语言文字论文范文第1篇

1．1“意义”与内涵以模型理论(model-theory)为基础的逻辑语义学试图用集合、函项这类纯集合论的概念去解释意义。由此，逻辑上所假定的语言表达式的内涵是否可以和意义等同起来，这一问题在某种意义上决定了逻辑语义学的理论基础是否牢靠。具体讲，语言表达式的意义把它们同世界或世界中的实体相联系，这种联系有时具有复杂的形式。例如，一个谓词和世界中能够被它称谓的实体的集合相联系。如果要在逻辑语义学中避免假定抽象的、不可捉摸的实体，方法之一就是假设“如果一个人是讲表达式的外延，那么就可以避免讲表达式的意义”(Frege1980:134)。然而这样做就意味着必须把具有相同外延的非同义表达式(non-synonymousexpression)如“现任美国总统”和“奥巴马”看作是相同的，这就相当于把表达式的内涵和意义等同起来。事实上，了解一个表达式的外延并不必然地包含着了解它的内涵，因为非同义表达式可能具有相同的外延。

反之，如果一个人知道一个表达式的内涵，也并不意谓着他一定知道这个表达式的外延，例如，我们完全了解表达式“是聪明的”的意义，可是并不确切知道谁是聪明的，谁是不聪明的。换言之，了解一个表达式的外延必须知道两点:表达式的内涵和现实世界中的事实。这可以说是用内涵规定外延的尝试。用外延来解释内涵的概念可以把内涵看作一个“外延决定原则”(extension-determiningprinciple)(Allwood1977:183)。这个原则是一个考察可能世界并找出一个表达式外延的规则。然而，把内涵等同于从可能世界到外延的函项会产生很多困难。例如，模型论语义学(model-theoreticalsemantics)一般不会碰到这样的困难:假定有某些逻辑上可能的世界，在那里司各特(W．Scott)没有写《威弗利》，那么作为两个名词短语‘司各特’和‘《威弗利》的作者’的内涵的函项由于并不是对所有主目都有相同的值，因而彼此不同。然而，假如我们换一个弗雷格(1980:67)的例子:数学表达式“3+1”和“2+2”虽有相同的外延(“Bedeutung”)即“4”这个数，但有不同的内涵(Sinn)。隐藏在这背后意思是，“3+1”和“2+2”表现了获得相同结果的不同方式或程序。可是，如果像算术中对一个真值为真的语句所通常认为的，“2+2=3+1”是一个逻辑真理，那么“2+2”和“3+1”的值在所有逻辑上可能的世界里都是相同的“4”这个数。换句话说，表达式“3+1”和“2+2”相当于从可能世界到数的相同的函项，因此必然具有相同的内涵。概言之，如果我们把内涵理解为从可能世界到实体的函项，那么逻辑上相等的表达式就表现为具有相同的内涵。这一结论显然就不再支持弗雷格内涵是获得外延的途径的观点。学术界为了解决上述问题提出很多方法，比如，Car-nap(1947)认为，语言上的同义(linguisticsynonymy)不应该定义为模型论意义上的内涵同一，而是应该包括他称之为内涵同构(intentionalisomorphism)的某种较强的东西。如果某种“组合表达式”(constituentexpressions)具有相同内涵，并且它们也同样是由具有相同内涵的成分构成的，那么由这种组合表达式构成的语言表达式就具有相同的内涵。可以看出，这一观点接近于弗雷格用Sinn所表示的意思。

1．2“意义”与真值条件在语言学中，把意义转化为“真值条件”遭到很多学者的反对。很多从事语言哲学和逻辑学研究的人对“语句S是真的，当且仅当……”这一观点非常熟悉，然而，很多语言学家一听到“‘Snowiswhite．’当且仅当‘雪是白的’……”，就立即表示反对并指出，“真同语言学研究毫无关系”，并且，“说明哪个语句是真的，哪个语句是假的，不是语言学家的任务”。这种反对事实上混淆了两种完全不同的东西:一个语句的真值和一个语句的真值条件。说明一种语言中哪些语句实际上是真的确实不是语言学研究的任务;然而说明语句为真的条件，即这个语句在何种条件下是真的就须要考察语言的意义问题。如上文所述，假设我们把一个语句的内涵看作一种原则，依据这种原则，我们可以在每个可能世界中赋予这个语句以真值，并且希望我们的理论具有某种“心理实在性”，即语言表达式所描写的成分在某些方面与出现在语言使用者的心灵中的东西相对应。

