人工智能、哲学与逻辑

人工智能的发展引起我国逻辑学界的密切关注。该文概述了人工智能发展的历史和现状,介绍了人工智能中的一些哲学问题和逻辑问题。     

溯因≠溯因推理

溯因被认为兼具创新性和逻辑性,但因两大特性难以兼容而成为争论焦点。通行的解决方案无法根本解决问题并招致了其它困难：将创新思维形式化以便将其纳入逻辑范畴,或彻底否认溯因的逻辑属性,只是从认识论角度对待溯因。若从以下观点出发,便可在充分尊重皮尔斯的前提之下,合理解决不兼容问题：溯因与溯因推理分别来自不同的概念领域,后者是前者的子集;属于溯因却不属于溯因推理的部分被称作溯因洞见。洞见具有创新性,而推理具有逻辑性。     

人工智能威胁与心智考古学

人工智能是否对人类构成了威胁?目前学界存在着不同的观点。笔者在此所做的具有针对性的工作是:(1)根据目前人们所谈的人工智能威胁论的语义,对人工智能威胁论进行分类,澄清让一些人真正忧虑和恐惧的究竟是哪一种类型的威胁。(2)基于潘克塞普(J.Panksepp)的心智考古学(archaeology of mind)以及马图拉纳(H.Maturana)和瓦雷拉(F.Varela)的生物自创生(autopoiesis)理论所提供的生命发生(genesis)和演化的一般框架,我们的论证将表明,让某些人真正忧虑和恐惧的人工智能的威胁事实上缺乏坚实的理论依据,也就是说这种忧虑和恐惧是对人工智能带来威胁的拟人化的扩展造成的。     

溯因推理及其在行为科学研究中的方法论前景

溯因是有别于归纳和演绎的第三种推理逻辑,创始人皮尔斯基于此提出了"科学研究的三阶段循环"。其后续发展除了最佳解释推理(IBE)以外并没有得到足够的重视。溯因逻辑弥补了归纳法和假设演绎法各自的不足,因而被认为"好的科学在方法上应当是溯因的"。溯因方法论在行为科学研究中有巨大的应用潜力和指导价值,在定量研究中,方法学家海格提出的科学方法的溯因理论克服了以往研究惯习中只重视"辩护语境"而忽视"发现语境"的偏颇,强调了以问题为导向的研究思路;在定性研究中,溯因分析对扎根理论的革新也有助于完成其理论构建的使命。     

皮尔士的溯因逻辑与译者思维

根据皮尔士的认识论思想--溯因逻辑,研究翻译过程中译者思维习惯的形成,结果指出,译者思维习惯的形成实质上是在猜测本能基础上的溯因推理-归纳-演绎的知识获得过程,即在现有知识基础上,译者首先本能地运用溯因推理做出假设,并在实际翻译过程中使用归纳来检验假设,然后再创造性地演绎出翻译规则和理论,最后内化为译者的思维习惯,使其翻译活动的潜意识程度得到提高,从而加快翻译速度.     

人工智能与法治关系辨析

人工智能这一科技驱动下的经济增长点能否成为法治增长点,是一个值得认真思考的问题.人工智能的本质是一套程序,它是由算法和数据结构组成,不能导致良法的出现,因为良法是一个社会实践问题,离不开人类的价值评判,而算法作为人类物质条件束集,无论在哲学层面还是在现实层面都缺乏实践的能力;人工智能体现的是策略化思维,强调程序的预测控制功能,而审判是规范思维,强调程序的表达功能,法官依靠对法律的信仰而非记忆来裁判案件,这种非博弈化的行为是人工智能所无法效仿的;人工智能能够储存、分析海量的数据,但司法需要的是经验,而经验是人类生活的绵延内化并非数据的符码化排列,二者不可通约,更不可替代;毋庸讳言,人工智能在司法改革中发挥了积极作用,但为了进一步深化改革,也要看到其不足之处.法治的实现更应注重制度建设,人工智能应在这一基础上发挥自身优势.     

溯因推理在词汇语用过程中的应用

溯因推理是语言理解过程中建立假设和论证假设的前提。关联理论是为获得最佳解释而确定所溯假设合理与否的重要手段,是在溯因背景下运行的论证机制。词义的调整和产出是利用溯因推理为起点,将所得假设作为关联理论推导含义,验证其合理性的系统过程,从而达到在语境条件下确定词义和准确理解说话人意图的目的。     

论人工智能的哲学意蕴

哲学和科学技术的联系和区别是 ,它们都面对着同一个客观世界 ,但哲学是出于对人的理解和关怀 ,才去关心世界的。同样 ,哲学是出于对人类自身智能的关心而去关心人工智能的。在马克思主义哲学看来 ,人工智能的产生 ,是人类智能在实践中分化的产物 ,这一分化的意义在于人类智能将在人类智能和人工智能的矛盾运动中迅速而自觉地发展。但是要发挥好人工智能对人类智能的积极的推动作用 ,还需社会制度的改革与完善、人类自身素质的全面提高     

