查看“《超越学科的认知基础》2015秋孙一乔学习报告-第五周”的源代码

==命名空间的使用==



#Namespace maagement讲解
#命名空间的价值；探寻一种可能：基于命名空间的知识库。举例：软件工程，最多的时候就是在学习别人的API，命名空间，弄明白如函数名等的意义，然后使用。
#基本技能，如何做链接，如何来管理别人的知识，达到群体的认知能力。

==学习[[隐喻]]（metaphor）==
1、(Conceptual) metaphor(隐喻)有三种：本体的隐喻(ontological metaphors), 方位隐喻(orientational metaphors), 结构隐喻(structural metaphors).[1]

2、本质上，新的metaphor的产生会对群体认知产生突破性的促进。

==数字社会研讨学习报告==

===数字化社会===
背景：gartner公布的未来十大趋势
# By 2018， 20%的商业内容将被机器完成 （腾讯已经发布了专门写经济类文章的软件）
# 60亿 X智能设备 被 connected
# by 2020，
# 3 million 员工向机器人老板报告

===[[数字化社会]]与传统社会对比===
[[数字化社会]]与传统社会对比

{|border=1
|
|[[数字化社会]]
|style="width:150px"|传统社会
|-
|style="height:20px"|概览
|它是一个计算架构，可运行的，涉及到信任，声誉，区块链，数据库，机械学习，货币和可执行的法律。
|由许多个体汇集而成的有组织有规则或纪律的相互合作的生存关系的群体
|-
|style="height:20px"|组成
|本质上，是由0,1的数字逻辑组成的
|多个实体极其之间的关系组成
|-
|style="height:20px"|实体与虚拟
|实体与虚拟世界的结合，数字世界中的数据与实体世界有直接的关联
|传统社会存在于实体世界内
|-
|style="height:20px"|现实进展
|理论的概念模型。并没有实现与现实生活中。由于人类的认知能力，当代科技的发展等桎梏。
|现实生活中的社会。
|-
|}


====计算法律学====

IBM waston 世界第一个能解决有“常识”问题的软件，之前被认为是不可能的。

IBM waston没有通过图灵测试，常识性的问题更多是通过强大的算法实现的，在人工智能的道路上，我们任重而道远。

===参考文献===

[http://toyhouse.ie.tsinghua.edu.cn/wiki/index.php?title=%E3%80%8A%E8%B6%85%E8%B6%8A%E5%AD%A6%E7%A7%91%E7%9A%84%E8%AE%A4%E7%9F%A5%E5%9F%BA%E7%A1%80%E3%80%8B2015%E7%A7%8B%E8%B5%B5%E7%9B%8A%E6%B3%89%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%8A%A5%E5%91%8A-%E7%AC%AC%E4%BA%94%E5%91%A8]