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Entendendo Analogia e Raciocínio

Um guia pra reconhecer diferentes tipos de analogias e melhorar as habilidades de raciocínio.

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Índice

Analogia é um jeito de pensar sobre como duas coisas são parecidas. Ajuda a gente a entender ideias novas comparando com coisas que já conhecemos. Quando a gente vê conexões entre conceitos diferentes, consegue tirar conclusões e entender informações novas.

Tipos de Analogias

Analogias podem aparecer de várias formas. Aqui estão alguns tipos comuns:

  1. Analogia Categórica: Esse tipo compara itens que pertencem à mesma categoria. Por exemplo, comparar tipos diferentes de fruta como maçãs e laranjas.

  2. Analogia Causal: Esse tipo foca em relações de causa e efeito. Por exemplo, se chove, o chão fica molhado.

  3. Analogia Comparativa: Esse tipo compara semelhanças e diferenças entre dois itens. Por exemplo, comparar a velocidade de diferentes carros.

O Papel de Premissas Falsas

Às vezes, nosso raciocínio é baseado em premissas falsas. Uma premissa falsa é uma afirmação que não é verdadeira e pode levar a conclusões erradas. Por exemplo, se alguém acredita que todos os gatos são amigos e depois encontra um gato que não é, o raciocínio dessa pessoa pode ficar falho.

Exemplo de Premissa Falsa em Analogia

Uma analogia comum é comparar um time de futebol a uma unidade militar. Se dissermos que uma defesa forte é essencial para o sucesso em ambos, podemos assumir que se um tem uma defesa forte, o outro também deve ter. No entanto, isso depende da suposição de que todos os times ou unidades funcionam da mesma maneira, o que nem sempre é verdade.

Fatos Irrelevantes no Raciocínio

Fatos irrelevantes são informações que não ajudam na conclusão que estamos tentando alcançar. Eles podem nos distrair e nos levar a conclusões erradas.

Exemplo de Fatos Irrelevantes

Imagine que estamos discutindo se John pode ficar obeso. Se dissermos "John come muita comida lixo", isso é relevante. Mas se adicionarmos que "John tem um gato chamado Whiskers", isso não ajuda em nada na conclusão sobre os hábitos alimentares do John.

A Importância dos Quantificadores

Quantificadores ajudam a entender a extensão em que algo é verdadeiro. Alguns quantificadores comuns são "todos", "alguns" e "nenhum". Essas palavras podem mudar bastante o significado de uma afirmação.

Exemplo de Quantificadores Incorretos

Se dissermos "Todos os gatos são amigos", isso é uma afirmação forte. Por outro lado, dizer "Alguns gatos são amigos" é bem mais fraco. Se alguém acreditar na primeira afirmação e depois encontrar um gato que não é amigo, essa crença vai ser provada errada.

Negação no Raciocínio

Negação é quando dizemos que algo não é verdade. Isso também pode mudar o significado de uma afirmação e como a entendemos.

Exemplo de Negação

Se dissermos "Whiskers é um gato", temos uma afirmação clara. Mas se dissermos "Whiskers não é um gato", isso muda completamente o significado e a conclusão que podemos tirar disso.

Raciocínio causal

Raciocínio causal é sobre entender causa e efeito. Por exemplo, se dissermos que comer muita comida lixo pode causar obesidade, estamos estabelecendo uma causa (comer comida lixo) e um efeito (ficar obeso).

Raciocínio Causal Enganoso

Às vezes, a gente pode dizer "Comer muita comida saudável causa obesidade." Isso é uma premissa incorreta e pode levar a uma má compreensão de como a dieta funciona.

Classificação e Sua Importância

Classificação envolve agrupar itens com base em características compartilhadas. Ajuda a entender diferentes categorias de um jeito mais estruturado. Por exemplo, a gente pode classificar frutas como maçãs, bananas, laranjas e uvas.

Problemas na Classificação

Às vezes, a gente enfrenta classificações falsas, como dizer "Todas as bananas não são frutas." Essas afirmações são enganosas e incorretas.

Modus Ponens e Modus Tollens

Esses são dois métodos usados no raciocínio lógico.

Modus Ponens

Esse método diz que se uma condição é verdadeira e essa condição se realiza, então o resultado deve ser verdadeiro. Por exemplo, se está ensolarado, então está quente. Se hoje está ensolarado, então está quente.

Modus Tollens

Por outro lado, modus tollens significa que se o resultado não é verdadeiro, então a condição também não pode ser verdadeira. Por exemplo, se não está quente, então não pode estar ensolarado.

O Impacto de Premissas Falsas no Modus Ponens

Se a gente assume premissas falsas em uma afirmação de modus ponens, isso pode nos levar a conclusões erradas. Por exemplo, se dissermos "Se está nevando, as ruas estão molhadas", e não está nevando, precisamos repensar a situação.

Raciocínio Temporal

Esse tipo de raciocínio lida com entender aspectos relacionados ao tempo. Por exemplo, saber que uma festa começa às 20h nos permite raciocinar que devemos sair às 19h para chegar a tempo.

Problemas no Raciocínio Temporal

Se a gente acreditar erroneamente que a festa começa às 19h em vez de 20h, podemos sair cedo demais ou tarde demais, mostrando como erros de tempo podem afetar nossos planos.

Raciocínio Espacial e Localização

Raciocínio espacial envolve entender a colocação de objetos em relação uns aos outros. Por exemplo, dizer que o museu está a nordeste da biblioteca nos ajuda a visualizar suas localizações.

Premissas Falsas no Raciocínio Espacial

Se dissermos incorretamente que a biblioteca está ao sul do parque, isso pode confundir nossa compreensão de onde os lugares estão em relação uns aos outros.

Conclusão

Entender analogia e raciocínio é fundamental para processos de pensamento claros. Reconhecendo premissas falsas, fatos irrelevantes, a importância dos quantificadores, negação e métodos de raciocínio, podemos melhorar nossas habilidades de pensamento. Seja na vida cotidiana ou em situações complexas, usar esses conceitos pode nos ajudar a tomar melhores decisões e entender melhor o mundo ao nosso redor.

Fonte original

Título: Deductive Additivity for Planning of Natural Language Proofs

Resumo: Current natural language systems designed for multi-step claim validation typically operate in two phases: retrieve a set of relevant premise statements using heuristics (planning), then generate novel conclusions from those statements using a large language model (deduction). The planning step often requires expensive Transformer operations and does not scale to arbitrary numbers of premise statements. In this paper, we investigate whether an efficient planning heuristic is possible via embedding spaces compatible with deductive reasoning. Specifically, we evaluate whether embedding spaces exhibit a property we call deductive additivity: the sum of premise statement embeddings should be close to embeddings of conclusions based on those premises. We explore multiple sources of off-the-shelf dense embeddings in addition to fine-tuned embeddings from GPT3 and sparse embeddings from BM25. We study embedding models both intrinsically, evaluating whether the property of deductive additivity holds, and extrinsically, using them to assist planning in natural language proof generation. Lastly, we create a dataset, Single-Step Reasoning Contrast (SSRC), to further probe performance on various reasoning types. Our findings suggest that while standard embedding methods frequently embed conclusions near the sums of their premises, they fall short of being effective heuristics and lack the ability to model certain categories of reasoning.

Autores: Zayne Sprague, Kaj Bostrom, Swarat Chaudhuri, Greg Durrett

Última atualização: 2023-07-05 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2307.02472

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2307.02472

Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

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