Razonamiento abductivo

Un jugador de Mastermind utiliza el secuestro para inferir los colores secretos (top) de los resúmenes (Abajo izquierdo) de discrepancias en sus conjeturas (Abajo derecho).

Razonamiento abductivo (también llamado abducción, inferencia abductiva o retroducción) es una forma de inferencia lógica formulado y propuesto por el filósofo estadounidense Charles Sanders Peirce a partir del último tercio del siglo XIX. Comienza con una observación o conjunto de observaciones y luego busca la conclusión más simple y probable de las observaciones. Este proceso, a diferencia del razonamiento deductivo, produce una conclusión plausible pero no la verifica positivamente. Por lo tanto, las conclusiones abductivas se califican como que tienen un remanente de incertidumbre o duda, que se expresa en términos de retirada como "lo mejor disponible" o "lo más probable". Uno puede entender el razonamiento abductivo como inferencia a la mejor explicación, aunque no todos los usos de los términos abducción e inferencia a la mejor explicación son exactamente equivalentes..

En la década de 1990, a medida que crecía el poder de la computación, los campos del derecho, la informática y la investigación de inteligencia artificial despertaron un interés renovado en el tema de la abducción. Los sistemas expertos de diagnóstico emplean con frecuencia la abducción.

Deducción, inducción y abducción

Deducción

El razonamiento deductivo permite conducir ${displaystyle b}$ desde ${displaystyle a}$ sólo donde ${displaystyle b}$ es una consecuencia lógica formal de ${displaystyle a}$. En otras palabras, la deducción deriva las consecuencias del supuesto. Dada la verdad de los supuestos, una deducción válida garantiza la verdad de la conclusión. Por ejemplo, dado que "Wikis puede ser editado por cualquiera" (${displaystyle A_{1}$) y "Wikipedia es un wiki" (${displaystyle a_{2}$), sigue que "Wikipedia puede ser editado por cualquiera" (${displaystyle b}$).

Inducción

El razonamiento inductivo es el proceso de inferir algún principio general ${displaystyle b}$ de un cuerpo de conocimiento ${displaystyle a}$, donde ${displaystyle b}$ no necesariamente sigue ${displaystyle a}$. ${displaystyle a}$ podría darnos muy buena razón para aceptar ${displaystyle b}$, pero no garantiza ${displaystyle b}$. Por ejemplo, si todos los cisnes que hemos observado hasta ahora son blancos, podemos inducir que la posibilidad de que todos los cisnes sean blancos es razonable. Tenemos buenas razones para creer la conclusión de la premisa, pero la verdad de la conclusión no está garantizada. (De hecho, resulta que algunos cisnes son negros.)

Abducción

El razonamiento Abductivo permite inferir ${displaystyle a}$ como explicación de ${displaystyle b}$. Como resultado de esta inferencia, el secuestro permite la condición previa ${displaystyle a}$ a ser secuestrados de la consecuencia ${displaystyle b}$. El razonamiento deductivo y el razonamiento abductivo difieren en qué extremo, izquierda o derecha, de la proposición "${displaystyle a}$ implicaciones ${displaystyle b}$" sirve de conclusión.

Como tal, el secuestro equivale formalmente a la falacia lógica de afirmar lo consiguiente debido a múltiples explicaciones posibles para ${displaystyle b}$. Por ejemplo, en un juego de billar, después de glancing y ver el 8 bola que se mueve hacia nosotros, podemos abducir que la bola de cue golpeó la bola ocho. La huelga de la bola de cue representaría el movimiento de la bola ocho. Sirve de hipótesis que explica nuestra observación. Dada la gran cantidad de explicaciones posibles para el movimiento de la bola ocho, nuestro secuestro no nos deja seguro de que la bola de cue de hecho golpeó la bola ocho, pero nuestro secuestro, todavía útil, puede servir para orientarnos en nuestro entorno. A pesar de muchas explicaciones posibles para cualquier proceso físico que observamos, tendemos a abducir una sola explicación (o algunas explicaciones) para este proceso en la expectativa de que podemos orientarnos mejor en nuestro entorno e ignorar algunas posibilidades. El razonamiento abductivo adecuado puede ser una fuente útil de antecedentes en las estadísticas Bayesianas.

Formalizaciones de sustracción

Abducción basada en lógica

En la lógica, la explicación se logra mediante el uso de una teoría lógica ${displaystyle T}$ representando un dominio y un conjunto de observaciones ${displaystyle O.$. El secuestro es el proceso de llegar a un conjunto de explicaciones de ${displaystyle O.$ según ${displaystyle T}$ y elegir una de esas explicaciones. Para ${displaystyle E}$ para ser una explicación de ${displaystyle O.$ según ${displaystyle T}$, debe satisfacer dos condiciones:

• ${displaystyle O.$ A continuación ${displaystyle E}$ y ${displaystyle T}$;
• ${displaystyle E}$ es consistente con ${displaystyle T}$.

