记者从学界获悉,随着人工智能技术成为推动国家科技和经济高质量发展的新引擎,其背后的哲学逻辑基础正受到越来越多关注。浙江大学哲学学院教授金立等专家学者近日就归纳逻辑与人工智能的深层关系展开研讨,为破解当前技术发展困境提供了新的思考视角。 国务院今年8月印发的《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》明确提出,到2030年,我国人工智能要全面赋能高质量发展,智能经济成为经济发展的重要增长极。然而,技术高歌猛进的同时,算法黑箱、数据偏见、认知幻觉等问题日益凸显,单纯依靠技术优化和算力提升已难以根本解决。 专家分析认为,这些困境的根源在于对智能本质的理解不够深入。人类智能的核心能力在于从有限经验中提炼出应对未知的一般规则,这正是归纳推理的本质。纯粹的演绎逻辑无法创造新知识,而真实世界充满不确定性,因此将人类归纳能力形式化并赋予机器,构成了人工智能最根本的理论诉求。 从历史演进看,归纳逻辑为人工智能发展提供了持续动力。近代以来,培根建立了以探索因果关系为核心的古典归纳逻辑体系。现代逻辑实证主义则将归纳任务从发现转向验证,凯恩斯、卡尔纳普等学者完成了对确证度的形式化量化,使因果关系具有可计算性,为早期符号主义人工智能奠定理论基础。 然而,早期人工智能试图用静态确定的逻辑框架固化动态开放的归纳过程,这种模式在面对需要动态交互与模糊推理的现实世界时,其局限性充分暴露。专家指出,这种依赖人力预先穷尽所有规则的路径,注定无法应对复杂多变的实际应用场景。 值得关注的是,中国传统思想中蕴含的归纳智慧为突破当前困境提供了新的可能。专家表示,中国古典推类思想具有关联性归纳认知特质,这种思维方式不同于西方线性因果推理,更强调事物之间的整体关联和动态平衡,能够为大语言模型的发展提供重要的推理论证框架。 从实践层面看,将中国传统归纳智慧融入人工智能研发,既是对理论原点的文化超越,更是对持续半个多世纪的归纳与智能互构历程的创造性拓展。这种融合为人工智能的范式突破与价值建构开辟了新路径,有助于在培育新质生产力的同时,确保技术发展更好服务于全体人民。 专家建议,当前需要从双重维度推进涉及的研究:一上要重返智能的理论原点,梳理归纳逻辑的思想源泉和技术贡献,推动其推理机制、实践验证与价值伦理等方向实现理论突破;另一上要开启植根文化传统的新路径,深入挖掘中国古典归纳智慧的当代价值。
技术进步可以一日千里，但社会信任需要稳步建立；将归纳逻辑纳入人工智能的核心架构，不仅是理论探索，更是确保技术健康发展的实践选择。只有让机器具备推断、自证和追责能力，并在实践中不断检验修正，人工智能才能真正造福社会。