功能主义 意识与意向性

一、功能主义的基本思想精神状态和过程的本质是什么?它们产生于什么样的媒介中?它们如何与物理世界相联系?我们的意识在与我们的肉身相离后还会继续存在吗?或者,当脑机能丧失后,意识就会消失吗?总之,心灵(the mind)源白于何处?其本质何在?这一系列问题就是近代哲学中著名的“心—身”关系问题,它在当代以“心—脑”关系的形式突现出来。自本世纪五十年代始,由于人工智能的兴起,这一问题便以“计算机能思维吗?”的形式引起了广泛争论。具体地说就是:构造像计算机这样的纯物理系统,使它们具有真正有意识的智能,这是可能的吗?本文的讨论就是在此背景下层开的。     

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。     

技术人工物的意向性分析

人工物的意向有"被指"和"能指"两种状态。前者涉及人工物的意向源及其变现问题,即人工物是人类意向的凝结物,其意向主要源于设计者和使用者,是设计者和使用者使其由虚在走向实在,由非存在走向存在。人工物的"被指"状态决定人工物的意向具有外生性。而现代人工智能的介入,使人工物的意向具有了内生性。但内生意向以外生意向作为基础。后者涉及人工物的意向功能问题,即当人工物被变现以后,它也必然会以上手状态而指向人们日常生活的实践,从而进一步实现人改造自我、他我以及世界的目的。     

人工智能框架问题的情境表征

经典人工智能中的一个主要难题是"框架问题",即智能体如何在行动中有效和恰当地表征一个变化的、复杂的世界.本研究以科学实践哲学的理论与框架为视角,认为智能体与环境之间的互动表征生成于情境化的实践过程,人工智能应对复杂情境的举一反三、随机应变是情境化选择的结果,是一种动态维度的地方性产物,人工智能框架问题表征的规范性,正是...     

定律、因果性与行动的意向性说明

行动的意向性说明是否需要定律,是否是一种因果说明,这是两个相互联系的问题.PopperHempel论题认为,意向性说明需要依赖普遍定律,但这种观点面临着真实性与一般性的两难困境.在W.C.Salmon的因果性本体论解释的意义上,即便意向性说明不必然依赖定律,也仍然可以是因果说明.基于此,我们能够反驳关于理由不是行动原因的三个典型论证:原因的合适类型论证、逻辑关系论证和遵守规则论证.这种反驳揭示出,理由与行动之间的因果关系能够为意向性说明的正当性提供辩护.     

技术意向性浅析

意向性作为现象学的基本概念,也是现象学技术哲学重要的研究对象。伊德在胡塞尔、海德格尔和梅洛-庞蒂的基础上提出了技术意向性的概念,用以说明技术在人与世界的关系之中的中介作用。后现象学的倡导者费尔贝克则在伊德的基础上进一步提出技术制品意向性的概念。技术制品不仅具有伊德所说的技术意向性,而且对人类存在与世界之间的关系起到相互塑造的作用。本文试着简要描述意向性概念的变迁,以及技术意向性的沿革,最后做出总结。     

科学哲学与人工智能

科学哲学与人工智能之间的相互作用是一个大课题。本在较为抽象的层次上分析了科学哲学与人工智能相关联的成因以及相互作用几个方面,并据此探讨了两之间加强互动对科学哲学的新发展所具有的现实意义。     

技术系统的意向性解释立场

技术系统在其进化过程中呈现一定的内在逻辑,依照丹尼特的理论,似乎技术系统本身具有心智和目的,但事实上是技术系统及其功能体现人类投射与之的主体意向。对系统行为进行解释和预测,可以根据系统的不同类型及其复杂程度分别按照三种不同立场来操作:物理立场、设计立场和意向立场,但意向性解释立场是有潜在风险的,这种风险是使主体漠视和遗忘了对象简单功能背后的复杂性及与复杂性伴生的风险的认知。     

自然主义的意向性难题与信息语义学

自然主义或广义的物理主义是现当代西方心灵哲学中占主导地位的思潮。它能较令人满意地将大多数心理现象自然化,但意向性却负隅抵制,被公认为自然化的一大难题。哲学是解难题的活动,因此意向性自然成了当今心灵哲学中的热点和焦点问题之一。德雷斯基的信息语义学不仅根据自己所倡导的自然主义方案对意向性作了独到的阐发,而且对信息和因果性等问题发表了发人深省的看法。     

