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人工智能哲学十五讲

人工智能哲学十五讲

定 价:¥65.00

作 者: 徐英瑾 著
出版社: 北京大学出版社
丛编项:
标 签: 暂缺

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ISBN: 9787301322581 出版时间: 2021-07-01 包装: 平装
开本: 16 页数: 字数:  

内容简介

  近年来,人工智能发展非常迅速,在可以预见的未来,它必然会强烈冲击并深刻变革人类既有的生活模式。实际上,除技术问题外,人工智能的逻辑基础和伦理基础与哲学之间的关系也十分密切。有鉴于此,本书从与人工智能紧密相关的哲学问题入手,关注如下话题:强人工智能是否可能;近代唯理论和经验论争论对于人工智能的影响;苏联、日本及欧盟在人工智能发展历程中的哲学教训;航空器自动驾驶背后的哲学难题;军用机器人的伦理是非;儒家与人工智能等。作者从逻辑架构和历史经验出发,展望了未来通用人工智能发展的可能性、可行性以及相应的社会和伦理影响。

作者简介

  徐英瑾, 1978年生于上海,哲学博士,现为复旦大学哲学学院教授。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。已出版专著:《心智、语言和机器——维特根斯坦哲学和人工智能科学的对话》(人民出版社,2013)、《用得上的哲学:破解日常难题的99种思考方法》(上海三联书店,2021)等,发表中英文学术论文百余篇。

图书目录

人工智能哲学十五讲


目录
“名家通识讲座书系”总序

本书系编审委员会/1

序言/徐英瑾/1


上篇主流人工智能批判

第一讲人工智能为何需要哲学?/

一人工智能本就自带哲学气质/

二符号主义与联结主义的人工智能进路
在近代西方哲学中的根苗/

三人工智能哲学的发展现状/

第二讲人工智能可不能太指望逻辑学/

一从一起空难说起/

二形式逻辑的 “五宗罪”/

三为何波洛克的修正方案依然
问题重重?/

四回到词项逻辑去/

第三讲人工智能可不能太指望深度学习/

一深度学习与人类智慧之比较/

二深度学习机制对于人类既有人文资源的
“剥削”/

第四讲通用人工智能:依然在远方/

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”/

第五讲苏联人工智能发展历程中的
哲学迷思/

一苏联计算机发展政策及其主要问题/

二对于苏联人工智能规划之失误的
哲学检讨/

第六讲日本“第五代计算机”失败背后的
哲学教训/

一日本通产省的雄图大志/

二用日本哲学的资源来批判日本的
第五代计算机计划/

第七讲欧盟“蓝脑计划”背后的哲学迷思/

一“蓝脑计划”提出的政策背景与其
计划概要/

二“蓝脑计划”蕴藏的哲学矛盾/

三对于苏、日、欧三方人工智能
发展政策的总体性反思/

第八讲从大数据主义走向小数据主义/

一大数据技术与人工智能技术比较谈/

二作为“小数据主义”之前身的
“节俭性理性”/

三对于带有“小数据主义”色彩的“绿色
人工智能”的展望/

第九讲儒家其实也支持小数据主义/

一从经济数据管理的角度重构儒家思想/

二从儒家的角度重读欧尼尔对于
大数据技术的批评/

三如何打造“数据化儒家”的技术路线?/

下篇如何实现通用人工智能?

第十讲如何让通用人工智能具有意向性?/

一何为“意向性”?/

二“现象学悬搁”对于人工智能的拷问/

三从关于心理模式的“盒喻”到对于“Noema”
的推论主义解释/

四主流人工智能研究能够满足胡塞尔哲学
所提出的要求吗?/

第十一讲通用人工智能当如何具有意图? /

一从“人工智能是否会奴役人类”谈起/

二“意图”离不开“信念”/

三通用人工智能语境中的“意图”刻画/

四再论“人工智能体对人类产生恶意”
这一“潜在威胁”/

第十二讲通用人工智能当如何具有情绪? /

一人工智能、人工情绪与现象学/

二人工智能的研究为何需要人工情绪?
——从认知心理学的角度看/

三胡塞尔的“生活世界”理论对于
人工情绪研究的启发/

四海德格尔的“向死而生”理论对于
人工情绪研究的启发/

五人工情绪研究中的“易问题”
“难问题” 与“极难问题”/

第十三讲通用人工智能当如何具有合适的
伦理规范?/

一从伦理学的“具身性”说起/

二认知语言学的“具身性”对于
人工智能伦理学的启示/

三再谈主流人工智能伦理学研究
对于“具身性”的忽视/

第十四讲通用人工智能当如何具有德性?/

一我们为何需要谈论“德性”?/

二四种当代德性论及其与
儒家学说的关系/

三从神经计算模型看德性熏养/

四通过基于“儒家德性样板库”的
隐喻性投射来获取德性/

第十五讲我们真的需要担心会自动开火的军用
人工智能系统吗?/

一伦理属性与武器相互结合的
12种可能形式/

二开发具有自动伦理决策机制的
智能化武器平台的必要性/

三与自动开火程序相关的
自主化伦理推理/

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