如果事实如此，就会产生这样的问题:在赋值于一个语句以作为它的解释，以及在了解一个陈述(statement)的实际表述时我们所做的，这二者之间是否具有任何相互关系。以语言表达式具有真值条件为基础，我们可以期望当听到一个陈述句时，就可以观察这个世界并对在这个世界中这个语句是真的还是假的进行考察。我们甚至还须要想象一下，当这个语句是真的时候这个世界应该是什么样子;并且，如果我们认为说话人是值得信赖的，我们可以相应地改变我们所想象的世界的观念。这样，似乎在真值条件语义学(truthconditionalsemantics)中关于语句的解释和语句的了解过程之间并不是十分符合的。虽然如此，逻辑学家对这一点还是做出了相应的研究。其中，这两个观点是值得借鉴的:“把可能的语言或语法作为抽象的语义系统来描写，因而符号是与世界的各个方面相联系的”，以及“关于心理的和社会的事实的描写，因而这类抽象系统中的一个特殊系统是由个人或人群使用的系统”逻辑语义学只讨论第一个问题，而关于语言表达式的运用问题则与它无关。按照Lewis的观点，“混淆”这两个问题“只能引起混乱”。当然也有人反对这一观点并认为，相关研究只有从语言符号使用的研究中进行抽象才有可能实现，因此应该把语言作为联系符号和世界各个方面的一种系统来研究。事实上，逻辑语义学很少或者根本没有明确说明应该怎样对一个简单表达式的意义进行解释;相关研究仍然沿袭了传统逻辑学中的观点，这就使得意义看似很抽象。然而逻辑语义学对传统逻辑的发展就在于，它对语义问题研究的推进使我们更加清楚地看到，从简单表达式的解释获得复杂表达式的解释的方法。这可以说是形式对语言意义研究的最重要贡献。正因如此，“我们不应该希望逻辑语义学确切地告诉我们在什么情况下‘下雨了’这样的语句是真的;但是它能告诉我们在这个语句和它的否定‘没下雨’为真的各自情况下，它们之间的关系”(Allwood1977:188)。

2逻辑与自然语言分析

以对语言意义的形式转化为基础，逻辑学研究构造了形式语言，它是进一步分析自然语言意义的工具。随着谓词逻辑的局限性逐渐暴露，逻辑对于自然语言分析的适用性曾经一度遭到质疑，这直接导致了与形式逻辑相对立的自然语言逻辑研究的兴起与发展。

2．1作为工具的形式语言我们普遍接受的观点是，构造自然语言语句的逻辑具有“隐性特征”。这就意味着，如果要把只关注语句形式的演绎规则加以形式化，就不能用自然语言为这些语句构造这些演绎规则公式，而必须构造一种用以翻译自然语言的“形式语言/理想语言”(李洪儒2006:29)。弗雷格与罗素都曾明确提到，这就是创立形式语言的主要动机之一(Frege1980，Russel1995)。隐性结构的概念在乔姆斯基的转换语法中也很受重视，这是因为在转换语法里表层结构和深层结构之间的区别对于构造转换规则具有重要作用。在乔姆斯基的“标准理论”(standardtheory)(1965)中，一个语句的深层结构是处在底层的语法结构，它决定这个语句的语义解释。标准理论所带来的语义研究热潮导致了生成语义学派的形成。这一学派的主要代表人物有Lakoff，McCaw-ley，Postal，Ross等。这些学者认为，语句的深层结构同它的“语义表现”(semanticrepresentation)(Lakoff1987)是相同的。这种“语义表现”与谓词逻辑中的公式非常相似。进一步讲，Lakoff等人所提出的“语义表现”和“语义解释”具有显著区别。一个语义表现是显示一个语句的意义的方式，而不是意义本身。因此，一个语义表现实际上往往是使用另一种语言的表达式。特别是当我们把谓词逻辑中的公式看作英语或其他人类语言的表达式的语义来表现的时候，这一点是显而易见的:这些表现也是一种具有自己的语法和语义的语言———谓词逻辑语言中的表达式。换言之，同语义表现和表层结构形式有关的规则必须由解释语义表现的规则来补充。由于把语义表现没有歧义看作区别语义表现和表层语法结构的主要特点之一，我们可以说，当我们提供语义表现而不管它们的实际语义到底是什么的时候，一种无歧义的语言就被创造出来了，这种语言不是为一个语句提供语义解释的最后结果，而仅仅是中间的一个必要的步骤。因此，应该遵循的过程是“语法结构———无歧义语言中的表达式———语义解释”。此处可能产生的疑问是，中间步骤是否完全必要，我们为什么不能用“语法结构———语义解释”的简单模式来代替。

