从人工智能看当代逻辑学的发展

1 / 20 从人工智能看当代逻辑学的发展 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：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？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？如何进行知识表 示示和知识推理，特别是 基基于已有的知识库以及 各各认知主体相互之间的 知知识而进行的推理？如 何何结合各种语境因素进 行行 自然 语言理解和 推推理，使智能机器 人能 够够用人的自然语言与人 进进行成功的交际？等等 。 关键词 人工 智智能，常识推理，归纳 逻逻辑，广义内涵逻辑， 认认知逻辑，自然语言逻 辑辑 现代 逻辑创始于 119 世纪末叶和 20 世 纪纪早期，其发展动力主 要要来自于数学中的公理 化化运动。当时的数学家 们们试图即从少数公理根 据据明确给出的演绎规则 推推导出其他的数学定理 ，从而把整个数学构造 成成为一个严格的演绎大 厦厦，然后用某种程序和 方法 一劳永逸地证 明明数学体系的可靠性。 为为此需要发明和锻造严 格格、精确、适用的逻辑 工工具。这是现代逻辑诞 生生的主要动力。由此造 成成的后果就是 20 世纪 逻逻辑 研究 的严重数 学学化，其表现在于：一 是是逻辑专注于在数学的 形形式化过程中提出的 问问题 ；二是逻辑采纳 了了数学的方法论，2 / 20 从事 逻逻辑研究就意味着象数 学学那样用严格的 形式证 明明去解决问题。由此发 展展出来的逻辑被恰当地 称称为“数理逻辑”，它 增增强了逻辑研究的深度 ，使逻辑学的发展继古 希希腊逻辑、欧洲中世纪 逻逻辑之后进入第三个高 峰峰期，并且对整个现代 科科学特别是数学、 哲 学学 、语言学和计算机 科科学产生了非常重要的 影响 。 本文所要 探探讨的问题是： 21 世 纪纪逻辑发展的主要动力 将将来自 何处？大致说来 将将如何发展？我个人的 看看法是：计算机科学和 人人工智能将至少是 21 世世纪早期逻辑学发展的 主主要动力源泉，并将由 此此决定 21 世纪逻辑学 的的另一幅面貌。由于人 工工智能要模拟人的智能 ，它的难点不在于人脑 所所进行的各种必然性推 理理，而是最能体现人的 智智能特征的能动性、创 造造性思维，这种思维活 动动中包括 学习 、抉 择择、尝试、修正、推理 诸诸因素，例如选择性地 搜搜集相关的经验证据， 在在不充分信息的基础上 作作出尝试性的判断或抉 择择，不断根据环境反馈 调调整、修正自己的行为 ， 由此达到实践的 成成 功。于是，逻辑学将 不不得不比较全面地研究 人人的思维活动，并着重 研研究人的思维中最能体 现现其能动性特征的各种 不不确定性推理，由此发 展展出的逻辑 理论 也 将将具有更强的可 应用 性。 实际上，在 20 世纪中后期，就已经 开开始了现代逻辑与人工 智智能之间的相互融合和 渗渗透。例如，哲学逻辑 所所研究的许多课题在理 论论计算机和人工智能中 具具有重要的应用价3 / 20 值。 AAI 从认知心 理学 、 社会 科学以及决 策策科学中获得了许多资 源源，但逻辑在 AI 中发 挥挥了特别突出的作用。 某某些原因促使哲学逻辑 家家去发展关于非数学推 理理 的理论；基于几 乎 同同样的理由， AI 研究 者者也在进行类似的探索 ，这两方面的研究正在 相相互接近、相互借鉴， 甚甚至在逐渐融合在一起 。例如， AI 特别关心 下下述课题： 效率和 资资源有限的推理； 感感知； 做计划和计 划划再认； 关于他人 的的知识和信念的推理； 各认知主体之间相互 的的知识； 自然语言 理理解； 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 时时间和因果性的推理； 解释或说明； 对 归归纳概括以及概念的学 习习。 