作为人工智能自我知识匹配模型的阐释性感觉理论

• 作者: 王球
• 来源期刊: 自然辩证法研究
• 学科: 哲学
• 关键词: 人工智能 自我知识 阐释性感觉理论
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 科技与社会
• 页码范围: 59-65
• 页数: 7页
• 分类号: B80-05
• 语种: 中文

摘要

人工智能的兴起, 激发了哲学家将人工智能与人类心智进行全方位的比较, 但是鲜有学者思考过, 一个人工智能系统, 是否能够"认识它自己".诊断这项阙漏的根源, 为此提供正当性理由便是必要的.基于当下人工智能的发展水平和技术前景, 表明人工智能原则上可以拥有关于自身信念、欲望和意图之类的命题态度的自我知识.从既有的关于人类自我知识的主流理论中, 筛选出一个与人工智能相匹配的理论模型.该模型类似于卡鲁瑟斯的阐释性感觉理论, 它也体现了卡萨姆所说的"实质性自我知识"的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王球		8	4	1.0	2.0