导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关人工智能里的三段论是什么的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
能举例说明什么是“三段论”吗？
宇宙日地月古今事业存在一段；
地球经纬点中外情况认识二段；
个人续正弃误争文明论公三段；
存在认识论公基三段相互四成。
个人基研试给，
不知真假试给，
如果有错指正，
仅供大家参考。
凡三角形内角和是180度，（大前提）ABC是三角形，（小前提）ABC内角和是180度。（结论）这就叫三段论。
三段论由三个部分组成：大前提、小前提和结论，它在逻辑上是从大前提和小前提得出来的。大前提是一般性的原则。小前提是一个特殊陈述。其中，亚里士多德给出的经典的“Barbara”三段论：如果所有人（M）都是必死的（P），（这个是一般性的大前提）并且所有希腊人（S）都是人（M），（这个是特殊的小前提）那么所有希腊人（S）都是必死的（P）。（这个是基于大前提到小前提推导的结论）。规则
1.中项在前提中至少周延一次。
2.在前提中不周延的项，在结论中也不得周延。
3.两个否定前提不能得出结论。
4.两个前提中如果有一个是否定的，则结论是否定的。
5.如果结论是否定的，则必有一个前提是否定的。
6.从两个特称的前提不能得出结论
7.如果有一个前提是特称的，只能得出特称的结论。
结构
三段论是由两个含有一个共同项的性质判断作前提得出一个新的性质判断为结论的演绎推理。例如：
知识分子都是应该受到尊重的，人民教师都是知识分子,所以，人民教师都是应该受到尊重的。
其中，结论中的主项叫做小项，用“S”表示，如上例中的“人民教师”；结论中的谓项叫做大项，用“P”表示，如上例中的“应该受到尊重”；两个前提中共有的项叫做中项，用“M”表示，如上例中的“知识分子”。
在三段论中，含有大项的前提叫大前提，如上例中的“知识分子都是应该受到尊重的”；含有小项的前提叫小前提，如上例中的“人民教师是知识分子”。
三段论推理是根据两个前提所表明的中项M与大项P和小项S之间的关系，通过中项M的媒介作用，从而推导出确定小项S与大项P之间关系的结论。
格与式
由于中项在前提中位置的不同而形成的三段论的各种形式称作三段论的格。
由于A、E、I、O四种命题在前提和结论中组合的不同而形成的三段论的各种形式称为三段论的式。例如，AAA是一种式，EAE也是一种式。
三段论共有四种格，现在把四个格的规则和正确的式列举如下：
三段论是什么
三段论是由两个性质判断作前提，另一个性质判断作结论组成的性质判断间接推理。三段论中有且只有三个不同的概念作为变项，其中每个概念出现两次（在不同的判断中），如下例所示：
所有的鸟都是有羽毛的，
燕子是鸟，
所以，燕子是有羽毛的。
在这个三段论中，一共有三个性质判断，其中两个性质判断作前提，一个性质判断作结论；这个三段论中共有“鸟”、“燕子”、“有羽毛的”三个变项，其中每个概念都出现两次。
三段论的结构可以从概念和判断两个角度来看。
三段论有且只有三个变项，结论中的主项称为小项，通常用S表示；结论中的谓项叫大项，通常用P表示；在前提中出现两次的概念叫中项，通常用M表示。如上例中，“燕子”是小项，“有羽毛的”是大项，“鸟”是中项。三段论实际上是通过中项的中介作用将小项和大项联系起来的推理。
三段论由三个性质判断构成，其中，含有大项的前提是大前提，含有小项的前提是小前提，由两个前提推出的判断是结论，如上例中，“所有的鸟都是有羽毛的”是大前提，“燕子是鸟”是小前提，“燕子是有羽毛的”是结论。
人工智能的发展,主要经历哪几个阶段?
1 孕育阶段
这个阶段主要是指1956年以前。自古以来，人们就一直试图用各种机器来代替人的部分脑力劳动，以提高人们征服自然的能力，其中对人工智能的产生、发展有重大影响的主要研究成果包括：
早在公元前384-公元前322年，伟大的哲学家亚里士多德(Aristotle)就在他的名著《工具论》中提出了形式逻辑的一些主要定律，他提出的三段论至今仍是演绎推理的基本依据。
英国哲学家培根(F. Bacon)曾系统地提出了归纳法，还提出了“知识就是力量”的警句。这对于研究人类的思维过程，以及自20世纪70年代人工智能转向以知识为中心的研究都产生了重要影响。
德国数学家和哲学家莱布尼茨(G. W. Leibniz)提出了万能符号和推理计算的思想，他认为可以建立一种通用的符号语言以及在此符号语言上进行推理的演算。这一思想不仅为数理逻辑的产生和发展奠定了基础，而且是现代机器思维设计思想的萌芽。
英国逻辑学家布尔(C. Boole)致力于使思维规律形式化和实现机械化，并创立了布尔代数。他在《思维法则》一书中首次用符号语言描述了思维活动的基本推理法则。
