期刊,哲学动态 2024年卷9期_国家学术搜索

期刊信息/Journal information

哲学动态

主　　编：余涌

出版周期：月刊

国际刊号：1002-8862

电子邮箱：zhexuedongtai@yahoo.com.cn

电　　话：010-85195528 85195517 85195538

邮政编码：100732

地　　址：北京建国门内大街5号

哲学动态/Journal Philosophical TrendsCSSCICHSSCD北大核心CSTPCD

查看更多>>本刊是动态性、资料性的学术刊物。它提供国内外哲学界信息；反映哲学各学科的新动向、新问题、新成果；交流研究工作经验；刊登哲学短论和资料；开展述评，活跃讨论；促进哲学的研究、教学和宣传工作。

正式出版

收录年代

新质生产力与马克思主义生产力理论

马拥军

5-13页

查看更多>>摘要：新质生产力的提出拓展了我们对生产力发展规律的认识,丰富和发展了马克思主义生产力理论.马克思、恩格斯的生产力理论内蕴于唯物史观、剩余价值学说和科学社会主义之中,为我们准确把握新质生产力的总体性、社会性、时代性提供了理论依据.为此,我们需要从三个方面入手深化对新质生产力的理解.一是立足唯物史观中的生产力理论,把劳动生产力、自我生产力、社会关系生产力作为人的生命生产的总体生产力的三个因素或环节;二是立足剩余价值学说中的生产力理论,研究人的生命生产何以沦为资本的生命生产的手段和工具、劳动生产力何以沦为资本生产力的构成要素;三是立足科学社会主义中的生产力理论,分析无产阶级掌握政权后如何回归人的生命生产、如何探索人的生命生产意义上的生产力路径.将马克思、恩格斯的生产力理论结合中国实际可以看到,新质生产力特指中国特色社会主义进入新时代、踏上新征程后的生产力发展新路径,具有鲜明的时代特征和实践特征.

关键词：

新质生产力劳动生产力资本生产力生命生产力

原文链接:

万方数据
维普

MEGA2版《德意志意识形态》编排方式的解构性与建设性

李怀涛王筱

14-22页

查看更多>>摘要：自MEGA2正式版《德意志意识形态》出版以来,学界围绕该版本的编排方式和阐释结论展开了热议.编者一方面继续贯彻了去整体化的编排方针,消解了"德意志意识形态"和"费尔巴哈"章这两个称谓的正当性,此举并不契合马克思和恩格斯的本意.但另一方面,编者对各个手稿的文本关联和写作时间的考证为学界提供了新的研究视角,为学界重新评估"施蒂纳-批判"的理论价值提供了新的契机和文本依据.在新的文本和时代背景的基础上对"施蒂纳-批判"进行再考察,既有助于我们理清马克思和恩格斯思想发展的动态逻辑线索,追溯马克思和恩格斯思想变革的场域,又有助于我们客观审视马克思与施蒂纳的思想关联.

关键词：

《德意志意识形态》"费尔巴哈"章"圣麦克斯"章"施蒂纳-批判"

原文链接:

万方数据
维普

思维如何掌握世界——重审《<政治经济学批判>导言》的叙述方法问题

李逢铃

23-30页

查看更多>>摘要：马克思在《<政治经济学批判>导言》中所思考和解决的方法论核心问题是如何掌握或叙述世界.在其中,马克思批判以往经济学家混淆研究与叙述之间的差异,错误地将尚待研究的直接上升为叙述的.这种错误方法的本质在于没有厘清思维抽象与现实运动、不同社会形式的共同与差异之间的关系.以往经济学家所采取的第一条道路之所以是错误的,也在于此.但马克思并没有因此完全否定这条道路,因为它为第二条道路的进行提供了一些具有决定意义的抽象规定.然而,"科学上正确的"第二条道路,也不在直接意义上是马克思政治经济学叙述的方法,其正确性仅在于确认了政治经济学叙述的目的或方向是具体总体.对于如何掌握具体总体,马克思的分析并非如阿尔都塞所指认的只是发生在纯粹思维领域,实际上涉及对抽象范畴及其与社会历史和现实之间关系的思考.这其中显示了政治经济学的叙述并非是直线式的,而是在思维与现实的迂回中再现具体总体.

关键词：

政治经济学研究方法叙述方法具体总体

原文链接:

万方数据

通用人工智能的复杂面孔

刘永谋

31-36页

查看更多>>摘要：围绕"何为通用人工智能",不同领域所形成的技术话语差别很大.既有的技术话语缺乏对通用人工智能的一致性定义和衡量标准,从而陷入"唯名论困境"之中.宣传话语对通用人工智能进行言过其实的社会推广,在推动了新科技和人工智能产业发展的同时,亦导致不少问题.人文话语以愿景预测为基础,作为批判法来反思通用人工智能可能导致的技术风险和社会风险.因此,相关政策的制定者和决策者必须仔细审度各种通用人工智能话语,寻找适合中国国情的辩证发展之路.

