基因算法：含义研究的新思路

黄 缅，徐盛桓

基因算法：含义研究的新思路

黄 缅，徐盛桓

（重庆师范大学 外国语学院；河南大学）

含义是语用学研究的经典课题。自格赖斯提出会话含义理论以来已有多半个世纪，对含义如何推导的研究一直秉承着建构原则范式的思路。时代和科技的发展给人们的生活带来改变，同时也带来语言运用的变化，有些含义的表达就不一定能基于原则的推导机制而获得。文章将含义的推导从基于原则转移到基于基因算法的推导，仿用生物进化过程的计算模型进行含义研究，使含义推导获得一种优化解。所谓优化解就是能随时势需要而变化的解。说话主体将话语里作为基因成分的交际意图同具体环境相结合，运用遗传算法里的模态进行表达，听话人则遵循基因算法的程序进行推导。该研究范式同生物的繁衍和遗传相联系，会话含义的基因算法也就演绎着含义表达的生成与繁衍。

含义；含义表达结构体；基因算法；优化解

一、引言

本文试用基因算法（genetic algorithm，https://baike.so.com/doc/5056960-5284178. html）研究会话含义（conversational implicature）的推导。美国语言哲学家、逻辑学家格赖斯（H. P. Grice，1975）在20世纪50年代提出会话含义理论的雏型，60年代该理论开始成型并传播，70年代被公开发表。它是语用学的核心内容。含义在语言交际中经常用到，在人际交往中扮演着非常重要的角色。会话含义理论以其创新性的内容引起了哲学界﹑逻辑学界，特别是语言学界的广泛而持久的关注。之后会话含义理论在20世纪八九十年代被介绍到我国，也引发了广泛的应用和研究。

格赖斯的含义理论作为语言交际理论认为任何语言交际都涉及交际意图。说话人在话语中表明自己的目的和意图，也需要听话人对说话人交际意图的准确理解和把握，并以此作出回应（Grice，1975：41-58）。对说话人来说，如果他使用字面义的表达，那么话语就能够明白地表达目的和意图；有时也可以通过非字面义来表达，那就要靠听话人自己去领会。例如，有人问你现在几点钟，字面义的表达意图就是请你告诉他现在是何时。如果有人把车停在路边，对路过的人说：“我的车快没有油了”，那么很可能就是要打听附近有没有加油站。半个世纪以来，含义研究的文献都是以这样的模式来表达的，即有人（A）提一个问题或说一段话，另一人（B）作出非字面义的回应，按照A提出的问题或话语的交际意图，B运用的往往就是含义的表达。这就是说含义表达一定是非字面义的表达，把表达的意图包“含”在这非字面“义”的话语里。

语言非字面义表达的研究当然不是从会话含义理论开始，会话含义理论是把涉及范围比较广的某些非字面义表达的运用都归纳到会话含义的专门模式里。这一转向的一个重要特征是研究的细化和深入化，从分析话语的意义转向意义哲理性的推理，从而发生了语用转向。这样的转向进而影响语言研究的分析也趋向于哲理化，使语言研究摆脱语言单纯作为使用工具来研究的工具性平面化说明，注重进行哲理性的概括和抽象，会话含义理论就带有这样的理论特征。格赖斯仿照康德哲学研究的细化分析，将概念的12个范畴分成四类：量、质、关系、模态（Kant，1929：54-55），又将这四类作了一些调整，作为他建构会话含义理论合作原则的框架。

格赖斯以后的研究者都是用原则来构建他们的理论框架，这已经是含义研究半个世纪以来所形成的一个传统，如格赖斯的合作原则及其四项准则。斯珀波（D. Sperber）和威尔逊（D. Wilson）不认为在语言交际中有所谓合作这样的原则，因而作出了修正，提出了关联原则，但他们仍然以原则来构建他们的认知语用学理论框架，即关联原则及其相关的认知原则和交际原则。在会话含义理论长期的研究过程中，格赖斯学派的学者们对合作原则也作出过修订和补充，用的也是原则，如菏恩（L. R. Horn）的Q原则、R原则和列文森（S. C. Levinson）的“三原则”（Q原则、I原则、M原则）等。这一系列的原则构成了会话含义语用推理的基本框架，用这些原则来解释、说明推理成立的合理性理据，无论认为这是合作还是关联。

