Для нас истин много подчас, а для компьютера то. ч

ДЛЯ НАС ИСТИН МНОГО ПОДЧАС,А ДЛЯ КОМПЬЮТЕРА ТО .ЧТО НЕ ПРОТИВОРЕЧИТ ИСХОДНЫМ ДАННЫМ СЕЙ ЖЕ ЧАС.


Суть противопоставления
Фраза

«Для нас истин много подчас, а для компьютера — то, что не противоречит исходным данным сей же час»

подчёркивает принципиальное различие между человеческим и машинным пониманием истины:

Человек способен оперировать множественными, иногда противоречивыми истинами (контекстуальными, вероятностными, ценностными).

Компьютер признаёт истинным только то, что логически следует из заданных аксиом без внутренних противоречий.

Как человек воспринимает истину
Человеческое познание опирается на:

Контекст и опыт
Истина зависит от ситуации: «ложь во спасение» может считаться морально допустимой.

Вероятностное мышление
Мы принимаем гипотезы как «достаточно истинные» при высокой вероятности (P;0,95), даже если нет абсолютного доказательства.

Ценности и этику
Некоторые утверждения признаются истинными не по логике, а по моральным критериям («все люди равны» — нормативная истина).

Метафоры и аналогии
Понимание через образные сравнения, которые формально нестроги, но интуитивно ясны.

Динамичность
Человек меняет убеждения при появлении новых данных или аргументов.

Пример: в споре о политике два человека могут считать свои позиции истинными, опираясь на разные системы ценностей.

Как компьютер определяет истину
Для машины истина — это формальная непротиворечивость. Критерии:

Логическая выводимость
Утверждение истинно, если следует из аксиом по правилам вывода:

A
1
;
 ,A
2
;
 ,…,A
n
;
 ;B

Отсутствие противоречий
Если B и ¬B одновременно выводимы — система считается некорректной.

Детерминированность
При одинаковых входных данных результат всегда идентичен.

Отсутствие субъективности
Машина не учитывает «контекст» вне формальных правил.

Примеры:

В базе данных запись принята, если не нарушает ограничения (NOT NULL, UNIQUE).

В доказательстве теорем (Coq, Isabelle) утверждение истинно, только если выведено из аксиом.

Нейросеть классифицирует объект, опираясь на паттерны из обучающей выборки, но не «понимает» их смысл.

Почему возникает расхождение
Разные уровни абстракции
Человек обобщает на основе опыта; компьютер работает с конкретными символами.

Неполнота формальных систем
Согласно теореме Гёделя, в любой достаточно сложной системе есть истинные, но недоказуемые утверждения. Машина их проигнорирует.

Эмоции и интуиция
Люди принимают решения на основе чувств, которые не формализуемы.

Эмерджентные свойства
Смысл текста или искусства возникает из целого, а не из отдельных символов — машины это плохо улавливают.

Практические последствия
Плюсы машинного подхода:

точность в чётко определённых задачах (математика, инженерия);

отсутствие предвзятости в рамках заданных правил;

масштабируемость (обработка больших данных).

Минусы:

неспособность к творчеству и интуитивным прорывам;

уязвимость к «отравленным» данным (если аксиомы ошибочны — вывод ложен);

трудности с интерпретацией неоднозначных ситуаций.

Плюсы человеческого подхода:

гибкость в условиях неопределённости;

способность к синтезу разнородной информации;

учёт этических и социальных аспектов.

Минусы:

когнитивные искажения (предвзятость, ошибки памяти);

субъективность;

низкая скорость обработки формальных данных.

Где это проявляется
Искусственный интеллект

Нейросети выдают ответы, «непротиворечивые» обучающим данным, но могут генерировать ложные факты (галлюцинации).

Право и этика

Судья учитывает мотивы и обстоятельства (множество истин); алгоритм применяет закон формально.

Наука

Учёный выдвигает гипотезы, выходящие за рамки известных данных; компьютер проверяет их строгость.

Искусство и язык

Метафора «время течёт» осмысленна для человека, но бессмысленна для машины без специальной семантической модели.

Вывод
Противопоставление отражает два способа познания:

Человеческий — контекстуальный, вероятностный, ценностно нагруженный.

Машинный — формальный, детерминированный, основанный на непротиворечивости.

Это не значит, что один «лучше» другого: они дополняют друг друга. Современные технологии (например, гибридные системы ИИ) стремятся объединить:

машинную точность в обработке данных;

человеческую способность к осмыслению и творчеству.

Ключевой вызов XXI века — научиться синхронизировать эти два типа истин, чтобы технологии служили человеку, а не подменяли его мышление.

Если хотите углубиться в какой;то аспект (примеры из конкретных областей, методы формализации человеческого знания, ограничения ИИ), уточните — дополню разбор!

Евгений Павлович Варфоломеев: управление страницей / Проза.ру
Евгений Павлович Варфоломеев: управление страницей / Проза.ру