Всё ли учёл Дж. Сёрл при входе в ‘Китайскую комнату’?

В статье обсуждается вопрос, насколько оправданна критика Джоном Сёрлом самой возможности сильного искусственного интеллекта в свете развития компьютерных вычислений, реализующих принципы организации и функционирования биологических нейронных сетей. Аргументы Сёрла соотносятся с реальной ситуацией, сложившейся в рамках эволюции технических систем. Предметом исследования выступает степень соответствия предложенной аргументации отдельным видам искусственного интеллекта (экспертные системы, генеративные нейросети и др.). Проверяется гипотеза, согласно которой утверждения Сёрла показывают недооценку потенциала нейросетей к преодолению ограничений работы слабой (неавтономной) версии искусственного интеллекта. В итоге получен новый результат, в рамках которого раскрываются моменты ‘трансцендентальности’ позиции Сёрла, отсылающей в целом к биологическому натурализму.

1. Аюпов Р. И. Джон Сёрл о семантике имен собственных // История философии. 2025. Т. 30, № 1. С. 101–114. DOI: 10.21146/2074-5869-2025-30-1-101-114. EDN: KQLMJJ.

2. Волков Д. Б. Решение проблемы ментальной каузальности в биологическом натурализме Дж. Сёрла // Философская мысль. 2017. № 2. С. 1–12. EDN: XXRCVX.

3. Кленина Е. А., Песков А. Е., Ефремов В. С. Сознание в контексте разработки искусственного интеллекта: подход Дж. Сёрла // Современные исследования социальных проблем. 2019. Т. 11, № 2-3. С. 54–60. EDN: MXNTJL.

4. Мименбаева А. Б. Аргумент Джона Сёрла ‘Китайская комната’ против функционализма и сильном искусственном интеллекте // Научная дискуссия: инновации в современном мире. 2016. № 4-1(47). С. 39–42. EDN: VTZLXZ.

5. Москвитин В. А. Язык, значение и реальность: от деконструкции Жака Деррида до теории речевых актов Джона Сёрла // Манускрипт. 2025. Т. 18, № 1. С. 49–57. DOI: 10.30853/mns20250008. EDN: OZKUXV.

6. Савченко И. С. Заложник ‘Китайской комнаты’ или в поисках сознания у машин // Заметки ученого. 2020. № 2. С. 138–143. EDN: RXVTVG.

7. Searle J. R. Minds, Brains, and Programs. Behavioral and Brain Sciences. 1980. Vol. 3, no. 3. P. 417–424. DOI: 10.1017/ S0140525X00005756.

8. Васильев В. В. Кока-кола и секрет ‘Китайской комнаты’ // Философия сознания: классика и современность. Вторые Грязновские чтения: сборник, Москва, 17–18 ноября 2006 года / под ред. В. В. Миронов, В. В. Васильев, В. И. Маркин, Ф. И. Гиренок, Н. С. Юлина, Е. В. Косилова, Д. К. Маслов. Москва: Издатель Савин С. А., 2007. С. 86–94. EDN: VTHRZF.

9. Витяев Е. Е., Гончаров С. С., Свириденко Д. И. О задачном подходе в искусственном интеллекте и когнитивных науках // Сибирский философский журнал. 2020. Т. 18, № 2. С. 5–29. DOI: 10.25205/2541-7517-2020-18-2-5-29. EDN: CXQHKE.

10. Frankish K. What Are Large Language Models Doing? University of California, Riverside, Department of Philosophy, 7 June 2023. URL: https://www.keithfrankish.com/presentations/what-are-large-language-models-doing/ (accessed: 10.10.2025).

11. Altehenger H., Menges L. The Point of Blaming AI Systems. Journal of Ethics and Social Philosophy. 2024. Vol. 27, no. 2. DOI: 10.26556/jesp.v27i2.3060.

12. Гаврюшин С. С., Мещихин И. А. Построение моделей и систем управления сложных динамических систем на основе экспертных оценок и экспериментальных данных // Динамические и технологические проблемы механики конструкций и сплошных сред: материалы XXXI Междунар. симпозиума им. А. Г. Горшкова, Кремёнки, 19–23 мая 2025 года. Москва: ООО «ТРП», 2025. С. 61–63. EDN: JBQMXE.

13. Tekhnologicheskiye Problemy Mekhaniki Konstruktsiy i Sploshnykh Sred. Moscow, 2025. P. 61–63. EDN: JBQMXE. (In Russ.).

14. Аманова А., Юзбашев С., Курамбаев Д. Генеративный искусственный интеллект: эволюция, текущие возможности и этические вызовы // Вестник науки. 2025. Т. 2, № 5 (86). С. 752–757. EDN: COPMPQ.

15. Дубровский Д. И., Сергеев С. Ф. Методологические проблемы оценки генеративного искусственного интеллекта // Искусственный интеллект. Теория и практика. 2023. № 3. С. 2–10. EDN: TFUDCQ.

16. McCulloch W. S., Pitts W. A. Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity. Bulletin of Mathematical Biophysics. 1943. Vol. 5, no. 4. P. 115–133. DOI: 10.1007/ BF02478259.

17. Rosenblatt F. Perceptual Generalization over Transformation Groups. Self-Organizing Systems / Ed. M. Yovits, S. Cameron. New York: Pergamon Press, 1960. P. 63–100.

18. Baron C. In Defense of Strong AI: Semantics as Second-Order Rules. Stance: An International Undergraduate Philosophy Journal. 2017. Vol. 10, no. 1. P. 38–49. DOI: 10.33043/ S.10.1.38-49.

19. Turing A. M. Computing Machinery and intelligence. Mind. 1950. Vol. 59, no. 236. P. 433–460. DOI: 10.1093/mind/ LIX.236.433.

20. Weizenbaum J. ELIZA — A Computer Program for the Study of Natural Language Communication Between Man and Machine. Communications of the Association for Computing Machinery. 1966. Vol. 9, no. 1. P. 36–45. DOI: 10.1145/365153.365168.