人類文化的發展最重要的趨勢之一是運用「理性」，找出事物之間的邏輯關係，進而去認識環境、發展關係、解決問題。

這篇來自【立場新聞】上中研院歐美所副研究員洪子偉的文章，帶我們從邏輯哲學的角度來理解何謂「理性」？也讓我們進一步想想自己有沒有好好運用這個寶貴的器官？

----------------------------
理性與推論

雖然「理性」的定義眾多，但在哲學與認知科學中的主流觀點，則稱之為「理性的標準圖像 (standard picture)」，其定義為：「a 是理性的，若且唯若 a 以符合邏輯和概率規則的方式進行推論」。這個定義受啟蒙運動影響，將邏輯與統計的推論法則當成是人類的推論法則。不論培根的歸納法或笛卡爾的演繹法皆屬之。其中，「推論 (inference) 」成了「理性」定義中的關鍵概念。

但什麼是推論呢？根據牛津英文字典，「推論」是指從一個命題推導到另一個命題，其同義詞包括「演繹」、「推理」和「歸結」。知識論上，已有豐富文獻在討論推理的本質。例如紐約大學哲學教授 Paul Boghossian (2014) 認為推論是人的心理行動，他提出的 "taking condition" 判準指出人必須以自己的「前提」來支持其「結論」，而這個 taking 的心理行動不必是有意識的，但至少能變成有意識的。這個推論判準曾引發了許多論戰。然而，這些論戰多聚焦於人類行為者「個人層次 (personal level) 」的信念與傾向，它既不涉及非人類，也不討論大腦與計算架構等「次人層次 (subpersonal level) 」的解釋，故不適合當前探究所需。因此，我們需要一新的「推論」定義，而此定義不至於在一開始就排除非人系統與次人層次的處理程序。

猶幸認知科學提了供我們所需的理論框架：預測編碼假說 (predictive coding hypothesis) 主張，大腦是一功能強大的統計推理引擎，會不斷根據過去的知識來產生對外在世界的預期。預測編碼假說與過去認知科學理論的最大差異，在於它主張人類的知覺並非被動地、由下而上地接受外在刺激。相反的，大腦會主動地、由上而下地產生對知覺內容的預測。此假說有兩個核心概念：一是「預測」，另一是「錯誤」。當大腦根據過去知識產生的先驗預測與當下的刺激有誤差時，大腦必須將此誤差最小化。這種誤差，又被稱作自由能(free energy)。若要降低自由能，則需透過貝氏推論 (Bayesian inference) 來輸出最佳預測假設。如果預測有誤，則錯誤信號將被送回認知系統的前進模型，以產生校正後的外部感受性預測（即 perceptual update），或是產生自體感受性預測（即 motor control），以消彌誤差。大腦這種更新預測並降低誤差的處理程序，又被稱為「主動推理 (active inference) 」(Hohwy 2013; Clark 2015)。

(以上引用網頁原文)
http://www.thestandnews.com/philosophy/%E4%BD%95%E8%AC%82%E7%90%86%E6%80%A7-%E5%BE%9E%E5%A4%A7%E8%85%A6%E7%9A%84%E9%A0%90%E6%B8%AC%E7%B7%A8%E7%A2%BC%E8%88%87-ai-%E9%A0%90%E6%B8%AC%E8%AB%87%E8%B5%B7/?fbclid=IwAR09wWwxDQCaoragw6gg2w87T-q9H95bQuUJBciFsRB4-jx1KtTLot9oJ20

