Raciocínio indutivo

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O raciocínio indutivo é um método de raciocínio no qual um corpo de observações é sintetizado para chegar a um princípio geral. [1] O raciocínio indutivo é diferente do raciocínio dedutivo . Se as premissas estiverem corretas, a conclusão de um argumento dedutivo é certa ; em contraste, a verdade da conclusão de um argumento indutivo é provável , com base nas evidências fornecidas. [2]

Tipos

Generalização

Uma generalização (mais precisamente, uma generalização indutiva ) parte de uma premissa sobre uma amostra para uma conclusão sobre a população . [3] A observação obtida nesta amostra é projetada para a população mais ampla. [3]

A proporção Q da amostra possui atributo A.
Portanto, a proporção Q da população tem o atributo A.

Por exemplo, digamos que haja 20 bolas - pretas ou brancas - em uma urna. Para estimar seus respectivos números, você tira uma amostra de quatro bolas e descobre que três são pretas e uma é branca. Uma generalização indutiva seria que há 15 bolas pretas e 5 brancas na urna.

O quanto as premissas apóiam a conclusão depende de (1) o número no grupo de amostra, (2) o número na população e (3) o grau em que a amostra representa a população (o que pode ser alcançado tomando um método aleatório amostra). A generalização precipitada e a amostra enviesada são falácias de generalização.

Generalização estatística

Uma generalização estatística é um tipo de argumento indutivo no qual uma conclusão sobre uma população é inferida usando uma amostra estatisticamente representativa . Por exemplo:

De uma amostra aleatória considerável de eleitores pesquisados, 66% apoiam a Medida Z.
Portanto, aproximadamente 66% dos eleitores apóiam a Medida Z.

A medida é altamente confiável dentro de uma margem de erro bem definida, desde que a amostra seja grande e aleatória. É facilmente quantificável. Compare o argumento anterior com o seguinte. "Seis das dez pessoas em meu clube do livro são libertários. Portanto, cerca de 60% das pessoas são libertários." O argumento é fraco porque a amostra não é aleatória e o tamanho da amostra é muito pequeno.

Generalizações estatísticas também são chamadas de projeções estatísticas [4] e projeções amostrais . [5]

Generalização anedótica

Uma generalização anedótica é um tipo de argumento indutivo no qual uma conclusão sobre uma população é inferida usando uma amostra não estatística. [6] Em outras palavras, a generalização é baseada em evidências anedóticas . Por exemplo:

Até agora, este ano, a equipe da Little League de seu filho venceu 6 de 10 jogos.
Portanto, até o final da temporada, eles terão vencido cerca de 60% dos jogos.

Essa inferência é menos confiável (e, portanto, mais provável de cometer a falácia da generalização apressada) do que uma generalização estatística, primeiro porque os eventos de amostra não são aleatórios e, segundo, porque não é redutível à expressão matemática. Estatisticamente falando, simplesmente não há como saber, medir e calcular as circunstâncias que afetam o desempenho que será obtido no futuro. Em um nível filosófico, o argumento se baseia na pressuposição de que a operação de eventos futuros espelhará o passado. Em outras palavras, pressupõe uma uniformidade de natureza, um princípio não comprovado que não pode ser derivado dos próprios dados empíricos. Os argumentos que pressupõem tacitamente essa uniformidade são às vezes chamados de Humeanosdepois do filósofo que foi o primeiro a submetê-los ao escrutínio filosófico. [7]

Predição

Uma previsão indutiva tira uma conclusão sobre uma instância futura de uma amostra passada e atual. Como uma generalização indutiva, uma predição indutiva normalmente se baseia em um conjunto de dados que consiste em instâncias específicas de um fenômeno. Mas, em vez de concluir com uma afirmação geral, a previsão indutiva conclui com uma afirmação específica sobre a probabilidade de que a próxima instância terá (ou não) um atributo compartilhado (ou não compartilhado) pelas instâncias anteriores e atuais. [8]

A proporção Q de membros observados do grupo G teve o atributo A.
Portanto, há uma probabilidade correspondente a Q de que outros membros do grupo G terão o atributo A na próxima observação.

Inferência sobre eventos passados

Uma inferência a respeito de eventos passados ​​é semelhante à previsão no sentido de que se tira uma conclusão sobre uma instância passada a partir da amostra atual e passada. Como uma generalização indutiva, uma inferência indutiva a respeito de eventos passados ​​normalmente se baseia em um conjunto de dados que consiste em instâncias específicas de um fenômeno. Mas, em vez de concluir com uma afirmação geral, a inferência a respeito de eventos passados ​​conclui com uma afirmação específica sobre a probabilidade de que a próxima instância terá (ou não) um atributo compartilhado (ou não compartilhado) pelas instâncias anteriores e atuais. [9]

A proporção Q de membros observados do grupo G tem o atributo A.
Portanto, há uma probabilidade correspondente a Q de que outros membros do grupo G tenham o atributo A durante uma observação anterior.

Inferência sobre eventos atuais

Uma inferência a respeito de eventos atuais é semelhante a uma inferência a respeito de eventos passados ​​em que se tira uma conclusão sobre uma instância atual a partir da amostra atual e passada. Como uma generalização indutiva, uma inferência indutiva a respeito de eventos atuais normalmente se baseia em um conjunto de dados que consiste em instâncias específicas de um fenômeno. Mas, em vez de concluir com uma afirmação geral, a inferência a respeito dos eventos atuais conclui com uma afirmação específica sobre a probabilidade de que a próxima instância terá (ou não) um atributo compartilhado (ou não compartilhado) pelas instâncias anteriores e atuais. [9]

A proporção Q de membros observados do grupo G tem o atributo A.
Portanto, há uma probabilidade correspondente a Q de que outros membros do grupo G tenham o atributo A durante a observação atual.

Silogismo estatístico

Um silogismo estatístico parte de uma generalização sobre um grupo para uma conclusão sobre um indivíduo.

A proporção Q das instâncias conhecidas da população P tem o atributo A.
O indivíduo I é outro membro de P.
Portanto, há uma probabilidade correspondente a Q de que I tenha A.

Por exemplo:

90% dos graduados da escola preparatória Excelsior vão para a universidade.
Bob é formado pela Escola Preparatória Excelsior.
Portanto, Bob irá para a universidade.

Este é um silogismo estatístico . [10] Mesmo que não se possa ter certeza de que Bob freqüentará a universidade, podemos ter plena certeza da probabilidade exata para esse resultado (sem informações adicionais). Indiscutivelmente, o argumento é muito forte e pode ser acusado de "trapaça". Afinal, a probabilidade é dada na premissa. Normalmente, o raciocínio indutivo busca formular uma probabilidade . Duas falácias dicto simpliciter podem ocorrer em silogismos estatísticos: " acidente " e " acidente inverso ".

