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논리적 추론

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논리적 추론(logical reasoning)은 마음의 활동으로, 엄격한 방식으로 결론에 도달하는 것을 목표로 한다. 이것은 일련의 전제에서 시작하여 이 전제에 의해 뒷받침되는 결론으로 추론하거나 논증하는 형태로 일어난다. 전제와 결론은 명제이다. 즉, 사실에 대한 참 또는 거짓 주장이다. 이들은 함께 논증을 형성한다. 논리적 추론은 모든 합리적인 사람이 설득력 있다고 생각할 올바른 논증을 구성하는 것을 목표로 한다는 점에서 규범 지배적이다. 논리적 추론을 연구하는 주요 학문은 논리학이다.

서로 다른 유형의 논리적 추론은 사용하는 규범과 도달하는 결론의 확실성에 따라 서로 다르다. 연역은 가장 강력한 지지를 제공한다. 전제들이 결론을 보장하며, 이는 모든 전제가 참일 경우 결론이 거짓일 수 없다는 것을 의미한다. 이러한 논증을 타당한 논증이라고 한다. 예를 들어: 모든 인간은 죽는다; 소크라테스는 인간이다; 그러므로 소크라테스는 죽는다. 타당한 논증에 있어서는 전제가 실제로 참인지 여부가 중요하지 않고, 만약 전제가 참이라면 결론이 거짓일 수 없다는 것만이 중요하다. 타당한 논증은 전건 긍정 또는 후건 부정과 같은 추론 규칙을 따른다. 연역적 추론은 형식 논리학 및 수학에서 중심적인 역할을 한다.

비연역적 논리적 추론의 경우, 전제는 결론의 참을 보장하지 않으면서도 합리적으로 설득력 있게 만든다. 이는 종종 확률의 관점에서 이해된다. 전제는 결론이 참일 가능성을 높이며, 강력한 추론은 이를 매우 가능성 있게 만든다. 결론이 전제에서 이미 발견되지 않은 새로운 정보를 도입하기 때문에 어느 정도의 불확실성은 남는다. 비연역적 추론은 일상생활과 대부분의 과학에서 중심적인 역할을 한다. 자주 논의되는 유형으로는 귀납, 귀추법, 유추적 추론이 있다. 귀납적 추론은 많은 개별 사례에서 발견되는 패턴으로부터 보편적인 법칙을 추론하는 일반화의 한 형태이다. 많은 검은 까마귀에 대한 개별적인 관찰을 바탕으로 "모든 까마귀는 검다"는 결론을 내릴 수 있다. "최선의 설명에 대한 추론"으로도 알려진 귀추법은 관찰에서 시작하여 이 관찰을 설명하는 사실로 추론한다. 예를 들어, 의사가 환자의 증상을 검사하여 근본 원인에 대한 진단을 내리는 경우이다. 유추적 추론은 두 유사한 시스템을 비교한다. 한 시스템이 어떤 특징을 가지고 있음을 관찰하고, 다른 시스템도 이 특징을 가지고 있다고 결론짓는다.

논리적 추론의 기준에 미치지 못하는 논증을 오류라고 한다. 후건긍정의 오류와 같은 형식적 오류의 경우, 오류는 논증의 논리적 형식에 있다. 거짓 딜레마와 같은 비형식적 오류의 경우, 잘못된 추론의 원인은 주로 논증의 내용이나 맥락에서 발견된다. 일부 이론가들은 논리적 추론을 비판적 사고와 거의 동등한 넓은 의미로 이해한다. 이러한 관점에서, 그것은 전제로부터 결론을 도출하는 능력 외에도 인지적 기술을 포함한다. 예를 들어, 이유를 생성하고 평가하며 정보의 신뢰성을 평가하는 기술이 있다. 추가적인 요소로는 새로운 정보를 찾고, 불일치를 피하며, 결정을 내리기 전에 다양한 행동 방침의 장단점을 고려하는 것이 있다.

정의

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논리적 추론은 엄격한 방식으로 결론에 도달하는 것과 관련된 사고의 한 형태이다. 이것은 일련의 전제에 있는 정보를 변환하여 결론에 도달하는 추론의 형태로 일어난다.[1] 이는 "주어진 맥락에서 정보를 선택하고 해석하며, 연결을 만들고, 제공된 및 해석된 정보와 관련 규칙 및 프로세스를 기반으로 결론을 검증하고 도출하는 것"으로 정의될 수 있다. 논리적 추론은 어떤 결론도 생성하지 않지만, 전제가 결론을 뒷받침하고 이를 믿을 이유가 되도록 보장한다는 점에서 엄격하다.[2] 한 가지 핵심적인 측면은 이 지지가 특정 추론자에 국한되지 않고, 모든 합리적인 사람이 전제에 근거하여 결론을 설득력 있다고 생각할 것이라는 점이다.[3] 이런 식으로 논리적 추론은 지식 확장에 역할을 한다.

