El razonamiento abductivo (también llamado abducción , [1] inferencia abductiva , [1] o retroducción [2] ) es una forma de inferencia lógica que busca la conclusión más simple y probable a partir de un conjunto de observaciones. Fue formulado y propuesto por el filósofo y lógico estadounidense Charles Sanders Peirce a partir de la segunda mitad del siglo XIX.
El razonamiento abductivo, a diferencia del razonamiento deductivo , arroja una conclusión plausible pero no la verifica definitivamente. Las conclusiones abductivas no eliminan la incertidumbre o la duda, que se expresa en términos de retirada como "mejor disponible" o "más probable". Mientras que el razonamiento inductivo extrae conclusiones generales que se aplican a muchas situaciones, las conclusiones abductivas se limitan a las observaciones particulares en cuestión.
En la década de 1990, a medida que crecía la potencia informática, los campos del derecho, [3] la informática y la investigación en inteligencia artificial [4] estimularon un renovado interés en el tema de la abducción. [5] Los sistemas expertos de diagnóstico emplean con frecuencia la abducción. [6]
El razonamiento deductivo permite derivar únicamente de dónde hay una consecuencia lógica formal de . En otras palabras, de la deducción se derivan las consecuencias de lo supuesto. Dada la verdad de los supuestos, una deducción válida garantiza la verdad de la conclusión. Por ejemplo, dado que "Cualquiera puede editar Wikis" ( ) y "Wikipedia es un wiki" ( ), se deduce que "Cualquiera puede editar Wikipedia" ( ).
El razonamiento inductivo es el proceso de inferir algún principio general a partir de un conjunto de conocimientos , del que no necesariamente se sigue . Podría darnos muy buenas razones para aceptarlo, pero no lo garantiza . Por ejemplo, si se da que el 95% de los elefantes son grises y Louise es un elefante, se puede inducir que Louise es gris. Aun así, este no es necesariamente el caso: el 5 por ciento de las veces esta conclusión será errónea. [7]
Sin embargo, una inferencia derivada de datos estadísticos no es suficiente para clasificarla como inductiva. Por ejemplo, si todos los cisnes que una persona ha observado hasta ahora son blancos, puede abducir la posibilidad de que todos los cisnes sean blancos. Tienen buenas razones para creer la conclusión de la premisa porque es la mejor explicación para sus observaciones y la verdad de la conclusión aún no está garantizada. (De hecho, resulta que algunos cisnes son negros ). [7]
El razonamiento abductivo permite inferir como explicación de . Como resultado de esta inferencia, la abducción permite abducir la condición previa de la consecuencia . Por tanto , el razonamiento deductivo y el razonamiento abductivo difieren en qué extremo, izquierdo o derecho, de la proposición " implica " sirve como conclusión. Por ejemplo, en un juego de billar, después de echar un vistazo y ver la bola ocho moviéndose hacia nosotros, podemos abducir que la bola blanca golpeó la bola ocho. El golpe de la bola blanca explicaría el movimiento de la bola ocho. Sirve como hipótesis que mejor explica nuestra observación. Dadas las muchas explicaciones posibles para el movimiento de la bola ocho, nuestra abducción no nos deja seguros de que la bola blanca haya golpeado realmente a la bola ocho, pero nuestra abducción, aún útil, puede servirnos para orientarnos en nuestro entorno. A pesar de las muchas explicaciones posibles para cualquier proceso físico que observamos, tendemos a abducir una sola explicación (o unas pocas explicaciones) para este proceso con la expectativa de poder orientarnos mejor en nuestro entorno y descartar algunas posibilidades. El razonamiento abductivo, utilizado correctamente, puede ser una fuente útil de antecedentes en la estadística bayesiana .
