朱熹的知識觀與人工智慧中的深度學習之對比

The Comparison between Zhu Xi's Doctrine of Knowledge and the Deep Learning of Artificial Intelligence

黃信二(Hsin-Er HUANG)

朱熹 ； 理氣論 ； 宋明理學 ； 人工智慧 ； 深度學習 ； Zhu Xi ； Theory of Li and Qi ； Neo-Confucianism ； Artificial Intelligence ； Deep Learning

哲學與文化

50卷3期（2023 / 03 / 01）

131 - 147

繁體中文;英文

朱子的學問因其重分解與重知識路線，在過去曾受牟宗三先生批評，視其將仁體支解，以及對於道體與仁體終於未有有實見處，指出其學問重分析風格之弊。然而，在近年AI科技快速發展與大數據普遍影響吾人生活之際，朱熹學問重視知性、重分析性與強調可表達性的特徵，在當代似乎反而成為一種儒學與科技界面溝通時的優點。本文將先從「主智重知」的觀點說明朱熹的知識觀，進而分析「深度學習」的特徵；再以此為背景，說明「朱熹的知識觀」為何能與「AI的深度學習」產生關連，並分析兩者知識觀的差異，從中反思儒學的現代價值。

Zhu Xi was criticized by Mo Zong-san as dismembering the concept of benevolence and holding insubstantial views about Tao and benevolence due to his over-emphasis on disassembly and knowledge. However, with the rapid development and universal impact of artificial intelligence and big data nowadays, Zhu's emphasis on rationality, analysis and expressiveness is considered an approach to the communication between Confucianism and technology. Here we will explain Zhu Xi's conception of knowledge and further analyse the characteristics of "deep learning," whereupon to demonstrate how "Zhu Xi's conception of knowledge is related to the "deep learning of artificial intelligence," analysing the differences in between and reflect on the modern value of Confucianism.

1. 黃信二(2022)。從「良知坎陷之後」析論存在系統進入表達系統的困境。哲學與文化，49(5)，123-141。
   連結：
2. 黃信二(2013)。朱子釋孟理論預設分析。哲學與文化，40(8)，115-142。
   連結：
3. 〈激活函數〉，《百度百科》，https://reurl.cc/603WbZ（檢索於2022年9月26日）。
4. 〈通用人工智慧〉，《維基百科》，https://zh.m.wikipedia.org/zh-tw/%E9%80%9A%E7%94%A8%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E6%85%A7（檢索於2022年10月13日）。
5. 〈Hinton 號召 AI 革命：拋棄反向傳播〉，https://kknews.cc/science/b4l89a6.html（檢索於 2022 年 9 月 29 日）。
6. 〈表徵學習〉，《維基百科》，https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E8%A1%A8%E5%BE%81%E5%AD%A6%E4%B9%A0#cite_note-pami-1（檢索於2022年9月26日）。
7. 〈深度學習〉，《維基百科》，https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0（檢索於2022年9月18日）。
8. 〈格奧爾格．康托爾〉，《維基百科》，https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E6%A0%BC%E5%A5%A5%E5%B0%94%E6%A0%BC%C2%B7%E5%BA%B7%E6%89%98%E5%B0%94（檢索於2022年10月13日）。
9. 〈基數〉，《維基百科》，https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E5%9F%BA%E6%95%B0_(%E6%95%B0%E5%AD%A6)（檢索於2022年10月13日）。
10. （宋）朱熹(2003).點校四書章句集注.北京:中華書局.
11. （宋）朱熹,黎靖德（編）(1986).朱子語類.北京:中華書局.
12. Bengio, Y.,Courville, A.,Vincent, P.(2013).Representation Learning: A Review and New Perspectives.IEEE Trans. PAMI, Special Issue Learning Deep Architectures,35(8),1798-1828.
13. Buduma, Nikhi(2017).Fundamentals of Deep Learning: Designing Next-Generation Machine Intelligence Algorithms.O’Reilly Media.
14. Olshausen, B. A.(1996).Emergence of Simple-cell Receptive Field Properties by Learning a Sparse Code for Natural Images.Nature,381,607-609.
15. Rumelhart, David E.,Hinton, Geoffrey E.,Williams, Ronald J.(1986).Learning Representations by Back-propagating Errors.Nature,323,533-534.
16. 皮埃多．斯加魯菲, Piero(2017).智能的本質.北京:人民郵電出版社.
17. 牟宗三(2003).心體與性體.臺北:聯經出版事業公司.
18. 艾瑞克．布林優夫森, Erik,安德魯．麥克費, Andrew(2014).第二次機器時代：智慧科技如何改變人類的工作、經濟與未來？.臺北:遠見天下文化.
19. 周忠信(2020).AI 思維.臺北:商周出版.

1. 黃信二(2023)。數據時代的儒學發展之評估──以ChatGPT為例之研究。鵝湖月刊，577，7-19。
2. (2024)。論「陽明的知識觀」與「自然數起源思想」關係之哲學意義。哲學與文化，51(3)，89-107。
3. (2024)。智慧型機器人能否通過「修身」獲得道德情感。哲學與文化，51(11)，73-88。