Razonamiento abductivo

El razonamiento abductivo (también llamado abducción , ^[1] inferencia abductiva , ^[1] o retroducción ^[2] ) es una forma de inferencia lógica que busca la conclusión más simple y probable a partir de un conjunto de observaciones. Fue formulada y desarrollada por el filósofo y lógico estadounidense Charles Sanders Peirce a principios de la segunda mitad del siglo XIX.

El razonamiento abductivo, a diferencia del razonamiento deductivo , produce una conclusión plausible pero no la verifica definitivamente. Las conclusiones abductivas no eliminan la incertidumbre o la duda, que se expresa en términos de retirada como "la mejor disponible" o "la más probable". Mientras que el razonamiento inductivo extrae conclusiones generales que se aplican a muchas situaciones, las conclusiones abductivas se limitan a las observaciones particulares en cuestión.

En la década de 1990, a medida que crecía el poder computacional, los campos del derecho, ^[3] la informática y la investigación en inteligencia artificial ^[4] estimularon un renovado interés en el tema de la abducción. ^[5] Los sistemas expertos de diagnóstico emplean con frecuencia la abducción. ^[6]

El razonamiento deductivo permite derivar únicamente de donde es una consecuencia lógica formal de . En otras palabras, la deducción deriva las consecuencias de lo supuesto. Dada la verdad de los supuestos, una deducción válida garantiza la verdad de la conclusión. Por ejemplo, dado que "los wikis pueden ser editados por cualquiera" ( ) y "Wikipedia es un wiki" ( ), se sigue que "Wikipedia puede ser editada por cualquiera" ( ).${\estilo de visualización b}$${\estilo de visualización a}$${\estilo de visualización b}$${\estilo de visualización a}$$estilo de visualización a_{1}$$estilo de visualización a_{2}$${\estilo de visualización b}$

El razonamiento inductivo es el proceso de inferir un principio general a partir de un conjunto de conocimientos , donde no necesariamente se sigue de . podría darnos una muy buena razón para aceptar, pero no asegura . Por ejemplo, si se da que el 95% de los elefantes son grises, y Louise es un elefante, se puede inducir que Louise es gris. Sin embargo, este no es necesariamente el caso: el 5 por ciento de las veces esta conclusión será errónea. ^[7]${\estilo de visualización b}$${\estilo de visualización a}$${\estilo de visualización b}$${\estilo de visualización a}$${\estilo de visualización a}$${\estilo de visualización b}$${\estilo de visualización b}$

Sin embargo, una inferencia derivada de datos estadísticos no es suficiente para clasificarla como inductiva. Por ejemplo, si todos los cisnes que una persona ha observado hasta ahora son blancos, puede en cambio deducir la posibilidad de que todos los cisnes sean blancos. Tiene buenas razones para creer en la conclusión a partir de la premisa porque es la mejor explicación de sus observaciones, y la verdad de la conclusión aún no está garantizada. (De hecho, resulta que algunos cisnes son negros .) ^[7]

El razonamiento abductivo permite inferir como explicación de . Como resultado de esta inferencia, la abducción permite abducir la condición previa de la consecuencia . El razonamiento deductivo y el razonamiento abductivo difieren, por tanto, en qué extremo, izquierdo o derecho, de la proposición " implica " sirve como conclusión. Por ejemplo, en un juego de billar, después de echar un vistazo y ver que la bola ocho se mueve hacia nosotros, podemos abducir que la bola blanca golpeó la bola ocho. El golpe de la bola blanca explicaría el movimiento de la bola ocho. Sirve como hipótesis que explica mejor nuestra observación. Dadas las muchas explicaciones posibles para el movimiento de la bola ocho, nuestra abducción no nos deja seguros de que la bola blanca de hecho golpeó la bola ocho, pero nuestra abducción, aún útil, puede servir para orientarnos en nuestro entorno. A pesar de las muchas explicaciones posibles para cualquier proceso físico que observamos, tendemos a abducir una única explicación (o varias) para ese proceso con la expectativa de poder orientarnos mejor en nuestro entorno y descartar algunas posibilidades. Si se utiliza correctamente, el razonamiento abductivo puede ser una fuente útil de valores previos en la estadística bayesiana .${\estilo de visualización a}$${\estilo de visualización b}$${\estilo de visualización a}$${\estilo de visualización b}$${\estilo de visualización a}$ ${\estilo de visualización b}$

Se puede entender el razonamiento abductivo como una inferencia a la mejor explicación, ^[8] aunque no todos los usos de los términos abducción e inferencia a la mejor explicación son equivalentes. ^{[9] [10]}

En lógica , la explicación se logra mediante el uso de una teoría lógica que representa un dominio y un conjunto de observaciones . La abducción es el proceso de derivar un conjunto de explicaciones de según y elegir una de ellas. Para que sea una explicación de según , debe cumplir dos condiciones:${\estilo de visualización T}$${\estilo de visualización O}$${\estilo de visualización O}$${\estilo de visualización T}$${\estilo de visualización E}$${\estilo de visualización O}$${\estilo de visualización T}$

• ${\estilo de visualización O}$se sigue de y ;${\estilo de visualización E}$${\estilo de visualización T}$
• ${\estilo de visualización E}$es consistente con .${\estilo de visualización T}$

En lógica formal, se supone que y son conjuntos de literales . Las dos condiciones para que sea una explicación de según la teoría se formalizan como:${\estilo de visualización O}$${\estilo de visualización E}$${\estilo de visualización E}$${\estilo de visualización O}$${\estilo de visualización T}$

