心智科学的若干重要领域探析--它所遭遇的疑难和悖论

本首先以心智科学的发展史为线索，从宗教、哲学与心智科学的关系入手，对心智科学的历史、现状和研究内容做了深入分析。接着以心智科学的若干重要问题为线索，分析了心智的起源和性质、心智与语言的关系、人工智能与人类智能、人类智能与进化的关系等心智科学的重要领域。本最后提出心智研究中值得关注的一些疑难和悖论。     

机器伦理何以可能:现有方案及其改良

人工智能要成为真正意义上的智能,一个不可回避的问题就是如何使智能机器的行为更符合人类意义上的伦理道德,这也是作为人工智能新兴研究领域——机器伦理的核心内容。功利主义和义务论都将道德推理统一于一个总原则之中,对机器伦理研究有着重要的启发意义。功利主义预设了一种拉普拉斯式的万能神灵理性观,在应用于机器伦理时,需要通过"有限理性"与"捷思法"对之进行改良。义务论对伦理中"应然"维度和规范性的强调,使机器难以有效解决道德规则冲突,因此,义务论进路在整体上并不适用于当前以计算和遵守规则为核心的智能机器。     

论人工智能的政治哲学反思窘境

人工智能引发了诸多反思,但其中少有政治哲学的声音,其缘由在于政治环境与人工智能两者的特点:引发人类生死存亡忧思的超级人工智能会摧毁形成政治的环境;自主人工智能会引发道德主体资格的反思,而准自主人工智能引发当下的道德原则是否根本的追问,但只有当两类人工智能实际参与人类生活后,这两者才能获得具体的实质结论。     

“算法伦理”的价值基础及其建构进路

"算法伦理"是计算机科学与伦理学相交叉的研究领域,它主要研究算法本身的伦理属性以及算法所体现出来的伦理功能。作为计算机伦理的重要内容,算法伦理以人权、社会公正、人类福祉、美德为其价值基础,以算法设计者道德责任的建立、价值敏感性设计以及建立算法使用的法律规范为其主要的建构进路。通过推动算法伦理的实现,有助于使算法更好地为人类服务。     

人工智能技术伦理治理内在路径解析

人工智能的不确定性为人类对其进行治理提供了可能。伦理对人工智能的嵌入体现为作为伦理型道德能动体的人类对其发展的管理与责任承担。根据具体技术的发展过程,伦理对人工智能的嵌入先后按照四个阶段进行:在设计阶段进行伦理嵌入,以人工智能专家为主导,通过"预测-评估-设计"模型实现人工智能的道德化设计;在试验阶段进行伦理评估,以评估委员会为主导,通过伦理效应的预测与识别、伦理问题的分析与澄清、以及解决方案的开发与确定来修正和完善人工智能开发方案;在推广阶段进行伦理调适,以政府部门为主导,通过制度调适、舆论调适和教育调适三种路径,实现人工智能与社会价值系统的顺利融合;在使用阶段,以使用者为主导,通过对他者、对世界、对技术以及对自身的责任的主动承担,来确认自身作为伦理型道德能动体的地位,并为人工智能伦理潜能的实现提供支撑。     

技术调解下道德主体的重构探究

技术调解理论对人与技术互动机制的探讨不仅揭示出了技术之于人的境遇性存在,也对传统技术伦理的二元框架及人的绝对主体性产生了冲击。对此,沿着关系论进路,道德主体的界定标准可概括为自主程度及伦理意向性,人与技术物的道德角色也可据此分为三类:面向平凡技术物的操作型道德能动体、面向人工智能体的功能型道德能动体、面向人类行动者的伦理型道德能动体。对中国伦理语境而言,道德主体界定的关系论进路与天人合一观具有内在一致性,而对道德主体的重构也构成了我国传统技术伦理思想的现代语境。     

