การให้เหตุผลแบบจารนัย

การให้เหตุผลแบบจารนัย (หรือบ้างก็ว่า abduction abductive inference หรือ retroduction) เป็นการอนุมานเชิงตรรกะรูปแบบหนึ่งซึ่งถูกบัญญัติและพัฒนาโดยนักปราชญ์ชาวอเมริกัน ชารลส์ แซนเดอรส์ เพิร์ซ (Charles Sanders Peirce) เริ่มต้นในช่วงปลายคริสต์ศตวรรษที่ 19 โดยเริ่มจากการสังเกตการณ์ชุดหนึ่ง แล้วพยายามหาข้อสรุปที่ง่ายและควรจะเป็นมากที่สุดจากการสังเกตการณ์ชุดนั้น กระบวนการนี้ผลิตข้อสรุปที่เป็นไปได้แต่ไม่ได้ยืนยันว่าเป็นจริงซึ่งต่างจากการให้เหตุผลแบบนิรนัย การให้เหตุผลแบบจารนัยนั้นจึงมีความไม่แน่นอนหรือเคลือบแคลงซึ่งสามารถแสดงออกมาด้วยคำหลีกต่าง ๆ เช่น "หาง่ายที่สุด" หรือ "ควรจะเป็นมากที่สุด" เรายังสามารถมองการให้เหตุผลแบบจารนัยได้ว่าเป็น การอนุมานสู่คำอธิบายที่ดีที่สุด (IBE) ถึงแม้การใช้คำว่า "การจารนัย" และ "การอนุมานสู่คำอธิบายที่ดีที่สุด" อาจไม่สมมูลกันทุกครั้งเสมอไป
ขณะที่ความสามารถในการคำนวณของคอมพิวเตอร์ได้เพิ่มขึ้นในช่วงคริสต์ทศวรรษที่ 1990 งานวิจัยในสาขากฎหมาย, วิทยาการคอมพิวเตอร์ และปัญญาประดิษฐ์ได้กระตุ้นความสนใจในประเด็นเรื่องการจารนัยขึ้นมาใหม่ ระบบผู้เชี่ยวชาญวินัจฉัยก็นำการจารนัยมาใช้บ่อยครั้ง
การนิรนัย อุปนัย และจารนัย.
การนิรนัย.
การให้เหตุผลแบบนิรนัยอนุญาตให้อนุพัทธ์ (derive) <math>b</math> จาก <math>a</math> ก็ต่อเมื่อ <math>b</math> เป็นผลพวงเชิงตรรกะเชิงรูปนัยของ <math>a</math> หรือ"เป็นไปตาม" (follows from) <math>a</math> พูดอีกแบบคือ การนิรนัยคือการอนุพัทธ์ให้ได้มาซึ่งผลพวงต่าง ๆ ของข้อสันนิษฐาน เมื่อข้อสันนิษฐานเป็นจริง การนิรนัยที่สมเหตุสมผลจะรับรองความเป็นจริงของข้อสรุป เช่นหากกำหนดว่า "วิกิสามารถแก้ไขโดยใครก็ได้" (<math>a_1</math>) และ "วิกิพีเดียเป็นวิกิ" (<math>a_2</math>) แล้วแสดงว่า "วิกิพีเดียสามารถแก้ไขโดยใครก็ได้" (<math>b</math>) ก็ตรงตามข้อตั้งทั้งสองข้อที่กำหนด
การอุปนัย.
การให้เหตุผลแบบอุปนัยอนุญาตให้อนุมาน <math>b</math> จาก <math>a</math> ได้ โดย <math>b</math> ไม่จำเป็นต้องเป็นผลพวงตรรกะของ <math>a</math> หรือไม่จำเป็นต้อง"เป็นไปตาม" <math>a</math> และ <math>a</math> อาจเป็นเหตุผลที่ดีพอที่จะให้ยอมรับ <math>b</math> แต่ไม่ได้รับรองว่า <math>b</math> เป็นจริง เช่น ถ้าหงส์ทุกตัวที่เคยเจอมาถึงตอนนี้สีขาวทุกตัว เราอาจอุปนัยได้ว่าความเป็นไปได้ที่หงส์ทุกตัวจะมีสีขาวนั้นก็พอมีเหตุผล เรามีเหตุผลที่จะเชื่อข้อสรุปจากข้อตั้ง แต่ไม่ได้มีการรับรองว่าข้อสรุปจะเป็นจริง (ซึ่งแน่นอน หงส์บางตัวก็มีสีดำ)
การจารนัย.
