人工智能发展中的“智能透明”问题

在人工智能发展的伦理规制中，透明原则是其他伦理原则的前提性基础。在专用人工智能发展阶段，透明原则规制的合理性勿庸置疑。但当人工智能向通用化发展，对于自主进化的智能算法，透明原则就不仅不再合理，而且会逐渐进入一个实践困境。作为通用人工智能研究的内在要求，通用机器智能发展的透明原则隐含着某种内在的悖理性：智能的通用化意味着自主进化，而智能的自主进化则意味着走向不透明。当然，这一内在悖理性并不意味着人工智能通用化发展的“死结”,而是解释和诠释内在关联的人工智能发展呈现。它意味着人工智能伦理维度的更高层次，意味着智能算法发展过程中算法伦理诠释学理解的必要性。人工智能发展中的“智能透明”问题集中体现了这一点，其理解进路和解决之道就在于，随着智能算法自主性的发展不断纵深引入诠释机制，构成更高层次的双向循环理解过程。     

认知科学的智能范畴研究

智能范畴是心智哲学的基本范畴,也是认知科学的核心范畴。近来,随着信息革命的深入和人工智能的发展,这一范畴正在受到人们愈来愈多的关注。人,这个骄傲的名字,就在于他具有能够高皮发展的智能。人的自觉能动性,人的一切伟大的创造,包括制造出自己劳动器官和思维器官的“放大器”,都是与这种高度发展的智能分不开的。然而,如果你要问智能是什么,答案却总是不甚了了,不能令人满意。现将国内外关于智能范畴研究的一些动态简介于后,并略加评论。 1、人智能的多维性一般认为,智能是一种复杂的机制和过程,它包括认知、思维、目的、记忆、经验等等要素之间的相互作用,而且最终还表现为一种行为的要素,即表现为对环境的适应和改造,表现为一种解决实际问题的过程。因此,智能具有多维性,至少可以从4个不同的维度来描述。     

"先天"概念的源始意义的澄清--现象学的一个重要发现

与康德认为只有表现在意识行为中的“形式范畴”才具有先天性不同,胡塞尔认为不论是形式范畴还是质料范畴都具有先天性;先天与后天的区别,表示的正是一般对象与个体对象在本体论上的区别。这意味着在胡塞尔那里,“先天’’不再是“行为的名称”．而是“存在的名称”。海德格尔在充分肯定胡塞尔的这个思想的理论价值的同时,又对它做了“实质性的修正”,把先天与后天的区别最终归结为存在与存在者的“本体论区别”。     

人工智能与因果推断——兼论奇点问题

自"图灵测试"提出以来,关于机器能否真正具有人类智能的争论就一直没有间断。批评者多认为机器可以具有工具意义上的弱人工智能,但不具有主体意义上的强人工智能。以珀尔为代表的因果推断学派主张因果推断能力是机器具有强人工智能的关键。一旦机器获得因果推断能力实现强人工智能,机器就可能在后续发展中远远超过人类智能,并达到其发展之奇点。我们认为:如果能让机器人具备因果推断能力,那么强人工智能就是可以实现的,奇点的存在在逻辑上是可能的。但是可能性不等于实际性,要想在实际上获得这种高于人类的智能,人类还需要进一步整合传统生物智能和机器智能。     

“图灵测试”技术叙事的哲学追问

如何揭示当代技术规范及原则的重要价值，呈现其社会历史意义，是表征时代精神之哲学建构的重要之事。“图灵测试”作为判定“机器能否思维”的技术叙事，既是人工智能技术的“金规则”,又是对“何谓智能”的哲学追问。“图灵测试”以技术的逻辑与操作的实践肯定了机器实现功能表征思维的存在论意义；其“模仿游戏”的逼近为我们提供了通过己身对象化产物来理解自我的技术路径；其关系认同“功能实现”的原则既呈现了人工智能技术改变世界的现实效应，也以其实践影响着理解存在的理论思维。在人工智能技术高速发展的今天，直面“图灵测试”技术叙事的哲学追问，既是我们真正理解人工智能技术的哲学路径，亦有助于我们反思人工智能技术的社会历史效应及其未来可能。     

脑的逻辑功能的核磁共振成像及其哲学意义

国际上关于逻辑对应的脑物理特征的功能核磁共振成像（fMRI）研究的主要成就在于：建立了高级精神活动和低级神经活动的关联关系的试验方法;提出了高级精神活动的（判断和推理）神经计算模型建立方法。这些研究的实验结果表明,逻辑与神经活动具有确定性的对应关系,它证明了强人工智能的观点：导致意识的可验证的实体（或者称为“意识关联物”）就是意识本身。意识的运行方式是可计算的,思维的本质可以还原为机械性的操作步骤,人工智能和人的天然智能在本质上并无二致。     

