锚点：NARS：用非公理推理重新定义“真” | 袁岚峰

　　袁岚峰：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？

　　王培：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。

　　General Problem Solver

　　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。

　　科学家对话科学家，《锚点》节目中国科学技术大学科技传播系副主任袁岚峰对话王培博士，东方卫视8月13日周三22:00、新闻综合频道8月14日周四22:30播出。25分钟的全片可见于上海广播电视台“看看新闻”网站（https://www.kankanews.com/detail/dVwrPx8x3y0）、app以及视频号，本片为精彩片段之二：NARS：用非公理推理重新定义“真”。

　　片段之一见：锚点：通用≠万能，AGI的“通用”究竟指什么？ | 袁岚峰