Борис Орехов обратил мое внимание на то, что это все придумал Орехов в девятнадцатом году о связи стилометрии с уликовой парадигмой он писал раньше. Но об импликациях этой связи сказано все же пока недостаточно.

А какие импликации? Диагност, разгадывающий значение странных симптомов; знаток живописи, по мочке уха отличающий оригинал от подлинника; гениальный сыщик, восстанавливающий ход событий по сигарному пеплу; наконец, филолог, определяющий автора по стилистическим Kleinigkeiten, — все они не являются представителями “строгого” знания, даже если действуют lege artis.

Невозможно выучиться профессии знатока или диагноста, ограничиваясь практическим применением заранее данных правил. В познании такого типа решающую роль приобретают (как принято говорить) неуловимые элементы: чутье, острый глаз, интуиция. — К. Гинзбург

Это напоминает мне рассуждение Платона в “Политике” о том, что закон не лучше законодателя, как книга рецептов не заменяет врача. Специалист для него — “автократор” в том смысле, что не столько подчиняется законам искусства (τἐχνη), сколько создает их. Так и здесь. Под гениальное прозрение можно подвести правила, но оно само не подчиняется правилам.

Появление компьютера (Гинзбург писал в 1979 г.) ничего принципиально не меняет. Сравнение ушей, частиц, сигарного пепла упрощается, поиск паттернов ускоряется, но решающий hunch зависит от знатока.

Тут нужно, правда, сделать оговорку. Так никто не лечит и не расследует. Шерлок Холмс принадлежит другой эпохе. Доктору Хаусу противостоит всемогущий Протокол в лице доктора Кадди. Любой порядок, устав, правило снижает риск ошибки, и как потенциальные больные мы скорее на стороне Кадди. В конце концов даже Платон пишет законы.

Ценность прозрения, однако, неизмеримо возрастает там, где симптомы не вписываются в алгоритм. Когда надо исключить не ангину, а волчанку. Когда вместо обычного дела перед судьей “контроверза” с участием пиратов. Когда с той стороны на тебя смотрит незаурядный аферист — или незаурядный автор, мистификатор и чревовещатель, как Платон.

Поэтому “унитаризм” в платоноведении кажется надежнее, а любые “эволюционные” схемы всегда будут привлекать скорее романтиков, тоскующих по великим разоблачениям. Поэтому студенты, лишенные азарта в духе “Собаки Баскервилей” или Вильгельма Баскервильского, обычно быстро теряют интерес к стилометрии. “Мы думали — тут правила и ответы, а тут исключения и вопросы”.

Статья Поля Таннери, знаменитого историка науки и философии, о методе стилометрии (1899) — один из первых откликов на Лютославского во франкоязычном поле; отклик очень осторожный — но не резкий, как у Целлера.

Таннери замечает, что стилометрия не дает надежных оснований для атетезы (о чем я недавно писала, не зная о его статье). Причем это касается не только “спорных” (dubia), но и “подложных” (spuria) диалогов (французы их называют иногда “апокрифы”):

И если последние, кажется, отличаются от остальных, то не наличием особенностей, чуждых стилю Платона, а отсутствием (или редкостью) особенностей, которые придают этому стилю характер самобытности и выразительности (например, использованием редких или созданных самим Платоном слов).

Сегодня звучит непривычно, что Таннери говорит об “авторах без стиля”: популярные метафоры “отпечатка пальца” или даже “лингвистического ДНК” приучили нас к тому, что какой-никакой стиль гарантирован всякому.

Таннери не уверен: “безличные сочинения”, по его словам, не так просто распознать. За этим стоит совершенно иное представление о стиле как о ценности, которое, наверное, еще живо где-то в литературоведении, но совершенно нерелевантно (и почти забыто) в области автоматической классификации текстов.

Нам гораздо проще представить стиль без автора, чем автора без стиля.

#стилометрия

Год завершается выходом важного для меня текста: “Возможна ли цифровая история философии?” (ИФЕ).

Этот текст — попытка осмыслить то, что с нами сегодня происходит, но происходит как будто стихийно, не произрастая изнутри научной отрасли, а привходя извне в программы, планы и методики преподавания.