英国数学家图灵(A. M. Turing)在1936年提出了一种理想计算机的数学模型，即图灵机，为后来电子数字计算机的问世奠定了理论基础。
美国神经生理学家麦克洛奇(W. McCulloch)与匹兹(W. Pitts)在1943年建成了第一个神经网络模型(M-P模型)，开创了微观人工智能的研究领域，为后来人工神经网络的研究奠定了基础。
美国爱荷华州立大学的阿塔纳索夫(Atanasoff)教授和他的研究生贝瑞(Berry)在1937年至1941年间开发的世界上第一台电子计算机“阿塔纳索夫-贝瑞计算机(Atanasoff-Berry Computer，ABC)”为人工智能的研究奠定了物质基础。需要说明的是：世界上第一台计算机不是许多书上所说的由美国的莫克利和埃柯特在1946年发明。这是美国历史上一桩著名的公案。
由上面的发展过程可以看出，人工智能的产生和发展绝不是偶然的，它是科学技术发展的必然产物。
2 形成阶段
这个阶段主要是指1956-1969年。1956年夏季，由当时达特茅斯大学的年轻数学助教、现任斯坦福大学教授麦卡锡(J. MeCarthy)联合哈佛大学年轻数学和神经学家、麻省理工学院教授明斯基(M. L. Minsky)，IBM公司信息研究中心负责人洛切斯特(N. Rochester)，贝尔实验室信息部数学研究员香农(C. E. Shannon)共同发起，邀请普林斯顿大学的莫尔(T.Moore)和IBM公司的塞缪尔(A. L. Samuel)、麻省理工学院的塞尔夫里奇(O. Selfridge)和索罗莫夫(R. Solomonff)以及兰德(RAND)公司和卡内基梅隆大学的纽厄尔(A. Newell)、西蒙(H. A. Simon)等在美国达特茅斯大学召开了一次为时两个月的学术研讨会，讨论关于机器智能的问题。会上经麦卡锡提议正式采用了“人工智能”这一术语。麦卡锡因而被称为人工智能之父。这是一次具有历史意义的重要会议，它标志着人工智能作为一门新兴学科正式诞生了。此后，美国形成了多个人工智能研究组织，如纽厄尔和西蒙的Carnegie-RAND协作组，明斯基和麦卡锡的MIT研究组，塞缪尔的IBM工程研究组等。
自这次会议之后的10多年间，人工智能的研究在机器学习、定理证明、模式识别、问题求解、专家系统及人工智能语言等方面都取得了许多引人注目的成就，例如：
在机器学习方面，1957年Rosenblatt研制成功了感知机。这是一种将神经元用于识别的系统，它的学习功能引起了广泛的兴趣，推动了连接机制的研究，但人们很快发现了感知机的局限性。
在定理证明方面，美籍华人数理逻辑学家王浩于1958年在IBM-704机器上用3~5min证明了《数学原理》中有关命题演算的全部定理(220条)，并且还证明了谓词演算中150条定理的85%，1965年鲁宾逊(J. A. Robinson)提出了归结原理，为定理的机器证明作出了突破性的贡献。
在模式识别方面，1959年塞尔夫里奇推出了一个模式识别程序，1965年罗伯特(Roberts)编制出了可分辨积木构造的程序。
在问题求解方面，1960年纽厄尔等人通过心理学试验总结出了人们求解问题的思维规律，编制了通用问题求解程序(General Problem Solver，GPS)，可以用来求解11种不同类型的问题。
在专家系统方面，美国斯坦福大学的费根鲍姆(E. A. Feigenbaum)领导的研究小组自1965年开始专家系统DENDRAL的研究，1968年完成并投入使用。该专家系统能根据质谱仪的实验，通过分析推理决定化合物的分子结构，其分析能力已接近甚至超过有关化学专家的水平，在美、英等国得到了实际的应用。该专家系统的研制成功不仅为人们提供了一个实用的专家系统，而且对知识表示、存储、获取、推理及利用等技术是一次非常有益的探索，为以后专家系统的建造树立了榜样，对人工智能的发展产生了深刻的影响，其意义远远超过了系统本身在实用上所创造的价值。
在人工智能语言方面，1960年麦卡锡研制出了人工智能语言(List Processing，LISP)，成为建造专家系统的重要工具。
1969年成立的国际人工智能联合会议(International Joint Conferences On Artificial Intelligence，IJCAI)是人工智能发展史上一个重要的里程碑，它标志着人工智能这门新兴学科已经得到了世界的肯定和认可。1970年创刊的国际性人工智能杂志《Artificial Intelligence》对推动人工智能的发展，促进研究者们的交流起到了重要的作用。
3 发展阶段
