人工智慧邏輯推理論文

　　電腦科學和人工智慧將是21世紀邏輯學 發展 的主要動力源泉，並且在很大程度上將決定21世紀邏輯學的面貌。以下是小編整理分享的的相關文章，歡迎閱讀!

　　篇一

　　從人工智慧看當代邏輯學的發展

　　[摘要] 本文認為， 計算 機 科學 和人工智慧將是21世紀邏輯學 發展 的主要動力源泉，並且在很大程度上將決定21世紀邏輯學的面貌。至少在21世紀早期，邏輯學將重點關注下列論題：1如何在邏輯中處理常識推理的弗協調、非單調和容錯性因素?2如何使機器人具有人的創造性智慧，如從 經驗證據中建立用於指導以後行動的可錯的歸納判斷?3如何進行知識表示和知識推理，特別是基於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如何結合各種語境因素進行 自然 語言理解和推理，使智慧機器人能夠用人的自然語言與人進行成功的交際?等等。

　　[關鍵詞] 人工智慧，常識推理，歸納邏輯，廣義內涵邏輯，認知邏輯，自然語言邏輯

　　現代 邏輯創始於19世紀末葉和20世紀早期，其發展動力主要來自於數學中的公理化運動。當時的數學家們試圖即從少數公理根據明確給出的演繹規則推匯出其他的數學定理，從而把整個數學構造成為一個嚴格的演繹大廈，然後用某種程式和 方法 一勞永逸地證明數學體系的可靠性。為此需要發明和鍛造嚴格、精確、適用的邏輯工具。這是現代邏輯誕生的主要動力。由此造成的後果就是20世紀邏輯 研究 的嚴重數學化，其表現在於：一是邏輯專注於在數學的形式化過程中提出的 問題 ;二是邏輯採納了數學的方法論，從事邏輯研究就意味著象數學那樣用嚴格的形式證明去解決問題。由此發展出來的邏輯被恰當地稱為“數理邏輯”，它增強了邏輯研究的深度，使邏輯學的發展繼古希臘邏輯、歐洲中世紀邏輯之後進入第三個高峰期，並且對整個現代科學特別是數學、 哲學 、語言學和 電腦科學產生了非常重要的 影響 。

　　本文所要探討的問題是：21世紀邏輯發展的主要動力將來自何處?大致說來將如何發展?我個人的看法是：電腦科學和人工智慧將至少是21世紀早期邏輯學發展的主要動力源泉，並將由此決定21世紀邏輯學的另一幅面貌。由於人工智慧要模擬人的智慧，它的難點不在於人腦所進行的各種必然性推理這一點在20世紀基本上已經做到了，如用計算機去進行高難度和高強度的數學證明，“深藍”通過高速、大量的計算去與世界冠軍下棋，而是最能體現人的智慧特徵的能動性、創造性思維，這種思維活動中包括 學習 、抉擇、嘗試、修正、推理諸因素，例如選擇性地蒐集相關的經驗證據，在不充分資訊的基礎上作出嘗試性的判斷或抉擇，不斷根據 環境反饋調整、修正自己的行為，……由此達到 實踐的成功。於是，邏輯學將不得不比較全面地研究人的思維活動，並著重研究人的思維中最能體現其能動性特徵的各種不確定性推理，由此發展出的邏輯 理論 也將具有更強的可 應用 性。

　　實際上，在20世紀中後期，就已經開始了現代邏輯與人工智慧記為AI之間的相互融合和滲透。例如，哲學邏輯所研究的許多課題在理論計算機和人工智慧中具有重要的應用價值。AI從認知心 理學 、 社會 科學以及決策科學中獲得了許多資源，但邏輯包括哲學邏輯在AI中發揮了特別突出的作用。某些原因促使哲學邏輯家去發展關於非數學推理

　　的理論;基於幾乎同樣的理由，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、相互借鑑，甚至在逐漸融合在一起。例如，AI特別關心下述課題：

　　·效率和資源有限的推理;

　　·感知;

　　·做 計劃和計劃再認;

　　·關於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;

　　·關於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習。[①]

