哲学家
一个人或者本来就是或者永远不是哲学家。
哲学家列表
A
阿伯拉尔(Pierre Abélard)
阿尔伯蒂(Leon Battista Alberti)
阿那克萨哥拉(Anaxagoras)
阿那克西美尼 (Anaximenes)
阿那克西曼德 (Anaximander)
托马斯·阿奎那(Thomas Aquinas)
阿威罗伊 (Averroes)
艾克哈特(Eckhart)
埃拉斯摩(Desiderius Erasmus)
爱比克泰德 (Epictetus)
安瑟伦(Anselm)
安纳萨哥拉斯 (Anaxagoras)
安提斯泰尼 (Antisthenes)
奥古斯丁(Augustinus)
威廉·奥卡姆(William of Occam)
马尔库斯·奥勒留(Marcus Aurelius Antoninus)
[编辑]B
巴门尼德(Parmenides)
鲍依修斯
毕达哥拉斯 (Pythagoras)
亨利·柏格森(Henri Bergson)
柏拉图(Plato)
布拉德雷(Francis Herbert Bradley)
毕阿斯(Bias)
[编辑]C
程颐(Cheng yi)
程颢(Cheng Hao)
奇伦(Chilon)
克莱俄布卢(Cleobulus)
[编辑]D
查尔斯·达尔文 (Charles Darwin)
达兰贝(d' Alembert)
彼得·达米安 (Peter Damian)
戴震(Dai Zhen)
戴东原(Dai Dongyuan)
休谟(David Hume)
德谟克里特斯 (Democritus)
狄奥根尼 (Diogenes)
狄德多(Diderot)
勒奈·笛卡尔(Renĕ Descartes)
蒂孟(Timon)
董仲舒(Dong Zhongshu)
约翰·杜威 (John Dewey)
[编辑]E
约翰·司各脱·厄里根(Scott)
恩格斯(Friedrich Engels)
恩培窦可里斯 (Empedocles)
[编辑]F
伏尔泰(Voltaire)
法藏(Fazang)
方以智(Fang yizhi)
费其诺(Marsilio Ficino)
费希特(Johann gottlieb Fichte)
路德维系·费尔巴哈(Ludwig Feuerbach)
冯友兰(Feng youlan)
[编辑]G
葛洪(Ge Hong)
公孙龙(Gongsun Long)
郭象(Gui Xiang)
[编辑]H
哈贝马斯(Juergrn Habermas)
马丁·海德格尔(Heidegger)
韩非(Han Fei)
韩愈(Han Yu)
赫拉克利特 (Heraclitus)
托马斯·亨利·赫胥黎 (Thomas Henry Hexley)
黑格尔(Georg Wilhelm Friedrich Hegel)
怀特海(Alfred North Whitehead)
黄宗羲(Huang Zongxi)
惠施(Huishi)
托马斯·霍布斯(Thomas Hobbes)
[编辑]I
[编辑]J
贾谊(Jia yi)
洛克(John Locke)
[编辑]K
鲁道夫·卡尔纳普(Rudolf Carnap)
伊曼努尔·康德(Immanuel Kant)
叙伦·克尔凯郭尔(Sren Kierkegaard)
本纳德多·克罗齐(Benedetoo Croce)
克吕西普(Chrysippus)
奥古斯特·孔德(Auguste Comte)
孔子
[编辑]L
哥特弗里德·威尔海姆·莱布尼茨(Gottfried Wilhelm Leibniz)
老子(laozi)
李嘉图(David Ri-cardo)
马丁·路德 (Martin Luther)
陆九渊(Lu jiuyuan)
约翰·洛克 (John Locke)
让·雅各·卢梭(Rousseau)
鲁迅(Lu Xun)
伯兰特·罗素 (Bertrand Russell)
[编辑]M
卡尔·马克思 (Karl Marx)
