人工智能中的推理有两种重要形式,即归纳推理和演绎推理。两种推理形式都有前提和结论,但是两种推理相互矛盾。以下是归纳和演绎推理之间的比较列表:
- 演绎推理使用可用的事实,信息或知识来得出有效的结论,而演绎推理则涉及根据特定的事实和观察进行概括。
- 演绎推理使用自上而下的方法,而归纳推理使用自下而上的方法。
- 演绎推理从广义陈述转变为有效结论,而归纳推理则从特定观察转变为概括。
- 在演绎推理中,结论是确定的,而在归纳推理中,结论是概率性的。
- 演绎论证可以是有效或无效,这意味着如果前提为真,则结论必须为真,而归纳论证可以为强或弱,这意味着即使前提为真,结论也可能为假。
可以根据参数使用下图说明归纳和演绎之间的区别:
比较表:
比较依据 | 演绎推理 | 归纳推理 |
---|---|---|
Definition | 演绎推理是有效推理的形式, 用于从已知的相关事实和信息中推断出新的信息或结论。 | 归纳推理通过使用特定事实或数据的概括过程得出结论。 |
Approach | 演绎推理遵循自上而下的方法。 | 归纳推理遵循自下而上的方法。 |
Starts from | 演绎推理始于前提。 | 归纳推理从结论开始。 |
Validity | 在演绎推理中, 如果前提为真, 则结论必须为真。 | 在归纳推理中, 前提的真实性不能保证结论的真实性。 |
Usage | 演绎推理的使用非常困难, 因为我们需要必须是真实的事实。 | 归纳推理的使用既快速又容易, 因为我们需要证据而不是真实事实。我们经常在日常生活中使用它。 |
Process | Theory→ hypothesis→ patterns→confirmation. | 观察-→模式→假设→理论。 |
Argument | 在演绎推理中, 论点可能有效或无效。 | 在归纳推理中, 论点可能是弱的也可能是强的。 |
Structure | 演绎推理从一般事实到特定事实。 | 归纳推理从具体事实到一般事实。 |