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哲学证成与机器编程：人工智能、知识论与儒家的三方对话
作者：
 徐英瑾 著
定价：
59 元
页数：
260页
ISBN：
978-7-309-16057-4/T.712
字数：
283千字
开本：
16 开
装帧：
平装
出版日期：
2023年7月 　　　　　　
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内容提要

       随着人工智能学科的发展，人工智能与人文学科进行跨学科交流的必要性也正在日益增加。在这种跨学科交流当中，哲学当中的知识论研究，就会扮演越来越重要的角色，知识论研究的重点在于“证成”（justification），即要找到合理的根据使得目标论断能够得到确定。从人工智能的立场来看，证成本身就对于计算机程序的“可说明性”（accountability）提出要求，而目前基于深度学习的计算机程序恰恰缺乏可说明性。本书试图打通知识论的证成研究和计算机的编程研究之间的界限，使得我们能够用计算机的眼光澄清知识论研究中的一些模糊之处，反过来也用知识论观点来使得计算机领域的人工智能研究的可说明性得到提高。
      

作者简介

       徐英瑾，1978年出生于上海，哲学博士，现为复旦大学哲学学院教授、博士生导师。专长为分析哲学史、心灵哲学、人工智能哲学以及分析哲学与欧陆哲学比较研究。著有《用得上的哲学：破解日常难题的99种思考方法》与《人工智能哲学十五讲》等。业余爱好中外各国历史，在学术研究之余，创作并出版了长篇历史小说《坚》。
      

书摘

       目录
      
       导论 何为“基于编程思想的知识论研究”？
       一、战后西方主流知识论究竟在研究什么？
       二、为何要从“编程”的角度看“证成”？
       三、儒家也有话要说!
       四、心智处理信息的7个层次
       五、国际主流的信息知识论研究概况
       六、本书的研究路线图概览
      
       第一章 知识建模的计算平台：通用人工智能刍议
       一、主流人工智能并不真正“通用”
       二、如何向自然智能学习？
       三、再谈“强人工智能”与“超级人工智能”
       四、本章拓展联结主义深度学习技术简说
      
       第二章 通用人工智能需要先学会一门“私人语言”吗？
       一、“第一人称视角”的知识构成思路
       二、大森庄藏是如何既吃维特根斯坦的饭，又砸他的锅的？
       三、纳思系统中的“私人语言”
       四、本章小结
      
       第三章 如何让人工智能做到“见风使舵”？
       一、庐山之外建语境
       二、把我们的常识整编为一个集团军！
       三、来自我们肠道中的酶的启发
       四、纳思系统对于语境灵活性的刻画
       五、纳思系统的实时任务管理与语境建模
      
       第四章 西方知识论的枢纽问题——蒙对的答案算不算正解？
       一、盖蒂尔是不是在打空靶？
       二、谁将去卫国做官？
       三、野外真有羊？你的钟真在走？
       四、横店的“假谷仓”与得到火神庇佑的“纵火狂”
       五、要么颜回拥车，要么曾子游楚？
       六、本章小结
      
       第五章 将儒家“正名论”带入西方知识论的主场！
       一、对于“正名论”的初步重构
       二、“名正言顺”这档事，可以说得更正式!
       三、更复杂的信念如何得到“正名”？
       四、“正名论”助君节约宝贵光阴
       五、本章引申性讨论
      
       第六章 求“正名”？求“德性”？抑或寓“正名”于“德性”？
       一、索萨论“准”、“熟”、“切”
       二、索萨理论与儒家思想关系刍议
       三、从“正名论”反观盖蒂尔问题
       四、许慎“六书”论对“正名论”的补强
       五、本章小结
      
       第七章 怎样让通用人工智能系统自动鉴别真知与谣言？
       一、得“安妥”者远谣言
       二、可能世界可以用来存放“安妥性”吗？
       三、关于“安妥性”概念的新模型
       四、“斑马为骡”算谣言吗？
       五、本章小结与衍生性讨论
      
       第八章 看完《黑客帝国》后，你还确定你爸是你爸吗？
       一、知识标杆沉浮不定
       二、“知之底线”细勘定
       三、语境主义再思量
       四、“异常使真者”——如何辨君真面目？
       五、求知基于利害吗？
       六、决心源自“固知需求”吗？
       七、本章小结
      
       第九章 固知压力从何而来？——时间！
       一、再谈“判知结论浮动效应”
       二、再谈语境、利害与固知需求
       三、时间压力才是关键！
       四、如何将时间压力模型加以算法化？
       五、本章小结
      
       第十章 5千万元对工薪族可是一笔大钱——这事你家的电脑也知道吗？
       一、什么叫“识数”？
       二、为什么通用人工智能系统需要“识数”？
       三、为何主流人工智能系统均是天生“不识数”的？
       四、如何在纳思系统中表征数量？
       五、如何让纳思系统学会“the”（“这个”或“那个”）？
       六、如何教会纳思系统掌握“二”与“一”？
       七、纳思系统如何在日常对话中做到“识数”？
      
       后记
      

书评       
　  

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