Logic Phát hiện Suy diễn với các Phương tiện Phân tán

Logic Phát hiện Suy diễn với các Phương tiện Phân tán

Olga Pombo et al (eds.)

Người dịch: Hà Hữu Nga

Suy diễn (Abduction), hoặc suy luận về cách giải thích tốt nhất, là một phương pháp suy luận trong đó người ta chọn một giả thiết giải thích (nếu là chân) tốt nhất các bằng chứng liên quan. [1] Suy diễn bắt đầu từ một tập sự kiện được chấp nhận và suy luận một cách tốt nhất các giải thích. [2] Thuật ngữ suy diễn đôi khi cũng được sử dụng để nói về việc tạo ra các giả thuyết để giải thích các quan sát hoặc các kết luận, nhưng định nghĩa [1] thì thông dụng hơn trong cả triết học lẫn tính toán.

Các phương pháp

Diễn dịch: Cho phép có được b như là một kết quả của a. Nói cách khác, diễn dịch là một quá trình có được các kết quả của cái được giả định. Tính chân thực  của các giả định đề đã được đưa ra, thì một diễn dịch có giá trị sẽ đảm bảo cho tính chân thực của kết luận. Một phán đoán diễn dịch được đưa ra dựa trên những tính chân thực đã được chấp nhận, chẳng hạn tất cả mọi đàn ông độc thân đều là những người chưa xây dựng gia đình. Đó là chân thực căn cứ vào định nghĩa và độc lập với kinh nghiệm nhận thức. 

Quy nạp: Cho phép suy luận một a nào đó từ vô số minh hoạ cụ thể của b khi a gây ra b. Quy nạp là quá trình suy luận những tiền lệ có thể như là một kết quả của việc quan sát vô số hệ quả tất nhiên. Một phán đoán quy nạp đòi hỏi nhận thức về nó là chân. Chẳng hạn phán đoán “ngoài trời tuyết đang rơi” là vô giá trị chừng nào một người nhìn ra hoặc đi ra ngoài và nhận thấy phán đoán đó là chân hay là giả. Quy nạp đòi hỏi kinh nghiệm nhận thức.

Suy diễn: Cho phép suy luận a là một giải thích của b. Vì đặc tính này nên suy diễn cho phép điều kiện tiên quyết a của “a gây ra b” được suy luận từ hệ quả b. Vì vậy phép suy diễn và suy diễn trái ngược nhau trong đó một nguyên tắc là “a gây ra b” được sử dụng để suy luận. Hiểu theo nghĩa hẹp thì suy diễn tương đương về hình thức với nguỵ biện logic khẳng định hậu thức, vì có vô số cách lý giải có thể cho b. Khác với diễn dịch và quy nạp, suy diễn có thể tạo ra các kết quả không chính xác trong hệ thống hình thức của nó. Tuy nhiên nó lại có thể vẫn hữu ích như là một phép phỏng đoán, đặc biệt là khi một cái gì đó được biết là có thể xảy ra đối với b vì những nguyên nhân khác nhau.

Suy diễn dựa trên cơ sở logic

Trong logic, phép giải thích được thực hiện từ một lý thuyết logic T đại diện cho một lĩnh vực và một tập quan sát 0. Suy diễn là quá trình suy luận một tập giải thích 0 theo T và lấy ra một trong số các giải thích đó. Vì E là một giải thích của 0 theo T, nên nó cần phải thoả mãn hai điều kiện:  

- 0 sinh ra từ E và T;

- E nhất quán với T.

Trong logic hình thức, O và E được giả định là các tập số chữ. Hai điều kiện để E là một giải thích của O theo lý thuyết T được hình thức hoá thành:

- T ∪E = 0 

- T ∪E là nhất quán.

Lịch sử khái niệm

Về phương diện lịch sử, Aristotle đã sử dụng thuật ngữ epagoge suy luận quy nạp, để chỉ phép tam đoạn luận trong đó tiên đề chính được biết là chân, nhưng tiên đề phụ thì lại chỉ là khả năng. Nhà triết học Charles Peirce đã đưa khái niệm suy diễn vào môn logic hiện đại. Trong các công trình trước năm 1900, ông hầu hết sử dụng thuật ngữ này để chỉ việc sử dụng một quy luật đã biết để giải thích một quan sát, chẳng hạn “nếu trời mưa thì cỏ bị ướt” là một quy luật đã biết được sử dụng để giải thích rằng cỏ bị ướt. Nói cách khác về phương diện kỹ thuật sẽ chính xác hơn khi nói “Nếu cỏ bị ướt thì việc lý giải có thể nhất là trời vừa mới mưa”.

