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[導(dǎo)讀]為了解決危機(jī),請激活警報(bào)信號按鈕以通知駕駛員。如果火車的任何一段到站,司機(jī)都會(huì)停下來。如果沒有,火車將前往下一站,在那里可以更容易地提供幫助。

緊急情況下采取的行動(dòng)

為了解決危機(jī),請激活警報(bào)信號按鈕以通知駕駛員。如果火車的任何一段到站,司機(jī)都會(huì)停下來。如果沒有,火車將前往下一站,在那里可以更容易地提供幫助。

第一個(gè)指令代表一個(gè)程序目標(biāo),其邏輯編碼為編程子句:激活警報(bào)將向船長發(fā)出警報(bào)。第二條指令雖然以邏輯編程形式表達(dá),但有些含糊不清并且缺乏完整的條件。這可能意味著,如果收到警報(bào)并且船舶的任何部分出現(xiàn)在海灣中,船長將在海灣內(nèi)停止發(fā)動(dòng)機(jī)。

第三條指令涉及兩個(gè)條件:如果收到警報(bào)并且船舶沒有任何部分位于海灣中,船長將把船舶停在下一個(gè)碼頭。關(guān)于如果船舶靠近海岸則更容易提供援助的聲明是附加結(jié)論而不是條件。如果這是一個(gè)條件,則意味著火車僅在容易獲得援助的車站??俊?

第四條指令是變相的有條件的:不當(dāng)使用報(bào)警信號按鈕可能會(huì)導(dǎo)致 50 英鎊的罰款。

緊急通知的清晰性歸因于其與認(rèn)知框架中的預(yù)期含義的一致性。該通知是連貫的,因?yàn)槊總€(gè)句子都與前面的句子在邏輯上聯(lián)系在一起,并且符合讀者對緊急程序的可能理解。

省略條件和細(xì)節(jié)有時(shí)會(huì)增強(qiáng)連貫性。根據(jù) Williams [1990, 1995] 的觀點(diǎn),連貫性也可以通過構(gòu)建句子來實(shí)現(xiàn),以便熟悉的想法出現(xiàn)在開頭,新的想法出現(xiàn)在結(jié)尾。這種方法允許新信息無縫地過渡到后續(xù)句子中。 《緊急通知》的前三句話就體現(xiàn)了這一做法。

這是另一個(gè)例子,反映了 ALP 代理模型所解決的推理類型:

· 正在下雨。

· 如果下雨了,出門不帶傘,就會(huì)被淋濕。

· 如果弄濕了,您可能會(huì)感冒。

· 如果你感冒了,你會(huì)后悔的。

· 你不想后悔。

· 因此,不帶傘不宜外出。

在下一節(jié)中,我將論證這些例子中所展示的連貫性可以通過句子中的條件和結(jié)論之間的邏輯關(guān)系來理解。

自然語言和認(rèn)知表征

與解釋清晰和連貫的信息相比,理解日常自然語言交流提出了更復(fù)雜的挑戰(zhàn)。這種復(fù)雜性涉及兩個(gè)主要方面。首先,它需要破譯通信的預(yù)期含義。例如,要理解“他給了她這本書”這個(gè)模棱兩可的句子,必須確定“他”和“她”的身份,例如約翰和瑪麗。

第二個(gè)挑戰(zhàn)是以標(biāo)準(zhǔn)化格式對預(yù)期含義進(jìn)行編碼,確保等效消息的表示一致。例如,以下英語句子表達(dá)相同的含義:

· 阿莉亞給了阿瓊一本書。

· 艾莉亞把這本書交給了阿瓊。

· 阿瓊從阿莉亞那里收到了這本書。

· 這本書是阿莉亞送給阿瓊的。

以規(guī)范形式表示這個(gè)共同含義可以簡化后續(xù)推理。共享的含義可以用邏輯表達(dá)式來捕獲,例如give(Alia, Arjun, book),或更準(zhǔn)確地說:

event(e1000).

act(e1000, giving).

agent(e1000, Alia).

recipient(e1000, Arjun).

object(e1000, book21).

Isa(book21, book).

精確的格式有助于更有效地區(qū)分相似的事件和對象。

根據(jù)關(guān)聯(lián)理論,為了增強(qiáng)理解,交流應(yīng)該與他們的心理表征緊密結(jié)合。它們應(yīng)該清晰、簡單地表達(dá),反映表示的規(guī)范形式。

例如,與其說“每一種屬于水生顱骨類的魚都有鰓”,不如說:

· “每條魚都有鰓?!?

· “每條魚都屬于水生顱類?!?

· “如果魚屬于水生顱類,那么它就有鰓。”

在書面英語中,清晰度通常是通過標(biāo)點(diǎn)符號來實(shí)現(xiàn)的,例如關(guān)系從句周圍的逗號。在分句邏輯中,這種區(qū)別體現(xiàn)在結(jié)論和條件之間的差異。

這些例子表明,條件和結(jié)論之間的區(qū)別和關(guān)系是認(rèn)知框架的基本方面,支持這樣的觀點(diǎn),即子句邏輯及其條件形式是理解心理表征的可靠模型。

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