INFERENCIAS
Inferencia es el acto o
proceso de derivar conclusiones lógicas de locales conocido o asumido para ser
verdad. [ [] 1 [] La conclusión también se denomina una automática. Se estudian
las leyes de la inferencia válida en el campo de la lógica.
Inferencia humana (es
decir, cómo los seres humanos sacar conclusiones) tradicionalmente se estudia
dentro del campo de la psicología cognitiva; los investigadores de inteligencia
artificial desarrollan sistemas automatizados de inferencia para emular la
inferencia humana. Inferencia estadística permite la inferencia de datos
cuantitativos.
Contenido
■1 Definición de inferencia
■2 Ejemplos de inferencia
■3 Inferencia incorrecta
■4 Inferencia lógica automática ■4.1 Ejemplo
utilizando Prolog
■4.2 Uso con la web semántica
■4.3 Lógica estadística y probabilidad
bayesiana
■4.4 Lógica nonmonotonic[2]
■5 Véase también
■6 Referencias
Definición de
inferencia
El proceso por el cual
se infiere una conclusión de varias observaciones se llama razonamiento
inductivo. La conclusión puede ser correcto o incorrecto, o correcto dentro de
un cierto grado de precisión o correcto en determinadas situaciones.
Conclusiones inferidas a partir de observaciones múltiples pueden analizarse
por observaciones adicionales.
Esta definición es
discutible (debido a su falta de claridad. Ref: Diccionario de inglés Oxford:
“inducción… 3. Lógica la inferencia de una ley general de casos particulares.”)
La definición dada por lo tanto aplica sólo cuando la “conclusión” es general.
1. Una conclusión sobre
la base de evidencia y razonamiento. 2. El proceso de llegar a esa conclusión:
“orden, salud y por limpieza de inferencia”.
Ejemplos de inferencia
Filósofos griegos
define una serie de silogismos, corregir tres de parte de inferencias, que
pueden utilizarse como bloques de construcción para razonamiento más complejo.
Comenzamos con el más famoso de todos ellos:
1.Todos los hombres son mortales
2.Sócrates es un hombre
3.Por lo tanto, Sócrates es mortal.
¿El lector puede
comprobar que las premisas y conclusión son verdaderas, pero la lógica se ocupa
de inferencia: sigue la verdad de la conclusión de que las instalaciones?
La validez de una
inferencia depende de la forma de la inferencia. Es decir, la palabra “válido”
no se refiere a la verdad de las premisas o la conclusión, sino a la forma de
la inferencia. Una inferencia puede ser válida incluso si las piezas son falsas
y pueden ser válidas incluso si las piezas son verdaderas. Pero un formulario
válido con premisas verdaderas siempre tendrá una conclusión verdadera.
Por ejemplo, considere
la forma de la siguiente symbological pista:
1.Todas las frutas son dulces.
2.Una banana es una fruta.
3.Por lo tanto, una banana es dulce.
Para que la conclusión
que ser necesariamente cierto, las premisas deben ser verdaderas.
Ahora pasamos a un
formulario no es válido.
1.Todos los a son B.
2.C es un B.
3.Por lo tanto, C es un A.
Para mostrar que este
formulario no es válido, demostramos cómo puede conducir a una conclusión falsa
de premisas verdaderas.
1.Las manzanas son frutas. (Corregir)
2.Los plátanos son frutas. (Corregir)
3.Por lo tanto, plátanos son manzanas. (Mal)
Un argumento válido con
premisas falsas puede llevar a una conclusión falsa:
1.Todas las personas altas son griegos.
2.John Lennon era alto.
3.Por lo tanto, John Lennon era griego.
Cuando se utiliza un
argumento válido para derivar una conclusión falsa de premisas falsas, la
inferencia es válida porque sigue la forma de una inferencia correcta.
También puede utilizarse
un argumento válido para derivar una conclusión verdadera de premisas falsas:
1.Todas las personas altas son músicos
2.John Lennon era alto
3.Por lo tanto, John Lennon fue un músico
En este caso tenemos
dos premisas falsas que implican una conclusión verdadera.
Inferencia incorrecta
Una inferencia
incorrecta es conocida como una falacia. Filósofos que estudian lógica informal
han recopilado listas grandes de ellos, y los psicólogos cognitivos han
documentado muchos sesgos en el razonamiento humano que favorecen el
razonamiento incorrecto.
Inferencia lógica
automática
Sistemas de AI primero
proporcionan inferencia lógica automatizada y una vez fueron temas de
investigación extremadamente popular, conduce a aplicaciones industriales bajo
la forma de sistemas expertos y más tarde los motores de reglas de negocio.
Trabajo del sistema de
una inferencia es extender automáticamente una base de conocimiento. Knowledge
base (KB) es un conjunto de proposiciones que representan lo que el sistema
sabe sobre el mundo. Varias técnicas pueden usarse por ese sistema para
extender KB mediante inferencias válidas. Un requisito adicional es que las
conclusiones que el sistema llega a son pertinentes a su tarea.
