哲学印象：逻辑学之溯因推理

蓬草

哲学印象：逻辑学之溯因推理

蓬草 2024年8月4日

沉积岩

试看千层纸，应存亿载功。

泥沙沉水底，鱼骨匿书中。

(蓬草 2024年8月16日)

Sedimentary Rock

Behold thousand layers of sheets,

Tracing million years of toil.

Mud and sand sink to the depths,

Fish bones sleep within this book.

诗是不讲理的，但却经常蕴含着推理。上面这首诗小诗是如此，“黄河之水天上来”也是如此。两者都有溯因推理的成分，只是并不在意论证。

溯因推理（abductive inference，abduction）是由美国哲学家查尔斯·桑德斯·皮尔士（Charles Sanders Peirce （1839年9月10日 – 1914年4月19日）在十九世纪末提出的一种推理方法。哲学界和科学界对此有许多讨论，但这种推理并未列入逻辑学的教科书之中。

溯因推理是由观察到的事件推测其原因的思维。例如，我们早晨看见地面和树木是湿的，由此很自然就想到不久前应该下过雨。再如，一个人腹泻，他就会推想这是吃了某种食物的结果。他还会设法排除不大可能引起腹泻的食物，找到最可能引起腹泻的食物。

溯因推理其实是很符合人们常识的一种推理。这种推理未必正确，但却相当实用。从生物学角度看，这种推理具有巨大的生存意义，是一种非常自然的思维方式。我们时常不知不觉地运用它。即使在不涉理路的诗词中，也可以见到溯因推理的痕迹。在职业活动中更是如此：医生诊断疾病、警察破案和指挥官判断敌情都会运用溯因推理。

皮尔士特别强调溯因推理对于科学进步的关键作用。他认为溯因推理是形成新假说的关键，而演绎推理和归纳推理在这方面存在着根本性缺陷。皮尔士的这一观点受到科学界相当广泛的认可。皮尔士和美国哲学家/心理学家威廉·詹姆斯（后者被称为美国心理学之父）共同创立了实用主义哲学。作为实用主义哲学的创始人，皮尔士也受到哲学家罗素和杜威的赞誉。

皮尔士关于溯因推理的解释

皮尔士关于溯因推理的解释前后不同。皮尔士在提出这种推理后，又不断对其加以修改。这也为后续的研究带来挑战和机遇。

早期解释：在1900年之前的工作中，皮尔士主要使用这个术语来意味使用规则来解释观察，比如“如果下雨草地是湿的”是用来解释草地是湿的的已知规则（见图一）。这是一种由一般到特殊的推理过程，类似于假言演绎推理。但因为前提并不周延（不能涵盖所有草地是湿的全部原因），因此它并不能确保结论的正确性。

晚期解释：皮尔士后来使用溯因推理来表示建立解释新观察的新规则，强调溯因法是实际上建立任何新东西的唯一逻辑过程。也就是，他把科学的过程描述为溯因、演绎和蕴涵的组合，强调新知识只能通过溯因建立。这是由特殊到一般的推理过程，又和归纳推有相似之处。今天看来，这个过程其实相当复杂。例如，形成新的假说不仅依赖归纳和演绎推理，也包括非逻辑的思维过程乃至行为活动，如联想、想象、类比、试错、完形填充、顿悟和综合等心理现象。在科学研究中，头脑风暴或脑力激荡（brain storming）就是激发新思想的一种常见方式。

“不畏浮云遮望眼，自缘身在最高层。” “不识庐山真面目，只缘身在此山中。”王安石和苏轼都对眼前之景做出了解释。这种解释的提出可能出于一种顿悟，而并非是由严格的推理得来。从局部之景得到一种感悟，升华为一种思想，有了更一般性的意义。

图一、这个图式显示出的三种逻辑的区别。近于皮尔士对于溯因推理的早期解释，是依据一般规则推断个别现象（原因），类似于演绎推理。但并不确保结论的正确性。

溯因推理的当前解释

皮尔士之后，一些学者又对此做了进一步的研究。目前，对这种推理最受认可定义可以表述为：溯因推理是对已知现象作出最佳解释的一种推理（inference to the best explanation, IBE）。