　　21世紀的邏輯學也應該關注這些問題，並對之進行研究。為了做到這一點，邏輯學家們有必要熟悉AI的要求及其相關進展，使其研究成果在AI中具有可應用性。

　　我認為，至少是21世紀早期，邏輯學將會重點關注下述幾個領域，並且有可能在這些領域出現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調、非單調和容錯性因素?2如何使機器人具有人的創造性智慧，如從經驗證據中建立用於指導以後行動的歸納判斷?3如何進行知識表示和知識推理，特別是基於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如何結合各種語境因素進行自然語言理解和推理，使智慧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調、非單調和容錯性因素

　　AI研究的一個目標就是用機器智慧模擬人的智慧，它選擇各種能反映人的智慧特徵的問題進行實踐，希望能做出各種具有智慧特徵的 軟體系統。AI研究基於計算途徑，因此要建立具有可操作性的符號模型。一般而言，AI關於智慧系統的符號模型可描述為：由一個知識載體稱為知識庫KB和一組載入在KB上的足以產生智慧行為的過程稱為問題求解器PS構成。經過20世紀70年代包括專家系統的發展，AI研究者逐步取得共識，認識到知識在智慧系統中力量，即一般的智慧系統事實上是一種基於知識的系統，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域內專家的常識。於是，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，即如何在人工智慧中清晰地表示人類的常識，並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，是不協調的，但這種矛盾或不協調應不至於影響到進行合理的推理行為;常識推理還是一種非單調推理，即人們基於不完全的資訊推出某些結論，當人們得到更完全的資訊後，可以改變甚至收回原來的結論;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。而經典邏輯拒斥任何矛盾，容許從矛盾推出一切命題;並且它是單調的，即承認如下的推理模式：如果p?r，則pùq?r;或者說，任一理論的定理屬於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，經典邏輯應該受到限制和修正，並發展出某些非經典的邏輯，如次協調邏輯、非單調邏輯、容錯推理等。有人指出，常識推理的邏輯是次協調邏輯和非單調邏輯的某種結合物，而後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]

　　“次協調邏輯”Paraconsistent Logic是由普里斯特、達·科斯塔等人在對悖論的 研究 中 發展 出來的，其基本想法是：當在一個 理論 中發現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範它們，不如干脆讓它們留在理論體系內，但把它們“圈禁”起來，不讓它們任意擴散，以免使我們所創立或研究的理論成為“不足道”的。於是，在次協調邏輯中，能夠容納有意義、有價值的“真矛盾”，但這些矛盾並不能使系統推出一切，導致自毀。因此，這一新邏輯具有一種次於經典邏輯但又遠遠高於完全不協調系統的協調性。次協調邏輯家們認為，如果在一理論T中，一語句A及其否定?A都是定理，則T是不協調的;否則，稱T是協調的。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則或推理，則不協調的T也是不足道的trivial。因此，通常以經典邏輯為基礎的理論，如果它是不協調的，那它一定也是不足道的。這一現象表明，經典邏輯雖可用於研究協調的理論，但不適用於研究不協調但又足道的理論。達·科斯塔在20世紀60年代構造了一系列次協調邏輯系統Cn1≤n≤w，以用作不協調而又足道的理論的邏輯工具。對次協調邏輯系統Cn的特徵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，矛盾不會在系統中任意擴散，矛盾不等於災難。iii應當容納與i和ii相容的大多數經典邏輯的推理模式和規則。這裡，i和ii表明了對矛盾的一種相對寬容的態度，iii則表明次協調邏輯對於經典邏輯仍有一定的繼承性。

　　在任一次協調邏輯系統Cn1≤n≤w中，下述經典邏輯的定理或推理模式都不成立：

　　?Aù?A

　　Aù?A→B

　　A→?A→B

　　A??A→B

　　A??A→?B

　　A→??A

　　?AùAúB→B

　　A→B→?B→?A

　　若以C0為經典邏輯，則系列C0, C1, C2,… Cn,… Cw使得對任正整數i有Ci弱於Ci-1，Cw是這系列中最弱的演算。已經為Cn設計出了合適的語義學，並已經證明Cn相對於此種語義是可靠的和完全的，並且次協調命題邏輯系統Cn還是可判定的。現在，已經有人把次協調邏輯擴充套件到模態邏輯、時態邏輯、道義邏輯、多值邏輯、集合論等領域的研究中，發展了這些領域內的次協調理論。顯然，次協調邏輯將會得到更進一步的發展。[③]