半个世纪以来这样构建起来的含义推导机制是可行的，但是从20世纪末到21世纪初，随着科学技术的进步和发展，人们的生活发生了许多变化，导致语言的表达也发生了变化，有些含义的表达就不一定能在这样的推导机制下实现推导，这导致了我们要对含义研究进行再思考。

语言的运用归根结底是认知活动。1978年，认知科学现状委员会向斯隆基金会提交了一份报告（席勒尔，1989），把认知科学定义为研究智能实体同它们的环境相互作用的原理的科学。含义推导是认知活动，认知就是认知主体同他所处的环境相互作用而发生的认识活动。人们的生活内容发生了变化，就是认知主体所处环境的变化使然，我们用基因算法研究含义的这一含义研究的新思路，就是在这样的科学发展的背景下提出来的。

二、会话含义的含义推导

含义的表达模式为有人（设为A）在一定情境下（situation，si）提出一个问题或说了一些话，B回应了一段话（即what is said，S），A的问题或话语就提供了B在这样情境下的交际意图（intention，int）。会话含义研究的就是在这样的情境下（B）的话语有什么含义（即what is implied，IMP）。以上模式可表示如下：

[(S—infer—>IMP)si ]int...[1式]

说话主体在si的情境下，按照int的交际意图说了 S，就可按照某原则或其他的方式推导出S的含义IMP。1式可称为含义表达结构体（the syntagma of implicature expression），可看作任何研究模式的含义表达结构体。在这样的结构体内，交际意图（int）同情境（si）共同对说话人的话语（S）推导出含义（IMP）。这里可用传统研究模式的例子进行说明。

（1）A: Would you like to buy a flag for the Royal National Lifeboat Institution?

B: No, thanks. I always spend my holidays with my sister in Birmingham.（Sperber &Wilson，1986/1995：121）

[（休假时我只同我的妹妹去伯明翰—推导—>伯明翰是一个内陆的城市，因此我不关心为水上活动募捐的事）si]int。

（2）A: Did your treatment for stammer work?

B: Peter piper picked a peck of picked pepper.

A: How amazing!

B. Yes, b-b-butth-th-that’s nots-s-something I v-v-very often w-w-want-s-say.（ibid.：38-46）

B用帮助纠正口吃的绕口令读出一段话时非常流畅，A也大加赞赏，但他进一步说明时依旧口吃。

A同B去法国旅行，顺便去探望朋友C。A向B打听：

（3）A: Where does C live?

B: Somewhere in the South of France.（Grice，1975：51）

学生要求老师给他写一封介绍信，推荐他应聘一项同哲学有关的工作，其中一句如下：

（4）Mr. X’s command of English is excellent, and his attendance at tutorials has been regular.（ibid.：52）

（5）Peter: Did John pay back the money he owed you?

Mary: No. He forgot to go to the bank.（Wilson & Sperber，2004：615）

（6）A: Can you tell me the time?

