一、AI的诞生：一群大佬的“终极梦想”

1956年，有一场特别重要的会议——达特茅斯会议，就是这场会议，正式宣告了“人工智能”的诞生。参会的都是后来的大佬，比如约翰·麦卡锡、马文·明斯基（都是图灵奖得主，相当于AI界的诺贝尔奖）。

他们当时的想法特别简单也特别大胆：能不能让计算机拥有“人类的心智”？简单说，就是让计算机像人一样，能学习、能推理、能归纳，而不只是死板地算题、执行指令。

比如，人能从“鸟会飞”“麻雀是鸟”，推出“麻雀会飞”；能从几次失败的经历里，总结出经验——他们希望AI也能做到这种“抽象思考”，而不是只能解决“下围棋”“算加法”这种具体问题。

二、AI学思考的“第一本课本”：形式逻辑

要让AI学会抽象思考，得先给它找个“思考的规则”——就像我们小时候学数学，得先懂“1+1=2”，懂加减乘除的规则，才能解复杂的题。AI的“第一本课本”，就是形式逻辑。

早期的AI研究者认为：人类的思考，本质上就是“玩符号”。比如我们说的“苹果”“红色”“好吃”，都是一个个“符号”；我们的思考过程，就是把这些符号串起来，按逻辑运算——比如“苹果是红色的”“红色的水果可能好吃”，所以“苹果可能好吃”。

而形式逻辑，就是把这种“符号运算”的规则，变得标准化、可量化，让计算机能看懂、能执行。换句话说，形式逻辑就是AI的“思考语法”，只有学会了这套语法，AI才能模仿人类的抽象思维。

反过来也一样：任何能把“符号变成另一种符号”的系统，都有可能产生“智能行为”——这就是AI能模拟人类思考的核心逻辑。

三、AI怎么“读懂知识”？从“一句话”到“一套规则”

AI要思考，首先得有“知识”——就像人要思考，得先有认知、有经验。但知识是抽象的，比如“父爱”“科学”“发展”，计算机看不懂这些模糊的词，所以得把知识“翻译”成计算机能理解的样子。

这种“翻译”，就是AI里的“知识表示”——简单说，就是用“数据结构+处理算法”，把抽象知识变成计算机能存储、能运算的内容。

而形式逻辑，就是最常用的“翻译工具”。其中最基础、最常见的，就是我们上学时可能听过的“三段论”——这是古希腊哲学家亚里士多德提出的，也是形式逻辑最简单的例子：

大前提：科学是不断发展的；

小前提：人工智能是科学；

结论：人工智能是不断发展的。

可能有人觉得这很简单，但它的意义特别大：亚里士多德定下的，不是“科学会发展”这个结论，而是“从两个前提推出一个结论”的“形式化过程”——不管内容是什么，只要前提是对的，按这个规则推，结论就一定是对的。

比如把内容换成：“猫爱吃鱼；橘猫是猫；所以橘猫爱吃鱼”，逻辑依然成立。这种“不看内容、只看规则”的特性，刚好适合计算机——计算机不用懂“猫”和“鱼”是什么，只要按规则运算，就能得出正确结论。

四、从“一句话”到“拆句子”：谓词逻辑的升级

三段论虽然好用，但有个缺点：只能处理“完整的一句话”，没法拆解开细节。比如单独说“老李是小李的父亲”，如果没有上下文，计算机根本不知道“老李”和“小李”是谁，也没法把这句话和其他话联系起来——这就是“命题逻辑”的局限（命题逻辑就是把“一句话”当最小单位，只判断对不对）。

为了解决这个问题，研究者们在命题逻辑的基础上，升级出了“谓词逻辑”——简单说，就是把一句话拆成“谁+做什么/是什么关系+有多少”，让计算机能看懂句子里的细节。

比如“老李是小李的父亲”，拆解开就是：

• 个体词：老李、小李（就是“谁”，能独立存在的对象）；
• 谓词：是…的父亲（就是“关系”，描述个体之间的联系）；
• 量词：如果说“所有父亲都爱孩子”，“所有”就是量词（描述数量）。

除此之外，还有“逻辑联结词”，比如“非”“且”“或”“如果…那么…”——比如“如果下雨，地面会湿”，就是用“如果…那么…”把两句话连起来。

有了这一套，计算机就能精准“读懂”知识了：既能表示“老李是小李的父亲”这种事实，也能表示“如果下雨，地面会湿”这种规则，还能把不同的知识串联起来。

比如要表示“所有自然数都是大于零的整数”，用谓词逻辑翻译一下，计算机就能看懂：先定义“N(x)表示x是自然数”“P(x)表示x大于零”“I(x)表示x是整数”，再用“如果…那么…”“且”连起来，就是“对于所有x，如果x是自然数，那么x大于零且x是整数”。

