按键盘上方向键 ← 或 → 可快速上下翻页，按键盘上的 Enter 键可回到本书目录页，按键盘上方向键 ↑ 可回到本页顶部！
————未阅读完？加入书签已便下次继续阅读！
∫蝗范ú呗允保约航龆ú扇∧持植呗浴�
“人不犯我，我不犯人；人若犯我，我必犯人”。这是毛泽东的外交方针。一旦别人采
取某种策略，如敌人采取侵犯的策略，根据这个方针，可以推理出“我”将采取“犯”的策略。这就是逻辑推理与行动之间的关系。
我们经常用逻辑推理的方法来确定自己的行动。
“如果天下雨，我将带伞”，这是我们日常的行动决定；“如果上证指数跌破1500点，我将大量买进股票”，这是股民的决定，当然具体的股民的方案是不同的；而外交方面更是靠逻辑推理来确定自己的行为，如：我国在台湾问题上采取“如果其他国家和台湾建交，中国政府将强烈抗议并与之断交”的策略。因此，逻辑推理在社会行动中是确定策略的工具。
其实参与者在计算支付时，也是一样确定自己的策略，即确定：一旦别人采取什么策略，我将采取什么策略更好——支付更大。
“如果天下雨，我将带伞”，“人不犯我，我不犯人；人若犯我，我必犯人”，这些是行动者制定的行动规则，它们构成行动推论的大前提。如：
前提1：如果天下雨，我将带伞；
前提2：今天下雨；
结论：我要带伞。
又比如：
前提1：人不犯我，我不犯人；人若犯我，我必犯人。
前提2：张三犯我。
结论：我犯张三。
这两个推理是演绎的。
通过分析，我们看到，在人的行动中演绎推理发挥着重要作用。因此我们可以认为，逻辑是社会行动的基础。这也是我们为什么分析社会行动主题的原因。
然而，行动中逻辑推理与认识中的逻辑推理的关系如何？行动中的演绎推理的结论肯定是真的吗？
在上一部分中我们说了，演绎性推理只要前提是真的，推理形式正确，结论肯定是真的。我们并没有说，演绎推理分行动的和认识的两种。所以这个看法在行动的推理中同样正确。
然而人们的行动中的推理前提其正确性如何呢？这是问题所在。我们认为，人的认识中普遍性的命题是真的，逻辑就是揭示这些普遍性的命题与个别性结论之间的关系。而人的行动中的前提是“某种条件下的策略决定”，它为真吗？如果为真的话，是什么意义上的真？
这就涉及社会行动的本质问题。
首先，决定行动者的行动的前提是真的吗？如：“如果天下雨，我将带伞”是真的吗？对于这个命题，其真值取决于“天下雨”与“我带伞”两个命题的值的组合，当“天下雨，我没有带伞”，此时命题就假了。然而天下雨与我带伞之间的联系是由行动者“我”来规定的。因此我们可以说，前提真是“规定真的”。
当然，这里的“规定的真”不是没有理由的，它是由行动者的理性与行动结构所决定的，如果是博弈的话，这个结构就是博弈的结构。一旦行动者的结构给定了，理性的行动者的策略决定就确定了。
对于日常非博弈的情况，理性的行动者总是最大化自己的利益而制定策略的。试想一下，下雨时在不带雨伞与带雨伞之间，行动者会选择后者，如果没有其他方便的避雨的手段的话。因为，不带雨伞会使自己淋湿——被淋湿是任何人所不希望的。
酒吧问题与“百花奖”的评选（1）
酒吧问题（bar problem），是美国人阿瑟（W。B。Arthur）1994年在《美国经济评论》发表的《归纳论证和有界理性》一文中提出的，后来在1999年的著名的《科学》杂志上发表的《复杂性和经济学》一文中阐述了这个博弈。
阿瑟是斯坦福大学经济学系教授，同时是美国著名的圣塔菲研究所（Santa Fe Institute）研究人员。他不满意经济学中认为的，经济主体或行动者（agent）的行动是建立在演绎
推理的基础之上的，而认为其行动是基于归纳的基础之上的。酒吧问题就是他为了说明这个问题而提出的。
