邏輯推理問題
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邏輯推理問題范文第1篇
［關(guān)鍵詞］ 統(tǒng)計(jì)推理； 貝葉斯推理； 邏輯； 困境； 認(rèn)知轉(zhuǎn)向
20世紀(jì)是現(xiàn)代歸納邏輯取得重大進(jìn)展的一百年?，F(xiàn)代歸納邏輯的初步形成是在20世紀(jì)20年代,以“凱恩斯革命”聞名于世的英國經(jīng)濟(jì)學(xué)家和邏輯學(xué)家凱恩斯(J.M.Keynes)在1921年出版了《論概率》,率先把數(shù)學(xué)概率論與歸納邏輯相結(jié)合,建立了第一個(gè)概率邏輯系統(tǒng)。此后,邏輯學(xué)家們紛紛提出自己的概率邏輯系統(tǒng),凱恩斯開創(chuàng)了現(xiàn)代歸納邏輯發(fā)展的新時(shí)代。這條研究進(jìn)路通常被稱為“貝葉斯主義”。貝葉斯主義是目前最具優(yōu)勢的研究綱領(lǐng)之一。
貝葉斯主義思想包括兩個(gè)方面的要點(diǎn)：一是歸納推理與演繹推理的不同之處在于，歸納推理是一種不確定推理,即前提的真并不蘊(yùn)涵結(jié)論的真,它只是對結(jié)論提供了某種程度的支持。二是歸納推理的這種不確定性,也就是前提對結(jié)論的支持程度可以用概率來衡量。直到20世紀(jì)30年代,由于概率形式系統(tǒng)的出現(xiàn)并對概率概念作出主觀主義的哲學(xué)解釋,才使貝葉斯主義有了一個(gè)完整的思想框架。
貝葉斯主義廣泛運(yùn)用于統(tǒng)計(jì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)和心理學(xué)等領(lǐng)域。除了這些傳統(tǒng)學(xué)科,它還與新興的認(rèn)知科學(xué)的研究有重要聯(lián)系,尤其是在1990年后,出現(xiàn)了“貝葉斯主義的復(fù)興”。在人工智能(AI)的研究中,以貝葉斯網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用為主的貝葉斯統(tǒng)計(jì)技術(shù)亦是成果斐然［1］。
同時(shí),一大批哲學(xué)家開始把貝葉斯主義從統(tǒng)計(jì)推理領(lǐng)域延伸到更為一般的歸納推理和科學(xué)方法論的研究中,試圖借助貝葉斯理論來進(jìn)行科學(xué)確證與接受等科學(xué)推理中的實(shí)際活動，解決歸納邏輯中的各種悖論和難題,并形成了歸納推理研究的一種綜合性綱領(lǐng)。按照德?芬內(nèi)蒂的看法,在實(shí)際預(yù)測的場合中,“主觀主義的解釋是唯一適用的”［4］347，所以江天驥先生指出：“主觀貝葉斯主義或私人主義已成為現(xiàn)代歸納邏輯和決策論中一個(gè)強(qiáng)有力的學(xué)派?！保?］25主觀主義概率邏輯的興起是“推理方法上的革命”［2］25。
盡管貝葉斯主義理論極具方法論意義,在許多研究領(lǐng)域和學(xué)科中可以作為一種普適的歸納方法,如科學(xué)推理中的貝葉斯方法，然而,貝葉斯方法在不斷解決哲學(xué)難題而蓬勃發(fā)展的同時(shí),其理論內(nèi)核也遭遇了困境。國內(nèi)學(xué)界對這方面的研究比較零散,缺乏系統(tǒng)而深入的探討。本文緣此而論，圍繞貝葉斯方法的興起、困境與出路展開探討。
一、 經(jīng)典統(tǒng)計(jì)推理的不足與貝葉斯方法的興起
貝葉斯理論和方法的復(fù)興發(fā)生在統(tǒng)計(jì)推理中［3］10。從邏輯上看,較之經(jīng)典統(tǒng)計(jì)推理方法,貝葉斯方法在某些方面表現(xiàn)出較大的優(yōu)越性,特別表現(xiàn)在凸顯歸納特性上。
(一) 經(jīng)典統(tǒng)計(jì)方法的不足
在處理統(tǒng)計(jì)假說,面對估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)問題時(shí),經(jīng)典統(tǒng)計(jì)推理的基本假設(shè)都受到貝葉斯主義者的反對和批評。實(shí)際上,反對者對這兩個(gè)基本假設(shè)的批評是有道理的,他們至少明確地指出了經(jīng)典方法的局限：
第一,經(jīng)典統(tǒng)計(jì)推理以基于頻率解釋的概率概念為唯一根據(jù),這是經(jīng)典統(tǒng)計(jì)方法的核心。它主張概率模型必須建立在一個(gè)樣本空間上,并假定這個(gè)樣本空間能夠反映總體在同等條件下的實(shí)際情況。這樣一個(gè)總體是否存在(即使在概念上)有時(shí)是有疑問的，對這個(gè)樣本空間的詳細(xì)說明往往被認(rèn)為是武斷的或者主觀的。
第二,樣本數(shù)據(jù)是有待分析的唯一具有“客觀”形式的資料。經(jīng)典統(tǒng)計(jì)方法對于它認(rèn)為是“相關(guān)資料”的東西大加限制。換言之,經(jīng)典統(tǒng)計(jì)方法認(rèn)為只有樣本數(shù)據(jù)才是適合進(jìn)行定量化和加以形式分析的。然而,推理者先前已經(jīng)掌握的資料或先驗(yàn)信息事實(shí)上也是量化處理和形式分析的重要部分,經(jīng)典統(tǒng)計(jì)方法忽視了這一點(diǎn)。特別是當(dāng)這些先驗(yàn)信息也能夠輕易加以量化時(shí),人們對經(jīng)典統(tǒng)計(jì)方法的批評就更加激烈了。
具體而言,經(jīng)典統(tǒng)計(jì)方法主要有顯著性檢驗(yàn)和經(jīng)典估計(jì)理論,它們都是非貝葉斯方法。這兩類方法的不足主要有：
1. 顯著性檢驗(yàn)的主觀因素問題
顯著性檢驗(yàn)的兩種主要理論分別是費(fèi)希爾(Fisher)檢驗(yàn)和奈曼—皮爾遜(NeymanPearson)檢驗(yàn)。一般來說,顯著性檢驗(yàn)的基本模型的推理程序可以看做是用一種反證的方法檢驗(yàn)原假說H0(null hypothesis),將檢驗(yàn)結(jié)果與設(shè)定的顯著性水平對比,以判定能否證偽H0。如果能夠證偽H0,就接受與其矛盾的備擇假說H1。這里的顯著性水平就是檢驗(yàn)時(shí)采納的臨界概率,按照社會學(xué)的慣例,一般采用0.05作為標(biāo)準(zhǔn)。例如,若H0的檢驗(yàn)結(jié)果P0≤0.05,那么可以認(rèn)為它在顯著性水平0.05上是顯著的,且認(rèn)為原假說H0在水平0.05上是被拒絕的,繼而接受H1。雖然這種推理程序有一定的應(yīng)用價(jià)值,但顯著性檢驗(yàn)面臨主觀性的困境,這與經(jīng)典方法追求的客觀性理想相矛盾。費(fèi)希爾理論的不一致體現(xiàn)在檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的選擇難題上。也就是說,選擇不同的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量可能會得出不同甚至矛盾的結(jié)論,影響我們對假說的判斷。而檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的選擇又缺少約束條件,帶有人為的任意性。另一方面,奈曼—皮爾遜理論(N
