現(xiàn)在的人工智能技術突破或許具有劃時代意義,但即使是計算能力最強大、最先進的機器,也達不到人類智能的層級。人工智能具備測算能力,但它無法完全等同于人類的判斷力。判斷力是一種以符合倫理的承諾和負責任的行動為基礎的冷靜、深入的思考能力。
本書為我們理解人工智能提供了一種根本性的、新穎的本體論和認知框架。在以判斷力作為終極智能目標的討論框架下,作者試圖考察人工智能從萌芽至今的發(fā)展歷程。通過分析每一代人工智能技術的基本哲學假設、每一個階段的智能概念以及迄今為止所取得的成就,作者對智能這一概念本身進行了闡釋。他建議,人們應學習使用人工智能來執(zhí)行后者擅長的計算性任務,同時加強自身的判斷力和倫理原則。
1.理解人工智能研究的哲學基礎:各派人工智能研究從根本上是基于不同的哲學假設,因此,從本體論與認識論層面考察人工智能的哲學基礎,可以使我們更好地理解這一領域未來的發(fā)展方向,本書是審視當前人工智能研究哲學基礎的重要作品。
2.對人工智能未來發(fā)展的前沿理論指導:與德雷福斯的《計算機不能做什么》曾對第一波人工智能研究的哲學前提提出了挑戰(zhàn)一樣,本書對第二波,甚至馬上到來的第三波人工智能研究提出了警示。
3.哲學視角而非技術視角審視人工智能:以往探討人工智能研究的著作多是技術專家撰寫的,導致現(xiàn)如今對人工智能的討論經(jīng)常陷在各種技術細節(jié)之中,只見樹木不見樹林。而本書是從更廣闊的本體論意義上理解人工智能,即通過考察人工智能的哲學基礎,預先指明未來人工智能的發(fā)展方向。
[美] 布萊恩·坎特韋爾·史密斯(Brian Cantwell Smith),麻省理工學院博士,斯坦福大學語言與信息研究中心創(chuàng)始人,曾在施樂帕洛阿爾托研究中心擔任首席科學家,現(xiàn)任多倫多大學信息、計算機科學和哲學教授。他專注于認知科學、計算機科學、信息研究和哲學,特別是本體論領域的研究。 劉志毅,數(shù)字經(jīng)濟學家,上海交大計算法學與人工智能倫理研究中心執(zhí)行主任,上海交大安泰經(jīng)管學院人工智能與營銷研究中心特聘研究員,國際電工委員會IEC生物數(shù)字融合系統(tǒng)評估組(IEC/SMB/SEG12)倫理專家,主要研究領域包括人工智能倫理與治理、智能經(jīng)濟以及數(shù)字經(jīng)濟學等。
前 言
序 言
第一章 緣起:人工智能浪潮下的終極追問
第二章 淵源:人工智能思想基礎的四個假設和四條原則
第三章 失。豪吓扇斯ぶ悄艿母揪窒扌
第四章 轉換:兩波人工智能之間的一些重要思想
第五章 機器學習
第六章 評估:第二波人工智能的成就與局限
第七章 認識論挑戰(zhàn):實現(xiàn)通用智能的根本障礙
第八章 對象:通用智能需要滿足的七個要求
第九章 世界:通用智能所需要的存在擔當
第十章 測算能力和判斷能力
第十一章 討論:關于通用智能和判斷能力的七個深入話題
第十二章 應用:本體論立場在三個深層技術問題上的啟示
第十三章 結 論
參考文獻