人工智能学会：2023中国人工智能系列白皮书--人工智能原理514页

——人工智能技术的发展与成功应用已经成为21世纪科技领域最大的新现象。然而，科学地理解人工智能原理已经超出了现有科学体系的范畴。显然，人工智能是人类科学技术发展的必然结果，人工智能科学也将是人类科学进步与发展必然实现的目标。

——破解人工智能的科学和技术障碍是人类科学技术发展绕不开也跨不过的重大前沿课题，并且已经凸显为人类21世纪首先需要突破的问题。

——人工智能的科学与技术突破需要新的科学思想；人工智能本身是一个多学科交叉融合的科学现象，人工智能必然与若干主要的学科实质相关；人工智能技术开始于20世纪中叶，已经经历了几个重要的发展阶段，推动人工智能作为一个重大挑战走到21世纪的科学前沿。

| 人工智能的科学思想起源

人工智能已经凸显为21世纪的重大科学挑战。这一现象本身就已经说明人工智能是科学发展在21世纪的必然而且自然的结果。因此，人工智能的科学障碍正是21世纪的重大前沿科学问题。

科学是人类在认识世界、认知自我、改造世界、改造自我的过程中产生的对现实世界的知识发现、规律揭示以及基于知识与规律的创造。

数与形是现实世界对象的基本属性。因此，数与形就构成了现实世界对象的基本数学表示。经典数学研究数与形的基本规律。数与形的基本规律提供了研究现实世界对象的基础。因此，数学就是现实世界对象研究的基础。

| 人工智能的数理逻辑原理

Hilbert1900年提出Hilbert计划的时代背景是第三次数学危机，人们突然发现或意识到数学并没有建立在一个可靠的基础之上。原因在于数学中最通常的概念“证明”和“推理”并没有一个数学定义。

Hilbert计划的目的与动机是为数学建立一个可靠的基础。

数理逻辑建立了逻辑推理的规则，给出了基于逻辑推理的证明的数学定义，从而建立了逻辑推理系统，作为公理化数学的公共基础，建立了数学的基础。

| 图灵对机器智能的研究

在Turing之前，有很多计算装置，中国古代的算盘就是一个简单、有效的计算装置。然而计算这一概念有一个严格的数学定义，而且计算可以完全由机器来实现。计算器和计算机的根本区别在于：计算器是单一计算任务的计算；计算机是通用计算模型的计算。通用Turing机预示着计算可以完全由机器来实现。这是一个伟大的科学成就。基于对这一成就的预见，Turing1948年提出了机器智能的概念，并第一次对机器智能这一问题做了认真的研究。

Turing1948年提出：“机器会思考吗？”这一问题，并针对这一问题进行了充分论证。

然而，“思考”这个概念太复杂，没有一个数学模型来实现它。对此，Turing提出了后来人们称之为“Turing测试”（TuringTest）的模型以检测一个机器是否有智能，从而回避了什么是智能的问题？以及机器是否有智能的问题？

| 符号主义人工智能

符号主义的根本原理就是逻辑推理，逻辑推理的数学理论就是数理逻辑。

因此符号主义的人工智能就是基于数理逻辑的人工智能。

一个基本观察是人的推理是逻辑推理和直觉推理的结合或融合。由于符号主义的人工智能就是基于逻辑推理的人工智能，符号主义的人工智能技术不可能实现直觉推理，从而不可能实现人的推理。这就是符号主义人工智能的根本缺陷。

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