事实上，语义解释规则可以不受任何限制而使一个语句具有不同的输出。对于中间步骤这一问题，可以提出几种可能的解释，比如，语言表达式的语义分析要求能够建立形式演绎规则(Carnap1947)。本研究认为，使用一种无歧义语言从根本上是因为，我们在任何情况下都需要某种论及语义解释的方法，从而必须构造一种无歧义的语言来达到这一目的。这是因为“语义表现”或无歧义语言中的表达式仅仅是一种具有辅助作用的工具性设计，它们本身并没有独立地位。在使用这种形式语言时，我们须要注意的是不能把无歧义语言的语法范畴，即“语句”、“谓词”等，和语义解释的范畴，即“命题”、“属性”等概念混为一谈。在后来的逻辑语义学研究中，把形式语言作为赋予英语语句以语义解释过程中的一个中间步骤，这已经被蒙塔古在他的一些论文中所验证并使用。在他的著作中，无歧义的形式语言的辅助性质，即工具性被十分清楚的展现出来。

2．2谓词逻辑的局限性自然语言研究的不断发展引出这一问题，即由谓词逻辑所构成的形式语言作为辅助自然语言分析的语义模式并不完善。因为一阶谓词逻辑常常被看作一种古典的逻辑系统，所以我们可以尝试对自然语言中的某些区别在谓词逻辑中有无相应的体现作出判断，并且进一步思考这些区别是否具有语言意义上的相关性。相关研究早已发现，只有少数自然语言的“语句联接词”(并列连词)和“量词”(数词、表示量的形容词等)可以直接翻译到谓词逻辑中。并且很多研究已经证明，对“所有女孩子都是漂亮的”这类语句的形式化始终存在着一些疑问。其中主要有，自然语言的主要词汇类别(名词、形容词和动词)之间的区别没有在谓词逻辑中得到确认;专有名词被译为个体名词;普通名词、形容词和动词则合在一起作为谓词。有些逻辑学家和生成语义学的支持者主张，这既是谓词逻辑的一个优点，也是传统语法的一个缺点。然而词汇类型显然是在语义上具有相关性的。怎样才能掌握它们中间的区别，仍然是一个没有解决的问题。此外，普通名词的次类(可数名词和物质名词)在谓词逻辑中也没有对应的部分。一般来说，带有物质名词的语句很难用谓词逻辑的语言加以公式化，例如:①GoldisscarcethesedaysbutIboughtsometoday．还有一些词类在逻辑中甚至完全没有相应的部分，如从属连词、介词以及各种副词等。除了语义相关的词类对应上的空缺，谓词逻辑最严重的局限大概就是它只能讨论直陈句，命令句和疑问句则完全排除在系统之外，因为这些类型的语句在言语活动中具有完全不同的功能———它们不是用来传达关于世界的知识的。

虽然逻辑学领域相关研究已经作出了建立“命令逻辑”和“问题逻辑”(Montague1974)的努力。但是，相关研究在如何正确处理这些语句的类型上产生分歧。有些逻辑学家和语言学家认为，把这类语句作为特殊类型的直陈句是可能的，并且，这种尝试将有可能赋予这些语句以真值条件。一个广为流传的理论与“假说运用”相关。按照这一理论，所有语句都应该有底层结构，在底层结构中最高级别的从句(clause)是说话人说出的关于他正在进行的言语活动的一个陈述;例如，一个命令语句可能具有底层结构“我命令你S”。然而，陈述句的意义就是我们在一般情况下所了解的意义，有些很难解释其真值条件。例如，很难设想这样一种情况，虽然②a里的一个语句可能是真的，同时②b是假的，但是二者还是在意义上有明确的区分。②a．这只玻璃杯是半空的。b．这只玻璃杯是半满的。另外，还有人提出直陈句语义的哪一方面可以看作真值条件也是存在分歧的。我们可以提出③和④这类表示价值判断的语句，而这类语句通常无法判断真假。③没有结婚而发生性关系是不道德的。④弥尔顿是一位伟大的诗人。虽然谓词逻辑具有诸多局限性，但是逻辑学家和语言学家现在仍然力求扩展谓词逻辑，或者建立更加适用于作为自然语言的语义模式的其他系统。当然，对于他们的工作到底能否取得突破性的进展，以及逻辑语义学的基本概念是否适宜于处理自然语言等问题，还有待进一步研究。