这个阶段主要是指1970年以后。进入20世纪70年代，许多国家都开展了人工智能的研究，涌现了大量的研究成果。例如，1972年法国马赛大学的科麦瑞尔(A. Comerauer)提出并实现了逻辑程序设计语言PROLOG；斯坦福大学的肖特利夫(E. H. Shorliffe)等人从1972年开始研制用于诊断和治疗感染性疾病的专家系统MYCIN。
但是，和其他新兴学科的发展一样，人工智能的发展道路也不是平坦的。例如，机器翻译的研究没有像人们最初想象的那么容易。当时人们总以为只要一部双向词典及一些词法知识就可以实现两种语言文字间的互译。后来发现机器翻译远非这么简单。实际上，由机器翻译出来的文字有时会出现十分荒谬的错误。例如，当把“眼不见，心不烦”的英语句子“Out of sight，out of mind”。翻译成俄语变成“又瞎又疯”；当把“心有余而力不足”的英语句子“The spirit is willing but the flesh is weak”翻译成俄语，然后再翻译回来时竟变成了“The wine is good but the meat is spoiled”，即“酒是好的，但肉变质了”；当把“光阴似箭”的英语句子“Time flies like an arrow”翻译成日语，然后再翻译回来的时候，竟变成了“苍蝇喜欢箭”。由于机器翻译出现的这些问题，1960年美国政府顾问委员会的一份报告裁定：“还不存在通用的科学文本机器翻译，也没有很近的实现前景。”因此，英国、美国当时中断了对大部分机器翻译项目的资助。在其他方面，如问题求解、神经网络、机器学习等，也都遇到了困难，使人工智能的研究一时陷入了困境。
人工智能研究的先驱者们认真反思，总结前一段研究的经验和教训。1977年费根鲍姆在第五届国际人工智能联合会议上提出了“知识工程”的概念，对以知识为基础的智能系统的研究与建造起到了重要的作用。大多数人接受了费根鲍姆关于以知识为中心展开人工智能研究的观点。从此，人工智能的研究又迎来了蓬勃发展的以知识为中心的新时期。
这个时期中，专家系统的研究在多种领域中取得了重大突破，各种不同功能、不同类型的专家系统如雨后春笋般地建立起来，产生了巨大的经济效益及社会效益。例如，地矿勘探专家系统PROSPECTOR拥有15种矿藏知识，能根据岩石标本及地质勘探数据对矿藏资源进行估计和预测，能对矿床分布、储藏量、品位及开采价值进行推断，制定合理的开采方案。应用该系统成功地找到了超亿美元的钼矿。专家系统MYCIN能识别51种病菌，正确地处理23种抗菌素，可协助医生诊断、治疗细菌感染性血液病，为患者提供最佳处方。该系统成功地处理了数百个病例，并通过了严格的测试，显示出了较高的医疗水平。美国DEC公司的专家系统XCON能根据用户要求确定计算机的配置。由专家做这项工作一般需要3小时，而该系统只需要0.5分钟，速度提高了360倍。DEC公司还建立了另外一些专家系统，由此产生的净收益每年超过4000万美元。信用卡认证辅助决策专家系统American Express能够防止不应有的损失，据说每年可节省2700万美元左右。
专家系统的成功，使人们越来越清楚地认识到知识是智能的基础，对人工智能的研究必须以知识为中心来进行。对知识的表示、利用及获取等的研究取得了较大的进展，特别是对不确定性知识的表示与推理取得了突破，建立了主观Bayes理论、确定性理论、证据理论等，对人工智能中模式识别、自然语言理解等领域的发展提供了支持，解决了许多理论及技术上的问题。
人工智能在博弈中的成功应用也举世瞩目。人们对博弈的研究一直抱有极大的兴趣，早在1956年人工智能刚刚作为一门学科问世时，塞缪尔就研制出了跳棋程序。这个程序能从棋谱中学习，也能从下棋实践中提高棋艺。1959年它击败了塞缪尔本人，1962年又击败了一个州的冠军。1991年8月在悉尼举行的第12届国际人工智能联合会议上，IBM公司研制的“深思”(Deep Thought)计算机系统就与澳大利亚象棋冠军约翰森(D. Johansen)举行了一场人机对抗赛，结果以1:1平局告终。1957年西蒙曾预测10年内计算机可以击败人类的世界冠军。虽然在10年内没有实现，但40年后深蓝计算机击败国际象棋棋王卡斯帕罗夫(Kasparov)，仅仅比预测迟了30年。
