因果推理的跨学科跨文化探索

任晓明

（四川大学哲学系，四川 成都 610065）

自2020年新冠肺炎疫情在全球暴发以来，很多地方都在人员易聚集的场所设置了“临时观察室”，以便对特殊情况及时采取必要的进一步措施。所谓“特殊情况”，通常是指出现了发热、乏力、咽痛、流涕等与感染新型冠状肺炎病毒类似的症状。尽管我们知道，即使出现了疑似新冠肺炎的症状，也并不意味着真的感染了新型冠状病毒，但是人们并没有因此质疑临时观察室的设置。因为人们更加关心的问题并不是观察“出现症状”与“感染病毒”的相关程度，而是如果我们采取了积极主动的防疫手段，是不是就能更好地控制疫情发展。这就是“干预”。而一旦某地真的发现了确诊病例，就将执行更为严格的隔离措施，以及开展大规模的核酸检测和流调追踪。除了想要通过“干预”来控制疫情，人们更希望能够在一次次的尝试中找到疫情发生的原因，并最终彻底战胜它。过去两年多的时间里，这些为我们每个人所熟悉的生活场景，其实都在向我们展示一个基本事实，那就是相比“是什么”，人们或许更在意“为什么”以及“如何做”。这就是我们将要讨论的主题：因果推理。

本文探讨因果推理的逻辑、认知和数学的跨学科研究以及因果推理的跨文化研究。着重探讨反事实因果逻辑研究面临的困难与出路、人工智能中的因果模型化研究的优势与局限、印度逻辑特别是因明研究对因果推理研究的理论启示。

因果推理的逻辑研究曾经有过许多引人瞩目的成果。例如，计算机科学家、哲学家阿瑟·勃克斯（A.Burks）早在20世纪60年代就提出了因果陈述逻辑，尝试把概率与因果结合，建立了元胞自动机模型。[1]但最突出的成果是大卫·刘易斯（D.lewis）的反事实因果理论。他的基本论证策略是先给出反事实条件句的定义，阐明反事实条件依赖，进而论证因果依赖，在因果依赖中形成了因果链（causal chain），从而去定义因果。在将命题反事实依赖转向事件因果的过程中，他还论证了可能世界的存在。以下将按照刘易斯的论证思路来进行详细的阐述。

刘易斯首先对休谟提出的因果定义做了反事实的解释，在此基础上建立了他的因果反事实理论。刘易斯的反事实条件句逻辑和模态实在论又为其因果理论提供了逻辑技术与哲学理论上的支持。这是刘易斯因果理论的特点之一。在《因果关系》（Causation）中，刘易斯开宗明义：“休谟至少给出了关于因果的两次定义。他说：‘我们可以给一个因下定义说，它是先行于、接近于另一个对象的一个对象，而且在这里，凡与前一个对象类似的一切对象都和与后一个对象类似的那些对象处在类似的先行关系和接近关系中。或者，换言之，假如没有前一个对象，那么后一个对象就不可能存在。’”[2]在他看来，休谟的“换句话说”——如果原因没有发生，那么结果将永远不会发生——并不仅仅是对其第一个定义的重述。而是提出了一个完全不同的思路：一个因果的反事实分析。[3]

在刘易斯看来，这条路径并没有得到充分的发展。事实上，我们通常知道，原因和反事实有某种关系，我们认为原因是某种产生不同结果的东西，它所产生的不同必然是源自“如果没有它将会产生什么”而来的不同。如果原因缺席，它的结果——至少是某些结果，通常是全部结果——也将缺席。然而把它们老调重弹是一回事，在它的基础上发展出一种理论就是另一回事了。但人们并不认为这种努力是值当的。也就是说，刘易斯认为，与其沿着休谟开辟的“规则性”进路发展，不如走出一条新的进路，因为“反事实是可以得到很好理解的，只要我们不执着于如何理解它们的一些错误前见”[3]。如果把反事实看成是关于实际情形的可能替代，就可以重构原因与反事实之间的关系，建立反事实因果的逻辑和哲学理论。

