ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТ ДӘУІРІНДЕГІ ҒЫЛЫМИ ТАНЫМ: ПОППЕР, КУН ЖӘНЕ ЛАКАТОС ИДЕЯЛАРЫ ТҰРҒЫСЫНАН ТАЛДАУ

Аңдатпа

Мақалада жасанды интеллекттің қазіргі ғылымның дамуына ықпалы ғылым тарихы мен философиясы тұрғысынан талданады. Зерттеудің негізгі мақсаты – жасанды интеллектті тек техникалық құрал ретінде емес, ғылыми танымның құрылымын, дәлелдеу тәсілдерін, гипотеза ұсыну логикасын және зерттеушінің жауапкершілігін өзгертетін эпистемологиялық фактор ретінде қарастыру. К. Поппердің фальсификация қағидасы, Т. Кунның парадигмалар теориясы, И. Лакатостың ғылыми-зерттеу бағдарламалары тұжырымдамасы және Р. Мертонның ғылым нормалары жасанды интеллект қолданылатын зерттеу тәжірибесімен салыстырылады. AlphaFold жүйесі, автономды зертханалар және генеративті модельдер мысалында ЖИ-дің деректерді талдау, модель құру, гипотеза генерациялау және экспериментті жоспарлау мүмкіндіктері көрсетіледі. Сонымен қатар «қара жәшік» мәселесі, алгоритмдік қателік, түсіндірмелілік, авторлық, ғылыми жауапкершілік және «түсінудің иллюзиясы» сияқты философиялық проблемалар талқыланады. Қазақстандағы 2024-2029 жылдарға арналған ЖИ дамыту тұжырымдамасы және 2025 жылғы «Жасанды интеллект туралы» Заң аясында ғылыми егемендік, қазақ тіліндегі деректер мен адамға бағдарланған реттеу мәселелері қарастырылады. Нәтижесінде ЖИ ғылымдағы адам субъектісін алмастыратын автономды «ғалым» емес, ғылыми пайымдаудың шекарасын кеңейтетін, бірақ оның сенімділігі адамдық сын, түсіндіру және жауапкершілік арқылы қамтамасыз етілуі тиіс күрделі эпистемикалық инфрақұрылым деген қорытынды жасалады.

Түйін сөздер: жасанды интеллект, ғылым философиясы, эпистемология, ғылыми этика, AlphaFold, алгоритмдік жауапкершілік

Аннотация

НАУЧНОЕ ПОЗНАНИЕ В ЭПОХУ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА: АНАЛИЗ С ПОЗИЦИЙ ИДЕЙ ПОППЕРА, КУНА И ЛАКАТОСА

В статье влияние искусственного интеллекта на развитие современной науки анализируется с позиций истории и философии науки. Основная цель исследования — рассмотреть искусственный интеллект не только как технический инструмент, но и как эпистемологический фактор, меняющий структуру научного познания, способы доказательства, логику выдвижения гипотез и ответственность исследователя. Принцип фальсификации К. Поппера, теория парадигм Т. Куна, концепция научно-исследовательских программ И. Лакатоса и нормы науки Р. Мертона сопоставляются с исследовательской практикой, использующей искусственный интеллект. На примере системы AlphaFold, автономных лабораторий и генеративных моделей показаны возможности ИИ в анализе данных, построении моделей, генерации гипотез и планировании эксперимента. Кроме того, обсуждаются философские проблемы «чёрного ящика», алгоритмической ошибки, объяснимости, авторства, научной ответственности и «иллюзии понимания». В контексте Концепции развития ИИ в Казахстане на 2024–2029 годы и Закона «Об искусственном интеллекте» 2025 года рассматриваются вопросы научного суверенитета, данных на казахском языке и человекоориентированного регулирования. Делается вывод о том, что ИИ — не автономный «учёный», заменяющий человека как субъекта науки, а сложная эпистемическая инфраструктура, расширяющая границы научного рассуждения, надёжность которой должна обеспечиваться человеческой критикой, интерпретацией и ответственностью.

Ключевые слова: искусственный интеллект, философия науки, эпистемология, научная этика, AlphaFold, алгоритмическая ответственность

Abstract

SCIENTIFIC KNOWLEDGE IN THE AGE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE: AN ANALYSIS FROM THE PERSPECTIVE OF POPPER, KUHN AND LAKATOS

The article analyses the impact of artificial intelligence on the development of modern science from the perspective of the history and philosophy of science. The main aim of the study is to consider artificial intelligence not only as a technical tool but also as an epistemological factor that changes the structure of scientific knowledge, methods of proof, the logic of hypothesis formation and the responsibility of the researcher. K. Popper's principle of falsification, T. Kuhn's theory of paradigms, I. Lakatos's concept of research programmes and R. Merton's norms of science are compared with research practice that uses artificial intelligence. Using the examples of the AlphaFold system, autonomous laboratories and generative models, the article shows the capabilities of AI in data analysis, model building, hypothesis generation and experiment planning. Philosophical problems such as the "black box", algorithmic error, explainability, authorship, scientific responsibility and the "illusion of understanding" are also discussed. In the context of Kazakhstan's Concept for the Development of AI for 2024–2029 and the 2025 Law "On Artificial Intelligence", issues of scientific sovereignty, Kazakh-language data and human-centred regulation are considered. The article concludes that AI is not an autonomous "scientist" replacing the human subject of science, but a complex epistemic infrastructure that expands the boundaries of scientific reasoning, whose reliability must be ensured by human criticism, interpretation and responsibility.