B: Well, the milkman has come.（Levinson，1983：97）

以上我们特意选用读者熟悉的语用学论著中常用的例子，按含义表达结构体组织话语，依照会话含义研究中的某项原则进行推导，结果发现推导大体有两种结果：例（1）～（5）表现为肯定/否定型推导，推导基本上都是否定的结果，这也许是研究者已经意识到含义运用的实际情况而特意设计的；例（6）则表现为某种具体内容的推导结果。

对于结果为肯定/否定型的推导，例（1）中A卖旗是为水上活动募捐，为了回应A，B的S就应以表达买/不买作为他的交际意图。B说他去英格兰的内陆地区伯明翰度假，这同水上活动无关，表示不买，这就是他的话语推导结果。用列文森的I原则可以进行推导。而例（5）中Peter问Mary John是否还钱给她，这就提示了Mary说的话应以此为交际意图。Mary说John忘了去银行，他还没有还钱，忘了去银行就是没有钱，所以Mary的话语按这一交际意图表达了否定的意思。这样的解释在以前很长一段时间里是可行的，因为那时只有去银行才能提款。但随着科学技术的发展，计算机技术的应用越来越广泛，人们的生活越来越受数字化技术的影响，以银行业务来说，20世纪七八十年代从银行的自动化到世纪末的银行电子化，再到新世纪的银行数字化，又发展到手机银行，再演变到手机钱包，现在手机就可以实现提款、转账、消费等。像例（5）这样的情况在今天看来就不合适了。这反映了时代的变迁对含义研究——其实是对语言运用的影响。正是这一点促使我们拟用基因算法研究会话含义，将含义的获得从原则的语用推理向基因算法的推理过渡。

1987年，一封只有8个字“跨越长城，走向世界”的电子邮件由北京发出；1994年，中科院通过64K的网络将中国全功能网接入国际互联网，迈出了中国同世界各地数百万台电脑共享信息的第一步，标志着我国同国际互联网建立关系的肇始。互联网、物联网、大数据、云计算、人工智能、区块链等技术使数字经济、数字政务、数字会议、数字教学、数字银行等进入我们的日常生活。人们的语言表达也随之发生了变化，如现在要表达不能还钱，也许可以这样说：These days the cable is being repaired in this area.（这几天这个地区互联网线路正在维修）。现在一些诸如款项移动、会议、会晤、访谈、讲课、论文答辩、医疗会诊、办理证件、订餐等活动都是可以远距离实现。据此我们拟对会话含义的研究提出一种新思路，即引进基因算法，使含义推导有一种更为优化、更能适应环境变迁的算法。

三、基因算法的一般说明

基因算法又译为遗传算法，下文会根据上下文表达而选用某一译法。用基因算法研究会话含义是语言研究的一种跨学科研究。算法是数学领域的，指规范运算过程的规则系统。而基因算法则是从研究生物的遗传进化中发展而来的，是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的一种计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最佳解的方法，其中以基因是遗传的关键因素。我们借用基因算法进行含义研究就是为含义的推导谋求一种优化解。含义研究中的所谓优化解就是能随时势需要而变化的解，主要就是随含义话语里基因成分变迁的解。含义研究作为人文科学借用遗传算法只是一种借鉴，我们不能完全沉浸在生物学里，最后还要回归到语言研究上来。

基因算法是从代表问题可能潜在解的某种群的某个个体开始的，种群是生物区分的一个单位。生物的区分有四个单位：群落、物种、种群、个体。群落（biological community）是最大的分类，指生活在地球上各种栖息环境中所有生物的总和，包括一切陆生、水生动物、植物、微生物，这组成了最大生态系统的生物圈。其次是物种（species），动物如猫、狗、牛、羊、鼠、蚁等，植物如榕、梅、桃、兰、竹、菊、草等，以及肉眼看不见的细菌、病毒、真菌等，这些就是一个个的物种。物种是生物遗传的基本单位，在自然生态环境中，种内的生物可以自由交配或传粉，产生可育的后代，因而不同物种的生物就形成了生殖隔离。

