Rozumowanie abdukcyjne - Abductive reasoning

Gracze Mastermind używają uprowadzenia, aby wywnioskować tajne kolory (u góry) z podsumowań (na dole po lewej) rozbieżności ich domysłów (na dole po prawej) .

Rozumowanie abdukcyjne (zwany także porwanie , abductive wnioskowanie lub retroduction ) jest formą logicznego wnioskowania sformułowanej i zaawansowanych przez amerykański filozof Charles Sanders Peirce początek w ostatniej trzeciej części 19. wieku. Rozpoczyna się obserwacją lub zestawem obserwacji, a następnie szuka najprostszego i najbardziej prawdopodobnego wniosku z obserwacji. Proces ten, w przeciwieństwie do rozumowania dedukcyjnego , prowadzi do wiarygodnego wniosku, ale nie weryfikuje go pozytywnie. Wnioski abdukcyjne są zatem kwalifikowane jako zawierające pozostałości niepewności lub wątpliwości, co wyraża się w terminach odwrotu, takich jak „najlepszy dostępny” lub „najbardziej prawdopodobny”. Można rozumieć rozumowanie abdukcyjne jako wnioskowanie do najlepszego wyjaśnienia , chociaż nie wszystkie użycia terminów uprowadzenie i wnioskowanie do najlepszego wyjaśnienia są dokładnie równoważne.

W latach 90., wraz ze wzrostem mocy obliczeniowej, dziedziny prawa, informatyki i badań nad sztuczną inteligencją ożywiły zainteresowanie tematem uprowadzeń. Diagnostyczne systemy eksperckie często wykorzystują uprowadzenie.

Dedukcja, indukcja i uprowadzenie

Odliczenie

Dedukcyjne rozumowanie pozwala wynikające z tylko tam, gdzie jest formalnym logiczną konsekwencją od . Innymi słowy, dedukcja wyprowadza konsekwencje przyjętego założenia. Biorąc pod uwagę prawdziwość założeń, prawidłowe odliczenie gwarantuje prawdziwość wniosku. Na przykład, biorąc pod uwagę, że „Wiki może edytować każdy” ( ) i „Wikipedia to wiki” ( ), wynika z tego, że „Wikipedia może edytować każdy” ( ).

Wprowadzenie

Rozumowanie indukcyjne umożliwia wnioskowanie z , gdzie nie wynika z konieczności . może dać nam bardzo dobry powód do zaakceptowania , ale nie gwarantuje . Na przykład, jeśli wszystkie łabędzie, które do tej pory zaobserwowaliśmy, są białe, możemy wywnioskować, że możliwość, że wszystkie łabędzie są białe, jest rozsądna. Mamy dobre powody, by wierzyć w wniosek z założenia, ale prawdziwość wniosku nie jest gwarantowana. (Rzeczywiście okazuje się, że niektóre łabędzie są czarne .)

Uprowadzenie

Rozumowanie abdukcyjne pozwala wnioskować jako wyjaśnienie . W wyniku tego wnioskowania, uprowadzenie pozwala na uprowadzenie warunku wstępnego z konsekwencji . Rozumowanie dedukcyjne i rozumowanie abdukcyjne różnią się zatem tym, który koniec, lewy czy prawy, zdania „ pociąga ” służy jako wniosek.

Jako takie, uprowadzenie jest formalnie równoznaczne z logicznym błędem afirmacji następnika z powodu wielu możliwych wyjaśnień . Na przykład, w grze bilardowej po patrząc i widząc osiem ruchomych piłkę do nas, możemy abduce że bili uderzył osiem piłka. Uderzenie bili białej odpowiadałoby za ruch bili ósemki. Służy jako hipoteza wyjaśniająca naszą obserwację. Biorąc pod uwagę wiele możliwych wyjaśnień ruchu ósemki, nasze uprowadzenie nie daje nam pewności, że bila w rzeczywistości uderzyła w ósemkę, ale nasze uprowadzenie, wciąż użyteczne, może służyć do orientacji w naszym otoczeniu. Pomimo wielu możliwych wyjaśnień każdego fizycznego procesu, który obserwujemy, mamy tendencję do przyjmowania jednego wyjaśnienia (lub kilku wyjaśnień) dla tego procesu w oczekiwaniu, że możemy lepiej zorientować się w naszym otoczeniu i zignorować niektóre możliwości. Właściwie używane rozumowanie abdukcyjne może być użytecznym źródłem priorytetów w statystyce bayesowskiej .

Formalizacje porwania

Uprowadzenie oparte na logice

W logice , wyjaśnienie jest realizowane poprzez użycie logicznej teorii reprezentujących domenę oraz zestaw obserwacji . Porwanie to proces wyprowadzania zbioru wyjaśnień zgodnie i wybierania jednego z tych wyjaśnień. Aby było wyjaśnieniem według , powinno spełniać dwa warunki:

  • wynika z i ;
  • jest zgodny z .

W logiki formalnej, i są traktowane jako zestawy literałów . Dwa warunki bycia wyjaśnieniem zgodnie z teorią są sformalizowane jako:

jest spójny.

Wśród możliwych wyjaśnień spełniających te dwa warunki, zwykle narzucany jest inny warunek minimalności, aby uniknąć włączenia do wyjaśnień nieistotnych faktów (nie przyczyniających się do powstania ). Uprowadzenie jest więc procesem, który wybiera jakiegoś członka . Kryteria wyboru elementu reprezentującego „najlepsze” wyjaśnienie obejmują prostotę , prawdopodobieństwo a priori lub moc wyjaśniającą wyjaśnienia.

Zaproponowano teoretyczno-teoretyczną metodę abdukcji dla logiki klasycznej pierwszego rzędu opartej na rachunku sekwencyjnym oraz dualnej, opartej na tablicach semantycznych ( tablicach analitycznych ). Metody są solidne i kompletne i działają dla pełnej logiki pierwszego rzędu, bez konieczności wstępnej redukcji formuł do normalnych form. Metody te zostały również rozszerzone na logikę modalną .

