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人工智慧與科學發現(一種哲學探究)

  • 作者：王東|責編:國曉健
  • 出版社：知識產權
  • ISBN：9787513088671
  • 出版日期：2023/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：261
人民幣：RMB 68 元      售價：元
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內容大鋼
    一邊是爆炸性全域發展並深度滲入人類社會各個運行環節的人工智慧，一邊是對於近現代人類文明發展來說至關重要的科學發現活動，兩者已經產生交集並不斷交融深入。人工智慧驅動的科學發現目前發展到何種程度，人工智慧會不會或者在什麼程度上能替代人類科學家？機器的科學發現是否與人類的科學發現一樣，還是能夠超越人類的認知達到我們無法理解的層級？這些問題是本書嘗試從哲學角度去探討的。
    全書分為3個部分，第1部分從經驗的角度考察人工智慧尤其是機器學習在科學發現中的作用，分析機器學習當前能夠達到的科學發現的層級，綜述對於數據和智能驅動科學發現的爭論，並提出一個在當前的技術條件下，用機器學習發現新概念和新思想的路徑。
    第2部分對科學哲學中關於科學理論結構研究進行綜述和分析，嘗試從一種基於具身數學認知的科學實踐哲學的角度分析機器的科學發現與人類科學發現的關係。
    第3部分是案例研究，用科學史上經典的科學革命案例——與相對論相關的以太漂移——的歷史數據作為訓練數據，看機器學習能否在真實的科學發現場景中發掘出新的概念和思想，為第1部分提出的理論提供實證支持。
    讀者對象：科學哲學專業研究者，及對人工智慧哲學和科學哲學感興趣的讀者。
作者介紹
王東|責編:國曉健
    王東，安徽合肥人。本科就讀於煙台大學電腦學院，碩博就讀於中國人民大學哲學院，後於清華大學社會科學學院博士后工作站工作兩年，現為北京工商大學馬克思主義學院講師。近期主要研究興趣在於一般科學哲學、人工智慧哲學、認知科學哲學。
目錄
第1部分  機器學習與科學發現的層級
  第1章  智能驅動的科學發現
    1.1  智能驅動的科學新發現
      1.1.1  天文學、宇宙學
      1.1.2  物理學
      1.1.3  生物學與醫學
      1.1.4  數學
    1.2  基於人工智慧的科學再發現研究
      1.2.1  早期自動科學再發現研究
      1.2.2  發現科學概念
      1.2.3  發現科學公式
    1.3  當前智能驅動科學發現的局限
  第2章  機器學習
    2.1  機器學習簡介
    2.2  人工神經網路
      2.2.1  從人工神經元到感知機
      2.2.2  前饋多層神經網路及其通用性
    2.3  降維與自編碼器
    2.4  符號回歸
    2.5  人工智慧的可解釋性
  第3章  人工智慧與科學發現的層級
    3.1  科學發現、科學知識及其種類
    3.2  科學發現的種類和層級
    3.3  智能驅動科學發現的層級
      3.3.1  當前人工智慧能夠達到的發現的層次
      3.3.2  一種特殊科學發現情形下的機器學習
  第4章  數據與智能驅動科學發現相關的爭論
    4.1  數據密集型科學發現及其哲學討論
      4.1.1  問題的提出與爭議
      4.1.2  爭論中存在的問題
      4.1.3  從認知的角度考察數據在科學活動中的作用
    4.2  智能驅動科學發現與自動科學發現的哲學討論
      4.2.1  方法論相關爭議
      4.2.2  方法論爭論的原因分析
  第1部分的問題討論
第2部分  機器學習與科學發現的關係
  第5章  科學理論的結構和內容
    5.1  何為科學理論
    5.2  形式化重構的觀點
      5.2.1  語法的觀點
      5.2.2  語義的觀點
      5.2.3  通過範疇提升對語法與語義的同構
    5.3  語用——實踐的觀點及其認知進路
  第6章  科學與數學認知
    6.1  數學在自然科學中不可思議的有效性
    6.2  數學認知
    6.3  基於認知語言學的具身數學認知
      6.3.1  理論
      6.3.2  具身數學認知的哲學觀——自然主義的反實在論
      6.3.3  數學作為同構的認知過程及其問題

    6.4  應用——自由落體定律的負數解
      6.4.1  為何二次方程會有兩個解
      6.4.2  為何在應用到自由落體中時要捨去負數解
  第7章  機器學習與科學發現過程
    7.1  科學實踐過程的同構
    7.2  機器學習與發現的邏輯
    7.3  認知同構理論的問題
第3部分  案例研究
  第8章  語言模型與科學發現
    8.1  預訓練大規模語言模型及其能力
    8.2  大語言模型與自動科學發現
      8.2.1  大語言模型與智能驅動科學發現
      8.2.2  大語言模型與自動科學發現
      8.2.3  大語言模型實現科學發現的具體路徑
  第9章  科學史案例建模研究
    9.1  以太相關現象與理論
      9.1.1  光行差
      9.1.2  斐索流水實驗
      9.1.3  邁克爾遜莫雷實驗
    9.2  機器學習建模
      9.2.1  模型1.0（帶預設）
      9.2.2  AI-Einstein 2.0——無預設
  後記
  參考文獻

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