人工智能中的良多焦点问题起首需要一个得当的哲学解，然后是把这个哲学不雅点切确化的数学解，最后是把这个数学模子操作化的程序解 。 这三者缺一不成 。
好比“机械进修发生成见”就源于练习数据的代表性，这其实是休谟问题的表示形式之一 。 注重到休谟问题会让您发现，概率统计到底能不克不及用不是很轻易能断定的 。
撰文 | 王培（美国天普大学计较机与信息科学系）
归纳有理吗？
所谓“归纳”，指的是从个体事例到遍及归纳综合的推理过程，好比从对诸多乌鸦的不雅察中得出“全国乌鸦一般黑”的结论 。 与其相反的“演绎”推理则是从一般陈述到具体事例 。 在汗青上，对这些推理的研究是在两个层面长进行的 。 一个是个别层面，存眷一小我如何进行这些推理来获得常识 。 这是熟悉论、认贴心理学、逻辑学的焦点问题之一，尽管这些学科的思绪各有分歧 。 另一个是在群体层面，存眷在科学理论的构建和利用中如何进行这些推理 。 这是科学哲学、科学史等范畴研究的问题 。 尽管有各类细节上的不同，在这两个条理上的归纳及其与演绎的关系仍有底子上的同质性，所以下面我会一路会商 。
因为经验科学往往是从不雅察到的具表现象出发，逐渐归纳综合、抽象到一般性理论，这一过程很天然地会被算作是个归纳过程 。 培根（Francis Bacon，1561-1626）、穆勒（John Stuart Mill，1806-1873）等哲学家就曾试图清算出一套 “归纳逻辑” 或 “科学归纳法”，认为经由过程系统地收集和清算不雅察材料，然后对假说进行评价和筛选，就可以获得靠得住的科学理论 。 其实至今大部门科学家根基上仍是遵循近似的方式，尽管他们往往将其看作不移至理，不需要专门拿出来会商的 。
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粉碎了这一派承平气象的是休谟（David Hume，1711-1776） 。 他指出既然归纳是从已知事例中归纳综合出一般结论，那就是一种“扩大常识的推理”，因为结论也包罗了将来事例，所以超出了曩昔已知的规模 。 除非将来和曩昔是一样的，这种结论就不克不及包管准确 。 但怎么证实将来和曩昔一样呢？归纳证实会导致轮回论证，更不必说有人会认为将来和曩昔原本就不会完全一样 。 休谟认为归纳只是一种心理习惯，就是说我们简直都这么想，但这种思维体例并没有理性根本，是以不这么想也不克不及算错 。
休谟的论证总让我想起鲁迅《狂人日志》里的诘责：“从来如斯，便对么？” 当然狂人的“对”说的是伦理，而休谟说的是逻辑，但二人的问题和获得的反映都差不多 。 学者们感觉休谟的论证难以辩驳，但又毫不能接管，因为这样一来常识和科学理论的合理性就都朝了 。 给他贴一个“不成知论者”的标签和叫一小我“疯子”的启事近似吧 。 科学取得的当作就有目共睹，这时辰说其焦点法则没有事理可言只是习惯罢了，这不是脑子有弊端吗？
既然归纳的合理性难以论证，天然有人会为科学另找依据 。 波普尔（Karl Popper，1902-1994）写了一本《科学发现的逻辑》，其本家儿要结论倒是科学假说的发现不合适任何逻辑，而逻辑的感化只是对假说进行证伪 。 所谓的“科学理论”只不外是尚未被证伪的假说罢了 。 这个结论影响很大，在挑战良多自称“科学”的学说时堪称利器，但良多人感觉把归纳完全扫地出门似乎过度了 。 归纳被称为“科学的名誉，哲学的丑闻”就是这个缘故：明明是个好工具，就是说不清事理安在 。
黑乌鸦和黑绵羊的疑案
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