1 世纪的 逻逻辑学也应该关注这些 问问题，并对之进行研究 。为了做到这一点，逻 辑辑学家们有必要熟悉 AI 的要求及其相4 / 20 关进展 ，使其研究成果在 AI 中中具有可应用性。 我 认认为，至少是 21 世纪 早早期，逻辑学将会重点 关关注下述几个领域，并 且且有可能在这些领域出 现现具有重大意义的成果 ：如何在逻辑中处理常 识识推理中的弗协调、非 单单调和容错性因素？如 何何使机器人具有人的创 造造性智能，如从经验证 据据中建立用于指导以后 行行动的归纳判断？如何 进进行知识表示和知识推 理理，特别是基于已有的 知知识库以及各认知主体 相相互之间的知识而进行 的的推理？如何结合各种 语语境因素进行自然语言 理理解和推 理，使智能机 器器人能够用人的自然语 言言与人进行成功的交际 ？等等。 1常识推 理理中的某些弗协调、非 单单调和容错性因素 AI 研究的一个目标就是 用用机器智能模拟人的智 能能，它选择各种能反映 人人的智能特征的问题进 行行实践，希望能做出各 种种具有智能特征的软件 系系统。 AI 研究基于计 算算途径，因此要建立具 有有可操作性的符号模型 。一般而言， AI 关于 智智能系统的符号模型可 描描述为：由一个知识载 体体和一组加载在 KB上 的的足以产生智能行为的 过过程构成。经过 20 世 纪纪 70 年代包括专家系 统统的发展， AI 研究者 逐逐步取得共识， 认识到 知知识在智能系统中力量 ，即一般的智能系统事 实实上是一种基于知识的 系系统，而知识包括专门 性性知识和常识性知识， 前前者亦可看做是某一领 域域内专家的常识。于是 ，常识问 题就成为 AI 研研究的一个核心问题， 它它包括两个方面：常识 表表示和常识推理，即5 / 20 如 何何在人工智能中清晰地 表表示人类的常识，并运 用用这些常识去进行符合 人人类行为的推理。显然 ，如此建立的常识知识 库库可能包含矛盾，是不 协协调的，但这种矛盾或 不不协调应不至于影响到 进进行合理的推理行为； 常常识推理还是一种非单 调调推理，即人们基于不 完完全的信息推出某些结 论论，当人们得到更完全 的的信息后，可以改变甚 至至收回原来的结论；常 识识推理也是一种可能出 错错的不精确的推理模式 ，是在容许有错误知识 的的情况下进行的推理， 简简称容错推理。而经典 逻逻辑拒斥任何矛盾，容 许许从矛盾推出一切命 题 ；并且它是单调的，即 承承认如下的推理模式： 如如果 p?r，则 pq ?r；或者说，任一理 论论的定理属于该理论之 任任一扩张的定理集。因 此此，在处理常识表示和 常常识推理时，经典逻辑 应应该受到限制和修正， 并并发展出某些非经典的 逻逻辑，如次协调逻辑、 非非单调逻辑、容错推理 等等。有人指出，常识推 理理的 逻辑是次协调逻辑 和和非单调逻辑的某种结 合合物，而后者又可看做 是是对容错推理的简单且 基基本的情形的一种形式 化化。 转贴于论文 联联盟 http:/ “次协调逻辑”是由普 里里斯特、达科斯塔等 人人在对悖论的 研究 中中 发展 出来的，其 基基本想法是：当在一个 理论 中发现难以克 服服的矛盾或悖论时，与 其其徒劳地想尽各种办法 去去排除或防范它们，不 如如干脆让它们留在理论 体体系内，但把它们 “ 圈 禁禁 ” 起来，不让它们任 意意扩散，以免使我们所 创创立或研究的理论成为 “ 不足道 ” 的。于是， 在在次协调逻辑6 / 20 中，能够 容容纳有意义 、有价值的 “ 真矛盾 ” ，但这些矛 盾盾并不能使系统推出一 切切，导致自毁。