　　非單調邏輯是關於非單調推理的邏輯，它的研究開始於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發展一種關於非單調推理的邏輯。他們在經典謂詞演算中引入一個運算元M，表示某種“一致性”斷言，並將其看做是模態概念，通過一定程式把模態邏輯系統T、S4和S5翻譯成非單調邏輯。B·摩爾的 論文《非單調邏輯的語義思考》1983據認為在非單調邏輯方面作出了令人注目的貢獻。他在“預設推理”和“自動認知推理”之間做了區分，並把前者看作是在沒有任何相反資訊和缺少證據的條件下進行推理的過程，這種推理的特徵是試探性的：根據新資訊，它們很可能會被撤消。自動認知推理則不是這種型別，它是與人們自身的信念或知識相關的推理，可用它模擬一個理想的具有信念的有理性的代理人的推理。對於在 計算 機和人工智慧中獲得成功的 應用 而言，非單調邏輯尚需進一步發展。

　　2.歸納以及其他不確定性推理

　　人類智慧的本質特徵和最高表現是創造。在人類創造的過程中，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慧，真正體現出人的智慧品質，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。這裡所說的“歸納推理”是廣義的，指一切擴充套件性推理，它們的結論所斷定的超出了其前提所斷定的範圍，因而前提的真無法保證結論的真，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 內容 ：簡單列舉法;排除歸納法，指這樣一些操作：預先通過觀察或實驗列出被研究現象的可能的原因，然後有選擇地安排某些事例或實驗，根據某些標準排除不相干假設，最後得到比較可靠的結論; 統計概括：從關於有窮數目樣本的構成的知識到關於未知總體分佈構成的結論的推理;類比論證和假說演繹法，等等。儘管休謨提出著名的“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疑，但我認為，1歸納是在茫茫宇宙中生存的人類必須採取也只能採取的認知策略，對於人類來說具有 實踐的必然性。2人類有理由從 經驗的重複中建立某種確實性和 規律 性，其依據就是確信宇宙中存在某種類似於 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於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人類有可能建立起區域性合理的歸納邏輯和歸納 方法 論。並且，歸納邏輯的這種可能性正在計算機 科學 和人工智慧的研究推動下慢慢地演變成現實。恩格斯早就指出，“ 社會 一旦有技術上的需要，則這種需要比十所大學更能把科學推向前進。”[④] 有人通過指責現有的歸納邏輯不成熟，得出“歸納邏輯不可能”的結論，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的經驗知識的真理性，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。有的學者指出，為了在機器的智慧模擬中克服對歸納模擬的困難而有所突破，應該將歸納邏輯等有關的基礎理論研究與機器 學習 、不確定推理和神經 網路 學習模型與歸納學習中已有的成果結合起來。只有這樣，才能在已有的歸納學習成果上，在機器歸納和機器發現上取得新的突破和進展。[⑤] 這是一個極有價值且極富挑戰性的課題，無疑在21世紀將得到重視並取得進展。

　　再談模糊邏輯。現實世界中充滿了模糊現象，這些現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”。對它的研究始於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 提供瞭解決的可能，它 目前 在醫療診斷、故障檢測、氣象預報、自動控制以及人工智慧研究中獲得重要 應用 。顯然，它在21世紀將繼續得到更大的 發展 。

　　3.廣義內涵邏輯

　　經典邏輯只是對命題聯結詞、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，包括模態詞“必然”、“可能”和“不可能”、時態詞“過去”、“現在”和“未來”、道義詞“應該”、“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 文獻 中被叫做“命題態度詞”。對這些副詞以及命題態度詞的邏輯研究可以歸類為“廣義內涵邏輯”。