自然语言逻辑的产生与人工智能中的知识表示

自然语言逻辑研究的是自然语言,如果从实际生活来看,自然语言逻辑研究不应该像形式逻辑那样抽象化,然而,现有的自然语言逻辑却显示了高度形式化、抽象化的特点。之所以形式化,除了使用现代逻辑的研究方法外,另一个更深层次的原因是人工智能的发展要求自然语言逻辑形式化。在形式化过程中,虽然自然语言的内涵性、模糊性和交互性等特点给形式化工作带来重重困难,但同时又丰富和发展了自然语言逻辑的理论研究。     

人工智能与制造业融合:基本内涵、发展态势与内在逻辑——兼论成都人工智能与制造业融合的探索与实践

人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量,人工智能与制造业融合将推动制造业加快转型升级。基于对人工智能与制造业融合的内涵、态势的分析,阐明了人工智能与制造业融合功能区的内在逻辑和分类方式,结合成都的基础条件,对人工智能与制造业融合功能区进行了分类,并借鉴国内先进经验,从加强人工智能技术和产品供给、分类推进制造业智能化、增强基础设施支撑、打造产业融合生态体系四个方面提出建议。     

生成式人工智能赋能文创产业:逻辑、困境与出路

生成式人工智能以其算力、算据、算法的优势全面赋能文创产业,推动内容层智能生成、变现层抓需增益、延伸层沉浸交互和支撑层私人定制。与此同时,技术固有的缺陷和其过度赋能文创产业也将带来技术伦理失范、生产者自我罢黜、消费者认知机械、文创产品鱼龙混杂和意识形态入侵等现实困境。数智经济发展方兴未艾,面对生成式人工智能技术赋能文创产业的各种可能性,统筹发展与安全,坚持“乘智而上,向善而行”的数智文创发展路径,是有效规避数智文创“负能”困局和发挥技术赋能最大潜力的发展出路。     

论行为主义人工智能的哲学意蕴

行为主义人工智能,作为人工智能三大技术流派之一,深受行为主义和控制论的影响。行为主义人工智能主张基于感知运动来模拟人类智能,认为智能是从感应器的信息转换以及智能体与世界互动中涌现出来。从哲学本体论角度来说,人工智能具有智能的类人性与具身性,反映主体间性、默认表示、在世界中的存在、在手状态等哲学观。从哲学认识论角度来说,人工智能作为认知科学要素,具有自然性和人工性的双重特征,折射出新形态的人技关系。从哲学方法论角度来说,行为主义人工智能继承分而治之的机械还原论,基于涉身认知方法论探讨人工智能的内在机制,包含感知行为、世界学习和预测等研究纲领。总之,行为主义人工智能的哲学探讨,有助于厘清其概念、本质、属性特征,为未来人工智能的发展留下了巨大的研讨空间。     

试论制约人工智能发展的逻辑问题

基于目前阻碍人工智能发展的各种因素 ,提出了人工智能发展中的逻辑问题 :非确定性推理、形象思维和常识问题。指出这些逻辑问题是制约人工智能发展的瓶颈。从理论上对这些问题进行了分析和探讨     

皮尔斯溯因推理探析

溯因推理越来越受到逻辑学、计算机等领域的重视。皮尔斯最先提出溯因推理,他认为只有溯因推理才能产生新知识,并通过对演绎、归纳和溯因推理的形式的分析,阐述了溯因推理的意义。汉森进一步总结了皮尔斯的溯因推理理论,并确切的提出了溯因推理概念。Harman和Josephsons把皮尔斯的溯因推理理论和"最佳解释推论"相等同。溯因推理从假设的前提能够得出猜测性的结论,其在本质上是非单调性的。     

关于人工智能极限研究的哲学问题

在严格意义上,机器智能只能部份放大而不能取代人的思维。人类思维有多种形式:逻辑思维、直觉思维、形象思维、辩证思维,在人脑中结成网络并不断发展。人工智能仅能放大人的悟性活动中的演绎方法,它是有极限的,不可能取得真正的主体性,更不能超越人的理性思维和价值主体性界限     

人工智能法律主体性的考察和探究

人工智能经过60多年的发展,产生了类人思维。国内外的理论和实证研究都揭示了人工智能成为法律主体的趋势。无论是自然人主体地位的平等化,还是动物权利渐渐得到接受,抑或是非生命体法律主体资格的确认等,这些法律主体的演化历程表明人工智能具有充足的法律主体制度容纳空间。梳理康德主体哲学理论可知,自然人具有的理性能力和自主能力促使其成为法律主体。结合人工智能过去、现在和将来的发展,可以认为,科学技术的运用使人工智能获得法律主体能力的时间已不再遥远。