尼科罗·马基雅弗利(Nicolo Machiavelli)
加布里埃尔·马塞尔(Gabriel Marcel)
马西哥利欧
孟子(Mencius)
米兰多拉 (Pico della Mirandola)
墨子(Mozi)
托马斯·莫尔 (Thomas Moore)
詹姆士·穆勒(James Mill)
约翰·斯图亚特·穆勒(John Stuart Mill)
戈洛·曼(Golo Mann)
[编辑]N
尼采(friedrich Wihelm Nietzsche)
尼古拉(Nicolaus Cusanus)
[编辑]O
[编辑]P
布雷泽·帕斯卡(Blaise Pascal)
帕梅尼德斯 (Parmenides)
弗兰西斯·培根 (Francis Bacon)
罗吉尔·培根 (Roger Bacon)
皮尔斯(Charles Sanders Peirce)
皮浪 (Pyrrho)
普罗汀 (Plotinus)
庇塔库斯(Pittacus)
佩里安德(Periander)
[编辑]Q
钱穆(Qian Mu)
乔姆斯基(Avram Noam Chomsky)
瞿秋白(Qu Qiubai)
[编辑]R
罗瑟林(Roscelinus)
[编辑]S
让·保罗·萨特(Jean-Paul Sartre)
塞涅卡 (Seneca)
色诺芬尼 (Xenophanes)
圣奥古斯丁 (St Augustine)
亚瑟·叔本华(Schopenhauer)
斯宾诺莎(Spinoza)
邓斯·司各脱(Duns Scotus)
苏格拉底(Socrates)
宋时烈(Song-Siyer)
[编辑]T
泰勒斯 (Thales)
泰奥弗拉斯多(Theophrastus)
泰戈尔(Rabindranath Tagore)
谭嗣同(Tan Sitong)
谭峭(Tan Qiao)
陶里亚蒂(Palmiro Togliatti)
藤原惺窝(Seika Fujiwara)]
田边元(Hajime Tanabe)
[编辑]U
[编辑]V
[编辑]W
王弼(Wang Bi)
王夫之(Wang Fuzhi)
王守仁(Wang Shouren)
王阳明(Wang Yangming)
约翰·威克利夫(John Wycliffe)
路德维布·维特根斯坦(Wittgenstein)
王安石(Wang Anshi)
[编辑]X
大卫·休谟(David Hume)
席德佳 (Hildegard of Bingen)
谢林(Schelling)
向秀(Xiang Xiu)
熊十力(Xiong Shili)
荀子(Xunzi)
伊本·西拿(Avicennas)
玄奘(Xuanzang)
[编辑]Y
亚里士多德 (Aristoteles)
卡尔·雅斯贝尔斯(Karl Jaspers)
颜元(Yan Yuan)
扬雄(Yang Xiong)
伊壁鸠鲁 (Epicurus)
耶若婆佉(Yājñavalkya)
伊本·阿拉比(Ibn al-`Arabi)
杨朱(Yang Chu)
[编辑]Z
威廉·詹姆士( Williams James)
芝诺(Zeno of Elea)
朱熹(Zhu Xi)
庄子(Zhuangzi)
张载(Zhang Zai)
湛然(Zhanran)
邹衍(Zou Yan)
郑传道{Zeng-Dozen)
智讷(Chi-Nol)
周敦颐(Zhou Dunyi)
情感是后天决定的,先驳倒对方,然后立自己的观点,如果是先天就决定的话,那后天为什么要培养啊```每一个人出生的时候都是一样的,没有人一出生就知道感情是什么东西,应该怎么把握,就这样说吧,不好意思啊我有点急事,有时间在来回答啊``
情感事件理论
工作满意度是一种态度而不是一种情绪体验;对个人工作的评估并不一定完全是情感的,也同样包含认知成分。工作满意度来自情感体验、评价判断和有关个人工作的信念这三个截然不同的因素。
上司向全体销售人员宣布张丽刚刚拿下了本季度公司最大的订单时,她感到高兴。
