機器診斷 —— 種族與認知的問題
對機器學習的研究，僅在過去十年就呈現了日益加快的發展，以至現今的人類現實有很大一部分需要通過機器學習算法去體驗。機器學習研究在科學與工程領域無疑重要，然而它對更大範圍內的社會體亦有深遠的影響。當象徵再現甚至可以無意中令社會公理正當化時，由此產生的緊張對峙尤其令人矚目。本講座中，Amaro借用早期數學將當代機器學習問題化，提出它是一種自明的簡單性約定，消減了人類關係和知識生產中的不同範疇——這與工程學界的普遍認知相左。他主張重提種族認知的問題意識——一如圍繞黑人抽象藝術運動的爭論所闡明那樣——從而挑戰一種實證現實的觀念，以及符號化種族體驗的概念本身。
講座將以英語進行。
夏日學社一個為期兩週的計劃。包含一系列大專以上程度的研究課程及公開卓越講座。旨在讓學生瞭解當下的哲學議題如何影響當代文化的形成。
「公共資源」如空氣、水、地球、科技或醫療等均屬你我。源此信念，「未來公地」將引領學生研精覃思，探索「可持續發展社區」的可能性。
Ramon Amaro
拉蒙·阿馬羅（Ramon Amaro）是倫敦大學金匠學院視覺文化講師。種族與科技的研究考察的是機器學習和人工智能研究中牽連的文化偏見，而拉蒙的作品卻發自工程邏輯與數學哲理。
拉蒙此前曾任鹿特丹新研究所數碼文化研究員、通用汽車公司品質設計工程師以及美國機械工程師學會（ASME）項目經理。