導(dǎo)語：如何才能寫好一篇人工智能與哲學(xué)思考，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務(wù)員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

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1.關(guān)于人工智能

 

什么是人工智能呢?在 1956 年 Dartmouth 學(xué)會上，人們初次提出了“人工智能”這一術(shù)語。盡管人工智能沒有確切的定義，但基本概念就是人工智能(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI。是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)，是計算機科學(xué)的一個分支。就人工智能的本質(zhì)而言，就是運用目前的人工智能技術(shù)去模擬實現(xiàn)人腦基本的思維，也就是模擬人腦處理信息的過程。但目前的人工智能仍大都是在電腦中儲存眾多的解決辦法，然后通過分析面對的問題以及當前的環(huán)境信息，通過計算機得到最優(yōu)的解決辦法，其核心思想在于具有優(yōu)越的算法。

 

2.人工智能發(fā)展現(xiàn)狀以及驅(qū)動因素

 

目前，所有國家都十分看重人工智能這個產(chǎn)業(yè)，因為人工智能可以利用它自身快速準確的運算能力以及驚人的記憶力和巨大的存儲空間等，為人類提供各種各樣的服務(wù)。雖然我們生活中的人工智能機器正在逐漸增多，但是其應(yīng)用方法仍十分原始。

 

正因為人工智能的前景十分廣闊，也使得各種因素持續(xù)推動著人工智能的發(fā)展。當然，最核心的因素在于算法，人們的不斷思考與努力持續(xù)推動著語法的進步。

 

3.人工智能與人類智能的關(guān)系

 

關(guān)于人工智能與人類智能的關(guān)系，知道什么是人類智能是了解人工智能與人類智能關(guān)系的前提條件。人類智能是人類與生俱來的自然智能，它主要包含感知能力、思維能力和行為能力三個方面。

 

現(xiàn)在我們從哲學(xué)的角度去理解人工智能與人類智能的關(guān)系。兩者是對立統(tǒng)一的關(guān)系，因為人工智能是人類智能的實際體現(xiàn)，人類智能又憑借人工智能的優(yōu)點而加強，所以人類智能與人工智能相互依存，誰也離不開誰，并且兩者相互促進，共同推動人類社會的發(fā)展。人工智能和人類智能之間又存在對立的關(guān)系，正是通過這種對立的關(guān)系，人們才能夠不斷地對人工智能加以創(chuàng)新，促其發(fā)展。

 

4.人工智能與人類智能的區(qū)別

 

人工智能與人類智能兩者的關(guān)系十分密切。且這兩者之間的區(qū)別也非常大：第一，兩者的優(yōu)點十分不同，比如人工智能計算能力強，而且擁有人腦無法涉及的計算速度，另外，人工智能機器可以在特殊環(huán)境條件下正常地工作。但是人腦能提出新問題，對新事物進行分析研究，得到解決新事物的辦法。第二，兩者起源不同。人類是自然界長期發(fā)展的結(jié)果，人工智能是由人類創(chuàng)造的。第三，兩者思維方式不同。人類智能擁有自己跳躍性的思維，但人工智能要嚴格遵循所設(shè)計好的思維程序。第四，兩者語言形式不同。人類擁有自己的自然語言，而人工智能只能依靠人類去創(chuàng)造人工語言。

 

5.人工智能能否超越人類智能

 

關(guān)于人工智能能否超越人類智能這個問題，人們的看法都大不相同，而且每個人的看法都有自己的合理解釋。但我認為，在整體上人工智能是不可能超越和代替人類智能的。因為人工智能是由人類所創(chuàng)造，只是人類智能的拓展和實現(xiàn)途徑。它沒有辦法去替代人類智能，更不可能像電影里的情節(jié)一樣，由人工智能來統(tǒng)治人類。

 

從社會環(huán)境來看，人工智能無法像人腦一樣去面對現(xiàn)在復(fù)雜的社會環(huán)境。從實際應(yīng)用來看，人腦擁有超強的容錯率，而且可以在眾多信息中提取關(guān)鍵信息，并且耗能低，但目前的人工智能需要有完全正確的程序才能正常運行，而且需要投入的資源量巨大。

 

由此，我認為，人工智能是無法超越人類智能的，但我們要承認人工智能給我們的生活帶來了許多方便。雖然人工智能幫助我們在很多方面解決了依靠人力解決不了的很多問題，而且因為人工智能的快速發(fā)展，使人類智能可以無視時間和特殊環(huán)境進行研究和實踐。但是，如果因為科學(xué)技術(shù)的發(fā)展和電腦的廣泛應(yīng)用，就認為人工智能可以代替和超越人類智能，這是沒有依據(jù)的。

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“人工智能”一詞最早是在1956年Dartmouth學(xué)會上提出的。從那以后,研究者們發(fā)展了眾多理論和原理,人工智能的概念也隨之擴展。人工智能其英文全稱為ArtificialIntelligence，縮寫為人所共知的AI，它主要是對用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)等進行研究討論。對于人工智能的定義義眾說不一，一般有兩種說法：一種是人工智能是關(guān)于知識的學(xué)科，即怎樣對知識進行表示以及怎樣獲取知識并對知識進行使用的科學(xué)；另一種是人工智能研究的是如何實現(xiàn)讓計算機做過去只有人才能夠做的智能工作。但是不管是哪一種，它都是計算機科學(xué)的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器。人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”。對于“人工”，爭議性也不大。有時我們會要考慮什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創(chuàng)造人工智能的地步，等等。但總的來說，“人工系統(tǒng)”就是通常意義下的人工系統(tǒng)。誕生對于“智能”，則存在著很大的爭議。因為這涉及到了諸如意識（consciousness）、自我（self）、思維（mind）（包括無意識的思維（unconscious_mind）等等問題。人類唯一能夠了解的智能就是人類本身的智能。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限，對構(gòu)成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很難定義什么是“人工”制造的“智能”了。人工智能的實現(xiàn)方式有2種方法。一種是采用傳統(tǒng)的編程技術(shù)，使系統(tǒng)呈現(xiàn)智能的效果，而不考慮所用方法是否與人或動物機體所用的方法相同。這種方法叫工程學(xué)方法（Engineeringapproach），它已在一些領(lǐng)域內(nèi)作出了成果，如文字識別、電腦下棋等。另一種是模擬法（Modelingapproach），它不僅要看效果，還要求實現(xiàn)方法也和人類或生物機體所用的方法相同或相類似。

2人工智能的發(fā)展

對于人工智能的研究一共可以分為五個階段。第一個階段是人工智能的興起與冷落，這個時間是在20世紀的50年代。這個階段是人工智能的起始階段，人工智能的概念首次被提出，并相繼涌現(xiàn)出一批科技成果，例如機器定理證明、跳棋程序、LISP表處理語言等。由于人工智能處于起始階段，很多地方都存在著缺陷，在加上對自然語言的翻譯失敗等諸多原因，人工智能的發(fā)展一度陷入了低谷。同時在這一個階段的人工智能研究有一個十分明顯的特點：問題求解的方法過度重視，卻忽視知識重要性。第二個階段從20世紀的60年代末到70年代。專家系統(tǒng)的出現(xiàn)將人工智能的研究再一次推向。其中比較著名的專家系統(tǒng)有DENDAL化學(xué)質(zhì)譜分析系統(tǒng)、MTCIN疾病診斷和治療系統(tǒng)、Hearsay-11語言理解系統(tǒng)等。這些專家系統(tǒng)的出現(xiàn)標志著人工智能已經(jīng)進入了實際運用的階段。同時國際人工智能聯(lián)合會于1969年成立。第三個階段是20世紀80年代。這個階段伴隨著第五代計算機的研制，人工智能的研究也取得了極大的進展。日本為了能夠使推理的速度達到數(shù)值運算的速度那么快，于1982年開始了“第五代計算機研制計劃”。這個計劃雖然最終結(jié)果是以失敗結(jié)束，但是它卻帶來了人工智能研究的又一輪熱潮。第四個階段是20世紀的80年代末。1987年是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這一新興科學(xué)但是的年份。1987年，美國召開了第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國際會議，并向世人宣告了這一新興科學(xué)的誕生。此后，世界各國在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上的投資也開始逐漸的增加。第五個階段是20世紀90年代后。網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的出現(xiàn)于發(fā)展，為人工智能的研究提供了新的方向。人工智能的研究已經(jīng)從曾經(jīng)的單個智能主體研究開始轉(zhuǎn)向到基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能研究。在這個階段人工智能不僅僅只對基于同一目標的分布式問題求解進行研究，同時還對多個智能主體的多目標問題求解進行研究，讓人工智能有更多的實際用途。

3對人工智能的思考

3.1人工智能與人的智能

從哲學(xué)上的量變引起質(zhì)變的角度來講，人工智能在不斷的發(fā)展過程中一定會產(chǎn)生質(zhì)的飛躍。在最初，人工智能只具有簡單的模擬功能，但是發(fā)展到現(xiàn)在已經(jīng)具備了思考的能力（邏輯推理分析），這已經(jīng)表明人工智能在不斷量變的過程中已經(jīng)發(fā)生了質(zhì)變。有人認為有人會說人工智能不會超過人類的智能，理由是人工智能是人類創(chuàng)造出來的。但是現(xiàn)實中很多人類創(chuàng)造出來的東西已經(jīng)在某一些方面超過了人類本身的能力，例如起重機的力氣超過人類很多；汽車速度也遠超過人類的速度。人類之所以會制造出各種各樣的工具，其目的就是希望自身的能力能通過這些工具進行延伸和突破。人類研究人工智能就是希望人工智能幫助人類實現(xiàn)人類某些無法實現(xiàn)的東西。還有人認為人工智能是人類創(chuàng)造出來的，所以它一定存在著致命的弱點，也因此人的智能優(yōu)于人工智能。但是殊不知人類與機器相比也有著十分明顯的弱點，例如人類所需要的生存條件比機器更加的嚴格，人類思維會受到人的情緒所影響，而機器只是受到程序的影響，它們沒有情緒的起伏。就目前的人工智能而言，它們在某一些領(lǐng)域比人類更強。但是目前我們必須正視人工智能的一些還沒有辦法改變的缺陷，那就是人工智能的學(xué)習(xí)能力與創(chuàng)新能力。人工智能的知識獲取大部門都是人為的進行灌輸，而無法像人類自身那樣進行主動的學(xué)習(xí)。同時人工智能只能夠利用已有的知識去解決一些問題，但是卻還不能夠創(chuàng)造性的提出一些新的東西。

3.2對機器人三大定律的困惑

美國最著名的科普作家艾薩克．阿西莫夫提出過比較著名的機器人三大定律：第一定律，機器人不得傷害人，或任人受到傷害而無所作為；第二定律，機器人應(yīng)服從人的一切命令，但命令與第一定律相抵觸時例外；第三定律，機器人必須保護自身的安全，但不得與第一、第二定律相抵觸。雖然這只是科幻作家所提出的一家之言，但是也代表了人類對與人工智能發(fā)展的一種期望與擔心。人們害怕自己所創(chuàng)造出來的人工智能會傷害人類自己。但是阿西莫夫所提出三大定律都是以人類為中心的，而忽視了人工智能本身?；蛟S這是人類的一種天性，世間所有的事物都應(yīng)該圍繞人類自身來定義、發(fā)展。就好像人類自以為掌控了能夠改變大自然的力量，最終卻被大自然反噬一樣。同時，隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，人工智能已經(jīng)不單單需要邏輯思維與模仿，同時還應(yīng)該將情感賦予人工智能。因為隨著科學(xué)家對人類大腦和精神系統(tǒng)的研究的深入，已經(jīng)愈來愈肯定情感是智能的一部分。如果人工智能具有了情感之后，人類的自我中心又是否會傷害到人類自己創(chuàng)造出來的人工智能。

3.3對人工智能未來的思考

人工智能有著十分巨大的發(fā)展?jié)摿?，對于人工智能的研究雖然經(jīng)過了很多年，但是這也僅僅是剛剛開始而已，繼續(xù)研究下去在很多方面都會有重大的突破。自動推理是人工智能最經(jīng)典的一個研究分支，它的基本理論是人工智能其它分支的共同基礎(chǔ)。一直以來人工智能最熱門的研究內(nèi)容里面就有自動推理，同時在該知識系統(tǒng)中的動態(tài)演化特征及可行性推理的研究是一個十分熱門的研究內(nèi)容，很有可能取得大的突破。機器學(xué)習(xí)一直在致力于研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能。在過去的很長的一段時間內(nèi)都沒有取得十分顯著的成果。但是許多新的學(xué)習(xí)方法相繼問世，并且已經(jīng)有了實際的應(yīng)用，這充分的說明在這方面的研究已經(jīng)有了很大的進步。自然語言處理是計算機科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個重要方向。在經(jīng)過人工智能研究人員的艱苦努力之后，在該領(lǐng)域中已取得了大量令人矚目的理論與實際應(yīng)用成果，許多產(chǎn)品已經(jīng)進人了眾多領(lǐng)域。智能信息檢索技術(shù)在Internet技術(shù)的影響下，近年來發(fā)展勢頭十分迅猛，而且已經(jīng)成為了人工智能的一個獨立研究分支。

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關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)時代；人工智能；計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)

1引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能作為一項應(yīng)用前景非常廣闊的技術(shù)手段，不斷深入到人們的生活中。在互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的今天，人工智能的運用越來越廣泛，無論是日常的生活、學(xué)習(xí)、娛樂還是工廠操作、科技研究等。智能化科技的出現(xiàn)，不但豐富了人們的日常生活，也給計算機的發(fā)展提供了可行性方向，亟待深一步的研究。

2人工智能的概念及意義

人工智能是計算機科學(xué)的一個分支，集研究、開發(fā)于一體，用于模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用的一門技術(shù)科學(xué)。人工智能的研發(fā)包含哲學(xué)、語言學(xué)、心理學(xué)等學(xué)科，能夠模擬人類對外界圖像、聲音的反應(yīng)?；诖髷?shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)多、規(guī)模大的特點，將機器智能化來幫助人們解決一些生活上的問題，從而提高人們的生活質(zhì)量和生活安全水平。人工智能的系統(tǒng)過程可以把人類日常的行為習(xí)慣、思考習(xí)慣轉(zhuǎn)換成數(shù)據(jù)的形式進行儲存，以實現(xiàn)人類日常生活的模擬，進而實現(xiàn)機器的自動操作。人工智能的運用實現(xiàn)了我國計算機技術(shù)領(lǐng)域的發(fā)展，豐富了人們的生活，為社會帶來了更多的便捷，同時也是計算機技術(shù)發(fā)展的必然趨勢和必經(jīng)過程。人工智能和計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)兩者之間相互結(jié)合，互相促進，為未來發(fā)展提供了新的方向。從某種意義上講，網(wǎng)絡(luò)計算機的發(fā)展是以人工智能技術(shù)為核心基礎(chǔ)，進行更深層次的研究。從簡單的數(shù)據(jù)計算、人工搜索轉(zhuǎn)變?yōu)闄C器的智能操作，直到人工智能對計算機網(wǎng)絡(luò)安全和網(wǎng)絡(luò)管理中的有效運用，無一不體現(xiàn)了人工智能的核心地位。給予人工智能強大的優(yōu)勢，將計算機系統(tǒng)局部資源進行處理分析，能夠快速得到對人們有利的信息，提高信息的準確性和快捷性。此外，人工智能有非常強大的協(xié)作能力，通過對資料的有效整合，根據(jù)不同用戶的不同需求來互相交換信息和資源，有效利用信息資源。

3人工智能現(xiàn)狀

人工智能的到來，大大提高了數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)判斷的準確性。大數(shù)據(jù)時代的到來，有著驚人的數(shù)據(jù)分析和處理能力，人們的隱私問題也越來越暴露，人工智能在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的運用提高了計算機在信息處理過程中的復(fù)雜性和安全性。對于一些模糊、不確定的信息，人工智能能夠模擬人類思維，使得信息更加準確、具體，從而提高計算機處理信息的效率。同時，能夠提高信息管理體系的有效性和靈活性。但是，隨著人工智能的運用越來越廣泛，在運用過程中人工智能獲取的信息只能根據(jù)系統(tǒng)設(shè)定的命令處理信息，無法辨別給定的信息準確與否。數(shù)據(jù)太多沒有針對性，是人工智能處理問題的一大弊端，不但增加了時間和空間的使用，還不一定能找到想要的準確信息[1]。

4大數(shù)據(jù)時代人工智能在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的運用

人工智能在網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的運用主要集中在兩個方面：計算機網(wǎng)絡(luò)安全管理系統(tǒng)中的應(yīng)用和計算機網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)中的應(yīng)用。在計算機網(wǎng)絡(luò)安全管理系統(tǒng)中主要通過入侵檢測智能防火墻技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)融合、人工免疫以及智能型反垃圾郵件四個方面，對計算機網(wǎng)絡(luò)安全進行保護。在計算機網(wǎng)絡(luò)管理上，主要運用專家系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫、人工智能問題解答、Agent技術(shù)三個方面。

4.1入侵檢測和智能防火墻技術(shù)

入侵檢測技術(shù)和計算機智能防火墻技術(shù)是人工智能的核心技術(shù)，也是計算機網(wǎng)絡(luò)安全的重要組成部分。不但能夠保證計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中的資源數(shù)據(jù)安全完整，智能防火墻技術(shù)還可以對計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中一些沒有意義的有害信息進行攔截，防止其流入計算機系統(tǒng)中，確保計算機的安全狀態(tài)。人工智能中入侵檢測和智能防火墻技術(shù)可以很好的在計算機系統(tǒng)中建立一個自動防范功能，使計算機能夠高效識別病毒木馬的入侵，從而有效進行遏制。所以，應(yīng)用入侵檢測技術(shù)和智能防火墻技術(shù)不僅能夠保護計算機網(wǎng)絡(luò)信息的安全，還能夠推動計算機網(wǎng)絡(luò)的健康發(fā)展[2]。

4.2數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)融合

數(shù)據(jù)挖掘是結(jié)合網(wǎng)絡(luò)連接和主機會話，找出兩者共同的特征利用審計程序分別加以描述，再通過人工智能捕捉到的入侵規(guī)律和計算機網(wǎng)絡(luò)沒有遭到入侵時的運行狀態(tài)，將結(jié)果記錄儲存在腦中。在這種情況下一旦計算機系統(tǒng)遭受入侵，系統(tǒng)會提示異常，自動識別入侵對象，從而進行攔截，這也是人工智能自我記憶與自我學(xué)習(xí)功能的體現(xiàn)。數(shù)據(jù)挖掘的運用能夠有效提升檢測入侵對象的效率，提高計算機網(wǎng)絡(luò)的安全。數(shù)據(jù)融合是根據(jù)人類處理信息的方式研發(fā)出的一項把資料協(xié)同化的技術(shù)。該技術(shù)能夠?qū)⒂嬎銠C網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中多個傳感器進行融合，使其發(fā)揮最大作用來提升系統(tǒng)的性能。同時，能夠縮小傳感器入侵的幾率和范圍，打破原有的局限性，保證入侵檢測的有效性和安全性。

4.3人工免疫技術(shù)

人工免疫技術(shù)是模擬人類處理方式而研發(fā)的一項新型技術(shù)，彌補了入侵檢測時未能識別病毒的缺陷。人工免疫技術(shù)分為基因庫、否定選擇、克隆選擇三部分。雖然基因庫的建設(shè)有待發(fā)展，但是，基因片重組和突變模式能夠識別入侵病毒，從一定程度上可以阻止病毒入侵。否定選擇即是系統(tǒng)檢測病毒的另一種計算方式，通過否定選擇計算合格才能進行系統(tǒng)下一步的操作，反之則被系統(tǒng)阻止運行。盡管人工免疫技術(shù)在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中還不夠成熟，但是其作用不可小覷，有著很大的應(yīng)用價值，值得人們進一步的研究探討[3]。

4.4智能型反垃圾郵件系統(tǒng)

很多人在計算機網(wǎng)絡(luò)郵件中經(jīng)常遇到一些垃圾郵件。人工智能在計算機網(wǎng)絡(luò)安全系統(tǒng)的運用，很大程度上屏蔽了這些垃圾郵件，讓客戶信箱免受干擾，進一步保護了客戶的隱私安全，不會對客戶的信息安全造成任何影響。人工智能的有效應(yīng)用還能實時檢測用戶郵箱，及時掃描出郵箱內(nèi)部的垃圾郵件，并分類推送給用戶，提示用戶及時處理，保證了郵箱的安全性，提高了郵箱內(nèi)部利用率[4]。

5大數(shù)據(jù)時代人工智能在計算機網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)中的應(yīng)用

5.1專家系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫

專家數(shù)據(jù)庫作為專家系統(tǒng)中的核心部分，具有獨立性、啟發(fā)性、透明性，包含了專家系統(tǒng)中的基本理論和直接、間接經(jīng)驗。通過系統(tǒng)運行把已知的內(nèi)容轉(zhuǎn)化成代碼的形式存入數(shù)據(jù)庫，再經(jīng)過人工智能的轉(zhuǎn)換，舉一反三將初級的內(nèi)容轉(zhuǎn)換成復(fù)雜的程序，并且不斷進行判斷、處理和優(yōu)化，找到最佳方式來運用到計算機網(wǎng)絡(luò)管理的系統(tǒng)中來，從而實現(xiàn)最有效的管理和評價。人工智能與數(shù)據(jù)庫技術(shù)的全面整合，彌補了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫技術(shù)在數(shù)據(jù)加工能力上的不足和人工智能在邏輯推理和知識處理方面的弱勢，使其無論在存儲空間上還是工作效率上都有很大的提高。可以說專家系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的建立，是人工智能和數(shù)據(jù)庫技術(shù)相結(jié)合的優(yōu)秀產(chǎn)物，成為了計算機網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)中的一個重要領(lǐng)域，也是不可或缺的部分。

5.2人工智能問題解答

這項技術(shù)的運用主要是依照給出的特定條件，通過搜索、解析等功能搜尋最有效的信息，以達到網(wǎng)絡(luò)資源的有效利用，從而提高網(wǎng)絡(luò)資源的利用率。人工智能問題解答技術(shù)的運用摒棄了以往繁瑣的解答方式，只需要一個簡單的指令即可對信息進行有效篩選，自動對搜索信息進行判斷、過濾、處理和優(yōu)化，從而找到需要的信息。大大縮短了搜索時間，提高了網(wǎng)絡(luò)資源的利用率。例如，用戶在計算機上查找蘇軾的《水調(diào)歌頭》信息時，用戶忘記了作者和詞牌名，只記得是“明月幾時有”就可以以“明月”作為搜索對象，經(jīng)過系統(tǒng)的人工智能問題解答，自動帶出“明月幾時有”的搜索標簽，能夠很快查找到《水調(diào)歌頭》的完整詞牌和注釋。不但保證了搜索的準確性，還縮短了搜索時間，提高了搜索效率。

5.3Agent技術(shù)

Agent技術(shù)是人工智能問題解答的一個補充技術(shù)，也稱作是人工智能管理。Agent技術(shù)的應(yīng)用是在用戶完成工作后，對數(shù)據(jù)補充搜索統(tǒng)計的技術(shù)，為用戶下一步的工作提供更加人性化、智能化的服務(wù)。Agent技術(shù)的應(yīng)用，可以幫助用戶通過自行設(shè)置有效搜索信息，并將搜索內(nèi)容通過指定的路徑傳輸?shù)街付ㄎ恢茫且豁椄咚街悄芑腿诵曰亩ㄖ品?wù)機制。例如，用戶在查詢過某一地區(qū)的酒店價格后，系統(tǒng)會根據(jù)用戶的查詢，通過Agent技術(shù)對用戶查找的信息進行分析和處理，從而給用戶推送類似信息，幫助用戶能夠方便快捷的找到有效信息，從而節(jié)約用戶時間，提高計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)效率。

篇4

【關(guān)鍵詞】機器人；人的本質(zhì)；機械唯物主義；

1737年，法國人雅克•瓦坎森制作出了一個真人大小的人形機器，可以吹出十二首笛曲，其精巧性已經(jīng)超越了一般的玩具，標志著人類的第一個機器人誕生。人們在驚嘆的同時也產(chǎn)生了恐慌之感。1818年，英國女作家瑪麗•雪萊創(chuàng)作了被認為是第一部科幻小說的《弗蘭肯斯坦》，小說的副標題是“現(xiàn)代的普羅米修斯”，她把創(chuàng)造了“怪人”并最終與“怪人”同歸于盡的弗蘭肯斯坦比作普羅米修斯，給人類帶來了文明，自己卻受盡懲罰，而“怪人”所隱喻的就是科技。從第一個機器人誕生至今的三個世紀里，機器人的智能化水平不斷提高，與此同時，機器人恐慌也隨之增強，科幻小說和影視作品無一不涉及“機器人威脅人類”的情節(jié)。

一、對機器人恐慌是對機器恐慌的加劇化

對機器人恐慌并不是無中生有，而是自工業(yè)社會以來人們對機器恐慌的加劇化。

（一）害怕被機器人取代。機器是一種工具，但與手工工具有著本質(zhì)的區(qū)別。手工工具的運用需要人的技藝和氣力，人的因素在產(chǎn)品形成中起著主導(dǎo)作用。機器的結(jié)構(gòu)分為發(fā)動機、傳動機、工作機三個部分[2]，遠比手工工具復(fù)雜，因而具有不為操作者意志所控制的自動化的特點，對產(chǎn)品形成起主導(dǎo)作用的是機器而不是操作者。由于機器在力量、標準化、生產(chǎn)效率上遠遠勝過人類，人的力量的一部分——技藝和體力被機器代替，于是機器一出現(xiàn)就讓人的生存受到威脅，“英國蒸汽織機把80萬織工拋向街頭”，衣食無著，工人處于恐慌而爆發(fā)了搗毀機器的“盧德運動”。機器人相比于機器，在自動化程度上實現(xiàn)了新的飛躍——智能化，不僅能更有效地替代人的體力，而且能替代人的腦力，在計算速度上、準確性上不斷超越人類，車間、操作臺、控制室、設(shè)計室等全方位的勞動領(lǐng)域上人的位置越來越多地被機器人所取代，人的安身之地在哪里？人前所未有地感到自己的渺小和無力。