Что же должен уметь “цифровой” историк философии? Как это повлияет на научное поле в средне- и долгосрочной перспективе? Ответ на эти вопросы не может быть однозначным и уж во всяком случае он не может вместиться в одну статью. Нужен опыт, и опыт разнообразный — но нужна и чисто теоретическая рефлексия.

Как оказалось, это намного сложнее, чем писать код. Но я рада, что пришлось все-таки такой работой заняться (точнее, лишь подступиться к делу), потому что это стало хорошим поводом задуматься о фундаментальных предпосылках историко-философской дисциплины.

Оставлю здесь одну цитату. Остальное — по ссылке.

И здесь прежде всего можно заметить, что историки философии находятся далеко не в авангарде цифровизации. Наивно-психологическое объяснение, которое нередко приходится слышать, сводится к констатации «страха» гуманитариев перед цифрой. Если это предположение верно, то небольшое административное усилие должно привести к желанному расцвету цифровых историко-философских исследований. Как будет показано далее, это объяснение ошибочно, а ожидаемый эффект едва ли достижим. Недостаток интереса к DH со стороны историков философии объясняется не страхом (программирование всяко не страшнее «Второй аналитики» Аристотеля), а спецификой самого историко-философского исследования, лишь некоторые жанры которого допускают применение стандартных методов NLP, причем в очень ограниченной степени. Сохранение тренда на форсированную цифровизацию отрасли приведет не к расцвету цифровой истории философии, а к вытеснению классических историко-философских подходов методами «истории идей» в духе Лавджоя или «автоматического анализа дискурса» в духе французского структурализма. Но даже на этих направлениях, если мы хотим их развивать, основные ограничения носят не технический, а теоретический характер: методы компьютерного анализа текста, в целом, хорошо известны и даже не очень сложны в освоении. Что не так очевидно, так это границы их применимости в области истории философии и интеллектуальной истории.

Едва ли стоит уточнять (хотя см. первую сноску), что я обязана очень многим людям, благодаря общению с которыми сложился этот текст. Я надеюсь, что диалог внутри профессионального сообщества продолжится, потому что иначе нам придется жить в мире, придуманном кем-то другим.

А знаете ли вы, что до 26 января можно податься (или номинировать друга) на DH Awards? Я не планирую, но буду рада поддержать коллег; после публикации списка номинантов кидайте ссылки в комментарии. Плюшек за это никаких не дают, кроме приятного чувства победы. Ну и что.

зафиксирую итоги рисерча, чтобы не растерять ссылки

По совету Светы Яцык @voxmediiaevi попробовала китайскую DeepSeek и прямо-таки влюбилась.

Начала с чата, он доступен после регистрации бесплатно онлайн: https://www.deepseek.com/ Выяснилось, что машинка весьма неплохо знает латынь и может нагенерить упражнений к заданному латинскому тексту, оформив их в markdown (см. скрин).

Ок, quod во втором предложении — союз, а не относительное местоимение, но, во-первых, союз происходит от местоимения, а, во-вторых, можно попробовать докрутить промпт.

V3 доступна через API по подписке (дешевле аналогов, как они уверяют). Пакет {tidyllm} китайцев не поддерживает, но можно немного схитрить и самостоятельно перевести пример их curl-запроса на язык R. Для этого есть, оказывается, гениальный translator: https://curlconverter.com/r-httr2/ и не менее удобный {httr2}

Теоретически V2.5 можно поставить локально и пользоваться через {ollamar}, но практически это 133 Гб, на кривой козе не подъедешь, надо учиться разворачивать, а у меня лапки: https://ollama.com/library/deepseek-v2.5

А еще параллельно выяснилось (все наверняка знали, но я только сейчас догнала), что Хадли наш бесценный Викхем написал еще один пакет для работы с LLM: https://ellmer.tidyverse.org/

DeepSeek он не поддерживает, но поддерживает кучу других, а еще на странице пакета очень подробные статьи о том, как обрабатывать тексты и распознавать изображения с помощью этой штуковины, как правильно писать запросы, чтобы не разориться и многое другое.