논리적 추론을 연구하는 주요 학문은 논리학이라고 불린다. 이는 형식 논리학과 비형식 논리학으로 나뉘며, 형식적 및 비형식적 논리적 추론을 연구한다.[4] 전통적으로 논리적 추론은 주로 형식 논리학이 연구하는 연역과 관련되었다.[5] 그러나 더 넓은 의미에서, 그것은 귀납, 귀추법, 유추적 추론과 같은 비연역적 추론의 형태도 포함한다.[6][7]

논리적 추론의 형태는 규범 지배적인 방식으로 추론을 하기 위해 전제를 사용한다는 공통점을 가지고 있다. 규범 지배적인 실천으로서, 그들은 규범의 적용에 대한 상호 주관적 동의, 즉 전제가 결론을 어느 정도 지지하는지에 대한 동의를 목표로 한다. 논리적 추론의 유형은 사용하는 정확한 규범과 도달하는 결론의 확실성에서 서로 다르다.[8] 연역적 추론은 수학적 증명처럼 가장 강력한 지지를 제공하고 결론을 확실하게 함축한다. 비연역적 추론의 경우, 전제는 결론을 더 가능성 있게 만들지만 보장하지는 않는다. 이 지지는 정도에 따라 달라진다. 강력한 논증은 경험 과학의 잘 연구된 문제의 경우와 같이 결론을 매우 가능성 있게 만든다.[9] 일부 이론가들은 논리적 추론에 대해 고품질 사고를 담당하는 인지적 능력으로서의 역할을 포함하는 매우 넓은 정의를 내린다. 이러한 관점에서, 그것은 비판적 사고와 거의 같은 의미를 갖는다.[10]

기본 개념

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논리적 추론의 연구 및 분석에는 다양한 기본 개념이 사용된다. 논리적 추론은 일련의 전제로부터 결론을 추론함으로써 일어난다. 전제와 결론은 일반적으로 명제로 간주된다. 명제는 사실에 대해 주장하는 진술이다. 이러한 점에서 명제는 진리값 지지자로서 작용한다. 즉, 명제는 참이거나 거짓이다.[11] 예를 들어, "물이 끓고 있다"는 문장은 참이거나 거짓일 수 있으므로 명제를 표현한다. 반면에 "물이 끓고 있는가?" 또는 "물을 끓여라!"와 같은 문장은 참도 거짓도 아니므로 명제를 표현하지 않는다.[12] 논리적 추론의 출발점으로 사용되는 명제를 전제라고 부른다. 그것들로부터 추론된 명제를 결론이라고 부른다.[13] 예를 들어, "모든 강아지는 개이다; 모든 개는 동물이다; 그러므로 모든 강아지는 동물이다"라는 논증에서 "모든 강아지는 개이다"와 "모든 개는 동물이다"는 명제는 전제로 작용하며 "모든 강아지는 동물이다"는 명제는 결론이다.[14]

일련의 전제와 결론을 함께 논증이라고 부른다.[15] 추론은 전제에서 시작하여 결론에 도달하는 정신적 추론 과정이다.[16] 그러나 "논증"과 "추론"이라는 용어는 논리학에서 종종 상호 교환적으로 사용된다. 논증의 목적은 어떤 믿음에 대한 이유를 제공함으로써 누군가에게 어떤 것이 사실임을 설득하는 것이다.[17] 자연어로 된 많은 논증은 모든 전제를 명시적으로 진술하지 않는다. 대신, 전제는 특히 분명하고 상식에 속하는 경우 종종 암묵적으로 가정된다.[18] 일부 이론가들은 단순 논증과 복합 논증을 구분한다. 복합 논증은 여러 하위 논증으로 구성된다. 이런 식으로, 이전 논증의 결론이 이후 논증의 전제로 작용하는 사슬이 형성된다. 이 사슬의 각 연결 고리가 성공해야 복합 논증이 성공한다.[19]

논증은 전제가 결론에 대한 지지를 제공하는지 여부에 따라 올바르거나 올바르지 않다. 이는 종종 확률의 관점에서 이해된다. 올바른 논증의 전제가 참이라면, 결론도 참일 확률이 높아진다. 논리적 추론의 형태는 전제가 결론을 지지하는 방식에 따라 구별될 수 있다. 연역적 논증은 가능한 가장 강력한 지지를 제공한다. 비연역적 논증은 더 약하지만, 그럼에도 불구하고 올바른 추론 형태이다.[20] "증명"이라는 용어는 종종 연역적 논증이나 매우 강력한 비연역적 논증에 사용된다.[21] 올바르지 않은 논증은 지지를 제공하지 않거나 충분한 지지를 제공하지 않으며, 오류라고 불린다.[22] 비록 올바르지 않은 논증을 사용하는 것이 결론이 올바르지 않다는 것을 의미하지는 않는다.[23]

연역적 추론

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 이 부분의 본문은 연역입니다.

