计算机化的矛盾

1.人工智能与天然智能的关系凡是成为人工的东西,就由机器去做,并且不再是智能,真正属于智能的东西又不在计算机的功能之列——这就是人工智能与天然智能相互关系的矛盾性.我们在人工智能中有所得,在天然智能中必有所失,向来都是如此.我们在技术方面获得的东西,在生态     

“外来思想”：促进抑或阻碍俄罗斯社会的自组织？

“外来思想”：促进抑或阻碍俄罗斯社会的自组织？［俄］Ю．И．斯韦托夫在当今俄罗斯社会，只剩下一句话尚不被人反对，这就是“俄罗斯在进行着改革”。然而，一遇到具体问题，诸如改革的方向、速度。动力和结果……，就会争论不休，仁者见仁，智者见智。在这些争论中，...     

智媒时代机器介入的特征、风险及其防范

随着人工智能技术的快速发展和媒体行业技术赋能的不断深化,机器已经深度介入信息传播的全流程。智能机器在信息的生产、分发以及交互的三大节点中呈现不同形式、不同程度的渗透,由此产生了信息传播生态中权利主体、传播模式和价值评判标准的全方位重塑。机器过度介入可能造成潜在风险,未来的传播生态治理可以通过教育保持信息生产与流通中工具理性与价值理性的平衡,通过法律维护信息传播中以人类为中心的各项核心权利,通过协同共治实现风险研判、预警与治理的多效并举,真正实现智能媒体的安全有序科学发展。     

关于“机器思维”问题——国外长期争论情况综述

机器能不能思维?这个问题的争论,持续了三十年.随着控制论、信息论、仿生学和计算机科学的发展,争论也日益广泛深入.今天,发展到讨论人工智能的实际可能性问题,就这个问题已经召开了四次国际性会议.有人认为,这个问题不仅在实用方面是重要的,而且在哲学上具有挑战的意义,是把精神还原为物质的问题.由于电子计算机工业的发展,人工智能的前景,将来有智能的     

下一站,人工智能

正工智能是一项了不起的技术,它正在以不可思议的方式改变世界。原先只在科幻电影里出现过的画面,如今正逐渐走入现实。机器通过深度学习后,其软件和程序能变得更聪明;硬件和机械通过相互交流,可以实现自我改进。AlphaGo与李世石的对战,唤醒了全世界对人工智能的关注。人工智能在数十年的实验室研究之后,终于开始走出实验室进入收获阶段。但是,人工智能最终将来带来什么?有人欢欣鼓舞,也有人忧心忡忡。人工智能将取代人类?李开复在《人工智能的黄金时代》演讲中表示:“10年后,人工智能将取代世界上90%的工作机会,其中包括翻译、记     

苏联对人工智能的社会哲学问题的讨论

人工智能是控制论的一个分支,是自然科学与社会科学接壤的一个部门,是现代的热门学科。各国都异常重视这一学科的发展。苏联科学院设有控制论学术委员会人工智能部,C.波斯别洛夫院士任主席。1974年全苏第七届控制论学术讨论会曾专门讨论了人工智能问题。1978年苏联《哲学问题》杂志编辑部召开圆桌会议讨论人工智能的社会哲学问题。目前苏联学术界占主要地位的观点认为,关于“机器能否思维”、“智能可否模拟”的争论已成为过     

意大利人工智能问题的研究

在意大利从事人工智能问题研究的机构有米兰综合技术学院、都灵综合技术学院、比萨大学、帕多瓦大学。米兰综合技术学院计算机技术实验室于1971年开始在M.索马尔维科教授领导下执行“人工智能”研究方案。基本的思想是:人工智能——这是一门研究理论原理、方法论问题以及为使用电子计算机管理机器和实现通常认为只有人的智能所特有的思维模式的综合程序的学科。在创制机器人过程中研究了以下几个问题:     

俄罗斯科学院年会

据《俄罗斯科学院通报》１９９８年第８期报道，俄罗斯科学院主席团于１９９８年３月２５—２６日在新楼会议室召开年会。院长Ю．Ｃ．奥西波夫院士致开幕词。他说，改组科学院、科学院各研究所和其他科学分支机构的结构，是去年最重要的任务。现在这项工作还没有完成，但...     

美梦还是噩梦(上)——关于“人工智能”的哲学遐想

计算机早已能模拟人的一部分"智能",但在将来,计算机的"智能"能否提高到类似人智的水平,或者说,科学能否使一台"非人"的机器产生"人一样的智能"?对于这个问题,西方曾出现过所谓乐观派和悲观派这两种相反的见解.乐观派认为计算机能模拟人的智能,他们和18世纪的法国哲学家拉·梅特里一样,认为"人是机器",人脑也不过是一台复杂的计算机;计算机的局限性,也是人智的局限性;计算机能够、应该,而且将会做人能做的一切.悲观派则认为人的智能远非计算机所能企及,计算机永不可能达到人的智能水平.但近几年来,却又出现了另一种乐观和悲观的对立,双方都以机器思维最终将能够与人智并驾齐驱这一假设为前提,尽管这个假设的可信程度还低.     

