◇梁贤华

归纳推理具有久远的历史，早在柏拉图的著作中便有成熟的苏格拉底概念归纳法，追问什么是智慧、勇敢、虔诚等概念的普遍定义。现代归纳法的直接思想来源则往往归于培根（Francis Bacon），要求归纳推理服务于现代科学的发展，为科学发现也即预测推理提供理论根据。而卡尔纳普（Rudolf Carnap）将形式逻辑的方法引入归纳逻辑研究以后，概率逻辑开始成为研究的主流，并且和人工智能研究产生密切联系。如今，贝叶斯主义已占据人工智能研究的半壁江山。我们不禁会思索：归纳推理是如何与人工智能产生联系的？本文尝试对这个问题进行探讨。

机器能否思维

对于图灵（Alan Mathison Turing）来说，人工智能的核心问题是：机器能否思维？他在《计算机器与智能》中深入阐述了这个问题。对于图灵来说，“思维”意味着推理——如果人工智能能够正确预测问题的答案，那么就意味着它具有类似人类的智能。这种观点又被称为逻辑主义或行为主义方案。该理论为人工智能的发展奠定了基调，使得人工智能蓬勃发展。