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　　当我们称赞「天气很温暖」是有多暖？
　　「一个人很高」是多高？
　　多胖算是很肥？
　　你跟昨天的你是同一个人吗？

　　你以为我们现在正活在讲究科学、精确无比的时代吗？答案或许并非?对。

　　语言是最暧昧的东西，尤其是当一句话被科学数据包装过后，看似有凭有据，实际上却是非常模煳的概念。仅管如此，「模煳」却是重要的特质，本书作者亚柏丁大学的电脑语言学者迪姆特认为，在未来，电脑语言的趋势是让电脑也能跟人脑一样判断暧昧的语句，所以说「模煳」、「差不多」才是王道。

　　作者以逻辑学、语言学和人工智慧等角度，来讨论语言的「模煳暧昧」和「界限」的概念，对模稜两可举出逻辑、语意和哲学上的观点。作者认为，所谓「精确」的定义也许没有意义也不合逻辑；而在研究人工智能的经验更让他体会到，要让电脑像人类一样说写有多困难。

　　本书将尝试解释「模煳」在我们日常生活中所扮演的角色，这代表我们会问的问题包括：「为什么人们经常使用语意难以界定的字词？」「这些字词的意义是什么？」「为什么随着情境的不同，这些字词的意义也有这么多差异？」「所有的模煳概念基本上在所有层面里都很相像吗？抑或彼此之间有重要的差别？」最后，我们要问的是：「如果我们要打造一个会与人沟通的机器人，那机器人在对我们讲话时，要有多精确？」这些问题会触及许多学术领域，从符号逻辑与博奕理论，到计算机科学与生物学，从语言学与法律理论，到医学与工程学。本书从这些领域来将「模煳理论」说清楚，进而说明人工智能的未来展望。

　　＊本书所提出的主要问题包括：
　　如何充分了解模煳表达的意义？
　　为什么模煳字句的意义依情境不同而有很大的差异？
　　在人类的沟通中，为什么模煳无所不在？
　　在哪些情况下模煳优于干脆俐落的表达方式？
　　我们也会密切注意不同类型模煳之间可能出现的任何差异。

作者简介

纪斯．冯．迪姆特Kees van Deemter

　　亚伯丁大学电脑科学的资深讲师。他的兴趣在于让电脑说或写，以及因而衍生出的逻辑、语言与哲学议题。他写过约一百篇经过同侪审查的发表研究文章。

译者简介

李隆生

　　密西根州立大学物理学博士、康乃狄克大学经济学博士、复旦大学历史学博士。曾任高等教育评鑑中心评鑑业务处处长暨综合服务处处长、圣约翰科技大学商管学院院长，现为静宜大学国际企业学系专任教授。译有（含合译）《石油效应》、《给青年数学家的信》、《国际财务管理》、《失灵的众神》、《与狮子对话》、《欧元美金大风暴》、《以信仰为本的管理》、《国家竞争力》、《索罗斯带你走出金融危机》、《当中国统治世界》、《世界，没你想的那么糟!》。着有《晚明海外贸易数量研究--兼论江南丝绸产业与白银流入的影响》、《清代的国际贸易--白银流入、货币危机和晚清工业化》。

张逸安

　　专业译者

序

第一章/导论：虚假的明确
模煳/矛盾/从学术角度谈模煳

◎第一部  模煳，在最出乎意表之处

第二章/性别与相似性：物种虚构论
物种是什么？/埃氏剑螈/学到的教训

第三章/事关紧要的度量衡
公尺的简史/肥胖/贫穷/智力/对话间奏：在求职面试之后/科学的发现与字义

第四章/身分与缓慢改变
本体：天字一号的案例/复制物体/对话间奏：谈谈天字一号/书的要素？/人之所以为人？/什么是语言？/暂时离题：抗拒改变/所以呢？

第五章/数字与数学里的模煳
数学里的模煳/谈论数字/哪个电脑程式最快？/统计的显着性

◎第二部  模煳理论

第六章/模煳的语言学
杭士基机器：计算文法/蒙太古机器：计算意义/语料库的角色/模煳的形容词/形容词的意义/模煳与歧义/缺乏明确性/原型/比较级/包装我们所说的：避险/未来的工作

第七章/使用模煳资讯进行推理
使用模煳概念进行推理/连锁诡辩悖论/无知导致模煳/观看者眼中的相似性：以色彩为例/对话间奏：谈论无知导致模煳/连续性与模煳

第八章/格挡悖论
逻辑与矛盾/古典逻辑的速成班/第一项偏离：超值与部分逻辑/第二项偏离：情境感知推论/第三项偏离：自省代理人

第九章/为真的程度
模煳逻辑/对话间奏：谈论模煳逻辑/模煳逻辑与连锁诡辩悖论/多值逻辑的机率分配版本/程度有什么错？

◎第三部  模煳的运作原型

第十章/人工智慧
人工智慧简史/人工智慧？/定性推论/应用模煳逻辑：人造医师/人工智慧的未来

第十一章/何时要模煳：电脑当作者
范例：产生模煳的描述/对话间奏：理论有何用？/再次检视容限/博奕理论的观点/没有冲突时的模煳/对利普曼的回应/我们为何发言？

第十二章/逐出布林天堂
重新审视先前的问题/与模煳共存

后记/保证正确

导论：虚假的明确

数年前，英国国家广播电台（BBC）有一则新闻报导标题写道：「学生在天黑之后觉得不安全。」对一名怀疑论者来说，这样的标题可能会勾起他夜间忽然惊醒的回忆，而梦境皆与考试有关。这则报导与其他新闻媒体的报导基本上一致，事实上具有更严肃的意义。接近资料来源的《泰晤士时报高等教育专刊》报导，「研究……显示，虽然学生大多在白天觉得安全，但其实只有不到十分之四的学生，觉得全天候都很安全……」（二○○四年四月十六日）。对于安全的担心可以理解，但我们不禁要怀疑这种报导的意义。研究本身可能有效，但从字里行间来看，记者的写法好像变成：「安全」是非黑即白的事。不过以感觉来说有层次的差异，而且很难判定安全感何时忽然变成没有安全感。基于这个原因，百分比通常是无意义的。

