高中语文逻辑知识(收集5篇)
时间：2024-12-12
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［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?AB
A(?AB)
(A??A)B
(A??A)?B
A??A
(?Aù(AúB))B
(AB)(?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。[⑦]
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。”
（2）某教授写信推荐他的学生任某项哲学方面的工作，信中写到：“亲爱的先生：我的学生c的英语很好，并且准时上我的课。”根据量的准则，应该提供所需要的信息量；作为教授，他对自己的学生的情况显然十分熟悉，也可以提供所需要的信息量，但他有意违反量的准则，在信中只用一句话来介绍学生的情况，任用人一旦接到这封信，自然明白：教授认为c不宜从事这项哲学工作。
并且，语用涵义还具有如下5个特点：（i）可取消性：在给原话语附加上某些话语之后，它原有的语用涵义可被取消。在例（1）中，若b在说“前面拐角处有一个修车铺”之后又补上一句：“不过它这时已经关门了”，则原有的语用涵义“你可从那里得到汽油”就被取消了。（ii）不可分离性：如果某话语在特定的语境中产生了语用涵义，则无论采用什么样的同义结构，该含义始终存在，因为它所依附的是话语的内容，而不是话语的形式。（iii）可推导性，前面已说明这一点。（iv）非规约性：语用涵义不能单独从话语本身推出来，除要考虑交际合作原则之类的语用规则之外，也需要假定通常的逻辑推理规则，并需要把上文语句、交际双方所共有的背景知识作为附加前提考虑在内。（v）不确定性：同一句话语在不同的语境中可以产生不同的语用涵义。显然，确定某个话语的语用涵义是一个极其复杂的过程，需要综合和分析、归纳和演绎的统一应用，因此具有一定的或然性。研究如何迅速有效地把握自然语言表达式在具体语境中的语用涵义，这正是自然语言逻辑所要完成的任务之一，它将在21世纪取得进展。［摘要］本文认为，计算机科学和人工智能将是21世纪逻辑学发展的主要动力源泉，并且在很大程度上将决定21世纪逻辑学的面貌。至少在21世纪早期，逻辑学将重点关注下列论题：（1）如何在逻辑中处理常识推理的弗协调、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可错的归纳判断？（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。
［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?AB
A(?AB)
(A??A)B
(A??A)?B
A??A
(?Aù(AúB))B
(AB)(?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。[⑦]
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。”
论文摘要：形式逻辑是一门实用性极强的．工具性学科，在汉语言文学、思想政治教育等教师教育专业作为基础课开设，但由于教材缺乏个性等原因，导致学生厌学现象的产生，直接影响着教学质量的提高。为了提高教学质量和教学效果，必须加强教材建设。在教师教育专业形式逻辑教材建设中，应该做到“四化”，即：积极吸纳最新研究成果，实现教材的现代化；恰3-"处理理论与应用的关系，实现教材的实用化；充分体现形式逻辑的基础课特性，实现教材的简约化；遵循教师教育专业特点，实现教材的个性化。
论文关键词：教师教育专业；形式逻辑；教材编写；现代化；实用化；简约化；个性化
逻辑学是一门既古老又年轻的科学，在两三千年前就已形成一门独立学科，现在发展成为一门多层次、多分支的逻辑科学体系。1974年，联合国教科文组织编制的学科分类中，把逻辑学与数学、天文学和天体物理学、地球科学和空问科学、物理学、化学、生命科学同列为相对于技术科学的七大基础学科之一，逻辑学被列为第二位。形式逻辑是逻辑学的基础，它以研究人们的思维活动为目的，是人们正确思维、论证和表述思想的重要工具。它作为基础课之一，在汉语言文学教育、思想政治理论教育等教师教育专业开设。笔者通过长期对所教学班级学生调查发现，学生普遍反映该课程“繁琐、枯燥、乏味、无用”，由此也导致厌学情绪的产生。有关文章也提出了类似的看法，表明该现象具有普遍性。学生对于一门实用性极强的工具性学科形成“无用”认识并产生“厌学”现象，对于教学的正常开展及质量的提高极为不利。究其原因，主要有教材、教学方法手段、教师及考试等诸多方面的原因。本文仅从如何加强教材建设方面进行初步探讨。