因此， 这这一新逻辑具有一种次 于于经典逻辑但又远远高 于于完全不协调系统的协 调调性。次协调逻辑家们 认认为，如果在一理论 T 中中，一语句 A 及其否定 ?A都是定理，则 T 是 不不协调的；否则，称 T 是是协调的。如果 T所使 用用的逻辑含有从互相否 定定的两公式可推出一切 公公式的规则或推理，则 不不协调的 T 也是不足道 的的 (trivial)。因此，通常以经典逻 辑辑为基础的理论，如果 它它是不协调的，那它一 定定也是不足道的。这一 现现象表明，经典逻辑虽 可可用于研究协调的 理论 ，但不适用于研究不协 调调但又足道的理论。达 科斯塔在 20 世纪 60 年代构造了一系列次 协协调逻辑系统 Cn，以 用用作不协调而又足道的 理理论的逻辑工具。对次 协协调逻辑系统Cn 的特 征征性描述包括下述命题 ： (i)矛盾律 ?(A?A) 不普遍有效； (ii)从两个相互否 定定的公式 A 和 ?A 推不 出出任意公式；即是说， 矛矛盾不会在系统中任意 扩扩散，矛盾不等于灾难 。 (iii)应当容纳 与与 (i)和 (ii)相 容容的大多数经典逻辑的 推推理模式和规则。这里 ， (i)和 (ii)表 明明了对矛盾的一种相对 宽宽容的态度， (iii) 则表明次协调逻辑对 于于经典逻辑仍有一定的 继继承性。 在任一次协 调调逻辑系统 Cn(1 n w) 中，下述经典 逻逻辑的定理或推理模式 都都不成立： ?(A ?A) 7 / 20 A?AB A(?AB) (A ?A)B (A? ?A)?B A ?A (?A(A B)B (A B )(?B?A) 若以 C0 为经典逻辑， 则则系列 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 的的演算。已经为 Cn 设 计计出了合适的语义学， 并并已经证明 Cn 相对于 此此种语 义是可靠的和完 全全的，并且次协调命题 逻逻辑系统 Cn还是可判 定定的。现在，已经有人 把把次协调逻辑扩展到模 态态逻辑、时态逻辑、道 义义逻辑、多值逻辑、集 合合论等领域的研究中， 发发展了这些领域内的次 协协调理论。显然，次协 调调逻辑将会得到更进一 步步的发展。 非 单单调逻辑是关于非单调 推推理的逻辑，它的研究 开开始于20 世纪 80 年 代代。 1980 年， D 麦麦克多莫特和 J 多伊 尔尔初步尝试着系统发展 一一种关于非单调推理的 逻逻辑。他们在经典谓词 演演算中引入一个算子 M，表示某种 “ 一致性 ” 断断言，并将其看做是模 态态概念，通过 一定程序 把把模态逻辑系统 T、 S4 和S5 翻译成非单调 逻逻辑。 B 摩尔的论文 非单调逻辑的语义思 考考据认为在非单调逻 辑辑方面作出了令人注目 的的贡献。他在8 / 20 “ 缺省推 理理 ” 和 “ 自动认知推理 ” 之间做了区分，并把 前前者看作是在没有任何 相相反信息和缺少证据的 条条件下进行推理的过程 ，这种推理的特征是试 探探性的： 根据新信息， 它它们很可能会被撤消。 自自动认知推理则不是这 种种类型，它是与人们自 身身的信念或知识相关的 推推理，可用它模拟一个 理理想的具有信念的有理 性性的代理人的推理。对 于于在 计算 机和人工 智智能中获得成功的 应 用用 而言，非单调逻辑 尚尚需进一步发展。 归归纳以及其他不确定性 推推理 人类智能的本质 特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 理理固然起重要作用，但 更更为重要的是具有某种 不不确定性的归纳、类比 推推理以及模糊推理等。 因因此，计算机要成功地 模模拟人的智能，真正体 现现出人的智能品质，就 必必须对各种具有不确定 性性的推理模式进行研究 。 