연역적 추론은 연역적 추론을 이끌어내는 정신적 과정이다. 연역적으로 타당한 추론은 가장 신뢰할 수 있는 추론 형태이다. 모든 전제가 참일 경우 결론이 거짓일 수 없다.[24] 이는 전제의 참이 결론의 참을 보장한다는 것을 의미한다. 연역적 논증은 타당하고 모든 전제가 참일 경우 건전하다.[25] 예를 들어, "모든 개구리는 양서류이다"와 "고양이는 양서류가 아니다"라는 전제에서 "고양이는 개구리가 아니다"라는 결론을 추론하는 것은 건전한 논증이다. 그러나 거짓 전제를 가진 논증도 연역적으로 타당할 수 있다. 예를 들어, "모든 개구리는 포유류이다"와 "고양이는 포유류가 아니다"라는 전제에서 "고양이는 개구리가 아니다"라는 결론을 추론하는 경우이다. 이러한 점에서, 전제가 실제로 참인지 여부가 아니라, 전제가 참이라면 결론이 거짓일 수 없다는 것만이 중요하다.[26]

연역적으로 타당한 논증은 추론 규칙을 따른다.[27] 추론 규칙은 전제와 결론의 특정 내용이 아니라 그들의 논리 형식에만 의존하는 결론 도출 방식이다.[28] 가장 많이 논의되는 추론 규칙은 전건 긍정이다. 그 형식은 다음과 같다: p; 만약 p이면 q; 그러므로 q. 이 방식은 p와 q가 무엇을 나타내든 연역적으로 타당하다.[29] 예를 들어, "오늘은 일요일이다; 만약 오늘이 일요일이면 나는 오늘 출근하지 않아도 된다; 그러므로 나는 오늘 출근하지 않아도 된다"라는 논증은 전건 긍정의 형식을 가지고 있기 때문에 연역적으로 타당하다.[30] 다른 인기 있는 추론 규칙으로는 후건 부정 (q가 아니다; 만약 p이면 q; 그러므로 p가 아니다)과 선언적 삼단 논법 (p 또는 q; p가 아니다; 그러므로 q)이 있다.[31]

연역적 추론을 지배하는 규칙은 종종 연역적 논증의 정확성을 평가하기 위한 논리 체계로 공식적으로 표현된다. 아리스토텔레스 논리학은 초기 체계 중 하나이며, 2000년 이상 서구 세계에서 논리학의 정전으로 취급되었다. 이는 "소크라테스는 인간이다"와 "모든 인간은 죽는다"라는 전제에서 "소크라테스는 죽는다"는 결론을 도출하는 것과 같은 삼단논법에 기반을 둔다.[32] 현재 지배적인 체계는 고전 논리로 알려져 있으며, 삼단논법 외에 많은 추가적인 추론 형태를 다룬다. 확장 논리라고 불리는 것들은 고전 논리를 기반으로 하며 특정 영역을 위한 추가적인 추론 규칙을 도입한다. 예를 들어, 양상 논리는 무엇이 가능하고 무엇이 필요한지에 대해 추론하는 데 사용될 수 있다. 시간 논리는 사건 전, 중, 후에 일어난 일에 대해 추론하는 데 사용될 수 있다.[33] 고전 논리와 그 확장들은 대부분의 논리학자들이 받아들이는 일련의 기본적인 논리적 직관에 기반을 둔다. 여기에는 배중률, 이중 부정 제거, 폭발의 원리, 진리의 양가성이 포함된다. 소위 이탈 논리라고 불리는 것들은 이러한 기본적인 직관 중 일부를 거부하고 논증의 타당성을 지배하는 대안적인 규칙을 제안한다.[34] 예를 들어, 직관 논리는 배중률과 이중 부정 제거를 거부하는 반면, 초일관 논리는 폭발의 원리를 거부한다.[35]

연역적 추론은 형식 논리학 및 수학에서 중심적인 역할을 한다. 수학에서는 일반적으로 공리라고 불리는 일련의 전제에 기반하여 수학적 정리를 증명하는 데 사용된다. 예를 들어, 페아노 산술은 연역적 추론을 사용하여 자연수의 모든 필수 속성을 추론할 수 있는 소수의 공리 집합에 기반을 둔다.[36]

