人工智能及哲学思考_图文
人工智能的哲学思考(home edition)
人工智能（Artificial Intelligence）的英文缩写为AI, 它综合了计算机科学、生理学、哲学等学科。
人工智能的研究课题涵盖面很广，从机器视觉到专家系统，包括了许多不同的领域。
同时，由于它涉及到智能这一人类的独有属性，对其进行的研究也包含了哲学和伦理上的探讨。
几千年来，人们一直幻想能够创造出类人的智慧生命。
中国古代神话故事中就不乏各种各样的机器人。
著名的如列子汤问篇所记载巧匠偃师造机器人献给周穆王的故事。
其他如魯班的在天上飞三天三夜的木鸢，诸葛亮造炒菜的木頭人，都是和机器人有关的传说。
希腊传说中塞浦路斯国王皮格马利翁爱上了自己雕刻的一尊叫做加拉特的女性雕像，便祈求美神维纳斯使它变成活人，他终于如愿以偿，后来便娶加拉特为妻。
历史中这些融合了大量神话的自动机械制造史说明了人类从远古以来来对人工智能的向往。
随着对科学的不断进步，对自然和人类自身认识的不断提高，人们开始对自身思维的特点进行研究，期望能够从对人类思维的模拟中实现人工智能。
在电子学出现以前。
布尔及其他一些哲学家和数学家建立起逻辑学的理论原则，数学的归纳和推理方法在一定程度上符合人类的思维表现，对这些的研究成为人工智能逻辑学的基础。
但对人工智能的真正实现要从计算机的诞生开始算起，只有从基于计算机，人类才有可能以机器实现人类的智能。
英国科学家阿兰·图灵是计算机科学和人工智能理论的奠基人，1937年图灵发表的论文《论可计算数及其在判定问题中的应用》原本是为了解决一个基础性的数学问题，即数学函数是否能够通过有限次机械步骤求得解答。
文章中图灵设想了一台虚拟机器。
这一机器使用一条划分成许多方格的无限长纸带，有的方格被画上斜线，代表“1”；有的没有画任何线条，代表“0”。
一个读写部件在纸带上按每次一格移动，并根据从带上读出的信息，将当前格变为0或者1。
图灵机实际上是一种有限状态计算机。
这一概念是目前通用计算机的原始模型。
文章中提出将程序和数据都储存在纸带上，成为比冯·诺依曼计算机体系结构的雏形。
对人工智能的哲学思考
关于人工智能的哲学思考摘要：从人工智能的概念出发，首先介绍了人工智能研究的历史与现状，并分析了人工智能的各个学派，并从经济利益、社会作用和文化生活的方面分析了人工智能的发展以对人类产生的影响。
最后介绍了人工智能未来的发展趋势。
关键词：人工智能；智能；哲学思考一、何谓人工智能要认识和了解人工智能的概念，必须对智能这个概念进行澄清。
智能是一个宽泛的概念。
智能是人类具有的特征之一。
然而，对于什么是人类智能（或者说智力），科学界至今还没有给出令人满意的定义。
有人从生物学角度定义为“中枢神经系统的功能”，有人从心理学角度定义为“进行抽象思维的能力”，甚至有人同义反复地把它定义为“获得能力的能力”，或者不求甚解地说它“就是智力测验所测量的那种东西”。
这些都不能准确的说明人工智能的确切内涵。
一般认为：智能是指个体对客观事物进行合理分析、判断及有目的的行动和有效的处理周围环境事宜的综合能力。
人工智能是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。
“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特莫斯（Dartmouth）学会上提出的。
从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。
人工智能的概念由于智能概念的不确定，因此没有一个统一的标准。
著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科―怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。
”①而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。
”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。
即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
