课程大纲生效日期:2024 年 8 月 1 日 先决条件 学生必须有资格参加硕士课程,并且必须完成 EDF 6225、EDF 6226、EDF 6223 和 EDF 6437,成绩为 B 或更高。这是一门哲学课,非常重视写作。课程描述。本课程通过 BF Skinner 的著作以及该领域的其他历史贡献者来研究应用行为分析的哲学基础。强调科学的基本假设,包括决定论、选择论、经验主义、简约主义和实用主义。然后将这些概念与临床和现实世界中的应用活动联系起来。内容基于行为分析师认证委员会 (BACB) 第 6 版测试内容(见下文“涵盖的主题”),以及国际行为分析师协会 (ABAI) 致力于培养行为主义历史和哲学、理解行为的理论方法以及从行为分析的概念和原则角度解释行为的能力。课程形式/类型本课程 100% 在线。学生将被要求参加每周的在线视频会议式课程,并访问 Canvas 中的支持视频和文档,包括教学大纲、作业和评估。每周必须参加现场或录制的课程,并使用西佛罗里达大学提供的在线教育平台进行监考。课程学习成果
引言焦虑是对即将发生的事件的压力,恐惧或忧虑的自然反应(Madkor等,2021; Nie等,2021)。Tomasoni等人,(2021年)认为,人们一生中都会经历焦虑感。焦虑疾病导致持续恐惧的时期迅速达到峰值(恐慌发作),恐惧症等(Hull等,2021)。在教育研究中,心理学家采用人类发展理论来了解教学过程中的个人焦虑和学习(Ivanova&Sorokina,2020年)。教育心理学是心理学的一个分支,与人民学习的技术研究有关(Li,Huang&Li,2021)。研究人们的学习程序,包括认知和行为观点,允许教育心理学家欣赏人们在焦虑水平,认知发展智力,情感,动机,自我概念,自我调节和学习角色方面的差异(Szczygieł,2020年)。教育的心理学不仅包括学习个人的过程,还包括焦虑等方面如何影响其认知,社会和情感过程和寿命(Cooper&Brownell,2020年)。对于解决问题,这种教育心理学的采用者采用了各种观点,例如行为主义,发展,建构主义,认知主义和经验主义,以研究特定的学习者因素,例如,其他人,认知,学习的行为和经验(Campbell,Craig,Craig&Collier&Collier-Reed,2020年)。
摘要:在俄罗斯法律理论中,长期以来没有尝试系统地研究人工智能技术的监管。长期以来缺乏对这一问题的基础研究,其中之一就是社会关系的新颖性。同时,在法律监管和数字化、人工智能的发展以及维护普遍承认的宪法价值观之间取得平衡尤为重要。人工智能技术和系统被有目的地引入社会和国家的各个领域,它们在实施人权方面的影响越来越明显和切实,包括俄罗斯联邦宪法保障的基本社会权利。医疗保健、教育、社会援助和支持系统目前正在整合信息技术和数字化的成果,努力确保无障碍环境和高质量地实施社会领域的人权。本文致力于研究在信息和数字现实背景下使用人工智能技术实施受教育权的问题。本研究重点关注公民在行使受教育权时因新的数字现实和人工智能技术的应用而面临的风险问题。本研究遵循系统方法、辩证相互依存、行为主义和政治解释学的原则。为了解决研究中提出的问题,采用了一系列相互补充的科学方法,如系统和社会文化分析、结构和功能方法、文件和来源分析、跨学科分析。
