前方推論と後方推論

前方推論 (類語:前向き推論/英:Reasoning forward)

後方推論 (類語:後ろ向き推論英:Reasoning backward)

関連

#プロダクションシステム

前向き連鎖(Forward Chaining)と後向き連鎖(Backward chaining)

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前向き推論，後向き推論

http://www2.ics.teikyo-u.ac.jp/takei/pdf/2003AI8.pdf

http://www2.ics.teikyo-u.ac.jp/takei/pdf/2003AI9.pdf

後方推論エリヤフ・ゴールドラット

「さて、おまえのもう一つの質問だがどうしたら、もう一つ別の結果を見つけることができるのかっていうやつだが、心配になるのも当然だ。最初は、一つ目の結果とその原因に思考を集中させる。しかし、二つ目の結果を見つけるには、その箱から飛び出さないといけないからだよ。さっきの例を使えば、二つ目の結果を見つけるには、思考の範囲を広げて最初の商品だけでなく、別の商品にも注意を向けないといけないということになる。

出典 #『ザ・チョイス』

前向き推論（原因から結果）とは予測推論

前向き推論とは、原因がどのような結果をもたらすかを考えることだ。それは未来を予測するため、すなわち今日の出来事が明日にはどのような結果をもたらすかを予測するのに使う。また物事の仕組みを理解するのにも使う。たとえばさまざまなボタンをどのような順番で押すと、新しい目覚まし時計のアラームが鳴るかを考えるときだ。

前向き推論をするときには、たいてい頭のなかでちょっとしたシミュレーションをする。たとえば私があなたに、オムレツを作るのにどれだけ時間がかかるかと聞いたら、きっとオムレツを作るのに必要なさまざまなステップを反芻し、それぞれに要する時間を見積もり、足し合わせることで総時間を予測するだろう。ロシアと戦争を始めた場合の影響を予測するときには、大陸間弾道ミサイルが飛び交い、レーダーがそれを探知し、それを迎撃するために別の弾道ミサイルが発射される様子を思い浮かべるだろう。

関連 #肯定式の論理スキーマ

後ろ向き推論（結果から原因）とは診断推論

後ろ向き推論とは、結果から原因を推論することだ。医者は症状の原因を診断するのに、また機械工はあなたの車のどこが故障しているかを判断するのに、それぞれ後ろ向き推論を使う。後ろ向きの因果的推論には通常、ある事象がなぜ起きたかという説明が含まれる。

前向き推論の方が簡単で短時間で簡単

前向き推論（原因から結果）のほうが、後ろ向き推論（結果から原因）よりも簡単だ。たとえば医者にとっては、消化性潰瘍を患っている患者には腹痛が出ると予測するほうが、腹痛に苦しむ人に消化性潰瘍があるという結論を導き出すより簡単だ。

後ろ向き推論のほうが前向き推論より時間がかかる。結果から原因にさかのぼる後ろ向き推論は難しい。

後ろ向き推論は様々な情報を元に、複数の仮説を立て、推論する。与えられた情報以外の情報を想像する必要があり、意識的にフレームを広げる必要がある。

前向き推論は単一仮説推論と言える。探索は最小限。

後ろ向き推論は複数仮説推論と言える。探索を求める。

前向き推論（原因から結果）の誤り

私たちは診断推論より予測推論のほうが得意であるがために、予測推論をするときには診断推論では犯さないような過ちを犯す。

第一の問い

Ｙさんは三二歳の女性で、鬱病と診断された。Ｙさんが無気力症状を示す可能性は何％か。

つまり患者が鬱病と診断された三二歳の女性であるという情報しかない場合、患者が無気力である可能性をどう判断するか、と聞かれているわけだ。適切な統計データを持ち合わせていない場合（たいていの人は持ち合わせていないが）、この問いに答えるのは難しい。しかし、わかっていることはいくつかある。たとえば患者が無気力である確率は、少なくとも鬱以外の要因がなければもう少し低くなるはずだ。つまり問いが次のようなものであったら、どうだろう。

第二の問い

Ｙさんは三二歳の女性で、鬱病と診断された。精密検査の結果、Ｙさんには無気力症状の原因となるような、他の医学的あるいは精神医学的疾患はなかった。Ｙさんが無気力症状を示す可能性は何％か。

第一の問いより第二の問いのほうが数値は低くなるだろうと考えるかもしれないが、ほとんどの人は2つ目の問いのマーカー部分を無視するため、数字は変わらない。

誤りの解説

特定の原因に対する結果の発生確率を検討しろと言われた場合、他の原因には目を向けなくなるからだ。若い鬱状態の女性を思い浮かべ、その精神状態をもとに無気力である可能性を考える。この患者が脱水症状ではないか、疲労状態ではないか、あるいは別の理由から無気力になっていないかを示す情報は、この思考プロセスには一切含まれていない。

後ろ向き推論ではこのような誤りは起こさない。

#連言錯誤|合接の誤謬

後ろ向き推論（結果から原因）の効果

第一の問い

Ｙさんは三二歳の女性で、無気力症状を示している。

Ｙさんが鬱病の診断を受けている可能性は何％か。今度は質問を逆転させた。特定の原因に対して結果の発生確率を尋ねるのではなく、特定の結果に対して原因の確率を尋ねている。今回は次の文面との回答の違いを比較した。

第二の問い

Ｙさんは三二歳の女性で、無気力症状を示している。精密検査の結果、Ｙさんには無気力症状の原因となるような、他の医学的あるいは精神医学的疾患はなかった場合、Ｙさんが鬱病の診断を受けている可能性は何％か。

今回は前向き推論とは異なり、第二の問いで提示された他の原因を考慮し、確率は大きく変わった。