“强认知”的心理学研究:来自AlphaGo的启示

本文从Alpha Go战胜李世石的热议话题出发,简要介绍了AlphaGo的算法,通过比较和分析当前先进人工智能技术与人类智能的特点,就当前人工智能迅猛发展背景下心理学的研究取向进行了探讨。笔者认为,心理学研究应重视计算科学这一理论基础与工具,从计算理论取向探讨核心认知问题,重点关注人类所擅长的,而人工智能尚无法解决的计算难题。这一研究取向对进一步推动心理学从定性到定量,从现象到理论的发展具有重要意义。同时该研究取向下所获的研究成果也能在与人工智能、机器学习及神经科学等多学科交叉中,体现出独特的价值。我们将这一类聚焦于"人类智能优越特质"的心理学研究,命名为"强认知"研究。     

语义问题与人工智能模型构造的系统观点

基于"物理符号系统假设"的传统人工智能采信了低阶结构不连续的思想,将概念化与概念的语义基础分离,把对思维过程的模拟看作是能用形式化方法来实现的。但事实证明,这种后验性方法存在理论和实现上的双重危机,要完成有实际意义的、有创新性的智能行为丰富的语义是必需的,这使语义问题成为人工智能不同应用分支中的焦点,它包括语义获取、表达和使用三个方面。而要实现对语义问题的认识和解决就必须把它和其它智能行为作为一个连续的、相关的、不可分割的认知结构进行完整地考察,以系统的观点来看待智能模型的构造问题。这个认知结构统一性的基石就是基于神经生理基础的、以知觉的心理生理学解释为依据的、对语义的直接表达,这为统一以神经系统动力学为模型的其它各种智能行为提供了基础。     

人工智能哲学问题座谈会部分发言摘要(续)

荆其诚(中国科学院心理研究所):对人工智能的态度有两个发展阶段。开始提出机器有智能的时候,人们是怀疑的不信的,这是受哲学传统观念的影响。过去把人作为万物之灵,东西方的宗教都是如此。哥白尼打破了地球中心说,证明我们不是中心和主宰。达尔文的进化论又证明了生命的进化过程。现在机器有智能的问题又大大伤了人的“自尊”心。这就是从不信到惧怕的两个阶段,怕机器控制世界和人类,怕人变成机器的附件和奴隶。人类大脑的规律是可循的,精神与物质之间没有不可逾越的鸿沟。由于人工智能的发展,     

有关《古兰经》de常识

(一)《古兰经》的名称 1、真主把其降示的经文称之为“古兰”,这种称谓在《古兰经》中有73处,这是其众多名称中最著名的。 学者们对“古兰”这个词有不同的意见。一部分人认为是有“海木宰”的;一部分人则认为没有“海木宰”,对此各有不同的论述。 勒哈亚尼认为是的词根,意为“被诵读的”,是有“海木宰”的;并且把其归属于以词根作为被动式词的一类,就此引证了以下《古兰经》经文: “集合它和诵读它,确是我的责任。当我诵读它的时候,     

智能结构与创造力探索

为利于培养创新能力,对智能、思路、钻研能力和创造力的机制,以及对知识通过思路（信息加工形式）转化为智能和创造力之机制进行了探讨并提出新观点;”形成智能模式图,以沟通人脑智能与人工智能。     

人类智能模拟的“第2类数学(智能数学)”方法的哲学研究

人工智能（ＡＩ）的基本目的是用机器来代替人的某些智能──大脑思维的某些能力。这实际上涉及到哲学中的认识论、逻辑学等内容。比如人工机器的智能是否可以超过人类智能？科学地回答诸如此类问题,必须首先搞清楚人类智能的能力,以及现存数理科学及其方法论的特征。本文的结论主要有：机器智能在今后相当长的时间内不能超过人类智能,但在某些局部性能特别是在效率上可以超出人类智能,如同人类体力的延伸──机器可以超出人类体力一样。当前的“第２类数学”方法及自然观可能是继哥白尼、达尔文的科学观之后的又一重要的科学观。一、人…     

新时代人工智能对于传统书法的影响

<正>一、人工智能的兴起及与书法的关联“人工智能兴起以后,绝大多数的专业将被智能化的编程程序所替代。”这种论调引起了人们对于未来人工智能发展走向的担忧。可以想见的是,书法会不会被人工智能所取代,取决于它是否能够表现出书法“非理性”的一面。也就是说书法在艺术层面上表现出两种形态：理性主义形态和非理性主义形态。前者是比较容易通过模仿、计算复刻出来,后者却难以通过类似的算法表现出来,即便人工智能可以通过对话了解到个人的习性、爱好等特点,也不容易将“偶然”的内容呈现到观众的视野之中。     

