* tjkcb notes: 邏輯=土壤; 語文=花朵. Lack of clarity is due to logic, not writing. Both logic and writing are born with a talent that is hardly learned. You can be trained, but you can never be excellent; you can only be mediocre with training. Logic made the cut; writing goes zig-zag around the road or gets lost. Logic is judgment, straight to the truth; writing, only if excellent, can mark landmarks.
no logic soil; no flowers. Logic is bone, writing is muscle.
• 這樣說，似乎語文和邏輯是兩回事。其實語言是意識的反映，而邏輯就是意識的工作機製。邏輯學不過是對工作機製的抽象概括。 - stonebench - ♂ 
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• 不是植物按照植物學來生長，而是植物學建立於對植物的認識。從食物中提純的維生素不錯，但並不是淩駕在食物之上。 - stonebench - ♂ (59 bytes) (0 reads) 11/06/2023 10:58:19
• Yes or No. but the two sides of the same coin... - TJKCB - ♀ (805 bytes) (3 reads) 11/06/2023 10:59:01
• logic is survival, the soil; writing is secondary the flower - TJKCB - ♀ (0 bytes) (1 reads) 11/06/2023 11:01:01
• Nothing makes except through survival: Nothing makes sense except through the laws of survival. A progress process proceeds step by step. - TJKCB - ♀ (112 bytes) (1 reads) 11/06/2023 11:02:34
• “不昧因果”是討論這個題目。 - dhyang_wxc - ♂ (114 bytes) (8 reads) 11/06/2023 11:35:42 (1)
• thank-You「不昧因果」自性如如不動，不被心外的一切事物所「不落因果」其意思迥然不同對於因果報應清清楚楚明明白白 - TJKCB - ♀ (21405 bytes) (0 reads) 11/06/2023 12:18:29
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• 邏輯的花朵需要語文的土壤：論語文能力比邏輯知識更重要 - stonebench - (3953 bytes) (34 reads) 11/06/2023 07:10:44
• 數學不會騙人，但不能告訴別人你是誰；語言可能騙人，但更會顯示你是什麽人。 - stonebench - (216 bytes) (8 reads) 11/06/2023 07:19:31
• 所以我們更應該學習邏輯， 從而可以識別有意無意用邏輯欺騙的人 - SwiperTheFox - (0 bytes) (0 reads) 11/06/2023 07:40:50
• 是的。我的印象，比起數學，老美更重視寫作。寫作大概能體現學生將來能走多遠的綜合能力。 - dhyang_wxc - (0 bytes) (2 reads) 11/06/2023 07:38:23
• 寫作水平高低的一大重要因素就是內在邏輯。 一盤word salad沒人願意吃 - SwiperTheFox - (0 bytes) (0 reads) 11/06/2023 07:42:04
• 邏輯與語文都重要， 對不同的目的有不同的重要性， 為什麽要Generalize到所有請情況， 而且把他們放在對立麵呢？ - SwiperTheFox - (0 bytes) (8 reads) 11/06/2023 07:39:49 (2)
• 這是因為一個重視往盒子裏放東西，使其整齊；另一個重視跳出盒子，得自由。體類似，用，都有用，卻用力相反。 - dhyang_wxc - (0 bytes) (0 reads) 11/06/2023 08:11:51
• 大哥，俺說的並不是一般情況隻是一種情況：打著邏輯旗號卻連基本的概念都搞不清的人更需要學語文 - stonebench - (0 bytes) (1 reads) 11/06/2023 08:58:33
• 對比語言與邏輯更容易看到邏輯學的空洞之處。 - 中間小謝 - (527 bytes) (13 reads) 11/06/2023 08:52:38 (1)
