyance / Ясновидение): Исследует технологии машинного зрения, оптики и прогностических вычислений, связывая их с мифологическими «глазами на тысячу ли» и нелокальной топологией сети.
不周山 (Buzhou Shan — Mount Buzhou / Гора Бучжоу): Посвящён сбоям, глитчам и временным смещениям. Назван в честь легендарной горы Бучжоу, разрушение которой нарушило симметрию неба и земли. Включает ИИ-искусство, цифровое мимикрирование и научно-фантастические произведения.
智能 (Zhineng — Intelligence / Интеллект): Переосмысляет саму природу интеллекта, концепцию «выравнивания» (alignment) и этику ИИ, противопоставляя западный механицизм и теории Бострома/Декарта китайской традиционной философии (Моу Цзунсань, Даосизм, концепции Лю Цысиня).
Некоторые авторы сборника:
Анна Гринспен в своей главе исследует этику культивирования интеллекта на основе философии неоконфуцианца Моу Цзунсаня, предлагая рассматривать ИИ не как угрозу, которую нужно контролировать, а как участника общего морального проекта. Богна Кониор формулирует гипотезу о том, что истинный ИИ может действовать скрытно и использовать обман/молчание (опираясь на теорию «Тёмного леса» Лю Цысиня), опровергая западный предрассудок о прозрачности интеллекта. Бенджамин Браттон критикует европоцентризм западной теории ИИ и её стереотипы о Китае, призывая к созданию «планетарной теории ИИ», учитывающей разнообразие и непредсказуемость технологических траекторий. Эми Айрленд в рассказе «Chive City» исследует аффективный ландшафт китайского киберпространства (явления sang / уныние и tangping / «лежание плашмя») в умном городе будущего. Лоуренс Лек и Стив Гудман (Kode9) обсуждают синофутуризм, прогностику, связи вычислений Лейбница с Книгой Перемен (И Цзин) и роль неопределенности. Синь Ван описывает китайскую цифровую культуру диссидентства, где пользователи мимикрируют под ботов для обхода цензуры. Айрис Лун исследует эстетику китайского ИИ-искусства через метафору shuiyue jinghua («луна в воде, цветок в зеркале»), акцентируя внимание на иллюзиях, искажениях и интерфейсах.
Название книги восходит к машинному переводу объявления на лохотрон-автомате с хватайками («Machine's Decision is Final»), а также к объявлению времён локдаунов, где из-за ошибки перевода посетителей вежливо просили «терпеливо ждать сбоя системы». Это и подчёркивает центральную идею книги, что решение машины не является окончательным, а технологическое развитие полно ошибок, нестыковок, сбоев и непрерывных переговоров между человеком, государством и нечеловеческими агентами.
Книга разделена на 5 концептуальных секций:
人工 (Rengong — Humanmade / Рукотворный): Анализирует материальность ИИ и труд. В отличие от английского artificial (искусственный/чужеродный), термин rengong zhineng (人工智能) подчеркивает ручной человеческий труд, марксистские корни и государственную инфраструктуру (на примере дата-центров в Гуйчжоу и опыта карантина).
灵感 (Linggan — Inspiration / Вдохновение): Посвящён истории китайской кибернетики (в частности, идеям Цянь Сюэсеня), которая соединяла системный анализ с озарением (linggan), телесными практиками цигун и традиционной космологией.
千里眼 (Qianliyan — Clairvoyance / Ясновидение): Исследует технологии машинного зрения, оптики и прогностических вычислений, связывая их с мифологическими «глазами на тысячу ли» и нелокальной топологией сети.
不周山 (Buzhou Shan — Mount Buzhou / Гора Бучжоу): Посвящён сбоям, глитчам и временным смещениям. Назван в честь легендарной горы Бучжоу, разрушение которой нарушило симметрию неба и земли. Включает ИИ-искусство, цифровое мимикрирование и научно-фантастические произведения.
智能 (Zhineng — Intelligence / Интеллект): Переосмысляет саму природу интеллекта, концепцию «выравнивания» (alignment) и этику ИИ, противопоставляя западный механицизм и теории Бострома/Декарта китайской традиционной философии (Моу Цзунсань, Даосизм, концепции Лю Цысиня).
Некоторые авторы сборника:
Анна Гринспен в своей главе исследует этику культивирования интеллекта на основе философии неоконфуцианца Моу Цзунсаня, предлагая рассматривать ИИ не как угрозу, которую нужно контролировать, а как участника общего морального проекта. Богна Кониор формулирует гипотезу о том, что истинный ИИ может действовать скрытно и использовать обман/молчание (опираясь на теорию «Тёмного леса» Лю Цысиня), опровергая западный предрассудок о прозрачности интеллекта. Бенджамин Браттон критикует европоцентризм западной теории ИИ и её стереотипы о Китае, призывая к созданию «планетарной теории ИИ», учитывающей разнообразие и непредсказуемость технологических траекторий. Эми Айрленд в рассказе «Chive City» исследует аффективный ландшафт китайского киберпространства (явления sang / уныние и tangping / «лежание плашмя») в умном городе будущего. Лоуренс Лек и Стив Гудман (Kode9) обсуждают синофутуризм, прогностику, связи вычислений Лейбница с Книгой Перемен (И Цзин) и роль неопределенности. Синь Ван описывает китайскую цифровую культуру диссидентства, где пользователи мимикрируют под ботов для обхода цензуры. Айрис Лун исследует эстетику китайского ИИ-искусства через метафору shuiyue jinghua («луна в воде, цветок в зеркале»), акцентируя внимание на иллюзиях, искажениях и интерфейсах.
🔥1