从人工智能看当代逻辑学的发展
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资料包括： 论文(10页9873字)
说明：
［摘要］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
Abstract This paper discusses the future development of 21 century Logic from the artificial intelligence point of view. It argues that AI will be the main source of motive force for logic in 21 century, and AI will determine what 21 century logic looks like in a certain degree. At least in the beginning of 21 century Logic Study will focus on the following topics: (i) common sense inference which is paraconsistent, nonmonotonic and defeasible; (ii) generalized inductive inference and inductive logic; (iii) generalized intentional logic, especially epistemic logic; (iv) natural language understanding and logic of natural language.
Key Words AI , 21 century logic, common sense inference, inductive logic, intentional logic, logic of natural language.
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：
&
#8226;效率和资源有限的推理；
&
#8226;感知；
&
#8226;做计划和计划再认；
&
#8226;关于他人的知识和信念的推理；
&
#8226;各认知主体之间相互的知识；
&
#8226;自然语言理解；
&
#8226;知识表示；
&
#8226;常识的精确处理；
&
#8226;对不确定性的处理，容错推理；
&
#8226;关于时间和因果性的推理；
&
#8226;解释或说明；
&
#8226;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。
参考文献：
Agazzi, E. (ed.): Modern Logic: A Survey, Dordrecht: Reidel, 1981.
Brewka, G.(ed.) Principles of Knowledge Representation, CSLI Publications, 1996.
Gabbay, D. and Guenthner, F. (eds.): Handbook of Philosophical Logic, Dordrecht: Reidel, vol. I, 1983; Vol.Ⅱ, 1984; vol.Ⅲ, 1986; vol.Ⅳ, 1989.
Hacck, S.: Philosophy of Logics, Cambridge University Press, 1978.
Hacck, S.: Deviant Logic and Fuzzy Logic: Beyond the Formalism, 2 edition, The University of Chicago Press, 1996.
Hockney, D. et al (eds.): Contemporary Research in Philosophical Logic and Linguistic Semantics, Dordrecht: Reidel, 1975.
Hughes, G. E. and Cresswell, M. J.: A New Introduction to Modal Logic, Routledge, 1996.
Mortimer, H.: The Logic of Induction, Ellis Horwood Limited, 1988.
Priest, G. et al (eds.): Paraconsistent Logic, Munich: Philosophia Verlag, 1989.
Reascher, N. A.: Topics in Philosophical Logic, Dordrecht: Reidel, 1968.
Thomason, R (ed.): Journal of Philosophical Logic, No.4, 1988, Kluwer Academic Publishers.
van Benthem, J. and A. ter Meulen (eds.): Handbook of logic and Language, Elsevier, Amsterdam, 1997.
蔡曙山：《言语行为和语用逻辑》，中国社会科学出版社，1998年。
陈波：《逻辑哲学导论》，中国人民大学出版社，2000年。
陈波：《冯•赖特》，台湾东大图书公司，1998年。
T•雷蒙德：《人工智能中的逻辑》，李未、张锦文译，北京大学出版社，1990年。
陆钟万：《面向计算机科学的数理逻辑》，北京大学出版社，1989年。
马库斯等：《可能世界的逻辑》，康宏逵编译，上海译文出版社，1993年。
王雨田主编：《现代逻辑科学导引》，中国人民大学出版社，上册1987年，下册1988年。
王雨田、吴丙荣主编：《归纳逻辑和人工智能》，中国纺织大学出版社，1995年。
王元元：《计算机科学中的逻辑学》，科学出版社，1989年。
张清宇、郭世铭、李小五：《哲学逻辑研究》，社科文献出版社， 1997年。
周礼全主编：《逻辑——正确思维和成功交际的理论》，人民出版社，1994年。
资料包括： 论文(10页9873字)
说明：
［摘要］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
Abstract This paper discusses the future development of 21 century Logic from the artificial intelligence point of view. It argues that AI will be the main source of motive force for logic in 21 century, and AI will determine what 21 century logic looks like in a certain degree. At least in the beginning of 21 century Logic Study will focus on the following topics: (i) common sense inference which is paraconsistent, nonmonotonic and defeasible; (ii) generalized inductive inference and inductive logic; (iii) generalized intentional logic, especially epistemic logic; (iv) natural language understanding and logic of natural language.
Key Words AI , 21 century logic, common sense inference, inductive logic, intentional logic, logic of natural language.
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：
&
#8226;效率和资源有限的推理；
&
#8226;感知；
&
#8226;做计划和计划再认；
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#8226;关于他人的知识和信念的推理；
&
#8226;各认知主体之间相互的知识；
&
#8226;自然语言理解；
&
#8226;知识表示；
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#8226;常识的精确处理；
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#8226;对不确定性的处理，容错推理；
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#8226;关于时间和因果性的推理；
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#8226;解释或说明；
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#8226;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。
参考文献：
Agazzi, E. (ed.): Modern Logic: A Survey, Dordrecht: Reidel, 1981.
Brewka, G.(ed.) Principles of Knowledge Representation, CSLI Publications, 1996.
Gabbay, D. and Guenthner, F. (eds.): Handbook of Philosophical Logic, Dordrecht: Reidel, vol. I, 1983; Vol.Ⅱ, 1984; vol.Ⅲ, 1986; vol.Ⅳ, 1989.
Hacck, S.: Philosophy of Logics, Cambridge University Press, 1978.
Hacck, S.: Deviant Logic and Fuzzy Logic: Beyond the Formalism, 2 edition, The University of Chicago Press, 1996.
Hockney, D. et al (eds.): Contemporary Research in Philosophical Logic and Linguistic Semantics, Dordrecht: Reidel, 1975.
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Mortimer, H.: The Logic of Induction, Ellis Horwood Limited, 1988.
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van Benthem, J. and A. ter Meulen (eds.): Handbook of logic and Language, Elsevier, Amsterdam, 1997.
蔡曙山：《言语行为和语用逻辑》，中国社会科学出版社，1998年。
陈波：《逻辑哲学导论》，中国人民大学出版社，2000年。
陈波：《冯•赖特》，台湾东大图书公司，1998年。
T•雷蒙德：《人工智能中的逻辑》，李未、张锦文译，北京大学出版社，1990年。
陆钟万：《面向计算机科学的数理逻辑》，北京大学出版社，1989年。
马库斯等：《可能世界的逻辑》，康宏逵编译，上海译文出版社，1993年。
王雨田主编：《现代逻辑科学导引》，中国人民大学出版社，上册1987年，下册1988年。
王雨田、吴丙荣主编：《归纳逻辑和人工智能》，中国纺织大学出版社，1995年。
王元元：《计算机科学中的逻辑学》，科学出版社，1989年。
张清宇、郭世铭、李小五：《哲学逻辑研究》，社科文献出版社， 1997年。
周礼全主编：《逻辑——正确思维和成功交际的理论》，人民出版社，1994年。