对已知现象作出最佳解释意味着：对同一现象提出多种解释；对各种解释进行比较分析；采取最佳的解释；最佳解释仍然可能不正确，因而其正确性仍然需要进一步验证。其中的每个环节都涉及复杂的心理活动乃至行为，因此也很难将其归结为单纯逻辑推理过程。这种推理与贝叶斯推理有很大的相似之处。关于贝叶斯定理和推理，将在另一篇文章中讨论。

附录

对话ChatGPT：溯因推理

下面就溯因推理的一些问题与ChatGPT对话。ChatGPT集合了几乎无穷的人类知识，有问必答。不过它在对话中有时也会被对话者带偏，其回答经常会迎合对话者的思路。

蓬草：

请简述一下溯因推理。

ChatGPT:

溯因推理（Abductive reasoning）是从观察到的现象或数据出发，推测出最可能的原因或解释的一种推理方式。与演绎推理不同，溯因推理并不保证结论的必然性，而是寻求一个最合理或最有可能的解释。

简而言之，溯因推理的过程可以分为以下几个步骤：

1. 观察现象：收集并观察一系列数据或事件。

2. 提出假设：基于观察到的现象，提出可能的解释或原因。

3. 检验假设：通过进一步的观察和实验，验证所提出的假设是否合理。

举个简单的例子，如果你发现草地上有水，你可能会推测是因为刚刚下过雨。这种推理过程就是溯因推理。

溯因推理常用于科学研究、医学诊断和故障排除等领域，帮助人们在不完全信息的情况下做出合理的决策。

蓬草：

中文《维基百科》这样叙述溯因推理的演变：

哲学家查尔斯·桑德斯·皮尔士把溯因法引入至现代逻辑。在他1900年前的工作中，他主要使用这个术语来意味使用规则来解释观察，比如“如果下雨则草地是湿的”是用来解释草地是湿的的已知规则。

他后来使用这个术语来意味建立解释新观察的新规则，强调溯因法是实际上建立任何新东西的唯一逻辑过程。也就是，他把科学的过程描述为溯因、演绎和蕴涵的组合，强调新知识只能通过溯因建立。

这与在社会科学和人工智能中使用旧含义溯因的常见用法相反。皮尔士声称产生新规则的实际过程不受逻辑规则的“牵制”。他指出人们拥有先天能力来正确的做推理；将拥有这种能力解释为进化带来的好处。皮尔士对“溯因”的第二种用法类似于归纳法。

按照以上说法，皮尔士的第一种用法更类似于假言式演绎推理：如果草地是湿的，则可能是不久前下雨了（大前提或规则T）；今天草地湿了（小前提或观察O）；不久前下过雨了（结论或解释E）。这里大前提是不确定的，结论也是不确定的。这里的大前提或规则“如果草地是湿的，则可能是不久前下雨了”可以从“如果下雨则草地是湿的”这一规则推出。

第二种用法的确类似于归纳推理。

ChatGPT:

这段描述详细介绍了查尔斯·桑德斯·皮尔士对溯因推理的理解及其演变。以下是对这段描述的总结：

1. 皮尔士对溯因推理的早期理解

基于已知规则解释现象：皮尔士最初使用溯因推理来解释观察到的现象。比如，草地是湿的，可以用“如果下雨，则草地是湿的”这个已知规则来解释。

2. 皮尔士对溯因推理的后期理解

依据观察建立新规则：皮尔士后来认为溯因推理不仅仅是解释现有的观察，还包括建立新的规则来解释新的观察。他认为科学过程是溯因、演绎和归纳的结合，并强调新知识只能通过溯因来建立。

3. 溯因推理在社会科学和人工智能中的使用

- 在这些领域中，溯因推理通常仍然保留了皮尔士的早期定义，即通过已知规则解释观察。

4. 逻辑与人类推理能力

- 皮尔士认为产生新规则的实际过程不受逻辑规则的限制。他指出人类具有一种先天的能力来进行正确的推理，这种能力是进化带来的优势。

5. 溯因推理的两种用法

第一种用法：类似于假言式演绎推理（hypothetical deductive reasoning）。例如，草地湿了可以推测为不久前下过雨（尽管这个推测是不确定的）。

