郑默超登峰杯论文doc

机电学院浏览次数:  发布时间:2019-09-11

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  登峰杯论文题 目:人工智能与现今逻辑学的发展     班 级:物本姓  名:郑默超学  号:*******人工智能与现今逻辑学的发展郑默超(温州大学物理与电子信息工程学院物本班)摘要:本文认为计算机科学和人工智能将是世纪逻辑学发展的主要动力源泉并且在很大程度上将决定世纪逻辑学的面貌。至少在世纪早期逻辑学将重点关注下列论题:()如何在逻辑中处理常识推理的弗协调、非单调和容错性因素?()如何使机器人具有人的创造性智能如从经验证据中建立用于指导以后行动的可错的归纳判断?()如何进行知识表示和知识推理特别是基于已有的知识库以及各认知主体相互之间的知识而进行的推理?()如何结合各种语境因素进行自然语言理解和推理使智能机器人能够用人的自然语言与人进行成功的交际?等等。关键词:人工智能常识推理归纳逻辑广义内涵逻辑认知逻辑自然语言逻辑现代逻辑创始于世纪末叶和世纪早期其发展动力主要来自于数学中的公理化运动。当时的数学家们试图即从少数公理根据明确给出的演绎规则推导出其他的数学定理从而把整个数学构造成为一个严格的演绎大厦然后用某种程序和方法一劳永逸地证明数学体系的可靠性。为此需要发明和锻造严格、精确、适用的逻辑工具。这是现代逻辑诞生的主要动力。由此造成的后果就是世纪逻辑研究的严重数学化其表现在于:一是逻辑专注于在数学的形式化过程中提出的问题二是逻辑采纳了数学的方法论从事逻辑研究就意味着象数学那样用严格的形式证明去解决问题。由此发展出来的逻辑被恰当地称为“数理逻辑”它增强了逻辑研究的深度使逻辑学的发展继古希腊逻辑、欧洲中世纪逻辑之后进入第三个高峰期并且对整个现代科学特别是数学、哲学、语言学和计算机科学产生了非常重要的影响。本文所要探讨的问题是:世纪逻辑发展的主要动力将来自何处?大致说来将如何发展?我个人的看法是:计算机科学和人工智能将至少是世纪早期逻辑学发展的主要动力源泉并将由此决定世纪逻辑学的另一幅面貌。由于人工智能要模拟人的智能它的难点不在于人脑所进行的各种必然性推理(这一点在世纪基本上已经做到了如用计算机去进行高难度和高强度的数学证明“深蓝”通过高速、大量的计算去与世界冠军下棋)而是最能体现人的智能特征的能动性、创造性思维这种思维活动中包括学习、抉择、尝试、修正、推理诸因素例如选择性地搜集相关的经验证据在不充分信息的基础上作出尝试性的判断或抉择不断根据环境反馈调整、修正自己的行为……由此达到实践的成功。于是逻辑学将不得不比较全面地研究人的思维活动并着重研究人的思维中最能体现其能动性特征的各种不确定性推理由此发展出的逻辑理论也将具有更强的可应用性。实际上在世纪中后期就已经开始了现代逻辑与人工智能(记为AI)之间的相互融合和渗透。例如哲学逻辑所研究的许多课题在理论计算机和人工智能中具有重要的应用价值。AI从认知心理学、社会科学以及决策科学中获得了许多资源但逻辑(包括哲学逻辑)在AI中发挥了特别突出的作用。某些原因促使哲学逻辑家去发展关于非数学推理的理论基于几乎同样的理由AI研究者也在进行类似的探索这两方面的研究正在相互接近、相互借鉴甚至在逐渐融合在一起。例如AI特别关心下述课题:·效率和资源有限的推理·感知·做计划和计划再认·关于他人的知识和信念的推理·各认知主体之间相互的知识·自然语言理解·知识表示·常识的精确处理·对不确定性的处理容错推理·关于时间和因果性的推理·解释或说明·对归纳概括以及概念的学习。①世纪的逻辑学也应该关注这些问题并对之进行研究。为了做到这一点逻辑学家们有必要熟悉AI的要求及其相关进展使其研究成果在AI中具有可应用性。我认为至少是世纪早期逻辑学将会重点关注下述几个领域并且有可能在这些领域出现具有重大意义的成果:()如何在逻辑中处理常识推理中的弗协调、非单调和容错性因素?()如何使机器人具有人的创造性智能如从经验证据中建立用于指导以后行动的归纳判断?