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作者：郭贵春;张博宇;
单位：山西大学科学技术哲学研究中心;
摘要：近年来，在深度学习、强化学习和自然语言处理等领域，人工智能的发展扩展了算法的内涵。传统算法强调确定性规则和数学可计算性，而当前生成式人工智能的算法则采用概率方法、自适应优化以及数据驱动的方式来执行计算任务。看起来，当前生成式人工智能的算法已经超越了可计算性理论的范畴，跳脱了传统的计算概念的框架?针对这一问题，文章探讨了算法与可计算性理论的关系，挖掘了算法作为可计算理论的实践载体的本质及其在计算机科学中的形式化意义；剖析了算法在语形、语义与语用三个层面的形式化过程；最后，对比传统科学知识的表达，总结出算法形式化的精确性、可操作性和动态性的特征。
关键词：可计算性;;算法;;形式化;;科学知识