人工智能道德增强的限度

人工智能道德增强是从属于"人类道德增强"思潮的一个子话题——希望通过"人工道德建议者(AMA)""客观"的道德表征能力与强大的信息获取能力协助人类提高道德认知水平。但由于AMA毕竟无法达到"理想观察者(IO)"的标准,其必然会陷入专家主义的窠臼。此外,诉诸构建"道德机器"的研究者们在通过学习算法构架自动道德分类与决策机器的时候也预设了某种IO视角。通过瓜里尼的道德案例分类器(MCC)的实验研究,我们发现无预分类的假设函数无法拟合,这意味着与IO契合的普遍主义AMA无法建成。鉴于此,我们建议另外一个不同的"道德增强"方案——一种"作为他者的AMA",并寄希望于通用人工智能成为其实现基础。     

康德式人工道德行动者的伦理地位研究

伴随机器人和人工智能越来越融入当前的社会环境,它们似乎不可避免地会成为具备道德行为能力的人工道德行动者。一些学者认为康德哲学为建构人工道德行动者提供了最好的机会。相较于易受感性经验影响的人类行动者,以康德哲学为伦理框架设计的道德机器人在某种意义上更有资格作为康德哲学语境中的道德行动者。不可否认,康德伦理学对建构道德机器人具有重要的意义,建构康德式人工道德行动者也应该是机器人伦理学研究中的必要目标。但是,按康德伦理框架创造的人工道德行动者是纯粹理性的道德机器,缺失了真正道德行动者应该具有的实践性情感能力,因此康德式人工道德行动者不能获得真正道德行动者的伦理地位。     

人工智能的“负责任创新”

目前,人工智能快速发展,在众多领域发挥了重要作用,对人类社会产生了深刻的影响。人工智能虽然为人类带来巨大利益,但也带来不确定的风险。近年来,在欧美国家兴起的"负责任创新"旨在解决科技发展中的责任伦理问题而提出的理念,这为人工智能的创新与发展提供理论思考与现实应对的路径。运用负责任创新的理念和方法进行人工智能伦理责任的规制或者嵌入,使其形成具有道德的决策和行动,从而促进人工智能良性、开放、健康和包容的发展,推进人工智能与人类的和谐共存。     

人工智能与意向性问题

意向性因其刻画了人类智能的本质特性，而成为人工智能最关注的哲学问题之一。本文在简述意向性理论的基础上，分析了人工智能采取还原与模仿立场时意向性所处的地位。进而指出意向性深刻的理论内涵有可成为人工智能的丰富思想资源。     

人工智能的时间感知——从“程序时间”过渡到“感受时间”的可能性

人工智能如何在心智上接近或达到人类意识,这是技术时代无法回避的问题之一.然而,智能机器如何拥有真正的心智,或者说如何在技术之外融入“体验自身存在”的能力?这依旧是技术层面和科学层面的难题.为此,我们从时间感知着眼,区分了三种“程序时间”和“感受时间”,并最终认为,智能机器在时间感知上必须突破静态的B理论模型,走向动态的...     

人工智能权利话语批判

人工智能被想象成为"像人一样的主体"。在此基础上,人们借助主体范式和关系范式开始建构人工智能的权利话语体系。但是,无论哪一种视角,其根源都是人类中心主义的。这就导致人工智能和人类的交往行为,不足以像正常的成年人一样,具有道德权利的双向社会性意义,因此,人工智能必然缺乏道德主体资格。与此同时,尽管法律规范可以设定人工智能的相关法律权利,但这一权利设置更多体现为无权利的义务,并且是为了保护人类的利益,因此,人工智能的法律权利就是修辞性的,而非真正的法律主体权利。     

论智能化时代的伦理重塑

以人工智能为主要代表的新一轮科技革命正在深刻影响着人们的生产方式、生活方式和思维方式,也引发了诸多道德判断困境及其伦理思考。智能化时代的人类社会将走向何方?应坚持以马克思主义科技观为指导,重视科学技术是第一生产力的革命性力量,警惕科学技术异化力量的负向作用,反对目的论和义务论的伦理错误倾向,在主体设计、制度管理、公众环境三个层面探讨伦理重塑策略,以期人类社会与人工智能和谐共处、"向善"发展。     

从语言到心智：认知人类学的理论进展

作为研究人类文化与思维关系的交叉学科,认知人类学经过半个多世纪的发展,形成了独特的研究进路.认知人类学最初与语言学相结合,研究土著民族的语言与感知,强调语言对思维的影响.随着研究的深入,学者们发现文化范式对思维形式的决定性影响.20世纪中后期以来,认知人类学与语言学、心理学和认知科学的研究交织在一起,趋向于关注人类心智及认知过程的分析,这种多学科的融合必将促进人类认知研究的新进展.     

