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人工智能与现今逻辑学的发展
[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:(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”(Paraconsistent Logic)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?A→B

A→(?A→B)

(A??A)→B

(A??A)→?B

A→??A

(?Aù(AúB))→B

(A→B)→(?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代理人的推理。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。
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