AIにおける帰納法と演繹法
https://www.meti.go.jp/press/2018/06/20180615001/20180615001-3.pdf
上記の文献より抜粋
帰納的に推論を行う AI 技術を利用したソフトウェア開発では、開発 初期段階で成果物を確定的に予測することが、演繹的に推論を行う従 来型のソフトウェアの開発と比較すると難しく、また、ユーザとベンダ の間の認識にも違いが生じやすい。
⇒「帰納」が嫌われている。（この考えには、全然、賛成ではないですが。。。） AIを特別視するところに違和感あり。
それはそうかもしれないが。。。
下記のブリタニカの記事によると（引用） www.britannica.com
推論とは、状況に応じて適切な推論を行うことです。推論には、演繹的推論と帰納的推論があります。前者の例としては、「フレッドは美術館かカフェのどちらかにいるはずだ。カフェにはいないから美術館にいる」、後者は「以前のこの種の事故は機器の故障が原因だったから、今回の事故は機器の故障が原因だ」というものです。これらの推論の最も大きな違いは、演繹的な場合は前提条件の真実性が結論の真実性を保証するのに対し、帰納的な場合は前提条件の真実性が絶対的な保証を与えることなく結論を支持することです。科学の分野では、データを収集し、将来の行動を記述・予測するための暫定的なモデルを作成するが、異常なデータの出現によりモデルの修正を余儀なくされるという帰納的な推論が一般的である。一方、数学や論理学では、少数の基本的な公理や規則をもとに、反論の余地のない定理を精巧に構築していく演繹的推論が用いられます。
⇒そもそもの科学が、帰納ということになっている。ソフトウェアの多くが、科学に基づいて実装、提供されている気がするので。。。。 「帰納」が入る場所が違うというだけのことか。。。。
