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〔中图分类号〕B81〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1002-8862（2000）09-0024-03
在当今知识经济已见端倪的时代，知识创新已成为一个热门话题。能不能建构一种知识创新的逻辑，更是逻辑学界普遍关心的问题。
一、非帕斯卡归纳概率逻辑等非经典逻辑对建构知识创新逻辑的意义 逻辑能不能探求新知，一直是逻辑学历史上长期争论不休的问题。为寻找能够恰当反映现实原型的逻辑体系，产生了一系列非经典逻辑系统，这些逻辑系统应该是知识创新逻辑的主体。20世纪60年代以来，国外逻辑学的研究方向从经典逻辑逐渐转向非经典逻辑。出现了辛迪卡（Hintikka）、宁尼鲁托（Niiniluto）的二维、K维归纳方法连续统理论。玛丽·赫斯（Mary Hesse）从科学哲学的角度提出了归纳逻辑的网络理论；柯恩（cohen）和勃克斯（Burks）用模态逻辑的方法来改造概率逻辑和因果条件句逻辑，建立了非帕斯卡归纳概率逻辑和因果陈述句逻辑；哈尔彭（Halpern）、 林德斯春（Lindstrom）、 拉宾诺维奇（W·Rabinowitz）提出了认知概率逻辑理论，这些逻辑理论大多是为了使逻辑系统恰当地反映知识增长的局面，发挥其知识创新功能的。因此，我们可以说，近年来出现的非经典逻辑是知识创新逻辑的主体。
非帕斯卡概率逻辑是一种非经典逻辑，也是知识创新逻辑的重要组成部分，我们首先从逻辑哲学的角度来看非帕斯卡概率逻辑的知识创新功能和意义。
逻辑哲学是逻辑与哲学相互渗透的产物，是近几十年来迅速发展起来的新兴的边缘性科学，是现代哲学中出现的新分支。对于说明一种新逻辑为什么产生和怎样演化发展这一类问题，逻辑哲学可以说是最有效的分析工具，它具有相当于方法论上的显微镜和望远镜的功效。
逻辑扎根于日常生活和科学实践，逻辑的各种词项和推理论证都是从现实生活中得来的。逻辑认识能够提供日常和科学中的现实原型的正确映象或摹写。逻辑的形式化的目的在于以人类实际推理（非形式原型）进行提炼、概括和重构，在形式系统中再现它的本质方面。因此，逻辑哲学就是围绕逻辑系统内有效的形式推理如何与系统外的非形式原型恰当地相符合这个中心问题而展开的。换句话说，逻辑之所以要构造许多形式系统，就是为了刻画那些实际上行之有效的日常或科学推理。当原有的形式系统不再适应人类推理的新的实际需要时，逻辑学家就应不厌其烦地进行改革和创新，构造一个个更有表达力的新算子和新的形式系统。
第一个把逻辑系统与其现实原型的恰当相符性作为议题并加以强调的是培根。他的现实原型是近代自然科学的归纳实践。无论亚里士多德的三段论、演绎逻辑，或者幼稚的枚举归纳法，都不能满足培根时代科学研究实际推理的需要，不能穷尽自然之微妙。因此，培根寄希望于真正科学的归纳法，即通过逐渐排除错误假说而获得科学知识的方法。
在培根的主要著作发表40年后，帕斯卡和费马制定了数学中机遇演算的基本原则。此后莱布尼兹和伯努利把这些原则解释为概率判断并应用于法庭证明和机遇博奕（决策）中，然而，这里出现了形式化工具与非形式原型两头脱节的现象，数学家在提炼、发展帕斯卡的概率理论时，偏重于纯数学的考虑，没有正式把它应用于科学上不同实验证据对假说有多大支持程度的问题。换句话说，他们在很大程度上忽略了帕斯卡概率理论对归纳性质的原型的恰当相符性和适应性问题。另一方面，培根传统的哲学家虽然一直在考虑归纳逻辑理论怎样适应现实原型，但他们大多忽视了概率研究。
