用户111002940
人工智能与现今逻辑学的发展
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.〔摘要〕 本文认为，计算机科学和人工智能将是21世纪逻辑学发展的主要动力源泉，并且在很大程度上将决定21世纪逻辑学的面貌。至少在21世纪早期，逻辑学将重点关注下列论题：（1）如何在逻辑中处理常识推理的弗协调、非单调和容错性因素？（2）如何使机器人具有人的创造性智能，如从经验证据中建立用于指导以后行动的可错的归纳判断？（3）如何进行知识表示和知识推理，特别是基于已有的知识库以及各认知主体相互之间的知识而进行的推理？（4）如何结合各种语境因素进行自然语言理解和推理，使智能机器人能够用人的自然语言与人进行成功的交际？等等。
〔关键词〕 人工智能，常识推理，归纳逻辑，广义内涵逻辑，认知逻辑，自然语言逻辑
现代逻辑创始于19世纪末叶和20世纪早期，其发展动力主要来自于数学中的公理化运动。当时的数学家们试图即从少数公理根据明确给出的演绎规则推导出其他的数学定理，从而把整个数学构造成为一个严格的演绎大厦，然后用某种程序和方法一劳永逸地证明数学体系的可靠性。为此需要发明和锻造严格、精确、适用的逻辑工具。这是现代逻辑诞生的主要动力。由此造成的后果就是20世纪逻辑研究的严重数学化，其表现在于：一是逻辑专注于在数学的形式化过程中提出的问题；二是逻辑采纳了数学的方法论，从事逻辑研究就意味着象数学那样用严格的形式证明去解决问题。由此发展出来的逻辑被恰当地称为“数理逻辑”，它增强了逻辑研究的深度，使逻辑学的发展继古希腊逻辑、欧洲中世纪逻辑之后进入第三个高峰期，并且对整个现代科学特别是数学、哲学、语言学和计算机科学产生了非常重要的影响。
本文所要探讨的问题是：21世纪逻辑发展的主要动力将来自何处？大致说来将如何发展？我个人的看法是：计算机科学和人工智能将至少是21世纪早期逻辑学发展的主要动力源泉，并将由此决定21世纪逻辑学的另一幅面貌。由于人工智能要模拟人的智能，它的难点不在于人脑所进行的各种必然性推理（这一点在20世纪基本上已经做到了，如用计算机去进行高难度和高强度的数学证明，“深蓝”通过高速、大量的计算去与世界冠军下棋），而是最能体现人的智能特征的能动性、创造性思维，这种思维活动中包括学习、抉择、尝试、修正、推理诸因素，例如选择性地搜集相关的经验证据，在不充分信息的基础上作出尝试性的判断或抉择，不断根据环境反馈调整、修正自己的行为，……由此达到实践的成功。于是，逻辑学将不得不比较全面地研究人的思维活动，并着重研究人的思维中最能体现其能动性特征的各种不确定性推理，由此发展出的逻辑理论也将具有更强的可应用性。
实际上，在20世纪中后期，就已经开始了现代逻辑与人工智能（记为AI）之间的相互融合和渗透。例如，哲学逻辑所研究的许多课题在理论计算机和人工智能中具有重要的应用价值。AI从认知心理学、社会科学以及决策科学中获得了许多资源，但逻辑（包括哲学逻辑）在AI中发挥了特别突出的作用。某些原因促使哲学逻辑家去发展关于非数学推理
的理论；基于几乎同样的理由，AI研究者也在进行类似的探索，这两方面的研究正在相互接近、相互借鉴，甚至在逐渐融合在一起。例如，AI特别关心下述课题：
·效率和资源有限的推理；
·感知；
·做计划和计划再认；
·关于他人的知识和信念的推理；
·各认知主体之间相互的知识；
·自然语言理解；
·知识表示；
·常识的精确处理；
·对不确定性的处理，容错推理；
·关于时间和因果性的推理；
·解释或说明；
·对归纳概括以及概念的学习。[①]
21世纪的逻辑学也应该关注这些问题，并对之进行研究。为了做到这一点，逻辑学家们有必要熟悉AI的要求及其相关进展，使其研究成果在AI中具有可应用性。
我认为，至少是21世纪早期，逻辑学将会重点关注下述几个领域，并且有可能在这些领域出现具有重大意义的成果：（1）如何在逻辑中处理常识推理中的弗协调、非单调和容错性因素？（2）如何使机器人具有人的创造性智能，如从经验证据中建立用于指导以后行动的归纳判断？（3）如何进行知识表示和知识推理，特别是基于已有的知识库以及各认知主体相互之间的知识而进行的推理？（4）如何结合各种语境因素进行自然语言理解和推理，使智能机器人能够用人的自然语言与人进行成功的交际？等等。
1．常识推理中的某些弗协调、非单调和容错性因素
AI研究的一个目标就是用机器智能模拟人的智能，它选择各种能反映人的智能特征的问题进行实践，希望能做出各种具有智能特征的软件系统。AI研究基于计算途径，因此要建立具有可操作性的符号模型。一般而言，AI关于智能系统的符号模型可描述为：由一个知识载体（称为知识库KB）和一组加载在KB上的足以产生智能行为的过程（称为问题求解器PS）构成。经过20世纪70年代包括专家系统的发展，AI研究者逐步取得共识，认识到知识在智能系统中力量，即一般的智能系统事实上是一种基于知识的系统，而知识包括专门性知识和常识性知识，前者亦可看做是某一领域内专家的常识。于是，常识问题就成为AI研究的一个核心问题，它包括两个方面：常识表示和常识推理，即如何在人工智能中清晰地表示人类的常识，并运用这些常识去进行符合人类行为的推理。显然，如此建立的常识知识库可能包含矛盾，是不协调的，但这种矛盾或不协调应不至于影响到进行合理的推理行为；常识推理还是一种非单调推理，即人们基于不完全的信息推出某些结论，当人们得到更完全的信息后，可以改变甚至收回原来的结论；常识推理也是一种可能出错的不精确的推理模式，是在容许有错误知识的情况下进行的推理，简称容错推理。而经典逻辑拒斥任何矛盾，容许从矛盾推出一切命题；并且它是单调的，即承认如下的推理模式：如果p?r，则pùq?r；或者说，任一理论的定理属于该理论之任一扩张的定理集。因此，在处理常识表示和常识推理时，经典逻辑应该受到限制和修正，并发展出某些非经典的逻辑，如次协调逻辑、非单调逻辑、容错推理等。有人指出，常识推理的逻辑是次协调逻辑和非单调逻辑的某种结合物，而后者又可看做是对容错推理的简单且基本的情形的一种形式化。[②]