En lógica formal, ${displaystyle O.$ y ${displaystyle E}$ se supone que son conjuntos de literales. Las dos condiciones para ${displaystyle E}$ ser una explicación de ${displaystyle O.$ según la teoría ${displaystyle T}$ se formalizan como:

${displaystyle Tcup Emodels O;}$

${displaystyle Tcup E}$ es consistente.

Entre las posibles explicaciones ${displaystyle E}$ satisfacer estas dos condiciones, se impone generalmente alguna otra condición de la minimalidad para evitar hechos irrelevantes (no contribuir a la implicación de ${displaystyle O.$) siendo incluido en las explicaciones. El secuestro es entonces el proceso que elige a algún miembro de ${displaystyle E}$. Los criterios para elegir a un miembro que represente "la mejor" explicación incluyen la sencillez, la probabilidad previa, o el poder explicativo de la explicación.

Se ha propuesto un método de abducción teórico-demostración para la lógica clásica de primer orden basado en el cálculo secuente y uno dual, basado en cuadros semánticos (cuadros analíticos). Los métodos son sólidos y completos y funcionan para una lógica de primer orden completa, sin requerir ninguna reducción preliminar de fórmulas a formas normales. Estos métodos también se han extendido a la lógica modal.

La programación lógica aductiva es un marco computacional que extiende la programación lógica normal con el secuestro. Se separa la teoría ${displaystyle T}$ en dos componentes, uno de los cuales es un programa lógico normal, utilizado para generar ${displaystyle E}$ por medio del razonamiento atrasado, el otro de los cuales es un conjunto de limitaciones de integridad, utilizado para filtrar el conjunto de explicaciones de candidatos.

Secuestro de portada

Una formalización diferente del secuestro se basa en invertir la función que calcula los efectos visibles de las hipótesis. Formally, nos dan un conjunto de hipótesis ${displaystyle H.$ y un conjunto de manifestaciones ${displaystyle M}$; están relacionados por el conocimiento del dominio, representados por una función ${displaystyle e}$ que toma como argumento un conjunto de hipótesis y da como resultado el conjunto correspondiente de manifestaciones. En otras palabras, para cada subconjunto de las hipótesis ${displaystyle H' 'subseteq H'$, sus efectos son conocidos ${displaystyle e(H)}$.

El secuestro se realiza mediante la búsqueda de un conjunto ${displaystyle H' 'subseteq H'$ tales que ${displaystyle Msubseteq e(H)}$. En otras palabras, el secuestro se realiza encontrando un conjunto de hipótesis ${displaystyle H'$ tales que sus efectos ${displaystyle e(H)}$ incluir todas las observaciones ${displaystyle M}$.

Una suposición común es que los efectos de las hipótesis son independientes, es decir, por cada ${displaystyle H' 'subseteq H'$, sostiene que ${displaystyle e(H')=bigcup _{hin H'}e({h})}$. Si se cumple esta condición, el secuestro puede considerarse como una forma de encubrimiento.

Validación abductiva

La validación abductiva es el proceso de validar una hipótesis determinada a través del razonamiento abductivo. Esto también puede llamarse razonamiento por aproximación sucesiva. Bajo este principio, una explicación es válida si es la mejor explicación posible de un conjunto de datos conocidos. La mejor explicación posible a menudo se define en términos de simplicidad y elegancia (ver la navaja de Occam). La validación abductiva es una práctica común en la formación de hipótesis en la ciencia; además, Peirce afirma que es un aspecto ubicuo del pensamiento:

Mirando por mi ventana esta hermosa mañana de primavera, veo una azalea en plena floración. ¡No, no! No lo veo; aunque esa es la única manera de describir lo que veo. Esa es una proposición, una frase, un hecho; pero lo que percibo no es proposición, frase, hecho, sino sólo una imagen, que hago inteligible en parte por medio de una declaración de hecho. Esta declaración es abstracta, pero lo que veo es concreto. Realizo un secuestro cuando expreso en una frase todo lo que veo. La verdad es que todo el tejido de nuestro conocimiento es un sentido mate de hipótesis pura confirmada y refinada por la inducción. No el avance más pequeño se puede hacer en el conocimiento más allá de la etapa de mirar vacante, sin hacer un secuestro a cada paso.

La máxima del propio Peirce era que "Los hechos no pueden ser explicados por una hipótesis más extraordinaria que estos mismos hechos; y de varias hipótesis debe adoptarse la menos extraordinaria." Después de obtener posibles hipótesis que puedan explicar los hechos, la validación abductiva es un método para identificar la hipótesis más probable que se debe adoptar.

