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王东著:人工智能与科学发现:一种哲学探索,北京:知识产权出版社,
超级AI之后,我们研究最重要的问题是AI4S/AI4SS的哲学反思。在我看来,AI4S中的科学(S)应该包括社会科学(SS)。该项研究最重要的问题,或者最当先的问题,无疑是AI4S哲学反思究竟应该反思什么问题。
要回答该问题,就应该对AI4S出现的背景以及目前进展、未来预测等智能技术相关问题有非常充分的了解。一定要记住:科学新实践催生我们要思考的问题,而不是某种理论癖好如科学哲学新进展指导我们的反思。
我之所以这么说,是读完王东《人工智能与科学发现:一种哲学探索》的感触。王东是我的师弟,他的这本书是国内最早AI4S方面的原创性著作。这本书总结了AI4S领域的新进展,也尝试从哲学层面做了一些反思,在国内多少有些开创的味道。
但是,这本书的哲学分析部分,明显是从科学哲学理论发展的角度思考AI科研——AI用于科学研究活动的产物——的进路,因而大量内容是对科学哲学新进展的介绍,与AI4S的实际结合不紧密。正确的思路是找寻在目前AI科研实践中大家最关心的问题,然后用哲学的方法进行反思,所用的理论资源不一定是科学哲学,也可以是其他的哲学资源。
总的来说,AI科研哲学反思的核心问题是:AI在科学研究领域的应用,对科研活动会产生何种冲击?这里面的冲击,不仅包括认识论、方法论的冲击,也包括伦理学、社会学的冲击。
王东主要归纳的是认识论和方法论方面的讨论。主要包括:1)目前AI用于科研深入到科学发现的什么层次?2)是否存在科研的第五范式?3)目前AI能不能自动进行科学发现?4)生成式AI的可解释性问题,即生成式AI生成过程是否真的是黑箱。
从更广泛地AI科研哲学反思的角度,还有许多问题值得研究。
比如,一个重要的问题是:AI科研替代问题,即AI大量应用于科研活动,会让很多人失业。在科研活动中,大量的工作是重复性、机械性的,这就是所谓“科研民工”做的事情。AI替代科研民工会到什么程度,而这种替代会如何改变整个科学建制。
比如,AI科研成果的所有权和版权问题。在目前这种知识产权制度下,如何保证AI生成知识能开源和共享,毕竟目前生成式AI主要控制在AI企业手上。
比如,AI知识的根本性质问题,或者说它算不算知识呢?古老的泰阿泰德问题区分知识与意见,说的都是主体知识、人的知识。AI知识是不是无主体知识,无主体知识究竟是什么?我的意见是,它与主体一起作为知识发现者,而不是独立主体。
比如,AI4SS的科学性和限度问题。以前一直说社会科学知识不靠谱,现在用AI就靠谱了吗?AI4SS实际是新一波社会科学自然科学化,方法是借助新工具的自然科学化。这样生产的新知识真的有如自然科学知识一般的客观性吗?我们应该奉之为金科玉律,运用于当代技治社会之中吗?
再比如,AI用于科研是否有限度,还是说能用尽用呢?AI知识是相关性知识,与之前的因果性知识有什么关系?我们怀疑是否存在绝对客观中立的实验,怀疑观察渗透理论,那是否存在客观中立的数据,AI生成知识之基础的数据是否有某种前见?在科学中只有第一没有第二,所有才有优先权之争,AI再发现的意义何在。再发现与新发现是对称的吗?
要注意:这些问题的讨论,是以目前AI发展状况得出的结论,能基于可见展望进行前瞻很不容易。
我想这里面有很多有意思的问题。在接下来的阅读中,应该会有更多问题产生,然后总结归纳分类,可以形成AI科研哲学的大致轮廓。
以下把《人工智能与科学发现:一种哲学探索》的内容录于其后。这本书最重要的是比较全面地介绍了当前AI4S的进展。
王东著:人工智能与科学发现:一种哲学探索,北京:知识产权出版社,
1
部分
机器学习与科学发现的层级
1
智能驱动的科学发现
介绍一下
AI4S
现状,主要包括在天文学、宇宙学、物理学、生物学与医学、数学领域的科学新发现,以及在基于
AI
的科学再发现工作,即用
AI
尤其是极其学习技术自动再发现已有的科学概念、再提出已有的科学公式。
40
但是从目前的情况看,说人工智能能够部分替代人类科学家,或者能够发现重要的科学知识还为时尚早。从人工智能参与科学新发现的情况来看,目前的发现主要还是集中于对新“现象”的发现,或者在已知某个领域基础知识和变量的前提下,对某些具体现象的经验规律和模式的找寻,也就是给某些特定现象建模。
2
机器学习
机器学习的科普介绍
提及
AI
的可解释性问题。
3
人工智能与科学发现的层级
讨论不同层级和种类的科学发现活动中,
AI
能起到什么作用。
4
数据与智能驱动科学发现相关的争论
第一,是否存在科研的第五范式?即从数据密集型科学研究
数据驱动型科学研究范式进化到智能驱动科学研究范式。格瑞提出四种范式理论:经验科学范式,理论科学范式,计算科学范式,计算驱动科学范式。现在有没有第五种新范式?有本译本《第四范式:数据密集型科学发现》。
第二,
AI
能不能自动进行科学发现,不需要人类科学家了?
2
部分
机器学习与科学发现的关系
专门分析一下机器学习即这一波生成式
AI
或大模型在科学发现中的作用。
5
科学理论的结构和内容
科学哲学的认知进路
VS
科学哲学的具身智能
这一章没有什么
AI
,主要是科学哲学新进展
6
科学与数学认知
数学哲学新进展
7
机器学习与科学发现过程
这一章才切入
AI
,讨论了机器学习与发现逻辑、认知同构理论。
3
部分
案例研究
8
语言模型与科学发现
9
科学史案例建模研究
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