${\displaystyle T\cup E\modelos O;}$

${\displaystyle T\cup E}$es consistente

Entre las posibles explicaciones que satisfacen estas dos condiciones, se suele imponer alguna otra condición de minimalidad para evitar que se incluyan en las explicaciones hechos irrelevantes (que no contribuyan a la implicación de ). La abducción es entonces el proceso que selecciona algún miembro de . Los criterios para seleccionar un miembro que represente "la mejor" explicación incluyen la simplicidad , la probabilidad previa o el poder explicativo de la explicación.${\estilo de visualización E}$${\estilo de visualización O}$${\estilo de visualización E}$

Se han propuesto un método de abducción teórico-demostrativo para la lógica clásica de primer orden basado en el cálculo secuencial y un método dual, basado en tablas semánticas ( tablas analíticas ). ^[11] Los métodos son sólidos y completos y funcionan para la lógica de primer orden completa, sin requerir ninguna reducción preliminar de fórmulas a formas normales. Estos métodos también se han extendido a la lógica modal . ^[12]

La programación lógica abductiva es un marco computacional que extiende la programación lógica normal mediante la abducción. Separa la teoría en dos componentes, uno de los cuales es un programa lógico normal, que se utiliza para generar mediante razonamiento inverso , y el otro es un conjunto de restricciones de integridad, que se utilizan para filtrar el conjunto de explicaciones candidatas.${\estilo de visualización T}$${\estilo de visualización E}$

Una formalización diferente de la abducción se basa en invertir la función que calcula los efectos visibles de las hipótesis. Formalmente, se nos da un conjunto de hipótesis y un conjunto de manifestaciones ; están relacionados por el conocimiento del dominio, representado por una función que toma como argumento un conjunto de hipótesis y da como resultado el conjunto correspondiente de manifestaciones. En otras palabras, para cada subconjunto de las hipótesis , se sabe que sus efectos son .${\estilo de visualización H}$${\estilo de visualización M}$${\estilo de visualización e}$${\displaystyle H'\subseteq H}$${\displaystyle e(H')}$

La abducción se realiza encontrando un conjunto tal que . En otras palabras, la abducción se realiza encontrando un conjunto de hipótesis tales que sus efectos incluyan todas las observaciones .${\displaystyle H'\subseteq H}$${\displaystyle M\subseteq e(H')}$${\estilo de visualización H'}$${\displaystyle e(H')}$${\estilo de visualización M}$

Un supuesto común es que los efectos de las hipótesis son independientes, es decir, para cada , se cumple que . Si se cumple esta condición, la abducción puede verse como una forma de cobertura de conjuntos .${\displaystyle H'\subseteq H}$${\displaystyle e(H')=\bigcup _{h\in H'}e(\{h\})}$

La validación abductiva es el proceso de validar una hipótesis dada a través del razonamiento abductivo. Esto también puede llamarse razonamiento a través de aproximaciones sucesivas. ^{[ cita requerida ]} Según este principio, una explicación es válida si es la mejor explicación posible de un conjunto de datos conocidos. La mejor explicación posible se define a menudo en términos de simplicidad y elegancia (véase la navaja de Occam ). La validación abductiva es una práctica común en la formulación de hipótesis en la ciencia ; además, Peirce afirma que es un aspecto omnipresente del pensamiento:

Al mirar por la ventana esta hermosa mañana de primavera, veo una azalea en plena floración. ¡No, no! No veo eso, aunque es la única manera en que puedo describir lo que veo. Eso es una proposición, una oración, un hecho; pero lo que percibo no es proposición, oración, hecho, sino sólo una imagen, que hago inteligible en parte por medio de una declaración de hecho. Esta declaración es abstracta, pero lo que veo es concreto. Realizo una abducción cuando expreso en una oración algo de lo que veo. La verdad es que todo el tejido de nuestro conocimiento es un fieltro enmarañado de pura hipótesis confirmada y refinada por la inducción. No se puede hacer el más mínimo avance en el conocimiento más allá de la etapa de la mirada perdida, sin hacer una abducción a cada paso. ^[13]

La propia máxima de Peirce era que "los hechos no pueden explicarse mediante una hipótesis más extraordinaria que estos mismos hechos; y de varias hipótesis debe adoptarse la menos extraordinaria". ^[14] Después de obtener las posibles hipótesis que pueden explicar los hechos, la validación abductiva es un método para identificar la hipótesis más probable que debe adoptarse.

La lógica subjetiva generaliza la lógica probabilística al incluir grados de incertidumbre epistémica en los argumentos de entrada, es decir, en lugar de probabilidades, el analista puede expresar argumentos como opiniones subjetivas . La abducción en la lógica subjetiva es, por tanto, una generalización de la abducción probabilística descrita anteriormente. ^[15] Los argumentos de entrada en la lógica subjetiva son opiniones subjetivas que pueden ser binomiales cuando la opinión se aplica a una variable binaria o multinomiales cuando se aplica a una variable n -aria. Por tanto, una opinión subjetiva se aplica a una variable de estado que toma sus valores de un dominio (es decir, un espacio de estado de valores de estado exhaustivos y mutuamente disjuntos ), y se denota por la tupla , donde es la distribución de masa de creencias sobre , es la masa de incertidumbre epistémica y es la distribución de la tasa base sobre . Estos parámetros satisfacen y así como .${\estilo de visualización X}$${\displaystyle \mathbf {X}}$${\estilo de visualización x}$${\displaystyle \omega_{X}=(b_{X},u_{X},a_{X})\,\!}$${\displaystyle b_{X}\,\!}$${\displaystyle \mathbf {X}}$${\displaystyle u_{X}\,\!}$${\displaystyle a_{X}\,\!}$${\displaystyle \mathbf {X}}$${\displaystyle u_{X}+\sum b_{X}(x)=1\,\!}$${\displaystyle \suma a_{X}(x)=1\,\!}$${\displaystyle b_{X}(x),u_{X},a_{X}(x)\en [0,1]\,\!}$