Abducción lógica subjetiva

La lógica subjetiva generaliza la lógica probabilística incluyendo grados de incertidumbre epistémica en los argumentos de entrada, es decir, en lugar de probabilidades, el analista puede expresar argumentos como opiniones subjetivas. El secuestro en la lógica subjetiva es, pues, una generalización del secuestro probabilístico descrito anteriormente. Los argumentos de entrada en la lógica subjetiva son opiniones subjetivas que pueden ser binomiales cuando la opinión se aplica a una variable binaria o multinomial cuando se aplica a una n- variable. Una opinión subjetiva se aplica así a una variable estatal ${displaystyle X}$ que toma sus valores de un dominio ${displaystyle mathbf {X}$ (i.e. a state space of exhaustive and mutually disjoint state values ${displaystyle x}$), y es denotado por el tuple ${displaystyle omega ¿Qué?$, donde ${displaystyle B_{X},!$ es la distribución masiva de creencias sobre ${displaystyle mathbf {X}$, ${displaystyle U_{X},!$ es la masa de incertidumbre epistémica, y ${displaystyle a_{X},!$ es la distribución de la tasa base sobre ${displaystyle mathbf {X}$. Estos parámetros satisfacen ${displaystyle U_{X}+sum b_{X}(x)=1,!}$ y ${displaystyle sum a_{X}(x)=1,!}$ así como ${displaystyle b_{X}(x),u_{X},a_{X}(x)in [0,1],!}$.

Aumente los dominios ${displaystyle mathbf {X}$ y ${displaystyle mathbf {Y}$ con variables respectivas ${displaystyle X}$ y ${displaystyle Sí.$, el conjunto de opiniones condicionales ${displaystyle omega _{Xmid Sí.$ (es decir, una opinión condicional para cada valor ${displaystyle y}$), y la distribución de la tasa base ${displaystyle A_{Y}$. Basado en estos parámetros, el teorema subjetivo de Bayes denotó con el operador ${displaystyle;{widetilde {fnMicrosoft Sans Serif} }$ produce el conjunto de condicionales invertidos ${displaystyle omega _{Y{tilde {mid }X}}$ (es decir, un condicional invertido para cada valor ${displaystyle x}$) expresada por:

${displaystyle omega ¿Qué? {fnK}X}=omega ################################################################################################################################################################################################################################################################ ¿Qué?$.

Usando estos condicionales invertidos junto con la opinión ${displaystyle omega _{X}$ deducción subjetiva denotada por el operador ${displaystyle circledcirc }$ se puede utilizar para abducir la opinión marginal ${displaystyle omega _{Y,{overline {fnK},X}$. A continuación se ofrece la igualdad entre las distintas expresiones de secuestro subjetivo:

${displaystyle {begin{aligned}omega ################################################################################################################################################################################################################################################################ _{Xmid Y... {fnMicrosoft Sans };omega ################################################################################################################################################################################################################################################################ _{Xmid Y... {fnMicrosoft} ,};a_{Y};circledcirc ;omega ################################################################################################################################################################################################################################################################ _{Y{widetilde ################################################################################################################################################################################################################################################################ ;omega - ¿Qué?$

La notación simbólica del secuestro subjetivo es "${displaystyle {widetilde {fnK}}$", y el propio operador es denotado como "${fnMicrosoft {fnMicrosoft {fnMicrosoft {fnMicrosoft {fnMicrosoft {fnMicrosoft {fnMicrosoft {fnMicrosoft {fnMicrosoft {fnMicrosoft {fnMicrosoft {fnMicrosoft {fnMicrosoft {fnMicrosoft {fnMicrosoft {fnMicrosoft {fnMicrosoft {fnMicrosoft {fnMicrosoft {fnMicrosoft {fnMicrosoft {fnMicrosoft {fnMicrosoft {fnMicrosoft {\fnMicrosoft}\\\\\\\\\\fnMicrosoft {fnMicrosoft {fnMicrosoft {fnMicrosoft {fnMicrosoft {\\\fnMicrosoft {fnMicrosoft {fnMicro }$". El operador del teorema subjetivo de Bayes es denotado "${displaystyle {widetilde {phi}}}$", y la deducción subjetiva se denota "${displaystyle circledcirc }$".

La ventaja de utilizar la abducción lógica subjetiva en comparación con la abducción probabilística es que tanto la incertidumbre epistémica como la aleatoria sobre las probabilidades del argumento de entrada pueden expresarse explícitamente y tenerse en cuenta durante el análisis. Por lo tanto, es posible realizar un análisis abductivo en presencia de argumentos inciertos, lo que naturalmente da como resultado grados de incertidumbre en las conclusiones de salida.

Historia

Introducción y desarrollo por Peirce

Resumen

El filósofo estadounidense Charles Sanders Peirce introdujo la abducción en la lógica moderna. A lo largo de los años llamó a tal inferencia hipótesis, abducción, presunción y retroducción. Lo consideró un tema de la lógica como un campo normativo en la filosofía, no en la lógica puramente formal o matemática, y eventualmente como un tema también en la economía de la investigación.

Como dos etapas del desarrollo, extensión, etc., de una hipótesis en la investigación científica, la abducción y también la inducción a menudo se fusionan en un concepto general: la hipótesis. Por eso, en el método científico conocido por Galileo y Bacon, la etapa abductiva de formación de hipótesis se conceptualiza simplemente como inducción. Así, en el siglo XX este colapso se vio reforzado por la explicación de Karl Popper del modelo hipotético-deductivo, donde la hipótesis se considera solo como 'una conjetura'. (en el espíritu de Peirce). Sin embargo, cuando se considera que la formación de una hipótesis es el resultado de un proceso, queda claro que esta "conjetura" ya ha sido ensayada y robustecida en el pensamiento como etapa necesaria para que adquiera el estatus de hipótesis. De hecho, muchas abducciones son rechazadas o muy modificadas por abducciones posteriores antes de que lleguen a esta etapa.

