В последние годы наблюдается подъем в области нейроисследований вообще и нейрофилософии в
частности, что позволяет получать уже сегодня и рассчитывать на получение в ближайшей перспективе
эмпирических данных, объясняющих механизмы осуществления рассуждений.
При рассмотрении проблемы моделирования рассуждений в перспективе разработки систем
искусственного интеллекта, становится очевидно, что некоторые базисные характеристики рассуждений
имеют принципиально важное значение. Моделирование рассуждений, как и любой процесс порождения
искусственных объектов и связей между ними, предполагает принятие определенных исходных
предпосылок онтологического, эпистемологического и методологического характера. В частности
необходимо определиться, что положить в основу таких моделей – разработанные в логике и
адаптированные в computer science формальные теории рассуждений или результаты обобщения
эмпирических данных, полученных в ходе соответствующих нейробиологических и психологических
исследований в парадигме когнитивистского подхода. Ответ на этот вопрос естественным образом
повлияет на выбор критериев оценки рассуждений и, в конечном счете, предпочтение нормативных или
дескриптивных подходов к моделированию.
Моделирование рассуждений предполагает понимание самого механизма рассуждений. В свою
очередь такое понимание не может базироваться исключительно на интроспекции или умозрительных
спекуляциях, а должно быть основано на понимании агента, его ментальной деятельности и рассуждений в
частности. В трактовке понимания агента есть множество различных точек зрения и подходов, которые
принято условно объединять в две большие группы: теория теорий (theory theory, TT) и симуляционная
теория (simulation theory, ST).
Целью автора является философско-методологический анализ этих подходов и обзор перспектив их
применения в моделировании естественных рассуждений.

The past years have witnessed a rapid growth in the field of neuroscientific researches in general and
neurophilosophy in particular, which allows to get nowadays and expect to receive in near future more empirical
data explaining the mechanisms of the implementation of reasoning.
It becomes obvious, that some basic characteristics of reasoning have fundamental importance considering
the problem of modeling reasoning in the future development of artificial intelligence systems. Modeling of
reasoning, like any process of generation of artificial objects and connections between them, assumes the adoption
of certain initial premises of ontological, epistemological and methodological nature. In particular, it is necessary to
determine what to place in the ground of such models – the formal theories of reasoning developed in logic and
adapted in computer science or the results of generalization of empirical data obtained in the corresponding
neurobiological and psychological studies in the paradigm of the cognitive approach. The answer to this question
will naturally determine the choice of criteria for evaluating reasoning and, ultimately, the preference for normative
or descriptive approaches to modeling.
Modeling of reasoning involves understanding of the mechanism of reasoning itself. And such understanding
cannot be based solely on the introspection or conceptual speculation, but must on the understanding of the agent,
its mental activity and reasoning in particular. There are many different points of view and approaches in the
interpretation of understanding of the agents, that are conventionally combined into two large groups: theory theory
(TT) and simulation theory (ST).
The author's aim is to represent philosophically-methodological analysis of these approaches and to observe
perspectives of application for the modeling of natural reasoning.