智能写作-人工智能可以用来推理吗
编辑：pitaya02 日期：2020-08-31
在20世纪，人工智能早已被人类指定研究数学，并取得了一些成果。利用经典逻辑与计算的混合，模糊推理，贝叶斯推理，极大熵原理，以及一些自组织技术，人工智能能够实现自动推理。
已有的自动推理系统中最完善的部分是自动定理的证明和自动定理的检验：
对具有不同内容的数学公理系统和定理，计算机能用基本的逻辑推理，证明定理在特定系统下是正确的、不可证明的，或者说是错误的。
它是以逻辑艾尔布朗定理为基础的，具有一定的不确定性。众所周知，像哥德尔不完全定理这样的不完全定理在理论上有局限性，对话式定理证明机也需要人的帮助。但是我们也知道，对于一阶逻辑来说，有很多演绎系统是可靠的(所有可证实的叙述都是真实的)，并且是完全的(所有可证实的叙述都是真实的)。因此，即使一阶逻辑的逻辑归结为半可判定性，仍然存在大量关于一阶逻辑的自动定理证明。
在 LSI设计和测试中，自动推理得到了实际的应用，英特尔和 AMD的处理器设计测试都涉及自动推理。从2005年开始，微软就将自动推理用于多种软件的测试。
电脑辅助证明，意为用计算机完成部分内容或全部内容的数学证明，主要有以下几种情况：
1976-1988四色定理证明了屏式四子棋是先手必胜[1]1989年证明了 Order 10有限射影平面的不存在性1998年证明了开普勒猜想的快乐性[2]2006年证明了 n=6时的结局问题
大多数的电脑辅助证据都有大量的计算，虽然人们能看到，但文字实在太多，短时间内用人力无法验证。因此，这种证明的检验工作也可以交给自动定理检验来完成。
有些数学家出于审美观考虑，不接受计算机辅助证明。
经典案例：
在1998年， ThomasHalls声称证明了开普勒猜想，他提交的证明包含3 GB的计算机数据和250页的注释，其中包括程序、数据和证明所使用的结果。这一证明被20位裁判所接受，因此《数学年度》同意发表这篇论文。
在2003年，评审组报告说他们“99%确定”这个证明是否正确，但是并没有完全确定所有计算机计算的正确。同一年， Hales宣布他将开始实施一个旨在“完成开普勒猜想的证明”的合作计划，通过生成证明正确的证据来消除残留的不确定性，并通过自动定理检验软件 HOL等来进行证明。
Harles认为这项计划需要20年左右的时间，而且整个工程实际上在2014年8月10日就完成了。在2015年， Harles和21位协作者联合发表了《开普勒猜想的形式证明[3]》。
几乎没有什么情况是让人工智能直接去研究哲学的，尽管自动推理本身与哲学有着密切的联系，自动常识推理也包含了一些民俗、民间物理学的内容。近几年来，自动常识推理在分类、动作与变化、时间推理等方面取得了长足的发展。GPT系列还尝试了自然语言的自动常识推理，它最初设计用来预测人给出的一段文字后面出现概率更高的单词。
AI学习哲学中的一种方法是，程序员编写程序，或者编写一个程序，从数据集中提取出他们对世界的理解，然后按照他们的世界观组织数据，让程序运行，从而得出在这个世界模型中必然会得到的推理和结论。尽管现在还没有看到有人用这类研究方法来研究灌溉论文，但是在使用人工智能来分析图像时，出现了一种趋势，即人工智能从人们选择的数据集中发现种族优越、非人格化等等。对于 GPT系列来说，你可以通过简单的文字使它输出的文本看起来很有哲理。举例来说， JanelleShane利用了GPT-3的预览 API生成的“测试你是什么样的人工智能”：
交互式在国外还有人认为人工智能不仅可以研究哲学，而且可以研究亚伯拉罕诸教。
以上现代世界的项目没有一个是人工智能主动启动的，但这并不重要。
有兴趣的人士可加入自动推理协会[4]。
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