Antes de 1900, Peirce consideraba la abducción como el uso de una regla conocida para explicar una observación. Por ejemplo: es una regla conocida que, si llueve, la hierba se moja; entonces, para explicar el hecho de que la hierba de este césped está mojada, se abduce que ha llovido. La abducción puede conducir a conclusiones falsas si no se tienen en cuenta otras reglas que podrían explicar la observación, p. la hierba podría estar mojada por el rocío. Este sigue siendo el uso común del término "secuestro" en las ciencias sociales y en la inteligencia artificial.

Peirce siempre lo caracterizó como el tipo de inferencia que origina una hipótesis al concluir en una explicación, aunque incierta, de alguna observación muy curiosa o sorprendente (anómala) expresada en una premisa. Ya en 1865 escribió que todas las concepciones de causa y fuerza se alcanzan a través de la inferencia hipotética; en la década de 1900 escribió que todo el contenido explicativo de las teorías se alcanza a través de la abducción. En otros aspectos, Peirce revisó su visión de la abducción a lo largo de los años.

En años posteriores, su punto de vista llegó a ser:

• El secuestro está adivinando. Es "muy poco obstaculizado" por las reglas de la lógica. Incluso las conjeturas individuales de una mente bien preparadas son más frecuentemente erróneas que correctas. Pero el éxito de nuestras conjeturas excede mucho el de la suerte aleatoria y parece nacido de la attunción a la naturaleza por instinto (algunos hablan de intuición en tales contextos).
• El secuestro supone una idea nueva o externa para tener en cuenta de manera plausible, instintiva, económica para un fenómeno sorprendente o muy complicado. Ese es su objetivo aproximado.
• Su objetivo más largo es economizar la propia investigación. Su racionalidad es inductiva: funciona bastante a menudo, es la única fuente de nuevas ideas, y no tiene sustituto para agilizar el descubrimiento de nuevas verdades. Su fundamento implica especialmente su papel en coordinación con otros modos de inferencia en la investigación. Es inferencia a hipótesis explicativas para la selección de aquellos que mejor vale la pena intentarlo.
• El pragmatismo es la lógica del secuestro. Tras la generación de una explicación (que llegó a considerar como guiado instintivamente), la máxima pragmática da la regla lógica necesaria y suficiente para el secuestro en general. La hipótesis, siendo insegura, debe tener implicaciones concebibles para la práctica informada, a fin de ser testable y, a través de sus juicios, acelerar y economizar la investigación. La economía de la investigación es lo que llama al secuestro y gobierna su arte.

Escribiendo en 1910, Peirce admite que "en casi todo lo que imprimí antes del comienzo de este siglo, mezclé más o menos hipótesis e inducción" y atribuye la confusión de estos dos tipos de razonamiento a los lógicos. una concepción demasiado "estrecha y formalista de la inferencia, que necesariamente ha formulado juicios a partir de sus premisas".

Comenzó en la década de 1860 a tratar la inferencia hipotética de varias formas que eventualmente descartó como no esenciales o, en algunos casos, erróneas:

• como inferir la ocurrencia de un personaje (una característica) de la ocurrencia combinada observada de múltiples caracteres que su ocurrencia necesariamente implicaría; por ejemplo, si cualquier ocurrencia de A es conocido por requerir la ocurrencia de B, C, D, E, entonces la observación de B, C, D, E sugiere por medio de la explicación la ocurrencia de A. (Pero para 1878 ya no consideraba esa multiplicidad como común a toda inferencia hipotética. Wikisource)
• como apuntando a una hipótesis más o menos probable (en 1867 y 1883 pero no en 1878; de todos modos para 1900 la justificación no es probabilidad sino la falta de alternativas a la conjetura y el hecho de que la conjetura es fructífera; para 1903 habla de lo "sólo" en el sentido de acercar la verdad en un "sentido infinito"; para 1908 habla plausibilidad como atractivo instintivo.) En un documento fechado por los editores como circa 1901, habla de "instinto" y "naturaleza", junto con el tipo de consideraciones (bajo costo de la prueba, precaución lógica, amplitud e incomplejidad) que luego llama metódica.
• como inducción de caracteres (pero tan temprano como 1900 caracterizó secuestro como adivinación)
• como citando una norma conocida en una premisa en lugar de hipotetizar una regla en la conclusión (pero para 1903 permitió o bien acercarse)
• como básicamente una transformación de un syllogismo categórico deductivo (pero en 1903 ofreció una variación en modus ponens en cambio, y para 1911 no estaba convencido de que cualquier forma cubre toda inferencia hipotética.

