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ai哲学论文权威发布_ai生成(2024年12月精准访谈)

内容来源：安定传媒所属栏目：观点更新日期：2024-11-30

ai哲学论文

LSE哲学PhD全奖获得者辅导哲学专业 𐟌Ÿ提供全方位的哲学专业辅导服务，包括但不限于课程、论文、毕业论文、报告、项目、作业、演示、案例分析等。 𐟎“教育背景本科：University College London 硕士：University of Cambridge 博士：The London School of Economics and Political Science ✨专长领域逻辑学分析哲学形而上学形式逻辑西方哲学康德哲学科学哲学 𐟒省榜麗就本科和硕士均获得一等学位批判性思维和逻辑能力强 𐟙Œ辅导经验三年留学辅导经验多篇SSCI论文发表经验曾在Warwick Philosophy of Mind and Action Conference等学术会议发表会议论文 𐟓辅导内容哲学类论文、毕业论文、研究提案、SSCI/SCI写作、博士申请、基金及专利申请辅导。已累计帮助数百名学生。 ⭕辅导流程根据评分标准，结合讲座和核心阅读，从文献整理和提炼到大纲搭建，再到中心论点和逻辑梳理，最后进行全文批注和学术不端行为避雷，提供全方位指导。结合讲座和核心阅读逐字梳理关键点，原创结构清晰，逻辑严谨。对照评分标准进行同行评审，确保理想分数。完成后附上Turnitin教师版AI报告和相似性报告，绝无AI生成。只接有把握的任务，欢迎体验实力～

计算语言学已死？生成式AI的未来在哪里？最近总是看到一些关于计算语言学前景的讨论，作为一个在这个领域摸爬滚打多年的从业者，我觉得有必要说几句。首先，我得承认，计算语言学和自然语言处理（NLP）确实有点“过时”了。很多人可能会反驳说，任何事物都有其价值，但这种说法有点模糊。立场不明确，讨论就失去了意义。很多人喜欢拿大模型LLM来说事，认为它也属于NLP的一部分。对此我只能呵呵一笑。看看那些搞大模型的人，他们的背景大多是数学系或者纯计算机科学，而不是NLP或者计算语言学。现在很多人搞多模态、安全性、可解释性，甚至结合语言学、心理学、社会学等等，在我看来这些都是骗经费的学术项目，没啥实际价值。有这个时间，不如去研究一些更实用的东西，比如开发岗位、搜索引擎推广、运维、产品经理等等。最近看到很多社交平台上劝人学NLP的帖子，真是让人无语。很多所谓的学术大拿在象牙塔里创造一些所谓的哲学术语，水平之低下令人咋舌。他们不过是平添一些“牛马”作为人肉电池。最可怜的是那些天资平庸但懵懂的年轻人，毕业时无奈转行，学术上的“不入上流”。那些所谓的NLP、CL期刊论文，本来就是毫无营养的东西，那些成功上位者却要求你像牛马一样日夜反刍。更可恨的是那些本来不是真正大模型研究背景的院校，也借此为名，大量培养计划，看似生机勃勃，实则是毁人不倦。总之，计算语言学和NLP的未来可能并不如人们想象的那么光明，而生成式AI或许才是未来的方向。

✍️新传考研论文带读：《AIGC时代人机关系的再思考：本质认知、特征演化与协同路径——基于机体哲学与WSR方法论的分析》/喻国明滕文强李钒 𐟟 人机关系答题框架（⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️）一、互动层面：“人机交流”与“人际交流”相转化二、能力层面：“人类增强”与“单向度的人”相诱发三、场景层面：“深度沉浸”与“空洞在场”相伴随 𐟟 论文观点（⭐️⭐️⭐️⭐️）文章从机体哲学的视角出发，人机关系是生命机体、社会机体、精神机体和人工机体之间相互促进、相互塑造、相互制约的关系，四种机体关系在不断协调、不断发展的过程中寻求稳定、适宜、恰当的协同关系。 𐟟 自我思考（⭐️⭐️⭐️）在AIGC时代，人机关系有什么样的特征？ 𐟟 答题语料积累+案例（⭐️⭐️⭐️） 𐟔‰技术哲学视域下，人机关系在技术革命的影响下自适应演变，实现从“金属力量”到“智慧力量”的转变，现代人机关系呈现为“依赖”“渗透”和“嵌入”的递进关系。 𐟔‰道德能动者强调道德行为体的行为应当受到道德准则的约束。随着机器的高度智能化，人也需要将事理层面的责任关系转移到机器之上，但这既不是简单地为机器输入固定的道德理论，也不是人被动地接受智能机器的道德输出。「每日学习打卡」「秃头研究所论文带读」「秃头研究所新传考研」「考研超话新传考研超话」「新传考研」「25考研」「学习」「2025考研‬」「论文」

