XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System认识论
战争游戏的认识论
这些复杂性并不能免除人类做出决策的责任——这些决策是艰难的——旨在引导他们的组织在战役中取得成功，无论是在战场上还是在五角大楼的大厅里。思想必须事先做好准备，既要有一般的、受过教育的功能，也要有对他们所面临的冲突和竞争环境的具体、复杂的理解。这种准备必须以内化关于冲突环境的“有效”知识为前提。获得这种知识的方法有很多：研究历史和理论、实践经验以及接触各种研究和分析的结果。这些发展知识的方法都有自己特定的认识论——正式地说，是一种“关于知识的性质和基础的理论，特别是关于知识的局限性和有效性的理论”，或者更实际地说，是区分错误和真理的规则。兵棋推演是一种独特且具有历史意义的工具，几个世纪以来，战士们一直使用它来帮助他们了解战争的总体情况以及即将发生的具体行动的性质。兵棋推演的重要性要求我们认真审视它所产生的知识的性质。
战争游戏的认识论
这些复杂性并不能免除人类做出决策的责任——这些决策是艰难的——目的是引导他们的组织在战役中取得成功，无论是在战场还是在五角大楼的大厅里。思想必须事先做好准备，既要有一般的、受过教育的运作方式，也要有对他们所面临的冲突和竞争环境的具体、复杂的理解。这种准备必须以内化有关冲突环境的“有效”知识为前提。获得这种知识的方法有很多：研究历史和理论、实践经验以及接触各种研究和分析的结果。这些发展知识的方法都有自己独特的认识论——正式地说，是一种“知识的性质和基础理论，特别是关于知识的局限性和有效性”，或者更实际地说，是区分错误和真理的规则。战争游戏是一种独特且具有历史意义的工具，几个世纪以来，战士们一直用它来帮助他们了解战争的总体情况和即将发生的具体行动的性质。战争游戏的重要性要求我们认真审视其产生的知识的性质。
关于量子计算、认识论的几句话......
认识论又称为科学哲学。它是哲学的一部分，我们研究知识、知识的基础、性质、范围和局限性。方法论是认识论的一个分支，我们研究特定于科学或学科的研究和分析方法。我们经常看到这个术语与方法（用于建立或证明真理，根据确定的原则和按特定顺序应用的步骤引导我们的思想）混淆使用。有时使用“logy”后缀来为我们不应该使用的术语提供科学解释……卡尔波普尔是 20 世纪的主要科学哲学家，他的工作主要集中在科学发现的逻辑上 [1]。他将可重复性提升为研究科学性的主要标准。十年来，我们在许多领域都观察到了可重复性危机，计算机科学就是其中之一。ACM 术语最近在 2020 年进行了更改，以反映计算机科学家的这种认识以及朝着产生可靠结果的正确方向的发展。经典计算机是确定性机器，即使我们运行随机模拟也是如此。当正确使用伪随机数时，我们可以用适当的方法精确地获得按位相同的结果，从而调试正在构建的科学软件，这是至关重要的 [2]。量子机器本质上是随机的，每次运行都可能产生不同的结果，但可重复性（而非可重复性）仍然是检查量子机器质量的主要标准：我们是否获得相同的统计数据和相同的科学结论？在简要回顾量子计算的起源之后，我们将在真实量子处理器上模拟和测试 Grover 算法时回顾正在进行的工作。
论认识论有用的物理计算
1. 简介 这一讨论源于两个基本问题：什么是物理上可计算的？图灵可计算性和物理可计算性之间是什么关系？由于图灵可计算性是可计算性理论的核心力量，前一个问题常常用后者来提出（例如，Arrighi 和 Dowek 2012 ；Cotogno 2003 ；Hogarth 1994 ；Shagrir 和 Pitowsky 2003 ；Ziegler 2009 ，以及无数其他人）。Piccinini（2011 年、2018 年）对物理上的丘奇-图灵论题的讨论遵循了这种格式。他认为，如果可计算性概念与对有限观察者在认识论上有用的东西联系起来，那么物理上的丘奇-图灵论题的一个适度版本可能成立。这个谦虚的物理丘奇-图灵论题指出，图灵可计算的内容充当了物理可计算内容的上限，前提是给定一些物理计算的限制。这些限制旨在将讨论限制在对有限观察者可能具有认识论用途的物理计算上。虽然谦虚的物理丘奇-图灵论题似乎很有道理，但我们将看到，皮奇尼尼用来论证这一论题的关于什么算作认识论有用的物理计算的说明需要更明确的概念基础。特别是，我认为它回避了关于人们认为哪些物理过程是可能的计算操作的问题，并隐含地用