刘易斯认为因果关系中存在着某种反事实依赖关系。他尝试从事件之间的反事实依赖关系出发对因果性进行分析，进而将反事实条件句与因果关系联系起来，从反事实依赖过渡到因果依赖，并基于因果依赖给出了因果的定义。

刘易斯的反事实因果理论基于以下预设：[3]

1．因果关系只是事件之间的因果关系。尽管“并不是说事件是可以导致或者被导致的唯一选择”，但没有一个包罗万象的术语可以把日常意义上关于事件的说法完全囊括其中。

2．刘易斯的分析只适用于特定情形下的因果，并不是一个因果普遍化的分析。它探讨的是涉及特定事件之间因果关系的量化陈述。

3．刘易斯的分析旨在表达一种非歧视性的因果概念。他认为人们经常谈论的原因只是某个事件的所有原因中挑选出来的一个，并将其称为“原因”，而忽略其他原因；
或者挑选出一些作为原因，把其余的仅仅称为“因果因素”或“因果条件”，他不认可这种带有歧视性的因果概念。

4．刘易斯前期工作是将其因果分析限定在决定论的框架之下。在他看来，认为如果能在决定论框架下对因果关系进行正确分析，那就足够了；
但是刘易斯担心的是，当前的分析并不能处理在非决定论情形之下的各类因果，若要做些补救，可能会陷入关于概率论基础问题的争论中。

刘易斯所说的反事实依赖，既包括事件之间的反事实依赖，也包括命题与事件之间的联系。但刘易斯认为事件和命题之间是可以匹配的，即对任意可能的事件e对应着的命题O（e），这个命题只在所有e发生的世界中成立。O（e）表示的就是e发生的命题。如果没有两个事件在同一个世界中发生——即，如果不同的事件之间没有绝对必然的联系——我们就可以说这个事件和命题之间的对应是一一对应的，也就是事件之间的反事实依赖就对应命题之间的反事实依赖。[3]

反事实依赖与因果依赖之间的关系是刘易斯讨论的关键。在他看来，事件之间的因果依赖取决于其反事实依赖是否成立。举个例子，在现实世界中张山跳窗户摔断了腿，如果要确定“张山摔断了腿”是否因果地依赖于“张山跳窗户”，则要看反事实条件句“如果张山不跳窗户，那么他就不会摔断腿”是否为真。[4]

刘易斯认为，尽管我们可以将事件之间的因果依赖简单分析为反事实依赖，但是因果关系是具有方向性的。如休谟所说，“在时间上因先于果”。既然因果关系具有方向性，那么反事实依赖也是有方向性的。它们都是有向的、不回溯的。反事实依赖这种不对称性，排除了那些回溯的反事实。因为回溯的反事实意味着：如果现在不同，那么过去的原因就会不同，否则它们就会使现在成为它实际上的样子。

反事实依赖的不对称性是十分常见的，以气压计和所对应的周边空气的气压为例，我们知道气压计上的读数是反事实依赖于所对应的周边的气压，但是气压会反事实依赖于气压计上的读数吗？也就是说如果气压计上的读数变高了，气压会随之变高吗？还是说是气压计出现了故障？我们通常为会认为第二种更加合理。[3]

刘易斯不仅讨论了反事实依赖的时间不对称性，还讨论了他对世界间相似关系的分析以及“过度决定的不对称”问题。首先“过度决定”指一个事件e被过度决定，当且仅当存在两个及以上的事件都决定了e事件的发生，且这两个事件都有同等的资格被称为e的原因。而这种“过度决定”通常是不对称的，刘易斯认为很少存在前事件对后事件的过度决定，例如两把刀同时插入受害者的心脏，且每一把刀都足以致其死亡，这种情形在日常生活中是罕见的。但后事件对前事件的过度决定却是非常普遍的，例如从凶杀案现场所侦查到的指纹、脚印、凶器等等都可以帮助我们推出这起凶杀案的凶手。[5]

