인공지능의 추론에는 귀납적 추론과 연역적 추론이라는 두 가지 중요한 형태가 있습니다. 두 추론 형식 모두 전제와 결론을 갖고 있지만 두 추론은 서로 모순됩니다. 다음은 귀납적 추론과 연역적 추론을 비교하는 목록입니다.
- 연역적 추론은 유효한 결론을 추론하기 위해 이용 가능한 사실, 정보 또는 지식을 사용하는 반면, 귀납적 추론은 특정 사실과 관찰로부터 일반화하는 것을 포함합니다.
- 연역적 추론은 하향식 접근 방식을 사용하는 반면, 귀납적 추론은 상향식 접근 방식을 사용합니다.
- 연역적 추론은 일반화된 진술에서 타당한 결론으로 이동하는 반면, 귀납적 추론은 구체적인 관찰에서 일반화로 이동합니다.
- 연역적 추론에서는 결론이 확실하지만, 귀납적 추론에서는 결론이 확률적입니다.
- 연역 논증은 타당할 수도 있고 유효하지 않을 수도 있습니다. 즉, 전제가 참이면 결론도 참이어야 한다는 뜻이고, 귀납 논증은 강할 수도 있고 약할 수도 있습니다. 즉, 전제가 참이더라도 결론이 거짓일 수 있다는 의미입니다.
귀납적 방식과 연역적 방식의 차이점은 인수를 기반으로 아래 다이어그램을 사용하여 설명할 수 있습니다.
비교 차트:
| 비교의 기초 | 연역적 추리 | 귀납적 추론 |
|---|---|---|
| 정의 | 연역적 추론은 알려진 관련 사실과 정보로부터 새로운 정보나 결론을 추론하는 타당한 추론의 한 형태입니다. | 귀납적 추론은 특정 사실이나 데이터를 이용해 일반화하는 과정을 통해 결론에 도달한다. |
| 접근하다 | 연역적 추론은 하향식 접근 방식을 따릅니다. | 귀납적 추론은 상향식 접근 방식을 따릅니다. |
| 다음에서 시작 | 연역적 추론은 전제에서 시작됩니다. | 귀납적 추론은 결론부터 시작됩니다. |
| 타당성 | 연역적 추론에서는 전제가 참이면 결론도 참이어야 합니다. | 귀납적 추론에서는 전제의 참이 결론의 참을 보장하지 않습니다. |
| 용법 | 연역적 추론을 사용하는 것은 사실이어야 하는 사실이 필요하기 때문에 어렵습니다. | 귀납적 추론을 사용하는 것은 빠르고 쉽습니다. 실제 사실 대신 증거가 필요하기 때문입니다. 우리는 일상생활에서 자주 사용합니다. |
| 프로세스 | 이론→가설→패턴→확인. | 관찰-→패턴→가설→이론. |
| 논쟁 | 연역적 추론에서는 논증이 타당할 수도 있고 유효하지 않을 수도 있습니다. | 귀납적 추론에서는 논증이 약할 수도 있고 강할 수도 있습니다. |
| 구조 | 연역적 추론은 일반적인 사실에서 구체적인 사실까지 도달합니다. | 귀납적 추론은 특정 사실에서 일반적인 사실까지 도달합니다. |