по ту сторону кода
Мы живём в мире, где программный код управляет самолётами, деньгами и смыслами, но знаем ли мы в каком смысле то, чему мы так доверяем, вообще «существует», и может ли оно что-то «знать»? Приглашаем на серию практических встреч-воркшопов, где мы увидим, как философия, математика и информатика могут говорить на одном языке
3 недели
3 воркшопа по 3 часа
длительность
онлайн
формат
11, 18 и 25 апреля 2026 года
по субботам
с 11:00 до 14:15 (мск)
даты проведения
КАК МАТЕМАТИКА И ОНТОЛОГИЯ ОПРЕДЕЛЯЮТ БУДУЩЕЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ И МАШИННОГО РАЗУМА
ЭПИСТЕМОЛОГИЯ
ЛОГИКА
Как математическая логика позволяет нам отличать формально корректные рассуждения от некорректных при построении теорий?
Почему дескрипционные логики стали стандартом для онтологий в компьютерных науках, и как формальная строгость помогает (или мешает) современным графам знаний работать в связке с LLM?
Почему дескрипционные логики стали стандартом для онтологий в компьютерных науках, и как формальная строгость помогает (или мешает) современным графам знаний работать в связке с LLM?
Существует ли реальность независимо от нашего описания? Как философская онтология задает правила игры для любой попытки формализовать мир?
В чем фундаментальная разница между классическим математическим доказательством и конструктивным доказательством, и при чем здесь шифрование?
Как архитектура блокчейна и механизмы «жесткого провенанса» инженерно решают проблему эпистемического долга, и можно ли распространить этот принцип на обычные информационные системы?
Как архитектура блокчейна и механизмы «жесткого провенанса» инженерно решают проблему эпистемического долга, и можно ли распространить этот принцип на обычные информационные системы?
Как выбор между классической и интуиционистской логикой влияет на выразительность теории типов?
Если мы не можем гарантировать полноту системы, то как мы можем моделировать ответственность и заключать «договоры» (контракты) в коде, чтобы статические гарантии покрывали критически важные сценарии?
Если мы не можем гарантировать полноту системы, то как мы можем моделировать ответственность и заключать «договоры» (контракты) в коде, чтобы статические гарантии покрывали критически важные сценарии?
Означает ли невозможность доказать всё внутри системы крах рациональности или, наоборот, принципиальную открытость знания?
философский блок
1
2
3
инженерный блок
математическией блок
ОНТОЛОГИЯ
Достаточно ли для знания обоснованного истинного мнения, или в сложных системах нам нужно нечто большее?
Для кого?
- Архитекторам информационных систем и онтологам, которые устали от поверхностных обсуждений «графов знаний» и хотят спуститься к основаниям: откуда берутся обязательства в описаниях классов и почему без Аристотеля не построить OWL-онтологию
- Философам, уставшим от чистой теории, которые хотят увидеть, как «онтологические обязательства» Квайна превращаются в контракты и статические типы в реальной архитектуре софта
- Для всех интересующихся современными компьютерными технологиями, математикой или философией
- Математикам и программистам с философским складом ума, которых мучает вопрос: что мы на самом деле конструируем, когда пишем код — модель реальности или реальность модели?
- Исследователям в области ИИ и семантических технологий, понимающим, что эпоха LLM требует не только инженерии промптов, но и строгой эпистемологической базы для проверки фактов («hard provenance»)
ведущие
илья егорычев
доктор философских наук, математик, философ, логик, главный эксперт математического журнала для взрослых Soulmaths, консультант по информационным технологиям в компании «Мир Эстейт»
Андрей родин
доктор философских наук, специалист по философии науки, математики и эпистемологии компьютерного представления знаний. Ранее работал в ИФ РАН и Смольном колледже СПбГУ, сейчас — в Университете Paris-Cité (Франция)
Вячеслав шириков
системный архитектор, сооснователь и технический директор ГК "Лартех" с 20‑летним опытом построения сложных распределённых IIoT‑систем с миллионами работающих устройств. С 2024 года курирует гранты по разработке индустриальных систем прикладного ИИ на базе СПбГУ и ННГУ. Область экспертизы: как проектировать сложные системы, принимать архитектурные решения в условиях реальных ограничении и доводить их до работающих продуктов
Философский блок: Знание как обоснованное истинное мнение (JTB-теория). Платон «Теэтет». Парадоксы Гетье. Пропозициональное знание (знание-что) и операциональное знание (знание-как). Математические доказательства и доказательства в эмпирических науках. .
Логико-математический блок: Классические и конструктивные рассуждения в математике. Классическая и интуиционистская логика. Конструктивное понятие о существовании. Математика шифрования.
Инженерный блок: Архитектурная модель знания: эпистемы и уровни формальности. Обеспечение доверия к системе и эпистемический долг. Блокчейн как частный случай «жёсткого провенанса».
Логико-математический блок: Классические и конструктивные рассуждения в математике. Классическая и интуиционистская логика. Конструктивное понятие о существовании. Математика шифрования.
