逻辑推理概念例1

中图分类号：D920 文献标识码：A 文章编号：1005-5312（2011）14-0259-01

一、关于法律逻辑的研究对象

对于这个问题, 我国的逻辑界与法学界主要有两种不同的看法。第一种观点认为法律逻辑就是普通逻辑在法学领域中的具体运用, 其理论基础就是普通逻辑即形式逻辑所阐述的原理。法律逻辑是形式逻辑或普通逻辑原理在法的理论、法的规范和法的实践中的应用。因此法律逻辑的研究对象就是法律中的逻辑问题。法律逻辑是普通逻辑或形式逻辑在法律规范或法律活动中的应用。第二种观点则认为法律逻辑作为一门学科, 有其独立的研究对象。我们原则上同意第二种观点，作为一门学科, 法律逻辑是应该有其特定的研究对象的, 而作为一门逻辑学的分支学科, 它的研究又应是与一般逻辑学的研究对象相对应、相关联的。法律思维就是在法律的理论与实践中所运用的思维, 法律思维的形式, 则是指法律概念、法律命题与法律推理。

普通逻辑或形式逻辑把概念作为其重要的研究对象, 法律逻辑也要研究概念, 法律逻辑中研究的是法律概念, 即立法、司法与守法思维中的概念。一般地说, 法律概念与普通概念既有一致性也有特殊性, 以大量的法律概念为素材, 以普通逻辑的一般概念理论为工具研究法律概念与一般概念的同一性及差异性, 揭示法律概念的特殊逻辑性质与作用, 从而为法律概念的制定、规范、解释提供一般的逻辑原则, 这是法律逻辑中关于法律概念研究的主要内容。法律命题也是法律逻辑的重要研究对象, 以一般逻辑中的命题理论为墓础研究法律命题的特殊的逻辑性质及其在法律实践中的特殊作用,给予法律命题以科学的分类, 这应该是法律命题研究的主要内容。

一般而言, 法律工作是由立法、司法两大环节组成。一个立法过程就是对构成法律的每一个概念、命题进行严密分析的过程。关于法律概念与命题的研究, 其主要目的是为了用于立法中的思维。至于司法主要指的是法律的实施, 而法律的实施主要是围绕诉讼活动的司法侦查与司法审判工作, 它主要表现为对法律命题的逻辑推导以及寻找因果的各种逻辑方法。因此,与司法思维相对应的法律逻辑还要研究法律推理及各种法律实践中的逻辑方法。法律推理则是从已有的法律命题或法律知识推出新的法律命题的过程。一般地说, 法律推理与一般逻辑的推理是有区别的。一般推理理论以演绎推理为主, 特别强调从前提到结论的必然性推理, 比较轻视“ 可能性的” 、或然的推理而法律逻辑既重视必然性推理, 也重视“可能性的”、或然的推理。比如, 法律推理中的回溯推理是很有用的、法律逻辑很重视的推理, 但这一推理的形成在一般逻辑理论中是予以排斥的。

二、关于法律逻辑的性质

逻辑推理概念例2

abstract: from mulle’s discussion of the probability, after w.s.jevons’s foundation to the probabilistic inductive logic, until the system of modern probabilistic inductive logic which carnap represents. this article inspects the process of which probability inductive logic developed, promulgates the reason which it rises, and analyzes some new tendencies of the modern inductive logic .

keywords: probabilistic inductive logic; theory of probability; probability

概率归纳逻辑旨在以数学的概率论和现代演绎逻辑为工具构造归纳逻辑的形式演绎系统，是现代归纳逻辑的主要发展方向。

一、概率归纳逻辑的开创

18世纪 40年代，休谟指出归纳推理不具有逻辑必然性，认为它只把真前提同可能的结论相联系,是主观的、心理的，不曾想到当时概率论所揭示的或然性的客观意义及其对归纳的可能应用。穆勒在《逻辑体系》中以很大篇幅讨论了偶然性问题,认为概率论只同经验定律的建立有关，而与作为因果律的 科学 定律的建立无关。惠威尔也对偶然性作过讨论，但与穆勒一样，并未想到把概率论应用于归纳。直到1859年，德国化学家本生（r.w.bunsen）和基尔霍夫（g.r.kirchoff）用统计方法分析太阳光谱的元素组成等科学活动，进一步引起科学方法论家对统计推理问题的注意。许多科学方法论家认为科学结论不是确定的，而是或然的，开始尝试把归纳还原为概率论。

最早将归纳同概率相结合的是德摩根和耶方斯。德摩根将一般除法定理和贝叶斯定理应用于科学假说。但是布尔（boole）抓住了它的缺点，即运用贝叶斯推理给科学假说的概率带来更大的任意性，至此否定了概率归纳逻辑的方向。在70年代耶方斯作出重大开创性工作之前，这方面的工作基本趋于沉寂。耶方斯发展了布尔代数，他一方面有着关于归纳本质的方法论考虑，另一方面，他将数学应用于发展演绎逻辑的同时，也将数学应用于发展归纳逻辑。他在《科学原理》中说明：“如果不把归纳方法建立于概率论，那么，要恰当地阐释它们便是不可能的。”[1] 耶方斯认为一切归纳推理都是概率的。

耶方斯的工作实现了古典归纳逻辑向现代归纳逻辑的过渡。

二、现代概率归纳逻辑

现代概率归纳逻辑始于20世纪20年代，逻辑学家凯恩斯 、尼科（nicod）及卡尔纳普和莱欣巴赫（reichenbach）等人，采用不同的确定基本概率的原则及对概率的不同解释，形成不同的概率归纳逻辑学派。

凯恩斯将概率与逻辑相结合，认为归纳有效度和合理性的本质是一个逻辑问题，而不是经验的或形而上学的问题。他提出了“概率关系”的概念：假设任一命题集合组成前提h，任一命题集合组成结论a，若由知识 h证实a的合理逻辑信度为α，我们称a和h间的“概率关系”的量度为α，记作a/h=α。并着眼于构造两个命题间的逻辑关系的合理体系，但未取得成功。而且他认为，大多数概率关系不可测，许多概率关系不可比较。但他在推进归纳逻辑与概率理论的结合上，作出了 历史 性的贡献，是现代归纳逻辑的一位“开路先锋”。

逻辑主义的概率归纳逻辑的代表卡尔纳普，在20世纪50年代提出概率逻辑系统，这一体系宣告了归纳逻辑的演绎化、形式化和定量化，将概率归纳逻辑推向了“顶峰”。卡尔纳普认为休谟说的归纳困难并不存在，归纳也是逻辑，并且也有像演绎一样的严格规则。施坦格缪勒（stegmuller）指出：“ 2500年前，亚里士多德开始把正确的演绎推理的规则昭示世人，同样，卡尔纳普现在以精确表述归纳推理的规则为己任。”[2]演绎的逻辑基础在于它的分析性，所以，从维特根斯坦和魏斯曼（waismann）就开始致力于把它改造为逻辑的概率概念，以使概率归纳成为分析性的。卡尔纳普完成了这一发展。他说：“我的思想的信条之一是，逻辑的概率概念是一切归纳推理的基础……因此，我称逻辑概率理论为‘归纳逻辑’。”[3]他并把此概念直接发展为科学的推理工具：“我相信，逻辑概率概念应当为经验科学方法论的基本概念，即一个假说为一给定证据所确证的概念提供一个精确的定量刻画。因此，我选用‘确证度’这个术语作为逻辑概率刻画的专门术语。”[3]与凯恩斯一样，卡尔纳普把概率1解释作句子e 和 h间的逻辑关系，表达式是c(h,e)=r，读作“证据e对假说h的逻辑确证度是r”。这样，归纳便是分析性的了，演绎推理是完全蕴涵，归纳推理是部分蕴涵，即归纳是演绎的一种特例。此外，卡尔纳普所想要的归纳逻辑还是定量的，他希望最终找到足够多的明确而可行的规则，使c(e,h)的 计算 成为只是一种机械的操作，以将他与凯恩斯严格区分开来。

20世纪30年代，莱欣巴赫建立了他的概率逻辑体系，被称为经验主义的概率归纳逻辑。他用频率说把概率定义为，重复事件在长趋势中发生的相对频率的极限。这种方法简单实用，但却带来两方面的困难。首先，上述极限定义是对于无数次重复事件的概率而言的。那如何找出一种测定假说真假的相对频率的方法呢？其次，对单一事件或单一假说怎么处理呢？所以频率说只适用于经验事件的概率，其合理性的辩护非常困难。它所面临的最大困难就是找不到由频率极限过渡到单个事件概率的适当途径。为此，莱欣巴赫建议把“概率”概念推广到虚拟的、平均化的“单个”事件，引进了单个事件的“权重（weight）”概念，试图把理想化的单个事件的概率或“权重”事先约定与对应的同质事件的无限序列的极限频率视作同一。但这与他的初衷相背，频率论者不得不由原先主张的客观概率转向主观概率了。

对概率的前两种解释都着眼于概率的客观量度，然而对随机事件的概率预测离不开主观的信念与期望。主观主义概率归纳逻辑发端于20世纪30年代，创始人是拉姆齐（f.p.ramsey）和菲尼蒂（de finetti）。它将概率解释为“合理相信程度”或“主体x对事件a的发生，或假说被证实的相信程度。”表明，如果按贝叶斯公理不断修正验前概率，那么无论验前概率怎样，验后概率将趋于一致；这样，验前概率的主观性和任意性就无关紧要了，因为它们终将淹没在验后概率的客观性和确定性之中。一个人对被检验假设的验前概率是由他当时的背景知识决定的。

主观概率充分注意到推理的个人意见及心理对于概率评价的相关性，意义重大。但是，人们在做出置信函项时，除了“一贯性”的较弱限制外，很难在多种合理置信函项间作出比较和选择。

