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推理的迷宫——悖论、谜题及知识的脆弱性

当法官提出这个所谓的“意外”绞刑的时候，他就知道了律师一定会推出这个没有一天是意外的推理，而当囚犯相信了这个推理的同时，法官不管什么时候处决囚犯，囚犯都是意外的。这一点在私塾最后提到的那个纽康悖论，也是这个意思。

知识多被视为经验以及方法的整合；而知识论关注的是知识自身是否可以获得、是否可以划界以及是否具有意义。 数学利用逻辑形式来研究数量、结构以及模型；而逻辑学则关注那保证推理有效的威权是什么、逻辑推理的可靠性和完备性。

你所迷惑的是自我的存在，以及对自我的认识，对世界的认识。你所迷惑的是如何保障自我认识的真实可靠，这些问题都是许许多多哲人思考的深刻课题。我无力作详细解释，不过如果你真的很在意这些问题，建议你去看一些带哲学意味的科普书籍。

索洛悖论:描述、解释与展望

通过对索洛悖论的深入探讨，我们得到三个重要启示：解释的多样性要求更细致的数据挖掘；对人与技术互动的观察还有待加强；同时，法律研究也能从技术发展的实证研究中获益。从Manolo的研究中，我们看到如何通过量化分析个体生产率，以及对数据垄断和隐私规制的探讨，为解决悖论提供了新的思路。

首先，索洛悖论质疑的是传统的统计框架能否全面捕捉信息技术的价值。在信息时代，新的效用模式和技术红利可能已经在无形中改变了经济活动的本质，但这些变化并未在官方数据中得到充分反映。经济学家们开始反思，或许我们需要一个更为精细的核算体系，以适应这种技术驱动的经济转型。

然而，这个理论在20世纪90年代信息技术的爆炸性进步面前显得有些力不从心，即所谓的“索洛悖论”——计算机对生产率的直接影响似乎并未如预期般显著，索洛对此持保留态度，认为企业需要时间去消化和适应新技术的变革力量。

索洛悖论（Productivity Paradox），又称“生产率悖论”。20世纪80年代末，美国学者查斯曼（Strassman）调查了292个企业，结果发现了一个奇怪的现象，这些企业的IT投资和投资回报率（ROI）之间没有明显的关联。

索洛模型基于新古典经济增长理论，认为一个经济社会在单位时期内（如1年）按人口平均的储蓄最终将与人口增加相一致，即经济社会在人口增加的情况下其年国民收入也会增加。

目前人工智能存在的问题

1、人工智能难以描述常识 众所周知，常识是显而易见的，但有时我们很难用语言来描述它，并在数据中为其打上标签。对于这些“显而易见”的事物，我们存在很大的盲点。因此，我们无法向计算机传授常识，这不仅因为可能不切实际，更重要的是我们甚至没有意识到常识是什么。

2、数据瓶颈：人工智能的进步依赖于大量数据的训练，但获取这些数据往往面临挑战。数据可能难以获取，尤其是对于某些敏感领域，数据获取成本高昂。此外，数据隐私和安全问题亟待法律法规的规范，以避免潜在的严重后果。

3、人工智能无法去描述常识 大家都知道，常识都是显而易见的，有时候我们甚至很难用语言去描述它，进而在数据中给它打标签。对于所有“显而易见”的东西，我们存在巨大的盲点。因此，我们无法教计算机常识，不仅因为这可能不切实际，更根本的原因是我们甚至没有意识到常识是什么。

4、目前人工智能发展存在的一些问题如下：数据隐私和安全问题：人工智能技术需要大量的数据作为基础，但是数据的归属和隐私问题在使用和传播中面临较大的安全风险。伦理和道德问题：人工智能技术的发展可能导致一些伦理和道德问题的出现，例如自主武器、个人隐私受到侵犯等。

5、研究表明，人工智能系统可能会受到种族、性别和社会经济偏见的影响。例如，斯坦福大学的博士生Timnit Gebru在她的研究中揭示了这些偏见，并因此加入了微软，以进一步挖掘和解决人工智能的偏见问题。

人工智能对人类发展有什么影响?

