27、可视化、计算机科学与心理学中的思想流派

可视化、计算机科学与心理学中的思想流派

在数据智能领域，关于人类是否应在复杂或关键任务的数据智能过程中发挥重要作用，存在两种鲜明的思想流派。

可视化中的两大思想流派

• V4A：机制主义 ：多数甚至所有的数据智能过程都可利用数据挖掘和机器学习技术实现自动化。在“大数据”时代，海量的数据使得自动化既必要又可行。
• V4B：反机制主义 ：任何合理复杂的数据智能工作流程都应让人类参与其中，可通过交互式可视化技术增强人类的分析能力。

这两种观点的根本分歧在于，以机器为中心的过程是否能够在所有或大多数数据智能工作流程中取代人类。实际上，可视化和计算机科学领域的大多数研究人员和从业者，在当前被认为复杂的数据智能工作流程中，往往需要同时运用以人类和机器为中心的过程。

计算机科学中的思想流派

计算机科学与工程学科继承了广泛的数学概念和方法，但除了机器智能这一主题外，对数学中的大多数哲学思想流派兴趣有限。以下是四种关于人类和机器智能的假设，体现了不同的思想流派：
| 假设 | 内容 | 相关标签 |
| — | — | — |
| CA | “所有思维都是计算；特别是，有意识的感知仅仅是通过执行适当的计算而产生的” | 强人工智能、硬人工智能、功能主义、机制主义、计算主义 |
| CB | “意识是大脑物理活动的特征；虽然任何物理活动都可以通过计算进行模拟，但计算模拟本身无法唤起意识” | 弱人工智能、软人工智能 |
| CC | “大脑的适当物理活动会唤起意识，但这种物理活动甚至无法