تفكير منطقي

الاستدلال غير الاستنتاجي

وفي السياق ذاته، الاستدلال غير الاستنتاجي شكلٌ مهم من أشكال الاستدلال المنطقي إلى جانب الاستدلال الاستنتاجي. ويحدث هذا الاستدلال في صورة استنتاجات تُستخلص من المقدمات للوصول إلى نتيجة ودعمها، تمامًا كما هو الحال في الاستدلال الاستنتاجي. والسمة المميزة للاستدلال غير الاستنتاجي هي أن هذا الدعم قابل للخطأ. وهذا يعني أنه إذا كانت المقدمات صحيحة، فإن ذلك يزيد من احتمالية صحة النتيجة، ولكنه لا يجعلها مؤكدة. لذا، في الحجة غير الاستنتاجية، من الممكن أن تكون جميع مقدماتها صحيحة بينما تظل نتيجتها خاطئة. وهناك أنواع مختلفة من الاستدلال غير الاستنتاجي، منها الاستقرائي والاستنباطي والقياسي وغيرها. ويُعد الاستدلال غير الاستنتاجي أكثر شيوعًا في الحياة اليومية من الاستدلال الاستنتاجي.

وفي هذا الصدد، الاستدلال غير الاستنتاجي هو استدلال توسعي وقابل للدحض. أحيانًا، تُستعمل مصطلحات الاستدلال غير الاستنتاجي والاستدلال التوسعي والاستدلال القابل للدحض بشكل مترادف، على الرغم من وجود اختلافات طفيفة في معناها. الاستدلال غير الاستنتاجي توسعي بمعنى أنه يصل إلى معلومات غير موجودة مسبقًا في المقدمات. أما الاستدلال الاستنتاجي، على النقيض من ذلك، فهو غير توسعي لأنه يستخلص فقط المعلومات الموجودة مسبقًا في المقدمات دون إضافة أي معلومات إضافية. لذا، باستخدام الاستدلال غير الاستنتاجي، يمكن للمرء أن يتعلم شيئًا جديدًا لم يكن يعرفه من قبل. لكن إضافة معلومات جديدة تعني أن هذه المعلومات الإضافية قد تكون خاطئة. لهذا السبب، فإن الاستدلال غير الاستنتاجي ليس بنفس أمان الاستدلال الاستنتاجي.

في هذا الإطار، ومن الجوانب ذات الصلة الوثيقة أن الاستدلال غير الاستنتاجي قابل للدحض أو غير رتيب. وهذا يعني أنه قد يتعين على المرء التراجع عن استنتاجه عند معرفة معلومات جديدة. مثلًا، إذا كانت جميع الطيور التي رآها شخص ما حتى الآن قادرة على الطيران، فإنه مُحِقٌّ في الوصول إلى الاستنتاج الاستقرائي بأن جميع الطيور تطير. هذا الاستنتاج قابل للدحض لأن المستدل قد يضطر إلى مراجعته عند معرفة أن طيور البطريق من الطيور التي لا تطير.

الاستدلال التقديري

من جانب آخر، يُفهم الاستدلال التقديري عادةً على أنه استنتاج من ملاحظة ما إلى حقيقة تُفسر تلك الملاحظة. ومن الأمثلة على ذلك استنتاج هطول المطر بعد رؤية الشوارع مبتلة. وكثيرًا ما يُستعمل مصطلح "الاستدلال إلى أفضل تفسير" كمرادف له. ويؤكد هذا المصطلح على وجود الكثير من التفسيرات المحتملة للحقيقة نفسها، وأنه ينبغي على المستدل أن يستنتج أفضل تفسير فقط. فمثلًا، قد يُفسر حدوث تسونامي سبب بلل الشوارع، لكن هذا ليس عادةً أفضل تفسير. وباعتباره شكلاً من أشكال الاستدلال غير الاستنتاجي، فإن الاستدلال الاستنباطي لا يضمن صحة النتيجة حتى لو كانت المقدمات صحيحة.