Keywords: artificial intelligence, philosophy of science, epistemology, research ethics, AlphaFold, algorithmic accountability

Әдебиеттер тізімі

1. Wang H., Fu T., Du Y. et al. Scientific discovery in the age of artificial intelligence // Nature. – 2023. – Vol. 620. – P. 47–60. DOI: 10.1038/s41586-023-06221-2.
2. Rapp J.T., Bremer B.J., Romero P.A. Self-driving laboratories to autonomously navigate the protein fitness landscape // Nature Chemical Engineering. – 2024. – Vol. 1. – P. 97–107. DOI: 10.1038/s44286-023-00002-4.
3. Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence. AI Index Report 2025. – Stanford University, 2025.
4. The Royal Swedish Academy of Sciences. The Nobel Prize in Chemistry 2024: Press release. – 9 October 2024.
5. Messeri L., Crockett M.J. Artificial intelligence and illusions of understanding in scientific research // Nature. – 2024. – Vol. 627. – P. 49–58. DOI: 10.1038/s41586-024-071460.
6. Russell S., Norvig P. Artificial Intelligence: A Modern Approach. 4th ed. – Pearson, 2021. – 1168 p.
7. Әл-Фараби. Ғылымдар классификациясы туралы трактат // Философиялық трактаттар. – Алматы: Ғылым, 1973.
8. Popper K. The Logic of Scientific Discovery. – London: Routledge, 2002. – 545 p.
9. Kuhn T.S. The Structure of Scientific Revolutions. 4th ed. – Chicago: University of Chicago Press, 2012. – 264 p.
10. Lakatos I. Falsification and the Methodology of Scientific Research Programmes // Criticism and the Growth of Knowledge / ed. I. Lakatos, A. Musgrave. – Cambridge: Cambridge University Press, 1970. – P. 91–196.
11. Jumper J., Evans R., Pritzel A. et al. Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold // Nature. – 2021. – Vol. 596. – P. 583–589. DOI: 10.1038/s41586-021-03819-2.
12. Abramson J., Adler J., Dunger J. et al. Accurate structure prediction of biomolecular interactions with AlphaFold 3 // Nature. – 2024. – Vol. 630. – P. 493–500. DOI: 10.1038/s41586-024-07487-w.
13. Terwilliger T.C., Liebschner D., Croll T.I. et al. AlphaFold predictions are valuable hypotheses and accelerate but do not replace experimental structure determination // Nature Methods. – 2024. – Vol. 21. – P. 110–116. DOI: 10.1038/s41592-023-02087-4.
14. Desai J., Watson D., Wang V., Taddeo M., Floridi L. et al. The epistemological foundations of data science: a critical review // Synthese. – 2022. – Vol. 200. – Article 469. DOI: 10.1007/s11229-022-03933-2.
15. Floridi L. A Conjecture on a Fundamental Trade-Off Between Certainty and Scope in Symbolic and Generative AI // Philosophy & Technology. – 2025. – Vol. 38. – Article 93. DOI: 10.1007/s13347-025-00927-z.
16. Searle J.R. Minds, Brains, and Programs // Behavioral and Brain Sciences. – 1980. – Vol. 3, No. 3. – P. 417–457. DOI: 10.1017/S0140525X00005756.
17. Merton R.K. The Sociology of Science: Theoretical and Empirical Investigations. – Chicago: University of Chicago Press, 1973. – 605 p.
18. UNESCO. Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence. – Paris: UNESCO, 2022 (adopted 23 November 2021).
19. Қазақстан Республикасы Үкіметінің 2024 жылғы 24 шілдедегі №592 қаулысы. Жасанды интеллектті дамытудың 2024–2029 жылдарға арналған тұжырымдамасы.
20. Қазақстан Республикасының 2025 жылғы 17 қарашадағы №230-VIII ҚРЗ «Жасанды интеллект туралы» Заңы (2026 жылғы өзгерістермен).
21. OECD. Artificial Intelligence in Science: Challenges, Opportunities and the Future of Research. – Paris: OECD Publishing, 2023.
22. AlphaFold3 – why did Nature publish it without its code? // Nature. Editorial. – 22 May 2024. DOI: 10.1038/d41586-024-01463-0.

Дәйексөз келтіру үлгісі

Мұқатаева А.А., Стамбекова Ж.Б., Слямханова Г.Б., Қызырбек А.Е. ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТ ДӘУІРІНДЕГІ ҒЫЛЫМИ ТАНЫМ: ПОППЕР, КУН ЖӘНЕ ЛАКАТОС ИДЕЯЛАРЫ ТҰРҒЫСЫНАН ТАЛДАУ // Central Asian Scientific Journal. – 2026. – №4(32), Т. 1. – Б. 272–281.