La clasificación natural de los argumentos (1867)

En 1867, 'Sobre la clasificación natural de los argumentos' de Peirce, la inferencia hipotética siempre trata con un grupo de caracteres (llámelos P′, P′′, P′′ ′, etc.) que se sabe que ocurren al menos cada vez que aparece un determinado carácter (M). Tenga en cuenta que los silogismos categóricos tienen elementos tradicionalmente llamados medios, predicados y sujetos. Por ejemplo: Todos los hombres [medio] son mortales [predicado]; Sócrates [sujeto] es un hombre [medio]; ergo Sócrates [sujeto] es mortal [predicado]". Abajo, 'M' representa un medio; 'P' para un predicado; 'S' para un sujeto Peirce sostuvo que toda deducción se puede poner en la forma del silogismo categórico Barbara (AAA-1).

[Deducción]. M es P S es M ${displaystyle therefore }$ S es P.

Inducción. S′, S′′, S′′, &c. are taken at random as M 's; S′, S′′, S′′, &c. are P: ${displaystyle therefore }$ Cualquier M Probablemente P.

Hipótesis. Cualquier M es, por ejemplo, P′, P′′, P′′, c.; S es P′, P′′, P′′, c.: ${displaystyle therefore }$ S Probablemente M.

Deducción, inducción e hipótesis (1878)

En 1878, en "Deducción, inducción e hipótesis", ya no se necesitan múltiples caracteres o predicados para que una inferencia sea hipotética, aunque sigue siendo útil. Además, Peirce ya no plantea la inferencia hipotética como conclusión de una hipótesis probable. En las formas mismas, se entiende, pero no se explicita, que la inducción implica una selección aleatoria y que la inferencia hipotética implica la respuesta a una 'circunstancia muy curiosa'. En cambio, las formas enfatizan los modos de inferencia como reordenamientos de las proposiciones de cada uno (sin las sugerencias entre paréntesis que se muestran a continuación).

Una teoría de la inferencia probable (1883)

Peirce trató durante mucho tiempo la abducción en términos de inducción a partir de caracteres o rasgos (pesados, no contados como objetos), de manera explícita en su influyente 'Una teoría de la inferencia probable' de 1883, en la que vuelve a involucrar la probabilidad en la conclusión hipotética. Como "Deducción, Inducción e Hipótesis" en 1878, fue ampliamente leído (véanse los libros históricos sobre estadísticas de Stephen Stigler), a diferencia de sus posteriores enmiendas a su concepción de la abducción. Hoy en día, la abducción sigue entendiéndose más comúnmente como la inducción de personajes y la extensión de una regla conocida para cubrir circunstancias no explicadas.

Sherlock Holmes usó este método de razonamiento en las historias de Arthur Conan Doyle, aunque Holmes se refiere a él como "razonamiento deductivo".

Lógica de minutos (1902) y posteriores

En 1902, Peirce escribió que ahora consideraba las formas silogísticas y la doctrina de la extensión y la comprensión (es decir, objetos y personajes referidos por términos) como menos fundamentales de lo que había pensado anteriormente. En 1903 ofreció el siguiente formulario para el secuestro:

El hecho sorprendente, C, se observa;

Pero si A fuera verdad, C sería una cuestión por supuesto,

Por lo tanto, hay razón para sospechar que A es verdad.

La hipótesis se enmarca, pero no se afirma, en una premisa, luego se afirma como racionalmente sospechable en la conclusión. Así, como en la forma silogística categórica anterior, la conclusión se formula a partir de alguna(s) premisa(s). Pero de todos modos la hipótesis consiste más claramente que nunca en una idea nueva o exterior más allá de lo que se conoce u observa. La inducción, en cierto sentido, va más allá de las observaciones ya reportadas en las premisas, pero simplemente amplifica ideas ya conocidas para representar ocurrencias, o prueba una idea proporcionada por hipótesis; de cualquier manera, requiere abducciones previas para obtener tales ideas en primer lugar. La inducción busca hechos para probar una hipótesis; la abducción busca una hipótesis para dar cuenta de los hechos.

Tenga en cuenta que la hipótesis ("A") podría ser de una regla. Ni siquiera necesita ser una regla que requiera estrictamente la observación sorprendente ("C"), que debe seguirse solo como una "cuestión de rutina"; o el "curso" en sí misma podría equivaler a alguna regla conocida, simplemente aludida, y tampoco necesariamente una regla de estricta necesidad. En el mismo año, Peirce escribió que llegar a una hipótesis puede implicar colocar una observación sorprendente bajo una nueva regla hipotetizada o una combinación hipotética de una regla conocida con un estado peculiar de los hechos, de modo que el fenómeno no sería sorprendente sino necesariamente implícito o al menos probable.

Peirce no quedó muy convencido de ninguna forma como la forma silogística categórica o la forma de 1903. En 1911, escribió: "En este momento, no estoy muy convencido de que se pueda asignar una forma lógica que abarque todas las 'Retroducciones'". Porque lo que entiendo por Retroducción es simplemente una conjetura que surge en la mente."

Pragmatismo

En 1901, Peirce escribió: "No habría ninguna lógica en imponer reglas y decir que deben seguirse, hasta que se demuestre que el propósito de la hipótesis las requiere". En 1903 Peirce llamó al pragmatismo "la lógica de la abducción" y dijo que la máxima pragmática da la regla lógica necesaria y suficiente a la abducción en general. La máxima pragmática es:

Consideremos qué efectos, que posiblemente tengan efectos prácticos, concebiremos el objeto de nuestra concepción. Entonces, nuestra concepción de estos efectos es toda nuestra concepción del objeto.