三、概率归纳逻辑兴起的原因

概率归纳逻辑是伴随 现代 科学 、现代演绎逻辑、归纳逻辑本身的 发展 而兴起的。

概率归纳逻辑兴起的原因大致有：（1）现代科学的发展。对微观粒子的运动只能采用概率的方法，因此，西方科学界出现了否定因果决定论而接受概率论的观念。（2）较完备的概率理论。特别是20世纪以来，它具备了严格的数学基础，而且被广泛应用于各种领域。（3）归纳逻辑本身要求进一步完善和精确化。人们要求对单称事件陈述对全称理论陈述的归纳支持作出量的精确刻画。逻辑的数学化，数学的逻辑化，穆勒已经注意到归纳与概率的关系，耶方斯等将归纳与概率结合。（4）以数理逻辑为主干的现代演绎逻辑逐渐成熟，从而使得一些逻辑学家热衷于将现代演绎的形式化、公理系统方法与概率论方法协调起来，以运用于归纳逻辑的研究。（5）对归纳法的合理性问题的探索。休谟的归纳问题一直是个 哲学 难题。现代归纳逻辑的种种体系，几乎都可以看成是对这个问题不断作出回答。上述三种概率归纳逻辑体系也无例外，都是为求得归纳推理的合理性，或对归纳论证进行改进，或把结论改成概率的陈述，使归纳逻辑被构造成演绎逻辑的一个分支，或用实用主义策略使归纳即使不是有效的，至少也有存在的理由。所以说概率逻辑是以现代演绎逻辑和概率论为工具，形式化、定量化的归纳逻辑。

20世纪50年代以后，科学技术步入一个新的阶段，概率论与数理统计、数理逻辑等相关学科取得新的发展，特别是 计算 机科学技术以及多学科交叉发展的趋势，使现代归纳逻辑的研究进入到一个新阶段，出现了一些新的趋势和特点。

第一，面临归纳演绎化的困难，出现了非概率化、非数量化的趋势，有的用有序化、等级化来代替，有的将定性的研究重新放到重要的位置上，有的又再度重视如模态、因果概念的结合使用等等。

第二，将主观因素与客观因素相结合，将纯逻辑研究与其他学科相结合。这就不能只限于语构层次，而要考虑语义、语用层次，就要涉及心 理学 、社会学等方面的研究。而且不能脱离所涉及的具体过程（实验）与学科。

第三，对归纳逻辑的研究与整个思维科学、信息科学的研究联系起来。归纳是一类复杂性问题，决不是单靠纯逻辑所能解决的。归纳远比演绎复杂，须与多学科结合起来进行系统研究。

第四，归纳逻辑的研究与当前的科技相互影响、相互作用。申农提出的信息论仅是相当于语形的统计信息模型。而信息的语义层次的研究都出自卡尔纳普之手，再经辛迪卡（hintikka）等人的论作又已形成信息逻辑这一分支。这揭示了逻辑与信息科学的联系。再如，随着计算机科学、人工智能的研究进展，对归纳的研究日益受到重视。若能将人工智能与归纳结合起来，必将带来新的进展与突破[4]。

概率归纳逻辑是归纳逻辑的一个发展阶段，它大大发展了归纳逻辑，也昭示了归纳逻辑的发展机制，为我们出示了现代归纳逻辑发展的方向。

参考 文献 :

[1] w.s.jevous. the principles of science[m]. london:dover press,1877.197.

逻辑推理概念例3

Abstract:FromMulle’sdiscussionoftheprobability,afterW.S.Jevons’sfoundationtotheprobabilisticinductivelogic,untilthesystemofmodernprobabilisticinductivelogicwhichCarnaprepresents.Thisarticleinspectstheprocessofwhichprobabilityinductivelogicdeveloped,promulgatesthereasonwhichitrises,andanalyzessomenewtendenciesofthemoderninductivelogic.

Keywords:Probabilisticinductivelogic;Theoryofprobability;Probability

概率归纳逻辑旨在以数学的概率论和现代演绎逻辑为工具构造归纳逻辑的形式演绎系统，是现代归纳逻辑的主要发展方向。

一、概率归纳逻辑的开创

18世纪40年代，休谟指出归纳推理不具有逻辑必然性，认为它只把真前提同可能的结论相联系,是主观的、心理的，不曾想到当时概率论所揭示的或然性的客观意义及其对归纳的可能应用。穆勒在《逻辑体系》中以很大篇幅讨论了偶然性问题,认为概率论只同经验定律的建立有关，而与作为因果律的科学定律的建立无关。惠威尔也对偶然性作过讨论，但与穆勒一样，并未想到把概率论应用于归纳。直到1859年，德国化学家本生（R.W.Bunsen）和基尔霍夫（G.R.Kirchoff）用统计方法分析太阳光谱的元素组成等科学活动，进一步引起科学方法论家对统计推理问题的注意。许多科学方法论家认为科学结论不是确定的，而是或然的，开始尝试把归纳还原为概率论。

最早将归纳同概率相结合的是德摩根和耶方斯。德摩根将一般除法定理和贝叶斯定理应用于科学假说。但是布尔（Boole）抓住了它的缺点，即运用贝叶斯推理给科学假说的概率带来更大的任意性，至此否定了概率归纳逻辑的方向。在70年代耶方斯作出重大开创性工作之前，这方面的工作基本趋于沉寂。耶方斯发展了布尔代数，他一方面有着关于归纳本质的方法论考虑，另一方面，他将数学应用于发展演绎逻辑的同时，也将数学应用于发展归纳逻辑。他在《科学原理》中说明：“如果不把归纳方法建立于概率论，那么，要恰当地阐释它们便是不可能的。”[1]耶方斯认为一切归纳推理都是概率的。

耶方斯的工作实现了古典归纳逻辑向现代归纳逻辑的过渡。

二、现代概率归纳逻辑

现代概率归纳逻辑始于20世纪20年代，逻辑学家凯恩斯、尼科（Nicod）及卡尔纳普和莱欣巴赫（Reichenbach）等人，采用不同的确定基本概率的原则及对概率的不同解释，形成不同的概率归纳逻辑学派。

凯恩斯将概率与逻辑相结合，认为归纳有效度和合理性的本质是一个逻辑问题，而不是经验的或形而上学的问题。他提出了“概率关系”的概念：假设任一命题集合组成前提h，任一命题集合组成结论a，若由知识h证实a的合理逻辑信度为α，我们称a和h间的“概率关系”的量度为α，记作a/h=α。并着眼于构造两个命题间的逻辑关系的合理体系，但未取得成功。而且他认为，大多数概率关系不可测，许多概率关系不可比较。但他在推进归纳逻辑与概率理论的结合上，作出了历史性的贡献，是现代归纳逻辑的一位“开路先锋”。

逻辑主义的概率归纳逻辑的代表卡尔纳普，在20世纪50年代提出概率逻辑系统，这一体系宣告了归纳逻辑的演绎化、形式化和定量化，将概率归纳逻辑推向了“顶峰”。卡尔纳普认为休谟说的归纳困难并不存在，归纳也是逻辑，并且也有像演绎一样的严格规则。施坦格缪勒（Stegmuller）指出：“2500年前，亚里士多德开始把正确的演绎推理的规则昭示世人，同样，卡尔纳普现在以精确表述归纳推理的规则为己任。”[2]演绎的逻辑基础在于它的分析性，所以，从维特根斯坦和魏斯曼（Waismann）就开始致力于把它改造为逻辑的概率概念，以使概率归纳成为分析性的。卡尔纳普完成了这一发展。他说：“我的思想的信条之一是，逻辑的概率概念是一切归纳推理的基础……因此，我称逻辑概率理论为‘归纳逻辑’。”[3]他并把此概念直接发展为科学的推理工具：“我相信，逻辑概率概念应当为经验科学方法论的基本概念，即一个假说为一给定证据所确证的概念提供一个精确的定量刻画。因此，我选用‘确证度’这个术语作为逻辑概率刻画的专门术语。”[3]与凯恩斯一样，卡尔纳普把概率1解释作句子e和h间的逻辑关系，表达式是c(h,e)=r，读作“证据e对假说h的逻辑确证度是r”。这样，归纳便是分析性的了，演绎推理是完全蕴涵，归纳推理是部分蕴涵，即归纳是演绎的一种特例。此外，卡尔纳普所想要的归纳逻辑还是定量的，他希望最终找到足够多的明确而可行的规则，使C(e,h)的计算成为只是一种机械的操作，以将他与凯恩斯严格区分开来。

20世纪30年代，莱欣巴赫建立了他的概率逻辑体系，被称为经验主义的概率归纳逻辑。他用频率说把概率定义为，重复事件在长趋势中发生的相对频率的极限。这种方法简单实用，但却带来两方面的困难。首先，上述极限定义是对于无数次重复事件的概率而言的。那如何找出一种测定假说真假的相对频率的方法呢？其次，对单一事件或单一假说怎么处理呢？所以频率说只适用于经验事件的概率，其合理性的辩护非常困难。它所面临的最大困难就是找不到由频率极限过渡到单个事件概率的适当途径。为此，莱欣巴赫建议把“概率”概念推广到虚拟的、平均化的“单个”事件，引进了单个事件的“权重（Weight）”概念，试图把理想化的单个事件的概率或“权重”事先约定与对应的同质事件的无限序列的极限频率视作同一。但这与他的初衷相背，频率论者不得不由原先主张的客观概率转向主观概率了。

对概率的前两种解释都着眼于概率的客观量度，然而对随机事件的概率预测离不开主观的信念与期望。主观主义概率归纳逻辑发端于20世纪30年代，创始人是拉姆齐（F.P.Ramsey）和菲尼蒂（DeFinetti）。它将概率解释为“合理相信程度”或“主体x对事件A的发生，或假说被证实的相信程度。”表明，如果按贝叶斯公理不断修正验前概率，那么无论验前概率怎样，验后概率将趋于一致；这样，验前概率的主观性和任意性就无关紧要了，因为它们终将淹没在验后概率的客观性和确定性之中。一个人对被检验假设的验前概率是由他当时的背景知识决定的。

主观概率充分注意到推理的个人意见及心理对于概率评价的相关性，意义重大。但是，人们在做出置信函项时，除了“一贯性”的较弱限制外，很难在多种合理置信函项间作出比较和选择。