비연역적 추론

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비연역적 추론은 연역적 추론 외에 중요한 형태의 논리적 추론이다. 연역적 추론과 마찬가지로 전제로부터 추론을 도출하여 결론에 도달하고 지지하는 형태로 일어난다. 비연역적 추론의 특징은 이러한 지지가 불확실하다는 점이다. 이는 전제가 참일 경우 결론도 참일 가능성을 높이지만 확실하지는 않다는 것을 의미한다.[37] 따라서 비연역적 논증의 경우 모든 전제가 참인데도 결론이 여전히 거짓일 수 있다. 비연역적 추론에는 귀납적, 귀추적, 유추적 등 다양한 유형이 있다.[38][39] 비연역적 추론은 연역적 추론보다 일상생활에서 더 흔하게 나타난다.

비연역적 추론은 확대적이고 수정 가능하다.[40] 때로는 비연역적 추론, 확대적 추론, 수정 가능 추론이라는 용어가 그 의미에 약간의 차이가 있음에도 불구하고 동의어로 사용되기도 한다. 비연역적 추론은 전제에 이미 존재하지 않는 정보를 도출한다는 점에서 확대적이다. 반대로 연역적 추론은 추가 정보를 추가하지 않고 전제에 이미 존재하는 정보만 추출하기 때문에 비확대적이다.[41] 따라서 비연역적 추론을 통해 이전에는 알지 못했던 새로운 것을 배울 수 있다. 그러나 새로운 정보가 추가된다는 사실은 이 추가 정보가 거짓일 수 있음을 의미한다. 이것이 비연역적 추론이 연역적 추론만큼 확실하지 않은 이유이다.[42]

밀접하게 관련된 측면은 비연역적 추론이 수정 가능하거나 비단조적이라는 점이다. 이는 새로운 정보를 알게 되면 결론을 철회해야 할 수도 있다는 것을 의미한다. 예를 들어, 어떤 사람이 지금까지 본 모든 새가 날 수 있다면, 이 사람은 모든 새가 날 수 있다는 귀납적 결론에 도달하는 것이 정당하다. 이 결론은 수정 가능하다. 왜냐하면 추론자는 펭귄이 날지 못하는 새라는 것을 알게 되면 이를 수정해야 할 수도 있기 때문이다.[43]

귀납

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오스트레일리아 까마귀 사진
많은 검은 까마귀에 대한 개별적 관찰을 바탕으로, 귀납적 추론을 사용하여 모든 까마귀가 검은색이라고 추론할 수 있다.

귀납적 추론은 일련의 개별 사례에서 시작하여 일반화를 사용하여 모든 경우에 적용되는 보편적인 법칙에 도달한다.[44] 일부 이론가들은 일반화가 포함되지 않은 경우에도 모든 형태의 비연역적 추론을 포함하는 매우 넓은 의미로 이 용어를 사용한다.[45][46] 더 좁은 의미에서는 "특정 사례의 관찰로부터 일반적인 법칙이나 원리를 추론하는 과정"으로 정의될 수 있다. 예를 들어, "지금까지 내가 본 모든 까마귀는 검다"는 경험적 관찰에서 시작하여 귀납적 추론을 사용하여 "모든 까마귀는 검다"고 추론할 수 있다. 약간 약한 형태에서 귀납은 또한 단일 사례에 대한 개별적인 결론을 추론하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, "내가 다음에 볼 까마귀는 검다"는 것이다.[47] 귀납적 추론은 통계적 추론 및 확률적 추론과 밀접하게 관련되어 있다.[48] 다른 형태의 비연역적 추론과 마찬가지로 귀납은 확실하지 않다. 이는 전제가 결론의 진리(참)를 보장하지 않으면서도 더 그럴듯하게 만들음으로써 결론을 지지한다는 것을 의미한다. 이러한 점에서 귀납적 추론의 결론은 전제에 이미 없는 새로운 정보를 포함한다.[39][47]

전제가 결론에 상당한 지지를 제공하도록 보장하는 데는 전제의 다양한 측면이 중요하다. 이러한 점에서 표본 크기는 결론을 도출하기 전에 많은 개별 사례를 고려했음을 보장할 만큼 충분히 커야 한다.[49] 밀접하게 관련된 요인은 표본이 무작위적이고 대표적이어야 한다는 것이다. 이는 다양한 핵심 특성을 가진 개인들을 공정하고 균형 있게 선택하는 것을 의미한다. 예를 들어, 인간에 대해 일반화할 때 표본은 다른 인종, 성별, 연령대의 구성원을 포함해야 한다.[50] 일상생활에서 많은 추론은 귀납적이다. 예를 들어, 어떤 사람이 어떤 상황에 어떻게 반응할지 예측할 때, 이 사람이 이전에 비슷한 상황에서 어떻게 반응했는지에 따라 귀납적 추론을 사용할 수 있다. 이는 또한 과학에서도 똑같이 중심적인 역할을 한다. 과학은 종종 많은 특정 관찰에서 시작하여 일반화 과정을 적용하여 보편적인 법칙에 도달한다.[51]