2．3自然语言逻辑研究“语言逻辑”一词最早出现在维特根斯坦的《逻辑哲学论》中。只是前期维特根斯坦所说的语言逻辑主要针对理想语言而言，并不是此处所讨论的“自然语言逻辑”。目前，学术界普遍把诞生于20世纪70年代的蒙太格语法作为自然语言逻辑诞生的标志，这大概是因为蒙太格在范畴语法的基础上，采用模型论方法构造自然语言的语义解释，开创了全面系统运用现代逻辑工具研究自然语言的方向，即自然语言的形式语义学研究方向。也有学者认为(夏年喜2004)，最先明确提出建立自然语言逻辑的是美国当代语言学家Lakoff在Lin-guisticsandnaturalLogic(1989)一文指出，“自然逻辑，一种为自然语言建立的逻辑，其目标是表达所有可以在自然语言中加以表达的概念，说明所有可以用自然语言做出的有效推理，而且结合这些对所有的自然语言进行适当的语言学描述”。然而，无论以哪位学者的研究为开端和标志都不可否认的是，运用现代逻辑工具研究自然语言在逻辑学界、语言学界已成为一种时尚。由于和数学、计算机科学、人工智能都有着密切的联系，形式语义学已经处于逻辑学、语言学、数学、计算机科学、人工智能等研究的交汇点。这使得自然语言逻辑研究不仅具有理论价值，而且具有实用价值。在形式逻辑不断受到质疑的同时，逻辑学界和语言学界共同展开对自然语言逻辑的研究。因此可以说，“自然语言逻辑是逻辑学和语言学相互作用、相互渗透的产物，是介于现代逻辑和形式语言学之间的交叉学科。它既不同于通常意义下的逻辑学，不属于纯逻辑;也不同于通常意义下的语言学，不属于纯语言学。但它蓬勃发展的态势、强劲的生命力，却是逻辑学和语言学的其他分支所不能比拟的”(夏年喜2004:28)。目前，关于自然语言逻辑的研究已经形成了一定成果。就国内学术界而言，首先提出研究自然语言逻辑的是周礼全先生。在他的倡导下，一批学者埋头于相关研究并形成了丰硕的研究成果，如马佩(1987)《语言逻辑基础》、胡泽洪(1991)《语言逻辑与言语交际》和(1995)《语言逻辑与认识论逻辑》、张惠民(1995)《语言逻辑辞典》、周晓林(1999)《自然语言逻辑引论》。邹崇理(1995)《逻辑、语言和蒙太格语法》、(2000)《自然语言逻辑研究》和(2002)《逻辑、语言和信息》不仅全面系统地介绍了国外自然语言逻辑，尤其是逻辑语义学的研究成果，而且还尝试性地对汉语时态范畴做出形式语义学处理。

3结束语

语言文字论文范文第2篇

［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”（ParaconsistentLogic）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?(A??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)

(A??A)→B

(A??A)→?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。尽管休谟提出著名的“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。并且，归纳逻辑的这种可能性正在计算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，它可以粗略定义如下：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（epistemiclogic）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著作，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?【鲇谝烙锞扯ǖ南啾冉系亩韵罄啵荒L锞浜吞跫锞涞囊庖迦【鲇谝蛴锞扯浠挠镆寰龆ㄒ蛩兀绱说鹊取＃╥ii）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]超级秘书网

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。”

语言文字论文范文第3篇

【关键词】企业文化；人力资源管理；绩效评估

20世纪七八十年代，企业文化作为一种管理理论和管理方法逐渐从管理科学丛林中分化出来，受到越来越多的关注。但如何建设好企业文化在我国大部分企业中还存在着一些问题。如管理层对企业文化认识不够清楚，使企业文化只停留在一些空架子上，仅作为一种向外界宣传的包装，没有得到员工的理解和认同；即使有足够的认识，但在建设上总是照搬照抄成功企业的方法与模式，缺乏创新；或者刻意创新，却没有与企业管理结合起来，没有形成一套行之有效的企业文化建设的思路。文章试图说明怎样有效地在人力资源管理中塑造和传播企业文化，真正把企业文化的建设落到实处，从而形成良好的企业文化。

一、企业文化的内涵

企业文化是指企业在长期生产经营过程中逐步形成与发展的，带有本企业特征的经营哲学，以价值观念和思维方式为核心所生成的企业内部全体成员共同认可和遵守的价值标准、行为准则、基本信念、风俗习惯和传统以及与之相应的制度载体的总和。企业文化的核心是员工们的共同信念与价值观，企业文化主要是通过价值观的塑造激发员工使其有共同的价值观取向。

