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Inferencia
Inferencia es el acto o el proceso de derivar a conclusión basado solamente en lo que sabe uno ya.
La inferencia se estudia dentro de varios diversos campos.
- Inferencia humana (es decir. del cómo las conclusiones del drenaje de los seres humanos) se estudian tradicionalmente dentro del campo psicología cognoscitiva.
- Lógica estudios los leyes de la inferencia válida.
- Estadísticos han desarrollado las reglas formales para la inferencia de datos cuantitativos.
- Inteligencia artificial los investigadores desarrollan sistemas automatizados de la inferencia.
Contenido |
La exactitud de inferencias inductivas y deductivas
Se llama el proceso por el cual una conclusión es deducida de observaciones múltiples razonamiento inductivo. La conclusión puede ser correcto o incorrecto, o corrija parcialmente, o corrija dentro a cierto grado de exactitud, o corrija en ciertas situaciones. Las conclusiones deducidas de observaciones múltiples se pueden probar por observaciones adicionales.
La inferencia inductiva es el método de ciencia. Se propone una teoría basó en las observaciones múltiples, generalmente observaciones realizadas con gran cuidado, usando medida. La teoría entonces es probada muchas veces, por los investigadores independientes, usando sus propias observaciones múltiples. Si la teoría prueba correcto dentro de la exactitud de esas observaciones, después se acepta provisional. Cualquier teoría científica está conforme a la prueba adicional, y se puede modificar o derrocar basado en evidencia adicional. Por ejemplo, la teoría del germen de la enfermedad requirió la modificación cuando los virus y también las enfermedades de deficiencia fueron descubiertos.
Las teorías científicas llegaron por la inferencia inductiva han probado del establo períodos del excedente bastante de largo de la hora de revolucionar los seres humanos de la manera vivos. Una teoría científica se puede derrocar solamente por las observaciones repetidas cuidadosamente registradas, realizadas independientemente por una gran cantidad de investigadores. No pueden ser derrocados por la revelación, la autoridad, la ignorancia, o la duda.[1]
Se llama el proceso por el cual una conclusión es deducida lógicamente de ciertas premisas razonamiento deductivo. La inferencia deductiva es el método de matemáticas. Seguro definiciones y axiomas se toman como un punto de partida, y de éstos seguros teoremas se deducen usando el razonamiento puro. La idea para un teorema puede tener muchas fuentes: la analogía, el reconocimiento de patrón, y el experimento son ejemplos de donde la inspiración para un teorema viene. Sin embargo, una conjetura no se concede el estado del teorema hasta que tiene un deductivo prueba. Este método de inferencia es aún más exacto que el método científico. Mientras que los matemáticos, como todos los seres humanos, incurren en equivocaciones, estos errores generalmente son detectados rápidamente por otros matemáticos y corregidos. Las pruebas de Euclid, por ejemplo, tenga errores en ellos se han cogido y se han corregido que, pero los teoremas de Euclid, todos sin la excepción, han estado parada la prueba de la hora por más de dos mil años.[2]
De un punto de vista pragmático, las inferencias llegaron por los métodos de ciencia y las matemáticas han probado mucho más acertado que las inferencias llegaron por cualquier otro método. Esto ha dado lugar al refrán popular, cuando se desafía una conclusión, “hace la matemáticas.”
Inferencias válidas
Las inferencias son válidas o inválidas, pero no ambas. Lógica filosófica ha procurado definir las reglas de la inferencia apropiada, es decir. las reglas formales que, cuando están aplicadas correctamente a las premisas verdaderas, conducen para verdad conclusiones. Aristotle ha dado una de las declaraciones más famosas de esas reglas en el suyo Método. Moderno lógica matemática, el comenzar en el diecinueveavo siglo, ha construido numeroso sistemas formales eso se incorpora Lógica aristotélica (o variantes de eso).
Ejemplos de la inferencia deductiva
Filósofos griegos definió un número syllogisms, inferencias de tres partes correctas, que se pueden utilizar como bloques de edificio para un razonamiento más complejo. Comenzaremos con el más famoso de él todo:
Todos los hombres son Socrates mortal son un hombre ------------------ Por lo tanto Socrates es mortal.
El lector puede comprobar que las premisas y la conclusión sean verdades. El nombre latino para esta forma era ponens del modo.
La validez de una inferencia depende de la forma de la inferencia. Es decir, la palabra “válida” no refiere a la verdad de las premisas o de la conclusión, sino algo a la forma de la inferencia. Una inferencia puede ser válida aunque las piezas es falsa, y puede ser inválida aunque las piezas es verdad. Pero una forma válida con las premisas verdaderas tendrá siempre una conclusión verdadera.
Por ejemplo, considere la forma de Modo Ponens:
Toda la A es B C es A ---------- Por lo tanto C es B
El restos de la forma válido aunque las tres piezas es falso:
Todas las manzanas son azules. Un plátano es una manzana. ---- Por lo tanto los plátanos son azules.
Para que la conclusión sea necesariamente verdad, las premisas necesitan ser verdades.
Ahora damos vuelta a una forma inválida.