귀납적 추론 분야에서 잘 알려진 문제는 소위 귀납의 문제이다. 이는 왜 또는 왜 귀납적 추론의 결론을 믿는 것이 정당한지에 대한 질문과 관련이 있다. 이 문제는 처음에 데이비드 흄에 의해 제기되었는데, 그는 미래 사건이 과거 관찰과 유사할 필요는 없다고 주장한다. 이러한 점에서 미래 사건에 대한 귀납적 추론은 자연이 균일하게 유지된다는 가정에 기반을 두는 것으로 보인다.[52]

귀추법

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 이 부분의 본문은 귀추법입니다.

귀추법은 일반적으로 관찰에서 그 관찰을 설명하는 사실로의 추론으로 이해된다. 길거리가 젖어 있는 것을 보고 비가 왔다고 추론하는 것이 한 예이다. 종종 "최선의 설명에 대한 추론"이라는 표현이 동의어로 사용된다.[53] 이 표현은 일반적으로 동일한 사실에 대한 많은 가능한 설명이 있으며, 추론자는 최선의 설명만을 추론해야 한다는 점을 강조한다. 예를 들어, 지진해일도 거리가 젖어 있는 이유를 설명할 수 있지만, 이것이 일반적으로 최선의 설명은 아니다. 비연역적 추론의 한 형태로서 귀추법은 전제가 참이라 할지라도 결론의 진리(참)를 보장하지 않는다.[54]

설명이 타당할수록 전제에 의해 더 강력하게 지지된다. 이러한 점에서 설명이 간결해야 한다. 즉, 불필요한 주장을 포함하지 않고, 확립된 지식과 일치해야 한다.[55] 좋은 설명의 다른 핵심 기준은 관찰되고 일반적으로 알려진 사실에 부합하고, 관련성이 있으며, 정확하고, 순환적이지 않아야 한다는 것이다. 이상적으로는 설명이 경험적 증거에 의해 검증 가능해야 한다. 만약 설명이 특이한 주장을 포함한다면 매우 강력한 증거가 필요하다.

진찰 사진
의사들은 환자의 증상을 조사하여 근본 원인을 진단할 때 귀추법을 사용한다.

귀추법적 추론은 연구자들이 설명되지 않는 현상을 발견할 때 과학에서 중요한 역할을 한다. 이 경우, 그들은 종종 관찰을 설명할 수 있는 일반적인 원리를 생각해내기 위해 일종의 추측에 의존한다. 그런 다음 가설을 테스트하고 비교하여 어떤 가설이 최상의 설명을 제공하는지 밝혀낸다.[56] 이는 특히 원인과 결과의 관계를 밝혀내려는 인과적 추론의 경우에 해당한다. 귀추법은 일상생활에서도 매우 흔하다. 거기서는 유사하지만 덜 체계적인 형태로 사용된다.[57] 이는 예를 들어 사람들이 다른 사람의 말에 신뢰를 두는 것과 관련이 있다. 어떤 사람이 주장을 하는 가장 좋은 설명은 일반적으로 그들이 그것을 믿고 그에 대한 증거를 가지고 있다는 것이다. 이러한 형태의 귀추법적 추론은 비록 이 추론이 명시적인 방식으로 이루어지지 않더라도, 왜 사람이 일반적으로 다른 사람의 말을 신뢰하는지와 관련이 있다. 화자의 진술이 모호하고 청중이 화자가 무엇을 의미했을지 알아내고 설명하려고 할 때도 비슷한 일이 일어난다. 귀추법적 추론은 의사가 환자의 증상을 조사하여 근본 원인에 대한 진단에 도달할 때 의학에서도 흔히 사용된다.