三、概率归纳逻辑兴起的原因

概率归纳逻辑是伴随现代科学、现代演绎逻辑、归纳逻辑本身的发展而兴起的。

概率归纳逻辑兴起的原因大致有：（1）现代科学的发展。对微观粒子的运动只能采用概率的方法，因此，西方科学界出现了否定因果决定论而接受概率论的观念。（2）较完备的概率理论。特别是20世纪以来，它具备了严格的数学基础，而且被广泛应用于各种领域。（3）归纳逻辑本身要求进一步完善和精确化。人们要求对单称事件陈述对全称理论陈述的归纳支持作出量的精确刻画。逻辑的数学化，数学的逻辑化，穆勒已经注意到归纳与概率的关系，耶方斯等将归纳与概率结合。（4）以数理逻辑为主干的现代演绎逻辑逐渐成熟，从而使得一些逻辑学家热衷于将现代演绎的形式化、公理系统方法与概率论方法协调起来，以运用于归纳逻辑的研究。（5）对归纳法的合理性问题的探索。休谟的归纳问题一直是个哲学难题。现代归纳逻辑的种种体系，几乎都可以看成是对这个问题不断作出回答。上述三种概率归纳逻辑体系也无例外，都是为求得归纳推理的合理性，或对归纳论证进行改进，或把结论改成概率的陈述，使归纳逻辑被构造成演绎逻辑的一个分支，或用实用主义策略使归纳即使不是有效的，至少也有存在的理由。所以说概率逻辑是以现代演绎逻辑和概率论为工具，形式化、定量化的归纳逻辑。

20世纪50年代以后，科学技术步入一个新的阶段，概率论与数理统计、数理逻辑等相关学科取得新的发展，特别是计算机科学技术以及多学科交叉发展的趋势，使现代归纳逻辑的研究进入到一个新阶段，出现了一些新的趋势和特点。

第一，面临归纳演绎化的困难，出现了非概率化、非数量化的趋势，有的用有序化、等级化来代替，有的将定性的研究重新放到重要的位置上，有的又再度重视如模态、因果概念的结合使用等等。

第二，将主观因素与客观因素相结合，将纯逻辑研究与其他学科相结合。这就不能只限于语构层次，而要考虑语义、语用层次，就要涉及心理学、社会学等方面的研究。而且不能脱离所涉及的具体过程（实验）与学科。

第三，对归纳逻辑的研究与整个思维科学、信息科学的研究联系起来。归纳是一类复杂性问题，决不是单靠纯逻辑所能解决的。归纳远比演绎复杂，须与多学科结合起来进行系统研究。

第四，归纳逻辑的研究与当前的科技相互影响、相互作用。申农提出的信息论仅是相当于语形的统计信息模型。而信息的语义层次的研究都出自卡尔纳普之手，再经辛迪卡（Hintikka）等人的论作又已形成信息逻辑这一分支。这揭示了逻辑与信息科学的联系。再如，随着计算机科学、人工智能的研究进展，对归纳的研究日益受到重视。若能将人工智能与归纳结合起来，必将带来新的进展与突破[4]。

概率归纳逻辑是归纳逻辑的一个发展阶段，它大大发展了归纳逻辑，也昭示了归纳逻辑的发展机制，为我们出示了现代归纳逻辑发展的方向。

参考文献:

[1]W.S.Jevous.ThePrinciplesofScience[M].London:DoverPress,1877.197.

逻辑推理概念例4

keywords: probabilistic inductive logic; theory of probability; probability

概率归纳逻辑旨在以数学的概率论和现代演绎逻辑为工具构造归纳逻辑的形式演绎系统，是现代归纳逻辑的主要发展方向。

一、概率归纳逻辑的开创

18世纪 40年代，休谟指出归纳推理不具有逻辑必然性，认为它只把真前提同可能的结论相联系,是主观的、心理的，不曾想到当时概率论所揭示的或然性的客观意义及其对归纳的可能应用。穆勒在《逻辑体系》中以很大篇幅讨论了偶然性问题,认为概率论只同经验定律的建立有关，而与作为因果律的科学定律的建立无关。惠威尔也对偶然性作过讨论，但与穆勒一样，并未想到把概率论应用于归纳。直到1859年，德国化学家本生（r.w.bunsen）和基尔霍夫（g.r.kirchoff）用统计方法分析太阳光谱的元素组成等科学活动，进一步引起科学方法论家对统计推理问题的注意。许多科学方法论家认为科学结论不是确定的，而是或然的，开始尝试把归纳还原为概率论。

最早将归纳同概率相结合的是德摩根和耶方斯。德摩根将一般除法定理和贝叶斯定理应用于科学假说。但是布尔（boole）抓住了它的缺点，即运用贝叶斯推理给科学假说的概率带来更大的任意性，至此否定了概率归纳逻辑的方向。在70年代耶方斯作出重大开创性工作之前，这方面的工作基本趋于沉寂。耶方斯发展了布尔代数，他一方面有着关于归纳本质的方法论考虑，另一方面，他将数学应用于发展演绎逻辑的同时，也将数学应用于发展归纳逻辑。他在《科学原理》中说明：“如果不把归纳方法建立于概率论，那么，要恰当地阐释它们便是不可能的。”[1] 耶方斯认为一切归纳推理都是概率的。

耶方斯的工作实现了古典归纳逻辑向现代归纳逻辑的过渡。

二、现代概率归纳逻辑

现代概率归纳逻辑始于20世纪20年代，逻辑学家凯恩斯 、尼科（nicod）及卡尔纳普和莱欣巴赫（reichenbach）等人，采用不同的确定基本概率的原则及对概率的不同解释，形成不同的概率归纳逻辑学派。

凯恩斯将概率与逻辑相结合，认为归纳有效度和合理性的本质是一个逻辑问题，而不是经验的或形而上学的问题。他提出了“概率关系”的概念：假设任一命题集合组成前提h，任一命题集合组成结论a，若由知识 h证实a的合理逻辑信度为α，我们称a和h间的“概率关系”的量度为α，记作a/h=α。并着眼于构造两个命题间的逻辑关系的合理体系，但未取得成功。而且他认为，大多数概率关系不可测，许多概率关系不可比较。但他在推进归纳逻辑与概率理论的结合上，作出了历史性的贡献，是现代归纳逻辑的一位“开路先锋”。

逻辑主义的概率归纳逻辑的代表卡尔纳普，在20世纪50年代提出概率逻辑系统，这一体系宣告了归纳逻辑的演绎化、形式化和定量化，将概率归纳逻辑推向了“顶峰”。卡尔纳普认为休谟说的归纳困难并不存在，归纳也是逻辑，并且也有像演绎一样的严格规则。施坦格缪勒（stegmuller）指出：“ 2500年前，亚里士多德开始把正确的演绎推理的规则昭示世人，同样，卡尔纳普现在以精确表述归纳推理的规则为己任。”[2]演绎的逻辑基础在于它的分析性，所以，从维特根斯坦和魏斯曼（waismann）就开始致力于把它改造为逻辑的概率概念，以使概率归纳成为分析性的。卡尔纳普完成了这一发展。他说：“我的思想的信条之一是，逻辑的概率概念是一切归纳推理的基础……因此，我称逻辑概率理论为‘归纳逻辑’。”[3]他并把此概念直接发展为科学的推理工具：“我相信，逻辑概率概念应当为经验科学方法论的基本概念，即一个假说为一给定证据所确证的概念提供一个精确的定量刻画。因此，我选用‘确证度’这个术语作为逻辑概率刻画的专门术语。”[3]与凯恩斯一样，卡尔纳普把概率1解释作句子e 和 h间的逻辑关系，表达式是c(h,e)=r，读作“证据e对假说h的逻辑确证度是r”。这样，归纳便是分析性的了，演绎推理是完全蕴涵，归纳推理是部分蕴涵，即归纳是演绎的一种特例。此外，卡尔纳普所想要的归纳逻辑还是定量的，他希望最终找到足够多的明确而可行的规则，使c(e,h)的计算成为只是一种机械的操作，以将他与凯恩斯严格区分开来。

20世纪30年代，莱欣巴赫建立了他的概率逻辑体系，被称为经验主义的概率归纳逻辑。他用频率说把概率定义为，重复事件在长趋势中发生的相对频率的极限。这种方法简单实用，但却带来两方面的困难。首先，上述极限定义是对于无数次重复事件的概率而言的。那如何找出一种测定假说真假的相对频率的方法呢？其次，对单一事件或单一假说怎么处理呢？所以频率说只适用于经验事件的概率，其合理性的辩护非常困难。它所面临的最大困难就是找不到由频率极限过渡到单个事件概率的适当途径。为此，莱欣巴赫建议把“概率”概念推广到虚拟的、平均化的“单个”事件，引进了单个事件的“权重（weight）”概念，试图把理想化的单个事件的概率或“权重”事先约定与对应的同质事件的无限序列的极限频率视作同一。但这与他的初衷相背，频率论者不得不由原先主张的客观概率转向主观概率了。

对概率的前两种解释都着眼于概率的客观量度，然而对随机事件的概率预测离不开主观的信念与期望。主观主义概率归纳逻辑发端于20世纪30年代，创始人是拉姆齐（f.p.ramsey）和菲尼蒂（de finetti）。它将概率解释为“合理相信程度”或“主体x对事件a的发生，或假说被证实的相信程度。”表明，如果按贝叶斯公理不断修正验前概率，那么无论验前概率怎样，验后概率将趋于一致；这样，验前概率的主观性和任意性就无关紧要了，因为它们终将淹没在验后概率的客观性和确定性之中。一个人对被检验假设的验前概率是由他当时的背景知识决定的。

主观概率充分注意到推理的个人意见及心理对于概率评价的相关性，意义重大。但是，人们在做出置信函项时，除了“一贯性”的较弱限制外，很难在多种合理置信函项间作出比较和选择。