Argumento da analogia

O processo de inferência analógica envolve observar as propriedades compartilhadas de duas ou mais coisas e, a partir dessa base, inferir que elas também compartilham alguma propriedade adicional: [11]

P e Q são semelhantes em relação às propriedades a, b e c.
Observou-se que o objeto P possui outra propriedade x.
Portanto, provavelmente Q também possui a propriedade x.

O raciocínio analógico é muito frequente no senso comum , na ciência , na filosofia , no direito e nas humanidades , mas às vezes é aceito apenas como um método auxiliar. Uma abordagem refinada é o raciocínio baseado em casos . [12]

O Mineral A e o Mineral B são rochas ígneas freqüentemente contendo veios de quartzo e mais comumente encontradas na América do Sul em áreas de atividade vulcânica antiga.
O mineral A também é uma pedra macia adequada para entalhar em joias.
Portanto, o mineral B é provavelmente uma pedra macia adequada para entalhar em joias.

Esta é a indução analógica , segundo a qual as coisas semelhantes em certos aspectos são mais propensas a ser semelhantes em outros aspectos. Esta forma de indução foi explorada em detalhes pelo filósofo John Stuart Mill em seu System of Logic , onde ele afirma: "[t] aqui não pode haver dúvida de que toda semelhança [não conhecida como irrelevante] oferece algum grau de probabilidade, além do que existiria de outra forma, a favor da conclusão. " [13] Veja os métodos de Mill .

Alguns pensadores afirmam que a indução analógica é uma subcategoria da generalização indutiva porque assume uma uniformidade pré-estabelecida governando os eventos. [ carece de fontes? ] A indução analógica requer um exame auxiliar da relevância das características citadas como comuns ao par. No exemplo anterior, se uma premissa foi adicionada afirmando que ambas as pedras foram mencionadas nos registros dos primeiros exploradores espanhóis, esse atributo comum é estranho às pedras e não contribui para sua provável afinidade.

Uma armadilha da analogia é que as características podem ser escolhidas a dedo : enquanto os objetos podem mostrar semelhanças impressionantes, duas coisas justapostas podem, respectivamente, possuir outras características não identificadas na analogia que são características nitidamente distintas . Assim, a analogia pode enganar se nem todas as comparações relevantes forem feitas.

Inferência Causal

Uma inferência causal tira uma conclusão sobre uma conexão causal com base nas condições da ocorrência de um efeito. As premissas sobre a correlação de duas coisas podem indicar uma relação causal entre elas, mas fatores adicionais devem ser confirmados para estabelecer a forma exata da relação causal.

Métodos

Os dois métodos principais usados ​​para chegar a conclusões indutivas são a indução enumerativa e a indução eliminativa. [14] [15]

Indução enumerativa

A indução enumerativa é um método indutivo no qual uma conclusão é construída com base no número de instâncias que a suportam. Quanto mais instâncias de suporte, mais forte será a conclusão. [14] [15]

A forma mais básica de indução enumerativa raciocina de instâncias particulares para todas as instâncias e, portanto, é uma generalização irrestrita. [16] Se alguém observar 100 cisnes, e todos os 100 forem brancos, pode-se inferir uma proposição categórica universal da forma Todos os cisnes são brancos . Como as premissas dessa forma de raciocínio , mesmo que verdadeiras, não implicam a verdade da conclusão, essa é uma forma de inferência indutiva. A conclusão pode ser verdadeira e pode ser considerada provavelmente verdadeira, mas pode ser falsa. Questões relacionadas à justificativa e à forma das induções enumerativas têm sido centrais na filosofia da ciência , uma vez que a indução enumerativa tem um papel central no modelo tradicional damétodo científico .

Todas as formas de vida até agora descobertas são compostas de células.
Portanto, todas as formas de vida são compostas de células.

Esta é a indução enumerativa , também conhecida como indução simples ou indução preditiva simples . É uma subcategoria de generalização indutiva. Na prática diária, essa talvez seja a forma mais comum de indução. Para o argumento anterior, a conclusão é tentadora, mas faz uma previsão muito além da evidência. Em primeiro lugar, assume que as formas de vida observadas até agora podem nos dizer como serão os casos futuros: um apelo à uniformidade. Em segundo lugar, a conclusão de Tudo é uma afirmação ousada. Uma única instância contrária frustra o argumento. E, por último, quantificar o nível de probabilidade em qualquer forma matemática é problemático. [17]Por qual padrão medimos nossa amostra terrestre de vida conhecida em comparação com todas as formas de vida (possíveis)? Pois suponha que descobrimos algum novo organismo - como algum microrganismo flutuando na mesosfera ou um asteróide - e ele é celular. O acréscimo dessa evidência corroborante nos obriga a elevar nossa avaliação de probabilidade para a proposição do assunto? Em geral, é considerado razoável responder "sim" a essa pergunta e, para muitos, esse "sim" não é apenas razoável, mas incontestável. Então, até que ponto esses novos dados devem mudar nossa avaliação de probabilidade? Aqui, o consenso se dissolve e, em seu lugar, surge uma questão sobre se podemos falar de probabilidade de forma coerente, sem quantificação numérica.

Todas as formas de vida descobertas até agora foram compostas de células.
Portanto, a próxima forma de vida descoberta será composta de células.

Esta é a indução enumerativa em sua forma fraca . Ele trunca "tudo" em uma mera instância e, ao fazer uma afirmação muito mais fraca, aumenta consideravelmente a probabilidade de sua conclusão. Caso contrário, ele tem as mesmas deficiências da forma forte: sua população de amostra não é aleatória e os métodos de quantificação são elusivos.

Indução eliminativo

A indução eliminativa , também chamada de indução variativa, é um método indutivo no qual uma conclusão é construída com base na variedade de instâncias que a suportam. Ao contrário da indução enumerativa, a indução eliminatória fundamenta-se nos vários tipos de instâncias que sustentam uma conclusão, em vez do número de instâncias que a sustentam. Conforme a variedade de instâncias aumenta, as conclusões mais possíveis com base nessas instâncias podem ser identificadas como incompatíveis e eliminadas. Isso, por sua vez, aumenta a força de qualquer conclusão que permaneça consistente com as várias instâncias. Este tipo de indução pode usar diferentes metodologias, como quase-experimentação, que testa e, quando possível, elimina hipóteses rivais. [18]Diferentes testes de evidências também podem ser empregados para eliminar possibilidades que são consideradas. [19]

A indução eliminativa é crucial para o método científico e é usada para eliminar hipóteses que são inconsistentes com observações e experimentos. [14] [15] Ele se concentra em possíveis causas, em vez de instâncias reais observadas de conexões causais. [20]

História

Filosofia antiga

Para passar do particular ao universal, Aristóteles , nos anos 300 aC, usou a palavra grega epagogé , que Cícero traduziu para a palavra latina inductio . [21] A Análise Posterior de Aristóteles cobre os métodos de prova indutiva na filosofia natural e nas ciências sociais.

