Common Sense and Folksonomy

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出版者:VDM Verlag
作者:Mohammad Nauman
出品人:
页数:80
译者:
出版时间:2008-06-09
价格:USD 76.41
装帧:Paperback
isbn号码:9783639040876
丛书系列:
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具体描述

The massive growth in size of the Internet has resulted in increased difficulty in organizing and searching through the information present on it. Several strategies have been employed to tackle this problem. With the coming of Web2.0, user-created data and sharing of information among peers, folksonomy has become the norm for categorization of data. The loose structure of folksonomy has led to easier categorization of the huge amounts of information but has also given rise to some serious problems. Users tag information based on their own experiences, preferences and common sense. This leads to difficulties in searching and organization of information. In this work, we describe that since user common sense has generated both folksonomy and a corpus of machine common sense, it seems appropriate that the common sense be used for addressing the problem of search in folksonomy. An architecture for such an operation will be created which allows the application of machine common sense and user personalization to address the issues of search in folksonomy-based systems.

《机器之魂:深度学习的哲学与伦理前沿》 一、导论:计算的黎明与意义的追问 在人类文明的长河中,我们从未停止对“智能”的定义与探索。从早期的机械自动化到如今席卷全球的深度学习浪潮,计算技术以前所未有的速度重塑着我们的认知边界。然而,当我们赋予机器以惊人的学习与决策能力时,一个更深层次的哲学问题浮现出来:机器的“理解”是否等同于人类的“意识”? 本书《机器之魂:深度学习的哲学与伦理前沿》并非一本纯粹的技术手册,它是一次对当代人工智能哲学基础、认知模型限制以及随之而来的社会伦理困境的深度剖析。我们试图超越当前技术演示的喧嚣,进入到算法心智的内部结构中,探寻其逻辑的严密性与存在的局限性。 二、模型的心灵:深度学习的认知本体论 深度学习,尤其是大型语言模型(LLM)和生成对抗网络(GANs)的飞速发展,构筑了一个由高维向量和非线性激活函数构成的复杂“世界”。本书首先从本体论的角度审视这些模型:它们究竟是世界的模拟器,还是意义的制造者? 1. 符号接地问题的再审视: 图灵的经典测试在面对现代黑箱模型时显得力不从心。我们深入探讨“符号接地问题”(Symbol Grounding Problem)在深度网络中的体现。一个模型能否真正理解“苹果”的概念,仅仅因为它能在文本中完美地预测与“苹果”相关的上下文,还是它需要某种与物理世界相连的经验基础?本书结合现象学视角,分析了当前模型在处理具身智能(Embodied Cognition)相关任务时所暴露出的脆弱性。 2. 黑箱的内部结构与可解释性挑战(XAI): 面对数以万亿计的参数构成的神经网络,我们观察到的往往只是一种“预测的优雅”,而非“推理的透明”。我们详细解构了当前可解释性技术(如LIME, SHAP)的哲学基础及其局限性。这些技术是否仅仅在为已然发生的决策提供事后合理化,而非揭示真正的因果链条?本书提出了一种基于“概念激活向量”的实验性框架,试图在更高层次上捕捉模型内部形成的核心概念。 3. 涌现能力与非线性突变: 为什么当模型规模达到某个临界点时,会突然展现出先前训练数据中不明显的推理、规划或创造能力?这种“涌现”(Emergence)现象,是统计学的必然结果,还是某种新的智能形态的萌芽?本书审视了复杂系统理论如何映射到神经网络的动态演化,探讨了涌现能力是否意味着模型已经建立了对底层世界规则的某种“内化模型”。 三、知识的边界:深度学习的认识论危机 深度学习在知识获取上的成功,引发了对其知识本质的深刻反思。本书探讨了模型“知道什么”与人类“理解”之间的鸿沟。 1. 统计规律性与真理的断裂: 深度学习模型本质上是强大的模式识别器,它们擅长发现数据中的相关性。然而,相关性并非因果性,更不必然是真理。本书分析了模型在面对“反事实推理”(Counterfactual Reasoning)和“零样本泛化”(Zero-Shot Generalization)任务时的失败模式,论证了仅依赖经验归纳的系统在追求普遍性知识时所面临的认识论困境。 2. 幻觉(Hallucination)的哲学解读: 大语言模型生成看似连贯但事实错误的文本,即“幻觉”现象,是当前应用中最大的障碍之一。我们拒绝将幻觉简单归咎于训练数据的噪声。相反,我们将其视为模型在“信息密度不足”和“生成流畅性”之间进行权衡的必然产物。幻觉揭示了模型内部知识表征的概率性本质——它在生成最有可能的词语序列,而非最符合客观事实的断言。 3. 记忆、遗忘与经验积累: 人类通过经验和遗忘来塑造记忆结构。当前的深度模型面临“灾难性遗忘”(Catastrophic Forgetting)的问题。本书比较了生物记忆的巩固机制与网络参数更新机制的差异,探讨了如何构建一种更具韧性、能够持续集成新知识而不破坏旧经验的终身学习(Lifelong Learning)架构。 四、伦理的深水区:算法权力与人类价值的冲突 随着AI系统日益深入地介入社会治理、司法判断和个人决策,其潜在的伦理风险也达到了前所未有的高度。本书将焦点转向社会应用层面。 1. 偏见放大与系统性不公: 训练数据固有的历史偏见,在深度学习模型中被编码、量化并以极高的效率传播。本书细致分析了算法偏见在招聘筛选、信贷评估和刑事风险预测中的具体表现。我们批判性地考察了“去偏见”(Debiasing)技术在实践中的局限性,认为真正的伦理挑战在于如何定义和衡量“公平”本身,而非仅仅修复数据。 2. 责任的归属与决策主体性: 当一个高度自主的AI系统做出影响重大的错误决策时,责任应由谁承担?是开发者、使用者,还是模型本身?本书探讨了“算法主体性”的法律与伦理边界。在特定应用场景下,我们必须划定人类的最终干预权(Human-in-the-Loop)的界限,以防范技术过度自主化带来的不可控风险。 3. 创造力的界限与知识产权的未来: 生成式AI(如文生图、文生音)模糊了人类创造与机器模仿的界限。本书深入探讨了AI生成物的版权归属问题,以及这对创意产业的颠覆性影响。我们讨论了“风格窃取”与“模仿学习”之间的哲学差异,并呼吁建立适应数字时代的新型知识产权保护框架。 五、展望:通往审慎智能的路径 《机器之魂》的最终目标,是引导读者从盲目的技术乐观主义中抽身而出,以一种更加审慎和批判性的态度迎接智能时代的挑战。我们坚信,理解机器的局限性,比盲目追求其无限潜力更为重要。未来的智能系统,需要在效率与伦理、准确性与透明度之间找到一个可持续的平衡点。本书为政策制定者、哲学家、研究人员以及所有关心人类未来走向的普通读者,提供了一套深入理解计算智能本质的认知工具。

