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。

                               
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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。

温柔的风

谢谢蓬草先生，学习中。。。

温柔的风

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。

意思是结果是已知的，在已知的结果中往前追溯造成这个结果的原因？譬如黄河之水天上来，黄河之水的盛大是眼前可见的、已知的结果，怎么来的？往前追溯，天上来的

温柔的风

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。

这个例子有个前题是收集并观察一系列数据或事件，因为发现草地上有水并不能直接推测出刚刚下过雨，也可能是露水或是洒水车洒过水或其它原因，只有通过收集并观察一系列数据或事件才能得出刚刚下过雨，所以这个溯因推理是个综合性的判断？

温柔的风

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：以下略

就是说溯因推理得结合其它逻辑推理如排除法、三段论、归纳法的综合而推测出最可能的、最接近的原因？

蓬草

温柔的风 发表于 2024-9-15 09:20
蓬草：
请简述一下溯因推理。
ChatGPT:

理解正确。这里提出的假设可能有多种。各种解释在头脑里竞争，然后得出最佳解释。这是一个不断更新认知的过程。

蓬草

温柔的风 发表于 2024-9-15 09:27
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 ...

同意你的理解。

蓬草

温柔的风 发表于 2024-9-14 14:19
谢谢蓬草先生，学习中。。。

我也在学习。

蓬草

温柔的风 发表于 2024-9-15 09:06
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 ...

是的，由结果追溯原因。

温柔的风

蓬草 发表于 2024-9-15 11:48
理解正确。这里提出的假设可能有多种。各种解释在头脑里竞争，然后得出最佳解释。这是一个不断更新认知的 ...

谢谢先生

溯因推理是否意味着得按观察现象、提出假设、检验假设、得出推论这样的思维顺序来呢？

当然，这里所指的是一般性的溯因推理，是理性的推理，而诗词则更多的是感性的，往往靠主观、靠直觉而展现出溯因推理，如黄河之水天上来？

蓬草

温柔的风 发表于 2024-9-15 12:01
谢谢先生

溯因推理是否意味着得按观察现象、提出假设、检验假设、得出推论这样的思维顺序来呢？

按我的理解，大体是这样，中间也少不了迂回。

温柔的风

蓬草 发表于 2024-9-15 12:06
按我的理解，大体是这样，中间也少不了迂回。

是否意味着要多点多面提出假设和检验假设以推论出最接近事实或真相的推论来？

蓬草

温柔的风 发表于 2024-9-15 12:12
是否意味着要多点多面提出假设和检验假设以推论出最接近事实或真相的推论来？ ...

我的理解是这样。溯因推理并非依据一套简单的逻辑规则进行推理。首先要提出各种可能的解释，这个过程本身就可能包含归纳、演绎、类比、联想、想象、顿悟等活动。例如，科研活动过程中就经常有“头脑风暴”会议，与会者可以提出自己的想法。无论这种想法有多么怪异，都是允许自由表达的。而后就是对各种不同的想法进行审视和比较：想法是否有依据？立论是否有自相矛盾之处？能否解释多少观察到的现象？各种解释中哪一种更好？胡适主张：大胆设想，小心求证。他的老师是实用主义哲学家杜威，而皮尔士则是实用主义哲学的创始人。胡适的思想可以溯源到皮尔士。

温柔的风

蓬草 发表于 2024-9-15 12:58
我的理解是这样。溯因推理并非依据一套简单的逻辑规则进行推理。首先要提出各种可能的解释，这个过程本身 ...

谢谢先生不吝赐教

刚补上了两点，1是综合判断和迂回是否漏掉了排除法？2是是否漏掉了经验？经验主义不行，但经验本身很重要，譬如主治医生和普通医生的区别可能就是经验，经验丰富的人应该省了许多的环节快速地排除了其它干扰因素而相对直接地得出接近事实或真相

蓬草

温柔的风 发表于 2024-9-15 13:06
谢谢先生不吝赐教

刚补上了两点，1是综合判断和迂回是否漏掉了排除法？2是是否漏掉了经验？经验主义不行 ...

