“如果我们把这当成命题，人类的思路是再找一个苹果，看它是不是红色，以此类推，如果没出现反例，我们会越发确信这个命题正确。”

        “假如说我们验证了100个苹果，里面99个都是红色的，我们会进行默认的推理，即：

        有人告诉你某个东西是苹果，你会立刻联想到它是红色的，这是人的认知过程：归纳——验证——应用。

        或者说是判断——验证——应用。”

        顿了顿，程潜接着说下去：“但机器的验证思路不这样。

        它要先找出这个命题的所有等价形式，然后才开始验证，需要用到大量的识别案例，最终以等价形式来判断，若是识别的案例越多，会很容易产生：

        ‘某个不是红色的东西不是苹果’，进而支持‘不是红色的东西都不是苹果’，而这等价于‘苹果都是红色的。’

        而且这在机器逻辑上没问题。

        回到我们刚才的人类思维，如果有人告诉我们，某个东西是苹果，我们会联想到它是红色；

        但，我们人类不会认为所有不是红色的东西都不是苹果……”

        最后，程潜归纳道：“我们现在的研究方向是通过实验，让机器的验证思路拟人化。”

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