Suy diễn

Tạo ra giả thuyết giải thích. Từ suy diễn người ta nhận ra quy nạp là sự suy lý dựa trên cơ sở các kiểm nghiệm về phần chân lý trong giả thuyết. Mỗi nghiên cứu, cho dù là nghiên cứu các tư tưởng, các sự kiện thông tục, hoặc các chuẩn mực cũng như các quy luật xuất hiện nhằm nỗ lực giải quyết mối bận tâm về những quan sát trong một hoặc những lĩnh vực nhất định. Toàn bộ nội dung giải thích của các lý thuyết đều được chạm tới bằng cách suy diễn, là phương thức bấp bênh nhất trong số các phương thức suy lý. Quy nạp là một quá trình quá chậm đối với hoạt động đó, vì vậy tính chất kinh tế của công việc nghiên cứu đòi hỏi phải sử dụng suy nghiệm, mà chút ít thành công của nó lại tuỳ thuộc vào đôi chút hoà hợp nào đó của người ta đối với tự nhiên, bằng những thiên hướng học được và một số thiên hướng đó có vẻ như là bẩm sinh. Suy diễn được biện minh bằng quy nạp khái quát trong đó nó vận hành thường đủ và không còn gì khác, tối thiểu là không đủ nhanh khi khoa học đã chính xác là tương đối chậm, là công trình của nhiều thế hệ. Giả sử suy diễn là bẩm sinh hoặc là bản năng được phát triển hoà hợp với tự nhiên và được dẫn dắt bới nhu cầu kinh tế hoá quá trình nghiên cứu thì các giả thuyết lý giải nó cần phải đơn giản một cách tối ưu theo nghĩa “tự nhiên” (về vấn đề này Peirce trích Galileo và phân biệt khỏi sự “đơn giản về phương diện logic”). Như vậy suy diễn là một cách thức phán đoán bấp bênh, nó cần phải có các kết quả liên quan đến thực tiễn có thể nhận thức được tối thiểu cũng dẫn đến các kiểm nghiệm tri thức, và trong khoa học, nó phụ thuộc vào sự kiểm nghiệm mang tính khoa học.

Sau này Peirce đã sử dụng thuật ngữ đó mong muốn tạo ra các quy luật mới để lý giải các quan sát mới, bằng cách nhấn mạnh rằng suy diễn là một quá trình logic duy nhất thực sự tạo ra bất cứ thứ gì mới. Cụ thể là ông đã mô tả  quá trình khoa học như một sự kết hợp của suy diễn, diễn dịch và quy nạp bằng cách nhấn mạnh rằng tri thức mới duy nhất được sáng tạo bởi suy diễn. Điều đó trái ngược với cách sử dụng thông thường khái niệm suy diễn trong các khoa học xã hội và trong trí tuệ nhân tạo mà ở đó chỉ sử dụng theo nghĩa cũ. Ngược lại với cách sử dụng ấy, Peirce tuyên bố rằng quá trình thực sự tạo ra một quy luật mới không bị “cản trở” bởi các quy luật logic. Hơn thế nữa, ông còn chỉ ra rằng con người có một khả năng bẩm sinh để suy luận một cách chính xác; việc sở hữu khả năng này được giải thích bằng lợi thế tiến hoá đem lại. Cách sử dụng thứ hai của Peirce đối với khái niệm suy diễn giống hệt như khái niệm quy nạp.

Norwood Russell Hanson, một nhà triết học khoa học muốn nắm bắt một cách lý giải logic về việc các phát hiện khoa học đã diễn ra như thế nào. Ông đã sử dụng khái niệm suy diễn của Peirce cho vấn đề này. Một nhà khoa học khác là Peter Lipton cũng đã phát triển thêm khái niệm này với công trình “Inference to the Best Explanation” [Lipton 1991].

Ứng dụng

Các ứng dụng vào trí tuệ nhân tạo bao gồm việc chẩn đoán lỗi, xét lại niềm tin, và kế hoạch hoá tự động. Ứng dụng trực tiếp nhất của khái niệm suy diễn là ở chỗ nó tự động tách được các lỗi trong các hệ thống: một lý thuyết nào đó liên quan đến các lỗi với các tác động của chúng và một tập tác động được quan sát, thì suy diễn có thể được sử dụng để suy luận các tập lỗi có thể là nguyên nhân gây nên vấn đề. Suy diễn cũng có thể được sử dụng để xây dựng mô hình kế hoạch hoá tự động. Một lý thuyết logic nhất định liên quan đến các sự cố hành động với các tác động của chúng (chẳng hạn một công thức tính toán sự kiện), vấn đề phát hiện một kế hoạch đạt tới một tình trạng có thể được mô hình hoá khi vấn đề suy diễn một tập chữ số hàm ý rằng hiện trạng cuối cùng là hiện trạng mục đích.