综合判断就是要采用全部信息（当然也包括经验），尽量利用所有手段。例如，研究生要研究某一现象，要提出假说。导师一般会要求学生去阅读相关文献，写出综述。在此基础上写出开题报告，由专家组成的学位委员会阅读，公开讨论，或小组讨论。学术性的东西就是要经过反复推敲和各方质疑。
在个人层面，阅读文献时也要和知名和不知名的作者在头脑中进行讨论，做思想实验，提出推论和假说。在随后的阅读过程中，经常会发现自己某些地方想对了，某些地方想错了，某些地方完全忽略掉了。再进一步反思，我为什对，为什么错，为什么没想到？是知识不足、观念不对、还是思维方式有问题（不严谨、不一致、不能自圆其说），如此等等。这些是经验之谈。
再说一点经验。我在工作中开发了计算机软件，这后来成为我的重要研究工具，现在也时常做这方面的事情。一般来说，软件越复杂，就越容易出错。排除错误的过程就离不开溯因推理，对出错的原因提出解释。然后一一排除，经验和逻辑推理都必不可少。我曾经写过两首小诗和两篇短文，记述这种过程。

编程 – 除错
蓬草 2017年9月14日
欲解新题思不穷，连番妙算反成空。
谁能毁我囊中策？此夜无眠捉小虫。

注释
“小虫”指计算机程序中的错误；“捉小虫”代指纠错。

小谈除错
早期电子计算机的运算依赖机械接触的继电器。1947年，在哈佛大学工作的Admiril Grace Hopper用马克-2（Mark II）型计算机运行一个程序时出现故障。她的助手发现有一只飞蛾落入一个继电器的接点之间，由此阻碍了计算操作。后来，计算机程序中的毛病就称为虫子（bug）, 为程序除错的英文原文就是“去掉虫子”（debug）。除错一词的翻译保留了精确的技术含义，但却失去了原文的生动。在技术领域中的文化碰上翻译就失去了韵味，变得枯燥。
其实Hopper后来承认，她并没有创造出debug这个词。早在1878年，托马斯·爱迪生就把机械中的缺陷称为bug。1944年，奥本海默在组织制造原子弹的“曼哈顿计划”时，也曾经用过“debug"一词。而英国航空协会也曾于1945年用“debug"描述飞机发动机的问题。
除错是计算机软件开发过程中非常重要的环节。系统越复杂，出错越频繁，除错越困难。而除错最关键的步骤就是找到错在哪里。除错的过程所需时间通常要数倍于最初开发软件所需时间。

编程 — 模拟演算
蓬草 写于2021年6月18日
昼夜凝神绘战图，几番踌躇恐疏忽。
今朝试演银屏上，顿使天昏日月无。

编程的厮杀
近日忙于升级一个复杂的程序，需要增加新的功能。这个程序中包含很多组件，不同组件之间也常有复杂的运算关系，进行整体测试相当费时。为节省时间，在开发新的组件时，需要事先进行独立的模拟演算和测试。模拟演算就相当于练兵演习，反复多次演练之后才能投入实战。
演算时自然有失败有成功。失败的原因可能是算法的错误，可能是编程的失误，也可能是采用的方法和参数并非最佳。每逢此刻，便如真正上了战场。这种厮杀首先起始于头脑中的不同想法，先在头脑中摆开战场。经过几个回合，或者决出胜负。或者杀得难解难分。这时大脑中的第三方出现，判定输家让路，或责令转移战场，到计算机上真刀真枪演练。思想的所有者沉浸于鏖战之中，但觉天昏地暗，日月无光。
战争结束，云淡风轻。一场厮杀不过是左右互搏，赢家和输家都是自己。肾上腺素飙升了几次，眼圈黑了三分，白发悄悄生长。日复一日，岁月的车轮辗过面容，留下条条沟壑。待到再无余勇可贾之日，终究会与自己握手言和，淡然一笑。人生舞台，不过如此。

温柔的风

蓬草 发表于 2024-9-15 14:11
综合判断就是要采用全部信息（当然也包括经验），尽量利用所有手段。例如，研究生要研究某一现象，要提出 ...

谢谢

编程 – 除错
蓬草 2017年9月14日
欲解新题思不穷，连番妙算反成空。
谁能毁我囊中策？此夜无眠捉小虫。

连番妙算反成空里的连番妙算应是综合的过程，反成空应是无果，囊中策是谋略，捉小虫的纠错应是排除法在实践中的运用，不知这样理解对否？

蓬草

温柔的风 发表于 2024-9-15 14:23
谢谢

编程 – 除错

预解新题思不穷，是谋划解决问题的途径和方法。连番妙计反成空。遇到麻烦了新现象。谁能毁我囊中策？开始溯源，错在哪里。此夜无眠捉小虫。原因挺复杂，到处捉小虫，一处又一处，逐一排查。最后成功了没有？没写，留点儿余味儿吧。其实是成功了，才有心情倒叙这个情景。

蓬草

温柔的风 发表于 2024-9-15 13:06
谢谢先生不吝赐教

刚补上了两点，1是综合判断和迂回是否漏掉了排除法？2是是否漏掉了经验？经验主义不行 ...

