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理解与理论:人工智能基础问题的悲观与乐观
被引:27
作者
:
梅剑华
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
首都师范大学哲学系
梅剑华
机构
:
[1]
首都师范大学哲学系
来源
:
自然辩证法通讯
|
2018年
/ 40卷
/ 04期
关键词
:
强/弱人工智能;
通用人工智能;
实验哲学;
因果推理;
奇点;
D O I
:
10.15994/j.1000-0763.2018.04.001
中图分类号
:
TP18 [人工智能理论];
学科分类号
:
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要
:
人工智能的基础问题遇到两种类型的问题,第一种类型的问题是理解上的:计算机能否思考?强人工智能是否实现?奇点能否来临?这些取决于我们对相关问题、论证及其概念的反思;第二种类型的问题是理论上的:人工智能需要相关性的推理模型还是因果性的推理模型?人工智能可否建立一种反映真实世界的四维符号系统?这取决于科学家的理论工作。在理解问题上,一旦澄清相关的概念和论证,会消除对人工智能的悲观。在理论问题上,一旦深入理解了相关数学的、技术的难题,会消除对人工智能的乐观心态。
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