浅谈数理逻辑论文

浅谈数理逻辑论文

人工智能与现今逻辑学的发展
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.〔摘要〕 本文认为，计算机科学和人工智能将是21世纪逻辑学发展的主要动力源泉，并且在很大程度上将决定21世纪逻辑学的面貌。至少在21世纪早期，逻辑学将重点关注下列论题：（1）如何在逻辑中处理常识推理的弗协调、非单调和容错性因素？（2）如何使机器人具有人的创造性智能，如从经验证据中建立用于指导以后行动的可错的归纳判断？（3）如何进行知识表示和知识推理，特别是基于已有的知识库以及各认知主体相互之间的知识而进行的推理？（4）如何结合各种语境因素进行自然语言理解和推理，使智能机器人能够用人的自然语言与人进行成功的交际？等等。
〔关键词〕 人工智能，常识推理，归纳逻辑，广义内涵逻辑，认知逻辑，自然语言逻辑
现代逻辑创始于19世纪末叶和20世纪早期，其发展动力主要来自于数学中的公理化运动。当时的数学家们试图即从少数公理根据明确给出的演绎规则推导出其他的数学定理，从而把整个数学构造成为一个严格的演绎大厦，然后用某种程序和方法一劳永逸地证明数学体系的可靠性。为此需要发明和锻造严格、精确、适用的逻辑工具。这是现代逻辑诞生的主要动力。由此造成的后果就是20世纪逻辑研究的严重数学化，其表现在于：一是逻辑专注于在数学的形式化过程中提出的问题；二是逻辑采纳了数学的方法论，从事逻辑研究就意味着象数学那样用严格的形式证明去解决问题。由此发展出来的逻辑被恰当地称为“数理逻辑”，它增强了逻辑研究的深度，使逻辑学的发展继古希腊逻辑、欧洲中世纪逻辑之后进入第三个高峰期，并且对整个现代科学特别是数学、哲学、语言学和计算机科学产生了非常重要的影响。
本文所要探讨的问题是：21世纪逻辑发展的主要动力将来自何处？大致说来将如何发展？我个人的看法是：计算机科学和人工智能将至少是21世纪早期逻辑学发展的主要动力源泉，并将由此决定21世纪逻辑学的另一幅面貌。由于人工智能要模拟人的智能，它的难点不在于人脑所进行的各种必然性推理（这一点在20世纪基本上已经做到了，如用计算机去进行高难度和高强度的数学证明，“深蓝”通过高速、大量的计算去与世界冠军下棋），而是最能体现人的智能特征的能动性、创造性思维，这种思维活动中包括学习、抉择、尝试、修正、推理诸因素，例如选择性地搜集相关的经验证据，在不充分信息的基础上作出尝试性的判断或抉择，不断根据环境反馈调整、修正自己的行为，……由此达到实践的成功。于是，逻辑学将不得不比较全面地研究人的思维活动，并着重研究人的思维中最能体现其能动性特征的各种不确定性推理，由此发展出的逻辑理论也将具有更强的可应用性。
实际上，在20世纪中后期，就已经开始了现代逻辑与人工智能（记为AI）之间的相互融合和渗透。例如，哲学逻辑所研究的许多课题在理论计算机和人工智能中具有重要的应用价值。AI从认知心理学、社会科学以及决策科学中获得了许多资源，但逻辑（包括哲学逻辑）在AI中发挥了特别突出的作用。某些原因促使哲学逻辑家去发展关于非数学推理
的理论；基于几乎同样的理由，AI研究者也在进行类似的探索，这两方面的研究正在相互接近、相互借鉴，甚至在逐渐融合在一起。例如，AI特别关心下述课题：
·效率和资源有限的推理；
·感知；
·做计划和计划再认；
·关于他人的知识和信念的推理；
·各认知主体之间相互的知识；
·自然语言理解；
·知识表示；
·常识的精确处理；
·对不确定性的处理，容错推理；
·关于时间和因果性的推理；
·解释或说明；
·对归纳概括以及概念的学习。[①]
21世纪的逻辑学也应该关注这些问题，并对之进行研究。为了做到这一点，逻辑学家们有必要熟悉AI的要求及其相关进展，使其研究成果在AI中具有可应用性。
我认为，至少是21世纪早期，逻辑学将会重点关注下述几个领域，并且有可能在这些领域出现具有重大意义的成果：（1）如何在逻辑中处理常识推理中的弗协调、非单调和容错性因素？（2）如何使机器人具有人的创造性智能，如从经验证据中建立用于指导以后行动的归纳判断？（3）如何进行知识表示和知识推理，特别是基于已有的知识库以及各认知主体相互之间的知识而进行的推理？（4）如何结合各种语境因素进行自然语言理解和推理，使智能机器人能够用人的自然语言与人进行成功的交际？等等。
1．常识推理中的某些弗协调、非单调和容错性因素
AI研究的一个目标就是用机器智能模拟人的智能，它选择各种能反映人的智能特征的问题进行实践，希望能做出各种具有智能特征的软件系统。AI研究基于计算途径，因此要建立具有可操作性的符号模型。一般而言，AI关于智能系统的符号模型可描述为：由一个知识载体（称为知识库KB）和一组加载在KB上的足以产生智能行为的过程（称为问题求解器PS）构成。经过20世纪70年代包括专家系统的发展，AI研究者逐步取得共识，认识到知识在智能系统中力量，即一般的智能系统事实上是一种基于知识的系统，而知识包括专门性知识和常识性知识，前者亦可看做是某一领域内专家的常识。于是，常识问题就成为AI研究的一个核心问题，它包括两个方面：常识表示和常识推理，即如何在人工智能中清晰地表示人类的常识，并运用这些常识去进行符合人类行为的推理。显然，如此建立的常识知识库可能包含矛盾，是不协调的，但这种矛盾或不协调应不至于影响到进行合理的推理行为；常识推理还是一种非单调推理，即人们基于不完全的信息推出某些结论，当人们得到更完全的信息后，可以改变甚至收回原来的结论；常识推理也是一种可能出错的不精确的推理模式，是在容许有错误知识的情况下进行的推理，简称容错推理。而经典逻辑拒斥任何矛盾，容许从矛盾推出一切命题；并且它是单调的，即承认如下的推理模式：如果p?r，则pùq?r；或者说，任一理论的定理属于该理论之任一扩张的定理集。因此，在处理常识表示和常识推理时，经典逻辑应该受到限制和修正，并发展出某些非经典的逻辑，如次协调逻辑、非单调逻辑、容错推理等。有人指出，常识推理的逻辑是次协调逻辑和非单调逻辑的某种结合物，而后者又可看做是对容错推理的简单且基本的情形的一种形式化。[②]
“次协调逻辑”（Paraconsistent Logic）是由普里斯特、达·科斯塔等人在对悖论的研究中发展出来的，其基本想法是：当在一个理论中发现难以克服的矛盾或悖论时，与其徒劳地想尽各种办法去排除
或防范它们，不如干脆让它们留在理论体系内，但把它们“圈禁”起来，不让它们任意扩散，以免使我们所创立或研究的理论成为“不足道”的。于是，在次协调逻辑中，能够容纳有意义、有价值的“真矛盾”，但这些矛盾并不能使系统推出一切，导致自毁。因此，这一新逻辑具有一种次于经典逻辑但又远远高于完全不协调系统的协调性。次协调逻辑家们认为，如果在一理论T中，一语句A及其否定?A都是定理，则T是不协调的；否则，称T是协调的。如果T所使用的逻辑含有从互相否定的两公式可推出一切公式的规则或推理，则不协调的T也是不足道的(trivial)。因此，通常以经典逻辑为基础的理论，如果它是不协调的，那它一定也是不足道的。这一现象表明，经典逻辑虽可用于研究协调的理论，但不适用于研究不协调但又足道的理论。达·科斯塔在20世纪60年代构造了一系列次协调逻辑系统Cn（1≤n≤w），以用作不协调而又足道的理论的逻辑工具。对次协调逻辑系统Cn的特征性描述包括下述命题：(i)矛盾律?(Aù?A)不普遍有效；(ii)从两个相互否定的公式A和?A推不出任意公式；即是说，矛盾不会在系统中任意扩散，矛盾不等于灾难。(iii)应当容纳与(i)和(ii)相容的大多数经典逻辑的推理模式和规则。这里，(i)和(ii)表明了对矛盾的一种相对宽容的态度，(iii)则表明次协调逻辑对于经典逻辑仍有一定的继承性。
在任一次协调逻辑系统Cn(1≤n≤w)中，下述经典逻辑的定理或推理模式都不成立：
?(Aù?A)
Aù?A→B
A→(?A→B)
(AA)→B
(AA)→?B
A→A
(?Aù(AúB))→B
(A→B)→(?B→?A)
