六、一个全面的归纳逻辑研究纲领
古典归纳逻辑实际上是一种科学发现的逻辑，即从有限的感觉经验证据中抽象、概括、发现出普遍适用的自然规律。由于无法应对休谟的诘难，逻辑学家和哲学家大都从这个古典的发现纲领上后退，把如何获得猜测性假说的过程说成是一个完全非逻辑的过程，交给科学发现的心理学去处理，归纳逻辑则只处理用经验证据对已获得的猜测性假说进行合理性辩护的问题。于是，归纳逻辑不再是发现的逻辑，而成为辩护的逻辑。由于把概率论和数理统计方法应用于辩护过程，归纳逻辑又变成了概率逻辑，它实际上已经完全被演绎化了，归纳逻辑的路子于是越走越窄。而我认为，归纳逻辑应研究这样一个完整的过程:如何从经验的学习中建立可错的归纳判断并用于指导以后的行动，并且根据环境的反馈修正已有的归纳判断，获得正确性程度越来越高的认识。因此，归纳逻辑不仅有必要回到古老的发现纲领，而且要大大扩展其研究领域，去研究归纳假说、科学理论的发现（或建立）、辩护、修正、进化的整个过程，揭示出其中可供以后遵循的大致的程序、模式、规律、准则和方法。所有这些内容，都属于一种比较宽泛意义上的归纳逻辑。
于是，我所理解的归纳逻辑包括如下四部分内容:
（1）发现的逻辑。把科学发现过程自觉或不自觉地神秘化，把它说成是一个完全非理性、非逻辑的过程，这种观点非常流行，例如爱因斯坦就曾一再指出，从感觉经验到普遍的自然定律和理论之间，并没有逻辑的通道，而必须依靠直觉、灵感、顿悟等思维的自由创造。不过，我始终对上述说法保持怀疑:为什么机遇只偏爱那些有准备的头脑？为什么在某个领域内做出发现和发明的都是相关领域的专家，而不是一个完全的外行？为什么灵感、顿悟常常产生于科学家长期投身于某项研究之后？这至少说明:发现和发明与科学家所受的训练、与他所接受的知识、与他所付出的辛劳等有某种逻辑关系。我倾向于认为，科学发现过程也是一个理性的过程，也有其内在的程序、模式、规律、准则和方法，只是更为复杂一些而已。归纳逻辑应该对它们进行探索、抽象和总结。古典归纳逻辑所总结出的简单枚举法、寻求因果联系的方法，类比法，假说演绎法等，都是这样的方法，对这些方法仍有必要进行更深入、更细致的探索，将其内在过程、具体形式及其机制搞清楚。除此之外，归纳逻辑还要探索其他发现方法，包括回溯推理（abduction）、联想、想象、直觉、灵感、顿悟等，探讨它们的发生原因及其运行机制。并且，由于人工智能的需要，还要探讨归纳学习、机器学习等方面的问题。我认为，“发现的逻辑是否可能”这个问题，可以转换为“人类能不能造出一台具有非常近似于人类智能的计算机？”对于后者，我看不出有任何原则上、理论上的不可能性。
（2）（客观）辩护的逻辑。它研究已有的经验证据对某个给定的归纳假说的支持关系，在现代归纳逻辑中，常常用概率论和数理统计做工具研究这种关系，对概率作古典解释、逻辑解释、频率解释的概率逻辑，大致属于“（客观）辩护的逻辑”范围。一般用p（h/e）表示归纳假说h相对于经验证据e的概率。归纳概率的职能是对归纳推理的强度分等级，对前提中含有的事实知识给予一般性结论的支持程度做出评价。一个推理是归纳强的，当且仅当，（i）这个推理是合理的，即它的前提使结论具有概率p，（ii）概率p＞1/2。与归纳概率相比，归纳假说h和经验证据e本身所具有的概率用p（h）和p（e）表示，叫做初始概率或基本概率。归纳概率逻辑的研究内容有两个:（i）求初始概率的方法，这本质上是一个归纳过程；（ii）在已知若干假说的初始概率的基础上，运用概率演算的公理去推导出有关其他假说的归纳概率，这纯粹是一个演绎过程。
（3）（主观）接受的逻辑。是否接受某个归纳假说或科学理论，不仅取决于客观的经验证据、归纳假说自身的逻辑状态（如是否具有自洽性、结构简单性、谦和性、精确性）和预测能力，而且取决于认知主体的知识、信念、心理状态及其社会文化传统，等等。所以，研究归纳假说的接受问题时，需要考虑的因素非常复杂。对概率作主观置信度解释的概率逻辑，以及亨迪卡和R.希尔卑伦、莱维和凯伯格等人的归纳接受理论，以及科学解释的覆盖律模型，都属于“（主观）接受的逻辑”的范围。它们从不同角度提出了接受或拒斥归纳假说的各种不同的规则或方法。
（4）修改或进化的逻辑。当一个归纳假说提出之后，面对经验证据，很少会得到完全的证实或证伪，而是需要做出某种修改和变更，由此开始一个归纳假说或理论的发展、演变和进化的过程。进化逻辑就是对这一过程的逻辑和方法论机制的研究。根据有关学者的介绍，进化逻辑主要有两方面的涵义:首先，指自然选择的逻辑或间接评价的逻辑，这方面的代表性成果有波普的证伪法或试错法，皮亚杰的发生认识论。它实际上是科学理论进化的方法论，特别是其中所隐含的逻辑机制。其次，指计算机科学中的逻辑，主要由勃克斯等人提出。勃克斯指出，进化的逻辑由三个部分组成:选择的逻辑或间接评价的逻辑，通过反复竞争而进行的学习，遗传发现的逻辑。这里，选择的逻辑是对生物进化的自然选择过程的模拟；学习是指机器学习；遗传发现的逻辑是一个十分复杂的等级层次反馈系统，包括竞争、突变、间接评价、选择、优胜劣汰等因素。 (28)
