对以类别为基础的归纳推理的几种理论模型的评价

当前关于以类别为基础的归纳推理理论模型大致可以分为两种：强调相似性作用的归纳推理的理论模型和强调知识作用的归纳推理的理论模型。前者能较好的解释人们在知识贫乏领域的归纳推理现象,而后者则能够较好的解释人们在知识丰富领域的归纳推理现象。     

因果强度推理的贝叶斯模型综述

因果强度推理的贝叶斯模型以因果协变关系、贝叶斯定理和因果图形模型为基础,借助蒙特卡洛算法实现模型对被试因果强度估计的预测。通过选用不同的先验分布、似然函数、蒙特卡洛取样方法和基于后验分布的预测方法,因果强度推理的贝叶斯模型可以精确预测很多以往模型不能解释的实验结果,并对被试的推理过程提出有价值的见解,还可推广到对因果结构判断的预测和对多原因(结果)交互作用的解释;但需要在如何选择先验分布和似然函数、解释被试如何表征与作答、扩大单个模型解释范围和简化计算等方面继续完善。     

对归纳推理贝叶斯模型的检验

作者用实验比较检验特征归纳的贝叶斯模型、关联相似性模型、基于特征的归纳推理模型和相似性覆盖模型这四种模型。以大学生为被试的实验结果表明：1）在强关联强度一致时,被试的归纳推理基本符合贝叶斯模型和关联相似性模型的预测,在弱关联强度一致时,不符合这四种模型预测;2）在关联强度不一致时,关联强度效应不符合贝叶斯模型的预测;3）在关联强度一致时,贝叶斯模型和关联相似性模型的预测结果是一致的,不能区分两个模型。实验结果较多地支持贝叶斯模型和关联相似性模型。     

特征相似性和因果解释在归纳推理中的整合

为探讨特征相似性和因果解释在个体归纳推理中的作用,在控制知识经验影响的前提下,设置了非决定性的因果关系,操纵了因果机制强度和前提与结论对象之间的特征相似性水平,结果发现:(1)实验1结果显示,相似性和因果解释在归纳推理中的效应均显著,相似性效应随因果解释强度的减弱而增强,相似性与因果解释的相互作用影响归纳推理。(2)实验2结果显示,当基于相似性推论与基于因果解释推论产生冲突时,相似性和因果解释在归纳推理中的效应均显著,二者的交互作用不显著。在强、弱两种因果解释条件下,相似性在归纳推理中的效应均非常显著。总的结果表明特征相似性与因果解释共同影响个体的归纳推理,人们会整合两种信息进行归纳推理。     

特征归纳的关联相似性模型

作者提出特征归纳的关联相似性模型,用以描述以归纳特征的关联特征相似性为基础的归纳推理,把归纳推理中相似性和关联知识统一整合起来。该模型认为归纳强度主要取决于归纳特征与关联特征的关联强度和关联特征的相似性程度的乘积,归纳信心主要取决于关联强度,从而分离归纳信心和归纳强度。以大学生为被试的两个实验的主要结果支持关联相似性模型的主要预测。关联相似性模型能够描述解释以关联特征相似性为基础的归纳推理现象,比以往的归纳理论具有更大的解释能力和解释范围     

归纳推理中相似性和类别标签的作用

该文采用“篇章阅读”实验范式探索了归纳推理中前提类别和结论类别间相似性、结论类别标签属性对归纳推理的作用。90名大学生被试参加了3个实验。实验1结果表明,归纳推理受前提类别和结论类别之间相似性的影响,相似性越高归纳推理力度越强;实验2结果表明,归纳推理还受结论类别上位类别知识的影响,当类别属性和相似性冲突情况下,被试更倾向按照类别属性进行推理;实验3结果表明,归纳推理通达上位类别知识是一个主动建构的过程,即使是在类别标签不确定的情况下,被试仍然依赖类别标签进行推理。并初步提出了“归纳推理力度=两事物相似性×归类概率”模型设想。     

归纳推理的抽样理论

作者提出归纳推理的抽样理论,认为归纳推理实质是根据与归纳特征有关的抽样样本情况来推断结论类别具有归纳特征的可能性,其中的抽样可分为类别抽样和特征抽样两种。以大学生为被试的两个实验结果一致支持抽样理论而不是别的归纳推理理论。对于归纳推理的主要现象,抽样理论比其它的相似性解释具有更大的解释范围,特别是能够解释其它理论严格不能解释的归纳推理非对称性现象     

儿童归纳推理机制述评

在儿童早期归纳推理机制的探索过程中,一直存在着两种观点.一种认为儿童归纳推理是以类别或概念为基础的;另一种则认为儿童归纳推理是以相似性为基础的.这两种观点可能各自反应了儿童归纳推理的一个方面:前者可能说明的是儿童在知识丰富领域的归纳推理;而后者则可能说明的是儿童在知识贫乏领域的归纳推理.     

个体归纳推理能力的发展及其机制研究展望

归纳推理是从特定事件或事实向一般的事件或事实推论的过程。当前归纳推理研究主要集中在三个领域：归纳论断力度的判断、个体归纳推理能力的发展、归纳推理能力的神经基础。诸多研究所涉及到的主要是对已经形成的归纳论断能够成立的可能性大小进行判断,并未真正揭示归纳的心理过程．也未能阐明归纳过程的心理机制。以后将结合知识丰富问题和知识贫乏问题、儿童概念形成问题、归纳推理的心理效应问题、归纳推理的神经基础、归纳推理的计算模型等方面进一步深入开展研究。     

论传统归纳推理的概率特征

传统归纳推理的概率特征问题,是目前逻辑学界瞩目的问题之一。下面,我仅就这一问题提出几点看法,以供讨论。首先,传统的归纳推理的概率特征是由不完全归纳推理本身的特点所决定的。传统的归纳推理是指以某种个别事物或现象的知识作为前提,推出关于该类事物或现象的一般性知识的结论的推理。它包括:完全归纳推理和不完全归纳推理。不完全归纳推理又包括以下两类:简单枚举法和科学归纳法。形式逻辑或普通逻辑的教科书主要研究的是不完全归纳推理。本文所谈的归