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技術

アブダクション(仮説形成推論)とは

Abduction / Abductive Reasoning / 仮説形成推論

観察された事実に対して、それを最もよく説明できる仮説を推測する推論の形式

推論人工知能

ひとことで言うと

起きた出来事を見て、『たぶんこれが原因だろう』と一番もっともらしい説明を考える推論。

概要

アブダクション(Abduction)とは、観察された事実に対して、それを最もよく説明できる仮説を推測する推論の形式。 哲学者Charles Sanders Peirceが、演繹推論帰納推論と並ぶ第三の推論形式として提唱した。 『芝生が濡れている』という観察に対し『雨が降った』という仮説を立てるように、確実な結論ではなく最も尤もらしい説明を導く点が特徴。 医療診断における鑑別診断や、デバッグにおける原因推定など、限られた手がかりから説明・原因を推測するタスクと親和性が高い。 演繹推論のように結論の正しさが保証されるわけではなく、後から新しい事実が判明すれば仮説が覆ることもある。

歴史

19世紀末、哲学者Charles Sanders Peirceが、演繹推論帰納推論と並ぶ第三の推論形式としてアブダクションを提唱した。

比較

  • 演繹推論演繹推論が前提から必然的な結論を導くのに対し、アブダクションは観察された事実から最も尤もらしい説明(仮説)を推測する
  • 帰納推論帰納推論が多数の事例から一般的な規則を導くのに対し、アブダクションは限られた観察から最も尤もらしい単一の説明を推測する

関連用語

演繹推論帰納推論Reasoning