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以ChatGPT为代表的大语言模型由于其在自然语言处理方面展现的强大能力而引起多方深切关注。人工智能能否“理解”自然语言以及这种“理解”与人类的理解有何不同?从这一问题出发,需要详解基于人工神经网络架构的大语言模型的语言处理技术过程,深入探寻人与语言的关系,揭示在人工智能将语言视为工具性数据和人类将语言视为存在性中介二者之间有着根本区别。语言作为工具所带来的客观性闭锁和语言作为存在所展开的生成性活力之间的区别决定着人工智能的“理解”和人类的理解完全不同。人工智能将语言视为工具性符号是基于科学的认识论而欠缺一定的时间和历史维度,对数理逻辑的依赖和与事物现实的割裂极易导向一种为适应标准化人工语言而损害创造性自然语言的技术异化。面对得益于巨大算力而飞速发展的人工智能,人类的出路是在安全利用工具的同时依然保有着对个体有限性的自觉,依靠语言和经验的连接,坚守理解和时间的统一,也正是在这种语言和理解的存在性中显现着一条可从容应对技术异化的路径。 相似文献
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王子威 《广州大学学报(社会科学版)》2023,(5):39-47
公共阐释论的提出使阐释学理论得以深入探寻和揭示个体阐释向公共阐释的上升过程。阐释的公共性来源于多个理解者对同一文本的不同理解之间的交流和融合,因此关注公共阐释必关注如何从一个理解者的阐释拓展至多个理解者的阐释。要解决阐释从个体到公共的提升过程须进入文本意义产生的底层逻辑,深入剖析阐释学循环作为文本意义产生的方式和规则是如何发展和演进的。阐释学循环可以分为三种类型:内在于文本对象的阐释学循环、内在于文本和一个理解者之间的阐释学循环,及存在于文本和多个理解者之间的阐释学循环。分析阐释学循环在三种类型间的发展和演进,对个体阐释上升至公共阐释的阶段性跨越有着基础性的论证意义。 相似文献
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作为新兴经济体的代表,中国储蓄率位居世界前列。本文基于1998—2019年全球16个主要经济体的动态面板数据,采用Baker.S等学者测算的经济政策不确定性指数为核心解释变量,在控制少儿抚养比等变量的基础上,构建双向固定效应模型和系统GMM模型,深入分析经济政策不确定性对国民储蓄率的影响。实证研究发现,经济政策不确定性和国民储蓄率存在显著正向关系,并且在不同收入水平国家存在明显的异质性特征。当前,在世界经济深度调整背景下,如何对国内宏观经济政策进行合理化设计,烫平由于国际贸易争端与疫情冲击带来的经济波动,从需求侧引导国内居民理性配置储蓄与消费比例,拉动国内经济有序增长,成为各国急需解决的现实问题。 相似文献
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