刘易斯前期的因果理论主张用“因果链”来定义因果，这是一种在决定论的框架下运作的确定性因果关系。它指的是当原因发生，结果也一定发生的情形。刘易斯认为，现实事件之间的因果依赖蕴含着因果，但反之并不成立，即因果并不蕴含因果依赖。因为现实世界中因果必须是传递的，也就是如果事件A是事件B的原因，事件B是事件C的原因，那么事件A也是事件C的原因。然而因果依赖可能不是传递的。因为，虽然事件A和事件B有因果依赖关系，事件B和事件C有因果依赖关系，但是事件A和事件C之间可能没有因果依赖关系，因此可能存在着没有因果依赖的因果关系。举例来说，在现实世界中，李氏捅了张山一刀，使他流血过多，导致死亡，显然李氏捅的那一刀是导致张山死亡的原因，但是即使李氏没有捅张山，根据人生老病死的客观规律，张山最后也会死亡。因此为了能够用“因果依赖”定义因果关系，刘易斯把“因果依赖”扩展到“因果链条”的概念上，尝试用这种方法把因果依赖推广为一个传递关系，从而定义因果的传递性。令c，d，e……是实际特定事件的有穷序列，使得d因果依赖于c，e因果依赖于d，以此类推，直到最后，那么这个序列就是一个因果链，最终我们可以定义：事件c是事件e的原因，当且仅当存在一个从事件c到事件e的因果链条。

在前期的因果反事实理论中，刘易斯考虑的都是因果关系的反事实理论如何在决定论的理论框架下工作，但是当这种确定性丧失时，应该如何考虑因果关系呢？事实上，并非所有原因都一定能引起结果，换言之，存在着一种偶然性因果关系。对于这种不确定因果关系（Chancy Causation），刘易斯做了这样的分析：如果c是e的原因，c发生，e有发生的可能性，因为e确实发生了；
但是如果c没有发生，e就根本没有机会发生，所以也就不会发生了。

为了表述这种偶然因果关系，刘易斯从偶然反事实的角度定义了一个更普遍的因果依赖概念：当c和e是不同的实际事件时，e因果依赖于c当且仅当如果c没有发生，e发生的可能性将远远低于c发生的可能性。该定义涵盖了确定的因果关系的情况，其中具有确定原因的结果之概率是1，而没有原因的结果之概率是0。那些不确定因果关系的概率是在0和1之间的一个区间，比如0．3、0．5、0．7如此等等。

为了彻底解决有争议的“抢先”问题，刘易斯又提出了一个新的概念——“影响”（influence）和事件的“变体”（alternative）。关于“影响”，刘易斯表示可以定义为：c影响e，当且仅当在不那么遥远的可能世界中，存在c的大量变体（与c在发生时间或发生方式上不同的事件）｛c1，c2，……，cn｝，并且存在大量e的变体｛e1，e2，……，en｝。至少有一些不同使得如果c1发生，那么e1就会发生；
如果c2发生，那么e2就会发生……[6]

接着刘易斯定义了与“因果链”类似的“影响链”：令c，b，……，d，e是实际特定事件的有穷序列，其中c影响b，b影响……，……影响d，d影响e，以此类推。那么这个序列就是一个影响链。因此刘易斯将之前的因果定义——事件c是事件e的原因，当且仅当存在一个从事件c到事件e的因果链条，把其中的“因果链”改为“影响链”，即对于两个不同的实际事件c和e，c是e的原因，当且仅当存在着一个c到e的影响链。刘易斯认为，他的因果“影响链”定义可以完美解决抢先问题。实际上这一定义仍然是有争议的。

刘易斯因果理论的语义是可能世界语义学。他所提出的可能世界“可比相似性”这个模糊概念更是饱受争议。为了应对争议，刘易斯为可能世界与现实世界相似性制定了以下判断准则或标准：

“第一重要的是，避免意义重大、范围广泛、形式多样地违背定律。

第二重要的是，尽可能使完全吻合具体事实的时空区域最大化。

第三重要的是，避免意义较轻、范围有限、形式简单地违背定律。

重要性最小甚或不重要的是，保持个体事实的近似，即便是那些与我们非常相关的事件。”[7]