“次协调逻辑”（Paraconsistent Logic）是由普里斯特、达·科斯塔等人在对悖论的研究中发展出来的，其基本想法是：当在一个理论中发现难以克服的矛盾或悖论时，与其徒劳地想尽各种办法去排除
或防范它们，不如干脆让它们留在理论体系内，但把它们“圈禁”起来，不让它们任意扩散，以免使我们所创立或研究的理论成为“不足道”的。于是，在次协调逻辑中，能够容纳有意义、有价值的“真矛盾”，但这些矛盾并不能使系统推出一切，导致自毁。因此，这一新逻辑具有一种次于经典逻辑但又远远高于完全不协调系统的协调性。次协调逻辑家们认为，如果在一理论T中，一语句A及其否定?A都是定理，则T是不协调的；否则，称T是协调的。如果T所使用的逻辑含有从互相否定的两公式可推出一切公式的规则或推理，则不协调的T也是不足道的(trivial)。因此，通常以经典逻辑为基础的理论，如果它是不协调的，那它一定也是不足道的。这一现象表明，经典逻辑虽可用于研究协调的理论，但不适用于研究不协调但又足道的理论。达·科斯塔在20世纪60年代构造了一系列次协调逻辑系统Cn（1≤n≤w），以用作不协调而又足道的理论的逻辑工具。对次协调逻辑系统Cn的特征性描述包括下述命题：(i)矛盾律?(Aù?A)不普遍有效；(ii)从两个相互否定的公式A和?A推不出任意公式；即是说，矛盾不会在系统中任意扩散，矛盾不等于灾难。(iii)应当容纳与(i)和(ii)相容的大多数经典逻辑的推理模式和规则。这里，(i)和(ii)表明了对矛盾的一种相对宽容的态度，(iii)则表明次协调逻辑对于经典逻辑仍有一定的继承性。
在任一次协调逻辑系统Cn(1≤n≤w)中，下述经典逻辑的定理或推理模式都不成立：
?(Aù?A)
Aù?A→B
A→(?A→B)
(AA)→B
(AA)→?B
A→A
(?Aù(AúB))→B
(A→B)→(?B→?A)
若以C0为经典逻辑，则系列C0, C1, C2,… Cn,… Cw使得对任正整数i有Ci弱于Ci-1，Cw是这系列中最弱的演算。已经为Cn设计出了合适的语义学，并已经证明Cn相对于此种语义是可靠的和完全的，并且次协调命题逻辑系统Cn还是可判定的。现在，已经有人把次协调逻辑扩展到模态逻辑、时态逻辑、道义逻辑、多值逻辑、集合论等领域的研究中，发展了这些领域内的次协调理论。显然，次协调逻辑将会得到更进一步的发展。[③]
非单调逻辑是关于非单调推理的逻辑，它的研究开始于20世纪80年代。1980年，D·麦克多莫特和J·多伊尔初步尝试着系统发展一种关于非单调推理的逻辑。他们在经典谓词演算中引入一个算子M，表示某种“一致性”断言，并将其看做是模态概念，通过一定程序把模态逻辑系统T、S4和S5翻译成非单调逻辑。B·摩尔的论文《非单调逻辑的语义思考》（1983）据认为在非单调逻辑方面作出了令人注目的贡献。他在“缺省推理”和“自动认知推理”之间做了区分，并把前者看作是在没有任何相反信息和缺少证据的条件下进行推理的过程，这种推理的特征是试探性的：根据新信息，它们很可能会被撤消。自动认知推理则不是这种类型，它是与人们自身的信念或知识相关的推理，可用它模拟一个理想的具有信念的有理性的代理人的推理。对于在计算机和人工智能中获得成功的应用而言，非单调逻辑尚需进一步发展。
2．归纳以及其他不确定性推理
人类智能的本质特征和最高表现是创造。在人类创造的过程中，具有必然性的演绎推理固然起重要作用，但更为重要的是具有某种不确定性的归纳、类比推理以及模糊推理等。因此，计算机要成功地模拟人的智能，真正体现出人的智能品质，就必须对各种具有不确定性的推理模式进行研究。
首先是对归纳推理和归纳逻辑的研究。这里所说的“归纳推理”是广义的，指一切扩展性推理，它们的结论所断定的超出了其前提所断定的范围，因而前提的真无法保证结论的真，整个推理因此缺乏必然性。具体说来，这种意义的“归纳”包括下述内容：简单枚举法；排除归纳法，指这样一些操作：预先通过观察或实验列出被研究现象的可能的原因，然后有选择地安排某些事例或实验，根据某些标准排除不相干假设，最后得到比较可靠的结论；统计概括：从关于有穷数目样本的构成的知识到关于未知总体分布构成的结论的推理；类比论证和假说演绎法，等等。尽管休谟提出着名的“归纳问题”，对归纳推理的合理性和归纳逻辑的可能性提出了深刻的质疑，但我认为，（1）归纳是在茫茫宇宙中生存的人类必须采取也只能采取的认知策略，对于人类来说具有实践的必然性。（2）人类有理由从经验的重复中建立某种确实性和规律性，其依据就是确信宇宙中存在某种类似于自然齐一律和客观因果律之类的东西。