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https:///mymemo.xyz/wiki/api.php?action=feedcontributions&feedformat=atom&user=124.219.175.165 miniwiki - 利用者の投稿記録 [ja] 2024-06-29T12:15:18Z 利用者の投稿記録 MediaWiki 1.31.0 帰納 2018-03-25T15:27:16Z <p>124.219.175.165: 不要な読点の除去</p> <hr /> <div>{{Otheruses|Inductionの訳としての「帰納」、特に枚挙的帰納法|Recursionの訳としての「帰納」|再帰}}<br /> {{pathnav|推論|論理的推論|frame=1}}<br /> &#039;&#039;&#039;帰納&#039;&#039;&#039;(きのう、{{Lang-en-short|Induction}}、{{Lang-el-short| επαγωγή(エパゴーゲー)}})とは、個別的・[[特殊]]的な事例から一般的・普遍的な[[規則]]・[[法則]]を見出そうとする[[論理的推論]]の方法のこと。[[演繹]]においては前提が真であれば結論も[[必然]]的に真であるが、帰納においては前提が真であるからといって結論が真であることは保証されない。<br /> <br /> なお[[数学的帰納法]]・[[:w:Structural induction|構造的帰納法]]・[[整礎関係|整礎帰納法]]・完全帰納法・[[:w:course-of-values recursion|累積帰納法]]・超限帰納法などの帰納法は、名前と違い帰納ではなく演繹である。<br /> <br /> == 帰納の限界 ==<br /> 一般的にいって帰納は、あくまでも[[確率]]・確度といった[[蓋然性]]の導出に留まる。例えば、「[[ネコ]]aは[[ネズミ]]を追いかける」「ネコbはネズミを追いかける」「ネコcはネズミを追いかける」という事例が幾つかあるので、「全てのネコはネズミを追いかける」と結論を下すとしよう。ここでは、自分が見たネコだけから「全てのネコ」という[[全称命題]]に範囲を飛躍させている。しかし、この先新たにネズミを追いかけない猫が発見される可能性は常にある。したがって、「全てのネコはネズミを追いかける」と定式化することには疑問が残る。<br /> [[Image:Induction 2.png|400px|thumb|right]]<br /> また、次のような例でも同様のことが言える。地上で[[太陽]]を観測し、三日かけて次の観測事実を得たとする。「一昨日も、昨日も、今日も、太陽は[[東]]の高い[[山]]の脇から上ってきた」。ここから次のように結論するのが枚挙的帰納法である。「太陽は&#039;&#039;&#039;いつも&#039;&#039;&#039;、東の高い山の脇から上る」。<br /> <br /> [[演繹]]で用いられている例と帰納を対比させるとこうなる。「人である[[ソクラテス]]は死んだ。人である[[プラトン]]は死んだ。人である[[アリストテレス]]は死んだ。したがって人は全て死ぬ」。つまり、帰納は[[一般化]]に基づく。<br /> <br /> 一般的にいえば、帰納とは何かしらの知的判断能力を有する生物が行動学習をする際の根本的な原理を定式化したものである。[[フランシス・ベーコン (哲学者)|フランシス・ベーコン]]の提出したこの帰納という概念をより人間学的に咀嚼したものが、[[ジョン・ロック]]の[[経験論]]である。<br /> <br /> データから理論を導き出す試み、すなわち帰納的推理はベーコンらによって始められ、[[ジョン・スチュアート・ミル]]の『論理学体系』においてある程度体系化され、その後近代[[論理学]]や[[統計学]]と結びついて研究されている。<br /> <br /> == 他の推論方法との比較 ==<br /> 帰納という言葉は広義には&#039;&#039;&#039;[[演繹]]&#039;&#039;&#039;ではない[[推論]](枚挙的帰納法、[[アナロジー]]、[[アブダクション]])全般のことを指すが、狭義には&#039;&#039;&#039;枚挙的帰納法&#039;&#039;&#039;({{lang-en-short|[[:w:enumerative induction|enumerative induction]]}})のことを指す言葉として使われる。ここでは演繹を含め、それぞれの推論が持つ特徴を比較する。<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> ! rowspan=&quot;2&quot; | <br /> ! rowspan=&quot;2&quot; style=&quot;width:23em&quot;|[[演繹]](deduction)<br /> ! colspan=&quot;3&quot; |演繹ではない推論(広い意味での帰納 induction)<br /> |-<br /> !枚挙的帰納法(狭義の帰納)<br /> ![[アナロジー]](類推)<br /> ![[アブダクション]](仮説形成)<br /> |-<br /> !rowspan=&quot;2&quot;|例<br /> |<br /> ;&lt;前提1&gt;:AならばBである。<br /> ;&lt;前提2&gt;:Aである。<br /> |<br /> ;&lt;前提1&gt;:a1はPである。<br /> ;&lt;前提2&gt;:a2もPである。<br /> |<br /> ;&lt;前提1&gt;:aはPである。<br /> ;&lt;前提2&gt;:bはaと似ている。<br /> |<br /> ;&lt;前提1&gt;:aである。