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人工智能及其创造力：心灵-认知哲学的视角
  • 书号：9787030818898
    作者：高新民
  • 外文书名：
  • 装帧：圆脊精装
    开本：16
  • 页数：1100
    字数：980000
    语种：zh-Hans
  • 出版社：科学出版社
    出版时间：2025-07-01
  • 所属分类：
  • 定价： ￥498.00元
    售价： ￥393.42元
  • 图书介质:
    纸质书

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本书通过考察最新的关于AI与哲学关系的无关论、等同论和接管论等，探究哲学在AI基础理论建设、技术建构、框架和未来学问题之解决中的具体作用，对哲学与AI的关系作新的探讨；对AI在意向性、语义性、自主体、本体论、知识工程、创造力等基础问题上的研究历史、现状及存在的问题做出考察，着力揭示建模这类智能现象所依据的基础理论中渗透着民间心理学的“小人理论”这一事实，进而为AI建模和机器实现的方向选择和战略发展提供可能的建议。本书的创新和突出特点表现在：针对AI缺乏对创造力的建模，特别是我国对计算创造力这一AI分支所知甚少的情况，本书用了一定篇幅来探讨计算创造力的来龙去脉、最新发展、主要成就，对其存在的问题从哲学上作了思考和诊断，对在我国AI领域的发展路径进行了初步探索与思考。
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    前言/001
    上篇 常思常新的AI与哲学的关系问题
    第一章 相关概念辨析及AI与哲学关系问题争论概说
    第一节 计算哲学、AI的哲学和哲学的AI/003
    第二节 “AI即哲学”的争论与接管论/005
    第三节 “哲学需要AI就像AI需要哲学”与通用认知架构/010
    第四节 AI的定义问题与“可怜的科学家- 可怜的哲学家”/013
    第二章 AI基础理论建设中的哲学
    第一节 AI基础理论建设中的哲学逻辑的身影/019
    第二节 “AI中的哲学与理论”/023
    第三节 从AI专家的智能观建构看哲学在AI中的作用/030
    第四节 《剑桥AI手册》和有关教科书论哲学在AI基础理论建设中的作用/036
    第五节 哲学家对AI基础理论建设的哲学思考/046
    第三章 从AI的技术建构工作看哲学对AI的作用
    第一节 AI的自主体研究及其哲学基础/060
    第二节 表征与本体论/068
    第三节 不完全性定理与AI对哲学的依赖性/074
    第四节 AI在科学- 前科学系谱中的地位问题/076
    第五节 机器学习与心理测量学的AI/081
    第四章 从框架问题研究看哲学在AI中的作用
    第一节 框架问题的重要性、不同理解与精神实质/089
    第二节 框架问题的AI和哲学掘进/100
    第三节 “操作性形而上学”与框架问题的进一步探原及哲学在其解决中的作用/109
    第五章 从AI的未来学研究看哲学对AI的意义
    第一节 超级智能及其哲学问题/116
    第二节 进化、加速回报定律与“灵性机时代”/125
    第三节 智能奇点、智能大爆炸与“后奇点”世界中的人类/135
    第四节 从奇点悖论、超级智能的争论看哲学对AI的意义/151
    第六章 AI对哲学的意义与两者互利互惠关系的内在机制
    第一节 哲学是计算革命的最大受益者/158
    第二节 哲学与AI的复杂关系及其认知条件/166
    第三节 哲学是AI的一个支柱及其内在机制/170
    中篇 智能观、工程本体论、意向性与自主体建模问题
    第七章 “图灵测试”新解、自然智能与智能观的相关问题
    第一节 “图灵测试”及其智能观：新解、批评与新的形态/178
    第二节 计算主义对图灵问题的化解与对新智能观的阐发/197
    第三节 “中文屋论证”及其引发的智能观论战/199
    第四节 复杂性视域下的智能“多—一”“同—异”问题/206
    第五节 自然计算与智能观的进一步思考/212
    第八章 工程本体论：AI对人的本体论构架的解析与建构
    第一节 本体论的多元化发展与工程本体论的诞生/237
    第二节 AI本体论的缘起、结构与本质特点/243
    第三节 AI本体论个例考释/246
    第四节 本体论多元发展的必然性与意义/250
    第九章 新计算主义与意向性建模的祛魅及尝试
    第一节 经典计算主义的问题与新计算主义的兴起/254
    第二节 计算概念的重新阐释/256
    第三节 智能具有意向性的机制与AI对意向性的建模/260
    第四节 计算主义的“宽”与“窄”/264
    第十章 意向性“建筑术”及其对AI瓶颈问题的进一步消解
    第一节 麦金论人类意向性的结构、运作机理与实质/270
    第二节 问题诊断与“生物学转向”/274
    第三节 模型方法与心灵建筑术/276
    第十一章 关于意向性的BDI 模型与AI建模的方向问题
    第一节 基本概念分析与人类心智解剖/284
    第二节 概念框架与关于意向性的BDI 模型/291
    第三节 AI建模的基础：是民间心理学还是发展着的心灵哲学？/293
    第四节 AI建模的若干心灵哲学思考/298
    第十二章 自主体解析、建模及其哲学问题
    第一节 自主体在古今哲学中的遭遇/307
    第二节 AI的自然自主体解剖与理论建模/324
    第三节 典型的自主体形式及其理论基础/329
    第四节 关于自主体建模基础的思考/337
    第十三章 面对AI基础理论难题的联结主义及其创新发展
    第一节 联结主义及其计算主义实质/341
    第二节 联结主义的AI哲学探讨与争论/344
    第三节 联结主义面临的“意向性缺失难题”及其化解/347
    第四节 基于反馈型神经网络和人工感知机的分析/353
    第五节 面对难题的创新尝试：基于进化新解的人脑逆向工程/357
    第六节 面对难题的创新发展尝试：“类人脑AI”与“新AI”/360