若以C0为经典逻辑，则系列C0, C1, C2,… Cn,… Cw使得对任正整数i有Ci弱于Ci-1，Cw是这系列中最弱的演算。已经为Cn设计出了合适的语义学，并已经证明Cn相对于此种语义是可靠的和完全的，并且次协调命题逻辑系统Cn还是可判定的。现在，已经有人把次协调逻辑扩展到模态逻辑、时态逻辑、道义逻辑、多值逻辑、集合论等领域的研究中，发展了这些领域内的次协调理论。显然，次协调逻辑将会得到更进一步的发展。[③]
非单调逻辑是关于非单调推理的逻辑，它的研究开始于20世纪80年代。1980年，D·麦克多莫特和J·多伊尔初步尝试着系统发展一种关于非单调推理的逻辑。他们在经典谓词演算中引入一个算子M，表示某种“一致性”断言，并将其看做是模态概念，通过一定程序把模态逻辑系统T、S4和S5翻译成非单调逻辑。B·摩尔的论文《非单调逻辑的语义思考》（1983）据认为在非单调逻辑方面作出了令人注目的贡献。他在“缺省推理”和“自动认知推理”之间做了区分，并把前者看作是在没有任何相反信息和缺少证据的条件下进行推理的过程，这种推理的特征是试探性的：根据新信息，它们很可能会被撤消。自动认知推理则不是这种类型，它是与人们自身的信念或知识相关的推理，可用它模拟一个理想的具有信念的有理性的代理人的推理。对于在计算机和人工智能中获得成功的应用而言，非单调逻辑尚需进一步发展。
2．归纳以及其他不确定性推理
人类智能的本质特征和最高表现是创造。在人类创造的过程中，具有必然性的演绎推理固然起重要作用，但更为重要的是具有某种不确定性的归纳、类比推理以及模糊推理等。因此，计算机要成功地模拟人的智能，真正体现出人的智能品质，就必须对各种具有不确定性的推理模式进行研究。
首先是对归纳推理和归纳逻辑的研究。这里所说的“归纳推理”是广义的，指一切扩展性推理，它们的结论所断定的超出了其前提所断定的范围，因而前提的真无法保证结论的真，整个推理因此缺乏必然性。具体说来，这种意义的“归纳”包括下述内容：简单枚举法；排除归纳法，指这样一些操作：预先通过观察或实验列出被研究现象的可能的原因，然后有选择地安排某些事例或实验，根据某些标准排除不相干假设，最后得到比较可靠的结论；统计概括：从关于有穷数目样本的构成的知识到关于未知总体分布构成的结论的推理；类比论证和假说演绎法，等等。尽管休谟提出着名的“归纳问题”，对归纳推理的合理性和归纳逻辑的可能性提出了深刻的质疑，但我认为，（1）归纳是在茫茫宇宙中生存的人类必须采取也只能采取的认知策略，对于人类来说具有实践的必然性。（2）人类有理由从经验的重复中建立某种确实性和规律性，其依据就是确信宇宙中存在某种类似于自然齐一律和客观因果律之类的东西。这一确信是合理的，而用纯逻辑的理由去怀疑一个关于世界的事实性断言则是不合理的，除非这个断言是逻辑矛盾。（3）人类有可能建立起局部合理的归纳逻辑和归纳方法论。并且，归纳逻辑的这种可能性正在计算机科学和人工智能的研究推动下慢慢地演变成现实。恩格斯早就指出，“社会一旦有技术上的需要，则这种需要比十所大学更能把科学推向前进。”[④] 有人通过指责现有的归纳逻辑不成熟，得出“归纳逻辑不可能”的结论，他们的推理本身与归纳推理一样，不具有演绎的必然性。（4）人类实践的成功在一定程度上证明了相应的经验知识的真理性，也就在一定程度上证明了归纳逻辑和归纳方法论的力量。毋庸否认，归纳逻辑目前还很不成熟。有的学者指出，为了在机器的智能模拟中克服对归纳模拟的困难而有所突破，应该将归纳逻辑等有关的基础理论研究与机器学习、不确定推理和神经网络学习模型与归纳学习中已有的成果结合起来。只有这样，才能在已有的归纳学习成果上，在机器归纳和机器发现上取得新的突破和进展。[⑤] 这是一个极有价值且极富挑战性的课题，无疑在21世纪将得到重视并取得进展。
再谈模糊逻辑。现实世界中充满了模糊现象，这些现象反映到人的思维中形成了模糊概念和模糊命题，如“矮个子”、“美人”、“甲地在乙地附近”、“他很年轻”等。研究模糊概念、模糊命题和模糊推理的逻辑理论叫做“模糊逻辑”。对它的研究始于20世纪20年代，其代表性人物是L·A·查德和P·N·马林诺斯。模糊逻辑为精确逻辑（二值逻辑）解决不了的问题提供了解决的可能，它目前在医疗诊断、故障检测、气象预报、自动控制以及人工智能研究中获得重要应用。显然，它在21世纪将继续得到更大的发展。
3．广义内涵逻辑
经典逻辑只是对命题联结词、个体词、谓词、量词和等词进行了研究，但在自然语言中，除了这些语言成分之外，显然还存在许多其他的语言成分，如各种各样的副词，包括模态词“必然”、“可能”和“不可能”
、时态词“过去”、“现在”和“未来”、道义词“应该”、“允许”、“禁止”等等，以及各种认知动词，如“思考”、“希望”、“相信”、“判断”、“猜测”、“考虑”、“怀疑”，这些认知动词在逻辑和哲学文献中被叫做“命题态度词”。对这些副词以及命题态度词的逻辑研究可以归类为“广义内涵逻辑”。
大多数副词以及几乎所有命题态度词都是内涵性的，造成内涵语境，后者与外延语境构成对照。外延语境又叫透明语境，是经典逻辑的组合性原则、等值置换规则、同一性替换规则在其中适用的语境；内涵语境又称晦暗语境，是上述规则在其中不适用的语境。相应于外延语境和内涵语境的区别，一切语言表达式（包括自然语言的名词、动词、形容词直至语句）都可以区分为外延性的和内涵性的，前者是提供外延语境的表达式，后者是提供内涵性语境的表达式。例如，杀死、见到、拥抱、吻、砍、踢、打、与…下棋等都是外延性表达式，而知道、相信、认识、必然、可能、允许、禁止、过去、现在、未来等都是内涵性表达式。 在内涵语境中会出现一些复杂的情况。首先，对于个体词项来说，关键性的东西是我们不仅必须考虑它们在现实世界中的外延，而且要考虑它们在其他可能世界中的外延。例如，由于“必然”是内涵性表达式，它提供内涵语境，因而下述推理是非有效的：
晨星必然是晨星，
晨星就是暮星，
所以，晨星必然是暮星。
这是因为：这个推理只考虑到“晨星”和“暮星”在现实世界中的外延，并没有考虑到它们在每一个可能世界中的外延，我们完全可以设想一个可能世界，在其中“晨星”的外延不同于“暮星”的外延。因此，我们就不能利用同一性替换规则，由该推理的前提得出它的结论：“晨星必然是暮星”。其次，在内涵语境中，语言表达式不再以通常是它们的外延的东西作为外延，而以通常是它们的内涵的东西作为外延。以“达尔文相信人是从猿猴进化而来的”这个语句为例。这里，达尔文所相信的是“人是从猿猴进化而来的”所表达的思想，而不是它所指称的真值，于是在这种情况下，“人是从猿猴进化而来的”所表达的思想（命题）就构成它的外延。再次，在内涵语境中，虽然适用于外延的函项性原则不再成立，但并不是非要抛弃不可，可以把它改述为新的形式：一复合表达式的外延是它出现于外延语境中的部分表达式的外延加上出现于内涵语境中的部分表达式的内涵的函项。这个新的组合性或函项性原则在内涵逻辑中成立。
一般而言，一个好的内涵逻辑至少应满足两个条件：（i）它必须能够处理外延逻辑所能处理的问题；（ii）它还必须能够处理外延逻辑所不能处理的难题。这就是说，它既不能与外延逻辑相矛盾，又要克服外延逻辑的局限。这样的内涵逻辑目前正在发展中，并且已有初步轮廓。从术语上说，内涵逻辑除需要真、假、语句真值的同一和不同、集合或类、谓词的同范围或不同范围等外延逻辑的术语之外，还需要同义、内涵的同一和差异、命题、属性或概念这样一些术语。广而言之，可以把内涵逻辑看作是关于象“必然”、“可能”、“知道”、“相信”，“允许”、“禁止”等提供内涵语境的语句算子的一般逻辑。在这种广义之下，模态逻辑、时态逻辑、道义逻辑、认知逻辑、问题逻辑等都是内涵逻辑。不过，还有一种狭义的内涵逻辑，它可以粗略定义一个内涵逻辑是一个形式语言，其中包括（1）谓词逻辑的算子、量词和变元，这里的谓词逻辑不必局限于一阶谓词逻辑，也可以是高阶谓词逻辑；（2）合式的λ—表达式，例如(λx)A，这里A是任一类型的表达式，x是任一类型的变元，(λx)A本身是一函项，它把变元x在其中取值的那种类型的对象映射到A所属的那种类型上；（3）其他需要的模态的或内涵的算子，例如�，ù、ú。而一个内涵逻辑的解释，则由下列要素组成：（1）一个可能世界的非空集W；（2）一个可能个体的非空集D；（3）一个赋值，它给系统内的表达式指派它们在每w∈W中的外延。对于任一的解释Q和任一的世界w∈W，判定内涵逻辑系统中的任一表达式X相对于解释Q在w∈W中的外延总是可能的。这样的内涵逻辑系统有丘奇的LSD系统，R·蒙塔古的IL系统，以及E·N·扎尔塔的FIL系统等。[⑥]
