* tjkcb notes: 逻辑=土壤; 语文=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.
• 这样说，似乎语文和逻辑是两回事。其实语言是意识的反映，而逻辑就是意识的工作机制。逻辑学不过是对工作机制的抽象概括。 - stonebench - ♂ 
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• 不是植物按照植物学来生长，而是植物学建立于对植物的认识。从食物中提纯的维生素不错，但并不是凌驾在食物之上。 - 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”是讨论这个题目。 - dhyang_wxc - ♂ (114 bytes) (8 reads) 11/06/2023 11:35:42 (1)
• thank-You「不昧因果」自性如如不动，不被心外的一切事物所「不落因果」其意思迥然不同对于因果报应清清楚楚明明白白 - TJKCB - ♀ (21405 bytes) (0 reads) 11/06/2023 12:18:29
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• 逻辑的花朵需要语文的土壤：论语文能力比逻辑知识更重要 - stonebench - (3953 bytes) (34 reads) 11/06/2023 07:10:44
• 数学不会骗人，但不能告诉别人你是谁；语言可能骗人，但更会显示你是什么人。 - stonebench - (216 bytes) (8 reads) 11/06/2023 07:19:31
• 所以我们更应该学习逻辑， 从而可以识别有意无意用逻辑欺骗的人 - SwiperTheFox - (0 bytes) (0 reads) 11/06/2023 07:40:50
• 是的。我的印象，比起数学，老美更重视写作。写作大概能体现学生将来能走多远的综合能力。 - dhyang_wxc - (0 bytes) (2 reads) 11/06/2023 07:38:23
• 写作水平高低的一大重要因素就是内在逻辑。 一盘word salad没人愿意吃 - SwiperTheFox - (0 bytes) (0 reads) 11/06/2023 07:42:04
• 逻辑与语文都重要， 对不同的目的有不同的重要性， 为什么要Generalize到所有请情况， 而且把他们放在对立面呢？ - SwiperTheFox - (0 bytes) (8 reads) 11/06/2023 07:39:49 (2)
• 这是因为一个重视往盒子里放东西，使其整齐；另一个重视跳出盒子，得自由。体类似，用，都有用，却用力相反。 - dhyang_wxc - (0 bytes) (0 reads) 11/06/2023 08:11:51
• 大哥，俺说的并不是一般情况只是一种情况：打着逻辑旗号却连基本的概念都搞不清的人更需要学语文 - 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。 - 中间小谢 - (527 bytes) (13 reads) 11/06/2023 08:52:38 (1)
• 正是。逻辑与语言不对立。但对有些人来说语能力的落后连累了他们的判断能力。 - stonebench - (0 bytes) (0 reads) 11/06/2023 09:00:37
逻辑是意识的工作机制，正如引力是物得其位的机制。
因此，逻辑不是发明，它天然存在于比较高级的神经系统中。比如小鼠走A门得奶酪B门遭电击，几次之后健康的小鼠就会建立习惯，就是意识进行规律判断（简单的逻辑）的结果。
这样说还不明白，就反过来说，如果小鼠意识中没有逻辑机制，那么它会永远随机选择这两个门。
聪明的狼可以避开陷阱，聪明的乌鸦可以制造简单的工具。它们不需要学逻辑，也不需要学逻辑学。
至于人，就不用说了。
是人发明了逻辑学，而不是逻辑学发明了人。这个事实足以说明一切。
逻辑学也不能算发明，但可以算创造。
聪明的人研究逻辑规律本身，对各种正反情况进行归纳，就成了逻辑学。
逻辑学的规律在逻辑范围内全部精准，正确，无可非议。
