逻辑学论文选题

3号说了假话，所以3号盒子里面是珍珠。

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) (AA)→B (AA)→?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。尽管休谟提出着名的“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（epistemic logic）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着作，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少修正和补充，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。

科学研究工作的本身就是一个不断提出问题和解决问题的过程选题是科研工作的真正起点。科学研究中首先碰到的问题是选择什么课题和如何选择课题的问题，这是整个科研工作的第一步。这第一步，对日后的科研工作具有战略性意义。它决定着科研工作的主攻方向、奋斗目标，规定着应采取的方法和途径。正因如此，科学家们都十分重视科研选题。著名科学家维纳说过，知道应该干什么，比知道干什么更重要。选题是科研工作的强大动力。因为许多有价值、有吸引力的课题会激发研究人员去思考、去学习、去研究，问题总是在研究活动的前方，是未知世界的最早的拓荒者，也是全部科学探索的出发点。选题是一项重要的研究工作。选题并不是一个简单随意的问题，而是有价值有意义的科学问题。从这个意义上说，提出一个科研选题比解决一个现实问题更困难。因为选到一个有价值有创造性的课题，既要懂得课题的来源，又要有相当的科学素养，要理解选题的价值意义，要富有想象力，对选题要有浓厚兴趣，有相当的知识储备等等。选题是科研人员才能的体现。选题不仅直接关系到将产出什么样的成果，甚至关系到科研工作的成败。科学史表明，研究成功的影响因素有多种多样，其中一个最明显的原因是选题得当，研究者只有选出恰当的课题，才有成功的可能。由于选题得当，科研人员可以把自己的学识、智慧用到最有效的科研工作上。从培养研究能力的意义上说，特别是新参加研究活动的青年科研人员，需要有意识地培训选题能力，这是从事研究工作的一项基本训练，科研人员的基本功。二、科研选题的角度发现有价值的科研选题是一个创造性的思维过程，也是一项灵活的研究艺术。事实上，在社会生活中，各门学科中存在着大量可供选择的问题。科研选题有多种来源多条渠道。1.从现实生活中选题人们在现实生活中遇到的问题面广量大，选题的内容极为广泛，大至世界政治、经济、文化艺术，小至日常生活中的吃穿住用行，只要深入探索，不难发现有许多值得研究的课题。马克思就从人们司空见惯的商品中，研究发现了剩余价值规律。作为科研选题并不是那些表面的肤浅的问题，而是那些在一定深层上的价值的问题，这需要一定的思考甚至调查研究才会发现。现实的需要，是科研课题的首选目标。本世纪三十年代初，美国经济处于大萧条的最低潮，如何摆脱经济困境，是人们普遍关心的问题，也成了许多经济学家研究的热门课题。美国获得诺贝尔经济学奖的学者，对经济理论的兴趣或研究，多数都是从30年代开始的。米尔顿•弗里德曼说他从事经济学的学习研究，是“时代感召的结果”（《我的成功之路》辽宁大学出版社第82页）。我国当前经济生活中有许多问题迫切需要解决，如建立现代企业制度的问题、部分国有大中型企业扭亏为盈的问题、产品质量问题、消费者权益保护问题等等，都是值得研究的重要课题。政治生活中许多使人困惑的问题也很值得研究。例如，为什么二次大战后社会主义是人心所向，而80年代末90年代初东欧剧变苏联解体，资本主义成了许多人心中的丰碑；僵化的计划经济体制几乎葬送了中国的社会主义前途，而市场经济体制下主宰中国命运的国有大中型企业却亏损严重；多年来党中央一再强调抓党风建设，也采取了许多实际措施但腐败之风却有蔓延之势……如何正确认识和解决这些问题，需要深入探讨。2.从理论研究中选题人类认识是无限发展的，理论的真理性只是相对的，理论与事实之间的矛盾总是存在的，理论体系的完备性也不是永恒的。