23、语用学、逻辑与信息处理

语用学、逻辑与信息处理

1. 逻辑与信号系统

在简单的发送 - 接收者博弈中，某种规律总会产生信号系统。而在更复杂的发送 - 接收者博弈里，完美信号仍可能自发产生，尽管不再能保证其发生概率为 1。这就引出了一个问题：这些情况是否支持逻辑约定论，而反驳该理论正是奎因的最终目标。如果对逻辑的看法较为宽泛（比如一些实证主义者将所有数学都视为逻辑），那么这个项目可能显得不切实际。但一个更适度的目标——探究能否从发送 - 接收者博弈的信息传递中获得一些逻辑，以及能获得多少——是值得追求的。

1.1 对基本信号设置的修改

1.1.1 不精确观察

发送者可能无法精确观察世界状态，其观察可能排除一些可能性，同时保留其他可能性。例如，黑长尾猴可能检测到地面捕食者（豹或蛇）的存在，但无法确定是哪种。如果这种情况经常发生，且接收者基于此信息的最优行动与针对豹或蛇的最优行动不同，那么很可能会进化出一个特殊信号来表示发送者的这种信息状态，就像原始信号博弈那样。这种信号被称为原真值函数信号，因为可以用“豹或蛇”这样的真值函数来赋予其意义，尽管信号本身只是一个单词语句。假设存在一个丰富的信号环境，其中已经进化出了许多原真值函数信号。

1.1.2 多个发送者

考虑多个发送者，每个发送者拥有不同的相关信息。例如，一个在地面的发送者看到草丛移动，发送原真值函数信号“豹或蛇”，而另一个在树上的发送者发送原真值函数信号“没有豹”。此时，选择采取适合蛇的躲避行动的接收者会受到自然选择的青睐。这样的接收者就进行了——或者表现得好像进行了——逻辑推理。

不过，这个故事只是初步提出的，还留下了许多问题。比如，原真值函数信号被假定已经进化出来，它们能否与逻辑推理共同进化，还是必须先存在？精确的模型在哪里？如何从进化或学习动力学的角度对其进行分析？在回答这些问题之前，我们需要先考虑除逻辑之外的其他因素。

2. 会话与语用学

1967 - 1968 年，H. 保罗·格赖斯在哈佛大学发表了七场关于逻辑与会话的威廉·詹姆斯讲座。这些讲座直到他去世后才全文出版，但讲座本身产生了很大影响，其讲稿以厚厚的打字稿形式广泛流传，重新唤起了语言学家对语用学的关注，此前语用学一直被句法问题所掩盖。

2.1 格赖斯的会话理论

格赖斯感兴趣的是在会话中如何传递超出常规意义的信息。他的核心观点是，会话本质上是一种合作性活动，可以利用合作意图的假定来提取信息。例如：
- 如果你告诉我你没汽油了，我告诉你拐角处有个加油站，你可以假定加油站是营业的，或者至少我并不知道它关闭了。即使我的陈述在加油站营业或关闭两种情况下字面意义都是真的，但你会假定我在试图合作，这不仅要求陈述为真，还要求更多。
- 如果我问你彼得在哪里，你回答他要么在墨西哥要么在津巴布韦，我可以假定你不是因为知道他在墨西哥才这么说，尽管这么说会使陈述为真。如果你试图合作且知道彼得在墨西哥，你会直接说出来。

2.2 会话准则

格赖斯及其追随者从合作假定中推导出了各种会话准则，这些准则最终基于合作意图的共同知识来阐述，他称之为“准则”，其中最重要的是质量准则和数量准则：
|准则|具体内容|
| ---- | ---- |
|质量准则|1. 不要说你认为是假的话。
2. 不要说缺乏足够证据的话。|
|数量准则|1. 使你的贡献达到所需的信息量。
2. 不要使你的贡献超过所需的信息量。|

在对抗性程序中，证人宣誓本质上就是遵循这些准则。

2.3 与刘易斯信号博弈的关系

在基本的刘易斯信号博弈中，合作的基础是明确的，即支付规定中假定的强烈共同利益。只有当接收者得到强化时，发送者才会得到强化，这种假设规定了一个最有利于信号系统进化的环境，但这并不意味着在没有完全共同利益的情况下就不可能进行信息传递。