Se puede entender el razonamiento abductivo como inferencia hacia la mejor explicación, [8] aunque no todos los usos de los términos abducción e inferencia hacia la mejor explicación son equivalentes. [9] [10]
En lógica , la explicación se logra mediante el uso de una teoría lógica que representa un dominio y un conjunto de observaciones . La abducción es el proceso de derivar un conjunto de explicaciones de acuerdo con una de esas explicaciones y seleccionarla. Para que sea una explicación de según , debe cumplir dos condiciones:
En lógica formal, y se supone que son conjuntos de literales . Las dos condiciones para ser una explicación según la teoría se formalizan como:
Entre las posibles explicaciones que satisfacen estas dos condiciones, generalmente se impone alguna otra condición de minimalidad para evitar que se incluyan en las explicaciones hechos irrelevantes (que no contribuyen a la implicación de ). La abducción es entonces el proceso que selecciona a algún miembro de . Los criterios para elegir un miembro que represente "la mejor" explicación incluyen la simplicidad , la probabilidad previa o el poder explicativo de la explicación.
Se han propuesto un método de abducción teórico-probatorio para la lógica clásica de primer orden basado en el cálculo secuente y uno dual, basado en cuadros semánticos ( cuadros analíticos ). [11] Los métodos son sólidos y completos y funcionan para una lógica completa de primer orden, sin requerir ninguna reducción preliminar de las fórmulas a formas normales. Estos métodos también se han extendido a la lógica modal . [12]
La programación lógica abductiva es un marco computacional que extiende la programación lógica normal con la abducción. Separa la teoría en dos componentes, uno de los cuales es un programa lógico normal, utilizado para generar mediante razonamiento hacia atrás , el otro es un conjunto de restricciones de integridad, utilizado para filtrar el conjunto de explicaciones candidatas.
Una formalización diferente de la abducción se basa en invertir la función que calcula los efectos visibles de las hipótesis. Formalmente, se nos da un conjunto de hipótesis y un conjunto de manifestaciones ; están relacionados por el dominio conocimiento, representado por una función que toma como argumento un conjunto de hipótesis y da como resultado el correspondiente conjunto de manifestaciones. En otras palabras, para cada subconjunto de hipótesis , se sabe que sus efectos son .
La abducción se realiza encontrando un conjunto tal que . En otras palabras, la abducción se realiza encontrando un conjunto de hipótesis tales que sus efectos incluyan todas las observaciones .
Una suposición común es que los efectos de las hipótesis son independientes, es decir, para cada , se sostiene que . Si se cumple esta condición, la abducción puede verse como una forma de cobertura fija .
La validación abductiva es el proceso de validar una hipótesis determinada mediante el razonamiento abductivo. A esto también se le puede llamar razonamiento mediante aproximaciones sucesivas. [ cita necesaria ] Según este principio, una explicación es válida si es la mejor explicación posible de un conjunto de datos conocidos. La mejor explicación posible se define a menudo 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 la ventana esta hermosa mañana de primavera, veo una azalea en plena floración. ¡No, no! No veo eso; aunque esa es la única manera en que puedo describir lo que veo. Ésa es una proposición, una frase, un hecho; pero lo que percibo no es una proposición, una frase, un hecho, sino sólo una imagen, que hago inteligible en parte mediante una declaración de hecho. Esta afirmación es abstracta; pero lo que veo es concreto. Realizo una abducción cuando expreso en una frase cualquier cosa que veo. La verdad es que todo el tejido de nuestro conocimiento es un tejido enmarañado de hipótesis puras confirmadas y refinadas por inducción. No se puede lograr el más mínimo avance en el conocimiento más allá de la etapa de la mirada vacía, sin hacer una abducción a cada paso. [13]
La máxima del propio Peirce era que "los hechos no pueden explicarse mediante una hipótesis más extraordinaria que esos hechos mismos; y entre varias hipótesis debe adoptarse la menos extraordinaria". [14] Después de obtener posibles hipótesis que puedan explicar los hechos, la validación abductiva es un método para identificar la hipótesis más probable que debe adoptarse.
