在哲学/自然科学范畴下“推理”（reason about）的类别及解释

注意，本文的解释采用Google大模型（Gemini）的答案。

翻译：

推理是运用逻辑和证据得出结论的过程。它包含批判性地思考一个主题，考虑不同的观点，以及识别事物之间的关系。以下是推理的一些方式：

1. 逻辑推理：这涉及使用形式逻辑规则，从一系列前提中得出结论。例如，如果所有猫都是哺乳动物，所有哺乳动物都拥有毛皮，那么所有猫就肯定有毛皮。
2. 因果推理：这涉及识别事件之间的因果关系。例如，如果你看到湿漉漉的人行道和头顶上的乌云，你可能会推理出最近下过雨。
3. 类比推理：这涉及对相似事物进行比较。例如，你可能会推理，因为服用阿司匹林有助于缓解头痛，所以服用布洛芬可能会产生同样的效果。
4. 归纳推理：这涉及根据一系列观察结果形成最可能的解释。例如，如果你看到你的朋友看起来焦躁不安，手里拿着撕破的文件，你可能会推理他们刚刚丢失了一份重要文件。

个人理解：

逻辑推理，属于数学推理，应该有其必须符合的逻辑运算规则和范式，比如：A属于B，B属于C，那么必有A属于C。

因果推理，根据已有事物之间的关联关系来泛化到一种新的事物之间的关系，可以看做是从数据中学习到一种泛化的函数关系，适用于机器学习算法领域。不像常见的机器学习算法是基于instance级别的学习算法，因果推理算法属于基于task级别的学习算法。

类比推理，使用场景有限，大多用来做对某个算法的performance现象进行实证下的理论解释，比如A发生会导致B发生，如果C近似于A，那么C发生则B也极为可能发生。

归纳推理，也是从数据中学习函数映射关系的一种推理方法，适用于机器学习算法，其与因果推理最大的不同是归纳推理强调的是instance级别的推理，可以理解为归纳推理学习的是instance和label的之间的关系，最后泛化到的是一个新的instance，而因果推理是通过对多个task的学习得到一种可以快速在新的task上进行调整的一种映射关系，比如，通过对task A、B、C、D、E的学习，得到一个知识（如何表现这个knowledge不重要），然后在一个新的任务F上利用这个之前学习到的因果关系可以快速的进行学习。

PS. 因果推理，与其他的task级别的学习算法不同的地方在于其要求有一个明显/明确的推理关系，比如在task A、B、C、D、E中都存在X->Y的映射关系，而在新的task D上也存在X->Y的映射关系。