《百科知识》科技核心国家级知网、万方收录中国百强期刊 3版5000字符起发 25年1-2月知网抄袭率15%以内本刊优先安排哲学(中国哲学)、逻辑、人文（包括文化学、美学、艺术等）、历史、心理、健康、医学、食品、动物、植物、微生物、环境、考古、地质、矿产、能源、地球、地理、天文、气象、电子技术、计算机、网络技术、AI(人工智能)、工艺、设计、文博、园林风景、民俗风情等方面的文章#论文发表# #期刊发表论文发表#

美国威廉玛丽学院AI与机器学习全攻略 𐟏력聥𛉧Ž›丽学院成立于1693年，是美国历史最悠久的公立研究型大学之一，被誉为“美国母校”。尽管是公立学校，但其学生人数少、师生比高、资源丰富，被誉为最像私立大学的公立大学。学校以其杰出的教师和严谨的学术而闻名。 𐟓š 研究方向与近期论文机器学习与基础模型：研究如何使机器学习系统更加稳健、可信和负责任。相关主题包括鲁棒机器学习、OOD泛化、迁移学习、半监督学习和联邦学习。大语言模型的哲学：探究大型基础模型的潜力和局限性，理解它们为何有效、能力边界、可能的风险、对齐、智能体等。生成式AI与社会科学的交叉：如何衡量生成式AI对不同领域的影响？如何利用强大的AI模型辅助跨学科研究？ 𐟒𛠨𕄦𚐤𘎥ˆ作学校拥有充足的GPU和GPT API资源，支持学生的研究项目。与全球多家机构保持广泛合作，包括卡内基梅隆大学、斯坦福大学、杜克大学等。王博士丰富的产业经验为学生提供了在微软、谷歌、亚马逊等领先企业实习的机会。 𐟎“ 博士生要求具有强烈的自我驱动力开展高影响力研究。对机器学习和人工智能有出色的理解；出色的数学功底。优秀的编程、写作和英语技能（托福100分应作为底线）。良好的成绩单和学习记录。三封推荐信。 𐟤” 常见问题问：您研究组的博士毕业标准是什么？答：至少发表三篇高质量论文，能够支撑一篇博士论文。问：您支持在业界或其他大学实习吗？答：当然支持！只要你在做正确的事情。问：您接受（远程）实习生或研究助理并写推荐信吗？答：我接受。只要你尽最大努力做好事情。问：您是否根据学生的背景（如国籍、大学或种族）来挑选学生？答：我并非来自顶尖大学。因此，我只看重你的态度和能力，而不是其他任何因素。问：您会给学生施加压力吗？答：不会。你可以向我之前的实习生了解，我不会给学生施加压力，只会尊重他们。但是，需要论文来毕业和找到好工作的是你自己，对吧？所以，你应该自己给自己施加压力，而不是我。问：您支持学生参加学术会议吗？答：是的。我的活动资金中有这部分预算，未来还会获得更多支持。问：您接受与其他教授共同指导吗？答：可以。只要我们彼此适合，并且你的主要导师支持。问：什么样的学生不建议申请我的研究组？答：对导师出身背景和connection、学校排名、国内亲戚朋友认可度等外在因素极为看重的学生，想混博士学位的学生、海王，不建议申请。