()如何进行知识表示和知识推理特别是基于已有的知识库以及各认知主体相互之间的知识而进行的推理?()如何结合各种语境因素进行自然语言理解和推理使智能机器人能够用人的自然语言与人进行成功的交际?等等。.常识推理中的某些弗协调、非单调和容错性因素AI研究的一个目标就是用机器智能模拟人的智能它选择各种能反映人的智能特征的问题进行实践希望能做出各种具有智能特征的软件系统。AI研究基于计算途径因此要建立具有可操作性的符号模型。一般而言AI关于智能系统的符号模型可描述为:由一个知识载体(称为知识库KB)和一组加载在KB上的足以产生智能行为的过程(称为问题求解器PS)构成。经过世纪年代包括专家系统的发展AI研究者逐步取得共识认识到知识在智能系统中力量即一般的智能系统事实上是一种基于知识的系统而知识包括专门性知识和常识性知识前者亦可看做是某一领域内专家的常识。于是常识问题就成为AI研究的一个核心问题它包括两个方面:常识表示和常识推理即如何在人工智能中清晰地表示人类的常识并运用这些常识去进行符合人类行为的推理。显然如此建立的常识知识库可能包含矛盾是不协调的但这种矛盾或不协调应不至于影响到进行合理的推理行为常识推理还是一种非单调推理即人们基于不完全的信息推出某些结论当人们得到更完全的信息后可以改变甚至收回原来的结论常识推理也是一种可能出错的不精确的推理模式是在容许有错误知识的情况下进行的推理简称容错推理。而经典逻辑拒斥任何矛盾容许从矛盾推出一切命题并且它是单调的即承认如下的推理模式:如果pr则pùqr或者说任一理论的定理属于该理论之任一扩张的定理集。因此在处理常识表示和常识推理时经典逻辑应该受到限制和修正并发展出某些非经典的逻辑如次协调逻辑、非单调逻辑、容错推理等。有人指出常识推理的逻辑是次协调逻辑和非单调逻辑的某种结合物而后者又可看做是对容错推理的简单且基本的情形的一种形式化。② “次协调逻辑”(ParaconsistentLogic)是由普里斯特、达·科斯塔等人在对悖论的研究中发展出来的其基本想法是:当在一个理论中发现难以克服的矛盾或悖论时与其徒劳地想尽各种办法去排除或防范它们不如干脆让它们留在理论体系内但把它们“圈禁”起来不让它们任意扩散以免使我们所创立或研究的理论成为“不足道”的。于是在次协调逻辑中能够容纳有意义、有价值的“真矛盾”但这些矛盾并不能使系统推出一切导致自毁。因此这一新逻辑具有一种次于经典逻辑但又远远高于完全不协调系统的协调性。次协调逻辑家们认为如果在一理论T中一语句A及其否定A都是定理则T是不协调的否则称T是协调的。如果T所使用的逻辑含有从互相否定的两公式可推出一切公式的规则或推理则不协调的T也是不足道的(trivial)。因此通常以经典逻辑为基础的理论如果它是不协调的那它一定也是不足道的。这一现象表明经典逻辑虽可用于研究协调的理论但不适用于研究不协调但又足道的理论。达·科斯塔在世纪年代构造了一系列次协调逻辑系统Cn(≤n≤w)以用作不协调而又足道的理论的逻辑工具。对次协调逻辑系统Cn的特征性描述包括下述命题:(i)矛盾律(AùA)不普遍有效(ii)从两个相互否定的公式A和A推不出任意公式即是说矛盾不会在系统中任意扩散矛盾不等于灾难。(iii)应当容纳与(i)和(ii)相容的大多数经典逻辑的推理模式和规则。这里(i)和(ii)表明了对矛盾的一种相对宽容的态度(iii)则表明次协调逻辑对于经典逻辑仍有一定的继承性。在任一次协调逻辑系统Cn(≤n≤w)中下述经典逻辑的定理或推理模式都不成立:(AùA)AùA→BA→(A→B)(AA)→B(AA)→BA→A(Aù(AúB))→B(A→B)→(B→A)若以C为经典逻辑则系列C,C,C,…Cn,…Cw使得对任正整数i有Ci弱于CiCw是这系列中最弱的演算。已经为Cn设计出了合适的语义学并已经证明Cn相对于此种语义是可靠的和完全的并且次协调命题逻辑系统Cn还是可判定的。现在已经有人把次协调逻辑扩展到模态逻辑、时态逻辑、道义逻辑、多值逻辑、集合论等领域的研究中发展了这些领域内的次协调理论。