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深度学习作为人工智能重点的研究领域之一,是近年来计算机、软件工程等学科中的热点,它与脑科学、数学和生理学等学科相互交叉,促进了各个学科之间的交流与互动。深度学习的快速发展,与巨量和快速处理的大数据科学技术密不可分,在自然语言处理、图像识别、无人驾驶等领域得到应用。所谓深度学习,即通过人工神经网络,对数据进行分类并可视化,从而实现无监督学习。深度学习的本质以人脑神经网络为基础,在构建和模拟人的大脑的过程中,以数据的输入和输出为基础,并让数据实现从低级到高级的特征提取,计算机在数据层层递进的过程中,逐渐“理解”和“学习”数据并获得相应的知识信息,即深度学习是一种通过组合低层次的特征形成更加抽象的高层次表示过程,进而实现最佳特征学习的目标。通过分析国内外文献,可以发现国外关于深度学习的哲学研究可追溯至上个世纪50年代人工智能哲学研究,深度学习是机器学习的进一步发展;国内关于深度学习的研究从计算机领域本身扩展到哲学社会科学领域,主要集中于人工智能的哲学研究、深度学习与人类智能的对比分析等等,研究角度包括认识论和方法论等等,这些方面的研究方兴未艾。因此,本文尝试从科学哲学的角度,分别从认识论、科学方法论和伦理学三个方面对深度学习进行相关探讨。本文对学习、深度学习的概念及其演化进行了梳理,在把深度学习模型分为有监督的深度学习模型、无监督的深度学习模型和混合的深度学习模型的基础上,分别从以下角度进行了考察:(1)认识论的角度。以马克思主义认识论为基础,对深度学习的认识主体、认识客体和认识工具进行了分析,认为,深度学习虽然扩大了认识客体的范围和数量并使认识客体以虚拟化的形式出现,但它不能使机器取代人类成为新的认识主体,而只是放大并延伸了人类的认识功能,成为人类认识世界的重要工具。深度学习使“数据”成为知识的主要来源,并使言传性知识的地位得以提高,但目前看来,计算机的“数据”与数据处理与人的意识活动有很大区别。(2)对深度学习的科学方法论的探讨。认为,深度学习使归纳推理、演绎推理和系统分析等科学方法有了新的内容和特殊表现形式。(3)深度学习的伦理学反思。对深度学习与大数据处理可能带来的侵犯隐私、数据异化、就业安全和生理伦理等方面的问题进行了梳理、考察和分析,提出“以人为本”才能有效应对这些方面的问题。