面向知识表示与推理的自然语言逻辑

内容简介

　　知识表示与推理研究是探索人类智能的众多途径之一。传统的基于逻辑方法的知识表示与推理主要依赖于经典逻辑。经典逻辑并不是直接为基于自然语言的推理而设计的，而是为基于半人工化数学语言的推理量身定制的。但是，人类的大多数知识是用自然语言而不是用数学语言表达的。这就使得传统的知识表示与推理在应用方面受到局限，不能真正为人工智能提供支持。为了扩大知识表示与推理的应用范围，加强它对人工智能的支持力度，必须让知识表示与推理建立在自然语言逻辑的基础上。　　 本书以知识表示与推理为应用牵引，以非经典逻辑(包括哲学逻辑和语言逻辑)为理论驱动，针对自然语言的内涵性、模糊性、交互性、形态性和多样性，分别构造了若干自然语言逻辑系统，包括：语境内涵逻辑、模糊量词逻辑、带群体知识的公开宣告逻辑、时态句型逻辑以及汉语灵活语序逻辑和汉语致使句逻辑，对现有的许多逻辑理论成果，如超内涵逻辑、自然逻辑、动态认知逻辑、多模态范畴逻辑和lambek演算等进行了修正、拓展和改进，为今后的自然语言逻辑研究指明了新的方向。

节选

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第1章　逻辑、自然语言与KRR与形式语言相比，自然语言有内涵性、模糊性、交互性、形态性和多样性等显著特点。这些特点一方面为KRR设置了困难和挑战，另一方面也为KRR提供了更为深刻的直观背景和更加广阔的应用前景。　　1．1 自然语言的内涵性与KRR自然语言与形式语言相比的一个首要特点就是自然语言具有突出的内涵性（intensionality）。这种内涵性不但包括语用上的内涵性，即所谓的言外之意（connotation），如“13”在西方除了表示数字，还有不吉利之意，更重要的在于它还包括语义上的内涵性，即用以确定表达式指称的语义内容，弗雷格（Gottlob Frege）和卡尔纳普（Rudolf Carnap）分别称之为sense和intension。从这一角度看，内涵概念与外延（extension）、指称（reference）或所指（denotation）等概念相对。但是，它们两者之间并不具有一一对应关系。在自然语言中，外延相同而内涵不同的表达式比比皆是，如“有心脏的动物”与“有肾脏的动物”，“北京”与“中华人民共和国首都”。*臭名昭著的例子是“天然两足无羽动物”与“人”。

作者简介

鞠实儿，男，1953年9月出生。教育部人文社会科学重点研究基地中山大学逻辑与认知研究所所长，中山大学哲学系教授、逻辑学博士生导师。主要研究领域：非经典逻辑与逻辑哲学、逻辑学的认知基础、逻辑与文化、科学技术哲学。 在科研方面：近十年主持省部级以上项目15项；同时还连续主持三期211和二期985项目；国家社科基金项目“超内涵逻辑”和“基于开放世界假设的三值逻辑系统及其在AI中的应用”*终成果分别在2007年和2008年鉴定为优秀；在Epistemologia，Journal of Philosophical logic，Studia Logica，IJCA，等重要国际学术刊物以及中国社会科学等国内刊物和文集发表论著共60余篇；主编国际学术论文集A Meeting of Minds：Proceedings of the Workshop on Logic,Rationality and Interaction和Studia Logica Special Issue：Many-Valued Logic and Cognition等两部，上述论文集均由国际重要出版机构出版发行。 在社会工作方面：2008年创办我国、**份全国性逻辑学刊物《逻辑学研究》并担任主编；同时兼任国务院学位委员会哲学学科评议组成员，教育部社会科学委员会委员，国家社会科学基金项目评审组专家，中国逻辑学会副会长。