Es un método para la clarificación fructífera de conceptos al equiparar el significado de un concepto con las implicaciones prácticas concebibles de los efectos concebidos de su objeto. Peirce sostuvo que eso se adapta precisamente al propósito de la abducción en la indagación, la formación de una idea que posiblemente podría dar forma a una conducta informada. En varios escritos de la década de 1900 dijo que la conducta de abducción (o retroducción) está regida por consideraciones de economía, pertenecientes en particular a la economía de la investigación. Consideró la economía como una ciencia normativa cuya parte analítica podría ser parte de la metodoéutica lógica (es decir, la teoría de la investigación).

Tres niveles de lógica sobre la abducción

Peirce llegó a dividir la lógica (filosófica) en tres departamentos:

1. Estequiología, o gramática especulativa, en las condiciones para la significación. Clasificación de signos (semblanzas, síntomas, símbolos, etc.) y sus combinaciones (así como sus objetos e intérpretes).
2. Crítica lógica, o lógica propia, sobre validez o justificabilidad de la inferencia, las condiciones para la verdadera representación. Critique of arguments in their various modes (deduction, induction, abduction).
3. Retórica metódica o especulativa sobre las condiciones para la determinación de interpretaciones. Metodología de investigación en su interacción de modos.

Peirce había visto, desde el principio, que los modos de inferencia estaban coordinados entre sí en la investigación científica y, en la década de 1900, sostuvo que la inferencia hipotética en particular se trata de manera inadecuada al nivel de la crítica de los argumentos. Para aumentar la seguridad de una conclusión hipotética, es necesario deducir implicaciones sobre la evidencia que se encontrará, predicciones que la inducción puede probar a través de la observación para evaluar la hipótesis. Ese es el esbozo de Peirce del método científico de investigación, tal como se cubre en su metodología de investigación, que incluye el pragmatismo o, como él lo llamó más tarde, pragmaticismo, la clarificación de ideas en términos de sus implicaciones concebibles con respecto a la práctica informada.

Clasificación de signos

Ya en 1866, Peirce sostenía que:

1. La hipótesis (inferencia abductiva) es la inferencia a través de un icono (también llamado semejanza).
2. La inducción es inferencia a través de un índice (un signo por conexión fáctica); una muestra es un índice de la totalidad de la que se extrae.
3. La deducción es inferencia a través de un símbolo (un signo por hábito interpretativo independientemente de la semejanza o conexión con su objeto).

En 1902, Peirce escribió que, en la abducción: "Se reconoce que los fenómenos son similares, es decir, constituyen un Icono, una réplica de una concepción general, o Símbolo.& #34;

Crítica de argumentos

En el nivel crítico, Peirce examinó las formas de los argumentos abductivos (como se discutió anteriormente) y llegó a sostener que la hipótesis debería economizar la explicación de la plausibilidad en términos de lo factible y natural. En 1908, Peirce describió esta plausibilidad con cierto detalle. No se trata de verosimilitud basada en observaciones (que es más bien la evaluación inductiva de una hipótesis), sino de una simplicidad óptima en el sentido de lo 'fácil y natural', según la luz natural de la razón de Galileo. y a diferencia de la "simplicidad lógica" (Peirce no descarta la simplicidad lógica por completo, sino que la ve en un papel subordinado; llevada a su extremo lógico, preferiría no agregar explicación alguna a la observación). Incluso una mente bien preparada adivina con más frecuencia lo incorrecto que lo correcto, pero nuestras conjeturas tienen más éxito que la suerte para llegar a la verdad o al menos hacer avanzar la investigación, y eso le indica a Peirce que se basan en una sintonía instintiva con la naturaleza, una afinidad entre el los procesos de la mente y los procesos de lo real, lo que daría cuenta de por qué atractivamente "natural" las conjeturas son las que más a menudo (o menos raras) tienen éxito; a lo que Peirce agregó el argumento de que tales conjeturas son preferibles ya que, sin 'una inclinación natural como la de la naturaleza', la gente no tendría ninguna esperanza de comprender la naturaleza. En 1910, Peirce hizo una distinción tripartita entre probabilidad, verosimilitud y plausibilidad, y definió la plausibilidad con un 'debería' normativo: 'Por plausibilidad entiendo el grado en que una teoría debería recomendar en sí mismo a nuestra creencia independientemente de cualquier tipo de evidencia que no sea nuestro instinto que nos insta a considerarlo favorablemente." Para Peirce, la plausibilidad no depende de las frecuencias o probabilidades observadas, ni de la verosimilitud, ni siquiera de la comprobabilidad, que no es una cuestión de crítica de la inferencia hipotética como una inferencia, sino más bien una cuestión de la relación de la hipótesis con el proceso de indagación.

