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World File Search System认识论
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
使用计算机模拟进行假设检验和预测：认识论策略
本文探讨了使用计算机模拟实现两个不同目标时所面临的认识论挑战：通过假设检验进行解释和预测。本文认为，由于不同的实际和概念约束，每个目标都需要不同的策略来证明从模拟结果中得出的推论。本文确定了研究人员为提高对每个目标的推论的信心而采用的独特和共同策略。对于通过假设检验进行解释，研究人员需要解决不确定性、可解释性和归因挑战。在预测中，重点是模型在多个领域推广的能力。研究人员为提高推论信心而采用的共同策略是理论假设的实证证实和计算操作化的充分性，本文认为这些对于通过假设检验进行解释是必要的，但对于预测则不是。鉴于计算机模拟在科学研究中的多种应用，本文强调需要对计算机模拟的认识论采取细致入微的方法。理解这些差异对于科学研究人员和科学哲学家来说都至关重要，因为它有助于制定适当的方法和标准来评估计算机模拟的可信度。
理论和数据中的定性研究和定量研究之间的关键区别：认识论和本体论考虑因素
根据Kothari（2004）的定量研究，基于数量或数量的测量。它适用于可以用数量表示的现象。它基于实证主义研究范式，该研究范式使用实验设计来衡量效果，尤其是通过小组变化。数据收集技术的重点是以数字的形式收集硬数据，以使证据以定量形式提供（Kurgat，2016）。在方法论方面，实证主义探究中的真理是通过验证和复制可观察发现的（Lincon，1994），研究对象的可变操作（Bryman.a，1988）以及统计分析的应用（Lincon，1994）来实现的。实证主义者强调使用有效和可靠的方法来描述和解释事件。
BłaszczykRT，Gorlo A，Dukacz M，Konopka A，GłowniakA。 Ann Agric 有机和无机兴奋剂的效果... 使用摄像机创建工程对象的公制3D模型 b'' 经济基础理论在城市和地区研究中的重要性 / Znaczenie Koncepcji bazy ekonomicznej w badaniachiach miejskich i regionagionnynynych < / div < / div < / div> eksploataCja i niezawodnosc - 维护和可靠性 交错锂离子电池组的PCM-FIN结构的多目标优化 脱氢酶活性作为土壤污染除草剂的指标 夹杂物对疲劳强度系数的影响 数字经济中定价的战略方法 bydgoski egzoszkielet narękę -Koncepcja i wynikiwstępne 选定的经济因素对业务的影响... 有风险的知识者：根据增强的表示，更新认识论 使用光束偏转法对电磁驱动的悬臂控制
抽象的简介和目标。空气污染是最大的环境健康风险，估计每年在全球造成超过500万人过早死亡，其中包括欧洲的50万人死亡。它与健康的生活年份和工人生产率的大幅降低有关。这也可能是重要的内分泌剂，有助于代谢疾病的发展，例如肥胖，糖尿病和急性缺血/血栓性心血管事件。该研究的目的是介绍有关空气污染的短期和长期暴露的当前知识，包括颗粒物（PM2.5和PM10）以及房颤的发生（AF）。审查方法。该评论基于从PubMed或相关数据库中发表的文章获得的数据以及搜索观察性研究。简要描述了知识状态。一些研究表明，暴露于空气污染对房颤急性加重的触发作用。空气污染对AF发作的长期影响的证据是有限或稀缺的。摘要。数据表明，人类受到空气污染的暴露与心房颤动的风险增加有关。研究证实，应采取进一步减少空气污染的努力，以减少普通人群的负面影响。更好地了解空气污染对世界上最污染地区的AF发生率和相关公共卫生影响的影响，需要更多的高质量研究。
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”
模糊性的终结：技术认识论、监控资本主义和可解释的人工智能
