逻辑的含义

更新时间2019-02-06 07:24:15

逻辑是什么

我想这里的逻辑必定是指语言方面的，而不是指数理方面的。

所以，逻辑学是一门学科，研究逻辑的学科。这是废话，但是，逻辑学同时是研究论证（包括有效论证和谬误）的学科。这样就稍微有一点实质性内容了吧？注意，逻辑是研究既有论证的学科，至于产生论证，这对于人来说是毫无困难的事情，又或者，本身和逻辑的关系不大。比如说数学，你要论证帕斯卡定理是正确的，其困难之处不在于逻辑学上，而在于几何学上。当然，了解足够多的论证模式本身对产生论证还是大有裨益。

我主要分析后一句话：

韩寒喜欢穿靴子, 所以韩寒身高造假, 所以韩寒写作造假.(1) 这是论证，因为该论证的生产者试图论证韩寒造假了，而韩寒造假是一个悬而未决的事实（准确来说应该是一个事态或者是事件）。

【我这句话是一个解释，解释的是最前面的「这是论证」，当然你可以视我这句话为一个论证，但是我还是倾向于我这句话是一个解释 [1]】

(2) 这个论证的可靠性不太好。在分析之前我们就能得出这个结论，是因为逻辑一般都是直觉的，如果出现了反直觉的论证，那么很有可能这个论证有形式谬误。但是，并不是所有反直觉的东西都是有形式谬误的。比如：「总统是狗，狗有四条腿，所以总统有四条腿」。

结论是显然错误的，但是这个论证没有形式谬误，但是它还是不可靠的，因为它至少有一个前提不可接受。也并不是所有结论没有问题的论证都是可靠的，比如：「总统是狗，狗有两条腿，所以总统有两条腿」。一般认为一个好的演绎论证是一个可靠的论证，所谓可靠，是指它同时具有：

• 有效的形式，和
• 真的前提。

(3) 大部分论证是不完全可靠的

 [2]，即便它的说服力很强。因为说服力本身和人类认知心理有关系，所以不是一个合适的标准。而且事实上很多问题也和我们乱套论证模式有关系。因为在日常语言中，论证一般都是以省略的形式出现的。所以我们为了还原论证，必须给它套上一个模式，同时补全隐藏前提，使它显得完整。比如说：地是湿的，看来刚才下雨了。这是一个论证，论证的结论(claim)是刚才下雨了，前提只有一个。但是，我们还有隐藏的大前提

[3]：「如果天下雨了，那么地是湿的」。问题是，如果你认为省略的前提是这个，那么这个论证就是一个谬误了，因为它用了如下的形式：因为，p推出q，q；所以，p。这个论证形式是显然错误的，例子我不举了。所以，难道「地是湿的，看来天下雨了」就是一个有着形式谬误从而一无是处的论证么？不是，根据宽容原则（厚道原则）我们应该换一个补充前提：「一般来说天下雨了之后地才会湿成这样」。虽然这个结论依然不是完全可靠的。但是比起前一种情况，结论的可接受性大了很多。整个推理链是这样的：p，p推出可能q；可能q；q。从可能q 到 q这一步是不完全可靠的。但是一般来说，这种情况下的可接受性要比直接理解为演绎谬误高很多。

(4)「 韩寒喜欢穿靴子，穿靴子的人可能是为了身高造假，韩寒穿靴子，所以韩寒身高可能造假；造假的人往往是不诚信的，韩寒可能不诚信；不诚信的人如果写作，也很有可能是造假造出来的；所以韩寒可能写作造假；所以韩寒写作造假。」这是这个推理链的完整模式。结论直到 “韩寒可能写作造假” 为止都是没问题的。（但是其实如果在「韩寒可能不诚信」后面补上「韩寒不诚信」的话，那「韩寒不诚信」这个结论的可靠性已经很弱了，但是「韩寒可能不诚信」却是必然为真的）「可能」是什么呢？在这里是：存在一个逻辑可能的世界（即这个世界是不违背逻辑的），这个世界中韩寒写作造假。这个结论是不违反直觉的，因为我们可以想象一个可能世界，这个可能世界中韩寒写作造假了。但是问题在于，可能性不等同于实然性。所有逻辑障碍加上可能二字都能逾越，除了从可能性推出实然性这一步。(5) 当然，具体评定可能性的大小有一套系统的手段，比如说在判案的过程中我们要评价可能性，但是无论我们搜集了多少证据，都是可能而已，达不到逻辑必然。但是出于实践需要，我们会认为当可能性超过某一个阈值之后（当然这个阈值并不真的就是一个值），我们可以认为这个事件是必然的，然后完成可能性到必然的过渡，虽然从逻辑上来说这是不允许的。当然，具体如何看某个证据会对可能性造成多大的影响，以及可能性到了多大我们才认为是必然，这些都不全是逻辑的问题了。

[4]