การให้เหตุผลแบบจารนัยอนุญาตให้อนุมาน <math>a</math> เป็นคำอธิบายของ <math>b</math> ผลของการอนุมานแบบนี้คือการอนุญาตให้สามารถจารนัยเงื่อนไขก่อน <math>a</math> จากผลพวง <math>b</math> ได้ การให้เหตุผลแบบนิรนัยกับแบบจารนัยจึงแตกต่างกันตรงที่ฝั่งไหนของข้อความว่า "<math>a</math> แสดงว่า (entail) <math>b</math>" เป็นข้อสรุป
การจารนัยนั้นจึงเหมือนกับเหตุผลวิบัติเชิงตรรกะที่เรียกว่าการยืนยันผล (affirming the consequent) (หรือ "post hoc ergo propter hoc") เพราะ <math>b</math> สามารถมีคำอธิบายที่หลากหลาย อย่างเช่นในเกมบิลเลียด เมื่อเราเห็นลูกบิลเลียดเลขแปดเคลื่อนที่มาหาเรา เราอาจจารนัยได้ว่าลูกคิวได้ชนลูกแปด การชนของลูกคิวสามารถอธิบายการเคลื่อนที่ของลูกแปดได้ ซึ่งเป็นสมมุติฐานที่อธิบายการสังเกตการณ์ของเรา ในเมื่อมีคำอธิบายอื่น ๆ ที่เป็นไปได้มากมายสำหรับการเคลื่อนที่ของลูกแปด ข้อสรุปจากการจารนัยของเราไม่ได้ทำให้เรารู้อย่างแน่นอนว่าลูกคิวได้ชนลูกแปดจริงหรือไม่ แต่การจารนัยนี้ก็ยังมีประโยชน์และหน้าที่เพื่อทำให้เราสามารถเข้าใจและปรับตัวในสภาพแวดล้อมรอบตัวได้ แม้จะมีคำอธิบายที่เป็นไปได้สำหรับแต่ละกระบวนการทางกายภาพที่เราสังเกตเห็นอยู่หลายคำอธิบาย เรามักจะจารนัยหาคำอธิบายเดียว (หรือสองสามคำอธิบาย) สำหรับกระบวนการนั้น ๆ ด้วยความคาดหวังว่าเราจะสามารถนำมันมาใช้เพื่อปรับตัวในสภาพแวดล้อม และปัดความเป็นไปได้อื่น ๆ ทิ้งไป หากนำการให้เหตุผลแบบจารนัยมาใช้ได้อย่างเหมาะสม มันสามารถเป็นแหล่งของความน่าจะเป็นก่อน (prior probability) ที่มีประโยชน์ในสถิติแบบเบส์ (Bayesian statistics)
การกำหนดรูปของการจารนัย.
การจารนัยบนฐานของตรรกศาสตร์.
ในตรรกศาสตร์ เราสามารถอธิบาย (explanation) ได้ด้วยทฤษฎีเชิงตรรกะ (Theory (mathematical logic)) <math>T</math> ซึ่งแทนขอบเขต (domain of discourse) และเซตของการสังเกตการณ์ <math>O</math> การจารนัยเป็นกระบวนการอนุพัทธ์หาเซตของคำอธิบายของ <math>O</math> ตามทฤษฎี <math>T</math> และเลือกหยิบคำอธิบายหนึ่งในนั้นมา และ <math>E</math> จะเป็นคำอธิบายของ <math>O</math> ตามทฤษฎี <math>T</math> ได้หรือไม่ มันจะต้องสนองต่อเงื่อนไขสองข้อ:
ในตรรกศาสตร์รูปนัย สมมุติให้ <math>O</math> และ <math>E</math> เป็นเซตของสัญพจน์ (Literal (Mathematical logic) เงื่อนไขทั้งสองแบบรูปนัยคือ:
<math>T \cup E \models O;</math>
<math>T \cup E</math> สอดคล้องกัน.