Programowanie logiki abdukcyjnej to struktura obliczeniowa, która rozszerza normalne programowanie logiczne o porwania. Rozdziela teorię na dwa składniki, z których jeden jest normalnym programem logicznym używanym do generowania za pomocą rozumowania wstecznego , z których drugi to zestaw ograniczeń integralności, używany do filtrowania zestawu wyjaśnień kandydatów.

Uprowadzenie za zasłoną

Inna formalizacja uprowadzenia polega na odwróceniu funkcji obliczającej widoczne skutki hipotez. Formalnie otrzymujemy zbiór hipotez i zbiór przejawów ; są one powiązane przez wiedzę dziedzinową, reprezentowaną przez funkcję, która przyjmuje jako argument zbiór hipotez i daje w rezultacie odpowiedni zbiór przejawów. Innymi słowy, dla każdego podzbioru hipotez , ich skutki są znane jako .

Porwanie odbywa się poprzez znalezienie takiego zestawu , że . Innymi słowy, uprowadzenie odbywa się poprzez znalezienie zestawu hipotez , których skutki obejmują wszystkie obserwacje .

Powszechnym założeniem jest to, że efekty hipotez są niezależne, to znaczy dla każdego , że . Jeśli ten warunek jest spełniony, uprowadzenie może być postrzegane jako forma zasłaniania zestawu .

Walidacja abdukcyjna

Walidacja abdukcyjna to proces walidacji danej hipotezy poprzez rozumowanie abdukcyjne. Można to również nazwać rozumowaniem przez kolejne przybliżenie. Zgodnie z tą zasadą wyjaśnienie jest ważne, jeśli jest najlepszym możliwym wyjaśnieniem zbioru znanych danych. Najlepsze możliwe wyjaśnienie jest często definiowane w kategoriach prostoty i elegancji (patrz brzytwa Ockhama ). Walidacja abdukcyjna jest powszechną praktyką w formułowaniu hipotez w nauce ; ponadto Peirce twierdzi, że jest to wszechobecny aspekt myślenia:

W ten piękny wiosenny poranek wyglądam przez okno i widzę kwitnącą azalię. Nie? Nie! Nie widzę tego; chociaż to jedyny sposób, w jaki mogę opisać to, co widzę. To jest zdanie, zdanie, fakt; ale to, co postrzegam, nie jest zdaniem, zdaniem, faktem, lecz tylko obrazem, który częściowo czynię zrozumiałym przez stwierdzenie faktu. To stwierdzenie jest abstrakcyjne; ale to, co widzę, jest konkretne. Dokonuję uprowadzenia, kiedy tylko wyrażam w zdaniu wszystko, co widzę. Prawda jest taka, że ​​cała tkanka naszej wiedzy to jeden splątany filc czystej hipotezy potwierdzonej i udoskonalonej przez indukcję. Nie można zrobić najmniejszego postępu w wiedzy poza etap pustego wpatrywania się, bez uprowadzenia na każdym kroku.

To była maksyma Peirce'a, że ​​„Faktów nie można wyjaśnić hipotezą bardziej niezwykłą niż same fakty; a spośród różnych hipotez należy przyjąć najmniej niezwykłe”. Po uzyskaniu możliwych hipotez, które mogą wyjaśniać fakty, walidacja abdukcyjna jest metodą identyfikacji najbardziej prawdopodobnej hipotezy, którą należy przyjąć.

Subiektywne uprowadzenie przez logikę

Logika subiektywna uogólnia logikę probabilistyczną , włączając stopnie epistemicznej niepewności do argumentów wejściowych, tj. zamiast prawdopodobieństw analityk może wyrażać argumenty jako subiektywne opinie . Uprowadzenie w logice subiektywnej jest zatem uogólnieniem opisanego powyżej uprowadzenia probabilistycznego. Argumenty wejściowe w logice subiektywnej są subiektywnymi opiniami, które mogą być dwumianowe, gdy opinia dotyczy zmiennej binarnej lub wielomianowa, gdy dotyczy zmiennej n- arnej. Subiektywna opinia odnosi się zatem do zmiennej stanu, która czerpie swoje wartości z dziedziny (tj. przestrzeni stanów wyczerpujących i wzajemnie rozłącznych wartości stanu ) i jest oznaczona krotką , gdzie jest rozkład masy przekonań na , jest masą niepewności epistemicznej , i jest rozkładem stawki podstawowej na . Parametry te spełniają i jak .

Załóżmy domeny oraz z odpowiednimi zmiennymi i , zbiór opinii warunkowych (tj. jedna opinia warunkowa dla każdej wartości ) oraz rozkład stawki bazowej . Na podstawie tych parametrów subiektywne twierdzenie Bayesa oznaczane operatorem daje zbiór odwróconych warunków warunkowych (tj. jeden odwrócony warunek warunkowy dla każdej wartości ) wyrażony przez:

.

Użycie tych odwróconych warunków wraz z subiektywną dedukcją opinii desygnowaną przez operatora można wykorzystać do odprowadzenia opinii marginalnej . Równość między różnymi wyrażeniami subiektywnego uprowadzenia jest podana poniżej:

Symbolicznym zapisem dla uprowadzenia subiektywnego jest „ ”, a sam operator jest oznaczony jako „ ”. Operator dla subiektywnego twierdzenia Bayesa jest oznaczony jako " ", a subiektywna dedukcja jest oznaczona jako " ".

Zaletą stosowania subiektywnych uprowadzeń logicznych w porównaniu z uprowadzeniami probabilistycznymi jest to, że zarówno aleatoryczna, jak i epistemiczna niepewność dotycząca prawdopodobieństw argumentów wejściowych może być wyraźnie wyrażona i wzięta pod uwagę podczas analizy. Możliwe jest zatem przeprowadzenie analizy abdukcyjnej w obecności niepewnych argumentów, co naturalnie skutkuje stopniami niepewności we wnioskach wyjściowych.