这一确信是合理的，而用纯逻辑的理由去怀疑一个关于世界的事实性断言则是不合理的，除非这个断言是逻辑矛盾。（3）人类有可能建立起局部合理的归纳逻辑和归纳方法论。并且，归纳逻辑的这种可能性正在计算机科学和人工智能的研究推动下慢慢地演变成现实。恩格斯早就指出，“社会一旦有技术上的需要，则这种需要比十所大学更能把科学推向前进。”[④] 有人通过指责现有的归纳逻辑不成熟，得出“归纳逻辑不可能”的结论，他们的推理本身与归纳推理一样，不具有演绎的必然性。（4）人类实践的成功在一定程度上证明了相应的经验知识的真理性，也就在一定程度上证明了归纳逻辑和归纳方法论的力量。毋庸否认，归纳逻辑目前还很不成熟。有的学者指出，为了在机器的智能模拟中克服对归纳模拟的困难而有所突破，应该将归纳逻辑等有关的基础理论研究与机器学习、不确定推理和神经网络学习模型与归纳学习中已有的成果结合起来。只有这样，才能在已有的归纳学习成果上，在机器归纳和机器发现上取得新的突破和进展。[⑤] 这是一个极有价值且极富挑战性的课题，无疑在21世纪将得到重视并取得进展。
再谈模糊逻辑。现实世界中充满了模糊现象，这些现象反映到人的思维中形成了模糊概念和模糊命题，如“矮个子”、“美人”、“甲地在乙地附近”、“他很年轻”等。研究模糊概念、模糊命题和模糊推理的逻辑理论叫做“模糊逻辑”。对它的研究始于20世纪20年代，其代表性人物是L·A·查德和P·N·马林诺斯。模糊逻辑为精确逻辑（二值逻辑）解决不了的问题提供了解决的可能，它目前在医疗诊断、故障检测、气象预报、自动控制以及人工智能研究中获得重要应用。显然，它在21世纪将继续得到更大的发展。
3．广义内涵逻辑
经典逻辑只是对命题联结词、个体词、谓词、量词和等词进行了研究，但在自然语言中，除了这些语言成分之外，显然还存在许多其他的语言成分，如各种各样的副词，包括模态词“必然”、“可能”和“不可能”
、时态词“过去”、“现在”和“未来”、道义词“应该”、“允许”、“禁止”等等，以及各种认知动词，如“思考”、“希望”、“相信”、“判断”、“猜测”、“考虑”、“怀疑”，这些认知动词在逻辑和哲学文献中被叫做“命题态度词”。对这些副词以及命题态度词的逻辑研究可以归类为“广义内涵逻辑”。
大多数副词以及几乎所有命题态度词都是内涵性的，造成内涵语境，后者与外延语境构成对照。外延语境又叫透明语境，是经典逻辑的组合性原则、等值置换规则、同一性替换规则在其中适用的语境；内涵语境又称晦暗语境，是上述规则在其中不适用的语境。相应于外延语境和内涵语境的区别，一切语言表达式（包括自然语言的名词、动词、形容词直至语句）都可以区分为外延性的和内涵性的，前者是提供外延语境的表达式，后者是提供内涵性语境的表达式。例如，杀死、见到、拥抱、吻、砍、踢、打、与…下棋等都是外延性表达式，而知道、相信、认识、必然、可能、允许、禁止、过去、现在、未来等都是内涵性表达式。 在内涵语境中会出现一些复杂的情况。首先，对于个体词项来说，关键性的东西是我们不仅必须考虑它们在现实世界中的外延，而且要考虑它们在其他可能世界中的外延。例如，由于“必然”是内涵性表达式，它提供内涵语境，因而下述推理是非有效的：
晨星必然是晨星，
晨星就是暮星，
所以，晨星必然是暮星。
这是因为：这个推理只考虑到“晨星”和“暮星”在现实世界中的外延，并没有考虑到它们在每一个可能世界中的外延，我们完全可以设想一个可能世界，在其中“晨星”的外延不同于“暮星”的外延。因此，我们就不能利用同一性替换规则，由该推理的前提得出它的结论：“晨星必然是暮星”。其次，在内涵语境中，语言表达式不再以通常是它们的外延的东西作为外延，而以通常是它们的内涵的东西作为外延。以“达尔文相信人是从猿猴进化而来的”这个语句为例。这里，达尔文所相信的是“人是从猿猴进化而来的”所表达的思想，而不是它所指称的真值，于是在这种情况下，“人是从猿猴进化而来的”所表达的思想（命题）就构成它的外延。再次，在内涵语境中，虽然适用于外延的函项性原则不再成立，但并不是非要抛弃不可，可以把它改述为新的形式：一复合表达式的外延是它出现于外延语境中的部分表达式的外延加上出现于内涵语境中的部分表达式的内涵的函项。这个新的组合性或函项性原则在内涵逻辑中成立。
一般而言，一个好的内涵逻辑至少应满足两个条件：（i）它必须能够处理外延逻辑所能处理的问题；（ii）它还必须能够处理外延逻辑所不能处理的难题。这就是说，它既不能与外延逻辑相矛盾，又要克服外延逻辑的局限。这样的内涵逻辑目前正在发展中，并且已有初步轮廓。从术语上说，内涵逻辑除需要真、假、语句真值的同一和不同、集合或类、谓词的同范围或不同范围等外延逻辑的术语之外，还需要同义、内涵的同一和差异、命题、属性或概念这样一些术语。广而言之，可以把内涵逻辑看作是关于象“必然”、“可能”、“知道”、“相信”，“允许”、“禁止”等提供内涵语境的语句算子的一般逻辑。在这种广义之下，模态逻辑、时态逻辑、道义逻辑、认知逻辑、问题逻辑等都是内涵逻辑。不过，还有一种狭义的内涵逻辑，它可以粗略定义一个内涵逻辑是一个形式语言，其中包括（1）谓词逻辑的算子、量词和变元，这里的谓词逻辑不必局限于一阶谓词逻辑，也可以是高阶谓词逻辑；（2）合式的λ—表达式，例如(λx)A，这里A是任一类型的表达式，x是任一类型的变元，(λx)A本身是一函项，它把变元x在其中取值的那种类型的对象映射到A所属的那种类型上；（3）其他需要的模态的或内涵的算子，例如€，ù、ú。而一个内涵逻辑的解释，则由下列要素组成：（1）一个可能世界的非空集W；（2）一个可能个体的非空集D；（3）一个赋值，它给系统内的表达式指派它们在每w∈W中的外延。对于任一的解释Q和任一的世界w∈W，判定内涵逻辑系统中的任一表达式X相对于解释Q在w∈W中的外延总是可能的。这样的内涵逻辑系统有丘奇的LSD系统，R·蒙塔古的IL系统，以及E·N·扎尔塔的FIL系统等。[⑥]
