Inferensi

**Inferensi** adalah langkah-langkah dalam penalaran logis, bergerak dari premis ke konsekuensi logis; secara etimologis, kata menyimpulkan berarti "melanjutkan". Inferensi secara teoretis secara tradisional dibagi menjadi deduksi dan induksi, perbedaan yang di Eropa setidaknya berasal dari Aristoteles (300 SM). Deduksi adalah inferensi yang memperoleh kesimpulan logis dari premis yang diketahui atau diasumsikan benar, dengan hukum-hukum inferensi yang valid dipelajari dalam logika. Induksi adalah inferensi dari bukti-bukti khusus ke kesimpulan universal. Jenis inferensi ketiga terkadang dibedakan, terutama oleh Charles Sanders Peirce, yang membedakan abduksi dari induksi.

Berbagai bidang mempelajari bagaimana inferensi dilakukan dalam praktik. Inferensi manusia (yaitu bagaimana manusia menarik kesimpulan) secara tradisional dipelajari dalam bidang logika, studi argumentasi, dan psikologi kognitif; peneliti kecerdasan buatan mengembangkan sistem inferensi otomatis untuk meniru inferensi manusia. Inferensi statistik menggunakan matematika untuk menarik kesimpulan di hadapan ketidakpastian. Ini menggeneralisasi penalaran deterministik, dengan tidak adanya ketidakpastian sebagai kasus khusus. Inferensi statistik menggunakan data kuantitatif atau kualitatif (kategoris) yang mungkin mengalami variasi acak.

## Definisi
Proses penarikan kesimpulan dari beberapa pengamatan disebut penalaran induktif. Kesimpulan tersebut mungkin benar atau salah, atau benar dalam tingkat akurasi tertentu, atau benar dalam situasi tertentu. Kesimpulan yang ditarik dari beberapa pengamatan dapat diuji dengan pengamatan tambahan.

Definisi yang diberikan dengan demikian hanya berlaku jika "kesimpulan" bersifat umum.

Dua kemungkinan definisi "inferensi" adalah:
# Kesimpulan yang dicapai berdasarkan bukti dan penalaran.
# Proses untuk mencapai kesimpulan tersebut.

## Contoh

### Kesimpulan yang dicapai berdasarkan bukti dan penalaran
Para filsuf Yunani kuno mendefinisikan sejumlah silogisme, tiga bagian inferensi yang benar, yang dapat digunakan sebagai blok bangunan untuk penalaran yang lebih kompleks. Kita mulai dengan contoh yang terkenal:

# Semua manusia itu fana.
# Semua orang Yunani adalah manusia.
# Semua orang Yunani itu fana.

Pembaca dapat memeriksa apakah premis dan kesimpulan itu benar, tetapi logika berkaitan dengan inferensi: apakah kebenaran kesimpulan mengikuti kebenaran premis?

Keabsahan suatu inferensi bergantung pada bentuk inferensi. Artinya, kata "valid" tidak merujuk pada kebenaran premis atau kesimpulan, tetapi lebih pada bentuk inferensi. Suatu inferensi dapat valid meskipun bagian-bagiannya salah, dan dapat tidak valid meskipun beberapa bagiannya benar. Namun, bentuk yang valid dengan premis yang benar akan selalu memiliki kesimpulan yang benar.

### Proses untuk mencapai kesimpulan tersebut
Bukti: Saat itu awal tahun 1950-an dan Anda adalah warga Amerika yang ditempatkan di Uni Soviet. Anda membaca di surat kabar Moskow bahwa tim sepak bola dari kota kecil di Siberia mulai memenangkan pertandingan demi pertandingan. Tim tersebut bahkan mengalahkan tim Moskow. Kesimpulan: Kota kecil di Siberia bukan lagi kota kecil. Soviet sedang mengerjakan program senjata nuklir atau senjata rahasia bernilai tinggi mereka sendiri.

Yang diketahui: Uni Soviet adalah ekonomi komando: orang dan material diberi tahu ke mana harus pergi dan apa yang harus dilakukan. Kota kecil itu terpencil dan secara historis tidak pernah menonjol; musim sepak bolanya biasanya pendek karena cuaca.