Инженерный блок: Архитектурная модель знания: эпистемы и уровни формальности. Обеспечение доверия к системе и эпистемический долг. Блокчейн как частный случай «жёсткого провенанса».
Философский блок: Истина и существование. Аристотель «Метафизика». Реализм детерминаторов истинности (Барри Смит). Онтологические обязательства (Квайн). Формальная и неформальная философская онтология. Онтология и математика.
Логико-математический блок: Математическая логика и логика математических рассуждений. Классическая логика высказываний и логика предикатов. Понятие о формальной теории и ее моделях. Семантическая концепция истинности (Тарский) Отношение выводимости и логическое следование. Полнота и компактность первопорядковых теорий.
Инженерный блок: Онтологии в компьютерных науках (Джон Сова). Формальные онтологии как дескрипционные логики (OWL 2). Онтологии и графы знаний в эпоху LLM
Логико-математический блок: Математическая логика и логика математических рассуждений. Классическая логика высказываний и логика предикатов. Понятие о формальной теории и ее моделях. Семантическая концепция истинности (Тарский) Отношение выводимости и логическое следование. Полнота и компактность первопорядковых теорий.
Инженерный блок: Онтологии в компьютерных науках (Джон Сова). Формальные онтологии как дескрипционные логики (OWL 2). Онтологии и графы знаний в эпоху LLM
содержание
Философская онтология и онтологии в компьютерных науках
Философский блок: Теоремы Геделя о неполноте формальной арифметики и ее философские следствия
Логико-математический блок: Модели вычислений, теории типов и изоморфизм Карри-Говарда. Тезис Черча. Формализация и деформализация математических доказательств.
Инженерный блок: Конструктивные объекты в архитектуре информационных систем — статические контракты и договоры, преобразование знаний. Моделирование ответственности.
Логико-математический блок: Модели вычислений, теории типов и изоморфизм Карри-Говарда. Тезис Черча. Формализация и деформализация математических доказательств.
Инженерный блок: Конструктивные объекты в архитектуре информационных систем — статические контракты и договоры, преобразование знаний. Моделирование ответственности.
Математическая логика в архитектуре информационных систем
25 апреля
18 апреля
Знания и их представления
11 апреля
- Поймете философские и практические следствия теорем Геделя о неполноте,
- Попробуете применить концепцию изоморфизма Карри-Говарда («доказательство = программа») в качестве принципа для построения более надежных систем через статические типы и контракты,
- Поймете границы применимости автоматической верификации в ваших проектах благодаря различению формализации и деформализации доказательств,
- Узнаете, как моделировать ответственность на уровне архитектуры, переводя философские категории долженствования и обязательств на язык статических контрактов и спецификаций,
- Получите мета-инструмент для анализа: как выбор логики влияет на выразительность вашего кода и его устойчивость к ошибкам.
- Попробуете применять эпистемологический анализ (JTB-теория, парадоксы Гетье) к распределенным системам,
- Узнаете, как различие пропозиционального знания (know-that) и операционального знания (know-how) проявляется в архитектуре умных контрактов и пользовательских интерфейсах,
- Поймете разницу между классическим и конструктивным (интуиционистским) доказательством в математике,
- Осознаете, что такое «эпистемический долг» системы, и как архитектурно обеспечивать доказательство происхождения данных (hard provenance) для выполнения этого долга,
- Задумаетесь, как проектировать системы с более высоким уровнем доверия, встраивая в них механизмы верификации, апеллирующие не к авторитету, а к логике.
- Поймете, как философские концепции истины (Аристотель, Тарский, Квайн) определяют архитектуру современных баз знаний и онтологий,
- Сможете различать формальные и неформальные онтологии и уметь обосновывать выбор подхода в зависимости от инженерной задачи,
- Познакомитесь с понятийным аппаратом для анализа онтологических обязательств, которые вы неявно принимаете при проектировании схем данных,
- Увидите связь между семантической концепцией истинности Тарского и моделями данных в компьютерных науках (дескрипционные логики, OWL 2),
- Критически оцените, почему одни графы знаний эффективно работают с LLM, а другие — нет, с точки зрения формальной строгости онтологии.
1 воркшоп
2 воркшоп
3 воркшоп
что в результате?
о европейском университете
Европейский университет в Санкт-Петербурге — исследовательский университет постдипломного образования, основанный в 1994 году.
ЕУСПб объединяет лучшие традиции российской и мировой науки и готовит ученых и экспертов в области социальных и гуманитарных наук.
ЕУСПб объединяет лучшие традиции российской и мировой науки и готовит ученых и экспертов в области социальных и гуманитарных наук.
контакты
адрес
Россия, Санкт-Петербург, ул. Гагаринская, 6/1А,
(вход со Шпалерной, дом 1)
телефон
соцсети
сайт
Даю согласие на обработку персональных данных и подтверждаю ознакомление с Политикой АНООВО ЕУСПб в отношении обработки персональных данных