第二种用法：类似于归纳推理，通过观察和归纳得出新的规则或结论。

通过这些观点，皮尔士不仅扩展了溯因推理的定义，还强调了其在科学发现和新知识生成中的核心作用。

蓬草：

现在哲学界和科学界对溯因推理持何种意见和用法？

ChatGPT:

在现代哲学界和科学界，溯因推理（也称为假设性推理或最佳解释推理）被广泛认可和使用。以下是一些主要观点和用法：

1. 科学研究中的溯因推理：

科学方法： 在科学研究中，溯因推理常用于形成假设。科学家通过观察现象，提出可能的解释，然后通过实验和进一步观察来检验这些假设。例如，医生可能通过病人症状推测出潜在的疾病，然后进行相应的测试来验证。

理论建构：科学理论的构建和修改过程中也大量使用溯因推理。科学家根据新数据和现象不断调整和完善理论，以解释观察到的新现象。

2. 哲学中的溯因推理：

解释主义（Explanatory Reasoning）：哲学家们经常讨论溯因推理在解释主义中的作用，即通过提出最佳解释来理解现象的过程。这个过程不仅限于科学，还包括日常推理和哲学分析。批评和挑战：尽管溯因推理被广泛接受，也有一些哲学家对其可靠性提出质疑。他们认为溯因推理的结论是基于最佳解释，但最佳解释可能仍然是错误的，特别是在缺乏足够数据或存在多种可能解释的情况下。

3. 人工智能与计算机科学：

机器学习和数据挖掘：在这些领域中，溯因推理用于模式识别和异常检测。例如，系统可以通过观察数据模式来提出可能的解释，并进行进一步分析。

专家系统：早期的人工智能系统，特别是专家系统，使用溯因推理来模拟人类专家的决策过程。

4. 医学诊断

诊断过程：医生在诊断疾病时，常常使用溯因推理。他们基于病人的症状、体征和测试结果，提出可能的诊断，并进行进一步检查和测试来确认。

5. 法律和侦探工作：

犯罪调查：在犯罪调查中，侦探使用溯因推理来推测可能的犯罪动机、手段和嫌疑人。他们根据证据和目击者证词，提出可能的解释并进行验证。

总的来说，溯因推理在现代哲学和科学界被视为一种重要的推理方式，广泛应用于科学研究、医学诊断、法律分析、人工智能等多个领域。然而，关于其可靠性和局限性的讨论仍然存在，特别是在面对复杂和多变量的现象时。

蓬草：

皮尔士似乎认为：一切科学推理都是溯因推理。结合他对溯因推理的这两种用法，溯因推理更像是演绎推理和归纳推理的综合运用。而科学的演进也必然依赖演绎法和归纳法的综合运用，这或许是皮尔士能够得出上述观点的内在原因。

ChatGPT:

你对皮尔士观点的总结是准确的。他确实认为科学推理本质上是溯因推理，这种观点可以从他对溯因推理的两种用法中看出：一方面，它包括假设性的演绎推理，另一方面，它又类似于归纳推理。以下是对皮尔士观点的进一步解析：

1. 假设性演绎推理：

在皮尔士的第一种用法中，溯因推理涉及到提出一个假设来解释观察到的现象。这种方式类似于假设-演绎法，即根据一个假设（如果...则...）来推导出具体的结论。例如，看到草地是湿的，可以假设“如果下雨，则草地是湿的”来解释这个现象。这种推理过程包含了演绎的成分，因为它通过假设来推导具体结论。

2. 归纳推理：

在皮尔士的第二种用法中，溯因推理类似于归纳推理，即从具体的观察中归纳出一般性的规则或假设。例如，通过多次观察到“草地是湿的”并且“前一天晚上下过雨”，我们可以归纳出一个规则：“如果草地是湿的，可能前一天晚上下过雨”。这种过程强调从具体到一般的归纳，帮助形成新的知识和理论。

3. 科学推理的综合性：

皮尔士认为科学推理实际上是演绎法和归纳法的综合运用。科学家通过观察现象，使用归纳法提出假设，然后通过演绎法推导出具体的预测，并通过实验和进一步的观察来验证这些预测。这个循环过程反复进行，逐步积累和修正科学知识。

