I. Definição
Uma inferência é um processo de tirar conclusões com base na evidência. Com base em alguma evidência ou numa “premissa”, infere-se uma conclusão. Por exemplo:
| Baseado nesta premissa… | …pode inferir: |
| Previsão do tempo diz 80% de probabilidade de trovoadas | É uma boa ideia trazer um guarda-chuva |
| Existem mais de 40 milhões de volumes na biblioteca da universidade | Têm provavelmente uma cópia da República de Platão em circulação |
| A minha garganta está dorida e o meu nariz está a correr | Provavelmente apanhei uma constipação |
| As uvas são venenoso para todos os cães | As uvas são venenosas para o seu cão |
Há também más inferências, ou inferências que possam parecer persuasivas de que, em inspecções posteriores, acabam por ser enganosas. Por exemplo:
| Baseado nesta premissa… | ….não se deve inferir… | because: |
| A previsão do tempo diz 80% de probabilidade de trovoadas | Há 20% de probabilidade de não haver chuva | Com uma probabilidade de 80% de tempestades, mesmo que não haja tempestades, provavelmente ainda haverá chuva |
| Há mais de 40 milhões de volumes na biblioteca da universidade | Posso verificar uma cópia da República de Platão | A República é muito utilizada, e há uma boa probabilidade de ser verificado ou de reserva |
| A minha garganta está dorida e o meu nariz está a correr | Div> | Antibióticos só devem ser usados se se tiver uma doença grave, e, de qualquer forma, normalmente não trabalham com constipações |
| As uvas são venenosas para todos os cães | Os cães não podem comer fruta do lar | Apples and bananas can provide your dog with vital nutrition |
A força do seu argumento depende inteiramente de duas coisas: a precisão das suas provas, e a força das suas inferências. Se tiver provas sólidas e retirar conclusões válidas, o seu argumento será completo.
II. Tipos de Inferência
Existem dois tipos básicos de inferências:
a. Dedução (ou “inferência dedutiva”) é uma inferência baseada na certeza lógica. Geralmente parte de um princípio geral e depois infere algo sobre casos específicos.
“As uvas são venenosas para todos os cães”
Isto permite inferir que as uvas são venenosas para o seu cão, também. Se a premissa for verdadeira, então a conclusão tem de ser verdadeira. Não há outra possibilidade. Note, contudo, que isto não lhe diz realmente nada de novo: uma vez que diz “as uvas são venenosas para todos os cães”, já sabe que as uvas são venenosas para o seu cão específico. A dedução tem a vantagem da certeza, mas não gera novos conhecimentos.
b. A indução (ou “inferência indutiva”) é uma inferência baseada na probabilidade. Geralmente parte de informação específica e depois infere o princípio mais geral.
“Nos últimos dois anos, Amanda acordou às 8 da manhã todos os dias”
Isto permite-lhe inferir que Amanda acordará provavelmente às 8 da manhã de amanhã, também. Provavelmente teria razão, e é uma inferência razoável, mas não é certa! Amanhã pode ser o primeiro dia em que Amanda decide dormir. Apesar desta incerteza, no entanto, a indução oferece a possibilidade de prever eventos futuros e de criar novos conhecimentos.
>h2>III. Inferência vs. Observação
Uma inferência parte de uma premissa (como uma prova) e depois vai para além dela. Mas e quando apenas se vê a evidência por si próprio? Então é preciso fazer algumas inferências?
Pode parecer que a inferência e a observação são dois processos muito diferentes – relacionados, é claro, mas muito diferentes. Mas na realidade não é tão fácil separá-los.
Exemplo
“Vi o Marco entrar na mercearia no outro dia”
Esta é uma observação directa. Não parece envolver quaisquer inferências. Mas se olhar com um olhar cauteloso e céptico, verá que contém muitas inferências – o que viu realmente?
