人工智能哲学十五讲

need rereadnoted summarizededao app04-19

3.5星。感觉十分驳杂，比较牵强地融合不同哲学理论到人工智能之本质。比较赞同作者对两大AI流派“符号AI”和“深度学习”的批判，难以对AI进行人类般的心智建模，导致AI系统无法像人类般灵活应对偶发性与新环境。AGI仍是一个遥远的愿景。03-10

人工智能妖魔化严重，这本书真应该普及。我疑惑的问题都获得了充分讨论。02-14

另类意见，比市面上需要大数据元宇宙算法机器人等的书严谨许多，就批驳主流意见中粗糙之处颇有力道。06-28

不是为了了解人工智能而读这本书的。意向性、具身性和身体图式这样的概念，是未曾预想从本书中了解的东西，但却是所想了解的。08-01

有些理論與主題還是牽強附會，很多講討論遇到的問題也是其他講會遇到的問題，講的也比較顯淺不夠深入 。閱讀體驗不太好 08-21

作者虽是哲学教授，但AI的诞生本就是跨学科交流的结果，AI的伦理学风险也在诸多科幻作品中反复探讨，通读下来颇有收获。05-10

通篇看下来与其说是人工智能哲学不如说是人工智能与哲学，写作结构基本上是抽取人工智能发展里涉及哲学讨论的词汇搭配人工智能领域专家的模型建构，全书最大的价值在于其材料中介的作用，而作者自身建构的某种程式表达值得商榷的地方太多了，掌握技术的权贵与儒家小数据，不经反思确立下来的范畴与论述看得人满头问号。举个例子，文中以道德生物学论述机器伦理的建造却忽略了最大的问题，道德生物学是否可以代替生物学参与到这一讨论里，结合我在其他书中看到的自然科学发展成果，没有任何确切的证据表明生物构造存在着某些先验目的性，既然如此在这里谈及道德生物学依旧是人文视野中的社会面相建构，又谈何自然科学的调和？儒家小数据一章里谈及大数据与小数据之间的区别真的只是模型建构的哲学概念差别吗？总之槽点太多了。01-08

纯外行来看，觉得大多数说法很有道理。10-21

由此可读一下胡塞尔和海德格尔作者对自然科学了解不足，写作观点未免太断然，哲学与文学方面知识量充足可作为科普类书籍看，深入需要补充其他相关专业12-06

两星半。书的定位有点问题，虽然我不懂人工智能哲学，但这个概念主要应该不是人工智能与哲学，而是对人工智能的反思上升到了哲学的高度。书里的各种语气词让人非常不舒服，无意中看到真人视频，难怪了。12-31

给即将开始学习深度学习的我提供了很多有用的观点和哲学层面的储备。对于一些技术的反思和批判且不说对错与否，至少能让我在未来肝技术的时候保持清醒的头脑简单，不至于过于乐观。10-31

本书并非从技术层面对人工智能进行介绍（所以有些理工科背景的读者用技术眼光来读它，就错失了主旨），而是从人文视角出发，对人工智能各主要流派的底层思想以及它们与人类社会的关系做全盘的反思，因此，虽然主题是人工智能，但思想旨趣却在于“人”，由此说来，本书抓住了人工智能哲学的根本要义：人工智能的哲学，是为了人而思考人工智能，而不是反之。唯有把握这一点才能明白本书的篇章布局和内容选择之深意。08-08

对形式逻辑的批判及通用人工智能向现象学和心灵哲学的讨论很值得一看。而神经网络、类脑、系统论等技术过于繁杂，单打独斗的学者可能很难了解清楚全貌，而针对具体技术做出的思辨意义可能不大，结论也有点可疑。08-26

与《心智》一书比并无太多新内容，本轮AI热潮即神经网络内容看第三章就好，只能说对新技术基本认识不能苟同，丧失了《心智》中最为可贵的前沿性。最根本不认同在于本书认为神经网络核心思路师出仿生学/顶层设计哲学，基本目标是对人类智能进行模仿，是一种自顶层设计到底层实现自上而下式革新；而贝叶斯派统计学家眼中本轮热潮根本成因是大规模计算硬件的发展终于跟上贝叶斯派自1990年以来不断完善的一整套贝叶斯理论，即核心师出统计学，而且是一种自底层大规模计算技术反推顶层设计理念的自下而上式革新。统计学家根本不关心这套技术是不是在顶层意义上对人类智能进行模拟，何况从数学角度上讲也根本不是，书中的某些结论例如“深度学习技术并不能取代人类智能，因为其只是对人类智能进行的不完全模仿”因此显得莫名其妙，因为前提根本就不成立08-07