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。     

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。     

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。     

人工智能如何“说人话”?——对于自然语言处理研究的哲学反思

目前的自然语言处理技术的发展,依然面临如下问题:(1)不同的自然语言处理机制之间缺乏融合;(2)自然语言处理技术与人工智能研究的其他技术缺乏彼此融合;(3)基于大数据的自然语言处理技术的运作必须以“剥削”人类的智能为前提;(4)基于大数据的自然语言处理技术缺乏灵活处理隐喻、反讽、双关等修辞现象的能力。这些问题所涉及的主要哲学问题有:(1)语言是外部世界的表征,还是言说者内部世界的表征?(2)语言中的规则,究竟是先验的,还是经验的?(3)语言表征与言说者的心理活动之间的关系为何?(4)与语言表征有关的认知构架,在多大程度上需要被“具身化”?     

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.     

称不上“范式”:德雷福斯对符号主义人工智能的批判

符号主义是认识人工智能的一种重要而且有一定影响力的方式,主张使用物理符号系统模拟表征智能,甚至被认为是认识人工智能的最重要的“范式”。德雷福斯从海德格尔现象学哲学出发,对人工智能提出了新的认识,认为智能是此在在世存在(In-der-Welt-Sein)的智识能力,是人在生存过程中对环境局势的经验性认知和熟练应对(skillful coping),需要由实践性和体会性知识汇合而成,不仅仅是符号主义人工智能所理解的逻辑推理、符号抽象等可以被表征的能力。德雷福斯对符号主义智能观的批判,可从三个方面展开分析：(1)理性主义传统智能观;(2)知识表达形式和知识组织结构;(3)智能等级的划分。对此,根据德雷福斯的批判,符号主义远不能澄清智能的本质,无法突破以往理性主义计算思维智能探索的局限,也不能指导未来制造智能的方向,不足以构成一个“范式”。     

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.     

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。     

医疗人工智能发展的社会-技术分析与启示

本文基于社会-技术的多层次分析方法,立足于医疗人工智能的演化进程,系统探寻影响医疗人工智能创新的非技术因素及其与社会之间的交互关系.医疗人工智能的发展并非单纯的技术迭代和线性组合,其本质是一种受到多方复杂因素共同作用的技术与社会协同演化的过程,应当重视解决政策、经济、文化等多种异质性要素在内的社会问题,充分考量利益相关...     

人工智能改变医学的理性权衡——基于MIT/MGH乳腺癌筛查人工智能系统的考察

"MIT/MGH模型"是乳腺癌风险评估的最新人工智能技术,旨在提高乳腺癌预判的准确率.人工智能将如何改变医学,相关行动者(科研人员、医生、投资者、患者、监管者)从不同的目的和价值出发,行为后果产生了不同层面的伦理风险,形成互相牵制的行动者网络,影响着医疗人工智能的发展.为推进新一代人工智能的健康发展,利益相关者应该通力...     

有限的偶然性:人工智能时代科学研究的尺度

人工智能技术对科学研究的结构性嵌入,正在消解科学研究的偶然性张力。智能技术对科学研究偶然性的悬置,用技术的有限性替换了人类解放的可能性。科学研究的客体主体化,彻底将人暴露于自我消解的危机之中。重构科学研究范式,重塑科学精神,使人重获面向未来的现代性,是人工智能时代科学研究的现实选择。     

情报与安全信息学研究的现状与展望

本文简要介绍了情报与安全信息学研究的历史、现状和发展趋势,并重点讨论了当前开展情报与安全信息学研究的主要目的、关键问题、核心任务和内容,以及可能的重要应用。     

知识生产形态初探--兼论科学史论与科学认识论的结合

科学史是科学分识生产的历史，它离不开人类最基本的物质生产方式的影咱。同物质生产相对应，科学知识生产可分为采集型、模仿型和制造型三种形态。科学史(含学科史)由此表现采集、模仿和制造三个不同阶段的依次更替及其相互渗透和包容的过程。从这一视角研究科学史，突破了纯粹经验描述式或单一逻辑演绎式的科学史观，体现了历史与逻辑的统一，科学史与科学认识论的统一。     

第一生产要素:形成生态环境危机的关键因素

人类的生态环境危机是由人类过度的生产活动造成的,人类的生产活动是由生产方式决定的,而生产方式又是由"第一生产要素"决定的,由此得出一个推论:"第一生产要素"是认识生态环境危机是如何形成的关键因素.本文通过逻辑推理和人类发展历史的实证分析了各个历史阶段的生态环境问题的特征,并提出了现在处于不同发展阶段的国家所应面对的不同问题.     

The Social Construction of Mind and the Future of Cognitive Science

Cognitive activity, which essentially consistsof the use of signs, does not only depend onthe internal (mental, or brain) processes. Thefirst part of the paper presents severalversions of the idea of the external andcultural organization of individual's mentalprocesses. The second part of the paperconsiders a future development of cognitivescience as a science of the extended andsocially constructed mind. KazimierzTwardowski's theory of intentionality and histheory of actions and products provide theconceptual framework of the undertaken analysis.     

我国科技史研究的拓展与适应——以自然科学史研究所的转变为例

20世纪90年代末以来,我国科技史学科不断拓展研究方向,积极适应社会需求,在研究方向、学术问题、研究范式、国际合作等方面经历着一个转变期。研究领域发生“从传统到现代、从中国到世界”的拓展,开辟传统工艺与科技考古、科技发展战略及相关理论、科学与人文的整合、科研机构史、中外科技发展比较等应用和交叉方向。我国学者更加注重研究新的学术问题,更多地借鉴哲学、社会学、科学技术研究、考古学、人类学和民俗学等学科的理论与方法,采用先进的信息技术与实验手段,尝试跨学科、跨文化的团队式国际合作研究。     

简评R.泰默尔曼的《走向术语描述的新道路:社会认知方法》

当今社会认知术语学的代表人物——比利时女学者R.泰默尔曼所著的英文术语学著作《走向术语描述的新道路:社会认知方法》一书,是她在自己十几年术语学教学和研究实践的基础上,从社会认知的角度,对传统术语学理论思想进行的再思考。该书自2000年出版之后,在西方术语学界引起很大反响,被誉为“在社会和人类科学领域中开创了新局面、引人深思的术语描述的新方法”。文章简单介绍了此书的主要内容,对这部书的术语学理论价值进行简要评论。     

从《算数书》盈不足问题看上古时代的盈不足方法

盈不足方法是古代数学中一项具有一般性的重要方法。通过将《算数书》和《九章算术》及其他文献结合起来，探讨它在中国上古时代的形成与流传。认为：先秦时期实际工作中经常出现某种东西过多或过少的情况，为了得到合适的数量，人们通过运用比、比例和分数的知识，找到了解决问题的盈不足方法。这种方法及其应用形成了先秦数学的一个科目——盈不足，并记载于《九章算术》在先秦的祖本中。受它直接或间接的影响，先秦到汉代的学者们根据需要设置了很多盈不足问题。《算数书》中的盈不足问题即由此而来。