一、积极吸纳最新研究成果。实现教材的现代化
形式逻辑教材编写要紧跟时展步伐，积极吸纳最新研究成果，大力推进现代化，展现“新”的特，这是逻辑学发展的内在要求之一，教师教育专业形式逻辑教材的编写亦不例外。
一方面，要积极引进现代逻辑的成果。现代化是逻辑学发展的一大趋势，也是逻辑学界探讨较多且已逐步形成共识的问题，近些年出版的形式逻辑教材或多或少引进了现代数理逻辑的内容，比较充分地体现了这一趋向。但在引进现代数理逻辑内容时，要十分注意适度、恰当和融合。特别是对于文科专业学生而言，由于其长期养成的思维倾向，对于过多的现代逻辑符号及公式，会出现“排异”反映，使学生产生畏难情绪，不利于教学。
另一方面，也是更为关键的是要及时收集“论坛逻辑”和“实践逻辑”中言之成理、持之有据的新观点、新材料、新成果，认真分析，审慎筛选提炼，充实进教材，吐故纳新，使教材充满生机并具有鲜明的时代感。
对于逻辑，可以分为“讲坛逻辑”、“论坛逻辑”和“实践逻辑”，所谓“讲坛逻辑”也即教师在课堂上给学生讲授的逻辑，所谓“论坛逻辑”就是人们在各类媒体发表的关于逻辑的理论研究成果，所谓“实践逻辑”就是人们在工作、生活及学习等实践过程中所形成的一些逻辑成果。目前，存在着“讲坛逻辑”与“论坛逻辑”、“实践逻辑”脱节的现实，使得许多很有见地的“论坛逻辑”和“实践逻辑”的成果不能及时充实进教材，被“讲坛逻辑”所利用，造成了资源的浪费。把“论坛逻辑”和“实践逻辑”中的内容引入“讲坛逻辑”，这本来就是逻辑现代化的一个重要方面，也是教师教育专业形式逻辑教材编写的题中应有之义。
二、恰当处理理论与应用的关系，实现教材的实用化
形式逻辑作为一门工具性学科，其实用性是无庸置疑的，但由于其本身又属于理论逻辑，这就需要在教材编写中要辩证地处理理论与应用的关系。由于对该关系处理不当，现行教材存在着两种偏向，一是重视原理的阐述，脱离实际，为理论而理论，使理论成为“空中楼阁”，缺乏对实践的指导，失去其价值。二是在强调应用性、实践性、操作性时，又忽视了理论，使实践失去了理论的指导，导致实践的盲目性的偏向。目前，在教师教育专业形式逻辑教材的编写中，前一种偏向更为明显。
教师教育形式逻辑教材的编写，既要重视基础知识、基本理论的阐述，更要坚持“以实为本”的原则，联系实际、体现实用、突出实践、注重实效。教师教育专业学生，将来要从事的职业主要是中小学教师，在其学习动机上也就带有这种职业取向，对于所学知识对将来的教育教学工作有什么作用和帮助比较看重。如果学生注意到所学内容与未来的工作之间具有密切联系时，就会产生较为浓厚的学习兴趣并形成坚强的学习意志，为完成学习任务创设积极良好的心理基础。教材编写要充分重视学生的这一学习动机，在教材中适当安排逻辑知识在中小学教学科研中应用的有关内容，并精选设计相关实例充实到理论讲解及课后练习中，注重逻辑理论联系实际，强化逻辑知识的实际运用，引导学生运用所学的基本原理去分析、解决实际问题培养其“学以致用”的能力，体现逻辑学的工具眭和在实践中的直接效用性。"
三、充分体现形式逻辑的基础课特性，实现教材的简约化
目前，教师教育专业形式逻辑教材在内容安排上仍存在着“偏、难、繁、旧”及过分追求系统性和学术性等现象，脱离了学生的实际，不符合教育学中关于“跳一跳摘到桃子”的原理，会引起学生的畏难情绪。作为基础课开设的逻辑学，其“根本任务不在于培养一批批逻辑学的专门人才，而是在于提高学生逻辑思维的素质和能力(这是大学生素质培养的一个重要方面)，即通过逻辑课的教学，使学生在把握逻辑学基础知识和基本原理的基础上，经受严格的逻辑思维训练；学会应用他们所学的逻辑知识和原理去解决日常思维和科学研究活动中的各种思维实际问题，从而为他们学习、领会和运用其他各门科学知识提供有效的逻辑思维的工具和方法。”回作为教师教育专业开设的形式逻辑，还应该在帮助学生掌握逻辑思维基本工具和方法的同时，为他们将来从事教师职业后进一步去影响和培养其所教学生的逻辑思维水平和素质打下基础。
教师教育专业形式逻辑教材编写应遵循“简练”这一基本原则，不能盲目追求专业课教材的系统性和理论深度，而要强干削枝，做到“精简”。“精”也即“精髓”，要求教材选取理论要适度，要少而精，突出重点，将最必要的理论知识讲清讲透。“简”也即“删繁就简”，对于对教师教育专业学生来说并不十分必要的以及“偏、难、繁、旧”的内容作适当的“删、减、并、压”。
