(第2集) 陪我一起用AI來研究科學/寫英文論文 & AI Tarski 邏輯實驗 & Join me in using Google Antigravity AI to study science

🎥 AI Tarski 邏輯實驗 — 摘要
AI 是否可以透過形式邏輯來進行推理，而不是只依賴神經網路。

這個實驗受到邏輯學家
Alfred Tarski
以及教學軟體
Tarski's World
的啟發。

在這個實驗中，我建立了一個小型的人工世界（mini world），其中的物件與關係可以用
First-order logic
來描述。

AI 不再只是根據機率猜測語言，而是透過邏輯系統來判斷一個敘述在這個世界中 是真還是假。

這個專案展示了：
符號邏輯（symbolic logic）如何成為 AI 推理的一種基礎方法。

🧠 實驗核心概念
系統會建立一個微型世界，裡面有物件與屬性。

例如：

Cube(A)
Sphere(B)
LeftOf(A,B)

AI 接著可以評估邏輯句子，例如：

∃x Cube(x)
∀x (Cube(x) → Small(x))
LeftOf(A,B)

系統會檢查這些句子在世界模型中是否成立。

這其實就是：
邏輯中的「真值判定」（truth evaluation）。

🔬 為什麼這個實驗有趣？

現在的大部分 AI 系統都依賴：

神經網路（Neural Networks）。

但符號邏輯系統顯示：

AI 其實也可以透過：

明確的規則推理

可驗證的真值判定

結構化知識表示

這也連結到 AI 研究中一個長期討論的方向：

Neural AI
+
Symbolic Reasoning

有些研究者認為：

這種結合可能是未來 AGI 的重要方向。

附註：關於影片中【AI Tarski Logic Experiment程式】和【Social World Predicates程式】的下載網址：
https://github.com/deepmind-python/nltk

請下載壓縮檔案：AI Tarski Logic Experiment.rar