显然次协调逻辑将会得到更进一步的发展。③非单调逻辑是关于非单调推理的逻辑它的研究开始于世纪年代。年D·麦克多莫特和J·多伊尔初步尝试着系统发展一种关于非单调推理的逻辑。他们在经典谓词演算中引入一个算子M表示某种“一致性”断言并将其看做是模态概念通过一定程序把模态逻辑系统T、S和S翻译成非单调逻辑。B·摩尔的论文《非单调逻辑的语义思考》()据认为在非单调逻辑方面作出了令人注目的贡献。他在“缺省推理”和“自动认知推理”之间做了区分并把前者看作是在没有任何相反信息和缺少证据的条件下进行推理的过程这种推理的特征是试探性的:根据新信息它们很可能会被撤消。自动认知推理则不是这种类型它是与人们自身的信念或知识相关的推理可用它模拟一个理想的具有信念的有理性的代理人的推理。对于在计算机和人工智能中获得成功的应用而言非单调逻辑尚需进一步发展。.归纳以及其他不确定性推理人类智能的本质特征和最高表现是创造。在人类创造的过程中具有必然性的演绎推理固然起重要作用但更为重要的是具有某种不确定性的归纳、类比推理以及模糊推理等。因此计算机要成功地模拟人的智能真正体现出人的智能品质就必须对各种具有不确定性的推理模式进行研究。首先是对归纳推理和归纳逻辑的研究。这里所说的“归纳推理”是广义的指一切扩展性推理它们的结论所断定的超出了其前提所断定的范围因而前提的真无法保证结论的真整个推理因此缺乏必然性。具体说来这种意义的“归纳”包括下述内容:简单枚举法排除归纳法指这样一些操作:预先通过观察或实验列出被研究现象的可能的原因然后有选择地安排某些事例或实验根据某些标准排除不相干假设最后得到比较可靠的结论统计概括:从关于有穷数目样本的构成的知识到关于未知总体分布构成的结论的推理类比论证和假说演绎法等等。尽管休谟提出着名的“归纳问题”对归纳推理的合理性和归纳逻辑的可能性提出了深刻的质疑但我认为()归纳是在茫茫宇宙中生存的人类必须采取也只能采取的认知策略对于人类来说具有实践的必然性。()人类有理由从经验的重复中建立某种确实性和规律性其依据就是确信宇宙中存在某种类似于自然齐一律和客观因果律之类的东西。这一确信是合理的而用纯逻辑的理由去怀疑一个关于世界的事实性断言则是不合理的除非这个断言是逻辑矛盾。()人类有可能建立起局部合理的归纳逻辑和归纳方法论。并且归纳逻辑的这种可能性正在计算机科学和人工智能的研究推动下慢慢地演变成现实。恩格斯早就指出“社会一旦有技术上的需要则这种需要比十所大学更能把科学推向前进。”④有人通过指责现有的归纳逻辑不成熟得出“归纳逻辑不可能”的结论他们的推理本身与归纳推理一样不具有演绎的必然性。()人类实践的成功在一定程度上证明了相应的经验知识的真理性也就在一定程度上证明了归纳逻辑和归纳方法论的力量。毋庸否认归纳逻辑目前还很不成熟。有的学者指出为了在机器的智能模拟中克服对归纳模拟的困难而有所突破应该将归纳逻辑等有关的基础理论研究与机器学习、不确定推理和神经网络学习模型与归纳学习中已有的成果结合起来。只有这样才能在已有的归纳学习成果上在机器归纳和机器发现上取得新的突破和进展。⑤这是一个极有价值且极富挑战性的课题无疑在世纪将得到重视并取得进展。 再谈模糊逻辑。现实世界中充满了模糊现象这些现象反映到人的思维中形成了模糊概念和模糊命题如“矮个子”、“美人”、“甲地在乙地附近”、“他很年轻”等。研究模糊概念、模糊命题和模糊推理的逻辑理论叫做“模糊逻辑”。对它的研究始于世纪年代其代表性人物是L·A·查德和P·N·马林诺斯。模糊逻辑为精确逻辑(二值逻辑)解决不了的问题提供了解决的可能它目前在医疗诊断、故障检测、气象预报、自动控制以及人工智能研究中获得重要应用。显然它在世纪将继续得到更大的发展。.广义内涵逻辑经典逻辑只是对命题联结词、个体词、谓词、量词和等词进行了研究但在自然语言中除了这些语言成分之外显然还存在许多其他的语言成分如各种各样的副词包括模态词“必然”、“可能”和“不可能”、时态词“过去”、“现在”和“未来”、道义词“应该”、“允许”、“禁止”等等以及各种认知动词如“思考”、“希望”、“相信”、“判断”、“猜测”、“考虑”、“怀疑”这些认知动词在逻辑和哲学文献中被叫做“命题态度词”。