论整体论与还原论之争

整体论与还原论之争的核心不是个别术语、零散观点的争论,而是研究纲领的全面较量。深入剖析这些论争的逻辑内核,可建构出一个涉及存在论、方法论与认识论的论争框架,核心问题包括:对象之争,研究对象究竟是整体还是部分?路径之争,究竟该采用从整体到部分还是由部分到整体的研究方法?理论根本之争,究竟是整体论还是还原论才是最为根本的理论?在这些论争中,强整体论与强还原论是严格对立的,而弱整体论与弱还原论相互兼容。     

人工智能研究的三大流派:比较与启示

人工智能研究实践中形成了符号主义、联结主义和行为主义三大流派.符号主义认为智能是基于逻辑规则的符号操作;联结主义认为智能是脑神经元构成的信息处理系统;行为主义认为智能是通过感知外界环境做出相应的行为.通过比较分析,发现三者的理论之间既有分歧也有相通点.从人工智能与人类智能关系而言,人工智能实实在在地延展了人类认知.从技术的悲观派与乐观派对比视角而言,对人工智能的技术悲观主义态度虽具有一定合理性但仍略显过早,且在某种程度上会迟滞人工智能的健康发展.从三大流派的特质差异性而言,各流派的融合发展是人工智能未来的发展趋势,唯有如此,人工智能才能在"身体—心智—世界"的交织关系中,实现对人类心智进行整体性关系框架的模拟.     

社会科学中的还原论与整体论:分歧与互补

在社会科学理论中一直存在着还原论和整体论的分歧.社会还原论认为社会现象的说明必须诉诸于个体及其行动的微观分析,并提出理论还原的目标及纲领.社会整体论则认为社会现象及其理论只有诉诸于制度、文化等整体性因素才能得到合理的解释.各种科学研究和社会解释的实践表明:二者各有合理之处,不可偏废;其分歧可以用“功能结构可以还原,功能意义不可还原”的互补框架予以调和.     

法律人工智能：科学内涵、演化逻辑与趋势前瞻

法律人工智能面向法律大数据和法律知识，运用机器学习算法与符号逻辑，在遵循法律运行规律的前提下满足法律实践的需求，辅助法律人做出法律决策，提升法律任务的质效。法律人工智能科学内涵之厘清明确了其概念体系，由此确立其交叉学科地位。法律人工智能的理论和技术演化历程展示了法律人工智能的发展逻辑，法律推理与法律论证理论是法律人工智能的理论来源，知识引导和大数据驱动形成了符号主义与联结主义法律人工智能的技术分野。在理论方面，法律人工智能需要探索法律与人工智能深度融合的法学理论，回应伦理和法律关切，制定法律智能系统的运行或使用规则，规制算法偏见和不可解释性问题。在运行模式方面，法律人工智能需要重塑“以人为中心”的智能辅助模式。在技术方面，法律人工智能表现出符号主义与联结主义相融合的趋势，在智慧立法和智慧司法领域中有待深度拓展。     

科学方法的整体论嬗变

尽管现代科学已经对还原论产生了强烈的路径依赖,但还原论者如果不诉诸创世模式和表征主义就无法证明还原论是唯一合理的科学方法论。还原论的认识论基础是表征主义和理论优位的科学观,其形而上学暗示是本质主义的外在存在论和构成性的实体实在论。为了实现从还原论到整体论的嬗变,一方面,应该在内在关系论的认识论基础上将科学视为人类有限的知行体系,引入现象论的参与存在论与生成性的关系实在论等形而上学预设;另一方面,坚持互补、超越层次与领域、重视过程与关系等方法论原则。     

复杂性研究对整体论的复兴与超越

复杂性研究的总特征是对传统的还原论持批判态度,并且试图建构复杂性范式来超越沿用了数百年的还原论,因此,在一定意义上复杂性研究的兴起为整体论提供了一次复归的机遇。但是,复杂性研究并不等同于整体论,它在超越还原论的同时也同样需要超越整体论。所以,复杂性研究与整体论的关系是既复归又超越,而不是简单的等同关系。复杂性研究既要经过还原论的洗礼又要引入整体论的思想和方法对它进行补充。     

整体论方法与范畴关系——对自然科学的范畴关系的一种思考

现代科学发展的总体化的特征促进了分析性思维向整体性思维的转变。系统论、结构主义方法论、耗散结构论、混沌理论等等都是从不同角度对整体论方法的一种刻划。贝塔朗菲认为:这种整体论方法完全不同于逻辑实证主义和经验主义的认识论,“逻辑实证主义认识论(形而上学)是由物理主义、原子主义思想和关于知识的‘照相机理论’决定的,从现代观点看来,它们都过时了。无论是物理主义,还是还原论,它们都要求通过简单地‘还原’为组成部分的途径来了解研究对象,并服从古典物理法则,它们都不能作为现代科学的思维方法。”而“必须使用带有总的或跨学科性质的整体论方法”。     