유추적

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주커 쥐 사진
주커 쥐에 대한 비만 및 고혈압 연구와 같이, 유추적 추론은 동물 실험에서 얻은 통찰력을 인간에게 전이시키는 데 사용될 수 있다.[58][59]

유추적 추론은 두 시스템의 유사성을 비교하는 것을 포함한다. 한 시스템에 대한 정보에서 시작하여 두 시스템 간의 유사성을 기반으로 다른 시스템에 대한 정보를 추론한다.[60] 도식적으로 표현하면, 유추에 의한 논증은 다음과 같은 형태를 갖는다: (1) a는 b와 유사하다; (2) a는 특징 F를 갖는다; (3) 그러므로 b도 아마 특징 F를 가질 것이다.[61] 유추적 추론은 예를 들어 동물에 대한 의학 실험에서 인간에 대한 정보를 추론하는 데 사용될 수 있다: (1) 쥐는 인간과 유사하다; (2) 피임약은 쥐의 뇌 발달에 영향을 미친다; (3) 그러므로 피임약은 인간의 뇌 발달에도 영향을 미칠 수 있다.

유추적 추론을 통해 지식은 한 상황이나 영역에서 다른 상황이나 영역으로 전달될 수 있다. 유추에 의한 논증은 결론에 대한 지지를 제공하지만, 그 참을 보장하지는 않는다. 그들의 강도는 다양한 요인에 따라 달라진다. 시스템이 더 유사할수록 한 객체의 주어진 특징이 다른 객체도 특징지을 가능성이 더 높다. 또 다른 요인은 유사성의 정도뿐만 아니라 그 관련성도 포함한다. 예를 들어, 플라스틱으로 만든 인공 딸기는 모양, 색깔, 표면 구조를 포함하여 여러 면에서 실제 딸기와 유사할 수 있다. 그러나 이러한 유사성은 인공 딸기가 실제 딸기만큼 달콤한지 여부와는 관련이 없다.[62]

유추적 추론은 문제 해결, 의사결정, 학습에서 중심적인 역할을 한다. 이는 단순한 물리적 특성과 복잡한 추상적 아이디어 모두에 사용될 수 있다.[63] 과학에서 유추는 종종 모델에서 복잡한 현상을 단순하게 이해하는 데 사용된다. 예를 들어, 보어 모형은 행성이 태양 주위를 도는 방식에 유추하여 아원자 입자의 상호 작용을 설명한다.[64]

오류

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 이 부분의 본문은 오류 (논리학)입니다.

오류는 올바르지 않은 논증이거나 결함 있는 추론 형태이다. 이는 전제가 결론에 대해 아무런 지지도 제공하지 않거나 충분한 지지를 제공하지 않는다는 것을 의미한다. 오류는 종종 첫인상에 올바른 것처럼 보여 사람들이 그것들을 받아들이고 사용하도록 유혹한다. 논리학에서 "오류"라는 용어는 결론이 거짓이라는 것을 의미하지 않는다. 대신, 그것은 결론에 도달하는 과정에서 어떤 종류의 오류가 저질러졌다는 것만을 의미한다. 논증은 우연히 결론이 참이라 할지라도 오류일 수 있다. 논리학 분야 밖에서는 "오류"라는 용어가 때때로 논증이 아니라 잘못된 믿음이나 이론에 대해 약간 다른 의미로 사용되기도 한다.[65]

오류는 일반적으로 형식적 오류와 비형식적 오류로 나뉜다. 형식적 오류는 형식 언어로 표현되며 일반적으로 연역에 속한다. 그들의 결함은 논증의 논리적 형식에 있다. 즉, 타당한 추론 규칙을 따르지 않는다는 것이다.[66] 잘 알려진 형식적 오류는 후건긍정의 오류이다. 그 형식은 다음과 같다: (1) q; (2) 만약 p이면 q; (3) 그러므로 p. 이 오류는 예를 들어, "강도들이 자물쇠를 부쉈다"와 "만약 강도들이 현관문으로 들어왔다면, 그들은 자물쇠를 부쉈을 것이다"라는 전제에 기반하여 어떤 사람이 "강도들이 현관문으로 들어왔다"고 주장할 때 저지른다.[67] 이 오류는 전건 긍정으로 알려진 타당한 추론 규칙과 유사하다. 첫 번째 전제와 결론이 뒤바뀌어 있기 때문에 결함이 있다. 다른 잘 알려진 형식적 오류로는 전건 부정, 선언지 긍정, 연언지 부정, 그리고 중명사 부주연의 오류가 있다.[68][69]</ref>

비형식적 오류는 자연어로 표현된다. 그들의 주된 결함은 보통 논증의 형식에 있지 않고, 내용이나 맥락과 같은 다른 출처에 있다.[70] 일부 비형식적 오류, 예를 들어 거짓 딜레마 및 허수아비 오류의 일부 사례는 형식적 수준에서는 올바른 연역적 추론을 포함하기도 한다. 논증의 내용은 그 안에 표현된 아이디어이다. 예를 들어, 거짓 딜레마는 전제 중 하나에 오류가 기반한 비형식적 오류이다. 결함 있는 전제는 현실을 지나치게 단순화한다. 즉, 상황이 이러저러하다고 주장하지만, 다른 많은 실행 가능한 대안을 무시한다.[71] 거짓 딜레마는 종종 정치인들이 자신의 제안이 받아들여지지 않으면 심각한 결과가 초래될 것이라고 주장할 때 사용된다. 이러한 주장은 일반적으로 그러한 결과를 피하기 위한 다양한 대안이 존재한다는 사실, 즉 자신의 제안이 유일한 실행 가능한 해결책이 아니라는 사실을 무시한다.[72]

