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欧盟法律的人工智能
A. 引言 在本文中，我借此机会简要介绍两位德国哲学家的核心思想，他们的工作与机器智能时代的法治高度相关。目前，英美道德和法律哲学占主导地位，强调功利主义或特定类型的新康德主义道德哲学，这要求进行一些反向思考，而《德国法律杂志》似乎是进行这种思考的正确场所。生物学家和哲学家 Helmuth Plessner 的开创性著作《有机生命和人类的层次》（1928）1 的英译本最近推出，这引发了人们对人类和机器智能之间差异的根本反思，包括对个性化微定位所依据的行为主义的尖锐批评。 2 Plessner 的核心发现基于他所谓的人类的中心位置性，这与律师兼法哲学家古斯塔夫·拉德布鲁赫在其《法哲学》（1932 年）3 中的关键见解相呼应，尤其是法律由反律法主义目标定义的观点。AI 通常代表人工智能，这是一个相当模糊的概念，无论是专家之间还是受其所谓颠覆性影响的人之间都没有达成一致意见。因此，AI 最好理解为自动推理，最好描述为机器智能。基于 Plessner 的观点，我认为当前的机器智能与人类智能有着根本的不同。我的观点是，正是人类智能是深度人工智能，而机器智能仅仅是自动化的。这与认识、欣赏和保护法律的人工智能性质及其为人类社会提供的特定智能的重要性有关。最后，我认为，正确理解机械代理的“存在模式”将是欧盟在 2020 年代面临的主要挑战之一。如果我们做对了，我们应该能够避免追求确定性 4，而这种追求既是信息资本主义 5 也是以国家为中心的监控 6 的基础。两者都建立在错误的愿景之上
10 年级英语语言艺术纸笔考试
他是这个大城市里所有尚未被发现的邪恶之徒的化身。他是个天才，一个哲学家，一个抽象的思想家。他有一流的大脑。他一动不动地坐在那里，就像蜘蛛在网的中心，但那张网有上千条射线，他很清楚每条射线的每一次颤动。他自己动手不多，只做计划。但他的手下人数众多，组织严密。如果要犯下罪行，要窃取一份文件，要搜查一所房子，要除掉一个人——只要把命令传给教授，事情就会组织起来，付诸实施。特工可能会被抓住。在那种情况下，可以找到钱来支付他的保释金或辩护费。但操纵特工的核心力量从未被抓住——甚至从未被怀疑过。这就是我推断出的组织，华生，我投入了全部精力来揭露和瓦解它。
计算机系统如何体现价值观 - Helen Nissenbaum
尽管我被誉为哲学家，但我在研究信息技术的伦理、社会和政治层面时，却越来越倾向于信息技术的科学和工程。我将这种兴趣追溯到与 Batya Friedman 合作的一项关于计算机系统偏见的研究项目（“计算机系统中的偏见”，ACM Trans.信息系统，1996 年 7 月，第340-346 页）。这个项目产生了一个引人注目而又神秘的想法：计算机和信息系统可以体现价值观。我发现这个想法如此引人注目，以至于从那时起它几乎劫持了我的工作道路，迫使我努力应对极其复杂的技术细节。它的神秘之处在于将价值观视为技术的一部分，而研究信息技术的社会、伦理和政治方面的学者和研究人员通常不会采用这种观点。
化学（化学） - 大学目录
Chem 0240一年级研讨会：从炼金术到纳米科学，要改变物质，发现其根源在炼金术中，并寻找哲学家的石头，这被认为包含将基本金属变成黄金的秘密以及不朽的秘密。我们将研究人们对物质及其转变的思考方式的演变；从制造炸药到染料，再到药品和香水。我们将进行一些简单的实验，以证明其中一些原理。我们将遵循从早期炼金术士到文艺复兴时期（牛顿和博伊尔）科学家和现代思想家（Priestly，Lavoisier，Dalton，Mendeleev等）的化学科学发展。该班级是为非科学和潜在的科学专业而设计的，它将涉及有关阅读的讨论，以及前往一些在化学史上值得注意的费城地点的旅行。秋季1课程单位
“人工智能（AI）的历史”
