逆證推理和缺省推理熊學(xué)亮復(fù)旦大學(xué)外文學(xué)院-全文預(yù)覽
【正文】 when 的歧義性，可產(chǎn)生 “ 什么時(shí)侯人會殺人 ?”的邏輯解釋，故在某種程度上暗含 “ 謀殺的動(dòng)機(jī)是什么 ?”的意思，因此就很有分析價(jià)值。 Harman (1965) 認(rèn)為，當(dāng)偵探把所有的現(xiàn)象 (=Dn) 綜合考慮后，就會得出若干假設(shè) (=Hn)，而在 Hn 中總有某一 Hx 是最相關(guān)和最佳的解釋，因?yàn)榇? H 最簡單和最可行。 ? 逆證引入新信息，導(dǎo)致新發(fā)現(xiàn)，故 Peirce (1957) 將其稱為達(dá)爾文式進(jìn)化模型，一部分取決于先天的 “ 猜測本能 ” ，另一部分則源于后天學(xué)習(xí)，并與理性的“ 經(jīng)濟(jì)原則 ” 緊密結(jié)合。逆證是可錯(cuò)的，但在證據(jù)無法窮盡的前提下，逆證使知識成為可能。對依賴宇宙規(guī)律的證實(shí)是一種實(shí)用過程，其中包含預(yù)測、論證等方面。 Semmelweis (Carl Hempel) 于 1844 1848 年期間在維也納總醫(yī)院產(chǎn)科工作的經(jīng)驗(yàn)表明，某病房內(nèi)產(chǎn)褥熱發(fā)病率的明顯增加，與常規(guī)的 “ 感染 ” 相悖，是由概率相對較低或較特殊的 “ 驚嚇 ” 造成，由經(jīng)過病房去為停尸房的死者禱告的牧師所致。但我把硬幣扔了 10 次，結(jié)果是 : 正面 7 次；反面 3 次，正好違反了那種概率期待。 ? INDcrude 初略歸納 (Crude Induction) ? 例 : 閃電擊中房屋 → 雷雨天時(shí)雷電會擊中房屋 (概率很低 ) ? INDquan 數(shù)量歸納 (Quantitative Induction) ? 例 : 隨機(jī)樣本 (3次 ) 中找出 q (酸蘋果 ) 的某一特征 p (綠色 ) (有一定代表性 ) ? INDqual 性質(zhì)歸納 (Qualitative Induction) ? 例 : 某規(guī)律 (人會死 ) 得到證實(shí)并有普遍的應(yīng)用價(jià)值 (100% 可靠 ) ? INDqual 除了絕對應(yīng)用外，還有下面兩種變體 : ? 概率演繹例 : ? A: About two percent of persons wounded in the liver recover. ? B: This man has been wounded in the liver. ? C: Therefore, there are two chances out of a hundred that he will recover. ? 數(shù)據(jù)演繹例 : ? A: A little more than half of all human births are males. ? B: Hence, probably a little over half of all the births in New York during any one year are males. ? 由此可見，歸納從對個(gè)案樣本一定量的集合中派生出規(guī)則，我們僅僅自若干個(gè)個(gè)案中概括出 X 為真，然后推導(dǎo)出 X 在整類中都為真，即只要 X 在已觀察過的事實(shí)中為真， X在未觀察過的同類事實(shí)中也為真，從而自觀察某類事物的結(jié)果中得出規(guī)則。演繹是一種協(xié)助人們在原有信息體系的基礎(chǔ)上進(jìn)一步擴(kuò)展或豐富知識思想體系的推理，與其說它發(fā)現(xiàn)的什么新信息，倒不如說它把在體系內(nèi)雖已隱含但尚未直接表達(dá)出來的信息明晰化。如突然看到“ The man sew the rat eating the corn”這句話 (=D)，在“ 無意義句 ” (=H1) 和 “ 拼寫錯(cuò)誤 ” (=H2) 兩種可能的假設(shè)中，有一個(gè)迅速生成假設(shè)和批評、評價(jià)和接受假設(shè)的自然過程，結(jié)果是 H2 為最佳解釋。離開辦公室，他去超市購物，發(fā)現(xiàn)黃車還在后面，此時(shí)他作出“ 有人跟蹤 ” 的結(jié)論就是最佳解釋 (=H)。生活中 ABD 推理無所不在。 逆證推理
環(huán)評公示相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1