即便是曾经“结论”了的理论观点，随着实践和认识的发展，也需要不断扩展和深化。因此，用探索批判的眼光去看待已有的、传统的理论观点，常会从中发现新问题。比如，传统文化理论中的继承发展问题，历史事件、人物评价中的问题。以疑古擅名于现代史学的“古史辩学派”创建者顾颉刚先生，1922年夏，在编写中学历史课本时，他从尧舜禹的地位问题及有关传说的演变，发现古史结构的层次，原是层累地造成的。他认为神农、黄帝、尧舜等历史人物被提出的时间与他们在历史中排列顺序的先后正好相反。1923年他正式向学术界提出“层累地造成的中国古史”，打破了传统的观念，引起了一场关于古史问题的学术论战。马克思主义的理论也需要不断丰富和发展。中国经济学家许涤新是在30年代开始研究恩格斯提出的广义政治经济学的。当时以《资本论》为经济学的基本内容，不能适应中国革命的需要，特别不能适应青年对半殖民地半封建中国社会经济理解的需要，许涤新决心写一部广义政治经济学，该书第一、二卷1949年出版、第三卷1954年问世，为马克思主义中国化作出了贡献。对那些自相矛盾的理论问题，是应该引起注意的课题，通过研究，分析为什么会产生矛盾，矛盾的焦点在哪里，后一个结论对前一个结论是发展还是修正。3.从不同学派、观点的学术争论中选题。科学研究是一种探索性的创造性思维，对同一观点、理论常会发生分歧和争论，甚至形成不同的学派。如人猿之间界河、界限之争，中国封建社会起点之争，经济决定论与文化决定论之争，市场调节与计划调节之争，社会主义代替资本主义与趋同论之争，国外马克思主义流派研究、“西方马克思主义”理论研究等等。在争论中，会有正确与错误之分，即便是基本正确，也会有不完备之处，争论的双方都会有许多问题值得探讨和研究。因此，关注学术之争，深入了解争论的历史、现状和争论焦点，是发现问题、选择研究课题的一条重要途径。著名作家、杰出的文艺理论家何其芳，抓住了文艺理论界争论较多的一个理论问题，即艺术典型问题进行研究，他以理论家的胆识和勇气打破了当时占统治地位的流行观点。提出了自己的独到见解，即典型“共名”说。他说：“在实际的生活中，在文学的现象中，人物的性格和阶级性之间都并不能划一个数学上的全等号。”坚决反对文艺理论中的简单化和形而上学的倾向。4.从学科渗透、交叉中选题学科渗透、交叉是科学在广度、深度上发展的一种必然趋势，事物都在普遍联系之中，各门学科也在普遍联系中，以往人们注意从学科相对独立性上进行研究，现代科学注意了学科相互渗透、交叉的研究，在学科渗透、交叉“地带”存在着大量的新课题供选择。这样的地带主要有，比较学科：对不同系统，通过比较分析，探索其共同规律和特殊规律，比如，比较哲学、比较史学、比较法学、比较管理学中的课题；边缘学科：在二、三门学科的边缘地带，相互结合而形成的新的研究对象，如社会心理学、管理心理学中的课题；软科学：以管理和决策为中心问题的高度综合性，智能性的学科，它的研究对象大多是与国民经济、社会和科技发展相关的复杂系统，比如管理科学、领导科学、决策科学、预测学、政策学、战略学、咨询学中的课题；综合学科：运用多学科的理论、方法和手段，从各不同方面进行立体研究的课题；横断学科：在跨学科研究的基础上，研究各事物中的某种共同属性；超科学：从更高层次上研究一般规律，如科学学、哲学中的课题。郭沫若兴趣广泛，知识渊博，很注意相关学科和交叉学科的学习研究。他为了把古代史研究置于更加坚实的基础上，用了很大的精力钻研中国的古文学，在古代甲骨文的研究方面取得了突破性的成果。诺贝尔经济学奖获得者，美国经济学家劳伦斯•克莱因把计量经济学方法和凯恩斯宏观经济学分析方法结合起来，建立了美国经济的新模型。5.从科研管理和规划中选题国家、省市及各种学术团体也经常提出许多科研课题，如国家、部省市的九五规划重点课题、年度课题，这些课题一般都是理论意义、现实意义上比较重要的课题，应当是科研工作者选题的重要来源。这类课题属指南性选题，其中许多课题的难度、规模很大，选题时，科研人员应从自己的优势出发，把课题加以具体化，以保证其可行性。此外，在各级政府、科研部门制订的各种科研规划中，也提出许多研究课题，也都是选题的重要来源。6.