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:<正>对因果关系与函数关系的关系问题,哲学界持有不同的看法。一种认为因果关系不能用函数关系来表达,两者毫无联系;另一种认为因果关系就是函数关系,两者完全是一回事。我认为这两种看法都是不正确的,它们之所以不正确,就是因为没有注意把握因果关系和函数关系的联系和区别。函数关系的概念,是数学的基本概念之一,这一概念反映现象之间客观存在着的联系。两个数可以处于如下的联系之中:假如X这个数具有不同的值,而y这个数按照一定规则随之改变自己的值,那末这两个数就处于函数关系中,y是x的函数,其公式为y=f(x)。一个数为因变数,另一个数为自变数。通过函数关系的形式,可以表明各种极不相同的联系,包括一些外部的、不重要的、甚至随意