1996年2月10日至17日，为了纪念世界上第一台电子计算机诞生50周年，美国IBM公司出巨资邀请国际象棋棋王卡斯帕罗夫与IBM公司的深蓝计算机系统进行了六局的“人机大战”。这场比赛被人们称为“人脑与电脑的世界决战”。参赛的双方分别代表了人脑和电脑的世界最高水平。当时的深蓝是一台运算速度达每秒1亿次的超级计算机。第一盘，深蓝就给卡斯帕罗夫一个下马威，赢了这位世界冠军，给世界棋坛以极大的震动。但卡斯帕罗夫总结经验，稳扎稳打，在剩下的五盘中赢三盘，平两盘，最后以总比分4:2获胜。一年后，即1997年5月3日至11日，深蓝再次挑战卡斯帕罗夫。这时，深蓝是一台拥有32个处理器和强大并行计算能力的RS/6000SP/2的超级计算机，运算速度达每秒2亿次。计算机里存储了百余年来世界顶尖棋手的棋局，5月3日棋王卡斯帕罗夫首战击败深蓝，5月4日深蓝扳回一盘，之后双方战平三局。双方的决胜局于5月11日拉开了帷幕，卡斯帕罗夫在这盘比赛中仅仅走了19步便放弃了抵抗，比赛用时只有1小时多一点。这样，深蓝最终以3.5：2.5的总比分赢得这场举世瞩目的“人机大战”的胜利。深蓝的胜利表明了人工智能所达到的成就。尽管它的棋路还远非真正地对人类思维方式的模拟，但它已经向世人说明，电脑能够以人类远远不能企及的速度和准确性，实现属于人类思维的大量任务。深蓝精湛的残局战略使观战的国际象棋专家们大为惊讶。卡斯帕罗夫也表示：“这场比赛中有许多新的发现，其中之一就是计算机有时也可以走出人性化的棋步。在一定程度上，我不能不赞扬这台机器，因为它对盘势因素有着深刻的理解，我认为这是一项杰出的科学成就。”因为这场胜利，IBM的股票升值为180亿美元。
4 人工智能的学派
根据前面的论述，我们知道要理解人工智能就要研究如何在一般的意义上定义知识，可惜的是，准确定义知识也是个十分复杂的事情。严格来说，人们最早使用的知识定义是柏拉图在《泰阿泰德篇》中给出的，即“被证实的、真的和被相信的陈述”(Justified true belief，简称JTB条件)。
然而，这个延续了两千多年的定义在1963年被哲学家盖梯尔否定了。盖梯尔提出了一个著名的悖论(简称“盖梯尔悖论”)。该悖论说明柏拉图给出的知识定文存在严重缺陷。虽然后来人们给出了很多知识的替代定义，但直到现在仍然没有定论。
但关于知识，至少有一点是明确的，那就是知识的基本单位是概念。精通掌握任何一门知识，必须从这门知识的基本概念开始学习。而知识自身也是一个概念。因此，如何定义一个概念，对于人工智能具有非常重要的意义。给出一个定义看似简单，实际上是非常难的，因为经常会涉及自指的性质(自指：词性的转化——由谓词性转化为体词性，语义则保持不变)。一旦涉及自指，就会出现非常多的问题，很多的语义悖论都出于概念自指。
自指与转指这一对概念最早出自朱德熙先生的《自指与转指》(《方言》1983年第一期，《朱德熙文集》第三卷)。陆俭明先生在《八十年代中国语法研究》中(第98页)说：“自指和转指的区别在于，自指单纯是词性的转化－由谓词性转化为体词性，语义则保持不变；转指则不仅词性转化，语义也发生变化，尤指行为动作或性质本身转化为指与行为动作或性质相关的事物。”
举例：
①教书的来了(“教书的”是转指，转指教书的“人”)；教书的时候要认真(“教书的”语义没变，是自指)。
②Unplug一词的原意为“不使用(电源)插座”，是自指；常用来转指为不使用电子乐器的唱歌。
③colored在表示having colour(着色)时是自指。colored在表示有色人种时，就是转指。
④rich，富有的，是自指。the rich，富人，是转指。
知识本身也是一个概念。据此，人工智能的问题就变成了如下三个问题：一、如何定义(或者表示)一个概念、如何学习一个概念、如何应用一个概念。因此对概念进行深人研究就非常必要了。
那么，如何定义一个概念呢？简单起见，这里先讨论最为简单的经典概念。经典概念的定义由三部分组成：第一部分是概念的符号表示，即概念的名称，说明这个概念叫什么，简称概念名；第二部分是概念的内涵表示，由命题来表示，命题就是能判断真假的陈述句。第三部分是概念的外延表示，由经典集合来表示，用来说明与概念对应的实际对象是哪些。
举一个常见经典概念的例子——素数(prime number)，其内涵表示是一个命题，即只能够被1和自身整除的自然数。
概念有什么作用呢？或者说概念定义的各个组成部分有什么作用呢？经典概念定义的三部分各有作用，且彼此不能互相代替。具体来说，概念有三个作用或功能，要掌握一个概念，必须清楚其三个功能。
第一个功能是概念的指物功能，即指向客观世界的对象，表示客观世界的对象的可观测性。对象的可观测性是指对象对于人或者仪器的知觉感知特性，不依赖于人的主观感受。举一个《阿Q正传》里的例子：那赵家的狗，何以看我两眼呢？句子中“赵家的狗”应该是指现实世界当中的一条真正的狗。但概念的指物功能有时不一定能够实现，有些概念其设想存在的对象在现实世界并不存在，例如“鬼”。
第二个功能是指心功能，即指向人心智世界里的对象，代表心智世界里的对象表示。鲁迅有一篇著名的文章《论丧家的资本家的乏走狗》，显然，这个“狗”不是现实世界的狗，只是他心智世界中的狗，即心里的狗(在客观世界，梁实秋先生显然无论如何不是狗)。概念的指心功能一定存在。如果对于某一个人，一个概念的指心功能没有实现，则该词对于该人不可见，简单地说，该人不理解该概念。