在各种内涵逻辑中，认识论逻辑（epistemic logic）具有重要意义。它有广义和狭义之分。广义的认识论逻辑研究与感知（perception）、知道、相信、断定、理解、怀疑、问题和回答等相关的逻辑问题，包括问题逻辑、知道逻辑、相信逻辑、断定逻辑等；狭义的认识论逻辑仅指知道和相信的逻辑，简称“认知逻辑”。冯·赖特在1951年提出了对“认知模态”的逻辑分析，这对建立认知逻辑具有极大的启发作用。J·麦金西首先给出了一个关于“知道”的模态逻辑。A·帕普于1957年建立了一个基于6条规则的相信逻辑系统。J·亨迪卡于60年代出版的《知识和信念》一书是认知逻辑史上的重要着作，其中提出了一些认知逻辑的系统，并为其建立了基于“模型集”的语义学，后者是可能世界语义学的先导之一。当今的认知逻辑纷繁复杂，既不成熟也面临许多难题。由于认知逻辑涉及认识论、心理学、语言学、计算机科学和人工智能等诸多领域，并且认知逻辑的应用技术，又称关于知识的推理技术，正在成为计算机科学和人工智能的重要分支之一，因此认知逻辑在20世纪中后期成为国际逻辑学界的一个热门研究方向。这一状况在21世纪将得到继续并进一步强化，在这方面有可能出现突破性的重要结果。
4．对自然语言的逻辑研究
对自然语言的逻辑研究有来自几个不同领域的推动力。首先是计算机和人工智能的研究，人机对话和通讯、计算机的自然语言理解、知识表示和知识推理等课题，都需要对自然语言进行精细的逻辑分析，并且这种分析不能仅停留在句法层面，而且要深入到语义层面。其次是哲学特别是语言哲学，在20世纪哲学家们对语言表达式的意义问题倾注了异乎寻常的精力，发展了各种各样的意义理论，如观念论、指称论、使用论、言语行为理论、真值条件论等等，以致有人说，关注意义成了20世纪哲学家的职业病。再次是语言学自身发展的需要，例如在研究自然语言的意义问题时，不能仅仅停留在脱离语境的抽象研究上面，而要结合使用语言的特定环境去研究，这导致了语义学、语用学、新修辞学等等发展。各个方面发展的成果可以总称为“自然语言逻辑”，它力图综合后期维特根斯坦提倡的使用论
，J·L·奥斯汀、J·L·塞尔等人发展的言语行为理论，以及P·格赖斯所创立的会话含义学说等成果，透过自然语言的指谓性和交际性去研究自然语言中的推理。
自然语言具有表达和交际两种职能，其中交际职能是自然语言最重要的职能，是它的生命力之所在。而言语交际总是在一定的语言环境（简称语境）中进行的，语境有广义和狭义之分。狭义的语境仅指一个语词、一个句子出现的上下文。广义的语境除了上下文之外，还包括该语词或语句出现的整个社会历史条件，如该语词或语句出现的时间、地点、条件、讲话的人（作者）、听话的人（读者）以及交际双方所共同具有的背景知识，这里的背景知识包括交际双方共同的信念和心理习惯，以及共同的知识和假定等等。这些语境因素对于自然语言的表达式（语词、语句）的意义有着极其重要的影响，这具体表现在：（i）语境具有消除自然语言语词的多义性、歧义性和模糊性的能力，具有严格规定语言表达式意义的能力。（ii）自然语言的句子常常包含指示代词、人称代词、时间副词等，要弄清楚这些句子的意义和内容，就要弄清楚这句话是谁说的、对谁说的、什么时候说的、什么地点说的、针对什么说的，等等，这只有在一定的语境中才能进行。依赖语境的其他类型的语句还有：包含着象“有些”和“每一个”这类量化表达式的句子的意义取决于依语境而定的论域，包含着象“大的”、“冷的”这类形容词的句子的意义取决于依语境而定的相比较的对象类；模态语句和条件语句的意义取决于因语境而变化的语义决定因素，如此等等。（iii）语言表达式的意义在语境中会出现一些重要的变化，以至偏离它通常所具有的意义（抽象意义），而产生一种新的意义即语用涵义。有人认为，一个语言表达式在它的具体语境中的意义，才是它的完全的真正的意义，一旦脱离开语境，它就只具有抽象的意义。语言的抽象意义和它的具体意义的关系，正象解剖了的死人肢体与活人肢体的关系一样。逻辑应该去研究、理解、把握自然语言的具体意义，当然不是去研究某一个（或一组）特定的语句在某个特定语境中唯一无二的意义，而是专门研究确定自然语言具体意义的普遍原则。[⑦]
美国语言学家保罗·格赖斯把语言表达式在一定的交际语境中产生的一种不同于字面意义的特殊涵义，叫做“语用涵义”、“会话涵义”或“隐涵”（implicature），并于1975年提出了一组“交际合作原则”，包括一个总则和四组准则。总则的内容是：在你参与会话时，你要依据你所参与的谈话交流的公认目的或方向，使你的会话贡献符合这种需要。仿照康德把范畴区分为量、质、关系和方式四类，格赖斯提出了如下四组准则：
（1）数量准则：在交际过程中给出的信息量要适中。
a．给出所要求的信息量；
b．给出的信息量不要多于所要求的信息量。
（2）质量准则：力求讲真话。
a．不说你认为假的东西。
