《现代归纳逻辑理论及其应用研究》主要包括以下三个部分: 一是现代归纳逻辑与知识创新。 当代逻辑的新发展表明,逻辑学与知识创新直接紧密地联系起来,出现了鞠实儿所提示的“逻辑学的认知转向”态势。这可以从两个方面加以说明。一方面,逻辑学多元化发展已经表明,逻辑学不存在,亚里士多德逻辑不是只此一个逻辑,数理逻辑也不是只此一个逻辑。众所周知,当今是一个信息爆炸的时代、一个知识创新的时代,人们在信息超载的前提下要实现知识创新,工具与方法的选择就显得更为重要。在这样的情况下,从一个角度看归纳是人类必须采取也只能采取的认知策略,人类有理由从经验的重复中建立某种确实性和规律性,其思维工具就只能是归纳,目的就只能是建立事实的局部合理,实现知识的阶段创新。如此,归纳逻辑重新为人们所瞩目,它大有用武之地,将成为引导知识创新的重要研究范式与工具。另一方面,从当今一些重要科学——信息科学、人工智能、知识管理、心理科学对于归纳逻辑的运用来看,人类在获取知识、修正知识、规范知识、表达知识的认知过程中,面对的不再仅仅是线性的模型环境,而更多的时候是非线性的模糊环境和复杂性,由此,对于工具与范式的选择也就不再是单一化的和仅仅是演绎化的,只要是能够实现知识创新的工具与范式,都在备选之列。一句话,只要是能实现知识创新的逻辑学,而不管它是否演绎,都有可能成为逻辑学的发展主流。因此,从科学认知和当代逻辑发展的态势看,广泛深入地进行归纳逻辑(尤其是现代归纳逻辑)与知识创新研究,不仅具有理论意义,而且具有实践意义,是推动知识创新、科学认知的现实需要。 二是现代归纳逻辑在人工智能及认知科学中的应用。 20世纪是科学和技术的世纪,科学和技术的飞速发展是这个世纪的非常显著的特征。当今,人类已经可以抵达遥远的太空,潜入深邃的海洋、窥探微细的粒子。这种上天入地、揽宏握微的本领大大地拓宽了人类的视野,加深了人类对各种现象和奥秘的了解。然而,从古至今,有一个问题一直在深深困扰着我们,那就是创造出如此高级的科技文明的人类是如何进行思维的,思维和智能活动的机制是什么?科学试图解释一切现象,但是,怎样解释人类自己身上的智能现象?直到21世纪中叶,人类对智能的奥秘的探索,与两千年前的认识相比较,并无突破性的进展。原因是多方面的。非常重要的一点可能是,对智能活动的机制,我们缺乏直接的观察。我们一直认为,智能活动是人脑的功能,但是,我们不能用打开大脑的方法来观察这些活动。即使可以用手术打开大脑,我们能看到的也只是一堆复杂的物质,而观察这些物质不足以将智能机制呈现在我们眼前。从这个角度看,智能现象与科学研究的其他自然现象之间有着深刻的差别。 这种观察上的限制是否意味着智能的奥秘之门对人类会永远紧锁呢?当然不是。随着20世纪40年代世界首台电子计算机出现,人们逐渐发现,计算机可以在许多场合完成通常只有人脑才能完成的任务。这使得人们猜想,人脑可能就是一台非常复杂的计算机,人类的所谓智能活动只不过是类似于在计算机中发生的计算过程。而能够从事非常复杂的工作的计算机系统也因此被认为具有智能,这种智能被称为人工智能,以区别于人类具有的自然智能。
西南大学教授、博士生导师、重庆人文科技学院院长。1982年于河南大学逻辑学专业研究生毕业并获哲学硕士学位,同年分配到西南师范大学政治系任教。历任政治系副主任、教务处副处长、教务处长。1987年破格晋升副教授,1992年晋升教授。1995年4—6月在国家高级教育行政学院参加中青年干部培训,1998年元月任校长助理,1998年9月任副校长。1992年以来,已招收研究生16名、国内高级访问学者2名。
绪论
第一章 概率命题逻辑
第一节 概率演算的常用规则
第二节 概率命题逻辑系统Pr
第三节 Pr的一个子系统系列
第四节 贝叶斯定理及其应用
第二章 概率解释及其发展
第一节 频率解释
第二节 逻辑解释
第三节 主观解释
第四节 主观解释的新发展:主体交互解释
第三章 认证逻辑与认证悖论
第一节 古典认证逻辑
第二节 贝叶斯认证逻辑
第三节 认证悖论
第四章 概率动态认知逻辑
第一节 概率认知逻辑(PEL)
