文章核心观点 - 华盛顿大学Pedro Domingos教授提出当前AI领域缺乏合适的编程语言，并推出名为Tensor Logic的新统一语言框架[1][2] - Tensor Logic将逻辑推理转化为纯张量代数，消除了离散逻辑与连续梯度之间的界限，实现演绎和神经计算使用同一种语言[4][5] - 该框架被认为可能成为人工智能领域的"母语"，作者自信地表示这发现了通往AGI的道路[6][18] 对现有AI编程语言的批判 - Python被批评为"从未为AI设计"，尽管PyTorch和TensorFlow库提供自动微分和GPU实现，但对自动化推理和知识获取"毫无帮助"[11][12] - LISP和Prolog等早期AI语言缺乏可扩展性和对学习的支持，图模型和Markov逻辑因推理成本高昂而受限[15] - 神经符号AI被批评为将深度学习和符号AI的糟粕"完美结合"[16] - 结论是AI领域显然还没有找到其合适的语言[17] Tensor Logic的技术原理 - 通过爱因斯坦求和约定实现逻辑规则与张量运算的结构等价性，传统符号逻辑推理可完全转换为张量运算[19][20][21] - 神经网络结构天然适配张量表示，包括多层感知机、RNN、CNN和Transformer等模型都可用张量方程表达[22][23] - 语言中每条语句都是张量等式，通过张量连接、投影和非线性变换完成表达、推理与学习过程[24][25][26] - 支持自动微分，无需区分"程序结构"和"模型结构"，通过调节温度参数实现从精确推理到模糊类比的连续过渡[28][31] 具体实现与应用 - 多层感知机使用三维张量W表示连接权重，通过张量乘法和激活函数定义隐藏层映射[34] - 递归神经网络利用时间维度上的状态共享，使用"虚拟索引"实现状态在时间步之间的更新[35] - 卷积神经网络通过索引偏移实现卷积操作，通过索引除法实现池化操作的聚合[36] - Transformer模型用权重矩阵计算query、key、value向量，通过注意力分数加权求和实现多头注意力机制[38][39] - 符号AI、概率、核方法等不同AI范式均可纳入该统一表达体系[40][41]