P檢驗(yàn))中有兩個(gè)主觀因素：原假說的選擇和結(jié)果空間的產(chǎn)生。首先,N
P檢驗(yàn)引入了競爭假說,而且將這個(gè)競爭假說作為原假說,通過驗(yàn)證該假說的結(jié)果來決定接受或拒絕檢驗(yàn)假說。但原假說有可能是被任意指派的,這就使N
P檢驗(yàn)理論帶上了主觀色彩。這種實(shí)用但任意的決策不具有認(rèn)識論意義,不能構(gòu)成歸納支持的基礎(chǔ)。其次,N
P檢驗(yàn)的完成需要對假說的結(jié)果空間進(jìn)行比較。N
P檢驗(yàn)認(rèn)為,憑借停止法則可以創(chuàng)建可能的結(jié)果空間。這條法則預(yù)設(shè)了實(shí)驗(yàn)應(yīng)該停止的情況。由于停止法則暗含了主觀意圖,使結(jié)果空間的確定具有主觀性,進(jìn)而有可能影響人們作出科學(xué)的判斷。例如檢驗(yàn)公平硬幣假說的實(shí)驗(yàn),要求出現(xiàn)6次正面朝上就停止實(shí)驗(yàn),與要求實(shí)驗(yàn)者拋擲20次后停止相比,前一條停止法則會排除許多不停止實(shí)驗(yàn)可能出現(xiàn)的結(jié)果。
2. 經(jīng)典估計(jì)的先驗(yàn)回避問題
所謂經(jīng)典估計(jì)理論,就是通過隨機(jī)抽樣形成一個(gè)總體的樣本,根據(jù)該樣本的知識來評估所求屬性在總體中的比例。科學(xué)家通常需要估計(jì)物理量,從而把某個(gè)或一些數(shù)值視作差不多較好地逼近了真值。顯著性檢驗(yàn)一般不能表述這類估計(jì),而對這類估計(jì)的訴求促使經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)家發(fā)展了一套經(jīng)典估計(jì)理論。這個(gè)理論之所以是經(jīng)典的,是因?yàn)樗暦Q提供了客觀和非概率的結(jié)論。經(jīng)典估計(jì)的推理程序一般表現(xiàn)為： 在總體中進(jìn)行隨機(jī)抽樣,獲得一個(gè)具有所求屬性A的樣本,通過觀察A在樣本中的相對頻率f(A),來估計(jì)A在總體中的比率P(A)?？梢?經(jīng)典估計(jì)是一個(gè)從樣本到總體的歸納過程。
但經(jīng)典統(tǒng)計(jì)推理將先驗(yàn)知識排除在外,這不符合科學(xué)推理活動的實(shí)際。我們通常是在知曉局部知識的背景下進(jìn)行估計(jì),而不是處在一種全然不知的狀態(tài)下。經(jīng)典統(tǒng)計(jì)對此可能會采取兩種不充分的方式回應(yīng)。第一種方式就是把經(jīng)典估計(jì)限定在沒有相關(guān)信息出現(xiàn)的場合中。但這種限定是不切實(shí)際的,因?yàn)檫@類場合非常罕見；如果知識的掌握者被置于一種永遠(yuǎn)一無所知的境地,也是異常的。第二種可能方式是設(shè)法將非形式(informal)先驗(yàn)信息與根據(jù)隨機(jī)抽樣作出的形式估計(jì)結(jié)合起來。但在經(jīng)典方法論范圍內(nèi)沒有把兩者結(jié)合的相應(yīng)機(jī)制。
(二) 貝葉斯統(tǒng)計(jì)推理的優(yōu)點(diǎn)
將貝葉斯方法用于統(tǒng)計(jì)假說的相關(guān)結(jié)果,構(gòu)成了貝葉斯統(tǒng)計(jì)推理的內(nèi)容。貝葉斯統(tǒng)計(jì)推理同樣屬于歸納推理的范疇,它是一種依托貝葉斯定理,通過相應(yīng)先驗(yàn)分布得到的后驗(yàn)概率來獲取新信息的計(jì)算。貝葉斯方法與經(jīng)典方法在統(tǒng)計(jì)推理中的主要區(qū)別在于處理估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)問題時(shí)的不同解決方案。正是貝葉斯方法的這種新的研究進(jìn)路使統(tǒng)計(jì)推理走出了經(jīng)典方法導(dǎo)致的困境,獲得了長足的發(fā)展。
1. 貝葉斯假說檢驗(yàn)的合理性
貝葉斯方法在檢驗(yàn)假說時(shí)不同于經(jīng)典推理的反證方法,它依據(jù)貝葉斯定理計(jì)算假說的后驗(yàn)概率,通過直接比較后驗(yàn)概率的大小來決定是接受還是拒絕假說,即接受后驗(yàn)概率大的假說,拒絕后驗(yàn)概率小的假說。例如,檢驗(yàn)競爭假說H0和H1,可根據(jù)假說的后驗(yàn)概率P0和P1來決定。如果P0/P1＞1,那么接受H0；如果P0/P1＜1,那么接受H1；而當(dāng)P0/P1≈1時(shí),則先不作判斷,繼續(xù)抽樣或調(diào)整先驗(yàn)知識。與經(jīng)典方法相比,貝葉斯方法在假說檢驗(yàn)上更具合理性,具體表現(xiàn)在：
第一,解決了經(jīng)典統(tǒng)計(jì)中存在的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的選擇難題。貝葉斯方法用后驗(yàn)分布代替了經(jīng)典統(tǒng)計(jì)中統(tǒng)計(jì)量和抽樣分布的決定性作用,從而消除了費(fèi)希爾理論中檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的選擇(任意性)難題。
第二,避免了停止法則帶來的困難。經(jīng)典方法需要通過停止法則來確定可能的結(jié)果空間,這條法則本身的任意性使經(jīng)典方法的客觀性遭到了質(zhì)疑。而貝葉斯方法在檢驗(yàn)假說時(shí)并不依賴結(jié)果空間,且后驗(yàn)概率的計(jì)算在所有情形下都不受停止法則隱含的主觀意圖的影響,僅僅取決于結(jié)果。以上文硬幣實(shí)驗(yàn)為例,假如實(shí)驗(yàn)結(jié)果是6次正面朝上,14次反面朝上,不管實(shí)驗(yàn)者打算在擲20次硬幣后停止實(shí)驗(yàn)還是在出現(xiàn)6次正面朝上后停止實(shí)驗(yàn),都不會影響假說的檢驗(yàn)。
第三,貝葉斯統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)凸顯出自己的歸納特性。在經(jīng)典方法中,顯著性檢驗(yàn)理論的歸納意義相當(dāng)模糊。Lindley悖論表明,顯著性檢驗(yàn)刻畫的推理不具有任何形式的歸納顯著性。經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)家試圖在分析中附加證據(jù)強(qiáng)度或歸納支持的觀念,但這種把顯著性水平與證據(jù)強(qiáng)度聯(lián)系起來的努力不可能取得成功。而貝葉斯方法采用的是概率歸納推理,以貝葉斯定理為中心的定量研究進(jìn)路顯然是歸納邏輯的主要推理模式。
2. 貝葉斯估計(jì)的優(yōu)越性
與經(jīng)典估計(jì)相比,貝葉斯估計(jì)的優(yōu)越性表現(xiàn)在以下方面：
