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1、科学阐释逻辑在知识研究中的重要作用 知识是智能行为的核心,以显性形式体现的获取知识、知识加工以及利用知识进行交流的能力,是人和其它动物的区别。任何对智能行为的研究,无论是理论上的或者是经验上的,都有一个共同的出发点,即知识科学,主要研究知识的基本形式以及如何获取和处理知识。而逻辑是处理知识科学的重要的工具。 知识在日常生活中发挥着非常重要的作用。事实上,每个人的行为都基于自己的知识。关于知识问题的思考已经由来己久,古希腊的哲学家就曾经问道:我们究竟能够知道什么?说一个人知道什么的意思是什么?这属于认识论的范畴,主要研究知识的不同定义、知识
2、的基本形式属性、外在主义和内在主义观点之间的争论,同时还面临着怀疑论者的挑战。柏拉图将知识定义为正当性得到证明的真信念,欣迪卡则认为知识是在可能性的逻辑空间中为真,欣迪卡的主要目的在于用形式化的方法研究知识的本质属性。德雷特斯克则将知识定义为由可靠的相互关联所支持的信念等,但关于知识尚无统一的认识。知识的稳定性不只是作为单个主体或单个命题的孤立的特征,而应该在包括更多的认知态度、认知主体和丰富的认知行动的指令框架中进行解释,知识的稳定性在于它能够在复杂的认知环境中成功地得到运作。逻辑往往可以看作是通往知识的一座桥梁,同时也突显了逻辑的重要作用
3、。知识科学包括自然科学和社会科学,如物理、化学、计算机科学等。下面就针对这些具体的知识科学阐释逻辑在知识研究中的重要作用。 19世纪的逻辑学家们所研究的归纳推理部分地涉及到经验科学,可将其视为知识科学。但是,在20世纪末,逻辑发展成为数学的特殊分枝,即逻辑的数学转向。 20世纪中期为逻辑的黄金时期:弗雷格(GottlobFrege)在1893年的《概念文字》中发展了谓词逻辑;罗素(Russell)和怀特海(ma;蕴涵αγ,即后承关系是超经典的(supra-classical)。 Krau等人证明上面五条规则刻画了
4、演绎推理。存在等价规则集:例如,切割可以用下面的右并且进行替换,左或者可用右蕴涵替换。 这两条规则显然都是通过单调性谨慎单调性推出的,特别地,利用似然推理,使前提得到了增强,这种似然推理可称为偏好(preferential)推理,因为可以通过假设状态间的偏好序来模型语义,其中的状态为模型集,且规定αβ当且仅当每一个最大偏好状态满足α同时也满足β(一个状态满足一个公式当且仅当它的所有模型满足该公式)。通过减弱偏序状态之间的偏好关系条件使得偏好推理变得更弱;这使得左或者规则无效,但其它的规则不变,该
5、种推理称为累积(cumulative)推理。切割和谨慎单调性可推出:如果αβ,那么αγ,当且仅当,α∧βγ,即似然推理可以在前提中得到累积。 据前可推出演绎推理者是有偏好的(对应于空偏好关系),偏好推理者是可累加的。通过对推理形式X和Y进行对比。如果可以构造,对每一X推理者,满足规则Y的论证的唯一最大子集,这样就可以将偏好推理归约(reduction)为演绎推理。反之,单调性(如果γα且γ/β,那么&alph
6、a;/β)论证不是演绎判断。 许多逻辑学家经过论证,得出逻辑是必然单调的,非单调性逻辑显然是矛盾的。但是,基于数学推理性质的单调性和逻辑的单调性之间是有区别的。 Kraus等人利用演绎的元逻辑的推理关系对多种形式的非演绎推理进行了形式化。 例如谨慎单调性规则事实上是合理性假设(rationalitypostu-lates),需要被任意理性推理的主体类所满足。这一点至关重要,他们构造的方法也可以作为分析其它形式推理的方法。 四、归纳和溯因推理 归纳是将特殊证据概括为一般规则的过程。简单的归纳形式就是从样本到总体的推理:观察到
7、Fs中有百分之Y是Gs;因此,(近似地)所有的Fs的百分之Y是Gs。 该论证模式和下面的推理非常类似:所有的观察Fs是Gs;因此,所有Fs是Gs。 该归纳规则不需要利用实质蕴涵:样本中所有对象都满足P(y);因此,总体中所有对象都满足P(y)。 这些归纳生成的公式存在有关键性的问题:通常地,在一般规则中所使用的谓词P并没有在观察中显性地给出。 下面谈谈假设概括(hypothesisgeneration)。 在科学哲学中,经常忽略假设概括。例如,在《猜想与反驳》(ConjecturesandRefutations)一文中详细地描述了这
8、样一种情况:希望验证猜想,但却无法回答在猜想开始的第一步是如何提出的。另外,如果希望主动地进行科学发现或者学习(在人工智能的子领域中称为对机器学习的对象的研究),必
