上一问我们发现，“知识从哪里来”真正问的是知识的资格：凭什么算数。但资格要有标准。我们每天都说“我知道”，却很少停下来问，这句话到底在断言什么。一个人说他知道明天会下雨，另一个人说他知道二加二等于四，第三个人说他知道怎么骑车。这三个“知道”是同一件事吗？

什么才算真正知道？

这个问题不是在问“你知道多少”，而是在问“知道”这个状态本身由什么构成。它决定了我们把什么叫作知识，把什么叫作猜测、意见、习惯或运气。

一“知道”这个词，我们用得比想的多

汉语里一个“知道”，至少盖住了三种情况。知道某件事是真的：我知道北京在上海以北。知道怎么做一件事：我知道怎么游泳。认识某个人或某个地方：我知道那家店。哲学传统里讨论最多的是第一种，因为它最容易被写成一句话，然后判断真假。但后面两种一直在旁边等着，等一个机会说明自己不能被第一种吞掉。

二柏拉图的三个条件

《泰阿泰德篇》里，苏格拉底和一个年轻人一连试了三个定义：知识是感觉，知识是真的判断，知识是带有说明的真判断。前两个都被推翻，第三个也没有站稳，对话在没有结论的地方结束。但此后两千年，一个大致的共识形成了：要算知道，一件事得是真的，你得相信它，而且你得有理由。

这三个条件各挡掉一种情况。不是真的，只是你以为；不相信，只是听说过；没有理由，只是碰巧。真的意见像会跑掉的雕像，柏拉图说，把它拴住的是对原因的说明。

三停了的钟：三个条件都满足，还是运气

一九六三年，盖梯尔用三页纸打破了这个默契。他的反例后来被讲成各种版本，最容易记的是这一个。你看一眼墙上的钟，它指着十二点，你于是相信现在是十二点。这个信念是真的，你相信它，你有理由，你看了钟。但那只钟昨天就停了，此刻恰好是十二点。你知道现在是十二点吗？

几乎没有人愿意说“知道”。三个条件都满足了，可你的正确是运气。这意味着“真正知道”还需要一个条件：它不能是碰巧对的。而“碰巧”究竟怎么排除，此后半个世纪的认识论几乎都在补这个洞，没有一个答案让所有人满意。

四猜对了，算知道吗

把这个直觉推到生活里。两扇门，一扇后面有奖，你随手选了一扇，选对了。你知道奖在那扇门后吗？你说对了，但你不知道。考试里蒙对一道选择题，和会做这道题，得分相同，却不是一回事。

这说明“知道”和“对”之间有一道缝。对是结果，知道是一种与结果之间的关系：你的对，不是偶然的。这道缝在过去并不显眼，因为一个人如果一直对，我们通常就默认他知道。但很快我们会遇到一种一直对、却让人拿不准它是否知道的东西。

五亚里士多德：知道，是知道为什么

亚里士多德把门槛定得更高。我们知道一件事，不是当我们知道它是这样，而是当我们知道它为什么是这样，并且知道它不能不是这样。经验告诉我们某种药对某种病有效，科学告诉我们为什么。一个能预测的人，在他看来还没有知道；知道要和解释绑在一起。

按这个标准，人类在牛顿之前并不“知道”苹果会落地，他们只是见得多了。这听起来过分，但它指出了“知道”里的一个层次：见过，和理解了，不是一个深度。这个层次会在下一问“能预测，就等于理解了吗”里成为主角。

六笛卡尔：把标准抬到无法怀疑

笛卡尔走了另一条路，把“理由”这个条件抬到极限。凡是可以被怀疑的，哪怕只有一点点，都暂时不算知道。感官会骗人，梦可以逼真，甚至可能有一个恶魔在系统地欺骗我。这样清扫一轮之后，剩下的只有一件事：我在怀疑，因此我在。知识要从这样的确定性开始，一块一块往上建。

几乎没有人能真的按这个标准生活。但它划出了一条至今还在用的线：知道与确定之间到底是什么关系。如果知道要求确定，我们几乎什么都不知道；如果不要求，我们要接受知道里带着可错的成分。今天大多数人接受后者，代价是必须回答：可错到什么程度，就不再叫知道了？