第一,用可信區(qū)間代替置信區(qū)間,為經(jīng)典置信區(qū)間下的直覺提供了一個(gè)概念性的解釋和合理說明。通常情況下,如果概率P表示θ位于a和b之間的概率,那么區(qū)間(a,b)被認(rèn)為是一個(gè)對于θ的100%可信區(qū)間。貝葉斯主義者把可信區(qū)間作為后驗(yàn)分布的有用概括?？尚艆^(qū)間類似于經(jīng)典統(tǒng)計(jì)的置信區(qū)間,例如從某種角度看,95%可信區(qū)間與通?？山邮艿?5%置信區(qū)間是同等且一致的。但這兩種類型的區(qū)間有很重要的不同之處： 可信區(qū)間表明,相對于證據(jù),θ是位于這個(gè)區(qū)間內(nèi)的概率；而置信區(qū)間并未提及θ的概率,也沒有用非概率術(shù)語表示 θ的任何不確定程度。
第二,通過應(yīng)用貝葉斯定理完成了先驗(yàn)分布到后驗(yàn)分布的過渡。人們在作出估計(jì)時(shí),或多或少具有一些先驗(yàn)的背景知識。但經(jīng)典方法卻沒有合理的機(jī)制在估計(jì)時(shí)引入先驗(yàn)信息。而貝葉斯方法憑借先驗(yàn)分布來表述這類信息并加以量化，以引入貝葉斯定理的計(jì)算,進(jìn)而影響推理的整個(gè)結(jié)論。這種從先驗(yàn)分布到后驗(yàn)分布的過渡,克服了經(jīng)典估計(jì)的困難。
雖然經(jīng)典統(tǒng)計(jì)推理方法存在某些不足,但這并不影響它在不確定性理論和統(tǒng)計(jì)假說中的廣泛運(yùn)用。在科學(xué)推理中,經(jīng)典統(tǒng)計(jì)推理仍具有重大的應(yīng)用價(jià)值,它推崇的實(shí)驗(yàn)程序和數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為許多科學(xué)家的校正標(biāo)準(zhǔn)。而貝葉斯方法在凸顯歸納特性等方面表現(xiàn)出的優(yōu)越性表明，這種推理“是很值得重視的統(tǒng)計(jì)推理的新形式,它給歸納邏輯提供了新的發(fā)展方向”［4］251。
二、 困境： 對貝葉斯主義理論的詰難
盡管貝葉斯方法優(yōu)于經(jīng)典統(tǒng)計(jì)方法,但它仍然面臨著困難和挑戰(zhàn)。貝葉斯方法在統(tǒng)計(jì)推理中取得了成功,進(jìn)而發(fā)展為一般科學(xué)方法，但該方法的理論內(nèi)核存在一些有待解決的問題。這些問題是：
(一) 主觀性問題
貝葉斯主義面臨的首要問題是主觀性問題。貝葉斯主義者并不忌諱主觀性,并且認(rèn)為主觀性在貝葉斯推理中是恰當(dāng)?shù)?。因?yàn)椋旱谝?科學(xué)評估本來就含有科學(xué)家的主觀因素,而貝葉斯主義中的主觀性是以先驗(yàn)概率的形式明確表現(xiàn)的,這是沒有必要隱諱的；第二,貝葉斯推理是客觀的歸納推理,這套邏輯將先驗(yàn)概率作為前提,以貝葉斯定理作為推理規(guī)則,產(chǎn)生一個(gè)有效的推論： 后驗(yàn)分布。這種推理非常類似于演繹邏輯,即首先篩選前提,然后推理機(jī)制根據(jù)這些前提導(dǎo)出有效的推論。實(shí)際上,對貝葉斯主義的主觀性詰難正集中在對這套推理機(jī)制的前提篩選上,即先驗(yàn)概率的約束問題。
此外,按照主觀貝葉斯主義,先驗(yàn)概率是個(gè)體對于假說合理置信度的先驗(yàn)分布,它是完全任意的?？梢?貝葉斯方法缺少對先驗(yàn)概率自由指派的約束。為此,貝葉斯主義通過大棄賭(Dutch Book)論證和意見收斂定理來調(diào)整先驗(yàn)概率。由此也帶來一些問題：
第一,一致性(consistent)要求與大棄賭(荷蘭賭)論證。標(biāo)準(zhǔn)大棄賭論證表明,信念強(qiáng)度可在數(shù)值上進(jìn)行測度,且這種測度滿足概率公理，而滿足概率公理的要求就是對合理信念度的一致性要求。這個(gè)要求的提出是為了約束先驗(yàn)概率的主觀任意性。但大棄賭論證不具備典型性,它只是對可數(shù)可加性的一個(gè)虛構(gòu)特例,這削弱了該論證對一致性要求的辯護(hù)力度,使一致性要求變得含糊和不確定。事實(shí)上,對于信念是否滿足概率公理的問題本身就存在爭議。如豪森（Howson）在《科學(xué)推理：貝葉斯進(jìn)路》的第三版(2006)中,不再將可數(shù)可加性作為一條推理規(guī)則,因?yàn)樵谒磥硇拍疃瓤赡懿皇怯邢蘅杉拥摹?/p>
第二,條件化原則與意見收斂定理。意見收斂定理表明,通過貝葉斯定理的不斷修正,先驗(yàn)概率的主觀性能夠被后驗(yàn)概率的客觀性代替。這條定理的成立暗含了一個(gè)條件,它要求把后驗(yàn)概率等同于條件概率,即條件化原則?？梢?對于假說h而言,Pr/e(h)=Pr(h/e)(為了更好地表述兩種概率的區(qū)別,根據(jù)命題概率邏輯系統(tǒng)Pr 的符號表征［5］87,令Pr/e(h)表示后驗(yàn)概率，Pr(h/e)表示條件概率)。但貝葉斯主義并沒有為先驗(yàn)概率和后驗(yàn)概率之間的關(guān)系提供任何辯護(hù),這使條件化原則缺乏合理性基礎(chǔ)。如凱伯格(Kyburg)就聲稱,“(貝葉斯主義)原理并沒有表明,一個(gè)人應(yīng)該變化他的信念來與貝葉斯定理保持一致”［6］95。
(二) 簡單性問題
簡單性原則是科學(xué)假說與模型選擇的重要標(biāo)準(zhǔn)。由于曲線擬合問題很難在貝葉斯主義框架內(nèi)運(yùn)用簡單性原則,所以杰弗里斯(Jeffreys)提出一個(gè)簡單性假設(shè)(simplicity postulate)［7］46
50:具有較少可調(diào)參數(shù)(adjustable parameter)的假說應(yīng)該獲得更大的先驗(yàn)概率,也就是說一個(gè)假說越簡單,它所獲得的先驗(yàn)概率就越大。但波普爾指出這一假設(shè)與概率公理不一致,而福斯特(Forster)和索伯(Sober)隨后也在不相交類問題上指出，簡單性只是一種“特設(shè)方法”。比如說直線H1：y=mx+c與拋物線H2：y=nx2+mx+c,根據(jù)簡單性假設(shè),H1比H2簡單,所以H1的先驗(yàn)概率更大。但是,當(dāng)n=0時(shí),如果H1為真,那么H2一定為真。H1邏輯上蘊(yùn)涵H2,這時(shí)H1不能比H2具有更大的先驗(yàn)概率。而根據(jù)波普爾的證偽主義方法,一個(gè)假說包含的經(jīng)驗(yàn)內(nèi)容越多,就越容易被證偽；換言之,一個(gè)假說的先驗(yàn)概率越大,就越容易被證偽,即假說的后驗(yàn)概率越小,所以從邏輯的觀點(diǎn)看,假說的先驗(yàn)概率與后驗(yàn)概率成反比?？梢?如果H1H2,那么為了滿足概率公理,必須保證H1的后驗(yàn)概率不小于H2,這就要求H1的先驗(yàn)概率不能比H2大。顯然,這個(gè)要求與簡單性假設(shè)導(dǎo)出的結(jié)論相矛盾。正因?yàn)槿绱?豪森主張回避簡單性問題,他認(rèn)為簡單性只是一個(gè)陷阱,不應(yīng)該被視為理論選擇時(shí)的一條重要指導(dǎo)原則?？梢?就簡單性而言,貝葉斯主義仍然面臨困境。