人工智能的研究课题涵盖面很广，从机器视觉到专家系统，包括了许多不同的领域。
对人工智能研究的哲学反思
对人工智能研究的哲学反思一、本文概述随着科技的飞速发展，（）已经深入到了我们生活的方方面面，从智能家居到自动驾驶，从医疗辅助到金融投资，其影响日益显著。
然而，在享受技术带来的便利的我们也不能忽视其背后所引发的深层次哲学问题。
本文旨在探讨和反思研究中所涉及的哲学议题，包括但不限于的本质、智能的定义、机器是否可能拥有真正的智能、的道德和伦理问题，以及与人类未来的关系等。
通过对这些问题的深入反思，我们不仅可以更好地理解的本质和潜力，还可以为的未来发展提供更为全面和深入的指导。
因此，本文的研究不仅具有重要的理论价值，也具有深远的实践意义。
二、人工智能的本质与特点（）的本质是一种模拟和扩展人类智能的技术和工程领域。
其特点体现在其深度学习能力、自我优化能力和广泛的适用性。
AI的本质在于其模拟和扩展人类智能的能力。
这种模拟并非简单的复制，而是通过算法和模型，使机器能够执行类似于人类的思考、学习、决策等任务。
这种模拟不仅限于人类的现有智能，更在于其可能超越人类智能的潜力和创新力。
AI的特点之一是其深度学习能力。
深度学习是机器学习的一个子领域，它利用神经网络模型来模拟人类的神经系统，从而实现对大量数据的处理和学习。
这种能力使得AI可以自我学习、自我改进，不断提高其处理任务的效率和准确性。
再次，AI的另一个特点是其自我优化能力。
在处理复杂任务时，AI可以通过调整自身的参数和模型，以适应不同的环境和需求。
这种自我优化能力使得AI可以不断适应变化，提高其适应性和鲁棒性。
的广泛应用性也是其重要特点之一。
从医疗诊断、自动驾驶，到智能家居、金融投资，的应用已经深入到社会生活的各个领域。
这种广泛的应用性使得成为一种具有深远影响的技术力量，对人类社会的发展和进步产生着重要影响。
然而，尽管具有强大的潜力和特点，我们也需要对其进行深入的哲学反思。
例如，我们需要思考的智能本质是什么，其是否能真正理解和模拟人类的思维过程；的自我优化和深度学习是否可能导致其超越人类的控制，甚至对人类构成威胁；的广泛应用是否会对社会、伦理、文化等方面产生深远的影响，我们需要如何应对这些影响。
人工智能技术的哲学及系统性思考
然而，这种智能和自主性的实现也受到算法、数据和硬件等多方面因素的影 响。
对于“智能”的问题，我们需要思考的是：人工智能的智能是否与人类的智 能具有等价的价值和意义？人工智能是否能够超越人类智能？对于“自主性”的 问题，我们需要思考的是：人工智能在做出决策时是否具有真正的自主性？是否 有可能出现无法预见的后果？这些问题需要我们从系统性的角度进行深入分析和 思考。
哲学思考是一种对于人类存在、意义和价值的深入探究。它是人类文明的重 要组成部分，为我们提供了思考和分辨是非、善恶、美丑的能力。在人工智能发 展的过程中，哲学思考也发挥了重要作用。
首先，人工智能对哲学思考提出了新的挑战。例如，当我们制造出可以模拟 人类思维的机器时，我们是否应该赋予它们与人类一样的权利和义务？当机器做 出决策时，我们是否应该追究其道德责任？这些问题曾引发了大量哲学家和思想 家的争论。
人工智能的发展可以追溯到上世纪50年代，当时科学家们开始研究如何让计 算机模拟人类的智能。经过几十年的发展，人工智能已经渗透到我们生活的方方 面面，如语音识别、图像识别、自然语言处理等。随着技术的不断进步，人工智 能的应用范围也越来越广泛，从工业生产到医疗保健，从交通运输到金融投资， 几乎无所不在。
总的来说，的发展具有广阔的前景和潜力，可以为我们的社会和生活带来许 多便利和发展。然而，我们也需要正视其可能带来的问题和挑战。从哲学的角度 来看，我们需要在对技术进行持续研究的也要其与社会、经济、法律等领域的互 动关系。我们需要从多维度和多层面来对的发展进行思考和探讨，以实现其可持 续发展和社会价值的最大化。
人类智能和机器人的哲学思考
人类智能和机器人的哲学思考制造具有人类智能的机器人，是智能机器人制作的目标向往。
人类能不能依照自身的方式，造就出具有思维活动、自我意识的智能机器人呢？对此，有两种截然不同的见解：一种见解认为，人类可以通过计算机技术的硬件和软件的发展，通过数学模块对大脑模式的置换，造就出具有思维活动和自我意识的机器人。