实际上，这个标准也存在一些有争议的问题，例如最大化与形式简单的矛盾等等。

综上，刘易斯反事实因果理论体现了从命题依赖到事件依赖的过渡和从事件因果到反事实命题因果的还原过程。其实，自从反事实因果理论出现，对该理论的争论就没有停止过，例如有些人说他的理论过于“强”，也就是说过于相信直觉。为了满足理论闭合，刘易斯曾说过，“如果对因果关系的分析没有给出常识性的答案，那就糟糕了”。[3]言下之意就是说，面对冗余原因或者因果不对称性时，我们应该相信常识，由此，因果依赖的定义也必须符合直觉。如果出现与直觉不符合的双重标准的情况，刘易斯就会用“结果的脆弱性”来解释。也就是说，出现困难就相信直觉，直觉出现困难就制定新的标准。显然，这样的理论必然会导致一系列困难。

对于这些理论困难，刘易斯也或多或少做了回应。但是刘易斯反事实因果理论存在着难以应对和克服的困难。具体表现在于，在反事实因果的决定论框架中，演绎推理居于主体地位，但是演绎推理所具有的必然保真性是因果推理不具有的。演绎推理的表现形式虽然千差万别，但其核心特点很明显：必然保真。像数学证明一样，演绎推理通过“一连串仔细的步骤，每一步都从假定的或先前证明的陈述以及先前的步骤中逻辑地推出来”[8]。例如，若东东是一只猫，所有的猫都是动物，那么东东就必然是动物；
只要前提为真，结论就必然真。这一性质通常称为必然保真性（necessary truth-preservation），它是区分演绎推理与其他类型推理的标准。尽管在非经典逻辑中，必然保真只是演绎有效性的必要条件而不是充分条件；
但在经典逻辑中，必然保真仍然是有效性的充分必要条件。相反，因果推理即便具备了休谟所质疑那种因果必然性，也不能保证它具备了这种演绎意义上的必然保真性。显然这是刘易斯反事实因果理论面临的困局。

随着研究的深入，用演绎法来刻画因果推理的弊端日益显现。我们认为，因果推理具有律则必然性（nomic necessity）而不具有演绎推理的必然保真性，因此，演绎逻辑不是研究因果推理的适当工具。因果推理研究从演绎化向数学化转变可以克服上述局限。我们对因果推理的跨学科研究不仅有助于克服演绎化局限，而且有益于凸显人工智能因果结构模型研究的优势。

刘易斯是在演绎逻辑框架里描述因果关系，但是，单纯的逻辑公式只能从功能上描述变量之间的关系，而忽略了事实的“内部结构”。由于逻辑框架下对因果关系的分析描述是不完全的，使得它只能解决一部分因果推理问题，因而是不全面的。对因果关系的研究应该建立在对人类思维正确理解的基础上才能得到比较合理的答案，单从逻辑出发进行描述很可能忽视了因果推理的特殊性。

与刘易斯潜心逻辑研究的路线不同，朱迪亚·珀尔（Judea Pearl）走的是数学研究路线。他力主使因果关系“从一个笼罩着神秘色彩的概念转变为一个具有明确语义和逻辑基础的数学对象”。[4]在他看来，“那些依赖于因果信息、长期以来被认为是形而上学或难以处理的实际问题，现在只需要初等数学知识就能够解决。简言之，因果性已经被数学化了”。[9]与因果关系逻辑研究截然不同的是，人工智能科学界强调因果研究的数学化。因为如马克思所言，“一种科学只有在成功地应用数学时，才算达到了真正完善的地步”。只有当因果研究实现了数学化，才能为哲学精细分析和卓有成效的应用奠定基础。这种因果推理的数学化就是图灵奖得主珀尔所说的“因果革命”。在当今世界处于百年未有之大变局时代，因果性的数学研究将引起跨学科交叉研究和思想文化的深刻变革。

得益于图论模型和结构方程的发展，珀尔提出了一种全新的因果结构模型理论。珀尔的结构因果模型（Structural Causal Model，SCM）主要包括两部分，其一是在经济学和社会科学中所使用的结构方程模型（Structural Equation Models），结构方程是对这个世界的一种表征；
其二是为概率推理和因果分析而发展出来的图模型理论。图模型是一种直观的语言，它可以定性地编码科学假定，并方便地推断这些假定背后的逻辑机制。

