Чем заменить язык? К эпистемически-центричной моделе-ориентированности в инженерии знания

В AGI (сильный искин) есть направление эмерджентных систем, где знание агента — «воплощённое» (embodied) состояние. Не навязанное в виде ограничений, а выученное через практику в среде, в том числе коммуникативную. «The epistemology of emergent systems is the subjective outcome of a history of shared consensual experiences among phylogentically compatible agents.» (Vernon 2007) «Правила» или «законы» — это эмерджентные характеристики, то бишь целесообразные генерализации этих состояний. Я не оптимист в плане создания AGI, но оттуда в разные стороны расползаются важные технологии, и их нужно использовать.

То бишь, более сильный эпистемологический тезис в том, что нужно от языкоцентричного тексто-ориентированного подхода (language-centric text-based) двигать в сторону NNN-центричного моделе-ориентированного (model-based). Это в целом доходит до людей не только в моделе-ориентированной системной инженерии (MBSE). Но вот что стоит за NNN в контексте более многомерных, чем 4D, доменов — это ключевой вопрос. Чем заменить язык?

В механической инженерии в качестве NNN поставили физические 4D-модели, и получили себе счастье на 200 лет вперёд. В «гуманитарных» областях тут обычно пытаются заменять на логические формализмы (их тьма тьмущая) или статистические ансамбли. Но это мёртвому припарки — и то и другое берётся из языка или обладает ограничениями языка. Время этих подходов закончилось.

Сильный эпистемологический подход: прыгать из языка в прагматически определяемую *эпистему*. И развивать вычислительную эпистемологию с опорой на эпистемологическую теорию внимания, вместо вычислительных семантик, опирающихся на теории языка. Так как в случае юриспруденции мы имеем дело со средами высокого разнообразия и связности, вычислительное обеспечение для таких архитектур также должно хорошо масштабироваться. Факт-ориентированные онтологичные системы для такого масштабирования плохо подходят, а нейросетевые, хоть и лучше масштабируются горизонтально, требуют специальных эпистемических архитектур, чтобы расти вверх по лестнице генерализации. А их пока нет.

Развивать эпистемически-центричную моделе-ориентированность в лабиринтах DOOM, где упражняются сегодняшние AGI-прототипы, не получится. Эпистемически — это cлишком бедная среда. А вот лабиринты законодательных актов и контрактных обязательств — это в самый раз. Результативный intelligenсe всё равно не будет general, будет specific, и поэтому более полезен.