　　大多數副詞以及幾乎所有命題態度詞都是內涵性的，造成內涵語境，後者與外延語境構成對照。外延語境又叫透明語境，是經典邏輯的組合性原則、等值置換規則、同一性替換規則在其中適用的語境;內涵語境又稱晦暗語境，是上述規則在其中不適用的語境。相應於外延語境和內涵語境的區別，一切語言表示式包括自然語言的名詞、動詞、形容詞直至語句都可以區分為外延性的和內涵性的，前者是提供外延語境的表示式，後者是提供內涵性語境的表示式。例如，殺死、見到、擁抱、吻、砍、踢、打、與…下棋等都是外延性表示式，而知道、相信、認識、必然、可能、允許、禁止、過去、現在、未來等都是內涵性表示式。

　　在內涵語境中會出現一些複雜的情況。首先，對於個體詞項來說，關鍵性的東西是我們不僅必須考慮它們在現實世界中的外延，而且要考慮它們在其他可能世界中的外延。例如，由於“必然”是內涵性表示式，它提供內涵語境，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”在現實世界中的外延，並沒有考慮到它們在每一個可能世界中的外延，我們完全可以設想一個可能世界，在其中“晨星”的外延不同於“暮星”的外延。因此，我們就不能利用同一性替換規則，由該推理的前提得出它的結論：“晨星必然是暮星”。其次，在內涵語境中，語言表示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。這裡，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，於是在這種情況下，“人是從猿猴進化而來的”所表達的思想命題就構成它的外延。再次，在內涵語境中，雖然適用於外延的函項性原則不再成立，但並不是非要拋棄不可，可以把它改述為新的形式：一複合表示式的外延是它出現於外延語境中的部分表示式的外延加上出現於內涵語境中的部分表示式的內涵的函項。這個新的組合性或函項性原則在內涵邏輯中成立。

　　一般而言，一個好的內涵邏輯至少應滿足兩個條件：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侷限。這樣的內涵邏輯目前正在發展中，並且已有初步輪廓。從術語上說，內涵邏輯除需要真、假、語句真值的同一和不同、集合或類、謂詞的同範圍或不同範圍等外延邏輯的術語之外，還需要同義、內涵的同一和差異、命題、屬性或概念這樣一些術語。廣而言之，可以把內涵邏輯看作是關於象“必然”、“可能”、“知道”、“相信”，“允許”、“禁止”等提供內涵語境的語句運算元的一般邏輯。在這種廣義之下，模態邏輯、時態邏輯、道義邏輯、認知邏輯、問題邏輯等都是內涵邏輯。不過，還有一種狹義的內涵邏輯，它可以粗略定義如下：一個內涵邏輯是一個形式語言，其中包括1謂詞邏輯的運算元、量詞和變元，這裡的謂詞邏輯不必侷限於一階謂詞邏輯，也可以是高階謂詞邏輯;2合式的λ—表示式，例如λxA，這裡A是任一型別的表示式，x是任一型別的變元，λxA本身是一函項，它把變元x在其中取值的那種型別的物件對映到A所屬的那種型別上;3其他需要的模態的或內涵的運算元，例如€，ù、ú。而一個內涵邏輯的解釋，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，它給系統內的表示式指派它們在每w∈W中的外延。對於任一的解釋Q和任一的世界w∈W，判定內涵邏輯系統中的任一表達式X相對於解釋Q在w∈W中的外延總是可能的。這樣的內涵邏輯系統有丘奇的LSD系統，R·蒙塔古的IL系統，以及E·N·扎爾塔的FIL系統等。[⑥]

　　在各種內涵邏輯中，認識論邏輯epistemic logic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”的邏輯 分析 ，這對建立認知邏輯具有極大的啟發作用。J·麥金西首先給出了一個關於“知道”的模態邏輯。A·帕普於1957年建立了一個基於6條規則的相信邏輯系統。J·亨迪卡於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，併為其建立了基於“模型集”的語義學，後者是可能世界語義學的先導之一。當今的認知邏輯紛繁複雜，既不成熟也面臨許多難題。由於認知邏輯涉及認識論、心 理學 、 語言學、 計算 機 科學 和人工智慧等諸多領域，並且認知邏輯的 應用 技術，又稱關於知識的推理技術，正在成為 電腦科學和人工智慧的重要分支之一，因此認知邏輯在20世紀中後期成為國際邏輯學界的一個熱門研究方向。這一狀況在21世紀將得到繼續並進一步強化，在這方面有可能出現突破性的重要結果。