跟巫師一起學思辨（假的

有病就要看醫生，但是我們怎麼知道自己有病？尤其是考慮到：

1）疾病可是源自於連幻海也看不見的微小病原體。
2）幫你做診斷的醫生，自己也不見得有看過那些病原體。

我們沒真的看過病原體，也沒真的看到病原體在干擾你的體內運轉，但我們還是可以確認你罹患特定疾病，這是因為我們使用 #溯因法 逆推。

★

溯因法（abduction），通常又稱最佳說明推論（inference to the best explanation），常見的結構是：

1）觀察到現象e
2）猜想出假說h
3）主張，要說明e的存在，h是夠好的選擇。

例如：

1）觀察：腦闆汗流浹背。
2）猜想：應該是剛跳了舞。
3）畢竟，除了舞蹈，世界上不存在其它任何活動能讓腦闆全身投入到汗流浹背。

★

溯因法這詞看起來很學術。因為這是學術人用他們的分類來說明人的思考活動，實際上溯因法我們每天都用。

看到同學上課時走出教室，手上抓了衛生紙，你就知道他是要去廁所。

因為「這人是打算去廁所」 #最能說明 為什麼他要在上課途中離席，手上還帶了衛生紙。

B：*上課時走出教室，手上抓了衛生紙

A：你是要去廁所嗎？

B：沒，只是我的衛生紙沒辦法再容忍三角函數了。

這個反諷，就是建立在「不是假說一（上廁所），難道會是假說二嗎？」上面。

★

回到疾病診斷。

醫生看病，通常不是真的看到疾病，而是看到症狀，從症狀和其他線索逆推出診斷。

有些人會說，這不就是歸納法嗎？因為過去有症狀一二三四五的人都得這個病，所以你也是得這個病。

我不確定研究醫學診斷的人會怎麼說，不過哲學上有些人認為歸納法跟溯因法還是不同。

差別在於，在歸納法底下，歸納和統計是唯一的考量，歸納的數量和比例、統計的品質，直接決定了假說可靠的程度。

但在溯因法底下，還有其它考量會影響假說可靠的程度。這讓溯因法可以應對更複雜的情況，

例如疾病或殺人案件。

畢竟你很難找到條件真的一模一樣的兩個病患，更不用說兩個殺人案件了。

所以，以方法論分類來說，醫生和犯罪調查，在最主要上層用的應該是溯因法而不是歸納法。

當然，在一個溯因法推理當中，還是可以有奠基於歸納法的前提，例如醫生量體溫，憑什麼體溫計說幾度就幾度？因為歸納法。

★

你看得到種種肺炎症狀，但你通常看不到肺炎本身，頂多能看到治療後症狀的變化。

十七世紀，荷蘭科學家列文虎克做出可以放大兩百倍的顯微鏡，讓人類第一次觀察到細菌。

但在那之前，歷史上早就有各種關於微小東西讓人染病的假說。

這些假說都是溯因法，溯因法刺激人發展各種方法來檢驗自己的假說，也刺激人想像各種其他候選假說。

★

十世紀的歐洲人：太陽繞地球轉。

你：你怎麼知道。

十世紀的歐洲人：因為看起來是這樣，太陽每天從東邊升起，西邊落下。

你：那如果是地球自己轉，看起來會怎樣？

★

所以，假設肺炎有一週潛伏期，我們有辦法確定自己 #當下 沒有感染肺炎嗎？

其實一定程度有。

如果我們可以從「你在1/22下午去過高雄金巴黎舞廳」推論出你有比較高的機會感染肺炎，那我們當然也可以從「你過去一個月都宅在家打電動，除了自己囤積的罐頭沒吃其他東西」推論出你大概沒感染肺炎，而且健康狀況不是很好。

★

最後，另一個熱門使用溯因法的領域，是陰謀論。

美國國防部五角大廈的延伸圖形是五芒星而不是六芒星，這是巧合嗎？我不這麼認為。如果我是掌控美國國防部的撒旦崇拜組織，我也會知道不要真的把辦公室蓋成六芒星，太高調了。

