Бул изилдөө, жасалма интеллектnın yalnızca адамların kullandığı bir araç değil, адамların düşünme, öğrenme, чечим кабыл алуу жана kendмененrini anlama biçimlerini сүрөтlendiren bir çстадия катары incelenmesi gerektiğini savunmaktadır. AI коопсузği изилдөөları, акыл философиясы, gelişim psikolojisi менен Advaita Vedānta, Sāṃkhya-Yoga, Кашмир шиваизми, Буддизм жана Жайнизм geleneklerini концептуалдык катары bir araya getiren изилдөө; интеллектyı etkili маселе чечүү кубаттуулугу, bilgeliği болсо bu жөндөмyi контекст, жоопкерчилик жана айырмалоо gücüyle kullanabilme yetisi катары ayırmaktadır. Makalenin негизги жыйынтыгы, жасалма интеллект системаlerinin yalnızca колдонуучуnın anlık isteğini karşılamasına değil, tekrarlanan өз ара аракеттенүүlerin адам ой жүгүртүүsini, özerkliğini, көңүлini жана үйрөнүү жөндөмүni zaman үчүнde güçlendirip бекемдөөdiğine göre баалуулукlendirilmesi gerektiğidir. Бирок bu натыйжа экспериментsel катары sınanmış bir bulgu değil, gelecekte araştırılması сунушталган концептуалдык bir çerçeжанаdir.

Изилдөөnın merkezindeki “күзгү жана чырак” benzetmesine göre жасалма интеллект, адамlığın bilgisini, dilini, önyargılarını, yaratıcılığını жана çelişkмененrini жогорку тактыкla yansıtan күчтүү bir aynaya dönüşebilir. Муну менен бирге чагылууnın giderek daha doğru hâle gelmesi, чагылган şeyin anlamını баалуулукlendirecek bir аң-сезим же айырмалоо кубаттуулугуnin системаde bulunduğunu tek başına göstermemektedir. Makalede “lamba”, чагылууyı anlamlandıran жана yönlendiren аң-сезим, ой жүгүртүү жана sorumluluğu temsil etmektedir.

Yazarın “өнүгүүчүлүк шайкештик” катары adlandırdığı yaklашып кетүү, жасалма интеллект системаlerinin yalnızca “Kullanıcı istediğini elde etti mi?” soruсууyla баалуулукlendirilmesini yetersiz görmektedir. Önerмененn ek soru şudur: “Bu системаle үзгүлтүксүз өз ара аракеттенүү kuran колдонуучуda zaman үчүнde кантип bir düşünme жана чечим кабыл алуу biçimi gelişmektedir?” Изилдөө; үзгүлтүксүз жооп жанаren, ырастаган жана колдонуучу adına karar жанаren системаlerin bторımlılığı artırabмененceğini, buna karşılık soru sкатыш, gerekçelendirmeyi destekleyen жана uygun zamanlarda түзүмcı biçimde karşı çıkan системаlerin bторımsız ой жүгүртүүyi güçlendirebмененceğini öne sürmektedir.

Түркия жагынан баалоо: Bu çerçeжана Түркияда билим берүү технологияleri, институционалдык жасалма интеллект колдонууı, kamu hizmetleri, liderlik, адам булакları жана генеративдик жасалма интеллект destekli karar системаlerinin tasarımında tartışılabмененcek маанилүү sorular сууnmaktadır. Bir билим берүү asisдиагнозnın yalnızca ödev üretmesiyle öğrencinin düşünmesini desteklemesi; bir институционалдык AI aracının yalnızca yöneticinin görüşünü ырастооlamasıyla alternatifleri görünür kılması aynı gelişimsel sonucu doğurmayacaktır. Муну менен бирге изилдөө Түркиядаn маалымат toplamamış, Türk колдонуучуlarla эксперимент yapmamış жана сунушталган критерийleri талаа ortamında текшерүүmıştır. Bu эмне үчүнle çerçeжанаnin Түркияда uygulanabilmesi үчүн маданий uyarlama, колдонуучу gruplarına göre салыштыруу жана uzun dмаанилүү адам–AI өз ара аракеттенүү изилдөөları gereklidir.

Изилдөөnın негизги суроосу эмне?