首先是对归纳推理 和和归纳逻辑的研究。这 里里所说的“归纳推理” 是是广义的，指一切扩展 性性推理，它们的结论所 断断定的超出了其前提所 断断定的范围，因而前提 的的 真无法保证结论的真 ，整个推理因此缺乏必 然然性。具体说来，这种 意意义的“归纳”包括下 述述 内容 ：简单枚举 法法；排除归纳法，指这 样样一些操作：预先通过 观观察或实验列出被研究 现现象的可能的原因，然 后后有选择地安排某些事 例例或实验，根据某些标 准准排除不相干假设，最 后后得到比较可靠的结论 ；统计概括：从关于9 / 20 有 穷穷数目样本的构成的知 识识到关于未知总体分布 构构成的结论的推理；类 比比论证和假说演绎法， 等等等。尽管休谟 提出著 名名的“归纳 问题 ” ，对归纳推理的合理性 和和归纳逻辑的可能性提 出出了深刻的质疑，但我 认认为，归 纳是在茫茫宇 宙宙中生存的人类必须采 取取也只能采取的认知策 略略，对于人类来说具有 实实践的必然性。人类有 理理由从经验的重复中建 立立某种确实性和 规律 性，其依据就是确信 宇宇宙中存在某种类似于 自然 齐一律和客观 因因果律之类的东西。这 一一确信是合理的，而用 纯纯逻辑的理由去怀疑一 个个关于世界的事实性断 言言则是不合理的，除非 这这个断言是逻辑矛盾。 人人类有可能建立起局部 合合理的归纳逻辑和归纳 方法 论。并且，归 纳纳逻辑的这种可能性正 在在计算机 科学 和人 工工智 能的研究推动下慢 慢慢地演变成现实。恩格 斯斯早就指出，“ 社会 一旦有技术上的需要 ，则这种需要比十所大 学学更能把科学推向前进 。 ” 有人通过 指指责现有的归纳逻辑不 成成熟，得出 “ 归纳逻辑 不不可能 ” 的结论，他们 的的推理本身与归纳推理 一一样，不具有演绎的必 然然性。人类实践的成功 在在一定程度上证明了相 应应的经验知识的真理性 ，也就在一定程度上证 明明了归纳逻辑和归纳方 法法论的力量。毋庸否认 ，归纳逻辑 目前 还 很很不成熟。有的学者指 出出，为了在机器的智能 模模拟中克服对归纳模拟 的的困难而有所突破，应 该该将归纳逻辑等有关的 基基础理论研究与机器 学学习 、不确定 推理和 神神经 网络 学习模型 与与归纳学习中10 / 20 已有的成 果果结合起来。只有这样 ，才能在已有的归纳学 习习成果上，在机器归纳 和和机器发现上取得新的 突突破和进展。 这这是一个极有价值且极 富富挑战性的课题，无疑 在在 21 世纪将得到重视 并并取得进展。转贴于论 文文联盟 http:/ 再谈模糊逻辑。现 实实世界中充满了模糊现 象象，这些现象反映到人 的的思维中形成了模糊概 念念和模糊命题，如“矮 个个子”、“美人”、“ 甲甲地在乙地附近”、“ 他他很年轻”等。 研究 模糊概念、模糊命题 和和模糊推理的逻辑 理 论论 叫做 “ 模糊逻辑 ” 。对 它的研究始于 20 世世纪 20 年代，其代表 性性人物是LA 查德 和和 PN 马林诺斯。 模模糊逻辑为精确逻辑解 决决不了的 问题 提供 了了解决的可能，它 目 前前 在医疗诊断、故障 检检测、气象预报、自动 控控制以及人工智能研究 中中获得重要 应用 。 显显然，它在 21 世纪将 继继续得到更大的 发展 。 广义内涵逻辑 经典逻辑只是对命题联 结结词、个体词、谓词、 量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 外外，显然还存在许多其 他他的语言成分，如各种 各各样的副词，包括模态 词词 “ 必然 ” 、 “ 可能 ” 和和 “ 不可能 ” 、时态词 “ 过去 ” 、“ 现在 ” 和 “ 未来 ” 、道义词 “ 应 该该 ” 、 “ 允许 ” 、 “ 禁 止止 ”等等，以及各种认 知知动词，如 “ 思考 ” 、 “ 希望 ” 、 “ 相信 ” 、 “ 判断 ” 、 “ 猜测 ” 、 “ 考虑 ” 、 “ 怀疑 ” ， 这这些认知动词在逻辑和 哲学 文献 中被 叫叫做 “ 命题态度词 ” 。 