杰米吃惊地听说本公司今天的股价跌了25点。
张丰认为新的技术方法会取代自己的位置,因此非常害怕。
小李很生气,因为他已经是第二次没有获得提升。
马克很讨厌地区销售经理在划分销售区域时对其同事史蒂夫的偏袒。
在紧急护理小组解决了一个又一个危及生命的紧急事件后,小王爱上了自己的这个团队。
正如上面举出的代表性例子,各种情绪都可能在工作中发生。我们有时情绪高涨,有时情绪低落,情绪总是影响我们的行为。也许生气的情绪会让你对朋友或同事发火,愉悦的情绪会让你帮助该同事和朋友。研究发现大部分的个人决策以及很多管理/组织上的决策,都是基于情绪过程而不是理性分析做出的。例如职业抉择常常是根据快乐的情绪、情感甚至是恐惧而做出的,并不一定是对什么最有利于自己的职业生涯做分析的结果。管理决策常常是由像恐惧或愤怒这样的负面情绪驱动的,并非像传统的理性经济、财务模型所说的那样基于边际成本、投资回报以及其他类似的标准。组织中的情绪问题是管理实践中的一个重要问题,但由于情绪问题的复杂性和理性主义的影响,管理学对这一问题的研究都很薄弱并且遭到忽视。事实上,人们在工作中无时无刻不在体验着情绪,情绪总是影响着人们的态度和行为,而这正是情感事件理论的观点。
情感事件理论(affective event theory)由Weiss和Cropanzano于1996年正式提出,他们认为员工在工作中的行为和绩效很大程度上并不是由态度和个性决定,但却受到他们在工作中每时每刻情绪变化的影响。Weiss和Cropanzano 特别提出工作环境中的事件和状况构成了“情感事件”,正是这些事件极大地决定了心情和情绪。这些情绪和心情能够导致长期态度的形成,表现在低的工作满意度和低的情感承诺上,或者离开组织的倾向。相反,积极的情感积累能够导致积极的态度,包括工作满意度和高效的工作。情感事件理论的巨大贡献在于第一次在组织行为文献中试图解决构成组织中行为基础的每时每刻都在变化的情绪过程。
图1是情感事件理论的概括。从图中可以看出,情绪是对工作环境中的事件的反映。工作环境包括有关工作的所有要素――任务的多样性及工作的自主性、工作要求、情绪劳动的要求等。这些环境会带来工作上的困难,或令人振奋,又或兼具两者。困难包括:拒绝完成他们分内的工作、与不同的管理人员发生冲突、过度的时间压力。令人振奋的事情包括:实现目标、得到同事的支持和获得成就认可。这些工作事件会引起积极的或消极的情绪反映,但是员工的人格和心境会调节他们对这些事件的反映程度。例如,低情绪稳定性的人更有可能对消极事件反映强烈。最后,情绪反映会影响工作满意度和工作绩效方面的变量,如组织公民行为、组织承诺、离职意向等。
情感事件理论最初来源于认识到工作满意度并不是一个情感状态,只不过是一种与工作相关的态度。Fisher和Weiss提出大多数现代的对工作满意度的描述仍然错误地将工作满意度等同于情感。他们认为工作满意度和情感虽然相关,但是它们在概念和操作上是完全不同的。情感事件理论研究者曾经使用经验样本法,获取到工作环境中一段时期的瞬时感受的数据,为工作满意度和情感虽是相关的,但是不同概念的观点提供了强有力的证据。Weiss和Cropanzano通过情感事件理论表明:首先,工作满意度是一种态度而不是一种情绪体验;其次,对个人工作的评估并不一定完全是情感的,也同样包含认知成分。Weiss主张工作满意度来自情感体验、评价判断和有关个人工作的信念这三个截然不同的因素。
情感事件理论仍处于发展之中,但它是组织中第一个真正的多层次情绪模型。个人变量如情感特质影响积极和消极情绪的形成。在组织层面,Weiss和Cropanzano将多方面的工作环境考虑进去,包括工作特征、角色压力源、情绪劳动的要求。迄今为止对情感事件理论的研究结果是令人振奋的,但公开发表的研究还很少。这些研究结果支持了情感事件理论的中心思想:对工作中事件的情绪反映中介了随之而来的对这些事件的态度和行为反映。