讲完了。逻辑就是这样的东西，它研究的是论证以及谬误。学逻辑不能让人更冷静，也未必能让人变得更严谨，但是它可以让你说出更多的废话来。你不觉得，其实这些都是直觉就能解决的问题么？

[1] 解释与论证。 在我们使用「因为……所以……」或者有着类似结构的东西的时候，我们可能是在做解释，也有可能是在做论证，逻辑大部分情况下研究的是论证而不是解释。要区分解释和论证，最好的方法就是看结论部分是不是有争议的。比如说「今天下雨了，所以地是湿的」。这不是一个论证，而是一个解释。而 「地是湿的，一般来说天下雨了之后才会湿成这样，所以今天可能下雨了」。这是一个论证，因为它试图论证今天下过雨了（现在我们还不清楚今天有没有下过雨）。当然，在不同的场合下，同样的描述性的语句（链）由于语境的不同，会充当解释或者论证，但如果是规范性的语句（链），那么只可能是论证而不可能是解释了。在比较复杂的场合中，解释中可能嵌套着论证，论证中也有可能嵌套着解释，更不用说解释中可以嵌套着解释，而论证中也可以嵌套着论证了。

[2] 可靠性和形式不同，可靠性本身不具有一个绝对二分的标准。可靠性是可以叠加的，比如说有证据表明，受害人指甲缝中残留的组织细胞的特性序列有10%, 20% 30%, 40%, 50% 是完全相同的。当你代入不同的数值的时候，你是犯人这个结论的可靠性不同，准确来说是和这个数值正相关。用 RSA [4] 的标准来看，可以认为前提的充分性在增加，或者是前提的可接受性在增加。这两者的增加都会提高可靠性。

[3] 大前提其实是一个不好的说法，为了明白为什么这个说法不好，我要介绍一下图尔敏模型。【我果然很蛋疼】所谓图尔敏模型，颠覆了以前标准的前提/结论的论证二分法。而从一个更为全面的角度去考察一个论证。让我们考察一下这个例子【例子内容是胡扯的，看形式就好了】：A：XXX是英国人。（claim）B：为什么？A：因为XXX在百慕大出生。（data）B：为什么？A：因为在百慕大出生的往往都是英国人。（warrant）B：为什么？A：因为有法律这样规定：凡是在英国的海外领地出生的人都是英国人（backing）B：没有反例么？A：有，如果他双亲都是中国人的话，那么他可能不算英国人（rebuttal）claim 是指一个论证中你要论证或者说你要为之辩护的那个结论。data是直接论据，一般和结论有着相同的主词，如果结论是一个针对个体的陈述，那么 data 一般也是一个针对相同个体的陈述。warrant 用于支持从论据到结论的跳跃。backing 用于解释 warrant。rebuttal 是反例。还有一个没有列出来的，是和 rebuttal 相关的，quantifier，用于限定 claim 在何种程度（可能性）上为真，是必然还是可能，如果只是可能的话，就会有 rebuttal ，如果是必然的，那么就不用考虑 rebuttal 。其中，D、W、B 三者都是所谓的前提，并且 backing 和 warrant 都可用作大前提，但在它们在论证中有着不同的功效。所以单纯的前提结论二分会导致很多困境，三段论的大前提、小前提、结论的三分也不够好。而如果把每个论证都用这种形式展开的话，那么问题会少很多。用图尔敏模型来分析「人要睡觉, 男人是人, 所以男人要睡觉.」大概会是这样：

• claim：男人要睡觉；
• data：男人是人；
• warrant：人要睡觉。
• backing：背后一堆解释为什么人要睡觉的生物学原理。
• quantifier：全部（男人都要睡觉）；
• rebuttal：无。

[4] 评价论证的标准  评价一个论证有三个标准，一个是相关性，一个是可接受性，一个是充分性。到这一句话为止，对于论证的评价标准在学界中是没有争议的。争议从这三个词的定义开始。具体内容我就不讲了，有兴趣的话可以看一下RSA三角形（relevance, sufficiency, acceptability）。不求严谨的话，从字面上去理解就好了。有些情况下为了避免前面可能和实然之间推不出的关系，我们会将这种关系转化为充分性，即何种情况下视作足够充分。当然，在实践中，是否充分往往会根据你的目的而变动，而不具有一个完全同意的标准。可接受性和相干性就不用说了。违反三者之一的都被视作谬误。

狭义上逻辑既指思维的规律，也指研究思维规律的学科即逻辑学。

广义上逻辑泛指规律，包括思维规律和客观规律。

逻辑包括形式逻辑与辩证逻辑，形式逻辑包括归纳逻辑与演绎逻辑.，辩证逻辑包括矛盾逻辑与对称逻辑。

对称逻辑是人的整体思维(包括抽象思维与具象思维)的逻辑。

逻辑指的是思维的规律和规则，是对思维过程的抽象。

从狭义来讲，逻辑就是指形式逻辑或抽象逻辑，是指人的抽象思维的逻辑

广义来讲，逻辑还包括具象逻辑，即人的整体思维的逻辑。