该博弈是说：有一群人，比如总共有100人，每个周末，均要决定是去一酒吧活动还是呆在家里。酒吧的容量是有限的，比如空间是有限的或者座位是有限的，如果人去多了，去酒吧的人会感到不舒服，此时，他们留在家里比去酒吧更舒服。我们假定酒吧容量是60人，或者说座位是60个，如果某人预测去酒吧的人数超过60人，他的决定是不去，反之则去。这100人如何做出去还是不去的决策呢？
假定每个参与者或决策者面临的信息只是以前去酒吧的人数，每个参与者只能根据以前去的人数的信息归纳出策略来。没有其他信息，他们之间更没有信息交流。
这是一个典型的动态博弈问题，这是一群人之间的博弈。如果许多人预测去酒吧的人数多于60，而决定不去，那么，酒吧的人数将很少，这时候作出这些预测则错了。如果有很大一部分人预测去酒吧的人数少于60，因而去了酒吧，则去的人很多，多过60，此时他们的预测也错了。因此一个作出正确的预测的人应该能知道其他人如何作出预测的。但是在这个问题中每个人的预测的信息来源是一样的，即都是过去的历史，而每个人不知道别人如何作出预测，因此，所谓正确预测是没有的。每个人只能根据以往历史“归纳地”作出预测，而无其他办法。阿瑟教授提出这个问题也是强调在实际中归纳推理与行动之间的重要性。
因此，对于这样的博弈的参与者来说，问题是他如何才能归纳出合理的行动策略。
例如，如果前面几周去酒吧的人数如下：
44，76，23，77，45，66，78，22
不同的行动者可作出不同的预测，例如预测：下次的人数将是前4周的平均数（53），两点的周期环（78），与前面隔一周的相同（78）。
这样的预测种类会很多。在2000年9月中国科技大学主办的一个“经济物理学”国际讨论会上，香港中文大学物理系的许伯铭博士说，他讲了这个问题后，叫研究生回去写出能想到的策略，研究生写出了400多条策略！
行动者根据这些预测来行动，然而这些预测是归纳性的。
通过计算机的模型实验，阿瑟得出一个有意思的结果：不同的行动者是根据自己的归纳来行动的，并且，去酒吧人数的数字没有一个固定的规律，然而，经过一段时间以后，去酒吧的平均人数很快达到60。即经过一段时间，这个系统中去与不去的人数之比是60∶40，尽管每个人不会固定地属于去酒吧或不去酒吧的人群，但这个系统的这个比例是不变的。阿瑟说，预测者自组织地形成一个生态稳定系统。
这就是酒吧问题。对于下次去酒吧的确定的人数，我们是无法作出肯定的预测，这是一混沌现象。
首先，混沌系统的行为，是不可预测的。对于酒吧问题，由于人们根据以往的历史来预测以后去酒吧的人数——我们假定这个过程是这么进行的，过去的人数历史就很重要，然而过去的历史可以说是“任意的”，未来就不可能得到一个确定的值。
其次，这是一个非线性过程。所谓非线性的过程是说，系统未来对初始值有强烈的敏感性。这就是人们常常说的“蝴蝶效应”：在北京的一只蝴蝶煽动了一下翅膀，美国的华盛顿下了一场大暴雨。
在酒吧问题中，同样有这样的情况。假如其中一个人对未来的人数作出了一个预测而决定第n天去还是不去酒吧，他的行为反映在下次去酒吧的人数上，这个数目对其他人的预测及第n＋1天去和不去的决策造成影响，即第n＋1天中去酒吧的人数中含有他第n天的决策的影响。而他对第n＋2天人数的预测要根据n＋1的人数，这样，他第n天的预测及行为给其他人造成的影响反过来又对他第n＋2天的行为造成影响。随着时间的推移，他的第n天的决策的效应会越积越多，从而使得整个过程是不可预测的。
人们总是根据过去的经验来归纳从而得出策略，这没有错，因为人们没有其他办法，在实际生活中人们确实是这样的。我们在第一节分析过，归纳法在认识中是没有绝对合理性的，即没有任何办法来证明它。在人们的行动中归纳法又是怎么样的呢？
归纳法在对人的行动的预测中更是没有合理性可言。尽管有很多预测办法，但没有理由认定其预测是在合理的基础之上的。现在问题还没有结束。如果说，预测的办法没有合理的基础，那么存在一个合理的学习机制吗？也就是说，错误的预测不要紧，但有没有办法改进这个预测，以至于下次能作出更好的