    第十四章 自然语言机器处理中的语义性问题及其化解
    第一节 自然语言机器处理研究的一般进程与语义性缺失问题/378
    第二节 本体论语义学对语义缺失根源的探讨/385
    第三节 机器实现语义加工的尝试性探讨/389
    第四节 意义与启示/392
    下篇 计算创造力与人工智能的“实至名归”
    第十五章 作为AI终极前沿的计算创造力的崛起与意义
    第一节 计算创造力的兴起与概念化/400
    第二节 计算创造力的理解与相关基本问题/415
    第三节 计算创造力研究的意义及其与AI的关系/431
    第十六章 计算创造力的前提性问题及其哲学审视
    第一节 创新观祛魅与重构：AI创造力建模的首要前提/437
    第二节 怀疑论挑战与创造力机器建模的可能性问题/446
    第三节 创造力的计算化说明与通向机器实现之“隧道”的打通/454
    第四节 原型实例：创造力计算建模的范例问题/475
    第十七章 计算创造力的“怎么都行”的方法论
    第一节 计算主义的坚持和发展/483
    第二节 非人类中心主义的方法论/494
    第三节 语料库语言学方法、统计方法及其与工程本体论的融合/504
    第四节 计算创造力的突现论方案/513
    第五节 情境主义方法论/526
    第六节 基于解释的学习—计算创造力方案/540
    第七节 计算创造力的“过程—成果”方案及其他/546
    第十八章 AI的创造力建模尝试与典型模型考察
    第一节 创造力的形式化理论及其模型/564
    第二节 创新系统框架及其发展/576
    第三节 创造力的单一过程、方面和机制的建模/588
    第四节 创新系统的放大与创造力建模的延展性方案/634
    第十九章 计算创造力的焦点- 热点问题与重大课题
    第一节 怀疑论问题的进一步思考/682
    第二节 作为计算创造力研究的“牛鼻子”的软件工程/696
    第三节 活算法：计算创造力从理想到现实的枢纽/707
    第四节 计算创造力的框架、机制与领域通用性- 专门性问题/719
    第五节 计算创造力研究中的美学、自我学、伦理学问题及其他/733
    第二十章 创造力支持工具、协同创造力与群体创造力
    第一节 创造力支持工具/756
    第二节 人机协同创新/765
    第三节 共创造力与群体创造力/775
    第二十一章 文学艺术创造力的工程学建模实践
    第一节 文学艺术创造力建模与机器实现的一般问题与进程/804
    第二节 音乐创造力机器建模与音乐作品生成系统/806
    第三节 绘画创造力的机器实现/820
    第四节 综合性艺术创造力的计算实现/827
    第五节 文学创作软件的开发与故事生成系统/831
    第二十二章 科学创造力的计算建模与机器实现
    第一节 科学创造力计算实现研究的一般进程和基本理论问题/856
    第二节 人类专家无法匹敌的预测DNA 和RNA 结构的软件工程/864
    第三节 类比推理与卢瑟福科学发现过程的重演/868
    第四节 科学定律的图解表征与HUYGENS 系统/874
    第五节 科学发现的计算程序与能完成定量经验发现的BACON/877
    第六节 创造力机器实现的形式探索与概念创新系统/884
    第二十三章 其他形式创造力的计算建模与机器实现
    第一节 刑侦创造力与“犯罪计算意外发现系统”/901
    第二节 决策中的计算创造力系统/906
    第三节 “计算游戏创造力”的理论研究与机器实现尝试/909
    第四节 语言创造力的计算建模与机器实现/921
    第五节 其他形式创造力的计算建模与机器实现尝试/933
    第二十四章 计算创造力的评价问题研究
    第一节 计算创造力评价研究的缘起、基本问题与主要走向/942
    第二节 计算创造力的本体论地位问题与“事后评价”论/946
    第三节 计算创造力评价的内在性、创造力三脚架与图解式形式体系/949
    第四节 “不公平”问题与“新手构架”/959
    第五节 “经验基础”问题、价值问题与基于交互设计的价值论评估方案/966
    第六节 “系统思维”框架下的创新、评价与责任及其问题/985
    第七节 计算创造力的元评价问题/987
    第八节 创新阶段的谱系问题与过滤评价系统的建构/992
    第九节 专门领域的计算创造力的评价问题/995
    结语 人工智能、计算创造力与哲学创造力研究的
    若干问题/1013
    参考文献/1034
    索引/1087
    后记/1099
    PREFACE/001
    PART I THE EVER-RENEWING RELATIONSHIP BETWEEN AI AND PHILOSOPHY
    CHAPTER 1 CONCEPTS CLARIFICATION AND AN OVERVIEW OF THE PHILOSOPHY- AIRELATIONSHIP DEBATE
    1.1 Computational Philosophy, the Philosophy of AI, and Philosophical AI/003
    1.2 The Debate on “AIis Philosophy” and the “Takeover Theory”/005
    1.3 “Philosophy Needs AIas much as AINeeds Philosophy”and General Cognitive Architecture/010
    1.4 The Definition of AIand “The Poor Scientist - The Poor Philosopher”/013
    CHAPTER 2 PHILOSOPHY IN THE CONSTRUCTION OF AI’S FOUNDATIONAL THEORIES
    2.1 The Presence of Philosophical Logic in the Construction of AI’s Foundational Theories/019