（二）害怕被機器人傷害。在工業(yè)化早期，不少工人因反應(yīng)慢于機器，被機器夾斷肢體的事情經(jīng)常發(fā)生，而更多的人成為《摩登時代》中卓別林飾演的工人，像機器一樣做著緊張、單調(diào)的機械運動，連撓癢這樣的人類基本生理需求也被機器剝奪了。在體質(zhì)上由鋼筋鐵骨組成、在智能上有光速般計算速度的機器人面前，人受到傷害的可能性及其危害會更大。1920年捷克斯洛伐克作家卡列爾•薩佩克寫了一部名為《洛桑的萬能機器人》的劇本：一群不再甘愿被人奴役的機器人，把不再有什么作用的人類都殺了，成了地球的主人。這個劇本反映了人們對機器人的深度恐慌，如果說機器對人的傷害是讓人變?yōu)榛?，那么機器人對人的傷害則是讓人毀滅。薩佩克的預(yù)言在一定程度上已經(jīng)得到應(yīng)驗：據(jù)統(tǒng)計，美軍在2004年至2012年間，針對阿富汗恐怖組織的無人機空襲有300多次，殺死人數(shù)3000余人，但誤殺平民和兒童1100人。

（三）害怕被機器人統(tǒng)治。馬克思指出：“在工場手工業(yè)中仆人的角色總是由工具來擔當”，而在機器生產(chǎn)中，“實行（簡單）協(xié)作和把協(xié)作工人當作一個巨大的總自動機的活動附件和仆人而分配到這個自動機的各個部分上”。在工業(yè)化初期，機器統(tǒng)治人已經(jīng)成為現(xiàn)實，許多人更有理由相信比機器智能得多的機器人將更有力地實現(xiàn)對人的統(tǒng)治。法蘭克福學(xué)派代表人物馬爾庫塞認為：“工藝的基本原理就是統(tǒng)治的基本原理”，“旨在啟蒙的技術(shù)能力的進步伴隨著非人化的過程”。機器人的身體具有人類無法比擬的強大，如果還擁有高過人的智力，甚至具有情感的話，那么無論從身體還是思想上來看，機器人都是比人類更高形態(tài)的生命，如同人對低等生命所做的那樣，機器人必然統(tǒng)治人類，機器人“待人類可能就像拍死一個蚊子這么簡單”，人將會變成或害蟲，被“在將來的動物園里”?？苹秒娪啊逗诳偷蹏肪驼宫F(xiàn)了看似正常的現(xiàn)實世界實際上是由一個名為“矩陣”的計算機人工智能系統(tǒng)控制的未來景象。

二、對機器人恐慌的哲學(xué)根源是機械唯物主義

上述三種對機器人恐慌都可以歸結(jié)為一點，即認為機器人的智能將會發(fā)展成為意識。這個認識與“人是機器”的觀點同出一轍，因為只有肯定了“人是機器”，那么才有可能創(chuàng)造出和人一樣會思考、有情感的機器，才能最終使機器人超越人類。工業(yè)化初期產(chǎn)生的機械唯物主義在人的本質(zhì)上所提出的“人是機器”的觀點，看似已經(jīng)成為一個歷史笑話，但實際上機械唯物主義并沒有退出歷史舞臺，而是以新的話語形式表現(xiàn)出來，其中以行為主義、符號主義、聯(lián)結(jié)主義為主要代表。機械唯物主義既是當時對機器恐慌的哲學(xué)根源，也是當今對機器人恐慌的根源。

（一）行為主義把機器的功能與人的行為等同起來。行為主義又稱控制器學(xué)派，20世界40、50年代產(chǎn)生的控制論是其理論基礎(chǔ)?？刂普摰拇砣宋锞S納提出：“機器的自適應(yīng)、自組織、自修復(fù)和學(xué)習(xí)功能是由系統(tǒng)的輸入輸出反饋行為決定的?！痹搶W(xué)派認為，感知是對環(huán)境刺激產(chǎn)生的一種反應(yīng)，而行為就是對這種反應(yīng)的陳述，因此只要機器人能夠像人一樣行動就說明他們能夠像人一樣感知現(xiàn)實世界和環(huán)境，那么通過不斷改進傳感器、執(zhí)行器就可以使人工智能不斷進化，最終達到和超越人的智能。人工智能的創(chuàng)始人圖靈認為，不要問“機器能否思維”，而要問“機器能否通過表征智能行為的測試”，如果對后者的回答是肯定的，那么對前者的回答就必然是肯定的。顯然，圖靈用轉(zhuǎn)換命題的方式回避了“機器能否思維”問題，而不是回答了該問題。農(nóng)民挑水澆灌菜地和天下雨淋濕菜地，結(jié)果都是菜地濕了，難道就能得出老天會挑水澆地的結(jié)論嗎？只選取行為片段，而忽略行為發(fā)生的全過程，這是片面地、孤立地、靜止地分析問題的機械唯物主義的認識方法。

（二）符號主義把人的思維與計算機的信息處理等同起來。符號主義是人工智能的主流學(xué)派，主要代表人物是美國赫伯特•西蒙、艾倫•紐厄爾等。該學(xué)派認為，人類智能的基本元素是符號（Symbol），因而是一個物理符號的系統(tǒng)，計算機也是一個物理符號系統(tǒng)，所以計算機可以具有與人一樣的智能。符號主義源遠流長，笛卡爾的理念論是其鼻祖。笛卡爾認為，任何種類的問題都可轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)問題，進而轉(zhuǎn)化為代數(shù)問題，最終轉(zhuǎn)化為方程（組）問題，而方程組的根就是問題的答案。功利主義的集大成者邊沁將笛卡爾的理念論明確地拓展到人的心靈世界，人的情感、欲求、感受等的產(chǎn)生都是基于心靈對苦樂程度的計算和比較，因此計算才是心靈的本質(zhì)，情感等只是一些外在的托詞，完全可以將之歸結(jié)為人體內(nèi)分泌的調(diào)節(jié)，比如“荷爾蒙”的刺激作用。1674年，萊布尼茲發(fā)明了第一臺機械式四則運算機，并毫不掩飾地宣稱他的“計算機”的運算能力要強過人的運算能力，甚至還宣稱它將會“象顯微鏡和望遠鏡取代視力一樣”取代人的智能。符號主義用符號替換了笛卡爾的數(shù)字，用符號（信息）處理替換了笛卡爾的數(shù)學(xué)計算，卻為笛卡爾“提供”了一臺既能全面模擬人類心靈、又能實現(xiàn)人類身體功能的計算機，使笛卡爾的身心二元論得到了和解，因此符號主義是對理念論的繼承和發(fā)展。理念論和符號主義將人的思維中的一部分過程——數(shù)學(xué)計算或信息處理夸大為人的思維的全過程，這仍然是以偏概全、一葉障目的機械唯物主義的認識方法。

（三）聯(lián)結(jié)主義把人腦的生理結(jié)構(gòu)與計算機網(wǎng)絡(luò)等同起來。聯(lián)結(jié)主義又稱人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)派、神經(jīng)計算學(xué)派、仿真學(xué)派或生理學(xué)派，聯(lián)結(jié)主義中的機器人沒有人形結(jié)構(gòu)，而是一個試圖實現(xiàn)人腦功能的計算機系統(tǒng)。1943年，麥克卡洛奇和匹茲創(chuàng)立了人工神經(jīng)細胞模型（MP模型），并宣稱人的大腦中每一個神經(jīng)元都是一個簡單的數(shù)字信息處理器，而大腦作為一個整體是一種形式的計算機器。依此觀點，每一臺計算機就是一個神經(jīng)元，多臺計算機連接起來的網(wǎng)絡(luò)就形成神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，多個網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)相互連接就構(gòu)成神經(jīng)系統(tǒng)，多個具有簡單應(yīng)激性的單個計算機通過相互之間的信息交流來進行協(xié)同工作，就能夠達到人的智能。20世紀90年代，聯(lián)結(jié)主義發(fā)展到多智能體系分布式研究階段，即按照人類社會活動是多人進行的且在地理上是分離的特征，致力于研制多臺單智能體（一臺計算機器）組成的，在分布式環(huán)境中由具有自洽性、交互性、協(xié)作性、實時性和自適應(yīng)性的多智能體系統(tǒng)。盡管多智能體系結(jié)構(gòu)遠比MP模型復(fù)雜得多，但其基本的邏輯前提是人腦是計算機器，這個觀點其實就是“人是機器”的翻版：人腦是人的最重要的器官，計算機器也是機器，連人腦都可以是機器，還有什么其他的人體器官不可以是機器呢？這就必然得出“人是機器”的結(jié)論。

三、人的本質(zhì)學(xué)說是消解對機器人恐慌的良方

機器人具有或終將具有意識的觀點，不是一點作用也沒有，它以“人造人”的幻景激勵著研究者們開展人工智能的研究和開發(fā)，但是由于哲學(xué)上錯誤性，它一方面導(dǎo)致社會對機器人的恐慌，即對機器人研制的質(zhì)疑，另一方面導(dǎo)致機器人研制陷入永動機式的困局，這兩方面都不利于人工智能的深化發(fā)展。機器人的出現(xiàn)和演化體現(xiàn)著、推動著人對自身本質(zhì)的認識和反思，只有堅持人的本質(zhì)學(xué)說，才能消除對機器人的恐慌，促進人工智能健康發(fā)展。

（一）機器人永遠不可能具有人的意識。馬克思指出：人的本質(zhì)“是一切社會關(guān)系的總和”。意識作為人的機能具有兩個基本屬性：一是社會性。人及其意識是在勞動過程中產(chǎn)生和發(fā)展的。勞動使人實現(xiàn)消費、交換、分配，獲得生存、繁衍和發(fā)展，因而是一種集體協(xié)作，必然形成一定的社會關(guān)系，因此勞動從一開始就具有社會性，決定了人及其意識的本質(zhì)特征也都是社會性，無論是抽象思維還是形象思維，無論是情感還是潛意識，都是對人所處社會關(guān)系的反映。二是能動性。人在改造世界的勞動中生存和發(fā)展，因而人的意識具有能動性，不僅能夠通過紛繁復(fù)雜的現(xiàn)象中發(fā)現(xiàn)事物的本質(zhì)，而且可以通過想象在頭腦中創(chuàng)造出世界上沒有的新事物，為改造世界提供指導(dǎo)。以此反觀機器人：其一，機器人工作不為消費、交換、生存、發(fā)展，不會結(jié)成一定的社會關(guān)系。

機器人，包括多智能體分布式系統(tǒng)，都不可能具有社會性，因而不具有產(chǎn)生意識的基礎(chǔ)。其二，盡管CPU、傳感器等元器件的性能越來越好，機器人的自動化程度越來越高，看起來具有越來越好的靈活性，但是機器人按照人所設(shè)定的程序進行運算而行動的機理沒有變，因而不具有能動性，不能主動地、創(chuàng)造性地反映和改造世界。凡是主張機器人能夠具有意識的觀點，一個普遍性的傾向就是把人和意識割裂開，脫離人的本質(zhì)來理解意識。例如，大衛(wèi)•J•查默斯試圖“嚴肅地對待意識”，卻提出“任何具有適當功能組織的系統(tǒng)是有意識的，不管這一系統(tǒng)由何物形成”；“實施一個適當運算對于意識是充分的”。離開了對世界上最復(fù)雜的事物——人的本質(zhì)的分析，意識就可以被想當然地任意簡單化，可視為“適當功能”，也可視為“邏輯運算”等等，似是而非，結(jié)果是謬以千里。機械唯物主義肯定了意識在一定物質(zhì)基礎(chǔ)上產(chǎn)生，堅持了唯物主義，但是由于在社會領(lǐng)域上的唯心論和機械論，因而始終陷入“人是機器”或者“機器可以是人”的怪圈而不能自拔。

（二）機器人控制人的實質(zhì)是人對人的控制。馬克思認為，工人搗毀機器是工人運動不成熟的標志。他指出：“工人要學(xué)會把機器和機器的資本主義應(yīng)用區(qū)別分開，從而學(xué)會把自己的攻擊從物質(zhì)生產(chǎn)資料本身轉(zhuǎn)向物質(zhì)生產(chǎn)資料的社會使用形式?！蔽锸鞘苋丝刂频?，物對人的控制實際上是人對人的控制，即物的所有者對勞動者的控制。機器生產(chǎn)是生產(chǎn)力的進步，落后的是資本主義私有制，工人要搗毀的不應(yīng)當是機器，而應(yīng)當是資本主義制度，否則不僅不能改變工人階級的命運，反而會受到資本主義制度更加殘酷的迫害。1812年，英國國會通過《保障治安法案》，動用軍警對付工人。1813年，政府頒布《搗毀機器懲治法》，規(guī)定可用死刑懲治破壞機器的工人。1813年，在約克郡絞死和流放破壞機器者多人。1814年，企業(yè)主又成立了偵緝機器破壞者協(xié)會，殘酷鎮(zhèn)壓工人。

機器人對人的威脅，其根源仍然是資本主義制度。無人機濫殺無辜，是發(fā)達資本主義國家利用高科技實施霸權(quán)主義的惡果。美國科幻作家阿西莫夫曾給出了著名的“機器人學(xué)三定律”：第一定律是機器人不得傷害人類，也不得見人受到傷害而袖手旁觀；第二定律是機器人必須服從人的命令，但不得違反第一定律；第三定律是機器人必須保護自己，但不得違反第一、第二定律?！边@三個定律局限于人和機器的關(guān)系，回避了人與人的關(guān)系。事實上，機器人只會聽從其所有者的命令，是否遵守第一定律取決于機器人所有者的意愿，最重要的第一定律變得最不重要，只是一個美麗的泡影而已。消解對機器人的恐慌，最根本的出路就是人壓迫人的資本主義制度，建立社會主義制度，將少數(shù)人掌控的科學(xué)技術(shù)置于人民群眾的掌控之中，讓機器人為最大多數(shù)人服務(wù)，才能徹底消除機器人對人的傷害。

（三）人的全面自由發(fā)展是機器人發(fā)展的條件。曾任美國數(shù)學(xué)會主席的斯梅爾向全世界數(shù)學(xué)家提出了21世紀需要解決的24個數(shù)學(xué)問題，其中的一個問題是:“人工智能的極限是什么？”并指出這個問題與哥德爾不完全性定理有關(guān)。如果用一個數(shù)學(xué)定理證明人工智能的極限，這就是將人工智能看作是數(shù)學(xué)問題，又回到符號主義的窠臼中去。弱人工智能觀和強人工智能觀對這個問題做出了一定的回答：前者認為人工智能終將低于人的意識，是有極限的；后者認為人工智能終將超越人的意識，是無極限的。強人工智能觀是機械唯物主義觀點，而弱人工智能觀否定了科技發(fā)展的無限性，兩者都有局限性。回答人工智能的極限問題，不能離開人的本質(zhì)問題，即只有科學(xué)地認識人的本質(zhì)，才能正確認識人工智能的極限。馬克思指出，科技發(fā)展是“歷史有力的杠桿，是最高意義上的革命”，“對人的徹底解放具有徹底的意義”。

馬克思認為，科技是人類社會實踐的產(chǎn)物，是人類智慧發(fā)展的結(jié)晶，科技發(fā)展的程度表明人的本質(zhì)力量得到自由發(fā)展的程度，同時科技發(fā)展也對人的發(fā)展提出了新要求，即要求人的更加自由全面的發(fā)展，只有自由全面發(fā)展的人才能更加推進科技的進步。人工智能開拓了人類利用自然物質(zhì)的反應(yīng)特性制造工具的極其廣闊的領(lǐng)域，是人的本質(zhì)力量——認識和改造世界的能力的一個嶄新的革命性飛躍，使人們從繁重、危險的體力勞動和繁瑣、計算性的腦力勞動中解脫出來，為人類能動性發(fā)揮提供了有利的條件，也提出了新的要求。1996年國際象棋棋王卡斯帕羅夫戰(zhàn)勝了計算機“深藍”，1997年輸給了計算機“更深的藍”，這不能證明人工智能超過了人的智能，而是呼喚人類不走常規(guī)棋譜的老路，創(chuàng)造出新的棋招，人類終將能夠做到，“再深的藍”也不能戰(zhàn)勝。人的本質(zhì)力量發(fā)展是沒有極限的，人工智能也是沒有極限的，它將隨著人的發(fā)展而發(fā)展。人的全面自由發(fā)展是機器人發(fā)展的條件，只要人類解決了自身的發(fā)展問題，就不會再有對機器人的恐慌，也不必去擔憂人工智能的極限問題。

參考文獻：

[1]參見維基百科中的robot詞條.

[2]馬克思:《資本論》(第1卷),人民出版社1975年版,第410頁.

[3]同上,470頁.[4]朱啟超:《濫用無人機反恐后果嚴重》,科技日報,2013年9月24日.

[5]《馬克思恩格斯全集》(第47卷),人民出版社1979年版,第525頁.

[6]轉(zhuǎn)引自《法蘭克福學(xué)派研究》,歐力同,張偉著,重慶出版社1990年版,270頁.

[7][美]約翰•華生.行為主義心理學(xué),李維譯,浙江教育出版社1998年版,第56頁.

[8]馮天瑾:《智能學(xué)簡史》,科學(xué)出版社2007年版,第115頁.

[9][英]笛卡兒:《探求真理的指導(dǎo)原則》,管震湖譯,商務(wù)印書館1991年版,第89頁.

[10]周輔成:《西方倫理學(xué)名著選輯》(下卷),商務(wù)印書館1964年版,第227頁.

[11]參見《萊布尼茲自然哲學(xué)著作選》,中國社會科學(xué)院出版社1985年版,第6頁.

[12]《馬克思恩格斯選集》(第1卷),人民出版社1995年版,第56頁.

[13][美]大衛(wèi)•J•查默斯:《有意識的心靈——一種基礎(chǔ)理論研究》,朱建平譯,人民大學(xué)出版社2013年版,第1頁.

[14]同上,第379頁.[15]同上,第380頁.[16]馬克思:《資本論》(第1卷),人民出版社1975年版,第469頁.

篇5

［關(guān)鍵詞］人工智能，常識推理，歸納邏輯，廣義內(nèi)涵邏輯，認知邏輯，自然語言邏輯

現(xiàn)代邏輯創(chuàng)始于19世紀末葉和20世紀早期，其發(fā)展動力主要來自于數(shù)學(xué)中的公理化運動。當時的數(shù)學(xué)家們試圖即從少數(shù)公理根據(jù)明確給出的演繹規(guī)則推導(dǎo)出其他的數(shù)學(xué)定理，從而把整個數(shù)學(xué)構(gòu)造成為一個嚴格的演繹大廈，然后用某種程序和方法一勞永逸地證明數(shù)學(xué)體系的可靠性。為此需要發(fā)明和鍛造嚴格、精確、適用的邏輯工具。這是現(xiàn)代邏輯誕生的主要動力。由此造成的后果就是20世紀邏輯研究的嚴重數(shù)學(xué)化，其表現(xiàn)在于：一是邏輯專注于在數(shù)學(xué)的形式化過程中提出的問題；二是邏輯采納了數(shù)學(xué)的方法論，從事邏輯研究就意味著象數(shù)學(xué)那樣用嚴格的形式證明去解決問題。由此發(fā)展出來的邏輯被恰當?shù)胤Q為“數(shù)理邏輯”，它增強了邏輯研究的深度，使邏輯學(xué)的發(fā)展繼古希臘邏輯、歐洲中世紀邏輯之后進入第三個高峰期，并且對整個現(xiàn)代科學(xué)特別是數(shù)學(xué)、哲學(xué)、語言學(xué)和計算機科學(xué)產(chǎn)生了非常重要的影響。

本文所要探討的問題是：21世紀邏輯發(fā)展的主要動力將來自何處？大致說來將如何發(fā)展？我個人的看法是：計算機科學(xué)和人工智能將至少是21世紀早期邏輯學(xué)發(fā)展的主要動力源泉，并將由此決定21世紀邏輯學(xué)的另一幅面貌。由于人工智能要模擬人的智能，它的難點不在于人腦所進行的各種必然性推理（這一點在20世紀基本上已經(jīng)做到了，如用計算機去進行高難度和高強度的數(shù)學(xué)證明，“深藍”通過高速、大量的計算去與世界冠軍下棋），而是最能體現(xiàn)人的智能特征的能動性、創(chuàng)造性思維，這種思維活動中包括學(xué)習(xí)、抉擇、嘗試、修正、推理諸因素，例如選擇性地搜集相關(guān)的經(jīng)驗證據(jù)，在不充分信息的基礎(chǔ)上作出嘗試性的判斷或抉擇，不斷根據(jù)環(huán)境反饋調(diào)整、修正自己的行為，……由此達到實踐的成功。于是，邏輯學(xué)將不得不比較全面地研究人的思維活動，并著重研究人的思維中最能體現(xiàn)其能動性特征的各種不確定性推理，由此發(fā)展出的邏輯理論也將具有更強的可應(yīng)用性。

實際上，在20世紀中后期，就已經(jīng)開始了現(xiàn)代邏輯與人工智能（記為AI）之間的相互融合和滲透。例如，哲學(xué)邏輯所研究的許多課題在理論計算機和人工智能中具有重要的應(yīng)用價值。AI從認知心理學(xué)、社會科學(xué)以及決策科學(xué)中獲得了許多資源，但邏輯（包括哲學(xué)邏輯）在AI中發(fā)揮了特別突出的作用。某些原因促使哲學(xué)邏輯家去發(fā)展關(guān)于非數(shù)學(xué)推理

的理論；基于幾乎同樣的理由，AI研究者也在進行類似的探索，這兩方面的研究正在相互接近、相互借鑒，甚至在逐漸融合在一起。例如，AI特別關(guān)心下述課題：

·效率和資源有限的推理；

·感知；

·做計劃和計劃再認；

·關(guān)于他人的知識和信念的推理；

·各認知主體之間相互的知識；

·自然語言理解；

·知識表示；

·常識的精確處理；

·對不確定性的處理，容錯推理；

·關(guān)于時間和因果性的推理；

·解釋或說明；

·對歸納概括以及概念的學(xué)習(xí)。[①]

21世紀的邏輯學(xué)也應(yīng)該關(guān)注這些問題，并對之進行研究。為了做到這一點，邏輯學(xué)家們有必要熟悉AI的要求及其相關(guān)進展，使其研究成果在AI中具有可應(yīng)用性。

我認為，至少是21世紀早期，邏輯學(xué)將會重點關(guān)注下述幾個領(lǐng)域，并且有可能在這些領(lǐng)域出現(xiàn)具有重大意義的成果：（1）如何在邏輯中處理常識推理中的弗協(xié)調(diào)、非單調(diào)和容錯性因素？（2）如何使機器人具有人的創(chuàng)造性智能，如從經(jīng)驗證據(jù)中建立用于指導(dǎo)以后行動的歸納判斷？（3）如何進行知識表示和知識推理，特別是基于已有的知識庫以及各認知主體相互之間的知識而進行的推理？（4）如何結(jié)合各種語境因素進行自然語言理解和推理，使智能機器人能夠用人的自然語言與人進行成功的交際？等等。

1．常識推理中的某些弗協(xié)調(diào)、非單調(diào)和容錯性因素

AI研究的一個目標就是用機器智能模擬人的智能，它選擇各種能反映人的智能特征的問題進行實踐，希望能做出各種具有智能特征的軟件系統(tǒng)。AI研究基于計算途徑，因此要建立具有可操作性的符號模型。一般而言，AI關(guān)于智能系統(tǒng)的符號模型可描述為：由一個知識載體（稱為知識庫KB）和一組加載在KB上的足以產(chǎn)生智能行為的過程（稱為問題求解器PS）構(gòu)成。經(jīng)過20世紀70年代包括專家系統(tǒng)的發(fā)展，AI研究者逐步取得共識，認識到知識在智能系統(tǒng)中力量，即一般的智能系統(tǒng)事實上是一種基于知識的系統(tǒng)，而知識包括專門性知識和常識性知識，前者亦可看做是某一領(lǐng)域內(nèi)專家的常識。于是，常識問題就成為AI研究的一個核心問題，它包括兩個方面：常識表示和常識推理，即如何在人工智能中清晰地表示人類的常識，并運用這些常識去進行符合人類行為的推理。顯然，如此建立的常識知識庫可能包含矛盾，是不協(xié)調(diào)的，但這種矛盾或不協(xié)調(diào)應(yīng)不至于影響到進行合理的推理行為；常識推理還是一種非單調(diào)推理，即人們基于不完全的信息推出某些結(jié)論，當人們得到更完全的信息后，可以改變甚至收回原來的結(jié)論；常識推理也是一種可能出錯的不精確的推理模式，是在容許有錯誤知識的情況下進行的推理，簡稱容錯推理。而經(jīng)典邏輯拒斥任何矛盾，容許從矛盾推出一切命題；并且它是單調(diào)的，即承認如下的推理模式：如果p?r，則pùq?r；或者說，任一理論的定理屬于該理論之任一擴張的定理集。因此，在處理常識表示和常識推理時，經(jīng)典邏輯應(yīng)該受到限制和修正，并發(fā)展出某些非經(jīng)典的邏輯，如次協(xié)調(diào)邏輯、非單調(diào)邏輯、容錯推理等。有人指出，常識推理的邏輯是次協(xié)調(diào)邏輯和非單調(diào)邏輯的某種結(jié)合物，而后者又可看做是對容錯推理的簡單且基本的情形的一種形式化。[②]

“次協(xié)調(diào)邏輯”（ParaconsistentLogic）是由普里斯特、達·科斯塔等人在對悖論的研究中發(fā)展出來的，其基本想法是：當在一個理論中發(fā)現(xiàn)難以克服的矛盾或悖論時，與其徒勞地想盡各種辦法去排除