三、概率归纳逻辑兴起的原因

概率归纳逻辑是伴随现代科学、现代演绎逻辑、归纳逻辑本身的发展而兴起的。

概率归纳逻辑兴起的原因大致有：（1）现代科学的发展。对微观粒子的运动只能采用概率的方法，因此，西方科学界出现了否定因果决定论而接受概率论的观念。（2）较完备的概率理论。特别是20世纪以来，它具备了严格的数学基础，而且被广泛应用于各种领域。（3）归纳逻辑本身要求进一步完善和精确化。人们要求对单称事件陈述对全称理论陈述的归纳支持作出量的精确刻画。逻辑的数学化，数学的逻辑化，穆勒已经注意到归纳与概率的关系，耶方斯等将归纳与概率结合。（4）以数理逻辑为主干的现代演绎逻辑逐渐成熟，从而使得一些逻辑学家热衷于将现代演绎的形式化、公理系统方法与概率论方法协调起来，以运用于归纳逻辑的研究。（5）对归纳法的合理性问题的探索。休谟的归纳问题一直是个哲学难题。现代归纳逻辑的种种体系，几乎都可以看成是对这个问题不断作出回答。上述三种概率归纳逻辑体系也无例外，都是为求得归纳推理的合理性，或对归纳论证进行改进，或把结论改成概率的陈述，使归纳逻辑被构造成演绎逻辑的一个分支，或用实用主义策略使归纳即使不是有效的，至少也有存在的理由。所以说概率逻辑是以现代演绎逻辑和概率论为工具，形式化、定量化的归纳逻辑。

20世纪50年代以后，科学技术步入一个新的阶段，概率论与数理统计、数理逻辑等相关学科取得新的发展，特别是计算机科学技术以及多学科交叉发展的趋势，使现代归纳逻辑的研究进入到一个新阶段，出现了一些新的趋势和特点。

第一，面临归纳演绎化的困难，出现了非概率化、非数量化的趋势，有的用有序化、等级化来代替，有的将定性的研究重新放到重要的位置上，有的又再度重视如模态、因果概念的结合使用等等。

第二，将主观因素与客观因素相结合，将纯逻辑研究与其他学科相结合。这就不能只限于语构层次，而要考虑语义、语用层次，就要涉及心理学、社会学等方面的研究。而且不能脱离所涉及的具体过程（实验）与学科。

第三，对归纳逻辑的研究与整个思维科学、信息科学的研究联系起来。归纳是一类复杂性问题，决不是单靠纯逻辑所能解决的。归纳远比演绎复杂，须与多学科结合起来进行系统研究。

第四，归纳逻辑的研究与当前的科技相互影响、相互作用。申农提出的信息论仅是相当于语形的统计信息模型。而信息的语义层次的研究都出自卡尔纳普之手，再经辛迪卡（hintikka）等人的论作又已形成信息逻辑这一分支。这揭示了逻辑与信息科学的联系。再如，随着计算机科学、人工智能的研究进展，对归纳的研究日益受到重视。若能将人工智能与归纳结合起来，必将带来新的进展与突破[4]。

概率归纳逻辑是归纳逻辑的一个发展阶段，它大大发展了归纳逻辑，也昭示了归纳逻辑的发展机制，为我们出示了现代归纳逻辑发展的方向。

参考文献:

[1] w.s.jevous. the principles of science[m]. london:dover press,1877.197.

逻辑推理概念例5

【中图分类号】G633.6

数学教学，是不断帮助学生在学习过程中建立各类数学概念体系的过程。而数学概念体系的形成和发展的过程，则是分析、综合、抽象、概括、比较、分类等各种逻辑方法的形成和发展的过程。数学知识又大都通过数学概念的联系而表达数学命题的，这些命题的结构形式和论证方法以及相互的研究都属于逻辑学的范畴。

逻辑思维能力，是正确、合理地进行思考的能力。它在能力培养中起到核心的作用，是学习数学理论，运用数学知识所不可缺少的基本能力。

在中小学阶段，学生的思维是从具体的形象思维向逻辑思维发展的阶段。小学阶段，算术学习以具体形象为主要的思维形式。进入初中，就要为从具体形象向逻辑思维形式过渡奠定基础。从初二到高一，则是逻辑思维的培养阶段，但此时还是以学生的实践经验为基础，倾向于经验型逻辑思维。高二到高三的逻辑思维能力的培养，则以已有的理论知识为基础，属于理论型逻辑思维。在高中阶段，辨证逻辑思维成分在逐渐增加。在培养学生逻辑思维能力时，应该很好地考虑这些阶段的特点。特别要抓住初中一、二年级这个思维发展的重要时期，对于打好发展逻辑思维能力的基础有着重要的意义。

逻辑思维能力的强弱表现在概念、判断、推理这些思维形式运用能力的强弱上，表现在语言的表达运用和思维开展时每步的依据是否充足上。教师的数学教学，对学生在数学学习过程中应在这方面下功夫、花气力，以求逻辑思维能力得到提高。

一、在形成、理解和深化数学概念过程中培养逻辑思维能力

数学概念是数学思维的细胞，没有正确的数学概念，就不可能有正确的数学思维，不深化数学概念，就不能发展数学思维。

1.数学概念的形成过程

数学概念隶属于一般概念，它是人脑反映数学对象（客观事物的数量关系、空间形式和结构关系）的本质属性的思维形式。数学概念作为概念，它的形式遵循一般概念形成的规律，然而又将体现出其本身的特殊性，其形成过程可概述为：⑴对数学对象进行感知辨认，在头脑中建立数学映象；⑵通过观察、分析，从各个数学映象中分化出各种属性，通过比较概括成共同属性，使学生形成鲜明的数学表象；⑶通过分析、综合、抽象、概括的思维活动，抽象出数学对象的共同本质属性；⑷用数学词语表达数学对象。其过程是：

上述数学概念的形成过程，包含了四个阶段，其中，第一、二阶段为形象思维阶段，第三、四阶段为逻辑思维阶段。从概念形成的过程可以看出，形象思维是逻辑思维的先导，它渗透合在逻辑思维之中，如果没有形象思维的渗入，逻辑思维就不可能很好地展开。

2.数学概念的掌握――理解和深化过程

形成数学概念以后，还须进一步理解和深化概念。使学生形成对概念的掌握，即进入认知过程的发展阶段，其标志是概念之间内在的本质联系的揭露，建立概念体系。这也意味着对概念有了进一步的理解：⑴感性认识于理性认识已经结合起来；⑵新概念与原有知识已有机地联系起来；⑶能用自己的语言表述出来。

对于数学概念的掌握，还要求将数学概念加以深化，深化的关键则是运用，数学概念的运用，即看在实践中能否将一般与个别密切联系起来，是一般化与特殊化的思维方法在数学概念中的应用。只有从一般到特殊、特殊上升到一般的过程中。能将数学概念运用自如，才意味着概念得到了深化。

二、通过数学推理能力的发展培养逻辑思维能力

从某种意义上讲，逻辑思维能力就是解决问题的能力。思维活动是对所研究的材料进行加工的过程，通过逻辑推理，得到符合客观规律的本质性认识。因此要发展逻辑思维能力，应该着重于逻辑思维能力的培养。

要培养逻辑推理能力，就要重视数学命题的学习。由于每一个数学命题，都是按照一定的逻辑关系构成的，深入掌握命题的过程，就是逻辑推理能力增长的过程。

逻辑思维对推理的基本要求是：推理要合乎逻辑，也即在进行推理时要合乎推理的形式，遵守推理的规律。因此，必须通过推理思维的训练和推理形式的训练这两个方面来培养逻辑思维能力。

1.推理的每一步都要求有逻辑依据

在数学教学中，对于命题的推论都要有正确的根据。要指导学生，能指出推理的每一步所作依据的定义、公理、定理。在运算时，要自觉意识到运算的每一步都是根据相应公式法则（包括运算律）来进行。如果是作图，则要让学生清楚地认清是根据哪一项基本作图法来实施。

2.作关于联想思维方法的训练

推理过程的思维活动，要进行频繁的联想，通过联想“穿针引线”接通思路。应做一些便于作纵向和横向联想的练习，以便在联想的实践中学会联想。

3.作关于分类思维方法的训练

数学对象一般都包含多个侧面，如果只从对象本身所直接显露的一面来进行推证，则易出现以偏概全的形象，以致产生遗漏等情况。因此，在推理进行前，必须对推理的对象进行全面、周密的观察和思考，进一步把一个复杂的问题分成若干种情况去考查，然后逐一进行论证，这就需要使用分类这种思维方法加以操作。注重于进行分类思维方法的训练，有助于周密的思考和合理的推理，以提高逻辑思维能力。

4.通过反例剖析，纠正逻辑性错误

在中学教材和一些参考资料中，都有一些反例剖析的例子，教师在教学过程中应给予重视，指导学生练习，以加深自己对逻辑性错误的印象，提高逻辑推理时的警觉。

最有效是推理形式的训练是加强三段论法的运用。这种训练以在几何学习中进行为主，但在代数、三角学习中应该加以必要的注意。

三、通过数学语言的训练培养逻辑思维能力

1.数学语言与数学逻辑思维的关系

⑴数学逻辑思维是借助数学语言来实现的。如在研究有关几何图形的性质或解决有关问题时，可以画一个草图，也可以不作出图形，而凭借数学语言来思考。只有通过数学语言这种物质形式（说出的、听到的、或看见的词的信号），才能把所研究的数学对象的共同本质属性和它们之间规律性的联系固定下来，从而有可能进行抽象、概括等逻辑思维活动。⑵数学语言不能脱离数学思维而存在。由于数学语言本身的意义就是通过数学思维――逻辑思维是其中核心而获得的，数学语言必须要和数学思维联系起来，才能有其数学的内涵，才能表达出数学思维所进行的活动。如果失去了数学思维所概括出来的数学特征，那它就不成为其数学语言了。因此，提高数学语言的运用能力是培养逻辑思维能力的重要途径。