最后一个功能是指名功能，即指向认知世界或者符号世界表示对象的符号名称，这些符号名称组成各种语言。最著名的例子是乔姆斯基的“colorless green ideas sleep furiously”，这句话翻译过来是“无色的绿色思想在狂怒地休息”。这句话没有什么意思，但是完全符合语法，纯粹是在语义符号世界里，即仅仅指向符号世界而已。当然也有另外，“鸳鸯两字怎生书”指的就是“鸳鸯”这两个字组成的名字。一般情形下，概念的指名功能依赖于不同的语言系统或者符号系统，由人类所创造，属于认知世界。同一个概念在不同的符号系统里，概念名不一定相同，如汉语称“雨”，英语称“rain”。
根据波普尔的三个世界理论，认知世界、物理世界与心理世界虽然相关，但各不相同。因此，一个概念的三个功能虽然彼此相关，也各不相同。更重要的是，人类文明发展至今，这三个功能不断发展，彼此都越来越复杂，但概念的三个功能并没有改变。
在现实生活中，如果你要了解一个概念，就需要知道这个概念的三个功能：要知道概念的名字，也要知道概念所指的对象(可能是物理世界)。更要在自己的心智世界里具有该概念的形象(或者图像)。如果只有一个，那是不行的。
知道了概念的三个功能之后，就可以理解人工智能的三个学派以及各学派之间的关系。
人工智能也是一个概念，而要使一个概念成为现实，自然要实现概念的三个功能。人工智能的三个学派关注于如何才能让机器具有人工智能，并根据概念的不同功能给出了不同的研究路线。专注于实现AI指名功能的人工智能学派成为符号主义，专注于实现AI指心功能的人工智能学派称为连接主义，专注于实现AI指物功能的人工智能学派成为行为主义。
1. 符号主义
符号主义的代表人物是Simon与Newell，他们提出了物理符号系统假设，即只要在符号计算上实现了相应的功能，那么在现实世界就实现了对应的功能，这是智能的充分必要条件。因此，符号主义认为，只要在机器上是正确的，现实世界就是正确的。说得更通俗一点，指名对了，指物自然正确。
在哲学上，关于物理符号系统假设也有一个著名的思想实验——本章1.1.3节中提到的图灵测试。图灵测试要解决的问题就是如何判断一台机器是否具有智能。
图灵测试将智能的表现完全限定在指名功能里。但马少平教授的故事已经说明，只在指名功能里实现了概念的功能，并不能说明一定实现了概念的指物功能。实际上，根据指名与指物的不同，哲学家约翰·塞尔勒专门设计了一个思想实验用来批判图灵测试，这就是著名的中文屋实验。
中文屋实验明确说明，即使符号主义成功了，这全是符号的计算跟现实世界也不一定搭界，即完全实现指名功能也不见得具有智能。这是哲学上对符号主义的一个正式批评，明确指出了按照符号主义实现的人工智能不等同于人的智能。
虽然如此，符号主义在人工智能研究中依然扮演了重要角色，其早期工作的主要成就体现在机器证明和知识表示上。在机器证明方面，早期Simon与Newell做出了重要的贡献，王浩、吴文俊等华人也得出了很重要的结果。机器证明以后，符号主义最重要的成就是专家系统和知识工程，最著名的学者就是Feigenbaum。如果认为沿着这条路就可以实现全部智能，显然存在问题。日本第五代智能机就是沿着知识工程这条路走的，其后来的失败在现在看来是完全合乎逻辑的。
实现符号主义面临的观实挑成主要有三个。第一个是概念的组合爆炸问题。每个人掌握的基本概念大约有5万个，其形成的组合概念却是无穷的。因为常识难以穷尽，推理步骤可以无穷。第二个是命题的组合悖论问题。两个都是合理的命题，合起来就变成了没法判断真假的句子了，比如著名的柯里悖论(Curry’s Paradox)(1942)。第三个也是最难的问题，即经典概念在实际生活当中是很难得到的，知识也难以提取。上述三个问题成了符号主义发展的瓶颈。
2. 连接主义
连接主义认为大脑是一切智能的基础，主要关注于大脑神经元及其连接机制，试图发现大脑的结构及其处理信息的机制、揭示人类智能的本质机理，进而在机器上实现相应的模拟。前面已经指出知识是智能的基础，而概念是知识的基本单元，因此连接主义实际上主要关注于概念的心智表示以及如何在计算机上实现其心智表示，这对应着概念的指心功能。2016年发表在Nature上的一篇学术论文揭示了大脑语义地图的存在性，文章指出概念都可以在每个脑区找到对应的表示区，确确实实概念的心智表示是存在的。因此，连接主义也有其坚实的物理基础。
连接主义学派的早期代表人物有麦克洛克、皮茨、霍普菲尔德等。按照这条路，连接主义认为可以实现完全的人工智能。对此，哲学家普特南设计了著名的“缸中之脑实验”，可以看作是对连接主义的一个哲学批判。
缸中之脑实验描述如下：一个人(可以假设是你自己)被邪恶科学家进行了手术，脑被切下来并放在存有营养液的缸中。脑的神经末梢被连接在计算机上，同时计算机按照程序向脑传递信息。对于这个人来说，人、物体、天空都存在，神经感觉等都可以输入，这个大脑还可以被输入、截取记忆，比如截取掉大脑手术的记忆，然后输入他可能经历的各种环境、日常生活，甚至可以被输入代码，“感觉”到自己正在阅读这一段有趣而荒唐的文字。