Pyrrhonism

Os antigos pironistas foram os primeiros filósofos ocidentais a apontar o problema da indução : essa indução não pode justificar a aceitação de afirmações universais como verdadeiras. [21]

Medicina antiga

A escola empírica da medicina grega antiga empregava o epilogismo como método de inferência. 'Epilogismo' é um método livre de teoria que olha para a história através da acumulação de fatos sem grande generalização e com consideração das consequências de fazer afirmações causais. [22] O epilogismo é uma inferência que se move inteiramente dentro do domínio das coisas visíveis e evidentes, ele tenta não invocar inobserváveis .

A escola dogmática da medicina grega antiga empregava o analogismos como método de inferência. [23] Este método usou analogia para raciocinar do que foi observado a forças não observáveis.

Filosofia moderna cedo

Em 1620, o primeiro filósofo moderno Francis Bacon repudiou o valor da mera experiência e apenas da indução enumerativa. Seu método de indutivismo exigia que observações minuciosas e variadas que descobrissem a estrutura do mundo natural e as relações causais precisassem ser acopladas à indução enumerativa para ter conhecimento além do escopo atual da experiência. O indutivismo, portanto, exigia a indução enumerativa como um componente.

David Hume

A postura do empirista David Hume em 1740 descobriu que a indução enumerativa não tinha base racional, muito menos lógica; em vez disso, a indução era um costume da mente e um requisito diário para a vida. Embora as observações, como o movimento do sol, pudessem ser acopladas ao princípio da uniformidade da natureza para produzir conclusões que pareciam ser certas, o problema da indução surgiu do fato de que a uniformidade da natureza não era um princípio logicamente válido. . Hume era cético quanto à aplicação da indução enumerativa e da razão para alcançar a certeza sobre os inobserváveis ​​e, especialmente, a inferência de causalidade a partir do fato de que a modificação de um aspecto de um relacionamento impede ou produz um resultado específico.

Immanuel Kant

Despertado do "sono dogmático" por uma tradução alemã da obra de Hume, Kant procurou explicar a possibilidade da metafísica . Em 1781, a Crítica da Razão Pura de Kant introduziu o racionalismo como um caminho para o conhecimento distinto do empirismo . Kant classificou as declarações em dois tipos. As afirmações analíticas são verdadeiras em virtude do arranjo de seus termos e significados , portanto as afirmações analíticas são tautologias , meramente verdades lógicas, verdadeiras por necessidade . Considerando que declarações sintéticas têm significados para se referir a estados de fatos, contingências. Achando impossível conhecer os objetos como eles realmente são em si mesmos, no entanto, Kant concluiu que a tarefa do filósofo não deveria ser tentar espiar por trás do véu da aparência para ver os númenos , mas simplesmente lidar com os fenômenos .

Raciocinando que a mente deve conter suas próprias categorias para organizar os dados dos sentidos , tornando possível a experiência de espaço e tempo , Kant concluiu que a uniformidade da natureza era uma verdade a priori . [24] Uma classe de declarações sintéticas que não eram contingentes, mas verdadeiras por necessidade, era então sintética a priori . Kant, portanto, salvou a metafísica e a lei da gravitação universal de Newton , mas, como consequência, descartou o realismo científico e desenvolveu o idealismo transcendental. O idealismo transcendental de Kant deu origem ao movimento do idealismo alemão . O idealismo absoluto de Hegel posteriormente floresceu em toda a Europa continental.

Filosofia moderna tardia

O positivismo , desenvolvido por Saint-Simon e promulgado na década de 1830 por seu ex-aluno Comte , foi a primeira filosofia moderna da ciência . No rescaldo da Revolução Francesa , temendo a ruína da sociedade, Comte se opôs à metafísica . O conhecimento humano evoluiu da religião para a metafísica e para a ciência, disse Comte, que fluiu da matemática para a astronomia, para a física, para a química, para a biologia e para a sociologia.- nessa ordem - descrevendo domínios cada vez mais intrincados. Todo o conhecimento da sociedade havia se tornado científico, com questões de teologia e metafísica sendo irrespondíveis. Comte considerou a indução enumerativa confiável como consequência de sua base na experiência disponível. Ele afirmou o uso da ciência, ao invés da verdade metafísica, como o método correto para o aperfeiçoamento da sociedade humana.

De acordo com Comte, o método científico enquadra as previsões, as confirma e afirma leis - afirmações positivas - irrefutáveis ​​pela teologia ou pela metafísica . Considerando a experiência como justificativa da indução enumerativa pela demonstração da uniformidade da natureza , [24] o filósofo britânico John Stuart Mill deu as boas-vindas ao positivismo de Comte, mas considerou as leis científicas suscetíveis de rememoração ou revisão e Mill também negou a Religião da Humanidade de Comte . Comte estava confiante em tratar o direito científico como uma base irrefutável para todo o conhecimento, e acreditava que as igrejas, homenageando cientistas eminentes, deveriam concentrar a mentalidade pública no altruísmo - um termo cunhado por Comte - para aplicar a ciência ao bem-estar social da humanidade por meio da sociologia , a ciência líder de Comte.

