关于人工智能的政治哲学批判

政治哲学以人类的纪律秩序和分配秩序为考察内容,人工智能的崛起将为政治哲学批判开拓更大的理论视域,我们可以设想"人-人工智能"的政治哲学批判、"人工智能-人工智能"的政治哲学批判和后人类的政治哲学批判等崭新理论问题。     

从归纳逻辑视角解读人工智能的哲学意蕴——普特南人工智能思想窥探

普特南探究了人工智能的发展历程,认为图灵是在哥德尔扣杰克斯赫伯德工作的基础上重新构造了计算概念并且发明了计算机模型.计算机科学和人工智能不是等同的,我们应从原则和经验两个层次来看待将大脑思维模拟为数字计算机的思想.归纳推理面临的问题给人工智能研究带来很多的启示.人类本质活动不必然是人工智能的本质活动.即使大脑的计算机模型是正确的,我们也不能断言人工智能就会成功.因为,计算机模型不能够模拟人类总体的知识能力,对于人类认知的研究并不必然要求我们将认知要么还原为计算要么还原为大脑程序,我们可以很成功地发现大脑的理论模型,这有助于我们更好地理解大脑的工作机制,但是这并不要求我们必须借助于心理学.     

论人工智能道德地位的三种研究进路

目前关于人工智能的道德地位研究,主要分为现象学进路和心灵哲学进路.前者以"意向性"为核心,具体在人工智能道德地位领域主要研究其与人类之间的同构关系,并不认可人工智能的独立道德地位;后者以"心智"概念为核心,研究人工智能能否具备与人类相当的心智水平,认为人工智能的道德地位取决于其是否具备心智.然而,人工智能的道德地位研究...     

人工智能对人类身份认知的挑战及应对策略分析

人工智能的发展对人类传统的身份认知形成了挑战。应对这种挑战有两种策略:一是辩护性策略,二是建构性策略。辩护性策略从传统的人类身份认知角度,对人类的身份进行辩护,它虽然在一定程度上深化了人类对自身本质特征和特殊属性的认知,但是无法从根本上解决人工智能对人类身份认知的挑战。建构性策略是在人工智能发展的基础上打破传统的人类身份认知,对人类身份重新进行建构,它有三个维度:历史的、发展的和整体的。然而,无论是历史的维度还是纯粹发展的维度都不能从根本上解决人类自身发展与人工智能发展之间的矛盾,唯有整体的维度兼顾了历史、现在与未来,不仅能推动人类自身的发展也能推动人工智能的发展。     

德雷福斯对人工智能的批判仍然成立吗?

德雷福斯曾经提出:人工智能的问题既有科技属性,更有哲学属性。因为全部人工智能工作都依赖一个哲学假设:即人类世界是由可清晰表征的始基构成的,而智能就在某种独立的清晰元素之中。但从海德格尔和梅洛-庞蒂的现象学哲学来看,上述理性主义假设是不能成立的。德雷福斯就以现象学为基础来构建他的人工智能批判。近年来,深度学习算法大放异彩,而人工智能似乎已经完全克服了德雷福斯曾经提出的哲学批判。然而,在深入探查近些年来的人工智能工作之后,我们不难发现:尽管人工智能的神经网络进路的确取得了很大的进步,但它依旧没有放弃人工智能表征主义进路的哲学假设,因而仍然无法摆脱德雷福斯的哲学批判。     

萨伽德科学理论评价的计算模型:从PI、ECHO到HOTCO的发展

萨伽德注意到了计算机智能和人类智能的相似之处,他将人类思维比作计算机程序,将人类的思维结构比作数据结构,将人类的思维过程比作计算机算法,并研究运用计算机模型模拟科学理论评价的思维过程,他40年的科学哲学学术生涯编写了三个包含科学理论评价功能的计算机程序,分别是PI、ECHO和HOTCO,尽管这些程序受到过质疑,但是在人工智能热潮再度兴起的今天,弄清这三个程序的原理以及适用性对我们运用人工智能技术研究科学哲学问题依然有十分重要的借鉴意义。本文将对PI、ECHO和HOTCO这三个计算程序中关于科学理论评价方法和指标及其引发争论进行评述。     