2.注意提高运用数学语言的能力

在教学实践中，“语病”是由于对数学语言的理解和运用的能力薄弱所导致的思维的混乱。如：

①x2、a-2颉√x-1都是正数（实际应为非负数）；②三角形两边之和大于第三边（应为“三角形任意两边之和大于第三边”，不能漏去“任意”两字）；③同位角、内错角相等（缺少了前提，漏了“两条平行直线被第三条直线所截”这一状语成分）；④大角对大边，小角对小边（缺少“同一三角形”这一状语成分）。再如，关于“同类项”的定义：“所含字母相同，并且相同字母的指数也分别相同的项，叫做同类项”。有的同学对条件中的“字母相同”不明确，以为只要有一个字母相同即可，以致出现3ax+5bx=8abx这类错误。

以上种种，都说明了由于对数学语言理解和运用上的薄弱导致了思维上的混乱。因此，在学习过程中必须重视对数学语言运用能力的提高。

1.要指导学生搞清楚数学语言的字义词意

在数学语言中，每一个字、词都有着确切的意义，要准确地理解这些字、词，就需要“咬文嚼字”（尤其是初中），如“x比y大a”，这是表示两数之差，这个“比”是个连接词，而“x与y的比是a”，则表示两数之商，这里的“比”是个名词，同一个“比”字就有不同的含义；“增加了”，后面的数是净增数，不包括原数，而“增加到”，后面的数是净增数与原数的和，要能准确地把握“了”和“到”的不同意义。

数学语言中的词比较隐蔽，但起的都是关键作用，决不是可有可无的。如“a与b的绝对值的和”与“a与b两数的绝对值的和”，两者虽只有“两数”二字之差别，但意义是不同的，前者表示的是“a+b颉保后者则是表示“a+b颉薄5不少同学却误以为“两数”这二字是可有可无的，因而两者列出的却是同一个式子。有的同学对于字在语言中的顺序毫不在意，如“不都”与“都不”他们以为是同一个词意。其实“不都”是对“都”的否定，一般有多种情况。而“都不”仅有一种情况。

2.要指导学生用数学语言精确地表述命题

正确理解和运用数学语言能力的强弱表现之一，是用数学语言精确地叙述数学命题，为此，要指导学生从自己的实际出发，做针对性的练习。

在理解数学命题时，要对命题的字、词逐词逐字细细推敲。例如，在学习“两组对边分别相等的四边形是平行四边形”这一定理时，注意不能把“两组”当作“两条”；不要以为“对”字可有可无；也要注意“分别”这一关键词的重要作用。根据这种实际情况，指导学生学习时，可以通过变换教学语言中的字、词，展开比较、分析、思维操作，找出哪些字、词作了变动，对于表达命题的意义有何影响。通过比较。分析，并要求学生举出例子加以说明，就能加深对关键词、字所起作用意义的理解。

对于比较复杂的数学语言，可以采用“分解”的方法来学习。如对方程的同解原理2：“方程两边都乘以（或除以）不等于零的同一数，所得的方程是同解方程”。有的同学很难全面加以理解和掌握，为此，可把同解原理2“分解”为“方程两边都乘以（或除以）”、“不等于零的同一个数”、“所得的方程与原方程是同解方程”。抓住“都”、“同”这两个关键词来学习。

3.采用简易的数学语言进行“变式”，逐步提高对数学语言的理解、运用能力

数学语言本身抽象程度上也存在着层次之分，首先可用浅层次、简明易懂的数学语言，由浅入深地逐步提高数学语言的理解和运用能力。例如，关于异面直线所采用的定义，下面的三种表述就是由浅入深的：

A既不平行又不相交的两条直线，称为异面直线。

逻辑推理概念例6

Abstract: From Mulle’s discussion of the probability， after W.S.Jevons’s foundation to the probabilistic inductive logic， until the system of modern probabilistic inductive logic which Carnap represents. This article inspects the process of which probability inductive logic developed， promulgates the reason which it rises， and analyzes some new tendencies of the modern inductive logic .

Keywords: Probabilistic inductive logic; Theory of probability; Probability

概率归纳逻辑旨在以数学的概率论和现代演绎逻辑为工具构造归纳逻辑的形式演绎系统，是现代归纳逻辑的主要发展方向。

一、概率归纳逻辑的开创

18世纪 40年代，休谟指出归纳推理不具有逻辑必然性，认为它只把真前提同可能的结论相联系，是主观的、心理的，不曾想到当时概率论所揭示的或然性的客观意义及其对归纳的可能应用。穆勒在《逻辑体系》中以很大篇幅讨论了偶然性问题，认为概率论只同经验定律的建立有关，而与作为因果律的科学定律的建立无关。惠威尔也对偶然性作过讨论，但与穆勒一样，并未想到把概率论应用于归纳。直到1859年，德国化学家本生（R.W.Bunsen）和基尔霍夫（G.R.Kirchoff）用统计方法分析太阳光谱的元素组成等科学活动，进一步引起科学方法论家对统计推理问题的注意。许多科学方法论家认为科学结论不是确定的，而是或然的，开始尝试把归纳还原为概率论。

最早将归纳同概率相结合的是德摩根和耶方斯。德摩根将一般除法定理和贝叶斯定理应用于科学假说。但是布尔（Boole）抓住了它的缺点，即运用贝叶斯推理给科学假说的概率带来更大的任意性，至此否定了概率归纳逻辑的方向。在70年代耶方斯作出重大开创性工作之前，这方面的工作基本趋于沉寂。耶方斯发展了布尔代数，他一方面有着关于归纳本质的方法论考虑，另一方面，他将数学应用于发展演绎逻辑的同时，也将数学应用于发展归纳逻辑。他在《科学原理》中说明：“如果不把归纳方法建立于概率论，那么，要恰当地阐释它们便是不可能的。”[1] 耶方斯认为一切归纳推理都是概率的。

耶方斯的工作实现了古典归纳逻辑向现代归纳逻辑的过渡。

二、现代概率归纳逻辑

现代概率归纳逻辑始于20世纪20年代，逻辑学家凯恩斯 、尼科（Nicod）及卡尔纳普和莱欣巴赫（Reichenbach）等人，采用不同的确定基本概率的原则及对概率的不同解释，形成不同的概率归纳逻辑学派。

凯恩斯将概率与逻辑相结合，认为归纳有效度和合理性的本质是一个逻辑问题，而不是经验的或形而上学的问题。他提出了“概率关系”的概念：假设任一命题集合组成前提h，任一命题集合组成结论a，若由知识 h证实a的合理逻辑信度为α，我们称a和h间的“概率关系”的量度为α，记作a/h=α。并着眼于构造两个命题间的逻辑关系的合理体系，但未取得成功。而且他认为，大多数概率关系不可测，许多概率关系不可比较。但他在推进归纳逻辑与概率理论的结合上，作出了历史性的贡献，是现代归纳逻辑的一位“开路先锋”。

逻辑主义的概率归纳逻辑的代表卡尔纳普，在20世纪50年代提出概率逻辑系统，这一体系宣告了归纳逻辑的演绎化、形式化和定量化，将概率归纳逻辑推向了“顶峰”。卡尔纳普认为休谟说的归纳困难并不存在，归纳也是逻辑，并且也有像演绎一样的严格规则。施坦格缪勒（Stegmuller）指出：“ 2500年前，亚里士多德开始把正确的演绎推理的规则昭示世人，同样，卡尔纳普现在以精确表述归纳推理的规则为己任。”[2]演绎的逻辑基础在于它的分析性，所以，从维特根斯坦和魏斯曼（Waismann）就开始致力于把它改造为逻辑的概率概念，以使概率归纳成为分析性的。卡尔纳普完成了这一发展。他说：“我的思想的信条之一是，逻辑的概率概念是一切归纳推理的基础……因此，我称逻辑概率理论为‘归纳逻辑’。”[3]他并把此概念直接发展为科学的推理工具：“我相信，逻辑概率概念应当为经验科学方法论的基本概念，即一个假说为一给定证据所确证的概念提供一个精确的定量刻画。因此，我选用‘确证度’这个术语作为逻辑概率刻画的专门术语。”[3]与凯恩斯一样，卡尔纳普把概率1解释作句子e 和 h间的逻辑关系，表达式是c(h，e)=r，读作“证据e对假说h的逻辑确证度是r”。这样，归纳便是分析性的了，演绎推理是完全蕴涵，归纳推理是部分蕴涵，即归纳是演绎的一种特例。此外，卡尔纳普所想要的归纳逻辑还是定量的，他希望最终找到足够多的明确而可行的规则，使C(e，h)的计算成为只是一种机械的操作，以将他与凯恩斯严格区分开来。

20世纪30年代，莱欣巴赫建立了他的概率逻辑体系，被称为经验主义的概率归纳逻辑。他用频率说把概率定义为，重复事件在长趋势中发生的相对频率的极限。这种方法简单实用，但却带来两方面的困难。首先，上述极限定义是对于无数次重复事件的概率而言的。那如何找出一种测定假说真假的相对频率的方法呢？其次，对单一事件或单一假说怎么处理呢？所以频率说只适用于经验事件的概率，其合理性的辩护非常困难。它所面临的最大困难就是找不到由频率极限过渡到单个事件概率的适当途径。为此，莱欣巴赫建议把“概率”概念推广到虚拟的、平均化的“单个”事件，引进了单个事件的“权重（Weight）”概念，试图把理想化的单个事件的概率或“权重”事先约定与对应的同质事件的无限序列的极限频率视作同一。但这与他的初衷相背，频率论者不得不由原先主张的客观概率转向主观概率了。

对概率的前两种解释都着眼于概率的客观量度，然而对随机事件的概率预测离不开主观的信念与期望。主观主义概率归纳逻辑发端于20世纪30年代，创始人是拉姆齐（F.P.Ramsey）和菲尼蒂（De Finetti）。它将概率解释为“合理相信程度”或“主体x对事件A的发生，或假说被证实的相信程度。”表明，如果按贝叶斯公理不断修正验前概率，那么无论验前概率怎样，验后概率将趋于一致；这样，验前概率的主观性和任意性就无关紧要了，因为它们终将淹没在验后概率的客观性和确定性之中。一个人对被检验假设的验前概率是由他当时的背景知识决定的。