对这些副词以及命题态度词的逻辑研究可以归类为“广义内涵逻辑”。大多数副词以及几乎所有命题态度词都是内涵性的造成内涵语境后者与外延语境构成对照。外延语境又叫透明语境是经典逻辑的组合性原则、等值置换规则、同一性替换规则在其中适用的语境内涵语境又称晦暗语境是上述规则在其中不适用的语境。相应于外延语境和内涵语境的区别一切语言表达式(包括自然语言的名词、动词、形容词直至语句)都可以区分为外延性的和内涵性的前者是提供外延语境的表达式后者是提供内涵性语境的表达式。例如杀死、见到、拥抱、吻、砍、踢、打、与…下棋等都是外延性表达式而知道、相信、认识、必然、可能、允许、禁止、过去、现在、未来等都是内涵性表达式。在内涵语境中会出现一些复杂的情况。首先对于个体词项来说关键性的东西是我们不仅必须考虑它们在现实世界中的外延而且要考虑它们在其他可能世界中的外延。例如由于“必然”是内涵性表达式它提供内涵语境因而下述推理是非有效的:晨星必然是晨星晨星就是暮星所以晨星必然是暮星。这是因为:这个推理只考虑到“晨星”和“暮星”在现实世界中的外延并没有考虑到它们在每一个可能世界中的外延我们完全可以设想一个可能世界在其中“晨星”的外延不同于“暮星”的外延。因此我们就不能利用同一性替换规则由该推理的前提得出它的结论:“晨星必然是暮星”。其次在内涵语境中语言表达式不再以通常是它们的外延的东西作为外延而以通常是它们的内涵的东西作为外延。以“达尔文相信人是从猿猴进化而来的”这个语句为例。这里达尔文所相信的是“人是从猿猴进化而来的”所表达的思想而不是它所指称的真值于是在这种情况下“人是从猿猴进化而来的”所表达的思想(命题)就构成它的外延。再次在内涵语境中虽然适用于外延的函项性原则不再成立但并不是非要抛弃不可可以把它改述为新的形式:一复合表达式的外延是它出现于外延语境中的部分表达式的外延加上出现于内涵语境中的部分表达式的内涵的函项。这个新的组合性或函项性原则在内涵逻辑中成立。一般而言一个好的内涵逻辑至少应满足两个条件:(i)它必须能够处理外延逻辑所能处理的问题(ii)它还必须能够处理外延逻辑所不能处理的难题。这就是说它既不能与外延逻辑相矛盾又要克服外延逻辑的局限。这样的内涵逻辑目前正在发展中并且已有初步轮廓。从术语上说内涵逻辑除需要真、假、语句真值的同一和不同、集合或类、谓词的同范围或不同范围等外延逻辑的术语之外还需要同义、内涵的同一和差异、命题、属性或概念这样一些术语。广而言之可以把内涵逻辑看作是关于象“必然”、“可能”、“知道”、“相信”“允许”、“禁止”等提供内涵语境的语句算子的一般逻辑。在这种广义之下模态逻辑、时态逻辑、道义逻辑、认知逻辑、问题逻辑等都是内涵逻辑。不过还有一种狭义的内涵逻辑它可以粗略定义一个内涵逻辑是一个形式语言其中包括()谓词逻辑的算子、量词和变元这里的谓词逻辑不必局限于一阶谓词逻辑也可以是高阶谓词逻辑()合式的λ表达式例如(λx)A这里A是任一类型的表达式x是任一类型的变元(λx)A本身是一函项它把变元x在其中取值的那种类型的对象映射到A所属的那种类型上()其他需要的模态的或内涵的算子例如€ù、ú。而一个内涵逻辑的解释则由下列要素组成:()一个可能世界的非空集W()一个可能个体的非空集D()一个赋值它给系统内的表达式指派它们在每w∈W中的外延。对于任一的解释Q和任一的世界w∈W判定内涵逻辑系统中的任一表达式X相对于解释Q在w∈W中的外延总是可能的。这样的内涵逻辑系统有丘奇的LSD系统R·蒙塔古的IL系统以及E·N·扎尔塔的FIL系统等。⑥ 在各种内涵逻辑中认识论逻辑(epistemiclogic)具有重要意义。它有广义和狭义之分。广义的认识论逻辑研究与感知(perception)、知道、相信、断定、成人高考的成绩查询与录取查询的相关注意事项,理解、怀疑、问题和回答等相关的逻辑问题包括问题逻辑、知道逻辑、相信逻辑、断定逻辑等狭义的认识论逻辑仅指知道和相信的逻辑简称“认知逻辑”。