确定性是有性的，可决定性是认识论
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。
连接人工智能的伦理学和认识论 - PhilSci-Archive
对公平公正的人工智能的需求通常与理解人工智能本身的可能性有关，换句话说，将不透明的盒子变成尽可能可检查的玻璃盒子。然而，透明度和可解释性属于技术领域和科学哲学，因此与人工智能的伦理和认识论基本上脱节。为了解决这个问题，我们提出了一种综合方法，其前提是玻璃盒子认识论应该明确考虑如何在从设计和实施到使用和评估的整个过程的关键阶段纳入价值观和其他规范性考虑因素，例如跨部门脆弱性。为了将人工智能的伦理和认识论联系起来，我们进行了双重关注点转移。首先，我们从信任人工智能系统的输出转向信任导致结果的过程。其次，我们从专家评估转向更具包容性的评估策略，旨在促进专家和非专家的评估。这两个举措共同产生了一个可供专家和非专家在探究人工智能系统的相关认识论和伦理方面时使用的框架。我们将我们的框架称为认识论兼伦理学，以表明这两个方面同等重要。我们从设计者的角度来开发它：如何创造条件将价值观内化到人工智能系统的整个设计、实施、使用和评估过程中，在这个过程中，价值观（认识论和非认识论）在每个阶段都得到明确考虑，并可供每个参与其中的重要参与者随时检查。1.认识论还是伦理学？当前人工智能（AI）认识论和伦理学的争论集中在两个基本上不相干的问题上：[1.] 人工智能的透明度和不透明性问题，即人工智能是一个玻璃或不透明的盒子[人工智能认识论]；[2.] 关于让人工智能符合伦理道德的问题，确保算法尽可能公平和不偏不倚[人工智能伦理学]。我们说“基本上”不相干，因为存在将这两个问题联系起来的尝试，但与我们进入辩论的切入点有很大不同。例如，Colaner (2022) 讨论了可解释人工智能（以下简称“XAI”）是否具有内在（伦理）价值的问题，并提供了各种论据来给出肯定的答案。该领域的默认立场仍然是将伦理学与认识论分开。在本文中，我们建立了这两个问题的直接联系。在建立伦理学与认识论之间的联系时，我们展示了讨论的两个维度是如何相交的。我们称其中一个轴为“认识论—伦理学”
量子力学的认识论实用主义解释
在本文中，我们研究了新哥本哈根（或“认识论实用主义”）对量子力学的主要解释之间的相似之处和差异，这些解释在这里被定义为拒绝量子态的本体论性质并同时避免隐藏变量，同时保持量子形式不变。我们认为，存在一个具有共同核心的单一通用解释框架，所有这些解释都致力于这个框架，因此它们可以被视为它的不同实例，其中一些差异主要是重点和程度的问题。然而，我们也发现了更实质性的剩余差异，并对它们进行了初步分析。我们还认为，这些剩余的差异无法在量子力学本身的形式主义中得到解决，并确定了可用于打破这种解释不确定性的更普遍的哲学考虑。
有风险的知识者：根据增强的表示，更新认识论
在本文中，我们提出了电磁驱动的微型管理器的计量和控制方法和技术。电磁驱动的悬臂属于微分辨率和质量变化调查的微分辨率机械系统（MEMS）。在所述的实验中，研究了具有综合洛伦兹电流环的硅悬臂。使用经过修改的光束偏转（OBD）系统对电磁驱动的悬臂进行了表征，其架构得到了优化，以提高其分辨率。使用参考悬臂校准OBD系统的灵敏度，其弹簧常数是通过热力学噪声分析进行了干预的。使用优化和校准的OBD系统用于产生电磁扭曲的悬臂的共振和双向静态差异。在理论分析和进一步的实验之后，可以获得等于5.28 mV/nm的设置灵敏度。关键字：光束旋转，热机械噪声，低频噪声，电磁驱动的悬臂，洛伦兹力。