或防范它們，不如干脆讓它們留在理論體系內(nèi)，但把它們“圈禁”起來，不讓它們?nèi)我鈹U散，以免使我們所創(chuàng)立或研究的理論成為“不足道”的。于是，在次協(xié)調(diào)邏輯中，能夠容納有意義、有價值的“真矛盾”，但這些矛盾并不能使系統(tǒng)推出一切，導(dǎo)致自毀。因此，這一新邏輯具有一種次于經(jīng)典邏輯但又遠遠高于完全不協(xié)調(diào)系統(tǒng)的協(xié)調(diào)性。次協(xié)調(diào)邏輯家們認為，如果在一理論T中，一語句A及其否定?A都是定理，則T是不協(xié)調(diào)的；否則，稱T是協(xié)調(diào)的。如果T所使用的邏輯含有從互相否定的兩公式可推出一切公式的規(guī)則或推理，則不協(xié)調(diào)的T也是不足道的(trivial)。因此，通常以經(jīng)典邏輯為基礎(chǔ)的理論，如果它是不協(xié)調(diào)的，那它一定也是不足道的。這一現(xiàn)象表明，經(jīng)典邏輯雖可用于研究協(xié)調(diào)的理論，但不適用于研究不協(xié)調(diào)但又足道的理論。達·科斯塔在20世紀60年代構(gòu)造了一系列次協(xié)調(diào)邏輯系統(tǒng)Cn（1≤n≤w），以用作不協(xié)調(diào)而又足道的理論的邏輯工具。對次協(xié)調(diào)邏輯系統(tǒng)Cn的特征性描述包括下述命題：(i)矛盾律?(Aù?A)不普遍有效；(ii)從兩個相互否定的公式A和?A推不出任意公式；即是說，矛盾不會在系統(tǒng)中任意擴散，矛盾不等于災(zāi)難。(iii)應(yīng)當容納與(i)和(ii)相容的大多數(shù)經(jīng)典邏輯的推理模式和規(guī)則。這里，(i)和(ii)表明了對矛盾的一種相對寬容的態(tài)度，(iii)則表明次協(xié)調(diào)邏輯對于經(jīng)典邏輯仍有一定的繼承性。

在任一次協(xié)調(diào)邏輯系統(tǒng)Cn(1≤n≤w)中，下述經(jīng)典邏輯的定理或推理模式都不成立：

?(Aù?A)

Aù?AB

A(?AB)

(A??A)B

(A??A)?B

A??A

(?Aù(AúB))B

(AB)(?B?A)

若以C0為經(jīng)典邏輯，則系列C0,C1,C2,…Cn,…Cw使得對任正整數(shù)i有Ci弱于Ci-1，Cw是這系列中最弱的演算。已經(jīng)為Cn設(shè)計出了合適的語義學(xué)，并已經(jīng)證明Cn相對于此種語義是可靠的和完全的，并且次協(xié)調(diào)命題邏輯系統(tǒng)Cn還是可判定的?，F(xiàn)在，已經(jīng)有人把次協(xié)調(diào)邏輯擴展到模態(tài)邏輯、時態(tài)邏輯、道義邏輯、多值邏輯、集合論等領(lǐng)域的研究中，發(fā)展了這些領(lǐng)域內(nèi)的次協(xié)調(diào)理論。顯然，次協(xié)調(diào)邏輯將會得到更進一步的發(fā)展。[③]

非單調(diào)邏輯是關(guān)于非單調(diào)推理的邏輯，它的研究開始于20世紀80年代。1980年，D·麥克多莫特和J·多伊爾初步嘗試著系統(tǒng)發(fā)展一種關(guān)于非單調(diào)推理的邏輯。他們在經(jīng)典謂詞演算中引入一個算子M，表示某種“一致性”斷言，并將其看做是模態(tài)概念，通過一定程序把模態(tài)邏輯系統(tǒng)T、S4和S5翻譯成非單調(diào)邏輯。B·摩爾的論文《非單調(diào)邏輯的語義思考》（1983）據(jù)認為在非單調(diào)邏輯方面作出了令人注目的貢獻。他在“缺省推理”和“自動認知推理”之間做了區(qū)分，并把前者看作是在沒有任何相反信息和缺少證據(jù)的條件下進行推理的過程，這種推理的特征是試探性的：根據(jù)新信息，它們很可能會被撤消。自動認知推理則不是這種類型，它是與人們自身的信念或知識相關(guān)的推理，可用它模擬一個理想的具有信念的有理性的人的推理。對于在計算機和人工智能中獲得成功的應(yīng)用而言，非單調(diào)邏輯尚需進一步發(fā)展。

2．歸納以及其他不確定性推理

人類智能的本質(zhì)特征和最高表現(xiàn)是創(chuàng)造。在人類創(chuàng)造的過程中，具有必然性的演繹推理固然起重要作用，但更為重要的是具有某種不確定性的歸納、類比推理以及模糊推理等。因此，計算機要成功地模擬人的智能，真正體現(xiàn)出人的智能品質(zhì)，就必須對各種具有不確定性的推理模式進行研究。

首先是對歸納推理和歸納邏輯的研究。這里所說的“歸納推理”是廣義的，指一切擴展性推理，它們的結(jié)論所斷定的超出了其前提所斷定的范圍，因而前提的真無法保證結(jié)論的真，整個推理因此缺乏必然性。具體說來，這種意義的“歸納”包括下述內(nèi)容：簡單枚舉法；排除歸納法，指這樣一些操作：預(yù)先通過觀察或?qū)嶒灹谐霰谎芯楷F(xiàn)象的可能的原因，然后有選擇地安排某些事例或?qū)嶒?，根?jù)某些標準排除不相干假設(shè)，最后得到比較可靠的結(jié)論；統(tǒng)計概括：從關(guān)于有窮數(shù)目樣本的構(gòu)成的知識到關(guān)于未知總體分布構(gòu)成的結(jié)論的推理；類比論證和假說演繹法，等等。盡管休謨提出著名的“歸納問題”，對歸納推理的合理性和歸納邏輯的可能性提出了深刻的質(zhì)疑，但我認為，（1）歸納是在茫茫宇宙中生存的人類必須采取也只能采取的認知策略，對于人類來說具有實踐的必然性。（2）人類有理由從經(jīng)驗的重復(fù)中建立某種確實性和規(guī)律性，其依據(jù)就是確信宇宙中存在某種類似于自然齊一律和客觀因果律之類的東西。這一確信是合理的，而用純邏輯的理由去懷疑一個關(guān)于世界的事實性斷言則是不合理的，除非這個斷言是邏輯矛盾。（3）人類有可能建立起局部合理的歸納邏輯和歸納方法論。并且，歸納邏輯的這種可能性正在計算機科學(xué)和人工智能的研究推動下慢慢地演變成現(xiàn)實。恩格斯早就指出，“社會一旦有技術(shù)上的需要，則這種需要比十所大學(xué)更能把科學(xué)推向前進?！盵④]有人通過指責現(xiàn)有的歸納邏輯不成熟，得出“歸納邏輯不可能”的結(jié)論，他們的推理本身與歸納推理一樣，不具有演繹的必然性。（4）人類實踐的成功在一定程度上證明了相應(yīng)的經(jīng)驗知識的真理性，也就在一定程度上證明了歸納邏輯和歸納方法論的力量。毋庸否認，歸納邏輯目前還很不成熟。有的學(xué)者指出，為了在機器的智能模擬中克服對歸納模擬的困難而有所突破，應(yīng)該將歸納邏輯等有關(guān)的基礎(chǔ)理論研究與機器學(xué)習(xí)、不確定推理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)模型與歸納學(xué)習(xí)中已有的成果結(jié)合起來。只有這樣，才能在已有的歸納學(xué)習(xí)成果上，在機器歸納和機器發(fā)現(xiàn)上取得新的突破和進展。[⑤]這是一個極有價值且極富挑戰(zhàn)性的課題，無疑在21世紀將得到重視并取得進展。

再談模糊邏輯。現(xiàn)實世界中充滿了模糊現(xiàn)象，這些現(xiàn)象反映到人的思維中形成了模糊概念和模糊命題，如“矮個子”、“美人”、“甲地在乙地附近”、“他很年輕”等。研究模糊概念、模糊命題和模糊推理的邏輯理論叫做“模糊邏輯”。對它的研究始于20世紀20年代，其代表性人物是L·A·查德和P·N·馬林諾斯。模糊邏輯為精確邏輯（二值邏輯）解決不了的問題提供了解決的可能，它目前在醫(yī)療診斷、故障檢測、氣象預(yù)報、自動控制以及人工智能研究中獲得重要應(yīng)用。顯然，它在21世紀將繼續(xù)得到更大的發(fā)展。

3．廣義內(nèi)涵邏輯

經(jīng)典邏輯只是對命題聯(lián)結(jié)詞、個體詞、謂詞、量詞和等詞進行了研究，但在自然語言中，除了這些語言成分之外，顯然還存在許多其他的語言成分，如各種各樣的副詞，包括模態(tài)詞“必然”、“可能”和“不可能”

、時態(tài)詞“過去”、“現(xiàn)在”和“未來”、道義詞“應(yīng)該”、“允許”、“禁止”等等，以及各種認知動詞，如“思考”、“希望”、“相信”、“判斷”、“猜測”、“考慮”、“懷疑”，這些認知動詞在邏輯和哲學(xué)文獻中被叫做“命題態(tài)度詞”。對這些副詞以及命題態(tài)度詞的邏輯研究可以歸類為“廣義內(nèi)涵邏輯”。

大多數(shù)副詞以及幾乎所有命題態(tài)度詞都是內(nèi)涵性的，造成內(nèi)涵語境，后者與外延語境構(gòu)成對照。外延語境又叫透明語境，是經(jīng)典邏輯的組合性原則、等值置換規(guī)則、同一性替換規(guī)則在其中適用的語境；內(nèi)涵語境又稱晦暗語境，是上述規(guī)則在其中不適用的語境。相應(yīng)于外延語境和內(nèi)涵語境的區(qū)別，一切語言表達式（包括自然語言的名詞、動詞、形容詞直至語句）都可以區(qū)分為外延性的和內(nèi)涵性的，前者是提供外延語境的表達式，后者是提供內(nèi)涵性語境的表達式。例如，殺死、見到、擁抱、吻、砍、踢、打、與…下棋等都是外延性表達式，而知道、相信、認識、必然、可能、允許、禁止、過去、現(xiàn)在、未來等都是內(nèi)涵性表達式。在內(nèi)涵語境中會出現(xiàn)一些復(fù)雜的情況。首先，對于個體詞項來說，關(guān)鍵性的東西是我們不僅必須考慮它們在現(xiàn)實世界中的外延，而且要考慮它們在其他可能世界中的外延。例如，由于“必然”是內(nèi)涵性表達式，它提供內(nèi)涵語境，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。

這是因為：這個推理只考慮到“晨星”和“暮星”在現(xiàn)實世界中的外延，并沒有考慮到它們在每一個可能世界中的外延，我們完全可以設(shè)想一個可能世界，在其中“晨星”的外延不同于“暮星”的外延。因此，我們就不能利用同一性替換規(guī)則，由該推理的前提得出它的結(jié)論：“晨星必然是暮星”。其次，在內(nèi)涵語境中，語言表達式不再以通常是它們的外延的東西作為外延，而以通常是它們的內(nèi)涵的東西作為外延。以“達爾文相信人是從猿猴進化而來的”這個語句為例。這里，達爾文所相信的是“人是從猿猴進化而來的”所表達的思想，而不是它所指稱的真值，于是在這種情況下，“人是從猿猴進化而來的”所表達的思想（命題）就構(gòu)成它的外延。再次，在內(nèi)涵語境中，雖然適用于外延的函項性原則不再成立，但并不是非要拋棄不可，可以把它改述為新的形式：一復(fù)合表達式的外延是它出現(xiàn)于外延語境中的部分表達式的外延加上出現(xiàn)于內(nèi)涵語境中的部分表達式的內(nèi)涵的函項。這個新的組合性或函項性原則在內(nèi)涵邏輯中成立。

一般而言，一個好的內(nèi)涵邏輯至少應(yīng)滿足兩個條件：（i）它必須能夠處理外延邏輯所能處理的問題；（ii）它還必須能夠處理外延邏輯所不能處理的難題。這就是說，它既不能與外延邏輯相矛盾，又要克服外延邏輯的局限。這樣的內(nèi)涵邏輯目前正在發(fā)展中，并且已有初步輪廓。從術(shù)語上說，內(nèi)涵邏輯除需要真、假、語句真值的同一和不同、集合或類、謂詞的同范圍或不同范圍等外延邏輯的術(shù)語之外，還需要同義、內(nèi)涵的同一和差異、命題、屬性或概念這樣一些術(shù)語。廣而言之，可以把內(nèi)涵邏輯看作是關(guān)于象“必然”、“可能”、“知道”、“相信”，“允許”、“禁止”等提供內(nèi)涵語境的語句算子的一般邏輯。在這種廣義之下，模態(tài)邏輯、時態(tài)邏輯、道義邏輯、認知邏輯、問題邏輯等都是內(nèi)涵邏輯。不過，還有一種狹義的內(nèi)涵邏輯，它可以粗略定義如下：一個內(nèi)涵邏輯是一個形式語言，其中包括（1）謂詞邏輯的算子、量詞和變元，這里的謂詞邏輯不必局限于一階謂詞邏輯，也可以是高階謂詞邏輯；（2）合式的λ—表達式，例如(λx)A，這里A是任一類型的表達式，x是任一類型的變元，(λx)A本身是一函項，它把變元x在其中取值的那種類型的對象映射到A所屬的那種類型上；（3）其他需要的模態(tài)的或內(nèi)涵的算子，例如€，ù、ú。而一個內(nèi)涵邏輯的解釋，則由下列要素組成：（1）一個可能世界的非空集W；（2）一個可能個體的非空集D；（3）一個賦值，它給系統(tǒng)內(nèi)的表達式指派它們在每w∈W中的外延。對于任一的解釋Q和任一的世界w∈W，判定內(nèi)涵邏輯系統(tǒng)中的任一表達式X相對于解釋Q在w∈W中的外延總是可能的。這樣的內(nèi)涵邏輯系統(tǒng)有丘奇的LSD系統(tǒng)，R·蒙塔古的IL系統(tǒng)，以及E·N·扎爾塔的FIL系統(tǒng)等。[⑥]

在各種內(nèi)涵邏輯中，認識論邏輯（epistemiclogic）具有重要意義。它有廣義和狹義之分。廣義的認識論邏輯研究與感知（perception）、知道、相信、斷定、理解、懷疑、問題和回答等相關(guān)的邏輯問題，包括問題邏輯、知道邏輯、相信邏輯、斷定邏輯等；狹義的認識論邏輯僅指知道和相信的邏輯，簡稱“認知邏輯”。馮·賴特在1951年提出了對“認知模態(tài)”的邏輯分析，這對建立認知邏輯具有極大的啟發(fā)作用。J·麥金西首先給出了一個關(guān)于“知道”的模態(tài)邏輯。A·帕普于1957年建立了一個基于6條規(guī)則的相信邏輯系統(tǒng)。J·亨迪卡于60年代出版的《知識和信念》一書是認知邏輯史上的重要著作，其中提出了一些認知邏輯的系統(tǒng)，并為其建立了基于“模型集”的語義學(xué)，后者是可能世界語義學(xué)的先導(dǎo)之一。當今的認知邏輯紛繁復(fù)雜，既不成熟也面臨許多難題。由于認知邏輯涉及認識論、心理學(xué)、語言學(xué)、計算機科學(xué)和人工智能等諸多領(lǐng)域，并且認知邏輯的應(yīng)用技術(shù)，又稱關(guān)于知識的推理技術(shù)，正在成為計算機科學(xué)和人工智能的重要分支之一，因此認知邏輯在20世紀中后期成為國際邏輯學(xué)界的一個熱門研究方向。這一狀況在21世紀將得到繼續(xù)并進一步強化，在這方面有可能出現(xiàn)突破性的重要結(jié)果。

4．對自然語言的邏輯研究

對自然語言的邏輯研究有來自幾個不同領(lǐng)域的推動力。首先是計算機和人工智能的研究，人機對話和通訊、計算機的自然語言理解、知識表示和知識推理等課題，都需要對自然語言進行精細的邏輯分析，并且這種分析不能僅停留在句法層面，而且要深入到語義層面。其次是哲學(xué)特別是語言哲學(xué)，在20世紀哲學(xué)家們對語言表達式的意義問題傾注了異乎尋常的精力，發(fā)展了各種各樣的意義理論，如觀念論、指稱論、使用論、言語行為理論、真值條件論等等，以致有人說，關(guān)注意義成了20世紀哲學(xué)家的職業(yè)病。再次是語言學(xué)自身發(fā)展的需要，例如在研究自然語言的意義問題時，不能僅僅停留在脫離語境的抽象研究上面，而要結(jié)合使用語言的特定環(huán)境去研究，這導(dǎo)致了語義學(xué)、語用學(xué)、新修辭學(xué)等等發(fā)展。各個方面發(fā)展的成果可以總稱為“自然語言邏輯”，它力圖綜合后期維特根斯坦提倡的使用論

，J·L·奧斯汀、J·L·塞爾等人發(fā)展的言語行為理論，以及P·格賴斯所創(chuàng)立的會話含義學(xué)說等成果，透過自然語言的指謂性和交際性去研究自然語言中的推理。

自然語言具有表達和交際兩種職能，其中交際職能是自然語言最重要的職能，是它的生命力之所在。而言語交際總是在一定的語言環(huán)境（簡稱語境）中進行的，語境有廣義和狹義之分。狹義的語境僅指一個語詞、一個句子出現(xiàn)的上下文。廣義的語境除了上下文之外，還包括該語詞或語句出現(xiàn)的整個社會歷史條件，如該語詞或語句出現(xiàn)的時間、地點、條件、講話的人（作者）、聽話的人（讀者）以及交際雙方所共同具有的背景知識，這里的背景知識包括交際雙方共同的信念和心理習(xí)慣，以及共同的知識和假定等等。這些語境因素對于自然語言的表達式（語詞、語句）的意義有著極其重要的影響，這具體表現(xiàn)在：（i）語境具有消除自然語言語詞的多義性、歧義性和模糊性的能力，具有嚴格規(guī)定語言表達式意義的能力。（ii）自然語言的句子常常包含指示代詞、人稱代詞、時間副詞等，要弄清楚這些句子的意義和內(nèi)容，就要弄清楚這句話是誰說的、對誰說的、什么時候說的、什么地點說的、針對什么說的，等等，這只有在一定的語境中才能進行。依賴語境的其他類型的語句還有：包含著象“有些”和“每一個”這類量化表達式的句子的意義取決于依語境而定的論域，包含著象“大的”、“冷的”這類形容詞的句子的意義取決于依語境而定的相比較的對象類；模態(tài)語句和條件語句的意義取決于因語境而變化的語義決定因素，如此等等。（iii）語言表達式的意義在語境中會出現(xiàn)一些重要的變化，以至偏離它通常所具有的意義（抽象意義），而產(chǎn)生一種新的意義即語用涵義。有人認為，一個語言表達式在它的具體語境中的意義，才是它的完全的真正的意義，一旦脫離開語境，它就只具有抽象的意義。語言的抽象意義和它的具體意義的關(guān)系，正象解剖了的死人肢體與活人肢體的關(guān)系一樣。邏輯應(yīng)該去研究、理解、把握自然語言的具體意義，當然不是去研究某一個（或一組）特定的語句在某個特定語境中唯一無二的意義，而是專門研究確定自然語言具體意義的普遍原則。[⑦]

美國語言學(xué)家保羅·格賴斯把語言表達式在一定的交際語境中產(chǎn)生的一種不同于字面意義的特殊涵義，叫做“語用涵義”、“會話涵義”或“隱涵”（implicature），并于1975年提出了一組“交際合作原則”，包括一個總則和四組準則。總則的內(nèi)容是：在你參與會話時，你要依據(jù)你所參與的談話交流的公認目的或方向，使你的會話貢獻符合這種需要。仿照康德把范疇區(qū)分為量、質(zhì)、關(guān)系和方式四類，格賴斯提出了如下四組準則：

（1）數(shù)量準則：在交際過程中給出的信息量要適中。

a．給出所要求的信息量；

b．給出的信息量不要多于所要求的信息量。

（2）質(zhì)量準則：力求講真話。

a．不說你認為假的東西，。

b．不說你缺少適當證據(jù)的東西。

（3）關(guān)聯(lián)準則：說話要與已定的交際目的相關(guān)聯(lián)。

（4）方式準則：說話要意思明確，表達清晰。

a．避免晦澀生僻的表達方式；

b．避免有歧義的表達方式；

c．說話要簡潔；

d．說話要有順序性。[⑧]

后來對這些原則提出了不和補充，例如有人還提出了交際過程中所要遵守的“禮貌原則”。只要把交際雙方遵守交際合作原則之類的語用規(guī)則作為基本前提，這些原則就可以用來確定和把握自然語言的具體意義（語用涵義）。實際上，一個語句p的語用涵義，就是聽話人在具體語境中根據(jù)語用規(guī)則由p得到的那個或那些語句。更具體地說，從說話人S說的話語p推出語用涵義q的一般過程是：

（i）S說了p；

（ii）沒有理由認為S不遵守準則，或至少S會遵守總的合作原則；

（iii）S說了p而又要遵守準則或總的合作原則，S必定想表達q；

（iv）S必然知道，談話雙方都清楚：如果S是合作的，必須假設(shè)q；

（v）S無法阻止聽話人H考慮q；

（vi）因此，S意圖讓H考慮q，并在說p時意味著q。

試舉二例：

（1）a站在熄火的汽車旁，b向a走來。a說：“我沒有汽油了?！眀說：“前面拐角處有一個修車鋪?！边@里a與b談話的目的是：a想得到汽油。根據(jù)關(guān)系準則，b說這句話是與a想得到汽油相關(guān)的，由此可知：b說這句話時隱涵著：“前面的修車鋪還在營業(yè)并且賣汽油?！?/p>

（2）某教授寫信推薦他的學(xué)生任某項哲學(xué)方面的工作，信中寫到：“親愛的先生：我的學(xué)生c的英語很好，并且準時上我的課。”根據(jù)量的準則，應(yīng)該提供所需要的信息量；作為教授，他對自己的學(xué)生的情況顯然十分熟悉，也可以提供所需要的信息量，但他有意違反量的準則，在信中只用一句話來介紹學(xué)生的情況，任用人一旦接到這封信，自然明白：教授認為c不宜從事這項哲學(xué)工作。

并且，語用涵義還具有如下5個特點：（i）可取消性：在給原話語附加上某些話語之后，它原有的語用涵義可被取消。在例（1）中，若b在說“前面拐角處有一個修車鋪”之后又補上一句：“不過它這時已經(jīng)關(guān)門了”，則原有的語用涵義“你可從那里得到汽油”就被取消了。（ii）不可分離性：如果某話語在特定的語境中產(chǎn)生了語用涵義，則無論采用什么樣的同義結(jié)構(gòu)，該含義始終存在，因為它所依附的是話語的內(nèi)容，而不是話語的形式。（iii）可推導(dǎo)性，前面已說明這一點。（iv）非規(guī)約性：語用涵義不能單獨從話語本身推出來，除要考慮交際合作原則之類的語用規(guī)則之外，也需要假定通常的邏輯推理規(guī)則，并需要把上文語句、交際雙方所共有的背景知識作為附加前提考慮在內(nèi)。（v）不確定性：同一句話語在不同的語境中可以產(chǎn)生不同的語用涵義。顯然，確定某個話語的語用涵義是一個極其復(fù)雜的過程，需要綜合和分析、歸納和演繹的統(tǒng)一應(yīng)用，因此具有一定的或然性。研究如何迅速有效地把握自然語言表達式在具體語境中的語用涵義，這正是自然語言邏輯所要完成的任務(wù)之一，它將在21世紀取得進展。［摘要］本文認為，計算機科學(xué)和人工智能將是21世紀邏輯學(xué)發(fā)展的主要動力源泉，并且在很大程度上將決定21世紀邏輯學(xué)的面貌。至少在21世紀早期，邏輯學(xué)將重點關(guān)注下列論題：（1）如何在邏輯中處理常識推理的弗協(xié)調(diào)、非單調(diào)和容錯性因素？（2）如何使機器人具有人的創(chuàng)造性智能，如從經(jīng)驗證據(jù)中建立用于指導(dǎo)以后行動的可錯的歸納判斷？（3）如何進行知識表示和知識推理，特別是基于已有的知識庫以及各認知主體相互之間的知識而進行的推理？（4）如何結(jié)合各種語境因素進行自然語言理解和推理，使智能機器人能夠用人的自然語言與人進行成功的交際？等等。

［關(guān)鍵詞］人工智能，常識推理，歸納邏輯，廣義內(nèi)涵邏輯，認知邏輯，自然語言邏輯

現(xiàn)代邏輯創(chuàng)始于19世紀末葉和20世紀早期，其發(fā)展動力主要來自于數(shù)學(xué)中的公理化運動。當時的數(shù)學(xué)家們試圖即從少數(shù)公理根據(jù)明確給出的演繹規(guī)則推導(dǎo)出其他的數(shù)學(xué)定理，從而把整個數(shù)學(xué)構(gòu)造成為一個嚴格的演繹大廈，然后用某種程序和方法一勞永逸地證明數(shù)學(xué)體系的可靠性。為此需要發(fā)明和鍛造嚴格、精確、適用的邏輯工具。這是現(xiàn)代邏輯誕生的主要動力。由此造成的后果就是20世紀邏輯研究的嚴重數(shù)學(xué)化，其表現(xiàn)在于：一是邏輯專注于在數(shù)學(xué)的形式化過程中提出的問題；二是邏輯采納了數(shù)學(xué)的方法論，從事邏輯研究就意味著象數(shù)學(xué)那樣用嚴格的形式證明去解決問題。由此發(fā)展出來的邏輯被恰當?shù)胤Q為“數(shù)理邏輯”，它增強了邏輯研究的深度，使邏輯學(xué)的發(fā)展繼古希臘邏輯、歐洲中世紀邏輯之后進入第三個高峰期，并且對整個現(xiàn)代科學(xué)特別是數(shù)學(xué)、哲學(xué)、語言學(xué)和計算機科學(xué)產(chǎn)生了非常重要的影響。