医生诊断疾病也是溯因推理。例如，胃疼可能是胃炎、胃溃疡、胃穿孔、胃癌等原因引起。为此就要询问病史和家族病史，检查相应的指标，看那些是阳性，那些是阴性。必要时做鋇透或胃镜检查。依据多种情况作出鉴别诊断。确诊基于对各种现象的最佳解释。如果身边有医生朋友，向其请教疾病的诊断过程，这是学习溯因推理的好机会。医生不一定能说出溯因推理，但每天都在用溯因推理。

苏星空

“---，最后成功了没有？没写，留点儿余味儿吧。其实是成功了，才有心情倒叙这个情景。”

苏：是成功了，但是没有到“最后成功”。随着时间的逝流，就会有新的问题出现，此时再一次无眠捉小虫。
    ---。

    欣赏 蓬草 先生 的文章，欢迎 蓬草 先生的到来。

蓬草

苏星空 发表于 2024-9-16 18:07
“---，最后成功了没有？没写，留点儿余味儿吧。其实是成功了，才有心情倒叙这个情景。”

苏：是成功了， ...

谢谢鼓励！接受首版的建议，把谈及逻辑的两篇文章发到理论板块。随后有不怕啰嗦，说了许多，也不知说清楚了没有。关于溯因推理的有些问题，学者们也仍有不同看法。作为门外汉，我只怕是“以其昏昏，使人昭昭”。

苏星空

“溯因推理”，所说的整个过程，我总是依 概率 的意义理解。但这不是对“溯因推理”的否定，只不过是在另一个角度上来看的问题。

  如果说“如果下雨草地是湿的”，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。  

  在“概率论”里，是指 在条件组S实现时，事件 A 有时候发生有时候不发生，这就称为对 A 为对 条件组B而言的随机事件。
  但事件 A 的随机性，并不意味着 A 为对 条件组B 的关系并没有任何逻辑关系。
  如果草地是湿的，则可能是不久前下雨了。有可能是地下水管破裂而喷水所致，也有可能是早上消防队训练喷水的原因，等等。但如果我们进行m次的考察统计的话，就可以发现 下雨 n次出现，比例上是比其他的原因多得多。 即在充分长的考察统计数据序列中，得到了 事件 A 有发生的频率 n/m。
  那我们就可以说，的不久前下雨 可能性是 n/m了。在现实上多数人是有过这种经验的。

苏星空

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。

这跟“后验概率”的原理一样， 同是基于事件发生了获得的新的信息，修正原来的先验概率后获得的更接近实际情况的概率估计。
一般来说，后验概率是通过贝叶斯公式对先验概率进行修正而获得的概率。

蓬草

苏星空 发表于 2024-9-22 21:59
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。
...

非常相似。我也写了一篇关于贝叶斯定理及其应用的短文，发在东方文苑板块。

苏星空

  到 东方文苑 版去看了一看。发现先生 的一首诗。
  知道先生 懂得编程，故趁着这个机会，把我编写的诗解释程序运用一下。解释如下：

   诗  名：《送别-2024年8月21日》        作 者：蓬草
诗  式：五言律诗 首句仄起不入平韵式 第二式
入韵部：015平声八欸 （中华通韵）

:01 :未料西风早，      (早，仄声九熬 )
     :仄仄平平仄         标准式；a11001
     :wèi3 liào3 xī1 fēng1 zǎo3
     :
:02 :忽然一叶飞。      (飞，平声八欸 )
     :平平平口平         标准式；A00110  （韵）
     :hū1 rán1 yī-yí-yì1 xié-yè13 fēi1
     :
:03 :虬枝心欲挽，      (挽，仄声十一安 )
     :平平平仄仄         标准式；b00011
     :qiú1 zhī1 xīn1 yù3 wǎn3
     :
:04 :秋意力相违。      (违，平声八欸 )
     :平仄仄口平         标准式；B11100  （韵）
     :qiū1 yì3 lì3 xiāng-xiàng13 wéi1
     :
:05 :未忘追无限，      (限，仄声十一安 )
     :仄仄平平仄         标准式；a11001
     :wèi3 wáng-wàng3 zhuī1 mó-wú11 xiàn3
     : ③
:06 :难得梦几回。      (回，平声八欸 )
     :口口仄口平         标准式；A00110  （韵）
     :nán-nàn13 dé-de-děi13 mèng3 jī-jǐ13 huí1
     :
:07 :天边余落日，      (日，仄声四衣 )
     :平平平仄仄         标准式；b00011
     :tiān1 biān-bian1 yú1 là-lào-luō-luò33 rì3
     :
:08 :默默送金辉。      (辉，平声八欸 )
     :仄仄仄平平         标准式；B11100  （韵）
     :mò3 mò3 sòng3 jīn1 huī1
     :
本诗里出现相同字是： 未未默默
说明：1）诗文下面○●◎符号，分别是代表此字的平、仄、和多声属性。
      2）数字 1，2，3，4 顺次表示为 阴平，阳平，上声，去声四声。
      3）带字母数字行表示标准平仄格式分别为：0 平声，1 仄声。
      4）空白行如有文字，即为简略出律评价内容。但可平可仄◎处，不予评价。
      5) 带圈数字例如① ② ③ 是表示“犯大韵”字的所在位置。