一些主要东方体系中的心理学思想:《薄伽梵歌》、佛教、苏菲派和整体瑜伽。印度的学院派心理学:独立前时期:独立后时期:1970 年代:转向解决社会问题:1980 年代:本土化:1990 年代:范式问题。学科认同危机;2000 年代:印度心理学在学术界的兴起。问题:殖民遭遇:后殖民主义与心理学:缺乏独特的学科认同。西方:希腊传统、中世纪和现代。结构主义、功能主义、精神分析。格式塔、行为主义、人本主义-存在主义、超个人主义、认知革命。多元文化主义。学院派心理学的四条创始路径——冯特、弗洛伊德、詹姆斯、狄尔泰。问题:由于严格遵守实验分析范式(逻辑经验主义)而导致的心理学危机。印度对现代心理学的影响。知识范式的基本方面:本体论、认识论和方法论。西方心理学范式:实证主义、后实证主义、批判性视角、社会建构主义、存在主义现象学和合作探究。范式之争。重要的印度心理学知识范式:瑜伽、《薄伽梵歌》、佛教、苏菲主义和整体瑜伽。科学与灵性(无明与有明)。自我认知在印度心理学中的首要地位。
第 2 节区分了两种关于计算心智理论 (CTM) 历史的观点。传统观点将 CTM 追溯到行为主义心理学的缺陷以及 20 世纪 40 年代和 50 年代数字计算机的出现。Colombo 和 Piccinini 拒绝了这种观点,认为它扭曲并过度简化了 CTM。相反,他们主张以更基本的概念(如算法或机制)为基础的历史基础。有关其他示例,请参阅 Isaac 2018 和 Uckelman 2018。我认为他们的方法有四个优点。首先,它提供了对 CTM 的开创性贡献的细致入微的理解。以 McCulloch 和 PiS 1943 年的论文为例,该论文讨论了“全或无”神经信号及其用 1 和 0 表示的方式。Colombo 和 Piccinini 对 CTM 历史的思考方式使我们能够超越数字计算机信号的类比,并将该论文置于更悠久的算法形式化尝试历史中,可以追溯到莱布尼茨或尤利。其次,它捕捉了 CTM 与数字计算机无关的方面,例如大脑对连续变量的模拟操作,正如图灵 (1950) 和冯·诺依曼 (1958) 所讨论的那样。第三,Colombo 和 Piccinini 的方法通过强调与算法和机制相关的特定点,增强了思维/计算机类比。最后,它将历史叙述扩展至波斯数学家 Al-Khwarizmi (c.780-850),并将笛卡尔、霍布斯和洛夫莱斯等熟悉的人物联系起来。
noam Chomsky是我们这一代人中最伟大的思想家之一,现代语言学之父,也是国家意识的哲学哲学的主要支持者之一,在社会事务管理中,他与公民人口统治阶级遇到的不公正现象作斗争。通过将语言放在右下角,并从行为主义者的普遍正统观念和结构主义模型中清除它,从而重新创建了语言,这些语言是基于上面已经观察到的基础上的结构主义模型。他拒绝了这些模型,因为他们对语言的不科学和还原主义的叙述,同时在深层,先天和基础结构上建立语言,另一方面,在笛卡尔的角度来看。对此效果,乔姆斯基肯定:“认知观点将行为及其产物视为探究的对象,而是作为可能提供有关心理内在机制的证据以及这些机制在执行行动和解释经验方面运作的方式的数据。” 1笛卡尔在17世纪经营第一届认知革命时,他在20世纪经营自己的经营,该革命是在语言研究中的范式转变中组成的。另有称为“乔姆斯基革命”。 2也就是说,从对行为的研究到负责人类行为和语言创造力的结构的研究,或者是认知科学。3鉴于这一点,他坚持:“正如我提到的,第二次认知革命涉及从构成当今正统观念的行为主义,结构主义的方法转变的观点:从行为及其产物的研究转变为对思想和行动进入思想和行动的心灵和思想的研究的转变。” 4
通过笛卡尔的互动主义理论,在现代,思维体问题变得更加明确和复杂。在唯物主义的方法中,吉尔伯特·莱尔(Gilbert Ryle)批评了笛卡尔的思维互动论文,并提出了分析行为主义,作为一种替代行为,从行为看来。但是,该理论无法充分解释意识和感觉等精神状态,因此,U.T Place和J.J.C.SMART介绍了中心国家理论,以通过大脑过程来识别这些精神状态。阿姆斯特朗对他们的中心国家理论的版本不利,因为它们将理论限制在与有意识的经历和感觉有关的精神状态下。在偏离方面,阿姆斯特朗认为所有精神状态都可以简化为神经系统的中心状态。