智能写作——人工智能能否用于推理
编辑：pitaya02 日期：2020-12-24
直到20世纪，人工智能一直是人类数学研究中的一个重要课题。利用经典逻辑与计算，模糊推理，贝叶斯推理，极大熵原理，以及自组织技术，人工智能能够实现自动推理。
已有的自动推理系统中最完美的部分，是定理的自动证明与自动检验。
对数学公理系统和内容各异的定理，计算机能通过基本的逻辑推理，在特定的系统中证明定理的正确性、非正确性或非正确性。火龙果智能写作
这种基于逻辑 AlBrown定理的方法存在一定的不确定性。正如大家所知，哥德尔不完备定理在理论上有一定的局限性，对话式定理证明机同样需要人们的帮助。但是，我们也知道，在一级逻辑方面，存在着大量可靠的演绎系统(所有可证实的叙述都是真实的)和完整的(所有可证实的叙述都是真实的)。因此，尽管一阶逻火龙果智能书写辑的逻辑具有半可判性，但在一阶逻辑学中，仍然存在大量的自动定理证明。
在 LSI设计和测试中有自动推理的实际应用，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，微软已经将自动推理用于多种软件的测试。
电脑辅助证明，是指用计算机对某一事物部分或全部进行数学证明。火龙果智能写作
1986-1988四色定理证明屏幕四子棋是先手必胜[1]1989年证明 Order 10的有限投影不存在1998年证明开普勒猜想的快乐性[2]2006年证明 n=6时的尾数问题
大多数的电脑辅助证据都有大量的计算，虽然人们可以看到，但文字实在太多，短时间内用人力无法核实。这样，这样的证明检验工作也可以通过自动定理检验来完成。
有些数学家出于审美观的考虑，不接受计算机辅助证明。火龙果智能写作
经典案例：
在1998年， ThomasHalls声称证明了开普勒猜想，他提交的证明包括3 GB的计算机数据和250页的注释，其中包括程序、数据和结果，以证明火龙果的智能书写。这份证明被20名裁判所接受，因此“数学年”同意发表论文。
在2003年，审查小组报告说，他们“99%可以确定”这个证明是否正确，但是不能完全肯定电脑计算的正确性。同一年， Hales宣布他将启动一个合作项目，旨在“完成开普勒猜想的证明”，通过生成正确证明的证据、使用自动定理检验软件 HOL等方法来消除遗留的不确定性。火龙果智能写作
Halss认为，这项工程将耗时20年左右，整个工程将在2014年8月10日完工。在2015年，哈利斯和21个合作伙伴发表了《开普勒猜想的形式证明[3]》。火龙果智能写作
虽然自动推理本身与哲学密切相关，但很少有人会直接使用人工智能进行研究，自动常识推理也包含了民间、民间物理学的内容。近几年来，常识自动推理在分类、动作与变化、时间推理等方面取得了长足的发展。GPT系列也在尝试对自然语言进行自动常识推理，这是一种最初用于预测人们给出的一段文字之后是否有更多可能出现的词语。火龙果智能写作
AI学习哲学的一种方式就是程序员写程序，或者写一个程序，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来组织数据，让程序运行，这样就可以得到世界模型中无法避免的推理和结论。尽管现在还没有人在灌溉论文中做过这样的研究，但是当使用人工智能来分析图像时，出现了一个趋势，即从人们所选择的数据集中寻找种族优势、非人格化等等。对于 GPT系列来说，您可以通过简单的文字使其输出的文本看起来合理。举例来说， JanelleShane利用GPT-3的预览 API生成的“测试你是什么样的人工智能”：
国外也有人认为人工智能不仅可以研究哲学，还可以研究亚伯拉罕诸教。
在以上现代世界的项目中，没有一个是人工智能主动启动的，但这都无关紧要。
有意者可加入自动推理协会[4]。
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