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。     

什么是分析哲学？

什么是分析哲学？这一问题在学界引起了众多争议。第一种观点认为,分析哲学主张通过使用逻辑分析语言以获得哲学上的认领;第二种观点认为,分析哲学主张语言优先,分析语言是获得哲学认识的路径;第三种观点认为,我们只能基于家族相似理解分析哲学。论证表明,第一种观点过于严苛,容易排除一些分析哲学家和分析哲学理论;第二种观点已经过时,很多哲学家并不认为哲学问题可以还原为语言问题。相对而言,第三种观点更具有合理性,它至少具有两个优点。首先,基于家族相似理解分析哲学,可以破除单一标准的优势地位;其次,它有利于我们在整个分析哲学运动中保持分析哲学的统一性。     

关于基因编辑的伦理反思

基因编辑是一项新兴的复杂的前沿科学技术,它如果得到安全、合理的利用,无疑具有重要的积极效应;但关键是它目前并不成熟,在缺乏严格的科学评估、安全性存在不可预知风险的情况下,贸然使用可能导致人类基因谱系发生改变等问题,甚至带来难以预料的灾难性后果。即使今后基因编辑技术成熟了,如何合理地运用它,而不偏离正确的轨道,也需要更审慎地进行伦理反思,努力形成基本的伦理共识。为了促进基因编辑技术的健康发展,令其更好地兴利除弊,为人类造福,基因编辑技术的研究、应用必须遵循人本原则、公正原则、公开透明原则、知情同意原则、责任原则等基本的伦理原则。     

怀疑论与可废止推理

怀疑论主要可以分为两种:第一种怀疑论直接否定我们获取知识的可能性;第二种怀疑论既不肯定我们获取知识的可能性,也不否定我们获取知识的可能性,而是将这个问题悬置起来。然而实际上,如果我们能证明第一种怀疑论是错误的,并由此得出肯定的结论,即我们可以获取知识,那么我们就能很容易否定第二种怀疑论。约翰·波洛克提出可废止推理思想为我们反驳怀疑论提供了宝贵的资源,它不但能帮助我们驳斥第一种怀疑论,获得肯定的结论,同时又能废止第二种怀疑论。     

自然语言理解视域下的人工智能之思

人工智能是否会成为类人的行动者?从语言理解的角度出发,答案是否定的。虽然人工智能语音产品大多都能体现出语音识别和语言对话的能力,但这并不意味着人工智能可以理解自然语言。第一,人工智能对符号的处理无法使符号具备语义和涵义内容,因而无法理解自然语言的语义层和涵义层。第二,在交流过程中,人工智能无法理解说话者的意图。基于唐纳德·戴维森和查尔斯·泰勒对语言的分析,人工智能不能理解语言会导致一个重要推论,即人工智能无论如何也不会成为类人的行动者。     

论人工智能伦理的研究进路

人工智能伦理有很多种不同的研究进路。定位式的研究进路主张通过定位人工智能的社会地位解决人工智能的伦理问题;嵌入式的研究进路主张通过为人工智能嵌入道德算法以规避人工智能可能带来的伦理问题;规范式的研究进路主张通过制定相应的人工智能伦理规范以规范人工智能的发展方向。然而,这些研究进路都存在很多难以解决的问题。基于道德特殊主义,我们可以为人工智能伦理问题给出一个更好的解决方案。