基于预设的中文初等问题形式推理研究

关键词: 提问者 内会 信息 认知

人类认知过程中, 认知主体在自身机体内会产生对认知对象的信息缺失和信息不确定, 需要获取一定的解答, 自然语言交际中有疑而问的“问题”由此而生。从提问者角度看, 每个问题表面上并不表示对事物有所断定, 但是问题的提出既然寄希望于得到明确的解答, 那么问题本身就不能“漫无目的”, 其实际上暗藏和隐含了某种可以确定的信息, 并且将这种信息通过问题传达给回答者, 有了它问题才能被回答。在语言学中, 学者将提问过程中交际双方预先设定的信息, 称为问题的“语用预设” (Pragmatic Presupposition) ;而在逻辑学中, 预设也被称为问题的前提, 前提是“命题”, 即“一个问题Q预设一个命题P, 当且仅当, 问题Q的每一个直接解答都蕴涵P。”[1]预设。预设是问题的基本特征, 它对问题至关重要, 为问题开展认知、语言、逻辑与哲学以及计算机智能问答系统等领域的探讨提供了研究可行性。

一、中文初等问题及其预设

从问题提问的疑问信息是单一还是复合的角度来划分, 问题可以为初等问题和复合问题的两个基本类型。其中疑问信息单一的问题就是初等问题, 其语言形式为单句式疑问句。其问题形式基本有三种, 以中文问题为例, 如下:

Q1“纳米”是最小的长度单位吗?

Q2中国制造的高铁最高时速是多少?

Q3 2020年夏季奥运会是东京还是巴黎?

其中Q1是初等是非问题, Q2是初等特指问题, Q3是初等选择问题, 这三个问题都是针对单一的疑问信息提问, 并在使用了单句式问句。另外, 三个问题都各自具有内含于问题之中主要断定的命题, 其本质上包含了问题中的主要疑问信息, 在分析其中作为疑问信息的语句时, 每个问题都有相关提问双方已知的信息或者称为某些命题的存在, 如Q1中所包含的“纳米是最小的长度单位”这一命题, 这就是中文初等问题中的“预设”, 因其将初等问题直接去掉疑问符号而形成的命题, 有人称之为“特定的最强的预设” (简称强预设) 。[2]这个预设对问题至关重要, 它为问题提供了具体的研究对象或研究领域, 也是其他预设存在的前提。当然每一个问题, 其预设不是唯一的一个, 而问题预设所蕴涵的所有真命题也同样是该问题的预设, 这是由命题与命题之间的逻辑关系决定的, 也为基于“预设”建立问题推理提供了必要条件。

二、中文初等问题的逻辑推理

在问题逻辑中, 关于“问题”的逻辑特征的探讨, 最终的目的是为了确立问题之间存在的逻辑关系以及开展问题的逻辑推理, 问题的推理是问题逻辑研究的重要内容之一。总体上讲, 问题的逻辑推理受到了很多学者的关注, 他们提出了各种不同的处理方法, 但受到广泛认同的观点是问题与问题预设之间的推理。问题与问题本身的预设之间的推理, 具体来说是一个问题与它的预设之间具有蕴涵关系, 并且A蕴涵B, 那么当且仅当A推出B, 所以问题与它的预设之间可以进行逻辑推理, 问题用问句来表达, 预设用陈述句来表达, 这种推理也是“一个问题与一个陈述句之间的混合推理”。[3]另外, 一个问题的预设是这个问题有意义的根本前提, 对于一个问题来讲, 它的预设不是唯一的, 而是多种多样的, 所以, 问题的预设推理就是从问题本身直接推出它的预设, 并可以多次进行。比如问题:

Q4中国什么时间成功发射了载人飞船“神舟十号”?

我们可以依据问题预设推理的思想得到以下推理形式:

中国什么时间成功发射了载人飞船“神舟十号”?

所以, 中国成功发射了载人飞船“神舟十号”;

中国什么时间成功发射了载人飞船“神舟十号”?

所以, 中国成功发射的载人飞船是“神舟十号”;

中国什么时间成功发射了载人飞船“神舟十号”?

所以, 中国在2013年的某一天成功发射了载人飞船“神舟十号”

在日常生活中, 人们会经常使用这种混合的问题推理。由于问题的预设与问题的解答之间有着密切的关系, 在这种混合问题推理中, 如果回答者根据提问者的预设进行推理, 就可能得到他对问题的解答。比如上面推理形式中的结论是问题的一个预设, 也是该问题的解答。从这个角度来看, 问题的预设推理在为问题找到解答时发挥了重要的作用。

三、基于预设的中文初等问题形式推理

问题的推理体现了问题之间或问题与其预设之间的逻辑关系, 这种逻辑关系在相互联系的问题之间是相对固定存在的, 而问题的逻辑推理往往是建立在自然语言分析基础上, 即针对问题的语言表达——疑问句展开, 然而自然语言本身的模糊性与歧异性不容易对这样的内在的关系加以把握, 为了避免这一现象, 如果采用逻辑上的形式语言来表达可以更为准确和清晰, 这也是开展基本问题的形式分析研究后, 继而在问题推理具体应用和体现的重要内容, 并且应当作为问题逻辑研究问题推理的首选方法。