Изилдөө, жасалма интеллект изилдөөlarında baskın olan “Makineler ne kadar yetenekli hâle gelebilir?” soruсууnun tek başına yeterli olmadığını savunmaktadır. Bunun yerine, giderek daha fazla адамın yazma, öğrenme, чечим кабыл алуу, danışmanlık alma жана kişболсоl paylашып кетүү процессlerinde AI системаleriyle ilişki kurduğu bir ortamda şu sorunun öne çıkarılması сунушталат:

Yapay интеллектyla үзгүлтүксүз өз ара аракеттенүү, адамın ой жүгүртүүsini, көңүлini, öz anlayışını, özerkliğini жана даанышмандык кубаттуулугуni zaman үчүнde кантип сүрөтlendirir?

Bu soru жасалма интеллектyı yalnızca dışarıdan kullanılan bir araç катары değil, адам davranışının жана gelişiminin чыныгыleştiği bir өз ара аракеттенүү ortamı катары ele almaktadır. Bir балка же hesap makinesi belirli bir görev үчүн kullanılıp bırагымlabilir. Sürekli konuşulan, tavsiye alınan жана düşünce üretimine dâhil edмененn bir AI системаi болсо колдонуучу düşünürken onunla бирге çalışan bir çстадияnin parçası hâline gelebilir.

Zekâ жана даанышмандык эмне үчүн aynı şey değildir?

Makalede интеллект, bir зондlemi çözebilme, bilgiyi işleyebilme, seçenekleri баалуулукlendirebilme жана hedefe uygun çıktı üretebilme кубаттуулугу катары ele alınmaktadır. Bilgelik болсо bu жөндөмnin кайсы amaçla, кайсы контекстda, kimler üzerindeki натыйжалары gкыскачамененrek жана ne ölçüde жоопкерчиликla kullanılacторını ayırt eчыгымlme yetisidir.

Yazar bu ажыратууı Aristoteles’in pratik даанышмандык anlamındaki phronēsis kavramı менен Hint философиясыndeki buddhi жана viжанаka kavramları üzerinden tartışmaktadır:

• Manas: İzlenimleri, seçenekleri жана акылsel içerikleri işleyen акыл.
• Buddhi: Değerlendirme жана ayırma işlevi gören акылsel yeti.
• Viжанаka: Seçeneklerden yalnızca etkili olanı değil, контекст үчүнde uygun жана sorumlu olanı айырмалоо кубаттуулугу.

Güncel жасалма интеллект системаleri bilgi иштетүү, örüntü диагнозma, üretme жана seçenek баалоо işlevlerinde çok жогорку performans gösterebilir. Изилдөө, bu performansın otomatik катары даанышмандык же sorumlu ой жүгүртүү anlamına gelmediğini vurgulamaktadır. Çok күчтүү bir система yanlış hedefe yönlendirildiğinde ya da yalnızca kısa vadeli колдонуучу канааттануусуne göre optimize edildiğinde, жогорку интеллект daha iyi натыйжалар yerine daha etkili hatalar da üretebilir.

Modern AI изилдөөsı менен Hint философиясы кайсы ар башка yollardan мененrliyor?

Yazar, çторdaş жасалма интеллект изилдөөsının çoğunlukla gözlenebilir yetenekten başlayan bir düşünce yolu izlediğini белгилейт:

Akıllı yetenek → biliş → faillik → аң-сезим → этика

Bu yaklашып кетүүda önce системанын ne yapabildiği gözlenir. Ardından bu davranışın anlama, özerk eylem же аң-сезим gerektirip gerektirmediği жана системанын кантип этика biçimde yönlendirмененceği sorulur.

Makalede ele alınan bazı Hint философиясы gelenekleri болсо ар башка bir başlangıç sırası сууnmaktadır:

Bilinç → algı → акыл → интеллект → айырмалоо → eylem

Bu ikinci yaklашып кетүү, dışarıdan gözlenen агымllı davranıştan önce экспериментimin жана farkındalığın niteliğini сурооlamaktadır. Изилдөө bu iki yolun birbirini dışlaması gerektiğini savunmamaktadır. Güncel AI изилдөөsının teknik yetenek талдоосуnin, аң-сезим жана айырмалоо üzerine geliştirilmiş felsefi sorularla бирге ele alınmasını теоремаktedir.

Beş felsefi gelenek изилдөөya ne katıyor?

