Между детерминизмом и случайностью: от машины Луллия к генеративным моделям ИИ

В статье рассматривается эпистемологическое напряжение между детерминизмом и случайностью в проектах формализации мышления — от Ars Magna Раймунда Луллия (1305) до современных генеративных трансформеров. Борхесовская критика Луллия (1937) вскрыла фундаментальный тупик замкнутых комбинаторных систем: лишённые контекстуальной чувствительности, они продуцируют синтаксический шум вместо истины. Однако Борхес предложил альтернативу — использовать такие машины как генераторы случайных комбинаций, подлежащих человеческой селекции. Этот сдвиг находит неожиданное подтверждение в архитектуре трансформеров: замена дискретных символов непрерывными семантическими эмбеддингами и динамическими механизмами внимания позволяет преодолеть луллианскую линейную слепоту. Однако в детерминированном режиме (низкая температура) трансформеры лишь воспроизводят языковые клише, демонстрируя нейронную дегенерацию текста. Подлинная новизна возникает только через стохастическое сэмплирование — температурную девиацию в «длинный хвост» распределения вероятностей, актуализирующую латентные семантические проекции (как в борхесовском «красном тигре»). Опираясь на новейшие эмпирические исследования, статья демонстрирует фундаментальный компромисс между выравниванием (RLHF) и стохастической креативностью. В качестве альтернативы предлагается калиброванная неопределённость, позволяющая моделям признавать границы собственного знания. Трансформер, легитимизирующий свою стохастическую природу, тем самым приближается к борхесовскому идеалу поэтической машины — инструмента, который не доказывает, но предлагает; не замыкает истину, но открывает пространство для игры