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，我们会越确信这个命题正确。”
“假如说我们验证了1oo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。”
“也算是一种人工智能的研究方向，我们的团队和导师都认为，这个理论是有价值的，但不代表这个理论是对的，是可以有成果的。”
尽管程潜举的例子听起来有点绕，不那么简单，不过温叶理解能力没出问题，稍加思索便明白过来，带点激动的道。
“那，我可不可以这么理解，你们现在的项目研究方向，是智能手机，或者智能电脑的未来？”
程潜笑着摇头：“未来这两个字太大了，可不敢这么说。”
“只能说是探索让机器认知更加智能化的可能性。”
温叶似懂非懂的点头：“我刚刚听你们说死循环，这又是什么原因？”
程潜回答道：“项目经费问题，虽然这是认知论上的问
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