第二章 文献回顾与评述

对算法的研究，目前来看是建立在对算法的不同角度、不同层次的理解之上。在计算机科学领域，一般用通俗的语言和图示化将算法表达为“解决任务/问题的步骤或者一系列指令”，或“编程逻辑的一种形式”（Kowalski，1979），甚至是将算法降维理解，在业务层次或通俗科普读物中，将其等同于“信息过滤机制”，或是提升用户体验的“食谱”（杉浦贤，2016），等等。对算法理解的多样性背后，是对算法的多元假设：算法不仅是技术实现的配置，具有物质性，它还是技术实践的产物，与技术体系、技术设计、使用主体产生关联，具有社会性。在本体论意义上，它还具有政治性，是建构世界、理解世界存在的方式。因此，无论是在实践中还是理论视角下，算法都是技术的、社会的、政治的、文化的多样性存在和运作。

首先，本部分对更具有技术意义的算法研究进行回顾，特别是结合目前人工智能技术发展现状，介绍机器学习算法的内涵与研究侧重点，因为算法的多样性存在与运作都离不开机器依赖数据学习后进行预测的技术系统。其次，我们将回顾社会科学领域对“算法”多角度的理解与分析，展现算法成为更广泛的社会关系与实践网络中的重要组成部分的动态性与复杂性。