缸中之脑实验说明即使连接主义实现了，指心没有问题，但指物依然存在严重问题。因此，连接主义实现的人工智能也不等同于人的智能。
尽管如此，连接主义仍是目前最为大众所知的一条AI实现路线。在围棋上，采用了深度学习技术的AlphaGo战胜了李世石，之后又战胜了柯洁。在机器翻译上，深度学习技术已经超过了人的翻译水平。在语音识别和图像识别上，深度学习也已经达到了实用水准。客观地说，深度学习的研究成就已经取得了工业级的进展。
但是，这并不意味着连接主义就可以实现人的智能。更重要的是，即使要实现完全的连接主义，也面临极大的挑战。到现在为止，人们并不清楚人脑表示概念的机制，也不清楚人脑中概念的具体表示形式表示方式和组合方式等。现在的神经网络与深度学习实际上与人脑的真正机制距离尚远。
3. 行为主义
行为主义假设智能取决于感知和行动，不需要知识、表示和推理，只需要将智能行为表现出来就好，即只要能实现指物功能就可以认为具有智能了。这一学派的早期代表作是Brooks的六足爬行机器人。
对此，哲学家普特南也设计了一个思想实验，可以看作是对行为主义的哲学批判，这就是“完美伪装者和斯巴达人”。完美伪装者可以根据外在的需求进行完美的表演，需要哭的时候可以哭得让人撕心裂肺，需要笑的时候可以笑得让人兴高采烈，但是其内心可能始终冷静如常。斯巴达人则相反，无论其内心是激动万分还是心冷似铁，其外在总是一副泰山崩于前而色不变的表情。完美伪装者和斯巴达人的外在表现都与内心没有联系，这样的智能如何从外在行为进行测试？因此，行为主义路线实现的人工智能也不等同于人的智能。
对于行为主义路线，其面临的最大实现困难可以用莫拉维克悖论来说明。所谓莫拉维克悖论，是指对计算机来说困难的问题是简单的、简单的问题是困难的，最难以复制的反而是人类技能中那些无意识的技能。目前，模拟人类的行动技能面临很大挑战。比如，在网上看到波士顿动力公司人形机器人可以做高难度的后空翻动作，大狗机器人可以在任何地形负重前行，其行动能力似乎非常强。但是这些机器人都有一个大的缺点一能耗过高、噪音过大。大狗机器人原是美国军方订购的产品，但因为大狗机器人开动时的声音在十里之外都能听到，大大提高了其成为一个活靶子的可能性，使其在战场上几乎没有实用价值，美国军方最终放弃了采购。
关于人工智能你了解多少
说起人工智能大家可能会觉得很深奥、很遥不可及的一项技术，一般人会认为人工智能只能用于一些生僻的、普通人接触不到的领域，其实不然，举一些简单的例子：谷歌翻译、人脸识别，语音识别等，这些已经深入到我们的生活的技术功能，本质上就是“人工智能”。
人工智能的哲学起源
在世界上第一台计算机问世之前的几个世纪，很多理论就已经为人工智能做好了铺垫。亚里士多德提出的"三段论"理论就是一种机械式的逻辑推理方法。按照亚里士多德的“三段论”，可以得出这样的论述：一些玫瑰是白色的；所有都玫瑰是花；所以，一些花是白色的。如果用符号表示，即为：一些A是B；所有的A都是C；所以，一些C是B。无论A、B、C代表什么，我们都可以得到正确结论。依据这样的论述，我们在没有完全弄清楚人脑是如何想问题的情况下，或许可以建立出一套智能化系统。
人工智能的数学起源
亚里士多德的“三段论”为发展人工智能的技术奠定了哲学基础。但是在人工智能领域，数学的应用是必不可少的，可以说没有数学基础就没有不断发展的人工智能。数学领域里面的逻辑推理、概率论、模糊理论等都是现如今人工智能发展的铺垫，1997年，IBM的"更深的蓝"电脑击败了国际象棋冠军卡斯帕罗夫。"更深的蓝"电脑能在1秒内推理计算出2亿种可能性，然后利用概率推算出之后棋盘的走势，最终决定下一步怎么走棋。
2012年，谷歌翻译所做的翻译量超过人类所做的翻译总量。“谷歌翻译”拥有65中语言，使用者可以任选其中两种语言进行互译。谷歌翻译的翻译量增长如此之迅速，得益于概率推理所做的基础铺垫。
很早之前，语言学家通过双语字典和语法规则来构建自动翻译系统。但是，这种方法并不尽如人意，如此翻译会很生硬、不灵活。 经过过去十几年的探索，科学家发现运用数学概率理论构建翻译环境更为有效，目前的翻译软件是通过从大量翻译案例中寻找最佳答案来完成翻译的，就相当于以往我们只是机械的记单词学语法来学习外语，而现在我们可以身临其境的学习外语。
当然，智能翻译技术还远远不够，随着人工智能技术的发展智能翻译技术也在朝着更高的台阶迈进，翻译的语种也在逐渐增多，逐渐完善。随着自动翻译技术的发展，也许在不久的将来我们就不需要学习任何外语就能和世界各地的朋友进行友好的交流，而这样的便利也只能是成熟完善的人工智能技术能带给我们吧。
什么是三段论?