1308 加泰罗尼亚诗人兼神学家 Ramon Llull 出版了《Ars generalis ultima》（终极通用艺术），进一步完善了他使用纸质机械手段从概念组合中创造新知识的方法。1666 数学家兼哲学家 Gottfried Leibniz 出版了《Dissertatio de arte combinatoria》（论组合艺术），紧随 Ramon Llull 之后，他提出了人类思维的字母表，并认为所有想法都不过是相对较少数量的简单概念的组合。1763 托马斯·贝叶斯开发了一个推理事件概率的框架。贝叶斯推理将成为机器学习的主要方法。1898 在刚刚落成的麦迪逊广场花园的电气展览会上，尼古拉·特斯拉演示了世界上第一艘无线电遥控船。特斯拉称，这艘船配备了“借来的思想”。1914 年，西班牙工程师 Leonardo Torres y Quevedo 展示了第一台能够下棋的机器，它能够
沃尔特·J·弗里曼的《大脑如何做出决定》评论
在“大脑十年”期间，许多作者都试图提供帮助。心理学家伯纳德·巴尔斯 (Bernard Baars) 的《意识剧场》(1997)，哲学家大卫·查尔默斯 (David Chalmers) 的《意识心灵》(1996)，神经学家安东尼奥·达马西奥 (Antonio Damasio) 的《对所发生之事的感觉》(1999)，生物人类学家特伦斯·迪肯 (Terrence Deacon) 的《象征物种》(1997)，神经科学家杰拉尔德·埃德尔曼 (Gerald Edelman) 和朱利奥·托诺尼 (Giulio Tononi) 的《意识宇宙》(2000)，进化论者尼古拉斯·汉弗莱斯 (Nicholas Humphreys) 的《如何解决身心问题》(2000)，认知科学家史蒂芬·平克 (Steven Pinker) 的《心灵如何运作》(1997)，计算神经科学家埃德蒙·罗尔斯 (Edmund Rolls) 的《大脑与情感》(1999)。所有这些作品或多或少都涉及大脑、心灵的运作以及两者之间的关系。尽管这些作者来自不同的学科，但或多或少都认同目前普遍持有的观点，可以粗略地表述为“心智就是大脑所做的事情”。
能源与经济神话
在过去的一百年里，新古典学派的创始人们固执地坚持着一种特定的思想，即机械论认识论。这种认识论主导了新古典学派创始人的方向。这些先驱者们自豪地承认，他们最大的野心是建立一门以力学为模型的经济科学——用 W. 斯坦利·杰文斯的话来说——即“效用和自利的力学”[48, 23]。和 19 世纪上半叶的几乎所有学者和哲学家一样，他们对力学在天文学中取得的巨大成功着迷，并接受了拉普拉斯著名的力学神化[53, 4]作为终极科学知识的福音。因此，他们有一些缓和的情况，然而，那些在机械教条被从物理学中驱逐很久之后才出现的人却不能援引这些情况[23, 69-122; 5]。近代经济学家显然毫不犹豫地对这一情况感到高兴
打破人工智能的意义障碍
摘要 1986 年，数学家兼哲学家 Gian-Carlo Rota 写道：“我想知道人工智能是否或何时会突破意义障碍。”（Rota 1986）。这里的“意义障碍”一词指的是关于人类与机器的一种信念：人类能够“真正理解”他们遇到的情况，而即使是当今最先进的人工智能系统，对我们试图教给它们的概念也没有像人类一样的理解。这种缺乏理解可能是现代人工智能系统通用性和可靠性目前受到限制的原因。2018 年 10 月，圣达菲研究所举办了一场为期三天的研讨会，由 Barbara Grosz、Dawn Song 和我组织，名为“人工智能与意义障碍”。来自人工智能、机器人技术、认知和发展心理学、动物行为、信息理论和哲学等不同学科的 30 名参与者齐聚一堂，讨论与生命系统中“理解”的概念以及机器中这种理解的前景相关的问题。希望研讨会的结果能够对更广泛的社区有所帮助，本文总结了讨论的主要主题并强调了研讨会上提出的一些想法。简介 1986 年，数学家和哲学家 Gian-Carlo Rota 写道：“我想知道人工智能是否或何时会突破意义的障碍。”（Rota 1986）。此处，“意义障碍”一词指的是人类与机器之间的一种信念：人类能够“真正理解”他们遇到的情况，而即使是当今最先进的人工智能系统，对我们试图教给它们的概念，也还没有像人类一样理解。也就是说，人工智能系统学习到的（或编程到的）内部表征并没有捕捉到人类在感知、语言和推理中赋予的丰富含义。这种缺乏理解可能是现代人工智能系统通用性和可靠性目前受到限制的原因。虽然通过监督或强化学习训练的深度神经网络在计算机视觉、自然语言处理和其他人工智能核心领域的许多问题上表现非常出色，但与人类智能相比，这些系统仍然很脆弱。即使是最成功的深度网络，在面对与其训练方案有哪怕是微小差异的输入时，也会以意想不到的方式失败。此外，这样的