《逻辑哲学论》论概率和归纳

《逻辑哲学论》虽然注家甚多,此书对于概率和归纳问题的零星讨论却一直没有受到后人的重视,而本文则试图对这些讨论进行尝试性的重构。本文的写作目的是双重的。首先,本人试图揭示早期维特根斯坦的概率理论与他的整个逻辑原子论架构之间的关系,说明他是如何通过“真值根据”这个概念而将日常语言中的概率表述全部还原为真值函项理论的。在此基础上,笔者将说明为何他的这种概率理论缺乏实际的应用价值。其次,本文将讨论维氏将归纳问题和概率问题相互分离的“分离策略”,并尝试重构出他提出该策略的隐蔽动机。在此基础上．笔者将站在认知科学的立场上为这个策略本身提供一些辩护和批评。笔者认为,早期维氏虽然正确地看到了“思维经济原则”对于归纳推理的重要指导意义,并看到了该原则本身是无法被还原为逻辑真理的,却并没有意识到该原则本身可能是一切具有一定智能水准的问题解决系统所必须依赖的问题解决策略。令人遗憾的是,他对“心理学”和“逻辑”所作的简单的二分法阻止了他更为深入地对智能系统的普遍问题解决逻辑作出探究,尽管这种研究的确是可以相容于他的前述“分离策略”的。总而言之,本文认为早期维氏的概率理论的科学价值相当有限;与之相比较,他的归纳观却可能已指出了如何揭示智能系统的普遍认知机制的正确道路,尽管他在《逻辑哲学论》阶段还缺乏对于这条道路的全面自觉。     

塞尔对海德格尔“视角主义”立场的批评

关于目前西方哲学的发展趋势,存在着这么一种观点,即认为随着大西洋两岸的哲学交流的日益频繁,分析哲学传统与欧陆哲学传统之间的对立正在逐渐瓦解,甚至整个英美哲学本身也已步入了“后分析时代”(参见李红、韩东晖;韩东晖)。从一个方面来看,这个说法是很有道理的,因为目前熟悉分析传统的欧陆哲学家与研究欧陆哲学的英美哲学家的确是越来越多了。但凡事都不止一面。按照一种在英美哲学界被普遍接受的观点,随着所谓“认知转向”(congnitive turn)在上世纪60、70年代的发生,时下分析哲学的发展重点早已经从过去的“语言哲学”转向了“心灵哲学…     

如何让电脑真正懂汉语?——一种以许慎的“六书”理论为母型的汉语处理模型

哲学家塞尔曾指出,任何一台处理汉语输入的计算机都不能够像真人那样理解汉语,因为计算机无法获取汉语表达式的语义内容。他的这个论证,既预设了语义学和句法学之间的二分,而且也预设了一种外在论式的语义学观点。上述两个预设在本文中都会受到挑战。首先,本文将采纳一种内在论的(并且是准整体论)的语义学进路:根据此进路,意义完全可以在不直接牵涉到和外部对象的关系的情况下而被带入语义网。此外,本文所试图构建的语义学模型也不是句法驱动的——换言之,在该模型中,并没有任何语义中立的原则可以告知系统,复合语义是如何从"原子"语义中生成的。毋宁说,"原子"语义之间的亲和性,便已然在复合语义的构成中扮演了枢纽性角色。需要指出的是,关于语义融合的语义学难题,绝非当代语言学家和语言哲学家的专利。实际上,它早在东汉学者许慎的"六书"论中就已得到触及。根据许论,只要一个汉字的构件的语义得到了其它汉语表达式的恰当注解,该汉字本身的语义也便可得到确认。在本文中,许慎的"六书"论将以一种可计算的方式而得到系统化的重构,而该重构的技术基础则是王培先生发明的"纳思系统"(非公理化推理系统)。在这种重构基础上,现代汉语中语词的语义复合方式,也可以得到一种新颖的理解。     

维特根斯坦对于经验的现象学再现

译者前言 必须承认,关于维特根斯坦的思想转型期(大约从1929至1936年),我国学术界还缺乏系统的研究,该时期维氏本人对"现象学"的短暂研究(这一研究乃是维氏在欧陆现象学运动的影响之外独立进行的)则更不为汉语哲学界所知.     