并不无担心地认为，人类将在不远的将来很快地制造出比人类聪明亿万倍的智能机器人，进而被这样的机器人所取代：“我们是在制造上帝，还是在制造我们潜在的终结者”；另一种见解认为，计算和思维是两个完全不同的概念，人类智能不是计算模式。
我们现在对人类智能的本质，它是怎样形成和进行工作的都远远没有搞清，是谈不上制造出具有人类智能和人类思维活动和自我意识的机器人的。
人类究竟能否制作出具有人类和超越人类智能的机器人呢？要回答这样的问题，首先我们需要了解何谓人类智能，人类的智能到底是一种怎样的构成，人类的智能是怎样生成和发展出来的，只有搞清了这些，我们的思想才能有所穿透地作出前瞻性的回答。
我在《生命意识方式的探讨》中认为：1、意识活动起源于生命体触觉对外界刺激的感知和择取的反应作为，它是一切生命意识的基础所在。
2、意识活动和意识方式是一个生成、变化和发展的进化过程，这个进化过程包含了生物性进化和文化性进化。
3、生物性进化，即生命体单一触觉到多元触觉的进化，这种生物性的进化生成了反应意识和知性意识；文化性进化，则在生物性意识进化的基础上，以符号为指代和中介进行对象的概念建构，生成概念意识活动和概念意识方式。
4、不同的意识方式生成和制作不同的事物样式和作为。
反应意识生成反应方式的事物样式和作为，知性意识生成知性方式的事物样式和作为，概念意识生成概念方式的事物样式和作为。
5、人类的意识结构是：其底层是反应意识，中间是知性意识，上层是概念意识。
6、人类的思维活动和自我意识是概念方式的，是一种概念逻辑的制作和建构。
在生命意识方式和人类意识结构的探讨中，我以为：第一、人类的智能是一种以生物性意识为根基的文化性意识生成，这样的生成过程并不是神秘的和不可理解的；第二，人类智能的思维活动和自我意识是一种以生物性行为意识为根基的文化性概念意识的造就。
人工智能的哲学思考
人工智能的哲学思考1. 怎样才能说机器具有了智能1950年，英国数学家图灵（A.M.Turing）设计了一个实验，来验证计算机是否具有人的智能，即称为“图灵测验（Turing Testing）”。
该实验首先让两个人和一台计算机分别处于三个不同的房间，且互相看不到。
其中一个人扮演讯问者，剩余两者分别称为主体A和主体B。
实验的目的就是通过讯问者向主体A和主体B讯问来确定哪一个房间的主体是计算机。
实验开始时，讯问者并不知道哪一个房间的主体是计算机，三者都通过键盘和屏幕进行交流。
讯问者可以提出任何形式的问题，而计算机可以设法隐瞒它的身份。
这种测试重复多次，每次用不同的志愿者取代这两个人。
如果全部测试之后，正确识别出计算机的次数不明显大于随机猜测50%的次数，则认为这台计算机具有了智能。
也就是说，如果一台计算机的表现和反应，以及相互作用，都与有意识的人类个体一样，那么它就应该被认为是有意识的，即具有了智能。
2. “中国屋”思想实验20世纪80年代，美国哲学家塞尔（J.R.Searle）针对“图灵测验”，提出了“中国屋”的思想实验（Chinese Room Experiment）进行反驳。
塞尔想象自己被锁在一个有两个窗口的屋子里，这两个窗口分别是I和O，其中窗口I送入纸张，窗口O送出纸张。
送入的纸张上面有很复杂的记号，用于代表一定的意义。
在屋子里面有一堆翻译手册，可以查到每个记号所代表的意思，从而能够获知整个纸张所代表的意义；他然后根据其意义，可以做出正确的回答，并把这些回答再翻译成记号；最后通过窗口O把写有这些记号的回答送出，而原来送入的纸张仍留在屋子里。
现在假定这些记号就是中国字。
由I窗口进入的是问题，而送到O 窗口的则是对这些问题的正确答案。
这一情形就像计算机里面的设置，通过一堆操纵于符号的规则（程序）对由输入窗口进入的符号做出反应，并通过输出窗口给出某些符号。
那么在通过“图灵测验”情况下，屋子外面说中文的人可能以为他们是在与屋子里一个懂中文的人对话。
人工智能创作的哲学思考
人工智能创作的哲学思考人工智能的迅猛发展，引发了对于其创作能力的广泛讨论。
然而，人工智能创作的哲学思考却往往被忽视，我们应该思考的不仅是人工智能是否能够创作，更重要的是，它创作的意义和价值何在。
人工智能能够创作的领域是多样的。
它可以创作文学作品、绘画、音乐等等。
然而，人工智能创作所表达的情感和情绪是否能触动人类的内心，是否能引发共鸣，是一个值得深思的问题。