    2.2 “Philosophy and Theory in AI”/023
    2.3 Philosophical Contributions to AIfrom Experts’ Construction of Intelligent Views/030
    2.4 The Cambridge Handbook of Artificial Intelligence and Relevant Textbooks on the Role of Philosophy in the Construction of AI’s Foundational Theories/036
    2.5 Philosophers’ Philosophical Reflections on the Construction of AI’s Foundational Theories/046
    CHAPTER 3 THE ROLE OF PHILOSOPHY IN AIFROM THE PERSPECTIVE OF TECHNICAL CONSTRUCTION
    3.1 The Study of AIAgents and Its Philosophical Foundations/060
    3.2 Representation and Ontology/068
    3.3 The Incompleteness Theorem and AI’s Dependence on Philosophy/074
    3.4 The Status of AIin the Science-Pre-Science Genealogy/076
    3.5 Machine Learning and AIin Psychometric Assessment/081
    CHAPTER 4 THE ROLE OF PHILOSOPHY IN AIFROM THE STUDY OF THE FRAME PROBLEM
    4.1 The Importance, Diverse Interpretations, and Essence of the Frame Problem/089
    4.2 The Philosophical and AIExploration of the Frame Problem/100
    4.3 “Operative Metaphysics” and Further Exploration of the Frame Problem and the Role of Philosophy in Its Solution/109
    CHAPTER 5 THE SIGNIFICANCE OF PHILOSOPHY TO AIFROM THE STUDY OF AIFUTUROLOGY
    5.1 Superintelligence and Its Philosophical Issues/116
    5.2 Evolution, the Law of Accelerating Returns, and “the Age of Spiritual Machines”/125
    5.3 The Intelligent Singularity, the Intelligence Explosion, and Humanity in the“Post-Singularity” World/135
    5.4 The Significance of Philosophy for AIfrom the Paradox of the Singularity and the Debate on Superintelligence/151
    CHAPTER 6 AI’S IMPACT ON PHILOSOPHY AND THE INTRINSIC MECHANISMS OF THEIR SYMBIOTIC RELATIONSHIP
    6.1 Philosophy as the Greatest Beneficiary of the Computational Revolution/158
    6.2 The Complex Relationship Between Philosophy and AIand Its Cognitive Conditions/166
    6.3 Philosophy as a Pillar of AIand Its Intrinsic Mechanism/170
    PART II INTELLIGENT VIEWS, ENGINEERING ONTOLOGY,INTENTIONALITY, AND AGENT-BASED MODELING
    CHAPTER 7 NEW INTERPRETATIONS OF THE “TURING TEST”,NATURAL INTELLIGENCE, AND ISSUES RELATED TO INTELLIGENT VIEWS
    7.1 The “Turing Test” and Its Intelligent View: New Interpretations, Criticisms,and Emerging Paradigms/178
    7.2 Computationalism’s Resolution of the Turing Problem and the Elucidation of a New Intelligent View/197
    7.3 The “Chinese Room Argument” and the Resulting Debate on Intelligent Views/199
    7.4 The “Many-One” and “Similarity-Difference” Issues in Intelligence from a Complexity Perspective/206
    7.5 Further Reflections on Natural Computing and Intelligent Views/212
    CHAPTER 8 ENGINEERING ONTOLOGIES: AI’S ANALYSIS AND CONSTRUCTION OF HUMAN ONTOLOGICAL FRAMEWORK
