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让ai学会“理性思考”：思维法则与方法的全景解析（第2页）

这就给人工智能指明了方向：如果能把人类的理性思考拆解成符号逻辑规则，再把这些规则写成程序，机器不就能像人一样理性思考了吗？这就是人工智能领域的“逻辑主义”学派，代表人物有纽厄尔、西蒙等，他们开发的“逻辑理论家”程序，甚至能自动证明数学定理，震惊了当时的学术界。

二、逻辑主义：让AI像解数学题一样推理

逻辑主义的核心是**“用符号逻辑给AI编一套‘思考规则’”**，让AI能像人类解数学题一样，从已知前提推导出未知结论。

1. 逻辑推理的“三步走”：从前提到结论

AI的逻辑推理过程可以简单分成三步：

- 第一步：知识表示。把现实世界的知识转换成符号逻辑的形式。比如“北京是中国的首都”可以表示为“首都(中国, 北京)”；“鸟会飞”表示为“?x（鸟(x)→飞(x)）”。

- 第二步：规则应用。根据符号逻辑的推理规则（比如“假言推理”：如果A→B为真，且A为真，那么B为真），从已有知识中推导出新结论。比如已知“鸟(企鹅)”和“?x（鸟(x)→飞(x)）”，按规则可以推出“飞(企鹅)”——虽然这个结论和现实不符，但逻辑推理过程是对的，这也说明纯逻辑推理需要结合现实知识来修正。

- 第三步：结论输出。把推导出的符号结论再转换回人类能理解的自然语言。

举个更实际的例子，让AI判断“小明会不会被淋湿”：

- 知识表示：“下雨→淋湿”（?x（下雨(x)→淋湿(小明)）），“今天下雨”（下雨(今天)）；

- 规则应用：根据假言推理，由“下雨(今天)”和“下雨(x)→淋湿(小明)”，推出“淋湿(小明)”；

- 结论输出：“小明今天会被淋湿”。

2. 逻辑主义的“高光时刻”：自动定理证明

逻辑主义在“自动定理证明”领域取得了不少成就。比如：

- 逻辑理论家（Logic Theorist）：1956年，纽厄尔和西蒙开发的这个程序，能自动证明《数学原理》中的很多定理，甚至找到比原书更简洁的证明方法。这在当时引起了轰动，因为《数学原理》是数学界的权威着作，AI能挑战它，说明机器真的能做“理性思考”。

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- ACL2系统：现在的自动定理证明系统更强大，比如ACL2能验证计算机芯片的设计是否正确，还能证明复杂的数学定理。比如它能证明“2的平方根是无理数”，整个过程和人类数学家的推理逻辑几乎一致。

3. 逻辑主义的“死穴”：现实世界不是“非黑即白”