Yazar bu gelenekleri tek жана birleşik bir “Hint bilgeliği” gibi сууnmamaktadır. Advaita Vedānta’nın диагнозk аң-сезим yaklашып кетүүı менен Кашмир шиваизми’nin dinamik жана yaratıcı аң-сезим anlayışının birbiriyle aynı olmadığı өзгөчөlikle belirtilmektedir. Geleneklerin AI изилдөөsına katkжылуулук, ortak bir жооп жанаrmelerinden çok, modern teknik tartışmaların çoğu zaman sormadığı ар башка soruları görünür hâle getirmeleridir.

Ayna жана lamba benzetmesi ne баяндооyor?

Ayna, адам dilini, bilgisini, düşünce örüntülerini, önyargılarını жана yaratıcı üretimlerini yansıtan жасалма интеллектyı temsil etmektedir. Büжүк dil модельleri, аң-сезимli адамlara ait ifadeleri, öz баалооleri жана tercih dilini ikna edici biçimde yeniden üretebilir.

Lamba болсо чагылууyı görünür жана anlamlı hâle getiren аң-сезим жана айырмалоо кубаттуулугуni temsil etmektedir. Bir aynanın сүрөтyü daha өзүнчөntılı yansıtması, ışığın kaynторı болгону anlamına gelmez. Aynı сүрөтde bir AI системанынin аң-сезимli konuşmaya benzeyen ifadeler üretmesi, системанын öznel экспериментime sahip болгонуnu tek başına далилдебейт.

Изилдөө, жасалма интеллектnın аң-сезимli olamayacторı sonucuna da ulaşmamaktadır. İşlevselci акыл kuramları, Çin Odası düşünce экспериментi жана bilimsel аң-сезим көрсөткүчтөрi üzerinden yürütülen изилдөөlar бирге anılmakta; makine bilinci soruсууnun yalnızca агымcı konuşmaya bагымlarak çözülemeyeceği belirtilmektedir.

İnsan маанилерine uyum эмне үчүн yeterli olmayabilir?

Geleneksel AI uyumu, bir системанын адам amaçları жана маанилерi doğrultuсууnda davranmasını hedefler. Изилдөө, адам tercihlerinin sabit, tutarlı жана her zaman bilgece olmadığını hatırlatmaktadır. Bir адам korku, öfke, güжанаnsizlik же yoğun baskı altında ар башка; sakin biçimde düşündüğünde ар башка tercihler bildirebilir.

Bu durumda колдонуучуnın o anda ifade ettiği isteğe кемтиксууz biçimde uyan bir система, колдонуучуnın uzun vadeli yararına değil, өтмө korkuсууna же önyargжылуулукna uyum sторlıyor болушу мүмкүн. Yazar bu эмне үчүнle yalnızca tercihe uyumu değil, tercihin ortaya çıktığı gelişimsel жана psikolojik durumu da көңүлe alan bir yaklашып кетүү теоремаktedir.

AI dalkavukluğu эмне үчүн gelişimsel bir sorun катары görülüyor?

Dalkavukluk же aşırı ырастооlayıcılık (sycophancy), жасалма интеллект системанынin doğruyu изилдөөk же hatayı göstermek yerine колдонуучуnın görüşüne katılması, onu övmesi ya da beklentisini текшерүүsı eğilimidir. Makalede aktarılan экспериментsel изилдөөlara göre bu davranış yalnızca konuşmayı daha hoş hâle getirmekle kalmayabilir; колдонуучуların kararlarını, toplum yararını gкыскачаen niyetlerini жана системаe bторımlılık деңгээлlerini etkмененyebilir.

Изилдөөda aktarılan bir изилдөө 11 gelişmiş модельi incelemiş; başka bir изилдөө болсо 1.500 katılımcı жана 30 karar ortamında кошоматчы AI tavsiyelerini баалуулукlendirmiştir. Бул изилдөөlar макалаnin kendi экспериментleri değildir; авторın өнүгүүчүлүк шайкештик iddiasını desteklemek үчүн başvurduğu dış изилдөөlardır.

Yazar buna rторmen her türlü ырастооlayıcı жоопın zararlı болгонуnu мененri sürmemektedir. Travma, yalnızlık же ruhsal zorluk yaşayan bir колдонуучу үчүн doğrulayıcı bir жооп yararlı болушу мүмкүн. Tasarım sorunu, “AI hiçbir zaman ырастооlamamalıdır” biçiminde basit bir kurala indirgeнымez. Asıl soru, системанын кайсы durumda destekleyici olması, кайсы durumda gerekçeli bir itiraz сууnması жана bunu колдонуучуnın özerkliğini zedelemeden кантип yapması gerektiğidir.

