纳思怎么办
我设计的通用人工智能系统 “纳思” 在前面几篇里面介绍过了，这里只会商和归纳直接相关的部门 。 从一起头，我就把智能看作某种一般理性原则，而非解决某些具体问题的方式 。 这样一来就直接撞上了休谟问题：若是认可将来经验和曩昔经验可能是纷歧样的，那么从曩昔经验中总结出的纪律（非论是用归纳仍是此外法子）在将来就没法包管必然准确 。 在这种环境下，怎么做才算“理性“？举例说来，即使已知的乌鸦都是黑的，那也不克不及包管未来碰不上白的 。 这是否申明展望下一次碰着的乌鸦是黑的或是白的同样 “合理”，因为二者都有可能对？当然，任何正常人都认为在这时猜“黑“ 是显然准确的，但这是为什么？只是因为“从来如斯”？
传统的理性模子都是基于经典逻辑或者概率论的，其结论的 “真” 是以其正义的（成立在商定根本上的）真和推理法则的 “保真性” 为前提的 。 天不变，道亦不变，而一旦 “得道”，其逻辑结论天然也就不成能错 。 照此行事，天然就是合乎理性的了 。 这简直很圆满，但一旦天道有变，亦或无法鉴定所得的是否真的是“道”（按休谟的论证，这种鉴定不成能获得），那就无计可施了 。
当然还有另一种显然的选择，就是接管休谟的结论：归纳就是一种心理习惯，没事理可讲 。 人工智能当然也可以这么做，就是用“人脑就是这么干的” 作为所有本家儿要设计的依据 。 这种做法天然有其价值，但不是我想做的 。 我们简直应该领会人脑在心理和心理层面的工作道理，并在人工智能设计中加以借鉴，但我总想多问一句：我们在计较机里面也非得这么干才“对”吗？
我的选择是接管休谟的论证，但不止步于他的结论 。 在实际情况中，按照曩昔的经验是不成能严酷、切确地展望将来，并包管所有结论的准确性的 。 人脑简直是在进行这种展望（以归纳为本家儿要形式之一），但这不仅仅是一种习惯，更是一种理性 。 和传统的理解分歧的是，在这种环境下理性不包管展望当作功，而是一种顺应性行为 。 简单说来，“顺应性行为”就是按照曩昔的经验展望将来，尽管这些展望经常会错 。 “尽力顺应情况”和“包管顺应当作功”不是一回事，前者是可以做到的，尔后者纷歧定 。
我们可以把一个系统的外部情况粗略分当作三种：若是情况绝对不变且遵循系统可熟悉的纪律，传统的理性模子和依此设计的“正义化系统”会是最当作功的，因为只要正义和法则搞对了，系统就毫不会犯错 。 若是情况可变但相对不变，那么顺应性系统及响应的“非正义化系统” 会是最有但愿的，因为这时正义化系统就太僵化了，完全无法应对料想之外的环境，而非正义化系统尽管不克不及包管不犯错，但起码有展望准确的可能 。 若是情况的转变极其敏捷或无迹可寻，那任谁也是力所不及了 。 所以，照我看来，智能也好，科学也好，都不是以 “包管当作功” 为其理性尺度的，而是表现了一种“尽人事，听天命”的立场，是不以当作败论英雄的 。
我上面的结论不仅仅是一个哲学立场，而是有直接的具体后果的 。 如《证实、证伪、证实、证据：何故为“证”？》中介绍的，纳思和其它推理系统的一个底子分歧点，就是此中一个陈述（如 “乌鸦是黑的“）的真值不是描绘其与客不雅事实的合适水平，而是和系统相关经验的合适水平，是以会跟着经验而转变 。 系统中的推理法则（包罗演绎、归纳等等）也都是在这个意义下 “保真”，就是包管不无中生有，但不包管百步穿杨 。 若是让纳思见到那只绵羊，它的表示会是那个天文学家和物理学家的综合：它的结论可能是 “苏格兰的绵羊是黑的”， 而其真值对应于现有证据的量（所以见过一只、两只或一千只时成果是分歧的） 。
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