主观概率充分注意到推理的个人意见及心理对于概率评价的相关性，意义重大。但是，人们在做出置信函项时，除了“一贯性”的较弱限制外，很难在多种合理置信函项间作出比较和选择。

三、概率归纳逻辑兴起的原因

概率归纳逻辑是伴随现代科学、现代演绎逻辑、归纳逻辑本身的发展而兴起的。

概率归纳逻辑兴起的原因大致有：（1）现代科学的发展。对微观粒子的运动只能采用概率的方法，因此，西方科学界出现了否定因果决定论而接受概率论的观念。（2）较完备的概率理论。特别是20世纪以来，它具备了严格的数学基础，而且被广泛应用于各种领域。（3）归纳逻辑本身要求进一步完善和精确化。人们要求对单称事件陈述对全称理论陈述的归纳支持作出量的精确刻画。逻辑的数学化，数学的逻辑化，穆勒已经注意到归纳与概率的关系，耶方斯等将归纳与概率结合。（4）以数理逻辑为主干的现代演绎逻辑逐渐成熟，从而使得一些逻辑学家热衷于将现代演绎的形式化、公理系统方法与概率论方法协调起来，以运用于归纳逻辑的研究。（5）对归纳法的合理性问题的探索。休谟的归纳问题一直是个哲学难题。现代归纳逻辑的种种体系，几乎都可以看成是对这个问题不断作出回答。上述三种概率归纳逻辑体系也无例外，都是为求得归纳推理的合理性，或对归纳论证进行改进，或把结论改成概率的陈述，使归纳逻辑被构造成演绎逻辑的一个分支，或用实用主义策略使归纳即使不是有效的，至少也有存在的理由。所以说概率逻辑是以现代演绎逻辑和概率论为工具，形式化、定量化的归纳逻辑。

20世纪50年代以后，科学技术步入一个新的阶段，概率论与数理统计、数理逻辑等相关学科取得新的发展，特别是计算机科学技术以及多学科交叉发展的趋势，使现代归纳逻辑的研究进入到一个新阶段，出现了一些新的趋势和特点。

第一，面临归纳演绎化的困难，出现了非概率化、非数量化的趋势，有的用有序化、等级化来代替，有的将定性的研究重新放到重要的位置上，有的又再度重视如模态、因果概念的结合使用等等。

第二，将主观因素与客观因素相结合，将纯逻辑研究与其他学科相结合。这就不能只限于语构层次，而要考虑语义、语用层次，就要涉及心理学、社会学等方面的研究。而且不能脱离所涉及的具体过程（实验）与学科。

第三，对归纳逻辑的研究与整个思维科学、信息科学的研究联系起来。归纳是一类复杂性问题，决不是单靠纯逻辑所能解决的。归纳远比演绎复杂，须与多学科结合起来进行系统研究。

第四，归纳逻辑的研究与当前的科技相互影响、相互作用。申农提出的信息论仅是相当于语形的统计信息模型。而信息的语义层次的研究都出自卡尔纳普之手，再经辛迪卡（Hintikka）等人的论作又已形成信息逻辑这一分支。这揭示了逻辑与信息科学的联系。再如，随着计算机科学、人工智能的研究进展，对归纳的研究日益受到重视。若能将人工智能与归纳结合起来，必将带来新的进展与突破[4]。

概率归纳逻辑是归纳逻辑的一个发展阶段，它大大发展了归纳逻辑，也昭示了归纳逻辑的发展机制，为我们出示了现代归纳逻辑发展的方向。

参考文献

[1] W.S.Jevous. The Principles of Science[M]. London:Dover Press，1877.197.

逻辑推理概念例7

〔文章编号〕 1004—0463（2013）19—0052—01

人们在认识过程中借助于概念、判断、推理等逻辑思维形式反映客观现实，只有经过逻辑思维，人们才能达到对事物本质的把握，进而认识客观世界。在课堂教学中，教师要充分运用逻辑思维，在使学生掌握课堂知识的同时也使学生受到良好的思维训练，使课堂教学更加精彩。要上好一堂课，教师必须要有扎实的业务知识和良好的授课技能。在课堂教学中，逻辑思维通过归纳和演绎，分析和综合，从具体到抽象、从抽象到具体等方式对教学内容进行阐述及讲解，目的是让学生明确概念，准确判断以及严密论证。因此，逻辑思维贯穿教学过程，在课堂教学过程中，教师要充分应用逻辑思维的方法，启发学生思考，从而引导学生学会运用逻辑思维去分析和解决问题。

一、逻辑思维的基本内涵

一般来说，思维可分为逻辑思维和非逻辑思维这两大部分，逻辑思维的最初理论是由古希腊哲学家亚里士多德（Aristotle，公元前384—322年）首先创立的。该理论主要是对思维的形式和规律进行研究，其学科性质类似于语法学。逻辑思维是人类所特有的一种高级心理活动，它是人类大脑反映客观事物的一般特性以及客观事物间相互关系的一种过程，它以感知为基础，同时又超越感知的界限，是一系列复杂的心理操作，是一个动态的关联系统。逻辑思维的基本形式主要包括概念、判断和推理之间的结构和联系。形式逻辑的主要内容包括关于正确思维的三个基本规律和演绎推理的基本形式，即同一律、矛盾律、排中律以及思维形式——概念、判断与推理。

二、逻辑思维的主要形式及其在课堂教学中的运用

概念、判断、推理是逻辑思维的主要形式，教学是一门语言艺术，良好的语言驾驭与严密的逻辑思维密不可分。课堂教学内容纷繁复杂，只有充分运用逻辑思维方法才能做到概念明确，判断准确，推理严密等。在课堂教学中能否达到以上要求，成为能否充分发挥逻辑思维作用的关键。

1.概念明确——上好课的基础。概念是反映对象的本质属性的思维形式。人类在认识过程中，从感性认识上升到理性认识，把所感知事物的共同本质特点抽象出来，加以概括，就成为概念。课堂教学是用一定系列范畴内的概念构筑而成的。要明确概念，首先要对概念的基本要素进行分析，初步掌握概念内涵，然后通过对概念基本要素的综合以及相似概念间的分类与比较，充分理解概念的外延。

逻辑推理概念例8

中图分类号：B81 文献标识码：A

关于形式逻辑与辩证逻辑的特点、优劣及其二者的关系，一直以来都见仁见智，争论不休。至少有三种典型的说法：“对立说”、“高低说”和“主从说”。这些见解对形式逻辑与辩证逻辑关系的把握虽然各有其合理的一面，但都言之武断，有失偏颇，不仅不能从理论上全面地说明二者的关系，更不利于在实践中把两种思维方式的长处结合起来，更好地发挥其功能。故此，笔者斗胆提出“协同说”，以求教于方家。

1“对立说”

持此种观点的人认为形式逻辑与辩证逻辑是两种“水火不容”、根本不同、不能并存的逻辑方法和思维方式。当然，由于其显而易见的片面甚至错误，奉行这种观点的人少之又少。

之所以有人认为形式逻辑与辩证逻辑是根本对立的，主要是由于对“矛盾”的理解和态度不同。

形式逻辑最主要的一个原则和定律就是“（不）矛盾律”，即“A=A”。 什么是“（不）矛盾律”呢？从对象语言的角度看是指同一个对象不能同时既是又不是，不能既具有又不具有某个性质。从元语言的角度看，矛盾律是指相互否定的两个命题不能都是真的，其中必有一个是假的。根据矛盾律，如果同时对互相否定的两个命题加以肯定，没有从中否定一个，就会出现自相矛盾的逻辑错误。这在形式逻辑看来是不可能的，必须从逻辑系统中排除出去。所以，协调性即不矛盾性定理是形式逻辑系统的一个基本元定理。

西方逻辑学传统中，首要的是开创形式逻辑的亚里士多德传统，最早可追溯到巴门尼德认为“世界是协调的，关于世界的知识也必须相应地一致，所有矛盾都必须加以排除”，通常称为“无矛盾原理”。

亚里士多德说：“一切意见中最为确实的是，对立的陈述不能同时为真。”这一思想在整个现代经典逻辑中普遍得到了认可，认为逻辑就是协调的、一致的、不矛盾的，而包含矛盾的逻辑是不可能的。

在现代，坚持无矛盾原理最为突出的代表人物是波普尔，他说：“科学是按照矛盾不能被允许和可以避免这一假设而推进的，因而发现矛盾就会迫使科学家尽一切努力去消除它。”不错，一旦承认了矛盾，所有的科学就必然瓦解。“千万不要认可一种矛盾。”“如果我们准备容忍矛盾，那么批判以及一切人类智力进步都必定同归于尽。”他说“如果承认了两个互相矛盾的陈述，那就一定要承认任何一个陈述；因为从一对矛盾陈述中可以有效地的推导出任何一个陈述来。”波普尔所理解的科学，错误地以经典形式逻辑取代黑格尔的辩证逻辑对理性的定义，从而将科学理性仅仅确立为形式逻辑为支撑的内容，这种错误背离了宇宙天道和西方的辩证法传统，直接将科学推向狭隘偏执乃至异常缓慢发展的困境。

经典形式逻辑不容忍矛盾，追求线性的发展，最后又逃不出矛盾，因为它与现实存在不符；但其本身没有错，错就错在人类仅仅掌握形式逻辑并将其作为唯一的研究手段，而不知运用辩证逻辑、不明白二者亦是辩证统一的关系。辩证逻辑则如实地揭示了现实世界中矛盾的客观存在，既承认一定条件下的“非此即彼”――这是形式逻辑所认同的，又承认另一条件和范围内的“亦此亦彼”――这是形式逻辑所不能接受的。因此，有人提出二者关系的“对立说”。

2“高低说”