以下兩個假說，哪個比較能說明五角大廈的形狀？

1）上面那個。

2）五角大廈最初的選址之一是阿靈頓農場，阿靈頓農場接近五角型，而更改設計很貴。

了解溯因法的結構，就了解我們可以怎麼評估各種溯因推論，以及各種陰謀論。

跟巫師一起學思辨（假的

有病就要看醫生，但是我們怎麼知道自己有病？尤其是考慮到：

1）疾病可是源自於連幻海也看不見的微小病原體。
2）幫你做診斷的醫生，自己也不見得有看過那些病原體。

我們沒真的看過病原體，也沒真的看到病原體在干擾你的體內運轉，但我們還是可以確認你罹患特定疾病，這是因為我們使用 #溯因法 逆推。

★

溯因法（abduction），通常又稱最佳說明推論（inference to the best explanation），常見的結構是：

1）觀察到現象e
2）猜想出假說h
3）主張，要說明e的存在，h是夠好的選擇。

例如：

1）觀察：腦闆汗流浹背。
2）猜想：應該是剛跳了舞。
3）畢竟，除了舞蹈，世界上不存在其它任何活動能讓腦闆全身投入到汗流浹背。

★

溯因法這詞看起來很學術。因為這是學術人用他們的分類來說明人的思考活動，實際上溯因法我們每天都用。

看到同學上課時走出教室，手上抓了衛生紙，你就知道他是要去廁所。

因為「這人是打算去廁所」 #最能說明 為什麼他要在上課途中離席，手上還帶了衛生紙。

B：*上課時走出教室，手上抓了衛生紙

A：你是要去廁所嗎？

B：沒，只是我的衛生紙沒辦法再容忍三角函數了。

這個反諷，就是建立在「不是假說一（上廁所），難道會是假說二嗎？」上面。

★

回到疾病診斷。

醫生看病，通常不是真的看到疾病，而是看到症狀，從症狀和其他線索逆推出診斷。

有些人會說，這不就是歸納法嗎？因為過去有症狀一二三四五的人都得這個病，所以你也是得這個病。

我不確定研究醫學診斷的人會怎麼說，不過哲學上有些人認為歸納法跟溯因法還是不同。

差別在於，在歸納法底下，歸納和統計是唯一的考量，歸納的數量和比例、統計的品質，直接決定了假說可靠的程度。

但在溯因法底下，還有其它考量會影響假說可靠的程度。這讓溯因法可以應對更複雜的情況，

例如疾病或殺人案件。

畢竟你很難找到條件真的一模一樣的兩個病患，更不用說兩個殺人案件了。

所以，以方法論分類來說，醫生和犯罪調查，在最主要上層用的應該是溯因法而不是歸納法。

當然，在一個溯因法推理當中，還是可以有奠基於歸納法的前提，例如醫生量體溫，憑什麼體溫計說幾度就幾度？因為歸納法。

★

你看得到種種肺炎症狀，但你通常看不到肺炎本身，頂多能看到治療後症狀的變化。

十七世紀，荷蘭科學家列文虎克做出可以放大兩百倍的顯微鏡，讓人類第一次觀察到細菌。

但在那之前，歷史上早就有各種關於微小東西讓人染病的假說。

這些假說都是溯因法，溯因法刺激人發展各種方法來檢驗自己的假說，也刺激人想像各種其他候選假說。

★

十世紀的歐洲人：太陽繞地球轉。

你：你怎麼知道。

十世紀的歐洲人：因為看起來是這樣，太陽每天從東邊升起，西邊落下。

你：那如果是地球自己轉，看起來會怎樣？

★

所以，假設肺炎有一週潛伏期，我們有辦法確定自己 #當下 沒有感染肺炎嗎？

其實一定程度有。

如果我們可以從「你在1/22下午去過高雄金巴黎舞廳」推論出你有比較高的機會感染肺炎，那我們當然也可以從「你過去一個月都宅在家打電動，除了自己囤積的罐頭沒吃其他東西」推論出你大概沒感染肺炎，而且健康狀況不是很好。

★

最後，另一個熱門使用溯因法的領域，是陰謀論。

美國國防部五角大廈的延伸圖形是五芒星而不是六芒星，這是巧合嗎？我不這麼認為。如果我是掌控美國國防部的撒旦崇拜組織，我也會知道不要真的把辦公室蓋成六芒星，太高調了。

以下兩個假說，哪個比較能說明五角大廈的形狀？

1）上面那個。

2）五角大廈最初的選址之一是阿靈頓農場，阿靈頓農場接近五角型，而更改設計很貴。

了解溯因法的結構，就了解我們可以怎麼評估各種溯因推論，以及各種陰謀論。