Historia

Wprowadzenie i rozwój przez Peirce

Przegląd

Amerykański filozof Charles Sanders Peirce wprowadził porwanie do współczesnej logiki. Przez lata nazywał taką hipotezę wnioskowania , uprowadzeniem , domniemaniem i retrodukcją . Uznał to za temat logiki jako dziedzinę normatywną w filozofii, a nie w logice czysto formalnej czy matematycznej, a ostatecznie jako temat także w ekonomii badań.

Jak dwóch etapach rozwoju, rozbudowy itp hipotezy w naukowego dochodzenia , porwania, a także indukcję często są zwinięte do jednej nadrzędnej koncepcji - hipotezy. Dlatego w metodzie naukowej znanej z Galileusza i Bacona abdukcyjny etap tworzenia hipotezy jest konceptualizowany po prostu jako indukcja. Tak więc w XX wieku upadek ten został wzmocniony przez eksplikację modelu hipotetyczno-dedukcyjnego przez Karla Poppera , w którym hipotezę uważa się za „przypuszczenie” (w duchu Peirce'a). Jednakże, gdy tworzenie hipotezy uważa się za wynik procesu, staje się jasne, że to „zgadywanie” zostało już wypróbowane i wzmocnione w myślach jako niezbędny etap uzyskania statusu hipotezy. Rzeczywiście, wiele uprowadzeń jest odrzucanych lub silnie modyfikowanych przez kolejne uprowadzenia, zanim osiągną ten etap.

Przed rokiem 1900 Peirce traktował porwanie jako użycie znanej reguły do ​​wyjaśnienia obserwacji. Na przykład: jest to znana zasada, że ​​jeśli pada deszcz, trawa staje się mokra; więc, aby wyjaśnić fakt, że trawa na tym trawniku jest mokra, uprowadza się , że padało. Uprowadzenie może prowadzić do fałszywych wniosków, jeśli nie zostaną wzięte pod uwagę inne zasady, które mogą wyjaśniać obserwację – np. trawa może być mokra od rosy . Pozostaje to powszechnym użyciem terminu „uprowadzenie” w naukach społecznych i sztucznej inteligencji .

Peirce konsekwentnie scharakteryzował to jako rodzaj wnioskowania, który rodzi hipotezę, kończąc w wyjaśnieniu, choć niepewnym, dla jakiejś bardzo ciekawej lub zaskakującej (anomalnej) obserwacji podanej w przesłance. Już w 1865 pisał, że wszystkie koncepcje przyczyny i siły osiąga się poprzez hipotetyczne wnioskowanie; w 1900 pisał, że cała treść wyjaśniająca teorii jest osiągana przez uprowadzenie. Pod innymi względami Peirce zmieniał swój pogląd na uprowadzenie na przestrzeni lat.

W późniejszych latach jego pogląd stał się następujący:

  • Uprowadzenie to zgadywanie. Jest to „bardzo mało utrudnione” regułami logiki. Nawet indywidualne domysły dobrze przygotowanego umysłu są częściej błędne niż słuszne. Ale powodzenie naszych domysłów znacznie przewyższa przypadkowe szczęście i wydaje się, że rodzi się z instynktownego dostrojenia do natury (niektórzy mówią o intuicji w takich kontekstach).
  • Uprowadzenie odgaduje nową lub zewnętrzną ideę, aby w wiarygodny, instynktowny, oszczędny sposób wyjaśnić zaskakujące lub bardzo skomplikowane zjawisko. To jest jego najbliższy cel.
  • Jej dłuższym celem jest oszczędność samego badania . Jego uzasadnienie jest indukcyjne: działa wystarczająco często, jest jedynym źródłem nowych pomysłów i nie ma substytutu w przyspieszaniu odkrywania nowych prawd. Jego uzasadnienie dotyczy zwłaszcza jego roli w koordynacji z innymi sposobami wnioskowania w dociekaniu. Jest wnioskowaniem do hipotez wyjaśniających w celu wyboru tych najbardziej wartych wypróbowania.
  • Pragmatyzm to logika uprowadzenia. Po wygenerowaniu wyjaśnienia (które zaczął uważać za instynktownie kierowane), maksyma pragmatyczna podaje niezbędną i wystarczającą logiczną regułę uprowadzenia w ogóle. Hipoteza ta, będąc niepewna, musi mieć wyobrażalne implikacje dla świadomej praktyki, aby można ją było przetestować i, poprzez jej próby, przyspieszyć i oszczędzić badanie. Ekonomia badań jest tym, co wzywa do uprowadzenia i rządzi jego sztuką.

Pisząc w 1910 roku, Peirce przyznaje, że „prawie we wszystkim, co wydrukowałem przed początkiem tego stulecia, mniej więcej pomieszałem hipotezę i indukcję” i przypisuje pomieszanie tych dwóch typów rozumowania zbyt „wąskiej i formalistycznej koncepcji logików”. wnioskowania, jako że z konieczności formułował sądy z jego przesłanek”.