　　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域的推動力。首先是計算機和人工智慧的研究，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，並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 特別是語言哲學，在20世紀哲學家們對語言表示式的意義問題傾注了異乎尋常的精力， 發展 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，關注意義成了20世紀哲學家的 職業病。再次是語言學自身發展的需要，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，而要結合使用語言的特定 環境去研究，這導致了語義學、語用學、新修辭學等等發展。各個方面發展的成果可以總稱為“自然語言邏輯”，它力圖綜合後期維特根斯坦提倡的使用論，J·L·奧斯汀、J·L·塞爾等人發展的言語行為理論，以及P·格賴斯所創立的會話含義學說等成果，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的整個 社會 歷史 條件，如該語詞或語句出現的時間、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，這裡的背景知識包括交際雙方共同的信念和 心理習慣，以及共同的知識和假定等等。這些語境因素對於自然語言的表示式語詞、語句的意義有著極其重要的 影響 ，這具體表現在：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，具有嚴格規定語言表示式意義的能力。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 內容 ，就要弄清楚這句話是誰說的、對誰說的、什麼時候說的、什麼地點說的、針對什麼說的，等等，這隻有在一定的語境中才能進行。依賴語境的其他型別的語句還有：包含著象“有些”和“每一個”這類量化表示式的句子的意義取決於依語境而定的論域，包含著象“大的”、“冷的”這類形容詞的句子的意義取決於依語境而定的相比較的物件類;模態語句和條件語句的意義取決於因語境而變化的語義決定因素，如此等等。iii語言表示式的意義在語境中會出現一些重要的變化，以至偏離它通常所具有的意義抽象意義，而產生一種新的意義即語用涵義。有人認為，一個語言表示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係，正象解剖了的死人肢體與活人肢體的關係一樣。邏輯應該去研究、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 語言學家保羅·格賴斯把語言表示式在一定的交際語境中產生的一種不同於字面意義的特殊涵義，叫做“語用涵義”、“會話涵義”或“隱涵”implicature，並於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 內容 是：在你參與會話時，你要依據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。仿照康德把範疇區分為量、質、關係和方式四類，格賴斯提出瞭如下四組準則：

　　1數量準則：在交際過程中給出的資訊量要適中。

　　a.給出所要求的資訊量;

　　b.給出的資訊量不要多於所要求的資訊量。

　　2質量準則：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的東西。

　　3關聯準則：說話要與已定的交際目的相關聯。

　　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]

　　後來對這些原則提出了不少修正和補充，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語用規則由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：

　　iS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;

　　iiiS說了p而又要遵守準則或總的合作原則，S必定想表達q;

　　ivS必然知道，談話雙方都清楚：如果S是合作的，必須假設q;

　　vS無法阻止聽話人H考慮q;

　　vi因此，S意圖讓H考慮q，並在說p時意味著q。

　　試舉二例：

　　1a站在熄火的汽車旁，b向a走來。a說：“我沒有汽油了。”b說：“前面拐角處有一個修車鋪。”這裡a與b談話的目的是：a想得到汽油。根據關係準則，b說這句話是與a想得到汽油相關的，由此可知：b說這句話時隱涵著：“前面的修車鋪還在營業並且賣汽油。”

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

　　並且，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後，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”之後又補上一句：“不過它這時已經關門了”，則原有的語用涵義“你可從那裡得到汽油”就被取消了。ii不可分離性：如果某話語在特定的語境中產生了語用涵義，則無論採用什麼樣的同義結構，該含義始終存在，因為它所依附的是話語的內容，而不是話語的形式。iii可推導性，前面已說明這一點。iv非規約性：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則之外，也需要假定通常的邏輯推理規則，並需要把上文語句、交際雙方所共有的背景知識作為附加前提考慮在內。v不確定性：同一句話語在不同的語境中可以產生不同的語用涵義。顯然，確定某個話語的語用涵義是一個極其複雜的過程，需要綜合和 分析 、歸納和演繹的統一 應用 ，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示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之一，它將在21世紀取得進展。

下一頁分享更優秀的<<<