种群（population）是生物群体的又一个单位。一个种群是由经过基因编码的一定数目的个体组成，每个个体都是带有不同染色体特征的实体。染色体（chromosome）是遗传物质的主要载体，由多个遗传因子——基因组成。一条染色体上有许多基因，呈直线排列。每一条染色体上只有一个DNA分子，染色体是DNA分子的主要载体。基因是有遗传效应的DNA片段，或曰带有遗传信息的DNA片段就称为基因。环境和遗传的互相依赖演绎着生命的繁衍。基因可以表现为表现型和基因型两种形态。表现型就是遗传的状态表现了出来，所以又称基因表达（gene expression），是某种基因的组合，通常在外部就可以表现出来，是一定的基因型同环境交互作用以适应环境的产物，即特定的基因型在一定环境条件下的表现形态，它决定了个体形状的外部表现。例如，陈大、陈二是一对孪生兄弟，只是陈大鼻子底下有一颗黑痣，这些就是他们的基因表达。作为种群的遗传还需要从个体的表现型向比较固定的基因型映射，即进行基因的编码工作。基因型就是指某一生物个体全部基因组合的总称，它反映了生物体遗传的构成，如一个人的基因型即从其祖辈、父辈获得的全部基因的总和。这些特征都是由染色体中控制这些特征的某种基因组合决定的。DNA中的遗传信息在一个长链上按一定的模式排列，这一操作就是遗传编码。遗传编码可能体现遗传或有可能隔断遗传。含义研究中的所谓优化解就是随话语里基因成分的变化而变化的解，这是因为基因同遗传有着密切的关系，而遗传又同环境互相依赖。个体（individual）则是构成种群的单个生物体。

遗传算法是计算数学中用于解决最优化的搜索算法，是进化算法的一种，是借鉴进化论生物学中的一些现象发展而来的。它是美国学者霍兰德（John Holland）在1975年提出的，主要特点是直接对结构对象进行操作，根据问题域中个体的适应度选择个体，并借助遗传算子（genetic operator）进行组合或变异，产生出代表新的解集的种群，按照生物进化的适者生存、优胜劣汰的原理逐代选择、演化和淘汰，产生出合适的后代。借用遗传算法进行含义研究就是参照这样的原理，但还是要回归到语言研究。

会话含义研究所运用的遗传算法的重要特点是模态性（modelity），含义遗传算法的建立就要用到这一特点。遗传算法的模态性表现出两种性质：物质性和信息性。模态的一般意义是指表现形态，如形式、样式，在语言运用中也指语言的情态，通常也指感官所带来的感觉实现的方式。语言的多模态研究我们并不陌生，而生物学的模态性是指多模态的生物识别，是整合两种及两种以上生物识别技术，并结合数据融合技术，使得识别过程更加精准。但含义研究遗传算法的模态性主要是指采集信息渠道的形式，就是感官所带来的感觉的实现，也就是指从各种感觉器官获取信息的形式，因此每一种信息的来源都可以称为一种模态。

模态的一般意义是指表现形态，如形式、样式，在语言运用中也指语言的情态，通常也指感官所带来的感觉实现的方式。语言的多模态研究我们并不陌生，而生物学讲的模态性是指多模态的生物识别，是整合两种及两种以上生物识别技术，并结合数据融合技术，使得识别过程更加精准。但含义研究遗传算法的模态性，主要是指采集信息渠道的形式就是模态，就是感官所带来的感觉的实现，也就是指从各种感觉器官获取信息的形式，因此每一种信息的来源都可以称为一种模态。

语言研究，包括含义研究，其实都是对外界输入的信息进行处理，这些信息转化为自然语言，如汉语、英语、俄语、法语等，或其他类语言符号，如数学语言、逻辑语言、计算机编程语言等，研究就是针对这些语言符号，所以模态性表现出物质性。这些物质的功能是传输信息，这就是模态性所表现出来的物质性和信息性。每一种信息的来源都可以称为一种模态，如触觉、听觉、视觉、嗅觉、运动觉等，从这些感觉器官输入就是一种输入形式，输入的信息就可以称为一种模态。我们主要是以含义表达中所体现的不同感觉器官输入的信息作为模态，如看到的信息、听到的信息等。由于科技的发展，没有还钱的理由可以是互联网线路正在维修。根据每一种信息的来源都可以称为一种模态，这就是说看到通告说、听到人家说或在维修现场看到互联网线路正在维修。