Penjelasan: Dalam ekonomi komando, orang dan material dipindahkan ke tempat yang membutuhkan. Kota-kota besar mungkin menurunkan tim yang bagus karena ketersediaan pemain berkualitas tinggi yang lebih banyak; dan tim yang dapat berlatih lebih lama (mungkin karena cuaca yang lebih cerah dan fasilitas yang lebih baik) dapat diharapkan menjadi lebih baik. Selain itu, Anda menempatkan yang terbaik dan tercerdas di tempat-tempat yang dapat memberikan manfaat paling banyak—seperti pada program senjata bernilai tinggi. Merupakan anomali bagi kota kecil untuk menurunkan tim yang bagus seperti itu. Anomali tersebut secara tidak langsung menggambarkan suatu kondisi yang membuat pengamat menyimpulkan pola baru yang bermakna—bahwa kota kecil itu tidak lagi kecil. Mengapa Anda menempatkan kota besar yang berisi orang-orang terbaik dan tercerdas di antah berantah? Tentu saja untuk menyembunyikan mereka.

## Kesalahan inferensi
Inferensi yang salah dikenal sebagai kekeliruan. Para filsuf yang mempelajari logika informal telah menyusun daftar besar tentang inferensi yang salah, dan para psikolog kognitif telah mendokumentasikan banyak bias dalam penalaran manusia yang mendukung penalaran yang salah.

## Penerapan

### Mesin inferensi
Sistem AI pertama kali menyediakan inferensi logis otomatis dan ini pernah menjadi topik penelitian yang sangat populer, yang mengarah ke aplikasi industri dalam bentuk sistem pakar dan kemudian mesin aturan bisnis. Pekerjaan yang lebih baru pada pembuktian teorema otomatis memiliki dasar yang lebih kuat dalam logika formal.

Tugas sistem inferensi adalah memperluas basis pengetahuan secara otomatis. Basis pengetahuan (KB) adalah serangkaian proposisi yang mewakili apa yang diketahui sistem tentang dunia. Beberapa teknik dapat digunakan oleh sistem tersebut untuk memperluas KB melalui inferensi yang valid. Persyaratan tambahan adalah bahwa kesimpulan yang dicapai sistem relevan dengan tugasnya.

Selain itu, istilah 'inferensi' juga telah diterapkan pada proses pembuatan prediksi dari jaringan saraf yang terlatih. Dalam konteks ini, 'mesin inferensi' mengacu pada sistem atau perangkat keras yang melakukan operasi ini. Jenis inferensi ini banyak digunakan dalam aplikasi mulai dari pengenalan gambar hingga pemrosesan bahasa alami.

### Web semantik
Baru-baru ini, para pemikir otomatis menemukan bidang aplikasi baru dalam web semantik. Karena didasarkan pada logika deskripsi, pengetahuan yang diungkapkan menggunakan satu varian OWL dapat diproses secara logis, yaitu, kesimpulan dapat dibuat berdasarkan hal tersebut.

### Statistik Bayesian dan logika probabilitas
Para filsuf dan ilmuwan yang mengikuti kerangka Bayesian untuk inferensi menggunakan aturan matematika probabilitas untuk menemukan penjelasan terbaik ini. Pandangan Bayesian memiliki sejumlah fitur yang diinginkan—salah satunya adalah bahwa ia menanamkan logika deduktif (tertentu) sebagai bagian (ini mendorong beberapa penulis untuk menyebut probabilitas Bayesian sebagai "logika probabilitas", mengikuti E. T. Jaynes).

Penganut Bayesian mengidentifikasi probabilitas dengan derajat keyakinan, dengan proposisi yang pasti benar memiliki probabilitas 1, dan proposisi yang pasti salah memiliki probabilitas 0. Mengatakan bahwa "akan turun hujan besok" memiliki probabilitas 0,9 sama saja dengan mengatakan bahwa Anda menganggap kemungkinan turunnya hujan besok sebagai kemungkinan yang sangat besar.

Melalui aturan probabilitas, probabilitas kesimpulan dan alternatif dapat dihitung. Penjelasan terbaik paling sering diidentifikasi dengan yang paling mungkin (lihat teori keputusan Bayesian). Aturan utama inferensi Bayesian adalah teorema Bayes.

## Referensi