(三) 舊證據(jù)問題
舊證據(jù)問題最初由格萊莫爾(Glymour,1980)［8］提出,埃爾曼(Earman,1992)將這個(gè)問題視為貝葉斯理論的“污點(diǎn)”［9］135。格萊莫爾將舊證據(jù)問題表述為：如果證據(jù)e在假說h提出時(shí)是已知的(即e是對于h的舊證據(jù)),那么P(e)=1，由此可知P(h/e)=P(h)。所以e不能支持h或提高h(yuǎn)的概率。舊證據(jù)問題表明,在貝葉斯主義框架內(nèi),一個(gè)舊證據(jù)不能對理論或假說提供任何確證。這顯然與我們的直覺相悖,特別是在科學(xué)史上的一些典型實(shí)例中,這種悖謬表現(xiàn)得更明顯。例如19世紀(jì)發(fā)現(xiàn)水星近日點(diǎn)有反常旋進(jìn),這個(gè)現(xiàn)象對1915年提出的相對論有重要確證作用。但自格萊莫爾開始的大多數(shù)評論者都認(rèn)為,這是貝葉斯原理原則上不能解釋的預(yù)測。豪森對此進(jìn)行了反駁,認(rèn)為舊證據(jù)問題的出現(xiàn)在于格萊莫爾對貝葉斯公式的不恰當(dāng)運(yùn)用。他用證據(jù)的相關(guān)性表明,舊證據(jù)問題的出現(xiàn)有兩個(gè)預(yù)設(shè)： 需要一些反對e的背景事實(shí)和知識,且e被判定為證據(jù)。換言之,“證據(jù)支持”隱含著數(shù)據(jù)、假說和背景知識k之間的三元關(guān)系。只有當(dāng)e被判定為證據(jù),且k包含e時(shí),才會出現(xiàn)舊證據(jù)問題。可見,背景知識附加的約束(e是否包含于k中)會在實(shí)際上影響結(jié)果。豪森由此構(gòu)造了一個(gè)貝葉斯推理,引入可遺函子(forgetful functor)概念,重新表述水星近日點(diǎn)旋進(jìn),以表明舊證據(jù)問題不復(fù)存在。但這并未消除學(xué)界對舊證據(jù)問題的質(zhì)疑,相關(guān)討論還在繼續(xù)。如國內(nèi)學(xué)者馬文俊和熊衛(wèi)采用一種基于Levi理論的動態(tài)方案來消解舊證據(jù)問題。在這種方案下,知識會集的動態(tài)性使舊證據(jù)在新理論引入前后的置信概率可能是不相同的,進(jìn)而證明新理論擴(kuò)充后得到的知識會集無論是一致擴(kuò)充還是不一致擴(kuò)充,均存在一個(gè)舊證據(jù)E,它對該新理論具有確證作用［10］。
三、 出路： 貝葉斯推理的認(rèn)知研究
為使貝葉斯方法更加有效地處理科學(xué)推理中的實(shí)際問題,解決貝葉斯理論中的難題,認(rèn)知科學(xué)和心理學(xué)的研究提供了一些可能的進(jìn)路和重要的啟示。
認(rèn)知科學(xué)與貝葉斯主義理論的紐帶在于貝葉斯主義又被稱為主觀主義,它將概率解釋為私人的合理置信度。這與認(rèn)知科學(xué)把推理看做認(rèn)知心理過程的觀點(diǎn)不謀而合。認(rèn)知科學(xué)的許多領(lǐng)域也把貝葉斯方法視為一種有效的歸納推理模型。從科學(xué)認(rèn)知的角度看待貝葉斯方法,研究貝葉斯主義理論在認(rèn)知科學(xué)中的運(yùn)用和發(fā)展,對于貝葉斯推理的研究是極具啟發(fā)意義的。
認(rèn)知心理學(xué)對概率的運(yùn)用主要用于主觀概率判斷,即人們怎樣對不確定事件作出判斷和推理。針對這個(gè)問題,認(rèn)知心理學(xué)家提出了一個(gè)頻率格式的貝葉斯推理模型,把頻率主義與貝葉斯概率統(tǒng)一起來。同時(shí),認(rèn)知心理學(xué)家提出了主觀概率的支持理論,建立了一個(gè)主觀概率的非外延歸納推理理論。
(一) 頻率格式的貝葉斯推理模型
在人的思維是否遵循貝葉斯推理規(guī)則的問題上,卡內(nèi)曼和圖文斯基(Kahneman和Tversky,1972)［11］持否定意見。為此,吉仁澤和霍夫拉格(Gigerenzer和Hoffrage,1995)在總結(jié)前人研究成果的基礎(chǔ)上提出了頻率格式的貝葉斯推理模型,即用頻率格式代替概率格式來對問題進(jìn)行信息表征,進(jìn)而改進(jìn)貝葉斯推理方法［12］。例如,貝葉斯公式P(H| D)=P(H)P(D｜ H)［P(H)P(D｜ H)+P(H)P(D｜ H)］可以用頻率格式表述為 P(H| D)=d∧ h(d∧ h+d∧ h),這兩個(gè)公式遵循不同的演算規(guī)則,但在數(shù)學(xué)上等價(jià)。他們認(rèn)為,數(shù)學(xué)上等價(jià)的表達(dá)式在心理學(xué)上并不等價(jià),不同的表達(dá)式應(yīng)該遵循不同的演算規(guī)則。所以,數(shù)學(xué)上等價(jià)的信息表征其運(yùn)算規(guī)則不一定相同。根據(jù)進(jìn)化論,他們假設(shè)在進(jìn)化過程中人類已經(jīng)發(fā)展了認(rèn)知運(yùn)算法則,并且能夠按此完成統(tǒng)計(jì)推理任務(wù)。由于這些法則的信息獲得是通過自然采集的,其本質(zhì)屬性是頻率,所以它們不適合概率格式的輸入。吉仁澤和霍夫拉格(1999)用實(shí)驗(yàn)表明,頻率格式的貝葉斯推理比概率格式的貝葉斯推理要準(zhǔn)確得多［13］。
雖然邏輯學(xué)與心理學(xué)研究貝葉斯方法的角度不一樣,但認(rèn)知心理學(xué)用頻率格式表征貝葉斯推理的嘗試,為科學(xué)推理中的貝葉斯方法的發(fā)展提供了一條可能的進(jìn)路： 頻率主義與貝葉斯主義的整合。
(二) 主觀概率判斷的支持理論
主觀概率判斷的支持理論是一種非外延的歸納推理理論。大多數(shù)現(xiàn)代歸納邏輯理論都是純粹的外延邏輯,貝葉斯主義理論也不例外。但基于外延性原則的現(xiàn)代歸納邏輯有其不足,且容易導(dǎo)致各種難題和矛盾,如烏鴉悖論和綠藍(lán)悖論等。
按照貝葉斯原理,人類的主觀概率判斷應(yīng)遵循外延性原則,對具有同樣外延的事件應(yīng)賦予同樣的主觀概率值。然而,認(rèn)知心理學(xué)的許多相關(guān)研究表明,人們的主觀概率判斷并不遵循外延性原則,圖文斯基等人(1994)認(rèn)為,外延性的失效代表了一種人類判斷上的本質(zhì)特征,它顯示了概率判斷并非建立在事件上,而是依賴于對事件的描述?；诖?圖文斯基等人提出了主觀概率判斷的支持理論［14］，這個(gè)理論遵循假說—支持—概率的思路,支持在概率判斷中起到了重要的中介作用。而支持的獲得既可以依靠客觀數(shù)據(jù),如實(shí)際的概率或頻率值；也可以基于判斷式啟發(fā),如代表性啟發(fā)等。這種非外延性歸納理論開拓了歸納邏輯的視野，為貝葉斯主義的發(fā)展提供了一種發(fā)展的可能性： 引入內(nèi)涵因素,嘗試外延性與非外延性的融合。
綜上所述,盡管貝葉斯方法同樣受到種種批評和責(zé)難,但從發(fā)展趨勢看,貝葉斯方法借鑒認(rèn)知科學(xué)的研究成果,在非外延性發(fā)展方面可以取得新的突破。實(shí)現(xiàn)歸納邏輯的認(rèn)知轉(zhuǎn)向,可能是歸納邏輯未來的重要發(fā)展方向之一。