格赖斯理论中的共同知识假定在大卫·刘易斯关于信号博弈约定的解释中首次得到明确阐述。虽然刘易斯的理论与格赖斯有相似之处，但重点截然不同。刘易斯解释的是常规意义，而格赖斯感兴趣的是分析超出常规意义的信息传递。刘易斯讨论的是约定而非含义，这里的共同知识是关于社会行为模式和相关社会群体成员的期望，而不是关于会话中的另一个参与者。然而，约定可以被看作是从个体会话的语用学相互作用中结晶出来的，刘易斯的理论与格赖斯的理论相互契合。

2.4 一种更激进的语用理论

这里所采用的方法不需要意图、期望、共同知识和理性选择。当这些因素存在时，它们可能是故事的一部分，但当它们不存在时，仍然有一个行为层面的故事。如果实现了支付最大化，那也是通过试错过程实现的。自适应动力学占据中心地位，强稳定均衡取代了共同知识。这种设定是格赖斯和刘易斯发起的激进语用理论的适宜环境，甚至比他们的理论更激进。刘易斯摒弃了格赖斯的意图，坚称不需要它们；而这里进一步消除了刘易斯维持均衡所依赖的共同知识。有人可能会反对说，这隐含地假设了参与者知道信号博弈模型的结构，但实际上并非如此。例如，强化学习应用于给定状态下发送的信号以及接收到给定信号时采取的行动，而不是整个游戏的策略。参与的个体或生物不需要明确或隐含地认识到任何游戏结构，甚至不需要意识到他们在进行交流。

3. 逻辑与会话

当最初讲述逻辑进化的故事时，阿尼尔·古普塔在一次演讲后把我拉到一边说：“进化的不只是逻辑，而是逻辑与会话含义及相关语用因素一起进化，它们只是在语言进化的后期才分开。”巴里·林在大约同一时间作为本科生为我写的一篇论文中也独立表达了同样的观点。

3.1 发送者与接收者的行为

发送者将他们所知道的一切输入到各自发送的“前提”中，但他们并不知晓一切，其知识受到对世界状态不完美观察的限制。接收者并非从前提中进行任意有效的推理，而是从前提中得出最具体的有效推理，这是采取最优行动所必需的。这虽然不完全符合格赖斯的理论，但与格赖斯的精神一致，不同的准则在故事的不同部分产生共鸣。

3.2 发送者的准则遵守

对于发送者来说，传达他们所观察到的一切并非必要。即使每个发送者都知道捕食者是蛇，并且出于某种原因选择隐瞒一些信息，这个解释仍然适用。重要的是，发送者要“讲真话”，即当看到一只鹰从天空飞下时，发送者不会发送“蛇或豹”的信号。在这里，发送者需要遵守质量准则，但不需要遵守数量准则。

3.3 接收者的信息提取

对于接收者来说，重要的是从信号中提取与他的行动选择相关的信息。

4. 信息处理

可以将两个发送者和一个接收者的模型看作是信息处理问题的一个特别简单的案例。多个发送者发送传达不同信息的信号，接收者可以从整合这些信息中受益。以下是一些简单的例子：

4.1 发明代码

假设存在四个等概率的自然状态，两个个体对状态进行不完全观察。第一个个体观察状态是在 {S1, S2} 中还是在 {S3, S4} 中，第二个个体观察状态是在 {S1, S3} 中还是在 {S2, S4} 中。他们一起拥有足够的信息来确定自然状态，但单独行动时则不能。每个发送者向接收者发送两个信号中的一个，接收者必须从四个行动中选择一个。支付有利于合作，对于每个状态，恰好有一个行动是“正确的”，只有当选择了该状态的“正确”行动时，每个个体才会得到强化。

这里不假设发送者使用的信号已经建立了约定，而是要求信号的内容与推理一起进化。可以想象发送者一挥舞红色或绿色旗帜，发送者二挥舞黄色或蓝色旗帜。在这个扩展的刘易斯信号博弈中，信号系统是两个发送者和一个接收者这三个参与者策略的组合，使得接收者总是能针对状态做出正确的行动。如果进行强化学习模拟，从每个人随机行动开始，这三个个体通常会迅速陷入一种可能的信号系统中。

在这些信号系统中，信息流动如下：
- 每个发送者的信号传达了关于其观察的完美信息，即关于其能看到的世界状态划分的信息。
- 信号组合包含了关于世界状态的完美信息，每种信号组合对应一个确切的状态。
- 接收者将信号整合起来，其行动包含了关于世界状态的完美信息。