<br /> ;&lt;前提2&gt;:Hと仮定すると、aがうまく説明される。<br /> |-<br /> |<br /> ;&lt;結論&gt;:Bである。<br /> |<br /> ;&lt;結論&gt;:(たぶん)全てのaはPである。<br /> |<br /> ;&lt;結論&gt; :(たぶん)bはPである。<br /> |<br /> ;&lt;結論&gt; :(たぶん)Hである。<br /> |-<br /> !情報量<br /> |増えない。<br /> (結論の内容は全て前提の内容に含まれている)<br /> | colspan=&quot;3&quot; |増える。<br /> (結論は、前提に含まれていた内容を超える内容を持つ)<br /> |-<br /> !真理保存性<br /> |○<br /> ([[妥当性|妥当]]な演繹的推論は、前提が正しければ([[健全性|健全]]であれば)、必ず結論は正しい)<br /> | colspan=&quot;3&quot; |×<br /> (前提が正しくても、結論の正しさは保証されない)<br /> |}<br /> <br /> == 確証性の原理 ==<br /> このように、帰納とは、個別・特殊的事実の多さから&#039;&#039;結論がどのくらい確からしいものか&#039;&#039;を導くための推理といえる。これは&#039;&#039;&#039;確証性の原理&#039;&#039;&#039;とも呼ばれ、次のように定式化されている。「&#039;&#039;法則に関連する観察が増えれば増えるほど、その法則の確からしさは増大する&#039;&#039;」。<br /> <br /> == 帰納の正当化 ==<br /> [[Image:Induction 1.png|thumb|right|200px|&#039;&#039;&#039;帰納とその周辺概念との関係&#039;&#039;&#039; 枚挙的帰納法と自然の斉一性原理は、その正当化に関して互いに循環する。また斉一性原理は[[グルーのパラドックス]]という問題を持つ。]]<br /> 一方、確実性の根拠としての枚挙的帰納法による証明を試みようとすれば、論理的な困難が生じる。枚挙的帰納法によってなんらかの仮説を(蓋然的にではなく確実的に)正当化する場合、当の証明者は「&#039;&#039;全ての物事は、他に事情がない限り、いままで通り進んでいく&#039;&#039;」という&#039;&#039;&#039;斉一性の原理&#039;&#039;&#039;に従っている([[自然の斉一性]]を参照されたし)。しかし、この原理を正当化するすべは(少なくとも枚挙的帰納法による証明のうちには)ない。<br /> <br /> しかし、ある現象に関する理論が存在しないか確実でない場合には演繹は成立しない。そのような場合でも帰納は成立するので、帰納は新しい分野を開発し、新しい理論を模索する場では先ず[[仮説]]を立てるための方法として極めて重要である。自然科学では[[観察]]や[[実験]]が重視され、そこからさまざまな仮説が作られ、それがその分野の進歩の基礎となるが、そこから得られる判断は常に帰納的である。<br /> <br /> == 枚挙的帰納法の欠点 ==<br /> 確証性の原理をとるにせよ、斉一性の原理をとるにせよ、枚挙的帰納法で仮説を正当化する企ては、なんらかの壁にぶつかるのである。<br /> <br /> 特によくあるのは、[[早すぎる一般化]]である。枚挙的帰納法が間違う有名な例として、&quot;「[[ビール]]には水が入っている」、「[[ウィスキー]]にも水が入っている」、「[[ブランデー]]にも水が入っている」、よって「[[水]]を飲むと酔っ払う」&quot; というものがある。<br /> また、枚挙的帰納法の危険性を表現した次のような寓話も知られている。(この帰納主義の[[七面鳥]]の寓話は[[バートランド・ラッセル]]の作とも言われている。)<br /> <br /> &lt;blockquote style=&quot;border: 1px solid #a0a0a0; padding: 1ex;&quot;&gt;<br /> ある七面鳥が毎日9時に餌を与えられていた。それは、あたたかな日にも寒い日にも雨の日にも晴れの日にも9時であることが観察された。そこでこの七面鳥はついにそれを一般化し、&#039;&#039;&#039;餌は9時になると出てくるという[[法則]]を確立&#039;&#039;&#039;した。&lt;br /&gt;<br /> そして、クリスマスの前日、9時が近くなった時、七面鳥は餌が出てくると思い喜んだが、餌を与えられることはなく、かわりに首を切られてしまった。<br /> &lt;/blockquote&gt;<br /> <br /> 帰納の欠点は、下記の3つである&lt;ref name=iyamakan132 &gt;[[#井山・金森|井山・金森(2000)p.54~55]]&lt;/ref&gt;。<br /> <br /> #事実の理論負荷性。[[ノーウッド・ラッセル・ハンソン]]によって提示された。その事実の成立を可能とする理論的文脈や社会的背景なしに、事実は存在し得ない。「思い込みや先入観のない事実」は存在しない、絶対的客観性はあり得ない、ということである。帰納の前提となる事実は、完全には信頼できないものである。<br /> #帰納の飛躍。ジョン・スチュワート・ミルによって提示された。どれだけデータ(事実)を集めてもその数は有限であり、無限の事柄を言い当てる[[全称命題]]は導出できない。帰納には、有限から無限への無理な飛躍がある。<br /> #簡潔性原理の前提。「自然法則は簡潔な構造を持つ」ということを前提にしなければ、帰納は集められたデータから一意的な決定ができない。