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针对"人工智能是威胁人类文明的科技之火"等观点,学界有多种回应。本文基于马克思主义新认识论尝试论证:人工智能无法直接威胁人类文明,无法发展出超越人类的文明。马克思主义新认识论,是吸收默会知识理论等现代知识论成果的认识论。根据这一新认识论,可知:人工智能本质上是人造机器运用人类喂给它的知识,是人类已有明述知识的转移、利用;人工智能难以产生默会知识,也无法创造新的明述知识或命题性知识;人工智能的学习能力基于算法而不是社会交往。 相似文献
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当人工智能越来越多地渗透到日常生活的方方面面,人类社会加速迈向智能化、数字化的同时,科技伦理问题也接踵而来.从AlphaGo击败人类围棋世界冠军,到人脸识别带来隐私安全问题,再到特斯拉自动驾驶事故频发问责难,以及虚拟人大热引起职场焦虑,不少学者都表达了对伦理治理问题的担忧. 相似文献
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<正>人工智能(artificial intelligence,AI)是解释和模拟人类智能、智能行为及其规律的学科,主要任务是建立智能信息处理理论,进而设计可展现近似于人类智能行为的计算机系统。人工智能被认为是21世纪三大尖端技术(基因工程、纳米科技、人工智能)之一。人工智能一词最初是在1956年达特茅斯会议上,由约翰·麦卡锡提出的。在之后的60多年里,人工智能取得了一连串里程碑式的突破:1997年"深蓝计算机"(Deep Blue)击败了当时的世界象棋冠军卡斯帕罗夫(Garry Kasparov); 2011年超级电脑"沃森"(Watson) 相似文献
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近年来国内对于自然辩证法原理研究的进展主要体现在三个方面:驳斥国外学者对自然辩证法的质疑,论证自然辩证法的正确性与科学性;对自然辩证法原理进行更深层次的理解和阐释,发掘自然辩证法新的维度,进而深化和拓展自然辩证法的深度和广度;进一步与中国的现实相结合,发展中国特色、中国风格的中国化自然辩证法。近年来西方学者对自然辩证法的研究和发展主要体现在:阐释蕴含在自然辩证法中的生态思想,并以此应对生态危机;阐释蕴含在自然辩证法中的政治社会学思想以及哲学思想,回应社会矛盾。通过上述,大致可推断未来自然辩证法原理的发展趋势:对自然辩证法的研究将继续深化和拓展;研究会更加注重问题导向、更加注重实践与理论的结合;研究将会渗透到各个学科之中,加速学科之间的交叉融合。 相似文献
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E时代的生活精彩纷呈,不仅仅停留在城市与城市之间,也播撒到了广褒的沃土乡村。首都北京远郊区县的农村就有这样一批“新新农民”。不信?这就给您介绍一位。他就是往年串地头儿追着林果专家听技术讲座的农民李怀全老汉。 相似文献
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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。 相似文献
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人工智能与意向性问题 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
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中国人工智能学会成立大会暨第二届学术讨论会于1981年9月20日至22日在长沙举行,选出了首届理事会理事和理事长、副理事长,进行了学术交流活动。来自全国各地的科学技术工作者三百余人出席了大会。国家科委副主任、中国社会科学院副院长于光远以及有方面领导同志出席了大会。于光远同志在开幕式上讲了话,并在大会期间主持了一次大型座谈会,讨论有关人工智能的一些认识问题。中国科学院自动化研究所楼启明同志向大会介绍了参加1981年8月在加拿大召开的第七届国际人 相似文献
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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。 相似文献
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人工智能中的形式化问题 总被引:3,自引:0,他引:3
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。 相似文献