1. 추론 (推論, Inference), 추리 (推理, Reasoning) 이란?
ㅇ 이미 알고 있는 사실이나 명제를 토대로 결론을 이끌어 내는 사고 과정
- 알려진 사실들로부터 모르는 것을 이끌어내는 과정
※ [참고] ☞ 지능, 인공지능, 감각 지각 인지 인식 지식 지능 의식 비교 참조
- 지능 (Intelligence) : 배우고 추론할 수 있는 능력
- 인공지능 (AI) : 인간의 학습,추론 능력을 모방하여 문제를 해결
2. 추론 방식의 구분
ㅇ 논리적 추론 (Logical Inference)
* (전제–결론의 필연적/개연적 관계를 따지는, 형식 논리에 기반한, 추론 방식)
- 연역법적 추론 (Deductive, Deduction : 연역, 演繹)
. 일반적/보편적 전제로부터 개별적/특수한 결론을 얻는 추론 방식
. 즉, 일반적인 규칙으로부터 구체적인 사실을 탐구하는 것
- 귀납법적 추론 (Inductive, Induction : 귀납, 歸納)
. 개개의 특수한 사실들로부터 일반적인 결론을 이끌어내는 추론 방식
. 즉, 개별 사실들로부터 일반적인 규칙을 개괄하는 작업
- 귀류법 (Reductio ad Absurdum, 歸謬法)
. 명제가 이끄는 결론을 부정함으로써, 모순을 이끌어내어,
. 간접적으로 원래 결론이 참임을 보이는 연역적 논증법
- 귀추법 (Abductive Inference, 歸推法] )
. 관찰된 결과를 가장 잘 설명하는 가설을 도출하는 추론 방식
* [비교]
. 연역 : 일반 → 개별 (규칙 적용에 의한 필연적 결론 도출, 타당성 검증 중심)
. 귀납 : 개별 → 일반 (경험 축적에 의한 일반화, 법칙 발견 중심)
. 귀류 : 부정 가정 → 모순 (반증을 통한 논리적 확증)
. 귀추 : 결과 → 원인 (설명력 기반 가설 도출)
ㅇ 통계적 추론 (Statistical Inference)
* (표본들로부터 미지의 모집단에 대해 추론을 하는 과정)
- 추론의 사전/사후 분석 유형별 구분 ☞ 추정 용어 비교 참조
. 추정 (Estimation) : `사전 분석 과정`
.. 미지의 모수를 찾는 과정
. 가설검정 (Hypothesis Test) : `사후 분석 과정`
.. 모수에 대한 가정(가설)이 참/거짓인지 판단하는 과정
- 추론의 접근 방법별 구분 : (모집단에 대해 어떤 가정을 하는지 여부에 따른 분류)
. 모수적 (Parametric) 방법
.. 분포 형태 가정 (정규분포 등)
. 비 모수적 (Nonparametric) 방법 ☞ 비모수 통계 참조
.. 분포 가정 없거나, 또는 최소화
- 사전 지식 사용 여부 : (미지 모수에 대한 주관적 지식의 사용 여부에 따른 분류)
. 고전적 (빈도주의) 방법 (Classical Method)
.. 모수는 고정, 확률은 반복 실험의 빈도
. 베이지안 방법 (Baysian Method) ☞ 베이즈 통계 참조
.. 모수를 확률 변수로 취급