本文所要探討的問題是：21世紀邏輯發(fā)展的主要動力將來自何處？大致說來將如何發(fā)展？我個人的看法是：計算機科學(xué)和人工智能將至少是21世紀早期邏輯學(xué)發(fā)展的主要動力源泉，并將由此決定21世紀邏輯學(xué)的另一幅面貌。由于人工智能要模擬人的智能，它的難點不在于人腦所進行的各種必然性推理（這一點在20世紀基本上已經(jīng)做到了，如用計算機去進行高難度和高強度的數(shù)學(xué)證明，“深藍”通過高速、大量的計算去與世界冠軍下棋），而是最能體現(xiàn)人的智能特征的能動性、創(chuàng)造性思維，這種思維活動中包括學(xué)習(xí)、抉擇、嘗試、修正、推理諸因素，例如選擇性地搜集相關(guān)的經(jīng)驗證據(jù)，在不充分信息的基礎(chǔ)上作出嘗試性的判斷或抉擇，不斷根據(jù)環(huán)境反饋調(diào)整、修正自己的行為，……由此達到實踐的成功。于是，邏輯學(xué)將不得不比較全面地研究人的思維活動，并著重研究人的思維中最能體現(xiàn)其能動性特征的各種不確定性推理，由此發(fā)展出的邏輯理論也將具有更強的可應(yīng)用性。

實際上，在20世紀中后期，就已經(jīng)開始了現(xiàn)代邏輯與人工智能（記為AI）之間的相互融合和滲透。例如，哲學(xué)邏輯所研究的許多課題在理論計算機和人工智能中具有重要的應(yīng)用價值。AI從認知心理學(xué)、社會科學(xué)以及決策科學(xué)中獲得了許多資源，但邏輯（包括哲學(xué)邏輯）在AI中發(fā)揮了特別突出的作用。某些原因促使哲學(xué)邏輯家去發(fā)展關(guān)于非數(shù)學(xué)推理

的理論；基于幾乎同樣的理由，AI研究者也在進行類似的探索，這兩方面的研究正在相互接近、相互借鑒，甚至在逐漸融合在一起。例如，AI特別關(guān)心下述課題：

·效率和資源有限的推理；

·感知；

·做計劃和計劃再認；

·關(guān)于他人的知識和信念的推理；

·各認知主體之間相互的知識；

·自然語言理解；

·知識表示；

·常識的精確處理；

·對不確定性的處理，容錯推理；

·關(guān)于時間和因果性的推理；

·解釋或說明；

·對歸納概括以及概念的學(xué)習(xí)。[①]

21世紀的邏輯學(xué)也應(yīng)該關(guān)注這些問題，并對之進行研究。為了做到這一點，邏輯學(xué)家們有必要熟悉AI的要求及其相關(guān)進展，使其研究成果在AI中具有可應(yīng)用性。

我認為，至少是21世紀早期，邏輯學(xué)將會重點關(guān)注下述幾個領(lǐng)域，并且有可能在這些領(lǐng)域出現(xiàn)具有重大意義的成果：（1）如何在邏輯中處理常識推理中的弗協(xié)調(diào)、非單調(diào)和容錯性因素？（2）如何使機器人具有人的創(chuàng)造性智能，如從經(jīng)驗證據(jù)中建立用于指導(dǎo)以后行動的歸納判斷？（3）如何進行知識表示和知識推理，特別是基于已有的知識庫以及各認知主體相互之間的知識而進行的推理？（4）如何結(jié)合各種語境因素進行自然語言理解和推理，使智能機器人能夠用人的自然語言與人進行成功的交際？等等。

1．常識推理中的某些弗協(xié)調(diào)、非單調(diào)和容錯性因素

AI研究的一個目標就是用機器智能模擬人的智能，它選擇各種能反映人的智能特征的問題進行實踐，希望能做出各種具有智能特征的軟件系統(tǒng)。AI研究基于計算途徑，因此要建立具有可操作性的符號模型。一般而言，AI關(guān)于智能系統(tǒng)的符號模型可描述為：由一個知識載體（稱為知識庫KB）和一組加載在KB上的足以產(chǎn)生智能行為的過程（稱為問題求解器PS）構(gòu)成。經(jīng)過20世紀70年代包括專家系統(tǒng)的發(fā)展，AI研究者逐步取得共識，認識到知識在智能系統(tǒng)中力量，即一般的智能系統(tǒng)事實上是一種基于知識的系統(tǒng)，而知識包括專門性知識和常識性知識，前者亦可看做是某一領(lǐng)域內(nèi)專家的常識。于是，常識問題就成為AI研究的一個核心問題，它包括兩個方面：常識表示和常識推理，即如何在人工智能中清晰地表示人類的常識，并運用這些常識去進行符合人類行為的推理。顯然，如此建立的常識知識庫可能包含矛盾，是不協(xié)調(diào)的，但這種矛盾或不協(xié)調(diào)應(yīng)不至于影響到進行合理的推理行為；常識推理還是一種非單調(diào)推理，即人們基于不完全的信息推出某些結(jié)論，當人們得到更完全的信息后，可以改變甚至收回原來的結(jié)論；常識推理也是一種可能出錯的不精確的推理模式，是在容許有錯誤知識的情況下進行的推理，簡稱容錯推理。而經(jīng)典邏輯拒斥任何矛盾，容許從矛盾推出一切命題；并且它是單調(diào)的，即承認如下的推理模式：如果p?r，則pùq?r；或者說，任一理論的定理屬于該理論之任一擴張的定理集。因此，在處理常識表示和常識推理時，經(jīng)典邏輯應(yīng)該受到限制和修正，并發(fā)展出某些非經(jīng)典的邏輯，如次協(xié)調(diào)邏輯、非單調(diào)邏輯、容錯推理等。有人指出，常識推理的邏輯是次協(xié)調(diào)邏輯和非單調(diào)邏輯的某種結(jié)合物，而后者又可看做是對容錯推理的簡單且基本的情形的一種形式化。[②]

“次協(xié)調(diào)邏輯”（ParaconsistentLogic）是由普里斯特、達·科斯塔等人在對悖論的研究中發(fā)展出來的，其基本想法是：當在一個理論中發(fā)現(xiàn)難以克服的矛盾或悖論時，與其徒勞地想盡各種辦法去排除

或防范它們，不如干脆讓它們留在理論體系內(nèi)，但把它們“圈禁”起來，不讓它們?nèi)我鈹U散，以免使我們所創(chuàng)立或研究的理論成為“不足道”的。于是，在次協(xié)調(diào)邏輯中，能夠容納有意義、有價值的“真矛盾”，但這些矛盾并不能使系統(tǒng)推出一切，導(dǎo)致自毀。因此，這一新邏輯具有一種次于經(jīng)典邏輯但又遠遠高于完全不協(xié)調(diào)系統(tǒng)的協(xié)調(diào)性。次協(xié)調(diào)邏輯家們認為，如果在一理論T中，一語句A及其否定?A都是定理，則T是不協(xié)調(diào)的；否則，稱T是協(xié)調(diào)的。如果T所使用的邏輯含有從互相否定的兩公式可推出一切公式的規(guī)則或推理，則不協(xié)調(diào)的T也是不足道的(trivial)。因此，通常以經(jīng)典邏輯為基礎(chǔ)的理論，如果它是不協(xié)調(diào)的，那它一定也是不足道的。這一現(xiàn)象表明，經(jīng)典邏輯雖可用于研究協(xié)調(diào)的理論，但不適用于研究不協(xié)調(diào)但又足道的理論。達·科斯塔在20世紀60年代構(gòu)造了一系列次協(xié)調(diào)邏輯系統(tǒng)Cn（1≤n≤w），以用作不協(xié)調(diào)而又足道的理論的邏輯工具。對次協(xié)調(diào)邏輯系統(tǒng)Cn的特征性描述包括下述命題：(i)矛盾律?(Aù?A)不普遍有效；(ii)從兩個相互否定的公式A和?A推不出任意公式；即是說，矛盾不會在系統(tǒng)中任意擴散，矛盾不等于災(zāi)難。(iii)應(yīng)當容納與(i)和(ii)相容的大多數(shù)經(jīng)典邏輯的推理模式和規(guī)則。這里，(i)和(ii)表明了對矛盾的一種相對寬容的態(tài)度，(iii)則表明次協(xié)調(diào)邏輯對于經(jīng)典邏輯仍有一定的繼承性。

在任一次協(xié)調(diào)邏輯系統(tǒng)Cn(1≤n≤w)中，下述經(jīng)典邏輯的定理或推理模式都不成立：

?(Aù?A)

Aù?AB

A(?AB)

(A??A)B

(A??A)?B

A??A

(?Aù(AúB))B

(AB)(?B?A)

若以C0為經(jīng)典邏輯，則系列C0,C1,C2,…Cn,…Cw使得對任正整數(shù)i有Ci弱于Ci-1，Cw是這系列中最弱的演算。已經(jīng)為Cn設(shè)計出了合適的語義學(xué)，并已經(jīng)證明Cn相對于此種語義是可靠的和完全的，并且次協(xié)調(diào)命題邏輯系統(tǒng)Cn還是可判定的?，F(xiàn)在，已經(jīng)有人把次協(xié)調(diào)邏輯擴展到模態(tài)邏輯、時態(tài)邏輯、道義邏輯、多值邏輯、集合論等領(lǐng)域的研究中，發(fā)展了這些領(lǐng)域內(nèi)的次協(xié)調(diào)理論。顯然，次協(xié)調(diào)邏輯將會得到更進一步的發(fā)展。[③]

非單調(diào)邏輯是關(guān)于非單調(diào)推理的邏輯，它的研究開始于20世紀80年代。1980年，D·麥克多莫特和J·多伊爾初步嘗試著系統(tǒng)發(fā)展一種關(guān)于非單調(diào)推理的邏輯。他們在經(jīng)典謂詞演算中引入一個算子M，表示某種“一致性”斷言，并將其看做是模態(tài)概念，通過一定程序把模態(tài)邏輯系統(tǒng)T、S4和S5翻譯成非單調(diào)邏輯。B·摩爾的論文《非單調(diào)邏輯的語義思考》（1983）據(jù)認為在非單調(diào)邏輯方面作出了令人注目的貢獻。他在“缺省推理”和“自動認知推理”之間做了區(qū)分，并把前者看作是在沒有任何相反信息和缺少證據(jù)的條件下進行推理的過程，這種推理的特征是試探性的：根據(jù)新信息，它們很可能會被撤消。自動認知推理則不是這種類型，它是與人們自身的信念或知識相關(guān)的推理，可用它模擬一個理想的具有信念的有理性的人的推理。對于在計算機和人工智能中獲得成功的應(yīng)用而言，非單調(diào)邏輯尚需進一步發(fā)展。

2．歸納以及其他不確定性推理

人類智能的本質(zhì)特征和最高表現(xiàn)是創(chuàng)造。在人類創(chuàng)造的過程中，具有必然性的演繹推理固然起重要作用，但更為重要的是具有某種不確定性的歸納、類比推理以及模糊推理等。因此，計算機要成功地模擬人的智能，真正體現(xiàn)出人的智能品質(zhì)，就必須對各種具有不確定性的推理模式進行研究。

首先是對歸納推理和歸納邏輯的研究。這里所說的“歸納推理”是廣義的，指一切擴展性推理，它們的結(jié)論所斷定的超出了其前提所斷定的范圍，因而前提的真無法保證結(jié)論的真，整個推理因此缺乏必然性。具體說來，這種意義的“歸納”包括下述內(nèi)容：簡單枚舉法；排除歸納法，指這樣一些操作：預(yù)先通過觀察或?qū)嶒灹谐霰谎芯楷F(xiàn)象的可能的原因，然后有選擇地安排某些事例或?qū)嶒灒鶕?jù)某些標準排除不相干假設(shè)，最后得到比較可靠的結(jié)論；統(tǒng)計概括：從關(guān)于有窮數(shù)目樣本的構(gòu)成的知識到關(guān)于未知總體分布構(gòu)成的結(jié)論的推理；類比論證和假說演繹法，等等。盡管休謨提出著名的“歸納問題”，對歸納推理的合理性和歸納邏輯的可能性提出了深刻的質(zhì)疑，但我認為，（1）歸納是在茫茫宇宙中生存的人類必須采取也只能采取的認知策略，對于人類來說具有實踐的必然性。（2）人類有理由從經(jīng)驗的重復(fù)中建立某種確實性和規(guī)律性，其依據(jù)就是確信宇宙中存在某種類似于自然齊一律和客觀因果律之類的東西。這一確信是合理的，而用純邏輯的理由去懷疑一個關(guān)于世界的事實性斷言則是不合理的，除非這個斷言是邏輯矛盾。（3）人類有可能建立起局部合理的歸納邏輯和歸納方法論。并且，歸納邏輯的這種可能性正在計算機科學(xué)和人工智能的研究推動下慢慢地演變成現(xiàn)實。恩格斯早就指出，“社會一旦有技術(shù)上的需要，則這種需要比十所大學(xué)更能把科學(xué)推向前進?！盵④]有人通過指責現(xiàn)有的歸納邏輯不成熟，得出“歸納邏輯不可能”的結(jié)論，他們的推理本身與歸納推理一樣，不具有演繹的必然性。（4）人類實踐的成功在一定程度上證明了相應(yīng)的經(jīng)驗知識的真理性，也就在一定程度上證明了歸納邏輯和歸納方法論的力量。毋庸否認，歸納邏輯目前還很不成熟。有的學(xué)者指出，為了在機器的智能模擬中克服對歸納模擬的困難而有所突破，應(yīng)該將歸納邏輯等有關(guān)的基礎(chǔ)理論研究與機器學(xué)習(xí)、不確定推理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)模型與歸納學(xué)習(xí)中已有的成果結(jié)合起來。只有這樣，才能在已有的歸納學(xué)習(xí)成果上，在機器歸納和機器發(fā)現(xiàn)上取得新的突破和進展。[⑤]這是一個極有價值且極富挑戰(zhàn)性的課題，無疑在21世紀將得到重視并取得進展。

再談模糊邏輯?，F(xiàn)實世界中充滿了模糊現(xiàn)象，這些現(xiàn)象反映到人的思維中形成了模糊概念和模糊命題，如“矮個子”、“美人”、“甲地在乙地附近”、“他很年輕”等。研究模糊概念、模糊命題和模糊推理的邏輯理論叫做“模糊邏輯”。對它的研究始于20世紀20年代，其代表性人物是L·A·查德和P·N·馬林諾斯。模糊邏輯為精確邏輯（二值邏輯）解決不了的問題提供了解決的可能，它目前在醫(yī)療診斷、故障檢測、氣象預(yù)報、自動控制以及人工智能研究中獲得重要應(yīng)用。顯然，它在21世紀將繼續(xù)得到更大的發(fā)展。

3．廣義內(nèi)涵邏輯

經(jīng)典邏輯只是對命題聯(lián)結(jié)詞、個體詞、謂詞、量詞和等詞進行了研究，但在自然語言中，除了這些語言成分之外，顯然還存在許多其他的語言成分，如各種各樣的副詞，包括模態(tài)詞“必然”、“可能”和“不可能”

、時態(tài)詞“過去”、“現(xiàn)在”和“未來”、道義詞“應(yīng)該”、“允許”、“禁止”等等，以及各種認知動詞，如“思考”、“希望”、“相信”、“判斷”、“猜測”、“考慮”、“懷疑”，這些認知動詞在邏輯和哲學(xué)文獻中被叫做“命題態(tài)度詞”。對這些副詞以及命題態(tài)度詞的邏輯研究可以歸類為“廣義內(nèi)涵邏輯”。

大多數(shù)副詞以及幾乎所有命題態(tài)度詞都是內(nèi)涵性的，造成內(nèi)涵語境，后者與外延語境構(gòu)成對照。外延語境又叫透明語境，是經(jīng)典邏輯的組合性原則、等值置換規(guī)則、同一性替換規(guī)則在其中適用的語境；內(nèi)涵語境又稱晦暗語境，是上述規(guī)則在其中不適用的語境。相應(yīng)于外延語境和內(nèi)涵語境的區(qū)別，一切語言表達式（包括自然語言的名詞、動詞、形容詞直至語句）都可以區(qū)分為外延性的和內(nèi)涵性的，前者是提供外延語境的表達式，后者是提供內(nèi)涵性語境的表達式。例如，殺死、見到、擁抱、吻、砍、踢、打、與…下棋等都是外延性表達式，而知道、相信、認識、必然、可能、允許、禁止、過去、現(xiàn)在、未來等都是內(nèi)涵性表達式。在內(nèi)涵語境中會出現(xiàn)一些復(fù)雜的情況。首先，對于個體詞項來說，關(guān)鍵性的東西是我們不僅必須考慮它們在現(xiàn)實世界中的外延，而且要考慮它們在其他可能世界中的外延。例如，由于“必然”是內(nèi)涵性表達式，它提供內(nèi)涵語境，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。

這是因為：這個推理只考慮到“晨星”和“暮星”在現(xiàn)實世界中的外延，并沒有考慮到它們在每一個可能世界中的外延，我們完全可以設(shè)想一個可能世界，在其中“晨星”的外延不同于“暮星”的外延。因此，我們就不能利用同一性替換規(guī)則，由該推理的前提得出它的結(jié)論：“晨星必然是暮星”。其次，在內(nèi)涵語境中，語言表達式不再以通常是它們的外延的東西作為外延，而以通常是它們的內(nèi)涵的東西作為外延。以“達爾文相信人是從猿猴進化而來的”這個語句為例。這里，達爾文所相信的是“人是從猿猴進化而來的”所表達的思想，而不是它所指稱的真值，于是在這種情況下，“人是從猿猴進化而來的”所表達的思想（命題）就構(gòu)成它的外延。再次，在內(nèi)涵語境中，雖然適用于外延的函項性原則不再成立，但并不是非要拋棄不可，可以把它改述為新的形式：一復(fù)合表達式的外延是它出現(xiàn)于外延語境中的部分表達式的外延加上出現(xiàn)于內(nèi)涵語境中的部分表達式的內(nèi)涵的函項。這個新的組合性或函項性原則在內(nèi)涵邏輯中成立。

一般而言，一個好的內(nèi)涵邏輯至少應(yīng)滿足兩個條件：（i）它必須能夠處理外延邏輯所能處理的問題；（ii）它還必須能夠處理外延邏輯所不能處理的難題。這就是說，它既不能與外延邏輯相矛盾，又要克服外延邏輯的局限。這樣的內(nèi)涵邏輯目前正在發(fā)展中，并且已有初步輪廓。從術(shù)語上說，內(nèi)涵邏輯除需要真、假、語句真值的同一和不同、集合或類、謂詞的同范圍或不同范圍等外延邏輯的術(shù)語之外，還需要同義、內(nèi)涵的同一和差異、命題、屬性或概念這樣一些術(shù)語。廣而言之，可以把內(nèi)涵邏輯看作是關(guān)于象“必然”、“可能”、“知道”、“相信”，“允許”、“禁止”等提供內(nèi)涵語境的語句算子的一般邏輯。在這種廣義之下，模態(tài)邏輯、時態(tài)邏輯、道義邏輯、認知邏輯、問題邏輯等都是內(nèi)涵邏輯。不過，還有一種狹義的內(nèi)涵邏輯，它可以粗略定義如下：一個內(nèi)涵邏輯是一個形式語言，其中包括（1）謂詞邏輯的算子、量詞和變元，這里的謂詞邏輯不必局限于一階謂詞邏輯，也可以是高階謂詞邏輯；（2）合式的λ—表達式，例如(λx)A，這里A是任一類型的表達式，x是任一類型的變元，(λx)A本身是一函項，它把變元x在其中取值的那種類型的對象映射到A所屬的那種類型上；（3）其他需要的模態(tài)的或內(nèi)涵的算子，例如€，ù、ú。而一個內(nèi)涵邏輯的解釋，則由下列要素組成：（1）一個可能世界的非空集W；（2）一個可能個體的非空集D；（3）一個賦值，它給系統(tǒng)內(nèi)的表達式指派它們在每w∈W中的外延。對于任一的解釋Q和任一的世界w∈W，判定內(nèi)涵邏輯系統(tǒng)中的任一表達式X相對于解釋Q在w∈W中的外延總是可能的。這樣的內(nèi)涵邏輯系統(tǒng)有丘奇的LSD系統(tǒng)，R·蒙塔古的IL系統(tǒng)，以及E·N·扎爾塔的FIL系統(tǒng)等。[⑥]

在各種內(nèi)涵邏輯中，認識論邏輯（epistemiclogic）具有重要意義。它有廣義和狹義之分。廣義的認識論邏輯研究與感知（perception）、知道、相信、斷定、理解、懷疑、問題和回答等相關(guān)的邏輯問題，包括問題邏輯、知道邏輯、相信邏輯、斷定邏輯等；狹義的認識論邏輯僅指知道和相信的邏輯，簡稱“認知邏輯”。馮·賴特在1951年提出了對“認知模態(tài)”的邏輯分析，這對建立認知邏輯具有極大的啟發(fā)作用。J·麥金西首先給出了一個關(guān)于“知道”的模態(tài)邏輯。A·帕普于1957年建立了一個基于6條規(guī)則的相信邏輯系統(tǒng)。J·亨迪卡于60年代出版的《知識和信念》一書是認知邏輯史上的重要著作，其中提出了一些認知邏輯的系統(tǒng)，并為其建立了基于“模型集”的語義學(xué)，后者是可能世界語義學(xué)的先導(dǎo)之一。當今的認知邏輯紛繁復(fù)雜，既不成熟也面臨許多難題。由于認知邏輯涉及認識論、心理學(xué)、語言學(xué)、計算機科學(xué)和人工智能等諸多領(lǐng)域，并且認知邏輯的應(yīng)用技術(shù)，又稱關(guān)于知識的推理技術(shù)，正在成為計算機科學(xué)和人工智能的重要分支之一，因此認知邏輯在20世紀中后期成為國際邏輯學(xué)界的一個熱門研究方向。這一狀況在21世紀將得到繼續(xù)并進一步強化，在這方面有可能出現(xiàn)突破性的重要結(jié)果。

4．對自然語言的邏輯研究

對自然語言的邏輯研究有來自幾個不同領(lǐng)域的推動力。首先是計算機和人工智能的研究，人機對話和通訊、計算機的自然語言理解、知識表示和知識推理等課題，都需要對自然語言進行精細的邏輯分析，并且這種分析不能僅停留在句法層面，而且要深入到語義層面。其次是哲學(xué)特別是語言哲學(xué)，在20世紀哲學(xué)家們對語言表達式的意義問題傾注了異乎尋常的精力，發(fā)展了各種各樣的意義理論，如觀念論、指稱論、使用論、言語行為理論、真值條件論等等，以致有人說，關(guān)注意義成了20世紀哲學(xué)家的職業(yè)病。再次是語言學(xué)自身發(fā)展的需要，例如在研究自然語言的意義問題時，不能僅僅停留在脫離語境的抽象研究上面，而要結(jié)合使用語言的特定環(huán)境去研究，這導(dǎo)致了語義學(xué)、語用學(xué)、新修辭學(xué)等等發(fā)展。各個方面發(fā)展的成果可以總稱為“自然語言邏輯”，它力圖綜合后期維特根斯坦提倡的使用論

，J·L·奧斯汀、J·L·塞爾等人發(fā)展的言語行為理論，以及P·格賴斯所創(chuàng)立的會話含義學(xué)說等成果，透過自然語言的指謂性和交際性去研究自然語言中的推理。

自然語言具有表達和交際兩種職能，其中交際職能是自然語言最重要的職能，是它的生命力之所在。而言語交際總是在一定的語言環(huán)境（簡稱語境）中進行的，語境有廣義和狹義之分。狹義的語境僅指一個語詞、一個句子出現(xiàn)的上下文。廣義的語境除了上下文之外，還包括該語詞或語句出現(xiàn)的整個社會歷史條件，如該語詞或語句出現(xiàn)的時間、地點、條件、講話的人（作者）、聽話的人（讀者）以及交際雙方所共同具有的背景知識，這里的背景知識包括交際雙方共同的信念和心理習(xí)慣，以及共同的知識和假定等等。這些語境因素對于自然語言的表達式（語詞、語句）的意義有著極其重要的影響，這具體表現(xiàn)在：（i）語境具有消除自然語言語詞的多義性、歧義性和模糊性的能力，具有嚴格規(guī)定語言表達式意義的能力。（ii）自然語言的句子常常包含指示代詞、人稱代詞、時間副詞等，要弄清楚這些句子的意義和內(nèi)容，就要弄清楚這句話是誰說的、對誰說的、什么時候說的、什么地點說的、針對什么說的，等等，這只有在一定的語境中才能進行。依賴語境的其他類型的語句還有：包含著象“有些”和“每一個”這類量化表達式的句子的意義取決于依語境而定的論域，包含著象“大的”、“冷的”這類形容詞的句子的意義取決于依語境而定的相比較的對象類；模態(tài)語句和條件語句的意義取決于因語境而變化的語義決定因素，如此等等。（iii）語言表達式的意義在語境中會出現(xiàn)一些重要的變化，以至偏離它通常所具有的意義（抽象意義），而產(chǎn)生一種新的意義即語用涵義。有人認為，一個語言表達式在它的具體語境中的意義，才是它的完全的真正的意義，一旦脫離開語境，它就只具有抽象的意義。語言的抽象意義和它的具體意義的關(guān)系，正象解剖了的死人肢體與活人肢體的關(guān)系一樣。邏輯應(yīng)該去研究、理解、把握自然語言的具體意義，當然不是去研究某一個（或一組）特定的語句在某個特定語境中唯一無二的意義，而是專門研究確定自然語言具體意義的普遍原則。[⑦]

美國語言學(xué)家保羅·格賴斯把語言表達式在一定的交際語境中產(chǎn)生的一種不同于字面意義的特殊涵義，叫做“語用涵義”、“會話涵義”或“隱涵”（implicature），并于1975年提出了一組“交際合作原則”，包括一個總則和四組準則。總則的內(nèi)容是：在你參與會話時，你要依據(jù)你所參與的談話交流的公認目的或方向，使你的會話貢獻符合這種需要。仿照康德把范疇區(qū)分為量、質(zhì)、關(guān)系和方式四類，格賴斯提出了如下四組準則：