企业文化渗透于企业的一切活动之中。它是一种管理理念,即肯定人的主观能动性,以文化引导作为手段，激发员工的自觉行为，从而达到管理的效果。

二、企业文化与人力资源管理密不可分

企业文化和人力资源管理二者有着内在的联系，二者的联接点是人——这个企业中最大的财富。企业文化是人的观念层次上的一种群体价值观，它渗透在人力资源管理的各个方面，人力资源管理也反过来促进企业文化的生成、巩固与发展，二者有着相互依赖、相互依存、密不可分的关系。

人是企业中的最重要的资源，对人的管理是在一定的文化环境中进行的。企业文化是人力资源管理的软件。企业文化所提供的企业价值道德标准、道德规范和行为准则，不仅成为企业人力资源管理运作中的精神与行为依据，同时又为企业培育高素质的员工队伍创造了良好的环境和氛围。

企业文化对人力资源管理的作用是巨大的，也是无形的，它将企业的观念、价值、制度、以一种权威的形式潜移默化地输入给每一个成员，让他们遵从它，从而使企业获得一种整体凝聚力。企业文化一旦形成，就会成为约束员工行为的非正式控制规则，令员工放弃一些不适宜的行为习惯和利益取向，员工最终共享统一的价值观、荣辱感和献身精神，企业的人际关系将更加融洽，人与组织的互动关系将得到更好地处理，企业文化的凝聚、规范和激励作用有了更加突出的体现。因此，通过或利用企业文化进行管理，是人力资源管理发展到今天的必然要求，也应是企业管理层所追求的最高管理境界，是人力资源管理的核心任务。

另一方面，被企业文化所滋润、加强的人力资源管理反过来又会促进企业文化的营造。企业文化蕴含的道德规范和价值精神固然是在一种文化环境、氛围中生成的，但最终必须内在化为职工的一种统一的精神力量才能实现。但这种内在化的过程是必须有一定外在形式作保障的，尤其是在企业文化建设的初期。

总之，企业文化和人力资源管理作为企业战略的两个方面统一在现代企业以人为本的基本理念上，毕竟一切企业行为都是通过人来实现的，但企业行为对人是有要求的，这些要求可以通过引进适合的员工和培育员工等途径来实现，这一实现是一个内在的和外在的双重化过程，而这正好是企业文化建设和人力资源管理这两种企业行为的功能，二者的结合和相互促进必会造就符合企业要求的人去推动企业的发展。

三、在人力资源管理中推进企业文化建设

在人力资源管理的关键环节——选人、育人、用人中塑造与传播企业文化,使员工了解、认同并遵循它，逐渐形成一种深入人心的企业文化；有了员工对企业文化的认同，在建设企业文化的同时最终也达到了人力资源管理的目的，从而提高企业的竞争力。

（一）在企业价值观的指导下选人

企业文化的核心是价值观，因此企业在选人时就要将企业的价值观与用人标准联系起来,选好企业所需的人才。企业要在企业价值观的指导下制订招聘要求，在招聘甄选过程中要选择对本企业文化认同度较高的人员，对被聘者进行严格的培训和企业文化的传播，这样选择的人员既可以满足企业的要求，又可以减少企业人才的流失，尤其可以防止那些经过企业培育并在生产中获得较高技术的人员，最终因没有认同企业而“跳槽”。

（二）结合企业文化进行育人

企业文化建设的目的是让员工树立良好的职业道德和真正的职业资格。加强培训，不断提高企业员工基本素质，是建设企业文化的基础保证。

员工培训是人力资源管理中重要的一环，是企业必不可少的育人环节。培训不仅是包括使员工掌握基本的岗位、技术知识，更重要的是将企业的价值观传达给员工，也就是进行企业文化的培训。这是塑造企业价值观的关键步骤。培（下转第42页）（上接第22页）训是从思想上要用企业文化去整合和占领员工的思想，让所有员工都必须认可企业的企业文化，并用这种企业文化在现实中指导自己的行为，使员工自觉地把个人目标纳入到企业目标的轨道，激励员工的责任感。

因此，企业应全方位的重视企业文化的教育工作，并投以一定的人力、经费，要尽最大努力，给员工提供良好的培训和学习机会，让他们真正学到自己想学的东西，不断丰富自己的知识面，拓宽视野，不断进步。

（三）企业文化与用人

企业人力资源管理用人的目的就是为了达到人的最大效能，绩效评估可作为衡量用人结果的标准。企业文化对业绩也有很大的贡献。良好的企业文化具有使全体员工团结一致的凝聚作用，使员工产生“认同感”，积极参加企业的事务，为企业做出自己的贡献，还可以提高企业经营管理水平，优化企业结构，提高企业整体素质，从而提高企业业绩。超级秘书网