Toda la A es B. C es un B. ---- Por lo tanto C es un A.
Para demostrar que esta forma es inválida, demostramos cómo puede conducir de premisas verdaderas a una conclusión falsa.
Todas las manzanas son fruta. los plátanos (verdaderos ) son fruta. (verdad) ---- Por lo tanto los plátanos son manzanas. (falso)
Pero las premisas falsas pueden, por accidente, conducir a una conclusión verdadera.
Toda la gente gorda es pescados Juan que Lennon era gordo ------------------- Por lo tanto Juan Lennon era un pescado
donde una inferencia válida se utiliza para derivar una conclusión falsa de premisas falsas. La inferencia es válida porque sigue la forma de una inferencia correcta. Sin embargo, la inferencia se puede también utilizar para derivar conclusiones verdaderas de premisas falsas:
Toda la gente gorda es músicos Juan que Lennon era gordo ------------------- Por lo tanto Juan Lennon era músico
En este caso tenemos dos premisas falsas que impliquen una conclusión verdadera.
Inferencia incorrecta
Una inferencia incorrecta se conoce como a error. Filósofos que estudian lógica informal han compilado listas grandes de ellas, y los psicólogos cognoscitivos han documentado muchos diagonales en el razonamiento humano ese razonamiento incorrecto del favor.
Inferencia lógica automática
Los sistemas del AI primero proporcionaron inferencia lógica automatizada y éstos eran una vez asuntos extremadamente populares de la investigación, conduciendo a los usos industriales bajo forma de sistemas expertos y más adelante motores de la regla de negocio.
El trabajo de un sistema de la inferencia es extender una base de conocimiento automáticamente. La base de conocimiento (KB) es un sistema de los asuntos que representan lo que sabe el sistema sobre el mundo. Varias técnicas se pueden utilizar por ese sistema para extender el KB por medio de inferencias válidas. Un requisito adicional es que son las conclusiones que el sistema llega relevante a su tarea.
Un ejemplo: inferencia usando prólogo
Prólogo (para “programar en lógica”) es a lenguaje de programación de acuerdo con a subconjunto de cálculo del predicado. Su trabajo principal es comprobar si cierto asunto se puede deducir de un KB (base de conocimiento) que usa un algoritmo llamado encadenamiento de posterior.
Déjenos de vuelta a nuestro Socrates syllogism. Incorporamos en nuestra base de conocimiento el pedazo siguiente del código:
mortal (X):- hombre (X). hombre (socrates).
(Aquí :- puede ser leído como si. Generalmente, si P Q (si P entonces Q) entonces en prólogo cifraríamos Q:-P (Q si P).)
Esto indica que todos los hombres son mortales y que Socrates es un hombre. Ahora podemos pedir el sistema del prólogo acerca de Socrates:
¿? - mortal (socrates).
(donde ?- significa una pregunta: Poder mortal (socrates). dedúzcase del KB que usa las reglas) da la respuesta “sí”.
Por otra parte, pidiendo al sistema del prólogo el siguiente:
¿? - mortal (Platón).
da la respuesta “no”.
Esto es porque Prólogo no sabe cualquier cosa alrededor Platón, y por lo tanto omite cualquier característica sobre Platón que es falso (el supuesto asunción cerrada del mundo). ¿Finalmente? - el mortal (X) (es cualquier cosa mortal) daría lugar a “sí” (y en algunos implemenations: “Sí”: X=socrates)
Prólogo puede ser utilizado para tareas sumamente más complicadas de la inferencia. Vea el artículo correspondiente para otros ejemplos.
Inferencia automática y la tela semántica
Los reasoners recientemente automáticos encontraron adentro tela semántica un nuevo campo del uso. Siendo basado sobre lógica de primer orden, el conocimiento expresó con una variante de BUHO puede ser procesado lógicamente, es decir, la inferencia se puede hacer sobre ella.
Inferencia e incertidumbre
La lógica tradicional se refiere solamente a certeza - uno progresa de premisas a una conclusión, donde están declarativos todas las premisas y el concusion oraciones eso es verdad o falso. Hay varias motivaciones para la lógica que extiende al reparto con “asuntos inciertos” y modos más débiles del razonamiento.
- Motivaciones filosóficas
- Una parte grande de nuestro razonamiento diario no sigue las reglas terminantes de la lógica, sino es sin embargo eficaz en muchos casos
- La ciencia sí mismo es no deductiva, sino en gran parte inductiva, y su proceso no se puede capturar por lógica estándar (véase problema de la inducción).
- Motivaciones técnicas
- Los estadísticos y los científicos desean poder deducir parámetros o probar hipótesis en datos estadísticos de una manera rigurosa, cuantificada.
- Los sistemas de la inteligencia artificial necesitan razonar eficientemente sobre cantidades inciertas.
Sentido común y razonamiento incierto
La razón la mayoría de los ejemplos de aplicar lógica deductiva, tal como la arriba, se parece artificial es porque son raramente campos exteriores encontrados por ejemplo matemáticas. La mayor parte de nuestro razonamiento diario está de una menos naturaleza “pura”.