苏星空

      转回正题。

  对于 贝叶斯定理  我因为要编写一个AI 作诗的程序，故也略为看过贝叶斯定理的原理，但不深入。
  因此，在AI 作诗的程序上，依然是原地踏步，毫无进展。 如果先生能把有关说明 贝叶斯定理 的短文，发在看看，对我来说，同时对大家来说，不能不说是一件好事。

  当然，也不一定是 贝叶斯定理  的运用问题，或有其他原因，比如说数据库不足，也可是说是致命伤。

  先生如果熟悉这方面的编写，能不能提出一个比较好的方案来？包括我在前面写的诗的解释程序。

温柔的风

苏星空 发表于 2024-9-23 18:05
转回正题。

  对于 贝叶斯定理  我因为要编写一个AI 作诗的程序，故也略为看过贝叶斯定理的原理，但 ...

苏版这回算是遇知音了，蓬草先生是旅美的博导，有关贝叶斯定理的文章蓬草先生在东方文苑中就有，可以请蓬草先生也发过来探讨的

蓬草

苏星空 发表于 2024-9-23 18:05
转回正题。

  对于 贝叶斯定理  我因为要编写一个AI 作诗的程序，故也略为看过贝叶斯定理的原理，但 ...

谢谢苏版的关注，有时间我会把那篇文章转来。我本人做的是基础睡眠研究，整天和动物打交道。研究中经常用统计学，但毕竟是外行。这几个月因为关注逻辑推理，从溯因推理追到了贝叶斯定理和推理。小文中所举的应用实例都是和医学有关的。
贝叶斯定理在人工智能研究中有广泛的应用，不过我并没有专门去了解和学习。我的编程经历中也没应用贝叶斯定理。据我所知国内清华大学开发的作诗软件《九歌》相当不错，结合了计算机科学、统计学、认知科学和传统诗学。下面是两个链接，苏版可能早已知道。
https://www.tsinghua.edu.cn/info/1182/98332.htm
https://wap.bjd.com.cn/news/read/2020/12/31/39604t270.html
这是很有趣的研究。在我看来，用AI作诗，最有意义的是从中学习一些自己不知道的东西。我们可以用AI作为自己的一面镜子，在人机在交往中认识自己的精神世界，提高自己的水平。AI和人，各做各的诗，各做各的梦。

蓬草

苏星空 发表于 2024-9-23 17:51
到 东方文苑 版去看了一看。发现先生 的一首诗。
  知道先生 懂得编程，故趁着这个机会，把我编写的诗解 ...

这首诗是悼念一位同窗突然去世时写的，没有仔细推敲，用了两次“未”字。用程序检测是很有效的。对于平仄的对错的检查，依赖的是字库的信息及所用的押韵规则。苏版的这个程序挺好用。这些检查似乎还还不必用贝叶斯定理。在有确定规则和确定信息的的条件下，依据严格的逻辑程序都能够作出正确的判断。我猜测，对词的的检测更加繁琐，因为有许多变格，如果作者不言明是用什么词牌，用程序去判断就相当复杂。

蓬草

苏星空 发表于 2024-9-23 18:05
转回正题。

  对于 贝叶斯定理  我因为要编写一个AI 作诗的程序，故也略为看过贝叶斯定理的原理，但 ...

ChatGPT的语言生成能力一直令人惊讶。它这一年半的时间里进步很大，对诗意的解读相当好。作诗的能力也在提高。在作格律诗方面，它还比不上《九歌》。AI作诗是个相当难的事，我相信苏版所说的，“数据库不足，是个硬伤”。数据的质和量是现在大语言模型成功的关键条件之一。垃圾入，垃圾出。ChatGPT在科技方面比较好，可信度高；在社会议题方面表现差，有时会表现出偏见。国内的AI模型恐怕也是如此。

蓬草

温柔的风 发表于 2024-9-23 21:11
苏版这回算是遇知音了，蓬草先生是旅美的博导，有关贝叶斯定理的文章蓬草先生在东方文苑中就有，可以请蓬 ...

能够讨论共同关心的话题是令人愉快的事。