4.2 发明类别和代码

在前面的例子中，我们假定了发送者可以观察到的类别，以及这些类别可以体现在他们的信号中。例如，发送者一最多只能传达世界处于前两个状态之一或不是的信息，这就是她所能看到的全部。杰弗里·巴雷特考虑了一个模型，其中两个发送者和一个接收者需要相互作用，自发地发明类别和代码，以实现一个信号系统。

在巴雷特的游戏中，和之前一样有四个状态和四个行动，但每个发送者都能准确观察到世界的真实状态。尽管每个发送者现在拥有完美的信息，但每个发送者只有两个信号可用，存在两个信息瓶颈。为了实现一个信号系统，这三个个体面临着艰巨的任务。发送者需要以一种使这些类别相互补充并共同确定世界状态的方式将他们的信号与类别联系起来，接收者需要从这些信号中提取信息。接收者在发送者学习如何分类时需要学习，而发送者在接收者学习从接收到的信号组合中提取信息时需要学习他们的互补分类。

在一个信号系统中，发送者 1 可能在状态 1 和 2 发送第一个信号，在其他状态发送第二个信号；发送者 2 可能在状态 1 和 3 发送第一个信号，在其他状态发送第二个信号（这与例子 1 中观察限制所施加的类别相同）。但也有可能发送者 1 将状态 1 和 4 归为一个信号，状态 2 和 3 归为另一个信号，结合相同的接收者策略，这种信号组合也能确定世界状态。

令人惊讶的是，巴雷特发现强化学习者能够可靠地学会最优分类和信号发送。形成的类别取决于偶然因素，有时是一组，有时是另一组，但它们总是相互补充，使接收者能够做出正确的行动。

在巴雷特游戏的信号系统均衡中，信息流动如下：
- 发送者的信号不能传达关于其观察的完美精确信息，而只是部分信息。
- 信号组合包含了关于世界状态的完美信息，每种信号组合对应一个确切的状态。
- 接收者将信号整合起来，其行动包含了关于世界状态的完美信息。

发送者和接收者在学习交流的过程中，在某种程度上学会了遵守质量和数量准则。接收者也在某种程度上学到了最基本的逻辑推理：从前提 p 和 q 推断出合取 p & q。这一切都是基于行为的，如果坚持从行为主体的心理层面来描述这些事情，只能说他们表现得好像在进行交流和推理，但实际上他们就是在进行交流和推理。

4.3 提取相关信息

适当的信息处理取决于支付的性质。重新审视例子 1，两个发送者的类别仍然由观察确定，发送者 1 可以看到世界是否处于前两个状态之一，发送者 2 可以看到状态是奇数还是偶数。修改例子，使只有两个相关行动，支付情况如下：
|状态|行动 1|行动 2|
| ---- | ---- | ---- |
|状态 1|0|1|
|状态 2|1|0|
|状态 3|1|0|
|状态 4|0|1|

最优信号要求接收者在状态 2 和 3 采取行动 1，在其他状态采取行动 2。虽然现在只有两个行动，但接收者不能只依赖一个发送者，因为没有一个发送者拥有足够的信息。发送者拥有关于他们自己类别的信息（即他们对世界状态的划分），但接收者需要关于不同划分的信息。从随机探索开始的强化学习者在这里和之前的例子中一样，能够很好且快速地学会最优信号发送。

在最优信号发送的情况下，当参与者总是得到强化时，每个发送者的信号携带了关于其观察的完美信息，信号组合确定了世界状态。但接收者的行动只包含了关于状态的部分信息，它“只提供了强化结构所体现的语用考虑所要求的信息量”。接收者学会了提取相关信息，忽略无关信息。

从真值函数逻辑的角度来看，接收者必须学会如何从其组成部分的真值计算异或“xor”的真值。发送者 1 观察 p 是否为真，发送者 2 观察 q 是否为真。如果 p xor q 为真，则行动 1 有回报；否则，行动 2 有回报。从逻辑推理的角度来看，接收者在某种程度上学到了从前提 p 和非 q 推断 p xor q，从前提 p 和 q 推断其否定，等等。这些推理不仅是有效的推理，而且是针对手头任务的相关有效推理。接收者可以以同样的方式学会计算其他真值函数和执行其他推理。

