逻辑学 归纳逻辑

第六章归纳逻辑

我们前面讲的词项逻辑和命题逻辑都属于演绎逻辑，它们讨论的各种推理都是演绎推理。演绎推理的一个重要特征是前提与结论之间有必然的逻辑联系，即只要前提真，并且推理形式有效，则结论必真。因此，演绎推理是必然性推理。与演绎逻辑不同，归纳逻辑研究的通常是不具有必然性的推理，即当前提真时结论不必然真的推理。这类推理属于非演绎推理，包括枚举归纳推理、因果归纳推理、概率归纳推理、类比推理等。归纳是与演绎相对的。对演绎有两种不同的理解，一是从一般到个别，二是必然地推出。前一种理解是较为狭窄的，很难概括人们运用演绎推理的实际，因而已为现代逻辑所不取。相应地，对归纳也有两种不同的理解，一是从个别到一般，二是或然地推出。归纳逻辑通常取的是其第二种含义。但习惯上常又按第一种含义来解释归纳推理。枚举归纳推理、因果归纳推理、概率归纳推理之归纳就具有这样的含义。因时间所限，我们仅介绍枚举归纳推理、因果归纳推理和类比推理。

第一节枚举归纳推理

一、什么是枚举归纳推理

枚举归纳推理是由一类事物中的若干对象具有（或不具有）某种属性，概括出关于这类事物的一般性结论的推理。

在进行枚举归纳推理时，前提中考察的可以是一类事物的全部对象，也可以只是一类事物的一部分对象。根据前提中所考察的对象是否穷尽，枚举归纳推理又分为穷举归纳推理和非穷举归纳推理。

二、穷举归纳推理

（一）什么是穷举归纳推理

穷举归纳推理又可称为完全归纳推理，它是通过对一类事物中的每一对象逐一进行考察，由它们分别具有（或不具有）某种属性，推出这类事物都具有（或

不具有）这种属性的一般性结论的推理。例如：

穷举归纳推理的形式可表示为：

S1具有（或不具有）P属性

S2具有（或不具有）P属性

……

S n具有（或不具有）P属性

S1、S2……S n是S类的全部对象

所有S都具有（或不具有）P属性

穷举归纳推理是我们在日常生活和工作中经常运用的。

例：

曾参：放诸四海而皆准（儒家的孝道）

（二）穷举归纳推理的特点

穷举归纳推理有三个特点：

一是从个别到一般，即从个别性认识出发推出一个一般性的结论。正是在这个意义上，我们称之为归纳。

二是穷举，即通过考察一类事物的全部对象来得出结论。

三是前提与结论有必然联系，即只要前提都真则结论必真。在这一点上，它类似于演绎推理。

在运用穷举归纳推理时，只要真正做到了穷举，即无遗漏地考察了一类事物的全部对象，并且每个前提都是真实的，就能得出可靠的结论。

但穷举归纳推理也有其局限性。当一类事物数量无限多，或者数量不断增加的时候，人们就无法运用穷举归纳推理得出结论了。另外，即使所考察的一类事物在数量上是有限的，人们也可能会因实践上受到某种限制而无法一一进行考察，从而不能运用穷举归纳推理作出结论。在这些情况下，就需要运用非穷举归纳推理了。

例：

（1）佛教《百喻经》：尝一个买一个

（2）《吕氏春秋》：尝一脔肉，而知一镬之味，一鼎之调。

（3）破坏性试验

三、非穷举归纳推理

（一）什么是非穷举归纳推理

非穷举归纳推理又称为不完全归纳推理，它是只考察一类事物中的部分对象，由它们具有（或不具有）某种属性，推出这类事物都具有（或不具有）某种属性的推理。

非穷举归纳推理的形式可表示为：

S1具有（或不具有）P属性

S2具有（或不具有）P属性

……

S n具有（或不具有）P属性

S1、S2……S n是S类的一部分对象

所有S都具有（或不具有）P属性

例：

长寿的音乐指挥

（二）非穷举归纳推理的特点

非穷举归纳推理也有三个特点：

一是从个别到一般，这一点与穷举归纳推理相同。

二是非穷举，即只考察了一类事物中的一部分对象，而不是全部对象。这一点与穷举归纳推理不同。

三是前提与结论无必然联系。这一点也与穷举归纳推理不同。显然，由一类事物中的一部分对象具有（或不具有）某种属性，不能必然得出这类事物中的全部对象都是如此。

与穷举归纳推理相比，非穷举归纳推理得出的结论往往是不可靠的，常常会因在以后的考察中遇到相反的情况而被推翻。

例：

（1）白色的天鹅

（2）红色的血（蚯蚓的血为玫瑰色，虾、螃蟹、螺、蚌、蜘蛛的血为青绿色，蜗牛的血为蓝色，扇螅虫的血忽红忽绿）

因此，运用非穷举归纳推理得出的结论，常常只被当作一种有待证明的假设，当作人们进一步研究的出发点。

例：

（1）歌德巴赫猜想

（2）华罗庚：《数学归纳法》（猜球）

（三）如何提高非穷举枚举归纳推理结论的可靠性

为了提高非穷举归纳推理结论的可靠程度，在运用这种推理时，必须注意以下三点：

第一，考察的事物的数量要尽可能多些。一般来说，一类事物中出现某种情形的事例越多，这种情形就越可能具有普遍性，因而结论就越可靠。

例：

费尔马的猜想

第二，考察的范围要尽可能广些。考察的范围越广，对象之间的差别越大，漏掉相反情况的可能性就越小，结论的可靠性程度就越高。

例：

麻雀

第三，要注重考察那些有较大可能出现反例的场合。如果在最容易出现相反情况的场合中都没有发现例外情况，则说明某类事物遇到例外情况的可能性极小，其结论的可靠程度也就较高。

例：

动物的血

在运用非穷举归纳推理时，如果不注意做到以上三点，只是考察了很小范围内的少数个别事例，又没有注重考察那些有较大可能出现反例的场合，就轻率作出结论，就容易犯“轻率概括”或“以偏概全”的错误。

例：

（1）索要“纪念品”的青年

（2）人大代表购物

第二节因果归纳推理

一、什么是因果归纳推理

因果归纳推理是探求现象间因果联系的归纳推理。

因果联系是现象之间的一种普遍联系。世界上的任何现象都是由其他现象引起的，而任何现象一旦发生，又必然会引起其他现象。这种引起和被引起的关系，就是因果联系。其中，引起其他现象的现象称为原因，被引起的现象称为结果。因果联系是复杂多样的，认识现象间的因果联系往往是一个十分复杂的过程。

19世纪英国逻辑学家穆勒（又译为弥尔），在总结前人思想成果的基础上概括出探求现象间因果联系的五种方法，即求同法、求异法、求同求异并用法、共变法和剩余法。这五种方法被称为“穆勒五法”。这些方法是探求现象间因果联系的最基本的方法，在各门科学中是普遍运用的。它们都具有从个别到一般的特点，所得出的结论都具有或然性。运用这些方法的过程，实际上是进行推理的过程。我们这里说的因果归纳推理，就是指运用这些方法进行的推理，我们分别称之为求同法推理、求异法推理、求同求异并用法推理、共变法推理和剩余法推理

二、求同法推理

（一）什么是求同法推理

求同法推理是根据在被研究现象出现的若干场合中只有一个相关先行情况是共同的，推出这个唯一共同的相关先行情况是被研究现象的原因的推理。所谓相关先行情况就是先于被研究现象出现的，可能是被研究现象的原因的情况。结