珀尔看到，由于缺乏足够的数学符号来定义因果模型的基本概念，例如标准概率符号不能表达结构方程中系数的实证性内容，因此，珀尔给出了自己特有的符号和演算。他首先区分了相关性与因果性，认为相关并不意味着因果，相关性不等于因果性。因为从某种程度上看，因果性是不对称的，而相关性是对称的。历史上看，从统计学之父高尔顿认为相关性是因果性的一个极限，到皮尔逊认为相关性等于因果性，到珀尔才明确：因果性是相关性的真子集。[9]在珀尔看来，因果概念比统计概念更基本。这是贯穿珀尔因果演算和因果结构模型的基本原理。作为贝叶斯网络之父，珀尔曾经对统计概念和统计推理抱有很高的期望，但是他后来坦承：“今天我的观点已经非常不同，现在我认为因果关系是客观世界的实在性和人类理解这种实在性的基本构件，并且认为概率关系只是因果关系的表面现象，而因果关系才是我们理解世界的基础和推动力”[9]。

珀尔认为，“人类对因果关系的理解是准决定论的（quasi-deterministic）”[9]；
不确定性物理学中“量子级因果关系遵循其自身的规律和直觉，而使用另一个名称可能更合适一些”。[9]比如称之为“量子因果性”。但是，在珀尔看来，编程上模拟拉普拉斯和爱因斯坦所提出的“准决定论宏观近似”（quasi-deterministic Macroscopic approximations）的机器人，其性能将远远胜过波恩、海森伯和玻尔提出的“正确但有违直觉理论”（correct but counter-intuitive theories）的机器人。可见，珀尔预设了他对于这个世界具体情形的表征方式：准决定论。这就确定了因果结构模型理论的哲学基调。

珀尔创造了因果结构模型，提出了因果关系之梯并划分了三个层次，其中包括将干预与反事实纳入因果图中的尝试，他还认为干预和反事实都是因果科学里面重要的层次，有助于应对休谟问题中的因果必然性诘难。因此，珀尔认为，因果学习必须要掌握因果关系之梯，即三种不同层级的认知能力：观察能力、行动能力和想象能力。基于因果关系三层级思想，他构建了一个基础性的解释因果过程的模型，这种模型有时被称为“理论”，甚至可以被称为“自然法则”。所以说他的因果三阶段就像是科学探索的三阶段，构建科学的大厦的脚手架，而我们看到的大厦是没有脚手架的，但是在建造过程中是需要脚手架的，哲学的脚手架是必需的，而人工智能发展离不开哲学的发展。[10]

由上可知，珀尔的结构因果模型（Structural Causal Model，SCM）主要包括两部分：其一是在经济学和社会科学中所使用的结构方程模型（Structural Equation Models）；
其二是为概率推理和因果分析而发展出来的图模型理论。一般说来，模型是对实在的一种理想化描述，在这种描述中，往往凸显实在的某些方面，同时忽视另外一些方面。珀尔定义了一个结构因果模型M，它是一个有序三元组＜U，V，F＞，其中U是一组背景变量集，也称为外生变量集，即不在模型考虑范围之内的变量；
V是内生变量，即那些在模型中被外生变量或者其他内生变量所决定的变量；
F是函数集，并且全集F具有唯一的解V（u）。每个因果模型M都与有向图G（M）相关联，它就是珀尔所说的因果模型的因果图。这些因果图都是有向无环图。“显然，对于任何模型M，如果其对应的因果图G（M）是无环图，那么M必然是递归的”。[9]

基于因果结构模型，我们就可以“登上因果关系之梯的第二层级，干预——从古至今因果思考的圣杯”。[11]这一层级涉及的内容是对未曾尝试过的行动和策略之效果的预测。也就是对干预的因果效应的预测。考虑到混杂因子是导致我们混淆“观察”与“干预”（intervention）的主要障碍，一旦我们通过“路径阻断”工具和“后门标准”消除这一障碍后，就能通过干预产生因果效应。