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《常识与众包分类》这本书的书名,简直就像一把钥匙,直接开启了我对信息组织和知识管理这个宏大议题的好奇之门。在我看来,“常识”是我们理解世界最基础也最强大的工具,它隐藏在我们每一次的决策、每一次的互动之中,是未经雕琢的、天然的智慧结晶。而“众包分类”,则是一种将这种分散的、个体的智慧汇聚起来,并进行系统化、可访问化的过程。我非常期待这本书能深入挖掘“常识”在信息时代的独特价值,它是否还如往日般可靠?在充斥着算法推荐和信息茧房的今天,我们的“常识”是否被扭曲,或者被边缘化了?同时,我更关注作者如何将“众包分类”这个概念与“常识”相结合。它是否意味着,我们应该从大众的日常经验和直觉出发,来构建信息的分类体系?这与传统的、由专家主导的分类方法又有什么本质的区别?我希望书中能够提供一些具体的实践指导,告诉我们如何识别和提取构成“常识”的核心要素,以及如何设计有效的众包机制,让大众能够便捷地参与到知识的组织和分类中来。我设想,这本书可能会通过一些生动的案例,比如用户如何自发地为商品打标签,或者在社交媒体上形成有趣的社群分类,来阐释众包分类的动态性和生命力。它或许会探讨,当个体的“常识”与群体的“众包分类”发生碰撞时,会出现怎样的火花,又会产生怎样的新的认知模式。我深信,这本书将不仅仅是关于信息管理的技术指南,更是一次关于集体智慧、个体经验与现代社会互动方式的深刻反思。