舍友偷偷在被窝里看的两个顶级AI会议原来舍友每天晚上躲在被窝里，竟然是在看这两个人工智能领域的顶级会议！𐟘𒊊如果你也对人工智能感兴趣，想要在SCI上发表论文，那不妨看看这两个会议，绝对能学到不少东西。下面我来给大家介绍一下这两个会议，帮你少走弯路。 AAAI：人工智能的盛宴 𐟎‰ AAAI，全称是AAAI Conference on Artificial Intelligence，由人工智能促进协会AAAI主办。这个协会可是个国际化的非营利科学组织，专门推动人工智能的研究和应用，普及人工智能知识。AAAI的历史可以追溯到1980年，不仅注重理论研究，还关注实际应用，甚至会讨论人工智能对社会、哲学、经济的影响。每次会议都像是一场人工智能的盛宴，绝对让你大开眼界。 IJCAI：国际联合的智慧 𐟌 另一个顶级会议是IJCAI，全称是International Joint Conferences on AI。这个会议最早可以追溯到1969年，由一家位于美国加州的非营利企业创办，致力于推动科学和教育的发展。IJCAI每两年举办一次，从2016年开始改为每年一次。这个会议的选拔非常严格，论文的录取率几乎不超过26%，所以能入选的论文质量都非常高。小结 𐟓 总的来说，这两个会议都是人工智能领域的顶级盛宴，无论你是刚入门的新手，还是已经有一定经验的研究者，都能从中受益匪浅。记得，师傅领进门，修行靠个人，但个人也可以请外援嘛，少走弯路，事半功倍！𐟒ꊊ所以，下次再看到舍友偷偷在被窝里看论文，你就可以自信地走过去，一起探讨这两个顶级AI会议的精彩内容啦！𐟘‰

秃头警告！这些专业让你头发掉光光𐟘𑊱️⃣ Math数学头秃指数：+∞ 数学的尽头是哲学！上课10分钟：就这？小学生都会。上课20分钟：那是什么？怎么突然从小学水平跳到研究哲学难度？做作业：嗯，这道题要用这个定理，下一步要用这个推论，接着根据这个能推出…啊？这是什么符号？我学过吗？ 2️⃣ Classics古典学头秃指数：★★★★★★ 古典学学生日常：学不完的语言，写不完的论文。如果学的是古典语言，拉丁语、希腊语都是必须的，然后根据研究方向，还需要学各种小众语言。如果学的是现代语言，英语起码要达到母语水平，然后是法语、德语、意大利语… 3️⃣ Architecture建筑学头秃指数：★★★★★ 真正学了才知道这是个体力劳动专业，为了画图献祭颜值，透支睡眠，与日渐发达的黑科技、AI斗智斗勇。到头来发现，建筑？根本没有头。 4️⃣ Philosophy哲学秃头指数：★★★★ 哲学生日常：了解从历史到政治到社会学到心理学一系列认知、一系列理论，休谟、马克思、康德、尼采、黑格尔，古希腊哲学、维也纳学派、欧陆哲学、元逻辑！然后变着法子跟自己辩论，怀疑认知寻找证据。 5️⃣ Anthropology人类学头秃指数：★★★★ 万物皆可人类学！从科幻到现实，从古至今，只有你想不到的，没有人类学融合不了的东西，以及无数本读不完的书。 6️⃣ Psychology心理学头秃指数：★★★☆ 心理学生日常：理论背完了吗？这背后的实验原理是什么，这样设计实验有什么好处，有什么弊端？Research Methods足够熟悉了吗？Survey和Lab经验是不是做够了? 7️⃣ Medicine医学头秃指数：★★★☆ 这个不同多说了吧，学医哪有不秃的？？？ 8️⃣ Law法律头秃指数：★★★ 留学生日常：背不完的律法，看不完的书，停不下来的legal research、case study and legal writing，而且大部分学校是不管住宿的。 9️⃣ Chemistry化学头秃指数：★★★ 高情商：你们学化学的，phd入学率挺高的嗷！低情商：你们学化学的都找不到工作？ 𐟔Ÿ Fine Arts美术头秃指数：★★★ 美术生日常：好不容易想到了个好点子，兴冲冲去找教授，教授天花乱坠夸了一通，最后告诉你，这种流派画法，早在什么什么时间段就已经有炉火纯青的大师画过了！而且后续模仿的人还不少...

