推論の方法とそれぞれの弱点 : 適切な推論は遠くまで見ることができる

既知の事柄から未知の事柄を考えることを推論と呼びます。

カラスを無数に観測して、サンプル数のパターンからカラスは黒いと推論することを、帰納法と言います。どんなに観察しても、白いカラスが存在する可能性が限界です。

「人は笑う。トラガラは人だ。トラガラは笑う」という三段論法で、抽象的な事柄を具体的に絞り込む推論は演繹法。演繹法は推論の推論も行えるから効果的な反面、「トラガラは鎌倉が好き」とすると、結論が「人は鎌倉が好き」のように、必ず間違える点が弱点です。

アブダクションは推理と似て、限られた状態で、それらを推理し、最も効果的に説明出来る仮説を選びます。仮に窓が割れているとして、「石が落ちている。おそらくこの石が当たったのだろう」と考える時に、石が落ちていることを見落とすと、推論を誤ります。

どれもフレームワークだから、適切に使えると、遠くまで見えます。天文学者のように。

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①帰納法

# カラスの色のデータ（サンプル）
観測したカラスの色 = ["黒", "黒", "黒", "黒", "黒"]

# 全てのカラスが黒いかどうかを確認する関数
def すべてのカラスが黒いか(カラスの色のリスト):
    for 色 in カラスの色のリスト:
        if 色 != "黒":
            return False
    return True

# 帰納法による仮説の検証
帰納法の結果 = すべてのカラスが黒いか(観測したカラスの色)

②演繹法

# 前提
人は笑う = True
トラガラは人 = True

# 演繹法による結論
トラガラは笑う = 人は笑う and トラガラは人　

③アブダクション

# 状況の設定
窓が割れている = True
近くに石がある = True

# アブダクションによる推測
if 窓が割れている and 近くに石がある:
    石が窓を割った可能性が高い = True
else:
    石が窓を割った可能性が高い = False　

コースコードはChatGPTが書き、Bardがチェックしました。誤りがあれば私の責任なので、何かあればご指摘ください。

‎既知の事柄から未知の事柄を考えることを推論と呼びます。 カラスを無数に観測して、サンプル数のパターンからカラスは黒いと推論することを、帰納法と言います。どんなに観察しても、白いカラスが存在する可能性が限界です。 人は笑う。「トラガラは人だ。トラガラは笑う」という三段論法で、抽象的な事柄を具体的に絞り込む推論は演繹法。演繹法は推論の推論も行えるから効果的な反面、「トラガラは鎌倉が好き」とすると、結論が「人は鎌倉が好き」のように、必ず間違える点が弱点です。 アブダクションは推理と似て、限られた状態で、それらを推理し、最も効果的に説明出来る仮説を選びます。仮に窓が割れているとして、「石が落ちている。おそらくこの石が当たったのだろう」と考える時に、石が落ちていることを見落とすと、推論を誤ります。 どれもフレームワークだから、適切に使えると、遠くまで見えます。天文学者のように。 ### 上記エッセイを、Pythonで表現しました。 以下が帰納法、演繹法、アブダクションの三つの推論方法を示すPythonコードです。 1. 帰納法: ```python # カラスの色のデータ（サンプル） 観測したカラスの色 = ["黒", "黒", "黒", "黒", "黒"] # 全てのカラスが黒いかどうかを確認する関数 def すべてのカラスが黒いか(カラスの色のリスト):   for 色 in カラスの色のリスト:     if 色 != "黒":       return False   return True # 帰納法による仮説の検証 帰納法の結果 = すべてのカラスが黒いか(観測したカラスの色) ``` 2. 演繹法: ```python # 前提 人は笑う = True トラガラは人 = True # 演繹法による結論 トラガラは笑う = 人は笑う and トラガラは人 ``` 3. アブダクション: ```python # 状況の設定 窓が割れている = True 近くに石がある = True # アブダクションによる推測 if 窓が割れている and 近くに石がある:   石が窓を割った可能性が高い = True else:   石が窓を割った可能性が高い = False ``` これらのコードは、それぞれの推論法を具体的に示しています。帰納法では、観測されたデータから一般的な結論を導き出し、演繹法では、一般的な前提から特定の事実を導き出しています。アブダクションは、与えられた情報から最も合理的な説を推測しています。

推論の構造をPythonで可視化しやすくする取り組みです。