哥德尔论证与人工智能的知识限度

近年来,人工智能掀起的技术热潮已经引发了理论界的全面关注,人工智能哲学亦成为当今哲学研究中的重要议题。在众多人工智能哲学议题中,“人类心智知道的知识是否能够胜过计算机”这一问题既关乎人类未来自身的命运,也关乎人工智能的未来发展前景,故而是人工智能哲学研究中的经典问题之一。借鉴哥德尔不完备性定理中采用的论证策略,结合认知逻辑的最新研究进展,或可构造一个关于人工智能知识限度的“不可证明性论证”,表明在不借助自明性概念的前提下,我们能够通过非推论的方式认识与理解先验知识。这一工作能够凸显人工智能的认知价值,极大扩展传统人工智能哲学中的知识边界,为人工智能知识论探寻非可证的知识、非公理化先验知识以及非推论且非自明的知识提供认知层面与逻辑层面的可能。

意义如何涌现于形式系统——评《计算主义及其理论难题研究》

计算主义是认知科学和心灵哲学中的主流研究纲领,但在近年来面临着越来越严峻的挑战。李建会教授等人合著的《计算主义及其理论难题研究》一书,通过审理计算主义的历史,将计算主义的难问题归结为形式系统的意义获取。该书基于侯世达的同构与分层的理论,提出了一种对意义如何涌现于形式符号系统的新论证。这一思路非常新颖和另类,也可以启发我们进一步思考人工智能的设计思路。

数学工具主义者对稀释问题的认识论分析

希尔伯特工具主义者希望用理想数学替换实在数学,但这样的元数学替换策略会导致稀释问题,也就是理想证明量上的增加会引起实在证明中质上的减少。为了解决稀释问题,需要对有限主义进行深入的研究。这是有限证明的必要性。对哥德尔主义标准论证的反驳使得有限证明变得可能,这是有限证明的充分性。在反驳标准论证的过程中,也使得解决稀释问题变得可能。