4.4 投票

到目前为止，发送者一直是世界状态的可靠观察者。他们可能没有看到一切，但他们认为自己看到的确实是事实。到目前为止，发送者的策略是基于事实的，尽管并不总是全部事实。在现实世界中，存在观察误差。

如果观察不完美，征求第二或第三种意见可能是有意义的。考虑最基本的刘易斯信号博弈，有两个等概率的状态。在现实世界中，发送者可能会出现观察误差，现在我们考虑这种情况。例如，在判断捕食者是豹还是蛇时，发送者可能会误判。此时，征求多个发送者的意见就像进行投票一样，可以降低因单个发送者观察误差导致的错误决策的可能性。

下面是一个简单的 mermaid 流程图，展示了信息处理的一般过程：

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px;
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    classDef decision fill:#FFF6CC,stroke:#FFBC52,stroke-width:2px;

    A([开始]):::startend --> B(多个发送者观察世界状态):::process
    B --> C{观察是否完美?}:::decision
    C -->|是| D(发送者发送信号):::process
    C -->|否| E(征求更多意见):::process
    E --> D
    D --> F(接收者接收信号):::process
    F --> G(接收者整合信息):::process
    G --> H(接收者做出行动选择):::process
    H --> I([结束]):::startend

在这个流程图中，展示了信息从发送者到接收者的流动过程，以及在观察不完美时如何处理。整个信息处理过程围绕着发送者的观察、信号发送、接收者的信息整合和行动选择展开，体现了逻辑、语用学和信息处理之间的紧密联系。

综上所述，逻辑、语用学和信息处理在发送 - 接收者的交互中相互影响、共同作用。从信号系统的进化到会话中的信息传递，再到复杂的信息处理任务，这些因素共同塑造了我们的交流和决策方式。通过研究这些过程，我们可以更好地理解人类和其他生物如何在不确定的环境中有效地传递和利用信息。

4.5 信息处理案例总结

为了更清晰地对比不同信息处理案例，我们可以将上述例子的关键信息整理成表格：
|案例|状态数量|行动数量|发送者信息|信号情况|信息流动特点|学习结果|
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
|发明代码|4|4|不完全观察，分别观察不同划分|两个发送者各有两个信号，需与推理共同进化|发送者信号含观察完美信息，组合含世界状态完美信息，接收者行动含状态完美信息|迅速陷入信号系统|
|发明类别和代码|4|4|能精确观察真实状态，但各只有两个信号|存在信息瓶颈，需自发发明类别和代码|发送者信号含部分信息，组合含世界状态完美信息，接收者行动含状态完美信息|可靠学会最优分类和信号发送|
|提取相关信息|4|2|观察确定类别，分别观察不同特征|按支付情况确定信号|发送者信号含观察完美信息，组合确定世界状态，接收者行动含部分信息|学会最优信号发送，提取相关信息|
|投票|2|未提及|可能存在观察误差|征求多个意见|降低因观察误差导致错误决策可能性|未提及具体学习结果，但原理是利用多意见降低误差|

从这个表格中可以看出，不同案例在状态、行动、发送者信息和信号等方面各有特点，而学习结果也因案例而异。但总体来说，接收者都在努力从信号中提取有用信息以做出合适行动。

5. 逻辑、语用学与信息处理的关系

5.1 相互交织的进化

逻辑、语用学和信息处理并非孤立存在，而是在进化过程中相互交织。从前面的例子可以看出，在发送 - 接收者博弈中，逻辑推理（如原真值函数信号的产生和接收者的推理）与会话含义及语用因素（如发送者遵守质量准则、接收者提取相关信息）共同作用，推动了信号系统的形成和发展。随着环境的变化和交流需求的增加，它们不断相互影响、共同进化。

5.2 语用学对逻辑和信息处理的影响

语用学的准则（如格赖斯的质量准则和数量准则）在信息传递过程中起到了重要的约束和引导作用。发送者遵守质量准则确保了信息的真实性，使得接收者能够基于可靠的前提进行推理。而数量准则虽然对于发送者来说并非总是严格遵守，但在某些情况下也会影响信息的传递量。接收者在提取信息时，也会根据语用学的考虑，忽略无关信息，只关注与行动选择相关的内容，从而提高信息处理的效率。