Но пока с меня хватит, вернусь к этому чуть позже #llm #api

Вот, это я даже вынесу в отдельный пост

The cost of a conversation grows quadratically with the number of turns: if you want to save money, keep your conversations short.

https://ellmer.tidyverse.org/articles/ellmer.html

Сегодня доработала и отправила в журнал рецензию на одну книгу о Платоне, которую медленно читала все праздники, чтобы не впасть в майонезную кому. Рецензия, как и книга, не имеет никакого отношения к цифре: речь идет о некоторых emerging trends в платоноведении.

Но, разумеется, после всех экспериментов с LLM мне стало интересно, может ли чат GPT помочь в написании рецензии. Вспомнив про эксперименты Ньютона с втыканием булавки в собственный глаз, для начала попросила модель резюмировать несколько своих статей. Результат показался внятным: тонкости аргументации потерялись, но общий смысл был сохранен. Это обнадеживало: модель вполне можно использовать, чтобы понять, о чем текст, а это уже очень близко к цели.

Как оставленные без присмотра герои Носова, я разрезала на главы пиратский pdf (ограничения по моей подписке — 100 000 знаков) и принялась варить кашу попросила GPT каждую из них резюмировать. Несмотря на путаную структуру книги и местами темную аргументацию, перемежающуюся длинными греческими цитатами, модель в целом для каждой главы корректно установила, о чем она, и перечислила основные выводы.

Но ни одной строчки этого внятного пересказа я в итоге не использовала. Почему? Рецензия — это не реферат (хотя и полноценный реферат — это не пересказ). Это гораздо более сложный жанр, или даже констелляция жанров, о которой коллеги in times of yore сделали целую книгу. Среди рецензий встречаются своего рода пересказы, и, хотя ценность подобных сочинений никогда не была особенно велика, они были и пока остаются востребованы в условиях перепроизводства публикаций.

Легкость получения такого пересказа при помощи GPT совершенно его обесценивает. Нельзя сказать, чтобы это было совсем бесполезно: полезно, например, сравнивать свой читательский опыт с тем, что тебе вернула машина. Это позволяет лишний раз подумать, правильно ли ты расставил акценты и все ли понял (не такая заурядная задача, хотя ей часто пренебрегают студенты, спеша сказать новое слово в науке).

Но в итоге в рецензию я постаралась включить только то, что модель никак не могла описать, а это две вещи.

Во-первых, теоретический и методологический контекст. Какое место занимает книга Х в научном поле, какие влияния она испытала и как сама может повлиять на других? Модель не представляет себе контекст. Она в каком-то смысле «начитана», но она не видит границ между дисциплинарными парадигмами, для нее все подходы равны и все ходы мысли по-своему приемлемы. «Читая» книгу, она может контекстуализировать ее лишь настолько, насколько это делает сам автор, например, во введении. Условно говоря, если ты просишь ее приготовить ужин из того, что есть в холодильнике, она не «вспомнит», что за шкафом есть банка крупы. А в гуманитарных науках очень важна способность к метаописанию или, проще говоря, самопознанию: мы это понимаем так, но это можно понимать и иначе. Хороший гуманитарий — не тот, кто хорошо играет по заданным правилам, но тот, кто понимает историческую контингентность этих правил.

Во-вторых, модель, как курос Парменида, не может познать небытие. Она не сможет пересказать то, что не сказано прямо. Речь идет не только о неизбежных упущениях (хотя это тоже важно: например, почему не процитированы релевантные работы или не поставлены очевидные вопросы). Речь идет в большей степени о том, что не принято говорить прямо — потому ли, что это знание считается общепринятым; потому ли, что сам автор не задумывался об основаниях, на которых держится вся его конструкция; потому ли, что контекст по определению исключен из текста. Условия, делающие возможным высказывание, сами остаются за его пределами.

Из этого делаю два предварительных вывода: как редактор — не соглашаться на пересказы; как автор — не опускаться до пересказов. А как быть? Учиться писать приличные рецензии.