20世纪20年代初，经济学家兼逻辑学家凯恩斯率先对帕斯卡的概率概念作了“逻辑解释”，把归纳推理与帕斯卡概率有机结合起来。从此以后，一个个概率逻辑系统如雨后春笋纷纷建立起来。1945年以后，卡尔纳普对归纳推理进行了系统研究，他的主要贡献是以极其严密的形式构造了一个归纳概率逻辑系统，为后人的研究树立了榜样。卡尔纳普理论的缺点也起因于他的逻辑主义纲领追求过分的抽象化、理想化，忽略了归纳的形式系统必须与现代科学实际归纳推理的原型恰当相符这个根本问题。他的归纳逻辑的奠基原则——枚举归纳原则只考虑实验证据的“量”，而不考虑其“质”，至多只能说明实验的可重复性，而不能恰当说明假说确证度的真正提高。他预设了科学理论的完全性，这也是过分理想化，相对地与实际是相脱节的。这是他的形式系统的致命弱点。卡尔纳普之后，不少科学哲学家和逻辑学家企图克服卡尔纳普的困难，但都没有真正解决问题。近年来，现代归纳逻辑中出现了一种新的趋势，这就是新培根主义（非帕斯卡的）归纳概率逻辑的兴起。它一方面表现为培根的因果化方向与概率化方向的相互靠拢和有机结合的倾向；另一方面则表现为概率原则的非帕斯卡化。后一方面的思想在概率逻辑中具有革命性意义，就像非欧几何对几何学发展的影响一样。
正像牛顿时空观的真正困难在于它预设了欧氏几何，卡尔纳普的概率归纳逻辑困难的根源在于预设了帕斯卡的概率原则。基于这些原则所构造的评价证据支持的函项，无法恰当地刻画许多科学推理的真实特征。例如，根据帕斯卡概率的否定（互补）原则的要求，两个相反对的科学假设，如果其中一个为真的概率为80%，那么另一个为真的概率就必定为20%了。显然这与科学史实际根本不相符合。例如，无论波动说与微粒说、火成说与水成说，都不是这样一种简单的关系。
由此看来，形态各异的归纳逻辑系统都离不开这样一个中心问题：形式系统如何与归纳推理的非形式原型恰当相符，恰当地再现其归纳有效性。乔纳森·科恩所倡导的非帕斯卡型概率归纳逻辑方向，继承了培根思想的合理成分（如按等级阶梯追求自然规律，重视实验科学的逻辑重构等），扬弃了卡尔纳普等人的纯粹逻辑主义，而代之以经验主义的归纳逻辑观，因此指明了更恰当的归纳逻辑之发展道路和方向。
从逻辑哲学的观点看，非帕斯卡型归纳逻辑的创新意义在于：第一，它十分注重形式系统与归纳推理的非形式原型之间的恰当相符性，从而使这种逻辑更符合自然科学和社会科学的思维实际，借助这种逻辑，我们更有可能在实际思维过程中探索出更有效、更为独特的解决问题的方式。第二，非帕斯卡型归纳逻辑不仅注重研究逻辑形式，而且更注重逻辑前提的信息量、内容之类的因素，因而它是一种知识增长的逻辑，是一种动态发展的逻辑，简言之，非帕斯卡型归纳逻辑是一种知识创新的逻辑。