• 正是。邏輯與語言不對立。但對有些人來說語能力的落後連累了他們的判斷能力。 - stonebench - (0 bytes) (0 reads) 11/06/2023 09:00:37
邏輯是意識的工作機製，正如引力是物得其位的機製。
因此，邏輯不是發明，它天然存在於比較高級的神經係統中。比如小鼠走A門得奶酪B門遭電擊，幾次之後健康的小鼠就會建立習慣，就是意識進行規律判斷（簡單的邏輯）的結果。
這樣說還不明白，就反過來說，如果小鼠意識中沒有邏輯機製，那麽它會永遠隨機選擇這兩個門。
聰明的狼可以避開陷阱，聰明的烏鴉可以製造簡單的工具。它們不需要學邏輯，也不需要學邏輯學。
至於人，就不用說了。
是人發明了邏輯學，而不是邏輯學發明了人。這個事實足以說明一切。
邏輯學也不能算發明，但可以算創造。
聰明的人研究邏輯規律本身，對各種正反情況進行歸納，就成了邏輯學。
邏輯學的規律在邏輯範圍內全部精準，正確，無可非議。
數學不騙人，邏輯也不騙人。因為規律中沒有人發揮的空間。
但介紹邏輯，評價邏輯，應用使用邏輯時這個空間就產生了。
邏輯不會騙人，但使用邏輯的人會騙人。
這就是語言素質的重要性了。比如這個：
這位邏輯的使用者跳過中間各種變量，直接走到“數學題沒答好=數學能力不好”的結論。（此例用於類比“中國人的邏輯有缺陷”這個偽論斷）
嚴謹的邏輯使用者，在得出這個結論之前，是不是應該先限定一下“數學弱”的“數學”是指什麽？是能力，知識，方法，積累，訓練，所有考試成績，還是某次考試考試成績？
然後是不是應該再限定一下：數學“弱”的弱是指什麽？是分數低，應試能力差，教育水平低，訓練強度低，方法級別低，還是素質低？
然後是不是應該再明確一下：在什麽樣的情況下進行的比較，哪些因素合理控製，哪些沒有？
然後是不是應該再解釋一下：弱和成績差是什麽關係？差和“有缺陷”是什麽關係？
遺憾的是，這位使用者對這些關鍵因素和條件沒有限定，也沒有任何分析。
俺指出在對這些因素進行界定之前，一次數學考試分數低“不能推出數學弱”這個結論。
神奇的事情是：這位使用者居然把“不能推出數學弱”當成了“推出數學不弱”，並問俺為啥不能？
俺重新解釋，並且舉例說論證不充分，所以不能得出這個結論。
神奇的事情又發生了：這位使用者認為其論證已經充分了。
俺又解釋，數學弱可能指數學能力也可能指某次考試成績，需要界定。
神奇的事情雙發生了：這位使用者告訴俺：數學不會騙人。
數學不會騙人。是的。所以說到“數學考試成績”就必然正確？
這就讓俺得出一個印象：語文能力比邏輯知識更重要：
邏輯知識不學人不會喪失邏輯能力，連小鼠都有。
語文不學則非常有可能導致人的邏輯能力損傷。原因很簡單：簡單的語義不同（比如數學成績差和數學能力弱之間的差異）也區分不了，拿什麽來用邏輯呢？
在基本概念都無法區分的情況下談邏輯，難免會出現上麵的情況。
所以，結論：
中國人，尤其是認為中國這也不行那也不行的海外中國人，應該加強語文學習。
計算機（ChatGTP）是怎麽說話的？
對，因為邏輯，算法即強大的邏輯，沒有邏輯，計算機就是一堆廢銅爛鐵。
也不全對，離開邏輯的電腦可以當作一個高級打字機，靠人腦輸入文字，僅此而已。
那麽人腦是如何組織文字的呢？其實和電腦沒有太大差別，人工的智能，智能的人工，智能在一定意義上也是強大邏輯反射。
“語文比邏輯更重要”、 “語文是土壤邏輯是花朵”——I 服了 U！
一個人得了一場大病突然聾了啞了，他的邏輯也喪失了？
相反，有的人蔑視邏輯，自己邏輯一塌糊塗，說話自然顛三倒四，車軲轆轉啊轉，故作高深，不燒死你的腦細胞不罷休——其實不過是一盤Word Salad.
一個值得思考的現象：理科生中，有很多語文非常出色的人，語言大師趙元任實則是康奈爾大學數學係畢業，選修物理，還在康奈爾擔任過物理係講師。學醫的除了魯迅，還有馮唐、契訶夫、毛姆 。對了，文學城第一博主潤濤閻是生化博士，蘇步青是數學家，也是詩人，《三體》作者劉慈欣的專業是計算機工程師，等等，等等。
ChatGTP不但能生成很專業的報告，信件和文案，而且已經寫出了不俗的小說。
是不是可以得出這樣的結論：邏輯的土壤滋潤了美麗的語文花朵兒？
誰能說出一個學文學出身的成了著名科學家？
再倒過來也可以: da Vinci, saint-saens, Khayyam ...無知了吧。
你的文章這麽爛，也正是因為邏輯差嗎？
還有 ChatGPT 是基於統計(frequency and distribution)不是邏輯。如果你硬說統計也是邏輯，也不是不可以，但這是掛一漏萬的老花眼的認識。
ChatGPT is not solely rooted in logic. While it can exhibit some logical reasoning abilities in its responses, its primary foundation is based on natural language processing techniques and deep learning models. These models are trained on large datasets of text, enabling them to generate coherent and contextually relevant responses based on the patterns and structures they have learned.