绩效评估的有效实施需要有优秀的企业文化，因为优秀的企业文化可以调整员工的行为准则、价值观，使他们在特定条件下采取正确行动，促进组织绩效的改进。设计绩效估评方案时，以定义绩效为基础。企业文化与企业战略为定义绩效确定了明确的方向；同时企业文化对绩效反馈的方式、重视程度都有很大影响。因此在员工的评估体系内，将企业价值观念的内容注入，营造一个坦诚和信任的企业文化氛围，并建立健全奖励制度，作到遵守企业文化的人受到奖励，不遵守企业文化的人受到惩罚，通过奖惩的办法，使企业文化根植于员工的头脑之中。

我国企业文化建设与人力资源管理正处在探索阶段，面对经济全球化及加入WTO后我们面临的严峻挑战，只有结合我国国情，借鉴国外先进的管理经验，重视企业文化的建设，用企业文化理论进行管理，同时在人力资源管理中注重企业文化的建设，才能提高企业的竞争力。

【参考文献】

语言文字论文范文第4篇

［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”（ParaconsistentLogic）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)

(A??A)→B

(A??A)→?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。尽管休谟提出著名的“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，它可以粗略定义如下：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（epistemiclogic）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著作，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。超级秘书网

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。”

语言文字论文范文第5篇

[关键词]墨子；辩论；语言艺术

墨子是墨家学派的创始人，是先秦时期继孔子之后出现的第二位文化伟人，开创了墨学，提出兼爱、非攻、尚贤、尚同、节用、明鬼等具有积极进步意义的思想。为了宣传他的主张，墨子四处游说，言传身教，广征博引，以理服人。墨子的辩论与众不同，技巧高超，既不像孟子那样气势奔放、咄咄逼人，也不像庄子那样纵横跌宕、变幻莫测，而是朴实无华、推理严密。墨子的辩论讲科学、重事实，有理有据。“夫辩者，将以明是非之分，审治乱之纪，明同异之处，察明实之理，处利害，决嫌疑焉。”以辩来别同异、明是非，形成其独特的“墨辩学”。墨子的辩论用词准确、语言缜密、百无疏漏，这在先秦诸子中是首屈一指的。下面从两个方面来论述墨子辩论的语言艺术。

一、墨子辩论语言的表达特色

语言是辩论的物质手段。先秦时期，诸侯争霸称雄，造就了大批能言善辩的社会活动家、论辩家，他们的论辩语言各具特色，有的言简意赅，循循善诱；有的恣意纵情，奇特浪漫；还有的驳难离析，淋漓尽致等。墨子的辩论，语言简朴、平实，准确、生动。如在《墨子·非攻下》中，针对许多好战的国君常借商汤、武王的征伐行为，为自己的掠夺行为辩护，“今夫好攻伐之君，又饰其说以非子墨子曰：‘子以攻战为不义，非利物与?昔汤放桀，武王伐纣，此皆立为圣王，是何故也?’”墨子辩驳道：“子未察吾言之类，未明其故也。彼非所谓攻，谓诛也!”在这里，墨子明确区分了“攻”与“诛”这两种不同性质的战争，其语言准确击中对方要害，墨子以简朴平实的语言，表达了自己对战争性质的认识，可谓一字千金。

墨子的语言不但准确，而且精炼。《墨子·修身》篇说“慧者心辩而不繁说”，就是要求论辩语言要精炼。有一次墨子的弟子禽滑厘问他：“多言有益乎?”墨子回答：“虾蟆蛙蝇日夜而鸣，舌干辟然，而人不听之。今鹤鸡时夜而鸣，天下振动。多言何益?唯其言之时也。”墨子十分精炼地说明了墨家反对说大话空话，但不反对说有用的进步的合时宜的话。

墨子的语言不但简炼，而且生动感人。例如，有人反对墨家“兼爱”的思想，并再三向墨子发难。因而墨子与他们展开辩论，《兼爱下》记载了这次辩论，对方说墨子的“兼爱”主张虽然好听，但不实用，“即善矣，虽然，岂可用哉?”墨子立刻反驳道：“用而不可，虽我亦将非之，且焉有善而不可用者?”墨子认为如果“兼爱”思想只是好听而不实用，别说你们，就连我自己也要对它进行批判、指责，并进一步指出，哪有好东西只是中看不中用呢?墨子的语言简明生动，在先秦诸子中，是无与伦比的。