还原论与整体论相结合探索复杂性

科学研究方法论从古至今经历了一个超越还原论，发展整体论，实现还原论与整体论辩证统一的演化过程，实现还原论与整体论的辩证统一是有坚实的哲学依据与客观基础的；实现还原论与整体论的辩证统一，体现在认识过程中，就是从具体到抽象，再从抽象到具体的，分析与综合交织互动的辩证思维途径。     

还原论评价

在还原论概念及其分类的再认识基础上,对广义还原论与狭义还原论进行了综合评价。本体论还原论是错误的;理论还原论是促进科学进步的积极纲领,是实现科学统一的基本途径;方法论还原论则是科学认识与研究所必需的方法论手段。物理学、化学的理论与方法完全适用于生物学研究,但是生物学只能部分地被还原为物理学与化学,因而从根本上生物运动形式不能归结为物理、化学运动形式。     

因果推理研究的认知进路：基于人工智能视角

因果关系是人工智能实现从感知到认知需突破的关键问题，因果推理对于构建可解释的机器学习模型至关重要。用概率解释因果关系是一种自然主义观点。因果贝叶斯网络的运用表明，发现因果关系的人工智能归纳法面临因果马尔可夫条件的客观性解释难题。为保证归纳的因果模型符合我们理解的因果关系，因果认知理论体现了一种认知转向的非实在论立场。因果推理的认知进路昭示着概率理论从单一向多样化发展，主观与客观从对立到融合的可能性。     

“人工智能黑客”的法律规制

从历史上看，"黑客"迭代到"人工智能黑客"，是伴随着计算机、互联网、大数据和人工智能等科学技术迅猛发展而产生的。现如今的"人工智能黑客"是人机交互体，既非人也非物，介于两者之间，它可以模仿人类、干扰人类认知，为达到设计者或决策者的目的对网络系统漏洞进行智能化侵入和破坏。"人工智能黑客"区别于传统"黑客"的主要特征在于其可以依靠智能算法自主学习、寻找网络系统代码漏洞和加强分布式攻击。部分学者将人工智能技术划分为弱人工智能、强人工智能、超人工智能三个阶段，甚至有学者建议从伦理上赋予强人工智能法律主体地位，赋权理由是强人工智能算法具有独立的"机器意思"表示能力，与人类有情感的联结。显然，这种赋权方式不仅违背"人本主义"原则的主体创新，而且现行法律主体包括自然人、法人、非法人组织，"人工智能黑客"不属于任何一类主体，突兀地将法律主体的理性意思表示与人工智能算法指令的"机器意思"相等同，容易形成"人工智能黑客"行为在算法正义法律评价和民事法律行为构造上的困境，干扰我们对"人工智能黑客"本质的判断。溯本清源，应当以法律上权利义务构造标准去判断"人工智能黑客"的法律属性。"人工智能黑客"本质上是自然人主体通过人工智能算法技术，利用网络媒介进行网络侵权或犯罪的行为。"人工智能黑客"的核心是通过计算机代码设置、大数据运算与机器自动化判断进行决策的一套机制。"人工智能黑客"在责任承担上不是适格的法律主体，只具有特殊的"人格性工具"法律属性。"人工智能黑客"的智能化攻击外在表现为算法程序的自动执行，但程序的设计和算法运行归属于现实经济生活中的人，也完全符合法律上间接侵权的调整范畴。对于"人工智能黑客"的侵权或犯罪行为，应当通过揭开"人工智能黑客"的"面纱"，找到其背后隐藏的可规制法律主客体，利用"穿透"方式对"人工智能黑客"的非法行为进行伦理、技术和法律三个维度的有效规制。     

人工智能与马克思主义理论融合发展的研究热点和动向分析

加强人工智能与马克思主义理论融合发展研究,具有重大的理论和现实意义。就现有研究而言,学界对人工智能科学内涵的马克思主义解读、马克思主义对人工智能的理论观照和人工智能助推马克思主义事业发展的实践向度等问题进行了积极探索,但仍存在人工智能与马克思主义理论融合发展问题意识不足、对话缺失、教育工作结合不紧密等问题。未来需要在辨识与辩证中明晰人工智能与马克思主义理论融合发展的问题域,在科技与文本中推进人工智能时代马克思主义理论话语形态建设,在阵地与场域中加强马克思主义理论教育等。     

The Development of Law Education in the Era of Artificial Intelligence

The rise of legal artificial intelligence in China's legal practice will bring many challenges to legal professionals. Low-end legal profession will be replaced by artificial intelligence. Legal artificial intelligence will bring some difficulties to judicial work and legal research. Legal professionals must master various legal methods, learn to use common sense and reason in legal work, and master certain basic knowledge of artificial intelligence technology, in order to meet the requirements of legal profession in the era of legal artificial intelligence. Therefore, the law education in China should be reformed and adjusted in order to cultivate legal talents adapted to the era of legal artificial intelligence. Firstly, the education of legal methods should be strengthened from the aspects of curriculum, textbooks and teaching methods; secondly, the education of common sense and reason should be integrated into the legal education; finally, the education of basic knowledge of artificial intelligence technology should be added to the legal education to train compound legal talents.     