从直觉思维、意外发现中选题科研人员对研究对象富有浓厚的探索兴趣，也是科研选题的一个重要来源。大量值得研究的选题，首先表现在各种社会现象中，科研的任务就是现象认识本质。现象问题是人们最容易感觉到的。这时，选题常常得益于科研人员的想象、灵感、直觉，以及对这些直觉思维、意外发现带来的机遇的捕捉。当然，这类选题开始时可能是幼稚的、肤浅的，尚需深入思考和论证。郭沫若在追踪调查有关郑成功的事迹中，意外发现了郑成功铸造的钱币，从而把中国自铸钱币的历史上推了将近200年，并进一步发现了郑成功的财政政策和复国宏图，从而推进了晚明史的研究。哲学家、逻辑学家金岳霖常说，他对逻辑的兴趣是在“巴黎街头”产生的。1924年的一天，金岳霖和张奚若等在巴黎大街上散步时，遇到一群人在激烈辩论，引起他的好奇，他想有没有一个可靠的（逻辑推理）的解决争论的办法。以上概括的各项来源，仅是选题中可供参考的若干方向线索，并不能包罗所有研究方向和课题，对于错综复杂的社会现象，值得研究的课题层出不穷。能否选择恰当的课题，需要科研人员有勇于探索的精神和创造才能。三、科研选题的一般原则科研工作面临的问题，可以说无穷无尽，对于一个科研人员来说，只能选择其中适当课题。如何选择，并无固定模式，总结科研选题的历史经验教训，可以概括出若干条原则1.目的性原则科研选题首先要解决的问题应当是“为什么”，目的性是选题工作的首要原则。选题最根本的目的是为了满足社会的需要，党的十三大曾明确指出，发展科学技术的首要任务就是振兴经济。当前，我国经济建设、社会发展正以更大规模向着广度深度进军，需要解决和研究的课题越来越新、越多、越复杂和越困难。比如能源问题、交通问题、粮食问题、管理、贸易问题、就业问题、人口问题、人权问题等等，解决其中一现实问题，就是一种贡献。科研一定要满足社会需要，才会有真正前途。与选题的目的性、需要性相联系的是课题的价值性。只有科研课题所要解决的问题是有价值的，比如经济价值、社会价值、理论价值、学术价值等，才会达到满足社会需要的目的。所以课题的价值性就成了衡量选题目的性、需要性的标准，在选题中，目的性原则、需要性原则、价值性原则是一致的。在选题中，贯彻目的性原则、应当注意到以下几方面的问题。第一、一般选择实用较大课题。第二、既要注重当务之急的课题，也要重视科学预测的课题，现实需要与长远需要相结合。第三、理论研究和应用研究都重要。第四、充分利用本地区本部门的条件，同时注意利用外来条件。第五、积极开展和承担协作课题，特别是官、产、学三结合的研究课题。怎样才能使选题达到目的？在选题中充分贯彻创造性原则至关重要。2.创新性原则科研的本质就应当具有创造性，评审科研成果质量的最重要原则就是看成果有无创新，因此，科研选题从一开始就应当充分注意到这一点。国家对学位论文有明确要求，其中raybet雷竞技客户端下载v1应当有新见解，表现作者具有从事科研工作或者独立担负专门业务工作的能力。博士论文应当是创造性成果。科研选题切忌重复别人解决了的课题。所谓具有创新性的选题，指的是那些尚未解决或未完全解决的、预料经过研究可获得一定价值的新成果的课题。如新见解、新观点、新思想、新设计、新概念、新理论、新手段、新产品、新质量、新效益等。创新性具有新颖性、探索性、先进性、风险性等特点。它进一步体现了课题的需要性、价值性。选题中，贯彻创新性原则，关键在一个“新”字上。这种创新的课题在哪里？一般而言，在各种各样的矛盾点上，尤其是新旧之间的矛盾点。比如新事实与旧理论的矛盾，新理论与旧理论的矛盾，不同学科之间的矛盾。这些矛盾突出表现在：科学发展的前沿地带、学科之间空白地带、不同理论观点、学派相争论的地带，研究工作遇到挫折失败的地带等等。这需要科研人员目光敏锐，抓住线索，跟踪追击，以求突破。这些要求，对研究工作者来说，一般也是比较困难的。许多有经验的导师在指导学生科研时，常从这样三个方面入指导：第一、在局部性的课题上具有创新性。即解决一个多因素的大课题中的尚未解决的某一个因素，或者能作出深入透彻合理的分析见解；第二、在别人研究成果的基础上加以扩大，有自己的补充，新的见解或改进；第三、纠正别人的错误。总之，创新性可大可小，可难可易，如何选题，根据各人具体条件而定。