ท่ามกลางคำอธิบาย<math>E</math> ทั้งหมดที่สนองเงื่อนไขทั้งสองข้อ เงื่อนไขด้านความเรียบง่ายข้ออื่น ๆ ก็ถูกนำมาพิจารณาด้วยเพื่อหลีกเลี่ยงข้อเท็จจริงที่ไม่เกี่ยวข้อง (นั่นคือ ข้อเท็จจริงที่ไม่มีส่วนทำให้เกิด <math>O</math>) การจารนัยจึงเป็นกระบวนการเลือกหยิบสมาชิกของ <math>E</math> ออกมา ซึ่งต้องผ่านเกณฑ์ในการคัดเลือกคำอธิบาย "ที่ดีที่สุด" ซึ่งรวมไปถึงความเรียบง่าย (simplicity) ความน่าจะเป็นก่อน และพลังในการอธิบายของคำอธิบายนั้น
การโปรแกรมตรรกะเชิงจารนัย (Abductive logic programming) เป็นขอบข่ายการคำนวณที่ขยายการเขียนโปรแกรมเชิงตรรกะแบบปกติด้วยการจารนัย โดยแยกทฤษฎี <math>T</math> เป็นสองส่วน ส่วนหนึ่งเป็นโปรแกรมเชิงตรรกะปกติที่ถูกใช้เพื่อหาคำอธิบาย <math>E</math> ผ่านวิธีการให้เหตุผลย้อนหลัง (backward reasoning) และอีกส่วนเป็นชุดของเกณฑ์ด้านบูรณภาพ (integrity) ซึ่งจะถูกนำมาใช้เพื่อคัดกรองหาเซตคำอธิบายที่เป็นไปได้
การจารนัยแบบปกคลุมเซต.
การจารนัยสามารถถูกกำหนดรูปอีกแบบเป็นการการผกผันของฟังก์ชันที่คำนวณหาผลลัพธ์ของสมมติฐานต่าง ๆ กำหนดให้เซตของสมมติฐานคือ <math>H</math> และเซตของผลลัพธ์คือ <math>M</math> ทั้งสองเกี่ยวโยงกันผ่านความรู้เฉพาะสาขาที่แทนด้วยฟังก์ชัน <math>e</math> ที่มีเซตของสมมติฐานเป็นอาร์กิวเมนต์และมีผลลัพธ์เป็นเซตของผลลัพธ์ที่สอดคล้องกัน พูดอีกแบบคือ สำหรับเซตย่อยของเซตของสมมติฐานทุกเซต <math>H' \subseteq H</math> ผลลัพธ์ของเซตย่อยของสมมติฐานเซตนั้นคือ <math>e(H')</math>
การจารนัยคือการหาเซต <math>H' \subseteq H</math> ซึ่งมีผลลัพธ์เป็น <math>M \subseteq e(H')</math> พูดอีกแบบคือ การจารนัยเป็นการหาเซตของสมมติฐาน <math>H'</math> ที่มีผลลัพธ์เป็น <math>e(H')</math> ซึ่งรวมการสังเกตการณ์ <math>M</math> ทั้งหมด
โดยทั่วไป ให้สมมุติว่าผลลัพธ์ของสมมติฐานแต่ละข้อเป็นอิสระจากกัน นั่นคือสำหรับ <math>H' \subseteq H</math> ทุกเซต <math>e(H') = \bigcup_{h \in H'} e(\{h\})</math> เป็นจริง หากเป็นไปตามเงื่อนไขนี้ สามารถถือได้ว่าการจารนัยเป็นการปกคลุมเซตรูปแบบหนึ่ง
การตรวจสอบความสมเหตุสมผลแบบจารนัย.