人工智能能否超越人类智能

半个多世纪以来,人工智能研究似乎取得了迅猛发展,但批评之声也一直不绝于耳。本文亦是一项关于人工智能的批判性分析,针对的是一个关系到人工智能研究基础的问题,即"人工智能能否超越人类智能"。我将尝试构造一个基于集体人格同一性(collective personal identity)的新论证,从而表明:首先,该问题原则上无法仅在经验科学的框架中获得有效解决;其次,该问题其实是一个没有认知意义的问题;最后,如果该问题没有认知意义,那么人工智能研究的一个重要目标,即"生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器",恐怕也无法实现。     

句法机怎样才能成为语义机？——本体论语义学及其启示

已有人工智能尽管在运算速度等方面大大超越于人类智能,但由于还缺乏意向性这一关键特征,以致于许多人否认它是真正的智能.为了解决这一问题,人工智能、计算机科学和心灵哲学从不同方面作了大量探讨,建立了许多新的理论和模型.本体论语义学就是其中之一.它独辟蹊径,研究了人类智能有意向性的内在条件和机理,发现本体论图式是人类接受、处理、生成意义的枢纽,并从工程技术角度对机器如何模拟人类这一概念结构和功能作了尝试性探讨,取得了一些富有意义的新成果.     

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。     

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。     

人工智能中计算主义的当前难题及转进策略

在莱布尼茨、丘奇和图灵等人所奠定的计算的数理理论的基础上,数字计算机诞生,1956年达特茅斯会议将其命名为人工智能。受逻辑与数学的影响,这一时期人工智能主要遵循计算主义的建构方法将认知看作符号计算,但这一做法遭到了强烈的哲学批判,随着日本第五代计算机计划的幻灭,计算主义彻底陷入低谷。事实上,计算主义以其符号表征和符号操纵的方式已然实现了对人的计算智能的建模。由于计算智能是人类智能的重要部分,因此构建强人工智能离不开计算主义。不过这些批判也说明了一个重要问题,即经典计算主义需要新方向、新发展。     

人工智能体的自主性与责任承担

认知是人类对信息加工的过程。延展认知理论认为,认知不一定局限于大脑和身体之内,可以延展到身体之外。当前,借助互联网和大数据技术,人工智能体对人类感觉、知觉、思维、语言等多种认知能力模拟水平飞速提高,智能化程度也大大提升。在智能体与人、环境等要素共同构成的人机系统中,人机交互呈现出新的特点,智能体表现出越来越强的"自主性",而人却主动地放弃选择的自由,这引发学界关于人机系统中智能体能否承担事故责任以及怎样承担等问题的新讨论。本文认为,人类的认知可以被人工智能体延展,但责任却不能延展,由此设计出人机系统的责任分配原则;最后分别从人工智能体的"输入-输出"能否控制,尝试在四种语境下给出了人机系统的责任承担方案。     

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。     

日常化认识与人工智能研究

认识论是人工智能研究的基础,从自然化的认识论到日常化认识的研究,给人工智能提出了新的问题,认识论对于日常化认识的研究将对人工智能的进一步发展奠定哲学的基础.     

人工智能心理学研究的知识图谱分析

借助CitespaceⅢ对选自WoS的人工智能心理学研究文献进行知识图谱探析,结合自动聚类视图与议题标签展现了人工智能心理学领域的6个知识聚类:#0人工智能解决问题议题;#1人工与人类认知共性议题;#2人工智能学习议题;#3人工智能脑科学议题;#4人工智能环境认知议题;#5人工智能表征议题。在深入探究各聚类的核心与热点知识的基础上分析了人工智能心理学发展的各阶段特征:1.上世纪50年代图灵和米勒等人对机器认知与学习等概念的猜想与初探;2.70-90年代纽厄尔、西蒙和莱尔德等人基于模块记忆与层级分析对人工智能信息处理模型的系统性构建;3.本世纪初基于神经生理学的降维数据认知理论的发展;4.当下人工智能贝叶斯大脑与深度学习理论的兴起。     