在各种内涵逻辑中，认识论逻辑（epistemic logic）具有重要意义。它有广义和狭义之分。广义的认识论逻辑研究与感知（perception）、知道、相信、断定、理解、怀疑、问题和回答等相关的逻辑问题，包括问题逻辑、知道逻辑、相信逻辑、断定逻辑等；狭义的认识论逻辑仅指知道和相信的逻辑，简称“认知逻辑”。冯·赖特在1951年提出了对“认知模态”的逻辑分析，这对建立认知逻辑具有极大的启发作用。J·麦金西首先给出了一个关于“知道”的模态逻辑。A·帕普于1957年建立了一个基于6条规则的相信逻辑系统。J·亨迪卡于60年代出版的《知识和信念》一书是认知逻辑史上的重要着作，其中提出了一些认知逻辑的系统，并为其建立了基于“模型集”的语义学，后者是可能世界语义学的先导之一。当今的认知逻辑纷繁复杂，既不成熟也面临许多难题。由于认知逻辑涉及认识论、心理学、语言学、计算机科学和人工智能等诸多领域，并且认知逻辑的应用技术，又称关于知识的推理技术，正在成为计算机科学和人工智能的重要分支之一，因此认知逻辑在20世纪中后期成为国际逻辑学界的一个热门研究方向。这一状况在21世纪将得到继续并进一步强化，在这方面有可能出现突破性的重要结果。
4．对自然语言的逻辑研究
对自然语言的逻辑研究有来自几个不同领域的推动力。首先是计算机和人工智能的研究，人机对话和通讯、计算机的自然语言理解、知识表示和知识推理等课题，都需要对自然语言进行精细的逻辑分析，并且这种分析不能仅停留在句法层面，而且要深入到语义层面。其次是哲学特别是语言哲学，在20世纪哲学家们对语言表达式的意义问题倾注了异乎寻常的精力，发展了各种各样的意义理论，如观念论、指称论、使用论、言语行为理论、真值条件论等等，以致有人说，关注意义成了20世纪哲学家的职业病。再次是语言学自身发展的需要，例如在研究自然语言的意义问题时，不能仅仅停留在脱离语境的抽象研究上面，而要结合使用语言的特定环境去研究，这导致了语义学、语用学、新修辞学等等发展。各个方面发展的成果可以总称为“自然语言逻辑”，它力图综合后期维特根斯坦提倡的使用论
，J·L·奥斯汀、J·L·塞尔等人发展的言语行为理论，以及P·格赖斯所创立的会话含义学说等成果，透过自然语言的指谓性和交际性去研究自然语言中的推理。
自然语言具有表达和交际两种职能，其中交际职能是自然语言最重要的职能，是它的生命力之所在。而言语交际总是在一定的语言环境（简称语境）中进行的，语境有广义和狭义之分。狭义的语境仅指一个语词、一个句子出现的上下文。广义的语境除了上下文之外，还包括该语词或语句出现的整个社会历史条件，如该语词或语句出现的时间、地点、条件、讲话的人（作者）、听话的人（读者）以及交际双方所共同具有的背景知识，这里的背景知识包括交际双方共同的信念和心理习惯，以及共同的知识和假定等等。这些语境因素对于自然语言的表达式（语词、语句）的意义有着极其重要的影响，这具体表现在：（i）语境具有消除自然语言语词的多义性、歧义性和模糊性的能力，具有严格规定语言表达式意义的能力。（ii）自然语言的句子常常包含指示代词、人称代词、时间副词等，要弄清楚这些句子的意义和内容，就要弄清楚这句话是谁说的、对谁说的、什么时候说的、什么地点说的、针对什么说的，等等，这只有在一定的语境中才能进行。依赖语境的其他类型的语句还有：包含着象“有些”和“每一个”这类量化表达式的句子的意义取决于依语境而定的论域，包含着象“大的”、“冷的”这类形容词的句子的意义取决于依语境而定的相比较的对象类；模态语句和条件语句的意义取决于因语境而变化的语义决定因素，如此等等。（iii）语言表达式的意义在语境中会出现一些重要的变化，以至偏离它通常所具有的意义（抽象意义），而产生一种新的意义即语用涵义。有人认为，一个语言表达式在它的具体语境中的意义，才是它的完全的真正的意义，一旦脱离开语境，它就只具有抽象的意义。语言的抽象意义和它的具体意义的关系，正象解剖了的死人肢体与活人肢体的关系一样。逻辑应该去研究、理解、把握自然语言的具体意义，当然不是去研究某一个（或一组）特定的语句在某个特定语境中唯一无二的意义，而是专门研究确定自然语言具体意义的普遍原则。[⑦]
美国语言学家保罗·格赖斯把语言表达式在一定的交际语境中产生的一种不同于字面意义的特殊涵义，叫做“语用涵义”、“会话涵义”或“隐涵”（implicature），并于1975年提出了一组“交际合作原则”，包括一个总则和四组准则。总则的内容是：在你参与会话时，你要依据你所参与的谈话交流的公认目的或方向，使你的会话贡献符合这种需要。仿照康德把范畴区分为量、质、关系和方式四类，格赖斯提出了如下四组准则：
（1）数量准则：在交际过程中给出的信息量要适中。
a．给出所要求的信息量；
b．给出的信息量不要多于所要求的信息量。
（2）质量准则：力求讲真话。
a．不说你认为假的东西。
b．不说你缺少适当证据的东西。
（3）关联准则：说话要与已定的交际目的相关联。
（4）方式准则：说话要意思明确，表达清晰。
a．避免晦涩生僻的表达方式；
b．避免有歧义的表达方式；
c．说话要简洁；
d．说话要有顺序性。[⑧]
后来对这些原则提出了不少修正和补充，例如有人还提出了交际过程中所要遵守的“礼貌原则”。只要把交际双方遵守交际合作原则之类的语用规则作为基本前提，这些原则就可以用来确定和把握自然语言的具体意义（语用涵义）。实际上，一个语句p的语用涵义，就是听话人在具体语境中根据语用规则由p得到的那个或那些语句。更具体地说，从说话人S说的话语p推出语用涵义q的一般过程是：
（i）S说了p；
（ii）没有理由认为S不遵守准则，或至少S会遵守总的合作原则；
（iii）S说了p而又要遵守准则或总的合作原则，S必定想表达q；
（iv）S必然知道，谈话双方都清楚：如果S是合作的，必须假设q；
（v）S无法阻止听话人H考虑q；
（vi）因此，S意图让H考虑q，并在说p时意味着q。
试举二例：
（1）a站在熄火的汽车旁，b向a走来。a说：“我没有汽油了。”b说：“前面拐角处有一个修车铺。”这里a与b谈话的目的是：a想得到汽油。根据关系准则，b说这句话是与a想得到汽油相关的，由此可知：b说这句话时隐涵着：“前面的修车铺还在营业并且卖汽油。”
（2）某教授写信推荐他的学生任某项哲学方面的工作，信中写到：“亲爱的先生：我的学生c的英语很好，并且准时上我的课。”根据量的准则，应该提供所需要的信息量；作为教授，他对自己的学生的情况显然十分熟悉，也可以提供所需要的信息量，但他有意违反量的准则，在信中只用一句话来介绍学生的情况，任用人一旦接到这封信，自然明白：教授认为c不宜从事这项哲学工作。
并且，语用涵义还具有如下5个特点：（i）可取消性：在给原话语附加上某些话语之后，它原有的语用涵义可被取消。在例（1）中，若b在说“前面拐角处有一个修车铺”之后又补上一句：“不过它这时已经关门了”，则原有的语用涵义“你可从那里得到汽油”就被取消了。（ii）不可分离性：如果某话语在特定的语境中产生了语用涵义，则无论采用什么样的同义结构，该含义始终存在，因为它所依附的是话语的内容，而不是话语的形式。（iii）可推导性，前面已说明这一点。（iv）非规约性：语用涵义不能单独从话语本身推出来，除要考虑交际合作原则之类的语用规则之外，也需要假定通常的逻辑推理规则，并需要把上文语句、交际双方所共有的背景知识作为附加前提考虑在内。（v）不确定性：同一句话语在不同的语境中可以产生不同的语用涵义。显然，确定某个话语的语用涵义是一个极其复杂的过程，需要综合和分析、归纳和演绎的统一应用，因此具有一定的或然性。研究如何迅速有效地把握自然语言表达式在具体语境中的语用涵义，这正是自然语言逻辑所要完成的任务之一，它将在21世纪取得进展。