Supongamos los dominios y con las variables respectivas y , el conjunto de opiniones condicionales (es decir, una opinión condicional para cada valor ), y la distribución de tasa base . Con base en estos parámetros, el teorema de Bayes subjetivo denotado con el operador produce el conjunto de condicionales invertidos (es decir, un condicional invertido para cada valor ) expresado por:${\displaystyle \mathbf {X}}$${\displaystyle \mathbf {Y}}$${\estilo de visualización X}$${\estilo de visualización Y}$${\displaystyle \omega _{X\mid Y}}$${\estilo de visualización y}$$Estilo de visualización a_ {Y}}$${\displaystyle \;{\widetilde {\phi }}}$${\displaystyle \omega _ {Y{\tilde {\mid }}X}}$${\estilo de visualización x}$

${\displaystyle \omega _{Y{\tilde {|}}X}=\omega _{X|Y}\;{\widetilde {\phi \,}}\;a_{Y}}$.

El uso de estos condicionales invertidos junto con la deducción subjetiva de la opinión denotada por el operador puede utilizarse para abducir la opinión marginal . La igualdad entre las diferentes expresiones para la abducción subjetiva se da a continuación:${\displaystyle \omega _{X}}$${\estilo de visualización \circledcirc}$${\displaystyle \omega _ {Y\,{\overline {\|}}\,X}}$

${\displaystyle {\begin{aligned}\omega _{Y\,{\widetilde {\|}}\,X}&=\omega _{X\mid Y}\;{\widetilde {\circledcirc }}\;\omega _{X}\\&=(\omega _{X\mid Y}\;{\widetilde {\phi \,}}\;a_{Y})\;\circledcirc \;\omega _{X}\\&=\omega _{Y{\widetilde {|}}X}\;\circledcirc \;\omega _{X}\;.\end{aligned}}}$

La notación simbólica para la abducción subjetiva es " ", y el operador en sí se denota como " ". El operador para el teorema subjetivo de Bayes se denota como " ", y la deducción subjetiva se denota como " ". ^[15]${\displaystyle {\widetilde {\|}}}$${\displaystyle {\widetilde {\circledcirc }}}$${\displaystyle {\widetilde {\phi \,}}}$${\displaystyle \circledcirc }$

La ventaja de utilizar la abducción lógica subjetiva en comparación con la abducción probabilística es que tanto la incertidumbre aleatoria como la epistémica sobre las probabilidades de los argumentos de entrada se pueden expresar explícitamente y tener en cuenta durante el análisis. Por lo tanto, es posible realizar un análisis abductivo en presencia de argumentos inciertos, lo que naturalmente da como resultado grados de incertidumbre en las conclusiones de salida.

La idea de que la solución más simple y más fácilmente verificable debe preferirse a sus contrapartes más complicadas es muy antigua. En este sentido, George Pólya , en su tratado sobre resolución de problemas, hace referencia a la siguiente verdad latina: simplex sigillum veri (la simplicidad es el sello de la verdad). ^[16]

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El filósofo estadounidense Charles Sanders Peirce introdujo la abducción en la lógica moderna. Con el paso de los años, denominó esta inferencia hipótesis , abducción , presunción y retroducción . La consideró un tema de la lógica como campo normativo de la filosofía, no de la lógica puramente formal o matemática, y, finalmente, también como tema de la economía de la investigación.

Como dos etapas del desarrollo, extensión, etc., de una hipótesis en la investigación científica , la abducción y también la inducción a menudo se fusionan en un concepto general: la hipótesis. Es por eso que, en el método científico conocido por Galileo y Bacon , la etapa abductiva de la formación de hipótesis se conceptualiza simplemente como inducción. Así, en el siglo XX, este colapso se vio reforzado por la explicación de Karl Popper del modelo hipotético-deductivo , donde la hipótesis se considera simplemente como "una suposición" ^[17] (en el espíritu de Peirce). Sin embargo, cuando la formación de una hipótesis se considera el resultado de un proceso, queda claro que esta "suposición" ya ha sido probada y fortalecida en el pensamiento como una etapa necesaria para adquirir el estatus de hipótesis. De hecho, muchas abducciones son rechazadas o modificadas en gran medida por abducciones posteriores antes de que lleguen a esta etapa.

Antes de 1900, Peirce consideraba la abducción como el uso de una regla conocida para explicar una observación. Por ejemplo: es una regla conocida que, si llueve, la hierba se moja; por lo tanto, para explicar el hecho de que la hierba de este jardín está mojada, se abduce que ha llovido. La abducción puede llevar a conclusiones falsas si no se tienen en cuenta otras reglas que podrían explicar la observación (por ejemplo, la hierba podría estar mojada por el rocío ). Este sigue siendo el uso común del término "abducción" en las ciencias sociales y en la inteligencia artificial .

