四、向人类的实际思维领域进军

早在《从人工智能看当代逻辑的发展》（2000）等文⁽⁷⁾中，我就做出预测性断言：计算机科学和人工智能将是21世纪（至少在其早期）逻辑学发展的主要动力源泉，并将由此决定21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20世纪已经基本上做到了，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象棋冠军下棋），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做出尝试性的判断或决策，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。在这个时期，逻辑学将至少重点研究如下课题：（1）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？（2）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？（3）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？（4）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流？等等。

情况确实如此。由于计算机科学和人工智能研究要模拟人的智能行为，即在一定的前景下如何做出决策、进行推理、对先前的决定做出调整和修正，以至最后做成某件事情，当代的逻辑学已经大大突破了只研究必然性推理的藩篱，而向人类的实际思维领域进军：在一定的情景之下，某个认知主体（agent：单个人，多个人，一个或大或小的社群）在某个方面的认知、决策、管理、信念等改变智能行为。由于考虑的参数越来越多，系统也就越来越复杂；由于变化的因素太多，不确定程度也就增高。这带来了当代逻辑研究的一些新特点：直接明显的描写性，甚至有所谓的“描述逻辑”；技术上的异常复杂，因为要处理的因素太多；高度的不确定性，因为不断有新的信息流涌入，会导致前提信念发生改变，从而导致推理关系也发生改变。当代逻辑的主要导向是实际的可应用性，即能够用它们去处理实际而困难的问题，我们先前所注重的那些形式标准，如可靠性和完全性，反而退居次要地位。不过，我目前对此类研究模式又充满了疑虑，认为它们将面临某种二难困境：如果考虑的因素太简单，技术上可以控制，人们可以学习和掌握，如早期的认知逻辑和道义逻辑，但它们偏离直观和常识太远，几乎没有什么用处；如果考虑的因素太多，技术上太复杂，学习和应用它们变得很困难，几乎不可能被应用；还由于它们仍然达不到确定性，本质上还是靠“猜测”，与其诉诸复杂的技术去猜，不如诉诸直觉和常识去猜。也许我的担心是多余的，随着逻辑技术的进一步发展，这些问题都可以解决，就像概率论、博弈论、复杂性理论的发展所显示的那样。

不过，我认为，整体上看，逻辑学的发展目前处于相对低潮的时期，或者处于一个新的变革的前夜。逻辑学家们在以各种方式去突破旧有的以研究必然性推理为主的范式，而进入到人类实际的、复杂的、不确定的、以解决问题为导向的思维领域。由于所研究问题的复杂性，常常要求多学科研究者的相互协作。迄今为止，逻辑学家们基本上处于“解放思想”、“摸着石头过河”的阶段，研究焦点比较分散，没有任何研究方式处于主导或控制地位，也没有什么特别重大的得到公认的新成果。在这样的情况下，我不太赞成把中国逻辑学界的资源一股脑地投入到所谓的前沿研究上去，而是主张做一些扎扎实实的基础性学术工作，如编撰逻辑学各分支的高水平教科书，做一些逻辑史的研究工作，以及研究一些可控制的比较小的论题。学术之路还是要一步一步地走，不可能在很短的时间内突飞猛进。