简介：摘要：代表整体主义的迪昂-蒯因论题通常被混同为非充分决定论题，或被当作非充分决定论题的理论依据。然而，存在两种不同的非充分决定论题：（1）“局部理论”的非充分决定论题；（2）“全体科学”的非充分决定论题。整体主义与“局部理论”的非充分决定论题之间存在某种张力，仅仅与“全体科学”的非充分决定论题逻辑相容。但整体主义不能保障“全体科学”的非充分决定论题成立。此外，“全体科学”的非充分决定论题本身是一个充满歧义、语义模糊的论题；无论我们采取哪种意义上的理解，它都使得我们在认识论上所知甚少。

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。