四、会话含义研究与基因算法

基因算法所表示的是生物的遗传与衍生。环境同遗传和衍生的互相依赖演绎着生命的繁衍，会话含义的基因算法也就演绎着含义表达的生成与繁衍。在含义研究中，种群、遗传、繁衍、基因、染色体等概念都是从生物学科里借用过来的。生物学的所谓遗传就是祖辈、父辈通过细胞染色体向后代传递自己性状和品质的过程。在含义研究中，说话主体以交际意图与环境相结合的方式传递含义的过程就是一次衍生与遗传。在一个含义表达结构体内，含义的内容是通过交际意图与环境相互作用生成的，所以交际意图大体相当于基因或染色体的作用。一条染色体上有许多基因，而每一条染色体上只有一个DNA分子，基因就是具有遗传作用的DNA片段。会话含义的基因算法是从代表问题可能潜在解的一个种群的个体开始的，一个种群就可以看作是一个含义生成所限定的范围，如表时间（现在是何时）的含义就是一个表时间含义生成的种群所生成的。表时间含义的生成不同于表取钱含义的生成，也不同于表求职含义的生成等，它们生成的可能性是彼此隔离的，就像种群间彼此是生殖隔离一样。

例（6）中A问时间，B回答的话语S就是以此为交际意图int，同当时当地的环境si 相结合就得出表时间含义的IMP。每一种信息的来源都可以看作会话含义基因算法的一种模态，如通过我们的听觉、视觉、嗅觉等得来的信息就是不同的模态。在A和B生活的小区环境里，假设每天早上7点卖早餐的餐车就会到来，车上的食物香味扑鼻而来，这是嗅觉带来的信息；8点小区里的小学就会响起上课的铃声，这是听觉带来的信息；而在另一个C小区，每到晚上19点观光塔就会亮起华灯，这是视觉带来的信息。这些都可以作为这些地区的时地标识，可分别用来作为这些地区表时间含义生成的信息来源。例如，在C小区晚上19点，如果问几点钟，就可以回答说观光塔上的灯亮了。这些就是交际意图同当时当地的环境相结合得出的答案，也可以比喻为在不同环境下所繁衍的时间种群的后代。古埃及人将太阳日的一昼夜平分为24个时段，而近代的惠更斯（Christiaan Huygens）按照太阳日时段划分，在17世纪运用等摆定律的原理研制出12小时制的摆钟。自此对时间的表示一直都没有变化，这就使对时间的表达可以顺理成章地运用含义表达的基因算法。含义表达的基因算法的程序如下：

含义表达基因算法程序1

a.初始化

b.评估

个体评估其适应度，就是以交际意图为标准，看所选择的个体是否符合适应度，即将有关的标准作为评估算子（evaluation operator）作用于种群中的某个个体。

c.交叉运算

将交叉算子（crossover operator）作用于种群中的这个个体，含义话语里作为基因成分的交际意图同环境的具体运用相结合就得到交叉算子。在遗传算法中起核心作用的是交叉算子。

d. 终止

得到具有适应度的个体作为优化解输出，终止计算。

例（5）中Peter问John 还钱了没有，还钱的方式已经有了很多的变化，导致所选择的个体不符合适应度。因此，c项就不能单纯以没有变化的基因进行交叉运算，而要考虑到将基因的变化作为变异算子（mutation operator），先进行变异运算。变异运算就是将变异算子作用于种群中的某个个体，即将群体中的个体串的某些基因座上的基因值进行变动。群体中的个体经过选择，再经过变异运算之后才得到下一代的群体合适的个体。假设John到银行提款以便还钱，大堂经理告诉他可以通过手机银行办理，不必花时间排队。上述含义表达基因算法就可以补充为：