Ejemplo utilizando
Prolog
Prolog (para
«programación en lógica») es un lenguaje de programación basado en un
subconjunto del cálculo de predicados. Su principal trabajo es comprobar si una
determinada proposición puede deducirse un KB (knowledge base) usando un
algoritmo llamado encadenamiento hacia atrás.
Volvamos a nuestro
Sócrates silogismo. Entramos en nuestra Base de conocimiento el siguiente
fragmento de código:
mortal(X)
:- man(X).
man(socrates).
(Aquí :- puede leerse
como “si”. Generalmente, si P → Q (si p entonces Q) y luego en Prolog sería
código q:-p (Q si P).)
Esto indica que todos los hombres son mortales
y que Sócrates es un hombre. Ahora podemos pedir el sistema Prolog sobre
Sócrates:
?- mortal(socrates).
(donde ?- significa una
consulta: mortal(socrates). se deduce el KB usando las reglas) da la respuesta
“Sí”.
Por otro lado, pidiendo
el sistema Prolog lo siguiente:
?- mortal(plato).
da la respuesta “No”.
Esto es porque no sabe
nada acerca de Platón Prolog y ahí por defecto a cualquier propiedad sobre
Platón ser falso (el llamado cerrado Asunción del mundo). Finalmente?-mortal(X)
(es nada mortal) resultaría en “Sí” (y en algunas implementaciones: “Sí”: X =
Sócrates)
Prolog puede utilizarse para tareas mucho más
complicadas de la inferencia. Consulte el artículo correspondiente para más
ejemplos.
Utilizar con la web
semántica
Recientemente
razonadores automáticos encontraron en la web semántica un nuevo campo de
aplicación. Se basa en la lógica de primer orden, conocimiento expresado
mediante una variante de OWL puede ser lógicamente procesado, es decir, hacer
inferencias sobre ella.
Lógica estadística y
probabilidad bayesiana
Filósofos y científicos
que siguen el marco Bayesiano para la inferencia utilizan las reglas
matemáticas de probabilidad para encontrar esta mejor explicación. La vista
Bayesiano tiene una serie de características deseables — uno de ellos es que
incrusta deductivo (cierta) lógica como un subconjunto (esto solicita algunos
escritores llamar probabilidad bayesiana “lógica de probabilidad”, siguiendo a
E. T. Jaynes).
Bayesians identificar
probabilidades con grados de creencias, con cierto proposiciones tienen
probabilidad 1 y ciertamente falsas proposiciones tener probabilidad 0. Para
decir que “va a llover mañana” tiene un 0,9 probabilidad es decir, que considere
la posibilidad de lluvia mañana como muy probable.
A través de las reglas
de probabilidad, puede calcularse la probabilidad de una conclusión y de
alternativas. La mejor explicación más a menudo se identifica con los más
probables (véase la teoría de la decisión bayesiana). Una regla central de
inferencia bayesiana es el teorema de Bayes.
Vea la inferencia
bayesiana para ejemplos.
Lógica nonmonotonic [[]
2 []
Una relación de
inferencia es monotónica si la adición de locales no socave previamente
alcanzadas conclusiones; de lo contrario la relación es nonmonotonic.
Inferencia deductiva, es monótona: Si es llegar a una conclusión sobre la base
de un determinado conjunto de locales, esa conclusión todavía se mantiene si se
agregan más locales.
Por el contrario,
razonamiento cotidiano en su mayoría es nonmonotonic porque implica riesgo:
saltar a conclusiones de premisas deductivamente insuficientes. Sabemos que
cuando es vale la pena o incluso necesario (por ejemplo, en el diagnóstico
médico) a asumir el riesgo. Pero también somos conscientes de que tal
inferencia es retractable — que nueva información puede socavar conclusiones
viejas. Diversos tipos de inferencia retractable pero notable éxito
tradicionalmente han capturado la atención de los filósofos (teorías de
inducción)., la teoría de Peirce de secuestro, inferencia a la mejor
explicación, etc.. Más recientemente lógicos han comenzado a abordar el
fenómeno desde un punto de vista formal. El resultado es un amplio cuerpo de
teorías en la interfaz de la filosofía, la lógica y la inteligencia artificial.
Se llama inferencia
lógica a la aplicación de una regla de transformación que
permite transformar una fórmula o expresión bien formada (EBF) de un sistema formal en otra EBF
como teorema del mismo sistema. Ambas
expresiones se relacionan mediante una relación de equivalencia,
es decir, que ambas tienen los mismos valores de verdad o, dicho de otra
forma, la verdad de unacoimplica la verdad de la otra.
podría
ser transformada en:
donde 
; 
y 
.
; y .
Elaborando la tabla de valores
de verdad de dicha equivalencia contenida en la función
del bicondicional el
resultado ha de ser una tautología.
Se refiere a la
estructura lógico-formal que permite obtener una expresión bien formada (EBF)
desligada, libre, como teorema de un sistema formal previamente definido por
la regla de separaciónestrictas
de formación y transformación de fórmulas.