二、进化的逻辑在知识创新的逻辑建构中的作用 波普尔认为，认识论的中心问题是知识增长的问题，尤其是科学知识的增长问题，而知识增长的过程中包含着知识创新。基于波普尔这一思想发展起来的进化逻辑就是一种知识创新的逻辑。这种逻辑孕育于近代的进化认识论，经过创造进化论、科学知识进化论到广义综合进化论，最后形成进化逻辑。进化逻辑主要有两方面的含义：第一，它指的是自然选择的逻辑或间接评价的逻辑；第二，它指的是计算机科学中的逻辑，例如遗传发现的逻辑。作为第一种含义的进化逻辑，在波普尔那里得到了充分的阐述。实际上，这种进化逻辑是一种进化的科学方法论。更确切地说，它指的是科学方法论中所隐含的逻辑机制。作为第二种含义的进化逻辑指的是计算机科学中的逻辑理论。它是由计算机科学家勃克斯（A.W.Burks ）提出的。勃克斯指出，进化的逻辑由三个部分组成：1.选择的逻辑或间接评价的逻辑；2.通过反复竞争而进行的学习；3.遗传发现的逻辑。实际上，选择的逻辑是对生物进化的自然选择过程的模拟；而这里的“学习”指的是机器学习；遗传发现的逻辑是一个十分复杂的等级层次反馈系统，它包括竞争、突变、间接评价、选择、优胜劣汰等因素。显然，这种逻辑是很有创新意义的。
总的说来，进化逻辑有以下特点：第一，它是在进化的科学方法论的基础上发展起来的，是对波普尔等人的科学知识进化论的逻辑抽象。它把波普尔的猜想与反驳的方法与机器学习的试错法紧密结合起来，为进化逻辑的计算机化开辟了道路。第二，进化逻辑建基于生物进化论，因而大量借用生物进化论中的术语，并赋予其新的含义，使生物学与逻辑学相互联系，相互渗透，打破了各门学科的壁垒，为新的进化综合奠定了基础。第三，进化逻辑的知识创新意义在于：把逻辑研究的重点从静态的论证逻辑扩展到动态的发展逻辑，提出了进化逻辑的动态发展模式，使逻辑能够恰当地反映知识增长的动态发展过程，成为知识创新的逻辑。
三、知识创新的逻辑的主要特征 第一，恰当性。从逻辑哲学的观点来看，各种逻辑系统都离不开的一个中心问题是：形式系统如何与逻辑推理的非形式原型恰当相符，恰当地再现其有效性。这种相符性就是恰当性。作为一种知识创新的逻辑，它必须具有恰当相符性，即恰当性。第二，单调性和非单调性。一般说来，经典逻辑具有单调性，具有非单调性的推理不属于经典逻辑。严格地说，一种推理具有单调性，当且仅当给定一阶公式集（信息集）T和信念W，若T├W，则对任意信念集N，T∪N├W。换言之，新信念N的出现不会影响原结论W的真值。另一方面，一种推理具有非单调性，当且仅当给定T，W和N，若T├W，则不能保证T∪N├W。也就是说，新信念的出现可能影响原结论W的真值。知识创新的逻辑要能更恰当地反映知识的增长，不仅应该具有单调性，而且更应当具有非单调性，至少可以这样说，知识创新逻辑的主要部分具有非单调性。第三，外延性和非外延性。众所周知，经典逻辑具有外延性，而知识创新的逻辑则不仅如此。为了更好地反映逻辑的知识创新功能，知识创新逻辑不仅要考虑证据支持的形式，而且要研究其内容。也就是，知识创新的逻辑不仅具有外延性，而且具有非外延性。第四，完全性和不完全性。粗略地说，一个理论是完全的当且仅当对属于该领域的任何问题，它都能做出正面和反面的回答。不满足这一定义的理论则是不完全的。由于科学理论处于动态发展中，因而大多是不完全的。而这种理论的残缺性为知识创新提供了条件。另一方面，在日常生活中，我们必须常常根据不完全知识或信息形成关于个别事实的信念。因此，我们不仅需要经典逻辑结构，而且更需要与不完全理论系统相协调的，从整体上评价知识增长局面的新的逻辑结构，这种逻辑就是知识创新的逻辑。
综上所述，我们可以科学地建构知识创新的逻辑，这种逻辑是以现代归纳逻辑中的非帕斯卡概率逻辑以及进化的逻辑为主体，包括许多非经典逻辑系统的逻辑大系统。具有恰当性、非单调性、非外延性、不完全性等特征之一的逻辑可以归入知识创新的逻辑。