人工智能能从医学中学到什么？生成性类比与可靠的机器学习系统

arXiv cs.LG 论文
machine-learning medicine philosophy-of-ai reliabilism generative-analogies

摘要

本文在医学临床转化与构建可靠的机器学习系统之间发展了一种生成性类比，提出了一种基于可靠主义认识论保证的新型机器学习可靠主义。

arXiv:2608.18186v1 公告类型：新 摘要：在过去几年中，机器学习（ML）已在医学领域得到广泛应用（并在一定程度上取得了成功）。然而，围绕ML的不确定性使其认识论和方法论保证的基础难以确立。文献中已在医学与ML之间建立了一种类比，建议我们应以临床转化的标准为模型来设定ML的认识论和方法论标准。通过发展Hesse工作的工具，我们将这种类比的本质描述为临床转化过程与构建ML系统过程之间的生成性类比。我们更精确地识别了临床转化的认识论和方法论保证，这些保证通常仅在诉诸类比时才被提及，并展示了这些保证在何种意义上类比地应用于ML的语境。特别是，我们以可靠主义的术语解释了临床转化的保证，并展示了这如何能够启发一种新型的ML可靠主义，它与（尽管兼容于）AI哲学中现有的可靠主义解释不同。
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缓存时间: 2026/08/20 10:21 

# 人工智能能从医学中学到什么？生成性类比与可靠的机器学习系统
来源：https://arxiv.org/abs/2608.18186  
查看PDF（https://arxiv.org/pdf/2608.18186）

> 摘要：过去几年中，机器学习（ML）已在医学领域得到广泛（并在一定程度上成功地）应用。然而，围绕机器学习的不确定性使其认识论和方法论的证成基础难以确立。现有文献中已将医学与机器学习进行了类比，建议我们应以临床转化的标准为范本，为机器学习建立认识论和方法论标准。通过发展Hesse的理论工具，我们将此类比的性质界定为临床转化过程与机器学习系统构建过程之间的生成性类比。我们更精确地识别了临床转化中通常仅通过类比论证提及的认识论和方法论证成，并阐明此类证成如何在类比意义上适用于机器学习语境。特别是，我们从可靠主义角度阐释了临床转化的证成机制，并展示这如何为一种新型机器学习可靠主义提供启示——该理论虽有别于（但可与）人工智能哲学中现有的可靠主义论述，但与其兼容。

## 投稿历史
来自：Emanuele Ratti \[查看邮箱 (https://arxiv.org/show-email/2f4df424/2608.18186)\] **\[v1\]**2026年8月18日（周二）09:29:23 UTC（416 KB）

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