    8.1 The Diversified Development of Ontologies and the Birth of Engineering Ontologies/237
    8.2 The Origin, Structure, and Characteristics of AIOntology/243
    8.3 Case Studies and Critical Analysis of AIOntology/246
    8.4 The Necessity and Implications of the Pluralistic Development of Ontology/250
    CHAPTER 9 NEW COMPUTATIONALISM AND THE DEMYSTIFICATION AND ATTEMPTS OF MODELING INTENTIONALITY
    9.1 The Problems of Classical Computationalism and the Rise of New Computationalism/254
    9.2 The Reinterpretation of the Concept of Computation/256
    9.3 The Mechanism that Intelligence Has Intentionality and the Modeling of Intentionality by AI/260
    9.4 The “Wide” vs. “Narrow” in Computationalism/264
    CHAPTER 10 THE “ARCHITECTURE OF INTENTIONALITY” AND ITS RESOLUTION OF BOTTLENECK ISSUES IN AI
    10.1 McGinn’s Discussion on the Structure, Operative Mechanism, and Nature of Human Intentionality/270
    10.2 Problem Diagnosis and the “Biological Turn”/274
    10.3 The Models Method and the Architecture of the Mind/276
    CHAPTER 11 THE “BDI MODEL” OF INTENTIONALITY AND THE DIRECTION OF AIMODELING
    11.1 Analysis of Basic Concepts and the Anatomy of the Human Mind/284
    11.2 Conceptual Framework and the BDI Model of Intentionality/291
    11.3 The Foundation of AIModeling: Folk Psychology or Evolving Philosophy of Mind?/293
    11.4 Reflections on AIModeling from the Perspective of Philosophy of the Mind/298
    CHAPTER 12 ANALYSIS AND MODELING OF AGENTS AND ITS PHILOSOPHICAL PROBLEMS
    12.1 The Concept of Agents in Ancient and Modern Philosophy/307
    12.2 Analysis and Theoretical Modeling of Natural AIAgents/324
    12.3 Typical Forms of Agents and Their Theoretical Foundations/329
    12.4 Reflections on the Foundation of Agent Modeling/337
    CHAPTER 13 CONNECTIONISM IN THE FACE OF AI’S FOUNDATIONAL THEORETICAL CHALLENGES AND ITS INNOVATIVE DEVELOPMENT
    13.1 Connectionism and Its Computationalist Essence/341
    13.2 Connectionist Discussion and Debates on AI/344
    13.3 The Problem of Absence of Intentionality in Connectionism and Its Resolution/347
    13.4 Analysis Based on Feedback Neural Networks and Artificial Perceptrons/353
    13.5 Innovative Attempts in the Face of Challenges: Reverse-Engineering the Brain Based on Evolutionary Interpretations/357
    13.6 Innovative Attempts in the Face of Challenges: “Human-Like AI” and“New AI”/360
    CHAPTER 14 THE SEMANTICS OF NATURAL LANGUAGE PROCESSING AND ITS RESOLUTION
    14.1 How Natural Language Processing Works and Semantic Deficits in it/378
    14.2 Discussions on the Causes of Semantic Deficits in Ontological Semantics/385
    14.3 Preliminary Exploration of Machine Semantic Processing/389