La lógica subjetiva generaliza la lógica probabilística al incluir grados de incertidumbre epistémica en los argumentos de entrada, es decir, en lugar de probabilidades, el analista puede expresar argumentos como opiniones subjetivas . La abducción en lógica subjetiva es, por tanto, una generalización de la abducción probabilística descrita anteriormente. [15] Los argumentos de entrada en lógica subjetiva son opiniones subjetivas que pueden ser binomiales cuando la opinión se aplica a una variable binaria o multinomiales cuando se aplica a una variable n -aria. Por lo tanto, una opinión subjetiva se aplica a una variable de estado que toma sus valores de un dominio (es decir, un espacio de estados de valores de estado exhaustivos y mutuamente inconexos ), y se denota por la tupla , donde es la distribución de la masa de creencias , es la masa de incertidumbre epistémica. , y es la distribución de la tasa base sobre . Estos parámetros satisfacen y también .
Suponga los dominios y con las respectivas variables y , el conjunto de opiniones condicionales (es decir, una opinión condicional para cada valor ) y la distribución de la tasa base . Con base en estos parámetros, el teorema subjetivo de Bayes denotado con el operador produce el conjunto de condicionales invertidos (es decir, un condicional invertido para cada valor ) expresado por:
El uso de estos condicionales invertidos junto con la deducción subjetiva de opinión denotada por el operador se puede utilizar para abducir la opinión marginal . La igualdad entre las diferentes expresiones de abducción subjetiva se da a continuación:
La notación simbólica para la abducción subjetiva es " ", y el operador en sí se indica como " ". El operador del teorema subjetivo de Bayes se denomina " " y la deducción subjetiva se denomina " ". [15]
La ventaja de utilizar la abducción lógica subjetiva en comparación con la abducción probabilística es que tanto la incertidumbre aleatoria como la epistémica sobre las probabilidades del argumento de entrada se pueden expresar explícitamente y tener en cuenta durante el análisis. Por lo tanto, es posible realizar un análisis abductivo en presencia de argumentos inciertos, lo que naturalmente resulta en grados de incertidumbre en las conclusiones de salida.
La idea de que se debe preferir la solución más simple y fácilmente verificable a sus contrapartes más complicadas es muy antigua. A este punto, George Pólya , en su tratado sobre la resolución de problemas, hace referencia a la siguiente perogrullada latina: simplex sigillum veri (la sencillez es el sello de la verdad). [16]
El filósofo estadounidense Charles Sanders Peirce introdujo la abducción en la lógica moderna. Con el paso de los años, llamó a esa inferencia hipótesis , abducción , presunción y retroducción . Lo consideró un tema de lógica como campo normativo de la filosofía, no de la lógica puramente formal o matemática, y eventualmente también como un tema de 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 sólo "una suposición" [17] (en el espíritu de Peirce). Sin embargo, cuando la formación de una hipótesis se considera el resultado de un proceso, resulta claro que esta "suposición" ya ha sido probada y fortalecida en el pensamiento como una etapa necesaria para que adquiera el estatus de hipótesis. De hecho, muchas abducciones son rechazadas o fuertemente modificadas por abducciones posteriores antes de llegar a esta etapa.
Antes de 1900, Peirce trataba 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 esté mojada, se supone que ha llovido. La abducción puede llevar a conclusiones falsas si no se tienen en cuenta otras reglas que podrían explicar la observación (por ejemplo, la hierba podría estar mojada por el rocío ). Este sigue siendo el uso común del término "abducción" en las ciencias sociales y en la inteligencia artificial .