情感事件理论进一步的结果是困难和振奋累积的重要性。情感事件理论认为情绪更多地是由困难和振奋发生的频率决定的,而非由工作中态度和行为来源的主要事件的强度决定的。这个结论揭示,就消极情绪而言,人们更能处理一次性事件而非处理正在进行中的困难。对此更深的推论是消极事件的累积能够被同事、朋友和家庭的积极帮助所抵消。因而“情感片段”出现了,也就是说并非如此多的特殊事件导致结果的产生,而是在一个情感片段中积极的或消极的事件的累积决定了我们的感受。此外,Fredrickson 指出情感经历中的“高峰”和“末端”,即情感片段的结果是由两个因素分别决定的:(1)最强烈的情绪经历,(2)情感片段最后的情绪经历。因此,一个经历了一系列挫折的员工可能最后以积极的眼光看待这段片段,如果这段片段有一个积极的结果。
除此之外,情感事件理论还表明:(1)情绪片段是单一事件沉淀下来的一系列的情绪体验,包括情绪周期和心境周期的要素。(2)当前的情绪影响任何时候的工作满意度,并且还伴随对于事件的历史情绪。(3)因为心境和情绪随事件波动,它们对绩效的影响也会产生波动。(4)情绪对行为的驱动一般持续时间短,并且可变性很强。(5)因为情绪,即使是积极情绪,也会与工作所要求的行为不匹配,所以它们对工作绩效具有消极影响。
情感事件理论对于管理无疑具有重要的启示。情绪对于我们理解员工的行为具有重要的价值,通过情感事件理论我们能够了解工作场所中的困难事件以及令人振奋的事情将如何影响员工的绩效和满意度。情绪成为组织行为中一个特别而有挑战性的变量在于它的动态特性。与在组织行为中通常被研究的许多变量,如个性、态度、价值观等不同,情绪和情感状态日复一日地发生很快的变化,甚至变化于转瞬之间。员工和管理者不能忽视情绪和起源事件,即使它们看上去微不足道,但是它们会积聚起来,影响员工的态度和行为。
总之,情感事件理论对于我们未来了解人们在组织中的行为具有巨大的潜力。情感事件理论是组织研究文献中第一个多层次模型,它以瞬间情绪状态作为其核心,它还为组织行为的研究者提供了以前没有的解释。早期研究的发现是令人振奋的,但仍有一些尚未解决的问题,未来亟待开展个体情绪变化的研究,必将为情感事件理论提供更有价值的洞悉。
情感欲望论是旧唯物主义。情感欲望论是旧唯物主义的道德起源说。认为道德起源于某种自然的欲望或情感,比天赋道德论要具有某些合理、他们从唯物主义的自然观出发,从人的心理过程和生理需要分析道德的起源。
情是什么?人性!
人世间所有一切都是利益的交换,包括情感也是一种利益的交换,物质有能量转换的定律,人类的一些行为也是一种利益的转换,所谓的价值输出,最终的目的还是想和别人换自己需要的东西,所谓的伦理道德只是人为想象出来的概念,用来约束人们的行为,人性始终是自私和自利的。
人在长期的思考和行动中,为了保持自己的颜面和尊严,想象出来一套系统的理论,所谓的道德伦理都是为了约束人们的行为。
把人类最原始的欲望紧紧的包裹起来,这样我们相互看起来就体面了很多。
虚荣在每个人的心里和外在的体现中,始终都是存在的,每个人都想把最美好的一面,最光鲜的一面展现给世人看见。
这都是人性的一面。
能够超脱这一切,实在是一件很不容易的事情。
所谓的超脱也就是说对自己的颜面和形象不是十分的在意。能够忽略当下所有的人事物的存在。事实上当下的人事物是存在的,而在内心却忽略他们。不在意自己感觉别人如何的看待自己。能坦然的接受所有的一切,而做到不在乎。这便是超脱了自己的虚荣心。
这样做起事情来才没有后顾之忧,只有奔着自己想要的那个结果而去,不会在乎路过的所有的异样的眼光和一切其他的声音。也就是排除一切杂念,一心一意的朝着目标而前进。
情是什么?情是欲。是一种本能的欲望的发泄,之后的一种妥协和存在。这是人类普遍存在的现象,也是人类得以繁衍生存的本质。
语言事实上是人类通过劳动锻炼大脑而编造出来的,并不是可靠的,世上最美丽的语言可能就是谎言。
所以说语言是最不可靠的表述形式,但是人们往往会迷惑于表面现象,而受到语言的诱惑。
纵观世上所有的骗子大师和能忽悠的老师,是不是都十分的精于花言巧语之道?