허수아비 오류는 또 다른 비형식적 오류이다. 그 오류는 맥락 수준에서 발생한다. 상대방의 견해를 왜곡한 다음 이 견해를 반박하는 것으로 구성된다. 반박 자체는 종종 올바르지만, 오류는 상대방이 실제로 이 견해를 옹호한다는 잘못된 가정에 있다. 예를 들어, 주류 로비스트는 텔레비전 주류 광고를 금지하자는 제안에 대해 사람들이 음주를 포기하도록 만드는 것은 불가능하다고 주장함으로써 응답할 수 있다. 이것은 허수아비 오류이다. 왜냐하면 그 제안은 단지 광고를 금지하는 것이었을 뿐, 모든 알코올 소비를 중단시키는 것이 아니었기 때문이다.[73]

모호하고 모호한 자연어 표현은 종종 비형식적 오류에서 잘못된 추론의 원인이 된다. 예를 들어, 이는 "(1) 깃털은 가볍다; (2) 빛은 어둠에 반대된다; (3) 그러므로 깃털은 어둠에 반대된다"는 논증과 같은 모호성의 오류의 경우이다. 오류는 모호한 용어 "light"에 있다. 이 용어는 첫 번째 전제에서는 하나의 의미("무겁지 않다")를 가지고 있고, 두 번째 전제에서는 다른 의미("가시 전자기 복사")를 가지고 있기 때문이다.[74]

능력으로서

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일부 이론가들은 논리적 추론을 고품질 사고를 담당하는 광범위한 능력으로서의 역할을 포함하는 매우 넓은 의미로 논의한다. 이러한 의미에서 그것은 비판적 사고와 거의 동등하며 특정 상황에 적절한 논리 규칙을 선택하고 적용하는 능력을 포함한다.[75] 그것은 전제로부터 결론을 도출하는 것 외에 매우 다양한 능력을 포함한다. 예를 들어, 입장을 이해하고, 그에 대한 찬성 및 반대 이유를 생성하고 평가하며, 특정 정보를 받아들일지 거부할지 비판적으로 평가하는 능력이다. 그것은 신중한 평가 후에 판단을 내리고 결론을 도출하는 것이며, 비판적이지 않은 성급한 판단이나 직감과는 대조된다. 논리적 추론과 관련된 다른 핵심 능력은 주장을 받아들이기 전에 이유를 평가하고, 신뢰할 수 있는 결론에 도달하기 위해 더 많은 정보가 필요하다면 새로운 정보를 찾는 것이다. 또한 다양한 행동 방침을 고려하고 그 결과의 장단점을 비교하는 능력, 상식을 사용하는 능력, 불일치를 피하는 능력도 포함된다.[76] 논리적 추론을 담당하는 능력은 배우고, 훈련하고, 향상될 수 있다.[77]</ref>

논리적 추론은 이론적 수준과 실천적 수준 모두에서 관련성이 있다.[78] 이론적 수준에서는 잘못된 믿음의 수를 줄이는 데 도움이 된다. 핵심적인 측면은 사실과 단순한 의견을 구별하는 데 사용되는 능력과 관련이 있다. 예를 들어, 자신의 결론에 도달하기 위해 어떤 입장에 대한 찬성 및 반대 이유를 찾고 평가하는 과정이다. 여기에는 신뢰할 수 있는 정보원과 신뢰할 수 없는 정보원을 구별할 수 있는 능력이 포함된다. 이는 효과적인 추론에 중요하다. 왜냐하면 모든 사실을 스스로 확인하는 대신 다른 사람들이 제공하는 정보에 의존해야 하는 경우가 많기 때문이다.[79] 이러한 방식으로 논리적 추론은 개인이 선전의 영향이나 다른 사람에 의한 조종을 피하는 데 도움이 될 수 있다.[80] 중요한 정보가 부족할 때는 결론으로 성급하게 뛰어들기보다는 판단을 보류하는 것이 종종 더 낫다. 이러한 점에서 논리적 추론은 동시에 회의적이고 개방적이어야 한다.

