NARS：用非公理推理重新定义“真”

袁岚峰

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Description 
您的这个方法
叫做非公理推理系统
简称NARS(非公理推理系统)
请问这是个什么系统
为什么它要从推理入手
为什么它又是要非公理呢
所有搞AI（人工智能）的
都是从计算模型开始入手
计算模型的特点是什么
解决一个问题
你要用算法和数据
这里边的问题就在于
一个就是专用性太强
每个算法都是解决一个问题的
另外 还有算法本身
它有一个特定的时间和空间要求
你要不能满足 你就做不了
而这个推理模型的特点
它实际上也是用算法
但是它把算法切成了很小的段落
就是每一个推理步
实际上是一个算法
你比如说A是一种B B是一种C
那你就推出A是一种C
这就是最简单的演绎推理
它的问题解决过程是什么
是一个推理过程
这个推理过程里边
包括若干个推理步
你比如说 我第一步用的演绎
第二步用了类比
第三步用了归纳
最后把这个问题解决了
我觉得这个
是逻辑学模型所提供的
我一个基本想法就是
你不能提前写好一个算法
你提前写好算法 你就专用化了
另外一方面 你又不能不用程序
这个跟General Problem Solver
（一般问题解决器）的思路
在大方向上也是一致的
就是说你要找一些最基本的东西
能够足够覆盖你所有的需求
只不过他们找到的是搜索
我找到的是逻辑
在我的生命早期
我确实进行了一场艰苦的探索
当我回到家的那一小时里
我洞见的不是人类思维的本质
而是我们可以通过机械的方式
理解思维是如何运作的
//
NARS(非公理推理系统)
简单来说
它是一个推理系统
最基本的形式
就是你给它一些知识
它给你一些结论
这些结论是被这些知识蕴含的
但是它是超出这些知识范围的
在这个大的框架下
它和传统的逻辑学是很接近的
但是有一点最要命的
就是它不保真
传统逻辑学家就说你不保真
你叫什么逻辑
我现在是说对不起
我现在要重新定义真
所谓不保真 是不能保证我的结论
跟你未来经验相符合
实际上我系统当中的真
是指跟过去的经验相符合
就是我有理由这么认为
刚才我说的那个真值
实际上是我根据
我现有的证据量算出来的
而这点实际上跟概率统计
没有什么本质上的区别

通用人工智能（artificial general intelligence，AGI），是近年来一个非常热的词。许多人听说，它是大模型发展的下一个目标。经常有企业家、科学家热烈讨论，AGI将在多长时间内实现，是两年还是三年，五年还是十年。还经常有人说，通用人工智能可能会成为最后一次科技革命，因为它会导致人类或者成神，或者灭亡。
然而最近我才知道，通用人工智能这个研究课题其实早在二十年前就出现了，而且跟现在的宣传有方向上的区别。我们在上一期访问的天普大学计算机与信息科学系副教授王培老师，就是当年发起AGI研究的核心人物之一，所以他一直担任通用人工智能学会副主席、《通用人工智能学报》主编。
那么，通用人工智能究竟是什么意思？如何看待现在的大模型和主流技术路线？如何通向通用人工智能？我们继续来倾听王培老师的真知灼见。