简单性也是影响一个理论的竞争力的主要身分 。 好比说 “我们是糊口在外星人构建的一个模拟情况之中” 这个假说， 我们简直没法子证实它是错的， 但和认为 “我们是糊口在一个真实宿世界中” 比拟， 这个更复杂的假说并未带来诠释力和指导性上的任何益处， 是以不值得当真看待 。 据说拉普拉斯在回覆拿破仑为什么他的书中不提天主的质问时回覆 “陛下， 我不需要那个假设”， 也是这种立场 。 我在《意识是脑中涌现的吗？》之中提到还原论的问题也和这一点有关 。 为一个心理层面上的现象供给神经元层面（甚至原子层面）的诠释尽管在原则上仍有可能， 也并非一无可取， 但和一个心理层面上的诠释比拟往往缺乏竞争力 。
在人工智能系统中实现诠释性推理的关头， 就是把相关结论的真实性、简单性、有用性等都得当地量化处置， 并遵照当前环境在各类诠释中进行合理选择 。 这也就是说， 仅仅在 “是否可能” 的程度上评价分歧的诠释是不敷的， 而必需能看出哪个诠释证据更多， 更简单， 对将来行为更有指导性 。 这样一来， 那些貌同实异的诠释就会逐渐在系统中被更靠谱的裁减失落 。 当然， 实现这种功能的根基前提就是系统有包罗演绎、归纳、归因等形式在内的推理功能 。 今朝对机械进修系统缺乏 “诠释功能” 的攻讦， 很大水平上也是因为用函数迫近的方式 “进修”， 当然可以识别出一个照片中的物体是只猫， 但却不会像我们那样说 “我认为那是只猫， 因为……” ——不管你的来由是什么， 必然不是统计较法获得这个结论的来由 。 这也就是说现有的本家儿流进修算法不是不克不及供给诠释， 而是不克不及供给我们期望的那种诠释， 因为其结论的生当作过程和我们有底子性分歧 。 在这种环境下， 用死记硬背或过后重构的法子供给诠释是不敷的 。 只有像人那样思虑才能供给人能理解的诠释 。
因果性诠释
诠释可以进一步分当作分歧的种类， 此中主要的一种就是为某个事务找原因 。 因果常识的成立本家儿要靠归纳， 而我关于归纳的根基不雅点在《怎么对于“归纳”带来的麻烦？》一文中已经介绍了， 就是不把这种常识看尴尬刁难 “客不雅纪律” 的反映， 而看尴尬刁难 “本家儿不雅经验” 的总结 。 归因则是用这种常识来 “找原因” 。
【面对复杂现象，怎样找个靠谱的解释？】前面关于诠释的一般结论完全合用于因果性诠释这种特别环境 。 这就是说， 对一个特定的事务， 原则上是没有 “真正的原因” 这种工具的， 这就和牛顿-拉普拉斯式的因果不雅底子分歧了 。 但尽管如斯， 在若干候选原因之间进行比力仍然是需要而且可能的， 这就是说扣问某事务的原因仍是个有意义的问题， 而在良多环境下大大都人仍是会赞成某个谜底是 “准确的” 。
和其它类型的诠释分歧， 在因果诠释中一般要求 “因” 发生在 “果” 之前， 所以这种诠释会给展望将来事务供给依据 。 如前所述， 对一个因果诠释的评价也基于其准确性、指导性和简单性 。
在绝大大都应用情况下， 说 “A的原因是B” 要求二者都是可反复的事务类型， 而前者的发生会导致我们对后者的预期 。 这个因果信念的准确水平取决于响应预期被后来的不雅察证实的比例 。 和决议论因果不雅分歧， 一次掉败的预期凡是不会证伪一个因果信念， 而是经常被诠释为其它（B之外的）身分的影响， 这是因为“A的原因是B” 这样的结论根基上都是对现实环境的简化， 其实A的发生仍有赖于C、D、E等诸事务， 尽管它们没有都被一一列出 。 这就和简单性要求相关了 。 从原则上甚至可以说一个事务的原因是在其之前发生的所有事务的总和， 但这个无比准确的结论显然不克不及用来帮忙我们进行展望， 是以对 “原因” 的简化描述及其由此发生的反例就当作为不成避免的了 。 人们凡是是在准确性和简单性之间找一个均衡， 即只列出那些会对结论的准确性发生重大影响的前提前提， 而忽略那些只是偶然出问题的 。
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