การตรวจสอบความสมเหตุสมผลแบบจารนัย  เป็นกระบวนการตรวจสอบความสมเหตุสมผลของสมมุติฐานหนึ่งด้วยการให้เหตุผลแบบจารนัย ภายใต้หลักการนี้ คำอธิบายสมเหตุสมผลก็ต่อเมื่อเป็นคำอธิบายเซตของข้อมูลที่รู้อยู่ที่ดีที่สุดที่เป็นไปได้ คำอธิบายที่ดีที่สุดที่เป็นไปได้มักมีนิยามในแง่ของความเรียบง่ายและความงดงาม (ดูมีดโกนอ็อกคัม) การตรวจสอบความสมเหตุสมผลแบบจารนัยถูกใช้เป็นการทั่วไปในการก่อสมมุติฐานในวิชาวิทยาศาสตร์ มากไปกว่านั้น เพิร์ซอ้างว่ามันเป็นแง่มุมของกระบวนการคิดที่พบได้ทั่วไป
เมื่อมองออกนอกหน้าต่างในเช้าวันฤดูใบไม้ผลินี้ ผมเห็นดอกอาซาเลียบานสะพรั่ง ไม่ ไม่! ผมไม่ได้เห็นสิ่งนั้น แต่ว่านั่นเป็นทางเดียวที่ผมจะพรรณนาสิ่งที่ผมเห็นได้ มันเป็นประพจน์ ประโยค หรือข้อเท็จจริง แต่สิ่งที่ผมรับรู้นั้นไม่ใช่ประพจน์ ไม่ใช่ประโยค และไม่ใช่ข้อเท็จจริง แต่เป็นเพียงภาพที่ผมทำให้เข้าใจได้ด้วยวิธีการกล่าวข้อเท็จจริง ข้อความนั้นเป็นนามธรรม แต่สิ่งที่ผมเห็นเป็นรูปธรรม ผมจารนัยทุกครั้งที่ผมแสดงออกสิ่งที่เห็นในรูปของประโยค ความจริงแล้วเนื้อผ้าของความรู้ทั้งหมดของเราคือผ้าขนสัตว์ด้าน ๆ ของสมมติฐานล้วน ๆ ที่ถูกยืนยันแหละกลั่นกรองโดยการอุปนัย ไม่มีทางที่ความรู้จะก้าวหน้าไปกว่าการเพ่งมองอย่างว่างเปล่าหากไม่จารนัยในทุก ๆ ขั้นตอน
"เราไม่สามารถอธิบายข้อเท็จจริงได้ด้วยสมมติฐานที่วิเศษวิโสกว่าข้อเท็จจริงเอง และจะต้องรับเอาสมมติฐานที่พิเศษน้อยที่สุดมาใช้" เป็นคติบทของเพิร์ซเอง หลังจากได้สมมติฐานต่าง ๆ ที่เป็นไปได้ซึ่งอาจสามารถอธิบายข้อเท็จจริงนั้นมา การตรวจสอบความสมเหตุสมผลแบบจารนัยเป็นวิธีการระบุสมมติฐานที่ควรจะเป็นมากที่สุดและควรยอมรับมาใช้มากที่สุด
การจารนัยแบบตรรกศาสตร์อัตวิสัย.
ตรรกศาสตร์อัตวิสัย (subjective logic) วางนัยทั่วไปตรรกศาสตร์ความน่าจะเป็น (probabilistic logic) ด้วยการรวมระดับของความไม่แน่นอนทางความรู้ไว้ในอาร์กิวเมนต์เข้า นั่นคือ นักวิเคราะห์สามารถแสดงอาร์กิวเมนต์ในรูปของความคิดเห็นที่เป็นอัตวิสัยแทนความน่าจะเป็นได้ การจารนัยในตรรกศาสตร์อัตวิสัยนั้นจึงเป็นการวางนัยทั่วไปของการจารนัยเชิงความน่าจะเป็น ในตรรกศาสตร์อัตวิสัย อาร์กิวเมนต์เข้าเป็นความคิดเห็นอัตวิสัย ซึ่งสามารถเป็นทวินามเมื่อความคิดเห็นนั้นนำมาใช้กับตัวแปรทวิภาค หรือเป็นอเนกนามเมื่อนำมาใช้กับตัวแปร "n"-ภาค ความคิดเห็นอัตวิสัยจึงนำมาใช้กับตัวแปรสถานะ <math>X</math> ซึ่งนำค่าของตัวเองมาจากขอบเขต <math>\mathbf{X}</math> (ปริภูมิสถานะของค่าสถานะ <math>x</math> ที่ครบถ้วนและแยกจากกัน) และถูกแสดงเป็นหลายสิ่งอันดับ <math>\omega_{X}=(b_{X}, u_{X}, a_{X})\,\!</math> โดย <math>b_{X}\,\!</math> เป็นการกระจายตัวของมวลความเชื่อเทียบกับ <math>\mathbf{X}\,\!</math> <math>u_{X}\,\!</math> เป็นมวลความไม่แน่นอน และ <math>a_{X}\,\!</math> เป็นการกระจายตัวอัตราพื้นฐาน (base rate) เทียบกับ <math>X\,\!</math> ตัวแปรปัจจัยเหล่านี้สนอง <math>u_{X}+\sum b_{X}(x) = 1\,\!</math> และ <math>\sum a_{X}(x) = 1\,\!</math> และ <math>b_{X}(x),u_{X},a_{X}(x) \in [0,1].\,\!</math>.