［參 考 文 獻(xiàn)］［1］ C.David ＆ J.Williamson，F(xiàn)oundations of Bayesianism，Dordrecht: Kluwer Academic Publishers，2001.［2］ 江天驥： 《歸納邏輯的新進(jìn)展》，《哲學(xué)研究》1986年2期，第22
29頁。［Jiang Tianji，″The New Developments of Inductive Logic，″Philosophical Investigations，No.2(1986)，pp.22
29.］ ［3］ C.Howson ＆ P.Urbach，Scientific Reasoning: The Bayesian Approach，La Salle: Open Court Publishing Company，1989.［4］ 江天驥： 《歸納邏輯導(dǎo)論》，長沙： 湖南人民出版社，1987年。［Jiang Tianji，An Introduction to Inductive Logic，Changsha: Hunan Peoples Publishing House，1987.］ ［5］ 陳曉平： 《歸納邏輯與歸納悖論》，武漢： 武漢大學(xué)出版社，1994年。［Chen Xiaoping，Inductive Logic and Inductive Paradox，Wuhan: Wuhan University Press，1994.］ ［6］ H.E.Kyburg，Epistemology and Inference，Minneapolis: University of Minnesota Press，1983.［7］ H.Jeffreys，Theory of Probability，Oxford: Clarendon Press，1961.［8］ C.Glymour，Theory and Evidence，Princeton: Princeton University Press，1980.［9］ J.Earman，Bayes or Bust？A Critical Examination of Bayesian Confirmation Theory，Cambridge: The MIT Press，1992.［10］ 馬文俊、熊衛(wèi)： 《舊證據(jù)問題： 一種動態(tài)的消解方案》，《邏輯學(xué)研究》2011年第2期，第81
92頁。［Ma Wenjun ＆ Xiong Wei，″The Problem of Old Evidence： From the Dynamic Point of View，″Studies in Logic，No.2(2011)，pp.81
92.］ ［11］ D.Kahneman ＆ A.Tversky，″Subjective Probability: A Judgement of Representativeness，″Cognitive Psychology，Vol.3，No.3(1972)，pp.430
454.［12］ G.Gigerenzer ＆ U.Hoffrage，″How to Improve Bayesian Reasoning Without Instruction: Frequency Formats，″Psychological Review，Vol.102，No.4(1995)，pp.684
邏輯推理問題范文第2篇
本論文嘗試性地以北京第二外國語學(xué)院 MTI 英語口筆譯二年級研究生為研究對象,以 PACTE 研究小組的翻譯能力構(gòu)成模式為參考,選取語言外子能力中的百科知識以及心理生理因素中的認(rèn)知因素(工作記憶、快速命名和邏輯推理)為自變量,試圖通過實(shí)證研究的方法,采用 SPSS(17.0)數(shù)據(jù)分析軟件探究工作記憶、快速命名、邏輯推理和百科知識對筆譯能力的影響程度。論文第一章為引言,主要介紹了研究背景、研究意義和研究框架,為本篇論文的寫作奠定基礎(chǔ)。第二章為文獻(xiàn)綜述,歸納了前人的研究成果及其研究局限性,并在此基礎(chǔ)上提出本論文的切入點(diǎn)。第三章為實(shí)驗(yàn),首先說明了研究問題,然后闡述了實(shí)驗(yàn)是如何進(jìn)行的,即研究方法,其中包括實(shí)驗(yàn)對象、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、實(shí)驗(yàn)材料、實(shí)驗(yàn)程序,最后進(jìn)行數(shù)據(jù)收集和數(shù)據(jù)分析。第四章為實(shí)驗(yàn)結(jié)果,主要是針對收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性分析、相關(guān)分析和回歸分析,并呈現(xiàn)分析結(jié)果。第五章為結(jié)果分析及討論,主要是針對第三章提出的研究問題并結(jié)合第四章的實(shí)驗(yàn)結(jié)果分別進(jìn)行詳細(xì)的分析及討論。第五章為結(jié)語,總結(jié)研究成果和創(chuàng)新之處,指出研究的局限性和對未來研究的展望,并提出研究結(jié)果對翻譯教學(xué)的啟示。
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第 2 章 文獻(xiàn)綜述
2.1 翻譯能力體系構(gòu)建研究回顧
對翻譯能力界定的分歧和爭議使得國內(nèi)外研究者對翻譯能力的構(gòu)成研究也各執(zhí)一詞?？v觀國內(nèi)外學(xué)者對翻譯能力構(gòu)成的研究,可以發(fā)現(xiàn)人們對翻譯能力的認(rèn)識逐漸從模糊走向成熟,從單一化走向多元化,其大致可分為以下兩個(gè)階段。第一階段為單因素階段。在該階段中,學(xué)者們普遍認(rèn)為語言能力是決定翻譯能力的唯一因素,對翻譯能力的認(rèn)識僅停留在語言層面。例如:Harris(1977:96-144)認(rèn)為,只要語言能力夠強(qiáng),任何一個(gè)雙語者都可以成為“自然譯者”。Toury(1995:241-258)也認(rèn)為雙語者具備“天生的翻譯能力”(innate predisposition for translating),雙語能力和天生的翻譯能力是共同存在的。第二階段為多因素階段,該階段打破了傳統(tǒng)的思維,研究視角漸趨多元化。學(xué)者們也逐漸達(dá)成共識,認(rèn)為翻譯能力不僅局限于語言能力,而是由多項(xiàng)子能力共同決定的。例如:肖維青(2012:109-112)對多元素翻譯能力模式與翻譯測試的構(gòu)念進(jìn)行了闡述,認(rèn)為指導(dǎo)翻譯教學(xué)的理論應(yīng)是多元素翻譯能力模式,而單一元素的翻譯能力則十分不利于翻譯教學(xué)。
2.2 認(rèn)知因素和百科知識對翻譯能力影響的研究綜述