含义表达基因算法程序2

……

c.变异运算

将变异算子（mutation operator）作用于种群中的这个个体，获得变异后的新结果，再进行下一步的交叉运算。

d.交叉运算……

e. 终止……

五、结语

会话含义研究已有多半个世纪，已经有不少研究成果，有不少真知灼见，至今仍具有重要的学术价值。会话含义理论传入我国以来，国内出版的语用学论著都有专章讨论。本文是在当代科学技术发展背景下开展研究，开创一个含义跨学科研究的新范式，将会话含义的获得从规则（原则）的运用转移到基因算法的推导。而有关的推导是从话语里作为基因成分的交际意图同具体环境相结合而进行的，这反映出这一研究范式同生物的繁衍和遗传的联系，即交际意图和情境共同作用于说话人的话语而得出含义。

会话含义是非字面义的表达，它有着一切非字面义表达的特点，正如我国古代文论家刘勰在讨论“隐秀”时所言：“隐也者，文外之重旨者也”，“隐以复意为工”，而“隐之为体，义生文外，秘响傍通，伏采潜发”，如“珠玉潜水，而澜表方圆，始正而末奇，内明而外润，使玩之者无穷，味之者不厌矣”（祖保泉，1993：775）。刘勰虽然谈及的只是作为非字面义的会话含义表达特点，他提出的“隐之为体，义生文外”却道出了会话含义表达的精髓，即推导得来之（含）义是在文（what is said）外的。

“人类社会普遍存在着具有说理功能的言语活动。”（鞠实儿、何杨，2014：104）含义运用就是说出话语（what is said），以暗含论据作出表述，这是一种软性说理的言语活动。当要表达一种看法、一种主张，出于某种考虑，换一种软性的说法可能是一个不错的选择。含义表达“没有直接呈现事实，但决不会歪曲事实，而是以一种合乎‘礼’的方式间接表述事实”（陈继红，2016：54）。我们从基因算法研究含义的推导，从基因算法程序1发展为程序2，这一发展反映出这一研究的时代性。语言研究就是要紧跟时代的发展。

新征程的号角已经吹响，催我们奋进，“十四五”期间我们要建设文化强国。我国的崛起首先是经济上的，而我国文化的崛起还有一段路要走。就语言研究来说，它不但同我们的日常语言交际息息相关，而且同人工智能、数字化、信息处理等研究也密切相关。如何在走向现代化的过程中借鉴国外优秀研究成果的同时传承好中国的优秀历史文化是中国文化崛起必须要解决的一个重大课题。会话含义研究就是一个值得我们关注的课题。

[1] Grice, H. 1975. Logic and Conversation[A]. In P. Cole & J. Morgan (eds.)[C]. New York: Academic Press.

[2] Kant, I. 1929.[M]. N. Smith (trans.). Cambridge: Cambridge University Press.

[3] Levinson, S. 1983.[M]. Cambridge: Cambridge University Press.

[4] Sperber, D. & D. Wilson. 1986/1995.[M]. Oxford: Blackwell Publishers.

[5] Wilson, D. & D. Sperber, 2004. Relevance Theory[A]. In L. Horn & G. Ward (eds.)[C]. Oxford: Blackwell Publishing.

[6] 艾卡特·席勒尔. 1989. 为认知科学撰写历史[J]. 仕琦译. 国际社会科学, (1): 7-20.

[7] 陈继红. 2016. 从“契约”事件看儒家的诚信之辨[J]. 哲学研究, (1): 52-59.

[8] 鞠实儿, 何杨. 2014. 基于广义论证的中国古代逻辑研究——以春秋赋诗论证为例[J]. 哲学研究, (1): 102-110.

[9] 祖保泉. 1993. 文心雕龙解说[M]. 合肥: 安徽教育出版社.

H030

A

1008-665X（2022）6-0017-09

黄缅，教授，研究方向：语用学、认知语言学

徐盛桓，教授，博士生导师，研究方向：语言跨学科研究

（责任编辑：于 涛）