Peirce la caracterizó consistentemente como el tipo de inferencia que origina una hipótesis al concluir en una explicación, aunque no segura, de alguna observación muy curiosa o sorprendente (anómala) enunciada en una premisa. Ya en 1865 escribió que todas las concepciones de causa y fuerza se alcanzan mediante inferencia hipotética; en la década de 1900 escribió que todo contenido explicativo de las teorías se alcanza mediante abducción. En otros aspectos, Peirce revisó su visión de la abducción a lo largo de los años. ^[18]

En años posteriores su visión llegó a ser:

• La abducción es una adivinación. ^[19] Está "muy poco obstaculizada" por las reglas de la lógica. ^[20] Incluso las conjeturas individuales de una mente bien preparada son más frecuentemente erróneas que correctas. ^[21] Pero el éxito de nuestras conjeturas excede con mucho el de la suerte aleatoria y parece nacido de la sintonía con la naturaleza por instinto ^[22] (algunos hablan de intuición en tales contextos ^[23] ).
• La abducción supone una idea nueva o ajena a la realidad, con el fin de explicar de manera plausible, instintiva y económica un fenómeno sorprendente o muy complicado. Tal es su objetivo inmediato. ^[22]
• Su objetivo más amplio es economizar la investigación misma. Su fundamento es inductivo: funciona con bastante frecuencia, es la única fuente de nuevas ideas y no tiene sustituto para acelerar el descubrimiento de nuevas verdades. ^[24] Su fundamento implica especialmente su papel en la coordinación con otros modos de inferencia en la investigación. Es la inferencia a hipótesis explicativas para la selección de las que vale la pena probar.
• El pragmatismo es la lógica de la abducción. Al generar una explicación (que llegó a considerar como guiada instintivamente), la máxima pragmática proporciona la regla lógica necesaria y suficiente para la abducción en general. La hipótesis, al ser insegura, necesita tener implicaciones concebibles ^[25] para la práctica informada, de modo que sea comprobable ^{[26] [27]} y, a través de sus pruebas, agilice y economice la investigación. La economía de la investigación es lo que exige la abducción y gobierna su arte. ^[28]

Escribiendo en 1910, Peirce admite que "en casi todo lo que imprimí antes de principios de este siglo confundí más o menos hipótesis e inducción" y atribuye la confusión de estos dos tipos de razonamiento a una concepción demasiado "estrecha y formalista de la inferencia de los lógicos, como si necesariamente hubiera formulado juicios a partir de sus premisas". ^[29]

Comenzó en la década de 1860 a tratar la inferencia hipotética de diversas maneras que finalmente descartó por considerarlas no esenciales o, en algunos casos, erróneas:

• como inferir la ocurrencia de un carácter (una característica) a partir de la ocurrencia combinada observada de múltiples caracteres que su ocurrencia necesariamente involucraría; ^[30] por ejemplo, si se sabe que cualquier ocurrencia de A requiere la ocurrencia de B, C, D, E , entonces la observación de B, C, D, E sugiere a modo de explicación la ocurrencia de A . (Pero en 1878 ya no consideraba tal multiplicidad como común a toda inferencia hipotética. ^[31] Wikisource)
• como apuntando a una hipótesis más o menos probable (en 1867 y 1883 pero no en 1878; de todos modos en 1900 la justificación no es la probabilidad sino la falta de alternativas a la conjetura y el hecho de que la conjetura es fructífera; ^[32] en 1903 habla de lo "probable" en el sentido de aproximarse a la verdad en un "sentido indefinido"; ^[33] en 1908 analiza la plausibilidad como atractivo instintivo. ^[22] ) En un artículo fechado por los editores como circa 1901, analiza el "instinto" y la "naturalidad", junto con el tipo de consideraciones (bajo coste de las pruebas, precaución lógica, amplitud e incomplejidad) que más tarde llama metódéuticas. ^[34]
• como inducción a partir de caracteres (aunque ya en 1900 caracterizó la abducción como una adivinación ^[32] )
• como citar una regla conocida en una premisa en lugar de plantear una hipótesis sobre una regla en la conclusión (pero en 1903 permitió cualquiera de los dos enfoques ^{[20] [35]} )
• como básicamente una transformación de un silogismo categórico deductivo ^[31] (pero en 1903 ofreció una variación del modus ponens en su lugar, ^[20] y en 1911 no estaba convencido de que una sola forma cubriera toda inferencia hipotética ^[36] ).

En 1867, en "Sobre la clasificación natural de los argumentos" de Peirce, ^[30] la inferencia hipotética siempre trata con un conjunto de caracteres (llamémoslos P′, P′′, P′′′, etc.) que se sabe que aparecen al menos siempre que aparece un determinado carácter ( M ). Nótese que los silogismos categóricos tienen elementos tradicionalmente llamados medios, predicados y sujetos. Por ejemplo: Todos los hombres [medio] son ​​mortales [predicado]; Sócrates [sujeto] es un hombre [medio]; ergo Sócrates [sujeto] es mortal [predicado]". A continuación, 'M' representa un medio; 'P' un predicado; 'S' un sujeto. Peirce sostuvo que toda deducción puede ponerse en la forma del silogismo categórico Barbara (AAA-1) .

