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摘    要：針對深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI研究的可解釋性瓶頸，指出剛性邏輯(數(shù)理形式邏輯)和二值神經(jīng)元等價，二值神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可轉(zhuǎn)換成邏輯表達(dá)式，有強可解釋性。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一味增加中間層數(shù)來擬合大數(shù)據(jù)，沒有適時通過抽 象把最小粒度的數(shù)據(jù)(原子)變成粒度較大的知識(分子)，再把較小粒度的知識變成較大粒度的知識，把原有的 強可解釋性淹沒在中間層次的汪洋大海中。要支持多粒度的知識處理，需把剛性邏輯擴張為柔性命題邏輯(命 題級數(shù)理辯證邏輯)，把二值神經(jīng)元擴張為柔性神經(jīng)元，才能保持強可解釋性。本文詳細(xì)介紹了從剛性邏輯到 柔性邏輯的擴張過程和成果，最后介紹了它們在AI研究中的應(yīng)用，這是重新找回AI研究強可解釋性的最佳途