Peirce la caracterizó sistemáticamente como el tipo de inferencia que origina una hipótesis al concluir en una explicación, aunque no segura, 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 mediante inferencia hipotética; En el siglo XX escribió que todo el contenido explicativo de las teorías se alcanza mediante la abducción. En otros aspectos, Peirce revisó su visión de la abducción a lo largo de los años. [18]
En años posteriores, su punto de vista llegó a ser:
En un escrito de 1910, Peirce admite que "en casi todo lo que imprimí antes de principios de este siglo confundí más o menos hipótesis e inducción" y atribuye la confusión de estos dos tipos de razonamiento a la "concepción demasiado estrecha y formalista" de los lógicos. de inferencia, como necesariamente haber formulado juicios a partir de sus premisas". [29]
Comenzó en la década de 1860 tratando la inferencia hipotética de varias maneras que finalmente descartó por considerarlas no esenciales o, en algunos casos, erróneas:
En 1867, "Sobre la clasificación natural de los argumentos" de Peirce, [30] la inferencia hipotética siempre trata con un grupo de caracteres (llámelos P′, P′′, P′′′, etc.) que se sabe que ocurren al menos siempre que un aparece cierto 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]". A continuación, 'M' representa un término medio; 'P' representa un predicado; 'S' representa un sujeto. Peirce sostuvo que toda deducción puede expresarse en la forma categórica silogismo Bárbara (AAA-1) .
En 1878, en "Deducción, inducción e hipótesis", [31] ya no son necesarios múltiples caracteres o predicados para que una inferencia sea hipotética, aunque sigue siendo útil. Además, Peirce ya no plantea la inferencia hipotética como concluyente en una hipótesis probable . En las formas mismas, se entiende, pero no es explícito, que la inducción implica una selección aleatoria y que la inferencia hipotética implica una respuesta a una "circunstancia muy curiosa". En cambio, las formas enfatizan los modos de inferencia como reordenamientos de las proposiciones de otros (sin las sugerencias entre corchetes que se muestran a continuación).
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 el que vuelve a involucrar la probabilidad en la conclusión hipotética. [37] Al igual que "Deducción, inducción e hipótesis" de 1878, fue ampliamente leído (véanse los libros históricos sobre estadística de Stephen Stigler ), a diferencia de sus modificaciones posteriores de su concepción de la abducción. Hoy en día, la abducción sigue entendiéndose más comúnmente como la inducción a partir de personajes y la extensión de una regla conocida para cubrir circunstancias inexplicables.
Sherlock Holmes utilizó este método de razonamiento en los cuentos de Arthur Conan Doyle , aunque Holmes se refiere a él como " razonamiento deductivo ". [38] [39] [40]
En 1902, Peirce escribió que ahora consideraba las formas silogísticas y la doctrina de la extensión y la comprensión (es decir, los objetos y caracteres referenciados por términos) como menos fundamentales de lo que había pensado anteriormente. [41] En 1903 ofreció la siguiente forma de secuestro: [20]
Se observa el hecho sorprendente, C;
- Pero si A fuera cierto, C sería algo natural,
- Por tanto, hay razones para sospechar que A es verdadera.
La hipótesis se enmarca, pero no se afirma, en una premisa, y 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 ajena a lo conocido u observado. En cierto sentido, la inducción va más allá de las observaciones ya reportadas en las premisas, sino que simplemente amplifica ideas que ya se sabe que representan sucesos, o prueba una idea suministrada por una hipótesis; De cualquier manera, se requieren abducciones previas para poder tener 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 una regla. Ni siquiera es necesario que sea una regla que exija estrictamente la observación sorprendente ("C"), que debe seguirse sólo como "una cuestión de rutina"; o el "curso" en sí mismo podría equivaler a alguna regla conocida, simplemente aludida, y tampoco necesariamente una regla de estricta necesidad. Ese 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 de hechos peculiar, de modo que el fenómeno no sea sorprendente sino necesariamente implícito o al menos probable. [35]
Peirce no estaba del todo convencido de ninguna forma como la silogística categórica o la forma de 1903. En 1911, escribió: "En este momento no me siento del todo convencido de que se pueda asignar ninguna forma lógica que cubra todas las 'Retroducciones'. Porque lo que quiero decir con una Retroducción es simplemente una conjetura que surge en la mente". [36]
En 1901, Peirce escribió: "No habría lógica en imponer reglas y decir que deben seguirse, hasta que se demuestre que el propósito de la hipótesis las requiere". [42] En 1903 Peirce llamó al pragmatismo "la lógica de la abducción" y dijo que la máxima pragmática da la regla lógica necesaria y suficiente para la abducción en general. [27] La máxima pragmática es:
Consideremos qué efectos, que posiblemente podrían tener consecuencias prácticas, concebimos que tiene el objeto de nuestra concepción. Entonces, nuestra concepción de estos efectos es la totalidad de nuestra concepción del objeto.