毕竟，作品的价值不仅在于技术的高超，更在于它能否与读者产生情感的共鸣。
人工智能创作的过程中缺乏主观意识和独特的创作灵感。
虽然人工智能可以模仿人类的创作风格和技巧，但它缺乏灵感的源泉，无法创造出真正独特的作品。
这也是为什么人工智能创作的作品往往缺乏生命力和灵魂的原因。
人工智能创作的作品是否具有道德和伦理的考量也是一个必须关注的问题。
人工智能可以模仿人类的行为和思维，但它无法具备人类的道德判断能力。
因此，人工智能创作的作品往往缺乏对社会和人类价值观的尊重和反思。
人工智能创作可能对人类的创作能力产生影响。
人工智能的出现使得创作变得更加容易和高效，但这也可能导致人类的创作能力逐渐退化。
如果人类过度依赖人工智能进行创作，将会导致人类的创造力和想象力的萎缩，最终可能使人类失去独特的创作能力。
人工智能创作的哲学思考不仅仅是对其技术能力的考量，更重要的是对其创作的意义和价值的思考。
人工智能的创作能力是有限的，它无法替代人类的情感和创造力。
因此，我们应该珍惜人类独特的创作能力，同时也要明确人工智能创作的局限性和伦理问题，以保护和发展人类的创作能力。
只有在这样的哲学思考下，人工智能创作才能真正为人类创造出有意义和价值的作品。
人工智能的哲学反思
人工智能的哲学反思一、本文概述随着科技的飞速进步，（）已经深入到我们生活的各个方面，从智能手机、自动驾驶汽车，到复杂的医疗诊断和金融决策。
然而，随着技术的日益普及，关于其影响的讨论也愈发激烈，尤其是在哲学领域。
本文将探讨的哲学反思，从多个角度审视技术的本质、影响以及未来可能的发展方向。
我们将首先概述的基本概念和发展历程，然后分析技术带来的伦理、道德和社会问题，最后探讨与人类智能的关系，以及在哲学上的意义和影响。
通过这些探讨，我们希望能够对的未来发展有更深入的理解，并为其应用提供更有价值的指导。
二、人工智能与认知能力的发展，尤其是深度学习和神经网络技术的进步，使得机器在许多任务上的表现越来越接近甚至超越了人类。
这引发了一个重要的问题：是否具有认知能力？换句话说，机器能否像人类一样思考和理解世界？认知能力通常指的是一系列复杂的心理过程，包括感知、记忆、学习、推理、决策等。
这些过程是人类心智的核心，使我们能够理解和应对复杂多变的环境。
人工智能的发展，尤其是深度学习技术，已经使机器在许多认知任务上表现出色，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。
然而，尽管人工智能在认知任务上的表现令人印象深刻，但我们仍需要谨慎对待“人工智能是否具有认知能力”这一问题。
我们需要明确“认知能力”这一概念本身的复杂性。
人类的认知能力是基于生物神经系统和长期进化形成的，涉及大量的神经生物学和心理学机制。
相比之下，人工智能的认知能力是基于算法和计算的，其实现方式和人类截然不同。
即使我们假定具有某种形式的认知能力，这也并不意味着它们能够像人类一样理解和体验世界。
人类的认知过程往往是主观的、情境化的和充满情感的，而的认知过程则是客观的、去情境化的和缺乏情感的。
这种差异可能导致在某些情况下无法像人类一样做出合理或道德的决策。
因此，尽管在认知任务上的表现令人印象深刻，我们仍需保持对其认知能力的审慎态度。
我们需要继续深入研究和人类认知之间的关系，以便更好地理解和应对带来的挑战和机遇。
6-1-人工智能及哲学思考
认知科学：把AI的计算机模型和心理学的实验相结合， 试图创立一种精确且可检验的人类思维工作方式理 论。
6
理性地思考：“思维法则”方法
“正确思考” 是不能辩驳的推理过程（ Aristotle）
的范围内“正确行事”，它就是理性的。
像人一样思考的系统 理性地思考的系统
像人一样行动的系统 理性地行动的系统
3
像人一样行动:图灵测试
Source: lecture notes by Dr. Hwee Tou Ng, Singapore
图灵预测，2000年之前计算机有30%的概率蒙骗一 个普通人达5分钟。
字计算机将成为国际象棋世界冠军。” “十年之内， 数字计算机将发现并证明一个重要的数学定理。”
1965年，H. A. Simon：“二十年内，机器将能完成人 能做到的一切工作。”
1967年，Marvin Minsky：“一代之内……创造‘人工 智能’的问题将获得实质上的解决。”