在認(rèn)知因素對翻譯能力影響的理論研究中,探討邏輯推理對翻譯能力(多指筆譯)影響的文章相對較多,其中大部分學(xué)者研究的是邏輯推理能力在翻譯模式、翻譯教學(xué)、科技翻譯等領(lǐng)域的重要作用。在翻譯模式領(lǐng)域研究中,胡玉輝(2008:118-122)綜合代碼模式和推理模式之長,在關(guān)聯(lián)理論(把翻譯看作一個(gè)語碼—逆推模式的推理過程)的基礎(chǔ)上,建立了涉及演繹、歸納等多種邏輯推理策略的“翻譯語碼—逆推”模式,并結(jié)合例子簡要描述了翻譯過程的內(nèi)部推理機(jī)制。在翻譯教學(xué)領(lǐng)域研究中,齊惠榮,趙月娥(2001:108)強(qiáng)調(diào)在英漢教學(xué)中,可通過典型例句的講解培養(yǎng)學(xué)生的邏輯思維能力,提高其翻譯水平。在科技翻譯領(lǐng)域研究中,邏輯推理成為很多學(xué)者研究的切入點(diǎn)。例如:王平(2010:1-4)強(qiáng)調(diào)指出人們常常忽略邏輯推理能力在科技翻譯中的重要作用,并結(jié)合實(shí)例說明了科技翻譯過程中常用的三種邏輯活動,即邏輯分析、邏輯判斷及邏輯驗(yàn)證。楊潔(2012:16-17)通過分析實(shí)例指出科技文本中深層邏輯語義關(guān)系對等的重要性。
第 3 章 實(shí)驗(yàn) ..................12
3.1 研究問題 .................................... 12
3.2 研究方法 ...................... 12
第 4 章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果.....................15
4.1 描述性分析結(jié)果 ............................... 15
4.2 相關(guān)分析結(jié)果 ........................... 15
4.3 回歸分析結(jié)果 ......................... 17
第 5 章 結(jié)果分析與討論........................21
5.1 認(rèn)知因素總體對筆譯能力的影響 ..................................... 21
5.2 工作記憶/快速命名/邏輯推理對筆譯能力的影響 ....................... 22
第 5 章 結(jié)果分析與討論
5.1 認(rèn)知因素總體對筆譯能力的影響
另外,對于認(rèn)知因素對口譯能力的貢獻(xiàn)率明顯大于對筆譯能力的貢獻(xiàn)率的原因也并不難理解。與筆譯相比,口譯需要在短時(shí)間內(nèi)迅速完成語言的轉(zhuǎn)換,因此口譯的難度系數(shù)相對較高,而其難度主要體現(xiàn)在反應(yīng)速度、工作記憶等認(rèn)知因素層面,因此,口譯對譯者的認(rèn)知能力提出了比筆譯更高的要求。
邏輯推理問題范文第3篇
關(guān)鍵詞：常用邏輯用語；邏輯推理；數(shù)學(xué)思維
邏輯在數(shù)學(xué)領(lǐng)域扮演著重要的角色.它是在形象思維和直覺頓悟思維基礎(chǔ)上對客觀世界的進(jìn)一步的抽象.五十年代的數(shù)學(xué)教學(xué)大綱中邏輯思維能力涵蓋了概念、原理、性質(zhì)等邏輯知識，并要求學(xué)生必須具備邏輯思維能力，指出了其重要性.隨著邏輯涉及的知識內(nèi)容不斷豐富，使用范疇逐漸擴(kuò)大，其在數(shù)學(xué)大綱中的地位及重要性日益凸顯.到2003年國家頒布的《普通高中數(shù)學(xué)課程標(biāo)準(zhǔn)（實(shí)驗(yàn)稿）》，邏輯的基礎(chǔ)知識、常用邏輯用語及推理與證明就已作為獨(dú)立章節(jié)被選入高中數(shù)學(xué)必修及選修教材中.
邏輯用語融入日常生活的方方面面，《數(shù)學(xué)課程標(biāo)準(zhǔn)》中提出正確地使用邏輯用語是現(xiàn)代社會公民應(yīng)該具備的基本素質(zhì)，因此，如何正確地使用邏輯用語表達(dá)我們的思考顯得非常重要.高中階段邏輯教學(xué)課時(shí)少，不足十課時(shí)，但是所涉及的邏輯思維、邏輯推理、邏輯知識卻貫穿于高中教學(xué)的全過程.可以看到高中所學(xué)的邏輯知識不但在數(shù)學(xué)領(lǐng)域而且在其他諸多領(lǐng)域都有極其重要的價(jià)值.下面根據(jù)個(gè)人教學(xué)經(jīng)驗(yàn)， 談?wù)動嘘P(guān)邏輯教學(xué)的看法.
數(shù)學(xué)學(xué)科的一個(gè)重要目標(biāo)就是培養(yǎng)學(xué)生抽象的邏輯思維能力.邏輯是一個(gè)基本的工具，因而邏輯在教學(xué)上的定位及落腳點(diǎn)應(yīng)是著重于闡述數(shù)學(xué)思維的方法.心理學(xué)家認(rèn)為，高中階段學(xué)生的思維方式是從形象思維向抽象思維過渡的階段，在整個(gè)高中時(shí)期學(xué)生的思維應(yīng)是以邏輯思維為主導(dǎo)，如果此時(shí)抓住契機(jī)加強(qiáng)邏輯知識的學(xué)習(xí)，訓(xùn)練學(xué)生的抽象思維，就能最大限度促進(jìn)學(xué)生邏輯思維能力的培養(yǎng).
我們知道數(shù)學(xué)思想方法蘊(yùn)含在數(shù)學(xué)知識之中，它是數(shù)學(xué)的精髓和靈魂.數(shù)學(xué)教學(xué)的核心是在教會學(xué)生掌握數(shù)學(xué)知識的同時(shí)，更重要的是讓學(xué)生學(xué)會運(yùn)用數(shù)學(xué)思想方法解決數(shù)學(xué)問題.邏輯推理便好比是適當(dāng)?shù)剡B接那些數(shù)學(xué)知識的螺絲釘，將知識融為一體.比如幾何學(xué)中的公理化方法，就是指從公理、公設(shè)出發(fā)根據(jù)一定的演繹規(guī)則得到其他命題，從而建立一套邏輯體系的方法.而且在邏輯推理過程中不斷地研究還會不斷地發(fā)現(xiàn)新的性質(zhì)， 假如我們不設(shè)法加以整理，只是把空間的無數(shù)性質(zhì)雜亂地收集著， 最后無法成為體系，所以我們必須要把幾何的種種性質(zhì)加以整理，而邏輯推理就是我們的工具， 我們的不二法門.可見邏輯這種素材在數(shù)學(xué)上是絕對必要的.具體地說，常用邏輯用語和邏輯推理是高中數(shù)學(xué)邏輯學(xué)的主體，其中常用邏輯用語包括量詞、四種命題、充要條件等，邏輯推理包括三段論、合情推理等.對于邏輯的最簡易部分弄清楚之后，在今后的教與學(xué)進(jìn)程中如何不斷地適時(shí)適地滲透它們，才能使學(xué)生逐漸熟悉它的用法，也就是說邏輯在教學(xué)中不能把它當(dāng)成只是一個(gè)獨(dú)立的知識教過就算，因?yàn)樗瞧毡槌霈F(xiàn)在數(shù)學(xué)的各個(gè)領(lǐng)域及問題之中，因此我們在教學(xué)上務(wù)必掌握它的這個(gè)特性，適時(shí)適地的突出它的作用，邏輯的教學(xué)才可能落實(shí).