Xét lại niềm tin, quá trình thích ứng với niềm tin theo quan điểm thông tin là một lĩnh vực khác trong đó suy diễn được áp dụng. Vấn đề chủ yếu của việc xét lại niềm tin là thông tin mới có thể không nhất quán với tập hợp niềm tin, trong khi kết quả tích hợp lại không thể không nhất quán. Quá trình này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng phép suy diễn: khi một sự lý giải cho việc quan sát đã được phát hiện thì việc tích hợp nó không thể tạo ra tính không nhất quán. Ứng dụng này của suy diễn không trực tiếp, khi bổ sung các công thức mang tính định đề vào các công thức định đề khác chỉ có thể làm cho các tính chất không nhất quán trở nên tồi tệ. Thay vào đó suy diễn được thực hiện ở cấp độ sắp xếp trật tự ưu tiên của các thế giới khả thể. Trong triết học khoa học, suy diễn là phương pháp suy luận chủ yếu để hỗ trợ cho chủ nghĩa hiện thực khoa học, và nhiều trận tranh cãi về chủ nghĩa hiện thực khoa học vẫn tập trung vào việc liệu có phải suy diễn là một phương pháp suy luận có thể chấp nhận được hay không. Trong ngôn ngữ học lịch sử, suy diễn trong việc tìm kiếm được ngôn ngữ thường diễn ra như là một bộ phận thiết yếu của các quá trình thay đổi ngôn ngữ chẳng hạn như việc tái phân tích và phép loại suy.

Hiệu lực suy diễn

Hiệu lực suy diễn là quá trình làm cho một giả thuyết nhất định trở nên có hiệu lực thông qua suy lý suy diễn. Với nguyên tắc này, một lý giải sẽ có giá trị khi nó là cách lý giải có thể là tốt nhất của một tập dữ liệu đã biết. Cách lý giải có thể tốt nhất thường được xác định bằng khuôn khổ tính đơn giản và tính tao nhã (xem Occam’s razor). Hiệu lực suy nghiệm là một hoạt động thông thường trong việc xây dựng giả thuyết trong khoa học. Sau khi đã đạt được kết quả từ một thao tác suy luận, chúng ta có thể bị bỏ lại với vô số giả định mà một số giả định lại mâu thuẫn. Hiệu lực suy diễn là một phương pháp xác định các giả định sẽ dẫn đến mục tiêu của bạn.

_________________________________

Nguồn: Olga Pombo et al (eds.) 2006. Abductive Logic of Discovery with Distributed Means, A manuscript to appear in a book (edited by Olga Pombo et al) on the basis of the “Abduction and the Process of Scientific Discovery” Conference, 4-6 May 2006.

References

Awbrey, Jon, and Awbrey, Susan 1995. Interpretation as Action: The Risk of Inquiry, In Inquiry: Critical Thinking Across the Disciplines, 15, 40-52.

Cialdea Mayer, Marta and Pirri, Fiora 1993. First order abduction via tableau and sequent calculi.  Logic Jnl IGPL 1993 1: 99-117; doi:10.1093/jigpal/1.1.99.

Cialdea Mayer, Marta and Pirri, Fiora 1995. Propositional Abduction in Modal Logic, Logic Jnl IGPL 1995 3: 907-919; doi:10.1093/jigpal/3.6.907.

Edwards, Paul (eds.) 1967. The Encyclopedia of Philosophy, Macmillan Publishing Co, Inc. & The Free Press, New York. Collier Macmillan Publishers, London.

Eiter, T., and Gottlob, G. 1995. The Complexity of Logic-Based Abduction, In Journal of the ACM, 42.1, 3-42.

Harman, Gilbert 1965. The Inference to the Best Explanation, In The Philosophical Review 74:1, 88-95.

Josephson, John R., and Josephson, Susan G. (eds.) 1995. Abductive Inference: Computation, Philosophy, Technology, Cambridge University Press, Cambridge, UK.

Lipton, Peter 2001. Inference to the Best Explanation, London: Routledge.

Menzies, T.  1996. Applications of Abduction: Knowledge-Level Modeling, In International Journal of Human-Computer Studies, 45.3, 305-335.

Yu, Chong Ho 1994. Is There a Logic of Exploratory Data Analysis?, In Annual Meeting of American Educational Research Association, New Orleans, LA, April, 1994.