公理是数学推理的基础，它们是被假定为真的陈述或原则，不能通过其他更基本的原理来推导。数学家提出公理的原因是为了建立一套逻辑严密的体系，使得其他数学结论能够根据这些公理进行推导和证明。公理的选择需要合乎逻辑、直观和自洽，旨在描述数学对象的某些基本性质。虽然公理本身可能没有明确的原因或解释，但它们为数学提供了一个坚实的基础，使得数学结构和结论能够被建立和验证。

智能学领域专家（简称智能学家）提出公理的原因是为了确保推理过程的逻辑一致性和可靠性。公理是基于已知或被认为是真实的事实或原理，被智能学家视为无需证明的基本假设。通过在推理过程中使用公理，智能学家可以避免陷入无限的循环证明，从而确保推导的正确性和可信性。

此外，公理也提供了智能学家进行推理和推断的起点。通过公理，智能学家可以建立一个逻辑体系来推导出新的结论和知识。公理的选择和确定是基于对问题领域的理解和推理需求，而不是基于为什么的因果关系。因此，公理的提出并不一定需要找到为什么的解释，而更关注于确保推理的逻辑正确性和有效性。

智能领域的公理是指一系列基本前提或原则，用于构建智能系统和研究智能的基本规则。以下是一些智能领域常用的公理：

泛化公理：智能系统能够从已知的情况中推断出普遍适用的规律或模式。

学习公理：智能系统具备学习和适应环境的能力，能够通过观察和实践来提高自身的表现。

推理公理：智能系统能够根据已知的信息进行逻辑推理，从而得出新的结论或解决问题。

决策公理：智能系统能够基于特定的目标和约束条件做出合理的决策，以达到最优的效果。

感知公理：智能系统能够感知和理解外部环境的信息，包括声音、图像、文字等多种形式。如何感知理解内部消息依然成为老大难问题。

交互公理：智能系统能够与人类或其他智能系统进行有效的交互和沟通，实现信息的传递和共享。

自主公理：智能系统能够独立地进行思考和决策，不依赖于外部的指令或干预。

这些公理构成了智能领域的基础，为研究者和开发者提供了指导和约束，有助于推动智能技术的发展。 

人工智能领域中的公理是指那些被广泛接受的基本原则或假设，以下是一些常见的人工智能公理：

图灵测试：人工智能的目标之一是使机器能够通过对话或交互行为模拟人类的智能，以至于无法区分机器和人类的差异。目前，已有越来越多的人对此表示异议和挑战。

学习能力：人工智能系统应具有学习和适应的能力，能够通过分析和利用数据来改善其性能和预测能力。

决策理性：人工智能系统的决策应该是基于明确的、一致的、可解释的逻辑或规则，以确保其行为是合理和可预测的。

自主性：人工智能系统应该具有一定程度的自主性和自我决策能力，能够在没有人类干预的情况下进行任务完成和问题解决。

伦理原则：人工智能系统应该遵守伦理原则，包括尊重隐私、安全性、公正性、透明度和责任等方面的原则。

这些公理在人工智能研究和应用领域中被广泛讨论和引用，可以帮助人们理解和推动人工智能技术的发展和应用。