1970年，Marvin Minsky：“在三到八年的时间里我 们将得到一台具有人类平均智能的机器。”
Turing给出了可计算模型下的局限（停机定理） NP问题描述了实际计算能力下的局限
数学（3）：概率
概率起源于对赌博问题可能结果的描述，成为所有 需要定量的科学的无价之宝，帮助对付不确定的测 量和不完备的理论。（Cardano，16世纪）
Bayes提出了根据新证据更新概率的法则（18世纪） Bayes分析形成了大多数AI系统中不确定推理的现代
2 6
语言学：语言和思维是怎样联系起来的？
从哲学角度谈人工智能
从哲学的角度谈人工智能，自然是从我的“圆融哲学”的角度来谈的。
圆融哲学认为，人类的智慧有这样三个层次，第一是感性，第二是理性，第三是灵性。
这种灵性既是基于精神本身，又是超越精神之上的。
人们用“灵气儿”来形容实在是玄妙的很。
举凡精神产品，不动用灵性，缺乏“灵气儿”的，必然是平庸的。
圆融哲学同时认为，人的认识体现为这样五层境界，第是感性的直觉，第二是个别知觉，第三是辩证知觉，第四是系统知觉，第五是灵性直觉。
其中，第一重境界属于感性阶段，第二、三、四重境界属于理性阶段，而第五层境界则属于灵性阶段。
圆融哲学还认为，人类力图认识的对象一-真理本身是圆的，是一种圆满的圆，说不完道不尽。
真理同时又是活的，活就活在人的主观与客观美妙圆融的一瞬间。
过了这个瞬间，真理就成了死去的标本，就成了有害的教条。
唯有人类自身能够达到和实现这种禅悟、顿悟、醒悟。
唯有人类自身能够迎来那种不期而至的灵感。
在这一点上，人工智能本身是很难做到的，因而也是无法超越人脑的。
我们可以设想人类可以把灵感的形成机制输入给人工智能。
但是，人类自身未必能够把灵感的形成机制完全掌握。
别人可以把我们举得很高，抬得很高，但是，我们自己既无法把自己举起来，也无法把自己抬起来。
同样的道理，我们可以去想任何其他的事勿，但是，要最终把自己的“想”通过想本身来弄明白，未必办得到，尽管人类自身具有反思的本能。
这种由条件本身所构成的局限，未必寻常之人能够体验得到。
人工智能设计的哲学思考
人工智能设计涉及到伦理和道德问题，如何制定和执行道德标准，确保设计符合人类价值 观和社会公义，是一个亟待解决的问题。
技术发展与政策制定
由于人工智能技术发展迅速，政策制定者需要不断更新法律和监管制度，以适应技术的变 化和发展。
04
人工智能设计的未来展望
人工智能设计的未来发展趋势
01
人工智能技术的持续发展
3
道德敏感性
设计者应具备对道德问题的敏感性和判断力， 以避免潜在的道德风险。
人工智能设计的伦理困境与挑战
利益冲突
01
在人工智能的设计和使用中，可能会出现利益冲突的情况，如
商业利益与用户隐私权的冲突。
不确定性
02
人工智能的设计和使用中可能会出现不确定性，如算法的偏见
和误判，这需要设计者进行谨慎的道德判断。
人工智能设计的未来应用领域
智能家居设计
智能汽车设计
利用人工智能技术，实现家居产品的智能化 、个性化与舒适性设计，提高居住体验。
通过人工智能算法和传感器技术，实现汽车 的安全性、舒适性和节能性设计，提高驾驶 体验。
医疗设备设计
教育资源设计
借助人工智能技术，优化医疗设备的设计和 使用，提高医疗质量和效率。
人工智能设计的哲学思考
2023-10-26
目录
• 人工智能设计的本质 • 人工智能设计的伦理问题 • 人工智能设计的法律与监管问题 • 人工智能设计的未来展望 • 结论：人工智能设计的哲学思考的意义与价值
01
人工智能设计的本质
技术发展与哲学思考
技术进步
随着计算机技术、算法和数据处理能力的高速发展，人工智 能设计在近年来得到了广泛的关注和应用。这种技术进步为 设计师提供了更多的可能性，同时也带来了哲学和伦理上的 挑战。
人工智能技术创新及其带来的哲学思考
人工智能技术创新及其带来的哲学思考目录人工智能技术创新人工智能技术带来的哲学思考人工智能技术的商业应用与产业前景人工智能技术的文化影响与教育启示人工智能技术的安全风险与防范措施人工智能技术的跨学科研究与合作发展人工智能技术创新1980年代，机器学习、神经网络等技术取得进展2000年代，深度学习、大数据等技术取得突破2020年代，人工智能技术在医疗、金融、教育等领域广泛应用1956年，达特茅斯会议首次提出“人工智能”概念1960年代，专家系统、自然语言处理等技术取得突破2010年代，A l p h a G o 、自动驾驶汽车等技术取得突破1990年代，I B M 的“深蓝”计算机在国际象棋比赛中战胜人类01030204深度学习和神经网络技术取得突破性进展，使得AI在图像识别、语音识别等领域取得显著成果。
