简介：基于大数据的知识表征不仅凸显知识的精神特质，而且凸显知识生产特质、实践特质和规范特质。多元的大数据主体使知识更加复杂，数据的主体多元性在客观上要求数据共享，而实现大数据共享是一个复杂的过程；数据的主体多元性使大数据仓库的客观性越来越复杂。关联的网状大数据彰显知识的客观性，基于大数据知识表征的客观性不仅来源于关联的大数据形态，而且来源于经验世界的大数据、主体与经验世界关联的数据、主体问数据的客观实在。强语境依赖的大数据彰显知识的相对性，基于大数据知识表征依赖大数据产生的时空语境，基于大数据知识应用具有应用空间的相对性。大数据知识的实践应用彰显知识的社会规范性，应遵循客观性、公有性和社会性及技术层面、组织层面的制度规范。基于大数据的知识表征不仅彰显大数据工具的个性特征，而且具有普遍知识的本质特征，是对人本主义和外在主义知识论的超越，是关联分析和因果分析的辩证统一，并具有实践意义。

简介：＂大数据＂一词在演变过程中逐渐派生出了两种内涵：一种是小写的大数据,另一种是大写的大数据。小写的＂大数据＂指的是与数据科学相关的活动和方法,而当这些活动和方法向社会各领域渗透并迅速发展时,便产生了大写的大数据。因此,大写的大数据可以看成是小写的大数据的经济和文化转向,它会对社会组织的知识结构产生历史性的变革。为了探讨两种大数据之间的联系以及相关的认识论后果,我们将引入三个核心概念——数据域、深调制以及不透明表征——作为一个理论框架,帮助我们理解大数据在经济和文化维度上——一个是地方性和生成性的,另一个是全球性和涌现性的——如何交互以及在交互过程中产生的一系列后果、问题和机遇。基于信念和可靠性的知识观所建立的＂后调制的认识论＂,对于深入理解和探索机器学习、人工智能等认识论问题将提供有益思路和理论依据。

简介：大数据技术的持续发展与广泛应用将为社会带来彻底转变,大众生活的不同层面将无可避免地受到影响。大数据亦同时在挑战隐私权、知情同意权等固有道德概念的适用性,并为社会带来新的道德争议。由大数据技术发展及其应用所产生的＂互联状态＂（theconditionofinterconnectedness）及其可能对道德责任带来的根本转化（fundamentaltransformation）是未来大数据伦理的重点;如＂个人决定＂及＂知情同意＂这两种行为,它们在大数据技术时代从＂涉己行为＂（selfregardingacts）转化成＂涉他行为＂（other-regardingacts）,这一转变使它们成为一种新道德责任。

简介：应北京师范大学哲学学院董春雨教授的邀请,美国弗吉尼亚大学教授保罗·汉弗莱斯(PaulHumphreys)于2017年9月5日至9月8日在北京师范大学参加“短期引智项目”之“复杂性与突现”国际工作坊暨当代科学哲学前沿问题国际研讨会活动。保罗·汉弗莱斯教授是国际知名科学哲学家,曾任美国科学基金委员会副主席、美国哲学学会国际部主任、弗吉尼亚大学哲学系主任等职,兼任国际著名杂志Synthese、PhilosophyofScience、AmericanPhilosophicalQuarterly等编委,近年来尤以有关突现的认识论、计算机科学哲学等方面的研究闻名于欧美哲学界。汉弗莱斯教授此次北京师范大学之行主要参加了两项学术活动:第一项是针对突现问题的最新进展(包括随附性等概念的理解)和计算机、人工智能与大数据概念及其方法等主题开展系列学术讲座。

简介：输入模块的计算功能作为范围特异性和封装性的基本前提，支撑了整个心理模块理论，它与中枢系统的计算差异，以及语义加载过程中的渗透问题是理论的焦点问题。通过对心理模块理论中输入模块与中枢系统计算机制的比较和梳理，尝试对心理模块理论中两次计算的观点中存在的问题进行揭示并指出可能的解决路径。