题  目：深度学习与不确定推理的哲学问题

报 告 人：任晓明 （四川大学 文科讲席教授）

时  间：2026年5月15日（周五）10:00-12:00

地  点：国家治理学院（绩鏞楼）3203学术报告厅

摘  要：深度学习的崛起不仅是计算技术的突破，更是人工智能研究范式的重大转换。其理论贡献在于，一是通过层次化结构实现了复杂系统的“涌现性”，为整体论视角提供了实证支持；二是通过概率驱动的“直观推理”，弥合了感性经验与抽象逻辑之间的中层认知鸿沟；三是运用“奥卡姆剃刀”等方法论工具，提升了系统处理海量不确定信息的效能。然而，深度学习亦面临显著的局限：其“黑箱”特性导致的不可解释性挑战了理性的透明原则；其对数据经验的依赖使其深陷传统经验主义归纳法的“休谟困境”。深度学习的成功并非经验主义对理性主义的完胜，而是二者深度融合的产物。激进的二元对立立场已难以解释当前的智能变革，未来人工智能的发展应超越“适度经验主义”，走向“批判经验主义”的哲学立场。符号主义与联结主义范式的深度融合、确定性推理与不确定性推理的互补，将是人工智能哲学与技术发展的必然趋势。

报告人简介：任晓明，四川大学哲学系文科讲席教授，南开大学教授，博士生导师。主要从事逻辑学、科学哲学研究。马工程重点教材《逻辑学》首席专家。青年拔尖人才支持计划专家评审组成员。国家社会科学基金学科规划评审组专家。享受国务院特殊津贴专家。曾担任中国逻辑学会副理事长，天津市逻辑学会理事长，现任四川省逻辑学学会理事长。主持国家社科基金重大项目《现代归纳逻辑的新发展、理论前沿与应用研究》（2015）和教育部重大攻关项目《具身人工智能的哲学基础问题研究》（2025）各一项。出版《计算机科学哲学研究——认知、计算与目的性的哲学思考》 《逻辑学视野的认知研究》等多部专著，在《中国社会科学》《哲学研究》等期刊发表学术论文90余篇。荣获四川省第20次社会科学优秀成果一等奖、教育部科学研究优秀成果三等奖。

（任晓明/文稿，熊作军/审核、发布）