[Deducción]. [Cualquier] M es P [Cualquier] S es M [Cualquier] S es P. ${\displaystyle \therefore }$

Inducción. S′, S′′, S′′′ , etc. se toman al azar como M' s; S′, S′′, S′′′ , etc. son P : Cualquier M es probablemente P . ${\displaystyle \therefore }$

Hipótesis. Cualquier M es, por ejemplo, P′, P′′, P′′′, etc .; S es P′, P′′, P′′′, etc.: S es probablemente M. ${\displaystyle \therefore }$

En 1878, en "Deducción, inducción e hipótesis", ^[31] ya no se necesitan múltiples caracteres o predicados para que una inferencia sea hipotética, aunque sigue siendo útil. Además, Peirce ya no plantea la inferencia hipotética como una conclusión en una hipótesis probable . En las formas mismas, se entiende, pero no se explicita, que la inducción implica una selección aleatoria y que la inferencia hipotética implica la respuesta a una "circunstancia muy curiosa". Las formas, en cambio, enfatizan los modos de inferencia como reordenamientos de las proposiciones de cada uno (sin las pistas entre corchetes que se muestran a continuación).

Peirce trató durante mucho tiempo la abducción en términos de inducción a partir de caracteres o rasgos (pesados, no contados como objetos), explícitamente así en su influyente "Teoría de la inferencia probable" de 1883, en la que vuelve a involucrar la probabilidad en la conclusión hipotética. ^[37] Al igual que "Deducción, inducción e hipótesis" en 1878, fue ampliamente leído (ver los libros históricos sobre estadística de Stephen Stigler ), a diferencia de sus modificaciones posteriores de su concepción de la abducción. Hoy en día, la abducción sigue siendo entendida más comúnmente como inducción a partir de caracteres y extensión de una regla conocida para cubrir circunstancias no explicadas.

Sherlock Holmes utilizó este método de razonamiento en las historias de Arthur Conan Doyle , aunque Holmes se refiere a él como " razonamiento deductivo ". ^{[38] [39] [40]}

En 1902, Peirce escribió que ahora consideraba que las formas silogísticas y la doctrina de la extensión y la comprensión (es decir, los objetos y caracteres a los que hacen referencia los términos) eran menos fundamentales de lo que había pensado anteriormente. ^[41] En 1903, propuso la siguiente forma para la abducción: ^[20]

Se observa el hecho sorprendente, C;

Pero si A fuera cierto, C sería algo natural,

Por lo tanto, hay motivos para sospechar que A es verdadera.

La hipótesis se formula, pero no se afirma, en una premisa, y luego se afirma como racionalmente sospechable en la conclusión. Así, como en la forma silogística categórica anterior, la conclusión se formula a partir de una o más premisas. Pero, de todos modos, la hipótesis consiste más claramente que nunca en una idea nueva o externa que va más allá de lo que se conoce u observa. La inducción, en cierto sentido, va más allá de las observaciones ya reportadas en las premisas, pero simplemente amplifica las ideas ya conocidas para representar sucesos, o prueba una idea proporcionada por la hipótesis; de cualquier manera, requiere abducciones previas para obtener tales ideas en primer lugar. La inducción busca hechos para probar una hipótesis; la abducción busca una hipótesis para explicar los hechos.

Obsérvese que la hipótesis ("A") podría ser una regla. Ni siquiera tiene por qué ser una regla que requiera estrictamente la observación sorprendente ("C"), que debe seguirse sólo como una "cuestión de rutina"; o la "rutina" en sí misma podría equivaler a alguna regla conocida, a la que simplemente se alude, y también no necesariamente una regla de estricta necesidad. En el mismo año, Peirce escribió que llegar a una hipótesis puede implicar colocar una observación sorprendente bajo una regla recién hipotetizada o una combinación hipotetizada de una regla conocida con un estado peculiar de hechos, de modo que el fenómeno no sería sorprendente sino que estaría necesariamente implícito o al menos sería probable. ^[35]

Peirce no estaba del todo convencido de que existiera una forma como la silogística categórica o la forma de 1903. En 1911 escribió: "No estoy, en la actualidad, del todo convencido de que pueda asignarse una forma lógica que cubra todas las 'retroducciones'. Porque lo que quiero decir con una retroducción es simplemente una conjetura que surge en la mente". ^[36]

En 1901, Peirce escribió: «No habría lógica en imponer reglas y decir que deben seguirse hasta que se demuestre que el propósito de la hipótesis las requiere». ^[42] En 1903, Peirce llamó al pragmatismo «la lógica de la abducción» y dijo que la máxima pragmática proporciona la regla lógica necesaria y suficiente para la abducción en general. ^[27] La ​​máxima pragmática es:

Consideremos qué efectos, que podrían tener una incidencia práctica, concebimos que tiene el objeto de nuestra concepción. Entonces, nuestra concepción de estos efectos constituye la totalidad de nuestra concepción del objeto.

Se trata de un método para la clarificación fructífera de concepciones mediante la equiparación del significado de una concepción con las implicaciones prácticas concebibles de los efectos concebidos de su objeto. Peirce sostuvo que esto se adapta precisamente al propósito de la abducción en la investigación, la formación de una idea que podría dar forma a una conducta informada. En varios escritos de la década de 1900 ^{[28] [43]} dijo que la conducta de abducción (o retroducción) está gobernada por consideraciones de economía, pertenecientes en particular a la economía de la investigación. Consideraba a la economía como una ciencia normativa cuya parte analítica podría ser parte de la metodéutica lógica (es decir, la teoría de la investigación). ^[44]

Peirce llegó a dividir con el paso de los años la lógica (filosófica) en tres departamentos:

1. Estequiología o gramática especulativa sobre las condiciones de significación. Clasificación de los signos (semejanzas, síntomas, símbolos, etc.) y sus combinaciones (así como de sus objetos e interpretantes ).
2. Crítica lógica, o lógica propiamente dicha, sobre la validez o justificabilidad de la inferencia, las condiciones para una representación verdadera. Crítica de los argumentos en sus diversos modos (deducción, inducción, abducción).
3. Metodéutica o retórica especulativa sobre las condiciones de determinación de las interpretaciones. Metodología de la investigación en su interacción de modos.