只有看不透的人一定会上当受骗。而却十分的迷茫,不知为何。因为你不了解人性的本质和人的本性。
以前我看的周围的人和世界以为是我心中想象的模样,事实上这是一种错误的思维。这个世界人和事并不是我们想象的那样。而我们往往就会认为这个世界和人就是我心中想的那样。这是一种错误的思想。
这里说一个小故事。
在我还很年轻的时候,那时才20多岁。我和我的邻居发小关系很好。那时我是真心的对待他,什么事情都想去帮助他。
可是后来我却渐渐的发现,他对我的出发点和我的这点心意好像从未接受,似乎他不需要我的所作所为。
后来我渐渐的想明白了,我心中以为的样子不是他需要的。其实那种真心在他的眼里不值一文。因为我真正的不懂他的内心世界是什么样子的,而自己还以为是我心里想的那样,所以说这种想法是错的。
过去我很天真的以为我真心的对别人,别人也会真心的对我,当然也有这样的情况,可大部分的情况是别人不一定会领情。
为什么呢?还是因为人性使然。
就是说你的真心在别人那里不一定是别人需要的。所以别人才不会在乎呢。
这个世界不论亲情朋友和所有的人类之间的关系的清远疏离,看到本质里还是一种需求的交换。
当你满足了别人需求的东西,别人一定会认可你,才不会在乎你是谁,只要你能满足他的需求,你就是他最亲近的人。你看这是多么赤裸裸的人性。
说到这里别不相信。生活中总有可能遇见这种情况,只是我们不善于去思考罢了。
现在我终于明白和看清了这一切。然而我却不能随意的去乱说。因为许多人是不赞同我这样的观点。因为他还没有体会到这种人间的冷暖。
一个人站在不同的角度,站在不同的位置,他的思考的方向和意愿都是不同的。
比如说当我们掉进一个大坑里的时候。最需要的是什么?就是怎么样从坑里爬上来。
此时我们就希望有路人出现,有路人伸出援助之手是绳子,是木棍,是梯子等等,所有能够爬上去的工具可能都会想一圈。
此时若有人把你打捞上来。上坑的那一刻,就是你最感激那个人的时刻。
时过境迁,当你得意春风之时,你可能忘记了那个人。甚至那个人需要你帮助的时候,你都不会再去伸出援救之手,这就是人性。
这个世界不是非黑即白的世界。这个社会是个混沌的状态,事实上人世间没有对错。只有自己的感觉不同。
所以当你明白了这一切,你就不会去抱怨自己的烦恼和自己的矛盾。就不会去纠结痛苦。就不会再迷茫,而是抱定一个目标,朝着那个方向去实现自己想要的结果。
只有这样,你才有可能达到成功的彼岸。
计算机理论界所开展的针对各种生理指标方面的“人工情感”方法,主要存在如下危机根本无法解决:
(1)要建立情感的识别系统和表达系统,就必须对情感的基本类型进行划分,以确立情感的基本模态。然而,情感的基本类型究竟应该根据什么原则和标准来划分,有何理论根据?
(2)对于同一类型情感,无论是情感感受强度,还是情感表达强度和情感生理唤醒程度,都可以采用不同的生理指标进行计算和测量,究竟应该选用哪一个生理指标为主要尺度呢?
(3)对于同一类型情感采用同一个生理指标进行测量和计算时,由于受到许多环境因素、人体其它生理因素和精神因素的影响,其测量值的差异性和波动性如何消除。
(4)不同的情感类型所产生的不同生理指标之间往往没有通约性,那么,不同类型的情感之间如何进行相互比较和统一度量?
(5)人的情感内容和感情方式是极为丰富的,各种情感之间相互渗透、相互作用、相互转化,往往有着相当复杂而且变化频繁的关系,那么对于情感的计算就需要真正天文数字般的情感数据资源库,还需要海量的计算模型与计算工作量,而人脑为何并不需要?
(6)有些复杂而微妙的情感,如怀疑、犹豫、迷茫、怜悯、尴尬、自我表现等,其生理指标的变化往往极其微弱而且短暂,对于它们的计算和测量如何进行?
(7)有些情感(如“对敌人的仇恨”与“对亲人的生气”)往往具有相同或相近的生理指标,但两者所表达的价值内涵往往相差很大,如何进行区别?