例如，科学家可能首先通过观察（归纳）发现某种现象的模式，然后提出一个假设（溯因），接着通过设计实验来检验这个假设（演绎），并根据实验结果对假设进行修正或放弃。

4. 溯因推理的核心地位：

在皮尔士看来，溯因推理是科学发现和创新的核心，因为它不仅涉及解释现象，还包括提出新的假设和理论。这种能力是科学进步的关键，因为它允许科学家在不确定和未知的情况下提出可能的解释，并通过系统的验证来逐步逼近真理。

综上所述，皮尔士认为一切科学推理都是溯因推理，因为它在科学研究中整合了演绎法和归纳法，推动了科学知识的不断积累和进步。这种观点强调了科学方法中假设生成和验证的重要性，突显了溯因推理在科学发现中的核心作用。

蓬草：

皮尔士并没有从逻辑上说明如何通过推理产生新假说。这个过程固然离不开传统的归纳和演绎推理，也需要跳出逻辑思维。其中可以有联想、类比、完形填充和顿悟等心理过程。从这个角度看，似乎很难把形成新假说看作纯推理过程。

ChatGPT：

你提出的观点很有道理。确实，皮尔士虽然强调溯因推理在科学发现中的重要性，但他并没有从严格的逻辑角度说明如何通过推理产生新假说。这反映了科学发现过程的复杂性，涉及的不仅是逻辑推理，还包括一系列心理过程，如联想、类比、完形填充和顿悟等。以下是对这一观点的进一步探讨：

### 1. **溯因推理的局限性**

- **逻辑不完备性**：皮尔士的溯因推理确实强调了从观察出发，通过提出一个可能的假设来解释现象，但这个过程本身并不完全遵循传统逻辑。提出新假说往往超越了逻辑推理的严格框架，涉及到创造性和直觉性的思维。

- **创新与逻辑的张力**：科学发现中的创新往往不是通过简单的逻辑推导产生的，而是通过一些非逻辑的过程，如类比和联想。这些过程本质上是跳跃性的，无法完全用逻辑的链条来解释。例如，爱因斯坦提出相对论并不是通过严格的逻辑演绎或归纳得出的，而是基于对时空的全新直觉性理解。

### 2. **心理过程的作用**

- **联想**：联想是科学家在观察现象时产生新假设的重要方式。通过将不相关的现象联系起来，科学家可以形成新的概念框架。例如，法拉第通过联想发现了电磁感应现象。

- **类比**：类比在科学发现中也起到了重要作用。科学家常常通过将一个已知领域的规律类比到未知领域，提出新假说。例如，达尔文通过将人工选择类比到自然选择，提出了进化论。

- **完形填充**：科学家在面对不完整的数据时，常常通过完形填充的方式形成一个完整的假设。这种方式不完全依赖逻辑推理，而是依赖于人类认知系统的整体感知能力。

- **顿悟**：许多重要的科学发现是通过顿悟而产生的，这种过程通常是非线性的，可能在潜意识中经过长时间的思考后，突然出现一个清晰的想法。例如，阿基米德在澡堂中突然明白了浮力原理。

### 3. **推理与非推理过程的结合**

- **推理的启动**：尽管新假设的形成并非完全是逻辑推理的结果，但逻辑推理仍然在整个过程中扮演着重要角色。逻辑推理提供了一个框架，帮助科学家检验和完善他们的直觉性发现。

- **非推理过程的介入**：科学发现的过程往往是逻辑推理和非逻辑过程的交替。科学家可能首先通过非逻辑的联想或类比产生一个假设，然后再通过逻辑推理来检验、修正和完善这个假设。

- **科学发现的非确定性**：由于新假设的形成包含了许多非逻辑的成分，这也导致科学发现的过程具有很大的不确定性和不可预测性。不同的科学家可能通过不同的路径、不同的心理过程得出类似的结论。

### 4. **从逻辑到创造性思维**

- **逻辑的作用**：虽然逻辑推理在假设检验中起着至关重要的作用，但它在新假设的形成中往往是次要的。科学家的创造性思维、直觉和心理过程在提出新假设时更为关键。

- **非逻辑过程的不可或缺性**：皮尔士承认，人类的推理能力不仅仅依赖于逻辑规则，还有赖于进化中形成的直觉能力。这种能力在科学发现中扮演了重要角色，使得科学家能够在不完全依赖逻辑的情况下，提出合理的假设。