（1）數(shù)量準則：在交際過程中給出的信息量要適中。

a．給出所要求的信息量；

b．給出的信息量不要多于所要求的信息量。

（2）質(zhì)量準則：力求講真話。

a．不說你認為假的東西，。

b．不說你缺少適當證據(jù)的東西。

（3）關(guān)聯(lián)準則：說話要與已定的交際目的相關(guān)聯(lián)。

（4）方式準則：說話要意思明確，表達清晰。

a．避免晦澀生僻的表達方式；

b．避免有歧義的表達方式；

c．說話要簡潔；

d．說話要有順序性。[⑧]

后來對這些原則提出了不和補充，例如有人還提出了交際過程中所要遵守的“禮貌原則”。只要把交際雙方遵守交際合作原則之類的語用規(guī)則作為基本前提，這些原則就可以用來確定和把握自然語言的具體意義（語用涵義）。實際上，一個語句p的語用涵義，就是聽話人在具體語境中根據(jù)語用規(guī)則由p得到的那個或那些語句。更具體地說，從說話人S說的話語p推出語用涵義q的一般過程是：

（i）S說了p；

（ii）沒有理由認為S不遵守準則，或至少S會遵守總的合作原則；

（iii）S說了p而又要遵守準則或總的合作原則，S必定想表達q；

（iv）S必然知道，談話雙方都清楚：如果S是合作的，必須假設(shè)q；

（v）S無法阻止聽話人H考慮q；

（vi）因此，S意圖讓H考慮q，并在說p時意味著q。

試舉二例：

（1）a站在熄火的汽車旁，b向a走來。a說：“我沒有汽油了?！眀說：“前面拐角處有一個修車鋪?！边@里a與b談話的目的是：a想得到汽油。根據(jù)關(guān)系準則，b說這句話是與a想得到汽油相關(guān)的，由此可知：b說這句話時隱涵著：“前面的修車鋪還在營業(yè)并且賣汽油?！?/p>

篇6

實際上，在20世紀中后期，就已經(jīng)開始了現(xiàn)代邏輯與人工智能（記為AI）之間的相互融合和滲透。例如，哲學(xué)邏輯所研究的許多課題在理論計算機和人工智能中具有重要的應(yīng)用價值。AI從認知心理學(xué)、社會科學(xué)以及決策科學(xué)中獲得了許多資源，但邏輯（包括哲學(xué)邏輯）在AI中發(fā)揮了特別突出的作用。某些原因促使哲學(xué)邏輯家去發(fā)展關(guān)于非數(shù)學(xué)推理

的理論；基于幾乎同樣的理由，AI研究者也在進行類似的探索，這兩方面的研究正在相互接近、相互借鑒，甚至在逐漸融合在一起。例如，AI特別關(guān)心下述課題：

·效率和資源有限的推理；

·感知；

·做計劃和計劃再認；

·關(guān)于他人的知識和信念的推理；

·各認知主體之間相互的知識；

·自然語言理解；

·知識表示；

·常識的精確處理；

·對不確定性的處理，容錯推理；

·關(guān)于時間和因果性的推理；

·解釋或說明；

·對歸納概括以及概念的學(xué)習(xí)。[①]

21世紀的邏輯學(xué)也應(yīng)該關(guān)注這些問題，并對之進行研究。為了做到這一點，邏輯學(xué)家們有必要熟悉AI的要求及其相關(guān)進展，使其研究成果在AI中具有可應(yīng)用性。

我認為，至少是21世紀早期，邏輯學(xué)將會重點關(guān)注下述幾個領(lǐng)域，并且有可能在這些領(lǐng)域出現(xiàn)具有重大意義的成果：（1）如何在邏輯中處理常識推理中的弗協(xié)調(diào)、非單調(diào)和容錯性因素？（2）如何使機器人具有人的創(chuàng)造性智能，如從經(jīng)驗證據(jù)中建立用于指導(dǎo)以后行動的歸納判斷？（3）如何進行知識表示和知識推理，特別是基于已有的知識庫以及各認知主體相互之間的知識而進行的推理？（4）如何結(jié)合各種語境因素進行自然語言理解和推理，使智能機器人能夠用人的自然語言與人進行成功的交際？等等。

1．常識推理中的某些弗協(xié)調(diào)、非單調(diào)和容錯性因素

AI研究的一個目標就是用機器智能模擬人的智能，它選擇各種能反映人的智能特征的問題進行實踐，希望能做出各種具有智能特征的軟件系統(tǒng)。AI研究基于計算途徑，因此要建立具有可操作性的符號模型。一般而言，AI關(guān)于智能系統(tǒng)的符號模型可描述為：由一個知識載體（稱為知識庫KB）和一組加載在KB上的足以產(chǎn)生智能行為的過程（稱為問題求解器PS）構(gòu)成。經(jīng)過20世紀70年代包括專家系統(tǒng)的發(fā)展，AI研究者逐步取得共識，認識到知識在智能系統(tǒng)中力量，即一般的智能系統(tǒng)事實上是一種基于知識的系統(tǒng)，而知識包括專門性知識和常識性知識，前者亦可看做是某一領(lǐng)域內(nèi)專家的常識。于是，常識問題就成為AI研究的一個核心問題，它包括兩個方面：常識表示和常識推理，即如何在人工智能中清晰地表示人類的常識，并運用這些常識去進行符合人類行為的推理。顯然，如此建立的常識知識庫可能包含矛盾，是不協(xié)調(diào)的，但這種矛盾或不協(xié)調(diào)應(yīng)不至于影響到進行合理的推理行為；常識推理還是一種非單調(diào)推理，即人們基于不完全的信息推出某些結(jié)論，當人們得到更完全的信息后，可以改變甚至收回原來的結(jié)論；常識推理也是一種可能出錯的不精確的推理模式，是在容許有錯誤知識的情況下進行的推理，簡稱容錯推理。而經(jīng)典邏輯拒斥任何矛盾，容許從矛盾推出一切命題；并且它是單調(diào)的，即承認如下的推理模式：如果p?r，則pùq?r；或者說，任一理論的定理屬于該理論之任一擴張的定理集。因此，在處理常識表示和常識推理時，經(jīng)典邏輯應(yīng)該受到限制和修正，并發(fā)展出某些非經(jīng)典的邏輯，如次協(xié)調(diào)邏輯、非單調(diào)邏輯、容錯推理等。有人指出，常識推理的邏輯是次協(xié)調(diào)邏輯和非單調(diào)邏輯的某種結(jié)合物，而后者又可看做是對容錯推理的簡單且基本的情形的一種形式化。[②]

“次協(xié)調(diào)邏輯”（ParaconsistentLogic）是由普里斯特、達·科斯塔等人在對悖論的研究中發(fā)展出來的，其基本想法是：當在一個理論中發(fā)現(xiàn)難以克服的矛盾或悖論時，與其徒勞地想盡各種辦法去排除

或防范它們，不如干脆讓它們留在理論體系內(nèi)，但把它們“圈禁”起來，不讓它們?nèi)我鈹U散，以免使我們所創(chuàng)立或研究的理論成為“不足道”的。于是，在次協(xié)調(diào)邏輯中，能夠容納有意義、有價值的“真矛盾”，但這些矛盾并不能使系統(tǒng)推出一切，導(dǎo)致自毀。因此，這一新邏輯具有一種次于經(jīng)典邏輯但又遠遠高于完全不協(xié)調(diào)系統(tǒng)的協(xié)調(diào)性。次協(xié)調(diào)邏輯家們認為，如果在一理論T中，一語句A及其否定?A都是定理，則T是不協(xié)調(diào)的；否則，稱T是協(xié)調(diào)的。如果T所使用的邏輯含有從互相否定的兩公式可推出一切公式的規(guī)則或推理，則不協(xié)調(diào)的T也是不足道的(trivial)。因此，通常以經(jīng)典邏輯為基礎(chǔ)的理論，如果它是不協(xié)調(diào)的，那它一定也是不足道的。這一現(xiàn)象表明，經(jīng)典邏輯雖可用于研究協(xié)調(diào)的理論，但不適用于研究不協(xié)調(diào)但又足道的理論。達·科斯塔在20世紀60年代構(gòu)造了一系列次協(xié)調(diào)邏輯系統(tǒng)Cn（1≤n≤w），以用作不協(xié)調(diào)而又足道的理論的邏輯工具。對次協(xié)調(diào)邏輯系統(tǒng)Cn的特征性描述包括下述命題：(i)矛盾律?(Aù?A)不普遍有效；(ii)從兩個相互否定的公式A和?A推不出任意公式；即是說，矛盾不會在系統(tǒng)中任意擴散，矛盾不等于災(zāi)難。(iii)應(yīng)當容納與(i)和(ii)相容的大多數(shù)經(jīng)典邏輯的推理模式和規(guī)則。這里，(i)和(ii)表明了對矛盾的一種相對寬容的態(tài)度，(iii)則表明次協(xié)調(diào)邏輯對于經(jīng)典邏輯仍有一定的繼承性。

在任一次協(xié)調(diào)邏輯系統(tǒng)Cn(1≤n≤w)中，下述經(jīng)典邏輯的定理或推理模式都不成立：

?(Aù?A)

Aù?AB

A(?AB)

(A??A)B

(A??A)?B

A??A

(?Aù(AúB))B

(AB)(?B?A)

若以C0為經(jīng)典邏輯，則系列C0,C1,C2,…Cn,…Cw使得對任正整數(shù)i有Ci弱于Ci-1，Cw是這系列中最弱的演算。已經(jīng)為Cn設(shè)計出了合適的語義學(xué)，并已經(jīng)證明Cn相對于此種語義是可靠的和完全的，并且次協(xié)調(diào)命題邏輯系統(tǒng)Cn還是可判定的?，F(xiàn)在，已經(jīng)有人把次協(xié)調(diào)邏輯擴展到模態(tài)邏輯、時態(tài)邏輯、道義邏輯、多值邏輯、集合論等領(lǐng)域的研究中，發(fā)展了這些領(lǐng)域內(nèi)的次協(xié)調(diào)理論。顯然，次協(xié)調(diào)邏輯將會得到更進一步的發(fā)展。[③]

非單調(diào)邏輯是關(guān)于非單調(diào)推理的邏輯，它的研究開始于20世紀80年代。1980年，D·麥克多莫特和J·多伊爾初步嘗試著系統(tǒng)發(fā)展一種關(guān)于非單調(diào)推理的邏輯。他們在經(jīng)典謂詞演算中引入一個算子M，表示某種“一致性”斷言，并將其看做是模態(tài)概念，通過一定程序把模態(tài)邏輯系統(tǒng)T、S4和S5翻譯成非單調(diào)邏輯。B·摩爾的論文《非單調(diào)邏輯的語義思考》（1983）據(jù)認為在非單調(diào)邏輯方面作出了令人注目的貢獻。他在“缺省推理”和“自動認知推理”之間做了區(qū)分，并把前者看作是在沒有任何相反信息和缺少證據(jù)的條件下進行推理的過程，這種推理的特征是試探性的：根據(jù)新信息，它們很可能會被撤消。自動認知推理則不是這種類型，它是與人們自身的信念或知識相關(guān)的推理，可用它模擬一個理想的具有信念的有理性的人的推理。對于在計算機和人工智能中獲得成功的應(yīng)用而言，非單調(diào)邏輯尚需進一步發(fā)展。

2．歸納以及其他不確定性推理

人類智能的本質(zhì)特征和最高表現(xiàn)是創(chuàng)造。在人類創(chuàng)造的過程中，具有必然性的演繹推理固然起重要作用，但更為重要的是具有某種不確定性的歸納、類比推理以及模糊推理等。因此，計算機要成功地模擬人的智能，真正體現(xiàn)出人的智能品質(zhì)，就必須對各種具有不確定性的推理模式進行研究。

首先是對歸納推理和歸納邏輯的研究。這里所說的“歸納推理”是廣義的，指一切擴展性推理，它們的結(jié)論所斷定的超出了其前提所斷定的范圍，因而前提的真無法保證結(jié)論的真，整個推理因此缺乏必然性。具體說來，這種意義的“歸納”包括下述內(nèi)容：簡單枚舉法；排除歸納法，指這樣一些操作：預(yù)先通過觀察或?qū)嶒灹谐霰谎芯楷F(xiàn)象的可能的原因，然后有選擇地安排某些事例或?qū)嶒?，根?jù)某些標準排除不相干假設(shè)，最后得到比較可靠的結(jié)論；統(tǒng)計概括：從關(guān)于有窮數(shù)目樣本的構(gòu)成的知識到關(guān)于未知總體分布構(gòu)成的結(jié)論的推理；類比論證和假說演繹法，等等。盡管休謨提出著名的“歸納問題”，對歸納推理的合理性和歸納邏輯的可能性提出了深刻的質(zhì)疑，但我認為，（1）歸納是在茫茫宇宙中生存的人類必須采取也只能采取的認知策略，對于人類來說具有實踐的必然性。（2）人類有理由從經(jīng)驗的重復(fù)中建立某種確實性和規(guī)律性，其依據(jù)就是確信宇宙中存在某種類似于自然齊一律和客觀因果律之類的東西。這一確信是合理的，而用純邏輯的理由去懷疑一個關(guān)于世界的事實性斷言則是不合理的，除非這個斷言是邏輯矛盾。（3）人類有可能建立起局部合理的歸納邏輯和歸納方法論。并且，歸納邏輯的這種可能性正在計算機科學(xué)和人工智能的研究推動下慢慢地演變成現(xiàn)實。恩格斯早就指出，“社會一旦有技術(shù)上的需要，則這種需要比十所大學(xué)更能把科學(xué)推向前進?！盵④]有人通過指責現(xiàn)有的歸納邏輯不成熟，得出“歸納邏輯不可能”的結(jié)論，他們的推理本身與歸納推理一樣，不具有演繹的必然性。（4）人類實踐的成功在一定程度上證明了相應(yīng)的經(jīng)驗知識的真理性，也就在一定程度上證明了歸納邏輯和歸納方法論的力量。毋庸否認，歸納邏輯目前還很不成熟。有的學(xué)者指出，為了在機器的智能模擬中克服對歸納模擬的困難而有所突破，應(yīng)該將歸納邏輯等有關(guān)的基礎(chǔ)理論研究與機器學(xué)習(xí)、不確定推理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)模型與歸納學(xué)習(xí)中已有的成果結(jié)合起來。只有這樣，才能在已有的歸納學(xué)習(xí)成果上，在機器歸納和機器發(fā)現(xiàn)上取得新的突破和進展。[⑤]這是一個極有價值且極富挑戰(zhàn)性的課題，無疑在21世紀將得到重視并取得進展。

再談模糊邏輯?，F(xiàn)實世界中充滿了模糊現(xiàn)象，這些現(xiàn)象反映到人的思維中形成了模糊概念和模糊命題，如“矮個子”、“美人”、“甲地在乙地附近”、“他很年輕”等。研究模糊概念、模糊命題和模糊推理的邏輯理論叫做“模糊邏輯”。對它的研究始于20世紀20年代，其代表性人物是L·A·查德和P·N·馬林諾斯。模糊邏輯為精確邏輯（二值邏輯）解決不了的問題提供了解決的可能，它目前在醫(yī)療診斷、故障檢測、氣象預(yù)報、自動控制以及人工智能研究中獲得重要應(yīng)用。顯然，它在21世紀將繼續(xù)得到更大的發(fā)展。

3．廣義內(nèi)涵邏輯

經(jīng)典邏輯只是對命題聯(lián)結(jié)詞、個體詞、謂詞、量詞和等詞進行了研究，但在自然語言中，除了這些語言成分之外，顯然還存在許多其他的語言成分，如各種各樣的副詞，包括模態(tài)詞“必然”、“可能”和“不可能”

、時態(tài)詞“過去”、“現(xiàn)在”和“未來”、道義詞“應(yīng)該”、“允許”、“禁止”等等，以及各種認知動詞，如“思考”、“希望”、“相信”、“判斷”、“猜測”、“考慮”、“懷疑”，這些認知動詞在邏輯和哲學(xué)文獻中被叫做“命題態(tài)度詞”。對這些副詞以及命題態(tài)度詞的邏輯研究可以歸類為“廣義內(nèi)涵邏輯”。

大多數(shù)副詞以及幾乎所有命題態(tài)度詞都是內(nèi)涵性的，造成內(nèi)涵語境，后者與外延語境構(gòu)成對照。外延語境又叫透明語境，是經(jīng)典邏輯的組合性原則、等值置換規(guī)則、同一性替換規(guī)則在其中適用的語境；內(nèi)涵語境又稱晦暗語境，是上述規(guī)則在其中不適用的語境。相應(yīng)于外延語境和內(nèi)涵語境的區(qū)別，一切語言表達式（包括自然語言的名詞、動詞、形容詞直至語句）都可以區(qū)分為外延性的和內(nèi)涵性的，前者是提供外延語境的表達式，后者是提供內(nèi)涵性語境的表達式。例如，殺死、見到、擁抱、吻、砍、踢、打、與…下棋等都是外延性表達式，而知道、相信、認識、必然、可能、允許、禁止、過去、現(xiàn)在、未來等都是內(nèi)涵性表達式。

在內(nèi)涵語境中會出現(xiàn)一些復(fù)雜的情況。首先，對于個體詞項來說，關(guān)鍵性的東西是我們不僅必須考慮它們在現(xiàn)實世界中的外延，而且要考慮它們在其他可能世界中的外延。例如，由于“必然”是內(nèi)涵性表達式，它提供內(nèi)涵語境，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。

這是因為：這個推理只考慮到“晨星”和“暮星”在現(xiàn)實世界中的外延，并沒有考慮到它們在每一個可能世界中的外延，我們完全可以設(shè)想一個可能世界，在其中“晨星”的外延不同于“暮星”的外延。因此，我們就不能利用同一性替換規(guī)則，由該推理的前提得出它的結(jié)論：“晨星必然是暮星”。其次，在內(nèi)涵語境中，語言表達式不再以通常是它們的外延的東西作為外延，而以通常是它們的內(nèi)涵的東西作為外延。以“達爾文相信人是從猿猴進化而來的”這個語句為例。這里，達爾文所相信的是“人是從猿猴進化而來的”所表達的思想，而不是它所指稱的真值，于是在這種情況下，“人是從猿猴進化而來的”所表達的思想（命題）就構(gòu)成它的外延。再次，在內(nèi)涵語境中，雖然適用于外延的函項性原則不再成立，但并不是非要拋棄不可，可以把它改述為新的形式：一復(fù)合表達式的外延是它出現(xiàn)于外延語境中的部分表達式的外延加上出現(xiàn)于內(nèi)涵語境中的部分表達式的內(nèi)涵的函項。這個新的組合性或函項性原則在內(nèi)涵邏輯中成立。

一般而言，一個好的內(nèi)涵邏輯至少應(yīng)滿足兩個條件：（i）它必須能夠處理外延邏輯所能處理的問題；（ii）它還必須能夠處理外延邏輯所不能處理的難題。這就是說，它既不能與外延邏輯相矛盾，又要克服外延邏輯的局限。這樣的內(nèi)涵邏輯目前正在發(fā)展中，并且已有初步輪廓。從術(shù)語上說，內(nèi)涵邏輯除需要真、假、語句真值的同一和不同、集合或類、謂詞的同范圍或不同范圍等外延邏輯的術(shù)語之外，還需要同義、內(nèi)涵的同一和差異、命題、屬性或概念這樣一些術(shù)語。廣而言之，可以把內(nèi)涵邏輯看作是關(guān)于象“必然”、“可能”、“知道”、“相信”，“允許”、“禁止”等提供內(nèi)涵語境的語句算子的一般邏輯。在這種廣義之下，模態(tài)邏輯、時態(tài)邏輯、道義邏輯、認知邏輯、問題邏輯等都是內(nèi)涵邏輯。不過，還有一種狹義的內(nèi)涵邏輯，它可以粗略定義如下：一個內(nèi)涵邏輯是一個形式語言，其中包括（1）謂詞邏輯的算子、量詞和變元，這里的謂詞邏輯不必局限于一階謂詞邏輯，也可以是高階謂詞邏輯；（2）合式的λ—表達式，例如(λx)A，這里A是任一類型的表達式，x是任一類型的變元，(λx)A本身是一函項，它把變元x在其中取值的那種類型的對象映射到A所屬的那種類型上；（3）其他需要的模態(tài)的或內(nèi)涵的算子，例如€，ù、ú。而一個內(nèi)涵邏輯的解釋，則由下列要素組成：（1）一個可能世界的非空集W；（2）一個可能個體的非空集D；（3）一個賦值，它給系統(tǒng)內(nèi)的表達式指派它們在每w∈W中的外延。對于任一的解釋Q和任一的世界w∈W，判定內(nèi)涵邏輯系統(tǒng)中的任一表達式X相對于解釋Q在w∈W中的外延總是可能的。這樣的內(nèi)涵邏輯系統(tǒng)有丘奇的LSD系統(tǒng)，R·蒙塔古的IL系統(tǒng)，以及E·N·扎爾塔的FIL系統(tǒng)等。[⑥]

在各種內(nèi)涵邏輯中，認識論邏輯（epistemiclogic）具有重要意義。它有廣義和狹義之分。廣義的認識論邏輯研究與感知（perception）、知道、相信、斷定、理解、懷疑、問題和回答等相關(guān)的邏輯問題，包括問題邏輯、知道邏輯、相信邏輯、斷定邏輯等；狹義的認識論邏輯僅指知道和相信的邏輯，簡稱“認知邏輯”。馮·賴特在1951年提出了對“認知模態(tài)”的邏輯分析，這對建立認知邏輯具有極大的啟發(fā)作用。J·麥金西首先給出了一個關(guān)于“知道”的模態(tài)邏輯。A·帕普于1957年建立了一個基于6條規(guī)則的相信邏輯系統(tǒng)。J·亨迪卡于60年代出版的《知識和信念》一書是認知邏輯史上的重要著作，其中提出了一些認知邏輯的系統(tǒng)，并為其建立了基于“模型集”的語義學(xué)，后者是可能世界語義學(xué)的先導(dǎo)之一。當今的認知邏輯紛繁復(fù)雜，既不成熟也面臨許多難題。由于認知邏輯涉及認識論、心理學(xué)、語言學(xué)、計算機科學(xué)和人工智能等諸多領(lǐng)域，并且認知邏輯的應(yīng)用技術(shù)，又稱關(guān)于知識的推理技術(shù)，正在成為計算機科學(xué)和人工智能的重要分支之一，因此認知邏輯在20世紀中后期成為國際邏輯學(xué)界的一個熱門研究方向。這一狀況在21世紀將得到繼續(xù)并進一步強化，在這方面有可能出現(xiàn)突破性的重要結(jié)果。

4．對自然語言的邏輯研究

對自然語言的邏輯研究有來自幾個不同領(lǐng)域的推動力。首先是計算機和人工智能的研究，人機對話和通訊、計算機的自然語言理解、知識表示和知識推理等課題，都需要對自然語言進行精細的邏輯分析，并且這種分析不能僅停留在句法層面，而且要深入到語義層面。其次是哲學(xué)特別是語言哲學(xué)，在20世紀哲學(xué)家們對語言表達式的意義問題傾注了異乎尋常的精力，發(fā)展了各種各樣的意義理論，如觀念論、指稱論、使用論、言語行為理論、真值條件論等等，以致有人說，關(guān)注意義成了20世紀哲學(xué)家的職業(yè)病。再次是語言學(xué)自身發(fā)展的需要，例如在研究自然語言的意義問題時，不能僅僅停留在脫離語境的抽象研究上面，而要結(jié)合使用語言的特定環(huán)境去研究，這導(dǎo)致了語義學(xué)、語用學(xué)、新修辭學(xué)等等發(fā)展。各個方面發(fā)展的成果可以總稱為“自然語言邏輯”，它力圖綜合后期維特根斯坦提倡的使用論

，J·L·奧斯汀、J·L·塞爾等人發(fā)展的言語行為理論，以及P·格賴斯所創(chuàng)立的會話含義學(xué)說等成果，透過自然語言的指謂性和交際性去研究自然語言中的推理。

自然語言具有表達和交際兩種職能，其中交際職能是自然語言最重要的職能，是它的生命力之所在。而言語交際總是在一定的語言環(huán)境（簡稱語境）中進行的，語境有廣義和狹義之分。狹義的語境僅指一個語詞、一個句子出現(xiàn)的上下文。廣義的語境除了上下文之外，還包括該語詞或語句出現(xiàn)的整個社會歷史條件，如該語詞或語句出現(xiàn)的時間、地點、條件、講話的人（作者）、聽話的人（讀者）以及交際雙方所共同具有的背景知識，這里的背景知識包括交際雙方共同的信念和心理習(xí)慣，以及共同的知識和假定等等。這些語境因素對于自然語言的表達式（語詞、語句）的意義有著極其重要的影響，這具體表現(xiàn)在：（i）語境具有消除自然語言語詞的多義性、歧義性和模糊性的能力，具有嚴格規(guī)定語言表達式意義的能力。（ii）自然語言的句子常常包含指示代詞、人稱代詞、時間副詞等，要弄清楚這些句子的意義和內(nèi)容，就要弄清楚這句話是誰說的、對誰說的、什么時候說的、什么地點說的、針對什么說的，等等，這只有在一定的語境中才能進行。依賴語境的其他類型的語句還有：包含著象“有些”和“每一個”這類量化表達式的句子的意義取決于依語境而定的論域，包含著象“大的”、“冷的”這類形容詞的句子的意義取決于依語境而定的相比較的對象類；模態(tài)語句和條件語句的意義取決于因語境而變化的語義決定因素，如此等等。（iii）語言表達式的意義在語境中會出現(xiàn)一些重要的變化，以至偏離它通常所具有的意義（抽象意義），而產(chǎn)生一種新的意義即語用涵義。有人認為，一個語言表達式在它的具體語境中的意義，才是它的完全的真正的意義，一旦脫離開語境，它就只具有抽象的意義。語言的抽象意義和它的具體意義的關(guān)系，正象解剖了的死人肢體與活人肢體的關(guān)系一樣。邏輯應(yīng)該去研究、理解、把握自然語言的具體意義，當然不是去研究某一個（或一組）特定的語句在某個特定語境中唯一無二的意義，而是專門研究確定自然語言具體意義的普遍原則。[⑦]