    14.4 Significance and Implications/392
    PART III COMPUTATIONAL CREATIVITY AND “APTLY NAMED”ARTIFICIAL INTELLIGENCE
    CHAPTER 15 THE RISE AND IMPLICATIONS OF COMPUTATIONAL CREATIVITY AS THE ULTIMATE FRONTIER OF AI
    15.1 The Emergence and Conceptualization of Computational Creativity/400
    15.2 Understanding Computational Creativity and the Basics/415
    15.3 The Significance of Computational Creativity Research and Its Connection to AI/431
    CHAPTER 16 PRELIMINARY QUESTIONS OF COMPUTATIONAL CREATIVITY AND ITS PHILOSOPHICAL EXAMINATION
    16.1 Demystification and Reconstruction of the View of Creativity: The Primary Premise for AIModeling for Creativity/437
    16.2 Challenges from the Skeptics and the Possibility of Creativity Modeling/446
    16.3 Computational Explanations of Creativity and Pathways to Machine Realization/454
    16.4 Prototype Instances: Paradigm Problems in Creative Computational Modeling/475
    CHAPTER 17 AN “ANYTHING GOES” METHODOLOGY OF COMPUTATIONAL CREATIVITY
    17.1 The Persistence and Development of Computationalism/483
    17.2 The Methodology of Non-Anthropocentrism/494
    17.3 Integration of Corpus Linguistics, Statistical Methods, and Engineering Ontologies/504
    17.4 Emergentist Approaches to Computational Creativity/513
    17.5 Situationist Methodologies/526
    17.6 Explanation-Based Learning-Computational Creativity Scheme/540
    17.7 The “Process-Outcome” Scheme of Computational Creativity and Others/546
    CHAPTER 18 CREATIVITY MODELING ATTEMPT AND TYPICAL MODEL INVESTIGATION IN AI
    18.1 Formal Theories of Creativity and Their Models/564
    18.2 The Framework of Creativity Systems and Their Development/576
    18.3 Modeling of Singular Process, Aspects, and Mechanism of Creativity/588
    18.4 Schemes for Creativity Systems Amplification and Creativity Modeling Extension/634
    CHAPTER 19 KEY ISSUES AND MAJOR TOPICS IN COMPUTATIONAL CREATIVITY
    19.1 Further Reflections on Skeptical Issues/682
    19.2 Software Engineering as the Key to Computational Creativity Research/696
    19.3 Living Algorithms: The Hub from Ideal to Reality in Computational Creativity/707
    19.4 Framework, Mechanisms, and Domain-General or Domain-Specific Issues in Computational Creativity/719
    19.5 Aesthetics, Selfology, Ethics, and Other Issues in Computational Creativity Research/733
    CHAPTER 20 CREATIVITY SUPPORT TOOLS, COLLABORATIVE CREATIVITY, AND GROUP CREATIVITY
    20.1 Creativity Support Tools/756
    20.2 Human-Machine Collaborative Creativity/765
    20.3 Co-Creativity and Group Creativity/775
    CHAPTER 21 ENGINEERING MODELING PRACTICES OF LITERARY AND ARTISTIC CREATIVITY
    21.1 General Issues and Process in the Modeling and Machine Realization of Literary and Artistic Creativity/804