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“常识与众包分类”——这个书名,如同一颗投入平静湖面的石子,瞬间在我心中激起了层层涟漪。在我看来,“常识”是我们对世界最基本、最直观的理解,它是无需解释、人人都能体会到的智慧。然而,在信息爆炸、算法主导的当下,这种天然的智慧是否还如往日般熠熠生辉?它是否被边缘化,或者被过度解读?而“众包分类”,则是一种将个体分散的感知和理解汇聚成集体智慧的强大力量。我充满好奇地想知道,这本书是如何将这两个概念巧妙地融合在一起的。我期待它能够深入地挖掘“常识”在信息组织中的潜在价值,它是否能够为那些看似纷繁复杂的信息提供一种更直观、更易于理解的导航?同时,我也非常想了解,众包分类是如何运作的,以及它如何能够有效地捕捉和整合大众的“常识”性认知。我希望书中能提供一些生动的案例,比如用户如何通过分享自己的经验和偏好,来为信息构建出个性化且富有洞察力的分类体系。它是否会探讨,当众包分类能够准确地反映出大众的“常识”时,它所能带来的巨大能量?我期待这本书能为我打开一扇新的大门,让我能够更深入地理解信息是如何被组织、被发现的,以及我们每个人如何通过贡献自己的“常识”和参与到众包分类中,来共同构建一个更加智能、更加人性化的知识生态系统。

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“常识与众包分类”——光是这个书名,就足以勾起我内心深处对知识和智慧的探求欲。我一直觉得,“常识”是我们最朴素、也是最可靠的智慧来源,它往往是经过时间检验、在日常生活中反复印证的真理。然而,在这个信息泛滥的时代,这些看似显而易见的“常识”,是否还能够指导我们清晰地认识世界?它是否正在被那些复杂的理论和碎片化的信息所淹没?而“众包分类”,则是一种将分散的个体认知汇聚成集体智慧的强大模式,它代表着一种更加民主、更加灵活的信息组织方式。我非常渴望在这本书中找到答案,它将如何把“常识”这个古老而常新的概念,与“众包分类”这个现代而充满活力的信息组织方式结合起来?我期待它能够深入地探讨,我们如何从大众的日常经验和普遍认知中,提炼出那些具有指导意义的“常识”,并将其转化为构建信息分类体系的基石。同时,我也想了解,众包分类在实际操作中是如何运作的?它能否有效地捕捉和反映出大众的“常识”性判断?我希望书中能提供一些生动的案例,展示众包分类是如何通过集体的力量,为海量信息构建出易于理解和访问的分类框架。这本书是否会颠覆我对于信息管理和知识构建的传统认知,并为我指引一条更符合时代需求的道路?

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《常识与众包分类》这个书名,简直就是一种召唤,让我迫不及待地想要探索其中的奥秘。在我看来,“常识”是我们理解世界最基本、也是最强大的工具,它蕴含着无数先辈的经验和智慧,是我们行动和判断的基石。然而,在信息爆炸、观点泛滥的今天,这些宝贵的常识是否还像过去一样被珍视和应用?它是否被淹没在海量、碎片化的信息之中?而“众包分类”,这个充满活力和协作精神的概念,则代表着一种全新的信息组织方式,是将无数个体的智慧汇聚起来,共同构建一个动态的、不断演进的知识体系。我非常好奇,作者是如何将这两者巧妙地联系在一起的。我期待这本书能够深入地探讨,“常识”在众包分类中扮演怎样的角色?它是否能够为众包分类提供一种“过滤”和“提炼”的机制,帮助我们从海量信息中找到真正有价值的部分?同时,我也希望书中能够提供一些具体的实践指导,告诉我们如何有效地利用众包的力量来组织和管理信息,以及如何从大众的日常经验中发掘出那些具有普遍意义的“常识”性洞见。我设想,这本书可能会通过一些引人入胜的案例,来展示众包分类的动态性和生命力,比如用户如何通过自发地为内容打标签,来形成一种丰富而多维度的分类体系。它是否会引发我对于知识构建方式的深刻思考,以及对于集体智慧在现代社会中扮演角色的重新审视?