ومن جهة أخرى، يلعب الاستدلال الاستنباطي دورًا محوريًا في العلوم عندما يكتشف الباحثون ظواهر غير مفسرة. في هذه الحالة، غالبًا ما يلجؤون إلى نوع من التخمين للتوصل إلى مبادئ عامة قد تفسر الملاحظات. ثم تُختبر الفرضيات وتُقارن لاكتشاف أيها يقدم أفضل تفسير. ينطبق هذا بشكل خاص على حالات الاستدلال السببي التي تحاول اكتشاف العلاقة بين الأسباب والنتائج. كما أن الاستدلال الاستنباطي شائع جدًا في الحياة اليومية، حيث يُستعمل فيها بشكل مشابه ولكن أقل منهجية. يرتبط هذا، مثلًا، بالثقة التي يوليها الناس لما يقوله الآخرون. عادةً ما يكون أفضل تفسير لسبب تأكيد شخص ما على ادعاء ما هو اعتقاده به وامتلاكه أدلة عليه. يرتبط هذا النوع من الاستدلال الاستنباطي بأسباب ثقة المرء عادةً بما يقوله الآخرون، على الرغم من أن هذا الاستنتاج لا يُستخلص عادةً بطريقة صريحة. يحدث شيء مشابه عندما يكون تصريح المتحدث غامضًا ويحاول الجمهور اكتشاف ما قصده المتحدث وتفسيره. يُعدّ الاستدلال الاستنباطي شائعًا كذلك في الطب عندما يفحص الطبيب أعراض مريضه للوصول إلى تشخيص السبب الكامن وراءها.

إضافةً إلى ذلك، كلما كان التفسير أكثر منطقية، كلما كانت مقدماته أقوى. وفي هذا الصدد، من المهم أن يكون التفسير بسيطًا، أي لا يتضمن أي ادعاءات غير ضرورية، وأن يكون متسقًا مع المعرفة الراسخة. ومن المعايير الأساسية الأخرى للتفسير الجيد أن يتوافق مع الحقائق المرصودة والمعروفة، وأن يكون ذا صلة ودقيقًا وغير دائري. ومن الناحية المثالية، ينبغي أن يكون التفسير قابلاً للتحقق من خلال الأدلة التجريبية. وإذا تضمن التفسير ادعاءات غير عادية، فإنه يتطلب أدلة قوية للغاية.

الاستدلال القياسي

وفي هذا السياق، يتضمن الاستدلال القياسي مقارنة نظامين بناءً على أوجه التشابه بينهما. يبدأ هذا الاستدلال بمعلومات عن أحد النظامين، ثم يستنتج معلومات عن النظام الآخر استنادًا إلى هذا التشابه. ويمكن التعبير عن حجج القياس بشكل تخطيطي كما يلي: (1) أ يشبه ب ؛ (2) أ يمتلك الخاصية ف ؛ (3) لذلك، من المحتمل أن ب يمتلك الخاصية ف كذلك. ويمكن استخدام الاستدلال القياسي، مثلًا، لاستنتاج معلومات عن البشر من التجارب الطبية على الحيوانات: (1) الفئران تشبه البشر؛ (2) تؤثر حبوب منع الحمل على نمو دماغ الفئران؛ (3) لذلك، قد تؤثر كذلك على نمو دماغ البشر.

في هذا الإطار، يلعب الاستدلال القياسي دورًا محوريًا في حل المشكلات واتخاذ القرارات والتعلم. ويمكن استخدامه لكل من الخصائص الفيزيائية البسيطة والأفكار المجردة المعقدة. في العلوم، تُستعمل القياسات غالبًا في النماذج لفهم الظواهر المعقدة بطريقة مبسطة. مثلًا، يشرح نموذج بور تفاعلات الجسيمات دون الذرية قياسًا على كيفية دوران الكواكب حول الشمس.