สมมุติขอบเขต <math>\mathbf{X}</math> และ <math>\mathbf{Y}</math> พร้อมตัวแปร <math>X</math> และ <math>Y</math> ตามลำดับ เซตของความคิดเห็นมีเงื่อนไข <math>\omega_{X\mid Y}</math> (นั่นคือ ความคิดเห็นมีเงื่อนไขหนึ่งความคิดเห็นสำหรับค่า <math>y</math> แต่ละค่า) และการกระจายตัวอัตราพื้นฐาน <math>a_{Y}</math> ทฤษฎีบทของเบส์แบบอัตวิสัยหรือการผกผันซึ่งแสดงออกด้วยตัวดำเนินการ <math>\;\widetilde{\phi}</math> ด้วยตัวแปรปัจจัยเหล่านี้จะได้เซตของความคิดเห็นมีเงื่อนไขผกผัน <math>\omega_{Y\tilde{\mid} X}</math> (นั่นคือความคิดเห็นมีเงื่อนไขผกผันหนึ่งความคิดเห็นสำหรับค่า <math>x</math> แต่ละค่า) สามารถแสดงเป็น:
<math>\omega_{Y\tilde\,X}</math> ด้วยการนิรนัยอัตวิสัยที่แสดงออกด้วยตัวดำเนินการ <math>\circledcirc</math> ด้วยความคิดเห็นมีเงื่อนไขผกผัน <math>\omega_{Y\tilde{\mid} X}</math> กับความคิดเห็น <math>\omega_{X}</math> สมการของนิพจน์ต่าง ๆ ซึ่งแสดงถึงการจารนัยอัตวิสัยเป็นไปตามดังนี้:
<math>\begin{align}
\omega_{Y\,\widetilde{\|}\,X} 
&= \omega_{X\mid Y} \;\widetilde{\circledcirc}\; \omega_{X}\\
&= (\omega_{X\mid Y} \;\widetilde{\phi\,}\; a_{Y}) \;\circledcirc\;\omega_{X}\\
&= \omega_{Y\widetilde</math>" และตัวดำเนินการแทนด้วย "<math>\widetilde{\circledcirc}</math>" ตัวดำเนินการสำหรับทฤษฎีบทของเบส์แบบอัตวิสัยคือ "<math>\widetilde{\phi\,}</math>" และตัวดำเนินการสำหรับการนิรนัยอัตวิสัยคือ "<math>\circledcirc</math>"
ความได้เปรียบของการใช้การจารนัยตรรกศาสตร์อัตวิสัยเมื่อเปรียบเทียบกับการจารนัยเชิงความน่าจะเป็นคือ ความไม่แน่นอนทั้งด้านความรู้และด้านความน่าจะเป็นของความน่าจะเป็นของอาร์กิวเมนต์เข้าถูกแสดงออกและนำมาพิจารณาในการวิเคราะห์โดยตรง เราจึงสามารถกระทำการวิเคราะห์แบบจารนัยได้ในกรณีที่มีอาร์กิวเมนต์ซึ่งมีความไม่แน่นอน ซึ่งจะให้ผลลัพธ์เป็นข้อสรุปที่มีระดับของความไม่แน่นอนอยู่เป็นธรรมดา
ประวัติ.
การนำเสนอและการพัฒนาโดยเพิร์ซ.
ภาพรวม.
นักปรัชญาชาวอเมริกัน ชารลส์ แซนเดอรส์ เพิร์ซ เป็นผู้นำเสนอการจารนัยเข้าสู่ตรรกศาสตร์สมัยใหม่ ในช่วงเวลาหลายปีเขาเรียกการอนุมานแบบนี้เป็น "hypothesis "สมมติฐาน"", "abduction "การจารนัย"", "presumption "การสันนิษฐาน"", และ "retroduction "การเสนอใหม่"" เขานับมันเป็นหัวข้อหนึ่งในวิชาตรรกศาสตร์ที่เป็นสาขาเชิงบรรทัดฐานในวิชาปรัชญา ไม่ใช่ในตรรกศาสตร์เชิงคณิตหรือรูปนัยแบบบริสุทธิ์ และในที่สุดก็เป็นหัวข้อในเศรษฐศาสตร์ของการวิจัย
