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心智社会：从细胞到人工智能，人类思维的优雅解读 第18章 推理
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机器，拥有无可辩驳的逻辑，对数字有冷酷的精确性，不知疲倦，能进行完全精准的观察，拥有对数学的绝对知识，它们可以详细阐述任何理念，无论这种理念的源头是多么简单，最后也能得出结论。机器拥有对理想类型的想象力，这种能力可以根据当下的事实建构必然的未来。但人类拥有的是另一种想象力。那是一种不合逻辑但充满才气的想象力，它能模糊地看到未来的结果，却不知道是为什么，也不知道是怎么变成那样的。这种想象力胜过了机器的精准。人们可能会更迅速地得出结论，但机器总是在最后得出正确的结论。人类跳跃前行，机器则是以稳健而不可抵挡的步伐列队前行。
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——小约翰W.坎贝尔
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心智社会：从细胞到人工智能，人类思维的优雅解读 18.1 机器一定要有逻辑吗
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有一些旧观点认为如果机器可以思考，那么它们一定是以完美的逻辑进行思考，这种论点有什么问题吗？人们总是说因为机器本身的性质，它们都是按照规则来工作的。人们还说它们只会做人类让它做的事。除此之外，我们还听说机器只能处理量的问题，因此无法应对质的问题或其他类似的问题。
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这种论点大部分都是以一个错误为基础的，这个错误就像是把智能体和智能组混为一谈一样。当我们设计并制作一个机器时，我们对于它如何工作有充分的了解。当我们的设计是以整齐的逻辑原则为基础时，我们很有可能犯这样一种错误，期望机器能以同样整齐而有逻辑的方式行事。但这种想法把两件事弄混了，一个是机器内部的“工作”原理，一个是我们期望它在外部世界中的行为方式。能够用逻辑术语解释机器的组件如何运作，并不会自动就能用简单的逻辑术语解释它后续的活动。埃德加·爱伦·坡曾经指出，某种特定的下棋“机器”其实是骗人的，因为它并不总是能赢。他认为，如果它真的是一台机器，那一定拥有完美的逻辑，因此不会犯任何错误！这种论点的谬误出现在哪里呢？很简单，没有什么可以阻止我们用逻辑的语言来描述不合逻辑的推理。机器只会做它被设计来做的事，在某种程度上这是对的。但这并不妨碍我们在了解了思维的运作原理之后，设计出可以思考的机器。
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在真实生活中，我们什么时候会真正用到逻辑呢？我们会在想要简化和总结我们的思想时用上它。我们用它来向其他人解释论点，说服他们这些论点是正确的。我们还用它来重新构想我们的理念。但我们使用逻辑真的常常是为了解决问题或者“获取”新的理念吗？我对此表示怀疑。相反，我们都是在通过其他方式建构或发现了解决方案或新理念之后，才会用逻辑术语来总结论点和结论。只有那时，我们才会用语言和其他类型的正式推理来“进行清理”，把重要的部分从千头万绪的思维和理念中分离出来，这些思维和理念正是那些重要部分的起源。
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想理解为什么逻辑一定是事后生成的，我们来回想一下利用生成与测试的方法来解决问题的理念。在解决任何问题的过程中，逻辑都只是推理中的一个碎片，它可以作为一种检验方法来防止我们得出无效的结论，但它不能告诉我们应该生成哪些理念，或者应该使用哪些程序和记忆。逻辑无法解释我们是如何思考的，就像语法无法解释我们是怎么说话的，这两种标准都只能告诉我们已经生成的句子是否恰当，但不能告诉我们要生成哪些句子。如果没有知识和意图之间的紧密联系，逻辑只会导致疯狂，而不会产生智能。一个没有目标的逻辑系统仅仅会产生无数无意义的事实，就像下面这些：
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A表示A。
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P或者不是P。
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A表示A或者A或者A。
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如果4是5，那么猪可以飞。
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心智社会：从细胞到人工智能，人类思维的优雅解读 18.2 推理的链条
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普通的常识中有这样一项规则：如果A取决于B，B取决于C，那么很明显，A取决于C。但这种表达有什么意义呢？为什么这种类型的推理不仅会用于依存关系，还会用于蕴涵和因果关系呢？
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如果A取决于B，而B又取决于C，那么A取决于C。
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如果A必然包含B，而B又必然包含C，那么A必然包含C。
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如果A引发B，而B又引发C，那么A引发C。
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所有这些不同的理念之间有什么共同之处吗？它们都投入了一种链状序列。每当看见这种序列，无论它有多长，我们都会很自然地通过删除头尾之外的所有内容，把它们压缩成一根单一的链条。这让我们“总结出”了这样的结果，比如A取决于、必然包含或引发C。我们甚至会利用想象中穿越时间和空间的路径来做到这一点。
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地板 上放着桌子 ，桌子 上放着碟子 ，碟子 上放着杯子 ，杯子 里放着茶 。
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方向盘 转动传动轴 ，传动轴 转动齿轮 ，齿轮 转动传动轴 ，传动轴 转动齿轮 。
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有时我们甚至把不同类型的事物链接在一起：
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