關鍵是怎麽發現bound, 擴展bound, 處理不同模型和領域之間bound疊加產生的邏輯衝突

這些問題有拓撲、流形、希爾伯特空間不具有的複雜性。用行為主義、邏輯實證主義、Ockham's Razor處理都會有問題。

有足夠複雜程度的、跟人類智力競爭的人工智能自動係統還會出現大概率問題。AI alignment當然也不能解決這些問題。怎樣的複雜程度是足夠複雜，人工智能的更低下限在哪裏？

這些需要新的科學邏輯作研究。

人工智能經曆了形式邏輯方法、概率統計方法、深度學習和強化學習等等幾個階段的發展，仍有嚴重缺陷。科學邏輯是人類邏輯，不是形式邏輯。