模糊性知识的语境逻辑分析

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1、摘要：模糊性问题是当下机器智能化面临的主要难题z—,因此“如何消除知识的模糊性问题”成为当下机器智能化研究的主要方向。木文从两种不同语境逻辑的视角出发，分别诠释了谓词模糊问题与主词或句子的语义模糊问题的回避方式，为模糊问题的解释与表征提供了新方法。事实上，模糊问题是由于语境的不确定性所致，因此语境逻辑的分析方法将是模糊问题解决的主要方式。模糊性作为知识的一种特征，“广泛地存在于自然界、人类社会以及自然语言之中”①。在我们的思维与语言中，大量的主词与谓词是模糊不清的，我们很难精确地理解主词的意义与界定谓词的边界。因此，“模糊性是我们不可回避的问题，如果我

2、们想要理解我们的语言与世界，就必须熟悉与解决模糊性问题”②。为此，逻辑学家构建了新的逻辑系统，如多值逻辑与模糊逻辑，用以表征模糊知识。这两种逻辑确实在表征与处理模糊问题中表现出许多独特的优点，并发展为计算机表征模糊知识的主要工具；但同时它引发了新的问题。事实上，知识的模糊性问题并不是因为知识的本质是模糊的，而是由于使用者在知识使用过程中没有明确区分知识的语境界限而引起知识的模糊与歧义。如此一来，如果能从语境逻辑的视角限制与区分知识的有效语境，也许模糊问题就可以迎刃而解。因此，本文尝试从语境逻辑的视角出发，分析与诠释模糊知识的表征方式。•、模糊性知识的语

3、境依赖性随着复朵性思维对不同学科的渗入，模糊性问题作为一种普遍现象出现在不同的研究领域，特别是机器智能化研究。通常情况下，计算机对模糊性问题的表征与处理是在不同程度上给模糊知识赋予新的命题真值，但这并没有在本质上解决模糊知识问题。事实上，模糊性表征与处理的理想方式是通过特殊的分析方法将模糊知识转化为精确的知识，而这种理想方法便是语境分析方法。目前，凭借该方法需要解决的模糊性问题主要分为两类：一类是连锁推理中的谓词模糊问题，该问题主要是由于谓词对微小变化的不敏感所致；另一类是自然语言中主词或句子的语义模糊。为此，我们首先需要阐明这两类模糊知识是受语境制约

4、的知识这一问题。1・连锁推理小的谓词模糊问题连锁推理是指从一个显而易见的真前提开始，通过一个微小变量的连续叠加，最终得出与常识相违背的结论，引发了事物之间质的变化。其屮，最具代表性的连锁推理是“秃头”悖论与“沙堆”悖论。现在我们以“沙堆悖论”为例分析连锁推理的模糊性问题。沙堆悖论的基本前提：一百万粒沙的堆积被视为一堆，其推理步骤：如果n粒沙是一堆，那么n-1粒沙也是一堆，结论：一粒沙是一堆。在连锁推理中，前提明显是正确的，但结论却显然是错误的，因此我们唯-能追索的便只有推演过程。③从数学的推理视角分析，连锁推理似乎并不存在不合理的过程，但仔细分析会发现

5、并非如此，因为该推理过程引发了滑坡效应，然而引发该现象的原因在于谓词推理的模糊性。由于连锁推理屮的谓词是一种程度谓词，因而谓词对容忍度的微小变化并不敏感，故并不能准确地判断模糊谓词的边界情形，致使模糊谓词难以辨别谓词的正、负外延，从而形成谓词的模糊性问题。“连锁推理中谓词的模糊性吸引了人们对连续体由一种状态转换为另一种状态的不可能定义的精确时刻的研究”④，该研究严重地挑战了经典逻辑的语义学与二值特征，这标志着谓词模糊性问题已经严重地威胁到经典逻辑真值观的有效性。为了回避谓词的模糊推理，逻辑学家与哲学家纷纷提出了不同的解释进路，其中较为成熟的理论当属多值

6、解释、度理论解释与超赋值解释。(1)多值解释。鉴于以布尔代数为基础的经典逻辑已不适用于模糊知识的真值判断，逻辑学家们很自然地会想到以不同的代数结构为基础构建新的多值逻辑系统，用以谓词模糊的推理与修正，其中最简单的多值逻辑是三值逻辑，该逻辑将模糊谓词的真值由经典逻辑的“真”、“假”扩充为“真”、“边界情形”与“假”三种真值函项。三值逻辑最特别的方面在于允许我们在模糊谓词的使用与意义Z间保持平行，即将连锁推理中确定为真(假)的推理指派为真(假)，而将模糊不清的谓词指派都归于边界情形。此外，该逻辑系统还设想了一种新的语义状态，为模糊谓词的精确辨析提供了新的解

7、释。(2)度理论解释。以三值逻辑为典型代表的有限值逻辑虽然为谓词的模糊解释开辟了新路径，但是该逻辑不可回避的问题是其依然建立在经典集合理论基础Z上，而经典集合理论存在一个独特的性质，即集合具冇精确的定义。事实上，这止是谓词推理存在模糊性的重要原因，因此模糊集合理论作为经典集合的补充应运而牛。逻辑学家接纳了模糊集合理论并以该理论为基础建立了模糊逻辑，该逻辑系统将逻辑真值曲二值、多值扩展为［0,1］上的任意值，从而拓宽了逻辑的表征力。模糊逻辑的推理过程是由一组不精确的前提到不精确结论的近似推理，其强调的是模糊集合与真Z间的一种隶屈关系，并“通过隶屈度函数给

8、每个实体指派0、1之间的真值，以表征实体的隶属程度”⑤。从代数角度分析可知，模糊逻辑打破了经典