1、溯因推理：原理、应用与发展

溯因推理：原理、应用与发展

1. 溯因推理的定义

溯因推理是一种推理形式，有时被描述为“逆向演绎”。给定规则 “A 由 B 推出” 以及观察结果 “A”，我们可以推断出规则中的条件 “B”。更一般地，给定一个对感兴趣领域进行建模的理论 T 和一个观察结果 “A”，我们推断出一个假设 “B”，使得该观察结果能从扩展了 “B” 的理论 T 中演绎得出。我们将 “B” 视为根据包含该规则的给定理论对观察结果的一种可能解释。这种新信息及其根据给定理论产生的后果可被视为基于给定理论并由溯因解释的观察结果驱动的学习过程的结果。

溯因推理可以与归纳推理以不同方式结合，以增强学习过程。

2. 动机与背景

溯因推理与归纳推理一样，是一种合成推理形式，它在解释过程中会产生当前推理所用理论中尚未包含的新信息。因此，它与学习有着天然的联系，特别是在知识密集型学习中，所产生的新信息旨在至少部分地完善给定理论中所描述的问题领域的当前知识（或模型）。

在机器学习领域，早期对溯因推理的应用主要集中在如何将其用作理论修正算子，以确定当前理论在哪些方面需要修正，从而适应新的学习数据。后来，人们意识到将溯因推理与归纳推理相结合可以强化其在学习中的作用，最终形成了一种混合集成的学习方法，其中溯因推理和归纳推理紧密结合，提供了强大的学习框架，如 Progol 5.0 和 HAIL。

近年来，溯因推理单独或与归纳推理结合，在系统生物学领域得到了应用，该领域为这些知识密集型学习方法提供了重要的发展试验平台。

3. 学习任务的结构

溯因推理对学习任务的贡献在于，它首先根据要学习领域的给定当前模型解释训练数据，从而使这些数