La inferencia es el acto o el proceso de derivar una conclusión basada solamente en lo que sabe uno ya.
La inferencia se estudia dentro de varios diversos campos.
La inferencia humana (es decir cómo las conclusiones del drenaje de los seres humanos) se estudia tradicionalmente dentro del campo de la psicología cognoscitiva .
La lógica estudia las leyes de la inferencia válida.
Los estadísticos han desarrollado las reglas formales para la inferencia de datos cuantitativos.
Los investigadores de la inteligencia artificial desarrollan sistemas de inferencia automatizados.
La exactitud de inferencias inductivas y deductivas
La conclusión deducida de observaciones múltiples es hecha por el proceso del razonamiento inductivo . La conclusión puede ser el o incorrecto correcto, y se puede probar por observaciones adicionales. En cambio, la conclusión de una inferencia deductiva válido es verdad si las premisas son verdades. La conclusión se deduce usar el proceso del razonamiento deductivo . Una inferencia deductiva válida nunca es falsa. Esto es porque la validez de una inferencia deductiva es formal. La conclusión deducida de una inferencia deductiva válida es necesario verdad si las premisas que se basa encendido son verdades.
El campo de las medias verdades como se relacionan con la verdad de observaciones, es otro motivo de inferencia de afectación de la preocupación basada en observaciones.
Inferencias válidas
Las inferencias son válidas o inválidas, pero no ambas. La lógica filosófica ha intentado definir las reglas de inferencia apropiada, es decir las reglas formales que, cuando están aplicadas correctamente a las premisas verdaderas, llevan para verdad conclusiones. El Aristotle ha dado una de las declaraciones más famosas de esas reglas en su método . Filósofos griegos moderno]] definidos un número [[syllogism]] de s, inferencias de tres partes correctas, que se pueden utilizar como bloques huecos para un razonamiento más complejo. Comenzaremos con el más famoso de él todo: El lector puede comprobar que las premisas y la conclusión son verdades. La validez de la inferencia puede no ser verdad. La validez de la inferencia depende de la forma de la inferencia. Es decir, una inferencia válida no depende de la verdad de las premisas y de la conclusión, sino de las reglas formales de inferencia que es utilizada. Adentro [[lógica del término|la lógica tradicional]], la forma del syllogism es: Puesto que el syllogism cabe esta forma, después la inferencia es válida. Y si las premisas son verdades, después la conclusión es necesario verdad. En la formalización de la lógica de predicado (un simple pero útil de [[Aristotle|La lógica de Aristotelician]]), este syllogism puede ser indicada como sigue:
¿? - mortal (Platón). NinguÌn 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]]). [[Prólogo]] puede ser utilizado para tareas sumamente más complicadas de la inferencia. Ver el artículo correspondiente para otros ejemplos. inferencia ===Automatic y el web=== semántico Reasoners recientemente automáticos encontrados adentro [[tela semántica]] un nuevo campo del uso. Como [[lengua de la ontología del Web|El BUHO]] se basa sobre [[lógica de primer orden]], conocimiento expresado usar él puede ser procesado lógicamente, es decir, la inferencia se puede hacer sobre ella. ==Inference y uncertainty== {{Refimprove|date= julio de 2007}} La lógica tradicional se refiere solamente a [[certeza]] - una progresa de seguro [[premisa (la discusión)|premisas]] a ciertas conclusiones. Hay varias motivaciones para que la lógica que extiende se ocupe de asuntos inciertos y de modos más débiles de razonamiento. * Motivaciones filosóficas ** Una parte grande de nuestro razonamiento diario no sigue las reglas terminantes de 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 ** Estadísticos y deseo de los científicos a poder deducir parámetros o probar hipótesis en datos estadísticos de una manera rigurosa, cuantificada. ** Necesidad de los sistemas de inteligencia artificial de razonar eficientemente sobre cantidades inciertas. sentido del ===Common y reasoning=== incierto La razón la mayoría de los ejemplos de aplicar lógica deductiva, tal como la arriba, parece artificial es porque son raramente campos exteriores encontrados por ejemplo [[las matemáticas]]. La mayor parte de nuestro razonamiento diario está de un menos " pure" naturaleza. Para tomar un ejemplo: suponerle vivir en un plano. Tarde en la noche, los sonidos creaking en el techo le despierta. Usted deduce de estos sonidos que su vecino arriba está teniendo otro combate del insomnio y está estableciendo el paso en su sitio, insomnes. Aunque ese razonamiento parezca 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 