「感觉」或许难以量化，但重点不在此。重点在于，在需要进一步探究时，数字的资讯经常被视为理所当然。权威来源告诉我们，二○○四年这一年，中国每天平均有两百个群众动乱事件，但没有人告诉我们，群众动乱的成因何在。我们悲叹教育失败、暴力犯罪与痴肥太常出现，但却没去质疑这些现象的评估标准。然而，在你计算之前，你必须先了解你在计算什么。例如，以肥胖为例，我们被告知：「今日有四○％的英国儿童肥胖。」我们就吸收这则资讯。结果无论小朋友有多瘦，我们却总是将肥胖的门槛订在四○％那里。如果有人告诉你高个子占四○％，你不会把它当成一回事。肥胖可能就不一样了，为何如此呢？

我们已观察到，人们描述事实时常用黑或白，而不是用变化多端的灰色。我们似乎喜欢清楚明确，即使在不明确的地方，我们也都看得到明确之处。「黑」与「白」这两个字本身就是有趣的例子，尤其是用来形容肤色时。我们都很熟悉某些预测，譬如在西欧这个或那个城市里，未来的某一年，黑皮肤的居民会占多数。根据我的经验法则，像这样的数据很少被质疑，也很少被问到：「怎样的肤色才算是黑皮肤？」生物学家理查‧道金森（Richard Dawkins）用很有趣的说法，来形容那些让我们以黑白模式（既是字面上的意义，也有比喻的含意）去思考的魔术手法。他说：「这是受制于不连贯的心灵。」我们很快就会知道为何他要如此形容。

这个现象不限于社会领域，连我们一些想法的本质都受到影响。因果关系的重要概念就是个好例子。譬如，抽菸是否会致癌的问题，一直在法庭上争论不休，即使致癌的成因很多。所以「原因」这样的概念很有问题。「吸菸」是个显而易见的成因，所以「简化」抽菸与致癌的因果变得比较合理。不过，其他的例子则显示，「原因」也分许多等级，但大家普遍缺乏这种认知。麦可‧布拉斯兰（Michael Blastland）与安德鲁‧迪尔纳（Andrew Dilnot）在最近合着的《如何用数字唬人》（The Tiger that Isn’t）中提到一些例子，如据说科学家已发现多重硬化症或气喘病的基因。然而事实上，病人拥有这种基因的比例，只略高于一般人。类似这样的「简化」可能会误导人，因为他们过度强调「发现」的重要性。

布拉斯兰与迪尔纳所说虚假的明确的例子，很容易在历史与地理中找到。如「中国长城」与「丝路」等表达方式，经常被认为是定义清楚的实体。但前者只是一群空间相隔很远的城墙的松散组合，各城墙的结构、高度与年代都差异很大。某人认为的长城，不一定等于另外一人所指的长城，因为一点都不清楚到底哪一段城墙是长城的一部分。同样地，「丝路」代表的是扩散的道路，在船只取代骆驼成为东西方之间的交通工具前，这些道路很重要。在这两个例子里，要指出界线很容易，例如有的道路只有在寒冬时才会使用。倘若「丝路」等名词指的是明确的事物，那这样的说法就不切实际了。

有时候，将事物简化很有用处。在某些领域，极端情况成为常态：大致来说，水不是冷冻就是呈液体状；人不是死的就是活的（请见第四章），不是男的就是女的。在这种情况下，我们所处的世界拥护着我们对明确的偏好。不过，我们却将同样的态度，延伸到即使是细微的差别，也很重要的地方。在本书的中间部分，我将会指出，人们以非一即零的方式来思考，可能造成某些学习语言和沟通的学生在处理模煳议题时，显得徒劳无功。更重要的是，虚假的明确创造出可操纵的空间，让政治人物或他人得以重新定义文字，达到政治上的目的。如一九八○年代，柴契尔夫人（Margaret Thatcher）的保守党政府据说多次重新定义「失业」这个关键的社会概念，并不断缩小范围，以致即使愈来愈多人丢掉工作，数字依旧亮眼。

不是只有政治人物会玩诡计，业务员亦算得上是箇中翘楚。即使学术界，在呈报研究成果以争取经费时，也会加入这场游戏——现今的研究（如果你还没发现）一定是「出色」、「创意十足」、「领先全球」。同样地，我们也很习惯听到消费产品的特色是「强有而力」（吸尘器或汽车引擎）、「健康」（指食物）、「快速」（汽车或电话）或「物超所值」（几乎所有的东西）。要实际测试这些说法非常困难，因为这些字词根本就没有定义。我们不难发现让这些词语模煳不定的原因何在：如果你宣称你的产品比其他的选择更好，就某些界定明确的层面来说，你的说法很可能会被证明有误，那后果就不太妙了。值得注意的是，这些没有意义的字词仍颇具说服力。

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将模煳理论说清楚 电子书 下载 mobi epub pdf txt 2025

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