算法视域下人工智能的分类与哲学思考的进路

算法是已阐明的涉及数学的唯一基本认识论概念,其本质是"确定性递归",迄今已经历了一个从有限性、递归性、统计性到实践性算法的拓展过程,而人工智能(AI)的核心是算法,其功能是依循算法通过计算解决复杂性问题,则AI可相应地分类为有限性AI、递归性AI、统计性AI和实践性AI,现今所设想的通用AI是此四类AI的混合体。同时,以算法为桥梁可沟通AI和哲学,开辟对AI进行哲学思考的算法进路:AI依算法展开的计算过程可指向、趋近实无限的彼岸世界,AI的工具价值实际上就是一个"确定性递归有限展开"的价值,算法及其展开是语言、是认知,算法本身也是方法,循此进路可对AI的绝对边界、工具价值问题、还原论的彻底性、智慧的本质等问题进行深入研究。     

人工智能中的形式化问题

形式化在人工智能研究中处于方法论的地位。为了模拟人的智能，人工智能的形式化突破了逻辑的限定，在表述和算法上发展出自成特色的模式，但是与自然语言和日常推理相比仍有很大局限性。由于人工智能对形式化的依赖，形式化事实上成为人工智能不可逾越的界限。     

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。     

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.     

系统论视角下的人工智能与人类智能

机器智能的话题,古已有之,而今成为热点。我们不仅要为机器的进步而喝彩,更要在智能时代重新反思人与机器之间的关系。隐喻视角下的人与机器的关系是一种异化关系,而目前反对机器能实现智能的背后存在着三组矛盾,即宗教层面上理性与信仰之间的矛盾、物质结构层面上有机与无机之间的矛盾、科学认知层面上已知与未知之间的矛盾。系统论视域下,自然-人-社会大系统中人工智能与人类智能之间的鸿沟具有不可逾越性。未来,计算机隐喻将被赛博格隐喻所取代,而赛博格将会成为新一代的智能机器。     

人工智能的语境论范式探析

人工智能的发展历程中贯穿着鲜明的语境论特征,现有的范式理论已无法对人工智能的发展状况做出正确描述,语境论有望成为人工智能理论发展的新范式。语境论范式的最大特征,就是所有问题都围绕语境问题而展开。人工智能中的语境,可分为表征语境和计算语境。建立在现有范式之上的语境论范式,必然以表征语境和计算语境为主要特征。表征语境与计算语境围绕智能模拟的语境问题逐步走向融合,将是语境论范式下人工智能发展的主要趋势。     

人工智能的不确定性及其治理探究

当前,人们对待人工智能的态度呈现出某种要么支持,要么反对的倾向,这种截然二分的态度实质上是认为人工智能作为一种外在于人的技术,其结果是唯一确定的。然而人工智能的发展是不确定的,因为人工智能与人之间的关系并不是外在的,而是相互构建和相互规定的,这种互动性是人工智能不确定性的根源,并且由于社会因素的融入和具体技术的语境性强化了人工智能的不确定性。对人工智能不确定的治理需要遵循预防原则;对具体人工智能技术要进行评估,从技术层面、社会层面和全球层面进行治理,引导人工智能与人类协调发展。     

意向性和背景

本文意在考察意向性与背景的关系,澄清相关的误解.意向性是心理状态的属性,背景表现为一种非表征的能力.众多的心理状态组成网络,网络是背景的一部分.背景是意向性必不可少的条件.背景对意向性主要有三个方面的作用:背景使表征成为可能;背景使意识成为可能;背景使自觉行动成为可能.有人认为背景是偶然的生物事实和社会事实.这是一个偏颇的看法,其实背景不限于此,它是一种心理能力.承认背景不会让我们陷入相对主义,因为背景赋予意向状态确实性,是我们一切判断和行动的基础.     

建构友好人工智能

在人工智能得到高度重视并飞速发展的时代背景中,我们应该努力建构一种友好人工智能,使其更好地为人类服务,避免或减少负面影响。从政府管理层面看,需要加大人工智能社会影响研究,实现智能社会的公平正义,加强对人工智能科技的监管与调控。从技术层面上,需要保证人工智能技术的安全性、可控性、稳健性与人性化,实现人工智能算法的公正性与透明性。从公众层面上看,需要积极应对人工智能对就业的影响,正确认识人工智能威胁论,克服人工智能技术恐惧思想。从关系层面看,需要完善相关法律法规,加强对人工智能的国际治理。人工智能研究应该以友好人工智能为出发点与落脚点,建构友好人工智能应该成为全社会的非常明确的努力目标。     

人工智能“合乎伦理设计”的理论探源

人工智能设计是为了满足设计主体的目的而制造人工物的过程,设计是合目的性与合价值性的统一,设计体现设计者的意愿,设计关注设计的目的、行为以及人工物的功能。与其他技术人工物不同,智能机器具有自身推理能力与自动决策功能,为了更好地设计人工智能客体,为了充分发挥人工智能的功能,必须对其理论基础追踪溯源,对其理论来源与理论前提进行充分挖掘,才能保证人工智能设计在设计之初把人类规范与道德嵌入到智能机器中,才能规范智能机器的发展。