因为“逻辑教材体系都是教学体系，而非严密的学科体系，因此，其内容应当丰富而新颖，体系可以不必那么严密。同时，教材编写必须注意，不必把什么内容都‘讲深讲透’，而应当留给教师在课堂发挥的余地，留给学生以思考的空间，使教材具有启发性。”翻“面对着兴趣不一、水平不一、接受能力不一的学生，不能把问题搞得很专、很学术，要使大多数学生掌握基本知识或技巧。”同因此，教师教育专业形式逻辑教材应该尽量“删、减、并、压”那些并不十分必要且用处不大的繁琐枯燥的公式推导及论证过程等方面的内容，安排最必要和适用的内容，而不必过分拘泥于教材的学术性及系统性。对于有些内容则可只保留其最终结论让学生记住并予以运用，不必过细地推究其成因及来源，不妨让学生“知其然而不知其所以然”。比如“三段论各格的特殊规则”、“命题变形推理中连续换质位和换位质的推理”、“三段论的公理”、“复合三段论”等就可以删减。
四、遵循教师教育专业特点。实现教材的个性化
一本好的教材，首先应该明确自己的定位，即确定自己的读者群体，然后才能根据该群体的特点和需要，确定教材的方向、目标、内容、范围、体系结构及表达方式。“对象不同，教学内容就应不同，专科与本科、重点院校本科与非重点院校本科、师范类院校与政法院校、医学院校等，逻辑的教学内容都应不同”。围就是基于不同的专业其内容也应该有所不同，如中文、政治等专业的逻辑教学内容应侧重论证、分析、日常推理能力的培养，而理科专业则可侧重演算能力的培养。不可否认，近年来，形式逻辑教材建设取得了巨大的成就，一大批优秀的教材被编写使用。但同时，在教材编写过程中“却也不同程度上忽视了不同类型学校、不同专业和不同的层次学生对逻辑知识的不同需要”昀，存在着“教材编写多少年一贯制，并未跳出既有的框架，只是在既有教材框架下增添删减”的现象，也即没有认真关注教材的特殊定位，造成各种教材大同小异、定位不准、缺乏个性。教师教育专业教材，也不同程度地存在着前述弊病，或与整理教材没有太大区别，或没有体现不同的层次和专业。
教师教育专业形式逻辑教材的编写，要紧紧围绕其阅读与使用对象是未来的教师这一客观实际，从学生的身心特点和现实需求出发来确定体系、组织内容，在坚持共性的前提下突现个陛。
逻辑思维是一种依据一定的系统知识，遵循特有的逻辑程序而进行的思维活动，被誉为人类认识大千世界最基本的理性思维。在钱学森提出的思维科学理论体系中，逻辑思维被列在关于个体思维的三种形式之首，也就是说，逻辑思维是形象思维与灵感思维的基础、起点。人的大脑机制最能说明逻辑与语言的密切联系。科学家很早就发现逻辑思维是大脑左半球的功能，这个功能分区与第二信号系统——语言的大脑分区是一致的。发展逻辑思维，锻炼了大脑左半球，也能促进语言能力的提高。逻辑思维与语文的联系还可以从语文领域的四大要素来看。听、说、读、写是语文基本能力，这四种能力都是以思维，包括逻辑思维为基础的。叶圣陶先生说：“语言说得好，在于思维的正确，思维的锻炼相当重要。”写是说的书面形式，作者想把意思表达清楚，必须遵循人类共同的思维规律，没有逻辑思维，是不可能把复杂的道理和感受讲清楚的。至于读和听，如果弄不懂人家话语间、文章中的逻辑架构，实际上就是没有真正听懂、读懂。叶老对语文与思维关系的精辟阐述，为语文教师揭示了发展思维，尤其发展逻辑思维，从而提高语文教学质量的途径。提高逻辑思维能力，要有一定的逻辑学科知识为基础，而逻辑学科知识也正是语文知识的组成部分。传统语文总是把语、修、逻相提并论，逻辑知识短文也曾进入语文课本。目前流行着语文八字宪法之说，这八个字是字、词、句、篇、语、修、逻、文，特级教师魏书生教学生画知识树，总少不了“逻辑”的位置。可以说，逻辑是语文的有机组成部分，它与语法、修辞等专科知识共同建构了语文知识的整体框架。可以说，缺了逻辑的语文知识是缺腿的、不完整的。在语文教学中进行逻辑思维训练，从而普及逻辑知识，提高学生逻辑思维能力，这对提高语文教学质量，提高学生语文素质无疑是大有裨益的。从思维科学看，逻辑思维与创造性思维是密不可分的两种思维。现代学者张晓芒说：“任何一个创造性成果的产生，都包含创造性思维和逻辑思维，是两种思维合作下产生的结果。”这两种思维特质一是发散型，一是聚敛型，对一个完整的思维过程来讲是缺一不可的。还有的人更是直截了当地说：“直觉思维（创造性思维品质）乃是逻辑思维高度浓缩、简化、自动化的结果。”这正是说，逻辑思维是基础，是本，只有具备了良好的逻辑思维基础，创造性思维才能出成果。而片面强调创造性思维培养，忽视逻辑思维训练往往适得其反，欲速则不达。教学的长远目标是培养跨世纪人才。世界进入了智力解放、智力开发的时代，一位思想家说过：不要一个充塞的大脑，宁要一个开阔的大脑；不要一个无所不知的大脑，而要一个智力发达的大脑。“开拓学生视野，开展学生智力”也正是语文教学大纲为语文教学确立的目标。开发和发展构成智力因素核心的逻辑思维能力，应成为当前语文教学的当务之急。教学的根本目标，是把人类已知的科学真理创造条件使学生掌握，要教会学生思考问题，教他们掌握规律性知识而不是僵死的教条，要达到这个目标，首先要使学生具备逻辑思维能力。