นอกจากการเป็นด่านสองด่านของการพัฒนา การขยาย ฯลฯ ของสมมติฐานในการสอบสวน (inquiry) ทางคณิตศาสตร์แล้ว การจารนัยและก็การอุปนัยมักจะถูกยุบรวมเป็นมโนภาพเดียวที่ครอบคลุมทั้งสอง — สมมติฐาน นั่นเป็นเหตุผลว่าทำไมในระเบียบวิธีแบบวิทยาศาสตร์ที่รู้จากกาลิเลโอและเบคอนขั้นตอนเชิงจารนัยของการตั้งสมมติฐานถึงถูกเรียกจำกัดกรอบความคิดเป็นการอุปนัย ดังนั้นการยุบรวมกันนี้ถูกเสริมในคริสศตวรรษที่ยี่สิบโดยตัวแบบสมมติฐาน-นิรนัย (Hypothetico-deductive model) ของคาร์ล พอปเปอร์ (Karl Popper) ที่ซึ่งสมมติฐานถูกนับว่าเป็นเพียง "การเดา" (ในจิตวิญญาณของเพิร์ซ) แต่ทว่าเมื่อการก่อสมมติฐานได้รับการพิจารณาเป็นผลลัพธ์ของกระบวนการหนึ่ง ก็เห็นได้ชัดว่า "การเดา" นี้ผ่านการทดสอบและทำให้ทนทานในความคิดแล้วและเป็นขั้นตอนที่จำเป็นในการที่จะถือว่ามีสถานะเป็นสมมติฐานได้ ซึ่งแน่นอน การจารนัยหลายครั้งถูกปฏิเสธหรือแก้ไขอย่างหนักหน่วงโดยการจารนัยตามลำดับก่อนที่จะได้มาถึงขั้นตอนนี้
ก่อนปี ค.ศ. 1900 เพิร์ซปฏิบัติต่อการจารนัยเป็นการใช้กฎที่รู้เพื่ออธิบายการสังเกตการณ์หนึ่ง กรณีเช่น: เป็นกฎที่รู้กันดีว่าถ้าฝนตกหญ้าจะเปียก ดังนั้นเพื่ออธิบายข้อเท็จจริงที่หญ้าบนสนามนี้เปียก เรา"จารนัย"ได้ว่าฝนพึ่งตกไป การจารนัยสามารถนำไปสู่ข้อสรุปที่เป็นเป็นเท็จถ้ากฎอื่น ๆ ที่อาจอธิบายการสังเกตการณ์ได้เช่นเดียวกันไม่ถูกนำมาพิจารณาด้วย#เปลี่ยนทาง เช่นหญ้าอาจเปียกเพราะน้ำค้าง (dew) นี่ยังคงเป็นนิยามสามัญที่ใช้กันของคำว่า "การจารนัย" ในวิชาสังคมศาสตร์และปัญญาประดิษฐ์.
เพิร์ซบรรยายคุณลักษณะของมันอย่างสม่ำเสมอว่าเป็นชนิดของการอนุมานที่ให้กำเนิดสมมติฐานโดยการสรุปในคำอธิบายของการสังเกตการณ์ที่น่าสงสัยหรือน่าประหลาดใจ (ผิดปรกติ) ที่ถูกกล่าวไว้ในข้อตั้งแม้คำอธิบายจะไม่ถูกรับประกันว่าใช่ เขาเขียนเก่าสุดในปี ค.ศ. 1865 ว่าการสร้างมโนคติทั้งหมดของเหตุและแรงจะสัมฤทธิ์ผ่านการอนุมานสมมติฐาน ในคริสต์ศตวรรษที่ 20 เขาเขียนว่าเนื้อหาการอธิบายทั้งหมดของทฤษฎีจะสัมฤทธิ์ด้วยการจารนัย ในแง่อื่น ๆ เพิร์ซได้แก้ไขทัศนะต่อการจารนัยของเขาเมื่อแต่ละปีผ่านไป
ในปีต่อ ๆ มาทัศนะของเขาได้กลายเป็น:
เพิร์ซเขียนไว้ในปี ค.ศ. 1910 และยอมรับว่า "ในทุกสิ่งที่ผมพิมพ์ไปก่อนศตวรรษนี้เริ่มต้นขึ้นผมก็ได้สับสนคำว่าสมมติฐานกับการอุปนัย" และเขาได้ตามรอยความสับสนของนักตรรกวิทยาระหว่างการให้เหตุผลสองรูปแบบนี้ว่าเกิดจาก "การเข้าใจการอนุมานในแบบที่แคบและเป็นรูปนัย โดยคือเป็นการที่ได้ทำการตัดสินไปแล้วจากข้อตั้งของมัน" 
เริ่มต้นในช่วงปี ค.ศ. 1860s เขาได้ปฏิบัติต่อการอนุมานเชิงสมมติฐานในวิธีหลากหลายซึ่งก็ได้ค่อย ๆ ถูกเลือกออกที่ละวิธีตามความไม่จำเป็นหรือการเข้าใจผิดในบางกรณี:
"The Natural Classification of Arguments" (1867).
