摘要:普特南探究了人工智能的发展历程, 认为图灵是在哥德尔和杰克斯赫伯德工作的基础上重新构造了计算概念并且发明了计算机模型。计算机科学和人工智能不是等同的, 我们应从原则和经验两个层次来看待将大脑思维模拟为数字计算机的思想。归纳推理面临的问题给人工智能研究带来很多的启示。人类本质活动不必然是人工智能的本质活动。即使大脑的计算机模型是正确的, 我们也不能断言人工智能就会成功。因为, 计算机模型不能够模拟人类总体的知识能力, 对于人类认知的研究并不必然要求我们将认知要么还原为计算要么还原为大脑程序, 我们可以很成功地发现大脑的理论模型, 这有助于我们更好地理解大脑的工作机制, 但是这并不要求我们必须借助于心理学。

　　关键词:人工智能;归纳逻辑;全能程序;计算机模型

　　基金项目:本文属教育部重大攻关课题“ 现代归纳逻辑的创新功能与应用及其认知基础研究”(项目批准号:05JZD0008)系列成果之一

　　作者简介:李蒙(1976 -), 女, 河北邯郸人, 南开大学哲学系博士研究生, 主要从事科技哲学研究。