Как учат машины, способные учиться

Настоящий специальный выпуск посвящен исследованию глубинного взаимовлияния машинного обучения, языка и педагогики, ставя под вопрос фундаментальную роль искусственного интеллекта в образовательной и лингвистической координации. Опираясь на уходящую корнями в прошлое идею создания комбинаторных устройств — перекликающуюся с трудами таких исторических фигур, как Рамон Луллий и Хорхе Луис Борхес, — данное собрание трудов исследует, могут ли язык и мышление быть автоматизированы в отрыве от смысловых значений и референции. По мере повсеместного распространения генеративного ИИ мы сталкиваемся с реальностью, в которой машины обучают людей, создают академические тексты и симулируют понимание. Настоящий выпуск объединяет философов техники, лингвистов и теоретиков образования для анализа смены этой научной парадимы. В поле зрения авторов попадают исторические генеалогии автоматизации образования, когнитивный потенциал интерфейсов взаимодействия человека и ИИ, эмпирические исследования грамотности в сфере ИИ и интеллектуального коучинга, а также критический анализ систем обнаружения контента ИИ и способности машин к истинному «мышлению». Более того, отдельный подраздел посвящен осмыслению эссе Борхеса 1937 года «Мыслящая машина Рамона Луллия», где данный исторический ракурс используется для критического разбора современных генеративных моделей. В совокупности представленные статьи раскрывают все более рекурсивный характер взаимосвязи между машинным обучением и обучением человека. Это выносит вопросы эпистемической субъектности, профильной дисциплинарной экспертизы, семантического суждения и оценочной компетенции в центр дискуссий о том, что значит учиться в эпоху генеративного ИИ. Настоящий выпуск систематизирует эти разнородные вклады, намечая вектор осмысления перспектив и угроз, связанных с автоматизацией слова.