b．不说你缺少适当证据的东西。
（3）关联准则：说话要与已定的交际目的相关联。
（4）方式准则：说话要意思明确，表达清晰。
a．避免晦涩生僻的表达方式；
b．避免有歧义的表达方式；
c．说话要简洁；
d．说话要有顺序性。[⑧]
后来对这些原则提出了不少修正和补充，例如有人还提出了交际过程中所要遵守的“礼貌原则”。只要把交际双方遵守交际合作原则之类的语用规则作为基本前提，这些原则就可以用来确定和把握自然语言的具体意义（语用涵义）。实际上，一个语句p的语用涵义，就是听话人在具体语境中根据语用规则由p得到的那个或那些语句。更具体地说，从说话人S说的话语p推出语用涵义q的一般过程是：
（i）S说了p；
（ii）没有理由认为S不遵守准则，或至少S会遵守总的合作原则；
（iii）S说了p而又要遵守准则或总的合作原则，S必定想表达q；
（iv）S必然知道，谈话双方都清楚：如果S是合作的，必须假设q；
（v）S无法阻止听话人H考虑q；
（vi）因此，S意图让H考虑q，并在说p时意味着q。
试举二例：
（1）a站在熄火的汽车旁，b向a走来。a说：“我没有汽油了。”b说：“前面拐角处有一个修车铺。”这里a与b谈话的目的是：a想得到汽油。根据关系准则，b说这句话是与a想得到汽油相关的，由此可知：b说这句话时隐涵着：“前面的修车铺还在营业并且卖汽油。”
（2）某教授写信推荐他的学生任某项哲学方面的工作，信中写到：“亲爱的先生：我的学生c的英语很好，并且准时上我的课。”根据量的准则，应该提供所需要的信息量；作为教授，他对自己的学生的情况显然十分熟悉，也可以提供所需要的信息量，但他有意违反量的准则，在信中只用一句话来介绍学生的情况，任用人一旦接到这封信，自然明白：教授认为c不宜从事这项哲学工作。
并且，语用涵义还具有如下5个特点：（i）可取消性：在给原话语附加上某些话语之后，它原有的语用涵义可被取消。在例（1）中，若b在说“前面拐角处有一个修车铺”之后又补上一句：“不过它这时已经关门了”，则原有的语用涵义“你可从那里得到汽油”就被取消了。（ii）不可分离性：如果某话语在特定的语境中产生了语用涵义，则无论采用什么样的同义结构，该含义始终存在，因为它所依附的是话语的内容，而不是话语的形式。（iii）可推导性，前面已说明这一点。（iv）非规约性：语用涵义不能单独从话语本身推出来，除要考虑交际合作原则之类的语用规则之外，也需要假定通常的逻辑推理规则，并需要把上文语句、交际双方所共有的背景知识作为附加前提考虑在内。（v）不确定性：同一句话语在不同的语境中可以产生不同的语用涵义。显然，确定某个话语的语用涵义是一个极其复杂的过程，需要综合和分析、归纳和演绎的统一应用，因此具有一定的或然性。研究如何迅速有效地把握自然语言表达式在具体语境中的语用涵义，这正是自然语言逻辑所要完成的任务之一，它将在21世纪取得进展。
逻辑学在现实生活中的应用举例（例子要特别经典实用）
1、公孙龙的白马和黑马论2、最现实的，要写一篇文章，你就要好好地组织这篇文章，如果是议论文，那就要更加重视这篇文章的构造和逻辑结构，什么在先什么在后，什么应该先说，什么应该放到后面说，一篇组织好的文章，也就是有内在逻辑的文章让人一看就懂，一眼就能明白整篇文章到底写了什么，要表达什么意思。
而一篇逻辑论乱的文章，则会让人感到很烦躁，甚至读都不想读，就扔在一边了，这就是问什么文章要讲究结构的原因，究竟是总分总还是其他的模式，或者是散文重要的有一个内在的逻辑在里面。
这个东西在毕业论文的写作中就更重要了，如果没有逻辑，那就是一篇很差的文章论文，也就不值得去读，就没有价值可言，那就可以认为是这篇文章是滥竽充数，是无心之作，根本没有用心。
实行以下这种没有逻辑的情况用到国际上的专级别的论文上去，本来文字就晦涩难懂，再加上没有逻辑那就更难懂了，即使你思想再好在巧妙没人看的懂也是一样没用。
3、断案就有更大的作用了。
比如说一个人值得怀疑时人们便把结论过早的得出了，而这种结论正是真正的凶手所希望的，甚至会有凶手伪装现场嫁祸他人，这时判官便会明察秋毫，不放过任何一点相关的细节，只是把怀疑的人作为怀疑的对象而不是将他直接定罪，这样一步步的经真正的凶手找出来。
4、一顾客问售货员：“这件上装的确是现在最时髦的吗？”售货员说：“这是现在最流行的时装！” 顾客说：“太阳晒了不退色吗？”售货员说：“瞧您说的，这件衣服在橱窗里已经挂了三年了，到现在还像新的一样。
”我们可以看到这个售货员的回答就是相互矛盾的，我们也可以运用矛盾来试探生活中的真假，利用逻辑来揭穿谎言。
马克思主义哲学论文
马克思主义哲学是否有自己的理论体系？是否需要体系？近20年来，在哲学界的争论持续不断。
一些学者认为，马克思主义哲学在本质上是反体系的。
他们认为，马克思、恩格斯十分强调他们的哲学是方法，是“行动的指南”，而不是教条；传统的苏联模式的马克思主义哲学正是因为没有贯彻马克思、恩格斯的这一思想，才导致了马克思主义哲学被体系化、教条化。
他们认为要使马克思主义哲学真正发挥其作用，避免重蹈传统的苏联模式的马克思主义哲学被僵化、凝固化的覆辙，重建的马克思主义哲学不应体系化。
笔者认为，理论与体系不是绝对对立的，成熟的理论都需要体系；马克思、恩格斯反对的是近代欧洲绝对真理式的体系，而不是任何理论体系，传统的苏联模式的马克思主义哲学被教条化有其深刻的政治原因。
