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何华灿:辩证逻辑的数学化趋势
录入: 哲学网编辑部 发表时间: 2013-08-27 点击: 872 次 我要收藏

一、人工智能:模拟辨证思维过程
(一)标准逻辑的局限性
上世纪80年代爆发的人工智能理论危机,彻底暴露了经典数理逻辑(标准逻辑)的局限性:经典数理逻辑是数理形式逻辑,它的立论基础是“封闭全信息的确定性世界假设”,具有“三律一性”(二值律、矛盾律、排中律和封闭性),其中排除了一切形式的矛盾、不确定性和演化过程,只能描述是非分明的、完全确定的理想世界中的抽象思维规律,例如数学定理证明中的演绎推理,在描述真理的绝对性和永恒性方面十分有效。而人工智能的深入发展需要模拟现实世界中的思维决策过程,其中充满了矛盾和不确定性,经常需要使用经验知识推理和常识推理[1],经典数理逻辑对此无能为力。近十多年来蓬勃兴起的计算智能,它主要是依靠模型计算来解决智能模拟问题,这造成了智能模拟可以不受逻辑规律约束的假象。
(二)逻辑和思维的关系
逻辑学已经诞生2000多年,其研究范围一直是比较宽泛的,一般公认逻辑是思维的法则,这里的“思维”泛指各种思维形式[2]。20世纪初经典数理逻辑发展成熟后,狭义逻辑观抬头,他们认为“只有经典数理逻辑才是逻辑,逻辑就是经典数理逻辑”,因而把所有能被经典数理逻辑描述的思维形式称为“逻辑思维”,把其他思维形式称为“非逻辑思维”。这就把“逻辑”缩小为“逻辑思维”的法则,而不是全部思维形式的法则,这种狭义的观点禁锢了数理逻辑的发展,也阻碍了以智能科学和生命科学为代表的、与复杂性密切相关的新兴学科群的成长。当今科学技术的发展迫切希望数理逻辑能够正面面对矛盾、不确定性和演化[3],而不是有意回避它们,时代的发展需要建立可描述真理相对性和非永恒性的数理辩证逻辑[4]。

(三)逻辑和信息处理的关系
人工智能的深入发展促进了广义智能观的形成,这个更能反映自然智能的观念认为[5]:

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