Slnnes：逻辑＋神经网络专家系统工具

信息与认知科学的原理表明，人工智能和网络表现了两种不同的思维方式。它具有共同的基础,这就是对信息的处理；只是处理的方法和机制各有千秋。它们相辅相成，正好构成了智能理论的完备框架。本文详细介绍的专家系统工具Slnnes就是在信息科学和认知科学理论的基础上寻求人工智能专家系统和神经网络的有机结合而形成的统一体系。     

刘慈欣对元宇宙的担心是否杞人忧天?

2022年1月25日,有两则科技新闻引起我的关注:一则是马斯克的SpaceX公司面临破产的风险,因为其研发的可装栽于星舰之上的猛禽发动机一直停滞不前;一则是扎克伯格的Meta公司联手英伟达公司打造全球最强超级计算机RSC(人工智能研究超级集群),它号称“元宇宙巨兽”。有意思的是:上述公司一个“向外”的,研究的是外太空探索;一个是“向内”的,研究人的独特性及如何建立连接。     

为理智主义辩 ——从人工智能的视角出发

能力之知与命题性知识之间的关系问题是知识论的一个重要议题。理智主义者认为,能力之知可以被还原为命题性知识;反理智主义者则认为,能力之知无法被还原为命题性知识。然而,反理智主义者的核心论证即无穷倒退论证并不能有效地反驳理智主义。而且,人工智能的发展成果表明,理智主义的观点在事实层面上得到了更好的辩护,能力之知与命题性知识之间并没有种类上的区分。从整体论的视角来看,能力之知最终能够被还原成一系列命题性知识的组合,这一观点也为能力之知的积累提供了保障。不过,将能力之知还原为命题性知识并不是一个容易的过程,为了使用方便,保留"能力之知"这一名称是可以接受的。     

人工智能嵌入政府治理的责任困境及其政策纾解

责任困境正成为人工智能嵌入政府治理的难题,剖析其生成过程以及理性应对,有助于发挥人工智能技术价值,提升智能社会的政府治理效能,推动实现以人民为中心的服务型政府。责任困境是一种程序化与过程化的问题,需从动态过程来分析,基于“信息—解释—结果”的分析框架,从避责、问责、追责的全过程视角,剖析人工智能嵌入政府治理的责任困境。通过推进算法透明度技术创新,构建责任清晰的政府治理决策机制,建立健全智能时代责任追究制度,推动建立公共治理演练数据库,加强智能时代行政文化建设等举措,确保智能治理与公共伦理同步发展。     

数字化和人工智能对刑事责任的扩散

数字化和人工智能在很大程度上作用于刑法中的罪责并改变了个人责任的基本概念。对于人类与机器人和人工智能系统之间的合作,要在个案中详细地审查：机器如何参与决定的作出,人类的行为空间如何发挥作用,以及个人的罪责是否被阻却或至少被极大地减轻。完全或在部分范围内让机器作出决定,会对罪责概念以及进一步对刑事责任产生许多问题,包括过失犯的预见可能性、客观归责、不当行为的可证明性等。在刑法上进行新的调整可能是有必要的,这涉及罪责、可归责性、可证明性和量刑,同时必须寻找刑法以外的其他解决方案,以持续防止数字化和人工智能系统对刑事责任的扩散。     

“祛魅”与“返魅”：人工智能时代教师权威的危机与重塑

教师权威是师生关系中一种重要的影响力,有其正当性与合法性,同时又区别于教师权力、教师威信与我国传统的师道尊严。人工智能时代教师权威的式微体现在现代性之权威"祛魅",教师作为知识权威和道德权威的消解与式微。人工智能时代教师权威面临困境和挑战,需要用后现代性的"返魅"重构权威,以承认的尊严确保权威存在的正当性,以我国尊师重教的文化传统彰显新型教师权威,并且要处理好权威与平等、民主及学生自由之间的张力。     

人工智能、就业数量效应与劳动关系转型研究——基于有调节的中介模型

基于新一轮科技革命的发展背景,考察人工智能对劳动关系转型的影响.运用我国30个省级行政区2003-2017年的面板数据,以就业数量效应为中介变量,以制度环境为调节变量,从灵活化、法制化和集体化角度探究人工智能对劳动关系转型的影响.结果显示,人工智能驱动我国劳动关系的多元化转型,就业数量效应在其中发挥了中介作用,且制度环境调节这一中介过程.     

著作权法视域下人工智能生成成果的法律保护

人工智能生成成果在传统著作权法制度下遭遇保护困境,受制于现行独创性认定标准,人工智能生成成果无法构成著作权法意义上的"作品",分析人工智能生成成果的客体属性,以及衡量不同保护模式的利弊,邻接权路径或可成为其法律保护的最优选择。在人工智能生成成果权利归属方面,结合创作意图、训练行为及传播行为来判断,人工智能生成成果的权利应当归属于对人工智能生成成果作出必要安排者。     

何去何从?通用人工智能视域下未来的教师与教师的未来

人工智能时代,教育领域的发展必然与时俱进。当教师拥抱技术的同时,技术又将对教师产生哪些深刻的影响,是否会因机器替代人类教师而令这项神圣的职业走向消亡？时下,受“奇点”论的影响,该问题出现逻辑相同但结论截然相反的两种观点:“悲观派”认为,人工智能的能力将全面超越人类,教师亦将被人工智能所取代;“乐观派”则认为,人工智能不外乎是一种技术,不会对教师职业产生实质影响。本文指出二者相关讨论的背后存有两大根本局限:其一,对人工智能和“奇点”的认识不够深刻;其二,分析逻辑存在严重漏洞,讨论的前提、支撑理论和证据选择皆有问题。在此基础上,进一步对“奇点”引申出的四类重要的教育问题进行深层反思,并依据通用人工智能理论针对“悲观派”与“乐观派”关于教师及其未来予以回应。我们认为:“悲观派”和“乐观派”都是片面和偏激的。在未来,人类教师将面对机器教师的职业挑战,人类教师与机器教师将共同构成教师的两大主体,绝不是机器教师只以辅助教学的角色存在。教育作为一种“元职业”非但不会萎缩和消亡,反而会更加兴盛和蓬勃。学校教育的主要目标将从知识传承转向经验生长的引导,专用人工智能将教师从繁冗的事务性教学工作中抽离出来,通用人工智能则需要教师专注于学生个体化的经验建构从而回归教育本源。不同于机械或算法,经验空间的建构无法剥离环境而自动完成,因此,不论主体是人类还是类人机器,教师都永远不会缺席或“被”缺席。