帰納的推論と演繹的推論の違い - 人工知能

帰納的推論と演繹的推論の違い

人工知能における推論には、帰納的推論と演繹的推論という 2 つの重要な形式があります。どちらの推論形式にも前提と結論がありますが、両方の推論は互いに矛盾しています。以下は、帰納的推論と演繹的推論を比較するためのリストです。

演繹的推論では、入手可能な事実、情報、または知識を使用して有効な結論を導き出しますが、帰納的推論では、特定の事実と観察から一般化を行うことが含まれます。
演繹的推論はトップダウンのアプローチを使用しますが、帰納的推論はボトムアップのアプローチを使用します。
演繹的推論は一般化された記述から有効な結論に移行しますが、帰納的推論は特定の観察から一般化に移行します。
演繹的推論では結論は確実ですが、帰納的推論では結論は確率的です。
演繹的議論には有効または無効の可能性があり、前提が真であれば結論も真でなければならないことを意味しますが、帰納的議論には強いまたは弱い可能性があり、前提が真であっても結論が偽になる可能性があることを意味します。

帰納的と演繹的の違いは、引数に基づいて次の図を使用して説明できます。

帰納的推論と演繹的推論

比較表：

比較の根拠	演繹的推論	帰納的推理
意味	演繹的推論は、既知の関連する事実や情報から新しい情報や結論を導き出す、有効な推論の形式です。	帰納的推論は、特定の事実やデータを使用して一般化するプロセスによって結論に到達します。
アプローチ	演繹的推論はトップダウンのアプローチに従います。	帰納的推論はボトムアップのアプローチに従います。
から始まります	演繹的推論は前提から始まります。	帰納的推論は結論から始まります。
有効	演繹的推論では、前提が真であれば結論も真でなければなりません。	帰納的推論では、前提の真実性は結論の真実性を保証しません。
使用法	真実でなければならない事実が必要であるため、演繹的推論を使用することは困難です。	真実の事実ではなく証拠が必要なため、帰納的推論を使用するのは迅速かつ簡単です。私たちは日常生活でよくそれを使います。
プロセス	理論→仮説→パターン→確認。	観察→パターン→仮説→理論。
口論	演繹的推論では、引数は有効な場合も無効な場合もあります。	帰納的推論では、議論は弱い場合もあれば強い場合もあります。
構造	演繹的推論は、一般的な事実から特定の事実にまで及びます。	帰納推論は、特定の事実から一般的な事実にまで及びます。