ИСТИНА

Современные исследования науки имеют дело с эмпирическим многообразием различных научных практик, которые включают в себя не только пропозициональные формы представления знания и данных. В этой связи усложняются и умножаются способы описания и исследования самой науки, что закономерным образом влечет за собой и переосмысление эпистемических (метанаучных) понятий, описывающих науку (таких, как, например, объективность). Появление новых способов анализа и обработки изображений в цифровую эпоху, связанных с разработкой новых способов управления данными на основе машинного обучения, компьютерного зрения и новых способов визуализации, по всей видимости, существенным образом изменяет и подход к тому, как практикуется научная объективность в современной науке. Сейчас, когда мы видим, на что способны нейросети, конечно, встают вопросы об объективности и достоверности: где проходят границы и пределы доверия нейросетям? В чем они могут быть нам полезны? Не заменят ли алгоритмы и нейросети научную самость? Эпистемические вызовы, с которыми придется столкнуться научной объективности в связи с изменением практик и совершенствованием технологий, как представляется, лежат преимущественно в области нескольких основных направлений, по которым сейчас идет развитие междисциплинарной и конвергентной науки. Доклад подготовлен в рамках деятельности Междисциплинарной научно-образовательной школы МГУ имени М.В.Ломоносова "Сохранение мирового культурно-исторического наследия".