思维训练，是指通过某种途径、方式掌握正确的思维过程、思维形式、思维方法的过程。把逻辑思维知识，正确的思维过程、形式、方法的掌握和传授贯穿在语文知识的教与学过程中，追求“逻辑思维规律、方法，与学生思维发展规律、语文知识内在规律，在教和学相互作用中的和谐和统一”，这就是语文的逻辑思维训练。通过训练，使学生逐步学会掌握用科学的抽象概念揭示事物本质，表述认识现实的结果这一掌握知识规律、途径和方法。逻辑思维训练内容包括逻辑知识的传授、思维形式及各种逻辑方法的训练和部分思维品质（如思维的广阔性、批判性、深刻性）的培养。逻辑知识指形式逻辑与辩证逻辑的一般知识；逻辑规律指形式逻辑的同一律、矛盾律、排中律；逻辑方法有实验、概括、分类、比较、对比等常用方法及归纳与演绎、分析与综合、抽象与具体等辩证方法；逻辑形式指概念、判断和推理；逻辑关系有个别和一般，反对、矛盾、条件、因果等，以及时间、顺序、机能关系及其相互制约性。
小学生具有直观思维、形象思维、逻辑思维三种基本形式。一般来说，学生对直观思维和形象思维两种形式较有兴趣并运用比较娴熟，对逻辑思维觉得比较抽象且运用比较不那么轻车熟路。由于小学生认识事物掌握事物的过程是由低级到高级，由简单到复杂，由单一到逐步增多的过程。所以，教师要根据学生掌握知识的规律对学生进行逻辑知识进行由浅入深的渗透和对学生逻辑思维进行由浅入深地训练。
一、在语文教学中为什么要实施思维教育。首先，应该全面理解语文学科素质教育的内涵。要理解语文学科素质教育的内涵，首先应该考虑构成一个语文综合素质所包含的基本方面。一个人语文的综合素质是由其语言的素质、思维的素质和人文的素质这三方面基本的素质构成。我们知道，在大脑思考的时候，语言是思维的工具；在彼此交流思想的时候，语言是交流的工具。语文学科的素质教育，首先应该抓好语言素质的教育，让学生掌握语言这个工具。但语言总和思维密切联系着，二者的关系如同形式和内容的关系谁也离不开谁。没有语言，思维就会失去凭借，思想也就没有物质的载体；然而没有思维，思想就无从产生，也就不可能有彼此的交际。语言和思维的这种密切关系又决定了语言发展和思维发展的密切相关。要想发展学生的语言，必须重视发展学生的思维；而发展学生的思维，又必须重视发展学生的语言。思维素质和语言素质同等重要，二者缺一不可。因此，语文学科既是一门语言学科，又是一门思维学科。语文学科的素质教育应该是语言的素质、思维的素质和人文的素质教育的统一。其次，与其他学科相比，语文学科更强调对学生的思维教育。因为语文是一门思维性很强的学科，有着自身特殊的思想教育的功能。教学生学习以语言为工具进行思维和思维表达是语文学科特有的功能。从思维科学的探究可看出，人的思维可有不同的参照，比如音乐家需要参照旋律来思考，美术家需要参照色彩和线条来思考，但无论怎样，人类主要是参照语言来进行思考的。中小学设立语文学科，就是要学生掌握语言，学会用语言来进行思维，并把思维的接果用语言表达出来，这是人类最基本、最重要的思维方式和表达方式。学生掌握了语言这个工具，学会了以语言为工具进行思维，并以语言为工具表达思维结果的本领，才能学好其他学科，因此我们说语文学科是基础的基础，叫学生学会以语言为工具进行思维，发展学生参照语言思维的能力，是语文学科特有的任务。语言学科的特殊功能，又表现为它有比其他学科进行思维教育更有利的条件。首先，语言学科反映了人类思维最基本的形态。发展学生的思维，开发学生的智力，传承人类的思维与智慧，可以说是中小学各学科共同的责任，而且语文学科涵盖了人类思维最基本的形态。这些人类思维最基本的形态（形象思维、抽象思维、灵感思维以及分析思维、知觉思维、再现思维、创造性思维）在语文学科中的反映是最全面的。其次，语文学科反映了中外最优秀的思维经验。教科书中所选的古今中外的名家名篇，不仅是语言的典范，而且是思维的典范。这些作品反射着人类智慧的光芒，“地球上最美的花朵”（恩格斯）。学生学习语文，就好象在这座人类智慧的百花园中尽情享受着智慧的沐浴。因此，语文学科在思维教育方面比其他学科有着更有利的条件，也承担着更重要的任务。
二、逻辑思维训练的方法。
（一）利用关联词教学，训练学生的逻辑思维。逻辑思维能力是指按照一定的思维程序进行正确、合理思考的能力。它要求对事物进行观察、比较、分析、综合、抽象、概括、判断、推理……它是采用科学的逻辑方法，准确而有条理地表达自己思维过程的能力。在长期的教学实践中，我发现关联词教学能够很好地对学生进行形式逻辑的知识渗透与对学生逻辑思维的训练。例如：如果……就……这组关联词，属于假设关系，我将它分三类：1、为与事实相反的假设；2、对未发生的事进行假设；3、对一般规律的行为条件和结果的假设。第一类，与现实相反的假设。如，如果没有水，动植物就不能生存。现实是有水，动植物正常生存。转贴于水是动植物生存的必要条件，丧失这个必要条件，逻辑推理的结果就是动植物不能生存。