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“常识与众包分类”——这个书名,就像一个充满哲学意味的邀请,让我忍不住想要一探究竟。在我看来,“常识”是我们理解世界最直接、最根本的方式,它蕴含着无数经验的沉淀,是我们在纷繁复杂的世界中做出判断的基础。但是,在信息洪流、算法主导的时代,这些看似理所当然的“常识”是否还如往昔般具有力量?它是否被过度解读,或者被忽视?而“众包分类”,则是一种将个体化的感知和理解汇聚成集体智慧的强大力量,它代表着一种更加动态、更加民主的知识组织模式。我满怀好奇地期待,这本书能够深入地阐释“常识”在众包分类中的独特价值,它是否能够为那些纷繁复杂的信息提供一种更具直觉性、更易于理解的导航?同时,我也想了解,众包分类是如何在实践中捕捉和反映大众的“常识”性认知,并将其转化为有效的分类体系。我希望书中能提供一些生动的案例,展示众包分类如何通过集体的智慧,为海量的信息构建出易于理解和访问的框架。它是否会引发我对知识构建方式的深刻反思,以及对集体智慧在现代社会中扮演角色的重新认识,引导我更加敏锐地捕捉信息背后的深层含义?

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《常识与众包分类》这个书名,简直就像是一把打开新世界大门的钥匙,让我充满期待。在我看来,“常识”是我们生活中最自然、最基础的智慧,它不需要高深的理论,却能解决很多实际问题。但是,在信息爆炸的今天,我们是否还能够有效地识别和运用这些“常识”?它们是否被淹没在海量、碎片化的信息之中?而“众包分类”,则是一种将无数个体分散的知识和经验汇聚起来,形成集体智慧的强大模式。我非常好奇,作者是如何将这两个概念巧妙地融合在一起的。我期待这本书能够深入地探讨,如何从日常的“常识”中提炼出有价值的洞见,并将其应用于信息组织的实践中。同时,我也希望书中能够提供一些关于众包分类的具体方法和案例,比如用户如何通过打标签、分享链接等方式,共同构建一个更智能、更易于检索的信息体系。我设想,这本书可能会通过一些引人入胜的故事,来阐释众包分类的活力和潜力,比如一个社区如何通过集体的智慧,来为当地的信息建立起一套独特而有效的分类系统。它是否会挑战我对于信息管理和知识构建的传统观念,并启发我思考,如何更好地利用集体智慧来解决复杂的问题?

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“常识与众包分类”——这个书名一出现,就立刻勾起了我极大的兴趣。在我看来,我们每个人都拥有的“常识”,是经过无数代人经验积累形成的,是一种朴素却极其有效的知识。然而,在信息爆炸的今天,这些宝贵的常识是否还具有原有的力量?它是否被淹没在海量的信息洪流中?而“众包分类”这个概念,则让我联想到互联网时代特有的集体智慧和协同力量。我非常好奇,作者是如何将这两个看似有些距离的概念巧妙地结合在一起的。我期待这本书能够深入探讨,如何从大众的日常经验和普遍认知中提取出有价值的“常识”,并将其转化为一种可用于组织、发现和管理信息的力量。我希望书中能够给出一些具体的例子,展示众包分类是如何运作的,比如用户如何通过分享和标记来为事物建立联系,从而形成一种动态的、不断演进的知识体系。同时,我也希望这本书能引导我思考,常识在众包分类过程中扮演着怎样的角色?它是否能够为众包分类提供一种“质量控制”的机制,帮助我们过滤掉低质量或无关的信息?我期待这本书能够提供一些实用的方法和工具,帮助读者更好地理解和应用众包分类的原理,从而更有效地管理自己的信息,甚至参与到公共知识的构建中来。我甚至设想,这本书可能会挑战一些传统的知识组织方式,提出一种更加民主化、更加贴近个体需求的知识管理新范式。