Para tomar un ejemplo: supóngale vivir en un plano. Tarde en la noche, crujiendo le despierta sonidos en el techo. Usted deduce de estos sonidos que su vecino arriba está teniendo otro combate del insomnio y está estableciendo el paso en su sitio, sleepless.
Aunque ese razonamiento se parece sonido, no cabe en el marco lógico descrito arriba. Primero, el razonamiento se basa en hechos inciertos: qué usted oyó estaban los crujidos, no no necesariamente pasos. Pero aunque esos hechos estaban seguros, la inferencia están de una naturaleza inductiva: quizás usted ha oído a menudo a su vecino en la noche, y la mejor explicación que usted ha encontrado es que él o ella es una insomne. Por lo tanto pasos de la esta noche.
Es fácil ver que esta línea del razonamiento no conduce necesariamente para verdad conclusiones: quizás su vecino tenía un plano muy temprano a coger, que explicaría los pasos del mismo modo que. El razonamiento incierto puede encontrar solamente la mejor explicación entre muchos alternativas.
Estadística y lógica Bayesian de la probabilidad
Filósofos y científicos que siguen Marco Bayesian para el uso de la inferencia las reglas matemáticas de probabilidad para encontrar esta mejor explicación. La visión Bayesian tiene un número de características deseables - una de ellas es que encaja (cierta) lógica deductiva como subconjunto (éste incita a algunos escritores llamar la probabilidad Bayesian “lógica de la probabilidad”, siguiendo E. T. Jaynes).
Bayesianists identifica probabilidades con grados de creencia, con los asuntos ciertamente verdaderos teniendo probabilidad 1, y los asuntos ciertamente falsos que tienen probabilidad 0. Decir que “va a llover mañana” tiene 0.9 probabilidades es decir que usted considera la posibilidad de lluvia mañana como extremadamente probablemente.
Con las reglas de la probabilidad, la probabilidad de una conclusión y de alternativas puede ser calculada. La mejor explicación se identifica lo más a menudo posible con más el probable (véase Teoría Bayesian de la decisión). Una regla central de la inferencia Bayesian es Teorema de Bayes, que dio su nombre al campo.
Vea Inferencia Bayesian por ejemplos.
Lógica de Nonmonotonic
Fuente: Artículo de André Fuhrmann sobre la “lógica de Nonmonotonic”
Una relación de la inferencia es monotónica si la adición de premisas no mina conclusiones previamente alcanzadas; si no la relación está nonmonotonic. La inferencia deductiva, por lo menos según los canon de la lógica clásica, es monotónica: si una conclusión se alcanza en base de cierto sistema de premisses, entonces los asimientos de esa todavía conclusión si se agregan más premisses.
Por el contrario, el razonamiento diario es sobre todo nonmonotonic porque implica riesgo: saltamos a las conclusiones de premisas deductively escasas. Sabemos cuándo vale o aún necesario (e.g. en la diagnosis médica) para tomar el riesgo. Con todo estamos también enterados que tal inferencia es nueva información defeasible- that puede minar viejas conclusiones. Las varias clases de inferencia defeasible pero notable acertada han capturado tradicionalmente la atención de los filósofos (teorías de la inducción, teoría de Peirce de la abducción, inferencia a la mejor explicación, etc.). Los logicians han comenzado más recientemente a acercar al fenómeno desde un punto de vista formal. El resultado es un cuerpo grande de teorías en el interfaz de la filosofía, de la lógica y de la inteligencia artificial.
Tres tipos de inferencia lógica
Hay tres tipos de inferencia:
- Razonamiento deductivo, encontrando el efecto con la causa y la regla.
- Razonamiento de Abductive, encontrando la causa con la regla y el efecto.
- Razonamiento inductivo, encontrando la regla con la causa y el efecto.
Un ejemplo
Ley de Hooke es la regla que da el alargamiento de una viga (que sea un efecto) cuando una fuerza (que es la causa) está actuando en una viga.
- Si se saben la fuerza y la ley de Hooke, el alargamiento de la viga puede ser deducido.
- Si se saben el alargamiento y la ley de Hooke, la fuerza que actúa en la viga puede ser abduced.
- Si se saben el alargamiento y la fuerza, la ley de Hooke puede ser inducida.
Referencias
- El cortar de Ian. Una introducción a la probabilidad y a la lógica inductiva. Prensa de la universidad de Cambridge, (2000).
- Edwin Thompson Jaynes. Teoría de las probabilidades: La lógica de la ciencia. Prensa de la universidad de Cambridge, (2003). ISBN 0-521-59271-2.
- David J.C. McKay. Teoría de información, inferencia, y algoritmos que aprenden. Prensa de la universidad de Cambridge, (2003).
- Russell, Estuardo J. & Norvig, Peter (2003), Inteligencia artificial: Un acercamiento moderno (2do ed.), río superior de la silla de montar, NJ: Prentice Pasillo, ISBN 0-13-790395-2, <http://aima.cs.berkeley.edu/>
- Henk Tijms. Probabilidad que entiende. Prensa de la universidad de Cambridge, (2004).
- André Fuhrmann: Lógica de Nonmonotonic.
Vea también
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