induction 和 abduction 的區別是什麼？

「induction」就是歸納，是一種對若干數量的事例進行統計、綜合、總結的推理思考方式。最笨呆的歸納法就是那隻著名的「白天鵝」——有人見到第一隻天鵝是白的，第二隻也是白的，第一百隻……於是他歸納道：「所有天鵝都是白的」。顯然當他見到第一百零一隻天鵝是黑的時候，他就肯定囧了。當然，現代意義上的歸納邏輯沒有這麼簡單，歸納的有效程度會涉及到概率計算和貝葉斯（Bayes"）方法。

「abduction」一般翻譯成回溯或者是溯因（個人覺得翻譯成「溯因」不太好，似乎承諾了「溯」的就一定是某種原因，但其實有時候未必），其實就相當於Peter Lipton說的「Inference to the Best Explanation」（IBE）。它也是一種推理方法，大概的意思是當某種特異的事情發生了之後，我們回過頭來「追根溯源」，尋找使這件事情如此這般發生的原因或理由，從而能夠最完滿地解釋為什麼會發生這種特異的事情。比如偵探破案就會大量使用IBE。具體可以參考斯坦福哲學百科全書的詞條「abduction」：http://plato.stanford.edu/entries/abduction/。

與歸納一樣，IBE也是不能夠保真的推理方式，另外IBE的過程中會使用一些歸納方法或藉助歸納的成果。比如醫學上可以發現某種疾病A在條件C發生的情況下，發病率會上升x%，於是IBE可以推測條件C是使A發病的原因之一，統計發病率特別是識別出上升程度這個過程需要歸納。又或者說偵探破案時經常會根據證據做出以下判斷：「某某人A在犯案時間沒有不在場證明又有眾多犯罪條件和動機，於是他很可能是犯人；而另一個人B有不在場證明，於是他不可能是犯人」。但這個判斷背後需要有很多在歸納上很可能有效的信念來作為保證，例如一個人為什麼有不在場證明就不可能犯案？這是由物理對象的時空位置具有唯一性這個定律來保證的，如果這個定律不成立，那麼上述IBE過程無效，可是這個定律就是一個歸納定律。還有其他很多需要得到歸納支持的東西，比如那個嫌疑人為什麼不可能是被假冒的、他為什麼有這種動機就可能犯案等等，都是「根據現有的證據以及以前的那些類似情況綜合來看，被假冒的可能性極低、有類似動機就可能犯案的可能性較高」——這些也都是歸納。不過對照地來看，induction和abduction的區別還是比較明顯的，一個是induction有些時候只是平凡的總結，而abduction一定是在做「回溯」工作；二是induction的方向未必具有某種特異性，而abduction則一定是特異性的——針對某件特殊的事情（簡而言之就是怪事），尋找那些使它這麼奇怪的根源在哪裡。