刘勰曾在《文心雕龙》中评价墨子的语言“意显而语质”，也正是总结了墨子辩论的语言特色：准确、简炼、质朴、生动。

二、墨子辩论语言的逻辑技巧

墨子具有敏锐的洞察力，他的辩论博大精深，涉及到哲学、文化、逻辑、语言、思维、心理、角色等方方面面，尤其是强大的逻辑力量，具有强烈的感染力和说服力。“就先秦时代而言，中国形成有自己独特特点的关于思维本质与规律的理论，墨家的思维形式结构论是中国‘辩学’或‘名学’的奠基。”墨子在辩论中创造性地制定了概念、判断、推理等思维形式的学说，揭示了逻辑所构成的这三种思维形式的区别。墨子的辩术是我国古代辩论科学的精华。《墨子·小取》所谈“摹略万物之然”、“论求群言之比”以及“以名取实”、“以辞抒意”、“以说出故”、“假”、“效”、“譬”、“侔”、“援”、“推”，以及《墨子·大取》讲的“故”、“理”、“类”等，都成为墨子的辩论法宝，体现了他高超的辩论语言技巧。下面从“假”、“譬”、“援”、“推”四个方面探讨墨子辩论的逻辑技巧。

(一)“假”式反证法

《小取》：“假者，今不然也。”《经下》：“假必悖。说在不然。”《经说下》：“假必非也而后假，狗。假霍也。犹氏霍也。”“假”就是假使、假若、假如、假设，指在论证一个命题的时候，先假定与这个论题相反的命题存在，然后根据这个命题的虚假来证明原来的论题的正确性。简单地说，“假”就是为了证明某个论题，就先假说它为相反的论题并由此推出错误来的证明法，即我们今天说的反证法。“它是通过确定与论题相矛盾的判断(即反论题)的虚假，然后根据排中律，由假推真，来证明论题的真实性的一种论证方法。”在使用这个方法的时候，墨子强调，要注意假定的命题必须是错误的，才能证明自己的论题是正确的，即“假必非也而后假”，否则，不但不能证明自己的论题，相反，倒证明了论敌的论题。例如，要证明狗是没有姓的，就假定狗姓霍，而霍是霍氏人的姓，姓霍的人是不允许狗姓霍的，他们会反对这个荒谬的命题。于是，就证明了狗是没有姓的。又如在《节葬下》中，说当时的贵族统治者主张实行“厚葬久丧”，“棺椁必重，葬埋必厚，衣衾必多，文绣必繁。丘陇必巨”，“厚葬久丧”可以使贫者富、寡者众，墨子对此用“假”驳斥了厚葬久丧者的谬论：“使王公大人行此，则必不能蚤朝晏退；使士大夫行此，则必不能治五官六府，辟草木、实仓廪；使农夫行此。则必不能蚤出夜人，耕稼树艺；使百工行此，则必不能修舟车，为器皿矣；使妇人行此，则必不能夙兴夜寐。纺绩织纫。”为了批驳“厚葬久丧”，先假定它是对的，让国人都去遵守、执行，然而依从了这种主张。将会给国家造成一系列的恶果，执政者无法正常治理朝政，士大夫、农夫、百工、妇人都不能各司其职，根本无法富贫众寡，由此证明了“厚葬久丧”的荒谬。

(二)“譬”式证明法

《小取》：“譬也者，举他物而以明之也。”‘譬”就是譬喻，是说明道理的一种很重要的方法。它不同于一般的举例和形象比喻，它所举的事例必须是双方已知和公认的，而且必须以承认此物与他物属同类为前提，否则就不能达到“举他物而以明此物”的证明目的。《荀子·释难篇》：“谈说之术，分别以喻之，譬称以明之。”譬喻就是因为直言不能将其事讲清楚而产生的，对于别人不信之“故”用譬喻来讲明。所以墨家将其借来作为“明故”的证明方法，这正是王充在《论衡·目纪》中所说的：“何以为辩，喻深以浅。”墨子喜用譬，也善用譬，他根据不同的“譬”式要求，经常采取三种譬式证明法。第一，取像于其物，以说明一般的规律。如《墨子·所染》：“子墨子见染丝者而叹曰：‘染于苍则苍。染于黄则黄……非独国有染也，士亦有染。’”墨子认为，人的思想犹如一块白布，时刻受周围环境熏陶，近朱者赤，近墨者黑，染于善人则善，染于恶人则为恶，比喻习染可以改变人的性格，交游不可不慎。第二，取譬于成事，以指导人们的行为。如《墨子·耕柱》：“治徒娱，县子硕问于子墨子曰：‘为义孰为大务?’子墨子曰：‘譬若筑墙然。能筑者筑，能实壤者实壤，能欣者欣，然后墙成也。为义犹是也，能谈辩者谈辩，能说书者说书，能从事者从事，然后义事成也。’”县子硕问墨子谈辩、说书、从事三种为义的方式中，哪种最重要?墨子以现实生活中人人皆知“筑墙”一事为譬，巧妙地说明，只有大家齐心协力，才能把墙筑起；为义和筑墙的道理一样，喜于谈辩的就谈辩，长于说书的就说书，善于从事的就从事，只有谈辩、说书、从事三者同时并举，通力合作，才能达到为义的目的。墨子如此譬喻，形象生动，使人有推窗观日、开门赏月的明快之感，易于理解，乐于接受。第三，以寓言作譬，以明辨义理。如《公输》：“子墨子见王，曰：‘今有人于此，舍其文轩，邻有敝舆，而欲窃之；舍其锦绣，邻有短褐，而欲窃之；舍其梁肉，邻有糟糠，而欲窃之。此为何若人?’王曰：‘必为窃疾矣。’子墨子曰：‘王之攻宋也，为与此同类。’”墨子以寓言作譬，铺张扬厉，步步进逼，穷理析义，不容不信，终于使喜好攻战的楚王不得不大呼“善哉!吾请无攻宋矣。”

