機器認識論的目標是產生一些能夠突破人類侷限的發現。機器認識論的一個代表人物是布坎南(Bruce G.Buchanan)。
布坎南是匹茲堡大學的計算機、哲學與醫學教授，在從事人工智能研究之前，原本是一個科學哲學家，後來把醫學與計算機結合起來。他對許多能夠提出假說以解釋經驗的數據的人工智能程序做了分析，並且得出一些有益的結論。
雖然人工智能的研究暫時平息了這場關於“發現邏輯”的爭論，但是仍然有專家學者不斷地質疑。因為以BACON程序為代表的人工智能是經典的歷史科學定律的再發現等，而如何發現家未發現的規律，則變成了新的爭論的焦點，而傳統的人工智能畢竟處於專家系統級別，需要大量的知識和推理規則，它更側重於模擬人類的智能行為而不是側重於改善機器的性能。
機器學習是最近興起的一個人工智能的研究方向，它為研究“科學發現”，或者說“知識發現問題”，提供了一個新的思路。
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