思方劍 — 港人終極之劍(二)

Sam LAM @ OriginBit
4 min readJul 19, 2019

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A:我跑100米9.57秒。
B:你唔Logic!
問:何謂Logic

上集傳送門:思方劍 — 港人終極之劍(一

[重溫]思方劍招式

  1. 語理分析(清其意) — 上集內容
  2. 邏輯方法(作推論) — 本集內容
  3. 科學法度(作推論) — 本集內容
  4. 謬誤剖析(批謬誤)
  5. 創意思考(本文不談!)

思方劍二式 — 邏輯方法

問:何謂邏輯方法?
答:必然性推論(演繹法)是也。

再問:何謂必然性推論?
答:前題必然推出結論。
補刀:例如,牠是Mammal,何故?因牠是猫仔故!(猫仔 → Mammal)

邏輯方法講「必然性推論」,即基於前題,推出結論,而這個推是必然的 — (如果)前題為真,結論必為真。參考上文例子,如果有隻猫仔(前題),牠必然是哺乳類動物(結論)。

如果聽到沒有必然性的推論,例如:「天有星(前題),所以我是猫仔(結論)」,你會說「你唔Logic喎大佬」,意即推論失效(Non-sequitur),俗點講,「(前題)推唔出(結論)喎大佬」。

如果聽到沒有必然性的推論,你會說「你唔Logic喎大佬」。

— 另一個「唔Logic」的例子

故此,文章開端「我跑100米9.57秒」(假設你朋友振英跟你說),並非「唔Logic」,而且邏輯上是絕對可行的,但經驗上就「唔太make sense」了(目前男子100米世界紀錄為9.58秒)。

最後,經常有人誤解邏輯,認為「(如果)前題爲假,結論必為假」。有效邏輯推論只保證「(如果)前題爲真,結論必為真」而已。駁斥這個誤解很簡單,順手拋個反例:「天有狗,所以孔子是人」,可見前題爲假,結論不一定假,只是,這是一個錯的論證,為什麼?因為「(前題)推唔出(結論)喎大佬」。

對確論證

邏輯方法的推論有分對確與不對確。

  • 「對確」是「(如果)前題為真,結論必為真」
  • 「不對確」則是「(如果)前題為真,結論不一定為真」

真確論證

邏輯方法的推論亦可分真確與不真確。

上文的「對確」只擔保「(如果)前題爲真,結論必為真」,並無確保「前題真的是真」。例如老豆話:「(如果)你考到100分,就給你$10,000,000」,假設講者誠實,這是「對確」論證,但他或許在想:「反正這衰仔考不了100分」(這就是不確保「前題真的是真」)。不過,反正仔仔真的考了100分,狡猾老豆又沒說貨幣單位!

而真確論證是一個更嚴格的論證系統,它在對確論證的基礎上,要求前題真的是真。

  • 「真確」的條件為:
  1. 對確
  2. 前題真的是真
  • 「不真確」便是不能滿足上述條件。

思方劍三式 — 科學法度

問:何謂科學法度?
答:概然性推論(歸納法)是也。

再問:何謂概然性推論?
答:前題概然推出結論。
補刀:例如,所有人終會死,何故?因孔子終會死、老子終會死、莊子終會死、…、N子終會死!

科學法度講「概然性推論」,即前題對結論有很強的支持,而這個支持並非必然的 — (如果)前題為真,結論很大機會為真。參考上文例子,如果孔子終會死、老子終會死、莊子終會死、…、N子終會死(前題),(很大機會)所有人終會死(結論)。

如果聽到概然性不足的推論,例如:「如果孔子有學問、老子有學問、莊子有學問(前題),所有人都有學問(結論)」,你會說「好牽強喎大佬」,意即前題對結論支持不足。

  • 以邏輯方法看科學法度,概然性推論必然是「不對確」和「不真確」。
  • 以科學法度看邏輯方法,必然性推論是前題對結論有100%的支持。

概確論證

科學法度的推論有分概確與不概確。

  • 「概確」是「前題對結論有很強的支持」
  • 「不概確」則是「前題對結論只有很弱的支持」。

小結

對言論作判斷之先,可以這樣思考:

  1. 先做語理分析
  2. 如言論無理據,問之
  3. 如言論有理據,理據爲真的情況下,結論可以爲假
  4. 如言論有理據,理據爲真的情況下,對結論爲真有多少支持
  5. 如言論有理據,理據本身爲真

下集「謬誤剖析(批謬誤)」見!

點睛

Finally… 贈送一句藏式辯論傳統三段論(本文沒談及,有興趣的話,請自學):

The subject, sound, is impermanent, because of being a product.

— Tibetan classical sample syllogism(藏式三段論應屬真確論證)

參考書目

  1. 《哲道行者》(李天命)
  2. 《圖解思考方法》(梁光耀)
  3. 《The Course in Buddhist Reasoning and Debate: An Asian Approach to Analytical Thinking Drawn from Indian and Tibetan Sources》(Daniel Perdue)

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Sam LAM @ OriginBit

OriginBit Founder | HSUHK Lecturer | Gov Advisory Committee Member(SCSDITE) | GDG Organizer | MBuddhStud(HKU) | BEng(HKUST) | MCSE | MCP | CCNP | CEH