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《未来学》杂志新文献两则:预见社群;后常态时代的智慧 精选

已有 4475 次阅读 2020-6-9 07:20 |个人分类:图书情报学研究|系统分类:观点评述

《未来学》杂志新文献两则:预见社群;后常态时代的智慧

武夷山


    Futures(未来学)杂志2020年6月号发表法国巴黎东大科学创新与社会跨学科实验室的博士后研究人员Fabrizio Li Vigni的文章,Five anticipation communities in complex systems sciences: Complexity science and its visions of the future(复杂系统科学内的五类预见社群:复杂性科学及其对未来的展望)。

    文章说,复杂性科学对于“预测未来是否可能?”的回答总是自相矛盾的。一方面,复杂性科学的主旨思想之一就是强调“多尺度”“非线性”“演化”系统的内在不确定性和不可预测性,因为这种系统对初始条件高度敏感。另一方面,某些复杂系统专家几乎每天都在应对未来,只是对未来的态度有异。例如,有些学者觉得,对系统的长程演化进行预测是比较容易的,但只能是粗粒度的预测。另一些学者认为,采用细粒度的计算机模拟方法,就可对作为建模对象的系统之agents(主体)进行跟踪与预测,并且几乎可以对每一主体进行跟踪与预测。本文识别描述了复杂性科学内的五类预见群体,分类的依据是相关群体的科研状况、normative views规范观、学术以外的活动和预见活动,或者说,分类时考察了认知维度、本体维度和规范维度。为了将这些群体阐释清楚,本文采用法国社会学家Céline Granjou提出的“预见社群”概念,并根据本项研究的需要对此概念做了修正调整。五类预见社群的名称分别是:高频预测;无确定目标的演化;非集中化的预测;未来共建;集中化的预见。本文分析了预见社群常用的方法:经济物理学、Artificial Life(人工生命)、数量地理学、计算流行病学和同伴建模集体。

 

    同一期还发表了著名的巴基斯坦裔英国未来学家Ziauddin Sardar的文章,

The smog of ignorance: Knowledge and wisdom in postnormal times(无知烟雾:后常态时代的知识与智慧)

    文章说,采用DIKW(数据、信息、知识、智慧)层级框架,本文探讨了知识和智慧的未来。大数据正在产生巨量信息,这将根本改变我们对知识的认识。今后新涌现的知识将是客观知识和有害知识的结合体,前者是Popper所定义的,后者是各类无知的总汇。简单的无知来自:假新闻、另类事实、炮制出的假科学、假历史、匿名网络暴民的偏执、胡说八道,等等。可克服的无知来自这样一些知识,是一代又一代的学者、哲学家、作家、小说家和宗教思想家一直在提醒人们要防备的东西,指的是人们创造完美的人类或自主的大规模杀伤武器的企图,逃脱死亡的企图,以及种族歧视的算法、weaponised disciplines(武器化了的学科)、为了政治权宜之计而刻意制造混乱,等等。不可克服的无知是我们(西方文明)没头脑的结果,指的是这样一些事物:仅仅由于超出主流范式的框架就使我们怎么也想不到的东西,短视的学科边界、理论、原理、假定、公理,等等。笼罩在无知烟雾中的新涌现知识使得传统的智慧运用几乎不可能。如果将智慧定义为基于经验、理解和洞见的知识性专家决策,那么人工智能就很合适干这个。确实,有些学者和思想家已经在主张,人工智能可以而且应该成为所有智慧的宝库。本文则认为,后常态时代需要一种能够冲破无知烟雾的新的智慧秩序。我们的智慧观需要改变,原先把智慧看成个人品质的总汇,是睿智者方才具有的特质,今后应把智慧看成集体性、社群性的事业,是对生活的社会追求和文化追求,而在后常态时代中我们正丧失这样的追求。


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    我介绍过Sardar的“未来学诸定律”,见http://blog.sciencenet.cn/blog-1557-612540.html

    




https://blog.sciencenet.cn/blog-1557-1237040.html

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