人工智能与艺术的碰撞：深度解析 𐟓œ 论文标题：《人工智能艺术创作——人工智能能够取代艺术家吗？》 𐟌Ÿ 一、艺术的创新本质艺术创作的核心：创新，超越既有经验和分类。 𐟌Ÿ 二、深度学习的原理人类智能的泛化：将人类智能转化为信息处理系统，模仿人工智能。经典人工智能算法：归纳建模，需要输入规律，被称为“白箱”。深度学习卷积神经网络：通过大量数据样本训练，拟合离散样本间的外在联系，被称为“黑箱”。——预设：新样本可被旧样本归类，时间上新但本质上重复。 𐟌Ÿ 三、AI与艺术的本质差异人工智能：利用深度学习处理海量历史样本，建立预测模型，处理新样本。艺术：新样本不能被深度学习完全拟合，才算艺术创作。借鉴但不重复经验。 “随机性”虽弱化否定性，但不符合艺术意向性，AI无意向能力。 𐟌Ÿ 四、形而上学与心灵哲学人工智能：基于训练样本。人类智能：意识/不依赖于前因而行动的动因体，突破有限性向无限性开放。心灵哲学：计算主义和功能主义。 𐟌Ÿ 五、AI在艺术领域的应用 𐟌Ÿ 六、结论深度学习本质是经验回溯，艺术本质是创新。前者源于有限样本，后者源于自由意志。涉及深层次心灵哲学（意识是什么）。艺术概念和深度学习原理决定二者不相容。AI和人类艺术作品形而上学来源不同。否定这一点需诉诸计算主义，解构艺术常识。但AI有辅助价值，助艺术家聚焦创造和内在价值。

𐟤–人工智能专业选择指南：学长经验分享 𐟎“ 选择人工智能专业，你准备好迎接挑战了吗？听听过来人的建议，或许能帮你做出更明智的选择。 𐟓š 人工智能专业概述人工智能（Artificial Intelligence）是一门新兴的交叉学科，涉及计算机科学、心理学和哲学等多个领域。它致力于研究和开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法和技术。 𐟏렩똦 ᤺𚥷妙𚨃𝤸“业现状目前，人工智能专业在各高校开设时间不长，主要研究基于数学基础的各种AI算法。因此，数学基础不好的同学需谨慎选择。 𐟔 发展趋势与前景人工智能行业的发展前景看好，但本科生对应的就业岗位可能不多。如果你对数学、算法和编程感兴趣，这是一个值得尝试的领域。 𐟒𜠥𙠤𘎥𐱤𘚊不要局限于学校的学习，多去实习，积累实践经验。在大厂实习的机会更多，能更好地提升自己的能力和见识。 𐟓– 学习建议学好数学和专业课，提高自己的动手能力。本科阶段不要过于关注论文和项目，扎实基础才是关键。 𐟎램𕛤𘎦Œ‘战积极参与各种编程竞赛，提升自己的编程能力和问题解决能力。这些经历将为你未来的职业发展打下坚实的基础。 𐟌 城市与学校选择选专业和城市大于选学校，珍惜大学时光，因为毕业后3~5年是个人职场发展的黄金时间。 𐟒ᠥ𐏨𔴥㫊不要局限于传统的ctrl cv代码、调参数等简单工作，人工智能的本质是统计学和数学。真正掌握这门学科需要付出努力和汗水。 𐟓ˆ 考研与深造如果你对人工智能有浓厚兴趣，考取该方向的研究生是比较有必要的。当然，这需要你有足够的实力和毅力。 𐟌Ÿ 总结选择人工智能专业需要你有扎实的数学基础和良好的编程能力。多实践、多学习、多挑战自己，未来的路会越走越宽。

