摘　要：当代AI技术的迅猛发展推动哲学研究从传统形而上学思辨，转向更具实践性的方法论重构，这一进程标志着AI哲学从概念分析向工程哲学范式的深层转型。面对AI与人类智能的本质差异、技术系统的复杂性以及智能生成的动态特征，我们需要通过智能类型之维、研究范式之维和科学实验哲学之维等多重维度，系统探讨AI哲学研究的方法论革新，即对智能类型理解的多维视角、工程哲学的系统性/生成式/偶然性的范式转换以及基于可错性/复杂性/开放性的思维转换。通过能指拓扑和折叠空间概念的解释框架以扩展空间概念，AI哲学研究可以实现对智能的重新塑造。这不仅回应了技术实践对哲学的理论挑战，更为“后人类”时代的智能认知提供了新的可能性。

关键词：AI哲学 智能类型 工程哲学 科学实验哲学 研究范式

摘　要：人工智能驱动科学研究已成为当下的热点议题，随之而来的是关于AI预测能力及其预测结果可靠性的质疑。现有研究多从规范性视角探讨AI的可靠性，但此类视角无法揭示AI预测知识可靠性的来源。科学实践哲学将可靠性置于具体科学实践中众多科学产品相互缠结的动态过程中，为该问题的深入提供了富有启发性的理论路径。以AlphaFold为例，可以看到，AI预测知识的可靠性并非源自结果符合对象，而是根植于AI预测模型及其预测结果分别参与到与其它科学产品和科学共同体的复杂缠结之中。此外，AI预测及其“端到端”的生成模式正重塑着科学知识的形态。

关键词：人工智能 AlphaFold 科学知识 科学实践哲学 可靠性

摘　要：文章从分析AlphaFold2的科学研究过程入手，对其模型架构和研究程序进行了深度剖析。AlphaFold2首先构建蛋白质序列和结构的数据表征，在此基础上进行模型训练，并基于蛋白质结构的相关知识进行机器猜想，然后利用迭代循环验证、修正蛋白质三维结构并输出结果。AlphaFold2给科学研究程序带来的影响主要体现在以下三个方面：首先形成了跨领域的人机协同科学研究主体网络；其次，科学研究对象从蛋白质实体转向氨基酸数据；第三，研究手段从实验室实验转向深度神经网络模型开发。然而AlphaFold2本身也存在诸多局限包括不透明性和不可解释性问题。研究旨在为探讨AI for Science对科学研究程序带来的影响提供一个具体案例。

关键词：人工智能 AlphaFold2 科学研究 科学方法

摘   要：在认知科学具身转向的背景下，休伯特·德雷福斯与哈里·柯林斯围绕 “身体在智能行为中的角色”展开了持续而深入的论辩。德雷福斯立足现象学传统，主张人类认知本质上是具身且情境化的；柯林斯则从社会学视角出发，认为社会性实践才是人类认知的核心构成要素，而非生物性身体。本文从争论缘起入手，在知识论、本体论、方法论三个维度剖析双方理论分歧，进而展开批判性反思，旨在揭示这一争论的实质内涵及其在人工智能时代的当代意涵。

关键词：具身认知 身体 智能 德雷福斯 柯林斯

摘  要：简单性是科学中公认的理论德性之一。认知主义者主张，简单性之所以能在科学实践中为理论选择提供正当性，是由于简单性是一种认知价值。主流认知主义立场认为，简单性的认知价值主要体现在它可以作为理论为真的证据。本文论证，主流认知主义立场面临难以克服的理论困境。在此基础上，本文提出一种更合理的认知主义立场。该立场将科学实践中真正重要的简单性理解为“认知简单性”，它是作为非理想认知主体的人类科学家所追求的终极认知价值之一。这种新认知主义立场不仅有助于认知主义者规避主流立场面临的理论困境，也为简单性在科学中的价值提供了更坚实的基础，因而是一个更具吸引力的理论选项。

关键词：简单性 理论德性 认知价值 工具价值 真