***在医疗、金融、教育等领域的应用不断深入，推动产业升级和变革。
人工智能伦理和法律问题日益凸显，需要制定相关政策和规范来规范AI技术的发展。
人工智能技术未来将继续取得突破，推动人类社会进入智能化时代。
人工智能技术带来的哲学思考隐私保护：如何保护用户的隐私和数据安全公平性：如何确保人工智能技术在各个领域的公平使用道德责任：如何确定人工智能技术的道德责任和义务人类控制：如何确保人类对人工智能技术的控制和监管人工智能技术是人类智能的延伸和扩展人工智能技术可以增强人类智能，提高工作效率人工智能技术可能引发对人类智能的挑战和威胁人工智能技术需要遵循人类道德和伦理规范，以实现可持续发展失业问题：人工智能技术可能导致部分职业的消失，引发失业问题隐私问题：人工智能技术可能侵犯个人隐私，引发社会担忧0102公平问题：人工智能技术可能加剧社会不公平现象，引发社会矛盾道德问题：人工智能技术可能涉及道德伦理问题，引发社会争议0 34安全风险：人工智能技术可能带来安全风险，引发社会恐慌法律问题：人工智能技术可能引发法律问题，需要制定相关法律法规进行规范0 50 6人工智能技术将极大地提高生产力，改变人类的生活方式人工智能技术可能带来道德和伦理问题，如隐私、安全和公平等人工智能技术可能引发社会变革，如失业、贫富差距等人工智能技术可能对人类的未来产生深远影响，如人类与机器的关系、人类自身的进化等人工智能技术的商业应用与产业前景金融业：智能投顾、风险评估教育业：智能教学、个性化学习交通业：无人驾驶、智能调度智能家居：智能语音助手、智能安防环保业：智能监测、污染治理制造业：智能机器人、自动化生产线医疗业：智能诊断、药物研发零售业：智能推荐、库存管理娱乐业：虚拟现实、游戏开发农业：智能监控、无人机植保提高效率：通过自动化和智能化，降低人力成本，提高生产效率创新服务：提供个性化、智能化的服务，提高客户满意度和忠诚度优化决策：利用大数据和人工智能技术，提高企业决策的准确性和科学性拓展市场：通过人工智能技术，拓展新的市场领域，提高企业的市场竞争力提高竞争力：通过人工智能技术，提高企业的核心竞争力，实现可持续发展0102030405人工智能技术将带来新的就业机会，同时也将引发一些社会问题，如失业、隐私泄露等人工智能技术将推动新兴产业的发展，如自动驾驶、智能机器人等人工智能技术将推动产业升级，提高生产效率，降低生产成本产业前景预测：人工智能技术将推动全球G D P 增长，预计到2030年，人工智能技术将为全球经济贡献15.7万亿美元商业模式创新：人工智能技术在医疗、金融、教育等多个领域的应用，推动传统行业转型升级人工智能技术的文化影响与教育启示文化传播：人工智能技术可以加速文化的传播和交流，让更多的人了解和欣赏不同文化。
人工智能与哲学思考64页PPT
45、自己的饭量自己知道。——苏联
人工智能与哲学思考
1、合法而稳定的权力在使用得当时很 少遇到 抵抗。 ——塞 ·约翰 逊 2、权力会使人渐渐失去温厚善良的美 德。— —伯克
3、最大限度地行使权力总是令人反感 ；权力 不易确 定之处 始终存 在着危 险。— —塞·约翰逊 4、权力会奴化一切。——塔西佗
5、虽然权力是一头固执的熊，可是金 子可以 拉着它 的鼻子 走。— —莎士 比
41、学问是异常珍贵的东西，从任何源泉吸 收都不可耻。——阿卜·日·法拉兹
42、只有在人群中间，才能认识自 己。——德国
43、重复别人所说的话，只需要教育； 而要挑战别人所说的话，则需要头脑。—— 玛丽·佩蒂博恩·普尔
关于人工智能的哲学思考
关于人工智能的哲学思考（杨成义计算机学院120100113）摘要人工智能是用计算机模拟人的某些智力活动的专门技术，除了技术本身，它与人的思想、行为有着密切关系，从而影响到人与人之间以及个人与社会之间存在的行为规范和道德准则。
本文在人工智能界定的基础上就人工智能与人类智能的区别提出自己的观点，对人工智能对人类社会的影响阐述自己的理解。
由此提出人类关于人工智能要思考和解决的问题。
