在最近的多边讨论中,政府专家重申了将人工智能 (AI) 理解为人机综合的结果的重要性。1 这是认识到技术进步与人类行为密不可分以及人工智能的发展与社会、经济、法律和政治决策息息相关的重要一步。然而,性别——人类不可或缺的一个类别——在有关人工智能军事应用的辩论中仍未得到充分发展。虽然人工智能研究似乎主要涉及通过计算复制人类过程,但人工智能系统也会做相反的事情:它们通过模型将特定的“人”标准化。机器学习是当今使用的人工智能的主要模型,它依靠海量数据集来训练算法以识别模式。这些数据以及由此创建的算法模型隐式和显式地再现了性别规范,通常以中性、smachine 模型的名义进行。
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哲学话语传统上可以区分本体论和认识论,并通常通过保持两个学科领域的分离来实施这种区别。但是,这两个领域之间的关系对于物理和物理哲学至关重要。例如,许多与测量有关的问题迫使我们考虑我们对国家的知识和系统的知识(认知观点)及其状态及其状态和可观察到的知识,而与此类知识无关(Ontic Perspective)。这特别适用于量子系统。此贡献提出了一个示例,表明即使是经典系统,也要区分上的描述和认知级别的重要性。在稳定性和信息流的各个方面引入并讨论了对附带和偏见状态及其进化的相应概念。这些方面表明了为什么对表现出确定性混乱的系统尤其重要。此外,这种区别提供了对确定论,因果关系,可预测性,随机性和随机性之间关系的一些理解。