珀尔指出：“最简单的外部干预类型是强迫某一变量Xi取某个固定的值xi。这种干预是我们称之为“原子的”干预，相当于将Xi从原有函数机制xi＝fi（pai，ui）的影响中去除，并将其置于一个新的机制Xi＝xi的影响之下，该新机制在设置值xi的同时保持所有其他机制不变。形式上，我们将这种原子干预记作do（Xi＝xi）或者简写为do（xi），相当于从模型中去除方程xi＝fi（pai，ui）并在剩下的方程代入Xi＝xi。这样得到的新模型代表了干预do（Xi＝xi）之下的系统行为，此时求解Xj的分布，得到的是Xi对Xj的因果效应”。[9]简言之，当干预强迫一个变量子集X取固定值x时，就从模型中去除原有函数机制给定的模型指定的与之对应的方程子集，由此定义的剩余变量的新分布就完全刻画了干预的因果效应。也就是说，新模型就是经过局部手术（local surgeries）修正后的模型。

最后，珀尔提出了他的Do演算方法。Do算子是属于干预层级的，在他看来，我们的世界是准决定论的，数据完全是盲目的（Data are profoundly dumb），概率是人的一种潜在无知。所以，需要干预来引导数据，例如博弈中的概率论，由此可以刻画出概率所对应的因果图，但是因果图不是世界形成的目的，而是刻画世界的手段，所以他引入了Do算子使得因果判断的语言形式化。[12]也就是说，从操控主义角度来看，因为因果的不对称性，干预e并不能导致c的变化，但是在概率上是会发生变化的，所以扩充概率语言，引入Do算子是必要的。[13]简言之，珀尔受到了刘易斯反事实因果研究的启发，但他改弦易辙，走数学化道路，构建了因果结构模型理论，用以计算反事实的期望，试图模拟人类因果思维的结构，从因果关系的功能性研究转向了结构性研究。

珀尔区分了几种不同的因果关系。其中概率因果就是量化的因果关系，是将因果关系具体化的结果。但是珀尔强调，这种量化因果关系绝不是量子因果关系。干预因果是将因果关系理解为原因导致结果的目的论。反事实因果则是将因果看成一种具有反事实依赖关系的因果。可见，珀尔在因果研究方面并没有局限于对因果概念本身的分析，而是将因果概率理论与干预、反事实相结合，将不确定推理与确定性推理结合，较好地解决了刘易斯反事实因果理论的困难。此外，反事实具有决定论的特质，但它又建立在不稳定的形式化基础之上（Cartwright，1983）。因此，珀尔的理论优于刘易斯的反事实理论。当然，珀尔对刘易斯的理论更多的是发展，而不是继承。他虽然借用了刘易斯的观点，但是他所说的反事实与刘易斯的反事实在语义解释上是不同的。他认为反事实是因果三大阶段的最后一个阶段，也是人类所特有的能力，比干预的层级要高一些，而刘易斯的反事实仅仅是“c发生e发生，c不发生e也不发生”，与珀尔的反事实不在一个层级上。

这就是珀尔所刻画的因果语言，珀尔强调因果语言与概率语言的区别，认为因果不可以被归约为概率。认为因果语言优于概率语言，在他看来，“因果意味着类似定律的必然性，而概率则意味着例外、疑问、缺乏规则性”。[9]

珀尔的因果结构模型理论具有以下特征：

1．稳定性。在因果模型中，因果关系比概率关系更稳定，“因为因果关系属于本体论，描述了世界中的客观物理约束，而概率关系属于认识论，反映了我们对世界的认知或信念。因此，只要环境没有变化，即使我们对环境的认识发生了变化，因果关系也应该保持不变”[9]。因此，因果结构模型具有稳定性。

2．动态性。因果结构模型与统计推理的差别在于，统计学研究变量之间分布的静态性质；
而因果分析研究其动态性质。比如，do操作就是一种对数据的主动干预，在传统统计学中找不到对它的描述。统计分析是观察了什么（所谓seeing），并估计会发生什么。因果分析是干预，关注的是做了什么（所谓的doing），并预测会发生什么。因此，因果结构模型具有动态性。