Peirce había considerado, desde el principio, que los modos de inferencia se coordinaban entre sí en la investigación científica y, hacia el siglo XX, sostuvo que la inferencia hipotética en particular se trataba inadecuadamente en el nivel de la crítica de los argumentos. ^{[26] [27]} Para aumentar la seguridad de una conclusión hipotética, es necesario deducir implicaciones sobre la evidencia que se encontrará, predicciones que la inducción puede probar a través de la observación para evaluar la hipótesis. Ese es el esquema de Peirce del método científico de investigación, tal como se cubre en su metodología de investigación, que incluye el pragmatismo o, como lo llamó más tarde, pragmaticismo , la clarificación de las ideas en términos de sus implicaciones concebibles con respecto a la práctica informada.

Ya en 1866, ^[45] Peirce sostuvo que:

1. Hipótesis (inferencia abductiva) es la inferencia a través de un icono (también llamado semejanza ).
2. Inducción es la inferencia a través de un índice (un signo por conexión fáctica); una muestra es un índice de la totalidad de la que se extrae.
3. Deducción es la inferencia a través de un símbolo (un signo por hábito interpretativo independientemente de la semejanza o conexión con su objeto).

En 1902, Peirce escribió que, en la abducción: "Se reconoce que los fenómenos son similares , es decir, constituyen un icono, una réplica de una concepción general o un símbolo". ^[46]

En el nivel crítico, Peirce examinó las formas de los argumentos abductivos (como se ha comentado anteriormente) y llegó a sostener que la hipótesis debería economizar la explicación de la plausibilidad en términos de lo factible y natural. En 1908, Peirce describió esta plausibilidad con cierto detalle. ^[22] No implica una verosimilitud basada en observaciones (que, en cambio, es la evaluación inductiva de una hipótesis), sino una simplicidad óptima en el sentido de lo "fácil y natural", según la luz natural de la razón de Galileo y como algo distinto de la "simplicidad lógica" (Peirce no descarta por completo la simplicidad lógica, sino que la considera en un papel subordinado; llevada a su extremo lógico, estaría a favor de no añadir ninguna explicación a la observación). Incluso una mente bien preparada se equivoca más a menudo que acierta, pero nuestras conjeturas tienen más éxito que la suerte a la hora de llegar a la verdad o al menos hacer avanzar la investigación, y eso indica a Peirce que se basan en una sintonía instintiva con la naturaleza, una afinidad entre los procesos de la mente y los procesos de lo real, lo que explicaría por qué las conjeturas atractivamente "naturales" son las que más a menudo (o menos raramente) tienen éxito; a lo que Peirce añadió el argumento de que tales conjeturas son las que deben preferirse ya que, sin "una inclinación natural como la de la naturaleza", la gente no tendría ninguna esperanza de comprender la naturaleza. En 1910 Peirce hizo una triple distinción entre probabilidad, verosimilitud y plausibilidad, y definió la plausibilidad con un "debería" normativo: "Por plausibilidad, me refiero al grado en que una teoría debería recomendarse a nuestra creencia independientemente de cualquier tipo de evidencia que no sea nuestro instinto que nos impulse a considerarla favorablemente". ^[47] Para Peirce, la plausibilidad no depende de frecuencias o probabilidades observadas, ni de verosimilitud, ni siquiera de comprobabilidad, lo cual no es una cuestión de crítica de la inferencia hipotética como inferencia, sino más bien una cuestión de la relación de la hipótesis con el proceso de investigación.

La frase "inferencia a la mejor explicación" (no utilizada por Peirce pero que se aplica a menudo a la inferencia hipotética) no siempre se entiende como una referencia a las hipótesis más simples y naturales (como las que tienen menos suposiciones ). Sin embargo, en otros sentidos de "mejor", como "que resiste mejor a las pruebas", es difícil saber cuál es la mejor explicación que se puede formular, ya que uno aún no la ha probado. Aun así, para Peirce, cualquier justificación de una inferencia abductiva como "buena" no se completa con su formación como argumento (a diferencia de lo que ocurre con la inducción y la deducción) y, en cambio, depende también de su papel metodológico y de su promesa (como su capacidad de prueba) para avanzar en la investigación. ^{[26] [27] [48]}

En el nivel metodológico, Peirce sostuvo que una hipótesis es juzgada y seleccionada ^[26] para su prueba porque ofrece, a través de su prueba, acelerar y economizar el proceso de investigación en sí mismo hacia nuevas verdades, en primer lugar por ser verificable y también por economías adicionales ^[28] en términos de costo, valor y relaciones entre conjeturas (hipótesis). Aquí entran en juego consideraciones como la probabilidad, ausentes en el tratamiento de la abducción en el nivel crítico. Por ejemplo:

• Costo: una suposición simple pero de baja probabilidad, si el costo de comprobar su falsedad es bajo, puede ser la primera en la lista de pruebas para descartarla. Si sorprendentemente resiste las pruebas, vale la pena saberlo al comienzo de la investigación, que de otro modo podría haber permanecido mucho tiempo en una dirección equivocada aunque aparentemente más probable.
• Valor: Una conjetura vale la pena probar intrínsecamente si tiene plausibilidad instintiva o probabilidad objetiva razonada, mientras que la probabilidad subjetiva , aunque razonada, puede ser traicionera.
• Interrelaciones: Las conjeturas pueden elegirse para su prueba estratégicamente por su
  • precaución , para lo cual Peirce puso como ejemplo el juego de las Veinte Preguntas ,
  • amplitud de aplicabilidad para explicar diversos fenómenos, y
  • incomplejidad , la de una hipótesis que parece demasiado simple pero cuyo ensayo "puede dar un buen 'permiso', como dicen los jugadores de billar", y ser instructivo para la búsqueda de hipótesis diversas y conflictivas que son menos simples. ^[49]