墨子运用“譬”式证明法，或说理以阐明自己的主张，或驳斥以攻破敌人的谬论。或譬醒以激发他人的觉悟，取譬明理，把精当的论述与摹拟形象的描绘融合于一体，既给人以哲理上的启迪，又给人以艺术上的美感。

(三)“援”式推论法

《小取》：“援也者，曰：‘子然，我奚独不可以然也?’”孙诒让据《说文·手部》所云：“援，引也。”解释为“谓引彼以例此。”“援”就是援引例子，即引彼证此，这种推论方法，就是逻辑学中的类比推理。

墨子“援”式推论所用的前提必须是对方说过的话或行过的事，或者是某人说过的话(如“圣王之道”、“先王之书”、“古书之言”)或行过的事并已为对方所承认和肯定了的。根据这个前提，墨子进行推论。如在《鲁问》中，鲁阳文君对墨子说反对“食其子而赏其父”的恶俗，“有啖人之国者，其国之长子生，则解而食之……美则以遗其君，君喜则赏其父，岂不恶俗哉!”墨子道：“虽中国之俗，亦犹是也。杀其父而赏其子，何以异食其子而赏其父者哉!”在此，墨子以鲁阳文君所深恶痛绝的恶俗——“食其子而赏其父”作为前提，巧妙地推论出“杀其父而赏其子”同样是恶俗，有力地鞭挞了鲁阳文君好攻伐，使人民战死，又从而赏之的罪恶行经。这样的类比，入情入理，雄辩有力。

由于墨子的“援”式推论只要求其“然”必须相同，而不要求其“所以然”也相同，如只要承认“楚人非人”与“白马非马”这两个命题属于同类性质的命题，就可以由“子之然”类比推出“我之然”，至于为什么要承认“楚人非人”或“白马非马”的原因和根据等，就不便追究。所以，在使用这种推论方法时，可以暂时难倒对方，使自己获胜，但却不一定得到真理。超级秘书网

(四)“推”式推论法

《小取》：“推也者，以其所不取之。同于其所取者，予之也。‘是犹谓’也者，同也；‘吾岂谓’也者，异也。”“推”就是类推，类推是就同一类型的事物中，把还没有取得判断的这一部分和已经取得判断的那一部分相比较，从而给这一部分也定出判断来。“是犹谓”(这如同说)是用来表示相同意义的命题可以类推，“吾岂谓”(我难道说)是表示不同意义的命题不可以类推。孙中原认为“推”，“即以对方所不赞同的和所赞同的属于同类这一点为根据，来反驳对方的观点。这是应用矛盾律的归谬式的反驳方式……从推理形式上说，这是一种归谬式的类比推理。”如《天志下》载，“其所取者”“为不仁不义也”；“人人之场圃，取人之桃李瓜姜者”；“穴人之府库，窃人之金玉布帛者”；“逾人之栏牢，窃人之牛马者”；“逾人之墙垣，拘格人之子女者，不义”。所以，凡行窃者即“凡不与其劳获其实皆不义”。据此类推：今王公大人“攻伐无罪之国，入其沟境，刈其禾稼，斩其树木，残其城郭”，是“非其所有而取之”，故王公大人攻伐无罪之国是不义的。又如《公孟》载，公孟子曰：“无鬼神”，又曰：“君子必学祭礼。”子墨子曰：“执无鬼而学祭礼，是就无客而学客礼也，是犹无鱼而为鱼罟也”。这其实是归谬和类比的结合。