在科学哲学中，休谟对归纳法合理性的质疑被称作休谟问题，也称归纳问题。休谟问题之所以吸引无数哲学家的关注，其魅力在于休谟给出的论证：我们不能证明借助归纳作出的预测是合理的。通常认为，在逻辑学范围内休谟问题不可解。在传统科学哲学中，休谟问题则面临以下挑战：1.如何从单称命题合理推出全称普遍命题的问题，即归纳辩护的普遍性问题。2.如何证明从过去和现在的证据必然得出关于将来的预测是合理的，即归纳辩护的必然性问题。3.能不能从已知的知识一劳永逸地推知未知的知识，即归纳静态辩护的可能性问题。人工智能方法对哲学和逻辑学发展产生重要影响，并在很大程度上决定休谟问题研究的路径和方向。作为具有局域性、语境依赖性和动态可修正性的人工智能方法，不仅可以化解休谟问题，而且可以推动实践哲学的发展，消解人类生存发展的困境。

  分析休谟问题的困境：
  对休谟问题的探讨主要集中在两方面：1.我们从个别的单称命题能不能合理推出全称普遍命题。例如，从这只天鹅是白的、那只天鹅也是白的，能不能得出所有天鹅都是白的这一结论。这是归纳法的普遍性问题。2.任何科学预测即便我们相信，也不能证明其必然的合理性。例如，从昨天是晴天、今天是晴天，能不能推测明天必然是晴天。这是归纳法的必然性问题。
  休谟提出的问题及其解答，一直被不同学派的哲学家奉为圭臬。他们各按自己的方式探讨了休谟问题。比如，在逻辑学那里，江天骥认为，休谟问题在逻辑学中得不到辩护；鞠实儿指出，休谟问题在逻辑学范围内不可解。如果休谟问题在逻辑学范围内不可解，那么在科学哲学范围内是否可解？哲学家们提出了三种解决方案：1.先验主义方案；2.实用主义方案；3.融合先验主义和经验主义的方案。
  康德的方案是先验主义的。他把休谟问题归结为因果性问题，认为因果联系只是人们整理感觉经验的一种先天形式，但他的重点在于反驳休谟的怀疑论。赖欣巴赫的方案是实用主义的。他通过表明归纳法在实践中如何合理运作来证明归纳法的合理性。这种辩护虽说不是成功的，但其从实用路径探讨休谟问题富有启发性。威廉姆斯（Donald Williams）既考虑了先验因素，又兼顾了经验方面。他论证说，基于一个可验证的先验事实，可以借助统计三段论来证明归纳法的合理性。该论证虽有新意，但离解决休谟问题还有差距。
  休谟问题难解的根源在于，传统科学哲学解决休谟问题建基于全域的、去语境化和不可修正的假定，这种辩护是不可能成功的。我们需要转换思路，从跨学科视角看待休谟问题。

  通过人工智能方法摆脱困境：
  与传统科学哲学的辩护策略不同，人工智能作为一门应用科学，在策略上常常取实用主义态度：只要能解决问题，就是可用的。这正是其相对于传统科学哲学的优势所在。人工智能方法基于以下假定。
  1.局域性。在传统科学哲学家看来，休谟问题存在于全称普遍判断的形式逻辑中。对休谟问题的辩护是全域的、在范围上不受限制的辩护。但是，从人工智能方法来看，对休谟问题的辩护是局域的。例如，在专用人工智能（如专家系统）中，由于具体应用领域的不同，所适用的程序方法不尽相同，也没有普遍适用的智能机器。在通用人工智能中，由于智能体面临的环境是复杂、相互关联的，智能体无法了解关于环境中的全部事实，必须面对随机性、模糊性和不完全性等不确定性问题。尽管通用人工智能也不得不对应用场域做理想化处理，但其在完成模拟智能的具体任务时，只能采用在范围上受限的局域方法。例如，以概称命题代替全称普遍命题，或以“其他条件相同”条款限定全称命题。实际上，人工智能是以局部逼近的方式实现智能模拟的。实践表明，人类有可能建立起局域合理的归纳逻辑，解决归纳辩护的普遍性问题。这种可能性在人工智能研究的推动下将会变成现实。
  2.语境依赖性。在传统科学哲学中，对休谟问题的辩护是不依赖语境的，这是休谟问题难以解决的症结之一。而人工智能的做法与之不同。在实际的人工智能系统中，建立在人工语言基础上的算法，其语义内容是在每一程序内部定义的。这造成了每种程序都具有各自的“内容理论”和加工模型，进而使得该系统具有语境依赖性。自然语言处理涉及歧义问题，而能够支配歧义的外部条件主要是语境。因此，要想理解歧义的语句，只有联系到语境才行，仅通过对句子本身结构及其意义的分析是不够的。为了使机器能够进行歧义消解工作，就要求有一种强调语境条件的语义分析方法。情景语义学正是基于自然语言处理的要求而提出的。实践表明，人工智能中的发现程序大多不是放之四海而皆准的普遍规则，更多的是启发式的助发现方法。这种程序不是语境中立的，而是语境依赖、语境限制和语境敏感的。正是语境依赖的相对性和具体性，才使得解决归纳辩护的普遍性问题成为可能。
  3.动态可修正性。在传统科学哲学中，对休谟问题的辩护采用的是静态辩护策略，这使得解决休谟问题的尝试一再受挫。而动态刻画人的信念流动变化过程，则是人工智能的强项。在人工智能面对的任务中，常常遇到信息不充分、环境边界有变化等不确定性问题。只有突破传统科学方法的局限，动态模拟人的思维才是可行的。人工智能中的非单调推理、框架系统、脚本描述方法就是这种努力的结果。非单调推理是在信息不充分的情况下进行的推理。不是在推理之前将全部条件给出，而是在推理过程中不断添加新的前提条件。随着新前提的加入，已经得到的有些结论可以废除或撤销。缺省法和划界法就是其中的两种方法。例如，在缺省推理中，原先的前提是“凡鸟都能飞”。如果a真是鸟，就可以推出“a能飞”；一旦得到有一种鸟b（如鸵鸟）不会飞的新信息，原先的“凡鸟都能飞”的前提就被取消，“a能飞”的结论也被推翻。划界法也类似，前提修正后，原有的边界条件也随之修正，结论的范围也需重新划定。信念修正是人工智能的常用方法，随着认识的深入，一旦发现与结论相悖的新事实，就要修改原有信念，得到新的结论。因此，归纳的静态辩护不可行。正是人工智能的不断试错和动态修正，才使归纳得到的或然性结论不断趋向必然，从而使解决归纳辩护的必然性问题成为可能。
  正是由于上述优势，人工智能研究要么可以消解休谟问题，要么不会遭遇休谟问题困扰。总之，人工智能哲学为休谟问题所做的辩护，只可能是：“它有效”。从人工智能看休谟问题的意义在于：1.人工智能方法可以为科学实践哲学提供思想资源，科学实践哲学可以为人工智能提供哲学启示，进而为人工智能与哲学联手共同解决休谟问题等重大问题奠定基础。2.休谟问题的要义是如何预测未来。对我们来说，重要的不是认知过去和当下，而是预测未来。在这个世界风云变幻、“黑天鹅事件”频发、充满风险和不确定性的时代，需要人工智能方法作为预见未来的向导，而人工智能和哲学有助于消解人类生存发展的困境。