【注释】
(1)洪谦主编:《逻辑经验主义》，257页，北京，商务印书馆，1989。
(2)休谟:《人类理解研究》，关文运译，27页，北京，商务印书馆，1982。译文有改动。
(3)休谟:《〈人性论〉概要》，见周晓亮:《休谟及其人性哲学》附录一，348～349页，北京，社会科学文献出版社，1996。
(4)参见休谟:《人类理解研究》，39～55页。
(5)Hempel，C.G.‘Studies in the Logic of Confirmation’，Mind，vol.54（1945），pp.1－26，97－121.中译本见江天骥主编:《科学哲学名著选读》，453～516页，武汉，湖北人民出版社，1988。
(6)Goodman，N.Fact，Fiction and Forecast，Harvard University Press，1983，43th edition，pp.59－83.中译本见纳尔逊·古德曼:《事实、虚构与预测》，刘华杰译，77～99页，北京，商务印书馆，2007。
(7)Kyberg，H.
.Probability and the Logic of Rational Belief，Middletown，1961.
(8)Mill，J.S.A System of Logic，p.184.
(9)参见Mill，J.S.A System of Logic，pp.196－197。
(10)罗素:《哲学问题》，何兆武译，54页，北京，商务印书馆，1999。
(11)关于各公设的具体内容，见罗素:《人类的知识:其范围与限度》，张金言译，523～591页，北京，商务印书馆，1983。(www.xing528.com)
(12)von Wright，G.H.A Treatise on Induction and Probability，London:Routledge and Kegan Paul，1951，p.25.
(13)Kant，I.Critique of Pure Reason，2nd edition，translated by N.K.Smith，London:MacMillan，1929，p.75.
(14)参见von Wright，G.H.The Logical Problems of Induction，Oxford:Blackwell，1957。
(15)金岳霖:《论道》，9页，北京，商务印书馆，1987。
(16)金岳霖:《知识论》，424页，北京，商务印书馆，1983。
(17)参见周晓亮:《归纳:休谟的问题和后人的解决》，载《中国社会科学院研究生院学报》，1997（6）；鞠实儿:《非帕斯卡概率逻辑研究》，53～55页，杭州，浙江人民出版社，1993。
(18)Mill，J.S.A System of Logic，p.172.
(19)参见王雨田等主编:《归纳逻辑和人工智能》第1章，上海，中国纺织大学出版社，1995；鞠实儿:《非帕斯卡概率逻辑研究》，特别是第1章和第3章；陈晓平:《归纳逻辑与归纳悖论》第6～7章，武汉，武汉大学出版社，1994。
(20)参见邱仁宗:《科学哲学和科学方法学——现代科学哲学概述》，52～53页，上海，知识出版社，1984。
(21)下面关于归纳问题在逻辑上无解的论证，曾参考鞠实儿在《非帕斯卡概率逻辑研究》第2章中先行提出的论证，但对于造成归纳问题无解的原因的分析，我认为完全是属于我本人的。
(22)休谟:《〈人性论〉概要》，见周晓亮:《休谟哲学研究》附录一，369页。
(23)参见陈波:《论逻辑真理》，载《自然辩证法研究》，1990（2）。
(24)休谟:《〈人性论〉概要》，见周晓亮:《休谟哲学研究》附录一，374页。
(25)《马克思恩格斯选集》，1版，第1卷，16页，北京，人民出版社，1972。
(26)金岳霖:《知识论》，678页。
(27)《马克思恩格斯选集》，1版，第4卷，505页，北京，人民出版社，1972。
(28)参见任晓明:《进化认识论和进化逻辑》第三章，杭州，浙江科学技术出版社，1998；《知识创新的逻辑》，载《哲学动态》，2000（9）。
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