Durante as décadas de 1830 e 1840, enquanto Comte e Mill foram os principais filósofos da ciência, William Whewell achou a indução enumerativa não tão convincente e, apesar do domínio do indutivismo, formulou a "superindução". [25] Whewell argumentou que "a importância peculiar do termo indução " deveria ser reconhecida: "há alguma concepção superinduzida sobre os fatos", isto é, "a invenção de uma nova concepção em cada inferência indutiva". A criação de Concepções é facilmente esquecida e antes de Whewell raramente era reconhecida. [25] Whewell explicou:

"Embora unamos os fatos superinduzindo sobre eles uma nova concepção, esta concepção, uma vez introduzida e aplicada, é vista como inseparavelmente conectada com os fatos e necessariamente implícita neles. da concepção, os homens não podem mais facilmente restaurá-los de volta à condição separada e incoerente em que estavam antes de serem assim combinados. " [25]

Essas explicações "superinduzidas" podem muito bem ser falhas, mas sua precisão é sugerida quando exibem o que Whewell denominou consiliência - isto é, prever simultaneamente as generalizações indutivas em várias áreas - um feito que, de acordo com Whewell, pode estabelecer sua verdade. Talvez para acomodar a visão prevalecente da ciência como método indutivista, Whewell dedicou vários capítulos aos "métodos de indução" e às vezes usou a frase "lógica da indução", apesar do fato de que a indução carece de regras e não pode ser treinada. [25]

Na década de 1870, o originador do pragmatismo , CS Peirce realizou vastas investigações que esclareceram a base da inferência dedutiva como uma prova matemática (como, independentemente, fez Gottlob Frege ). Peirce reconheceu a indução, mas sempre insistiu em um terceiro tipo de inferência que Peirce denominou de várias maneiras de abdução ou retrodução ou hipótese ou presunção . [26] Filósofos posteriores denominaram a abdução de Peirce, etc., Inferência para a Melhor Explicação (IBE). [27]

A filosofia contemporânea

Bertrand Russell

Tendo destacado o problema da indução de Hume , John Maynard Keynes apresentou a probabilidade lógica como sua resposta, ou o mais próximo de uma solução que pôde chegar. [28] Bertrand Russell considerou o Tratado sobre a probabilidade de Keynes o melhor exame da indução, e acreditava que se fosse lido com Le Probleme logique de l'induction de Jean Nicod, bem como com a revisão de RB Braithwaite do trabalho de Keynes na edição de outubro de 1925 da Mind , isso cobriria "a maior parte do que se sabe sobre indução", embora a "matéria seja técnica e difícil, envolvendo muita matemática". [29] Duas décadas depois,Russell propôs a indução enumerativa como um "princípio lógico independente". [30] [31] Russell encontrou:

"O ceticismo de Hume repousa inteiramente em sua rejeição do princípio da indução. O princípio da indução, conforme aplicado à causação, diz que, se A foi encontrado muitas vezes acompanhado ou seguido por B , então é provável que na próxima ocasião em em que A é observado, será acompanhado ou seguido por B. Para que o princípio seja adequado, um número suficiente de exemplos deve fazer com que a probabilidade não fique muito aquém da certeza. Se esse princípio, ou qualquer outro a partir do qual ele possa ser deduzido, é verdadeiro, então as inferências casuais que Hume rejeita são válidas, não como dando certeza, mas como dando uma probabilidade suficiente para fins práticos. Se esse princípio não for verdadeiro, toda tentativa de chegar a leis científicas gerais a partir de observações particulares é falaciosa, e o ceticismo de Hume é inevitável para um empirista. O próprio princípio não pode, é claro, sem circularidade, ser inferido das uniformidades observadas, uma vez que é necessário para justificar qualquer inferência desse tipo. Deve, portanto, ser ou ser deduzido de um princípio independente não baseado na experiência. Nesta medida,Hume provou que o empirismo puro não é base suficiente para a ciência. Mas se este princípio for admitido, tudo o mais pode prosseguir de acordo com a teoria de que todo o nosso conhecimento é baseado na experiência. Deve-se admitir que este é um afastamento sério do empirismo puro, e que aqueles que não são empiristas podem perguntar por que, se um afastamento é permitido, outros são proibidos. Essas, entretanto, não são questões levantadas diretamente pelos argumentos de Hume. O que esses argumentos provam - e não acho que a prova possa ser contestada - é que a indução é um princípio lógico independente, incapaz de ser inferido tanto da experiência quanto de outros princípios lógicos, e que sem esse princípio a ciência é impossível. "tudo o mais pode prosseguir de acordo com a teoria de que todo o nosso conhecimento se baseia na experiência. Deve-se admitir que este é um afastamento sério do empirismo puro, e que aqueles que não são empiristas podem perguntar por que, se um afastamento é permitido, outros são proibidos. Essas, entretanto, não são questões levantadas diretamente pelos argumentos de Hume. O que esses argumentos provam - e não acho que a prova possa ser contestada - é que a indução é um princípio lógico independente, incapaz de ser inferido tanto da experiência quanto de outros princípios lógicos, e que sem esse princípio a ciência é impossível. "tudo o mais pode prosseguir de acordo com a teoria de que todo o nosso conhecimento se baseia na experiência. Deve-se admitir que este é um afastamento sério do empirismo puro, e que aqueles que não são empiristas podem perguntar por que, se um afastamento é permitido, outros são proibidos. Essas, entretanto, não são questões levantadas diretamente pelos argumentos de Hume. O que esses argumentos provam - e não acho que a prova possa ser contestada - é que a indução é um princípio lógico independente, incapaz de ser inferido tanto da experiência quanto de outros princípios lógicos, e que sem esse princípio a ciência é impossível. "outros são proibidos. Essas, entretanto, não são questões levantadas diretamente pelos argumentos de Hume. O que esses argumentos provam - e não acho que a prova possa ser contestada - é que a indução é um princípio lógico independente, incapaz de ser inferido tanto da experiência quanto de outros princípios lógicos, e que sem esse princípio a ciência é impossível. "outros são proibidos. Essas, entretanto, não são questões levantadas diretamente pelos argumentos de Hume. O que esses argumentos provam - e não acho que a prova possa ser contestada - é que a indução é um princípio lógico independente, incapaz de ser inferido tanto da experiência quanto de outros princípios lógicos, e que sem esse princípio a ciência é impossível. "[31]

Gilbert Harman

Em um artigo de 1965, Gilbert Harman explicou que a indução enumerativa não é um fenômeno autônomo, mas simplesmente uma consequência disfarçada da Inferência da Melhor Explicação (IBE). [27] IBE é outra forma sinônimo de CS Peirce 's sequestro . [27] Muitos filósofos da ciência que defendem o realismo científico afirmam que o IBE é a maneira como os cientistas desenvolvem teorias científicas aproximadamente verdadeiras sobre a natureza. [32]

A comparação com o raciocínio dedutivo

Terminologia de argumento

O raciocínio indutivo é uma forma de argumento que - em contraste com o raciocínio dedutivo - permite a possibilidade de que uma conclusão possa ser falsa, mesmo se todas as premissas forem verdadeiras. [33] Esta diferença entre raciocínio dedutivo e indutivo é refletida na terminologia usada para descrever argumentos dedutivos e indutivos. No raciocínio dedutivo, um argumento é " válido " quando, assumindo que as premissas do argumento são verdadeiras, a conclusão deve ser verdadeira. Se o argumento for válido e as premissas forem verdadeiras, então o argumento é "sólido" . Em contraste, no raciocínio indutivo, as premissas de um argumento nunca podem garantir que a conclusão deveseja verdadeiro; portanto, argumentos indutivos nunca podem ser válidos ou sólidos. Em vez disso, um argumento é "forte" quando, assumindo que as premissas do argumento são verdadeiras, a conclusão provavelmente é verdadeira. Se o argumento for forte e as premissas forem verdadeiras, então o argumento é "convincente". [34] Menos formalmente, um argumento indutivo pode ser chamado de "provável", "plausível", "provável", "razoável" ou "justificado", mas nunca "certo" ou "necessário". A lógica não permite uma ponte entre o provável e o certo.