### 结语

皮尔士对溯因推理的重视，揭示了科学发现中提出新假设的核心作用。然而，新假设的形成并不完全是逻辑推理的结果，而是一个复杂的、包含非逻辑成分的过程。联想、类比、完形填充和顿悟等心理过程，往往在科学发现中起到了关键作用。因此，我们可以认为，科学发现是逻辑推理与创造性思维的结合，既依赖于传统的归纳和演绎推理，也需要跳出逻辑思维的框架。

蓬草：

在寻求最佳解释的时候，必然会排除不够好的解释。这种情形十分常见。

ChatGPT：

确实，在寻求最佳解释的过程中，排除不够好的解释是一个关键步骤。这种情形在科学研究、日常决策以及各种推理活动中都十分常见。以下是一些详细的说明和例子：

1. **科学研究中的排除法**：

- **假设检验**：科学家通过实验和观察来检验多个假设，排除那些与观察或实验结果不符的假设。最终保留能够最好地解释现象的假设。例如，物理学家在解释某种现象时，可能提出多种理论，通过实验排除不符合实验数据的理论，最终保留最佳的解释。

- **竞争性解释**：在许多科学领域，多个理论可能同时解释相同的现象。科学家通过对比各个理论的解释力、简洁性和预测能力，排除那些较弱的解释，保留最强的理论。

2. **日常决策中的排除法**：

- **医疗诊断**：医生在诊断疾病时，通常会考虑多种可能的病因，通过检查和化验结果排除不太可能的病因，最终确定最可能的诊断。例如，面对一个发热症状的患者，医生可能会考虑感冒、流感、细菌感染等多种可能性，通过进一步检查排除不符合的病因。

- **问题解决**：在日常生活中，人们常常需要解决各种问题。例如，在汽车出现故障时，车主可能会考虑多种可能的原因，通过逐步排查和测试排除不太可能的原因，最终找到真正的故障点。

3. **推理过程中的排除法**：

- **最佳解释推理（Inference to the Best Explanation, IBE）**：这一推理形式特别强调在多个可能的解释中选择最好的一个。这一过程包括提出多个假设，通过对比每个假设的解释力、简单性、一致性等标准，逐步排除较差的解释。例如，在侦探推理中，侦探会考虑多个犯罪嫌疑人，通过收集证据和逻辑推理排除不太可能的嫌疑人，最终确定最可能的犯罪者。

- **贝叶斯推理**：贝叶斯推理通过概率更新的方式逐步排除不太可能的解释。随着新证据的加入，概率较低的假设会被逐步排除，最终保留概率最高的假设。这种方法在统计学和机器学习中广泛应用。

4. **认知科学和心理学中的排除法**：

- **启发式和直觉**：人类在做决策时，常常使用启发式和直觉来快速排除不太可能的选择。

蓬草：

亚里士多德是否对溯因推理有过最初的思考？

ChatGPT：

亚里士多德对溯因推理的概念有过初步的思考，虽然他没有明确使用“溯因推理”这个术语，但他在其逻辑和科学方法论的著作中探讨了与之相关的推理形式。亚里士多德主要通过以下几个方面对溯因推理进行了思考：

1. **三段论**：

- 亚里士多德最著名的贡献之一是三段论（syllogism），一种逻辑推理形式。虽然三段论主要用于演绎推理，但它也为后来的溯因推理奠定了基础。三段论中的推理过程涉及从一般性命题推导具体结论，这与溯因推理的过程有一定的联系。

2. **四因说**：

- 亚里士多德提出了四因说，即形式因、质料因、动力因和目的因，用以解释事物的存在和变化。动力因（efficient cause）尤其与溯因推理相关，因为它涉及找到导致某一结果的具体原因。这种寻找原因的过程类似于溯因推理中的提出假设和解释现象。

3. **科学方法论**：

- 在《后分析篇》中，亚里士多德探讨了科学知识的基础，强调科学知识是通过演绎推理（从已知的普遍命题推导出具体结论）和归纳推理（通过观察具体事例归纳出普遍命题）获得的。这种方法论思想与溯因推理的过程相吻合，即通过观察现象提出假设并进行验证。