Es un método para la clarificación fructífera de concepciones equiparando el significado de una concepción con las implicaciones prácticas concebibles de los efectos concebidos de su objeto. Peirce sostuvo que esto se adapta precisamente al propósito de la abducción en la investigación: la formación de una idea que posiblemente podría moldear una conducta informada. En varios escritos del siglo XX [28] [43] dijo que la realización de la abducción (o retroducción) se rige por consideraciones de economía, pertenecientes en particular a la economía de la investigación. Consideraba la economía como una ciencia normativa cuya parte analítica podría ser parte de la metododéutica lógica (es decir, la teoría de la investigación). [44]
Peirce llegó a lo largo de los años a dividir la lógica (filosófica) en tres departamentos:
Desde el principio, Peirce había considerado que los modos de inferencia estaban coordinados entre sí en la investigación científica y, hacia el siglo XX, sostuvo que la inferencia hipotética en particular no se trata adecuadamente en el nivel de la crítica de los argumentos. [26] [27] Para aumentar la seguridad de una conclusión hipotética, es necesario deducir implicaciones sobre la evidencia que se encuentra, predicciones que la inducción puede probar a través de la observación para evaluar la hipótesis. Ése es el esquema de Peirce del método científico de investigación, tal como lo abarca su metodología de investigación, que incluye el pragmatismo o, como lo llamó más tarde, pragmaticismo , la clarificación de ideas en términos de sus implicaciones concebibles con respecto a la práctica informada.
Ya en 1866, [45] Peirce sostuvo 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 la inferencia a través de un símbolo (un signo por hábito interpretativo independientemente de su parecido o conexión con su objeto).
En 1902, Peirce escribió que, en la abducción: "Se reconoce que los fenómenos son como , es decir, constituyen un icono, una réplica de una concepción general, o símbolo". [46]
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. [22] No implica verosimilitud basada en observaciones (que es más bien la evaluación inductiva de una hipótesis), sino simplicidad óptima en el sentido de lo "fácil y natural", según la luz natural de la razón de Galileo y a diferencia de lo "lógico". simplicidad" (Peirce no descarta por completo la simplicidad lógica, pero la ve en un papel subordinado; llevada a su extremo lógico, estaría a favor de no añadir ninguna explicación a la observación). Incluso una mente bien preparada a menudo adivina más mal que bien, pero nuestras conjeturas tienen más éxito que la suerte al azar a la hora de llegar a la verdad o al menos hacer avanzar la investigación, y eso indica a Peirce que se basan en una sintonía instintiva con la naturaleza, una afinidad entre los seres humanos. los procesos de la mente y los procesos de lo real, lo que explicaría por qué las conjeturas atractivamente "naturales" son las que más a menudo (o menos raramente) tienen éxito; a lo que Peirce añadió el argumento de que se deben preferir tales conjeturas 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 triple distinción entre probabilidad, verosimilitud y plausibilidad, y definió la plausibilidad con un "debería" normativo: "Por plausibilidad me refiero al grado en que una teoría debería recomendarse a nuestras creencias independientemente de cualquier tipo". "Hay pruebas distintas a nuestro instinto que nos instan a considerarlo favorablemente". [47] Para Peirce, la plausibilidad no depende de las frecuencias o probabilidades observadas, ni de la verosimilitud, ni siquiera de la comprobabilidad, lo cual no es una cuestión de crítica de la inferencia hipotética como inferencia, sino más bien de la relación de la hipótesis con el proceso de consulta.