美國語言學(xué)家保羅·格賴斯把語言表達式在一定的交際語境中產(chǎn)生的一種不同于字面意義的特殊涵義，叫做“語用涵義”、“會話涵義”或“隱涵”（implicature），并于1975年提出了一組“交際合作原則”，包括一個總則和四組準則?？倓t的內(nèi)容是：在你參與會話時，你要依據(jù)你所參與的談話交流的公認目的或方向，使你的會話貢獻符合這種需要。仿照康德把范疇區(qū)分為量、質(zhì)、關(guān)系和方式四類，格賴斯提出了如下四組準則：

（1）數(shù)量準則：在交際過程中給出的信息量要適中。

a．給出所要求的信息量；

b．給出的信息量不要多于所要求的信息量。

（2）質(zhì)量準則：力求講真話。

a．不說你認為假的東西，。

b．不說你缺少適當證據(jù)的東西。

（3）關(guān)聯(lián)準則：說話要與已定的交際目的相關(guān)聯(lián)。

（4）方式準則：說話要意思明確，表達清晰。

a．避免晦澀生僻的表達方式；

b．避免有歧義的表達方式；

c．說話要簡潔；

d．說話要有順序性。[⑧]

后來對這些原則提出了不和補充，例如有人還提出了交際過程中所要遵守的“禮貌原則”。只要把交際雙方遵守交際合作原則之類的語用規(guī)則作為基本前提，這些原則就可以用來確定和把握自然語言的具體意義（語用涵義）。實際上，一個語句p的語用涵義，就是聽話人在具體語境中根據(jù)語用規(guī)則由p得到的那個或那些語句。更具體地說，從說話人S說的話語p推出語用涵義q的一般過程是：

（i）S說了p；

（ii）沒有理由認為S不遵守準則，或至少S會遵守總的合作原則；

（iii）S說了p而又要遵守準則或總的合作原則，S必定想表達q；

（iv）S必然知道，談話雙方都清楚：如果S是合作的，必須假設(shè)q；

（v）S無法阻止聽話人H考慮q；

（vi）因此，S意圖讓H考慮q，并在說p時意味著q。

試舉二例：

（1）a站在熄火的汽車旁，b向a走來。a說：“我沒有汽油了?！眀說：“前面拐角處有一個修車鋪?！边@里a與b談話的目的是：a想得到汽油。根據(jù)關(guān)系準則，b說這句話是與a想得到汽油相關(guān)的，由此可知：b說這句話時隱涵著：“前面的修車鋪還在營業(yè)并且賣汽油?！?/p>

（2）某教授寫信推薦他的學(xué)生任某項哲學(xué)方面的工作，信中寫到：“親愛的先生：我的學(xué)生c的英語很好，并且準時上我的課。”根據(jù)量的準則，應(yīng)該提供所需要的信息量；作為教授，他對自己的學(xué)生的情況顯然十分熟悉，也可以提供所需要的信息量，但他有意違反量的準則，在信中只用一句話來介紹學(xué)生的情況，任用人一旦接到這封信，自然明白：教授認為c不宜從事這項哲學(xué)工作。

并且，語用涵義還具有如下5個特點：（i）可取消性：在給原話語附加上某些話語之后，它原有的語用涵義可被取消。在例（1）中，若b在說“前面拐角處有一個修車鋪”之后又補上一句：“不過它這時已經(jīng)關(guān)門了”，則原有的語用涵義“你可從那里得到汽油”就被取消了。（ii）不可分離性：如果某話語在特定的語境中產(chǎn)生了語用涵義，則無論采用什么樣的同義結(jié)構(gòu)，該含義始終存在，因為它所依附的是話語的內(nèi)容，而不是話語的形式。（iii）可推導(dǎo)性，前面已說明這一點。（iv）非規(guī)約性：語用涵義不能單獨從話語本身推出來，除要考慮交際合作原則之類的語用規(guī)則之外，也需要假定通常的邏輯推理規(guī)則，并需要把上文語句、交際雙方所共有的背景知識作為附加前提考慮在內(nèi)。（v）不確定性：同一句話語在不同的語境中可以產(chǎn)生不同的語用涵義。顯然，確定某個話語的語用涵義是一個極其復(fù)雜的過程，需要綜合和分析、歸納和演繹的統(tǒng)一應(yīng)用，因此具有一定的或然性。研究如何迅速有效地把握自然語言表達式在具體語境中的語用涵義，這正是自然語言邏輯所要完成的任務(wù)之一，它將在21世紀取得進展。

篇7

眾所周知，舊的世界正在消逝，新的信息技術(shù)使整個世界高度互聯(lián)。這些變化與人類歷史上曾經(jīng)發(fā)生的變革完全不同。國家之間的競爭不再僅限于地域戰(zhàn)場，還包括了對未來技術(shù)的掌控能力以及如何使之盈利的能力。

機器與人工智能的完美應(yīng)用將在未來幾十年內(nèi)迅速普及，不斷挑戰(zhàn)人在工業(yè)生產(chǎn)與決策過程中的價值和可靠性。從市場營銷、客戶關(guān)系，到人力資源管理，新一代機器將為企業(yè)組織帶來翻天覆地的變化。

這一變化的特點主要有三：基于研究與技術(shù)的巨大優(yōu)勢、主要源于物質(zhì)世界的數(shù)字化進步、將諸多不同的技術(shù)整合而形成全新的系統(tǒng)。對于企業(yè)來說，這種結(jié)合將產(chǎn)生更高的價值，創(chuàng)新性與靈活性兼而有之。對于管理來說，這一技術(shù)變革將打亂傳統(tǒng)的組織方式，為員工提供便于發(fā)揮他們創(chuàng)造性、自主性及自發(fā)性的工具和解決方案。

工業(yè)領(lǐng)域成為前沿陣地

工業(yè)界是這一革命的一線陣地。隨著機器人、電子技術(shù)及人工智能所實現(xiàn)的跨越式進步，工業(yè)生產(chǎn)正大踏步地進入自動化時代。這就是工業(yè)4.0時代。

工業(yè)自動化與物聯(lián)網(wǎng)及服務(wù)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合使得生產(chǎn)過程中一切環(huán)節(jié)都可以實現(xiàn)變換，工廠完全變?yōu)樾畔⑽锢砣诤舷到y(tǒng)(CPPS)中的“智能空間”，是集成生產(chǎn)、倉儲、營銷、分銷及服務(wù)一體的數(shù)字信息鏈。

這一工業(yè)革命中的一大創(chuàng)新就是產(chǎn)品的數(shù)字化記憶，相當于一種微縮“黑匣子”，被植入每個產(chǎn)品中，記載該產(chǎn)品在生產(chǎn)、維修、回收過程中的所有信息，就像航行日志或產(chǎn)品歷史記錄儀。有了這個記錄，產(chǎn)品之間可以相互交流或與消費者溝通。

工業(yè)生產(chǎn)將進入產(chǎn)品定制化的一個嶄新階段。這一新技術(shù)迫使人們重新思考生產(chǎn)單位，特別是機器人在工業(yè)中的角色。裝有3D攝像機的機器人可以自由操縱產(chǎn)品，而操作指令完全來自于產(chǎn)品本身。

例如，在汽車組裝生產(chǎn)線上，一名工人和一只機器人同坐在車身里就可以完成組裝需要的各類操作。生產(chǎn)系統(tǒng)由一些具有社會性的機器運作，與“云端”平臺自動連接，尋找能夠解決不同問題的專家。專家則掌握著全套維修技術(shù)及虛擬工具。機器人自動整合所有信息以不斷完善自己的性能。

未來的物質(zhì)世界變成一個巨大的物聯(lián)網(wǎng)。在這個信息物理系統(tǒng)中，物體與機器可以自我管理并持續(xù)自我改善。這一技術(shù)海嘯中，工業(yè)將成為變革的范例。

在最近一次各國專家就這一話題的討論中，德國博世集團董事會副主席Siegfried Dais博士這樣解釋這一變化：“所有進入生產(chǎn)環(huán)節(jié)的物體都可以準確地說出‘我是哪個零部件，最終產(chǎn)品是哪件，客戶是誰’。”

再進一步設(shè)想，假如一小塊原材料能知道其最終產(chǎn)品是為哪個客戶提供的，那么它完全可能分析出自己應(yīng)何時何地接入生產(chǎn)環(huán)節(jié)，也能“認出”所有前一個環(huán)節(jié)的相關(guān)數(shù)據(jù)，從而知道生產(chǎn)何時結(jié)束、產(chǎn)品如何運出。

這要求大量的數(shù)據(jù)處理以保證生產(chǎn)環(huán)節(jié)的穩(wěn)定性和可復(fù)制性，還需要超強的數(shù)學(xué)與算法能力。未來的企業(yè)將在最優(yōu)計算與分析服務(wù)上展開激烈的競爭。物質(zhì)世界的去現(xiàn)實化也催生出另一個概念，就是云工業(yè)或“云制造”。

就像云計算技術(shù)使企業(yè)無需購買某些基礎(chǔ)設(shè)備，而是在服務(wù)器端和計算中心實現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲與處理一樣，未來的工廠完全可以做到“租用”工業(yè)流程，對幾千公里之外的生產(chǎn)平臺實現(xiàn)遠程控制，使其自主運行，從而節(jié)省大量工業(yè)投資，免除對加工廠商、工藝流程的管理。羅蘭貝格近期出版的《輕足跡管理》一書中對這一概念有具體描述，并講述了企業(yè)如何既保留業(yè)務(wù)能力又在組織上保持靈活與活力。

大數(shù)據(jù)，一場客戶關(guān)系的革命

新技術(shù)的深遠影響除了體現(xiàn)在上游生產(chǎn)流程中，也體現(xiàn)在下游的分銷商和客戶關(guān)系上。大數(shù)據(jù)為企業(yè)創(chuàng)造出許多新的機會，甚至是新的商業(yè)模式。隨著交易及互動信息的增多，數(shù)據(jù)的涵蓋范圍更加廣泛、精確度更高、更加個性化。

社交網(wǎng)絡(luò)、互聯(lián)網(wǎng)用戶行為研究、入網(wǎng)設(shè)備等收集消費者數(shù)據(jù)的新渠道更使得諸如問卷或調(diào)研等傳統(tǒng)渠道大大落伍。基于這些海量的數(shù)據(jù)、分析及算法，企業(yè)可以勾勒出個性化的消費特性，隨時精準的分析消費者行為，預(yù)測出客戶的采購決策，從而及時準確的推出新產(chǎn)品、改進舊產(chǎn)品、增強客戶黏性。

未來企業(yè)什么樣？

工業(yè)4.0的到來和企業(yè)分析海量數(shù)據(jù)的能力并不是新技術(shù)所帶來的所有變化，交易成本急劇下滑、行業(yè)競爭格局劇變等等都包含其中。“企業(yè)”的概念也變了。技術(shù)已是競爭之根本。企業(yè)需要不斷地提高技術(shù)能力以保持競爭優(yōu)勢。

未來成功的企業(yè)必須知道如何整合技術(shù)資源，使其成為提高全球競爭力的工具。企業(yè)不能再“單打獨斗”，必須明白自己是高度互聯(lián)的全球信息系統(tǒng)的一部分。

組織形式也將發(fā)生深刻變化。類似軍隊種部隊的一系列小組成為組織的基本單位，精干靈活，可以獨立對各種新情況做出決策。

企業(yè)則需學(xué)會在戰(zhàn)略決策集權(quán)化與執(zhí)行層面和決策過程的放權(quán)化之間尋求平衡，還要從指令性管理轉(zhuǎn)向合作式管理。另外，新技術(shù)有個負作用——高度互聯(lián)下，個體抵制外部入侵能力較弱，因此，企業(yè)要重視信息系統(tǒng)的安全。

未來的工作什么樣？

工業(yè)革命也帶來社會與商業(yè)的變革。物質(zhì)世界數(shù)據(jù)化將使人類的職業(yè)產(chǎn)生一系列變化，具體結(jié)果尚未可見。當然，幾年內(nèi)人類還不會被機器人取代。我們還有時間思考如何將機器人與雇傭工人的優(yōu)勢相結(jié)合。

毫無疑問，大力發(fā)展教育事業(yè)是各國政府必經(jīng)的應(yīng)對之道。得益于新信息技術(shù)，大規(guī)模在線公開課程(MOOC)快速發(fā)展，已吸引世界多所著名學(xué)府參與其中。這種新的遠程教育形式使教育費用大大縮減，長期持續(xù)的師生關(guān)系成為可能，但要普及到所有亟待接受高等教育的人群尚需幾年時間。在這期間，各國政府必須鼓勵教育領(lǐng)域真正意義上的變革：投入更多預(yù)算，延長課時和學(xué)習(xí)年限，鼓勵更多高科技方面的研究。

人類必須學(xué)習(xí)更多的知識，因為機器人可以不知疲倦地學(xué)習(xí)。適應(yīng)于未來技術(shù)革新的教育也使年輕人更易融入機器世界，催生大量創(chuàng)業(yè)公司，而這才是整個社會創(chuàng)新的驅(qū)動力。

怎樣在機器時代全面來臨時保持人類的幸福感？我想目前還沒有準確答案。潛在風險已經(jīng)可以預(yù)見：科技革命將要顛覆現(xiàn)有經(jīng)濟與金融體系基礎(chǔ)的力量十分強大，勢不可擋?？萍歼M步帶來的失業(yè)規(guī)模還無法預(yù)測，但這個風險注定在發(fā)達與新經(jīng)濟體國家長期存在。

各國政府在保護其國民抵制巨大的經(jīng)濟及社會動蕩之時將遇到越來越多的困難。教育及高等教育的普及已被證實為能否規(guī)避“貧困陷阱”的最有力標準。“貧困陷阱”是一種社會局面的膠著狀態(tài)，精英社會繼續(xù)產(chǎn)生精英，而其他群體由于缺乏足夠的資源和教育而停滯不前。

但也不能因此就得出結(jié)論說人類對這一變革束手無策。面對越來越智能化的機器人，人類需要采取適當?shù)囊?guī)避策略，加大在那些機器人沒有優(yōu)勢的領(lǐng)域的投入，例如設(shè)計、手工業(yè)、交流、哲學(xué)、環(huán)境、生活品質(zhì)、博愛、信任。

人類將從這種輕足跡策略中衍生出新的行為方式，就像不斷運用科技手段一樣，不受其奴役，而是運用自如。

在這一工業(yè)革命中尋找一條出路，成為自己的“特種部隊”，精兵強將、訓(xùn)練有素、堅忍不拔、八面玲瓏，具有同時處理多種情況的應(yīng)變能力，舍棄順序模式而采用平行做事方式。要培養(yǎng)自身優(yōu)異的做事方法，對流程精益求精，力求完美，專注而講求品質(zhì)。不斷磨練和培養(yǎng)全面的技能與跨學(xué)科能力，強烈的團隊意識，無論職業(yè)生涯還是個人生活，無論面對任何問題。

輕足跡方法的其他特點也完全適用于個人行為發(fā)展。比如聯(lián)盟，未來企業(yè)必將存在更多的新型聯(lián)盟方式，使每一方的專業(yè)優(yōu)勢得以發(fā)揮，達到1+1=11的效果。

為了抵御機器人的侵襲，我們必須采取物理或者虛擬的聯(lián)合方式，使每一方的知識和技能都可以互為傳播，以發(fā)揮人類的巨大潛能，應(yīng)對機器的世界。相較于互聯(lián)網(wǎng)虛擬貨幣比特幣，信任將成為新的共有貨幣。

不忘初心

更為重要的是，要在機器的世界里仍能保持領(lǐng)先地位，人類應(yīng)牢記那些傳世已久的經(jīng)典哲思。無論是孔子時代即流傳下來的深刻東方道理，還是歐洲啟蒙時期的西方哲學(xué)思想都強調(diào)：榜樣作用、人性之本、信守諾言、手足情誼、學(xué)無止境、無私奉獻、尊重和聆聽他人。

篇8

關(guān)鍵詞:新媒體；涌現(xiàn)；復(fù)雜性；生成藝術(shù)；交互藝術(shù)；中國哲學(xué)

中圖分類號：J021文獻標識碼：A

Emergence: Let New Media Art be Fresh Forever

HUANG Wen-gao

一、新媒體的特點新媒體是計算技術(shù)與媒體技術(shù)的匯合，其準備期可以追溯到19世紀30年代，而真正成型并進入一般藝術(shù)家的工作室則是在20世紀80年代中期。從此所有媒體都可轉(zhuǎn)換為計算機數(shù)據(jù)。新媒體也稱為數(shù)字媒體。

每一種藝術(shù)媒體都有其特有的可能性，比如油畫與國畫的不同，是觀念的不同，同時也是不同材料特質(zhì)的展現(xiàn)。就工具、手段來說，新媒體藝術(shù)新在計算技術(shù)的運用，而新媒體藝術(shù)的觀念則發(fā)源于杜尚以來的現(xiàn)代藝術(shù)傳統(tǒng)與當代科技的概念、理論之交織。這方面已毋庸多言。本文試圖在此前提下，進一步探討新媒體藝術(shù)與技術(shù)的一個核心特質(zhì)：涌現(xiàn)（Emergence）。

在《新媒體的語言》中，蒙納維奇（Lev Manovich）提出新媒體具有如下幾個特點：數(shù)字表示、模塊化、自動化、變異性、碼轉(zhuǎn)換（transcode）。筆者認為，其中自動化是核心，數(shù)字表示、模塊化是自動化的前提條件，變異性、碼轉(zhuǎn)換可認為是自動化的后果。新媒體最基本的特點是數(shù)字表示，它離不開計算機科技。計算機俗稱電腦，從一開始就與自動化、智能化密切相關(guān)，新媒體的最大可能性即寓于自動化、智能化的真正進展之中。

然而，傳統(tǒng)的人工智能和自動化技術(shù)采取自上而下的途徑，并不能模擬真正的智能。許多工廠的自動化生產(chǎn)線，其實相當機械和被動；戰(zhàn)勝國際象棋大師的深藍，不過是依靠人編制的數(shù)據(jù)庫與高速計算窮舉可能的結(jié)果。這些技術(shù)缺乏智能的一個關(guān)鍵特性：適應(yīng)性。而真正的智能和自動化必定是內(nèi)在的自下而上的自組織行為，即涌現(xiàn)。

晚近對于自動化智能化的研究與復(fù)雜性科學(xué)相聯(lián)系，強調(diào)自下而上的涌現(xiàn)，并形成了智能控制的新方向。復(fù)雜性科學(xué)及其依托學(xué)科人工生命都誕生于80年代中期

，正是新媒體成型時期，這兩個領(lǐng)域的不謀而合也就很自然了。如果說新媒體的特點是自動化，那么涌現(xiàn)就是高級自動化的特點，代表了新媒體最突出且最具誘惑的可能性。

二、系統(tǒng)與涌現(xiàn)

涌現(xiàn)是自然宇宙的普遍現(xiàn)象，萬事萬物從無到有、從低級到高級的演化都是涌現(xiàn)的過程。用亞里斯多德的話說就是“整體大于部分之和”，也就是老子講的“二生三”。陰與陽交互作用生出了三，這就是涌現(xiàn)；“三生萬物”，有涌現(xiàn)才有萬物。二能生三的關(guān)鍵是陰與陽的非線互作用。非線性系統(tǒng)表現(xiàn)出混沌與復(fù)雜性。混沌產(chǎn)生秩序，這是老子早就講過的，也是新興的混沌科學(xué)研究的內(nèi)容。

雖然涌現(xiàn)的思想古已有之，然而用科學(xué)方法來系統(tǒng)地研究涌現(xiàn)，只有在復(fù)雜性、混沌等新科學(xué)以及計算機出現(xiàn)后才成為可能。復(fù)雜性科學(xué)就是研究復(fù)雜系統(tǒng)的科學(xué)，是系統(tǒng)思想的最新發(fā)展。系統(tǒng)思想源遠流長，作為一門科學(xué)的系統(tǒng)論是理論生物學(xué)家貝塔朗菲（LVonBertalanffy）創(chuàng)立的。系統(tǒng)論的核心思想是系統(tǒng)的有機整體觀念，即系統(tǒng)不是各個部分的機械組合或簡單相加，系統(tǒng)的整體功能是各要素在孤立狀態(tài)下所沒有的新質(zhì)。實際上這就是涌現(xiàn)，而真正對其進行深入研究的就是復(fù)雜性科學(xué)。80年代中期以來科學(xué)家們一直在創(chuàng)造一種理解系統(tǒng)的新方式，對各種系統(tǒng)進行研究、比較、構(gòu)建以及數(shù)學(xué)和計算建模，正形成一種對系統(tǒng)的新的抽象理解。在典型的復(fù)雜系統(tǒng)中，大量簡單元素的局部交互作用往往導(dǎo)致全局的自組織現(xiàn)象。自組織系統(tǒng)是不斷演化的動態(tài)系統(tǒng)，并隨環(huán)境的改變調(diào)整自己以維持其存在，故也稱為復(fù)雜自適應(yīng)系統(tǒng)。而簡單系統(tǒng)指過分穩(wěn)定而缺乏變化的系統(tǒng)以及完全隨機無序的系統(tǒng)。

生命是如何從無生命的原子產(chǎn)生的？意識是如何從神經(jīng)元的聚合中形成？什么是藝術(shù)的靈感與創(chuàng)造性？如果排除萬物有靈的泛神論解釋，用什么語言來探索這樣的問題？可以這么說，復(fù)雜性與人工生命正在發(fā)展這么一種語言，而涌現(xiàn)是其中的關(guān)鍵概念。當然，目前關(guān)于涌現(xiàn)的理論還不成熟，人們主要是在研究各種各樣的復(fù)雜系統(tǒng)，以期從中總結(jié)出普遍理論。同時出現(xiàn)了許多模型可以用來研究涌現(xiàn)，例如元胞自動機就是一個經(jīng)典模型，它象一個玩具宇宙，幫助我們具體直觀地理解涌現(xiàn)的奧秘。

舉一個例子：“生命游戲”是康韋（John Conway）設(shè)計的一個最簡單的元胞自動機，它就象一個棋盤格子，每個格子是一個元胞，有兩種狀態(tài)（死與活），有八個鄰居格子。棋盤從當前狀態(tài)布局轉(zhuǎn)移到下一個狀態(tài)布局的轉(zhuǎn)換規(guī)則是：如果格子當前是死的，那么僅當它的八個鄰居中有三個為活時，該格子下一步為活，否則仍為死；如果格子當前是活的，那么僅當它的八個鄰居中有二個或三個為活時，該格子下一步為活，否則為死。

難以想象的是，從這個簡單得近乎兒戲的生命規(guī)則涌現(xiàn)出了令人驚奇的豐富行為，它足以構(gòu)成“通用計算機”！以屏幕上方格子的黑與白來表示活與死，可以觀察到豐富的結(jié)構(gòu)和圖象演變過程。經(jīng)典“生命游戲”的涌現(xiàn)行為可參考

筆者用廣義元胞自動機實現(xiàn)的變異“生命游戲”，見下一節(jié)的介紹。

三、涌現(xiàn)的藝術(shù)

所有藝術(shù)本質(zhì)上都是涌現(xiàn)的。筆者對涌現(xiàn)的一次最生動深切的感受來自一支曲子的產(chǎn)生過程。在普利茅斯一個早晨半睡半醒中，我聽到那些調(diào)子象旋轉(zhuǎn)的星云慢慢聚攏，紛紜的片斷似乎是從無到有從天而降并相互作用最終生成一個協(xié)調(diào)的整體，這一過程既是聲音的又同時是形象的，并且完全是自動的，沒有絲毫人為的干預(yù)。那曲子純粹就是其時內(nèi)在狀態(tài)的投影。該曲后用于筆者的短片“Dragon at grass at large”。

藝術(shù)家一直憑直覺來把握創(chuàng)造性和靈感，但缺乏表達這一過程的語言，使之蒙著一層神秘的色彩。我們不可能用電極測量音樂創(chuàng)作過程中所有腦神經(jīng)原的電脈沖，從而弄清音樂的宏觀模式如何從這些脈沖涌現(xiàn)，然而在機器里我們卻比較容易做到類似的事情。比如對基于元胞自動機的聲音藝術(shù)，我們可以任意改變底層規(guī)則，觀察不同的涌現(xiàn)過程，從而獲得深入的理解。

以筆者用廣義元胞自動機實現(xiàn)的變異“生命游戲”為例來說明形式的涌現(xiàn)過程。變異“生命游戲”就是用數(shù)學(xué)函數(shù)表示“生命游戲”的規(guī)則并引入可變的參數(shù)，使只有兩色的二值“生命游戲”變?yōu)檫B續(xù)取值從而可生成色彩豐富的圖象，改變參數(shù)可得到不同的演化行為，分為三類：圖象演化很快變?yōu)榫鶆虻膯紊?，對?yīng)簡單規(guī)則系統(tǒng)；圖象演化很快變?yōu)殡S機斑塊圖案，對應(yīng)隨機系統(tǒng)；圖象演化過程很長，并有復(fù)雜的圖案出現(xiàn)，對應(yīng)復(fù)雜系統(tǒng)，也稱混沌邊緣?；煦邕吘墢?fù)雜圖案的涌現(xiàn)經(jīng)歷類似生物體的出生、生長、成熟、衰老、死亡過程，圖案中的元素是不斷改變的，圖案整體卻具有很好的穩(wěn)定性。這使我們聯(lián)想起自己的身體，每過大約四年，所有細胞都新陳代謝更新了一遍，而我們身體的基本形態(tài)依然如故。這種既能變化又能穩(wěn)定的動態(tài)平衡就是涌現(xiàn)的特性。如圖1是筆者用變異“生命游戲”生成的圖象。上面的灰度圖是由均勻背景上一個單點像素演化出的類似細胞的圖案，下面的彩圖是由五個象素演化出的形似動物的圖案。