4. **归纳法**：

- 亚里士多德在其逻辑学中提到了归纳法（induction），即从具体实例归纳出一般规律。这与溯因推理的一个重要方面有关，即通过观察具体现象来提出和验证假设。虽然亚里士多德的归纳法并不完全等同于现代意义上的溯因推理，但它为后来的科学方法论提供了基础。

虽然亚里士多德没有明确提出“溯因推理”这个概念，但他的逻辑学和科学方法论中的一些思想与溯因推理有相通之处。他对因果关系、三段论和归纳法的讨论，为后来关于溯因推理的理论发展提供了重要的基础。

蓬草：

在皮尔士之后，哪些人对溯因推理作出过重要的贡献？

ChatGPT：

在查尔斯·桑德斯·皮尔士之后，许多学者对溯因推理（abductive reasoning）做出了重要贡献，进一步发展和深化了这一概念。以下是其中几位关键人物和他们的贡献：

1. **诺里伍德·汉森（Norwood Russell Hanson）**：

- 汉森在20世纪50年代和60年代提出了科学发现的理论，强调科学观察的理论负载性，即观察不仅仅是被动的，而是受到理论和假设的影响。他认为科学发现过程本质上是溯因推理，因为科学家必须提出假设来解释观察到的现象。

2. **卡尔·波普尔（Karl Popper）**：

- 虽然波普尔以其证伪主义（falsificationism）而著名，但他也承认科学发现中溯因推理的作用。他认为科学理论是通过猜想和反驳（即提出假设并试图证伪）来进步的，这一过程与溯因推理密切相关。

3. **托马斯·库恩（Thomas Kuhn）**：

- 库恩在其《科学革命的结构》中讨论了科学范式转变的过程，强调科学家在面对异常现象时如何提出新的假设和理论来解释这些异常。这种范式转变过程中的创新和假设形成与溯因推理有很多相似之处。

4. **彼得·利普顿（Peter Lipton）**：

- 利普顿在其著作《推理的推测》中提出了“最佳解释推理”（inference to the best explanation），进一步阐述了溯因推理的理论。他认为科学家通过选择最能解释现象的假设来进行推理，这种方法在科学实践中非常普遍。

5. **保罗·撒格登（Paul Thagard）**：

- 撒格登在人工智能和认知科学领域对溯因推理进行了大量研究。他提出了计算模型，试图模拟人类的溯因推理过程，特别是如何在面对复杂信息时进行假设生成和选择。

6. **尤里·洛利斯（Uriel Foa）和格雷戈里·约翰森（Gregory L. Murphy）**：

- 这些学者在认知心理学领域研究了人类如何使用溯因推理进行分类和理解新信息。他们的工作揭示了溯因推理在日常思维和决策中的重要性。

7. **乔治·约瑟夫·赫尔伯特（Gilbert Harman）**：

- 赫尔伯特在其著作中探讨了逻辑和科学推理，强调溯因推理在解释和理解现象中的核心地位。他认为推理的关键在于找到最合理的解释，这与溯因推理的目标一致。

这些学者在各自领域的研究中深化了我们对溯因推理的理解，扩展了其应用范围，并将其理论化和模型化，使其成为现代科学方法论、认知科学和人工智能的重要组成部分。

寂静之声

好帖子，溯因推理覆盖了形式逻辑的演绎和归纳无法触及的事物规律。这个逻辑认识在专业中有影响，但对普通人是相对陌生的逻辑方法。

溯因推理的本质是对因果关系的有意识，有目的，有择优选择的逆向演绎。溯因推理的出现以及成功运用，也从根本上对大卫休谟，洛克，罗素的怀疑，否定因果关系的存在的观点做出了反驳。
休谟，洛克等人对因果关系的怀疑和否定的一个关键就是，我们知道原因和结果，但我们无法验证原因到结果的过程，溯因推理可以看作对因果关系的过程的验证尝试。

其实，只要是人类，无论种族，地域，文化，历史，都有因果意识（无法判定动物，其它生物是否有类似意识，我没有这方面的认识），而且因果只是我们用来表达这种关系的语言符号而已。我个人考虑，对人类而言因果关系应该类似时空的先验意识，我们天然就具备的一种本能。

