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人工智能與科學發現——一種哲學探究 版權信息
- ISBN：9787513088671
- 條形碼：9787513088671 ; 978-7-5130-8867-1
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
人工智能與科學發現——一種哲學探究 內容簡介
全書分為三個主要部分，**部分在比較狹義的角度考察人工智能尤其是機器學習在科學發現中的作用，給出機器學習能夠達到的科學發現的層級，并提出一個在當前的技術條件下可能的發現新概念和新思想的路徑。第二部分是在更加廣義上從科學哲學的角度去看機器學習與科學活動，基于對科學發現邏輯的分析和科學理論結構的分析，嘗試從一種基于數學認知的科學實踐哲學的角度回答自動科學發現是否可能。第三部分是案例研究，主要用機器學習模型和科學目前兩個經典的科學革命的案例——與相對論相關的以太漂移問題以及與量子力學相關的黑體輻射問題——的歷史數據，來模擬機器學習是否能夠在真實的科學發現場景給人類帶來新的概念和思想，并給**部分的結論作為支撐。
人工智能與科學發現——一種哲學探究 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基于人工智能的科學再發現研究
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人工神經網絡
2.2.1從人工神經元到感知機
2.2.2前饋多層神經網絡及其通用性
2.3降維與自編碼器
2.4符號回歸
2.5人工智能的可解釋性
第3章人工智能與科學發現的層級
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當前人工智能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系
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通過范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基于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舍去負數解
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）
9.2.2AI-Einstein 2.0——無預設
后記
參考文獻
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基于人工智能的科學再發現研究
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人工神經網絡
2.2.1從人工神經元到感知機
2.2.2前饋多層神經網絡及其通用性
2.3降維與自編碼器
2.4符號回歸
2.5人工智能的可解釋性
第3章人工智能與科學發現的層級
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當前人工智能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系
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通過范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基于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舍去負數解
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）
9.2.2AI-Einstein 2.0——無預設
后記
參考文獻
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人工智能與科學發現——一種哲學探究 作者簡介
王東，哲學博士，北京工商大學馬克思主義學院講師。主要研究方向為人工智能哲學和認知科學哲學。在《哲學動態》《自然辯證法研究》《自然辯證法通訊》《科學技術哲學研究》等期刊發表多篇論文。
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