因此，马克思主义哲学在本质上并不是反体系的，重建的马克思主义哲学需要体系。
一、我国哲学界反体系倾向的由来 众所周知，我国传统的马克思主义哲学是从前苏联演绎过来的。
20世纪30年代，在斯大林的指导下，苏联的马克思主义学者在缺乏马克思、恩格斯的哲学原著，无充分理论依据的情况下，编写了马克思主义哲学教科书。
从此，这一“先天不足”的教科书就成为马克思主义哲学的标准表述，它不仅在苏联，而且在整个社会主义阵营中成为马克思主义哲学的唯一标准本。
20世纪50年代，我国按照苏联马克思主义哲学教科书模式的主要内容和框架，补充了**的一些哲学思想，由艾思奇主编了《辩证唯物主义和历史唯物主义原理》。
几十年来，这一哲学内容和框架在我国一直视为标准的马克思主义哲学被传授和运用。
20世纪70年代末以后，随着现实与教科书理论的矛盾日益明显，随着西方马克思主义哲学思想的传入，随着我国学者对马克思原著越来越多的接触和研究，我国哲学界开始了对苏联模式的马克思主义哲学教科书的反思。
通过对马克思主义哲学的深入研究和分析，我国哲学界已基本达成共识，即传统的苏联模式的马克思主义哲学教科书没有反映出马克思主义哲学的本真，没有体现出马克思主义哲学在欧洲哲学史上实现的伟大的革命变革。
这一系列的研究为在我国重建马克思主义哲学打下了坚实的基础，但同时也引发了我国哲学界反体系倾向的产生。
一些人认为：在知识爆炸的今天，“传统哲学所担负的阐示世界普遍本质和规律的任务还有多大必要，虽然综合和整合学科知识的必要性依然存在，但已不可能以建构哲学体系的方式来进行”〔1〕。
哲学就其本性“是没有发展顶峰的，是反对哲学体系化的，顶峰使哲学发展终结，体系化则使哲学走向自我封闭”〔2〕。
由此认定我们已经处在“后体系时代”。
笔者认为，我国哲学界对苏联模式的马克思主义哲学的反思是有成绩的，对苏联模式的马克思主义哲学体系的质疑也是有一定依据的，但由此推出反体系的观点则是值得商榷的。
综观反体系者的论述，他们的理由不外以下几个方面： 其一，经过几十年的实践和我国哲学界对越来越多的马克思主义经典作家第一手资料的“文本核对”，苏联模式的马克思主义哲学教科书的缺陷愈加明显。
除带有旧唯物主义的痕迹、没有反映出马克思主义哲学的本质外，苏联模式的马克思主义哲学还使马克思主义哲学体系化、教条化了，几十年来，马克思主义哲学只是作为僵化的教条和公式被运用，任何对马克思主义哲学的发展都被视为对马克思主义哲学的背叛，使得传统的马克思主义哲学越来越背离时代、远离现实。
于是我国哲学界的一些学者把这一问题归罪于体系，认为是苏联模式马克思主义哲学的严密体系窒息了马克思主义哲学的发展，严密的教科书体系使马克思主义哲学的发展找不到切入点，体系是制约马克思主义哲学发展的罪魁。
其二，马克思、恩格斯都对黑格尔唯心主义哲学体系与方法的矛盾进行了揭露和批判，可以说，马克思主义哲学就是在批判和克服黑格尔哲学体系和方法的矛盾的基础之上建立起来的，因此，认为马克思主义哲学从它产生时起就是与体系相对立的。
反体系者还以恩格斯在《反杜林论》中对杜林的哲学体系和当时一些德国大学生动辄就建立体系的狂热进行批判为由，认为马克思、恩格斯是反体系的，马克思主义哲学理论不可能以体系的形式来表现。
其三，马克思、恩格斯虽然创立了马克思主义哲学，实现了欧洲哲学史上的伟大变革，但他们并没有去建立一个哲学体系，他们的丰富的哲学思想都内涵于他们的各类论著之中。
所以，反体系者认为马克思主义哲学在本质上是反体系的，象传统的苏联模式的马克思主义哲学教科书那样，把马克思主义哲学体系化完全违背了马克思、恩格斯的本意。
正是基于以上几方面理由，我国哲学界一些学者对用理论体系去重建马克思主义哲学十分反感，甚至发出了“少点体系意识，多点问题意识”的呼吁，使我国哲学界对马克思主义哲学是否需要体系的争论持续不断。
二、马克思、恩格斯对体系的态度 马克思、恩格斯从来没有提出哲学理论可以不需要体系，他们反对的是绝对真理式的体系。
在近代欧洲，人们认为一种理论是否科学要以它的体系是否具有完整性和严密性来...
研究性论文的格式是什么？越详细越好。
最好有范文。
论文格式题目作者【摘要】： 用简短的语言（小于等于300字）来总结论文的主要内容，包括研究结论。
【前言】： 就是阐述一下研究背景，研究现状，你要研究的问题（最好是以案例的形式将问题呈现出来，以及你的研究的意义。
【研究经过】：一、 详述研究的方向和想要达到的目的。
二、 活动安排（包括每一阶段时间安排以及每一阶段的研究方法（包括每一种研究方法想要达到的研究目的）。
三、 人员分工四、 获取资料的方式【研究内容】：一、 【收集案例】：如果研究对象不属于同一类的话，就要用图表的形式将研究对象比例情况展示出来二、 【案例分析】：案例分析问题存在的原因（尤其是研究现状的背景下，问题依然存在的具体原因、深层次原因）三、 【问卷调查】如果有问卷调查的在此可加入调查的问题以及调查结果。
四、 【研究结果】总结研究的结果，可以用图表形式【结论】：根据研究的结果提出自己的观点，看法，结论。
参考文献：注明资料的出处1 网络资料，注明：文章名，作者，网站名称2 书籍资料：注明： 书名，作者，出版社，出版日期，页数。
3 报刊资料，注明，文章名，作者，报刊名字，期
逻辑学有一道题目以“如果甲乙都不是作案者,那么丙是作案者”为一...