실용적인 차원에서, 논리적 추론은 합리적이고 효과적인 의사결정의 문제와 관련이 있다.[81] 많은 실생활 결정에서 행위자에게는 다양한 행동 방침이 가능하다. 각 가능한 행동에 대해, 일부는 찬성하고 다른 일부는 반대하는 상충되는 이유가 있을 수 있다. 이러한 경우, 논리적 추론은 잠재적인 이점과 단점을 저울질하고 그 가능성을 고려하여 균형 잡힌 모든 것을 고려한 결정에 도달하는 것을 포함한다.[82] 예를 들어, 하이킹 중에 식수가 떨어진 사람은 논리적 추론과 관련된 능력을 사용하여 위험한 미생물을 포함할 수 있는 개울물을 끓여 마실지, 아니면 여행을 중단하고 주차장으로 돌아갈지 결정할 수 있다. 여기에는 미생물이 얼마나 위험한지, 끓이는 절차에서 미생물이 살아남을 가능성 등을 평가하는 요인들이 포함될 수 있다. 또한 이러한 평가를 위해 관련 정보를 수집하는 것도 포함될 수 있다. 예를 들어, 다른 등산객에게 묻는 것이다.

시간 또한 논리적 추론에서 중심적인 역할을 한다. 중요한 정보가 부족하다면, 결론에 도달하기 전에 결정을 미루고 새로운 정보를 찾는 것이 종종 더 낫다. 반면에 결정이 시간에 민감하다면, 논리적 추론은 현재 이용 가능한 증거가 매우 제한적이라 할지라도 빠른 결정을 내리는 것을 의미할 수 있다. 예를 들어, 야구 경기 중에 친구가 "오리!"라고 외치면 가장 논리적인 반응은 설명이나 외침의 원인을 조사하는 대신 맹목적으로 그들을 믿고 몸을 굽히는 것일 수 있다.[83] 일반적으로 말해서, 시간이 적을수록 직관과 직감을 신뢰하는 것이 더 중요하다. 반면에 시간이 더 많다면, 모호함을 검토하고 모순되는 정보를 평가하는 것이 중요해진다.

같이 보기

[편집]

각주

[편집]

인용

[편집]
  1. ↑ Dowden 2020, 24쪽.
  2. ↑ Dowden 2020, 5쪽.
  3. ↑ Nunes2011.
  4. ↑
  5. ↑
  6. ↑ Enyeart, Baker & Vanharlingen 1980, 263–267쪽.
  7. ↑ Flick 2013, 123쪽.
  8. ↑ Dowden 2020, 5, 432쪽.
  9. ↑ Dowden 2020, 346-7, 432, 470쪽.
  10. ↑ Dowden 2020, 1쪽.
  11. ↑
  12. ↑
  13. ↑
  14. ↑
  15. ↑
  16. ↑
  17. ↑
  18. ↑
  19. ↑
  20. ↑
  21. ↑
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  26. ↑
  27. ↑
  28. ↑
  29. ↑
  30. ↑
  31. ↑
  32. ↑
  33. ↑
  34. ↑
  35. ↑
  36. ↑
  37. ↑
  38. ↑ Magnani & Bertolotti 2017, 152쪽.
  39. ↑ 가 나 Dowden 2020, 470쪽.
  40. ↑
  41. ↑
  42. ↑
  43. ↑
  44. ↑
  45. ↑ Dowden 2020, 432, 450, 470쪽.
  46. ↑ Li & Vitányi 2019, 345–448쪽, Inductive Reasoning.
  47. ↑ 가 나 Nunes 2011, 2066–9쪽, Logical Reasoning and Learning.
  48. ↑
  49. ↑
  50. ↑
  51. ↑
  52. ↑
  53. ↑
  54. ↑
  55. ↑
  56. ↑
  57. ↑ Dowden 2020, 519-20쪽.
  58. ↑ Salmon 2012, 132–3쪽.
  59. ↑ Kurtz, Morris & Pershadsingh 1989, 896–901쪽.
  60. ↑
  61. ↑ Sandkühler 2010, Analogie.
  62. ↑
  63. ↑
  64. ↑
  65. ↑
  66. ↑
  67. ↑
  68. ↑ Dowden 2023.
  69. ↑ Kohar 2016, 54, 57쪽.
  70. ↑ Vleet 2011, ix쪽.
  71. ↑
  72. ↑
  73. ↑
  74. ↑
  75. ↑
  76. ↑
  77. ↑ Conati 외. 2015, 738쪽.
  78. ↑
  79. ↑
  80. ↑
  81. ↑ Mele & Rawling 2004, 3–14쪽, Introduction: Aspects of Rationality.
  82. ↑
  83. ↑ Viale 2020, 746쪽.

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출처

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