讲透句子是对学生逻辑知识渗透，同时也是对学生逻辑思维训练。于是，学生纷纷造出：“如果没有空气，人类就不能生存。”“如果没有五谷杂粮，我们就会陷入饥饿的境地。”“如果科学没有进步，我们的生活就停滞不前。”……第二类，对未发生的事进行假设。如，“假如明天下雨，我们就不去秋游。”明天还未来临，去秋游是未发生的事。这里包含一个典型的三段推论：“下雨天不能秋游，如果明天下雨，结论：我们就不去秋游。“由于弄通逻辑关系，同学们造出许多有创意的句子：“我如果以后上课不注意听讲，学习成绩就不能提高。”“如果明天出炎日，我就要晒被子。”“如果我夏天独自游泳，就有可能发生危险。”……第三类，对一般规律的行为条件和结果的假设。如，我如果上课说话、做小动作，就会受老师的批评。老师对违反课堂纪律的事总要处理，谁上课说话、做小动作是违反课堂纪律，理所当然受老师的批评。这又是一个逻辑判断推论。学生弄通了关系，造出的正确句子不胜枚举。如“如果我刻苦学习，就能取得好成绩。”“考试如果粗心，就容易出差错。”“我如果多看课外书，作文水平就一定能提高。”“虽然……但是……”转折关系的关联词也能训练学生的逻辑思维。“太阳虽然离我们太远了，但是和我们的关系十分密切。”距离远，推理结论是一般关系就疏远，但是太阳和我们的关系却十分密切，来一个大转折。“刘胡兰虽然牺牲了，但是她永远活在我们心中。”牺牲是去世，但精神活着，即永存。死与活，又来一个转折。“小红虽然生病了，但是她还坚持来上课。”生病，推理是一般不能上学，但是小红却来上课，还是转折。“因为……所以……”这组因果关系的关联词同样能训练学生的逻辑思维。如，“因为太阳离我们太远了，所以我们看上去只有盘子那样大。”这里实际上也包含一个典型三段论，即：看东西近大远小，因为太阳离我们太远了，所以看起来小。学生学会了这层逻辑关系，造因果关系句子轻而易举。试举几例：“因为晓红病了，所以今天不能来上学。”“因为刘胡兰宁死不屈，所以敌人将她残忍地杀害了。”“因为我们天天坚持长跑，所以身体越来越健壮。”实践证明，关联词教学不仅能够渗透逻辑知识，而且能对学生进行逻辑训练。
（二）、引导学生归纳，训练学生的逻辑思维。课文《四季的美》中“春天最美是黎明。东方一点儿一点儿泛着鱼肚色的天空，染上微微的红晕，飘着红紫红紫的彩云。”这一段写春天的景色美。“夏天最美是夜晚。明亮的月夜固然美，漆黑漆黑的暗夜，也有无数的萤火虫儿翩翩飞舞。即使是蒙蒙细雨的夜晚，也有一只两只萤火虫儿，闪着朦胧的微光在飞行，这情景着实迷人。”这一段写夏天的景色美。“秋天最美是黄昏。夕阳照西山时，感人的是点点归鸦急急匆匆地朝窠里飞去。成群结队的大雁儿，在高空中比翼联飞，更是叫人感动。夕阳西沉，夜幕降临，那风声、虫鸣听起来也叫人心旷神怡。”这一段写秋天的景色美。“冬天最美是早晨。落雪的早晨当然美，就是在遍地铺满白霜的早晨，在无雪无霜的凛冽的清晨，也要生起熊熊的炭火。手捧着暖和和的火盆穿过廊下时，那心情儿和这寒冷的冬晨多么和谐啊!只是到了中午，寒气渐退，火盆里的火炭儿，大多变成了一堆白灰，这未免令人有点扫兴儿。”这一段写冬天的景色美。运用归纳法，春美、夏美、秋美、冬美归纳起来就是四季的美，即点题又点明中心。北师大版六年级上册语文课文《白桦林的低语》有这么一段：“窗下是茫茫林海，随着山峦起伏，绣出层层叠叠、浓浓淡淡的绿浪。紧靠着瞭望楼是一片白桦林。银白的树干，灰绿的树冠，随着阵阵山风，摇曳着身躯和手臂，仿佛在向我们低吟浅唱……”让学生自己分析景物特点：林海：茫茫，美；山峦：起伏，美；绿浪：层层叠叠、浓浓淡淡，美；白桦林树干：银白，美；树冠：灰绿，美……这一切就归纳出大兴安岭的美。第五自然段：“你有烟瘾，但在岗位上，你的口袋里绝没有一撮烟草、一根火柴棒，不错，你怀里揣着一小瓶酒，但你给自己规定：每两小时喝一口，绝不违章。你不带书报，不是你不爱看，而是你的双眼必须随时注意四周的情况－－哪怕是一缕淡淡的细烟，也不能忽略轻放！你带了一台半导体收音机，但除了收听天气预报，你甚至不去收听最喜爱的歌曲，因为你的双耳必须随时捕捉远近异常的音响――哪怕是有人偷伐一棵小树，你也不能将他原谅！”这一自然段写守林人戒烟——忠于职守，限时喝酒——忠于职守，不准看书报——忠于职守，不准听音乐——忠于职守。学生独立分析守林人严格要求自己的四个限令可以归纳守林人忠于职守，无私奉献的高尚品质。《一夜的工作》从周总理办公室陈设简单，分析出周总理生活简朴，夜点只有一碟花生米和一杯绿茶还是分析吃周总理生活简朴，增加一人花生米分量不增加，仍然证明周总理生活简朴，由此归纳周总理生活十分简朴。这样训练就引导学生从个别到一般进行归纳，从而训练学生的逻辑思维。
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?AB
A(?AB)
(A??A)B