冯·赖特在年提出了对“认知模态”的逻辑分析这对建立认知逻辑具有极大的启发作用。J·麦金西首先给出了一个关于“知道”的模态逻辑。A·帕普于年建立了一个基于条规则的相信逻辑系统。J·亨迪卡于年代出版的《知识和信念》一书是认知逻辑史上的重要着作其中提出了一些认知逻辑的系统并为其建立了基于“模型集”的语义学后者是可能世界语义学的先导之一。当今的认知逻辑纷繁复杂既不成熟也面临许多难题。由于认知逻辑涉及认识论、心理学、语言学、计算机科学和人工智能等诸多领域并且认知逻辑的应用技术又称关于知识的推理技术正在成为计算机科学和人工智能的重要分支之一因此认知逻辑在世纪中后期成为国际逻辑学界的一个热门研究方向。这一状况在世纪将得到继续并进一步强化在这方面有可能出现突破性的重要结果。.对自然语言的逻辑研究对自然语言的逻辑研究有来自几个不同领域的推动力。首先是计算机和人工智能的研究人机对话和通讯、计算机的自然语言理解、知识表示和知识推理等课题都需要对自然语言进行精细的逻辑分析并且这种分析不能仅停留在句法层面而且要深入到语义层面。其次是哲学特别是语言哲学在世纪哲学家们对语言表达式的意义问题倾注了异乎寻常的精力发展了各种各样的意义理论如观念论、指称论、使用论、言语行为理论、真值条件论等等以致有人说关注意义成了世纪哲学家的职业病。再次是语言学自身发展的需要例如在研究自然语言的意义问题时不能仅仅停留在脱离语境的抽象研究上面而要结合使用语言的特定环境去研究这导致了语义学、语用学、新修辞学等等发展。各个方面发展的成果可以总称为“自然语言逻辑”它力图综合后期维特根斯坦提倡的使用论J·L·奥斯汀、J·L·塞尔等人发展的言语行为理论以及P·格赖斯所创立的会话含义学说等成果透过自然语言的指谓性和交际性去研究自然语言中的推理。自然语言具有表达和交际两种职能其中交际职能是自然语言最重要的职能是它的生命力之所在。而言语交际总是在一定的语言环境(简称语境)中进行的语境有广义和狭义之分。狭义的语境仅指一个语词、一个句子出现的上下文。广义的语境除了上下文之外还包括该语词或语句出现的整个社会历史条件如该语词或语句出现的时间、地点、条件、讲话的人(作者)、听话的人(读者)以及交际双方所共同具有的背景知识这里的背景知识包括交际双方共同的信念和心理习惯以及共同的知识和假定等等。这些语境因素对于自然语言的表达式(语词、语句)的意义有着极其重要的影响这具体表现在:(i)语境具有消除自然语言语词的多义性、歧义性和模糊性的能力具有严格规定语言表达式意义的能力。(ii)自然语言的句子常常包含指示代词、人称代词、时间副词等要弄清楚这些句子的意义和内容就要弄清楚这句话是谁说的、对谁说的、什么时候说的、什么地点说的、针对什么说的等等这只有在一定的语境中才能进行。依赖语境的其他类型的语句还有:包含着象“有些”和“每一个”这类量化表达式的句子的意义取决于依语境而定的论域包含着象“大的”、“冷的”这类形容词的句子的意义取决于依语境而定的相比较的对象类模态语句和条件语句的意义取决于因语境而变化的语义决定因素如此等等。(iii)语言表达式的意义在语境中会出现一些重要的变化以至偏离它通常所具有的意义(抽象意义)而产生一种新的意义即语用涵义。有人认为一个语言表达式在它的具体语境中的意义才是它的完全的真正的意义一旦脱离开语境它就只具有抽象的意义。语言的抽象意义和它的具体意义的关系正象解剖了的死人肢体与活人肢体的关系一样。逻辑应该去研究、理解、把握自然语言的具体意义当然不是去研究某一个(或一组)特定的语句在某个特定语境中唯一无二的意义而是专门研究确定自然语言具体意义的普遍原则。⑦ 美国语言学家保罗·格赖斯把语言表达式在一定的交际语境中产生的一种不同于字面意义的特殊涵义叫做“语用涵义”、“会话涵义”或“隐涵”(implicature)并于年提出了一组“交际合作原则”包括一个总则和四组准则。总则的内容是:在你参与会话时你要依据你所参与的谈话交流的公认目的或方向使你的会话贡献符合这种需要。