浅谈幼儿教育中的数学教学论文3篇

　　数学内在的逻辑性和抽象性对发展幼儿数理逻辑智慧更具有特殊的价值。幼儿园的数学 教育 就是利用数的这种特殊价值来促进幼儿 逻辑思维 的发展，同时培养幼儿对数学的学习兴趣，为日后的小学数学教育做好心理准备。本文是我为大家整理的浅谈幼儿教育中的数学教学论文，欢迎阅读!
　　浅谈幼儿教育中的数学教学论文篇一
　　以前，对幼儿进行数学教学常常采用传统的教学模式，即教师讲、幼儿学的教学手段，虽说也强调直观形象，但幼儿缺乏学习的主动性，于是，我把传授知识和智力、技能的培养有机的结合起来，让幼儿在自己尝试的过程中，获得数学知识、 经验 和技能。

　　一、提供材料，为幼儿创设尝试的环境

　　尝试过程就是幼儿动脑、用手做做玩玩的过程，提倡幼儿自己动手去发现，因此，我为幼儿准备了丰富的尝试材料：在活动区中复习练习组成、加减法、各种图形、倒数绘画、比较物体的厚薄、宽窄等材料，充分让幼儿去发现操作，只是尝试教学的物质的基础，也为创设良好的教学环境奠定了基础，让幼儿在材料和环境的相互作用过程中探索学习。

