基于知识转换的人工智能统一模型

分析了人工智能的符号主义、连接主义和行为主义三大学派的主要观点;着重研究了人工智能统一研究的进展和存在的问题;在此基础上,提出了一种基于知识转换的人工智能统一模型,阐述了实现人工智能统一的思路,并分析了新模型的特点。基于知识转换的人工智能统一模型使结构主义学派、符号主义学派、行为主义学派将被综合成为一个有机的整体,对人工智能统一的研究具有一定的参考价值。     

人工智能研究进路的转化是范式的革命吗？

符号主义和联结主义是AI研究的两种主要进路,它们常常被视为对立不相容的两种方法论,但它们其实共同拥有着深刻的哲学思维根基。符号派在哲学上注重理性的演绎,而联结派在哲学上则注重经验的收集;在人工智能的运行中,理性离不开经验、经验也离不开理性,因此二者并非完全不相容。近年来神经符号进路的呼声在AI研究中也频繁出现,因此有必要对这两种研究进路以及它们的历史转换做出一番考察。一方面有利于重新审视当下技术思潮对AI研究的影响,另一方面也有利于从哲学和技术层面重新挖掘AI研究的学科基点,这都有利于AI和哲学的共同发展。     

强人工智能与泛心论

泛心论近年来备受瞩目,查尔默斯等人注意到,强人工智能势必会导致某种很强的泛心论观点.但是这种泛心论高度依赖信息概念或计算概念的适当阐释,可以说是一种以泛计算主义为基础的泛心论,与当前典型形态的泛心论有着重要的区别.强人工智能并不能为这种典型形态的泛心论提供实质性的支撑.同样,典型形态的泛心论也不能直接为强人工智能提供佐证.     

浅析人工智能技术

人工智能技术被称为本世纪三大科技成就之一,本文从人工智能的定义进行探讨,阐述了人工智能的历史发展及研究领域,并简单地对未来人工智能技术发展进行了分析。人工智能作为一门研究机器智能的学科,其主要目的是要用人工的方法和技术,研制智能机器或智能系统,来模仿延伸、扩展人的智能。因此,它是人类迈向信息社会、迎接知识经济挑战所必须具备的一项核心技术。人工智能学科的研究虽然还有不少困难、问题和挑战,但前进和发展毕竟是大势所趋。     

人工智能时代的法律规制基本路径研究

法律规制作为人工智能时代的基本规制手段,其顺位优先于伦理规制、行业规制等其他规制手段,其作用也无可替代.人工智能的法律规制不能满足于具体情境的法律问题解析,也不能在刑法、知识产权法等多个不同部门法"战场"各自为战,而是应该探索人工智能领域统一规制的路径,即沿着人工智能发挥作用的脉络对人工智能所引发的法律问题进行类型化分...     

炼金术与人工智能:休伯特·德雷福斯对人工智能发展的影响

1965年12月,休伯特·德雷福斯以兰德公司顾问的身份,发表了编号为P-3244的《人工智能与炼金术》的研究报告,对兰德公司本身主导的人工智能(以下简称AI)研究提出了重大理论挑战,1972年德雷福斯以该报告为基础出版了《计算机不能做什么——人工智能的极限》,该书与1966年美国国家科学院的ALPAC报告,1973年英国科学研究理事会的Light Hill报告一起,标志着AI发展历史上的第一次冬天,即使经历了上世纪80年代由于专家系统兴起的AI再次繁荣,以及90年代初AI的第二次冬天,AI的研究纲领已经变化甚多,但德雷福斯仍然坚持其基本观点,对隐含在AI研究纲领中的关于人类认知和问题解决能力的深层假设,从现象学和海德格尔哲学为核心的大陆哲学立场出发,始终进行批判性地思考和分析,无论AI科学家共同体对其观点是否认同,德雷福斯这些深刻的哲学思考,客观上推动了从AI研究早期基于知识主义、符号主义强纲领的盲目乐观,到目前对实现人类级别智能的智能机器建造的审慎态度,以及更加丰富的研究进路的转变。     

我国人工智能政策特征与PMC模型量化评价研究

探讨我国人工智能政策特征以优化政策设计思路，以中央部委与地方政府印发的31份人工智能政策文件为研究样本，综合运用文本挖掘、内容分析和PMC指数模型等方法，提炼人工智能领域的研究前沿与热点分布、人工智能的政策特征以及评价结果。研究发现：我国人工智能政策以智能化为主要目标，重点关注科技研发与创新环节，并对“卡脖子”的芯片、机器人产品提出政策规范；政策工具应用不平衡，对政府采购、对外贸易管制、反他国管制、购置补贴四项需求型政策工具重视度不够；总体政策效力较好，但政策之间具有效力差异性，相关政策条款亟待加强和完善。基于以上特征和问题，建议进一步促进人工智能前沿政策的设计与前瞻，加大需求端政策工具的组合性和灵活性应用、优化供需政策工具包，加强对人工智能领域的监管政策力度，开展人工智能政策系统的整体性评估。     