关键词人工智能形式化技术失控伦理道德一人工智能的界定人工智能的英文表示是“Artificial Intelligence”。
简称AI。
从字面上理解，人工智能就是用人工的方法在计算机上实现人类的智能。
人工智能既是一门综合性学科．又是一项广泛应用的技术。
作为科学，它除了与计算机科学技术紧密联系外，还涉及数学、信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科；作为技术，它运用于各行各业。
减轻了人们体力脑力的劳动。
德国著名哲学家海德格尔认为：技术不仅仅是手段，“乃是一种解蔽方式。
”，技术的发展逐渐沿着从肢体、器官的延长到躯干、直到大脑的延长的逻辑轨道行进[1]。
人工智能即是思维研究成果的运用，又是人脑思维的延伸。
人工智能分为强、弱两种形式。
弱人工智能(Weak AI)旨在发展研究人类和动物智能的理论，并能通过程序来测试这些理论，而强人工智能(Strong AI)是人工智能的最高形式，它的目标是建造能够思考、拥有意识和感情的机器。
二人工智能和人类智能的关系要真正看清楚人工智能与人类智能的关系，必须从哲学高度上分析。
分析哲学家曾提出：语言的界限即为(可认识)世界的界限。
因为无法用语言表述的对象是不能进入意识的，因而是不可思维的。
同样，凡是不能被形式化的任务，都无法转化为机器动作方式，因而是不能实现的。
所以形式化圈定了可能的机器智能范围。
语义的形式化是不能由机器自身完成的，所以机器无法摆脱对人的依赖而超过人类[2]。
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Tarski引入一种参考理论，可以表示如何将逻辑对象和现 实世界的对象联系起来。
14
数学（2）：逻辑和计算的极限
Euclid的计算最大公约数的算法是第一个不可忽视的 算法
把一般的数学推理形式化为逻辑演绎的努力（始于 19世纪晚期）
做出正确的推论是理性智能体的部分功能，但不是理 性的全部内容。
图灵测试中需要的所有技能都是为了做出理性行为
9
定义
其定义随着人们对人工智能的理解而演变 从内容上来说，AI是研究、开发用于模拟、延伸和扩
展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新 的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能 的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式 做出反应的智能机器。 从外延上来说，人工智能就是要实现所有目前还无法 不借助人类智慧才能实现的任务的集合。
Hilbert著名的“23个问题”的最后一个问题是：是 否存在一个算法可以判定任何涉及自然数的逻辑命题 的真实性。
15
逻辑和计算的极限（2）
Turning试图精确地刻画哪些函数是能够被计算的
但，计算或有效过程的概念是无法给出形式化定义的。
如果解决一个问题需要的时间随实例的规模成指数级 增长，该问题称为不可操作的。
大家好
人工智能及哲学思考
郭东伟 吉林大学
2
目录
3
什么是人工智能 （ARTIFICIAL INTELLIGENCE, AI)
AI是普遍的研究领域
和人类智能活动的所有范畴都潜在相关
人vs.理性
人：经验科学，涉及许多假设和实验证实 理性：数学和工程相结合。一个系统如果能够在它所知的范
围内“正确行事”，它就是理性的。
像人一样思考的系统 理性地思考的系统
像人一样行动的系统 理性地行动的系统
4
像人一样行动:图灵测试
Source: lecture notes by Dr. Hwee Tou Ng, Singapore
图灵预测，2000年之前计算机有30%的概率蒙骗 一个普通人达5分钟。
然而，AI研究者相信研究智能的根本原则远比复制5 样本更重要。
图灵测试对计算机的要求
自然语言处理 知识表示 自动推理 机器学习 更加全面的图灵测试
计算机视觉 机器人技术
6
像人一样思考：认知模型方法
确定人是怎样思考的
通过内省 通过心理测试（black box）
通过计算机程序来表达关于思维的结论
比较计算机输入/输出以及timing behavior和人类行为， 例子：General Problem Solver by Newell & Simon。