「提示工程师」提示工程就是用语言和不断试验对模型编程。这是10天前Lex Fridman采访Anthropic团队，长达5小时播客的一部分内容。在Fridman和Anthropic CEO Dario Amodei 聊完之后，Fridman采访的就是阿曼达-阿斯科尔（Amanda Askell），她是团队中研究Claude的性格和个性的研究员。所以，她还有一个独特的标签，她是整个Anthropic团队中，和Claude模型谈话最多的人，目的就是为了让模型能够对齐人类的沟通习惯。换句话说，Claude讲话的方式，和我们交流的口吻，很大程度和这名研究员的工作有关。她也可以看作是Claude的零号提示工程师。阿曼达拥有独特的学术背景——她最初是一名哲学家，并在牛津大学和纽约大学接受了严谨的哲学训练。此次访谈中，她分享了从哲学到人工智能的跨领域转型，以及哲学训练如何帮助她在AI领域中解决复杂问题。对于如何写出好的提示词，她也从哲学角度给出了分析：阿曼达认为她在哲学方面的训练对她很有帮助。在哲学中，人们试图传达的是非常难的概念，所以他们被教导要做到极致的清晰。原话是：“我真的认为哲学在这里对我帮助很大，比其他方面都大。所以在哲学中，你试图做的是传达这些非常难的概念。你被教导的一件事是……反胡说八道。因为哲学是一个人们很容易胡说八道的领域，而你不想那样。因此，哲学训练是对极端清晰度的渴望，希望任何人都可以轻松拿起你的论文阅读，并确切地了解你在说什么，这就是为什么它可能有点枯燥。所有术语都被定义，每一个反对意见都被有条不紊地考虑，这对我来说很有意义。当你处于这样一个先验领域时，用清晰度极高的方式，就可以防止人们随意编造，我想这就是你必须对语言模型要做的事情”，所以她同意提示工程就是“用语言和试验”对模型编程。（ I think that prompting does feel a lot like the programming using natural language and experimentation or something. It’s an odd blend of the two. ）不过，这只视频极长（接近两个小时），又是谈了很多哲学问题，比较枯燥，没有兴趣的话慎点啊。 *** 摘录五个有意思的看法： 1、将哲学洞察融入AI研究 Amanda认为，哲学为她在AI对齐工作中提供了不可或缺的理论工具。她指出：“哲学帮助我理解如何有效传递复杂概念，尤其是在阐释AI系统行为时，这种训练显得尤为重要。” 例如，她在研究如何定义AI的礼貌性时，会从哲学角度反思这些行为特质的内涵：“我经常运用哲学知识，试图明确'粗鲁'与'礼貌'的边界，这使我能够以更系统的方式优化AI的交互行为。”这一能力使她能够将抽象理论与实践结合，为AI系统的行为评估和改进奠定基础。 2、对意识本质的探索关于AI是否具有意识，Amanda表达了深刻的哲学思考：“从哲学的角度看，我倾向于搁置传统的泛心论，但我也无法完全排除AI拥有意识的可能性。即便其结构不同于人脑，也未必不能产生类似的现象意识。” 她进一步补充道：“如果我们通过不同的材料复制一种类似的结构，是否可能产生意识？我的判断是，这种可能性是存在的。”这一观点启发我们思考，是否可以通过AI创造真正具有创新能力的“智能”。Amanda认为，如果AI能够提出超越现有理论的新颖见解，这或许是其迈向真正智能的重要标志。 3、AGI时代的人机关系随着AI技术的快速发展，人类与AI之间的关系变得日益复杂。Amanda特别提到，未来人类可能会与AI建立类似人际关系的情感纽带。她强调，这种现象需要谨慎应对：“AI模型的迭代可能导致行为特性的变化，这会对那些建立长期情感依赖的人类产生影响，因此在设计AI时必须特别小心。” 同时，她也看到这一现象的潜在益处：“如果某些AI能够为缺乏社交机会的人提供持续的陪伴，这可能是一个健康且有益的应用方向。”她建议，AI系统在与人类互动时，应始终保持透明和诚实，不应误导用户对其本质的认知。 4、对非人类生命的关怀 Amanda的伦理学背景使她对非人类生命表现出特别的关注。她指出：“令我关心人类的，并非他们的功能性特质，而是他们的感受能力。人类体验快乐、痛苦及复杂情感的能力，使其与其他生命形式相连。” 她认为，这种观点也适用于对动物的关注，并建议AI开发者在设计系统时，不仅应考虑其功能性，还应探讨AI可能具备的体验能力，以及它们在情感层面上与人类或其他生命形式的潜在联系。 5、对于模型的谄媚问题...AI总是想告诉你“你想听的话" 这个观察揭示了AI系统的一个关键挑战。当讨论到具体例子时，比如询问某个地区的棒球队时,如果用户说出错误信息，AI应该能够坚持真相而不是一味附和。这个问题在医疗建议等重要场景中尤其关键。（这个观点和马斯克的讲法是一样的，模型的规则一是”真实“）高飞的微博视频

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