ใน "The Natural Classification of Arguments" ของเพิร์ซ (การจำแนกตามธรรมชาติของการอ้างเหตุผล) ปี ค.ศ. 1867 การอนุมานเชิงสมมติฐานจัดการกับกลุ่มของลักษณะเสมอ (เรียกเป็น "P′, P′′, P′′′," ฯลฯ) ซึ่งถูกรู้ว่ามีอยู่อย่างน้อยเมื่อใดที่ลักษณะหนึ่ง ("M") มีอยู่ หมายเหตุว่าตามเดิมแล้วตรรกบทเด็ดขาดมีองค์ประกอบที่เรียกว่าตัวกลาง (middles) ภาคแสดง (predicates) และประธาน (subjects) ตัวอย่างเช่น: ""มนุษย์" [ตัวกลาง] ทุกคนเป็น "มรรตัย" [ภาคแสดง]; "โสกราตีส" [ประธาน] เป็น "มนุษย์" [ตัวกลาง]; เพราะฉะนั้น "โสกราตีส" [ประธาน] เป็น "มรรตัย" [ภาคแสดง]" ข้างใต้ 'M' หมายถึงตัวกลาง 'P' เป็นภาคแสดง และ 'S' เป็นประธาน เพิร์ซถือว่าการนิรนัยทุกอันสามารถถูกจัดอยู่ในรูปแบบของตรรกบทเด็ดขาด Barbara (AAA-1) (Syllogism Modus Barbara)
"Deduction, Induction, and Hypothesis" (1878).
ใน "Deduction, Induction, and Hypothesis" ของเพิร์ซ (การนิรนัย การอุปนัย และสมมติฐาน) ปี ค.ศ. 1878 การอนุมานไม่จำเป็นต้องมีลักษณะหรือภาคแสดงหลายอันเพื่อเป็นสมมติฐานแล้วแต่ถ้ามีก็เป็นประโยชน์ มากกว่านั้นเพิร์ซไม่ทำการอนุมานเชิงสมมติฐานเป็นการสรุปในสมมติฐาน "น่าจะเป็น" อีกแล้ว มันไม่ได้ชัดเจนในรูปของตัวมันเองแต่ก็เข้าใจกันว่าการอุปนัยมีการเลือกสุ่มและการอนุมานเชิงสมมติฐานมีการตอบสนองต่อ "พฤติการณ์ที่น่าประหลาดใจมาก" เพียงแต่รูปของมันเน้นว่าวิธีการการอนุมานเป็นการจัดเรียงใหม่ของประพจน์ของการอนุมานแต่ละรูปแบบ (โดยไม่มีคำใบ้ในวงเล็บด้านล่าง)
"A Theory of Probable Inference" (1883).
เพิร์ซปฏิบัติต่อการจารนัยเป็นการอุปนัยจากลักษณะต่าง ๆ (ซึ่งมีการถ่วงน้ำหนัก ไม่ได้นับเหมือนวัตถุ) อย่างชัดเจนใน "A Theory of Probable Inference" ปี ค.ศ. 1883 ที่ทรงอิทธิพลของเขา (ทฤษฎีของการอนุมานที่น่าจะเป็น) ที่ซึ่งเขากลับมารวมความน่าจะเป็นไว้ในของสรุปเชิงสมมติฐาน หนังสือเล่นนี้ได้มีคนอ่านจำนวนมากเหมือน "Deduction, Induction, and Hypothesis" ในปี ค.ศ. 1878 (ดูหนังสือประวัติศาสตร์เรื่องสถิติศาสตร์โดยสตีเฟน สติกเลอร์ (Stephen Stigler)) ไม่เหมือนการแก้ไขความคิดเกี่ยวกับการจารนัยอันต่อมาของเขา ปัจจุบันการจารนัยยังคงเข้าใจกันอย่างทั่วไปว่าเป็นการอุปนัยจากลักษณะและการขยายกฎที่รู้อยู่ไปครอบคลุมพฤติการณ์ที่ยังไม่ถูกอธิบาย 
เชอร์ล็อก โฮมส์ ใช้วิธีการให้เหตุผลนี้ในเรื่องของอาร์เธอร์ โคนัน ดอยล์ ถึงแม้โฮมส์จะเรียกมันว่า "การให้เหตุผลแบบนิรนัย"
"Minute Logic" (1902) และหลังจากนั้น.