Zaczął w latach 60. XIX wieku, traktując hipotetyczne wnioskowanie na wiele sposobów, które ostatecznie odrzucił jako nieistotne lub, w niektórych przypadkach, mylił się:

  • jako wnioskowanie o występowaniu cechy (cechy) z obserwowanego połączonego występowania wielu cech, które z konieczności wiązałyby się z jej wystąpieniem; na przykład, jeśli wiadomo , że jakiekolwiek wystąpienie A wymaga wystąpienia B, C, D, E , to obserwacja B, C, D, E sugeruje, jako wyjaśnienie, wystąpienie A . (Ale do 1878 roku nie uważał już takiej wielości za wspólną dla wszystkich hipotetycznych wnioskowań. Wikiźródła )
  • jako dążenie do mniej lub bardziej prawdopodobnej hipotezy (w 1867 i 1883, ale nie w 1878; w każdym razie do 1900 r. uzasadnieniem nie jest prawdopodobieństwo, ale brak alternatyw dla zgadywania i fakt, że zgadywanie jest owocne; do 1903 r. mówi o „prawdopodobnym "w sensie zbliża się do prawdy w«nieokreślonym znaczeniu»; od 1908 roku omawia wiarygodność . jako instynktowną odwołania) w artykule z dnia redaktorzy jak circa 1901, omawia«instynkt»i«naturalność», wraz z rodzajem względy (niski koszt testowania, logiczna ostrożność, rozpiętość i niezłożoność), które później nazwał metodycznymi.
  • jako indukcja od postaci (ale już w 1900 r. scharakteryzował porwanie jako zgadywanie)
  • jako cytowanie znanej reguły w przesłance zamiast hipotezy reguły w konkluzji (ale do 1903 roku zezwolił na oba podejścia)
  • jako zasadniczo przekształcenie dedukcyjnego sylogizmu kategorycznego (ale w 1903 zaproponował wariację na temat modus ponens , a do 1911 nie był przekonany, że jakakolwiek forma obejmuje wszystkie hipotetyczne wnioskowanie).

Naturalna klasyfikacja argumentów (1867)

W 1867 r. Peirce'a „O naturalnej klasyfikacji argumentów” hipotetyczne wnioskowanie zawsze dotyczy grupy znaków (nazwijmy je P′, P′′, P′′′ itp.), o których wiadomo, że występują przynajmniej wtedy, gdy pewna postać ( M ) występuje. Zauważ, że sylogizmy kategoryczne mają elementy tradycyjnie nazywane środkami, orzecznikami i podmiotami. Na przykład: Wszyscy mężczyźni [środek] są śmiertelni [orzecznik]; Sokrates [temat] jest człowiekiem [pośrodku]; ergo Sokrates [podmiot] jest śmiertelny [orzecznik]”. Poniżej „M” oznacza środek; „P” – orzeczenie; „S” – podmiot. sylogizm Barbara (AAA-1) .

[Odliczenie].

[Dowolne] M to P
[Dowolne] S to M [Dowolne] S to P.

Wprowadzenie.

S′, S′′, S′′′ itd. są brane losowo jako M ;
S′, S′′, S′′′ itd. to P : Dowolne M to prawdopodobnie P .

Hipoteza.

Każde M to na przykład P′, P′′, P′′′ itd.;
S to P′, P′′, P′′′ itd.: S to prawdopodobnie M .

Dedukcja, indukcja i hipoteza (1878)

W 1878 r. w „Dedukcja, indukcja i hipoteza” nie ma już potrzeby stosowania wielu znaków lub predykatów, aby wnioskowanie było hipotetyczne, chociaż nadal jest pomocne. Co więcej, Peirce nie stawia już hipotetycznego wnioskowania jako konkluzji prawdopodobnej hipotezy. W samych formach rozumie się, ale nie jest to wyraźne, że indukcja obejmuje dobór losowy, a hipotetyczne wnioskowanie obejmuje reakcję na „bardzo ciekawą okoliczność”. Formy natomiast podkreślają sposoby wnioskowania jako rearanżacje swoich zdań (bez wskazówek w nawiasach pokazanych poniżej).

Odliczenie.

Reguła: Wszystkie ziarna z tej torebki są białe.
Przypadek: Te ziarna pochodzą z tej torby. Wynik: te ziarna są białe.

Wprowadzenie.

Przypadek: Te ziarna są [losowo wybrane] z tej torby.
Wynik: te ziarna są białe. Reguła: Wszystkie ziarna z tej torebki są białe.

Hipoteza.

Reguła: Wszystkie ziarna z tej torebki są białe.
Wynik: te ziarna [dziwnie] są białe. Przypadek: Te ziarna pochodzą z tej torby.

Teoria prawdopodobnego wnioskowania (1883)

Peirce przez długi czas traktował porwania w kategoriach indukcji od cech lub cech (ważonych, nie liczonych jak przedmioty), wyraźnie tak w swojej wpływowej „Teorii prawdopodobnego wnioskowania” z 1883 roku, w której powraca do włączania prawdopodobieństwa do hipotetycznego wniosku. Podobnie jak „Dedukcja, indukcja i hipoteza” z 1878 r., był on powszechnie czytany (patrz historyczne książki o statystyce autorstwa Stephena Stiglera ), w przeciwieństwie do jego późniejszych poprawek do koncepcji uprowadzenia. Dzisiaj porwanie pozostaje najczęściej rozumiane jako indukcja ze strony charakterów i rozszerzenie znanej reguły na niewyjaśnione okoliczności.

Sherlock Holmes użył tej metody rozumowania w opowieściach Arthura Conan Doyle'a , chociaż Holmes nazywa ją „ rozumowaniem dedukcyjnym ”.

Logika minutowa (1902) i później

W 1902 r. Peirce napisał, że obecnie uważa formy sylogistyczne i doktrynę rozszerzenia i rozumienia (tj. przedmioty i znaki jako określone za pomocą terminów) za mniej fundamentalne niż wcześniej sądził. W 1903 r. zaproponował uprowadzenie następującą formę:

Obserwuje się zaskakujący fakt, C;

Ale gdyby A było prawdą, C byłoby oczywistością,
Stąd istnieje powód, aby podejrzewać, że A jest prawdziwe.