当代青年人工智能风险感知的测度与解析

测量和解析个体对人工智能的风险感知是研究其社会影响的基础性工作。本文通过构建多指标多因素结构方程模型(MIMIC),从4方面测度了青年群体对人工智能的风险感知水平,并考察了8类风险因素对其产生的影响。数据分析显示,青年对社会、伦理、法律、国家安全、政治等具有长远性和集体性特征的社会风险因素的评价正向强化了其对人工智能整体属性的风险感知,而对经济、技术、人身安全与财产损失等具有近期性和现实性的个人风险因素的评价并未产生显著影响。上述结果表明,当代青年对人工智能风险感知的特征主要表现为“远虑”而非“近忧”,体现出该群体对待新兴技术的全局性、长远性和法理性的深度忧患意识。在全面开展人工智能风险治理的进程中,应从国家战略高度和法律伦理的角度强化对人工智能隐性风险的治理,最大限度地消除公众的远虑近忧,夯实新兴技术落地的社会基础。     

人工智能影响经济的效应与机制研究：一个文献综述视角

对人工智能对经济增长的影响进行梳理分析发现,在理论研究上,基于新古典增长模型和任务模型从宏观角度出发,认为人工智能在适当的条件下可以促进经济增长,但在OLG模型从微观层面出发,认为人工智能会对经济长期增长带来负面效应。在实证研究上,变量衡量指标的不一致和生产率测算指标的不同是导致结论出现分歧的重要原因。从不同行业来看,人工智能对重复性较高、生产成本攀升、资本规模较大的制造业促进作用更明显,就服务业而言,人工智能对生产性服务业的促进作用比生活性服务业更显著,但制造业和服务业间的比较研究还有待进一步深化。从不同区域来看,理论研究认为人工智能导致了发达国家和发展中国家间的差距不断扩大,但实证研究表明人工智能对发达国家的经济增长贡献微乎其微。在我国,现有研究普遍认为人工智能对东部地区的促进效果更明显,而对其他地区的影响力还存在争议。在作用机制上,人工智能主要通过生产要素优化、推动产业发展和改善经济环境所组成的三条路径来促进经济增长。     

人工智能风险的契约观及契约化治理机制研究

人工智能技术的发展与应用是一把双刃剑,其在解决诸多经济社会问题的同时也蕴含着巨大风险,因此对人工智能风险及其治理的探讨迫在眉睫。依据现有研究,论文首先分析认为人工智能技术发展和应用中可能涌现出三类主要风险:技术风险、社会风险和管理风险。其次,依据契约理论,类比分析契约的特性所引致的交易问题和人工智能的上述三类风险,提出人工智能风险的契约观,认为:人工智能的风险源自于契约的不完备性、隐性性和不透明性。再次,依据契约治理理论,以契约的设计、实施和监督为重要环节,提出人工智能风险的契约化治理机制。最后,从制度设计的视角出发,提出人工智能风险契约化治理的保障制度。论文在深入分析人工智能风险的基础上,比较全面地构建了人工智能风险的契约观,提出了人工智能风险的契约化治理机制和保障制度,为更深入地理解人工智能风险提供了一个新的理论视角,并将契约理论从探讨经济主体之间的交易关系拓展至"人-机"之间以及机器之间的交易关系,增强了该理论的张力。     

哈佛大学人工智能人才培养研究

哈佛大学作为世界顶尖高校,其在人工智能方面的研究和人才培养战略上的贡献也是不容忽视的,通过对哈佛大学人工智能人才培养模式的研究,分析其目标定位和实施过程,并从中学习借鉴,进而促进我国人工智能人才培养的研究工作。     

基于规则格网DEM提取坡度坡向的统一模型研究

本文通过对现有基于DEM的坡度坡向差分算法的分析,提出了基于规则格网DEM提取坡度坡向的统一计算公式,编程实现了算法的统一模型,并成功集成到了ArcGIS产品中,基于本模型可以自定义坡度坡向的计算方法,也可以通过修改参数的方法定制任意一种差分算法获取地面坡度和坡向,为科研工作者和实际应用者提供了全面有效的计算方法。     

基于供需理论的生成式人工智能赋能情报工作范式模型构建与应用研究

[目的/意义]当前生成式人工智能的发展对社会产生了强烈冲击。为响应国家创新发展的迫切需求,如何利用生成式人工智能更好地完成情报工作,以满足用户的情报需求,已成为当前情报学领域关注的热点问题。[方法/过程]基于供需理论提出从数据供给侧（Supply）、智慧情报分析中台（Analysis）、情报需求侧（Demand）三方构建生成式人工智能赋能情报工作范式模型——SAD范式模型,深入分析生成式人工智能赋能情报工作机理,并结合国际前沿项目案例探讨生成式人工智能与情报工作的前瞻性融合发展。[结果/结论]生成式人工智能赋能情报工作范式模型SAD,可以更好地促进生成式人工智能赋能情报工作的各个环节,提高情报工作效率,为情报工作范式研究提供了新思路。