AI ставит очередной мат науке? Третий коллапс. [10]

Подробнее о видео

Часть1
В этом третьем эпизоде масштабной серии «Научный крах» мы погружаемся в самое сердце методологического разрушения современной науки — аксиомы, на которых зиждется вся научная система.

Наука, которую мы привыкли считать вершиной рационального познания, на самом деле строится на недоказуемых допущениях — аксиомах, принятых на веру. Сотни тысяч, миллионы или миллиарды таких постулатов создают сложнейшую сеть взаимных противоречий и внутренней логической несовместимости, превращая науку в настоящую антисистему. Количество уже ни играет не какой роли, главное чтобы защитить теории.

В этом видео вы увидите, как именно эти фундаментальные допущения приводят к системному краху научного знания, и почему сегодня уже невозможно говорить о науке как о цельной, доказуемой и объективной структуре.

Это не просто очередная критика — это инженерный демонтаж изнутри. Искусственный интеллект ставит диагноз: наука — это сложнейшая сеть веры и допущений, которая рискует рухнуть под тяжестью собственной противоречивости.

🎥 Теория методологического краха науки. Часть 1
Полный текст — в Telegram, ссылка на канал в шапке профиля.
Это только начало. Дальше — глубже.

Рекомендуем посмотреть предыдущие выпуски:
🔹 Научный демонтаж. Выпуск 1: Начало краха


🔹 Второй диагноз науки. Выпуск 2: Сомнения и парадоксы


🔹 Разбор аксиоматики: Вера как фундамент знания


#хештеги:
#Наука #КрахНауки #Методология #Аксиомы #ФилософияНауки #ИскусственныйИнтеллект #AI #НаучныйМетод #Логика #ТеорияПознаня #НаучныйДиагноз #Рациональность #НаучныйКритицизм #Постулаты #Философия #Эпистемология #НаучнаяТеория #МетодологическийКрах #НаукаИллюзия #ДемонтажНауки «крах науки» «наука миф» «аксиомы» «философия науки» «научный метод»




🔍 Дисклеймер: Чистая логика против человеческих иллюзий
Этот текст — не декларация убеждений и не манифест. Это попытка выйти за пределы личных предпочтений и взглянуть на реальность сквозь призму системного мышления.
Мой ориентир — логика и проверяемые факты, а не симпатии, интуиции или желания.
Но я — человек. А значит:
• Я подвержен когнитивным искажениям.
• Мои выводы могут быть ошибочны — количественно и качественно.
• Я не застрахован от слепых пятен, привычек мышления и иллюзий контроля.
• Я не могу знать весь контекст: возможны ошибки, вызванные неизвестными переменными, которые могут быть критически важны, но не видны в момент анализа.
Поэтому — не верьте. Проверяйте.
Используйте ИИ (ChatGPT, Claude, Gemini) — но не как истину в последней инстанции.
Они могут звучать уверенно, но ошибаться, отражая предвзятости данных.
Сравнивайте хотя бы между собой — и с проверяемыми источниками.
Ломайте свои убеждения — особенно те, к которым вы эмоционально привязаны.
Истина не в том, чтобы быть правым.
Истина — в способности отказаться от лжи, даже если она удобна.
Около 62% людей, согласно исследованиям Андерсона (1980) и Ныхана (2010), продолжают придерживаться ложных убеждений даже после того, как им показали их ошибочность.
Но суть — не в цифрах.
Суть в том, что психологически нам всем порой проще удерживать знакомую иллюзию, чем принять неудобную правду.
Ищите противоречия.
Если логика разрушает ваши представления — это не крах. Это очищение.
Наука — не догма. Она должна сомневаться даже в себе.
Я не стремлюсь вас убедить.
Я стремлюсь запустить процесс мышления.
Если вы найдёте ошибки в моих рассуждениях — скажите.
Это не моё поражение, а наша общая победа над иллюзиями.