(8)情感的感受强度和表达强度与各种生理指标的变化量度通常不是成线性函数关系,大部分都是呈非线性的、不连续的、模糊的、概率性的、波动的函数关系,因此采用生理指标的变化量来计算情感的感受强度和表达强度,如何消除其误差性和不确定性。
(9)假如能够计算出人的情感感受强度、表达强度和生理唤醒程度,这些计算值又代表了什么样的客观价值意义?如何使电脑或机器人具有和谐、友好、灵活的人机界面?总之,对于情感的感受强度、表达强度和生理唤醒指标的计算实际上只是对于情感的表面形式的计算,而不是对于情感的客观内容的计算,因此不可能实现真正意义的“人工情感”。 为了实现用人工的方法和技术来模仿、延伸和扩展人的情感的目的,就必须首先建立情感的数学模型,实现对情感的内部逻辑关系及其运动变化进行严密的逻辑推理与精确的数学运算。然而,针对情感能否进行精确计算和人工化,理论界存在激烈的争论,具体体现在三个方面。
可能性与不可能性
一种观点认为,人的情感如同人的智能一样是可以进行计算,并在此基础上可以实现情感的人工化或数字化。协同学领袖哈肯曾经预言,“从长远的观点看,有希望制造出以自组织方式执行程序的协同计算机来模拟人类智能”,他系统阐述了他的脑活动和认知的协同学研究结果。另一种观点认为,情感具有不可计算性,人工情感是不可能实现的。他们认为,有些问题是可计算的,即对于这些问题存在可解的算法;但是还有一些问题不是可计算的,即对于这些问题不存在可解的算法。例如,停机问题是不可计算的,程序验证问题是不可计算的,检查一个图灵机是否接受一个给定的输入符号串是不可计算的,“波斯特对应问题”是不可计算的,等等。他们认为,认知的本质是计算,无论是人脑还是计算机,都是操作、处理符号的形式系统,而信息的收集、存储和处理的过程都是算法可计算的,因此认知和智能的任何活动都是图灵意义上的算法可计算的。与现代计算机不同,大脑不是一种通用图灵机,大脑的每一部分都是特异化的,并且是在相互作用中完成整体心智活动的,体现出一种内在的、依存性的、整体自涌现的形式,难以难以计算。哥德尔严格区分了心、脑和计算机的功能,他认为,心脑同一论是我们时代的偏见,心的可计算主义是应当批判的,假定存在超过人心的机器我们能证明吗?托尼·霍尔说:“大脑思维和计算机算法,乍一想这两者有相似性,但我们对大脑了解得非常少,基本结构都远远没有弄清楚。机器是不可能取代大脑的。”他说,比如编程,人的灵感机器没有,机器只能用来排错,机器只是助手。他们认为,欲望、情感和意志是具有主体意识的人类本身专有的,一旦它们脱离人就不存在了或者说变成假的了,情感只有是真时才能起作用,不可想象一台机器会自发地产生那些根本不属于它的特性;情感是不能制造的,模拟永远是假的;情感与人的社会性需求密切相关,电脑不具有任何社会性需求,因而不可能具有真正的情感,具有人类情感的电脑就象永动机一样永远不会实现,除非它具有独立意志。
必要性与不必要性
一种观点认为,人工智能基础理论已经处于相对停滞的状态,人工情感是人工智能必须面对的课题,是人工智能进一步发展的瓶颈,人机界面的人性化、程序运行的自主化、智能资源的效率化等都需要立即解决情感的可计算问题,解决人工情感的一系列基础理论问题和具体技术问题,人工情感已经具有了很迫切的社会需要。另一种观点认为,人工情感是科学研究上一种多余的“奢侈”。人类思维是一个巨大的系统工程,其基本的流程至今还没有完全研究清楚,很多内容甚至不能用语言表达,但肯定不会像二进制那样简单。人脑含有大约1000亿个神经元,每个神经元还有大约1万个连接,在如此复杂且高效的系统中,信息的处理远非人类想像得那么简单,情感型电脑对硬件和软件有着极为特殊的要求,人类在21世纪时的技术手段和思维高度远没有达到要求,对情感进行计算几乎是不可能的,即使能够部分做到,也将会付出高昂的代价,人机交互技术水平已经基本满足了人们的要求,指望某一种技术使得智能化或是交互形式在便捷性上有巨大的发展,基本上是不现实的,也是没有必要的。这种观点还认为,还没有形成对于情感计算机强烈的社会需求,如果技术的高度超过了社会的需求,其结果要么是技术本身被人们所遗弃,要么是技术的存在使人类的本性退化。智能化的最终目的是延伸人的控制力,但智能化似乎进入了绝对化的发展空间,大多数研究人员忽视了两个关键问题——智能化的效果和智能化的成本。技术的成本确实是一个无法回避的问题,“如果智能化的成本在某一时刻超过了人力资本,那么还会有谁去用智能设备呢?”