中文初等问题的形式推理首先是对问题展开形式化处理, 利用问句的形式结构从已知的问题直接得到与之有逻辑关系的另一问题或者该问题的预设。根据这一涵义, 问题的形式推理必须建立在问句的形式分析基础之上, 通过获得问句的形式结构, 来表现问题之间或问题与命题之间的逻辑关系。问题逻辑建立在一阶逻辑形式系统上, 是命题逻辑形式语言P的扩充, 我们将其称为PQ, 形式语言PQ中的初始符号和公式形成规则与命题逻辑形式相同, 但在此基础上增加了疑问算子:?以及疑问范围 (问域) :[], 而三种初等问题的基本逻辑形式为:

(Ⅰ) 初等是非问题形式分析可以表示为:[?][p∨¬p];

(Ⅱ) 初等选择问题形式分析可以表示为:[?][p∨1p 2∨ (43) ∨p n];

(Ⅲ) 初等特指问题形式分析可以表示为:[?][ (∃x) (P (x) ) ]

推理有三个要素:前提、结论与推理根据。在问题推理中, 要素之一的推理根据主要是依据两个方面:一是同素材问题之间的逻辑关系;二是问题与其相关的预设之间的逻辑关系。从这两个依据也可以相应地建立起问题的两种形式推理。例如下面的几组问题:

人工智能是具有语言识别功能吗?

人工智能不是具有语言识别功能吗?

是非问题的强预设为:“人工智能是具有语言识别功能”, 是非问题的强预设为:“人工智能不是具有语言识别功能”, 依据客观事实, 两个预设本质上是命题, 不能同时为真, 显然它们之间是反对关系, 因此, 这两个问题在逻辑上是反对关系, 又因为预设是符合客观事实的真命题, 根据这种逻辑关系, 我们可以从问题的真必然推出问题为假, 因此, 这两个问题的推理关系形式可以表达为:[?][d1∨¬d1]├¬[?][d2∨¬d2]。然而根据两个问题预设间的反对关系, 从的假不必然与的真假开展推理。

所有的鲸都是哺乳动物吗?

蓝鲸是哺乳动物吗?

在这两个问题中, 是非问题的强预设为:“所有的鲸都是哺乳动物”, 而问题的强预设为:“蓝鲸是哺乳动物”。这两个预设之间是一个缺省小项的三段论推理, 那么相应的问题推理形式可表达为:[?][ (∀x) (P (x) ) ∨¬ (∀x) (P (x) ) ]├[?][P (a) ∨¬P (a) ]。

享有宝石之王美誉的宝石是红宝石还是蓝宝石还是金刚石?

享有宝石之王美誉的宝石是红宝石还是金刚石?

问题的强预设为:“享有宝石之王美誉的宝石是红宝石或者享有宝石之王美誉的宝石是蓝宝石或者享有宝石之王美誉的宝石是金刚石”;而问题的强预设为:“享有宝石之王美誉的宝石是红宝石或者享有宝石之王美誉的宝石是金刚石”, 显然, 问题的强预设从属于问题的强预设, 从而在逻辑上问题蕴涵问题。又因为问题是有意义的问题, 那么它的强预设为真, 因此两个问题的推理关系可形式表达为:[?][p1∨p2∨p3]├[?][p1∨p2]。

围棋的棋盘有多少个交点

围棋的棋盘是有交点的。

问题是个有意义预设的问题, 该问题的预设为真, 即主项和谓项都是存在的, 这里问题的具有的强预设为:“围棋的棋盘是有交点的”, 即是问题, 根据问题与其预设之间的推理, 我们可以从问题直接推出问题, 形式表达为:[?][ (∃x) (J (x) ∧ (x∈N) ) ]├ (∃x) (J (x) ∧ (x∈N) ) 。

其中 (∃x) (J (x) ∧ (x∈N) ) 表示“存在着围棋棋盘的交点, 并且交点是有个数的”。

从上面的实例看, 尝试开展的初等问题形式推理研究只是问题形式推理的开端, 源于问题本身并不能表示对事物有所断定, 而需要通过问题的预设来表现其确定性, 这样才能建立起以真假关系为前提所展开的逻辑推理, 因此问题形式推理与其他哲学逻辑分支所探讨的形式推理, 如道义逻辑推理、时态逻辑推理等都有很大的区别。不过问题推理从问题与其预设之间的关系考虑, 推理过程本身固有“结论保持前提的某一性质”[4]这样的逻辑特征, 因此, 问题推理确是有效的推理, 那么, 建立在这种有效推理基础上的问题形式推理, 也同样是有效的逻辑形式推理。

在明确“问题推理复杂, 但它自身确实包含有效推理”这一思想, 这不仅为问题的逻辑性质的研究提供了可靠的依据, 更为重要的是为建立完善的问题形式化系统做出了必要的准备, 基于问题形式化系统的建立也将为中文问答系统的问题类型分类以及自然语言理解的人工智能领域带来更广泛的研究方法。

摘要:关于思维认知层面的“问题”研究一直是逻辑学、认知科学、语言学以及计算机人工智能的交叉领域。初等问题是问题的基本类型, 是问题逻辑的主要研究对象。中文自然语言中的问题进行形式化处理, 而且借用“预设”理论开展初等问题形式推理研究, 这为计算机自然语言理解以及智能问答系统在实现人机智能对话层面上提供了哲学逻辑研究成果。

关键词:预设理论,中文初等问题,问题形式推理,问答系统

参考文献

[1] 宋文淦.问题逻辑[M].北京:北京师范大学出版社, 1998 (46) .

[2] 同上书, 47页.

[3] 王维贤.语言逻辑引论[M].武汉:湖北教育出版社, 1989 (247) .

[4] 王永庆.人工智能原理与方法[M].西安:西安交通大学出版社, 1998 (53) .

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