下面舉一些例子來說明上述的觀點(diǎn).
例1. 設(shè)橢圓的兩焦點(diǎn)是F1（-c，0），F(xiàn)2（c，0），而橢圓上的點(diǎn)到這兩焦點(diǎn)的距離和是 2a（a > c > 0）， 則橢圓方程是+=1（a>b>0）.（注： 本問題及下面的證明出自人教A版選修2-1中2.2.1橢圓及其標(biāo)準(zhǔn)方程）
證明： 點(diǎn)M（x，y）在橢圓上的充分必要條件是MF1 +MF2=2a，因?yàn)镸F1=，MF2=，所以+=2a.〔1〕
為化簡這個(gè)方程，將左邊的一個(gè)根式移到右邊，得=2a-，〔2〕將這個(gè)方程兩邊平方，得（x+c）2+y2=4a2-4a+（x-c）2+y2，〔3〕整理的a2-cx=a，〔4〕上式兩邊再平方，得a4-2a2cx+c2x2=a2x2-2a2cx+a2c2+a2y2，整理得（x2-c2）x2+a2y2= a2（a2-c2），〔5〕兩邊同除以a2（a2-c2），得+=1.
由橢圓的定義可知，2a>2c，即a>c，所以a2-c2>0，令b2=a2-c2得橢圓方程為+=1.
評注：我們在講授這個(gè)證明的同時(shí)，就應(yīng)該引導(dǎo)學(xué)生思考并回答下面問題：由〔2〕推 〔3〕及由〔4〕推〔5〕，因?yàn)槭褂闷椒讲僮鳎?會不會因此產(chǎn)生增根？ 也就是〔2〕與 〔3〕，及〔4〕與〔5〕，它們是彼此互為充要嗎？ 或者說它們在邏輯上是等值嗎？
例2. 已知f（x）=為R上的奇函數(shù)，求實(shí)數(shù)a的值.
解： f（x）是R上的奇函數(shù)， f（0）=0，解得a=1.
評注：上述解題過程只能說明結(jié)果a=1是題設(shè)的必要條件，結(jié)論雖正確，但目標(biāo)是不是題設(shè)的充分條件呢？如果將 f（x）改為 f（x）=x3+ax2+a2-a，按上述邏輯推理應(yīng)解答為： f（x）是R上的奇函數(shù) f（0）=0 a=1或a=0.可是當(dāng)a=1時(shí) f（x）并不是奇函數(shù)，故a=1是增解應(yīng)舍去.有些學(xué)生利用原問題的一個(gè)較弱的必要條件或者充分條件，即利用非等價(jià)轉(zhuǎn)化來進(jìn)行解題.但是最后缺乏進(jìn)行等價(jià)性檢驗(yàn)或證明，從而喪失了糾錯(cuò)的機(jī)會.
例3. （2012年高考全國大綱卷2O題第2問）設(shè)函數(shù)f（x）=ax+cosx，x∈[0，π]， f（x）≤1+sinx，求a的取值范圍.
解：由 f（x）≤1+sinx在[0，π]上恒成立，則其必要條件為 即a≤.
g（x）在x=0或x=π處取得最小值.又g（0）=0，g（π）=2-πa≥0，所以a≤.
綜上可知：a的取值范圍為（-∞，].
邏輯推理問題范文第4篇
一般來說，一個(gè)優(yōu)秀的專家邏輯推理系統(tǒng)必須擁有以下特性[3]：
（1）啟發(fā)性。系統(tǒng)不但可以使用邏輯知識，還可以使用啟發(fā)性知識，進(jìn)行判斷和推理，解決實(shí)際問題。
（2）靈活性。系統(tǒng)的知識與推理部分相互獨(dú)立，使得知識能夠不斷更新發(fā)展，從而滿足用戶變化的需求。
（3）透明性。用戶在不清除系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)的情況下，也可以與系統(tǒng)進(jìn)行交互，并獲悉知識的內(nèi)容及推理的思路。
基于此，提出一個(gè)專家邏輯推理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案，該系統(tǒng)整合企業(yè)內(nèi)部各業(yè)務(wù)運(yùn)營系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，基于專家思維邏輯，設(shè)計(jì)推理規(guī)則，由此推導(dǎo)出專家建議，用以支撐員工個(gè)人提升和運(yùn)營優(yōu)化，系統(tǒng)框架如圖1所示。
該系統(tǒng)的工作流程如下：
1.通過系統(tǒng)接口，對企業(yè)現(xiàn)有的各個(gè)業(yè)務(wù)運(yùn)營系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集；
2.將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行初步處理（分類，篩選，提取相關(guān)屬性等）后傳到推理系統(tǒng)；
3.推理系統(tǒng)對數(shù)據(jù)進(jìn)行二次處理，形成推理機(jī)可以使用的數(shù)據(jù)流，傳送到推理機(jī)；
4.推理機(jī)對數(shù)據(jù)流進(jìn)行分析，對知識庫進(jìn)行更新，或者從知識庫里調(diào)用數(shù)據(jù)，對系統(tǒng)動作進(jìn)行指導(dǎo)；
5.推理機(jī)通過人機(jī)交互界面與用戶進(jìn)行交互。
該系統(tǒng)的設(shè)計(jì)具有以下特點(diǎn)：
1.根據(jù)數(shù)據(jù)流/事件流進(jìn)行設(shè)計(jì)
根據(jù)各業(yè)務(wù)運(yùn)營系統(tǒng)和這些系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)流/事件流，演繹出相關(guān)的邏輯。
2.系統(tǒng)實(shí)行差異化，針對性管理
（1）對不同工齡、不同崗位，不同級別的員工區(qū)別對待；
（2）對員工不同的表現(xiàn)，不同的質(zhì)檢，不同的成績區(qū)別對待。
3.系統(tǒng)適應(yīng)業(yè)務(wù)變化
（1）系統(tǒng)的邏輯推理規(guī)則是可以維護(hù)的，即管理員可以添加、刪除、修改推理規(guī)則；
（2）系統(tǒng)通過周期性的自我更新和數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，結(jié)合用戶對系統(tǒng)的使用評價(jià)，不斷調(diào)整。
該系統(tǒng)針對不同的用戶對象，有不同的輸入輸出。
1.客服代表
（1）從考勤、考試結(jié)果、質(zhì)檢結(jié)果、運(yùn)營指標(biāo)推導(dǎo)出對客服代表的輔導(dǎo)建議；
（2）從考試結(jié)果、質(zhì)檢結(jié)果、知識沉淀系統(tǒng)推導(dǎo)出推薦給客服代表學(xué)習(xí)的資料。
2.支撐人員
（1）從業(yè)務(wù)交流平臺、知識庫、質(zhì)檢結(jié)果、推導(dǎo)出考試系統(tǒng)出題建議；
（2）從業(yè)務(wù)交流平臺推導(dǎo)出知識庫更新建議。
3.管理人員
從考試結(jié)果、質(zhì)檢結(jié)果、運(yùn)營指標(biāo)推導(dǎo)出運(yùn)營提升建議。
該專家邏輯推理系統(tǒng)的應(yīng)用舉例：
1.排班管理：
管理員按照一定的排班規(guī)則，如哪幾天需要多少員工，工作時(shí)長等進(jìn)行排班設(shè)置；接著系統(tǒng)會結(jié)合輸入好的排班設(shè)置，員工檔案資料及最近的考勤數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，生成排班表；最后會通過短信或郵件的方式把表內(nèi)的排班信息發(fā)送給各個(gè)員工。
2.培訓(xùn)考核：
首先由管理員根據(jù)當(dāng)前一段時(shí)間的需要對試題進(jìn)行設(shè)置，接著系統(tǒng)會結(jié)合設(shè)置，在試題庫中選擇合適的試題生成試卷，同時(shí)分析出考核重點(diǎn)放入知識庫。此時(shí)員工通過知識庫的內(nèi)容先進(jìn)行考核培訓(xùn)，然后登錄系統(tǒng)進(jìn)行考核。系統(tǒng)會將考核結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)并存入員工檔案中，同時(shí)成績，向員工提出學(xué)習(xí)建議及對部分員工發(fā)出補(bǔ)考通知。
專家邏輯推理系統(tǒng)能夠運(yùn)用已知的知識和智能的推理，像專家一樣來解決一些復(fù)雜的問題，是企業(yè)信息化管理的好幫手。本文提出的專家邏輯推理系統(tǒng)是整合企業(yè)內(nèi)部現(xiàn)有各業(yè)務(wù)運(yùn)營系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，基于專家思維邏輯，設(shè)計(jì)推理規(guī)則，由此推導(dǎo)出信息化管理相關(guān)工作的專家建議，用以支撐員工個(gè)人提升和運(yùn)營優(yōu)化，提高企業(yè)信息化管理的效率。
參 考 文 獻(xiàn)
[1] 李雋波，高騫然. 信息化建設(shè)下的企業(yè)管理[J]. 企業(yè)改革與管理，2015（15）：13-14.