数学不骗人，逻辑也不骗人。因为规律中没有人发挥的空间。
但介绍逻辑，评价逻辑，应用使用逻辑时这个空间就产生了。
逻辑不会骗人，但使用逻辑的人会骗人。
这就是语言素质的重要性了。比如这个：
这位逻辑的使用者跳过中间各种变量，直接走到“数学题没答好=数学能力不好”的结论。（此例用于类比“中国人的逻辑有缺陷”这个伪论断）
严谨的逻辑使用者，在得出这个结论之前，是不是应该先限定一下“数学弱”的“数学”是指什么？是能力，知识，方法，积累，训练，所有考试成绩，还是某次考试考试成绩？
然后是不是应该再限定一下：数学“弱”的弱是指什么？是分数低，应试能力差，教育水平低，训练强度低，方法级别低，还是素质低？
然后是不是应该再明确一下：在什么样的情况下进行的比较，哪些因素合理控制，哪些没有？
然后是不是应该再解释一下：弱和成绩差是什么关系？差和“有缺陷”是什么关系？
遗憾的是，这位使用者对这些关键因素和条件没有限定，也没有任何分析。
俺指出在对这些因素进行界定之前，一次数学考试分数低“不能推出数学弱”这个结论。
神奇的事情是：这位使用者居然把“不能推出数学弱”当成了“推出数学不弱”，并问俺为啥不能？
俺重新解释，并且举例说论证不充分，所以不能得出这个结论。
神奇的事情又发生了：这位使用者认为其论证已经充分了。
俺又解释，数学弱可能指数学能力也可能指某次考试成绩，需要界定。
神奇的事情双发生了：这位使用者告诉俺：数学不会骗人。
数学不会骗人。是的。所以说到“数学考试成绩”就必然正确？
这就让俺得出一个印象：语文能力比逻辑知识更重要：
逻辑知识不学人不会丧失逻辑能力，连小鼠都有。
语文不学则非常有可能导致人的逻辑能力损伤。原因很简单：简单的语义不同（比如数学成绩差和数学能力弱之间的差异）也区分不了，拿什么来用逻辑呢？
在基本概念都无法区分的情况下谈逻辑，难免会出现上面的情况。
所以，结论：
中国人，尤其是认为中国这也不行那也不行的海外中国人，应该加强语文学习。
计算机（ChatGTP）是怎么说话的？
对，因为逻辑，算法即强大的逻辑，没有逻辑，计算机就是一堆废铜烂铁。
也不全对，离开逻辑的电脑可以当作一个高级打字机，靠人脑输入文字，仅此而已。
那么人脑是如何组织文字的呢？其实和电脑没有太大差别，人工的智能，智能的人工，智能在一定意义上也是强大逻辑反射。
“语文比逻辑更重要”、 “语文是土壤逻辑是花朵”——I 服了 U！
一个人得了一场大病突然聋了哑了，他的逻辑也丧失了？
相反，有的人蔑视逻辑，自己逻辑一塌糊涂，说话自然颠三倒四，车轱辘转啊转，故作高深，不烧死你的脑细胞不罢休——其实不过是一盘Word Salad.
一个值得思考的现象：理科生中，有很多语文非常出色的人，语言大师赵元任实则是康奈尔大学数学系毕业，选修物理，还在康奈尔担任过物理系讲师。学医的除了鲁迅，还有冯唐、契诃夫、毛姆 。对了，文学城第一博主润涛阎是生化博士，苏步青是数学家，也是诗人，《三体》作者刘慈欣的专业是计算机工程师，等等，等等。
ChatGTP不但能生成很专业的报告，信件和文案，而且已经写出了不俗的小说。
是不是可以得出这样的结论：逻辑的土壤滋润了美丽的语文花朵儿？
谁能说出一个学文学出身的成了著名科学家？
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，但這是挂一漏万的老花眼的認識。
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。
另一方面，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.
不难理解啊
来源: dancingwolf 于 2023-11-08 12:57:24 [档案] [博客] [旧帖] [给我悄悄话] 本文已被阅读： 18 次 (371 bytes)
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回答: 我对形式逻辑及其重要性的一点认识 由 SwiperTheFox 于 2023-11-08 12:49:09
为辩论而辩论就要竖一块靶子，这个靶子就是”逻辑万能“，其实谁都没有把逻辑放到唯一，绝对，万能的位置上。
就好象谁也没有把西方的一切都形容的完美无缺，而辩论中就有人指责”西方文化完美论“
只有傻瓜才会认为一样东西是万能药。