对对11 / 20 这些副词以及命题态 度度词的逻辑研究可以归 类类为 “ 广义内涵逻辑 ” 。 大多数副词以及几 乎乎所有命题态度词都是 内内涵性的，造成内涵语 境境，后者与外延语境构 成成对照。外延语境又叫 透透明语境，是经典逻辑 的的组合性原则、等值置 换换规则、同一性替换规 则则在其 中适用的语境； 内内涵语境又称晦暗语境 ，是上述规则在其中不 适适用的语境。相应于外 延延语境和内涵语境的区 别别，一切语言表达式都 可可以区分为外延性的和 内内涵性的，前者是提供 外外延语境的表达式，后 者者是提供内涵性语境的 表表达式。例如，杀死、 见见到、拥抱、吻、砍、 踢踢、打、与下棋等都 是是外延性表达式，而知 道道、相信、认识、必然 、可能、允许、禁止、 过过去、现在、未来等都 是是内涵性表达式。 在 内内涵语境中会出现一些 复复杂的情况。首先，对 于于个体词项来说，关键 性性的东西是我们不仅必 须须考虑它们在现实世界 中中的外延，而 且要考虑 它它们在其他可能世界中 的的外延。例如，由于“ 必必然”是内涵性表达式 ，它提供内涵语境，因 而而下述推理是非有效的 ： 晨星必然是晨星， 晨星就是暮星， 所 以以，晨星必然是暮星。 这是因为：这个推理只 考考虑到“晨星”和“暮 星星”在现12 / 20 实世界中的外 延延，并没有考虑到它们 在在每一个可能世界中的 外外延，我们完全可以设 想想一个可能世界，在其 中中“晨星”的外延不同 于于“暮星”的外延。因 此此，我们就不能利用同 一一性替换规则，由该推 理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 常常是它们的外延的东西 作作为外延，而以通常是 它它们的内涵的东西作为 外外延。以“达尔文相信 人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“ 人人是从猿猴进化而来的 ”所表达的思想，而不 是是它所指称的真值，于 是是在这种情况下，“人 是是从猿猴进化而来的” 所所表达的思想就构成它 的的外延。再次，在内涵 语语境中，虽然适用于外 延延的函项性原则不再成 立立，但并不是非要抛弃 不不可，可以把它改述为 新新的形式：一复合表达 式式的外延是它出现于外 延延语境中的部分表达式 的的外延加上出现于内涵 语语境中的部分表达式的 内内 涵的函项。这个新的 组组合性或函项性原则在 内内涵逻辑中成立。 一 般般而言，一个好的内涵 逻逻辑至少应满足两个条 件件：它必须能够处理外 延延逻辑所能处理的问题 ；它还必须能够处理外 延延逻辑所不能处理的难 题题。这就是说，它既不 能能与外延逻辑相矛盾， 又又要克服外延逻辑的局 限限。这样的内涵逻辑目 前前正在发展中，并且已 有有初步轮廓。从术语上 说说，内涵逻辑除需要真 、假、语句真值的同一 和和不同、集合或类、谓 词词的同范围或不同范围 等等外延逻辑的术语之外 ，还需要同义、内涵13 / 20 的 同同一和差异、命题、属 性性或概念这样一些术语 。广而言 之，可以把内 涵涵逻辑看作是关于象“ 必必然”、“可能”、“ 知知道”、“相信”，“ 允允许”、“禁止”等提 供供内涵语境的语句算子 的的一般逻辑。在这种广 义义之下，模态逻辑、时 态态逻辑、道义逻辑、认 知知逻辑、问题逻辑等都 是是内涵逻辑。