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ゆう

ゆう

少なくとも旧来の科学を語る時は帰納的に一般式を導き出して、そこから演繹的に具体化できることが大事だったんだよね
そしてそのためには複雑な事柄を素要素に分けることが必要だった
今や複雑なデータは人間には可視化できない次元のデータでパターンから一般化したほうがいいんじゃないかな
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しらす

しらす

自分で何かに本当に価値を見出す(たとえ他人のいう価値がわからなくとも)というのはなかなか難しい、前提条件から帰納的に価値を証明し学習するのではなく心から価値を見出すというのは
こればかりは能動的な人生でしか獲得できない
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アンパンマン

アンパンマン

先生「仮説演繹法がうんぬんかんぬん…(突然)この大学はこの大規模言語モデルを使って何をさせたいのかってさぁ、演繹法はもう100%なのよ 、で、人間がするのは帰納法なんだよ。だからここを見たいんだよなここをさぁ!って俺は思うだよなぁ〜〜!ねぇアンパンパンマンくんさぁ。」
僕「あ"ぁ"っ」
先生「このAIと人間との対話っ!ここが聞きたいんだよっ!!すげぇよなこの問題なっ!いやぁぁぁはいはいはいはいはいはい!いやぁぁぁ!」
僕「あ"ぁ"」
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臼井優

臼井優

帰納法は個別の事例や事実から共通点を見つけて一般的な法則や仮説を導く方法で、「具体から抽象へ」進むのに対し、
 演繹法は一般論(大前提)に個別の事実(小前提)を当てはめて具体的な結論を導く方法で、「抽象から具体へ」進む、という違いがあります。
 帰納法は「(多くのカラスを見て)カラスは黒い」と法則を見つけ、演繹法は「カラスは黒い(大前提)」「この鳥はカラスだ(小前提)」から「この鳥は黒い」と結論するイメージです。

帰納法 (Inductive Reasoning)
特徴: 複数の具体的な観察・データから、普遍的な法則や一般論、仮説を導き出す。
方向性: 具体 → 抽象。
例: 過去の顧客アンケートで「使いにくい」という声が多数あった → 商品は使いにくいものが多い(と仮説を立てる)。
性質: 確実性は低く、反証される可能性がある(例外が存在する可能性)。

演繹法 (Deductive Reasoning)
特徴: 一般的なルールや理論(大前提)から、特定の事象に当てはまる結論を論理的に導き出す。
方向性: 抽象 → 具体。
例: すべての野菜はビタミンを含む(大前提)/ニンジンは野菜である(小前提)→ ニンジンはビタミンを含む(結論)。
性質: 大前提が正しければ、結論の正しさが保証される(確実性が高い)。

活用シーン
帰納法: 新しい戦略の立案、市場の傾向分析、仮説構築など、未知の領域を探る際に。

演繹法: 既存の戦略に基づく具体的な計画立案、ルールの適用、予測など、既知の前提から答えを出す際に。

まとめ
両者は対照的なアプローチですが、ビジネスなどでは帰納法で仮説を立て、演繹法で検証するといった形で組み合わせて使うことで、より精度の高い結論に到達できます。
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@

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ナイモ◯にてリアル🤡多い→ゲイ(バイ)にリアル🤡多い

これは帰納法で示せるワケ?
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中年やっちゅうねん

中年やっちゅうねん

人をラベリングしない。
他人の発言の中に現れた思考だけを見る。
「いま仮説推論したな」
「そこから類推したな」
「帰納して傾向を作ったな」
「最後は演繹で結論に落としたな」
評価もしないし、固定もしない。
思考の動きとして、ただ観察する。
それだけで、
会話の構造が見えてきて、
人生が若干、面白くなる。


わけないだろ
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とみこ

とみこ

典型的なINTJは演繹法が主力だけど自分は帰納法が主力っていうのは腑に落ちる

前者は定義や理論をベースに結論に結び付けるけど、自分は現場で起こった事象を定義や理論に当てはめる

その結果、前者は完璧な理想と合理性重視になって、自分は現場に即したイレギュラーに備えた可塑性重視になる
INTJの星INTJの星
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tools

tools

局所合理の帰納集積は真実などわからないという文脈でこれまで語ってきたが、もっと具体的に考えると、それは情報の不完全性、情報の不確実性、情報量の大きさ、これらの状況から生じていると考えられる。

局所合理の帰納集積はつまり引力を伴っている。把握しうる情報に適合する世界を見てしまうという引力だ。
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