(A??A)?B
A??A
(?Aù(AúB))B
(AB)(?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。[⑦]
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。”
（2）某教授写信推荐他的学生任某项哲学方面的工作，信中写到：“亲爱的先生：我的学生c的英语很好，并且准时上我的课。”根据量的准则，应该提供所需要的信息量；作为教授，他对自己的学生的情况显然十分熟悉，也可以提供所需要的信息量，但他有意违反量的准则，在信中只用一句话来介绍学生的情况，任用人一旦接到这封信，自然明白：教授认为c不宜从事这项哲学工作。
并且，语用涵义还具有如下5个特点：（i）可取消性：在给原话语附加上某些话语之后，它原有的语用涵义可被取消。在例（1）中，若b在说“前面拐角处有一个修车铺”之后又补上一句：“不过它这时已经关门了”，则原有的语用涵义“你可从那里得到汽油”就被取消了。（ii）不可分离性：如果某话语在特定的语境中产生了语用涵义，则无论采用什么样的同义结构，该含义始终存在，因为它所依附的是话语的内容，而不是话语的形式。（iii）可推导性，前面已说明这一点。（iv）非规约性：语用涵义不能单独从话语本身推出来，除要考虑交际合作原则之类的语用规则之外，也需要假定通常的逻辑推理规则，并需要把上文语句、交际双方所共有的背景知识作为附加前提考虑在内。（v）不确定性：同一句话语在不同的语境中可以产生不同的语用涵义。显然，确定某个话语的语用涵义是一个极其复杂的过程，需要综合和分析、归纳和演绎的统一应用，因此具有一定的或然性。研究如何迅速有效地把握自然语言表达式在具体语境中的语用涵义，这正是自然语言逻辑所要完成的任务之一，它将在21世纪取得进展。
当我们讨论素质教育的时候，是不能忽视逻辑理性的。诚如梁漱溟先生所言：“理性是人类的特征。”人的伟大，就在于理性思维。帕斯卡尔说：“人是能思想的芦苇。”笛卡尔说：“我思故我在。”逻辑是人类不可或缺的理性工具，对逻辑法则的敬畏与遵从是价值理性的基本内容。逻辑的法则是人类全部思维实践最根本、最重要、最伟大的经验总结和理论成果。逻辑是人类文化的一个根。许多英语词语如geomorphology（地貌学）、animalecology（生态学）、psychology（心理学）的词尾均源于“逻辑”的英语形式logic，就是一个证明。逻辑的根本价值在于从前提到结论的保真性。这里涉及知识和思想的确证问题。一句话、一个命题或一个思想若要被相信是真的或正确的，必须要有足以支持观点的理由。这就需要论证，而论证就必须运用有效的逻辑推理。亚里士多德根据前人的经验，整理出了最基本的、能够从真实的前提“必然地得出”真实结论的有效推理形式。逻辑是科学和民主的共同基石。列宁曾引用黑格尔的话说：“任何科学都是应用逻辑。”真正的民主也不是简单的多数人说了算。简单的多数人说了算很可能造成多数人暴力。真正的民主是公众在充分论证的基础上进行社会决策。
联合国教科文组织曾邀请全球500多位教育家列出他们心目中最重要的教育目标，在他们列出的16项教育目标中，以逻辑理性为核心的“批判性思维能力”居于最重要的地位。正因为这样，批判性思维在20世纪40年代被用于标示美国教育改革的一个主题，在70年代成为美国教育改革的焦点，而在80年代则成为美国教育改革的核心概念。
逻辑思维应当成为语文课程的重要目标。一方面，语文素养的建构和发展需要逻辑。语文素养的核心是语言能力和思维能力。语言和思维互为表里。马克思说：“语言是思想的直接现实。”离开了思想，语言就成了僵死的躯壳。语文的基本能力就是听说读写。听和读是通过语言获取别人的思想，说和写是通过语言表达自己的思想。逻辑思维是思维的基本方式。甚至文学创作也需要逻辑。钱锺书说得好：“理之在诗，如水中盐，蜜中花，体匿性存，无痕有味。”
另一方面，语文又有培养逻辑思维得天独厚的条件。课文的情境为思维活动特别是逻辑思维创造了广阔、丰富而生动的思维空间。这样的条件是数理化和政史地所无法比拟的。“需要”和“可能”告诉我们，逻辑思维应当是语文课程的重要目标和重要内容。
然而我们必须看到，语文课程改革存在着淡化甚至排斥逻辑理性的盲目情绪。这种盲目情绪正成为语文课程改革健康发展的障碍。潘涌教授《“创造性文化基因”的缺失与培育》一文，对美国大学在华招生考试的情况作了深度透视。他指出：“中国学生最大的缺陷是在‘比较和评价论点’题型中，正确率仅为23.30%。”文章说，以独立评论为核心的“批判性阅读”显然成了中国学生的“阅读瓶颈”。淡化甚至排斥逻辑理性的盲目情绪与一些在重大问题上的认识误区密切相关。为了课程改革的健康发展，我们有必要对这些认识误区加以澄清。
二、逻辑理性与创新
