wangyao_27
所有S是P，所以，所有P是S。性质判断的换位推理，违反“前提中不周延的项结论中不得周延”的规则。 M是P，S不是M，所以，S不是P。三段论，违反“前提中不周延的项结论中不得周延”的规则，犯“大项不当周延”的逻辑错误。 p或者q或者r；p；所以，非q并且非r。相容的选言推理（肯定否定式），违反“已知一部分选言支为假，不能推出另一部分选言支的真假”的规则。p或者q；p；所以，非q。相容的选言推理（肯定否定式），违反“已知一部分选言支为假，不能推出另一部分选言支的真假”的规则。所有S是非P，所以，所有p不是S。换质位推理，正确。所有S是非P →所有S不是P→所有P不是S。有S不是P，所以，有P不是S。性质判断的换位推理，违反“前提中不周延的项结论中不得周延”的规则。并非“所有S是P”，所以，有S不是P。正确，性质判断对当关系推理。只有p才q；p；所以q。必要条件假言推理（肯定前件式），违反“已知前件真不能推出后件的真假”的规则。并非（p并且q），所以，非p并且非q。负判断的等值转换推理，不正确，因为否定联言得选言，只能得出“今夜或者花不好，或者月不圆”的结论。如果p那么q；所以，如果非q那么非p。假言判断的等值转换推理，正确，两判断形式等值。——参考资料《逻辑学》（高等教育出版社2010年4月出版，作者杨树森）。百度百科“逻辑学” 
人工智能与现今逻辑学的发展-〔摘要〕 本文认为，计算机科学和人工智能将是21世纪逻辑学发展的主要动力源泉，并且在很大程度上将决定21世纪逻辑学的面貌。至少在21世纪早期，逻辑学将重点关注下列论题：（1）如何在逻辑中处理常识推理的弗协调、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可错的归纳判断？（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际？等等。 〔关键词〕 人工智能，常识推理，归纳逻辑，广义内涵逻辑，认知逻辑，自然语言逻辑 现代逻辑创始于19世纪末叶和20世纪早期，其发展动力主要来自于数学中的公理化运动。当时的数学家们试图即从少数公理根据明确给出的演绎规则推导出其他的数学定理，从而把整个数学构造成为一个严格的演绎大厦，然后用某种程序和方法一劳永逸地证明数学体系的可靠性。为此需要发明和锻造严格、精确、适用的逻辑工具。这是现代逻辑诞生的主要动力。由此造成的后果就是20世纪逻辑研究的严重数学化，其表现在于：一是逻辑专注于在数学的形式化过程中提出的问题；二是逻辑采纳了数学的方法论，从事逻辑研究就意味着象数学那样用严格的形式证明去解决问题。由此发展出来的逻辑被恰当地称为“数理逻辑”，它增强了逻辑研究的深度，使逻辑学的发展继古希腊逻辑、欧洲中世纪逻辑之后进入第三个高峰期，并且对整个现代科学特别是数学、哲学、语言学和计算机科学产生了非常重要的影响。 本文所要探讨的问题是：21世纪逻辑发展的主要动力将来自何处？大致说来将如何发展？我个人的看法是：计算机科学和人工智能将至少是21世纪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世纪基本上已经做到了，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作出尝试性的判断或抉择，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
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