不过，还 有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 形形式语言，其中包括谓 词词逻辑的算子、量词和 变变元，这里的谓词逻辑 不不必局限于一阶谓词逻 辑辑，也可以是高阶谓词 逻逻辑；合式的 表达 式式，例如 (x)A ， 这这里 A 是任一类型的表 达达式，x 是任一类型的 变变元， (x) A 本身 是是一函项，它把变元 x 在在其中取值的那种类型 的的对象映射到 A 所属的 那那种类型上；其他需要 的的模态的或内涵的算子 ，例如 ， 、 。而 一一个内涵逻辑的解释 ， 则则由下列要素组成：一 个个可能世界的非空集W；一个可能个体的非空 集集 D；一个赋值，它给 系系统内的表达式指派它 们们在每 wW 中的外延 。对于任一的解释 Q 和 任任一的世界 wW ，判 定定内涵逻辑系统中的任 一一表达式 X 相对于解释 Q 在 wW 中的外延总 是是可能的。这样的内涵 逻逻辑系统有丘奇的 LSD 系统， R 蒙塔古的 IIL 系统，以及 EN 扎尔塔的 FIL 系统 等等。 转贴于论文 联联盟 http:/ 在各种内涵逻辑中，认 识识论逻辑具有重要意义 。它有广义和狭义之分 。广义的认识论逻辑 研研究 与感知、知道、 相相信、断定、理解、怀 疑疑、 问题 和回答等 相相关的逻辑问题，14 / 20 包括 问问题逻辑、知道逻辑、 相相信逻辑、断定逻辑等 ；狭义的认识论逻辑仅 指指知道和相信的逻辑， 简简称 “ 认知逻辑 ” 。冯 赖特在 1951 年提 出出了对 “ 认知模态 ” 的 逻逻辑 分析 ，这对建 立立认知逻辑具有极大的 启启发作用。 J 麦金西 首首先给出了一个关于 “ 知知道 ” 的模态逻辑。 A 帕普于 1957 年建 立立了 一个基于 6 条规则 的的相信逻辑系统。 J 亨亨迪卡于 60 年代出版 的的知识和信念一书 是是认知逻辑 史上的重要 著著作，其中提出了一些 认认知逻辑的系统，并为 其其建立了基于“模型集 ”的语义学，后者是可 能能世界语义学的先导之 一一。当今的认知逻辑纷 繁繁复杂，既不成熟也面 临临许多难题。由于认知 逻逻辑涉及认识论、心 理理学 、语言学、 计 算算 机 科学 和人工 智智能等诸多领域，并且 认认知逻辑的 应用 技 术术，又称关于知识的推 理理技术，正在成为计算 机机科学和人工智能的重 要要分支之一，因此认知 逻逻辑在 20世纪中后期 成成为国际逻 辑学界的一 个个热门研究方向。这一 状状况在 21 世纪将得到 继继续并进一步强化，在 这这方面有可能出现突破 性性的重要结果。 对 自然 语言的逻辑研 究究 对自然语言的逻辑 研研究有来自几个不同领 域域的推动力。首先是计 算算机和人工智能的研究 ，人机对话和通讯、计 算算机的自然语言理解、 知知识表示和知识推理等 课课题，都需要对自然语 言言进行精细的逻辑分析 ，并且这种分析不能仅 停停留在句法层面，而且 要要深入到语义层面。其 次次是 哲学 特别是语 言言15 / 20 哲学，在 20 世纪哲 学学家们对语言表达式的 意意义问题倾注了异乎寻 常常的精力， 发展 了 各各种各样的意义 理论 ，如观念论、指称论 、使用论、言语行为理 论论、真值条件论等等， 以以致有人说，关注意义 成成了 20 世纪哲学家的 职职业病。再次是语言学 自自身发展的需要，例如 在在研究自然语言 的意义 问问题时，不能仅仅停留 在在脱离语境的抽象研究 上上面，而要结合使用语 言言的特定环境去研究， 这这导致了语义学、语用 学学、新修辞学等等发展 。各个方面发展的成果 可可以总称为“自然语言 逻逻辑”，它力图综合后 期期维特根斯坦提倡的使 用用论， JL 奥斯汀 、 JL 塞尔等人发 展展的言语行为理论，以 及及 P 格赖斯所创立的 会会话含义学说等成果， 透透过自然语言的指谓性 和和交际性去研究自然语 言言中的推理。 