寂静之声

补充一点，溯因推理最大突破之处，在完全理性形式逻辑之中加入了人性（想象力，创造力）。仔细思考，据我们目前所知，只有人类有明确的逻辑意识，任何逻辑的推演都是由人来完成，忽略了人在逻辑推演中的主观作用确实是传统逻辑学的一个不足之处。
尽管形式逻辑的演绎和归纳都是假设没有人为因素干扰的推到，但这恰恰是一个完全不能成立的假设。演绎的普遍性来自人的认识，归纳的样本和数量选择也是来自人的收集，尽管我们有数学，统计学的规则作为参考，但任何统计学都不能排除误差率。所以，归根揭底都是由人来设定和完成，人的因素不可忽略。形式逻辑所必须的绝对条件，只要有人的参与就不能绝对化。溯因推理本身就是来自人的联想和创造。人的主观能动性应该作为逻辑推导中的一个变数，也是一个重要的考量。
概括一下，溯因推理是对演绎和归纳方法的一种具有实际意义的补偿方法。但溯因推理的人为因素，推理的不确定性同样需要形式逻辑的基本方法来保证其结果的准确性。

我是发散思维，扯得比较远。

蓬草

寂静之声 发表于 2024-8-26 03:21
好帖子，溯因推理覆盖了形式逻辑的演绎和归纳无法触及的事物规律。这个逻辑认识在专业中有影响，但对普通人 ...

我们时常自发地应用溯因推理，但如果没有更深入的理解，面对复杂的问题就会感觉漫无头绪。应用归纳和演绎推理也是如此。逻辑推理很古老，但形成一门学问只有两千多年的历史。中国的教育中缺乏逻辑学方面的训练，因此很多人不知道如何讲道理。

蓬草

寂静之声 发表于 2024-8-26 03:42
补充一点，溯因推理最大突破之处，在完全理性形式逻辑之中加入了人性（想象力，创造力）。仔细思考，据我们 ...

这是个很重要的方面。非逻辑思维为思想增加推动力，灵活性和创造力。而逻辑思维则使思维严谨，系统，乃至无懈可击。

诗音敏儿

谢谢诗兄分享好文，辛苦了。新周愉快

邱淑宝

生活中许多事情其实大家都会应用溯因，看了一部分，晚上再回头看剩下的

清风荷韵

不懂这些细读学习，谢谢诗兄分享，辛苦

邱淑宝

两位叔叔都和人工智能有很好的交流或探讨

蓬草

诗音敏儿 发表于 2024-8-26 07:14
谢谢诗兄分享好文，辛苦了。新周愉快

溯因推理并不难理解，应用范围也很广泛。

寂静之声

蓬草 发表于 2024-8-26 07:06
这是个很重要的方面。非逻辑思维为思想增加推动力，灵活性和创造力。而逻辑思维则使思维严谨，系统，乃至 ...

逻辑是对规律的认识，感性是来自人们先天或者后天多重影响而形成的直觉反应，归根结底都是我们眼里看到，心里感受的世界和万物。强调唯物的客观的同时必须承认唯心的存在。

蓬草

清风荷韵 发表于 2024-8-26 15:56
不懂这些细读学习，谢谢诗兄分享，辛苦

共同学习，不算难懂，但也有钻牛角尖的地方。我们只需知其大意，更加自觉地应用于各种事情。

蓬草

邱淑宝 发表于 2024-8-26 23:15
两位叔叔都和人工智能有很好的交流或探讨

尽量用其所长。和人一样，有时它也会犯错误，不过在很多方面比人犯的错误更少。

蓬草

寂静之声 发表于 2024-8-27 00:17
逻辑是对规律的认识，感性是来自人们先天或者后天多重影响而形成的直觉反应，归根结底都是我们眼里看到， ...

我们的大脑确实对不少事情有先天的偏好，有些来自进化，有些来自个体发育。不能把它看成是完全的白板。
下一篇文章说说贝叶斯定理和贝叶斯推理。

寂静之声

蓬草 发表于 2024-8-27 00:27
我们的大脑确实对不少事情有先天的偏好，有些来自进化，有些来自个体发育。不能把它看成是完全的白板。
下 ...

