科学学研究

作者：尤洋,郭宇

单位：山西大学科学技术哲学研究中心

基金：国家社科基金一般项目“神经科学哲学的当代建构与解释研究”;教育部人文社会科学重点研究基地重大项目“神经科学视域下的脑机智能哲学问题研究”

ChatGPT是新一代人工智能技术驱动的自然语言处理模型。文章围绕因果性深入讨论了ChatGPT的因果规则、因果表征与因果解释，通过分析ChatGPT因果认知与学习中的底层逻辑得出以下三个认识：一是ChatGPT将相关性作为其底层因果规则，在深度神经网络、大语言模型与统计分析的驱动下，以概率形式实现了因果性在人工智能中的嵌入。二是通过实现对人类因果认知、因果语言与因果推理能力的模拟，ChatGPT在自然语言的生成中拥有了与人类智能相似的表征。三是依托智能生成的计算因果解释和因果涌现解释两条路径，ChatGPT实现了从符号与信息的输入到“数据知识”的输出，并以一种涌现的方式获得新的能力，实现了人工智能领域的“因果革命”，构建出未来人工智能发展的蓝图。

来源：2023年第12期

《科学学研究》期刊编辑部

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