La frase "inferencia a la mejor explicación" (no utilizada por Peirce pero a menudo aplicada 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 supuestos ). Sin embargo, en otros sentidos de "mejor", como "resistir mejor las pruebas", es difícil saber cuál es la mejor explicación para formular, ya que aún no se 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 papel metodológico y su promesa (como su comprobabilidad) en el avance de la investigación. . [26] [27] [48]
En el nivel metodológico, Peirce sostuvo que una hipótesis se juzga y selecciona [26] para ser probada porque ofrece, a través de su prueba, acelerar y economizar el proceso de investigación en sí hacia nuevas verdades, en primer lugar por ser comprobable y también por economías adicionales. [28] en términos de costo, valor y relaciones entre conjeturas (hipótesis). Aquí entran en juego consideraciones como la probabilidad, ausentes en el tratamiento de la abducción en el nivel crítico. Por ejemplos:
Peirce [50] indicó que el razonamiento abductivo está impulsado por la necesidad de "economía en la investigación": la productividad esperada de las hipótesis basada en hechos, antes de los procesos de verificación deductivos e inductivos. Un concepto clave propuesto por él a este respecto es el de "ubertad" [51] : 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 . [52]
Gilbert Harman fue profesor de filosofía en la Universidad de Princeton . La explicación que Harman hizo en 1965 sobre el papel de la "inferencia hacia 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 , al responder a la hipótesis del Omphalos , afirmó que sólo las hipótesis que pueden demostrarse incorrectas se encuentran dentro del dominio de la ciencia y sólo estas hipótesis son buenas explicaciones de hechos sobre los que vale la pena inferir. [53]
"¿Qué es lo que está tan desesperadamente mal en Omphalos? Sólo esto realmente (y tal vez paradójicamente): que no podemos idear ninguna manera de descubrir si está mal o si es correcto. Omphalos es el ejemplo clásico de una noción incomprobable, porque el mundo se verá exactamente igual en todos sus intrincados detalles ya sea que los fósiles y los estratos sean procrónicos [signos de un pasado ficticio] o productos de una historia extensa. un compendio de ciertos conocimientos. Las afirmaciones que pueden demostrarse incorrectas se encuentran dentro de su dominio. Pero las teorías que no pueden ser probadas en principio no son parte de la ciencia.
Las aplicaciones de la inteligencia artificial incluyen diagnóstico de fallas , revisión de creencias y planificación automatizada . La aplicación más directa de la abducción es la de detectar automáticamente 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. [4]
En medicina , la abducción puede verse como un componente de la evaluación y el juicio clínicos. [54] [55]
La abducción también se puede utilizar para modelar la planificación automatizada . [56] Dada una teoría lógica que relaciona los acontecimientos de acción 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 El estado final es el estado objetivo.
En el análisis de inteligencia , el análisis de hipótesis en competencia y las redes bayesianas , el razonamiento abductivo probabilístico se utiliza ampliamente. De manera similar 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 .
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 de creencias anterior , 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.
El artículo de Gärdenfors [57] contiene un breve estudio del área de revisión de creencias y su relación con la actualización de bases de datos lógicas, y explora la relación entre la revisión de creencias y la lógica no monótona.
Este uso de la abducción no es sencillo, ya que agregar fórmulas proposicionales a otras fórmulas proposicionales sólo puede empeorar las inconsistencias. En cambio, la abducción se realiza al nivel del orden de preferencia de los mundos posibles . Los modelos de preferencia utilizan lógica difusa o modelos de utilidad .