现实性与非现实性
一种观点认为,人工情感是即将到来的现实。克里克认为:“现在是可以用科学的方法研究意识的时候了,人的意识和精神活动完全由神经细胞、胶质细胞的行为和构成方式、以及影响它们的原子、离子和分子性质所决定,它们完全由物理化学规律支配”。生物计算机的出现,使人工情感变得越来越现实化,科学家发现了分子之间自发的组成具有计算能力的系统的方法,最可能成为生物计算机运算单元的是DNA(脱氧核糖核酸)或RNA(核糖核酸)。另一观点认为,人工情感是件遥远的事情。计算技术发展到今天,对大脑结构和思维本质的无知成了人工智能的“音障”,它们的阻力像激波一样难以突破。21世纪初对于大脑如何工作还没有一个像样的理论基础,里克·雷斯特认为,大脑太复杂了,没有人知道它怎么活动,谈不上模拟大脑的算法,“假设有可以模拟大脑算法的机器,这样的机器有智能和意识吗”。 张亚勤和微软亚洲研究院的两位副院长张宏江、沈向洋在合写的文章中说,一些科学家提出,“人类思维的规则几乎是不可能被完全破译的,所以机器所能够接受的永远都只是残缺不全的‘人的智能’,再强大的机器也不可能再现人类思维的复杂机制。” 由于大脑结构的复杂性、意识的复杂性、认知过程的复杂性、常识知识结构的复杂性等等,也由于意识最重要特征是它的意向性、自明性或自指性,彭罗斯认为这些特征显然是超越逻辑的,是超越算法的。人的情感思维与电脑的智能思维是两种完全不同的思维方式,电脑的最基本构成是处理器、内存和总线结构,它们只能对电路的开关作出反应和发生作用,这就决定了电脑的“思维”方式的有限性;电脑不存在意识,没有心理平衡问题,无法建立主体价值观,不能自动对所有的感受进行过滤,以便处理有用和必要的事情;人脑绝不是单纯处理0和1的装置,它直接接受和处理模拟信号,它的记忆是经验块堆的建立、关联和组合,如果电脑实现人脑功能,它必须在结构和工作机理上彻底翻新;人不会制造完美,大自然则能,人脑是目前物质的最高实现形式,人类只能实现人脑与电脑的交互,根本不可能制造具有真正的人脑思维方式的电脑;人是感性和理性的矛盾统一体,未来电脑可以让我们的社会数字化,但我们却难以让它感性化。总之,电脑距我们人脑还有遥远的距离,中间似乎隔着许多不可逾越的鸿沟。 人工情感包括三个方面:情感识别、情感表达与情感理解(或情感思维)。世界各国的科学家在情感识别与情感表达两个方面所取得的成果非常显著,但在情感理解或情感思维方面却收获甚微。其根本原因在于,到目前为止,没有一个科学家能够真正了解情感的哲学本质及客观目的是什么,没有创立一个全新的、科学的、数学化的情感理论,没有建立一个真正的情感数学模型。
21世界初的人工智能实际上只是人工认知,它是狭义的人工智能。知、情、意是人类三种基本的思维形式,那么广义的人工智能应该包括人工认知、人工情感和人工意志三个方面,因此要想由狭义的人工智能朝向广义的人工智能发展,就必须首先解决一系列有关情感的基本理论问题:什么是情感?情感的客观目的是什么?认知与情感到底有何区别?等等,而这些深层次的理论问题是当今的哲学、思维科学、生命科学和心理学等没能真正解决的。计算机的人工智能水平在经历了一段时间的突飞猛进之后,如今已经接近了它的理论上的发展极限,显然,不解决上述深层次的、哲学层面上的理论问题,不解决“人工智能”、“人工情感”和“情感计算”理论所存在的一系列严重的危机与哲学错误,要想研究真正意义的情感机器人是绝对不可能的。
人工情感理论存在三个方面的严重缺陷:
情感的哲学本质
