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人工智能可以进行哲学思考吗？ - 森冈昌弘
人工智能（AI）取得了长足的进步。在围棋和将棋的世界里，人类已经无法战胜AI。这股浪潮将进一步蔓延。学术界也不例外。AI有可能取代学者们一直在进行的研究。尤其是在我所研究的哲学领域，思考本身就是哲学的全部，因此哲学可能会遭遇与围棋和将棋相同的命运。让我们进一步思考这一点。首先，发现过去哲学家的思维模式是AI最擅长的。例如，可以让AI阅读哲学家康德的全集，从中发现类似康德的思维模式，并利用它们创建一个名为“人工智能康德”的应用程序。我预测，未来康德研究人员的工作将是向“人工智能康德”提出各种问题并分析其给出的答案。在这个领域，AI和哲学家可以建立愉快的合作关系。接下来，让AI读遍所有过去哲学家的著作，从中尽可能多地提取哲学思维模式，结果就是一系列人类能够思考的哲学思维模式。但是，肯定还有很多哲学思维模式是过去的哲学家们所忽略的，那么就让AI去发现这些未知的思维模式吧。结果就是一系列人类能够思考的哲学思维模式。一旦做到这一点，人类就无法再创造出新的哲学思维模式了。未来哲学家的工作将更接近于一种研究哲学AI行为的计算机科学。但是，这里出现了一个根本性的问题，这种哲学AI是在做真正的哲学工作吗？如果它所做的只是发现外部输入数据中未被发现的模式，或者为由* 教授，人文科学，早稻田大学，2-579-15 Mikajima，Tokorozawa，Saitama，359-1192 Japan 提出的问题提供解决方案。电子邮件：http://www.lifestudies.org/feedback.html
摩尔堡武器在北部靶场射击
熟练只有通过实践才能获得，在战场上尤其如此。这就是我们的士兵训练的原因；他们必须准备好在战场上保护自己，同时对国家的敌人造成伤害。我们确实通过使用模拟来最大限度地减少噪音和成本，但我们不希望我们的士兵在战场上面对敌人时第一次体验 M1 艾布拉姆斯坦克的主炮射击。相反，我们确保他们在摩尔堡的训练区接受真实的训练和经验，以确保他们的成功。
摩尔堡武器在北部 C 靶场射击
熟练只有通过实践才能获得，在战场上尤其如此。这就是我们的士兵训练的原因；他们必须准备好在战场上保护自己，同时对国家的敌人造成伤害。我们确实通过使用模拟来最大限度地减少噪音和成本，但我们不希望我们的士兵在战场上面对敌人时第一次体验 M1 艾布拉姆斯坦克的主炮射击。相反，我们确保他们在摩尔堡的训练区接受真实的训练和经验，以确保他们的成功。
摩尔堡武器在北部靶场射击
熟练只有通过实践才能获得，在战场上尤其如此。这就是我们的士兵训练的原因；他们必须准备好在战场上保护自己的同时对国家的敌人造成伤害。我们确实通过使用模拟来最大限度地减少噪音和成本，但我们不希望我们的士兵在战场上面对敌人时第一次体验射击 M1 艾布拉姆斯坦克的主炮。相反，我们确保他们在摩尔堡的训练区接受真实的训练和经验，以确保他们的成功。
摩尔堡武器在北部射击场开火
熟练只有通过实践才能获得，在战场上尤其如此。这就是我们的士兵训练的原因；他们必须准备好在战场上保护自己的同时对国家的敌人造成伤害。我们确实通过使用模拟来最大限度地减少噪音和成本，但我们不希望我们的士兵在战场上面对敌人时第一次体验射击 M1 艾布拉姆斯坦克的主炮。相反，我们确保他们在摩尔堡的训练区接受真实的训练和经验，以确保他们的成功。
退伍军人节：向我们的英雄致敬
（照片 1）11 月 7 日，在横田空军基地举行的退伍军人节仪式上，仪仗队进行升旗游行。 退伍军人节最初是休战纪念日，纪念第一次世界大战的结束和随后的和平。今天是向所有退伍军人致敬并缅怀我们国家的团结、力量和韧性的日子。
乙醇自动点击的数值分析
在1950年代末和1960年代初扩展了有关图形统治的研究。该主题的历史可以追溯到1862年，他研究了确定控制或覆盖棋盘需要多少个女王的问题[9]。克劳德·伯格（Claude Berge）在1958年的图理论书中首先提出了图的统治数或（外部稳定系数）的概念。术语（主导数字）和（主导集）首先由Oystein Ore在1962年的图表理论书中使用[10]。由Cockayne和Hedetniemi在1977年提出了公认的符号𝛾（𝐺），以表示统治数[11]。娱乐性数学的研究导致对图中的优势进行了研究。数学家专门研究了如何以与他们可以攻击或控制棋盘上每个正方形相同的方式排列碎片[12]。