关键词：

通用人工智能技术话语宣传话语人文话语

原文链接:

万方数据
维普

通用人工智能的现实困境

刘伟

37-42页

查看更多>>摘要：一般而言,通用人工智能有三个基本特征:一是能够完成无限的任务,而非只能完成由人定义的有限的几个任务;二是能够在场景中自主发现任务;三是有自主的价值来驱动,而不是被动地由数据所驱动.当前,从技术手段看,通用人工智能的实现面临数理、物理工具的不完善,技术性、生物性和社会性等发展瓶颈,以及事实与价值的不一致这三重困境,其所依赖的数据、算法、算力以及知识只是智能的部分表现而已,本质上只能进行封闭环境下的形式化计算,无法像人那样实现开放环境下灵活使用上述元素的意向性谋算(算计).而人—机—环境系统智能生态的构建才是通用人工智能的未来发展趋势.

关键词：

通用人工智能自主计算谋算人机环境系统智能

原文链接:

万方数据
维普

通用人工智能是多模态吗

杨庆峰

43-48页

查看更多>>摘要："真正的人工智能问题"即"通用人工智能"一直是学术界关注的重点之一.多任务、多语境以及多模态成为通用人工智能的三个主要特征.从根本上来说,"多模态大模型走向通用人工智能"已经成为多模态论者的一种信念.多模态论者存在忽略具身智能、灾难性遗忘、记忆的作用以及智能的自主性等失误.通用智能只是走向人工智能的终极目标——超级智能——的通路之一,它与具身智能、交互智能共同构成了超级智能的三条进路.

关键词：

通用人工智能多模态信念

原文链接:

万方数据
维普

论通用人工智能之"通"

闫宏秀

49-54页

查看更多>>摘要：从整体论的视角来看,若以通用人工智能之"通"旨在凸显其不同于专用人工智能仅限于特定领域的观点为依据,通用人工智能必须具有更为基础的逻辑,规划的整体性与性能的全域性是其核心;若以通用人工智能之"通"旨在追寻与人类智能的相似性为依据,人工智能技术的顶层逻辑应将智能视为整体,底层逻辑应将人的生物性也视为整体.从通用人工智能等级的划分来看,以性能为出发点,通用人工智能之"通"应当以功能层面的实现作为必要条件,需要关注认知和元认知,并应将诸如常识的实践智能纳入.从实践智能的视角来看,其获取、提取与表征是走向通用人工智能之"通"的必要环节,且要充分考虑人类智能与机器智能之间的差异性与同构性.但无论如何,基于人类生存的需要而依赖技术,更应警惕借技术之名走向技术的非人性化.因此,通用人工智能之"通"更应关注人的维度.

关键词：

通用人工智能通用人机共同体

原文链接:

万方数据

走向通用人工智能之路与人类智能的可塑性重建

段伟文

55-62页

查看更多>>摘要：近来,由大型语言模型驱动的生成式人工智能涌现出可与人类智能相比拟的机器智能,通用人工智能因此正在成为一个可以不断接近的目标.生成式人工智能之所以堪称"开启了走向通用人工智能之路",是因为大型语言模型不仅可以反映世界结构,洞察人类的行为与实践,而且人类与机器的互动使得人工智能成为人类智能的镜子,以及基于人类数据的合成智能.面对通用人工智能的巨大挑战,对人工智能的人文反思与其一味忧惧它会不会危害人类和禁锢人性,不如给人类智能和人工智能更多想象空间,探讨如何提升人类智能的可塑性.

关键词：

通用人工智能生成式人工智能大模型可塑性智能之镜

原文链接:

万方数据
维普

辩证法与形而上学之间的"努斯"与"壹"——对亚里士多德和荀子哲学的一个比较考察

孙伟

63-74页

查看更多>>摘要：辩证法与形而上学的关系在古希腊哲学和早期中国哲学中占据着十分重要的地位.在亚里士多德的感性认知通过归纳、辩驳等辩证法方式最终上升为形而上学第一原理的过程中,"努斯"发挥着极其重要的桥梁作用.而荀子的"壹"则在贯通心之"征知""统类"等儒家认知辩证法与形而上学中发挥着重要作用.荀子用"壹"来贯通辩证法与形而上学的思想有助于解决亚里士多德哲学中归纳与努斯关系的解读困境,而亚里士多德关于辩证法详细程序的论证也有助于对荀子认识论中相关思想的理解.通过这种比较研究,能够建构一种理解古希腊哲学和早期中国哲学中的辩证法与形而上学关系的理论框架,为二者之间的思想镜鉴和相互补益提供可能.

关键词：

亚里士多德哲学荀子哲学归纳努斯虚壹而静

原文链接:

万方数据

友爱与道德之间的张力及其解决——儒家哲学的回应

李记芬李晨阳

75-84页

查看更多>>摘要：与包含单向度爱的情感不同,友爱特别强调情感的双向性、相互性,凸显朋友彼此之间的亲密关切,因而具有重要的价值和地位.中西哲学历来都十分强调友爱与道德的一致性,相对而言,则对其中的张力有所忽视.进一步地,如何处理这种张力也有待说明.对此,儒家哲学可以给出回应.儒家主张友爱有其自身的独立价值.友爱与其他道德价值确实存在一定的张力,但彼此之间可以相互协调、平衡,即以和合的方式共存.因此,友爱与道德也不是完全相互独立或者相互矛盾的关系.重审友爱的独立价值,并正视友爱与其他德性之间的张力,有助于我们追求最终的理想生活.

关键词：

友爱亲密道德儒家和谐

原文链接:

万方数据