3．局域性。在行动的表征中，结构模型“假设在推断过程中将施加的行动表述为局部手术（local surgery）”。[9]因此，这种行动就不是全局的，只能是局域的。此外，因果结构模型的语义强调行动在机制空间中是局域的，尽管机制受到各种影响，但无须列举该行动的所有影响。因此，因果结构模型具有局域性。

至此，我们完成了从刘易斯的反事实因果到珀尔的因果结构模型的跨学科考察。不难看出，珀尔对因果推理的数学化、模型化研究使因果推理面临的困局有了根本的转变并具有以下优势：

1．珀尔的因果结构模型可以“翻译”为刘易斯的公理和规则，但它可以克服刘易斯系统的困难。刘易斯建立了一个包含权重和优先级的系统来描述相似性概念，然而这种优先级可能是因果颠倒的，甚至违反直觉。但是在因果结构模型中，这种难题不会出现。

2．珀尔的因果结构模型既包括演绎推导，又考虑了具不确定性的概率因素，把因果与概率熔为一炉，超越了因果关系究竟是演绎还是非演绎的截然二分，在较大程度上破解了因果推理的困局。

3．珀尔因果结构理论的当代价值在于，不仅在理论上推动了因果逻辑的当代复兴，丰富了当代逻辑学和哲学理论；
而且在应用上推动了人工智能哲学和逻辑的发展，开辟了人工智能中因果推断研究的新方向。最后，在哲学上开启了因果研究的重大变革，即珀尔称之为“因果革命”的哲学探索。

东西方因果推理都有各自的特色，同时也相互影响和互动，但是东西方因果推理方面的比较互动研究还很薄弱。因此，开展因果推理的跨文化研究尤其重要。限于篇幅，本文主要讨论印度逻辑特别是因明学对当今因果推理研究的启迪。

印度哲学作为印度文化的基本组成部分，具有较强的逻辑性。在印度的正理派、数论派、胜论派和佛教因明中都有对因果推理的探讨。在正理派经典著作《正理经第四卷第一章第十二节“结果的探讨”中，就有专门的对因果理论的探讨：[14]

[4-1-44]关于结果是立即出现还是过很长时间才出现，这一点上有疑问。

这里先提出一个令人疑惑的问题：结果是什么时候出现的呢？

[4-1-45a]〔我们说〕结果不立即出现，因为在很长时间后才享受它。

正理派认为结果是在过一段时间后才会出现的。

[4-1-45]〔有人说结果〕不在很长时间之后发生，因为原因已灭。

这就是说，结果一定不能是在因灭了之后，这说不通。因灭了之后就没有因了，没有因却有果？！这能对吗？这经文表明，正理派学者已经意识到因果是有先后顺序的。

[4-1-46]〔我们说〕结果产生之前就像树结果一样。

树木结果是在种子种下去很久，但不能认为这时原因已经消失，因为种子这一原因要经历一系列过程才能转化为果实。

[4-1-47]〔有人说〕结果在出现之前即非存在，也非不存在，也非即存在又不存在，因为存在与不存在是矛盾的。

这一句很明显是佛教的说法，而且是中观派的说法。

[4-1-48]〔我们说〕（结果在出现之前是不存在的），因为我们可以见到他的产生和消灭。

正理派说，事物在结果之前当然是没有果的，因为事物的产生、毁灭的过程我们都能看得清清楚楚。既然清楚觉察到果还没结出，当然不能说有果了。

[4-1-49]它（在发生前）不存在，这是有我们眼见为证的。

我亲眼所见的事情怎么能不承认呢？它要是在产生之前就存在的话，我们就不应该看到它产生的过程。

[4-1-50]“就像树结出的果实一样”的说法不恰当，因为承受者不同。

举行祭祀活动的是这个身体，但升天的却不是这个身体，这就是说果报的承受者不是同一个。

[4-1-51]上述反驳没有道理，因为灵魂是承受者（尽管身体不同了，灵魂还是那一个）。

正理派认为，不对，受报者是我（灵魂），身体虽然不是同一个，但我（灵魂）还是那一个。

[4-1-52]〔有人说〕灵魂不可能是承受者，因为宣称的果报有儿子、牲畜、女人、衣服、黄金、食物等等〔亦即如果说祭祀的果报即是幸福，那么说灵魂是承受者还可以，可是上述那些果报怎么能说承受者是灵魂呢？〕。