情感是人类的一种主观意识,它必然是人脑对于某一种客观存在的主观反映,这种客观存在就是“价值”(或利益),情感与价值的关系就是主观与客观的关系,因此情感的哲学本质就是人脑对于事物价值特性的一种主观反映,情感的思维实际上就是人脑对于“价值”的思维,对于情感的计算实际上就是对于价值的计算。而21世纪初所有人工情感的研究者们都不知道这一点,他们总是试图通过测量和计算情感产生过程的各种生理指标(如心率、血压、脑电波、呼吸、瞳孔直径、激素分泌、血液成份等)的变化数据来确定情感强度的变化情况,来研究情感的变化规律,其结果必然是:“在主观范围内绕圈子,在表面形式上打循环”。情感是人脑对于事物价值特征的主观反映,其客观目的在于引导人更好地识别价值、消费价值、创造价值和表达价值,因此情感的识别实际上就是价值的识别,情感的表达实际上就是价值的表达,情感的计算实际上就是价值的计算。
情感的主要功能
21世纪初的人工情感研究者们只知道情感的功能作用在于使人或机器更具有“人情味”、更友好、更容易形成自然而亲切的人与机交互,营造真正和谐的人机环境。事实是,情感的功能远非如此!情感除了帮助建立机器人的人性化界面,还能够有效地提高思维的效率与速度,而且,情感还有一个更重要的功能,那就是:情感是人的行为灵活性、决策自主性和思维创造性的根本来源。智能机器人主要的缺陷在于:只能按照人预先编制的程序进行动作,不能自主地确立和调整价值目标,不能创造性地制订和修改总体规划及行为方案,不能总结经验和吸取教训。智能机器人一旦具有了情感,就能够以“达到既定的意志目标”为行为方向,以内设的“价值观系统(或情感系统)、认知系统和意志系统”为价值计算依据,以“实现最大价值率”为行为准则,建立一系列价值计算的函数关系式或约束方程式,再根据机器人所处的自然环境和人文社会环境确定若干个边界条件,选定情感和意志的动力特性参数,就可以主动地、创造性地调整“整体规划、行为方案和具体动作”,然后对行为的最终结果进行价值评价,以便及时地修正价值观系统(或情感系统)、认知系统和意志系统,达到总结经验和吸取教训的目的。
情感的内在逻辑程序
21世纪初,人工情感的研究者们完全不了解情感运行的内在逻辑程序,只知道人在进行情感反应时各种生理指标的变化数据。事实上,人在进行情感表达、情感识别和情感思维过程中,遵循着特定的逻辑程序。情感表达的逻辑程序大致是:人通过感觉器官接收刺激信号,大脑就会把以前存储在“价值观系统”中该事物的“主观价值率”提取出来,与自身的“中值价值率”进行比较、判断和计算。当前者大于后者时,就会在大脑中的边缘系统(该组织决定着情感的正负)的“奖励区域”产生正向的情感反映(如满意、自豪);当前者小于后者时,就会在大脑中的边缘系统的“惩罚区域”产生负向的情感反映(如失望、惭愧)。大脑然后对价值的目标指向、变化方式、变化时态、对方的利益相关性等进行判断,从而确定和选择情感表达的基本模式。此外,情感识别、情感计算与情感调控也遵循着特定的逻辑程序。如果不了解情感运行的内在逻辑程序,就不可能研制出真正意义的情感机器人。
情感的数学模型
21世纪初的心理学没有建立任何的情感数学模型,也不知道情感的数学变化规律。显然,要实现情感的数字化,就必须首先建立情感的数学模型。事实上,人的情感可以通过情感矩阵来进行描述,并可以进行情感的交集运算与并集运算,情感强度的变化有着特定的数学规律。情感是人脑对于事物价值特性的主观反映,虽然,事物的“价值率高差”在根本上决定着人的情感强度,但在一般情况下,情感的强度并不与事物的价值率高差成正比,而是一种特殊的指数函数关系。
正是上述的理论障碍,在根本上决定了情感机器人的发展局限性。但各国所声称拥有情感的机器人,最多只能模拟人的某些情感表达方式,并进行一些简单的情感识别,不可能具有真正意义上的内在情感思维。
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