智能模拟与思维科学——一种科学的人类智能进化观

人工智能(Artificial Intelligence)是相对于人类的天然智能(Natural　Intelligence)而言的。由于电子计算机的问世,人们立刻发现了它在进行大量复杂性运算方面的卓越能力。于是,人们自然就想利用机械和电子装置来模拟和代替人类的某些智能,开拓人类智能解放的新道路。所以,人工智能作为二十世纪中叶人类最伟大的科学技术发现而登上了现代科学技术的舞台。 那么,未来的人工智能究竟前景如何?现已引起人们的深思。“电脑一定能代替或超越人脑”,“电脑永远不能代替或超越人脑”。这是两种截然不同的人类智能进化观。对此,笔者试图从思维科…     

法律冲突，权力与法制

法律冲突，权力与法制〔俄〕Ю．Ａ．季霍米罗夫本文从权与法角度解释和评价法律冲突。作者系俄罗斯立法与比较法研究所第一副所长、法学博士、教授。法律冲突可以解释为现行的法令、法制与违反法令、法制的行动之间的矛盾。产生法律冲突的原因很多，大致可以归纳为两类：...     

人工智能时代政党的政治安全:风险、治理与启示

政治安全是国家安全之根本,随着人工智能时代到来,大数据、云计算、机器学习等智能技术不断对政治进行渗透,日益对国家主权、社会秩序和执政环境等进行深度嵌入与整合,这些智能技术在变迁过程中也蕴含着大量应用场景失控或防控措施缺失等问题,乃至于影响现代政党的政治安全。一些西方政党纷纷将智能技术提升到国家战略高度上,运用人工智能技术进行政党动员、内部治理、政治传播,并把人工智能运用到社会治理、政权巩固等方面,进而一度有效维护其政治安全。对于中国共产党而言,准确把握人工智能时代政党发展的新趋势,借鉴西方政党在人工智能时代维护政治安全的主要策略,能从顶层设计、治理实践、国际合作等三个方面为维护党的政治安全提供重要启示。     

西欧国家的私有化道路

西欧国家的私有化道路［俄］Ｃ．Ю巴尔苏科夫于文兰译第二次世界大战以后，工业发达国家扩大了国营经济成份。其结果造成了税收的提高、国家开支的加大和官僚主义机构的增多。从整体上来讲，尽管人们对政界扩大国营经济成份持怀疑态度，但长久以来，这种政策并未遭到反对...     

文化人类学的现状和前景

文化人类学的现状和前景［俄］Ю．叶梅利亚诺夫由之译文化人类学（美国采用的术语），或社会人类学（欧洲常用的术语），已历史地形成为人学（）的一个分支，它曾经通过了解该民族文化的尝试，来研究“异域的”，主要是尚无文字的民族（见Ｊ．查普林：《心理学词典》，纽...     

后工业化文明的形成

后工业化文明的形成〔俄〕Ю．雅科韦茨张国胜译在２０世纪末各种错综复杂的事件中，要发现社会运动和社会继承的内在规律并非易事，要预测下一个世纪世界和俄罗斯的大致发展趋势也相当困难。以往占统治地位的一些观察世界的理论范型以及预测科学大都落空了，而新的理论及...     

中外穿越剧的别样时空

从科学角度而言，人类对于时间魔术的最迷人猜想在于爱因斯坦的相对论，但是从文学角度而言，关于时间的想像却似乎永无终点。如今，当各种穿越影视作品再次借由现实土壤复活，新一代“时光机器”能带着中国人奔向哪里？     

人工智能的哲学前景

关于人工智能的哲学问题的讨论是1950年由A.图灵提出来的.他所提出讨论的问题要求对"思维"、"智能"、"意识"、"机器"等概念进行语义上的分析.H.普特内姆于1960年进一步提出对于图灵机的笛卡儿二元论问题,一方面在人的心理状态和机器的逻辑状态之间,另一方面在人脑的生理状态和图灵机的物理过程之间进行类比,从而引起人们对达一问题的更进一步的关注.他指出,离开机器的逻辑和物理状态之间的联系,心理物理二元论问题是不存在的.这一问题的提出,开辟了心理过程分析的新水平,这一水平可称之为基本信息过程水平,并在一定意义上可认为是心理学与生理学     

语言与知识

长期以来,人们跟物理运动的机器打交道,现在,人们已开始跟智能活动的机器进行合作,进入了建立“人工智能”系统的时代,具体表现为人和计算机进行交际,并能达到相互理解。而建立这类系统,在许多方面有赖于关于语言的知识。在建立用自然语言进行人机对话或其他类似的交际时,需要阐明什么是自然语言,以及它是怎样工作的。但是传统的语言学研究不能提供这种知识。本文旨在探讨语言的本质,揭示语言的“工作”机制及其工作能力,建立并严格确定语言的基本范畴。在科学发展的现阶段,语言学必须明确诸如智     

试论《三国演义》中的管理之道

试论《三国演义》中的管理之道许福林人才是事业成功的关键《三国演义》说的是魏、蜀、吴三足鼎立局面的形成和持续。贯穿于这场争斗之中的则是一场激烈的人才争夺战。鼎足三方争谋士。也争武将，争大人才，也争小人才，都希望自己能谋士如云，武将如林，因为大家深知，人...     

类案智能裁判中的人机协同及其改进

类案智能裁判人机协同的系统架构由设定与输入、处理与输出、学习与改进三个主要部分组成，具有保障司法公正、提升办案效率以及维护数据安全等功能。现实中，类案智能裁判人机协同在法律方法、科技赋能以及体制机制等层面均面临诸多障碍。为应对和解决这些问题，需要从法律与科技互动的双重向度树立数字正义理念与价值观；在法律方法层面需要构建基于要件事实与“类比—归纳—演绎”逻辑框架的类案裁判思维规则并明确人类判断的保留事项；在科技赋能层面需要建立统一权威、开放高效的案例数据库，融合CBR和混合算法模型的生成式人工智能技术；还需要建立面向类案智能裁判的数据合规，特别是算法解释与备案机制。