　　二、激发兴趣，鼓励幼儿大胆尝试

　　在教师启发下，幼儿往往对某一问题产生好奇心，这时，他们就有了试一试的愿望，同时，幼儿尝试的本身也调动幼儿情绪，激发幼儿思维的热情和学习的兴趣，使之处于积极状态，产生想学、爱学的愿望。如：在学习《二等分》中，我请幼儿将一块点心分成两份，提醒幼儿应分得一样多，他们对活动产生了兴趣，敢于尝试，积极探索，思维的灵活性和敏捷性也随之潜移默化的得到了发展。

　　三、尝试中允许出现错误

　　对幼儿来说，尝试过程要比尝试所获得的结论更为重要，幼儿对事物的认识是同他们自身的感知和活动来形成的。动手尝试为幼儿提供了学习、寻找答案和解决问题的 方法 和机会。由于幼儿的发展不同，能力有强有弱，在尝试过程中，我们允许幼儿出现错误，并正确对待他们的错误，调动各方面因素，促使幼儿能尝试成功。如：在学习《二等分》活动中，幼儿将一块点心分成大小不等的两份，此时，我就及时引导他们：“兔哥哥、兔弟弟，都想把大的分给对方，这样让来让去谁也不吃，那我们该怎么办呢?”很多幼儿想出了把一块点心分成相等的两份，这不仅达到了教学目的，同时又让幼儿得到了一次品德熏陶。

　　幼儿学习数学依靠的是自己的经验，而不是教师的经验，我们不仅要用数学活动来促进幼儿思维发展的特殊功能，还应努力挖掘数学对促进幼儿全面发展方面的一般性功能，要使数学教育真正为整体教育服务。
　　浅谈幼儿教育中的数学教学论文篇二
　　数学是潜在美感很强的科学，正如英国哲学家、数学家罗素说的：“数学，如果正确地看它，不但拥有真理，而且具有至高的美。”数学教师在教学中经常有意识地培养学生的审美意识，使学生从数学学习中体验到美，特别是它的意念美，那将是比文学艺术更具魅力。比如我们用发现法教学让学生学会自己发现知识，用引导归纳法让学生学会引伸、广开联想。当无限美妙的结论或巧妙的解法出自学生自己的发现之时，那种乐在其中之情就随之而至了。因此发挥数学美的魅力，启迪学生去认识它，拥有它，实在是百利而无一弊之事。只要我们在对每一性质、公式的推导而拓广、对每一道习题的求解进行探索、对每一知识系统进行归纳整理中都留心做启迪美的诱导，久而久之，数学学习也就成了乐于其事的美差了。下面从三个方面谈谈数学教学中的美育。

　　一、感受简单美

　　数学现象和 其它 自然现象一样是纷繁复杂的，呈现在天真的孩子的眼前是杂乱无章、难以捉摸的，然而当我们引导学生从中归纳、推理、比较、概括，通过思考而求出简单明了的一条规律，或用一个概念、法则、公式清晰地表示出来，那会马上使学生产生一种简单整齐的美的情趣。

　　二、体验和谐美

　　古希腊著名的数学家毕达多拉斯指出：“美是由一定数量关系构成的和谐。”数学无论在内容与形式上都表现出统一的和谐美，通过它对学生进行陶冶，有助于造就和谐美的品质。

　　数字的自身结构和相互关系就表现出一种和谐，如75008读作七万五千零八，而非七万五千零零八，便是求得音乐美的佐证;100-25=17+□这样的等式和1分=60秒这样的换算式，本身就给人一种对称、平衡感;1千米=1000米之类及x·y=K(一定)等比例关系，完全是合乎比例的协调与和谐;C=2Лг=Лd把几者关系统一地表现出来，有一种统一的和谐美;各种符号表格，图示线条及几何形体，除展示形象的美外，也表现出内在的均衡、匀称;法则、结语、定律除在表达上字字珠玑，不溶添减，给人以正确、规范、简洁的美感外，更有一种抽象美感。对于这些，教师心中明白，在教学形式处理上力求完美、雅观，对诱导学生向爱美的方向发展是大有裨益的。

　　数学教学让学生体验内在和谐美，主要是严谨的逻辑结构之美。教师提问、点拨做到准确、清楚，演示图解做到直观、明白，推导过程循着学生的思维过程，做到有条不紊、明晰可辨，则数学的学习几乎是一种艺术的欣赏，妙不可言。

　　三、领略奇异美

　　成功的数学教学，总是让学生不断叹服于发现的掌握科学规律的新奇中，时时领略到一种探求奥秘的愉快感。如教学加法的交换律时，教师写出两个加法算式：60+70=130，70+60=130，它们结果为什么相等呢?使学生感到惊诧，渴望探求新知。又如在教学“倒数”的概念时，教师设计了 ×( )=5×( )= ×()=1这样一道题来让学生填空，当学生感到困难时，教师自告奋勇迅速填写完毕，并补充说：“谁能出几道这类题，你随时出完，我 都可随时填完，不信谁来试试?”话音刚落，学生兴趣十足地出起题来，结果正如教师所说的那样。这是为什么?学生感到奇怪，这样学生就会奋起探测奥秘，在渴求的过程中学到新知识—“倒数”的概念。随着年级的升高、数学知识技能的积极，加上教师的有效启发，学生会发现数学知识的神奇的内在 联系，数学的奇异美比比皆是。

　　总之，数学教学培养学生对美的感受，是寓乐于美的享受之中，寓乐于创造想象之中，寓乐于成功的喜悦之中，为学生所喜闻乐见。只要教师在教学中做到融知识教学与能力培养为一体，融智育教学精辟德育培养为一体，一定能使学生在德、智、体、美、劳各方面都得到均衡 发展，成为全面展的人才。
　　浅谈幼儿教育中的数学教学论文篇三
　　幼儿时期是人的一生中智慧发展的最佳时期。不同学科的知识对促进幼儿智慧的发展都起着重要的作用。数学内在的逻辑性和抽象性对发展幼儿数理逻辑智慧更具有特殊的价值。幼儿园的数学教育就是利用数的这种特殊价值来促进幼儿逻辑思维的发展，同时培养幼儿对数学的学习兴趣，为日后的小学数学教育做好心理准备。

　　一、数学与学习数学的兴趣。

　　数学是以高度的抽象性和严密的逻辑性为特征的。就这两个特征而言，数学是很不适合幼儿的认知特点及思维发展水平的一门学科。如果把幼儿园的数学教育看作是单纯地教给幼儿儿一些粗浅的数学知识，在教学过程中只满足幼儿儿记住了一些数字，能表达某一概念涵义的词语，那么幼儿对数学就会失去学习的兴趣，教师也会失去教数学的兴致。

　　 儿童 学习数学的兴趣是影响儿童学好数学的一个重要的非智力因素，而且它还影响着 学习态度 和学习信心。幼儿时期是培养学习兴趣、态度和信心的重要时期。有研究表明，成人对数学的厌恶和学习的失败，常常是由于幼年期某个持殊的原因造成的。

　　兴趣是学习的动力，它可以激发幼儿的求知欲和学习动机。只有当幼儿对某件事物或者某个活动发生兴趣时，他才会积极地参加，主动地探索和自觉的学习。兴趣也是形成态度和树立信心的基础。如果幼儿在最初接触数学时就没有兴趣，学习的态度不积极，就很可能影响今后学习数的学业成绩，导致在数学学习上的失败。