对于形式逻辑与辩证逻辑的关系，坚持“高低级”之说的学者为数众多，成为当时的一种主流观点，其主要是靠援引马克思主义经典著作中的结论，具体说是引用恩格斯的一个比喻。在《自然辩证法》中，恩格斯把使用“固定不变的范畴”比喻为“就好像是逻辑的初等数学”。在《反杜林论》中，恩格斯又说：“形式逻辑也首先是探寻新结果的方法，由已知进到未知的方法；辩证法也是这样，只不过是更高超得多罢了；而且，因为辩证法突破了形式逻辑的狭隘界限，所以它包含着更广泛的世界观的萌芽。在数学中也是存在着同样的关系。初等数学，即常数的数学，是在形式逻辑的范围内活动的，至少总的说来是这样；而变数的数学――其中最重要的部分是微积分――本质上不外是辩证法在数学方面的运用。”

形式逻辑主要从形式结构上研究思维形式和规律。它是由固定范畴建立起来的体系，是对既成的、凝固的、间断的认识成果进行概括与总结，只是反映客观对象间最普通、最简单的关系。推理的环节每一个都是完全确定与界限分明的，它用逻辑符号来指称对象，建立一套严密的逻辑规则进行精确的逻辑演算。

辩证逻辑则着眼于研究动态的、过渡的、生成变化的对象和层次，在这个层次上，形式逻辑则会“失灵”，必须运用辩证逻辑才能正确反映和揭示出来。借用恩格斯的话说：“辩证法对今天的自然科学来说是最重要的思维形式，因为只有它才能为自然界中所发生的发展过程，为自然界中的普遍联系，为从一个研究领域到另一个研究领域的过渡提供类比，并从而提供说明方法。”

但形式逻辑与辩证逻辑在研究对象、研究方法和研究特色上的区别不是说明二者有高低、优劣之分，而是说明了二者各有所长，各有其劣。因此，用“高低说”来概括二者的关系是不恰当的。正如所言：“说形式逻辑好比低级数学，辩证逻辑好比高等数学，我看不对。形式逻辑是讲思维形式的，讲前后不相矛盾的。它是一门专门科学，同辩证法不是什么初等数学和高等数学的关系。数学有算术、代数、几何、微分积分，它包括许多部分。形式逻辑却是一门专门科学。任何著作都要用形式逻辑，《资本论》也要用。形式逻辑对大前提是不管的，要管也管不了。那得由各门科学来管。”

3“主从说”

持“主从说”的学者主要是周谷城。1956年，《新建设》2月号上发表了周谷城的《形式逻辑与辩证法》一文。该文提出了新的见解：形式逻辑的对象是推论方式，它的法则只是对推论过程的形式规定，它的任务侧重于依据大前提如何推论，却不追问大前提是怎样成立的；它对任何事物都没有主张，它既可为辩证法服务，也可为形而上学服务；既能为正确的主张服务，也能为错误的主张服务；在认识活动中，“辩证法是主，形式逻辑是从；主从虽有别，却时刻不能分离”。

周谷城的文章一登出，就注意到了。他十分欣赏这篇文章的探索精神和新见解，认为“也不错”。认为形式逻辑不管前提的思想内容，因而没有阶级性。这些观点，同周谷城的文章的观点是一致的。

“主从说”与“高低说”有非常相似之处，也有共同的不足，即还是把形式逻辑与辩证逻辑的关系做了像“高低”、“贵贱”、“主从”这样的“尊卑”之分。但它比以往学说高明的地方在于：它不再从外部形式上，而是开始关注两种逻辑在本质和功能上的区别，开始从动态上注意二者的协同运用，指出在认识过程中，形式逻辑和辩证逻辑都在发挥作用。这是一个巨大的进步。

4“协同说”

从对以上观点的分析可以看出，形式逻辑和辩证逻辑分属两种不同的逻辑思维方式和方法，既各有长短，又相互依赖、相互补充。因此，现实中应把二者结合起来，协同运用，才能更好地认识世界、规范和明确理论。

形式逻辑的优点是，它给予了概念方式的事物定格，使人类的意识活动可以定格地造就事物样式的概念建构，并以此进行观念的和实在的制作。如，山就是山，水就是水，它们都按照形式逻辑的规定而获得观念的和实在的概念制作，并以此确立彼此的界分，从而使人类的意识活动能够对种种意识对象作出定格判定，形成恒定的判断和推理。形式逻辑的不足则在于，它不能把握处在变易中的事物，不能造就和处理变易中的事物样式和事物过程，以及相关的概念建构和过程式的判断和推理。

辩证逻辑则是从变易的逻辑上把握事物。在变易的逻辑必然中，事物的样式处在了一种是无非无，是有非有的状态中，或者说处在既是无又是有的状态中，这样的“是无又是有”的事物样式和概念建构则是形式逻辑所难以接受的。而对于辩证逻辑来说，它和形式逻辑不同，它不是建立在事物样式和概念建构的定格上的，它是建立在事物样式和概念建构的变易上的。对于辩证逻辑来说，“是无又是有”正好是一种变易式和过程式的事物样式和概念建构。这种变易式的和过程式的事物样式和概念建构，是一种对立统一的建构，并以对立统一建构绽出了一种辩证方式的事物样式和概念建构。这样，辩证逻辑就在我们的意识活动中，以及在我们的知识建构中，造就和确立了一种对立统一的事物样式，以及这种事物样式的概念建构，使得人类的意识活动能够从事物的定格到事物的变易，进入到事物变动的历史过程，造就出了一种与形式逻辑所不同的事物样式和概念建构，以及一个以对立统一为逻辑展开的，运动的、联系的和历史的，处在不断生成、变化和发展过程中的世界。

形式逻辑和辩证逻辑并无优劣之分，两者是不同的概念逻辑工作方式。在形式逻辑中，事物样式和概念建构有着其定格式的恒定确立；而在辩证逻辑中，事物样式和概念建构则有着其对立统一式的辩证确立。前者以定格式的事物和概念，造就恒定式的判断和推理；后者以变易式的事物和概念，造就对立统一式的判断和推理。

无论是形式逻辑的事物样式和概念建构，还是辩证逻辑的事物样式和概念建构，都是人类概念方式的制作，我们既不能凸出辩证逻辑而扬弃形式逻辑，也不能停留于形式逻辑而拒绝辩证逻辑，而应共同地将它们作为人类的重要思想原则，作为不同场合的概念制作、建构、使用的规范和工作方式。对于人类的观念、思想、知识和实在制作来说，两者都是极为重要和不可偏废的。也就是说，我们当在需要定格的认知和实践场合运用形式逻辑的工作方式，而在变易和过程的认知和实践场合运用辩证逻辑的工作方式，使之互为映辉，各成其就。

参考文献

[1] 苗力田.亚里士多德全集第七卷[M].北京：中国人民大学出版社，1993.

[2] 波普尔.开放社会及其敌人第二卷[M].北京：中国社会科学出版社，1999.

逻辑推理概念例9

新编教材的明显特点是：采用现代逻辑的体系、理念，现代逻辑的内容占了很大分量，传统逻辑的内容在新教材中只保留了其精华部分。现代逻辑形式化的特点与高校文科学生特别是法律专业学生所学专业和实践的特殊性形成了一些矛盾，因此在教学中师生不可避免地遇到一些新问题。本文就这些问题的成因及对策结合本人的教学实际谈谈个人的看法，不妥之处，请同仁们指正。

一、关于逻辑学的价值和作用

高校逻辑教学使用新编教材，讲授现代逻辑的内容后，在学生中普遍产生了认识误区：逻辑已经远离人们的日常思维，似乎只能成为学术研究的专区。学习逻辑课对他们的作用不是很大，甚至认为学习逻辑没有用途。

为什么会产生以上的误区呢？原因是多方面的。从逻辑学科本身来看，逻辑学已经成为一门成熟的理论学科，它有自己专门的学科术语和严格的理论体系，有高度概括性和抽象性的特点，更为重要的是现代逻辑是对语言精致的抽象，由具体的语言到一般抽象的公式再到精致的符号体系，思维的工具已几乎完全符号化，思维的模式已经近乎数学化，逻辑已经变成了一种纯符号的推演，且技术性程度越来越高，文科学生很难接受。从现实角度来看，一是现实中确实存在着不学逻辑学照样思维比较好的现象；二是法律专业学生实践活动具有特殊性，那就是它以自然语言为工具，处理的对象是概念、判断、推理、论证等问题。从学生本身来看，学生逻辑基础相对比较薄弱，学起来也比较吃力。还有就是许多学生受逻辑主要是提高思维功能这种教导作用的实用观的影响，想通过逻辑学习达到“立竿见影”的效果。

面对如此情况，教师在教学伊始，就要帮助学生澄清认识上的误区，为后面的教学扫除障碍。笔者认为，教师应该做好如下的工作：

一是必须向学生解释清楚，任何科学理论都来源于实践，并且时刻接受着实践的检验，逻辑也不能例外，即使现代逻辑也没有远离人的实践活动，它仍是对人类特有的现象—思维及其语言的高度概括，“逻辑形式化的目的在于对人类实践推理进行提炼、概括和重构，在形式系统中再现它的本质方面。” 逻辑学的理论还必须回到实践中去指导人们的思维活动。在解决这一问题时，除“解释”、“举例”这些常用手法外，还要讲解逻辑史，尤其是要介绍逻辑学的起源及两个发展形式之间的紧密联系。

二是要对逻辑学的作用及其特点作以说明。逻辑学除了有提高思维功能素质这种教导作用外，它还有提高人们文化素质、理论素质、方法技能素质等方面的作用，前者主要是通过传统逻辑的学习使人们在思维活动中正确使用概念、做出判断、进行推理论证，以达到思维清晰、敏捷等目的，后者主要通过现代逻辑的学习使人们树立必然性、系统性、框架构造等理念，学会一些分析解决问题的先进方法的目的。而这些目的的实现，并不是一挥而就的，它是一个渐进的过程。具体来说，它是通过学习、观察、体验，然后到知识的理解、理念的形成、方法的获得，再到指导实践的渐进过程，而决不会一口就吃成胖子。