方法的基础
人类思考和应用并不完全按照精确逻辑进行 不需要一定找到最优解，准最优解即可
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数学
哲学家们标志出了AI的大部分思想，但实现成为一门 规范科学的飞跃就要求在三个基础领域完成一定程度 的数学形式化：逻辑、计算和概率。
什么是抽取合理结论的形式化规则？
Boole逻辑（接近命题逻辑） Frege扩展了Boole逻辑，使其包含对象和关系，创建了
一阶逻辑（当今最基本的知识表示系统）
认知科学：把AI的计算机模型和心理学的实验相结合， 试图创立一种精确且可检验的人类思维工作方式理论。
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理性地思考：“思维法则”方法
“正确思考” 是不能辩驳的推理过程（ Aristotle）
三段论：前提正确结论正确
描述世界上一切事物及其彼此之间关系的精确的命题 符号（19世纪）
求解任何用逻辑符号描述的可解问题的程序（1965） 逻辑的方法的两个障碍：
人工智能是计算机等科学的终极目标
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人工智能相关学科
哲学（since 公元前428年） 数学（since 约800） 经济学与社会学（since 1776） 神经科学（since 1861） 生物进化论（since 1858） 心理学（since 1879） 计算机工程（since 1940） 控制论（since 1948） 语言学（since 1957）
NP-完全理论为认识不可操作问题提供一种方法
任何NP-完全问题类可归约而成的问题类很可能是不可操 作的
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逻辑和计算的极限（3）
Godel证明了确实存在真实的局限（不完备性定理， 1931）
在任何表达能力足以描述自然数的语言中，在不能通过任何 算法建立它们的真值意义下，存在不可判定的真值语句。
Descartes给出了第一个关于意识和物质之间的区别及由 此引起的问题的清晰讨论：
二元论 vs. 唯物主义
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二元论 vs. 唯物主义
二元论
意识的一部分是超脱于自然之外的，不受物理定律影响。 动物不拥有这种二元属性，可以被当作机器看待。
唯物主义
大脑依照物理定律运转而构成意识 自由意志是对出现在选择过程中的可能选择的感受方式
难以获得非形式化的知识并得到逻辑符号表示所需的形 式化表达，尤其当知识不可靠时。
“原则上”可以解决一个问题与实际解决问题这两者之 间存在巨大的差异：如果推理步骤不合适，会耗尽计算 机的资源。
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理性地行动：理性智能体方法
智能体是某种能够行动的东西，区别于简单“程序”
自主控制的操作 感知环境 持续能力 适应变化 有能力承担其它智能体的目标 通过自己的行动获得最佳结果
Turing给出了可计算模型下的局限（停机定理） NP问题描述了实际计算能力下的局限
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数学（3）：概率
概率起源于对赌博问题可能结果的描述，成为所有需 要定量的科学的无价之宝，帮助对付不确定的测量和 不完备的理论。（Cardano，16世纪）
Bayes提出了根据新证据更新概率的法则（18世纪） Bayes分析形成了大多数AI系统中不确定推理的现代
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哲学
意识中，哪些部分是理性的，可以形式化的 形式化规则能用来抽取合理的结论吗？
Aristotle的三段论：在初始前提的条件下机械地推导出 结论。
用机械装置进行推理
Ramon Lulຫໍສະໝຸດ , Leonardo da Vinci, Wilhelm Schickard
精神的意识是如何从物质的大脑产生出来？