En la filosofía de la ciencia , la abducción ha sido el método de inferencia clave para apoyar el realismo científico , y gran parte del debate sobre el realismo científico se centra en si la abducción es un método de inferencia aceptable. [58]
En 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 . [59]
En la investigación en lingüística aplicada , el razonamiento abductivo está comenzando a utilizarse como una explicación alternativa al razonamiento inductivo, en reconocimiento de que los resultados anticipados de la investigación cualitativa desempeñan un papel en la configuración de la dirección del análisis. Se define como “El uso de una premisa poco clara basada en observaciones, persiguiendo teorías para intentar explicarla” (Rose et al., 2020, p. 258) [60] [61]
En antropología , Alfred Gell en su influyente libro Arte y agencia definió la abducción (según Eco [62] ) como "un caso de inferencia sintética 'donde encontramos algunas circunstancias muy curiosas, que se explicarían por la suposición de que se trataba de un caso de alguna regla general, y luego adoptar esa suposición ' ". [63] Gell critica los estudios "antropológicos" existentes sobre el arte por estar demasiado preocupados por el valor estético y no lo suficiente 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. [64] 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: las opiniones comunes compartidas por los miembros que caracterizan a una sociedad determinada. [65]
La pregunta que Gell hace en el libro es: "¿cómo le 'habla' inicialmente a la gente?" Él responde diciendo que "Ninguna persona razonable podría suponer que las relaciones artísticas entre personas y cosas no impliquen al menos alguna forma de semiosis ". [63] Sin embargo, rechaza cualquier insinuación de que se pueda pensar en la semiosis como un lenguaje porque entonces tendría que admitir alguna existencia preestablecida del sensus communis que, según él, sólo emerge después del arte. La abducción es la respuesta a este enigma porque la naturaleza provisional del concepto de abducción (Peirce lo comparó con la conjetura) significa que no sólo 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 impregna la obra de arte de intencionalidad. La estatua de una diosa, por ejemplo, en algunos sentidos se convierte en realidad en la diosa en la mente de quien la contempla; y representa no sólo la forma de la deidad sino también sus intenciones (que se derivan 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 la agencia es el poder de motivar acciones e inspirar, en última instancia, la comprensión compartida que caracteriza a cualquier sociedad determinada. [65]
En los métodos formales , la lógica se utiliza para especificar y probar propiedades de 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 bi-abducción, que combina la abducción y el problema del marco , para escalar técnicas de razonamiento para las propiedades de la memoria a millones de líneas de código; [66] 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. Esto condujo a una nueva empresa a prueba de programas, que fue adquirida por Facebook, [67] y a la herramienta de análisis de programas Infer, que permitió evitar miles de errores en bases de código industriales. [68]
Además de la inferencia de condiciones previas de funciones, la abducción se ha utilizado para automatizar la inferencia de invariantes para bucles de programas, [69] la inferencia de especificaciones de código desconocido, [70] y en la síntesis de los propios programas. [71]
Este libro surgió de una serie de talleres sobre este tema. [Budapest 1996; Nagoya 1997; Brighton 1998]
Paso ahora a la abducción: inferencia a la mejor explicación.
Argumento en contra de la tendencia en la literatura de filosofía de la ciencia a vincular la abducción con la inferencia a la mejor explicación (EIB) y, en particular, a afirmar que la abducción peirceana es un predecesor conceptual de la EIB. [...] En particular, sostengo que la abducción peirceana es una explicación profunda del proceso de generación de hipótesis explicativas, mientras que la EIB, al menos en
el tratamiento exhaustivo de
Peter Lipton
, es una explicación más abarcadora de los procesos tanto de generar y evaluar hipótesis científicas. Hay entonces un doble problema con la afirmación de que la abducción es EIB. Por un lado, combina abducción e inducción, que son dos formas distintas de inferencia lógica, con dos objetivos distintos, como lo muestra Charles S. Peirce; por otro lado, carece de un sentido claro del alcance total de la EIB como explicación de la inferencia científica.
La inferencia abductiva a menudo se ha equiparado con la inferencia hacia la mejor explicación. [...] La explicación de la inferencia abductiva y la inferencia a la mejor explicación presentada anteriormente ha enfatizado los elementos comunes encontrados en los análisis realizados por Peirce, Harman y los Josephson. Es necesario agregar que esta breve exposición puede ser engañosa en algunos aspectos, y que una explicación más cercana y detallada de los puntos más finos de los tres análisis podría revelar importantes diferencias filosóficas subyacentes. Las inferencias hacia la mejor explicación, tal como las exponen Harman y los Josephson, pueden implicar procesos deductivos e inductivos de un tipo que aparentemente quedaría excluido de la explicación de Peirce sobre la abducción.
