刘奋荣：现代逻辑前沿（2）

迈向推理的智能化研究

人类推理机制的独特性在于其智能化，也就是说，我们容易适应环境，能够见机行事，善于知错就改。

“智能化”将是未来社会发展的一个趋势。目前，众多的科学研究领域已经将此作为一个发展目标。逻辑学以研究主体的推理见长，应当在这个领域作出自己的贡献。斯坦福大学心理学系古德曼教授曾表示，在研究中，他试图借助逻辑学和统计学领域的工具，建构更为精确的关于人类知识和推理的理论，从而帮助设计更为智能的机器。

确实，我们希望制造的机器不仅仅能存储信息，还能根据具体情境使用信息、解决新问题。这就为逻辑学的理论研究提出了更高的要求，我们需要对主体的推理机制做出系统、全面的深入研究。应该说，过去几十年的逻辑学发展确实也是朝着这个方向进行的。

一阶逻辑和模态逻辑相继成为经典逻辑后，众多哲学逻辑和计算机逻辑分支不断发展出来。譬如，认知逻辑、道义逻辑、时态逻辑，以及后来相继出现的空间逻辑、动态逻辑等。这些逻辑对主体如何利用知识、信念、义务、时间和空间等概念进行推理的规律展开研究。

每一个逻辑都经历了从奠基、发展到成熟的过程，这是几代逻辑学者辛勤科研的成果。对于这些逻辑的形式语言、形式语义和逻辑系统的元逻辑性质，都可以在英国国王大学格拜教授主编的《哲学逻辑手册》相关章节中见到。可以说，我们已经对单个逻辑的研究非常深入，对具体逻辑系统的性质有了良好的把握。

然而，主体推理的智能性恰恰在于对不同推理系统的智能整合。上面提到的概念并不是单独起作用的，而是常常相互交织在一起。主体的智能往往体现在他可以随意调动自己推理机制的不同部分。可以说，到目前为止，哲学逻辑或计算逻辑不同分支的发展在一定程度上完成了推理模块的理论部分。可以想象，设计智能机的一条路径是将目前发展起来的不同逻辑系统作为推理模块，不同的模块处理不同的推理任务。根据问题的性质，智能机能够调动自己不同的推理模块，进行灵活应对。

此外，我们应该看到目前在逻辑学领域兴起的一个趋势：概率方法和逻辑在自然语言识别、数据搜集甚至音乐认知等学科中起着越来越关键的作用。这也不难理解，毕竟逻辑学最注重的是寻找抽象模式，这与上面这些研究课题不谋而合。然而，对逻辑学的发展而言，如何将新发展起来的基于概率的逻辑纳入传统的逻辑学框架，以便进一步提高推理的智能性？这是一个挑战，也是一种动力。

从逻辑技术角度看，不同模块之间的整合是不同逻辑系统之间如何组合的问题。美国纽约城市大学的帕瑞克教授在他2006年的论文中就对此类问题展开了深入的讨论。其他学者也正在开展各种各样的尝试。但是，作为一个一般的技术问题，这对逻辑学的发展是一个挑战。因为逻辑系统不是可以随意叠加在一起的，这样会使逻辑语言和系统变得异常复杂，在解决问题时笨拙无力。

格拜教授早在1999年就出版了专著《组合逻辑》，专门对此类问题展开研究。我们确实需要对逻辑组合的现象有更多的理解。我们一方面在构造新的逻辑，另一方面是时候停下来思考一下，这些逻辑系统之间的联系在哪里？理解他们的联系事实上是对我们本身的推理机制的更加深入的探讨。这个研究目前方兴未艾，还需要有更多的学者投入精力。

（作者单位：清华大学哲学系）