La frase "inferencia a la mejor explicación" (no utilizado por Peirce, pero a menudo aplicado a la inferencia hipotética) no siempre se entiende como una referencia a las hipótesis más simples y naturales (como aquellas con la menor cantidad de suposiciones). Sin embargo, en otros sentidos de "mejor", como "resistiendo mejor a las pruebas", es difícil saber cuál es la mejor explicación para formar, ya que uno aún no la ha probado.. Aún así, para Peirce, cualquier justificación de una inferencia abductiva como 'buena' no se completa con su formación como argumento (a diferencia de la inducción y la deducción) y, en cambio, depende también de su función metodológica y promesa (como su capacidad de prueba) en el avance de la investigación.

Metodología de consulta

En el nivel metodéutico, Peirce sostuvo que una hipótesis es juzgada y seleccionada para ser probada porque ofrece, a través de su prueba, acelerar y economizar el proceso de investigación en sí mismo hacia nuevas verdades, en primer lugar por ser comprobable y también por economías adicionales, en términos de costo, valor y relaciones entre conjeturas (hipótesis). Aquí entran en juego consideraciones como la probabilidad, ausentes del tratamiento de la abducción en el nivel crítico. Por ejemplo:

• Costo: Un simple pero bajo-odds adivina, si bajo costo para probar falsidad, puede pertenecer primero en línea para la prueba, para sacarlo del camino. Si sorprendentemente se pone de pie a las pruebas, que vale la pena saber temprano en la investigación, que de otro modo podría haber permanecido mucho tiempo en un camino equivocado aunque aparentemente más parecido.
• Valor: Una conjetura vale intrínsecamente la prueba si tiene plausibilidad instintiva o probabilidad objetiva razonada, mientras que la probabilidad subjetiva, aunque razonada, puede ser traicionera.
• Interrelaciones: Las adivinanzas pueden ser elegidas para el juicio estratégicamente por su
  • precaución, por lo que Peirce dio como ejemplo el juego de Veinte Preguntas,
  • pan de aplicabilidad para explicar diversos fenómenos, y
  • incomplexidad, el de una hipótesis que parece demasiado simple pero cuyo juicio "puede dar un buen 'salto', como dicen los billar-jugadores", y ser instructivo para la búsqueda de varias y conflictivas hipótesis que son menos simples.

Ubernía

Peirce indicó que el razonamiento abductivo está impulsado por la necesidad de 'economía en la investigación': la productividad esperada de hipótesis basada en hechos, antes de los procesos de verificación deductivos e inductivos. Un concepto clave propuesto por él en este sentido es el de "uberty"—la fertilidad esperada y el valor pragmático del razonamiento. Este concepto parece estar ganando apoyo a través de la asociación con el Principio de Energía Libre.

Gilbert Harman (1965)

Gilbert Harman es profesor de filosofía en la Universidad de Princeton. El relato de Harman de 1965 sobre el papel de la 'inferencia a la mejor explicación' – inferir la existencia de aquello que necesitamos para la mejor explicación de los fenómenos observables – ha sido muy influyente.

Stephen Jay Gould (1995)

Stephen Jay Gould, al responder a la hipótesis de Omphalos, afirmó que solo las hipótesis que pueden demostrarse incorrectas se encuentran dentro del dominio de la ciencia y solo estas hipótesis son buenas explicaciones de hechos que vale la pena inferir.

"¿[W]hat está tan desesperadamente equivocado con Omphalos? Sólo esto realmente (y tal vez paradójicamente): que no podemos idear ninguna manera de averiguar si es incorrecto – o para ese asunto, correcto. Omphalos es el ejemplo clásico de una noción totalmente intestable, porque el mundo se verá exactamente igual en todo su detalle intrincado si los fósiles y los estratos son procrónicos [signos de un pasado ficticio] o productos de un larga historia... La ciencia es un procedimiento para probar y rechazar hipótesis, no un compendio de ciertos conocimientos. Reclamaciones que pueden probarse incorrectamente residen dentro de su dominio.... Pero las teorías que no pueden ser probadas en principio no son parte de la ciencia... Rechazar a Omphalos como inútil, no mal."

Aplicaciones

Inteligencia artificial

Las aplicaciones de la inteligencia artificial incluyen el diagnóstico de fallas, la revisión de creencias y la planificación automatizada. La aplicación más directa de la abducción es la detección automática de fallas en los sistemas: dada una teoría que relaciona las fallas con sus efectos y un conjunto de efectos observados, la abducción puede usarse para derivar conjuntos de fallas que probablemente sean la causa del problema.

Medicina

En medicina, la abducción puede verse como un componente de la evaluación y el juicio clínicos.

Planificación automatizada

Abduction también se puede utilizar para modelar la planificación automatizada. Dada una teoría lógica que relaciona las ocurrencias de acciones con sus efectos (por ejemplo, una fórmula del cálculo de eventos), el problema de encontrar un plan para alcanzar un estado puede modelarse como el problema de abducir un conjunto de literales que implican que el estado final es el estado de la meta.

