作为人工智能自我知识匹配模型的阐释性感觉理论

摘要：

人工智能的兴起, 激发了哲学家将人工智能与人类心智进行全方位的比较, 但是鲜有学者思考过, 一个人工智能系统, 是否能够"认识它自己".诊断这项阙漏的根源, 为此提供正当性理由便是必要的.基于当下人工智能的发展水平和技术前景, 表明人工智能原则上可以拥有关于自身信念、欲望和意图之类的命题态度的自我知识.从既有的关于人类自我知识的主流理论中, 筛选出一个与人工智能相匹配的理论模型.该模型类似于卡鲁瑟斯的阐释性感觉理论, 它也体现了卡萨姆所说的"实质性自我知识"的优势.

关键词：人工智能、自我知识、阐释性感觉理论

所属期刊栏目：35

分类号：B80-05(思维科学)

资助基金：国家社会科学基金;上海市浦江人才计划;上海交通大学文理交叉项目

在线出版日期：2019-06-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：59-65