人工智能技术异化风险的马克思主义法哲学探析

人工智能技术正深刻改变着生产结构和生产关系,以生产实践为基础的社会结构和人类本性亦面临有史以来最大挑战和最深刻瓦解。人工智能技术的异化逐渐导致人类社会的异化,人类社会全面进入技术人类生活形态。由此带来诸多伦理和法理挑战,可能危及人类生存,甚至终结人类。根据马克思主义技术哲学理论,人工智能技术的发展陷入“粗俗唯物主义”窠臼,人与世间万物都被抽象化、可计算化,技术理性超越人类理性,技术开始支配人类,人工智能技术异化趋势愈加明显。这需要法哲学为相关立法提供正确指引,用法律规制和引导人工智能技术的资本主义生产方式和运用方式,用法的价值约束引导人性欲望,从而推动人类社会向新技术人类生活共同体迈进。     

人工智能的极限与未来

近些年来,深度人工神经网络在围棋、图像与语音识别等领域取得了非常大的成功。这些领域属于长期以来困扰人工智能的复杂表征化领域,因此人们完全可以对未来人工智能的发展采取非常乐观的态度。然而,人工智能首先是基于理性主义哲学假设的。所以我们有必要从哲学的角度去分析人工智能的极限与未来。尽管深度人工神经网络在一定程度上似乎摒弃了符号主义所坚持的理性主义哲学假设,但深度人工神经网络仍然是以表征为核心的。这意味着非表征化的智能活动领域,就是这种人工智能的极限。人工智能的未来不应该是取代人类,而应该是人机共生。     

人工智能与政治伦理

人类与人工智能的政治伦理具有三种选择:乐观的单向度政治伦理、悲观的单向度政治伦理、平等双向度的政治伦理。前二者都没有把人工智能当成人而是当成工具来看待,缺少战略视野。平等双向度的政治伦理把人工智能当成平等的"人"来看待。人工智能具有初步的人类情感、认知、思维、性格和理性,具有成为政治人的可能性与现实性。人类应主动应对人工智能的政治挑战,与人工智能共同参与政治,共建新型政治关系和政治伦理。     

人工智能消费场景中的女性性别歧视

人类社会正快速步入人工智能时代,人们无时无刻不处于人工智能消费场景中。人工智能不仅是一个技术问题,更是一个道德问题。然而,貌似客观中立的人工智能技术并未带来预想的性别平等,反而造成女性性别歧视现象丛生,招致越来越多的批评与抗议。人工智能与大数据是人类社会的镜像,虚拟世界出现问题,病根在人类世界。因此,构建机器伦理,加强行业自律,推进人工智能立法,增强女性在人工智能行业中的话语权,让男女平等观念深入到虚拟世界与机器世界,方是根治人工智能消费场景中女性性别歧视的善治之道。     

大脑幸福机理与完善论幸福观

人类幸福观的发展历史表明,哲学的完善论幸福观起源于早期的哲学思考,成熟于心理学实验,完善于当代神经科学的研究.心理学研究揭示了幸福的心理机制,神经科学则揭示了幸福的生理机制,这促使我们从根本上认识人性、快乐与幸福的本质.人类大脑的进化本质上是通过认知和习得改变大脑的神经结构并进而改变遗传基因编码；而人类漫长的认知和习得过程,正是理性和德性积累的过程.因此,天性趋乐避苦的人类,其幸福感固然是一种主观感受,也必然是理性和德性的反映,而且这种理性和德性的成分并非完全取决于后天习得,也来自先天的遗传.心理学和神经科学的幸福机理研究为哲学关于幸福的思辨奠定了科学基础,同时也解决了道德哲学理性思辨的困境.