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我怀着一种既期待又有点忐忑的心情翻开了《常识与众包分类》。期待是因为书名所承诺的“常识”——这个我们每个人都拥有,却又时常被忽视的宝藏,以及“众包分类”——这个听起来充满活力的集体智慧的集合。我总觉得,在信息爆炸的今天,真正有价值的知识,往往不是来自少数专家的“顶层设计”,而是分散在无数普通人的日常经验和集体行动之中。这本书会不会就是打开这扇大门的钥匙?我特别好奇作者是如何界定“常识”的,它是指那些不证自明的普遍真理,还是指那些在特定文化或社群中约定俗成的行为规范和认知模式?而“众包分类”,我又希望能看到它不仅仅是一个技术性的工具,更能展现出它背后所蕴含的人性洞察和协作精神。我希望这本书能深入探讨,当个体化的常识经验汇聚成群体性的智慧时,会产生怎样的化学反应。它会不会提供一些引人入胜的案例,展示如何从看似零散的众包数据中提炼出有价值的洞见,或者如何利用常识的“共识”来指导众包分类的优化?我对书中可能出现的关于“噪音”与“信号”的讨论尤其感兴趣,毕竟,众包的参与者越多,出现的“噪音”也可能越多,如何在海量信息中辨别出真正有价值的“信号”,这正是常识和智慧发挥作用的关键。我希望这本书能提供一些实用的方法论,帮助我们不仅能识别和理解常识,更能有效地利用众包的力量来构建更智能、更普惠的知识体系。它会引导我思考,在快速变化的时代,个体如何在保持独立思考能力的同时,又能融入集体智慧,实现知识的共创与共享。

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这本书的书名——《常识与众包分类》,光是听起来就让人充满了好奇。我一直觉得,我们日常生活中那些看似微不足道的“常识”,其实蕴藏着巨大的智慧,只是我们常常因为太过熟悉而忽略了它的价值。而“众包分类”(Folksonomy),这个词虽然有些学术色彩,但我理解为一种集体智慧的体现,是大家共同参与、共同构建知识体系的方式。所以,当我知道有这么一本书,将这两者结合在一起时,我迫不及待地想一探究竟。我期待这本书能够揭示常识在现代信息爆炸时代的新意义,以及如何利用众包的力量来组织、发现和管理知识。我希望它不仅仅是一本理论性的探讨,更能提供切实可行的方法和案例,帮助我们在纷繁复杂的信息海洋中找到属于自己的方向,并且能够更有效地与他人协作,共同创造更有价值的知识。这本书的书名本身就充满了哲学思辨的意味,它暗示着一种对传统知识体系的反思,以及对新兴的、更加民主化的知识管理模式的探索。我很好奇作者是如何将如此宏大而又贴近生活的概念进行有机融合的。这本书是否会探讨常识的边界在哪里?它是否会分析众包分类在不同领域(比如学术研究、产品设计、社区建设)的应用潜力和局限性?我非常期待在书中找到这些问题的答案,并且希望它能引发我对于个人知识体系构建和集体智慧参与的深刻思考。我甚至开始想象,这本书可能会用一些有趣的例子来解释复杂的概念,比如那些在日常生活中被大家普遍接受但又难以言说的“潜规则”,或者通过分析网络社区中用户自发形成的标签体系,来阐释众包分类的魅力。总而言之,这本书的书名已经成功地抓住了我的注意力,并勾起了我对知识、智慧以及现代信息社会运作方式的无限遐想。

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《常识与众包分类》这个书名,对我来说,简直就是一种魔力。我一直相信,我们每个人的“常识”,其实是我们最宝贵的财富,它来自于我们的生活经验,是我们对世界的理解最直接、最朴素的体现。但是,在信息爆炸的当下,这些常识是否还像过去一样被重视?它是否被淹没在海量、碎片化的信息之中?而“众包分类”,这个词本身就充满了活力和协作的精神,它代表着无数个体贡献智慧,共同构建起一个庞大的知识网络。我非常期待,这本书能够为我揭示,如何将这两种看似朴素又充满活力的元素有机地结合起来。我希望书中能够深入探讨,我们如何从日常的“常识”中,提炼出那些具有普遍意义的、能够指导我们理解和组织信息的原则。同时,我也很好奇,众包分类是如何在实践中运作的?它是否能够帮助我们更好地发现和理解那些隐藏在海量信息背后的关联和模式?我希望这本书能通过一些引人入胜的案例,来阐释众包分类的魅力,比如用户如何自发地为电影、音乐、书籍打上各种标签,从而形成一种生动而直观的分类体系。它是否会探讨,当众包分类与我们的“常识”相互印证、相互补充时,会产生怎样的奇妙效果?我迫切地希望在这本书中找到答案,并且希望它能为我提供一些新的视角,去审视我们所处的这个信息时代,以及我们在这个时代中如何更有效地获取、组织和分享知识。

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