necesario pasos. Pero incluso si esos hechos estaban seguros, la inferencia está 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 un insomniac. Por lo tanto pasos de la esta noche. Es fácil ver que esta línea de razonamiento no lleva necesario 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 muchas alternativas. estadísticas y logic=== ===Bayesian de la probabilidad Filósofos y científicos que siguen [[inferencia Bayesian|Marco Bayesian]] para el uso de la inferencia las reglas matemáticas de [[probabilidad]] de 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 el " Bayesian de la probabilidad; logic" de la probabilidad;, siguiendo [[E. Bayesianists identifica probabilidades con grados de creencia, con los asuntos ciertamente verdaderos teniendo probabilidad 1, y los asuntos ciertamente falsos que tienen probabilidad 0. Para decir ese " va a llover el tomorrow" tiene 0.9 probabilidades es decir que usted considera la posibilidad de la lluvia mañana como extremadamente probablemente. Con las reglas de probabilidad, la probabilidad de una conclusión y de alternativas puede ser calculada. La mejor explicación se identifica lo más a menudo posible con el más probable (véase [[teoría de decisión Bayesian]]). Una regla central de inferencia Bayesian es [[el teorema de Bayes]], que dio su nombre al campo. Ver [[inferencia Bayesian]] para los ejemplos. ¡ === no monotónico de la lógica del === Fuente: Artículo de André Fuhrmann sobre " Logic" no monotónico; Una relación de la inferencia es monotónica si hace la adición de premisas no minar previamente alcanzó conclusiones; si no la relación es no monotónica. Inferencia deductiva, por lo menos según los canones de clásico la lógica, es monotónica: si una conclusión se alcanza en base de cierto sistema de premisses, entonces esa conclusión todavía se sostiene si se agregan más premisses. Por el contrario, el razonamiento diario es sobre todo no monotónico porque implica riesgo: saltamos a las conclusiones de premisas deductivo escasas. Sabemos a cuándo vale o aún necesario (e. en diagnosis médica) tomar el riesgo. Con todo somos también conscientes que tal inferencia es anulable-que la nueva información puede minar viejas conclusiones. Varias clases de anulable pero la inferencia notable acertada ha capturado tradicionalmente la atención de los filósofos (teorías de la inducción, teoría de Peirce de la abducción, inferencia a la mejores explicación, etc. Los lógicos han comenzado más recientemente para acercarse 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 artificial inteligencia. tipos del ==Three de inference== lógico 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. example=== del ===An [[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. se sabe el *If la fuerza y la ley de Hooke, el alargamiento de la viga puede ser deducido. se sabe el *If el alargamiento y la ley de Hooke, la fuerza que actúa en la viga puede abduced. se sabe el *If el alargamiento y la fuerza, la ley de Hooke puede ser inducido. ==References== * 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 de http://titles.asp?isbn=0521592712 '': La lógica de la ciencia ''.] Prensa de la Universidad de Cambridge, (2003). '' Teoría de información, inferencia, y algoritmos de aprendizaje ''. Prensa de la Universidad de Cambridge, (2003). * {{Russell Norvig 2003}} * Henk Tijms. De '' probabilidad comprensión ''. Prensa de la Universidad de Cambridge, (2004). * André Fuhrmann: [lógica no monotónica de http://www.de/FuF/Philo/Philosophie/Fuhrmann/papers/nomoLog. also== del ==See {{columna-comenzar}} {{columna-romperse}} * [[razonamiento]] ** [[razonamiento de Abductive]] ** [[razonamiento deductivo]] ** [[razonamiento inductivo]] ** [[razonamiento de Retroductive]] * [[analogía]] * [[axioma]] * [[inferencia Bayesian]] * [[regla de negocio]] * [[motor de las reglas de negocio]] * [[sistema experto]] {{columna-romperse}} * [[lógica confusa]] * [[motor de inferencia]] * [[investigación]] * [[lógica]] * [[lógica de la información]] * [[aserción lógica]] * [[gráfico lógico]] * [[regla de inferencia]] * [[lista de reglas de inferencia]] * [[teorema]] {{columna-romperse}} * ''' de los portales del ''' ** [[portal: pensamiento]] ** [[portal: filosofía]] {{columna-fin}} {{wiktionarypar2|inferencia|deducir}} {{portalpar|Lógica}} {{Navegación de la filosofía}} {{Lógica}} [[Categoría: Lógica]] [[AR: استدلال]] [[BG: Умозаключение]] [[Ca: Inferència]] [[de: Schlussfolgerung]] [[es: Inferencia]] [[eo: Inferenco]] [[francos: Inférence]] [[ko: 추론]] [[hora: Zaključak]] [[él: Inferenza]] [[pl: Wnioskowanie]] [[pinta: Inferência]] [[ru: Умозаключение .
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