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先有常识，后有语言 赋予计算机常识的挑战自人工智能 (AI) 诞生之初就被视为实现其宏伟目标的主要障碍 [1]，至今仍是一个重大问题 [2 – 6]。常识没有一个普遍接受的定义。然而，大多数作者都使用语言作为试金石，他们遵循 [1] 的例子，他说“如果一个程序能够自动推断出足够广泛的直接后果，这些后果来自它被告知的任何事情和它已经知道的事情”，那么它就拥有常识。因此，常识测试通常基于语言。例如，一个这样的测试使用所谓的“Winograd 模式”[7 – 9]。这些句子之间只有一个单词不同，并且包含一个模棱两可的代词，其解析取决于对某些常识方面的理解。考虑句子“落石砸碎了瓶子，因为它很重”和“落石砸碎了瓶子，因为它很易碎”。代词“它”在第一个句子中指的是石头，但在第二个句子中指的是瓶子。由于我们对坠落和易碎性的常识理解，我们能够在每种情况下正确解析代词。相比之下，在本文中，我们将暂时将语言放在一边，重点关注非人类动物中也存在的常识能力。我们的理由是，这些能力也是人类常识的基础。可以说，它们在概念上先于语言，而人类语言建立在它们提供的基础之上 [10] 。
人工智能与动物的常识
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