文献类型：期刊文章

作　　者：孙烨[1] 董春雨[2]

SUN Ye;DONG Chun-yu(Ideological and Political Theory Teaching Department,Bejing Institute of Fashion Technology,Beijing 100029,China;School of Philosophy,Beijing Normal University,Beijing 100875,China)

机构地区：[1]北京服装学院思想政治理论课教学部,北京100029 [2]北京师范大学哲学学院,北京100875

出　　处：《系统科学学报》

基　　金：国家社会科学基金重点项目“大数据个性化知识的本体论意义与认识论价值研究”(18AZX008);浙江趋衡公益基金会项目“自然的平衡与演化关系研究”(SKHX2020222)。

年　　份：2023

卷　　号：31

期　　号：4

起止页码：13-22

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSSCI、CSSCI_E2023_2024、NSSD、RCCSE、RWSKHX、核心刊

摘　　要：人工智能在过去的六十年时间里呈现出波浪式发展特征,深度学习近年来革命性的突破更是引人瞩目。本文立足复杂性视角,以复杂性认识论和方法论在该领域的运用为线索,对深度学习革命性突破的成因给出崭新诠释——深度学习呈现出的革命性能力是作为复杂系统的深度学习模型涌现性的结果;基于同样的复杂性视角,本文还对深度学习有待解决的可解释性问题、泛化问题、算理不明问题之深层原因给出独特解释。最后,基于深度学习发展所呈现出的得失,还对复杂性方法论运用过程中如何处理整体与局部、简单性与复杂性方法进行了探究。

关 键 词：复杂性  人工智能 深度学习  涌现  

分 类 号：N94-02]