三段论的定义 所谓三段论,就是由一个共同词项把两个作为前提的直言命题联结起来,得出一个新的直言命题作为结论的推理.三段论由三个直言命题构成,其中两个是前提,一个是结论.结论的主项是小项（用S表示）,含有小项的前提是小前提；结论的谓项是大项（用P表示）,含有大项的前提是大前提；两个前提共有的词项叫做中项（用M表示）.例如：凡是真理都是正确的；达尔文的进化论是真理；所以,达尔文的进化论是正确的.这就是一个三段论.它的两个前提中包含着一个共同的词项“真理”,并且以此词项作为媒介,把两个命题“凡是真理 都是正确的”和“达尔文的进化论是真理”联结起来,推出“达尔文的进化论是正确的”这一结论.在这个三段论中,“正确的”为大项（P）,“真理”是中项 （M）,“达尔文的进化论”是小项（S）.三段论的一般规则 要想使一个三段论有效,就必须遵守一般规则.三段论的一般规则有如下七条：规则1：在一个三段论中,有而且只能有三个不同的项.三段论实际上是通过前提所表明的中项（M）分别与大项（P）和小项（S）发生的关系,从而推导出关于小项与大项 之间关系的结论.若没有中项,就推不出任何结论来.正是在这种意义下,我们说中项是联结大项和小项的桥梁或媒介.只有三个概念分别出现两次时,才能构成三个命题,多于或者少于三个概念都不能构成或者不只构成三个命题.常见的“四词项错误”,或称“四概念错误”的情形是：在大、小前提中作为中项的语词看起来是同一个,但却表达着两个不同的概念,因而这个三段论事实上含有四个不同的项,严格说来就没有中项,也就没有联结大项和小项的桥梁和媒介,结论的得出就不 是必然的.这种错误叫做“四词项错误”,或称“四概念错误”.规则2：中项在前提中至少要周延一次.三段论是凭借在前提中的桥梁、媒介作用得出结论的,即大项、小项至少有一个与中项的全部发生关系,另一个与中项 的部分或者全部发生关系,这样就能保证大、小项之间有某种关系.否则,大、小项都只与中项的一部分发生关系,这样就有可能大项与中项的这个部分发生关系,而小项则与中项的另一个部分发生关系,结果是大项和小项之间没有关系,得不出必然的结论来.违反这条规则所犯的逻辑错误称为“中项两次不周延”.请看下面的一个三段论：教授都是老师；小张是老师；所以,（）.这个三段论是无法得出确定结论的.原因在于作为中项的“老师”在前提中一次也没有周延（在两个前提中,都只断定了“教授”、“小张”是“老师”的一部分对象）,因而“小张”和“教授”究竟处于何种关系就无法确定,也就无法得出必然的确定结论.如果违反这条规则,就 要犯“中项不周延”的错误,这样的推理就是不合逻辑的.规则3：在前提中不周延的项,在结论中不得周延.违反这条规则所犯的逻辑错误是“周延不当”,具体有“小项周延不当”和“大项周延不当”两种表现形式.例如：樱花是植物；丁香花不是樱花；所以,丁香花不是植物.在这个三段论中,大项“植物”在大前提中不周延而在结论中周延,犯了“大项不当周延”或“大项不当扩大”的错误.规则4：从两个否定前提推不出任何确定的结论.如果两个前提都是否定的,这就意味着大项和小项都至少与中项的部分或者全部不相交,这样就不能保证大项和小项由于与中项的同一个部分相交而彼此之间发生关系,中项起不到联结大、小项的桥梁作用,大项和小项本身就可能处于各种各样的关系之中,从而得不出确定的结论.规则5：①如果两个前提中有一个是否定的,那么结论是否定的.如果两个前提中有一个是否定的,根据规则4,另一个前提必须是肯定的,这就意味着：大项和小项中有一个与中项发生肯定性的联系,另一个与中项发生否定性的联系.于是,与中项发生肯定性联系的那一部分和与中项发生否定性联系的那一部分之间的联系,必定是否定性的,所 以结论必须是否定的.例如：一切有神论者都不是唯物主义者；某人是有神论者；所以,某人不是唯物主义者.在这个推理中,大前提是否定的,所以,结论也就是否定的了.那么,为什么结论是否定的,前提之一必然是否定的 呢?这是因为,如果结论是否定的,那一定是由于前提中的大、小项有一个和中项结合,而另一个和中项排斥.这样,大项或小项同中项相排斥的那个前提就是否定的,所以结论是否定的则前提之一必定是否定的.从另一个方面来说,如果结论是否定的,那就意味着它否定了包含关系.但是,肯定的前提则是反映了包含关系, 因此,由两个肯定的前提推不出否定的结论.也就是说,两个肯定前提不能得到否定的结论.②如果结论是否定的,那么必有一个前提是否定的.既然结论是否定的,大项和小项之间发生否定性联系,并且这种联系是通过中项的媒介作用建立起来的,那么这两个词 项中必定有一个与中项发生肯定性关联,另一个与中项发生否定性关联.所以,前提必定有一个是否定的.由两个肯定的前提推不出否定的结论.也就是说,两个肯定前提不能得到否定的结论.例如：有些动物是哺乳动物；哺乳动物是胎生动物；所以,有些胎生动物不是哺乳动物.这个例子就违反了这条规则,从两个肯定的前提中得出了否定的结论,因此是不正确的推理.规则6：从两个特称前提不能得出结论.规则7：如果两个前提中有一个特称,结论必然特称.三段论的省略形式 三段论的省略形式,是省去一个前提或结论的三段论.例如：“你是学习委员,所以你应当名列前茅.”这就是一个省略了大前提“学习委员应当名列前茅”的省略三段论.省略三段论也可以是省去小前提或省去结论.由于省略三段论中省去了三段论的某一构成部分,如果运用不当,就容易 隐藏各种逻辑错误.比如,有人这样说：“我又不是当翻译的,我不需要学好外语.”这就是一个其中隐藏着逻辑错误的省略三段论.当补充上省略的部分后,其中的错误就可以清楚地看出.这个三段论的完整形式是：“凡是当翻译的都需要学好外语,我不是当翻译的,因此,我不需要学好外语.”