第二节 概率动态认知逻辑(PDEL)
第五章 概率认知博弈逻辑
第一节 引论
第二节 概率认知博弈逻辑
第三节 基于PAL求解均衡
第四节 剔除算法逻辑刻画的比较与分析
第六章 对合作博弈的逻辑分析
第一节 引论
第二节 稳定性和博弈解
第三节 特征函数联盟博弈的逻辑刻画
第四节 基于逻辑规则的夏普里值计算
第七章 支持逻辑及其发展
第一节 逻辑的视角:非帕斯卡概率逻辑的支持理论
第二节 认知的视角:主观概率判断的支持理论
第三节 支持理论的形式阐述
第四节 小结与展望
第八章 归纳逻辑的认知基础问题
第一节 三门问题的认知分析
第二节 “睡美人”问题的认知分析
第三节 贝叶斯推理的认知分析
第九章 因果化的归纳逻辑
第一节 穆勒五法的现代解读
第二节 因果陈述句逻辑系统
第三节 因果陈述逻辑推进了归纳逻辑的发展
第四节 因果陈述句逻辑与机器语言
第十章 归纳逻辑在人工智能中的应用
第一节 归纳逻辑与人工智能概述
第二节 归纳逻辑程序设计概述
第三节 归纳推理与机器学习
……
第十一章 人工智能中的不确定推理
第十二章 基于认知的神经网络及其应用
第十三章 现代归纳逻辑与信息检索技术
第十四章 模糊逻辑、数据挖掘与知识发现
第十五章 决策逻辑及其应用
第十六章 认证逻辑及其应用
第十七章 进化逻辑及其应用
附录
参考文献
西方传统逻辑学诞生之初就一直沿着多元化道路在发展,其中最重要的两条道路就是演绎逻辑和归纳逻辑。数理逻辑诞生以后,逐渐成为逻辑学的主体,而归纳逻辑尽管从培根开始,经过赫舍尔(J.F.Herschel)和惠威尔(W.Whewell)等的工作,在英国著名逻辑学家约翰·穆勒那里达到了古典归纳逻辑的高峰,遗憾的是从19世纪末开始沉寂不语近1个世纪,没有较大的发展,直到20世纪50年代才开始引起人们的足够重视,出现了许多贯彻现代科学思想的新兴归纳逻辑分支,形成了与现代数理逻辑(以亚里士多德逻辑演绎性为标识的数理逻辑、哲学逻辑等)、非形式逻辑等并驾齐驱的归纳逻辑。这些分支主要集中在三个方面:一是概率归纳逻辑。20世纪二三十年代以后,随着数学概率论趋于成熟,概率归纳逻辑得以产生和发展。概率归纳逻辑是应用概率论来系统地研究和表述或然性推理的。20世纪70年代前后,出现了一种非数学概率论的归纳逻辑理论,这种理论也被称为“非帕斯卡概率归纳逻辑”。出于对“概率”的不同解读与回归,概率归纳逻辑自20世纪50年代以后逐渐形成三大流派——经验主义概率归纳逻辑、逻辑主义概率归纳逻辑和主观主义概率归纳逻辑。二是因果陈述逻辑。因果陈述逻辑的创始人是当代哲学家、计算机理论家勃克斯(A.W.Burks),1951年他在Mind杂志上发表论文《因果命题逻辑》。三是局部归纳逻辑。局部(local)归纳逻辑是20世纪六七十年代新兴的归纳逻辑主流范式之一,其代表人物是科恩、莱维(I.Levi)等。局部归纳逻辑是相对于整体(global)归纳逻辑而言的,而且同归纳逻辑的辩护问题直接相关。因此,从逻辑学历史进程看,开展归纳逻辑尤其是现代归纳逻辑的理论与方法的研究,对于推动逻辑科学整体进步不仅具有重大的理论意义,而且具有重要的实践意义。
关于本书的体例安排,一方面,为了凸显对现代归纳逻辑的研究,我们把古典归纳逻辑、现代归纳逻辑的一些基础理论等预备知识、对有些理论的应用如数据挖掘实例等作为附录;另一方面,我们基本上依据课题内容,从现代归纳逻辑的创新功能、应用和认知基础三个方面建构体系。在我们看来,创新、应用与认知是现代归纳逻辑研究前沿的三个相互联系而各有侧重的发展方向。毋庸讳言,创新是归纳逻辑发展的第一要义,归纳逻辑的学术价值和实践意义就在于它强大的创新功能。然而,创新只有在应用中才能体现其价值和实践意义。只有通过应用才能不断体现其创新功能。归纳逻辑应用的目的不是别的,就是为了创新。归纳逻辑的认知基础研究本身就是为了扩展归纳逻辑研究视野,实现归纳逻辑认知转向的过程就是一个理论创新的过程。我们的研究表明,归纳逻辑的创新功能研究和应用研究将推动归纳逻辑认知基础研究的深入、持久发展。