　　影响幼儿对数学兴趣的因素主要有三个：一是学习内容不适合幼儿的接受能力，二是 教学方法 不适合幼儿的认知特点，三是教师对幼儿学习成绩的态度。

　　最能引起幼儿学习兴趣的教学内容是那些“使幼儿跳一跳能够得到”的知识和技能。在进行数教育的活动中，当幼儿能够熟练地把一组物体按其属性分成几组以后，这时能够引起幼儿兴趣的学习活动就是比较各组物体之间的多少。让幼儿在这些组中找出物体个数最多的，或最少的。这个活动实际上是把幼儿对事物外部物征或质的思考引向对量的思考，使他们开始跨入数概念形成的历程，这是幼儿思维的一个跳跃。

　　幼儿在刚刚学会一种技能，或者理解一个概念后，有一种反复练习这种技能，或反复领会这个概念的强烈欲望，这时教师就为幼儿提供一组活动，以满足他们的欲望，这样更能激发幼儿积极参与活动的兴趣。有一个四岁半的女孩，她对排序的小组活动，其主要原因是她有掌握排序技能，还不能理解序列中物体的传递关系，在几次尝试失败后便失去了兴趣和信心。这时教师专门对进行了个别辅导，帮助她领会排的规则，引导她从相邻的两物体进行比较，逐步增加到在一个序列中对一组物体的比较，逐步增加到在一个序列是对一组物体的比较，帮助她排出了一个序列，使她很快领会了活动规则，理解了序列的含义。在教师走后，她复排出6次10个物体的序列，并在以后的数学活动中都积极地参加到排序的小组去活动。

　　因此教学内容的组织要引起幼儿的兴趣，第一，应选取适应幼儿的能力并具有挑战性的知识或技能;第二，要为刚学会某种技能或概念的幼儿提供充分练习或动用的机会。这种练习或动用的机会应该是同类型

　　经验的不同情境。例如幼儿刚刚掌握了分类的技能，就可以提供不同的实物材料，让幼儿从物体旬部特征的形状、颜色、大小进行分类，也可让幼儿从物体的内部属性进行分类，这样不仅利于幼儿类概念的形成，而且可以促进类概念的发展，从而培养幼儿对数学材料的概括能力。

　　不同的教学方法对幼儿的学习也有影响。最能旨起幼儿兴趣的教学方法是适合幼儿认知特点的方法。在幼儿数学教育中，教师往往只注意幼儿思维形象性的特点，而忽视幼儿解决抽象问题过程中的思维直觉形动生性的特点，因此在数学教学中一般多采用讲解、演示的方法，很少让幼儿直接操作材料，这样常常使幼儿在不理解的基础上记住了一些数学语言或概念，这种没有理解内涵的语言、概念就成为枯燥的记忆符号而使幼儿失去对数学的兴趣。数学来自现实世界的抽象，它的许多概念及其属性都可以转化成具体的事物，成为幼儿可以操作的材料。幼儿在感知操作材料的过程中再进行概念属性的抽象。这样获得的概念对幼儿来说是能理解的，是有意义的，也是有趣的。例如10以内的自然数列可以通过以“1”为等差，递增到10的摆放纽扣来感知。

　　教师对幼儿数学成绩的态度所产生的不利影响并不亚于内容和方法不当的不利影响。举一个例子说明这个问题。一位老教师回忆她小时候学习数学的情景，在入小学前她已跟着爸爸学会了四则运算，也很喜欢数学。入学时一下就跳到三年级学习。在一次老师出了一道除法运算题要学生上黑板演算，在别人都不愿意上去的情况下，她上去用小除法算出来了。可是，教师要求用大出发解题，并对他的解答做了否定说：“这么笨，连大除法都不知道”，教师的这种态度极大的损害了老教师幼年喜欢数学的热情。从此他对数学“告别”了，一上数学课就想逃课。从这个事例中，我们可以体会到：不管幼儿解答数学问题的结果如何，教师都不应给予否定的态度，鼓励幼儿不断探索，直到取得正确答案为止，在幼儿时期保护幼儿对数学活动的兴趣，对数学的积、好奇的态度比使幼儿得到正确答案更重要。研究表明孩子对于数学的态度和兴趣在十一岁以前是至关重要的。说“我不喜欢数学”对成年人，通常都是在这个年龄时期就形成了这个看法，如果一个人不喜欢某件事物 ，他就会避开它，甚至于会害怕它。这就是形成了心理上的“阻滞”。孩子们对数学形成“阻滞”的事很常见，因此在幼儿园的数学教育中，一但幼儿接触到数学，教师就要注意保护孩子的积极、好奇的态度，为他们日后进一步接受数学教育做好心理上的准备。

　　二、幼儿可接触的数学知识和技能

　　确定幼儿数学教育内容的一个标准就是有关数学知识的结构要与幼儿智慧发展的运算结构相互适应，同时能够引导和促进幼儿逻辑思维的发展。幼儿数学教育可确定以下几方面内容：

　　(一) 集合和对应

　　集合和对应是险地数学的两个基本概念，他们对数学和逻辑的概念形成起着基础概念的作用，他们的一个重要特点是能够用实物进行操作和运算，这正适合幼儿认识发展的水平。集合的表示方法有：列举法、描述法、图示法，图示法能直观的表示一个集合。这种方法在幼儿数学教育中使用教多。

　　一一对应是幼儿不用计数而能比较两种物体多少的逻辑方法，它是形成等数性观念的必备技能，并被运用在计数活动中。因此幼儿掌握一一对应关系是其数概念形成的基础条件。

　　(二) 数、技术和数的运算

　　幼儿认识10以内的自然数和0，认识和书写阿拉伯数字，掌握计数技能和10以内的加减运算是幼儿园数学教育的主要内容。这些内容可以使幼儿在数概念的形成过程中，同时获得逻辑思维的发展。

　　(三) 量与计量

　　客观世界中的各种事物都有一定的量，幼儿在日常生活中很早就开始和各种计量打交道。如：物体的大小，走路的快慢，物体的距离等等。幼儿学习比较各种量可以正确的认识周围事物，促进思维的发展。

　　让幼儿学习对各种量的比较，可以帮助幼儿建立序的概念。例如：比较一组棍子的长度，把它们按从短到长的顺序排列起来。通常排序列比较事物的量还可以帮助幼儿理解量相对性，幼儿学习计量通常采用计量的方法，不使用通用的标准计量单位，而是利用各种自然物作记量单位来测量物体的长度、重量、容积。幼儿学习计量的意义在于运用数概念，体验把整体分解成部分，和部分与部分置换的预算结构，从而建立测量单位体系的观念，为日学习计量做好心里准备。

　　(四)空间与几何形体

　　让幼儿初步认识一些简单的平面几何图形和一些简单的立体几何图形，有助于培养幼儿具体初步的空间观念和空间想象能力。为达到这个目的，在教学中出来让幼儿知道这些几体图形的名称和特征以外，重点是帮助幼儿理解各种图形之间的关系。