It's important to note that while ChatGPT can simulate logical reasoning to some extent, it does not possess human-like understanding of concepts or true comprehension. Its responses are generated based on patterns in the data it has been trained on, and it may not always demonstrate complete logical consistency or understanding.
is it true?
"ChatGPT 是基於統計(frequency and distribution)不是邏輯。如果你硬說統計也是邏輯"
ChatGPT
不，ChatGPT 是基於自然語言處理技術和深度學習模型，並不是僅基於統計，它包含了許多基於語言理解和生成的深度學習算法。雖然統計在自然語言處理中扮演著重要的角色，但它並不等同於邏輯。邏輯是關於推理和論證的合理性，而統計則是關於數據的分析和模式的發現。在某些情況下，統計可以幫助推斷邏輯關係，但它們並不完全相同。
所以，儘管ChatGPT利用了統計的特性來生成文本，但它並不是僅基於統計，而是結合了深度學習算法和自然語言處理技術。
is it true? "ChatGPT 是基於統計(frequency and distribution)不是邏輯。如果你硬說統計也是邏輯"
ChatGPT
不，ChatGPT 是基於自然語言處理技術和深度學習模型，並不是僅基於統計，它包含了許多基於語言理解和生成的深度學習算法。雖然統計在自然語言處理中扮演著重要的角色，但它並不等同於邏輯。邏輯是關於推理和論證的合理性，而統計則是關於數據的分析和模式的發現。在某些情況下，統計可以幫助推斷邏輯關係，但它們並不完全相同。
所以，儘管ChatGPT利用了統計的特性來生成文本，但它並不是僅基於統計，而是結合了深度學習算法和自然語言處理技術。
[User]ChatGPT is not solely rooted in logic. While it can exhibit some logical reasoning abilities in its responses, its primary foundation is based on natural language processing techniques and deep learning models. These models are trained on large datasets of text, enabling them to generate coherent and contextually relevant responses based on the patterns and structures they have learned.
It's important to note that while ChatGPT can simulate logical reasoning to some extent, it does not possess human-like understanding of concepts or true comprehension. Its responses are generated based on patterns in the data it has been trained on, and it may not always demonstrate complete logical consistency or understanding.
[User]在某些情況下，統計確實可以幫助推斷邏輯關係，特別是當有足夠的數據可以支持推斷時。統計方法可以用於分析數據集中的模式、關聯性和變化，進而得出某種程度上的邏輯關係。然而，需要謹慎處理，因為統計結果僅僅是關於數據的特定模式，而不一定涵蓋了所有可能的邏輯關係。
另一方麵，邏輯推理不一定能夠完全基於統計數據。邏輯推理是建立在嚴格的推理規則和準則之上，而不是僅僅依賴於數據分析。因此，儘管統計方法可以提供一些證據來支持邏輯推理，但兩者並不是完全互相代換的。
[User]Yes, logic can guide statistical analysis. When conducting statistical analysis, it is important to have a clear understanding of the underlying logic and assumptions that govern the data and the analysis process. Logic helps in formulating hypotheses, designing experiments or studies, selecting appropriate statistical methods, and interpreting the results in a meaningful way. Without a logical framework, statistical analysis may produce misleading or misinterpreted results.
In many scientific and research contexts, a logical approach is crucial for ensuring the validity and reliability of statistical findings. By employing logical reasoning, researchers can make informed decisions about the appropriate use of statistical techniques, the interpretation of results, and the implications of their findings. Therefore, logic serves as a fundamental guiding principle in the practice of statistical analysis.
不難理解啊
來源: dancingwolf 於 2023-11-08 12:57:24 [檔案] [博客] [舊帖] [給我悄悄話] 本文已被閱讀： 18 次 (371 bytes)
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回答: 我對形式邏輯及其重要性的一點認識 由 SwiperTheFox 於 2023-11-08 12:49:09
為辯論而辯論就要豎一塊靶子，這個靶子就是”邏輯萬能“，其實誰都沒有把邏輯放到唯一，絕對，萬能的位置上。
就好象誰也沒有把西方的一切都形容的完美無缺，而辯論中就有人指責”西方文化完美論“
隻有傻瓜才會認為一樣東西是萬能藥。