【摘 要】
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文章首先对算法概念进行了词源学以及在不同层面上的说明与区分,阐明了算法与计算机等相关概念的关系并介绍了涉及算法的主要领域及其产生的影响。其次,分析了认知的结构基础,通过图灵测试与冯·诺依曼的支持,将人的认知功能与计算机处理信息的功能进行类比,证实了“机器思维”得以实现的现实基础。并论证了算法与认知可以同构的可能性基础。然后在人工智能不断取得进步的时代背景下,重点分析了作为当代人工智能的核心技术——
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文章首先对算法概念进行了词源学以及在不同层面上的说明与区分，阐明了算法与计算机等相关概念的关系并介绍了涉及算法的主要领域及其产生的影响。其次，分析了认知的结构基础，通过图灵测试与冯?诺依曼的支持，将人的认知功能与计算机处理信息的功能进行类比，证实了“机器思维”得以实现的现实基础。并论证了算法与认知可以同构的可能性基础。然后在人工智能不断取得进步的时代背景下，重点分析了作为当代人工智能的核心技术——机器学习算法的哲学意蕴。机器学习的思维模拟与创造是人类意识发展的新的里程碑，这给哲学家们提出了人的认知能力如何被认识、模拟和提高的新课题。然后分析了机器学习算法对人的认知过程的学习方式。结合机器学习算法，本文进一步解析了人的认知过程并通过机器学习算法对人的认知本质进行诠释，论述了认知的算法本质并引发了新的哲学思考。在说明了认知与机器学习算法之间存在某种相似性的同时，指出了这种相似性的有限性与发展空间。最后提出了三个有待探索的哲学问题。文中还探讨了机器学习算法的困境，如它不能实现对人的认知的完全模拟，这就给人脑“算法”(普适性和可塑性等)对于机器学习算法的可能性指导提供了新方法；同时，算法的精确性及发展着的机器学习算法尤其是目前很重要的认知计算正在克服人类认知存在的“谬误”，这反过来对人的认知研究也具有一定的启发。因此，我们要以哲学指导算法的创新研究，这样新的算法的提出也会积极地影响认知研究，使二者不断进行着“建构”和“互惠”。
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