Hipoteza jest sformułowana, ale nie potwierdzona w przesłance, a następnie potwierdzona jako racjonalnie podejrzana w konkluzji. Zatem, podobnie jak we wcześniejszej kategorycznej formie sylogistyki, wniosek formułowany jest z pewnych przesłanek. Ale mimo wszystko hipoteza wyraźniej niż kiedykolwiek opiera się na nowej lub zewnętrznej idei wykraczającej poza to, co jest znane lub obserwowane. Indukcja w pewnym sensie wykracza poza obserwacje już przedstawione w przesłankach, ale jedynie wzmacnia idee, o których już wiadomo, że reprezentują zdarzenia, lub testuje ideę podaną przez hipotezę; tak czy inaczej wymaga to wcześniejszych uprowadzeń, aby w pierwszej kolejności uzyskać takie idee. Indukcja poszukuje faktów w celu sprawdzenia hipotezy; uprowadzenie poszukuje hipotezy wyjaśniającej fakty.

Zauważ, że hipoteza ("A") może być regułą. Nie musi to być nawet reguła ściśle wymagająca zaskakującego spostrzeżenia („C”), które musi nastąpić tylko jako „sprawa oczywiście”; lub sam „kurs” mógłby sprowadzać się do jakiejś znanej reguły, jedynie nawiązującej do niej, a także niekoniecznie reguły ścisłej konieczności. W tym samym roku Peirce napisał, że dojście do hipotezy może polegać na poddaniu zaskakującej obserwacji albo nowo postawionej regule, albo hipotetycznej kombinacji znanej reguły ze szczególnym stanem faktów, tak aby zjawisko nie było zaskakujące, ale albo koniecznie dorozumiana lub przynajmniej prawdopodobna.

Peirce nie był do końca przekonany o jakiejkolwiek takiej formie, jak kategoryczna forma sylogistyczna czy forma z 1903 roku. W 1911 r. napisał: „Obecnie nie jestem przekonany, że można przypisać jakąkolwiek formę logiczną, która obejmie wszystkie »Retrodukcje«. Przez retrodukcję rozumiem po prostu przypuszczenie, które powstaje w umyśle”.

Pragmatyzm

W 1901 Peirce napisał: „Nie byłoby logiki w narzucaniu reguł i twierdzeniu, że należy ich przestrzegać, dopóki nie zostanie stwierdzone, że wymaga ich cel hipotezy”. W 1903 roku Peirce nazwał pragmatyzm „logiką uprowadzeń” i powiedział, że pragmatyczna maksyma podaje niezbędną i wystarczającą logiczną regułę uprowadzenia w ogóle. Pragmatyczna maksyma brzmi:

Zastanów się, jakie skutki, które mogą mieć praktyczne znaczenie, jak wyobrażamy sobie, ma mieć przedmiot naszej koncepcji. Zatem nasza koncepcja tych efektów jest całością naszej koncepcji przedmiotu.

Jest to metoda owocnego wyjaśniania pojęć poprzez utożsamianie znaczenia pojęcia z możliwymi do pomyślenia praktycznymi implikacjami wyobrażonych przez jego przedmiot skutków. Peirce utrzymywał, że jest to dokładnie dopasowane do celu uprowadzenia w dochodzeniu, formowania idei, która mogłaby kształtować świadome postępowanie. W różnych pismach z XX wieku twierdził, że prowadzeniem uprowadzenia (lub retrodukcji) rządzą względy ekonomiczne, należące w szczególności do ekonomii badań. Uważał ekonomię za naukę normatywną, której analityczna część może być częścią logicznej metodyki (czyli teorii dociekania).

Trzy poziomy logiki uprowadzenia

Peirce przez lata dzielił (filozoficzną) logikę na trzy działy:

  1. Stechiologia, czyli gramatyka spekulatywna, o warunkach sensowności. Klasyfikacja znaków (podobieństw, symptomów, symboli itp.) i ich kombinacji (a także ich przedmiotów i interpretatorów ).
  2. Krytyk logiczny, czyli właściwa logika, na temat słuszności lub uzasadnienia wnioskowania, warunki prawdziwej reprezentacji. Krytyka argumentów w ich różnych trybach (dedukcja, indukcja, uprowadzenie).
  3. Retoryka metodyczna, czyli spekulatywna, o warunkach ustalania interpretacji. Metodologia dociekań w jej wzajemnym oddziaływaniu trybów.

Peirce od początku postrzegał sposoby wnioskowania jako skoordynowane ze sobą w badaniach naukowych, a do 1900 utrzymywał, że w szczególności hipotetyczne wnioskowanie jest nieodpowiednio traktowane na poziomie krytyki argumentów. Aby zwiększyć pewność hipotetycznego wniosku, należy wydedukować implikacje dotyczące dowodów, które mają zostać znalezione, przewidywania, które indukcja może przetestować przez obserwację, aby ocenić hipotezę. To jest zarys naukowej metody dociekania Peirce'a, zawartej w jego metodologii dociekania, która obejmuje pragmatyzm lub, jak to później nazwał, pragmatyzm , wyjaśnianie idei w kategoriach ich możliwych implikacji dotyczących świadomej praktyki.

Klasyfikacja znaków

Już w 1866 roku Peirce utrzymywał, że:

1. Hipoteza (wnioskowanie abdukcyjne) to wnioskowanie za pomocą ikony (zwanej również podobieństwem ).
2. Indukcja to wnioskowanie za pomocą wskaźnika (znak przez faktyczne powiązanie); próbka jest wskaźnikiem całości, z której jest pobierana.
3. Dedukcja to wnioskowanie przez symbol (znak przez zwyczaj interpretacyjny, niezależnie od podobieństwa lub związku z jego przedmiotem).

W 1902 Peirce napisał, że w uprowadzeniu: „Uznaje się, że zjawiska są jak , tj. stanowią ikonę, replikę ogólnej koncepcji lub symbol”.