Peirce ^[50] indicó que el razonamiento abductivo está impulsado por la necesidad de “economía en la investigación” –la productividad esperada basada en hechos de las hipótesis, antes de los procesos deductivos e inductivos de verificación. Un concepto clave propuesto por él en este sentido es la “ubertad” ^[51] –la fertilidad esperada y el valor pragmático del razonamiento. Este concepto parece estar ganando apoyo a través de su asociación con el Principio de Energía Libre . ^[52]

Gilbert Harman fue profesor de filosofía en la Universidad de Princeton . Su exposición de 1965 sobre el papel de la "inferencia para la mejor explicación" (inferir la existencia de aquello que necesitamos para la mejor explicación de los fenómenos observables) ha sido muy influyente.

Stephen Jay Gould , al responder a la hipótesis de Omphalos , afirmó que sólo las hipótesis que pueden demostrarse incorrectas se encuentran dentro del dominio de la ciencia y sólo estas hipótesis son buenas explicaciones de hechos que vale la pena inferir. ^[53]

"¿Qué tiene de terriblemente malo Omphalos? En realidad, sólo esto (y quizás paradójicamente): que no podemos idear ningún modo de averiguar si está equivocado o, en realidad, si está bien. Omphalos es el ejemplo clásico de una noción absolutamente imposible de comprobar, pues el mundo se verá exactamente igual en todos sus intrincados detalles, ya sean fósiles y estratos procrónicos [signos de un pasado ficticio] o productos de una historia extensa... La ciencia es un procedimiento para probar y rechazar hipótesis, no un compendio de conocimientos ciertos. Las afirmaciones que pueden demostrarse incorrectas caen dentro de su dominio... Pero las teorías que no pueden comprobarse en principio no son parte de la ciencia... Rechazamos Omphalos por inútil, no por equivocado".

Las aplicaciones de la inteligencia artificial incluyen el diagnóstico de fallos , la revisión de creencias y la planificación automatizada . La aplicación más directa de la abducción es la de detectar automáticamente fallos en los sistemas: dada una teoría que relaciona los fallos con sus efectos y un conjunto de efectos observados, la abducción puede utilizarse para derivar conjuntos de fallos que probablemente sean la causa del problema. ^[4]

En medicina , la abducción puede verse como un componente de la evaluación y el juicio clínicos. ^{[54] [55]} El sistema de diagnóstico Internist-I , el primer sistema de IA que cubrió el campo de la Medicina Interna, utilizó el razonamiento abductivo para converger en las causas más probables de un conjunto de síntomas de pacientes que adquirió a través de un diálogo interactivo con un usuario experto. ^[56]

La abducción también se puede utilizar para modelar la planificación automatizada . ^[57] Dada una teoría lógica que relaciona las ocurrencias de acciones con sus efectos (por ejemplo, una fórmula del cálculo de eventos ), el problema de encontrar un plan para alcanzar un estado se puede modelar como el problema de abducir un conjunto de literales que implican que el estado final es el estado objetivo.

En el análisis de inteligencia , el análisis de hipótesis en competencia y las redes bayesianas , se utiliza ampliamente el razonamiento abductivo probabilístico. De manera similar, en el diagnóstico médico y el razonamiento legal, se están utilizando los mismos métodos, aunque ha habido muchos ejemplos de errores, especialmente causados ​​por la falacia de la tasa base y la falacia del fiscal .

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La revisión de creencias , el proceso de adaptación de las creencias en vista de nueva información, es otro campo en el que se ha aplicado la abducción. El principal problema de la revisión de creencias es que la nueva información puede ser inconsistente con la red de creencias previa , mientras que el resultado de la incorporación no puede ser inconsistente. El proceso de actualización de la red de creencias puede realizarse mediante el uso de la abducción: una vez que se ha encontrado una explicación para la observación, su integración no genera inconsistencia.

El artículo de Gärdenfors ^[58] contiene un breve estudio del área de revisión de creencias y su relación con la actualización de bases de datos lógicas, y explora la relación entre la revisión de creencias y la lógica no monótona.

Este uso de la abducción no es sencillo, ya que añadir fórmulas proposicionales a otras fórmulas proposicionales solo puede empeorar las inconsistencias. En cambio, la abducción se realiza en el nivel del ordenamiento de preferencia de los mundos posibles . Los modelos de preferencia utilizan la lógica difusa o los modelos de utilidad .