把培养创新精神和创造能力作为素质教育的重点，这是时代的要求，也是历史的必然。然而，有人认为创新与逻辑没有什么关系，甚至认为两者水火不容。这种观点影响了许多人，在相当大的程度上动摇了逻辑教育在素质教育中的应有地位。甚至产生了抵触逻辑的盲目情绪。这是十分遗憾的事情。认为逻辑思维阻碍创新，这实在是一种误解。其实，阻碍创新的不是逻辑推理，而往往是作为推理前提的某个错误命题和与之相应的错误观念。逻辑不仅具有从前提到结论的保真性，而且同时具有从结论到前提的保假性。逻辑正可以帮助人们认识某个错误前提及其相关的观念之所以错误，从而提出正确的命题，建立正确的观念。逻辑思维与创新有着密切的联系。
任何创新都必须遵循客观规律和逻辑法则。违反逻辑不可能有任何真正的创新。人们或许记得大发明家爱迪生教育青年的故事。有一位青年想到爱迪生的实验室去工作，并对大发明家谈了自己的宏伟抱负：发明一种万能溶液。爱迪生立刻问道：“那么你用什么东西来盛着它呢？”显然，这位青年的思想有着不可克服的逻辑矛盾。如果不是爱迪生以其敏锐的逻辑思想揭露这个矛盾的话，这位青年得白白浪费多少精力？甚至终其一生，留下的也只能是遗憾。
创新都是建立在现实基础之上的，因此创新与批判是一对孪生兄弟。真正的创新往往是从批判开始的。只有当人们认识到旧的或者现有的事物的缺憾时，才能萌发创新的意念和思想。只有当人们希望改变现实的缺憾时，才会产生创新的动力。离开了对现实的批判，创新就成了海市蜃楼。而批判性思维的灵魂正是逻辑的法则。马克思的科学社会主义理论就是建立在对资本主义社会矛盾的逻辑批判基础之上的。伽利略的自由落体实验也是导源于对旧有理论的逻辑批判。
在创新的过程中，逻辑不仅有护航的作用，更有导航的作用。逻辑能够为创新提供思维方法，拓展思维空间，畅通思维渠道，提高思维效率。恩格斯指出：“形式逻辑首先是探寻新结果的方法，从已知到未知的方法。”抗菌素、听诊器、血液循环学说都是逻辑思维的结晶，20世纪最伟大的创新——爱因斯坦的相对论同样是逻辑思维的成果。门捷列夫的元素周期律是归纳思维的结晶。类比思维的创新更加丰富多彩，鲁班的锯、奥恩布鲁格的听诊器、哈维的血液循环学说等，真可谓俯拾皆是。而狄拉克的反粒子学说则是演绎思维的成就，因为狄拉克看到爱因斯坦的著名方程有一个负解。
三、逻辑理性与人文精神
语文课程改革张扬人文精神，这是正确的，但遗憾的是，语文界对于“人文精神”以及相关的“人文性”“人文主义”存在着误解，许多人误以为人文精神是与理性相对立的。我们知道，人文主义是欧洲文艺复兴时代以反宗教为主要特征的价值取向和文化追求。人文主义有四个要点：1.肯定人的价值、特性和理想。2.反对宗教教义，注重人的现世生活。3.主张个性解放、自由平等，反对封建等级观念。4.推崇人的经验和理性。这些要点，均与人类理性密切相关，或者说均以人类理性为基础。人文主义的核心就是张扬人类理性。倡导人文主义而进行文艺复兴，本身就是理性反思的辉煌经典。诚如于桂芝、安启念所说：“文艺复兴运动，它把获得理性生活、争取自由平等、追求人的尊严和权利视为崇高的价值，实质就是对人的理性的高度弘扬。”
我们所倡导的人文关怀，也并非出于人的本能，而是出于理性的人与人之间的同情和关爱。因为人类从历史的反思中认识到，唯其如此，人类社会才能和谐存在和发展。“老吾老以及人之老；幼吾幼以及人之幼”的人文关怀正是理性反思的结果。正义和公平也正是人文关怀的最高境界。我们可以说，人类理性正是人文精神的内核。离开了人类理性，不可能有真正意义上的人文精神，缺失人类理性的“人文精神”只能是狭隘的、畸形的。人们对理性的误解往往在于将理性与机械、僵化和教条联系在一起。其实，理性与机械和僵化根本不是一回事。梁漱溟先生认为，宇宙间所有唯一未曾限于机械化的是人；而人所有唯一未曾机械化的便是理性。
在思考逻辑理性与人文精神的关系的时候，我们必须思考，我们要的是小人文还是大人文？语文教育应当要大人文。而语文课程改革的实践和相关理论，却往往局限于小人文。有人认为，文学是人文，语言不是人文。于是我们的语文教育就出现了重文学轻语言的倾向。这是小人文。有人认为，情感、态度、价值观是人文，语文知识和能力不是人文，于是就出现了重文本文化内涵轻语言形式的倾向。这是小人文。有人把人文局限在情感甚至情绪上，连价值观都不是人文。这更是小人文。有人甚至自觉不自觉地把人文局限在学生以自我为中心的某些情绪上。有的教材连朱自清的《背影》都不选，理由是学生不喜欢。连人类经典的优秀文化遗产都不要了，这究竟是哪家的人文？
不接受人类理性，在文化人格上是永远长不大的。美国纽约大学尼尔·波兹曼教授在他的《童年的消逝》这本书中就深刻批评了这种只有童年没有成年的文化现象。他的《娱乐致死》一书的封面是几个没有脑袋的人坐在电视机前，其寓意鲜明、深刻。20世纪上半叶，宣传进化论的赫胥黎的孙子小赫胥黎出版了他的预言小说《奇妙的新世界》，他预言“人们感到痛苦的，不是他们用笑声代替了思考，而是他们不知道自己为什么笑，并且为什么不再思考”。赫胥黎的预言正在相当程度上变为现实。如果我们语文课程所倡导的人文精神缺失了人类理性这个内核，是要付出惨重代价的。