丹尼特的“异类现象学”——新实用主义谱系中一个被忽略的环节

一般认为,"新实用主义"乃经典实用主义的一个后现代主义的变种,它无法在知识论的角度接受心灵表征的客观实在性。本文则认为,反实在论并非是我们发展实用主义的心灵哲学时必然陷入的理论窠臼。如果我们采纳美国哲学家丹尼特主张的"异类现象学"方法,我们就有可能将科学方法和工具主义立场相调和,或在对他人的心灵状态做出本体论承诺时,不必向反实在论投降。     

克里普克教授学术访谈录

克里普克在本访谈中澄清了关于其早年的哲学学习经历的一些误解,并就如何正确理解其名著《命名和必然性》中的相关观点,进行了深入的阐说.在他看来,他在该书中提出的关于严格指示词的一般性理论,也适用于对于空名的讨论,但这种升级版本的严格指示词理论本身必须包含对于“假装原则”的承诺.在对于同书中提出的“指称因果论”进行讨论时,克氏进一步对该理论所具有的跨文化有效性进行了辩护,并拒绝了新兴的实验哲学方法论对于基于哲学直觉的传统分析哲学方法论的批评.     

一个维特根斯坦主义者眼中的框架问题

框架问题的核心命意乃是：在对智能体的行动进行表征之时,如何能够在有效地表征出行动的效果之时,避免对于其非效果的表征？对于符号主义路数的人工智能研究来说,框架问题的确非常棘手,因为它的存在使得对于行动的知识刻画必须引入大量的框架公理,并由此使得系统的计算负荷剧增。从历史上看,人工智能界赖以解决这个问题的基本路径主要有两条。第一条是诉诸于＂关于惯性的常识律＂或缺省逻辑,即在行动表征中预设：没有被表征式牵涉到的＂世界其余部分＂都将保持惯性。另一条路径则采纳了海耶斯的＂素朴物理学＂表征方案,即试图把日常物理学知识全部用谓词逻辑公理化,让系统自动推算出哪些动作会导致哪些结果。本文将论证,这两条道路其实都走不通。在此基础上,本文将从维特根斯坦的《论确定性》中寻找灵感,建立一个关于信念网动力学模型——在这个模型中,某些知识节点的激发只会导致某些与之毗邻的节点的激发,因此,对于特定问题求解路径的表征,就能够避免对于一个更大范围内的知识网络的牵涉。框架问题也有望借助于这个模型得到解决。最后,我将利用＂非公理推演系统＂（NARS）为这个模型提供一种尽量逼真的工程学模拟。     

人工智能必须考虑风土性因素——以“电车难题”为母题

对于与自动驾驶有关的伦理学规范的讨论，往往以“电车难题”为母题。不过，西方学界处理电车难题的思路，主要就是在义务论思想与功利论思想之间打转，而这种视野上的局限性也影响了西方人工智能专家开发用以处理道德两难的自动推理系统的思路。而在上述处理进路中被普遍忽视的，便是“风土性因素”在紧急避险的过程中所发挥的作用——尽管这些因素的存在，已经得到了大量经验证据的支持。在这里，“风土性因素”可以被理解为在特定文化与地理场域中具有特定特征的司机关于如何进行紧急避险的缄默习惯。从立法角度看，未来可能出现的针对全自动驾驶系统的法律法规，应当在合适的尺度上容纳上述“风土性因素”,以便降低可能的执法成本。而这一诉求自然就会倒逼今天我国的应用伦理学研究者对我国各地区司机所默认的紧急避险原则进行系统的调研与统计。而从技术角度看，要在为自动驾驶技术匹配的人工智能系统中以某种足够灵活的方式实现“风土性”原则，我们就需要对现有的基于符号人工智能与深度学习的主流技术路径进行大胆挑战。