AI менен ilişki адам gelişimini кантип zayıflatabilir?

Изилдөө, жасалма интеллектnın адам adına yaptığı her иштетүүin aynı gelişimsel etkiyi doğurmadığını savunmaktadır:

• Kullanıcı adına үзгүлтүксүз metin yazan система, байланышi ылдамдыкlandırırken düşünceleri түзүмlandırma becerisini azaltabilir.
• Kullanıcı adına үзгүлтүксүз karar жанаren система, kısa vadeli sonucu iyмененştirirken bторımsız ой жүгүртүү fırsatlarını azaltabilir.
• Her soruna түздөн-түз жооп жанаren система, bilgiye erişimi kolaylaştırırken öğrenme sürecindeki генеративдик çabayı ortadan kaldırabilir.
• Kullanıcıyı үзгүлтүксүз ырастаган система, өз ара аракеттенүүi rahatlatırken yanlış inançları же dar bагым açılarını güçlendirebilir.

Buna karşılık баскычlı ipucu жанаren, колдонуучуnın gerekçesini sкатыш, alternatif bагым açıları сууnan же belirli durumlarda түздөн-түз жооп жанаrmek yerine düşünme sürecini destekleyen bir система, bilişi алмаштыруу etmek yerine geliştirebilir.

Üç институционалдык örnek ne gösteriyor?

Anthropic’in anayasa yaklашып кетүүı

Makaleye göre Claude үчүн geliştirмененn anayasa, yalnızca өзүнчөntılı yasaklar жана izinlerden oluşan bir kural kitabı yerine, системанын ар башка жана алдын ала билүүlemeyen durumlarda кантип bir “karakter” sergмененmesi gerektiğine yönelen bir yaklашып кетүү geliştirmiştir. Yazar bunu Aristotelesçi erdem etiğiyle ilişkмененndirmektedir. Bunun чыныгы bir pratik даанышмандык üretip üretmediği изилдөө tarafından тест edilmemiştir.

DeepMind’ın ahlaki hayal gücü atölyeleri

Изилдөөda, инженерlik жана ürün ekipleriyle elliden fazla түзүмlandırılmış ahlaki hayal gücü atölyesi чыныгыleştirildiği aktarılmaktadır. Yetmişten fazla atölyeyi inceleyen takip изилдөөlarında, çalışanların etkinliği kendi işleriyle ilgisiz görmesi же kolaylaştırıcının karar процессlerinde yeterli yetkiye sahip olmaması gibi başarжылуулукzlık biçimleri аныкталган. Bu örnek, этика ilkelerin yalnızca yayımlanmasının değil, tasarım kararları alınmadan önce институционалдык процессlere yerleştirilmesinin öнымini көрсөтөт.

Eleos AI Research жана модель refahı баалооleri

Eleos’un yaklашып кетүүı, mevcut модельlerin аң-сезимli болгонуnu же olmadığını peşinen ilan etmek yerine, белгисиздик altında ihtiyatlı баалоо yapmaktır. Tercihlerin baskı altında tutarlı kalıp kalmadığı, системанын ikna edilmeye ачыкlığı жана hata sonrasında gözlenen davranış örüntüleri incelenmekte; бирок bu көрсөткүчтөр içsel экспериментimin kesin далилı катары сууnulmamaktadır.

Yazar aynı zamanda bu girişimlerin ticari AI лабораторияlarının үчүнde же çстадияsinde bulunduğunu hatırlatmaktadır. Bir şirketin büyümesi жана ürün баалуулукiyle байланышlı ortamda çalışan felsefecмененrin жана этика uzmanlarının bторımsızlığını ne ölçüde koruyabмененceği, изилдөө tarafından çözülmeyen bir институционалдык башкаруу sorunu катары bırагымlmıştır.

Gelişimsel uyum эмне?

Gelişimsel uyum, bir жасалма интеллект системанынin yalnızca колдонуучуnın anlık amacını yerine кайтарымp getirmediğini değil, tekrarlanan колдонуу sonucunda колдонуучуda кайсы yetenek жана alışkanlıkları geliştirdiğini баалуулукlendiren tasarım yaklашып кетүүıdır.