Permite cualquier vuelo de imaginación, siempre que esta imaginación finalmente apunte a un posible efecto práctico; y así, a primera vista, muchas hipótesis pueden parecer excluidas por la máxima pragmática, cuando en realidad no lo están.
La metodéutica tiene un interés especial en la abducción, o la inferencia que inicia una hipótesis científica. Porque no basta con que una hipótesis sea justificable. Cualquier hipótesis que explique los hechos está críticamente justificada. Pero entre las hipótesis justificables tenemos que seleccionar aquella que sea adecuada para ser probada mediante experimentos.
.... ¿Qué es una buena abducción? ¿Qué debería ser una hipótesis explicativa para que sea digna de clasificarse como hipótesis? Por supuesto, debe explicar los hechos. Pero ¿qué otras condiciones debería cumplir para ser bueno? .... Cualquier hipótesis, por lo tanto, puede ser admisible, salvo razones especiales en contrario, siempre que sea susceptible de verificación experimental, y sólo en la medida en que sea capaz de tal verificación. Esta es aproximadamente la doctrina del pragmatismo.
En consecuencia, descubrir es simplemente acelerar un acontecimiento que ocurriría tarde o temprano, si no nos hubiésemos molestado en hacer el descubrimiento. En consecuencia, el arte del descubrimiento es puramente una cuestión de economía. La economía de la investigación es, en lo que respecta a la lógica, la doctrina principal con referencia al arte del descubrimiento. En consecuencia, la conducta de la abducción, que es principalmente una cuestión heurística y es la primera cuestión heurística, debe regirse por consideraciones económicas.
La mente busca poner en orden los hechos, modificados por el nuevo descubrimiento; es decir, formar una concepción general que los abarque. En algunos casos, lo hace mediante un acto de generalización . En otros casos, no se sugiere ninguna nueva ley, sino sólo un estado peculiar de hechos que "explicará" el fenómeno sorprendente; y se reconoce que una ley ya conocida es aplicable a la hipótesis sugerida, de modo que el fenómeno, bajo ese supuesto, no sería sorprendente, sino bastante probable, o incluso sería un resultado necesario. Esta síntesis que sugiere una nueva concepción o hipótesis, es la Abducción.
Marcello Truzzi , en un artículo de investigación sobre el método de Holmes (1973: 93-126), se anticipó a nuestro trabajo actual señalando las similitudes entre las llamadas deducciones o inducciones del detective y las abducciones o conjeturas de Peirce. Según, además, el sistema lógico de Peirce. , las observaciones de Holmes son en sí mismas una forma de abducción, y la abducción es un tipo de inferencia lógica tan legítima como la inducción o la deducción (Peirce 8.228).
Una aplicación históricamente interesante de la abducción como método heurístico se puede encontrar en las historias de detectives clásicas, como lo muestran los ensayos semióticos y lógicos recopilados en Eco y Sebeok 1983.
C. Auguste Dupin
, el héroe de
las novelas de
Edgar Allan Poe.
En la década de 1840, empleó un método de "ratiocinación" o "análisis" que tiene la estructura de retroducción. De manera similar, la lógica de las "deducciones" de Sherlock Holmes es típicamente abductiva.
Sherlock Holmes, aunque es un personaje ficticio, sigue siendo reconocido como un gran detective. Sin embargo, su metodología, que fue
la abducción
más que la deducción y que muchos detectives reales utilizan inocentemente, rara vez se describe, discute o investiga. Este artículo compara y contrasta las tres formas de razonamiento inferencial y defiende la articulación y el desarrollo del papel de la sustracción en el trabajo y la capacitación de los agentes de policía.
Así, veinte hábiles hipótesis determinarán lo que 200.000 estúpidos podrían no lograr. El secreto del negocio reside en la cautela que descompone una hipótesis en sus componentes lógicos más pequeños, y sólo arriesga uno de ellos a la vez.
{{cite book}}
: CS1 maint: multiple names: authors list (link)