意识、哲学和神经科学

从哲学角度对当前的意识研究工作进行概述,可以证明哲学的做法在意识研究中仍然具有持续的影响作用。在对有关意识和物质之间关系的一些主要哲学立场进行讨论后,可以发现许多学者关注的意识问题——“身—心”问题或“心—脑”问题——只是意识研究中的几个问题之一。讨论“意识”“自我意识”和“自我”之间的关系,能够阐明对意识难题的困惑超越了它与物质的关系这一层面,进而指出哲学和神经科学可以相互学习的途径。

人工智能科学及其批评

人工智能研究者关注的重点是复制出能够模仿人类大脑的某个东西,而忽视了能够模仿人类智能的人造大脑也必须能够模仿人类社会中的社会化过程,因为人类智能的核心特征植根于人类社会之中。比较典型的案例是自然语言,它以个人无法预测或控制的方式持续变化着,具有非常大的使用弹性。流利使用自然语言的人吸收利用社会中的语言的方式与温度计从其所浸入的液体中测量温度的方式一样。温度计上显示的温度不是温度计的特性,而是液体的特性,它会随着液体的升温或降温而发生变化。同样,一个流利使用语言的人所讲的语言体现的是他/她所处的社会的特性,而不是个人的特性;与温度计一样,语言也会随着社会的变化而变化。这也意味着,纯粹基于自然语言性能的图灵测试可以成为测试机器人智能的优秀测试。自然语言的这一特性是深度学习取得某些惊人成功的原因,同时也是其遭遇某些失败的原因。本文还试图说明,为什么人工智能科学在表述和验证其主张方面表现得如此糟糕。因为它的目标是让外界相信它的成功,而不是像物理科学那样孜孜不倦地进行自我批评。

人工智能科学及其批评

一、引言《跨学科科学评论》杂志2021年第1-2期特刊的标题“人工智能及其不满”表达了人们对人工智能领域的某种看法,这种倾向体现在这一期特刊的各篇文章之中。这些文章在研究方法、所用资料和动机方面都非常不同,我认为,这正好反映了人工智能作为一门科学在自我表述方面存在广泛的差异。

信号传输博弈中的信息流动

一个信号的信息量和信息内容需要在信号传输博弈模型的语境中定义。信息内容是一个有关信息的命题和高度概括的标准哲学概念。它表明的是一些最初不携带信息的信号,通过自然选择和学习动力模型,如何自然地获得信息内容的过程。此外,它也表明信息是如何通过在信号传输链和网络流动中获得内容的。