这个三段论显然是错误的, 因为它违反了“小前提必须是肯定命题”的规则,因而在结论中也就犯了“大项不当扩大”的逻辑错误.有时需要把省略三段论补充成完整的三段论,然后看其前提是否为真,推理过程是否有效.有效的检查方法是把被省去 的部分补充起来,将它复原为完整的三段论.补充的过程和程序是：首先,判明在省略三段论中哪一个命题是结论.这一般可以根据表达命题的语句的语言标志（在 “因为”后面的命题是前提,在“所以”后面的命题是结论）或上下文的联系来判定.当然,如果根据上述方法仍找不出结论,那么它很可能就是省去了结论部分的 省略三段论.然后,要找出大前提或小前提.结论一旦判明,根据三段论结构的定义,便可确定作为主项、谓项、中项的概念以及作为大小前提的命题的构成情况了.第三步,依据一定的三段论格式,复原为完整的三段论.在做了这些工作后,我们便可根据三段论的规则来检查这些推理是否正确了. 例题精讲 【例1】所有湖南来北京打工人员,都办理了暂住证；所有办理了暂住证的人员,都获得了就业许可证；有些湖南来北京的打工人员当上了门卫；有些业余武术学校的学员也当上了门卫；所有的业余武术学校的学员都未获得就业许可证.如果上述断定都是真的,则除了以下哪项,其余的断定也必定是真的? （）A. 所有湖南来北京的打工人员都获得了就业许可证B. 没有一个业余武术学校的学员办理了暂住证C. 有些湖南来北京的打工人员是业余武术学校的学员D. 有些门卫没有就业许可证【解析】本题正确答案为C.解这道题所需要使用的就是三段论.由题干中前面两句话,使用三段论可以推出选项A,即“所有湖南来北京打工人员都获得了就业许可证”.由A和题干最后一句话可推出“所有的业余武术学校的学员都不是湖南来北京的打工人员”,因此,不可能有湖南来北京的打工人员是业余武术学校的学员.即C项必定是假的.选项BD可从题干给定的条件中逐步推出.所以,正确答案是C.【点评】熟练运用三段论规则进行推论.【例2】某些经济学家是大学数学系的毕业生.因此,某些大学数学系的毕业生是对企业经营和管理很有研究的人.下列哪项如果为真,则能够保证上述论断的正确? （）A. 某些经济学家专攻经济学的某一领域,对企业经营和管理没有太多的研究B. 某些对企业经营和管理很有研究的经济学家不是大学数学系毕业的C. 所有对企业经营和管理很有研究的人都是经济学家D. 所有的经济学家都是对企业经营和管理很有研究的人【解析】本题正确答案为D. 本题题干的推理可以看成是个省略三段论,要保证推理的成立,必须保证省略的小前提是真的.那么大家通过分析上图,会发现只有保证所有的“经济学家”都属于 “对企业经营和管理有研究的人”,才能够保证有的或者某些“大学数学系毕业生”成为“对企业经营和管理有研究的人”.可见省略的小前提便是我们在上图中看到的图示,“对企业经营和管理有研究的人”的范畴要把“经济学家”的范畴包括进去才能使题干成立.【点评】对于省略的三段论,在做题的时候适当进行补充,并学会使用关系图的形式（欧拉图）进行推理.当然如果直接运用三段论推理规则逆向推导,也可以迅速得出答案.如本题：根据小前提和结论,可知大前提的构成如下：①肯定命题（因为小前提和结论都不是否定命题）；②中项是经济学家（因为这个概念在结论中未出现）；③中项必须在大前提中周延（因为小前提中中项未周延）,因此可以得出大前提必然是D项.【例3】所有的聪明人都是近视眼,我近视得很厉害,所以我很聪明.以下哪项与上述推理的逻辑结构一致?（）A. 我是个笨人,因为所有的聪明人都是近视眼,而我的视力那么好B. 所有的猪都有四条腿,但这种动物有八条腿,所以它不是猪C. 小陈十分高兴,所以小陈一定长得很胖；因为高兴的人都能长胖D. 所有的鸡都是尖嘴,这种总在树上呆着的鸟是尖嘴,因此它是鸡【解析】本题正确答案为D. 通过对题干的欧拉图进行分解,大家发现只有D项符合题干的三段论推理结构.这一项中的“鸡”类似于题干中的“聪明人”,“尖嘴”类似于“近视眼”,而“这种鸟”则类似于我,所以它们的结构是类似的.答案应为D项.【点评】对于三段论推理的题型,可以用做图的形式进行解题,即根据概念的外延关系来画图,用图的形式去表现.如果根据三段论规则来判断,可知题干犯了中项不周延的错误,D项也是这一错误.【例4】湘君：因为茱萸是优秀运动员,所以,他有资格进入名人俱乐部.国风：但是因为茱萸吸烟,他不是年轻人的好榜样,因此,茱萸不应被名人俱乐部接纳.国风的论证使用了以下哪项作为前提?（）Ⅰ.有些优秀运动员吸烟.Ⅱ.所有吸烟者都不是年轻人的好榜样.Ⅲ.所有被名人俱乐部接纳的都是年轻人的好榜样.A. 仅Ⅰ B. 仅Ⅱ C. 仅Ⅱ D. 仅Ⅱ和Ⅲ【解析】本题正确答案为D.国风的论证包括两个推理.一个推理是从“茱萸吸烟”,推出“茱萸不是年轻人的好榜 样”,这里补充选项Ⅱ作为前提,能构成有效三段论.另一个推理是从“茱萸不是年轻人的好榜样”推出“茱萸不应被名人俱乐部接纳”,这里补充选项Ⅲ作为前 提,能构成有效三段论.国风的论证不需假设选项Ⅰ作为前提.【点评】补充选项,使之构成一个有效的三段论.
三段论是什么意思
三段论就是由大前提，小前提，结论构成形逻辑的三要素。三段论包括：一个包含大项和中项的命题（大前提）、一个包含小项和中项的命题（小前提）以及一个包含小项和大项的命题（结论）三部分。
三段论实际上是以一个一般性的原则（大前提）以及一个附属于一般性的原则的特殊化陈述（小前提），由此引申出一个符合一般性原则的特殊化陈述（结论）的过程。
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