为了实现这一目标,阿姆斯特朗将笛卡尔对内在状态的观念与重新固定的rylean的性格概念融合在一起。这种阿姆斯特朗的立场之所以受到赞扬,主要是因为它为精神因果关系提供了优雅的解释及其与神经科学的科学证据的一致性。尽管如此,它还是因其未能说明质量而受到批评,也是因为它面临着多种可靠性的问题。尽管有这些批评,但本文的发现表明,阿姆斯特朗的理论在当代社会中仍然具有重要意义,主要是因为它在诸如Neuroscience,人工智力和心理心理疗法等领域具有潜在的效用。已经采用了本文的分析方法。他的理论还为思想问题和解决阿格隆问题的各种方法创造了新的见解。
第 9 章 巴甫洛夫、斯金纳和其他行为主义者对人工智能的贡献 *** Witold Kosinski 和 Dominika Zaczek-Chrzanowska 波兰-日本信息技术研究所,波兰-日本计算机技术研究中心 ul. Koszykowa 86, 02-008 Warszawa wkos@pjwstk.edu.pl mado@pjwstk.edu.pl 摘要 将在真实和人工系统的背景下提供一种智能行为的定义。将简要介绍学习原理,从巴甫洛夫的经典条件作用开始,到桑代克和斯金纳的强化反应和操作性条件作用,最后到托尔曼和班杜拉的认知学习。本文将描述行为主义中最重要的人物,尤其是那些对人工智能做出贡献的人物。本文将介绍一些根据这些原理行事的人工智能工具。本文将尝试说明何时一些简单的行为修改规则可以导致复杂的智能行为。 1. 智能:描述 毫无疑问,行为主义者对人工智能的发展做出了巨大贡献。动物学习理论的证据,尤其是行为主义者发现的学习规律,多年来吸引了人工智能领域的研究人员,许多模型都以此为基础。智能是一个复杂而有争议的概念,因此很难用一个简单的定义来概括它。根据 Jordan 和 Jordan [1] 的说法,将智能视为我们用来描述具有一定质量的行为的概念是恰当的。在这方面应该使用两个标准,即速度(即代理执行需要智力的特定任务的速度)和能力(即代理可以执行的任务的难度)。另一方面,我们可以找到另一种智能定义,即执行认知过程的能力。有三个基本的认知过程:1) 抽象,2) 学习,3) 处理新颖性。该领域的杰出研究人员对智力给出了许多定义,例如,它被定义为:
世界在不断变化。第841页,Curellis等。1探讨了令人印象深刻的人类大脑如何进行概括使其适应变化的概括。随着季节的到来,与夏季相关的物品与冬季相关。每个协会都可以独立学习:在夏季,穿一件轻衬衫;在冬天,穿夹克;在夏天,带上太阳霜等。但是每个季节(文本)都充满了“关系结构”,其中一组项目和活动与一个季节一起进行。在冬季雪橇,您穿上夹克,戴围巾并从储物柜中取出雪橇,而夏季去海滩涉及穿浅色衣服,涂太阳奶油并带出甲板。有可能将季节性相关的物品组合在一起,并分别将物品分为类别(要佩戴,带来或储存的东西):夏季,您可以一次拆开所有夏季物品并将所有冬季收藏(图。1)。Curellis等。研究了人的大脑如何在某种程度上代表与“相同”相关的不同项目之间的关系。这种关联使大脑能够有效地适应文本的变化。作者表明,无论人类是否通过反复试验缓慢学习这些关联,还是通过口头教学迅速学习,大脑中的神经活动模式表现出关系的相似。这个行动 - 强化协会类似于彼此独立学习每个项目 - 季节协会。在1900年代初期出现的一种心理学方法称为行为主义的主要是,学习主要是通过与强化的行动(奖励或惩罚)进行的。是一所称为认知心理学的思想流派(在1950年代流行)强调了内部精神状态,记忆和关系学习的重要性(了解智能行为的概念之间的关系)。
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