A futilidade de obter certeza por meio de alguma massa crítica de probabilidade pode ser ilustrada com um exercício de sorteio. Suponha que alguém teste se uma moeda é justa com uma ou duas cabeças. Eles lançam a moeda dez vezes e dez vezes dá cara. Neste ponto, há uma forte razão para acreditar que ele tem duas cabeças. Afinal, a chance de dez caras consecutivas é 0,000976: menos de uma em mil. Então, depois de 100 lançamentos, todos os lançamentos deram cara. Agora há uma certeza “virtual” de que a moeda tem duas cabeças. Ainda assim, não se pode nem lógica nem empiricamente descartar que o próximo lançamento produzirá coroa. Não importa quantas vezes consecutivas surja cara, esse continua sendo o caso. Se alguém programase uma máquina para jogar uma moeda continuamente em algum ponto, o resultado seria uma seqüência de 100 caras. Na plenitude do tempo,todas as combinações aparecerão.

Quanto à pequena possibilidade de obter dez entre dez caras de uma moeda justa - o resultado que fez a moeda parecer enviesada - muitos podem se surpreender ao saber que a chance de qualquer sequência de cara ou coroa é igualmente improvável (por exemplo, HHTTHTHHHT) e ainda assim ocorre em cada tentativa de dez lançamentos. Isso significa que todos os resultados de dez lançamentos têm a mesma probabilidade de obter dez em dez caras, que é 0,000976. Se alguém registrar as sequências cara-coroa, para qualquer resultado, essa sequência exata teve uma chance de 0,000976.

Um argumento é dedutivo quando a conclusão é necessária dadas as premissas. Ou seja, a conclusão deve ser verdadeira se as premissas forem verdadeiras.

Se uma conclusão dedutiva segue devidamente de suas premissas, então ela é válida; caso contrário, é inválido (que um argumento seja inválido não quer dizer que seja falso; ele pode ter uma conclusão verdadeira, mas não por causa das premissas). Um exame dos exemplos a seguir mostrará que a relação entre premissas e conclusão é tal que a verdade da conclusão já está implícita nas premissas. Solteiros não são casados ​​porque dizemoseles são; nós os definimos assim. Sócrates é mortal porque o incluímos em um conjunto de seres que são mortais. A conclusão para um argumento dedutivo válido já está contida nas premissas, uma vez que sua verdade é estritamente uma questão de relações lógicas. Não pode dizer mais do que suas premissas. As premissas indutivas, por outro lado, tiram sua substância de fatos e evidências, e a conclusão, portanto, faz uma afirmação ou predição factual. Sua confiabilidade varia proporcionalmente com as evidências. A indução quer revelar algo novo sobre o mundo. Pode-se dizer que a indução quer dizer mais do que está contido nas premissas.

Para ver melhor a diferença entre os argumentos indutivos e dedutivos, considere que não faria sentido dizer: "todos os retângulos até agora examinados têm quatro ângulos retos, então o próximo que vejo terá quatro ângulos retos." Isso trataria as relações lógicas como algo factual e detectável e, portanto, variável e incerto. Da mesma forma, falando dedutivamente, podemos dizer com permissão. "Todos os unicórnios podem voar; eu tenho um unicórnio chamado Charlie; Charlie pode voar." Este argumento dedutivo é válido porque as relações lógicas se mantêm; não estamos interessados ​​em sua validade factual.

O raciocínio indutivo é inerentemente incerto . Ele trata apenas na medida em que, dadas as premissas, a conclusão é crível de acordo com alguma teoria da evidência. Os exemplos incluem uma lógica de muitos valores , teoria de Dempster-Shafer ou teoria da probabilidade com regras para inferência, como a regra de Bayes . Ao contrário do raciocínio dedutivo, ele não se baseia em universais que sustentam um domínio fechado do discurso para tirar conclusões, portanto, pode ser aplicável mesmo em casos de incerteza epistêmica (podem surgir questões técnicas com isso; por exemplo, o segundo axioma de probabilidade é uma suposição de mundo fechado).[35]

Outra diferença crucial entre esses dois tipos de argumento é que a certeza dedutiva é impossível em sistemas não axiomáticos como a realidade , deixando o raciocínio indutivo como o caminho principal para o conhecimento (probabilístico) de tais sistemas. [36]

Dado que "se A é verdadeiro, então isso faria com que B , C e D fossem verdadeiros", um exemplo de dedução seria " A é verdadeiro, portanto, podemos deduzir que B , C e D são verdadeiros". Um exemplo de indução seria " B , C e D são considerados verdadeiros, portanto, A pode ser verdadeiro". A é uma explicação razoável para B , C e D serem verdadeiros.

Por exemplo:

Um impacto de asteróide grande o suficiente criaria uma cratera muito grande e causaria um impacto severo no inverno que poderia levar os dinossauros não-aviários à extinção.
Observamos que existe uma cratera muito grande no Golfo do México que data muito perto da época da extinção dos dinossauros não-aviários.
Portanto, é possível que esse impacto possa explicar por que os dinossauros não-aviários foram extintos.

Observe, no entanto, que a explicação do asteróide para a extinção em massa não é necessariamente correta. Outros eventos com potencial de afetar o clima global também coincidem com a extinção dos dinossauros não-aviários . Por exemplo, a liberação de gases vulcânicos (principalmente dióxido de enxofre ) durante a formação das armadilhas de Deccan na Índia .

Outro exemplo de argumento indutivo:

Todas as formas de vida biológica que conhecemos dependem de água líquida para existir.
Portanto, se descobrirmos uma nova forma de vida biológica, ela provavelmente dependerá da existência de água líquida.

Este argumento poderia ter sido feito toda vez que uma nova forma de vida biológica fosse encontrada, e estaria correto todas as vezes; no entanto, ainda é possível que no futuro uma forma de vida biológica que não necessite de água líquida possa ser descoberta. Como resultado, o argumento pode ser apresentado de forma menos formal como:

Todas as formas de vida biológica que conhecemos dependem de água líquida para existir.
Portanto, toda vida biológica provavelmente depende da existência de água líquida.