认识论的框架问题

框架问题已经困扰了人工智能领域40年之久,并成为认识论研究的一大难题.本文借助实例综述了框架问题及其衍生问题,并概述了为解决该问题而发展出的逻辑工具.文章重点阐述了框架问题在西方哲学界引发的讨论,包括认识论视角、科学哲学视角、对心智计算理论的挑战,以及逻辑和哲学的关系诸方面.     

认知研究中的行动概念

当代认知研究中,一种以"4E"作为标识的新认知观已经形成并正在发展,其基本主张为:行动是认知的核心。不过,这种新认知观面临的一个基本问题是行动概念的模糊性。通过选择研究认知的合适视角,我们将行动置于关于心智系统的概念框架内,确定其在认知研究中所处的地位和担当的角色,并认定它实质上是一个非认知的心智概念;在此基础上,进一步论证了新认知观与认知计算主义之间的相容性。     

波普尔的身心学说评析

波普尔独特的身心学说既是其创立三个世界理论和进化认识论的逻缉起点和中介环节，也在20世纪西方心智哲学研究中占有一定地位。其核心观点是：1．否定身心问题是语言问题；2．把身心问题纳入宇宙生命演化的整体视域；3．认为意识和精神现象是宇宙自然生命演化中“突现”的客现实在；4．承认精神状态与躯体物理状态之间的相互作用。波普尔的身心学说作为一种研究纲领对当前的心智哲学研究也颇具启发意义。     

作为人工智能自我知识匹配模型的阐释性感觉理论

人工智能的兴起,激发了哲学家将人工智能与人类心智进行全方位的比较,但是鲜有学者思考过,一个人工智能系统,是否能够"认识它自己"。诊断这项阙漏的根源,为此提供正当性理由便是必要的。基于当下人工智能的发展水平和技术前景,表明人工智能原则上可以拥有关于自身信念、欲望和意图之类的命题态度的自我知识。从既有的关于人类自我知识的主流理论中,筛选出一个与人工智能相匹配的理论模型。该模型类似于卡鲁瑟斯的阐释性感觉理论,它也体现了卡萨姆所说的"实质性自我知识"的优势。     

预测心智研究的热点和前沿发展趋势

以Web of Science核心合集数据库中的SCI和SSCI引文索引收录的发表于1900-2021年的521篇英文文献为研究样本，使用CiteSpace和VOSviewer定量化分析工具呈现了近十多年来预测心智研究的时空分布、研究热点和前沿问题，而后从人类高级认知加工、神经科学技术和特殊群体三个方面分析了预测心智研究未来的发展趋势和方向。研究发现，预测心智研究发文量整体上呈现持续上升的趋势；英国是预测心智的主要研究国度；心理学和神经科学是预测心智主要的研究领域；从最初关注内感觉过渡到人类高级认知加工是预测心智发展的必然结果，借助神经科学技术可以清晰地再现大脑进行层级预测编码和错误预测最小化的过程，以特殊群体作为切入点也是预测心智研究的一个前沿趋势。     

符号主义与联结主义人工智能的融合路径分析

人工智能的演化形成了符号主义与联结主义人工智能两条代表性进路.符号主义人工智能的优点在于推理过程透明、可解释,但存在不完备、框架问题和知识接收瓶颈等问题.联结主义人工智能的泛化能力和可移植能力强,但缺陷是算法不可解释性、过拟合等问题.符号主义与联结主义人工智能有着显著的融合可能性,在新一代人工智能背景下,两条进路的融合...