智能知识生产模式的本质特征和社会驱动

随着人工智能的广泛应用,一种新的智能知识生产模式正在浮现。与两种传统的知识生产模式比较,这种新生产模式有弥散、多元的特征。冯·诺伊曼关于人脑语言和计算机语言具有不同逻辑深度和计算深度的观察可以成为理解这种生产模式特点的钥匙。从科学知识社会学的分析视角看,智能知识生产模式的产出内容和组织方式易受社会因素影响,其智能特征更敏感于社会政治经济等驱动因素,因而也更需要引入科学的公共决策程序来加以约束。     

美国人工智能的公法规制

人工智能的发展带来了维护安全、人权保障、程序规制、监管权限、监管机制和责任分配等公法挑战,需要公法规制予以回应。美国人工智能的公法规制体系包含了公法规范体系和权力结构体系两个部分,展现出一种综合性的公法规制路径,将立法、行政和司法相结合,力图构建一种全过程的监管机制。为弥补私法路径之不足,我国有必要提倡人工智能规制的公法路径,将人工智能系统视为一种公权力行使系统,充分且审慎地考量一些国情变量,采取综合性的公法路径来对人工智能进行有效规制。     

分利秩序、治理取向与场域耦合：一项来自“过渡型社区”的经验研究

城镇化推进下的“过渡型社区”成为城乡分治的模糊地带,利益和资源的不断输入,使得其治理主体和治理场域发生重构。基层治理视角下的村民自治被“分利性”进行价值侵占。就如何厘清“过渡型社区”利益博弈秩序中,出现“弱治理强分利”与“强治理弱分利”两种分化样态的内在机理与演化过程。基于绍兴安置社区、武汉城中村两地治理实践经验表明,在“国家 市场 社会”三重结构化关系中,社会治理单元在“城乡转变”过程中呈现出分利制度异化、农民利益外显、基层治理弱化等具体表征。其中治理主体、治理对象在“国家 市场 社会”场域耦合中形塑出的治理取向,揭示出国家基层治理现代化转型的多元面向。     

人工智能语言系统开发及其理论研究

人工智能语言系统是机器对人类智能的模拟,使计算机模拟人的感觉和思维过程,具备人所具有的获取信息和处理信息的能力,完成某些本来只有人才能胜任的工作。本文将就人工智能语言系统开发作一个回顾,指出开发的困难与前景,同时提出它的开发须从认知、社会、文化方面加以考虑,即与语言顺应同步开发才比较完善。     

移动互联网·大数据·智能化:人工智能时代权力的规训路径

人工智能时代,移动互联网、大数据和智能技术的突破性发展塑造了新的权力结构,也改变着权力的具体形态。首先,无处不在的移动互联网催生了一种全新的网络权力。在形式上,网络权力是一种人人自由驰骋网络的自主权利;但实质上,网络权力却是一种无孔不入的强制力,一种人们沉迷其中无法自拔的内在影响力。其次,无所不包的大数据催生了一种全新的数据权力,这种数据权力通过追踪、监控个体在社会生活中的轨迹,进而在注意力规训和思维方式规训中实现对整个社会的规制和重塑。此外,无所不能的智能技术催生了一种全新的算法权力,这种算法权力既可能使我们面临知识精英与资本寡头共谋所带来的新的人类专制,也预示着未来机器奴役人的潜在风险。很显然,人工智能时代的权力结构与权力形式都发生了根本的改变,网络权力、数据权力、算法权力,正是人工智能时代权力规训的三种新路径。而这必然会反映在社会治理、国家治理的实践和理论当中,进而对以权力研究为中心的传统政治学带来颠覆性的影响。     

知觉辩护与弱基础主义

基础主义与融贯论关于知觉辩护的争论,使得"弱基础主义"存在可能。根据"弱基础主义",知觉信念享有一定程度的直接辩护,同时这些得到部分辩护的知觉信念可以获得相互的辩护支持,从而成为合理可接受的信念。"弱基础主义"不同于基础主义和融贯论关于知觉辩护的说明,并且能在一定程度上解决基础主义和融贯论各自面临的难题。     

企业在弱矩阵环境下的项目管理分析

随着项目管理在市场上的普及,项目管理这个名次在各个企业流行起来,但同时众多企业的组织结构没有改变、管理理念没有改变,是一个弱矩阵的结构。项目经理在弱矩阵的扮演一个项目协调人的角色,要付出重多的努力才能促进项目的成功。本文针对如何在弱矩阵中进行项目管理,按照天时、地利、人和的理念,浅谈一下体会。     

民族冲突中苗族国家认同意识的弱性正变量

当苗族群众与封建朝廷处于武装对抗状态时,其民族意识中依然有某种弱性正变量的存在,主要体现在对抗的被迫性、平乱的主动性和守卫的积极性。这种现象的形成,主要是受族群自身的分化、利益追求的差异和朝廷教化的影响。民族冲突中苗族国家认同意识弱性正变量的存在,具有民族文化的融合价值、有利于民族团结的价值和突破历史条件局限的超越价值。在清朝这一封建王朝时期,能够将国家认同意识放在民族认同意识之上,体现了苗族群众崇高的思想境界,值得充分肯定。     

基于BP神经网络的大学生心理障碍识别模型

随着社会竞争的日趋激烈、价值观念的多元化、人际关系日益紧张复杂化、生活节奏迅速加快、贫富差距显著拉大等，这一切都不同程度地加重了大学生的心理负荷，使其出现了种种的心理困扰。因此，关注大学生的心理发展，加强心理健康教育工作，真正把他们培养成为德才兼备、身心健康的社会主义建设者是高等教育面临的新课题。针对目前专职心理咨询员严重不足这一现象，提出了一种基于BP神经网络的大学生心理障碍识别模型，通过与计算机前沿技术“人工智能相结合，可以实现大学生心理障碍的网上自我诊断，大大减少高校心理咨询机构的工作压力。