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觀察這些圖象演變是有趣的。它是人創(chuàng)造的（底層規(guī)則），又似乎有自己的生命（涌現(xiàn)模式）。如果說新媒體的特點是自動化，而涌現(xiàn)是高級自動化的特點，那么具有了涌現(xiàn)性質(zhì)的新媒體藝術(shù)就是常新的，如同海邊的波濤，永遠在變化，又永遠有同樣的模式、花紋、圖案出現(xiàn)。當認識到機器里也可以發(fā)生與自然涌現(xiàn)并無本質(zhì)不同的現(xiàn)象時，如何來看待生命、藝術(shù)、美、創(chuàng)造？如果后現(xiàn)代主義啟示我們，美和形式只是社會的構(gòu)造物而并不存在絕對價值，那么涌現(xiàn)就能夠使藝術(shù)家避開專斷的社會和文化慣性以及人為的影響，從宇宙本真的創(chuàng)生過程探索全新的形式。人工生命的創(chuàng)始人朗頓（Longton CG）將人工生命定義為從“已知的生命”向“可能的生命”的擴展

，同樣的道理，新媒體的涌現(xiàn)使我們能夠創(chuàng)造“可能的藝術(shù)”。

雖然所有藝術(shù)本質(zhì)上都是涌現(xiàn)的，但傳統(tǒng)藝術(shù)一般只把涌現(xiàn)的結(jié)果作為藝術(shù)品，是“跡”，而新媒體藝術(shù)更關(guān)心涌現(xiàn)的過程，是“牛”。因此，本文將把“涌現(xiàn)的藝術(shù)”限定為接受了復(fù)雜性科學(xué)影響的新媒體藝術(shù)，以免過泛的討論。最有代表性的涌現(xiàn)藝術(shù)是生成藝術(shù)、交互藝術(shù)。

四、生成藝術(shù)

生成藝術(shù)（Generative art）不是一種藝術(shù)流派而是一種傾向，一種做藝術(shù)的方法。生成藝術(shù)沒有統(tǒng)一的定義，當代藝術(shù)家對生成藝術(shù)的具體理解和定義往往根據(jù)各人的具體實踐而有所不同。菲利普•加蘭特（Philip Galanter）給出的一個比較寬泛的定義是：生成藝術(shù)是藝術(shù)家使用具有一定自治性的系統(tǒng)來實現(xiàn)的藝術(shù)，這種系統(tǒng)諸如自然語言規(guī)則、計算機程序、機器、或者其他過程性的發(fā)明，該系統(tǒng)的運行形成藝術(shù)作品。

生成藝術(shù)的關(guān)鍵要素是自治系統(tǒng)。自治即自組織。藝術(shù)家把部分或全部控制權(quán)交給了系統(tǒng)。

雖然這個定義相當寬泛，足以包容許多早期的藝術(shù)，但生成藝術(shù)的提出離不開復(fù)雜性科學(xué)，因為復(fù)雜性科學(xué)在研究復(fù)雜系統(tǒng)的同時也提供了理解簡單系統(tǒng)的新視角，生成藝術(shù)的提出也使我們從新視角來理解過去的藝術(shù)。

生成藝術(shù)的系統(tǒng)可以是簡單規(guī)則系統(tǒng)，如原始藝術(shù)和民間藝術(shù)中的拼貼與幾何圖案，埃舍爾（M C Escher）的哲理繪畫中對面的規(guī)則分割，極少藝術(shù)和概念藝術(shù)中對簡單有序的幾何、數(shù)字序列、組合系統(tǒng)的運用（如Carl Andre、Sol Lewitt的作品）；可以是隨機無序系統(tǒng)，杜尚就很強調(diào)藝術(shù)的隨機性，現(xiàn)當代藝術(shù)對隨機無序系統(tǒng)的運用屢見不鮮，如凱奇（John Cage）對聲音的隨機選擇方法；運用復(fù)雜系統(tǒng)的生成藝術(shù)方興未艾，是當代生成藝術(shù)的主要潮流和未來趨勢，如西姆（Karl Sims）的進化藝術(shù)，佐梅雷爾(CSommereer)和米尼奧諾(LMignonneau)的人工生命藝術(shù)，約瑟夫（Joseph Nechvatal）使用病毒模型創(chuàng)作的數(shù)字藝術(shù)，雷納多(Ken Rinaldo)的“自創(chuàng)（Autopoiesis）”音樂機器人雕塑。復(fù)雜系統(tǒng)的涌現(xiàn)行為為藝術(shù)提供了豐富的機遇和可能性，是一片待開墾的沃土。

生成藝術(shù)的復(fù)雜系統(tǒng)主要來自人工生命領(lǐng)域，包括：遺傳算法、元胞自動機、L系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、行為選擇、螞蟻算法、反應(yīng)擴散系統(tǒng)、分形與混沌等。作為復(fù)雜性科學(xué)的具體依托學(xué)科，人工生命是一個內(nèi)涵極廣的交叉學(xué)科。生物系統(tǒng)是典型的復(fù)雜系統(tǒng)，而社會、經(jīng)濟、文化等系統(tǒng)也具有類似生物系統(tǒng)的特征，它們都是開放的、隨機而又宏觀有序的、具有自組織和自調(diào)控等功能的進化中的復(fù)雜系統(tǒng)，因而都被納入了人工生命的研究范圍，使人工生命研究具有了廣泛和普遍的意義。

與人工生命密切相關(guān)的，一種常見的生成藝術(shù)定義方法是借用人工生命里基因型與表現(xiàn)型的概念來表示作品的生成方法，生成藝術(shù)的中心任務(wù)就是構(gòu)造基因型以及基因型在其中展開為表現(xiàn)型的媒介?；蛐途幋a的是藝術(shù)家想象的可能世界的概念性底層規(guī)則，基因型通過運行、解釋、表演生成表現(xiàn)型。表現(xiàn)型是基因型編碼的過程的實現(xiàn)，是形態(tài)多樣的虛擬生物、數(shù)字雕刻、音樂、建筑等。每年一度的“生成藝術(shù)”國際會議的主辦人、米蘭工學(xué)院教授索杜(Celestino Soddu)

，以及組織了三屆“迭代：電子藝術(shù)中的生成系統(tǒng)”國際會議的阿蘭多林（Alan Dorin）和梅科馬克(Jon McCormack)

，都是從這個途徑定義生成藝術(shù)的。

基因型、表現(xiàn)型等概念來自生物學(xué)，在人工生命特別是其分支進化計算里應(yīng)用。人工生命研究生命涌現(xiàn)的一個重要方法就是模擬進化和發(fā)育。道金斯（Richard Dawkins）是模擬進化以生成生物形態(tài)的先行者。模擬物理環(huán)境中三維形態(tài)和行為的共進化則以西姆（Karl Sims）的《進化虛擬生物》為創(chuàng)始

，開創(chuàng)了計算機圖形和動畫的一個新方向，對進化藝術(shù)影響比較大。同時，CAiiA-Star的博士畢業(yè)生，生物學(xué)家和藝術(shù)家CSommereer和LMignonneau從1993開始創(chuàng)作了一系列進化虛擬生物的交互式計算機裝置，如“A-Volve”、“Life Spacies”等。

早期的人工進化沒有考慮發(fā)育，基因型直接編碼表現(xiàn)型，生成的形態(tài)比較簡單，此外進化中主要是隨機變異起作用，而發(fā)育過程中的自組織現(xiàn)象更為突出，因此近來人工進化系統(tǒng)更注重發(fā)育，同時也有完全專注于發(fā)育過程的生成藝術(shù)，如人工形態(tài)發(fā)生（Morphogenesis）。

生物體都是由一個單細胞受精卵經(jīng)過細胞分裂、細胞分化等過程發(fā)育而來的，這個過程至今仍然充滿未解之謎。生物學(xué)家在上世紀二十年代提出形態(tài)場假說來解釋發(fā)育中的形態(tài)發(fā)生，但形態(tài)場的實質(zhì)至今未明朗。蛋白質(zhì)擴散形成的濃度梯度場可以說是一種化學(xué)形態(tài)場，而另一些形態(tài)場同樣可能存在，例如生物體內(nèi)光子形成的通訊網(wǎng)絡(luò)，可能對發(fā)育同樣重要

，而中國哲學(xué)講究的氣很可能也是一種形態(tài)場。

圖2人工進化發(fā)育

基于人工生命的交互生成藝術(shù)（Generactive Art）是筆者的一項研究

，基于基因網(wǎng)絡(luò)與化學(xué)形態(tài)場建立發(fā)育模型，用遺傳算法進化基因網(wǎng)絡(luò)以生成虛擬生物的形態(tài)與行為，得到的虛擬生物能夠在物理模擬環(huán)境里以各種方式向食物運動（觀眾可以點擊鼠標投食），并且對環(huán)境中的聲音、運動作出反應(yīng)。觀眾的行為會影響虛擬生物的形態(tài)和運動方式，除聲音、動作外,擬采用更微妙的生物信息,例如呼吸，在中國哲學(xué)里是很奧妙的。圖2是幾個例子，每個虛擬生物都是由一個類似細胞的球體基元通過其中染色體與蛋白質(zhì)的交互作用發(fā)育而來。

以上介紹的工作技術(shù)性很強，與筆者天然的興趣（繪畫、文學(xué)）似乎沒什么聯(lián)系。新媒體藝術(shù)強調(diào)自下而上的涌現(xiàn)，而傳統(tǒng)藝術(shù)強調(diào)自上而下的控制（成竹在胸），二者的融合是很值得研究的，筆者正在進行的一個項目，就包括設(shè)計的角色與自涌現(xiàn)虛擬生物的交互實時動畫，以結(jié)合涌現(xiàn)的新穎多變與繪畫、文學(xué)等傳統(tǒng)因素。

五、交互藝術(shù)

與生成藝術(shù)一樣，交互藝術(shù)(Interactive art)也同樣強調(diào)涌現(xiàn)。這兩種藝術(shù)形式其實有深層的聯(lián)系，它們都接受了復(fù)雜性科學(xué)的系統(tǒng)思想：從系統(tǒng)元素間的局部交互形成有質(zhì)的不同的整體涌現(xiàn)。只不過交互藝術(shù)更強調(diào)把觀眾包括到系統(tǒng)中，讓觀眾和環(huán)境信息可以影響系統(tǒng)的參數(shù)和演化過程，觀眾因而同時成為了作者，在主體與客體、內(nèi)與外的交互循環(huán)中，涌現(xiàn)的可能性更加不可限量。

高級的交互藝術(shù)應(yīng)該同時也是具有生成性的，即系統(tǒng)對觀眾的反應(yīng)不應(yīng)局限于藝術(shù)家預(yù)定的少數(shù)可能性，而是具有涌現(xiàn)的廣闊空間，這樣實現(xiàn)的交互是開放式交互，通過復(fù)雜系統(tǒng)的自組織，偶然的、無聯(lián)系的事件鏈可以形成宏觀有序的行為。而預(yù)先設(shè)定的簡單對應(yīng)的交互稱為封閉式交互。無疑我們對開放式交互更感興趣。

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交互藝術(shù)同樣沒有統(tǒng)一的定義，雖然一些早期的動力藝術(shù)、裝置與表演等也可以說是交互藝術(shù)，但當代交互藝術(shù)的主要內(nèi)容及其未來趨勢是與復(fù)雜性科學(xué)相聯(lián)系的。筆者比較接受西蒙(Simon Penny)的觀點

，即交互藝術(shù)所指的交互，不應(yīng)泛泛而言，而是機器調(diào)制的交互。

交互系統(tǒng)是一個機器系統(tǒng)，通過對傳感信息的自動化智能化處理，對用戶輸入做出實時的響應(yīng)；而交互藝術(shù)作品就是處理藝術(shù)主題的交互系統(tǒng)，它本身可以不是藝術(shù)表達，但是能根據(jù)實時輸入生成藝術(shù)表達。 交互系統(tǒng)必須以智能化的、認知上復(fù)雜的方式來做出實時響應(yīng)，因此，只有通過高速度的信息處理才可能實現(xiàn)。

交互藝術(shù)的控制結(jié)構(gòu)可以用自動化領(lǐng)域常見的方塊圖來表示：

圖3交互結(jié)構(gòu)示意圖傳感器：檢測來自觀眾與環(huán)境的信息（也可包括系統(tǒng)自身執(zhí)行器的輸出）,并把檢測的物理量變?yōu)殡娦盘?，種類繁多，可檢測運動、光、熱、語音、心電、腦波等。

控制器：處理傳感器信號產(chǎn)生輸出。如電腦。

執(zhí)行器：如電機、揚聲器等，用控制器的輸出產(chǎn)生動作，生成聲、視、運動等藝術(shù)形式。

控制策略很多。傳統(tǒng)人工智能采用自上而下的策略以及數(shù)據(jù)庫搜索技術(shù)，只能產(chǎn)生封閉式交互。復(fù)雜性與人工生命是自下而上的涌現(xiàn)技術(shù)，成為智能控制的新方向，可以實現(xiàn)開放式交互。

Planetary Collegium是開拓交互藝術(shù)新形式的國際性先鋒機構(gòu)，其前身是英國威爾士大學(xué)CAiiA（交互藝術(shù)高級研究中心）和英國新港Star（科學(xué)技術(shù)與藝術(shù)研究中心），其主席和創(chuàng)始人羅伊•阿斯科特（Roy Ascott）提出交互藝術(shù)之五個階段是

連接，沉浸，交互，轉(zhuǎn)化，涌現(xiàn)。

觀眾首先必須連結(jié)，并全身融入其中（而非僅僅在遠距離觀看），與系統(tǒng)和他人產(chǎn)生互動，這將導(dǎo)致作品以及觀眾的意識產(chǎn)生轉(zhuǎn)化，最后會涌現(xiàn)全新的影像、關(guān)系、思維與經(jīng)驗。

可見，交互藝術(shù)的最高階段和最終目的是涌現(xiàn)，交互只是手段。面對一件生成藝術(shù)或交互藝術(shù)作品，應(yīng)該注意它有何種涌現(xiàn)性質(zhì)，眼花繚亂的效果與時髦技術(shù)不見得都有新內(nèi)容新觀念。

當然，交互藝術(shù)在最高階段的涌現(xiàn)涉及人的經(jīng)驗和意識，這是新媒體提出的最困難的問題，而交互藝術(shù)也因此與意識研究發(fā)生了關(guān)系，并在當代意識研究中占有一席之地。如Planetary Collegium就一直積極參與每年一度的“走向意識的科學(xué)”國際會議。

六、意識研究

現(xiàn)代媒體發(fā)明家、藝術(shù)家、批評家、心理學(xué)家認為，精神表示和運作與外在的視覺效果如圖象的融合、合成、編輯等可能是同構(gòu)的。從弗洛伊德到當代認知心理學(xué)家都不斷地把精神過程等同于外在的、技術(shù)生成的視覺形式。這種看法是與現(xiàn)代科技相聯(lián)系的，例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接主義模型就顯然把腦活動歸于可視的斑圖模式。同樣，新媒體與虛擬現(xiàn)實被認為可使思維對象化、客觀化，并透明地與精神過程融合，擴展和增強記憶、推理、意識能力。

二十世紀科技的發(fā)展最終使意識這個一直被科學(xué)拒之門外的問題成為科學(xué)研究的對象,并成為聯(lián)系科學(xué)、藝術(shù)、東方哲學(xué)的一個熱點。西方主流科學(xué)一直以客觀和抽象的方法研究世界，然而有趣的是，在它不斷地還原世界以尋找終極粒子的努力之后，它在亞原子場里只找到交互聯(lián)系的事件網(wǎng)絡(luò)，而這網(wǎng)絡(luò)并非獨立于意識而存在。量子力學(xué)的一個結(jié)果，就是“物質(zhì)”消失在虛空中。亞原子粒子只不過是能量包。在量子場論中，場是基本的物理實在，其基態(tài)是真空（零點場），但真空不空，虛粒子在其中自發(fā)地生生滅滅，永不停息，受到激發(fā)才成為所謂物質(zhì)粒子，構(gòu)成我們世界的幻象。這正應(yīng)和了中國的古老氣論，萬物無非氣之聚散?！疤煜氯f物生于有，有生于無?！倍盁o”也并非一無所有，“惚兮恍兮，其中有象；恍兮惚兮，其中有物；幽兮冥兮，其中有精；其精甚真，其中有信。”按照量子力學(xué)的哥本哈根學(xué)派解釋，是意識引起波包坍縮生成粒子從而構(gòu)成我們的物理世界。量子力學(xué)的這種場―粒子―意識的聯(lián)系與“太極元氣，含三為一”的天-地-人學(xué)說頗為相似?！耙苍S道家的道可以被看作最終的統(tǒng)一場，它不僅是產(chǎn)生物理學(xué)研究的現(xiàn)象的根源，也是產(chǎn)生包括意識在內(nèi)的所有其他現(xiàn)象的根源?！?/p>

與此同時，與佛、道對自我的否定遙相呼應(yīng)，當代認知科學(xué)發(fā)現(xiàn)人的自我意識并非一個居于中心地位的統(tǒng)一體，我們的思維和情緒并非只有一個控制中心，我們對自己的思維過程并沒有完全的控制權(quán)。按照認知的連接主義模型，我們通常歸屬于自我的現(xiàn)象其實是沒有“我”參與的自組織過程。科學(xué)對意識研究得越多，越發(fā)現(xiàn)古老東方哲學(xué)的價值。道家內(nèi)丹修煉的陰神、陽神，佛家的阿賴耶識，其對意識洞察之高深遠非目前科學(xué)所能及。

這些發(fā)現(xiàn)的結(jié)果，就是科學(xué)不能再忽視意識問題，不能再忽視東方哲學(xué)。雖然量子理論似乎與東方哲學(xué)相容，然而，“其含義不是我們能夠指望通過研究理論物理而增加對意識的理解，而是我們現(xiàn)在必須認真考慮用主觀認識論補充或取代目前的主流認識論?！?/p>

意識成為純科學(xué)研究要攻克的最后一個堡壘，是當今科學(xué)最前沿學(xué)科交叉跨度最大的領(lǐng)域，已經(jīng)不局限于正統(tǒng)西方科學(xué)、哲學(xué)的方法，而包容了藝術(shù)、東方神秘主義傳統(tǒng)，因為意識本質(zhì)上只能以第一人稱方法來掌握。如何結(jié)合第一和第三人稱的方法，是目前意識研究的方向和難點。

與此相聯(lián)系，新媒體先鋒Planetary Collegium以藝術(shù)、技術(shù)、意識的跨學(xué)科研究作為工作中心，尋求原始巫術(shù)、超心理學(xué)、亞洲哲學(xué)等人類智慧傳統(tǒng)與新科學(xué)的結(jié)合點，其關(guān)心的問題包括：生物光子學(xué)與迄今被忽視的生物信息通道（如經(jīng)絡(luò)與氣）的可能聯(lián)系

；虛擬現(xiàn)實、網(wǎng)絡(luò)感知與土著巫師服用藥草所致的超常意識的溝通

，等等。Ascott提出“濕媒體（moistmedia）”來表示人機交互中濕性生物學(xué)與干性電路難分難解的狀態(tài)

，這是交互技術(shù)與藝術(shù)發(fā)展的趨勢。研究和創(chuàng)造新媒體交互過程中人的經(jīng)驗和意識，在主體與客體、心與物的循環(huán)中探索藝術(shù)的可能性，就是探索自我的可能性。在后生物與后人時代，人將在與機器、其他生命的共生中重新定義，決定一切的是意識，而中國哲學(xué)的參與，將減少向茫茫未知的盲目歷險，使意識研究成為我們“復(fù)性”旅程的一部分?！疤烀^性”，圣人五十知天命，一般人一輩子糊涂，卻也喜歡談?wù)撚篮愕娜诵?或者改造人性)。意識研究不管使用什么高科技新發(fā)明，這才是真正的問題。中國新媒體藝術(shù)家應(yīng)當把握這個復(fù)興中國傳統(tǒng)哲學(xué)美學(xué)的契機，認真思考“氣韻生動”、“藝以載道”這些老話題在當代的新意義。

七、新媒體：第三種文化

近代自然科學(xué)與人文學(xué)科分裂以來，自然科學(xué)發(fā)展迅猛同時異化的傾向也日益嚴重，藝術(shù)與人文學(xué)科則日益呈現(xiàn)被動甚至退化趨勢。當代最重要的文化塑造是在科學(xué)家的實驗室而不是藝術(shù)家的工作室進行的。自從斯諾在《兩種文化》中提出這個問題并在該書第二版里建議一種新的“第三種文化”以彌合兩種文化的鴻溝以來

，迄今情況并沒有什么改善。新媒體藝術(shù)創(chuàng)造了一個在人文學(xué)者與科學(xué)家之間積極對話的空間，從而促成第三種文化的涌現(xiàn)。

兩種文化的鴻溝在中國尤其明顯。筆者參加了一次在某藝術(shù)學(xué)校召開的全國性數(shù)字藝術(shù)會議，學(xué)校大門口立著創(chuàng)立者顏文的大筆題字，與會諸公進進出出若無所睹，筆者隨便問了幾個人，都不知顏文何許人。這件小事反映了什么問題呢？在數(shù)字藝術(shù)（或新媒體、數(shù)字媒體等）大旗下，會聚了眾多非藝術(shù)專業(yè)背景的人，很多同志對藝術(shù)所知甚少，然而數(shù)字藝術(shù)對技術(shù)的依賴卻戲劇性地把他們推上了潮頭。成百上千的理工農(nóng)學(xué)院成立了數(shù)字藝術(shù)類專業(yè)。另一方面，藝術(shù)學(xué)院的數(shù)字藝術(shù)對日新月異的新媒體核心技術(shù)的了解掌握不足，往往僅視科技為實現(xiàn)自己想要的效果的工具，這種“換筆”思維是膚淺的，不可能與科學(xué)家深入合作。藝術(shù)的神話早就破滅了，說到底，人人天生就是藝術(shù)家，科技不欠藝術(shù)什么，藝術(shù)離開科技就將成為古董或花瓶。所以Ascott說，藝術(shù)家不但要思考科學(xué)如何對藝術(shù)有用，也要思考藝術(shù)如何對科學(xué)有用

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？Planetary Collegium多年來一直積極參與“Toward a science of consciousness”以及Siggraph等科學(xué)會議，值得我們很有創(chuàng)意的藝術(shù)家們思考。

如果不改變科技與藝術(shù)斷裂的現(xiàn)狀，那么，我們的新媒體藝術(shù)不新，甚或與傳統(tǒng)斷裂，成為異化而非文化，并非危言聳聽。技術(shù)一日千里，這個龐然大物投下的希望與陰影一樣多，如果藝術(shù)家不主動去構(gòu)想其光明的一面，也許將來就不得不被動地生活在其陰影里。技術(shù)并非天然美善的，正如在當代科學(xué)最前沿的意識研究領(lǐng)域已經(jīng)認識到的那樣，如果對意識的科學(xué)研究不考慮我們?nèi)粘５睦斫庖约肮爬蠔|方哲學(xué)的第一人稱經(jīng)驗，那么未來的文明（機器與人共處的文明）走向可能是危險的。意識研究對東方哲學(xué)與藝術(shù)的關(guān)注并不僅僅是科學(xué)問題，也是倫理問題。

圖4太極圖提出自創(chuàng)（Autopoiesis）理論的法國科學(xué)家維熱納（Francisco Varela）說，當代科學(xué)對亞洲哲學(xué)的再發(fā)現(xiàn)可能將成為西方文化史上的第二次復(fù)興，其意義與歐洲文藝復(fù)興時期對古希臘思想的再發(fā)現(xiàn)一樣重大。筆者認為，新媒體藝術(shù)應(yīng)該就是這個新文化的開路先鋒，作為第三種文化，它不僅要連接科技與人文，也應(yīng)該連接西方科技與東方哲學(xué)。這對于中國藝術(shù)家尤其意味深長。如果說藝術(shù)的本質(zhì)就是意識的創(chuàng)造與傳達，那么與中國哲學(xué)相聯(lián)系的中國藝術(shù)，其“藝以載道”的美學(xué)追求無疑是最高明的，道不落于頑空，藝不失于低俗，當它與新媒體科技聯(lián)姻之時，將是何等博大精深的文化氣象，既是中國的也是世界的“文藝復(fù)興”。

也許應(yīng)該賦予“第三種文化”這樣的新意：它連接所有文化的二元對立，是在對立二元充分交互過程中具有涌現(xiàn)性的“二生三”（見圖4）。那么新媒體藝術(shù)作為第三種文化，其內(nèi)涵就更加豐富奧妙，對于我們以藝進道、整合意識和文化具有重要的意義。這與Ascott提倡的syncretic art有異曲同工之妙

，值得進一步研究。

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篇9

[關(guān)鍵詞]物流管理專業(yè)；新文科；航空院校

2020年11月3日，《新文科建設(shè)宣言》正式，標志著新文科建設(shè)進入了快車道。2021年7月30日，在第二十屆全國高校物流專業(yè)建設(shè)研討會上，《物流管理與工程類專業(yè)新文科建設(shè)行動綱領(lǐng)》（以下簡稱：行動綱領(lǐng)）正式?！缎袆泳V領(lǐng)》從人才新標準、人才培養(yǎng)新模式、專業(yè)新布局、課程新體系、思政課程新要求、教學(xué)新范式和質(zhì)量建設(shè)新文化等七個方面繪制了物流新文科建設(shè)的“行動圖譜”，明確了物流新文科建設(shè)的行動目標、行動原則和行動要點。新文科建設(shè)的本質(zhì)在于立德樹人[1]，新文科建設(shè)是一項系統(tǒng)工程[2]，要從新模式、新范式、新標準、新方法探索建設(shè)路徑[3]。新文科建設(shè)的重要抓手之一，就是專業(yè)建設(shè)。要從需求導(dǎo)向、目標導(dǎo)向、特色導(dǎo)向出發(fā)，探索文科類專業(yè)的融合發(fā)展與持續(xù)優(yōu)化[4]。在《新文科建設(shè)宣言》和《行動綱領(lǐng)》指導(dǎo)下，航空院校物流管理專業(yè)如何通過融合發(fā)展，不斷提升專業(yè)競爭力，滿足新形勢下經(jīng)濟社會發(fā)展的需求，堅守并砥礪“為黨育人、為國育才”的初心使命，成為教育界普遍關(guān)注的問題。