5.3 逻辑在信息处理中的体现

逻辑在信息处理中以多种方式体现。例如，在接收者从多个发送者的信号中进行推理时，运用了逻辑规则（如异或推理）。原真值函数信号的产生也蕴含了逻辑结构，它们是逻辑在信息传递中的具体表现。逻辑使得信息能够以一种有规律、可推理的方式进行整合和利用，帮助接收者从复杂的信号中得出有效的结论。

5.4 信息处理对逻辑和语用学的促进

信息处理的需求促使逻辑和语用学不断发展。为了在复杂的环境中实现有效的信息传递和决策，发送者和接收者需要不断优化他们的信号策略和信息提取方式。这就推动了逻辑推理能力的提升和语用准则的完善。例如，在面对多个发送者的不同信号时，接收者需要更复杂的逻辑推理来整合信息；而发送者为了让接收者更好地理解信号，也会更注重语用学的运用。

6. 实际应用与启示

6.1 生物学中的应用

在生物学领域，动物之间的交流可以看作是一种发送 - 接收者博弈。例如，鸟类的鸣叫、蜜蜂的舞蹈等都是传递信息的方式。动物们在长期的进化过程中，逐渐形成了适合自身生存环境的信号系统。它们的交流行为体现了逻辑、语用学和信息处理的原理。研究这些动物交流行为可以帮助我们更好地理解生物的进化和适应机制。

6.2 人工智能中的应用

在人工智能领域，多智能体系统的设计和通信可以借鉴发送 - 接收者博弈的思想。多个智能体就像多个发送者和接收者，它们之间需要进行信息传递和协作。通过设置合适的支付函数和学习算法，可以使智能体学会最优的信号策略和信息处理方式，提高系统的整体性能。例如，在机器人协作完成任务的场景中，机器人之间的通信和协作就需要运用逻辑推理和语用学的原则。

6.3 对人类交流的启示

对于人类交流来说，了解逻辑、语用学和信息处理的关系可以帮助我们更好地进行沟通。在日常对话中，我们应该遵守语用学的准则，确保信息的真实性和有效性，同时也要学会提取相关信息，避免被无关信息干扰。在团队协作和决策过程中，成员之间的信息传递和整合也需要运用逻辑推理，以提高决策的准确性和效率。

下面是一个 mermaid 流程图，展示了逻辑、语用学和信息处理在实际应用中的相互关系：

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px;
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    classDef decision fill:#FFF6CC,stroke:#FFBC52,stroke-width:2px;

    A([实际场景]):::startend --> B(信息产生):::process
    B --> C{是否符合语用准则}:::decision
    C -->|是| D(信息传递):::process
    C -->|否| E(调整信息):::process
    E --> D
    D --> F(逻辑推理):::process
    F --> G(信息处理):::process
    G --> H(做出决策或行动):::process
    H --> I([反馈到实际场景]):::startend

这个流程图展示了在实际场景中，信息从产生到最终影响决策或行动的过程。在这个过程中，语用准则起到了筛选和调整信息的作用，逻辑推理用于整合和分析信息，信息处理则是将推理结果转化为实际行动。通过这样的循环，不断优化实际场景中的交流和决策。

7. 总结与展望

7.1 总结

本文围绕逻辑、语用学和信息处理展开，探讨了它们在发送 - 接收者博弈中的表现和相互关系。从对基本信号设置的修改，引出原真值函数信号和多个发送者的情况，到格赖斯的会话理论和准则，再到不同的信息处理案例，如发明代码、发明类别和代码、提取相关信息和投票等，详细阐述了它们在信息传递和决策中的作用。同时，分析了它们在生物学、人工智能和人类交流等领域的实际应用，展示了这些理论的广泛适用性。

7.2 展望

未来的研究可以进一步深入探讨逻辑、语用学和信息处理在更复杂环境中的相互作用。例如，研究在多模态信息传递（如同时包含语言、图像和声音等信息）中的应用，以及如何在动态变化的环境中实时调整信号策略和信息处理方式。此外，还可以探索如何将这些理论应用于更广泛的领域，如经济学、社会学等，为解决实际问题提供新的思路和方法。随着技术的不断发展和研究的深入，我们有望更全面地理解和利用逻辑、语用学和信息处理的力量，推动各个领域的发展。

通过深入研究逻辑、语用学和信息处理的关系，我们可以更好地理解生物和人类的交流机制，为设计更高效的通信系统和协作方式提供理论支持。同时，也能在实际生活中提高我们的沟通能力和决策水平，更好地应对各种复杂情况。