最后，关于学不学逻辑是否一样思维的问题，可以告诉学生，没有经过逻辑训练的思维是自发思维，这是一种感性思维，感性的东西必须上升到理性的层次。毛泽东曾指出：“没有理论的实践是盲目的实践，没有实践的理论是空洞的理论。” 盲目的实践不可避免地会走弯路、错路。关于这一点，我们也可以举好多例子来说明。例如（1）“鱼与熊掌不可兼得”这句话的含义是什么？学生往往把“如果鱼不可得则熊掌可得”也当作正确的答案。（2）“有人向没有受过正式逻辑训练的受试者展示了196个简单的三段论：比如‘如果有H则有E，有E所以有H ’，有超过三分之二的受试者认为是正确的。” 为什么人们会犯如此错误呢？完全可以归结为没有受过逻辑训练，思维还停留在感性的“会意”阶段。因为例（1）如果使用逻辑的理性手段来处理，则非常容易得出正确答案。例（2）稍受逻辑训练的都知其不正确。

二、关于逻辑理论的理解和把握

逻辑学作为一门社会科学，研究的是人们现实生活中的特定现象——思维与语言问题，因此，它的内容应该具有明显的通俗性的特点。但是当逻辑学上升为一门理论学科，即把日常的语言文字上升为逻辑概念、理论，并把其转化为符号时，它就变得有点不那么“平易近人”，甚至复杂而深奥，比如有人总结逻辑学有“五多两化”：（概念多、符号多、关系多、公式多、规则多；形式化、技术化），这样，该门课程就遇到了难学与学好之间的矛盾，反映在教学中，就是逻辑教师如何把专业化很强的一些理论和术语通俗化后教给学生。

在许多逻辑学教材的绪论中，都有对逻辑研究对象的定义，而且对此逻辑学界已形成共识，即“逻辑学是研究思维形式结构及其规律及简单的逻辑方法的科学”。由于这一定义的理解对学生逻辑课的学习却有着不可小视的意义，因此教师一般都会就此概念举例详细讲解。但是，由于这一概念涉及到思维、思维形式、思维形式结构等数个专业性极强的概念且又似乎远离日常实际，因而学生通过学习未必就能理解透彻并非常清晰地把握此概念，也就未必能确切地知道逻辑学究竟要研究什么，或者说在学生学完这一定义后未必能够形成对逻辑学研究对象的大致轮廓。但是，如果在讲解这一概念时老师能够把其通俗化，则效果可能要好得多。比如说，教师完全可以这样总结：通常我们都要说话，有些人还写文章，而说话写文章就要使用概念、做出判断，进行推理论证，在进行这些活动时要求做到概念明确、判断准确、推理严密、论证充分，而且只有做到以上几点，人们才能有效沟通和交流，这就需要一门专门研究概念、判断等的学问，而逻辑学从通俗意义上说，就是研究概念、判断、推理、论证的学问，主要是研究推理的科学。就拿概念这部分来说，它研究什么是概念、概念有何特征、怎样下定义、定义必须遵守哪些规则等。通过这样的解释，一方面能加深对研究对象的理解，对逻辑学的内容有一个初步的轮廓；另一方面还能引导学生怎样去学习逻辑，以达到增强教学效果的目的。

现代逻辑中产生了许多新的概念和原理，如形式化、真值、逻辑真、语义、框架、系统等等，其中有相当一部分是比较难把握但又必须理解透彻的，教师只有运用通俗易懂的语言，深入浅出地讲解，才能使学生消化理解。当然，逻辑学原理和术语是十分专业化且十分严谨的，有时使其通俗化并不见得十分贴切，但是只要我们在教学过程中以学生为主体，将教学内容与学生的实际情况和日常思维紧密结合起来，积极探索，还是能够找到不少有助于学生理解和把握一些比较难懂的逻辑概念和原理的方法。

三、关于逻辑学技术化与逻辑理念

“现代形式逻辑空前关心如何构建形式系统、如何按照特定的规则来进行符号操作，以至于它变得如此技术化。”打开目辑教科书，我们就会看到，自然语言已人工符号化，推理已变成符号推理，由此，推理论证已变成了技术性的活动，要学习逻辑，就必须熟悉符号化的规则，你必须把自然语言符号化，推演是符号的推演。于是，教学活动容易演变成了教师讲推演例题，学生做课后的推演习题，考试考推演题的模式，实际上，每个逻辑教师都知道，逻辑技术化有着自身的实质和理念，对学习逻辑的学生来说，学会操作是必要的，但更为重要的是要把握技术化的实质，树立逻辑理念，从另一个角度来说，适当的推演练习是十分必要的，但如果模式化，则使学生极易产生疲乏和无聊之感而丧失对逻辑学的学习兴趣。换句话说，如果在这一活动中，不及时引导学生注重掌握技术活动的实质及理念，学会欣赏，那么就会失去了这一技术活动的真正价值和意义。于是在逻辑教学中就会遇到学会技术化方法与树立逻辑理念的矛盾。

那么，如何去引导学生去掌握技术活动背后的东西呢？笔者认为，教师要注意以下几个方面：一是要解释技术化的原因。现代逻辑中，只所以要把自然语言形式化，是因为自然语言有歧义，而且自然语言的语法极具复杂性，甚至于比较混乱，因而，不能进行精确和严密地推导。二是要引导学生去欣赏形式（化）推演的严谨、精确、直观这一鲜明的特点，通过形式（化）推演活动，我们可以看到，只要符号化正确，并且遵守规则，那么由前提推出的结论是不容置疑的、更是不可辩驳的。三是要让学生注意到，形式（化）并没有完全脱离日常语言，而是源于现实中的语言，它是对一类相同结构的自然语言的抽象化。

四、关于逻辑学知识与能力培养

逻辑学的学科特点使逻辑学的教学承担着两项任务，一是广泛传播逻辑学知识，二是通过严格的逻辑训练提高教育者的思维水平，从而进一步提高学生的思维素质与思维能力，为学生其它学科的学习和以后的实践活动打下坚实的基础。教师在教学中，必须二者兼顾，但是更为重要的是要注重能力的培养。然而，从一定程度上说，逻辑学教学传授知识容易，培养学生的能力困难。一般地，教师的讲授、学生的自学大都可以基本实现授业解惑的目的，但培养学生分析问题和解决问题及获取新知识的能力却要花费较大的功夫，于是在逻辑教学中也就遇到了传授知识与培养能力之间的矛盾，尤其是现代逻辑内容中这一矛盾更加突出。

逻辑推理概念例10

中图分类号:G41 文献标识码:A 文章编号:1005-5312(2010)19-0164-01

一、初探渊源

认知逻辑关心知识和信念概念,并源于哲学中对这些概念进行逻辑分析而发展起来的。认知逻辑也被译作认识逻辑,是认识论逻辑的重要组成部分。通常人们认为认识论逻辑包括问答逻辑、假设与支持逻辑、信息逻辑、归纳逻辑以及本文要介绍的认知逻辑,而认知逻辑则又包括断定逻辑、知道逻辑、信念逻辑、自知逻辑等。而思想政治教育作为一种社会实践活动,运用逻辑学相关知识来适应新形势、研究新情况、解决新问题、总结新经验、揭示新规律的思想政治教育,对不同阶段的思想政治教育工作提供一些新的思路,有利于我们所力图探索、建设的现代思想政治教育。

二、研究现状

(一)国内对认知逻辑的研究

认知逻辑是认识论逻辑的组成部分,在逻辑学思想中占据着一定的地位,应该受到重视,也应该进行深入研究。80年代前后,马希文教授在美国斯坦福大学曾与麦卡锡(J.McCarthy)合作从事过有关认知逻辑的研究,用认知逻辑的思想设计了对话解题系统KP―O。在认识逻辑研究方面,鞠实儿采用逻辑分析与心理实验相结合的方法,研究经典自我欺骗的问题,取得了一定的研究成果。通过一系列研究展示了逻辑分析和心理实验相结合的方法在认知领域研究中的优势,为以后研究提供了很好的认知逻辑的研究范例。周北海在《多主体认知逻辑》中运用广义模态逻辑和多值逻辑两种方法对多主体认知逻辑进行研究,并从理论基础上对多主体认知逻辑作全面系统的研究。周昌乐《认知逻辑导论》的项目中认为认知逻辑可作认识逻辑,主要是研究知识和信念的形式化问题的逻辑分支。并认为认知逻辑是人工智能专家和计算机科学家所“发现”的核心工具之一。

(二)国外对认知逻辑研究

国外在20世纪40年代就对认知逻辑有了专门的研究,1947年卡尔纳在《意义与必然》讨论中带有相信和断定认知模态词的语句。这可能是最早的认知逻辑的研究。1948年,波兰逻辑学家耶西发表的“多值逻辑与内涵项的形式”论文中提出了关于信念逻辑的7条公理,信念逻辑也成为认知逻辑研究的重要内容,并对认知逻辑的发展提供了有力的指导作用。1972年霍丘特发表的《认知逻辑可能吗?》中提出了认知逻辑是否存在的问题,并对其作了相关的阐述。再早几年葛提尔发表短文《有掂的其实信念就是知识吗?》中又对认知论知识和信念的关系作了详细的论述,这对于认识逻辑的发展提供了概念性的补助。2006年荷兰逻辑学家J. 范・本特姆发表《认知逻辑与认识论之研究现状况》中认为认知逻辑则是作为对认识论的一个贡献或者说至少是一种工具而产生的。并利用可能世界的域定义上面的公式的模型论语义提供了一种外延思考方法,从而可以考虑在给定情形下主体知道或者相信什么。

三、应用意义

(一)理论意义

认知逻辑试图通过逻辑演算的方法来研究有关知道、相信、断定、认为、怀疑等这些认知问题的一门逻辑,对于认知逻辑的研究而言,逻辑学家主要关心的是与认知概念有关的一些模态词的逻辑性质以及在此模态词之上所形成的命题之间的逻辑关系。特别地,认知逻辑将研究各种有关知识和信念等认知模态词所形成的认知命题,这对于思想政治教育具有一定的指导作用。认知逻辑与推理密切相关,而信念逻辑又与量化归纳推理有着必然的联系,因此认知逻辑对思想政治教育各种推理技术具有重要的推动作用。

(二)实践意义