Um exemplo clássico de um argumento indutivo incorreto foi apresentado por John Vickers:

Todos os cisnes que vimos são brancos.
Portanto, sabemos que todos os cisnes são brancos.

A conclusão correta seria: esperamos que todos os cisnes sejam brancos.

Colocado de forma sucinta: dedução é sobre certeza / necessidade ; indução é sobre probabilidade . [10] Qualquer afirmação única responderá a um desses dois critérios. Outra abordagem para a análise do raciocínio é a da lógica modal , que trata da distinção entre o necessário e o possível de uma forma não preocupada com as probabilidades entre as coisas consideradas possíveis.

A definição filosófica de raciocínio indutivo é mais matizada do que uma simples progressão de instâncias particulares / individuais para generalizações mais amplas. Em vez disso, as premissas de um argumento lógico indutivo indicam algum grau de suporte (probabilidade indutiva) para a conclusão, mas não a acarretam ; isto é, eles sugerem a verdade, mas não a garantem. Desta forma, existe a possibilidade de passar de enunciados gerais para instâncias individuais (por exemplo, silogismos estatísticos).

Observe que a definição de raciocínio indutivo descrita aqui difere da indução matemática , que, na verdade, é uma forma de raciocínio dedutivo . A indução matemática é usada para fornecer provas estritas das propriedades de conjuntos definidos recursivamente. [37] A natureza dedutiva da indução matemática deriva de sua base em um número não finito de casos, em contraste com o número finito de casos envolvidos em um procedimento de indução enumerativa como prova por exaustão . Tanto a indução matemática quanto a prova por exaustão são exemplos de indução completa . A indução completa é um tipo mascarado de raciocínio dedutivo.

Críticas

Embora os filósofos, pelo menos desde o filósofo pirrônico Sexto Empírico, tenham apontado a insegurança do raciocínio indutivo, [38] a crítica filosófica clássica do problema da indução foi feita pelo filósofo escocês David Hume . [39]Embora o uso do raciocínio indutivo demonstre considerável sucesso, a justificativa para sua aplicação tem sido questionável. Reconhecendo isso, Hume destacou o fato de que nossa mente muitas vezes tira conclusões de experiências relativamente limitadas que parecem corretas, mas na verdade estão longe de ser certas. Na dedução, o valor de verdade da conclusão é baseado na verdade da premissa. Na indução, entretanto, a dependência da conclusão em relação à premissa é sempre incerta. Por exemplo, vamos supor que todos os corvos sejam pretos. O fato de que existem vários corvos negros apóia a suposição. Nossa suposição, no entanto, torna-se inválida quando descobrimos que existem corvos brancos. Portanto, a regra geral "todos os corvos são negros" não é o tipo de afirmação que pode ser certa.Hume argumentou ainda que é impossível justificar o raciocínio indutivo: isso porque ele não pode ser justificado dedutivamente, de modo que nossa única opção é justificá-lo indutivamente. Uma vez que este argumento é circular, com a ajuda deO garfo de Hume concluiu que nosso uso da indução é injustificável. [40]

Hume, no entanto, afirmou que mesmo se a indução não fosse confiável, ainda teríamos que confiar nela. Portanto, em vez de uma posição de ceticismo severo , Hume defendeu um ceticismo prático baseado no senso comum , onde a inevitabilidade da indução é aceita. [41] Bertrand Russell ilustrou o ceticismo de Hume em uma história sobre uma galinha, alimentada todas as manhãs sem falta, que seguindo as leis da indução concluiu que essa alimentação sempre continuaria, até que sua garganta fosse finalmente cortada pelo fazendeiro. [42]

Em 1963, Karl Popper escreveu: "A indução, isto é , a inferência baseada em muitas observações, é um mito. Não é um fato psicológico, nem um fato da vida comum, nem um procedimento científico." [43] [44] O livro de Popper de 1972, Objective Knowledge - cujo primeiro capítulo é dedicado ao problema da indução - abre, "Acho que resolvi um grande problema filosófico: o problema da indução ". [44] No esquema de Popper, a indução enumerativa é "uma espécie de ilusão de ótica" lançada pelas etapas de conjectura e refutação durante uma mudança de problema . [44] Um salto imaginativo, a solução provisóriaé improvisado, carecendo de regras indutivas para orientá-lo. [44] A generalização irrestrita resultante é dedutiva, uma consequência implícita de todas as considerações explicativas. [44] A controvérsia continuou, no entanto, com a solução putativa de Popper geralmente não aceita. [45]

Mais recentemente, argumentou-se que a inferência indutiva é capaz de chegar à certeza, mas apenas em casos raros, como em programas de aprendizado de máquina em inteligência artificial (IA). [46] [ verificação falhada ] Donald Gillies argumenta que as regras de inferências relacionadas ao raciocínio indutivo estão totalmente ausentes da ciência. [46]

Vieses

O raciocínio indutivo também é conhecido como construção de hipóteses porque quaisquer conclusões feitas são baseadas em conhecimentos e previsões atuais. [ carece de fontes? ] Tal como acontece com os argumentos dedutivos, os vieses podem distorcer a aplicação adequada do argumento indutivo, impedindo assim o raciocinador de formar a conclusão mais lógica com base nas pistas. Exemplos desses vieses incluem a heurística de disponibilidade , o viés de confirmação e o viés do mundo previsível .

A heurística de disponibilidade faz com que o raciocinador dependa principalmente das informações que estão prontamente disponíveis para ele. As pessoas tendem a confiar em informações facilmente acessíveis no mundo ao seu redor. Por exemplo, em pesquisas, quando as pessoas são solicitadas a estimar a porcentagem de pessoas que morreram de várias causas, a maioria dos entrevistados escolhe as causas mais prevalentes na mídia, como terrorismo, assassinatos e acidentes de avião, em vez de causas como doenças e acidentes de trânsito, que têm sido tecnicamente "menos acessíveis" ao indivíduo, uma vez que não são tão enfatizados no mundo ao seu redor.

O viés de confirmação é baseado na tendência natural de confirmar, em vez de negar, uma hipótese atual. A pesquisa demonstrou que as pessoas tendem a buscar soluções para problemas que sejam mais consistentes com as hipóteses conhecidas, em vez de tentar refutar essas hipóteses. Freqüentemente, em experimentos, os sujeitos farão perguntas que buscam respostas que se encaixem nas hipóteses estabelecidas, confirmando assim essas hipóteses. Por exemplo, se for hipotetizado que Sally é um indivíduo sociável, os sujeitos naturalmente buscarão confirmar a premissa fazendo perguntas que produziriam respostas confirmando que Sally é, de fato, um indivíduo sociável.

