一个意图后承的形式理论

对意图(Intention)、信念(Belief)和目标(Goal)等知识状态的形式化研究是近年人工智能和哲学逻辑等领域中的一个重要课题。基于经典逻辑的工作遇到了很大的困难。本文针对意图的形式化，分析了困难的原因，并给出一种解决办法。...     

常识知识表示:通向"人工智能"的途径

人工智能的知识表示包括专业知识与常识知识。人类常识知识具有语境相关性的显著特征,人工智能要处理常识知识就必须对与知识相关的语境进行研究。以麦卡锡、莱纳特为代表,两条不同路线的人工智能学者致力于常识知识的形式化研究并取得一些进展,但是当前人工智能知识表示中依然存在大量未解的难题。本文认为,寻找解决常识知识形式化这一人工智能研究的重要问题的关键一方面需要人工智能研究思路的转变,另一方面则在于从各门相关学科中寻找新的解题理念。     

人工智能和哲学逻辑视野中的局部语义

语境与语言、推理被并列为人工智能所面临的三大挑战,涉及语词多义、领域特定话语、文本先备知识等具体的技术问题。语境在人工智能领域的形式化以语境的"命题逻辑系统"和"局部模型语义"/"多语境系统"为代表。然而,语境问题的复杂之处在于,不同的会话场景,不同的文本不能被简单地归属给一系列定制好的语境——与一个个场景和文本对应的是一个个具体的语境:它们之间既不是简单的类属关系,也不是简单的组合关系,而是呈现出明显的家族类似性。     

人工智能哲学的几个问题

人工智能哲学研究主要从哲学维度审视人工智能技术的最新发展及其现实应用，具有推进哲学研究领域拓展和内容深化的理论意义、引导人工智能相关科技伦理规范及人文约束的实践意义以及支持人工智能未来发展战略制定与实施的历史意义。人工智能哲学研究需要重视本体论、认识论、价值论、伦理学等维度的问题，未来应当关注正确处理人工智能与人的发展之间的关系、评判人工智能引发的科技和社会变革的意义、人工智能的奇点突破及其评价、人工智能在社会认识论中的应用建构、人工智能引发的技术运用与社会问题等方面。     

人工智能意向弧的未来演进路向

人工智能从诞生之日起就显示出从机械化向智能化、从机械控制向虚拟控制、从信息显示向体验交互、从工具属性向它者关系等的演变路线，这些变化呈现了人、技术与世界的关系演变历程，分别体现智能具身关系、智能解释关系、智能背景关系与智能它异关系。研究发现，人工智能意向弧是人工智能意向性发展的主要趋势，包括功能意向与交互意向两方面。从外部空间来看，智能具身关系与智能解释关系分别体现了人工智能在主体功能意向和客体功能意向方面的逐步增强。在智能具身关系中，人工智能通过与环境的实际互动来实现更高级的知觉、认知和行为功能，从而强化了作为主体的意向性。而在智能解释关系中，人工智能致力于更深入地理解客体，包括外部世界和其他智能体，从而使客体功能意向得以提升。从内部空间来看，智能背景关系与智能它异关系体现着人工智能交互意向逐渐深化。研究意向弧的演进路径有助于揭示未来人工智能意向性发展的主要趋势，更好地预测和防范由人工智能带来的不确定性风险，确保人工智能的安全性和可持续发展。     

人工智能司法运用的技术效应与法理审思

人工智能司法的应用具有提升笔录、卷宗可靠性，提高审判质效、推动庭审模式转型升级，统一法律适用标准、促进同案同判的功效。与此同时，人工智能司法的发展也面临数据储备先天不足、算法呈现复杂性和隐蔽性、类案识别准确率偏低等技术障碍。本文以当前人工智能应用于司法领域的实践状况为基准，深入探究人工智能技术介入司法可能带来的冲击以及如何应对的问题。在基本立场层面，厘清技术与司法之间的关系，尊重司法价值功效，坚持技术中性理念。在技术保障层面，以算法和数据为着力点，推动人工智能司法交叉学科研究。     

动态认知逻辑:变化中的认知推理

动态认知逻辑是近年兴起的非经典逻辑,是一个相对比较新的研究领域.它是逻辑、认知以及信息相交汇的产物,旨在分析知识与信息的变化,为逻辑推理中的信息动态认知提供形式语言表达、结构模型以及一套形式化的处理办法.动态认知逻辑对于语言构造的分析、人的动态化认知过程、人工智能以及计算机的信息处理具有重要意义.     

基于符号互动论的人工智能价值分析方式

不同社会阶层和群体对人工智能的态度和价值判断大相径庭，而这种价值判断以及价值判断的来源缺少有效的分析。基于符号互动论，人工智能存在“社会符号”与“互动个体”两种形态、“利益”与“伤害”两种价值。以两种形态与两种价值对人工智能的价值形成进行分析，可得出不同个体或群体对人工智能的价值判断以及价值判断的来源。该分析方法聚焦于个体或群体对人工智能的态度和感知的形成机制，能够帮助理解人工智能伦理问题的成因，从而为人工智能设计、决策及治理提供一种微观新思路。     

论人工智能与人类智能的双向互动

以GPT为标志的新一代人工智能技术日益逼近人类智能，使得人类不得不重新思考这两者之间的关系。当代人工智能的进步不仅体现为算法上的革命性突破，而且带动了智能技术产品的革命。人工智能已经成为技术驱动的现实产品，GPT-5引发了人们对AGI的最大关注，强人工智能似乎正在走向科技发展的前沿。这一革命性变化让人类智能的性质和特征变成了引人瞩目的话题。当今人类对智能和意识的探究，体现为人类智能与人工智能的双向互动：以模拟的数字化过程再现人类智能，这是人工智能技术出现的动因；而人工智能技术的每一进步，都是对重新认识人类智能的一次挑战。从对人类智能的模拟到对人类意识的重建，这是人工智能技术需要走过的历程。     

机器认知四要素说

利用认知物理学的方法，从认知的源头，即认知的形式化谈起，从宇宙构成的“单要素（物质）说”，到工具构成的“二要素（物质和结构）说”，再到动力机器构成的“三要素（物质、结构和能量）说”，再发展到机器认知构成的“四要素（物质、结构、能量和时间）说”，深入展开，层层递进，从思维的自动化跃升到认知的自成长。用“认知四要素说”解释典型认知事件，如解释爱因斯坦的质能方程，西蒙的“物理符号系统假设”的局限，以及机器对圆周率精度暴力计算的贡献。随着Chat GPT得到全球的广泛使用和认可，继对话图灵测试常态化之后，人工智能的下一个里程碑将是具身图灵测试常态化。