五、AI的“推理神器”：产生式系统

学会了“读懂知识”，下一步就是“学会推理”——也就是从已知知识里，推出新的结论。AI的“推理神器”，就是“产生式系统”，它的逻辑特别像人类的思考过程。

产生式系统的核心，就是“如果…那么…”的规则（也就是P→Q），比如：

• 如果今天下雨（P），那么带伞（Q）；
• 如果考试考满分（P），那么能拿奖励（Q）。

这里的P叫“规则前件”（前提），Q叫“规则后件”（结论或动作）。更厉害的是，一个规则的结论，能当成另一个规则的前提——比如“如果下雨，带伞”“如果带伞，就不会被淋湿”，连起来就能推出“如果下雨，就不会被淋湿”，这样就能解决更复杂的问题。

一个完整的产生式系统，有三个部分，我们用“AI的大脑”来类比，就很好懂：

1. 规则库：相当于AI的“知识库”，存着所有“如果…那么…”的规则，比如“下雨带伞”“满分拿奖励”，是AI推理的基础；
2. 事实库：相当于AI的“记事本”，存着当下的已知信息，比如“今天下雨了”“我考试考了满分”；
3. 推理机：相当于AI的“大脑处理器”，负责把“规则库”和“事实库”结合起来，推出新结论——比如看到“今天下雨了”（事实库），就去规则库找“下雨带伞”，然后推出“今天要带伞”。

推理机还有三种“思考方式”：

• 正向推理：从事实出发，推结论（比如“今天下雨”→“带伞”→“不被淋湿”）；
• 反向推理：从结论出发，找前提（比如“我想不被淋湿”→“需要带伞”→“需要下雨”）；
• 双向推理：两边一起推，效率更高（比如“今天下雨”和“我想不被淋湿”，一起推到“带伞”）。

六、AI的“死穴”：缺常识，绕不开的“哥德尔陷阱”

看到这里，你可能会觉得：AI有了形式逻辑，有了产生式系统，应该能像人一样思考了吧？但事实是，早期的AI，连一个简单的常识问题都解决不了——这就是AI的第一个“死穴”：缺常识。

对人类来说，常识是天生的、潜移默化的——比如“张三捡起足球”“张三在运动场上”，我们不用想就知道“足球在运动场上”；比如“人不会凭空消失”“水会流”，这些都是我们从小就懂的常识。

但计算机不一样，它没有“成长过程”，没法自己“领悟”常识，只能靠人类把常识一条条“输”进它的“知识库”里。可常识太多、太零散了，而且很多常识是“无法用语言精准描述”的——比如“什么是开心”“什么是道德”，连我们人类自己都没法说清楚，更别说输进计算机了。

更致命的是，AI还绕不开一个“终极陷阱”——哥德尔不完备性定理。这是AI无法成为“全能大脑”的根本原因，我们用通俗的话解释一下：

1931年，数学家哥德尔证明了一个结论：任何一套“讲道理的规则体系”（比如形式逻辑、数学公理），里面总有一些问题，既没法证明是对的，也没法证明是错的。

最经典的例子就是一句话：“本数学命题不可以被证明”。

你仔细想想就会发现矛盾：如果这句话是对的，那它说“没法被证明”，可我们已经证明它是对的了，矛盾；如果这句话是错的，那它说“没法被证明”就是假的，也就是说它“能被证明”，可我们已经证明它是错的了，也矛盾。

这个定理对AI的影响是什么？简单说：如果AI想拥有和人类一样的“自我意识”（比如知道“我是谁”），就必须建立一个“代表自己的符号”——可一旦有了这个符号，就会出现“自指”（比如“我这个AI的命题没法被证明”），就会陷入哥德尔的矛盾里，没法跳出这个陷阱。

这就意味着，基于形式逻辑的AI，永远不可能做到“完美思考”，永远会有解决不了的问题——它可以解决复杂的数学定理证明，却解决不了“张三捡足球，足球在哪”这种常识问题；它可以下赢围棋世界冠军，却没法理解“开心”和“难过”的区别。

七、尾声：符号主义的没落，AI的新方向

正因为这些局限，早期靠形式逻辑“吃饭”的AI学派——符号主义学派，慢慢走向了没落。而现在我们熟悉的AI（比如ChatGPT、AI画画），大多属于“连接主义学派”，靠的是人工神经网络，模仿人类的大脑结构，靠大量数据“学习”，而不是靠形式逻辑“推理”。

但抛开这些学术流派的区别，有一个问题依然没有答案：人类智能和人工智能的本质区别，到底是什么？

人类能在混乱的信息里找到规律，能在没有明确规则的情况下做出判断，能拥有“情感”和“自我意识”——这些，AI至今都做不到。而哥德尔不完备性定理，似乎在暗示我们：AI可能永远也没法真正“拥有”人类的心智。

不过，这也正是人工智能的魅力所在——有未知，有挑战，才有不断探索的意义。

今天我们聊的，只是AI底层逻辑的一小部分。希望看完这篇文章，你能对“AI怎么思考”有一个清晰的认知——它不是天生就会“聊天、画画”，它的第一步，是从“学形式逻辑、学推理”开始的；而它的未来，还等着我们一起去探索。

最后，问大家一个问题：你觉得AI未来能突破“常识”和“哥德尔陷阱”，拥有真正的自我意识吗？欢迎在评论区聊聊你的看法～