四、逻辑理性与认知结构
任何改革都是针对现状的，都是为了克服现状的弊端。如果不能清醒地认识课程改革之前语文教学的主要弊端，语文课程改革就必定是盲目的。许多人认为，课程改革之前的语文教学少了感性，多了理性。语文课程改革加强感性，重视情感、语感、感悟，这是正确的。因为课程改革之前的语文教育的确少了感性。课程改革之前的语文教学多了理性的看法却并不符合实际，我们究竟有多少教学现象能够说明语文教学中理性因素过多？
对课程改革之前的语文教学的反思不够，语文课程改革淡化理性的倾向与认知结构的简单化处理密切相关。既然课程改革之前的语文教学少了感性，于是许多人似乎合乎逻辑地推出课程改革之前的语文教育多了理性，因为人们习惯于认知结构感性、理性的二分。殊不知，在康德、黑格尔那里，认知结构是三分的：感性、知性、理性三个阶段。认知结构的三分，其关键在于区别知性和理性，知性阶段或层面的知识是肤浅的、孤立的、静态的，理性把握的是事物最深刻的本质，是知识的联系和流动。
例如，只知道√2是无理数，只知道无理数是不能用整数之比表示的数，只知道无限不循环小数是无理数，这是知性的。而√2是边长为1的正方形的对角线；发现√2的数学家希帕索斯被他的数学家同事们扔进大海淹死了，因为他们不承认√2是一个数，但后来又承认了，叫它无理数，这就是伴随着无理数知识的感性经验。那些数学家们之所以不承认√2是数，因为他们认为任何数都可以用整数之比来表示，而√2不能；之所以又承认√2是数，是因为√2这个量，即边长为1的正方形的对角线是客观存在的，他们必须调整数的定义，因而数学就前进了一大步，这就是伴随着无理数知识的理性认识。
人们习惯上说的“理性”，其实是大理性概念，是包含了狭义理性和知性在内的广义理性。当我们丢掉了“知性”这一概念，就只能将知性和理性混为一谈。于是我们就无法把握孤立的、静态的知识与相互联系的、流动的知识。当我们对知性和理性不加区别的时候，我们就无法把握我们的教育和美国等发达国家教育的差异。以历史考试为例：我们的试题往往是“西安事变发生的原因”；而美国的试题是“林肯说‘美国不能存活，除非它全部解放或者全部被奴役。’你同意吗？请说明理由”。我们的试题有标准答案，教材上写几点，老师就讲几点，学生就背几点，考试就答几点。美国的试题少有标准答案，全看分析是否合理。我们的试题是知性的，美国的试题是理性的。
认知结构感性、知性、理性的三分，有利于我们清醒地思考教育中的许多问题。人类的文化进步，是感性、知性、理性有机地融合在一起的。学生的文化成长也应当是三者有机融合、和谐发展的。然而，教育要在几年、十几年的时间里使学生继承人类的主要文化，就必然要较多地关注知性，这是教育的无奈。然而，当过多地丢掉感性的时候，教育就变得机械和枯燥了；当教育过多地失去理性的时候，教育就变得浅薄、散乱了。于是我们不得不重新反思和调整。这也是我们的课程改革之所以合理，之所以势在必行的内在根据。语文课程改革的正确方向应当是调整知性，丰富感性，深刻理性。
五、逻辑理性与后现代文化
课程改革的许多观点来自于西方后现代课程观及其背后的后现代主义哲学思潮和整个后现代文化。后现代主义有其历史的进步性，例如，多元价值取向鼓励创新，主张人与自然的和谐相处，反对人与人之间的冷漠。然而我们的课程改革引进西方后现代主义，既未能清醒地把握后现代主义本身的矛盾和消极因素，更未能充分考虑我们的国情。
后现代主义源于对西方社会矛盾的深刻反思。在西方，对理性的绝对信仰产生了唯理性主义，对科学的盲目崇拜产生了科学主义，以自然科学为范式的现代文化的思维方式和价值取向渗透社会生活和社会科学所带来的负面影响日益强烈。在这种背景下，反对科学主义，批评唯理性主义，解构阻碍社会前进的各种教条，当然有其合理性。
然而，后现代主义又有其消极因素。例如对历史文化的过度解构会陷入相对主义、怀疑主义和虚无主义。例如，我们应当反对伪神圣，但不能拒绝崇高。后现代主义本身是复杂的，充满矛盾的。例如解构主义对某些教条的解构甚至对逻辑理性的批判，本身所用的仍然是逻辑理性。如果说后现代主义对某些传统观念的解构是合理的，其实恰恰说明了理性反思的深刻与伟大，恰恰表明了人类理性的不断进步。正因为如此，美国等发达国家的教育在接受后现代文化多元价值取向等合理因素的同时却并未淡化理性。美国教育改革将批判性思维作为教育改革的主题，应当引起我们的深思。上世纪末纽约大学帕金斯教授倡导的理解性教学至今方兴未艾，同样值得我们借鉴。
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