假设以A、B、C分别表示甲、乙、丙是作案者，则“甲和丙都不是作案者”可表示为“非A合取非C”。
“联言命题分解推理”则是说“p合取q→p”以及“p合取q→q”都正确。
实际上你弄懂充要条件或者说反证法就知道“由题干和“丙不是作案者”，可推出“并非甲乙都不是作案者”。
先弄懂“或、且、非”这三个逻辑词吧
如何做好中小企业的会计工作 毕业论文
你的论文准备往什么方向写，选题老师审核通过了没，有没有列个大纲让老师看一下写作方向？ 老师有没有和你说论文往哪个方向写比较好？写论文之前，一定要写个大纲，这样老师，好确定了框架，避免以后论文修改过程中出现大改的情况！！ 学校的格式要求、写作规范要注意，否则很可能发回来重新改，你要还有什么不明白或不懂可以问我，希望你能够顺利毕业，迈向新的人生。
1，论文应该是单一主题还是面面俱到？大学生碰到的第一个诱惑是想在论文里写很多东西。
比如有个学生对文学感兴趣，他第一个念头就是给论文起一个《今日文学》这样的标题。
如果迫不得已要缩小范围，他会选择《从战后到70年代的西班牙文学》。
这类论文是非常危险的。
这种题目会让即使是成熟得多的研究者们也直挠头的。
对一个20多岁的大学生来说这是不可能完成的挑战。
它要么会变成各种名字和主流观点的简单罗列，要么对原始材料的引用会有失偏颇（这常常是由于省略了不该省略的东西引起的）。
1961年，当代作家冈萨罗·托兰特·巴雷斯特写了一本《当代西班牙文学面面观》（瓜德拉玛版），然而，如果这是一篇博士论文的话，人们是一定会把它毙了的，虽然它厚达几百页。
它被指责出于疏忽或者无知而没有提到一些被认为非常重要的人物的名字，或者他有时会花一整个章节来写一些“不怎么样”的作家，而对于一些被认为是“重要人物”的则只给了寥寥数笔。
当然，我们知道该作者的历史学识以及批评能力都是得到认可的，所以这些遗漏或者比例失调都是有意为之，对某个人物避而不谈比为他洋洋洒洒地写上一整页更能够说明问题。
不过如果同样的事情发生在一个二十二岁的大学生身上，谁又能保证他的沉默背后不是别有用心呢？或者他的避而不谈是因为会在其他地方花上几页纸来讨论这个问题？或者这个作者到底知不知道应该怎样写啊？写这种论文的学生常常会向评审委员会的成员抱怨说他们没看懂自己的意思，但是那些成员实际上“无法”看懂他的意思，所以一篇面面俱到的论文常常被看作是傲慢的表现。
并不是说（论文中所体现的）学术上的傲慢就一定要被否定掉，我们甚至可以说但丁是个糟糕的诗人，但必须至少先写个300页，对但丁的文本进行深入的分析之后才能说。
而这些在一片面面俱到的论文中是看不到的。
正因为这样，对于一个大学生来说，与其写什么《从战后到70年代的西班牙文学》，还不如选一个更切实际的低调一点的题目。
我可以很直接地告诉你什么才是好题目，它并不是《阿尔代科阿的小说》，而是《“天堂鸟”的两种不同版本》。
听上去是不是有点无趣？可能吧，不过那会是更加有趣的挑战。
只要好好想一想你就会看到归根到底这是一个如何讨巧的问题。
如果写一篇关于四十年的文学的面面俱到的论文，学生将会面对各种可能的反对声音。
如果有个提案人或者评审委员会的成员正好想要标榜自己知道某个不太知名的作家，如果那个学生正好又没有把那个作家包括在论文内，他将如何面对前者的发难呢？只要每个评审委员会的成员在看目录时都发现了三个没有被提到的人，那个学生就将在一顿猛烈的轰炸中变得脸色惨白，他的论文顿时好像变成了屁话连篇。
相反的，如果学生认真地选择一个范围很小的题目，他就只需要牢牢把握住一份评审委员会大多数成员都不知道的材料就可以了。
我并不是在兜售什么下三滥的伎俩，这的确是一种伎俩，但并不低俗，而且它很管用。
只要学位申请人以“专家”的面目出现在不如他专业的公众面前，而且看得出为了成为专家他是花了一番心血的，这样占一点便宜是无可厚非的。
在这两种极端之间（也就是写四十年文学史的面面俱到的论文以及两种文本之间区别这样严格的单一主题论文）存在着许多中间形式。
比如我们可以写《四十年代先锋派文学家的经历》或者《胡安·贝内特和桑切斯·菲尔罗西奥对地理的文学处理》，甚至《卡洛斯·埃德蒙多·德·奥利，埃杜瓦多·奇恰罗以及格罗里亚·富埃尔特斯：三位后岛屿诗人的异同》。
我们来看一下一本小册子上的一段话，虽然那是科学领域的，但它所给出的建议适用于所有学科：比如说，《地质学》这个题目就太宽泛了。
《火山学》是地质学的一个分支，但是也太大了。
《墨西哥的火山》是个不错的着手点，但是同样不够深入。
我们把范围在缩小一点就有可能引出非常有价值的研究了：《波波卡莱佩伊尔火山的历史》（科尔特斯的征服者中的某人可能在1591年登上过那里，直到1702年它都没有猛烈喷发过）。
一个范围更小，所涉及年份更少的题目是《帕里库丁火山的诞生和死亡》（它的生命仅仅从1943年2月20日延续到了到1952年3月4日）。
好吧，我还是推荐最后一个题目。
因为到了这个地步，只要申请人能够对那座不幸的火山知无不言，言无不尽就可以了。
很久以前，有个学生跑来跟我说他要写一篇题为《当代思想中的符号》的论文。
这样的论文是不可能的。
连我也不知道“符号”到底指的是什么，实际上这个词在不同的作者那里具有不同的意思，有时，两个作者会用它来表达意思完全相反的两件东西。
我们只要考虑一下形式...
