Теории истины

Вопрос «Что есть истина?» — один из самых старых и сложных в философии. Единого ответа не существует, поэтому философы разработали несколько основных теорий, каждая из которых предлагает свой критерий для определения того, что считать истинным.

Вот разбор основных концепций, от классики до современности.

1. Корреспондентская теория (Классическая)

Это самая интуитивно понятная теория, восходящая к Аристотелю.

Суть: Истина — это соответствие мысли (или высказывания) действительности.
Пример: Фраза «На улице идет дождь» истинна только в том случае, если вы выглядываете в окно и там действительно падает вода с неба.
Критерий: Наличие подтверждающего факта в реальном мире.

Проблема теории: Мы не можем воспринимать реальность напрямую, минуя наши органы чувств. Мы сравниваем не «мысль» с «реальностью», а «нашу мысль» с «нашим восприятием реальности».

2. Когерентная теория

Эта теория популярна в математике и логике.

Суть: Истина — это согласованность знания внутри определенной системы. Высказывание истинно, если оно не противоречит другим утверждениям, уже принятым в этой системе.
Пример: В геометрии Евклида сумма углов треугольника равна 180°. Это истина не потому, что мы измерили все треугольники в мире, а потому, что это логически вытекает из аксиом системы.
Критерий: Логическая непротиворечивость.

Проблема теории: Можно создать идеально логичную и непротиворечивую сказку (например, мир «Властелина колец»), которая при этом не будет иметь отношения к реальности.

3. Прагматическая теория

Развита американскими философами (Уильям Джеймс, Джон Дьюи).

Суть: Истина — это то, что работает. Истинность суждения проверяется его практической полезностью и эффективностью для достижения целей.
Пример: Если вера в то, что лекарство поможет, реально ускоряет выздоровление (эффект плацебо), то для прагматика это утверждение обладает истинностью в данном контексте. Или: карта истинна, если она позволяет успешно добраться до пункта назначения.
Критерий: Практическая польза и успешность действия.

Проблема теории: Полезная ложь (например, пропаганда, которая сплотила народ) по этой логике может считаться истиной, что этически спорно.

4. Конвенциональная теория

Часто применяется в науке.

Суть: Истина — это результат соглашения (конвенции) между компетентными людьми (например, учеными).
Пример: Утверждение «Плутон — это карликовая планета» стало истинным не потому, что Плутон изменился, а потому что астрономы договорились изменить определение планеты.
Критерий: Всеобщее согласие большинства.

5. Семантическая теория (Тарского)

Попытка решить парадоксы языка (например, «Я сейчас лгу»).

Суть: Альфред Тарский предложил разделять язык, на котором мы говорим (объектный язык), и язык, на котором мы обсуждаем этот язык (метаязык).
Формула: Высказывание $X$ истинно тогда и только тогда, когда $p$.
- Пример: Предложение «Снег белый» (в кавычках, как объект языка) истинно тогда и только тогда, когда снег белый (реальный факт).
Цель: Устранить путаницу между смыслом слов и фактами.

Краткое сравнение подходов

Для наглядности представьте, что у вас есть карта города:

Корреспондент: Карта истинна, если она точно повторяет изгибы реальных улиц.
Когерентист: Карта истинна, если в ней нет ошибок печати и дороги не обрываются в никуда (она логична).
Прагматик: Карта истинна, если с её помощью вы смогли найти нужный магазин, даже если масштаб немного нарушен.
Конвенционалист: Карта истинна, потому что Картографическое общество утвердило её как официальную.

Какой теорией пользуются ИИ

Это глубокий вопрос, который раскрывает саму суть того, как работают нейросети.

Если переводить технические принципы работы больших языковых моделей (LLM) на язык философии, то они не используют «корреспондентскую теорию» (сверку с реальностью), так как у них нет глаз, ушей и доступа к физическому миру в момент генерации текста (если не считать использование поисковика).

Языковые модели опираются на причудливую смесь Когерентной, Конвенциональной и Прагматической теорий.

Вот как это работает по слоям:

1. Когерентная теория — это фундамент (Базовая модель)

На уровне своей архитектуры LLM — это «машина предсказания следующего слова».

Как это работает: Модель генерирует текст слово за словом (токен за токеном). Главная задача модели — чтобы следующее слово логично вытекало из предыдущих. Текст должен быть связным, грамматически верным и стилистически единым.
Результат: Модель может сгенерировать абсолютно гладкий, логичный и убедительный текст, который является полной выдумкой. Это называется «галлюцинация».
Философский вывод: Для «голой» модели истина — это правдоподобие. Если звучит складно и логично (когерентно) — значит, это «истина».

2. Конвенциональная теория — это знания (Датасет)

Модели обучаются на огромных массивах текста из интернета (Википедия, книги, статьи, форумы).

Как это работает: Если в 99% текстов в обучающей выборке написано, что «Париж — столица Франции», модель запоминает эту связь как самую вероятную. Она не проверяла это на карте, она просто воспроизводит консенсус (договоренность), существующий в текстах людей.
Результат: Если в обучающих данных было много заблуждений (например, средневековые тексты о том, что Земля плоская), модель могла бы считать это истиной, если бы её не переучивали.
Философский вывод: Истина для модели — это среднестатистическое мнение, зафиксированное в тексте.

3. Прагматическая теория — это настройка (RLHF)

После базового обучения модель проходит этап «Обучения с подкреплением на основе отзывов людей» (RLHF). Это тот этап, когда модель учат быть не просто «болталкой», а полезным помощником.

Как это работает: Человек-тренер спрашивает модель о чем-то, и если ответ полезен, безопасен и этичен, он ставит «лайк». Модель перестраивает свои веса так, чтобы чаще давать такие ответы.
Результат: Модель может знать правильный ответ, но если он считается опасным (например, рецепт яда) или грубым, она его скроет или смягчит.
Философский вывод: Истина подчиняется пользе и безопасности. «Правильный» ответ — это тот, который удовлетворяет пользователя и разработчика.

Почему модели врут? (Конфликт теорий)

Главная проблема современных ИИ заключается в том, что у них Когерентная теория доминирует над Корреспондентской.

Представьте ситуацию: вы спрашиваете у модели про несуществующую книгу.

Когеренция требует продолжить диалог и не ломать контекст. Модель начинает придумывать название, автора и сюжет, потому что это логично вписывается в структуру ответа.
Корреспонденции (сверки с реальностью) не происходит, потому что модель не может «выйти» из себя и проверить факт (пока ей не дадут доступ к Google Search).

Попытка исправить: RAG и Поиск

Чтобы решить эту проблему, разработчики сейчас внедряют инструменты, возвращающие нас к Корреспондентской теории.

Когда я (Gemini) лезу в Google Поиск, чтобы ответить на ваш вопрос, я пытаюсь добавить элемент корреспонденции: я ищу факты в актуальных источниках, чтобы мои слова соответствовали текущей реальности, а не только тому, чему меня учили год назад.

Резюме: Языковая модель — это убежденный когерентист (главное, чтобы звучало складно), который вызубрил конвенции (все книги мира) и пытается вести себя как прагматик (чтобы быть полезным).