祭祀所得的果报如果仅仅是幸福的话，可以说受报者是我（灵魂）；
但是祭祀可以得到的果报是很多的，所以，那么多的果报怎么能说承受者是我（灵魂）呢？这里讨论了一因多果的情况。

[4-1-53]它们被当作果报，是因为与它们有关系，果报是在它们当中产生（即这些东西能带来快乐，而快乐就是灵魂所能享受的果报）。

我们说举行祭祀求儿子，通过得到儿子而使举行祭祀者感到快乐，得到儿子与快乐是有关联的。

这段经文反映了印度古正理派对事物因果的认识。在他们看来，在原因发生之前结果不存在，结果不可能脱离原因而发生。可见，正理派对因果的认知主要限于结果对原因的依赖性上。这种对因果关系的认知主要限于认识论层面。

印度佛教因果理论不是从世界万物中探讨因果关系，而是主要从逻辑推理角度研究因果关系问题。“因明”，是梵语“Hetuvidyā”的音译。“因”是推理论证的依据，“明”是知识和智慧之意。因明除了研究推理、论证等逻辑形式外，也着意探讨如何认识对象的一些问题。因明学有古新之分，新因明是佛教逻辑大师陈那和他的高足商羯罗主在古因明系统的基础上作出的创新。

新因明中涉及较多的因果问题。陈那开创的新因明学确立了完善的因明推理形式——三支作法。三支作法由宗、因、喻三部分组成，以往的研究认为，三支作法与西方三段论有一些相似之处。其中“宗”大致相当于三段论中的论题或结论，“因”大致相当于三段论中的小前提，“喻”大致相当于带有例证的大前提。但我们认为，三支作法与西方三段论的最大区别就在于：三支作法中包含有因果推理的成分，但三段论中没有任何因果推理成分。这是由东西方文化的差异性决定的。我们的跨文化研究既要考虑不同文化的共同性，更要考虑不同文化的差异性。

因明学中三支作法的论证格式是先提出宗，然后用因、喻两道程序来证明它的正确性，这就要求宗中的法和因之间存在着不相离的因果关系，而这种因果关系将由喻来说明。[15]宗与因之间具有条件关系：在同喻中因是宗的充分条件，在异喻中宗是因的必要条件。宗因之间的条件关系实际上揭示了原因和结果之间的条件关系：在因与果是必然联系的情况下，原因是结果的充分条件（有此因必有此果），结果是原因的必要条件（无某果必无某因）。[15]除此之外，陈那提出的“因三相”理论，对宗因之间因果关系的逻辑性质给出了严格的界定。“因三相”理论深入研究了原因和结论之间的因果必然联系，揭示了宗因之间存在的因果关系。因此，因果逻辑的研究，东西方皆有之，但二者采用了非常不同的研究方式，体现了不同的特点。

印度逻辑研究给我们的启迪是：第一，它可以弥补国内印度逻辑研究的空缺。正理派逻辑和佛教因明研究中包含因果推理，但国内外学界对此比较忽视。这一研究可以扭转一些西方学者对东方逻辑的偏见。如印度学者巴奇所说，通过这一研究，可以“把历史材料交给欧美大学中的学者，让他们公正评估印度哲学家记载和研究逻辑学的历程”[16]，还印度逻辑的本来面目。更重要的是，因果推理的跨文化研究可以为我国东方逻辑研究的全面展开奠定基础，为同属东方逻辑的中国逻辑研究提供助推和启示。

总之，通过聚焦前沿问题，我们可以超越西方文化中心的思维惯性，开展跨文化互动研究，建立具有东方文化特质的因果推理和哲学的话语体系。

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