1、大规模的失业。人工智能的发展，导致很多工人失业。人工智能可以代替很多职业，如此便会导致大批大批的人失业，大批大批的人整日无所事事。高新技术型人才争夺战导致垄断，贫富分化再度加剧。人工智能时代的到来，必将引发空前的人才争夺战。同时这会导致巨头的垄断、贫富分化加剧。

2、人工智能使我们更智慧。人工智能可以提升医疗诊断准确率，即便是最有能力和经验的心脏病专家，也只能在4次看诊中做出3次准确的诊断。对于其他医师，准确率更低，接近二分之一，但是人工智能可以提高诊断的效率。在需要使用数学计算机工具解决问题的学科，AI带来的帮助不言而喻。

3、大规模的失业 人工智能的发展，导致很多人失业。据人力资源和社会保障部2016年新闻发布会介绍，2016年末中国失业率达05%，机器人不会犯错，不会累，不需要休息，不需要工资。这完全可以代替很多职业，例如工人，司机等等不需要思想的工作。

人工智能发展的最大障碍是什么?

1、人工智能发展的主要障碍包括技术、法律和伦理问题。技术障碍尤其显著，当前的人工智能技术还未能完全满足公众对于智能的期待，许多所谓的智能仅是高级自动化。技术进步非一蹴而就，需要时间的积累，以及资本、人才和政策的支持。

2、人工智能发展的障碍主要有三个，技术、法律和伦理。技术肯定是最大的障碍，很多人将人工智能称之为人工智障，就是由于AI技术还处在发展的初级阶段，很多技术还远远谈不上智能，只能算是稍具智能的自动化罢了。技术的发展需要时间的积累，是不能一蹴而就的，需要时间、资本、人才和政策的综合作用。

3、专业人才和普及问题：人工智能技术的发展需要大量的专业人才进行研究和应用，但是目前仍存在人才的供不应求和普及程度不足等问题。知识范围和世界观问题：人工智能技术只能解决在已知范围内的问题，如果处理的问题超出了已有的知识范围，人工智能的效果可能会降低，甚至无法解决。

4、研究表明，人工智能系统可能会受到种族、性别和社会经济偏见的影响。例如，斯坦福大学的博士生Timnit Gebru在她的研究中揭示了这些偏见，并因此加入了微软，以进一步挖掘和解决人工智能的偏见问题。

【物理结论】世界7个著名科学悖论的最终解答来了!

薛定锷的猫最早由物理学家薛定锷提出，是量子力学领域中的一个悖论。其内容是： 一只猫、一些放射性元素和一瓶毒气一起被封闭在一个盒子里一个小时。在一个小时内，放射性元素衰变的几率为50%。 如果衰变，那么一个连接在盖革计数器上的锤子就会被触发，并打碎瓶子，释放毒气，杀死猫。

十个著名悖论的最终解五）特修斯之船（The Ship of Theseus）引用：最为古老的思想实验之一。最早出自普鲁塔克的记载。它描述的是一艘可以在海上航行几百年的船，归功于不间断的维修和替换部件。只要一块木板腐烂了，它就会被替换掉，以此类推，直到所有的功能部件都不是最开始的那些了。

理发师悖论：1919年，罗素把他提出的集合论悖论通俗化如下：萨魏尔村有一位理发师，他给自己订下一条规则：他只给村子里自己不给自己刮胡子的人刮胡子。请问他该不该给自己刮胡子？（2）苏格拉底悖论：苏格拉底有一句名言：“我只知道一件事，那就是什么都不知道。

十个著名悖论的最终解九）薛定锷的猫（Schrodinger’s Cat）引用 薛定锷的猫最早由物理学家薛定锷提出，是量子力学领域中的一个悖论。其内容是：一只猫、一些放射性元素和一瓶毒气一起被封闭在一个盒子里一个小时。在一个小时内，放射性元素衰变的几率为50%。

这个悖论曾经困扰过许多天文学家或者天文爱好者，最著名的当属开普勒，他当时并不能很好地解释这个悖论，只能推测宇宙是有限的，被一个外壳所包围，因此只有有限数量的光线能够到达我们的眼球。还有就是奥尔贝斯认为本因照射到地球的光线被宇宙中的尘云吸收了，否则我们的地球的温度就会过高而不适合生存。