Krytyka argumentów

Na poziomie krytycznym Peirce zbadał formy argumentów abdukcyjnych (jak omówiono powyżej) i doszedł do wniosku, że hipoteza powinna oszczędzić wyjaśnienie wiarygodności w kategoriach wykonalności i naturalności. W 1908 Peirce opisał tę wiarygodność dość szczegółowo. Nie obejmuje prawdopodobieństwa opartego na obserwacjach (które jest zamiast tego indukcyjną oceną hipotezy), ale zamiast tego optymalną prostotę w sensie „łatwej i naturalnej”, jak w naturalnym świetle rozumu Galileusza i w odróżnieniu od „logicznej prostoty” ( Peirce nie odrzuca całkowicie logicznej prostoty, ale widzi ją w roli podrzędnej, doprowadzona do logicznego ekstremum sprzyjałaby nie dodawaniu żadnego wyjaśnienia do obserwacji). Nawet dobrze przygotowany umysł domyśla się częściej błędnych niż słusznych, ale nasze domysły kończą się lepszym wynikiem niż przypadkowe szczęście w dotarciu do prawdy lub przynajmniej poczynieniu postępów w dochodzeniu. procesy umysłowe i procesy realności, które wyjaśniałyby, dlaczego kusząco „naturalne” domysły są tymi, które najczęściej (lub najmniej) kończą się sukcesem; do czego Peirce dodał argument, że takie domysły są preferowane, ponieważ bez „naturalnego wygięcia, takiego jak natura”, ludzie nie mieliby nadziei na zrozumienie natury. W 1910 Peirce dokonał trójstronnego rozróżnienia między prawdopodobieństwem, prawdziwością i prawdopodobieństwem oraz zdefiniował wiarygodność za pomocą normatywnego „powinien”: „Przez wiarygodność mam na myśli stopień, w jakim teoria powinna polecać się naszemu przekonaniu niezależnie od wszelkiego rodzaju dowodów innych niż nasz instynkt skłaniający nas do przychylnego traktowania”. Według Peirce’a wiarygodność nie zależy od zaobserwowanych częstości lub prawdopodobieństw, ani od prawdziwości, ani nawet od testowalności, co nie jest kwestią krytyki hipotetycznego wnioskowania jako wnioskowania, ale raczej kwestią związku hipotezy z procesem badawczym. .

Wyrażenie „wnioskowanie do najlepszego wyjaśnienia” (nieużywane przez Peirce'a, ale często stosowane do wnioskowania hipotetycznego) nie zawsze jest rozumiane jako odnoszące się do najprostszych i najbardziej naturalnych hipotez (takich jak te z najmniejszą liczbą założeń ). Jednak w innych znaczeniach „najlepszego”, takich jak „najlepiej stawić czoła testom”, trudno jest określić, które wyjaśnienie jest najlepsze, ponieważ nikt jeszcze tego nie przetestował. Mimo to dla Peirce'a wszelkie uzasadnienie wnioskowania abdukcyjnego jako „dobre” nie kończy się na jego sformułowaniu jako argumentu (w przeciwieństwie do indukcji i dedukcji), a zamiast tego zależy również od jego metodologicznej roli i obietnicy (takich jak jego sprawdzalność) w prowadzeniu badań. .

Metodologia badania

Na poziomie metodologicznym Peirce utrzymywał, że hipoteza jest oceniana i wybierana do testowania, ponieważ oferuje, poprzez swoją próbę, przyspieszenie i oszczędności samego procesu dociekania w kierunku nowych prawd, przede wszystkim poprzez jej testowalność, a także przez dalsze oszczędności, w kategoriach koszt, wartość i relacje między domysłami (hipotezy). Tutaj w grę wchodzą względy takie jak prawdopodobieństwo, nieobecne w leczeniu uprowadzenia na poziomie krytycznym. Dla przykładów:

  • Koszt: Prosta, ale mało prawdopodobna przypuszczenie, jeśli jest niski koszt testowania pod kątem fałszywości, może należeć do pierwszego w kolejce do testowania, aby usunąć to z drogi. Jeśli, co zaskakujące, wytrzymuje testy, warto wiedzieć na początku dochodzenia, które w przeciwnym razie mogłoby długo pozostawać na złej, choć pozornie bardziej prawdopodobnej ścieżce.
  • Wartość: przypuszczenie jest z natury warte sprawdzenia, jeśli ma instynktowną wiarygodność lub uzasadnione obiektywne prawdopodobieństwo, podczas gdy subiektywne prawdopodobieństwo , chociaż uzasadnione, może być zdradliwe.
  • Powiązania: Zgadywania można strategicznie wybrać do procesu dla ich
    • ostrożność , dla której Peirce jako przykład podał grę w Dwadzieścia Pytań ,
    • zakres stosowalności do wyjaśnienia różnych zjawisk oraz
    • niezłożoność hipotezy, która wydaje się zbyt prosta, ale której próba „może dać dobry urlop, jak mówią bilardziści”, i może być pouczająca dla realizacji różnych i sprzecznych hipotez, które są mniej proste.

Gilbert Harman (1965)

Gilbert Harman jest profesorem filozofii na Uniwersytecie Princeton . Bardzo wpływowe było przedstawienie przez Harmana z 1965 r. roli „wnioskowania do najlepszego wyjaśnienia” – wnioskowania o istnieniu tego, czego potrzebujemy do najlepszego wyjaśnienia obserwowalnych zjawisk.

Stephen Jay Gould (1995)

Stephen Jay Gould , odpowiadając na hipotezę Omphalos , twierdził, że tylko hipotezy, które można udowodnić jako niepoprawne, leżą w domenie nauki i tylko te hipotezy są dobrymi wyjaśnieniami faktów, do których warto wnioskować.