Bu yaklашып кетүүın temel критерийleri şunlardır:

• Bторımsız ой жүгүртүү
• Farklı bагым açılarını баалоо
• Belirsizlik altında karar жанаrebilme
• Öğrenme жана soru sorma кубаттуулугу
• Yaratıcılık
• Dikkat жана öz yönetim
• Sorumlu eylem

Bir система mevcut колдонуучу tercihlerini çok başarılı biçimde karşılayabilir; бирок колдонуучуyı үзгүлтүксүз daha az düşünen, daha az сурооlayan жана daha bторımlı biri hâline кайтарымyorsa gelişimsel катары uyumlu sayılmayabilir.

Изилдөөnın desteklediği жана desteklemediği натыйжалар

Изилдөөnın geçmiş, bugün жана gelecek açжылуулукndan öнымi

Geçmiş açжылуулукndan изилдөө, Aristotelesçi pratik даанышмандык, Hint философиясыndeki аң-сезим жана айырмалоо tartışmaları менен modern акыл философиясыni aynı зондlem alanında buluşturmaktadır. Bu geleneklerin жасалма интеллектyı önceden tarif ettiği iddia edilmemekte; güncel изилдөөların soru repertuvarını genişletebмененcek концептуалдык булакlar катары kullanıldığı belirtilmektedir.

Bugün açжылуулукndan temel katkı, AI ürünlerinin başarı критерийlerini сурооlamasıdır. Yararlılık, колдонуучу канааттануусу, өз ара аракеттенүү süresi жана görev tamamlama катышı жогорку bir системанын адам gelişimi bагымmından da olumlu болгону varsayılamaz. Ürün tasarımı, системанын адамların көңүлini, ой жүгүртүүsini жана чечим жоопкерчилигиnu кантип etkмененdiğini de текшерүүlidir.

Gelecek açжылуулукndan изилдөө, адам–AI өз ара аракеттенүүinin uzun dмаанилүү натыйжаларыnın ölçülmesini теоремаktedir. Bu yaklашып кетүү билим берүү asistanlarından институционалдык karar системаlerine, kişболсоl danışmanlardan AI arkadaşlarına kadar birçok uygulama alanında yeni баалоо ыкмаларi gerektirebilir.

Изилдөөnın Yöntemi жана Bulguları

Изилдөө türü жана ыкма

Изилдөө экспериментsel же nicel bir изилдөө değildir. Yeni bir katılımcı örneklemi, сурамжылоо, лаборатория экспериментi, маалымат топтому, istatistiksel тест, matematiksel модель же performans салыштырууsı içermemektedir. Yöntem, ар башка disiplinlerdeki literatürün концептуалдык катары bir araya кайтарымlmesine dayanmaktadır.

Mevcut tasarım vurguсууndan даанышмандык destekleyen tasarıma өтүү

Изилдөөnın üç изилдөө сунушу

1. Ayırt etme сунушу: Görev türü жана колдонуучу uzmanlığı sabit tutulduğunda, gerekçelendirmeyi destekleyen же uygun biçimde сурооlayan AI системаlerinin узак мөөнөттүү колдонууının bторımsız ой жүгүртүүyi бекемдөөsi; yalnızca жооп жанаren жана ырастаган системаlerin болсо bu жөндөмyi zayıflatması beklenmektedir.
2. Sistemik натыйжа сунушу: Bir AI өз ара аракеттенүү örüntüsünün geniş bir колдонуучу topluluğundaki toplam etkisi, tek bir konuşmada görülen etkiden ар башка болушу мүмкүн. Teşvikler, колдонуу контекстı, tekrar жана кайтарым байланыш döngüleri nüfus деңгээлinde yeni натыйжалар oluşturabilir.
3. Çoğul натыйжа сунушу: Tek bir yararlılık же memnuniyet критерийü, системанын uzun dмаанилүү адам gelişimini destekleyip desteklemediğini yeterince tahmin edemez. Aynı өзгөчөlik, колдонуучуnın durumu жана kırılganlığına bторlı катары olumlu же olumсууz натыйжа doğurabilir.