Dicha estructura es el
fundamento de un argumento lógico-formal mediante la aplicación de la regla de
Sustitución de fórmulas.
donde 
representa
cada variable la premisa de un argumento. Conocida la verdad de cada una, como
premisas de un argumento, su producto verdadero exige la verdad de todas y cada
una de dichas expresiones; lo que permite establecer D como expresión libre y conclusión
del argumento. aivy- Evidencia inductiva:
Surge de la constatación de una misma ocurrencia en una serie de casos.
Observando que muchos lobos tienen la cola larga, infiero que “los lobos
tienen la cola larga”, como una generalización.
- Evidencia enumerativa o
inducción completa: Cuando se enumeran todos los casos la inferencia se
convierte en una verdad demostrada, como inducción completa.
Tal es el caso de que tras contar a todos y cada uno se pueda inferir:
“los alumnos de esta clase son 22”.
Aristóteles y con él
la escolástica tradicional
admitía una inducción perfecta, siempre y cuando la relación entre los individuos y la clase,
como concepto, sea aprendida como conexión esencial necesaria de un
proceso de abstracción;
o bien entre clases como conceptos incluidas en otra clase, como concepto. De
esta forma tal inducción venía a ser una forma de silogismo, en la relación de conceptos entre
sí. Así, en la medida en que, águilas, cigüeñas, gorriones, .... etc. vuelan, y
todas y cada una de las clases de tales animales son aves, se puede concluir
que la conexión aves y volar es esencial, "Todas las aves vuelan".
Argumentos así
provocaron incidentes tan insólitos en la historia de la ciencia como la
aparición del ornitorrinco.11
Por otro lado el
conocimiento de la experiencia siempre singular, cada caso único e irrepetible,
hace problemática la posibilidad de llegar al conocimiento de conceptos
universales, esenciales; y plantea el problema
del status epistemológico de
la ciencia como conocimiento de conceptos y leyes universales.
Al ponerse en cuestión
el mundo de las formas esenciales, y la propia entidad conceptual entendida
como clase lógica,
y la posibilidad de la no existencia de individuos dentro de una
clase bien definida, la inferencia inductiva sobre un universo no conocido en
todas sus ocurrencias produce el llamado problema de la
inducción, que por su carácter excede del caso de este
artículo referido a la inferencia.(Véase inductivismo).
- Inferir por lógica clásica:
Inferencia que sólo admite dos valores: verdadero o falso.
- Inferencia trivaluada: Una
inferencia de este estilo da como posibles resultados tres valores.
- Inferencia multivaluada: Una
inferencia de este estilo da como posibles resultados múltiples valores.
- Inferencia difusa: Una inferencia
de este estilo describe todos los casos multivaluados con exactitud y
precisión.
- Inferencia probabilística en el
sentido de una inducción que permite establecer una verdad con mayor
índice de probabilidad que las demás.
Si bien, cuando el
universo posible es de infinitas ocurrencias la probabilidad siempre será 0.
Por lo que algunos establecen para el estatuto de la ciencia el falsacionismo, como método científico y contrastación de
teorías y las lógicas humanas.
Cuando la descripción
se aplica a condiciones de certeza, como en las tablas del mercado de valores
en que se muestra un censo de
los valores negociados, se convierte en una entidad metodológica. Sin embargo,
en la mayoría de los problemas estadísticos actuales se emplea más una muestra
que un censo, y la descripción se ha convertido simplemente en una preparación
de la siguiente rama de la estadística: inferencia.
Cuando hacemos uso de
la inferencia, llegamos a una conclusión o formulamos una afirmación bajo
ciertas condiciones de incertidumbre. La incertidumbre puede ser el resultado
de las condiciones aleatorias, implícitas en el trabajo con muestras, o del
desconocimiento de las leyes aleatorias precisas que son aplicables a una
situación específica. No obstante en la teoría de la conclusión, la
incertidumbre sobre la exactitud de la afirmación que se ha hecho o de la
conclusión que se ha sacado se expone simplemente en términos de probabilidad
de que ocurra.
La inferencia trata
de dos tipos principales de problemas:la estimación y
la contrastación
de hipótesis
Se puede inferir todo
lo que sea inteligible. Dentro del campo de la inteligencia humana,
encontramos campos muy interesantes, tal como la inteligencia emocional.
Dado que el cerebro humano está sujeto a leyes físicas, existe la posibilidad
de que el comportamiento humano sea potencialmente previsible, con un grado de
incertidumbre, al mismo grado que el resto de ciencias lo pudiera ser, pues
todas se basan en la inteligencia del hombre. La
capacidad de inferir el sentimiento humano se llama empatía; cada sentimiento motiva a actuar
de cierta manera. La capacidad de predecir como va a actuar cierta persona roza
lo esotérico, pero nada más lejos de la realidad, se pueden generar modelos de
comportamientos humanos y el grado de exactitud de la predicción dependerá de
lo empático que sea la persona (Dado que la única máquina capaz de reproducir
una mente, hasta la fecha, es un cerebro humano)
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