1高校物流管理專業(yè)發(fā)展存在的問題

當前物流管理專業(yè)人才已經(jīng)成為我國12種緊缺人才之一。從物流管理與工程類所包含的四個專業(yè)來看，物流管理專業(yè)布點數(shù)最多、在校生規(guī)模最大（見表1）。截止2021年，全國物流管理專業(yè)可招生專業(yè)點共計525個，遠高于物流工程的141個，采購管理的7個和供應(yīng)鏈管理的39個。各高校物流管理專業(yè)的開設(shè)，為物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展培養(yǎng)了大量的優(yōu)秀人才。但在新時期，特別是新技術(shù)應(yīng)用、新業(yè)態(tài)涌現(xiàn)、新經(jīng)濟發(fā)展的大背景下，物流管理專業(yè)傳統(tǒng)的發(fā)展模式，已經(jīng)不能滿足新文科建設(shè)與發(fā)展的新要求。存在的突出問題包括：（1）專業(yè)思政建設(shè)不系統(tǒng)。專業(yè)思政就是貫徹落實立德樹人根本任務(wù)，把思政教育貫穿到專業(yè)建設(shè)各要素全過程。從物流管理專業(yè)思政建設(shè)情況來看，存在著抓一點、不抓全面，抓規(guī)劃、不抓落實等問題。即便是同類專業(yè)普遍開展課程思政建設(shè)，但仍未能通過專業(yè)課程體系、師資隊伍、教學(xué)規(guī)范等體系化思政建設(shè)，將思政教育融于人才培養(yǎng)的全過程。同時，個別專業(yè)存在著思政建設(shè)沒有抓手、思政建設(shè)過于空泛等問題。（2）專業(yè)同質(zhì)化現(xiàn)象嚴重。從近兩年物流管理專業(yè)點的新批和撤銷來看，基本保持平衡。但這也反應(yīng)出來部分高校在物流管理專業(yè)建設(shè)與發(fā)展過程中，由于專業(yè)競爭力弱等問題，處于留與不留的兩難境地。導(dǎo)致這一問題出現(xiàn)的一個重要原因，就是各高校的物流管理專業(yè)同質(zhì)化現(xiàn)象嚴重，專業(yè)特色不明顯[5]，同類專業(yè)之間差別不大，專業(yè)不能與學(xué)校所屬行業(yè)、所屬區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展趨勢等有效融合，從而出現(xiàn)“千校一面”的現(xiàn)象。（3）專業(yè)邊界過于明顯。從學(xué)科屬性來看，物流管理專業(yè)歸屬于管理學(xué)科（管理科學(xué)與工程或工商管理一級學(xué)科）。在傳統(tǒng)理念下，各專業(yè)往往獨立發(fā)展、邊界明顯，物流管理專業(yè)與同一學(xué)科內(nèi)部的其它專業(yè)（如信息管理與信息系統(tǒng)、市場營銷等）能夠有一些交叉，然而跨學(xué)科專業(yè)之間（如金融學(xué)、國際經(jīng)濟與貿(mào)易等）的交叉往往很少，這導(dǎo)致專業(yè)培養(yǎng)方案設(shè)計中平臺類課程過少，而專業(yè)課過細、過多，達不到資源共享、人才共育的目標。同時，管理學(xué)科與工科、理科等學(xué)科的交叉融合難度更大。由此，如何打破專業(yè)邊界，實現(xiàn)“管工融合”的跨學(xué)科的物流管理專業(yè)融合發(fā)展，成為一個難點問題。（4）新興技術(shù)融入不足。隨著人工智能、區(qū)塊鏈、云計算、大數(shù)據(jù)（ABCD）為代表的新一代信息技術(shù)的發(fā)展應(yīng)用，經(jīng)濟社會領(lǐng)域的新業(yè)態(tài)、新模式不斷涌現(xiàn)，智慧物流、供應(yīng)鏈金融等新興崗位需求難以在原有的物流管理專業(yè)培養(yǎng)體系中得以滿足，傳統(tǒng)專業(yè)面臨著如何與新興技術(shù)的融合問題。同時，受國際貿(mào)易保護主義、單邊主義的影響，經(jīng)濟發(fā)展格局發(fā)生了重大變化，產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈自主可控成為新的發(fā)展需要，而物流管理專業(yè)傳統(tǒng)的課程體系設(shè)置，也無法滿足新形勢下的需要。（5）校企協(xié)同深度不夠。盡管經(jīng)濟社會發(fā)展對物流人才需求發(fā)生了變化，但物流專業(yè)在人才培養(yǎng)方案的制定上仍存在與社會需求不匹配現(xiàn)象，未能有效實現(xiàn)OBE理念下的按需培養(yǎng)，產(chǎn)教融合僅停留在企業(yè)認知實習(xí)和一兩周的專業(yè)實習(xí)，沒有能夠有效深入企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。校企協(xié)同缺乏有效的機制構(gòu)建行業(yè)企業(yè)與專業(yè)信息共享和互通的橋梁，遠不能實現(xiàn)校企聯(lián)合的訂單式、定制式人才培養(yǎng)。

2新文科背景下航空院校物流管理專業(yè)發(fā)展模式

（1）以航空精神引領(lǐng)立德樹人。高等教育的根本目的是人才培養(yǎng)，立德是人才培養(yǎng)的重要目標。如何落實立德樹人根本任務(wù)，是物流管理專業(yè)建設(shè)與發(fā)展的重要工作之一。新文科對立德樹人提出了新的要求，如何將課程思政與新文科專業(yè)建設(shè)有機結(jié)合，同時避免空泛的課程思政建設(shè)，是一個關(guān)鍵問題。對于航空院校物流管理專業(yè)而言，德性教育與課程思政建設(shè)，要緊密結(jié)合我國航空工業(yè)發(fā)展歷史，充分挖掘“航空報國”精神下的思政元素，并與專業(yè)培養(yǎng)方案、課程建設(shè)、教學(xué)方法、實踐教學(xué)體系等有效融合，讓課程思政落到實處，用航空精神引領(lǐng)立德樹人根本任務(wù)的實現(xiàn)（如圖1所示）。首先，基于OBE理念優(yōu)化培養(yǎng)方案，將航空元素貫穿物流管理專業(yè)培養(yǎng)目標、畢業(yè)要求和課程體系全過程；其次，注重航空特色課程建設(shè)，開發(fā)航空物流類系列教材；再次，不斷創(chuàng)新教學(xué)方法，特別是開發(fā)航空企業(yè)教學(xué)案例，講好中國情景下的好故事；最后，優(yōu)化實踐教學(xué)體系，特別是拓展典型航空企業(yè)校外實習(xí)基地，在實踐中進一步豐富航空精神的內(nèi)涵。（2）以“管工”融合打破專業(yè)邊界。新文科建設(shè)的基本抓手之一，是協(xié)同育人，要構(gòu)建跨專業(yè)、跨學(xué)科的協(xié)同育人機制，打破專業(yè)邊界，實現(xiàn)資源融合共享。首先，要打破學(xué)科與專業(yè)存在的二元發(fā)展問題，實現(xiàn)學(xué)科與專業(yè)的互相支撐、互相促進。對于物流管理而言，既可以歸屬于管理科學(xué)與工程一級學(xué)科，也可以歸屬于工商管理一級學(xué)科。無論如何歸屬，學(xué)科的建設(shè)重點與專業(yè)的發(fā)展都要互相結(jié)合。具體來講，對于航空院校物流管理專業(yè)而言，首先供應(yīng)鏈與運營管理是一級學(xué)科的重要方向之一，在此方向下可重點建設(shè)航空運營與優(yōu)化學(xué)科團隊，通過學(xué)科團隊建設(shè)支撐學(xué)科特色發(fā)展。與此同時，航空運營與優(yōu)化團隊，又對應(yīng)物流管理專業(yè)，從而將學(xué)科對航空物流領(lǐng)域前沿知識的研究與本科人才培養(yǎng)有機融合在一起，真正體現(xiàn)學(xué)科與專業(yè)的互相促進。其次，要充分結(jié)合航空院校工科特色與優(yōu)勢，著力實現(xiàn)“管工”融合。具體而言，充分利用機械學(xué)科、航空宇航學(xué)科的優(yōu)勢資源，在物流管理專業(yè)開設(shè)“工程+”系列課程和“航空+”系列課程，將航空背景下的管理與工程相結(jié)合，并設(shè)置工程訓(xùn)練實踐環(huán)節(jié)。同時，利用理科的師資優(yōu)勢，開設(shè)經(jīng)濟數(shù)學(xué)、智能算法等課程，并在學(xué)科方面聯(lián)合開展物流優(yōu)化研究。（3）以航空物流塑造專業(yè)特色。新文科背景下，高校物流管理專業(yè)要結(jié)合所在區(qū)域、所屬行業(yè)的特點，著力打造專業(yè)特色，避免日趨嚴重的同質(zhì)化問題，尋求差異化發(fā)展。對于航空院校的物流管理專業(yè)而言，應(yīng)緊密依托航空院校的行業(yè)背景優(yōu)勢，探索航空物流特色凝練，形成相較于同類專業(yè)的錯位優(yōu)勢（如圖2所示）。具體來說，一方面，聚焦航空貨運物流，開設(shè)“航空物流導(dǎo)論、航空貨運管理、機場運營管理、航空運輸規(guī)劃、民航配載”等特色課程，并與機場、航空公司等建立穩(wěn)固的特色實習(xí)基地，從理論教學(xué)和實習(xí)實踐兩個方面將航空貨運的知識體系固化下來。另一方面，面向航空制造企業(yè)物流，在開設(shè)采購管理、倉儲管理、供應(yīng)鏈管理、生產(chǎn)運作管理等專業(yè)核心課程基礎(chǔ)上，將航空制造企業(yè)的物流活動作為各類專業(yè)課程教學(xué)的重要內(nèi)容，并從產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈自主可控角度，引導(dǎo)學(xué)生關(guān)注航空工業(yè)供應(yīng)鏈全流程；同時，深化與知名航空企業(yè)（如飛機、發(fā)動機）的校企協(xié)同，聯(lián)合開展物流專業(yè)人才培養(yǎng).（4）以新興技術(shù)提升專業(yè)能級。新文科建設(shè)中提出要將人工智能、大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)與原有專業(yè)深入融合。充分考慮物流管理專業(yè)情況，將物流領(lǐng)域作為大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景，將大數(shù)據(jù)分析作為專業(yè)的基本技能，引入大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等特色課程，重點發(fā)展智慧物流方向，從而實現(xiàn)面向應(yīng)用場景的專業(yè)能級提升。新一代信息技術(shù)與專業(yè)的融合，具體體現(xiàn)在專業(yè)培養(yǎng)方案的設(shè)計上，考慮到物流管理專業(yè)的場景應(yīng)用性，應(yīng)重點圍繞大數(shù)據(jù)獲取、商務(wù)數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化等開設(shè)系列應(yīng)用、實戰(zhàn)類課程。具體思路如圖3所示。（5）以產(chǎn)教融合促進專業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展。新文科專業(yè)建設(shè)的重要原則之一，是以新的功能為目標進行專業(yè)建設(shè)，那就是必須把社會需求作為專業(yè)建設(shè)的重要準則和導(dǎo)向[4]，而貫徹這一準則的重要手段就是深化產(chǎn)教融合。立足產(chǎn)教融合，以物流管理專業(yè)的應(yīng)用型轉(zhuǎn)型為目標，構(gòu)建行業(yè)企業(yè)與專業(yè)資源共享和信息互通的橋梁，建立與社會用人單位聯(lián)合培養(yǎng)機制，解決目前行業(yè)企業(yè)需求與專業(yè)人才培養(yǎng)不匹配的問題。一方面，依托物流管理專業(yè)現(xiàn)有的優(yōu)質(zhì)實踐基地，建立院企會商機制，定期召開學(xué)院與實習(xí)單位的對接會，邀請企業(yè)參與人才培養(yǎng)的全過程，緊密跟蹤企業(yè)對人才、崗位需求的新變化，優(yōu)化校外實踐任務(wù)分配。另一方面，優(yōu)化設(shè)計產(chǎn)教融合實踐教學(xué)體系，打通從認識實習(xí)到頂崗實習(xí)的路徑，聘請企業(yè)人員承擔部分理論教學(xué)與實踐指導(dǎo)任務(wù)，引領(lǐng)學(xué)生了解行業(yè)發(fā)展動態(tài)，提升學(xué)生對未來職業(yè)的準備度。

3結(jié)語

新文科建設(shè)背景下，物流管理專業(yè)建設(shè)面臨著新的使命。作為典型的“管工”融合專業(yè)[6]，航空院校物流管理專業(yè)要堅持“融合、協(xié)同”發(fā)展的模式，通過塑造航空物流特色提升專業(yè)比較優(yōu)勢，通過融入航空元素構(gòu)建專業(yè)思政體系。同時，要主動打破專業(yè)邊界，融合新一代信息技術(shù)，拓展智慧物流培養(yǎng)方向；通過跨學(xué)科融合，實現(xiàn)跨界發(fā)展。最后，要強化校企協(xié)同人才培養(yǎng)，通過訂單式/定制式培養(yǎng)模式創(chuàng)新，不斷推動專業(yè)的應(yīng)用型發(fā)展。

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篇10

【論文摘要】：心靈觀念起源于原始人解釋夢境等現(xiàn)象的需要，原始人的這種直觀、猜測的結(jié)果對后來的哲學(xué)家、心理學(xué)家在實踐、研究中造成根深蒂固的影響--認為人身上存在著獨立的實體--心靈。這種將統(tǒng)一的人截然二分的原始觀念，造成了哲學(xué)史上"二元論"長期占據(jù)實質(zhì)的主導(dǎo)地位。當代分析哲學(xué)的興起，從語言學(xué)角度的分析使人們逐漸認清心靈的真面目，心靈觀念的再認識就顯得尤其重要。

奧古斯丁曾說過，時間是什么？你不問，他還知道，你一問，他卻困惑。關(guān)于"時間"的奧古斯丁式的回答，也同樣適宜于"心靈"。我們時常談?wù)撔撵`，但真要反躬自問，什么是心靈？恐怕同樣會陷入奧式迷茫之中。其實，以往我們對于心靈的起源問題的研究和認識，大多數(shù)理論和學(xué)說都是建立在一個錯誤的、常識性的本體論承諾上的：世界上除了物理實在和屬性之外，還有心理實在和屬性。正是由于基礎(chǔ)的、方向性上的錯誤，導(dǎo)致諸多哲學(xué)問題長期得不到實質(zhì)性的解決。

一、心靈的起源：原始思維

原始人是能夠思維的，但他們的這種思維能力還處于文化水平低級發(fā)展階段。在他們的日常生活中，他們生物學(xué)現(xiàn)象深感迷惑。第一，活著的能說話能行動的人和死亡的人之間有什么不同？為什么會有清醒、睡眠、夢、疾病、死亡等狀態(tài)的發(fā)生？第二，那些在夢和幻覺中出現(xiàn)的人形又是什么？原始人的這種好奇心和原始的探索精神，讓他們大概初步作出這樣一個明顯的結(jié)論，"即每個人都有兩種東西屬于他們所有，這就是自己的生命和自己的幻象。這兩類現(xiàn)象顯然都處于與身體的密切聯(lián)系中：生命使身體能夠感覺、思想和行動，幻象則是身體的映象或者它的第二個''''我''''。不管是生命還是幻象，都同樣被感知成與身體分離開的東西，生命被感知成能夠從無感覺或者死的軀體里脫離出來走掉，而幻象則被感知成能夠向遠離這個身體的人們現(xiàn)形。"這不過是生命與幻象的合并。原始靈魂觀念認為，"靈魂是一種稀薄的沒有實體的人形，本質(zhì)上是一種氣息、薄墨或影子；靈魂是它使之生的那個個體中的生命和思想的本原，它獨立地占有它的從前或現(xiàn)在的肉體擁有者的個人意識和意志；它能夠離開身體很遠，并且還能突然表現(xiàn)物質(zhì)力量，特別是能夠作為一個脫離了身體的、與身體在外貌上相象的幻象而出現(xiàn)在睡著或醒著的人們面前；她能夠在這個身體死后繼續(xù)存在并在人們面前出現(xiàn)；它能夠鉆進其他人、動物甚至物品的體中，控制著它們，在它們里面行動……"并且，原始人認為人的靈魂不只一個?；谒麄兊睦硇哉J識尚不發(fā)達，他們還沒有形成具有多種功能的統(tǒng)一的靈魂觀念。托列斯海峽的土著人認為，馬利（mari）的一部分在人死后就離開了，而另一部分則繼續(xù)留下，直到她被嚇走為止。在北美，靈魂由復(fù)數(shù)組成被看成是個定則。某些希達查人認為一個個體有四個靈魂，并以此觀念解釋逐漸死亡的過程。例如，當意識還未消失時，四肢冷卻了。他們認為這是因為四個靈魂是在逐個離開的。達科他人（Dacotans）認為人有四個靈魂：肉體的靈魂，與肉體同死；永遠留在身體或留在身體近旁的靈魂；對肉體的行為負責的靈魂；永遠留在死者的一小束頭發(fā)附近的靈魂。

由于原始人的認識主要以直觀、想象、猜測等為特征，不知道也不可能去自覺地把握事物的性質(zhì)與本質(zhì)，因此他們也沒有自覺地說明靈魂的性質(zhì)與本質(zhì)，即不知道從哲學(xué)基本問題的高度去說明靈魂究竟是物質(zhì)性的還是精神性的，沒有闡明靈魂區(qū)別于肉體和自然事物的本質(zhì)特征。原始人的這種直觀的猜測、想象，必然地影響著后來的哲學(xué)家們對此問題的思考。

二、傳統(tǒng)哲學(xué)對心靈的探討

在傳統(tǒng)的心靈哲學(xué)研究中，我們的探索是從"心靈是什么"、"具有什么本質(zhì)"這樣的"蘇格拉底式問題"出發(fā)的。其實，以這種方式提出問題的同時，我們就預(yù)設(shè)了這樣一個前提的：心靈是存在的。而在當今"分析的時代"，這種研究方式遭到越來越多的研究者的質(zhì)疑。心靈或靈魂真的存在嗎？如果存在，那么傳統(tǒng)哲學(xué)的龐大體系將得以保存并發(fā)揚廣大；如果不存在，那么以往對"心靈"所作的全部研究將面臨著顛覆性的危機。伴隨著計算機科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、人工智能和認知科學(xué)等前沿科學(xué)的迅猛發(fā)展，傳統(tǒng)的心靈哲學(xué)的觀點越來越站不住腳，在當代所謂的"本體論變革"的呼吁聲中，其弊端也日益顯露出來。在古希臘，亞里士多德之前的哲學(xué)家通常都把靈魂或心靈看作是一種實體。但對這種實體的本質(zhì)卻有兩種不同的回答：一是樸素唯物主義的（如米利都學(xué)派），認為靈魂像其他事物一樣是由物質(zhì)性本原（氣、水、火、原子等）構(gòu)成的；一是二元論的（如柏拉圖），認為人的存在分為靈魂和肉體兩個部分，他認為具有認識能力的靈魂只有擺脫肉體的困擾才能最好地思維。從亞里士多德開始，對心靈的認識發(fā)生了重大轉(zhuǎn)折，即從對實體的構(gòu)成本質(zhì)轉(zhuǎn)到了對心理的作用、關(guān)系的探討。人的靈魂是由知覺、統(tǒng)覺、想象、一記憶、愉快和痛苦、欲望和厭惡以及理性思維等精神職能因素構(gòu)成的。因此，它不是實體，而是一組功能、能力或?qū)傩缘慕M合，"靈魂之于身體，猶如砍劈之于斧頭"，斧頭的砍劈功能必須靠身體的動作表現(xiàn)。就心理的作用過程而言，心靈就像一塊蠟，它對外物的反映，就像圖章戒指在蠟塊上留下的印痕。

中世紀神學(xué)家的靈魂觀帶有典型的宗教色彩，大多承認靈魂的實體性。如奧古斯丁認為，"靈魂對我而言，似乎是一個有規(guī)定性的實體，是由理性武裝起來的用以主宰肉體的實體。"他強調(diào)靈魂之于肉體的先在性，他認為，人是"一個隨意使用肉體的靈魂。"即理性靈魂是人的本質(zhì)，但它作為人的本質(zhì)，是相對于肉體的作用而言的。靈魂與肉體的實體性跟上帝相比都是不完滿的，處于缺乏狀態(tài)。靈魂和肉體的結(jié)合也正是由于它們各自的缺乏。他不再像柏拉圖那樣，將肉體視作靈魂的墳?zāi)梗强醋黛`魂的運動場所。

一般認為，現(xiàn)代西方心靈哲學(xué)是從笛卡爾開始的。笛卡爾一方面認為，心靈和身體是兩個性質(zhì)根本不同的實體，前者能思維而無廣延，后者有廣延而不能思維。另一方面，他又認為，心靈"與肉體在實質(zhì)上又是聯(lián)系著的"，而且心靈可以自由地決定身體運動，肉體對外物的感受又會為心靈所覺察，心靈通過肉體有情緒的變化。既然心靈是無廣延的實體，它又怎么能與有廣延的身體發(fā)生關(guān)系呢？無廣延的心靈怎么能支配有廣延的肉體的運動呢？有廣延的肉體的感覺怎么能傳到無廣延的心靈呢？要么心靈與身體在性質(zhì)上沒有根本區(qū)別，否則就不可能發(fā)生交感；要么心靈與身體根本不可能有聯(lián)系、發(fā)生交感，否則兩者在性質(zhì)上就沒有根本區(qū)別。笛卡爾在心身關(guān)系上陷入了無法自拔的二元論與交感論的矛盾。

綜上所述，從古希臘到近代，不管是柏拉圖的輕視肉體、重視靈魂，靈魂只有在擺脫肉體后才能最好地進行思維，還是奧古斯丁靈魂與肉體的結(jié)合以成就靈魂的事業(yè)，還是笛卡兒的身心交感說，無一不透露著大多數(shù)哲學(xué)家心底的"二元論"。這種潛藏在哲學(xué)家心底不知不覺地發(fā)揮作用的"二元論"的根源于原始靈魂觀念：當原始人解釋夢的存在時，統(tǒng)一的人就被截然劈成兩半了。人是由身體和心靈（靈魂、心理、意識、精神）兩部分構(gòu)成的。每個人都有一個軀體和一個心靈，軀體和心靈被套在一起，而且在軀體死后，心靈仍繼續(xù)存在并依然發(fā)揮作用。因此，盡管大多數(shù)反二元論的哲學(xué)家，或在許多問題上都堅持唯物主義因而承認自己是唯物主義哲學(xué)家的人，其實并沒有真正擺脫二元論的糾纏，在看待人及其心靈時，其實仍是二元論的。正是在這個意義上，著名哲學(xué)家賴爾、維特根斯坦和奎因（W.Quine）等人認為，二元論是自古以來的"權(quán)威的學(xué)說"。羅蒂指出："每個人都總知道怎樣把世界分為心的部分和物的部分，這一區(qū)分是常識性的和直觀性的。"

三、心靈究竟是什么？

當代心靈哲學(xué)呼吁研究方式的轉(zhuǎn)向的要求似乎可以用這么一個例子來闡述其必然性：在很久以前的一個遙遠的國度里，一個民族深切關(guān)心著戈肖克問題，盡管沒有人知道戈肖克是什么，但每個人都贊同他（她或它）是非常重要的，這個民族世世代代最有頭腦的人都獻身于戈肖克事業(yè)，但始終沒有人找到答案，就在人們認為似乎已經(jīng)陷入了毫無希望的絕境時，終于有個人這樣假設(shè)：戈肖克僅僅是個名詞而已，除了詞語之外一無所有。由此看來，或許"心靈"的問題以及心身問題之所以長期困擾著我們，在很大程度上，是由于我們的思維方式和研究方向出了差錯，以致研究的結(jié)果往往和研究的初衷南轅北轍。

當代分析哲學(xué)大師維特根斯坦和J.杰恩斯等人對心理語言形成過程和本質(zhì)的分析令人耳目一新。他們的研究成果，引發(fā)了當代的心靈本體論變革的潮流。杰恩斯認為，意識、思想后于語言，完全是由語言的運用所虛構(gòu)或杜撰出來的，是物理世界一種虛幻的類似物；人在創(chuàng)制和使用心理語言時，并沒有什么真實的事件和過程要表達。從語言的具體內(nèi)容看，人類語言指稱對象或表示對象的方式經(jīng)歷了從簡單到復(fù)雜，從具體到抽象，從物理語言到心理語言的發(fā)展過程。人類最初的詞語都是關(guān)于可見可觸、直接具體、與人的生活息息相關(guān)的事物的，甚至直到文字產(chǎn)生以后，都很少見到表示復(fù)雜、抽象的性質(zhì)以及人的內(nèi)在心理過程的詞語。心理語言主要通過兩種途徑形成：一是表示實體的心理語言借助推論從相應(yīng)的物理語言轉(zhuǎn)化而來，二是隱喻和類推。靈魂觀念的產(chǎn)生則是這兩種方式共同作用的結(jié)果。正如杰恩斯所說："我們用來指稱心理事件的每一詞語都是行為世界中的某種東西的隱喻和對應(yīng)詞。我們用來描述真實空間中的物理行為的形容詞通過類推變成了描述心靈空間中的心理行為的對應(yīng)詞。"杰恩斯通過追溯心理語言的起源，得出了如下結(jié)論：心理語言是借助于隱喻、類比從物理語言中轉(zhuǎn)化產(chǎn)生的；心靈是真實世界的類似物；心理語言是意識產(chǎn)生的前提。

基于以上的分析，我們可以作出這樣的判斷：心靈是人們在解釋的需要中產(chǎn)生的，并不存在獨立的心靈實體。我們常說的"心靈"是一種解釋上的設(shè)想，因為說人有心理實在并沒有增加世界的物理內(nèi)容。既然如此，它就不能進入物理事件的因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中。這種對心靈的一種解釋上的設(shè)想，就像是我們?yōu)榱嗣枋瞿骋豢臻g區(qū)域會借助某種坐標系統(tǒng)一樣。而這個被借助的系統(tǒng)并不存在，只是我們的解釋離不開這個虛構(gòu)的解釋項。

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