    21.2 Machine Modeling of Musical Creativity and Music Composition Generative Systems/806
    21.3 Machine Realization of Painting Creativity/820
    21.4 Computational Realization of Integrated Artistic Creativity/827
    21.5 Development of Literary Creation Software and Story Generation Systems/831
    CHAPTER 22 COMPUTATIONAL MODELING AND MACHINE REALIZATION OF SCIENTIFIC CREATIVITY
    22.1 The General Process and Basic Theoretical Issues in the Computational Realization of Scientific Creativity/856
    22.2 Software Engineering that Surpasses Human Experts in Predicting DNA and RNA Structures/864
    22.3 Analogical Reasoning and the Reenactment of Rutherford’s Scientific Discovery Process/868
    22.4 Pictorial Representation of Scientific Laws and the HUYGENS System/874
    22.5 Computational Programs for Scientific Discovery and BACON for Quantitative Empirical Discovery/877
    22.6 Formal Exploration and Conceptual Innovation Systems for the Machine Realization of Creativity/884
    CHAPTER 23 COMPUTATIONAL MODELING AND MACHINE REALIZATION OF OTHER FORMS OF CREATIVITY
    23.1 The Creativity of Criminal Investigation and “Crime Computing Accidental Discovery System”/901
    23.2 Computational Creativity Systems in Decision-Making/906
    23.3 Theoretical Research and Machine Realization of “Video Game Creativity”/909
    23.4 Computational Modeling and Machine Realization of Language Creativity/921
    23.5 Computational Modeling and Machine Realization of Other Forms of Creativity/933
    CHAPTER 24 RESEARCH ON THE EVALUATION OF COMPUTATIONAL CREATIVITY
    24.1 The Origin, Basic Issues, and Main Trends of Research on the Evaluation of Computational Creativity/942
    24.2 The Ontological Status of Computational Creativity and the “Post Hoc Evaluation” Theory/946
    24.3 The Intrinsic Nature of Computational Creativity Evaluation, the“Creativity Tripod”, and Pictorial Formal Systems/949
    24.4 The “Unfairness” Issue and the “Novice Framework”/959
    24.5 The “Empirical Basis”, Value, and Interaction-Based Value Assessment Schemes/966
    24.6 Innovation, Evaluation, and Responsibility in the “Systems Thinking”Framework and Their Problems/985
    24.7 The Meta-Evaluation of Computational Creativity/987
    24.8 The Genealogy of Innovation Stages and the Construction of Filtering Evaluation Systems/992
    24.9 Evaluation of Computational Creativity in Specialized Fields/995
    CONCLUSION: SEVERAL ISSUES IN THE RESEARCH OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE, COMPUTATIONAL CREATIVITY, AND PHILOSOPHICAL CREATIVITY/1013
    BIBLIOGRAPHY/1034
    INDEX/1087
    POSTSCRIPT/1099
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