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?
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?
ФИЛОСОФИЯ, МАТЕМАТИКА И КОМПЬЮТЕРНЫЕ НАУКИ
как математика и онтология определяют будущее информационных систем и машинного разума
для расширения управленческого видения
для расширения управленческого видения
для исследования на стыке дисциплин
для исследования на стыке дисциплин
доктор философских наук, математик, философ, логик, главный эксперт математического журнала для взрослых Soulmaths, консультант по информационным технологиям в компании «Мир Эстейт»
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)
ИЛЬЯ ЕГОРЫЧЕВ
ВЯЧЕСЛАВ ШИРИКОВ
АНДРЕЙ РОДИН
системный архитектор, сооснователь и технический директор ГК "Лартех" с 20‑летним опытом построения сложных распределённых IIoT‑систем с миллионами работающих устройств
инженерный блок
математический блок
для анализа и проектирования систем
для анализа и проектирования систем
ПОСТДИПЛОМНАЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНАЯ ПРОГРАММА
ПОСТДИПЛОМНАЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНАЯ ПРОГРАММА
ФИЛОСОФИЯ, МАТЕМАТИКА
И КОМПЬЮТЕРНЫЕ НАУКИ
И КОМПЬЮТЕРНЫЕ НАУКИ
ИЛЬЯ ЕГОРЫЧЕВ
ВЯЧЕСЛАВ ШИРИКОВ
АНДРЕЙ РОДИН
ПО ТУ СТОРОНУ КОДА
ОНТОЛОГИЯ
ЭПИСТЕМОЛОГИЯ
ЛОГИКА
ИЛЬЯ ЕГОРЫЧЕВ
ВЯЧЕСЛАВ ШИРИКОВ
АНДРЕЙ РОДИН
ПО ТУ СТОРОНУ КОДА
ОНТОЛОГИЯ
ЭПИСТЕМОЛОГИЯ
ЛОГИКА
ИЛЬЯ ЕГОРЫЧЕВ
ВЯЧЕСЛАВ ШИРИКОВ
АНДРЕЙ РОДИН
ФИЛОСОФИЯ, МАТЕМАТИКА
И КОМПЬЮТЕРНЫЕ НАУКИ
И КОМПЬЮТЕРНЫЕ НАУКИ
ИЛЬЯ ЕГОРЫЧЕВ
ВЯЧЕСЛАВ ШИРИКОВ
АНДРЕЙ РОДИН
ФИЛОСОФИЯ, МАТЕМАТИКА
И КОМПЬЮТЕРНЫЕ НАУКИ
И КОМПЬЮТЕРНЫЕ НАУКИ
для расширения управленческого видения
для анализа и проектирования систем
для исследования на стыке дисциплин
ИЛЬЯ ЕГОРЫЧЕВ
ВЯЧЕСЛАВ ШИРИКОВ
АНДРЕЙ РОДИН
ФИЛОСОФИЯ, МАТЕМАТИКА
И КОМПЬЮТЕРНЫЕ НАУКИ
И КОМПЬЮТЕРНЫЕ НАУКИ
серия практических встреч-воркшопов, где мы увидим, как философия, математика и информатика могут говорить на одном языке
ПОСТДИПЛОМНАЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНАЯ ПРОГРАММА
ПОСТДИПЛОМНАЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНАЯ ПРОГРАММА
ПОСТДИПЛОМНАЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНАЯ ПРОГРАММА
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