七会骑车的人，说不出自己怎么骑

赖尔在一九四九年提醒大家，前面这些讨论几乎都在谈“知道某事为真”，而生活里更多的是“知道怎么做”。会骑车，会下棋，会讲笑话。会骑车的人多半说不出自己怎么保持平衡，说得出平衡原理的人未必能骑。

赖尔进一步指出，把“知道怎么做”还原成“知道一堆事实”会陷入无穷倒退：运用那些事实本身又需要知道怎么运用。于是真正知道至少有两种，其中一种未必能被写下来。这对任何想把知识全部形式化的计划，都是一个提醒。

八我们知道的，比能说出来的多

波兰尼从科学实践里看到同样的事。有经验的医生能看出病人不对劲，科学家能认出一张有希望的实验图，都说不清依据了什么。他把这叫默会知识：知识里总有一个说不出的成分，它不是缺陷，而是一切明确知识的地基。一条规则要被运用，需要运用者知道如何运用，而这一层没法再写成规则。

如果他是对的，那么“真正知道”永远比“能够说出来”大一圈。这一点后来在 AI 上得到了一个奇怪的印证：把人类写下来的一切都读完的系统，恰恰缺少那些从未被写下来的部分。

九不问理由，问过程

戈德曼换了一个方向。与其追问相信者手里有没有好理由，不如追问这个信念是怎么产生的。视觉、记忆、可靠的推理产生的信念通常是真的；猜测和一厢情愿产生的通常不是。知识就是由可靠的过程产生的真信念，相信者自己未必说得出理由。

这叫可靠主义。它把“真正知道”从个人的辩护转向了过程的统计表现，也因此第一次让一个问题变得可以直接讨论：一台机器，能否知道。如果知道只要求过程可靠，那么一个足够可靠的过程，不管里面是神经元还是参数，都有资格。如果知道还要求别的，那个别的是什么？

十一个总是答对的系统

现在把前面的所有标准，拿来对着一个 AI。它回答问题，大多数时候是对的。按柏拉图的三条件，它的输出是真的，它没有“相信”这件事，或者说我们不知道它有没有；它给得出理由，只是那些理由是它生成的，未必是它得出答案的过程。按盖梯尔，我们无法判断它的对是不是运气，因为我们看不见它是怎么对的。按亚里士多德，它常常说得出为什么，但说出为什么和知道为什么是一回事吗。按赖尔和波兰尼，它拥有的全是被写下来的那部分，而知道里最关键的部分从没被写下来过。按戈德曼，只要它足够可靠，它就知道。

八个标准，给出的答案互相矛盾。这不是 AI 的问题，这是“知道”这个词的问题：它从来不是一个东西。

十一只能检查答案，打不开过程

真正新的困难在这里。过去我们判断一个人知不知道，靠的不只是他答对，还靠追问：你为什么这么认为，你是怎么得出来的。回答得上来，我们认为他知道；回答不上来，我们怀疑他在猜。而面对一个模型，我们只能检查答案，检查不了过程。它可以生成一段解释，但那段解释和它的实际运算之间有没有关系，我们无法核实。

于是我们退回到了戈德曼的位置，不是因为我们同意他，而是因为我们没有别的办法：只能看它靠不靠得住。这意味着，我们对它的“知道”所能做的最强断言，是一个统计断言。而这恰恰是柏拉图两千年前想要避免的东西：一直对的意见。

十二所以，什么才算真正知道？

这个问题没有一个答案，但它有一个形状。真正知道，至少要比对多一点：不是运气；至少要比看见多一点：知道为什么；至少要比说出来多一点：会做，会认，会用。每一种哲学回答，都是在其中一处划线。

AI 把这些线同时摆到了桌上，因为它恰好落在每一条线的边缘：一直对，却看不见过程；说得出理由，却不知道那是不是它的理由；读过一切，却没有经验。我们可以说它知道，也可以说它不知道，取决于我们决定“知道”要求什么。而这个决定，我们过去从未被迫做得如此清楚。它首先逼我们回答的，是紧接着的一问：