300字左右大学三年学习或生活计划
首先，你要明确上大学是干吗的，大学毕业你想有个什么样的生活。
有一个明确的目标，有了动力，大学怎么过都是充实的。
其次，拿出70%以上的时间用于学习。
现在大学氛围普遍比较浮躁，没事就聚会、K歌、看电视、玩游戏......，能真正踏实的学习，学到你想要的知识真的很难得，一些马上要毕业的学生都后悔没能拿出必要的时间看书、学习。
同时，要争取奖学金，不管多少，是一项荣誉。
再次，要宽以待人，多交朋友，少得罪人，多参加社会实践。
专业实践也好，社会兼职也好，总之，不能把自己束缚在校园的象牙塔呢，多接触社会积累经验，对于以后走入社会也是好的。
最后，不要羞于表现自己。
自己的特长、能力不要不敢表现出来，要敢于竞争、勇于接受竞争，在社团、班干、党员及各类先进评选中努力争取。
这些头衔对于走入社会的人来说有益无害！
能举例告诉我黄金分割广泛应用于生活用品的例子吗
人工智能与现今逻辑学的发展-.〔摘要〕 本文认为，计算机科学和人工智能将是21世纪逻辑学发展的主要动力源泉，并且在很大程度上将决定21世纪逻辑学的面貌。
至少在21世纪早期，逻辑学将重点关注下列论题：（1）如何在逻辑中处理常识推理的弗协调、非单调和容错性因素？（2）如何使机器人具有人的创造性智能，如从经验证据中建立用于指导以后行动的可错的归纳判断？（3）如何进行知识表示和知识推理，特别是基于已有的知识库以及各认知主体相互之间的知识而进行的推理？（4）如何结合各种语境因素进行自然语言理解和推理，使智能机器人能够用人的自然语言与人进行成功的交际？等等。
〔关键词〕 人工智能，常识推理，归纳逻辑，广义内涵逻辑，认知逻辑，自然语言逻辑 现代逻辑创始于19世纪末叶和20世纪早期，其发展动力主要来自于数学中的公理化运动。
当时的数学家们试图即从少数公理根据明确给出的演绎规则推导出其他的数学定理，从而把整个数学构造成为一个严格的演绎大厦，然后用某种程序和方法一劳永逸地证明数学体系的可靠性。
为此需要发明和锻造严格、精确、适用的逻辑工具。
这是现代逻辑诞生的主要动力。
由此造成的后果就是20世纪逻辑研究的严重数学化，其表现在于：一是逻辑专注于在数学的形式化过程中提出的问题；二是逻辑采纳了数学的方法论，从事逻辑研究就意味着象数学那样用严格的形式证明去解决问题。
由此发展出来的逻辑被恰当地称为“数理逻辑”，它增强了逻辑研究的深度，使逻辑学的发展继古希腊逻辑、欧洲中世纪逻辑之后进入第三个高峰期，并且对整个现代科学特别是数学、哲学、语言学和计算机科学产生了非常重要的影响。
本文所要探讨的问题是：21世纪逻辑发展的主要动力将来自何处？大致说来将如何发展？我个人的看法是：计算机科学和人工智能将至少是21世纪早期逻辑学发展的主要动力源泉，并将由此决定21世纪逻辑学的另一幅面貌。
由于人工智能要模拟人的智能，它的难点不在于人脑所进行的各种必然性推理（这一点在20世纪基本上已经做到了，如用计算机去进行高难度和高强度的数学证明，“深蓝”通过高速、大量的计算去与世界冠军下棋），而是最能体现人的智能特征的能动性、创造性思维，这种思维活动中包括学习、抉择、尝试、修正、推理诸因素，例如选择性地搜集相关的经验证据，在不充分信息的基础上作出尝试性的判断或抉择，不断根据环境反馈调整、修正自己的行为，……由此达到实践的成功。
于是，逻辑学将不得不比较全面地研究人的思维活动，并着重研究人的思维中最能体现其能动性特征的各种不确定性推理，由此发展出的逻辑理论也将具有更强的可应用性。
实际上，在20世纪中后期，就已经开始了现代逻辑与人工智能（记为AI）之间的相互融合和渗透。
例如，哲学逻辑所研究的许多课题在理论计算机和人工智能中具有重要的应用价值。
AI从认知心理学、社会科学以及决策科学中获得了许多资源，但逻辑（包括哲学逻辑）在AI中发挥了特别突出的作用。
某些原因促使哲学逻辑家去发展关于非数学推理 的理论；基于几乎同样的理由，AI研究者也在进行类似的探索，这两方面的研究正在相互接近、相互借鉴，甚至在逐渐融合在一起。
例如，AI特别关心下述课题： ·效率和资源有限的推理； ·感知； ·做计划和计划再认； ·关于他人的知识和信念的推理； ·各认知主体之间相互的知识； ·自然语言理解； ·知识表示； ·常识的精确处理； ·对不确定性的处理，容错推理； ·关于时间和因果性的推理； ·解释或说明； ·对归纳概括以及概念的学习。
[①] 21世纪的逻辑学也应该关注这些问题，并对之进行研究。
为了做到这一点，逻辑学家们有必要熟悉AI的要求及其相关进展，使其研究成果在AI中具有可应用性。
我认为，至少是21世纪早期，逻辑学将会重点关注下述几个领域，并且有可能在这些领域出现具有重大意义的成果：（1）如何在逻辑中处理常识推理中的弗协调、非单调和容错性因素？（2）如何使机器人具有人的创造性智能，如从经验证据中建立用于指导以后行动的归纳判断？（3）如何进行知识表示和知识推理，特别是基于已有的知识库以及各认知主体相互之间的知识而进行的推理？（4）如何结合各种语境因素进行自然语言理解和推理，使智能机器人能够用人的自然语言与人进行成功的交际？等等。
1.常识推理中的某些弗协调、非单调和容错性因素 AI研究的一个目标就是用机器智能模拟人的智能，它选择各种能反映人的智能特征的问题进行实践，希望能做出各种具有智能特征的软件系统。
AI研究基于计算途径，因此要建立具有可操作性的符号模型。
一般而言，AI关于智能系统的符号模型可描述为：由一个知识载体（称为知识库KB）和一组加载在KB上的足以产生智能行为的过程（称为问题求解器PS）构成。
经过20世纪70年代包括专家系统的发展，AI研究者逐步取得共识，认识到知识在智能系统中力量，即一般的智能系统事实上是一种基于知识的系统，而知识包括专门性知识和常识性知识，前者亦可看做是某一领域内专家的常识。
于是，常...