　　客观世界中的各种事物都是以一定的空间形式存在着的，它们相互之间存在着邻近、次序、分离、包围等空间关系。理解和掌握这些空间关系是进行空间直觉思维的基础，也是学习几何知识的基础。

　　在让幼儿认识立体图形时还可以结合认识立体图形与平面图形的关系。帮助幼儿从关系入手来思考事物之间的联系。有利于发展幼儿的数学思维。

　　上述这些内容只要我们采用符合幼儿认知发展的教学方法，通过多种活动来引起幼儿的学习兴趣，就能使幼儿理解它们，从而在理解的基础上获得思维的发展。

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谈起数学，人们很自然会联想到小学数学里的算术，中学的代数、平面几何、三角函数、立体几何等等。在人们的心目中，算术似乎不是数学。数学推理周密，判断准确，给人以严格的逻辑思维训练，而这种演绎的思维方法有时甚至比学到的数学知识还要重要，无怪乎一些人在学过平面几何以后，深深地被它的内部结构的美迷住了，连爱因斯坦也感叹地说：“世界第一次目睹了一个逻辑体系的奇迹，这个逻辑体系如此精密一步一步推进，以致它的每一个命题都是绝对不容质疑的——我这里说的是欧几里得几何。推理的这种可赞叹的胜利，使人类理智获得了为取得以后的成就所必需的信心。”数学，果真如人们理解的那样没有演绎逻辑推理吗？其实不然。什么是数学？数学分为两类：一类是研究现实世界的数量关系的，一类是研究空间形式的。数学一数和形的性质、变化、变换和它们的关系作为研究对象，探索它们的有关规律，给出对对象性质的系统分析和描述。这里所说的数量关系就包括了数学，数学同样有很严密的逻辑推理。例如：
　　【例1】一个班有48人，班主任在班会上问：“谁做完语文作业？”这时有37人举手，又问：“谁做完数学作业？”这时有42人举手，最后问：“谁语文和数学都没有做完？”这时没有人举手。你算算看：这个班语文和数学都做完的人有多少？
　　【例2】求1+2+3+…+99+100=？
　　例1中要求“语文、数学都做完的有多少人？”“已知语文做完的有37人、做完数学的有42人，没有人语文、数学都没有做完。”可知37人做完语文作业中包含了一部分数学作业做完的，42人做完数学作业中也包含了一部分做完语文作业的。所以37+52比48多的部分就是语文和数学都做完的。
　　此题渗透了集合论的思想方法。教师在讲此类的题型时，有必要将这种思维方法告诉给学生，作为培养学生素质的一个方面，教会他们养成严密思考推理的良好思维方式，逐步形成严密的逻辑思维。
　　例2中要求1+2+3…+99+99+100=？
　　此题硬算当然可以算出来，但是教师必须引导学生发现其中的规律：1+100=101，2+99=101，3+98=101……其中有100÷2=50个101，所以：
　　1+2+3…+99+100=101×50=5050
　　此题渗透了数列中前几项和的思想，教师要有意识培养学生观察、分析、归纳的能力。
　　可以说，逻辑推理五十不在数学里体现出来，就连人名理解的仅算算而已的加、减、乘、除其运算法则也是通过严密推理归纳出来的：
　　如：324+137
　　=（300+20+4）+（100+30+7）
　　=（300+100）+（20+30）+（4+7）
　　（若干个数的和加上若干个数的和的性质）
　　=（300+100）+（20+30）+（1+3+7）
　　=（300+100）+（20+30+10）+1
　　（加法集合的推广）
　　=（400+60+1）
　　=461
　　单就数而言，本无所谓审美的问题，但是当数与数之间存在逻辑联系，情况就不一样了。数学中的每一个问题都有逻辑联系，数与数之间的组合、运算、转换、变化都是因逻辑关系而产生的。可以说，有了逻辑推理，数字就变得多姿多彩，奥妙无穷了。一方面，这时数学问题本身因一定的条件而产生的规律，另一番方面，在逻辑推理中解决数学问题，显示了人人的本质力量，显示了数学逻辑所体现的数之美，显示了无穷的审美价值。为此，教师必须抓住逻辑推理这个关键来进行教学运算，让学生体会到数字之间的“诗情画意”，在愉快的审美享受中掌握好数学知识。
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现代数学时期是指由19世纪20年代至今，这一时期数学主要研究的是最一般的数量关系和空间形式，数和量仅仅是它的极特殊的情形，通常的一维、二维、三维空间的几何形象也仅仅是特殊情形。抽象代数、拓扑学、泛函分析是整个现代数学科学的主体部分。它们是大学数学专业的课程，非数学专业也要具备其中某些知识。变量数学时期新兴起的许多学科，蓬勃地向前发展，内容和方法不断地充实、扩大和深入。

18、19世纪之交，数学已经达到丰沛茂密的境地，似乎数学的宝藏已经挖掘殆尽，再没有多大的发展余地了。然而，这只是暴风雨前夕的宁静。19世纪20年代，数学革命的狂飙终于来临了，数学开始了一连串本质的变化，从此数学又迈入了一个新的时期——现代数学时期。

19世纪前半叶，数学上出现两项革命性的发现——非欧几何与不可交换代数。

大约在1826年，人们发现了与通常的欧几里得几何不同的、但也是正确的几何——非欧几何。这是由罗巴契夫斯基和里耶首先提出的。非欧几何的出现，改变了人们认为欧氏几何唯一地存在是天经地义的观点。它的革命思想不仅为新几何学开辟了道路，而且是20世纪相对论产生的前奏和准备。

后来证明，非欧几何所导致的思想解放对现代数学和现代科学有着极为重要的意义，因为人类终于开始突破感官的局限而深入到自然的更深刻的本质。从这个意义上说，为确立和发展非欧几何贡献了一生的罗巴契夫斯基不愧为现代科学的先驱者。

1854年，黎曼推广了空间的概念，开创了几何学一片更广阔的领域——黎曼几何学。非欧几何学的发现还促进了公理方法的深入探讨，研究可以作为基础的概念和原则，分析公理的完全性、相容性和独立性等问题。1899年，希尔伯特对此作了重大贡献。

在1843年，哈密顿发现了一种乘法交换律不成立的代数——四元数代数。不可交换代数的出现，改变了人们认为存在与一般的算术代数不同的代数是不可思议的观点。它的革命思想打开了近代代数的大门。

另一方面，由于一元方程根式求解条件的探究，引进了群的概念。19世纪20～30年代，阿贝尔和伽罗华开创了近世代数学的研究。近代代数是相对古典代数来说的，古典代数的内容是以讨论方程的解法为中心的。群论之后，多种代数系统(环、域、格、布尔代数、线性空间等)被建立。这时，代数学的研究对象扩大为向量、矩阵，等等，并渐渐转向代数系统结构本身的研究。

上述两大事件和它们引起的发展，被称为几何学的解放和代数学的解放。

19世纪还发生了第三个有深远意义的数学事件：分析的算术化。1874年威尔斯特拉斯提出了一个引人注目的例子，要求人们对分析基础作更深刻的理解。他提出了被称为“分析的算术化”的著名设想，实数系本身最先应该严格化，然后分析的所有概念应该由此数系导出。他和后继者们使这个设想基本上得以实现，使今天的全部分析可以从表明实数系特征的一个公设集中逻辑地推导出来。