“Vi alguém que parecia o Marco entrar na mercearia no outro dia”
É inteiramente possível que tenha cometido um erro! É fácil confundir pessoas na rua com pessoas que conhece, por isso não pode ter a certeza absoluta de ter visto o que pensa ter visto. A pessoa poderia até ter sido um robô. Ou poderia ter alucinado com tudo isto!
Obviamente, este não é o tipo de coisa com que se deva realmente preocupar – 99% das vezes, está correcto sobre o que está a ver. A questão é que as observações nunca são 100% fiáveis, e envolvem sempre uma certa quantidade de inferência.
Isto pode soar a subterfúgios abstractos – afinal de contas, confiamos nos nossos sentidos na vida quotidiana e normalmente funciona bem. Não deveria isso ser suficientemente bom para argumentos filosóficos?
Há uma história famosa em filosofia que começa assim:
Um grande filósofo estava a falar para uma sala cheia dos seus colegas, tentando fazê-los sair das nuvens e perceber que a observação é suficientemente fiável para a maioria dos fins práticos. Para ilustrar o seu ponto de vista, ele olhou acima dele e disse “Olha, vejo a janela por cima de mim! Vejo as janelas de vidro, e vejo o céu azul através delas! Não há necessidade de eu ser céptico em relação às coisas que consigo ver com os meus próprios olhos”
Mas de facto, a janela era uma pintura altamente realista.
p> A questão é, não seja demasiado confiante na observação directa – os seus sentidos nem sempre são fiáveis, e mesmo quando pensa que está a fazer uma observação directa, está realmente a fazer inferências, que podem ou não ser correctas.
>br>>>>h2>IV. Citações sobre Inferência
Citação 1
O objectivo do pensamento científico, então, é aplicar a experiência passada a novas circunstâncias; o instrumento é uma uniformidade observada no decurso dos acontecimentos…permite-nos inferir coisas que não vimos de coisas que vimos. (William Kingdon Clifford)
p> O filósofo William Kingdon Clifford foi altamente influente no pensamento britânico sobre ciência, religião, e filosofia. (Se se lembrar da álgebra geométrica da aula de matemática, pode agradecer a Clifford por isso!) Nesta citação, ele aponta o que muitos filósofos da ciência têm observado – que a ciência se baseia quase inteiramente em inferências indutivas, com muito poucas deduções. Note que a ciência, na opinião de Clifford, “permite-nos inferir…de coisas que vimos”, e comparar isso com o que aprendemos sobre a indução na secção 2.
Quote 2
p>Inferência indutiva é o único processo conhecido por nós através do qual essencialmente novos conhecimentos vêm ao mundo. (Sir Ronald Aylmer Fisher)
Esta citação vem do matemático e biólogo Sir Ronald Fisher, que foi indiscutivelmente o biólogo evolucionista mais influente desde Charles Darwin. Ele faz eco do ponto de vista de Clifford numa linguagem mais moderna, demonstrando que esta linha de pensamento tem sido consistentemente proeminente na ciência ao longo dos últimos dois séculos. Mais uma vez, a questão aqui é que a dedução não nos ensina nada de novo, mas apenas chama a atenção para algumas consequências lógicas do nosso conhecimento. A indução, por outro lado, oferece a promessa de novos conhecimentos.
V. A História e Importância da Inferência
Como vimos na secção 3, a inferência é uma parte inerente da observação. Isso significa que é tão antiga como a própria humanidade – enquanto os nossos antepassados observavam o seu mundo, faziam inferências sobre ele. Se vissem rastos de cavalos na lama, poderiam inferir que um cavalo tinha passado por esse caminho. Se um dos seus irmãos fizesse uma cara de nojo depois de comer algumas bagas, poderiam inferir que as bagas não tinham um sabor muito bom. De facto, a inferência é ainda mais antiga do que a humanidade – as inferências são feitas por animais, plantas, organismos isolados celestes, e qualquer outra coisa com um sistema sensorial. Claro que só os humanos e outros animais com cérebro são capazes de fazer inferências conscientes ou optar por fazer uma inferência em vez de outra. E os humanos são sem dúvida os mais sofisticados de todos os animais quando se trata desta habilidade em particular.
