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Frege is now regarded as one of the world's greatest philosophers, and the founder of modern logic. Mark Sainsbury argues that we must depart considerably from Frege's views if we are to work towards an adequate conception of natural language. This is an outstanding contribution to philosophy of language and logic and will be invaluable to all those interested in Frege and the philosophy of language.
《告别弗雷格》 这是一部深入探讨语言哲学与逻辑学核心议题的力作。本书跳脱了弗雷格“概念文字”（Begriffsschrift）所奠定的逻辑框架，以前瞻性的视角审视了现代逻辑与语言分析所面临的挑战与可能性。作者细致地梳理了弗雷格思想的遗产，并在此基础上，提出了对意义、指称、真理以及逻辑语言的全新理解。 本书的开篇，作者并未直接否定弗雷格的伟大贡献，而是将其视为一个重要的出发点。通过对弗雷格“涵义”（Sinn）与“意谓”（Bedeutung）区分的细致剖析，我们得以窥见早期逻辑实证主义在追寻语言精确性时所付出的努力。然而，作者敏锐地指出，即便是在弗雷格的体系内部，也存在着一些难以完全调和的张力，例如对指称失败句的处理，以及某些语境下意义与指称的复杂互动。 随着分析哲学的发展，如罗素的摹状理论、维特根斯坦对语言游戏的强调，以及奎因对意义整体论的挑战，语言的复杂性与流动性逐渐浮现。本书在回顾这些关键发展的同时，着重探讨了它们如何间接地“告别”了弗雷格式的、高度理想化的逻辑语言模型。作者认为，弗雷格式的逻辑系统虽然在形式逻辑的领域取得了辉煌成就，但在应对日常语言的丰富性、语用学的维度以及非古典逻辑的可能时，显得力不从心。 本书的核心论点之一在于，我们有必要重新审视“意义”的本质。传统的“意义即指称”或者“意义即用法”的观点，在面对诸如集体名词、模态语、反事实条件句以及心灵状态描述等语言现象时，都暴露出一定的局限性。作者提出了一种更为 nuanced 的意义理论，它将语言的意义理解为一个动态的、语境依赖的、并且与认知结构紧密相关的多层面概念。这种新的视角，不再将意义视为固定不变的逻辑实体的对应，而是强调其生成、变迁和解释的过程。 在逻辑方面，本书批判性地考察了经典逻辑的完备性与健全性在解释某些语言现象时的不足。例如，在处理模糊性、非单调推理以及某些形式的认知模型时，经典的二值逻辑就显得捉襟见肘。作者因此引入并探讨了非经典逻辑的各种变体，如多值逻辑、模态逻辑、直觉主义逻辑以及相关逻辑等，分析它们如何为理解更广泛的语言现象提供新的工具。这些非经典逻辑的引入，并非是对逻辑本身的否定，而是对其应用范围和解释能力的拓展，是逻辑哲学领域一次更为开放的探索。 本书尤其关注语用学的发展，认为许多弗雷格式的难题，恰恰是在忽视语用因素的情况下产生的。会话含义、预设、语力（illocutionary force）等语用概念，揭示了语言使用者的意图、背景知识和社交语境在赋予语言以意义时的核心作用。作者论证了，将语用因素更深刻地整合进意义理论和逻辑分析中，是“告别弗雷格”的重要一步，也是走向更全面、更贴近现实的语言理解的关键。 在探讨指称问题时，本书超越了简单的“名字-对象”的对应关系。对于那些没有实际指称的词项（如“独角兽”、“圆的方”），或者指称不确定的词项（如某些集体名词），作者借鉴了当代哲学在本体论和形而上学领域的讨论，试图构建一个更为灵活的指称理论。这可能涉及到对“假定性指称”、“非实体性存在”或者“概念性对象”等概念的运用，从而解释这些词项在语言中有效运作的原因。 本书的一个显著特点是，它并非仅仅是对一种理论的“否定”，而是在批判性继承的基础上，进行创造性的发展。作者承认弗雷格在追求逻辑清晰度和严谨性方面的贡献，正是因为有了弗雷格所建立的“概念文字”的高度，我们才能更清楚地看到其局限性。而“告别弗雷格”，实际上是哲学思潮沿着逻辑和语言探索的自然演进，是从一个更为理想化、形式化的起点，走向一个更加开放、多元和贴近人类思维与实践的语言理解。 《告别弗雷格》对语言学、逻辑学、认识论以及心灵哲学领域的研究者都有着重要的启示意义。它提供了一种新的视角来审视我们习以为常的语言现象，并为解决长期存在的哲学难题提供了新的思路和工具。本书是一次对逻辑与语言关系的深刻反思，也是一次对未来语言哲学发展方向的有力引领。通过本书，读者将有机会重新思考意义、指称、真理和逻辑的本质，并对其在人工智能、计算语言学以及认知科学等领域的应用前景产生更深层次的理解。
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