【摘要】英美分析哲学的主要学术训练方式,是建立在对于肇始于弗雷格的现代逻辑(一阶谓词逻辑与命题逻辑)的尊重之上的。因此,分析哲学所说的"分析",大约就可以等于"运用现代逻辑的工具进行分析"。但这样的学术训练,显然是没有办法应对于当下基于深度学习的人工智能发展现状的。另外,即使对于基于符号表征与明述规则的传统人工智能而言,主流分析哲学的训练所能够提供的思想支持也未必始终是积极的。毋宁说,基于现代逻辑的主流分析哲学的"理想化"讨论方式往往会忽略智能系统的运作效率问题,而这一点又会倒逼着天然具有工程学面相的人工智能研究通过某些"特设化"的修正(如珀拉克的"奥斯卡规划"所给出的那种修正)来部分弥补相关的缺憾。然而,这种零敲碎打的修补方式显然是很难达到真正的普遍性的,遑论为具有多重用途的通用人工智能设备的设计铺展可行的路线图。