„Co jest tak desperacko nie tak z Omphalosem? Tylko to naprawdę (i być może paradoksalnie): że nie możemy wymyślić sposobu, aby dowiedzieć się, czy to jest złe – lub, jeśli o to chodzi, słuszne. Omphalos jest klasycznym przykładem całkowicie niesprawdzalne pojęcie, ponieważ świat będzie wyglądał dokładnie tak samo we wszystkich swoich zawiłych szczegółach, niezależnie od tego, czy skamieliny i warstwy są prochroniczne [znaki fikcyjnej przeszłości], czy wytwory długiej historii… Nauka jest procedurą sprawdzania i odrzucania hipotez, a nie kompendium pewnej wiedzy. Twierdzenia, które można udowodnić jako niesłuszne, leżą w jego dziedzinie... Ale teorie, których w zasadzie nie można przetestować, nie są częścią nauki... [Odrzucamy Omphalos jako bezużyteczne, a nie błędne".

Aplikacje

Sztuczna inteligencja

Zastosowania w sztucznej inteligencji obejmują diagnostykę błędów , rewizję przekonań i zautomatyzowane planowanie . Najbardziej bezpośrednim zastosowaniem uprowadzenia jest automatyczne wykrywanie błędów w systemach: mając teorię dotyczącą błędów z ich skutkami i zbiorem obserwowanych skutków, uprowadzenie może być użyte do wyprowadzenia zbioru błędów, które mogą być przyczyną problemu.

Medycyna

W medycynie uprowadzenie może być postrzegane jako element oceny klinicznej i osądu.

Zautomatyzowane planowanie

Porwanie można również wykorzystać do modelowania automatycznego planowania . Dysponując logiczną teorią wiążącą zdarzenia akcji z ich skutkami (np. formułę rachunku zdarzeń ), problem znalezienia planu osiągnięcia stanu można zamodelować jako problem uprowadzenia zbioru literałów implikujących, że stan końcowy jest stan celu.

Analiza inteligencji

W analizie inteligencji , analizie konkurencyjnych hipotez i sieciach bayesowskich szeroko stosowane jest probabilistyczne rozumowanie abdukcyjne. Podobnie w diagnozie lekarskiej i rozumowaniu prawniczym stosuje się te same metody, chociaż jest wiele przykładów błędów, zwłaszcza spowodowanych błędem stopy bazowej i błędem prokuratora .

Rewizja wiary

Rewizja przekonań , proces adaptacji przekonań w świetle nowych informacji, to kolejna dziedzina, w której zastosowano uprowadzenie. Główny problem rewizji przekonań polega na tym, że nowe informacje mogą być niezgodne z wcześniejszą siecią przekonań , podczas gdy wynik włączenia nie może być niespójny. Proces aktualizacji sieci przekonań można przeprowadzić za pomocą uprowadzenia: po znalezieniu wyjaśnienia dla obserwacji, integracja go nie generuje niespójności.

Takie użycie uprowadzenia nie jest proste, ponieważ dodawanie formuł zdaniowych do innych formuł zdaniowych może tylko pogorszyć niespójności. Zamiast tego uprowadzenie odbywa się na poziomie uporządkowania preferencji światów możliwych . Modele preferencji wykorzystują logikę rozmytą lub modele użytkowe .

Filozofia nauki

W filozofii nauki uprowadzenie było kluczową metodą wnioskowania wspierającą realizm naukowy , a większość debaty na temat realizmu naukowego skupia się na tym, czy uprowadzenie jest dopuszczalną metodą wnioskowania.

językoznawstwo historyczne

W językoznawstwie historycznym uprowadzenie podczas przyswajania języka jest często uważane za istotną część procesów zmiany języka, takich jak ponowna analiza i analogia .

Lingwistyka stosowana

W badaniach z zakresu lingwistyki stosowanej rozumowanie abdukcyjne zaczyna być stosowane jako wyjaśnienie alternatywne do rozumowania indukcyjnego, w rozpoznawaniu przewidywanych wyników badań jakościowych, które odgrywają rolę w kształtowaniu kierunku analizy. Definiuje się ją jako „wykorzystanie niejasnej przesłanki opartej na obserwacjach, pogoń za teoriami w celu jej wyjaśnienia” (Rose i in., 2020, s. 258)

Antropologia

W antropologii , Alfred Gell w swojej wpływowej książce Sztuki i Agencja zdefiniowane uprowadzenie (po ECO) jako”przypadku syntetycznego wnioskowania„, gdzie znajdziemy kilka bardzo ciekawych okolicznościach, które mogłyby być wyjaśnione przez przypuszczenie, że to był przypadek pewnej reguły , a następnie przyjąć to założenie " ". Gell krytykuje istniejące „antropologiczne” studia nad sztuką za to, że są zbyt zaabsorbowane wartością estetyczną, a niewystarczająco zaabsorbowane centralną antropologiczną troską o odkrywanie „relacji społecznych”, szczególnie kontekstów społecznych, w których dzieła są produkowane, rozpowszechniane i odbierane. Porwanie jest wykorzystywane jako mechanizm dostania się od sztuki do sprawczości. Oznacza to, że uprowadzenie może wyjaśnić, w jaki sposób dzieła sztuki inspirują sensus communis: wspólne poglądy członków, które charakteryzują dane społeczeństwo.

Pytanie, które Gell zadaje w książce, brzmi: „Jak początkowo „przemawia” do ludzi? Odpowiada, mówiąc, że „żadny rozsądny człowiek nie mógłby przypuszczać, że podobne do sztuki relacje między ludźmi a rzeczami nie obejmują przynajmniej jakiejś formy semiozy ”. Odrzuca jednak wszelkie domysły, że semioza może być uważana za język, bo wtedy musiałby przyznać się do jakiegoś uprzedniego istnienia sensus communis , o którym chce twierdzić, że dopiero potem wyłania się ze sztuki. Uprowadzenie jest odpowiedzią na tę zagadkę, ponieważ niepewny charakter koncepcji uprowadzenia (Peirce porównał to do zgadywania) oznacza, że ​​nie tylko może ono działać poza jakimikolwiek wcześniej istniejącymi ramami, ale co więcej, może faktycznie sugerować istnienie ram. Jak uzasadnia Gell w swojej analizie, fizyczne istnienie dzieła sztuki skłania widza do dokonania uprowadzenia, które nasyca dzieło celowo. Na przykład posąg bogini w pewnym sensie staje się boginią w umyśle patrzącego; i reprezentuje nie tylko formę bóstwa, ale także jej intencje (wywodzące się z odczucia samej jej obecności). Dlatego poprzez uprowadzenie Gell twierdzi, że sztuka może mieć rodzaj sprawczości, która zasiewa nasiona, które wyrastają na kulturowe mity. Siła sprawczości to siła motywowania działań i inspirowania ostatecznie wspólnego zrozumienia, które charakteryzuje każde społeczeństwo.

