导语

我们为何能够从有限经验推断未知世界？这是哲学家始终在追寻的问题。如今随着大语言模型依靠海量数据实现预测与生成，这一古老问题获得了新的技术视角：机器究竟能否真正归纳，又能否完成科学发现所需要的“溯因跳跃”？本次讲座特邀中南大学李熙老师，将以“归纳与溯因”为核心线索，从演绎、归纳、类比等推理方式出发，引入科尔莫格洛夫复杂性、算法概率与通用归纳，重新审视经典归纳难题，并延伸至大语言模型的预测、泛化与科学发现能力，理解人工智能如何从数据走向解释。本期读书会将于9月16日周三晚19:30–21:30线上进行。

「集智俱乐部」联合人工智能哲学、心智哲学、逻辑学、知识论、科技哲学与复杂科学等领域的学者，共同发起“涌现之后：追问机器的智能、意识与知识”。本季读书会将采用腾讯会议线上直播的方式，从 2026 年 8 月26 日周三晚19:30-21:30开始，通过10期讲座和各位一起回到人工智能的概念基础与思想史现场，从人工智能哲学的方法论出发，依次讨论归纳、具身认知、机器意识、大语言模型的符号学，并进一步延伸至赛博格行动、价值对齐和AI驱动的科学发现。

报告内容简介

自休谟对归纳推理的合理性提出质疑以来，亨普尔”乌鸦怪论”、古德曼”绿蓝悖论”、”罗素火鸡”、”世界是五分钟前创立的”、”玻尔兹曼大脑”、”蒯因的翻译不确定性”等关于归纳和怀疑论的哲学讨论反复在问：有限的观察数据如何筛选世界模型？

机器学习里的”天下没有免费午餐定理”也以更严格的形式说明: 没有归纳偏置，就不存在普遍优于其他算法的搜索或优化算法。

那么人工智能究竟能否做归纳并吃到免费午餐？深度学习的曲线拟合是否可以看作归纳？

首先，什么是归纳? 皮尔士区分了演绎/归纳/溯因三种推理方式。Zahavy最近提出了一种立场: 大语言模型能进行演绎和归纳，却缺乏科学发现所需要的“溯因跳跃”。溯因、归纳以及与之密切相关的类比、预测、压缩、解释、因果发现之间，究竟是什么关系？

自回归模型最小化对数损失的训练过程等价于无损压缩。压缩即预测？压缩即泛化? 压缩即智能？这些论述是否严格？Solomonoff把归纳还原为预测，预测又可以转化为压缩，压缩又支持泛化，那么，有了通用归纳，溯因还有多远？我们将从算法信息论的视角，讨论大模型的归纳和溯因能力，并回应一些经典的哲学问题。

讲座大纲

一. 什么是演绎/预测/归纳/溯因/类比？

1. 借哲学家Corfield的框架梳理几个概念

2. 溯因是选择最佳解释还是需要创造新对象?

3. 类比作为溯因/归纳/演绎的混合

二. 科尔莫格洛夫复杂性

1. 科尔莫格洛夫复杂性在类比中的作用

2. 科尔莫格洛夫复杂与通用认知距离

三. 几个哲学家论归纳

1. 休谟的归纳问题

2. 古德曼的新归纳之谜

3. 渡边慧的丑小鸭

四. 通用归纳与大语言模型

1. 什么是算法概率?

2. 算法概率与大语言模型的关系

3. 为什么我们生活其中的世界是有序的?

4. 再谈古德曼的新归纳之谜

5. 大语言模型会溯因跳跃吗?

核心概念

• 溯因

• 归纳

• 类比

• 科尔莫格洛夫复杂性

• 算法概率

• 玻尔兹曼大脑

本讲核心参考文献

1. MÜLLER M P. Algorithmic idealism: what should you believe to experience next?[J]. Foundations of Physics, 2026, 56(1): 11. DOI:10.1007/s10701-026-00913-1.

2. DELÉTANG G, RUOSS A, DUQUENNE P A, et al. Language modeling is compression[R/OL]. arXiv:2309.10668 [cs.LG], 2023. https://doi.org/10.48550/arXiv.2309.10668.

3. ZAHAVY T. Position: LLMs can’t jump[C]//International Conference on Machine Learning (ICML). 2026.

主讲人介绍

主讲人：李熙，中南大学哲学系副教授，北京大学逻辑学博士。 主要学术兴趣包括基于通用强化学习模型AIXI的通用人工智能方面的研究、数理逻辑里柯尔莫哥洛夫复杂性相关的问题和计算主义哲学。 曾与集智俱乐部成员合著《科学的极致》一书。 主持国家社会科学基金青年项目《通用人工智能的哲学基础研究》。在中国社会科学、自然辩证法研究、科学技术哲学研究、逻辑学研究、Frontiers of Philosophy in China等杂志发表学术论文多篇。研究兴趣: 通用归纳、因果推断、形式化哲学。爱好游泳、乒乓球、看小说。

时间信息

2026年9月16日周三晚19:30-21:30，腾讯会议线上进行，集智俱乐部B站号和微信视频号同步直播。

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「人工智能与哲学」读书会开启｜涌现之后：

追问机器的智能、意识与知识

大语言模型开始推理与创作，具身智能进入物理世界，AI for Science参与提出假设、设计实验与发现规律——人工智能正从执行指令的工具，逐渐进入知识生产与认知活动。

但能力的涌现并未终结关于智能的争论，反而带来新的追问：机器表现得智能，是否意味着它真正拥有智能？计算能否产生意识？大语言模型是在理解语言，还是在预测符号？AI参与科学发现，生成的内容能否被称为知识？这些问题已经超出单纯的技术评测，涉及智能、意识、意义、知识与主体的基本定义。

在此背景下，「集智俱乐部」联合人工智能哲学、心智哲学、逻辑学、知识论、科技哲学与复杂科学等领域的学者，共同发起“涌现之后：追问机器的智能、意识与知识”。本季读书会将采用腾讯会议线上直播的方式，从 2026 年 8 月26 日周三晚19:30-21:30开始，通过10期讲座和各位一起回到人工智能的概念基础与思想史现场，从人工智能哲学的方法论出发，依次讨论归纳、具身认知、机器意识、大语言模型的符号学，并进一步延伸至赛博格行动、价值对齐和AI驱动的科学发现。

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