选题需要有价值性、创新性，选择并完成这样的课题，不能想入非非，脱离实际，要有一定的科学根据，因此，选题需要遵循求实性的原则。3.求实性原则选题的求实性是指选题要有真实的可靠的依据，或者事实根据，或者科学理论根据，选题要事出有因。任何新课题以至新成果，都是在已有成果基础上提出的，在继承基础上的创新。从事理论研究，要有一定的事实根据，从事应用研究，要有一定理论根据，正如生理学家巴甫洛夫说的那样，实事就是科学家的空气，没有实事，永远飞腾不起来。坚持求实性原则就是坚持辩证的唯物主义实事求是的原则。在选题中，不能违背一定范围内由实践检验过的事实和规律，以科学理论为依据，实质上也是以客观事实为依据，以客观规律性为依据。然而，对事实和理论的理解也应当是辩证的。在选题时依据的事实和理论并不是全面的、彻底的，也有一定的局限，况且都是变化、发展的。随着实践的不断深化发展，新的认识、新的发现、新的发明还会对已有事实和理论进行新的审查，所以，求实中的“实”字并不是僵化的、呆板的。因此，求实性原则要求在选题时，既要尊重事实，又不拘泥于事实，既要接受已有理论的指导，又要敢于突破传统观念束缚，采取辩证的有分析的态度。符合上述三原则的选题，是否就可以着手开题工作呢？还需要分析完成选题的主客观条件。还有一个现实可行性原则。4.可行性原则科研工作是认识世界改造世界的一种探索性、创造性活动，总要受到一定条件限制。正如恩格斯说的，我们只能在我们时代条件下进行认识，而这些条件达到什么程度，我们便认识到什么程度。可行性原则体现了条件性原则。如果选题不具备可以完成的主客观条件，再好的选题也只能是一种愿望，因此，可行性原则是决定选题能否成功的关键。选题，必须考虑将要遇到的困难。如理论方面的、技术主面的、资料方面的、各种人际关系方面的等等困难。应当均有解决这些困难的可能性。选题有难易不同，有工作量多少不同，一般常犯的错误是选题过大，试图在较短时间内完成一项过大的课题。选题中，应当充分分析估计以下条件：第一、现实的主观条件。主要是指，科研人员的知识结构、研究能力、对课题兴趣、理解程度、责任心等。第二、现实的客观条件。主要是指，资料、经费、时间、协作条件、导师条件等，对应用性课题，还应考虑到成果的开发、推广条件，用户采用接受条件。第三、积极创造条件。所谓条件，除已具备的条件外，对那些暂不具备的条件，可以通过努力创造条件。如知识不足可以补充，设备经费不足，有的也可以艰苦奋斗克服一些困难，情况不明，可以先进行调查研究等。选题时应根据已具备的、或通过努力可以获得的条件，扬长避短，利用有利条件，克服不利条件，选择基本符合自己情况的研究课题。上述选题原则，分别体现了选题的社会需要、社会贡献、科学依据、基本条件，这是相互联系、相互制约的四条原则。在实际操作过程中，情况往往要复杂得多，其中最根本的一点是，对选题要从严要求，作出最佳选择，即作出最大的努力，完成最富有创造性、最有价值的课题。以此作为自己研究工作的奋斗目标。四、课题的立项和评估科研选题实质上是一项综合性、系统性的研究工作，其结果有恰当、不妥、正确、错误之分。并不是一时的兴发，更不是随心所欲，特别是那些意义重大、难度大、代价高的课题。为了确保选题正确无误，需要认真对待。在课题选定之后，正式开题之前，尚需对选题作出科学论证和评估，就最佳方案作出决策。在评估决策中，以下程序不可少。开题报告（即项目申请书）。包括课题来源，研究目的、意义，国内外研究现状，课题的创新性及难度，主要研究方法、措施、步骤、阶段成果及最终达到的目标，研究人员的素质、水平，研究结果的先进性、效益、经费预算等。论证评估。通常采用五种方法或步骤，即调查法、比较法、预测法、综合法、决策法。历史比较 ← 现状调查 ← 未来预测→ →↓系统综合↓优选决策专家评审。是能否立题的最关键最重要的程序和依据。专家评审组主要评审项目申请书。对其中逐项评议，如有关键性条件不符合要求，即被淘汰。主管审批。主管部门的审批工作，主要是掌握方向、抓出重点的工作，也是一项综合平衡合理分配经费的工作。未被批准的课题，一般是开题条件不成熟、不符合要求的课题，尚需创造条件再次申报。当然也可能出现专家组评议不充分、领导水平不足、未能真正识别课题的情况。如果条件许可，这类课题仍可作为自选课题研究。