Análisis de inteligencia

En análisis de inteligencia, análisis de hipótesis contrapuestas y redes bayesianas, el razonamiento abductivo probabilístico se usa ampliamente. Del mismo modo, en el diagnóstico médico y el razonamiento jurídico se están utilizando los mismos métodos, aunque ha habido muchos ejemplos de errores, especialmente causados por la falacia de la tasa base y la falacia del fiscal.

Revisión de creencias

La revisión de creencias, el proceso de adaptación de creencias en vista de nueva información, es otro campo en el que se ha aplicado la abducción. El principal problema de la revisión de creencias es que la nueva información puede ser inconsistente con la red anterior de creencias, mientras que el resultado de la incorporación no puede ser inconsistente. El proceso de actualización de la red de creencias se puede realizar mediante el uso de la abducción: una vez que se ha encontrado una explicación para la observación, integrarla no genera inconsistencia.

Este uso de la abducción no es sencillo, ya que agregar fórmulas proposicionales a otras fórmulas proposicionales solo puede empeorar las inconsistencias. En cambio, la abducción se realiza al nivel del ordenamiento de preferencia de los mundos posibles. Los modelos de preferencia utilizan lógica difusa o modelos de utilidad.

Filosofía de la ciencia

En la filosofía de la ciencia, la abducción ha sido el método de inferencia clave para respaldar el realismo científico, y gran parte del debate sobre el realismo científico se centra en si la abducción es un método de inferencia aceptable.

Lingüística histórica

En la lingüística histórica, la abducción durante la adquisición del lenguaje a menudo se considera una parte esencial de los procesos de cambio del lenguaje, como el reanálisis y la analogía.

Lingüística aplicada

En la investigación de la lingüística aplicada, el razonamiento abductivo está comenzando a usarse como una explicación alternativa al razonamiento inductivo, en reconocimiento de los resultados anticipados de la investigación cualitativa que desempeñan un papel en la configuración de la dirección del análisis. Se define como "El uso de una premisa poco clara basada en observaciones, siguiendo teorías para tratar de explicarla" (Rose et al., 2020, p. 258)

Antropología

En antropología, Alfred Gell en su influyente libro Art and Agency definió la abducción (después de Eco) como "un caso de inferencia sintética 'donde encontramos algunas circunstancias muy curiosas, lo cual se explicaría por el supuesto de que se tratara de alguna regla general, y entonces adoptar ese supuesto'". Gell critica las ideas "antropológicas" estudios de arte por estar demasiado preocupados por el valor estético y no lo suficientemente preocupados por la preocupación antropológica central de descubrir las "relaciones sociales", específicamente los contextos sociales en los que se producen, circulan y reciben las obras de arte. La abducción se utiliza como mecanismo para pasar del arte a la agencia. Es decir, la abducción puede explicar cómo las obras de arte inspiran un sensus communis: los puntos de vista comunes compartidos por los miembros que caracterizan a una sociedad determinada.

La pregunta que hace Gell en el libro es, "cómo 'habla' a la gente?" Responde diciendo que "Ninguna persona razonable podría suponer que las relaciones artísticas entre las personas y las cosas no implican al menos alguna forma de semiosis". Sin embargo, rechaza cualquier insinuación de que la semiosis pueda ser pensada como un lenguaje porque entonces tendría que admitir alguna existencia preestablecida del sensus communis que quiere afirmar que solo surge después del arte.. La abducción es la respuesta a este enigma porque la naturaleza tentativa del concepto de abducción (Peirce lo comparó con adivinar) significa que no solo puede operar fuera de cualquier marco preexistente, sino que, además, puede insinuar la existencia de un marco. Como razona Gell en su análisis, la existencia física de la obra de arte incita al espectador a realizar una abducción que imbuye la obra de arte con intencionalidad. La estatua de una diosa, por ejemplo, en algunos sentidos se convierte realmente en la diosa en la mente del espectador; y representa no solo la forma de la deidad sino también sus intenciones (que se deducen del sentimiento de su misma presencia). Por lo tanto, a través de la abducción, Gell afirma que el arte puede tener el tipo de agencia que planta las semillas que se convierten en mitos culturales. El poder de agencia es el poder de motivar acciones e inspirar en última instancia el entendimiento compartido que caracteriza a cualquier sociedad dada.

Programación informática

En los métodos formales, la lógica se usa para especificar y probar las propiedades de los programas de computadora. La abducción se ha utilizado en herramientas de razonamiento mecanizado para aumentar el nivel de automatización de la actividad de prueba.

Se utilizó una técnica conocida como biabducción, que combina la abducción y el problema del marco, para escalar las técnicas de razonamiento para las propiedades de la memoria a millones de líneas de código; La abducción basada en la lógica se utilizó para inferir condiciones previas para funciones individuales en un programa, liberando al ser humano de la necesidad de hacerlo. Condujo a una nueva empresa a prueba de programas que fue adquirida por Facebook, y la herramienta de análisis de programas Infer que condujo a la prevención de miles de errores en las bases de código industriales.

Además de la inferencia de condiciones previas de funciones, la abducción se ha utilizado para automatizar la inferencia de invariantes para bucles de programa, la inferencia de especificaciones de código desconocido y en la síntesis de los propios programas.