仿照康德把范畴区分为量、质、关系和方式四类格赖斯提出了如下四组准则:()数量准则:在交际过程中给出的信息量要适中。a.给出所要求的信息量b.给出的信息量不要多于所要求的信息量。()质量准则:力求讲真话。a.不说你认为假的东西。b.不说你缺少适当证据的东西。()关联准则:说话要与已定的交际目的相关联。()方式准则:说话要意思明确表达清晰。a.避免晦涩生僻的表达方式b.避免有歧义的表达方式c.说话要简洁d.说话要有顺序性。⑧后来对这些原则提出了不少修正和补充例如有人还提出了交际过程中所要遵守的“礼貌原则”。只要把交际双方遵守交际合作原则之类的语用规则作为基本前提这些原则就可以用来确定和把握自然语言的具体意义(语用涵义)。实际上一个语句p的语用涵义就是听话人在具体语境中根据语用规则由p得到的那个或那些语句。更具体地说从说话人S说的话语p推出语用涵义q的一般过程是:(i)S说了p(ii)没有理由认为S不遵守准则或至少S会遵守总的合作原则(iii)S说了p而又要遵守准则或总的合作原则S必定想表达q(iv)S必然知道谈话双方都清楚:如果S是合作的必须假设q(v)S无法阻止听话人H考虑q(vi)因此S意图让H考虑q并在说p时意味着q。试举二例:()a站在熄火的汽车旁b向a走来。a说:“我没有汽油了。”b说:“前面拐角处有一个修车铺。”这里a与b谈话的目的是:a想得到汽油。根据关系准则b说这句话是与a想得到汽油相关的由此可知:b说这句话时隐涵着:“前面的修车铺还在营业并且卖汽油。”()某教授写信推荐他的学生任某项哲学方面的工作信中写到:“亲爱的先生:我的学生c的英语很好并且准时上我的课。”根据量的准则应该提供所需要的信息量作为教授他对自己的学生的情况显然十分熟悉也可以提供所需要的信息量但他有意违反量的准则在信中只用一句话来介绍学生的情况任用人一旦接到这封信自然明白:教授认为c不宜从事这项哲学工作。并且语用涵义还具有如下个特点:(i)可取消性:在给原话语附加上某些话语之后它原有的语用涵义可被取消。在例()中若b在说“前面拐角处有一个修车铺”之后又补上一句:“不过它这时已经关门了”则原有的语用涵义“你可从那里得到汽油”就被取消了。(ii)不可分离性:如果某话语在特定的语境中产生了语用涵义则无论采用什么样的同义结构该含义始终存在因为它所依附的是话语的内容而不是话语的形式。(iii)可推导性前面已说明这一点。(iv)非规约性:语用涵义不能单独从话语本身推出来除要考虑交际合作原则之类的语用规则之外也需要假定通常的逻辑推理规则并需要把上文语句、交际双方所共有的背景知识作为附加前提考虑在内。(v)不确定性:同一句话语在不同的语境中可以产生不同的语用涵义。显然确定某个话语的语用涵义是一个极其复杂的过程需要综合和分析、归纳和演绎的统一应用因此具有一定的或然性。研究如何迅速有效地把握自然语言表达式在具体语境中的语用涵义这正是自然语言逻辑所要完成的任务之一它将在世纪取得进展。参考文献:刘云生现代数据库技术M北京:国防工业出版社,~阳小华,刘振宇,谭敏生等元搜索引擎系统合成算法的约束条件J软件学报,():~RogicS,MackworthAK,OuelletteFBEvaluationofgenefindingprogramsonmammaliansequencesCGenomeRes,,():~KroghATwomethodsforimprovingperformanceofanHMMandtheirapplicationforgenefindingCIn:GaasterlandT,KarpP,KarplusK,etal,edsProcIntConfIntellSystMolBiol,MenloPark,CA:AAAIPress,,:~孙良一种分布式智能信息检索系统的研究与实现D硕士学位论文浙江大学,~URL:

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