摘要 2022 年，人工智能 (AI) 渗透到人类社会，而理解其某些方面的工作方式却异常困难。有一项运动——可解释人工智能 (XAI)——旨在开发新方法来解释人工智能系统的行为。我们旨在强调 XAI 的一个重要哲学意义——它在消除模糊性方面发挥着作用。为了说明这一点，请考虑在被称为监视资本主义的领域中使用人工智能，这已使人类迅速获得了识别和分类大多数使用语言场合的能力。我们表明，这种信息的可知性与某种模糊性理论——认识论——对模糊性的说法是不相容的。我们认为，认识论者应对这一威胁的一种方式是声称这一过程带来了模糊性的终结。然而，我们提出了另一种解释，即认识论是错误的，但还有一种较弱的学说，我们称之为技术认识论，即认为模糊性是由于对语言用法的无知造成的，但这种无知是可以克服的。这个想法是，了解更多相关数据以及如何处理这些数据，使我们能够更自信、更准确地了解单词和句子的语义值。最后，我们认为，除非所涉及的人工智能能够用人类可以理解的术语来解释，否则人类可能不会相信未来的人工智能算法告诉我们关于模糊词语的明确界限。也就是说，如果人们要接受人工智能可以告诉他们词语含义的明确界限，那么它就必须是可理解人工智能。
故障认识论与（人工智能）问题：感知、遭遇、主观性
摘要 这篇评论反思了 Leszczynski 和 Elwood 的故障认识论理论，主张从认识论的角度研究地理学中的（人工智能）问题，重点关注感知、遭遇和主观性。这种方法否认了以人工智能或其他“智能”形式推销的技术所具有的本体论地位，而是研究如何在与始终存在差异和不断区分的主体的偶然和情境遭遇中将特定技术视为智能。故障和相关的认识论方法将注意力重新转向对特定类型技术的欲望和期望的不均衡生产，并创造机会从根本上重新构想我们与它们的关系。
人工智能的 3E 原则：经济学、解释力、认识论
本文将其根源/路线定位在多个学科结构中，并试图通过括起三个知识结构——人工智能 (AI)、经济学和认识论——来推动对我们当代社会技术挑战的一个方面的批判性思考，而这三个知识结构通常不被一起考虑。通过这样做，它响应了来自人工智能和其他学科工作的日益增长的对进一步跨学科参与的必要性的呼吁。这里的论点结构如下。首先，我首先说明解释如何以及为什么是人工智能中的一个问题（“XAI 问题”），以及最近的研究正在采取哪些方向来借鉴社会科学来解决这个问题，并指出这些文献中明显缺乏对经济学的引用。其次，我确定并分析了一个长期困扰经济学学科的解释问题。我展示了只有少数经济学家曾试图解决这个问题，并提供了他们的观点。第三，我提供了经济学中解释的原始谱系，展示了解释含义的变化性质。当某事被“解释”时，人们对发生的事情的共识理解发生了系统性变化，反映了方法论上的妥协，这些妥协随着时间的推移而变得必要，以应对不同的认识论张力。最后，我确定了经济学和人工智能之间各种相关的历史和概念重叠。最后，我建议我们必须更加关注支撑人类社会技术知识的认识论。人工智能中的解释问题，就像经济学中的解释问题一样，可能不仅仅是，或者实际上不仅仅是一个令人满意的解释提供问题，而是与相互竞争的认识论和伦理选择问题交织在一起，并与我们选择社会技术安排和同意受其治理的方式有关。
人工智能继承心理学的历史危机：挑战与选择的认识论和方法论研究
本文沿袭维果茨基的论述，运用文化历史活动理论（CHAT）和辩证逻辑，试图探讨心理学与人工智能（AI）之间的相互作用，以应对人工智能研究中遇到的认识论和方法论挑战。本文认为，人工智能正面临着从基于二元本体论的心理学继承而来的认识论和方法论危机。这场危机的根源在于理性主义和客观主义的二元性，或者说，心身断裂控制了科学思想的产生和方法的扩散。此外，本文通过强调人工智能的社会历史条件，探讨了危机从心理学转向人工智能的历史特征。此外，我们通过指出经验主义是该领域的主导趋势，研究了人工智能研究中遇到的主要挑战的认识论和方法论根源。经验主义引发了方法论和实践挑战，包括与意义的出现、抽象、概括、符号的出现、概念形成、现实的功能反映以及高级心理功能的出现相关的挑战。此外，通过讨论形式化辩证逻辑的尝试，本文基于矛盾形成，通过使用初步算法模型提出了一种定性的认识论、方法论和形式替代方案，该模型将意义的形成视为定性反映现实和其他心理功能出现的一项基本能力。
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。