期待，贝叶斯的统计概率理论在现实非常有实际意义，但真明白的人不多，我自己也是糊里糊涂。

清风荷韵

寂静之声 发表于 2024-8-27 04:03
期待，贝叶斯的统计概率理论在现实非常有实际意义，但真明白的人不多，我自己也是糊里糊涂。 ...

两位诗兄能有共同话题，你俩可以互相探讨，相互补充，我们借光赏读学习

寂静之声

清风荷韵 发表于 2024-8-27 22:01
两位诗兄能有共同话题，你俩可以互相探讨，相互补充，我们借光赏读学习 ...

蓬草兄发的帖子分析细致入理，我也跟着学习，受到启发。

蓬草

寂静之声 发表于 2024-8-28 01:05
蓬草兄发的帖子分析细致入理，我也跟着学习，受到启发。

我也是在学习，有些文章读起来挺费劲儿的，也没时间去读那些专业文章和专著。网上见到的解释很多，但难于统一。我试图找到理解的框架。从应用角度看，这个框架暂可一用。从理论上看，但这个框架还得进一步修改。

蓬草

寂静之声 发表于 2024-8-26 03:21
好帖子，溯因推理覆盖了形式逻辑的演绎和归纳无法触及的事物规律。这个逻辑认识在专业中有影响，但对普通人 ...

动物也有各种推理活动的萌芽：包括演绎推理、归纳推理和溯因推理。以溯因推理为例，实验室的老鼠学习操作性条件反射，通过压杠杆或舔水瓶而获得奖赏。老鼠能够理解它获得奖赏是因为它压了杠杆或舔了水瓶，而不仅仅是因为它靠近了杠杆或水瓶。另一个例子是，味道厌恶。在实验中，给老鼠吃一种新食物，然后给它注射氯化锂，后者两小时后引起腹泻。以后老鼠就不会吃这种食物。而对经常吃的食物则不会引起这种反应。老鼠在比较了常吃的食物和新吃的食物之后，对腹泻的原因作出了最佳解释。这种解释和我在文章中提到的人吃完某种食物后腹泻所作的解释过程如出一辙。老鼠是杂食动物，为了生存会试验各种食物。这种推理具有巨大的生存意义。
从动物行为中发现推理能力是我们从另外的角度思索推理。这对重新评估一些哲学观点有重要意义，包括维特根斯坦的论断：语言的边界就是思维的边界。我正在写一篇文章，从不同角度看推理。由此引发一些有趣的观点。

寂静之声

蓬草 发表于 2024-9-13 03:21
动物也有各种推理活动的萌芽：包括演绎推理、归纳推理和溯因推理。以溯因推理为例，实验室的老鼠学习操作 ...

我曾经和一个物理学家有过认真的讨论，他的观点是人和哺乳动物并没有生物的本质区别，人类胜在大脑神经系统发达，并有所谓的发现力和创造力，从而自诩为有了精神，但在本质上并没有超出和动物一样的基本需求。

蓬草

寂静之声 发表于 2024-9-13 03:42
我曾经和一个物理学家有过认真的讨论，他的观点是人和哺乳动物并没有生物的本质区别，人类胜在大脑神经系 ...

周末或下周把文章发出来。这篇文章比较长。与前几篇叙述推理的文章不同，这篇文章有一些我自己的想法。

寂静之声

蓬草 发表于 2024-9-13 04:45
周末或下周把文章发出来。这篇文章比较长。与前几篇叙述推理的文章不同，这篇文章有一些我自己的想法。 ...

我们这个年纪能够深入这类话题不容易了，我周围的亲属和同学基本都是凭感觉信口开河。
期待。

蓬草

寂静之声 发表于 2024-9-14 00:49
我们这个年纪能够深入这类话题不容易了，我周围的亲属和同学基本都是凭感觉信口开河。
期待。 ...

年龄大了，记忆里下降，精力不够旺盛是必然的。如果还能够享受一点儿思维的快乐，就说明精神还没完全衰老。

邱淑宝

蓬草 发表于 2024-9-13 04:45
周末或下周把文章发出来。这篇文章比较长。与前几篇叙述推理的文章不同，这篇文章有一些我自己的想法。 ...

期待叔叔的文章。