Porque a inferência é uma parte tão natural de como os seres vivos interagem com o seu mundo, não é surpresa que a inferência formal seja uma das ideias mais antigas e mais importantes da filosofia humana. As três principais tradições filosóficas do mundo antigo – Índia, China, e Grécia – desenvolveram o seu próprio sistema e enfatizaram a importância de fazer boas inferências.
Na era da informação, as inferências tornaram-se mais importantes do que nunca para a ciência e tecnologia. Isto porque os computadores são essencialmente máquinas de desenho de inferências: o computador passa logicamente de um comando para o seguinte, “inferindo” saídas de várias entradas e programações.
Os computadores são excepcionalmente bons na dedução, mas não muito bons na indução – o oposto dos seres humanos! É fácil dar a um computador um conjunto de regras gerais e fazê-lo aplicar essas regras a um dado conjunto de dados.
Exemplo 1
Podemos dar a um computador as regras da aritmética e fazê-lo aplicá-las ao problema 347*12+9482/4
Este é um problema que demoraria muito tempo a resolver para todos, excepto para os humanos mais dotados. A indução, por outro lado, é fácil para os humanos mas difícil para os computadores.
Exemplo 2
P>Pense na forma como aprendeu as regras para o aspecto de um “B”. Olhou para um monte de “B”, em várias fontes, cores e formas, e inferiu indutivamente as regras gerais.
Esta acaba por ser uma tarefa extremamente difícil para os computadores. É por isso que, quando visita certos websites, tem de olhar para uma série de letras e números distorcidos e escrevê-los para provar que não é um robô – esta tarefa é bastante fácil para os humanos, mas quase impossível para os computadores.
VI. Inference in Popular Culture
Exemplo 1
“Aqui está um cavalheiro do tipo médico, mas com o ar de um homem militar. Claramente um médico do exército, então. Acaba de vir dos trópicos, pois o seu rosto é escuro, e isso não é a tonalidade natural da sua pele, pois os seus pulsos são justos. Ele passou por dificuldades e doenças, como diz claramente a sua cara de regozijo. O seu braço esquerdo foi ferido: Segura-o de uma forma rígida e não natural. Onde nos trópicos poderia um médico do exército inglês ter visto muitas dificuldades e ter ficado com o seu braço ferido? Claramente no Afeganistão”. (Sherlock Holmes)
Nas histórias de Sherlock Holmes (e no programa de televisão Sherlock), o grande detective é conhecido pelas suas “deduções brilhantes”. Tem até um livro/website chamado “a Arte da Dedução”. Mas veja aqui o raciocínio. Se ler com atenção, notará que Holmes faz muitas e muitas inferências sobre quem é Watson e de onde ele veio. Mas nenhuma delas são deduções! São todas baseadas em provas específicas (não leis gerais) e são todas provavelmente verdadeiras, em vez de serem logicamente herméticas. Por exemplo, tomemos a primeira inferência: baseada na premissa de que Watson é um tipo médico com ar de militar, e infere que ele deve ser um médico do exército – mas isso só é provavelmente verdade. Existem outras possibilidades lógicas, pelo que não pode ser uma dedução.
Exemplo 2
Harry Potter e o Prisioneiro de Azkaban tem uma surpreendente reviravolta na trama perto do fim: perto do início do livro, ficamos a saber que o sinistro Sirius Black escapou da prisão e está a tentar encontrar Harry. Com base em todas as provas da história, presumimos que Black é um assassino inclinado a matar Harry. Mas acontece que estas inferências são defeituosas – o verdadeiro assassino é Peter Pettigrew, há muito que se crê estar morto.
Esta é uma técnica comum nos romances, e é chamada de “engano vermelho”. O autor apresenta provas que sugerem uma certa inferência muito fortemente; mas no final, as provas acabam por ser enganosas, e isto prepara o leitor para um final surpreendente.