O preconceito do mundo previsível gira em torno da inclinação de perceber a ordem onde ela não foi provada existir, seja de forma alguma ou em um determinado nível de abstração. O jogo, por exemplo, é um dos exemplos mais populares de preconceito do mundo previsível. Os jogadores muitas vezes começam a pensar que veem padrões simples e óbvios nos resultados e, portanto, acreditam que são capazes de prever os resultados com base no que testemunharam. Na realidade, porém, os resultados desses jogos são difíceis de prever e altamente complexos por natureza. Em geral, as pessoas tendem a buscar algum tipo de ordem simplista para explicar ou justificar suas crenças e experiências, e muitas vezes é difícil para elas perceber que suas percepções de ordem podem ser totalmente diferentes da verdade. [47]

Inferência Bayesiana

Como uma lógica de indução, em vez de uma teoria da crença, a inferência bayesiana não determina quais crenças são a priori racionais, mas sim como devemos mudar racionalmente as crenças que temos quando apresentadas com evidências. Começamos nos comprometendo com uma probabilidade prévia para uma hipótese baseada na lógica ou experiência anterior e, quando confrontados com evidências, ajustamos a força de nossa crença naquela hipótese de uma maneira precisa usando a lógica bayesiana .

Inferência indutiva

Por volta de 1960, Ray Solomonoff fundou a teoria da inferência indutiva universal , uma teoria de predição baseada em observações, por exemplo, predizer o próximo símbolo com base em uma determinada série de símbolos. Esta é uma estrutura indutiva formal que combina a teoria algorítmica da informação com a estrutura Bayesiana. A inferência indutiva universal é baseada em fundamentos filosóficos sólidos, [48] e pode ser considerada como uma navalha de Occam matematicamente formalizada . Os ingredientes fundamentais da teoria são os conceitos de probabilidade algorítmica e complexidade de Kolmogorov .