人工智能

人工智能(Artificial gntelligence)是计算机科学中有关设计智能计算机系统的部分。也就是说,这种系统要显示出那种我们能把它与人类行为中的智能——理解语言、学习、推理、解决问题等联系起来的特征。许多人相信,研究这样一些程序的作用,能有助     

分布式道德机制：人工智能体道德建模的新策略

人工智能体道德建模的目的是让它们在道德实践中与人类和其他智能体更好地相处。目前主要有四种建模策略：隐式、自上而下式、自下而上式和混合式。但是这些策略存在技术层面的困境,如设计范式、道德转译和算法黑箱等问题,并且在社会层面上也难以应对伦理对齐的困境。这是因为现行策略认为人工智能体在道德实践中发挥着线性作用,能够独立实现某种外在的道德规范,从而将人工智能体从实践中隔离出来。采用分布式道德机制来实现人工智能体道德建模,将人工智能体置于多智能体系统中,可以在人与人工智能体的交互式道德实践中形成开放、包容的道德规范和分配式道德责任。这种机制不仅能够消解现行策略的困境,还能够促进人工智能体与人类之间形成道德共生关系。     

人工智能安全问题及其解决进路

人工智能技术的快速发展引发了人们对其安全问题的普遍担忧。无论人工智能是否会超越人类智能,研究人工智能的安全问题都是非常必要的。从解决人工智能安全问题的内部进路看,我们至少有伦理设计、限定其应用范围、自主程度和智能水平等方式;从外部进路看,应该强调科学家的社会责任与国际合作、引导公众接纳人工智能,以及对人工智能进行安全评估与管理等途径。只有采取切实有效的措施保证人工智能的安全性,才能使其为人类带来福祉而不是危害。     

从马克思的异化理论看人工智能的意义

与马克思描述的异化劳动及其产品一样,人工智能是人类创造出来并会与人类发生异化的东西,是人脑的智能异化物。人工智能的出现是人脑发展史上第一次由人类自身带来的质的飞跃,人类由此真正拥有了自己大脑的外化形式,人类历史上也第一次有了人脑与作为其外化形式的人工智能在异化关系中的相互促进。如果说马克思谈到的是劳动异化,那么,针对人工智能所能谈到的就是智能异化。人工智能时代的到来,将是人类、人脑及其智能异化物(即人工智能)共同飞速发展的时代,而且人类对其前景充满期待。     

人工智能中语言问题的哲学审视——以马克思恩格斯语言观为视角

人工智能是对人类智能的模拟。在人类认知系统中,语言处于极为关键的地位,马克思恩格斯语言观为我们审视人工智能提供了重要思路。语言作为思想的直接现实,产生于人类交往实践,在人类认识中发挥重要作用。通过对人工智能中语言问题的探究发现,人工智能存在语义理解的形式化缺陷、机器思维的意识难题、人类知识的表示困境和人工学习的社会化瓶颈等问题,人工语言与自然语言本质上的差异决定了人工智能与人类智能的根本分野。正如人工语言的工具性那样,人工智能也同样是工具性的,其未来的发展方向只是对人类智能的辅助和强化。     

什么是《逻辑哲学论》中的“对象”?

对于《逻辑哲学论》的语义学而言,对象扮演着十分重要的角色。作为世界的实体,对象保证了“命题的意义先于真假”这一语言哲学的重要原则。但是,目前学界似乎并未明确给出对象的任何一个例子。一些学者认为对象只是一种逻辑的预设,即使维特根斯坦自己也无法给出任何例子。本文反对这种看法,主张维特根斯坦很清楚《逻辑哲学论》中对象的例子是什么。对象是一种抽象的实体,它的三种类型分别是颜色、形状和时间。这就立刻解决了引起较多争议的“为什么对象是无色的”和“为什么对象像链条的环节那样在事态中彼此衔接”这两个问题。此外,在涉及对象和名称的关系时,汉译本均将名称的“Bedeutung”译成名称的“指称”或“所指”,都将其视为一个专门术语,但情况也许未必如此,这个词可能仍然应被译成“含义”。     

美国工程心理学方面的組織工作

一、工程心理学的一般特点1.工程心理学的对象与术語关于在复杂的控制系统中人与机器之间相互作用的科学,大约是在20年前产生的。它的名称有好几种。最常用的是“工程心理学”、“人类工程学”、“人的因素工程学”或简称为“人的因素”。在很少的情况下也采用下列名称,如“心理技术学”和“生物力学”。