第二节 枚举归纳推理
一、简单枚举归纳推理
简单枚举归纳推理是根据某类中的部分对象具有(或不具有)某属性,且在枚举过程中没有遇到矛盾现象,对该类情况做出一个全称判断陈述的推理。例如:
著名数学家哥德巴赫在参与俄国彼得堡一项工程建设设计时,偶然发现,3+5=8,5+5=10,3+7=10……1742年,他给当时欧洲著名的数学家欧拉写信,提出了他的论断:每一不小于6的偶数,都可表示为两个素数之和。这即数学王冠上的明珠——哥德巴赫猜想。
再如:
法医学家考察了若干个出现尸斑的尸体,发现这些尸体都是死后2~4小时出现此情况的。为什么人死后2~4小时尸体会出现尸斑呢?经过分析得知:在此时间内,由于死者血液循环终止,血液自然下坠,因而出现尸斑。于是在此基础上概括出结论:凡是出现尸斑的尸体都是死后2~4小时的尸体。
简单枚举归纳推论的形式结构为:
S1——P
S2——P
S3——P
……
Sn——P
S1、S2、S3……Sn是S类的对象,在枚举中没有遇到矛盾现象
所有S都是P
简单枚举归纳推论得出结论的依据,是在枚举中没有遇到矛盾现象,即没有出现Sm不是P的情况。由于枚举得到情况的齐一性,于是倾向于相信,所有S都是P。也就是说,在不出现矛盾事例的情况下,所有S是P,这个结论是可以接受的。由于结论是前提的充分条件,也即前提对于结论是必要的而非充分的,因此,结论是或然真的。要说明其必然真,还需要有更强的证明。例如前述哥德巴赫猜想,尽管人们已考察了近百位数的实例,没有出现反例,对其相信度来说,是非常高了,但人们仍在寻找证明它的方法。
为了提高简单枚举归纳推理结论的置信度(可接受性或相信的程度),以下几点是重要的:首先,前提中考虑的对象数量要大。因为考察的对象数量越大,就越逼近该类对象的全部,得出结论的可信性程度越大。比如,检验某产品的合格率,观察100件产品,比仅观察几件或十几件,显然更接近于实际情况,能使我们更加相信结论是可靠的。考察的对象数量越大,遗漏相反情况的机会越小,结论的置信度越高。其次,考察的对象范围要广。这意味着,结论的置信度,并不是由对象数量的简单积累而增加的。我们考察十根铁棒受热情况,远不如考察一根铁棒、一根铜棒、一根银棒受热情况做出的“凡金属受热体积膨胀”的结论更为可信。如果对金属的各种不同形体(如长的、短的、方的、圆的等)、不同质地(如金、银、铝、锡等),乃至在不同场景(如室内、室外、晴天、雨天、冬季、夏季、极地、赤道附近等)加热,那么结论的置信度就更高。再次,尽量搜集可能出现的反面事例。简单枚举归纳推理以枚举中不出现矛盾作为推论依据,因此,要特别注意考察反面事例出现的可能。如果估计在一些最容易出现相反情况的场合,都没有遇到相反事例,那就更使我们相信,出现例外的可能性很小或者几乎没有,结论的置信度也就更高。
在进行简单枚举归纳推理过程中,如果仅依据少数重复出现的事例,便得出一结论,容易犯“轻率概括”的错误。比如,一旅行者在某地游览时发现,每天傍晚那里都下了雨。于是他得出结论:凡傍晚该地都下雨。这显然是“轻率概括”。因为旅行者在该地时间很短,对考察对象的数量、范围的考察是很有限的,这种结论难以使人相信。然而,也不能说,凡是仅依靠少数情况而得出的结论,都是不可信的,都是轻率概括。如用手抛出物件,物件会落地(除非抛出物件的力使物件达到宇宙速度,这是人力不可能做到的),倒不必要很多次抛掷才能确信。这涉及人的信念、情感等一系列主客观因素,这里就不深入探讨了。
二、完全归纳推理
完全归纳推理是根据一种有限类中的全部对象具有(或不具有)某属性,对该类情况做出一个全称命题陈述的推理。例如,我们检查某班级学生的外语水平,根据每个同学成绩档案中均有外语四级考试过关证书,做出“该班级学生的外语均通过了四级考试”的结论。再如,办案人员通过研究,发现某单位在失窃案发生的时间里,该单位所有员工都有不在现场的证明,因此,得出结论:某单位失窃案非内部员工直接所为。
完全归纳推论的形式结构为:
S1——P
S2——P
S3——P
……
Sn——P
S1、S2、S3……Sn是S类的全部
所有S都是P
可以看出,完全归纳推理是简单枚举归纳推理的特例。一般来说,对象可能是无限的,或者即使有限,但数量很大,要考察每一个对象,是不可能的,或者是难于实现的,或者即便考察了也意义不大。因此,人们运用简单枚举获得结论。如果对象有限且能对有限类对象一一考察,则进行完全归纳。既然一个有限类的每一对象都具有某属性,那么,说该类全部对象都具有某属性(所有S是P)当然是不容置疑的。这表明,完全归纳推理结论的证据支持度为100%,结论是前提的充分条件,前提也转化为结论的充分条件,即结论是必然的。这种情况,在整个归纳系统中,是仅见的。
为了保证完全归纳推理结论的可靠性,以下两点是需要注意的:一是在前提中对个别对象考察的情况必须是真实的;二是考察的个别情况必须是该有限类的全部个别情况。
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