• انظر كذلك
• مغالطة
• حجة
• استدلال
• السبب، المنطق
• المنطق القابل للإبطال

كذلك، من خلال الاستدلال القياسي، يمكن نقل المعرفة من موقف أو مجال إلى آخر. تُقدّم حجج القياس دعمًا للاستنتاج، لكنها لا تضمن صحته. وتعتمد قوتها على عوامل متعددة. فكلما زاد تشابه النظامين، زاد احتمال أن تُميّز سمة معينة في أحدهما الآخر. وهناك عامل آخر لا يتعلق بدرجة التشابه فحسب، بل بمدى أهميته كذلك. مثلًا، قد تُشبه الفراولة الاصطناعية المصنوعة من البلاستيك الفراولة الحقيقية في جوانب عديدة، بما في ذلك شكلها ولونها وبنية سطحها. لكن هذه التشابهات لا علاقة لها بما إذا كانت الفراولة الاصطناعية حلوة المذاق كالفراولة الحقيقية.

الاستدلال الاستقرائي

ومن جهة أخرى، يبدأ الاستدلال الاستقرائي من مجموعة من الحالات الفردية، ويستعمل التعميم للوصول إلى قانون عام يحكم جميع الحالات. يستعمل بعض المنظرين المصطلح بمعنى واسع جدًا ليشمل أي شكل من أشكال الاستدلال غير الاستنتاجي، حتى لو لم يتضمن أي تعميم. أما بالمعنى الأضيق، فيمكن تعريفه بأنه "عملية استنتاج قانون أو مبدأ عام من ملاحظات حالات محددة". مثلًا، انطلاقًا من الملاحظة التجريبية القائلة بأن "جميع الغربان التي رأيتها حتى الآن سوداء"، يمكن استخدام الاستدلال الاستقرائي للاستنتاج بأن "جميع الغربان سوداء". وبصورة أضعف قليلًا، يمكن كذلك استخدام الاستقراء لاستنتاج نتيجة فردية حول حالة واحدة، مثلًا، أن "الغراب التالي الذي سأراه أسود". يرتبط الاستدلال الاستقرائي ارتباطًا وثيقًا بالاستدلال الإحصائي والاستدلال الاحتمالي. ومثل غيره من أشكال الاستدلال غير الاستنتاجي، فإن الاستقراء ليس يقينيًا. وهذا يعني أن المقدمات تدعم النتيجة بجعلها أكثر احتمالًا، لكنها لا تضمن صحتها. وفي هذا الصدد، تحتوي نتيجة الاستدلال الاستقرائي على معلومات جديدة لم تكن موجودة في المقدمات.

من جانب آخر، تُعدّ جوانب مختلفة من المقدمات مهمة لضمان تقديمها دعمًا قويًا للاستنتاج. في هذا الصدد، ينبغي أن يكون حجم العينة كبيرًا لضمان دراسة الكثير من الحالات الفردية قبل استخلاص النتيجة. ومن العوامل المرتبطة ارتباطًا وثيقًا أن تكون العينة عشوائية وممثلة. وهذا يعني أنها تتضمن اختيارًا عادلًا ومتوازنًا للأفراد ذوي الخصائص الرئيسية المختلفة. مثلًا، عند وضع تعميم حول البشر، ينبغي أن تشمل العينة أفرادًا من مختلف الأعراق والأجناس والفئات العمرية. يعتمد الكثير من الاستدلال في الحياة اليومية على الاستدلال الاستقرائي. مثلًا، عند التنبؤ بكيفية رد فعل شخص ما على موقف ما، يمكن استخدام الاستدلال الاستقرائي بناءً على كيفية رد فعل الشخص سابقًا في ظروف مماثلة. ويلعب الاستدلال الاستقرائي دورًا محوريًا مماثلًا في العلوم، التي غالبًا ما تبدأ بالعديد من الملاحظات المحددة ثم تطبق عملية التعميم للوصول إلى قانون عام.

وعلى صعيد آخر، تُعدّ مشكلة الاستقراء من القضايا المعروفة في مجال الاستدلال الاستقرائي. وتتعلق هذه المشكلة بمسألة ما إذا كان لأي شخص مبرر في تصديق نتائج الاستدلالات الاستقرائية، ولماذا. وقد طرح هذه المشكلة في البداية ديفيد هيوم، الذي يرى أن الأحداث المستقبلية لا يشترط أن تُشابه الملاحظات السابقة. وفي هذا السياق، يبدو أن الاستدلال الاستقرائي حول الأحداث المستقبلية يقوم على افتراض أن الطبيعة تبقى ثابتة.