现代数学家们的研究，远远超出了把实数系作为分析基础的设想。欧几里得几何通过其分析的解释，也可以放在实数系中；如果欧氏几何是相容的，则几何的多数分支是相容的。实数系(或某部分)可以用来解群代数的众多分支；可使大量的代数相容性依赖于实数系的相容性。事实上，可以说：如果实数系是相容的，则现存的全部数学也是相容的。

19世纪后期，由于狄德金、康托和皮亚诺的工作，这些数学基础已经建立在更简单、更基础的自然数系之上。即他们证明了实数系(由此导出多种数学)能从确立自然数系的公设集中导出。20世纪初期，证明了自然数可用集合论概念来定义，因而各种数学能以集合论为基础来讲述。

拓扑学开始是几何学的一个分支，但是直到20世纪的第二个1/4世纪，它才得到了推广。拓扑学可以粗略地定义为对于连续性的数学研究。科学家们认识到：任何事物的集合，不管是点的集合、数的集合、代数实体的集合、函数的集合或非数学对象的集合，都能在某种意义上构成拓扑空间。拓扑学的概念和理论，已经成功地应用于电磁学和物理学的研究。

20世纪有许多数学著作曾致力于仔细考查数学的逻辑基础和结构，这反过来导致公理学的产生，即对于公设集合及其性质的研究。许多数学概念经受了重大的变革和推广，并且像集合论、近世代数学和拓扑学这样深奥的基础学科也得到广泛发展。一般(或抽象)集合论导致的一些意义深远而困扰人们的悖论，迫切需要得到处理。逻辑本身作为在数学上以承认的前提去得出结论的工具，被认真地检查，从而产生了数理逻辑。逻辑与哲学的多种关系，导致数学哲学的各种不同学派的出现。

20世纪40～50年代，世界科学史上发生了三件惊天动地的大事，即原子能的利用、电子计算机的发明和空间技术的兴起。此外还出现了许多新的情况，促使数学发生急剧的变化。这些情况是：现代科学技术研究的对象，日益超出人类的感官范围以外，向高温、高压、高速、高强度、远距离、自动化发展。以长度单位为例、小到1尘(毫微微米，即10^-15米)，大到100万秒差距(325.8万光年)。这些测量和研究都不能依赖于感官的直接经验，越来越多地要依靠理论计算的指导。其次是科学实验的规模空前扩大，一个大型的实验，要耗费大量的人力和物力。为了减少浪费和避免盲目性，迫切需要精确的理论分机和设计。再次是现代科学技术日益趋向定量化，各个科学技术领域，都需要使用数学工具。数学几乎渗透到所有的科学部门中去，从而形成了许多边缘数学学科，例如生物数学、生物统计学、数理生物学、数理语言学等等。

上述情况使得数学发展呈现出一些比较明显的特点，可以简单地归纳为三个方面：计算机科学的形成，应用数学出现众多的新分支、纯粹数学有若干重大的突破。

1945年，第一台电子计算机诞生以后，由于电子计算机应用广泛、影响巨大，围绕它很自然要形成一门庞大的科学。粗略地说，计算机科学是对计算机体系、软件和某些特殊应用进行探索和理论研究的一门科学。计算数学可以归入计算机科学之中，但它也可以算是一门应用数学。

计算机的设计与制造的大部分工作，通常是计算机工程或电子工程的事。软件是指解题的程序、程序语言、编制程序的方法等。研究软件需要使用数理逻辑、代数、数理语言学、组合理论、图论、计算方法等很多的数学工具。目前电子计算机的应用已达数千种，还有不断增加的趋势。但只有某些特殊应用才归入计算机科学之中，例如机器翻译、人工智能、机器证明、图形识别、图象处理等。

应用数学和纯粹数学(或基础理论)从来就没有严格的界限。大体上说，纯粹数学是数学的这一部分，它暂时不考虑对其它知识领域或生产实践上的直接应用，它间接地推动有关学科的发展或者在若干年后才发现其直接应用；而应用数学，可以说是纯粹数学与科学技术之间的桥梁。

20世纪40年代以后，涌现出了大量新的应用数学科目，内容的丰富、应用的广泛、名目的繁多都是史无前例的。例如对策论、规划论、排队论、最优化方法、运筹学、信息论、控制论、系统分析、可靠性理论等。这些分支所研究的范围和互相间的关系很难划清，也有的因为用了很多概率统计的工具，又可以看作概率统计的新应用或新分支，还有的可以归入计算机科学之中等等。

20世纪40年代以后，基础理论也有了飞速的发展，出现许多突破性的工作，解决了一些带根本性质的问题。在这过程中引入了新的概念、新的方法，推动了整个数学前进。例如，希尔伯特1990年在国际教学家大会上提出的尚待解决的23个问题中，有些问题得到了解决。60年代以来，还出现了如非标准分析、模糊数学、突变理论等新兴的数学分支。此外，近几十年来经典数学也获得了巨大进展，如概率论、数理统计、解析数论、微分几何、代数几何、微分方程、因数论、泛函分析、数理逻辑等等。

当代数学的研究成果，有了几乎爆炸性的增长。刊载数学论文的杂志，在17世纪末以前，只有17种(最初的出于1665年)；18世纪有210种；19世纪有950种。20世纪的统计数字更为增长。在本世纪初，每年发表的数学论文不过1000篇；到1960年，美国《数学评论》发表的论文摘要是7824篇，到1973年为20410篇，1979年已达52812篇，文献呈指数式增长之势。数学的三大特点—高度抽象性、应用广泛性、体系严谨性，更加明显地表露出来。

今天，差不多每个国家都有自己的数学学会，而且许多国家还有致力于各种水平的数学教育的团体。它们已经成为推动数学发展的有力因素之一。目前数学还有加速发展的趋势，这是过去任何一个时期所不能比拟的。

现代数学虽然呈现出多姿多彩的局面，但是它的主要特点可以概括如下：(1)数学的对象、内容在深度和广度上都有了很大的发展，分析学、代数学、几何学的思想、理论和方法都发生了惊人的变化，数学的不断分化，不断综合的趋势都在加强。(2)电子计算机进入数学领域，产生巨大而深远的影响。(3)数学渗透到几乎所有的科学领域，并且起着越来越大的作用，纯粹数学不断向纵深发展，数理逻辑和数学基础已经成为整个数学大厦基础。

以上简要地介绍了数学在古代、近代、现代三个大的发展时期的情况。如果把数学研究比喻为研究“飞”，那么第一个时期主要研究飞鸟的几张相片(静止、常量)；第二个时期主要研究飞鸟的几部电影(运动、变量)；第三个时期主要研究飞鸟、飞机、飞船等等的所具有的一般性质(抽象、集合)。

这是一个由简单到复杂、由具体到抽象、由低级向高级、由特殊到一般的发展过程。如果从几何学的范畴来看，那么欧氏几何学、解析几何学和非欧几何学就可以作为数学三大发展时期的有代表性的成果；而欧几里得、笛卡儿和罗巴契夫斯基更是可以作为各时期的代表人物。