複数の法則に帰結するようであれば帰納は意味をなさないが、実際は多様性につきまとわれる。そのために、簡潔な法則を選択するという前提があるのだが、その原理自体を帰納では証明できない。<br /> <br /> == 完全帰納法と不完全帰納法 ==<br /> 枚挙的帰納法において、全ての場合を網羅している場合を&#039;&#039;&#039;完全帰納法&#039;&#039;&#039;({{lang-en-short|[[:w:proof by exhaustion|perfect induction]]}})、一部しか網羅していない場合を&#039;&#039;&#039;不完全帰納法&#039;&#039;&#039;({{lang-en-short|[[:w:imperfect induction|imperfect induction]]}})という。<br /> なお、数学的帰納法の一種で、{{math|k}}以下の全てで命題が真であるとき{{math|k+1}}の場合も命題が真であることを示す方法を complete induction と言うが、こちらも日本語では完全帰納法と訳されているため注意が必要である。<br /> <br /> == 出典 ==<br /> {{reflist}}<br /> <br /> == 参考文献 ==<br /> * [[戸田山和久]]「第三章 ヒュームの呪い」『科学哲学の冒険:サイエンスの目的と方法をさぐる』[[日本放送出版協会]]、2005年、67-95頁。ISBN 4-14-091022-4<br /> * [[三浦俊彦 (哲学者)|三浦俊彦]] 「第十三節 演繹と帰納」『論理学入門:推論のセンスとテクニックのために』日本放送出版協会、2000年、104-111頁。ISBN 4-14-001895-X<br /> * [[市川伸一]]「第三章 帰納的推論」『考えることの科学:推論の認知心理学への招待』 [[中央公論社]] 、1997年、 41-60頁。ISBN 4-12-101345-X<br /> * 鹿取 廣人・杉本 敏夫編「第六章 4-2 推論の方法」『心理学(第2版)』[[東京大学出版会]]、2004年、169-174頁。ISBN 4-13-012041-7<br /> * 神山和好「懐疑論者の不安:帰納法の問題の解消主義的解決再論」『[[科学基礎論研究]]』30巻2号、2003年、55-60頁。 [http://www.journalarchive.jst.go.jp/jnlpdf.php?cdjournal=kisoron1954&amp;cdvol=30&amp;noissue=2&amp;startpage=55&amp;lang=ja PDF]<br /> * 中村秀吉「帰納法のパラドックスと自然の構造」『科学基礎論研究』11巻1号、1972年、7-14頁。[http://www.journalarchive.jst.go.jp/jnlpdf.php?cdjournal=kisoron1954&amp;cdvol=11&amp;noissue=1&amp;startpage=7&amp;lang=ja PDF]<br /> * {{Cite book|和書|author=井山弘幸・金森修|chapter=|editor=|year=2000|month=11|title=現代科学論:科学をとらえ直そう|publisher=新曜社|series=|isbn=4-7885-0740-4|ref=井山・金森}}<br /> <br /> == 関連項目 ==<br /> &lt;!-- {{Commonscat|}} --&gt;<br /> {{wiktionary}}<br /> * [[USIT]] (演繹、帰納、類比・ひらめき・ヒューリスティックを含む 体系的発明思考法)<br /> * [[演繹]]<br /> * [[数学的帰納法]](名前と違い帰納ではなく演繹)<br /> * [[イドラ]]<br /> * [[アブダクション]]<br /> * [[完全帰納]]<br /> * [[不完全帰納]]<br /> * [[ヘンペルのカラス]]<br /> * [[自然の斉一性]]<br /> * [[検証と反証の非対称性]]<br /> * [[大数の法則]]<br /> * [[ヒューリスティックス]]<br /> * [[認知バイアス]]<br /> * [[科学的方法]]<br /> ; (Recursion/Recursive)<br /> * [[帰納的可算集合]]<br /> * [[帰納的集合]]<br /> * [[帰納的可算言語]]<br /> * [[帰納言語]]<br /> * [[帰納的関数]]<br /> * [[原始帰納的関数]]<br /> <br /> == 外部リンク ==<br /> * [http://100.yahoo.co.jp/detail/%E5%B8%B0%E7%B4%8D/ 帰納] - [[Yahoo!百科事典]]<br /> {{IEP|ded-ind|Deductive and Inductive Arguments}}<br /> {{SEP|logic-inductive/|Inductive Logic}}<br /> <br /> {{科学哲学}}<br /> {{Philos-stub}}<br /> <br /> {{DEFAULTSORT:きのう}}<br /> [[Category:帰納|*]]<br /> [[Category:論理学]]<br /> [[Category:科学哲学の概念]]<br /> [[Category:科学哲学の主題]]<br /> [[Category:科学的方法]]<br /> [[Category:数学に関する記事]]<br /> [[Category:哲学の和製漢語]]</div> 124.219.175.165
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