Veja também

Referências

  1. ^ Publicação, Walch (2004). Estratégias de avaliação para ciências: séries 6–8 . Portland: Walch Publishing. p. 4. ISBN 0-8251-5175-9.
  2. ^ Copi, IM; Cohen, C .; Flage, DE (2006). Essentials of Logic (segunda edição). Upper Saddle River, NJ: Pearson Education. ISBN 978-0-13-238034-8.
  3. ^ a b Governador, Trudy (2013). A Practical Study of Argument, Enhanced Seventh Edition . Boston, MA: Cengage Learning. p. 283. ISBN 978-1-133-93464-6.
  4. ^ Esboços de Schaum, lógica, segunda edição. John Nolt, Dennis Rohatyn, Archille Varzi. McGraw-Hill, 1998. p. 223
  5. ^ Schaum's Outlines, Logic, p. 230
  6. ^ Johnson, Dale D .; Johnson, Bonnie; Ness, Daniel; Farenga, Stephen J. (2005). Trivializing Teacher Education: The Accreditation Squeeze . Rowman e Littlefield. pp. 182–83. ISBN 9780742535367.
  7. ^ Introdução à lógica. Gensler p. 280
  8. ^ Romeyn, JW (2004). "ypotheses and Inductive Predictions: including exemplos on Crash Data" (PDF) . Synthese . 141 (3): 333–64. doi : 10.1023 / B: SYNT.0000044993.82886.9e . JSTOR 20118486 . S2CID 121862013 .   
  9. ^ a b "Hume e a causa das inferências indutivas" .
  10. ^ a b Introdução à lógica. Harry J. Gensler, Rutledge, 2002. p. 268
  11. ^ Baronett, Stan (2008). Lógica . Upper Saddle River, NJ: Pearson Prentice Hall. pp. 321–25.
  12. ^ Para obter mais informações sobre inferências por analogia, consulte Juthe, 2005 .
  13. ^ Um sistema de lógica. Mill 1843/1930. p. 333
  14. ^ a b c Hunter, Dan (setembro de 1998). "No Wilderness of Single Instances: Inductive Inference in Law". Journal of Legal Education . 48 (3): 370–72.
  15. ^ a b c J.M., Bochenski (2012). Caws, PEter (ed.). Os métodos do pensamento contemporâneo . Springer Science & Business Media. pp. 108–09. ISBN 978-9401035781. Página visitada em 5 de junho de 2020 .
  16. ^ Churchill, Robert Paul (1990). Logic: An Introduction (2ª ed.). Nova York: St. Martin's Press. p. 355. ISBN 978-0-312-02353-9. OCLC  21216829 . Em uma indução enumerativa típica, as premissas listam os indivíduos observados como tendo uma propriedade comum, e a conclusão afirma que todos os indivíduos da mesma população possuem essa propriedade.
  17. ^ Schaum's Outlines, Logic, pp. 243-35
  18. ^ Hoppe, Rob; Dunn, William N. Conhecimento, Poder e Participação na Análise de Política Ambiental . Editores de transações. p. 419. ISBN 978-1-4128-2721-8.
  19. ^ Schum, David A. (2001). Os fundamentos evidenciais do raciocínio probabilístico . Evanston, Illinois: Northwestern University Press. p. 32. ISBN 0-8101-1821-1.
  20. ^ Hodge, Jonathan; Hodge, Michael Jonathan Sessions; Radick, Gregory (2003). The Cambridge Companion to Darwin . Cambridge: Cambridge University Press. p. 174 . ISBN 0-521-77197-8.
  21. ^ a b Stefano Gattei, filosofia da ciência de Karl Popper: Racionalidade sem fundações (New York: Routledge , 2009), ch. 2 "Ciência e filosofia", pp. 28-30 .
  22. ^ Taleb, Nassim Nicholas (2010). O Cisne Negro: Segunda Edição: O Impacto da Fragilidade Altamente Improvável . Nova York: Random House Publishing Group. pp. 199, 302, 383. ISBN 978-0812973815.
  23. ^ Galen na experiência médica , 24
  24. ^ a b Wesley C Salmon, "The uniformity of Nature" , Philosophy and Phenomenological Research , 1953 setembro; 14 (1): 39-48, [39].
  25. ^ a b c d Roberto Torretti, The Philosophy of Physics (Cambridge: Cambridge University Press , 1999), 219-21 [216] .
  26. ^ Roberto Torretti, The Philosophy of Physics (Cambridge: Cambridge University Press , 1999), pp. 226 , 228-29 .
  27. ^ a b c Ted Poston "Fundacionalismo" , § b "Teorias da inferência adequada", §§ iii "Indutivismo liberal", Internet Encyclopedia of Philosophy , 10 de junho de 2010 (última atualização): "O indutivismo estrito é motivado pelo pensamento de que nós têm algum tipo de conhecimento inferencial do mundo que não pode ser acomodado por inferência dedutiva de crenças epistemicamente básicas . Um debate bastante recente surgiu sobre os méritos do indutivismo estrito. Alguns filósofos argumentaram que existem outras formas de inferência não- dedutiva que não se encaixam o modelo de indução enumerativa. CS Peirce descreve uma forma de inferência chamada ' abdução ' ou 'inferência para a melhor explicação '. Esta forma de inferência apela a considerações explicativas para justificar a crença. Infere-se, por exemplo, que dois alunos copiaram as respostas de um terceiro porque essa é a melhor explicação dos dados disponíveis - cada um deles comete os mesmos erros e os dois ficam olhando para o terceiro. Alternativamente, em um contexto mais teórico, infere-se que existem partículas muito pequenas não observáveis porque esta é a melhor explicação do movimento browniano . Chamemos de "indutivismo liberal" qualquer visão que aceite a legitimidade de uma forma de inferência para a melhor explicação que é distinta da indução enumerativa. Para uma defesa do indutivismo liberal, consulte Gilbert Harmanartigo clássico (1965). Harman defende uma versão forte do indutivismo liberal, segundo a qual a indução enumerativa é apenas uma forma disfarçada de inferência para a melhor explicação ".
  28. ^ David Andrews, Keynes e a tradição humanista britânica: A finalidade moral do mercado (New York: Routledge , 2010), pp. 63-65 .
  29. ^ Bertrand Russell, Os Escritos básicos de Bertrand Russell (New York: Routledge , 2009), "a validade da inferência"], pp 157-64, citações por diante. P. 159 .
  30. ^ Gregory Landini, Russell (New York: Routledge, 2011), p. 230 .
  31. ^ a b Bertrand Russell, uma história da filosofia ocidental (Londres: George Allen e Unwin, 1945 / New York: Simon e Schuster, 1945), pp. 673-74.
  32. ^ Stathis Psillos, "On Van Fraassen's critique of abductive raciocinando" , Philosophical Quarterly , 1996 Jan; 46 (182): 31–47, [31].
  33. ^ John Vickers. O problema da indução . The Stanford Encyclopedia of Philosophy.
  34. ^ Herms, D. "Base lógica do teste de hipóteses em pesquisa científica" (PDF) .
  35. ^ Kosko, Bart (1990). “Fuzziness vs. Probability”. International Journal of General Systems . 17 (1): 211–40. doi : 10.1080 / 03081079008935108 .
  36. ^ "Explicação da Razão de Kant" . Stanford Encyclopedia of Philosophy: Kant's account of reason . Laboratório de Pesquisa Metafísica, Universidade de Stanford. 2018.
  37. ^ Chowdhry, KR (2015). Fundamentals of Discrete Mathematical Structures (3ª ed.). PHI Learning Pvt. Ltd. p. 26. ISBN 978-8120350748. Retirado em 1 de dezembro de 2016 .
  38. ^ Sextus Empiricus, esboços do pirronismo . Trans. RG Bury , Harvard University Press, Cambridge, Massachusetts, 1933, p. 283.
  39. ^ David Hume (1910) [1748]. Uma investigação sobre a compreensão humana . PF Collier & Son. ISBN 978-0-19-825060-9. Arquivado do original em 31 de dezembro de 2007 . Página visitada em 27 de dezembro de 2007 .
  40. ^ Vickers, John. “O problema da indução” (Seção 2). Stanford Encyclopedia of Philosophy . 21 de junho de 2010
  41. ^ Vickers, John. "O problema da indução" (Seção 2.1). Stanford Encyclopedia of Philosophy . 21 de junho de 2010.
  42. ^ Russel, Bertrand (1997). The Problems of Philosophy . Oxford: Oxford University Press. p. 66. ISBN 978-0195115529.
  43. ^ Popper, Karl R .; Miller, David W. (1983). “Uma prova da impossibilidade da probabilidade indutiva”. Nature . 302 (5910): 687–88. Bibcode : 1983Natur.302..687P . doi : 10.1038 / 302687a0 . S2CID 4317588 . 
  44. ^ a b c d e Donald Gillies, "Problem-solving and the problem of induction", em Rethinking Popper (Dordrecht: Springer , 2009), Zuzana Parusniková & Robert S Cohen, eds, pp. 103-05 .
  45. ^ Capítulo 5 "A controvérsia em torno da lógica indutiva" em Richard Mattessich , ed, Instrumental Reasoning and Systems Methodology: An Epistemology ofthe Applied and Social Sciences (Dordrecht: D. Reidel Publishing , 1978), pp. 141-43 .
  46. ^ a b Donald Gillies, "Problem-solving and the problem of induction", em Rethinking Popper (Dordrecht: Springer , 2009), Zuzana Parusniková & Robert S Cohen, eds, p. 111 : "Argumentei anteriormente que há algumas exceções à afirmação de Popper de que não existem regras de inferência indutiva. No entanto, essas exceções são relativamente raras. Elas ocorrem, por exemplo, nos programas de aprendizado de máquina de IA. Para a grande maioria da ciência humana, tanto do passado quanto do presente, não existem regras de inferência indutiva. Para essa ciência, o modelo de conjecturas de Popper livremente inventado e depois testado parece ser mais preciso do que qualquer modelo baseado em inferências indutivas. Reconhecidamente, fala-se hoje em dia no contexto da ciência realizada por humanos de 'inferência para a melhor explicação' ou 'inferência abdutiva', mas tais assim chamadas inferências não são inferências baseadas em regras precisamente formuladas como as regras dedutivas de inferência. Aqueles que falam em 'inferência para a melhor explicação' ou 'inferência abdutiva', por exemplo, nunca formulam quaisquer regras precisas segundo as quais essas assim chamadas inferências acontecem. Na realidade, as 'inferências'que eles descrevem em seus exemplos envolvem conjecturas pensadas pela engenhosidade e criatividade humanas, e de forma alguma inferidas de qualquer forma mecânica, ou de acordo com regras precisamente especificadas ".
  47. ^ Gray, Peter (2011). Psychology (sexta ed.). Nova York: Worth. ISBN 978-1-4292-1947-1.
  48. ^ Rathmanner, Samuel; Hütter, Marcus (2011). "A Philosophical Treatise of Universal Induction" . Entropia . 13 (6): 1076–136. arXiv : 1105.5721 . Bibcode : 2011Entrp..13.1076R . doi : 10.3390 / e13061076 . S2CID 2499910 . 

Outras leituras

Ligações externas