Programowanie komputerowe

W metodach formalnych logika służy do określania i dowodzenia właściwości programów komputerowych. Uprowadzenie zostało wykorzystane w zmechanizowanych narzędziach rozumowania w celu zwiększenia poziomu automatyzacji czynności dowodowych.

Technika znana jako bi-abduction, która łączy porwanie i problem ramek , została wykorzystana do skalowania technik rozumowania dla właściwości pamięci do milionów linii kodu; Uprowadzenie oparte na logice zostało wykorzystane do wywnioskowania warunków wstępnych dla poszczególnych funkcji w programie, uwalniając człowieka od takiej potrzeby. Doprowadziło to do powstania odpornej na programy firmy startowej, która została przejęta przez Facebooka, oraz narzędzia do analizy programów Infer, które pozwoliło zapobiec tysiącom błędów w przemysłowych bazach kodu.

Oprócz wnioskowania o warunkach wstępnych funkcji, abdukcja została wykorzystana do automatyzacji wnioskowania o niezmiennikach dla pętli programowych, wnioskowania o specyfikacjach nieznanego kodu oraz w syntezie samych programów.

Zobacz też

Uwagi

Bibliografia

  • Akaike, Hirotugu (1994), „Implikacje informacyjnego punktu widzenia na rozwój nauki statystycznej”, w Bozdogan, H. (red.), Proceedings of the First US/JAPONIA Conference on The Frontiers of Statistical Modeling: An Informational Approach —Tom 3 , Kluwer Academic Publishers , s. 27–38.
  • Awbrey, Jon i Awbrey, Susan (1995), "Interpretacja jako działanie: ryzyko dochodzenia", Zapytanie: krytyczne myślenie w dyscyplinach , 15, 40-52. Eprint
  • Cialdea Mayer, Marta i Pirri, Fiora (1993) „Pierwsze uprowadzenie przez tablicę i rachunki sekwencyjne” Logika Jnl IGPL 1993 1: 99-117; doi : 10.1093/jigpal/1.1.99 . Oksfordzkie czasopisma
  • Cialdea Mayer, Marta i Pirri, Fiora (1995) „Propositional Abduction in Modal Logic”, Logic Jnl IGPL 1995 3: 907-919; doi : 10.1093/jigpal/3.6.907 Oxford Journals
  • Edwards, Paul (1967, wyd.), „The Encyclopedia of Philosophy”, Macmillan Publishing Co, Inc. & The Free Press, New York. Wydawnictwo Collier Macmillan, Londyn.
  • Eiter, T. i Gottlob, G. (1995), „ The Complexity of Logic-Based Abduction” , Journal of the ACM , 42,1, 3-42.
  • Hanson, NR (1958). Patterns of Discovery: An Inquiry into the Conceptual Foundations of Science , Cambridge: Cambridge University Press. ISBN  978-0-521-09261-6 .
  • Harman, Gilbert (1965). „Wniosek do najlepszego wyjaśnienia”. Przegląd Filozoficzny . 74 (1): 88–95. doi : 10.2307/2183532 . JSTOR  2183532 .
  • Josephson, John R. i Josephson, Susan G. (1995, wyd.), Abductive Inference: Computation, Philosophy, Technology , Cambridge University Press, Cambridge, Wielka Brytania.
  • Lipton, Piotrze. (2001). Wnioskowanie do najlepszego wyjaśnienia , Londyn: Routledge. ISBN  0-415-24202-9 .
  • Magnani, Lorenzo (2014), „Zrozumienie uprowadzenia”, Model-Based Reasoning in Science and Technology: Theoretical and Cognitive Issues (redaktor – Magnani L.) Springer, s. 173-205.
  • McKaughan, Daniel J. (2008), "Od brzydkiego kaczątka do łabędzia: CS Peirce, porwanie i pogoń za teoriami naukowymi", Transactions of the Charles S. Peirce Society , v. 44, no. 3 (lato), 446-468. Streszczenie .
  • Menzies, T (1996). „Zastosowania uprowadzenia: modelowanie na poziomie wiedzy” (PDF) . International Journal of Human-Computer Studies . 45 (3): 305–335. CiteSeerX  10.1.1.352.8159 . doi : 10.1006/ijhc.1996.0054 .
  • Queiroz, Joao & Merrell, Floyd (wyd. gościnne). (2005). „Uprowadzenie – między subiektywizmem a obiektywizmem”. (specjalne zagadnienie dotyczące wnioskowania abdukcyjnego) Semiotica 153 (1/4). [1] .
  • Santaella, Lucia (1997) „Rozwój trzech typów rozumowania Peirce'a: uprowadzenie, dedukcja i indukcja”, 6. Kongres IASS . Edruk .
  • Sebeok, T. (1981) „Znasz moją metodę”. W Sebeok, T. „The Play of Musement”. Indiana. Bloomington, IA.
  • Yu, Chong Ho (1994), „Is There a Logic of Exploratory Data Analysis?”, Coroczne spotkanie Amerykańskiego Stowarzyszenia Badań Edukacyjnych , Nowy Orlean, LA, kwiecień 1994. Strona internetowa dr Chong Ho (Alex) Yu

Zewnętrzne linki