自然语 言言具有表达和交际两种 职职能，其中交际职能是 自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 定定的语言环境中进行的 ，语境有广义和狭义之 分分。狭义的语境仅指一 个个语词、一个句子出现 的的上下文。广义的语境 除除了上下文之外，还包 括括该语词或语句出现的 整整个 社会 历史 条条件，如该语词或语句 出出现的时间、地点、条 件件、讲话的人、听话的 人人以及交际双方所共同 具具有的背景知识，这里 的的背景知识包括交际双 方方共同 的信念和心理习 惯惯，以及共同的知识和 假假定等等。这些语境因 素素对于自然语言的表达 式式的意义有着极其重要 的的 影响 ，这具体表 现现在 ：语境具有消16 / 20 除自 然然语言语词的多义性、 歧歧义性和模糊性的能力 ，具有严格规定语言表 达达式意义的能力。自然 语语言的句子常常包含指 示示代词、人称代词、时 间间副词等，要弄清楚这 些些句子的意义和 内容 ，就要弄清楚这句话 是是谁说的、对谁说的、 什什么时候说的、什么地 点点说的、针对什么说的 ，等等，这只有在一定 的的语境中才能进行。依 赖赖语境的其他类型的语 句句还有：包含着象 “ 有 些些 ” 和 “ 每一 个 ” 这类 量量化表达式的句子的意 义义取决于依语境而定的 论论域，包含着象 “ 大的 ” 、 “ 冷的 ”这类形容 词词的句子的意义取决于 依依语境而定的相比较的 对对象类；模态语句和条 件件语句的意义取 决于因 语语境而变化的语义决定 因因素，如此等等。语言 表表达式的意义在语境中 会会出现一些重要的变化 ，以至偏离它通常所具 有有的意义，而产生一种 新新的意义即语用涵义。 有有人认为，一个语言表 达达式在它的具体语境中 的的意义，才是它的完全 的的真正的意义，一旦脱 离离开语境，它就只具有 抽抽象的意义。语言的抽 象象意义和它的具体意义 的的关系，正象解剖了 的 死死人肢体与活人肢体的 关关系一样。逻辑应该去 研研究、理解、把握自然 语语言的具体意义，当然 不不是去研究某一个特定 的的语句在某个特定语境 中中唯一无二的意义，而 是是专门研究确定自然语 言言具体意义的普遍原则 。 转贴于论文 联联盟 http:/ 美国语言学家保罗 格格赖斯把语言表达式在 一一定的交际17 / 20 语境中产生 的的一种不同于字面意义 的的特殊涵义，叫做“语 用用涵义”、“会话涵义 ”或“隐涵”，并于 19975 年提出了一组 “ 交交际合作原则 ” ，包括 一一个总则和四组准则。 总总则的 内容 是：在 你你参与会话时，你要依 据据 你所参与的谈话交流 的的公认目的或方向，使 你你的会话贡献符合这种 需需要。仿照康德把范畴 区区分为量、质、关系和 方方式四类，格赖斯提出 了了如下四组准则： 数 量量准则：在交际过程中 给给出的信息量要适中。 a给出所要求的信 息息量； b给出的信 息息量不要多于所要求的 信信息量。 质量准则： 力力求讲真话。 a不 说说你认为假的东西，。 b不说你缺少适当证 据据的东西。 关联准则 ：说话要与已定的交际 目目的相关联。 方式准 则则：说话要意思明确， 表表达清晰。 a避免 晦晦涩生僻的表达方式； b避免有歧义的表达 方方式； c说话要简 洁洁； d说话要有顺 序序性。 后来对 这这些原则提出了不少修 正正和补充，例如有人还 提提出了交际过程中所要 遵遵守的“礼貌原则”。 只只要把交际双方18 / 20 遵守交 际际合作原则之类的语用 规规则作为基本前提，这 些些原则就可以用来确定 和和把握 自然 语言的 具具体意义。实际上，一 个个语句 p 的语用涵义， 就就是听话人在