En la filosofía de la ciencia , la abducción ha sido el método de inferencia clave para apoyar el realismo científico , y gran parte del debate sobre el realismo científico se centra en si la abducción es un método de inferencia aceptable. ^[59]

En lingüística histórica , la abducción durante la adquisición del lenguaje se considera a menudo una parte esencial de los procesos de cambio del lenguaje, como el reanálisis y la analogía . ^[60]

En la investigación lingüística aplicada , el razonamiento abductivo está empezando a utilizarse como una explicación alternativa al razonamiento inductivo, en reconocimiento de que los resultados previstos de la investigación cualitativa desempeñan un papel en la orientación del análisis. Se define como "el uso de una premisa poco clara basada en observaciones, y la búsqueda de teorías para intentar explicarla" (Rose et al., 2020, p. 258) ^{[61] [62]}

En antropología , Alfred Gell, en su influyente libro Art and Agency, definió la abducción (según Eco ^[63] ) como "un caso de inferencia sintética 'en el que encontramos algunas circunstancias muy curiosas, que se explicarían suponiendo que se trata de un caso de alguna regla general, y por lo tanto adoptamos esa suposición ' ". ^[64] Gell critica los estudios "antropológicos" existentes sobre el arte por estar demasiado preocupados por el valor estético y no lo suficiente por la preocupación antropológica central de descubrir las "relaciones sociales", específicamente los contextos sociales en los que se producen, circulan y reciben las obras de arte. ^[65] La abducción se utiliza como mecanismo para pasar del arte a la agencia. Es decir, la abducción puede explicar cómo las obras de arte inspiran un sensus communis: las opiniones compartidas por los miembros que caracterizan a una sociedad determinada. ^[66]

La pregunta que Gell plantea en el libro es: "¿cómo es que inicialmente 'habla' a la gente?". Responde diciendo que "Ninguna persona razonable podría suponer que las relaciones entre personas y cosas, como las del arte, no impliquen al menos alguna forma de semiosis ". ^[64] Sin embargo, rechaza cualquier insinuación de que la semiosis pueda ser pensada como un lenguaje porque entonces tendría que admitir una existencia preestablecida del sensus communis que él quiere afirmar que sólo emerge después del arte. La abducción es la respuesta a este enigma porque la naturaleza tentativa del concepto de abducción (Peirce lo comparó con la adivinación) significa que no sólo puede operar fuera de cualquier marco preexistente, sino que además puede insinuar la existencia de un marco. Como Gell razona en su análisis, la existencia física de la obra de arte impulsa al espectador a realizar una abducción que imbuye a la obra de arte de intencionalidad. Una estatua de una diosa, por ejemplo, en algunos sentidos se convierte en la diosa en la mente del observador; y representa no sólo la forma de la deidad sino también sus intenciones (que se deducen del sentimiento de su misma presencia). Por lo tanto, a través de la abducción, Gell afirma que el arte puede tener el tipo de agencia que planta las semillas que crecen hasta convertirse en mitos culturales. El poder de la agencia es el poder de motivar acciones e inspirar en última instancia la comprensión compartida que caracteriza a cualquier sociedad dada. ^[66]

En los métodos formales , la lógica se utiliza para especificar y demostrar propiedades de programas informáticos. La abducción se ha utilizado en herramientas de razonamiento mecanizado para aumentar el nivel de automatización de la actividad de demostración.

Se utilizó una técnica conocida como bi-abducción, que mezcla la abducción y el problema del marco , para escalar las técnicas de razonamiento para propiedades de memoria a millones de líneas de código; ^[67] se utilizó la abducción basada en lógica para inferir condiciones previas para funciones individuales en un programa, liberando al ser humano de la necesidad de hacerlo. Condujo a una empresa emergente a prueba de programas, que fue adquirida por Facebook, ^[68] y a la herramienta de análisis de programas Infer, que permitió prevenir miles de errores en bases de código industriales. ^[69]

Además de la inferencia de precondiciones de funciones, la abducción se ha utilizado para automatizar la inferencia de invariantes para bucles de programas, ^[70] la inferencia de especificaciones de código desconocido, ^[71] y en la síntesis de los propios programas. ^[72]

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• Douven, Igor. "Abducción". En Zalta, Edward N. (ed.). Stanford Encyclopedia of Philosophy .
• Razonamiento abductivo en el Proyecto de Ontología de Filosofía de Indiana
• Razonamiento abductivo en PhilPapers
• "Inferencia abductiva" (una vez allí, desplácese hacia abajo), John R. Josephson, Laboratorio de Investigación de Inteligencia Artificial, Universidad Estatal de Ohio. (Página web anterior a través de Wayback Machine).
• "Deducción, inducción y abducción", capítulo 3 del artículo "Charles Sanders Peirce" de Robert W. Burch , 2001 y 2006, en la Stanford Encyclopedia of Philosophy.
• "Abducción", enlaces a artículos y sitios web sobre inferencia abductiva, Martin Ryder.
• Grupo de investigación internacional sobre inferencia abductiva, Uwe Wirth y Alexander Roesler, eds. Utiliza marcos. Haga clic en el enlace en la parte inferior de su página de inicio para ver la versión en inglés. Wirth se mudó a la Universidad de Gießen , Alemania, y creó Abduktionsforschung, cuya página de inicio no está en inglés, pero consulte la sección de artículos allí. Página de inicio de Abduktionsforschung a través de la traducción de Google.
• "'Conoces mi método': una yuxtaposición de Charles S. Peirce y Sherlock Holmes" (1981), de Thomas Sebeok con Jean Umiker-Sebeok, de The Play of Musement , Thomas Sebeok, Bloomington, Indiana: Indiana University Press, págs. 17–52.
• Diccionario Commens de términos de Peirce, Mats Bergman y Sami Paavola, editores, Helsinki U. Las propias definiciones de Peirce, a menudo muchas por término a lo largo de las décadas. Allí, véase "Hipótesis [como una forma de razonamiento]", "Abducción", "Retroducción" y "Presunción [como una forma de razonamiento]".
• "Tocando la realidad", una crítica del razonamiento abductivo en el contexto de la cosmología.