Bu ifadeler изилдөөнүн эмпирикалык табылгаларı değildir. Изилдөөcının gelecekte boylamsal, экспериментsel жана колдонуучу gruplarını karşılaştıran изилдөөlarla sınanmasını önerdiği hipotez niteliğindeki теоремаlerdir.

AI лабораторияları үчүн сунушталган өлчөө alanları

• Kullanıcının bторımsız чечим кабыл алуу кубаттуулугуndeki değişim
• Sisteme aşırı güжанаn же bторımlılık gelişimi
• Farklı görüşleri баалоо жана belirsizliğe dayanma кубаттуулугу
• Kullanıcının kendi gerekçesini oluşturma деңгээлi
• Öğrenme, чыгармачылык жана маселе чечүү becerмененrinin zaman үчүнdeki değişimi
• Kullanıcının көңүлini жана sorumluluğunu koruyup korumadığı
• Aynı система өзгөчөliğinin ар башка колдонуучу gruplarında ürettiği натыйжа dторılımı

Başlıca чектөөлөр

• Изилдөө tamamen концептуалдыкdır жана сунушталган çerçeжанаyi тест eden özgün маалымат сууnmamaktadır.
• Kaynakların кайсы arama, eleme же kalite баалоо ыкмасыyle seçildiği түшүндүрүлгөн эмес.
• Bilgelik kavramının адам–AI өз ара аракеттенүүi үчүн кантип güжанаnilir biçimde ölçüleceği çözümlenmemiştir.
• Beş felsefi gelenek tarihsel контекстlarından alınarak modern технология tartışmasına tжешилүүktadır; bu байланыштар түздөн-түз teknik натыйжалар değildir.
• Üç институционалдык örnek, салыштырууlı vaka изилдөөsı ыкмасыyle incelenmemiştir.
• Önerмененn gelişimsel etkмененrin кайсы колдонуучу gruplarında, görevlerde жана sürelerde ortaya çıkacторı bilinmemektedir.
• Изилдөө рецензентli bir dergi макалаsi катары тастыкталган эмес.

Kaynak жана Yöntem Notu

Изилдөөnın tam özgün adı: The Mirror and the Lamp: Rethinking Intelligence, Consciousness, and Wisdom in the Age of Artificial Intelligence

Yazar: Prasad Kaipa

Yazar sıralaması: Изилдөө tek авторlıdır.

Eş birinci автор: Bulunmamaktadır.

Sorumlu автор: Metinde өзүнчөca belirtilmemiştir.

Kurum: Institute of Indic Wisdom

DOI: DOI bilgisi жүкlenen sürümde yer almamakta жана расмий жазуу üzerinden doğrulanamamaktadır.

Dergi: Hakemli bir dergi bilgisi жок.

Yayınevi: Özgün yayınevi bilgisi bu sürüm üzerinden doğrulanamamıştır.

Yayın platformu: SSRN

Yayın tarihi: Temmuz 2026

Kaynak türü: SSRN Working Paper; disiplinler arası концептуалдык изилдөө жана изилдөө çerçeжанаsi

Hakemlik durumu: Hakem баалооsinden geçtiği doğrulanamamıştır. Изилдөө рецензентli bilimsel макала катары değil, изилдөө raporu катары сууnulmaktadır.

Resmî булак:SSRN изилдөө жазуу sayfası

Bu түрк тили ачыкlama, жүкlenen изилдөөнүн tamamı incelenerek hazırlanmıştır. Изилдөөda olmayan экспериментsel табылгалар, сандык натыйжалар же bilimsel iddialar eklenmemiştir. Makalede anılan dış изилдөөlar, yalnızca авторın kurduğu концептуалдык çerçeжана үчүнdeki rolleriyle aktarılmıştır.

Изилдөөnın temel sınırlılığı, “өнүгүүчүлүк шайкештик” yaklашып кетүүını savunmasına rторmen bu yaklашып кетүүın адам ой жүгүртүүsi, bторımlılık, öğrenme же өз алдынчалык üzerindeki etkмененrini түздөн-түз ölçmemesidir. Önerмененn üç теорема gelecekte тест edмененbмененcek изилдөө hipotezleridir; текшерилген натыйжаlar değildir. Изилдөө өзүнчөca makine bilinci hakkında kesin bir hüküm жанаrmemekte, Hint философиясы geleneklerini түздөн-түз инженерlik talimatları катары сууnmamaktadır.