逆证推理和缺省推理

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1、逆证推理和缺省推理熊学亮复旦大学外文学院INDDEDABD123序列推导312LAWA→B123CASEC=A────────231RESULTC→BABD的基本模式是[D&(H→D)]→H。这里D表示现象、数据或语料，H表示假设。假设有现象D，只有H能解释D，那么H就是想当然的。生活中ABD推理无所不在。如开车时油表指数很低(=D)，最能解释这种现象的因素就是“油箱无油”了(=H1)，当然还有其它可能，如“油箱漏油”(=H2)或“油表有问题”(=H3)，但在这些H中H1是最佳解释，自然成为首选，从而成为个案。另一例就是某人开车回家，但老发现后面有一辆黄色小车尾随其

2、后(=D)。此人突然发现有东西忘记在办公室了，开车回办公室，又发现黄车跟在其后。离开办公室，他去超市购物，发现黄车还在后面，此时他作出“有人跟踪”的结论就是最佳解释(=H)。我在FlachP.&A.Kakas(2000)主编的有关ABD的论文集中作了统计，发现所收集的论文采用ABD的方面在研究对象上的频率由高向低取“医疗诊断”>“视觉感应”>“自然语言理解”。其中涉及自然语言理解的论文仅有一篇，且研究对象也仅是语音词汇层面上的多半属解歧性质的解码现象。如突然看到“Themansewtherateatingthecorn”这句话(=D)，在“无意义句”(=H1)和“拼

3、写错误”(=H2)两种可能的假设中，有一个迅速生成假设和批评、评价和接受假设的自然过程，结果是H2为最佳解释。由此可见，上述推导与常规的演绎不同，含有“或然性”、“信息增加”、“大胆假设”、“可推翻”等特性，其中寻找“最佳解释”的判断过程，是逆证逻辑的要点。Peirce(1957)认为，逆证逻辑是综合型或扩展型的逻辑，这种逻辑通过发现来增加符号系统的信息；而演绎逻辑是分析型或解释型的逻辑，这种逻辑使已经发现了的信息之间的关系明确化。前者是发现型推理，涉及逆证和归纳两种情况，而后是分析型的，主要以演绎为主。演绎是一种协助人们在原有信息体系的基础上进一步扩展或丰富知识思

4、想体系的推理，与其说它发现的什么新信息，倒不如说它把在体系内虽已隐含但尚未直接表达出来的信息明晰化。我们可能知道所有的人都会死，也知道太监是人，但往往并未把死的概念与太监直接联系起来，而演绎虽点明了这种关系，但从技术上考虑并未增加或改变任何信息。因此，逆证是相对逻辑，探讨普遍关系形式及不同的可能个案，演绎是普通逻辑，仅局限于相似之间的单一关系，归纳则起着某种中介作用。比如，首先有下面三种归纳。INDcrude初略归纳(CrudeInduction)例:闪电击中房屋→雷雨天时雷电会击中房屋(概率很低)INDquan数量归纳(QuantitativeInduction)

5、例:随机样本(3次)中找出q(酸苹果)的某一特征p(绿色)(有一定代表性)INDqual性质归纳(QualitativeInduction)例:某规律(人会死)得到证实并有普遍的应用价值(100%可靠)INDqual除了绝对应用外，还有下面两种变体:概率演绎例:A:Abouttwopercentofpersonswoundedintheliverrecover.B:Thismanhasbeenwoundedintheliver.C:Therefore,therearetwochancesoutofahundredthathewillrecover.数据演绎例:A:A

6、littlemorethanhalfofallhumanbirthsaremales.B:Hence,probablyalittleoverhalfofallthebirthsinNewYorkduringanyoneyeararemales.由此可见，归纳从对个案样本一定量的集合中派生出规则，我们仅仅自若干个个案中概括出X为真，然后推导出X在整类中都为真，即只要X在已观察过的事实中为真，X在未观察过的同类事实中也为真，从而自观察某类事物的结果中得出规则。演绎即把规则运用于个案得出结果。性质归纳是演绎的基础，用来得出该假设的必要结果，而归纳本身则用来决定该结果是否会

7、出现，原则上是样本越小，可靠性越低。如把硬币扔100次，期待正反概率如为50次。但我把硬币扔了10次，结果是:正面7次；反面3次，正好违反了那种概率期待。在寻找H时，一般情况是概率高的归纳成为首选，在特殊情况下概率低的有可能成为首选或最佳解释，从而在局部形成新的演绎关系。如Kepler先相信行星是以园周的方式绕地球运行的，实验后得出“行星以椭园形的方式绕太阳运行”的结论。AlfredWegener起先相信地球炽热物质冷却后的收缩导致大陆的垂直运动，但他于1910-1915年期间对大西洋两岸海岸线的横向移动状态进行的考察和论证后，将原假设改成“水平移动”的大陆漂移