邏輯推理問題范文第5篇
一、抓住公理，培養(yǎng)適當(dāng)?shù)倪壿嬐评?，?xùn)練思維能力
教學(xué)大綱要求：“通過各種圖形的概念、性質(zhì)、作（畫）圖及運(yùn)算等方面的教學(xué)，發(fā)展學(xué)生的邏輯思維能力、空間能力和運(yùn)算能力。”其中培養(yǎng)學(xué)生的邏輯推理能力是平面幾何入門教學(xué)的重中之重，是教學(xué)中的難點(diǎn)所在。教師必須善于引導(dǎo)學(xué)生從已熟悉的例子中獲得邏輯推理的能力，并使學(xué)生在平面幾何學(xué)習(xí)中自覺使用。在平面幾何的入門教學(xué)中，除了不定義的概念外，還有賴以邏輯推理的基石――公理，正是這些基石建成了歐氏幾何這座大廈。在講授公理時(shí)，除了應(yīng)該說清楚公理是不能用其它定理證明且不證自明的道理外，還應(yīng)該交代，迄今為止，公理所揭示的規(guī)律無一例外，這更使公理的成立無法動搖。有了公理，如何利用公理來證明定理，又如何利用定理來證明所需要的結(jié)論，即“怎樣證”的邏輯推理問題。
在日常生活中，學(xué)生已經(jīng)自覺或不自覺地運(yùn)用邏輯推理的思維方式，教師要抓住這個(gè)有利條件，進(jìn)行對比、誘導(dǎo)。比如：
例一：①9月10日是教師節(jié)。②今日是9月10日。③所以今日是教師節(jié)。
例二：①對頂角相等。②∠A與∠B互為對頂角。③所以∠A=∠B。
上述二例是演繹推理中的三段論，①②兩個(gè)判斷是前提，新判斷③是結(jié)論。教師在教學(xué)中應(yīng)充分利用上述例子，點(diǎn)破其共同點(diǎn)：①或是國家規(guī)定，或是已證明成立的定理；②則或是已知的事實(shí)，或是題設(shè)條件；①和②都是真實(shí)可靠且毋庸置疑的正確判斷；③則是我們所要證明的。
在教學(xué)中，教師應(yīng)講清例中①②與③的關(guān)系。①和②是③能成立的前提，而且①和②缺一不可。比如例一，單有“9月10日是教師節(jié)”，不知道“今日是9月10日”，就無法得出“今日是教師節(jié)”的結(jié)論。同樣，如果知道“今日是9月10日”，而沒有“9月10日是教師”的規(guī)定，也仍得不到“今日是教師節(jié)”的結(jié)論。教師在講解例二時(shí)，應(yīng)逐項(xiàng)與例一參照對比。只要教師在講課時(shí)能循循善誘、因勢利導(dǎo)，學(xué)生就能在乎幾入門時(shí)，逐步形成邏輯推理的能力。
二、理清概念，揭示本質(zhì)
中學(xué)數(shù)學(xué)教學(xué)大綱指出“正確理解數(shù)學(xué)概念是掌握數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識的前提”。數(shù)學(xué)概念是現(xiàn)實(shí)世界空間形式和數(shù)量關(guān)系及其特征在思維中的反映，正確理解概念是提高學(xué)生數(shù)學(xué)能力的前提。相反，對學(xué)習(xí)概念重視不夠，或是學(xué)習(xí)方法不當(dāng)，既影響對概念的理解和運(yùn)用，也影響思維能力的發(fā)展，就會表現(xiàn)出思路閉塞、邏輯紊亂的低能。如：在講授三角形全等的判定中，有不少同學(xué)“創(chuàng)造”出一條“邊邊角”，發(fā)現(xiàn)這種錯(cuò)誤時(shí)，可舉實(shí)例。這樣，學(xué)生就從實(shí)例中進(jìn)行辨異對比，首先在感性上證實(shí)沒有“邊邊角”的判定。用一些“變異圖”、“反例近似圖”，通過正誤圖形的識別，可以更好地理解和掌握概念。
把相關(guān)幾何概念的共性和個(gè)性反映在圖表中，增強(qiáng)對概念的感性認(rèn)識，特別是對類同的概念作對比，往往用列圖形表揭示它們的共性和個(gè)性，區(qū)別和聯(lián)系。例如為了直觀看出銳角三角形、直角三角形、純角三角形中的高、中線、角平分線的位置，可列表作對比理解和記憶，并為后階段講授三角形的重心、內(nèi)心、外心、垂心打下良好的基礎(chǔ)。
三、課堂教學(xué)要有針對性，講到點(diǎn)上，引發(fā)學(xué)生的抽象思維，變被動為主動
以講解“直線”為例，教師可先提問：8支鉛筆、8根電線桿和8根拉緊的電線，它們有什么共同點(diǎn)呢？學(xué)生回答“都是8”，這是不成問題的。教師進(jìn)一步問：還有什么共同點(diǎn)呢？學(xué)生就難于很快回答了。有的學(xué)生考慮的是材料的性質(zhì)，有的考慮的是價(jià)格，有的考慮的又是用途，而忽視了事物的本質(zhì)屬性。此時(shí)，教師再進(jìn)一步啟發(fā)學(xué)生善于摒棄那些表面的、次要的，而抽象出共同的、本質(zhì)的數(shù)（如“8”）和形（如“直”）：在形狀上有什么共同點(diǎn)呢？學(xué)生受到啟發(fā)，思路活躍起來。部分學(xué)生會得出“直”是它們的共同點(diǎn)。至此，學(xué)生在教師的啟發(fā)式引導(dǎo)下，十分自然地由形象思維上升到抽象思維。最后都可以把“直線”再加以描述，進(jìn)而用“直線”定義“射線”和“線段”。
