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题名人工智能的框架问题及其解决策略
被引量:8
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作者
夏永红
李建会
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机构
华南师范大学公共管理学院
北京师范大学哲学学院价值与文化研究中心
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出处
《自然辩证法研究》
CSSCI
北大核心
2018年第5期3-9,共7页
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基金
中央高校基本科研业务费专项资金资助(SKZZB2015040)
中国博士后科学基金面上资助"指号学视域下的认知系统分类研究"(M2017612690)
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文摘
框架问题是经典人工智能的主要难题。它旨在寻找出一种表征形式,让行动中的能动者可以有效和恰当地表征一个变化的、复杂的世界。经典人工智能直接可用的显性符号表征由于难以实时、自动地更新,也无法捕捉大量的隐性知识,从而无力表征现实世界,面临框架问题的困扰。寻找一种打破显性/隐性区分的表征形式是解决框架问题的关键。联结主义采取了内在性策略,用内在表征取代外在表征,从而可以对表征自动更新;情境进路采取了交互性策略,让表征与对象之间保持高度的交互,从而可以让表征对语境充分敏感。但两种方案仍然没有完全解决框架问题。强化学习同时满足了内在性和交互性标准,或许将是解决框架问题的最佳路径。
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关键词
框架问题
联结主义
现象学
人工智能
表征困境
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Keywords
the frame problem
connectionism
phenomenology
artificial intelligence
representational dilemma
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分类号
B80-05
[哲学宗教—思维科学]
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