人工智能辅助地方立法的应用与规制

我国地方立法权随着2015年《立法法》的修改扩至所有设区的市，随之掀起地方立法热潮。但目前地方立法的质量普遍不高，存在诸多问题，人工智能技术的应用能为地方立法开辟新路径。基于互联网及大数据的人工智能，能被应用于资料检索、立项论证、立法公开与意见征集、辅助草案起草、立法后评估与备案审查。与此同时，当人工智能被应用于地方立法工作时，需要确立“辅助原则”，规范人工智能地方立法程序的选用标准，限制人工智能地方立法程序的算法，以此来规制人工智能带来的不利影响。     

人工智能生成成果的法权化路径

受制于独创性要求,人工智能生成成果无法构成著作权法意义上的“作品”。通过分析人工智能生成成果的客体属性,衡量不同保护模式的利弊,文章认为邻接权路径或可成为其法权化的最优选择。在邻接权权利制度构建中,应当明确人工智能生成成果归属于对成果创作与传播进行必要安排者,其权利内容包括复制、发行、信息网络传播等所有著作财产权,可赋予其二十年的保护期限,以最大限度地平衡人工智能程序开发者、实际操作者和社会公众之间的利益。     

人工智能的可解释性问题探析 ——基于因果关系视角

随着人工智能技术的发展与应用,人工智能的可解释性问题受到了越来越多人的关注。如何解释输入与输出之间的联系,成为许多学科的研究重点。对此,相关关系的主张者与因果关系的主张者提出了各自的观点和理论。相比较而言,从因果关系视角阐释人工智能的可解释性问题是更为合理的一种路径。但要实现这一路径,还需要借助人工智能学者朱迪亚·珀尔对因果关系的三个层次区分,以消解传统因果关系理论彼此间不相容所造成的解释上的局限性,从而实现可解释的人工智能。     

医疗领域人工智能的应用、风险及对策

在医疗领域,人工智能被广泛地应用于临床诊断、医学治疗、医疗康复、疾病预测和医学研究等多个方面,但由于人工智能技术发生错误,致使患者合法权益受损的事例时有发生,因此医疗人工智能的应用面临多种风险。如医疗人工智能法律主体资格尚未明确;不良后果发生时法律责任认定存在争议;存在数据偏见和歧视,数据公平难以保障;数据隐私和个人信息保护力度不足;立法监管制度不够健全;缺乏医疗人工智能相关人才。面对这些风险,有必要明确界定医疗人工智能法律地位、明确划分人工智能医疗事故责任承担方式、选择适当数据样本及研发者以规避偏见、尽快出台个人信息保护法、完善人工智能相关立法加强全流程监管以及大力培养医疗人工智能相关人才,以促进医疗人工智能技术健康快速发展。     

基于佛教世界观进路的人工智能体开发探究

佛教认识中关于伦理问题的研究体现了生命体自我创生、自我组织的模式。佛教与认知科学的交叉融合,促使佛教世界观确信人工智能可以发展到具有独立意识的个体。编辑具有佛教特色的程序促使佛教世界观向人工智能体转化,可能代表了人工智能体开发的一条进路。在佛教独特的慈悲心与智慧的感应下,人工智能有望超越自我,因此人类与人工智能未来发展的关系很有可能会突破单纯的智能体伦理界限,而走向人机和谐共生的前景。     

人类为什么不会被人工智能取代?——人工智能的技术本质研究

文章旨在对人工智能的技术本质进行分析，以回应为什么人类不会被人工智能取代的问题。通过历史分析的方法，以“器官投影说”等技术哲学思想作为分析工具，回顾了人工智能技术的历程。发现在理论上，人工智能的研究加深了对人类智能的模仿的同时，更倾向于由机器与人类共建智能系统的解决方案；实践中，人机关系也从“分离”更多地走向“交融”。因此，人类除了能在本质层面上作为人工智能这种人工物所模仿的终极目的而存在，还能在个体层面上作为大的人工智能系统的行动者发挥智慧功能，人类不会被人工智能取代。      

加的夫语法的语言程序观探析

加的夫语法的理论体系和研究范式主要源于其将语言视为程序这一思想。把语言视为程序,即把语言看作一种过程、一种步骤、一种行为方案。基于这种语言观,加的夫语法建构的是一个整体的、认知互动的语言及其使用模型,具有理论生成和语篇描写的统一性。这是加的夫语法与Halliday模式在语篇描写上差异的本原。文章首先论述了加的夫语法的语言程序观,然后从语言的层次性、多功能性和句法描写三个方面加以诠释。加的夫语法的语言程序观为系统功能语言学作为适用语言学,实现从语言学理论到人工智能领域的发展开辟了新的路径,丰富和发展了系统功能语言学的语法哲学思想。