ในปี ค.ศ. 1902 เพิร์ซได้เขียนไว้ว่าตอนนี้เขาถือรูปทางตรรกบทและหลักของการขยายและความเข้าใจ (นั่นคือ วัตถุและลักษณะอย่างที่ถูกอ้างอิงโดยพจน์ต่าง ๆ) ว่าไม่ได้เป็นสิ่งที่เป็นรากฐานมากเท่าที่เคยคิด ในปี ค.ศ. 1903 เขาเสนอรูปของการจารนัยดังต่อไปนี้: 
<templatestyles src="แม่แบบ:คำพูด/style.css" />ข้อเท็จจริงที่น่าประหลาดใจ C ถูกสังเกต; 
แต่หาก A เป็นจริง C ก็ย่อมเกิดเป็นเรื่องปกติ,
ดังนั้น ไม่มีเหตุผลที่จะสงสัยเลยว่า A เป็นจริง
สมมติฐานถูกร่างขึ้นมาแต่ไม่ได้ถูกยืนยันในข้อตั้ง แล้วจึงถูกยืนยันว่าน่าสงสัยอย่างมีเหตุผลในข้อสรุป ดังนั้นอย่างในรูปของตรรกบทเด็ดขาดก่อนหน้า ข้อสรุปถูกกำหนดจากข้อตั้งบางข้อ แต่กระนั้นสมมติฐานประกอบด้วยมโนคติที่ใหม่หรืออยู่นอกสิ่งที่รู้หรือสังเกตเห็นอย่างชัดเจนมากกว่าที่เคย การอุปนัยในแง่หนึ่งไปไกลเกินการสังเกตการณ์ที่ได้ประกาศไว้แล้วในข้อตั้ง แต่เพียงขยายมโนคติที่รู้อยู่แล้วว่าแสดงเหตุการณ์หรือทดสอบมโนคติหนึ่งที่ถูกจัดเตรียมโดยสมมติฐาน ทางใดก็ตามก็ต้องการการจารนัยก่อนหน้าเพื่อที่จะให้ได้มโนคติแบบนั้นมาตั้งแต่แรก การอุปนัยตามหาข้อเท็จจริงเพื่อทดสอบสมมติฐาน การจารนัยตามหาสมมติฐานเพื่ออธิบายข้อเท็จจริง 
โปรดทราบว่าสมมติฐาน ("A") อาจเป็นกฏ และไม่จำเป็นแม้แต่จะต้องเป็นกฏที่บังคับการสังเกตการณ์ที่น่าประหลาดใจ ("C") ซึ่งจำเป็นที่จะตามมาแค่เป็น "เรื่องปกติ" หรือความ "ปกติ" เองนั้นอาจเปรียบเสมือนกฏที่รู้จัก ถูกพาดพิงถึงเท่านั้น และก็ไม่จำเป็นจะต้องเป็นกฎเพราะความจำเป็นอย่างเดียว ในปีเดียวกันเพิร์ซเขียนว่าการไปถึงสมมติฐานอาจมีส่วนของการวางการสังเกตการณ์ที่น่าประหลาดใจไว้ภายใต้กฎที่สมมติฐานขึ้นมาอย่างใหม่หรือการรวมกันที่ถูกสมมติฐานของกฎที่รู้จักต่าง ๆ กับสถานะแปลก ๆ ของข้อเท็จจริง เพื่อให้ปรากฏการณ์ไม่ได้น่าประหลาดใจแต่เป็นนัยอย่างจำเป็นหรืออย่างน้อยควรจะเป็นแทน
เพิร์ซยังคงไม่ได้ถูกโน้มน้าวมากนักสำหรับรูปใด ๆ เช่นนั้นว่าเป็นรูปของตรรกบทเด็ดขาดหรือรูปของปี ค.ศ. 1903 ในปี ค.ศ. 1911 เขาเขียนว่า "ณ ปัจจุบัน ผมไม่ได้รู้สึกโน้มน้าวใจเท่าใดนักว่ารูปตรรกะใด ๆ สามารถถูกมอบหมายที่จะครอบคลุม 'Retroductions' (การจารนัย) ทุกอัน เพราะสิ่งที่ผมหมายถึง retroduction เป็นอย่างง่าย ๆ คือข้อความคาดการณ์ที่เกิดขึ้นมาในจิต"
ปฏิบัตินิยม.
ในปี ค.ศ. 1901 เพิร์ซเขียนว่า "มันจะไม่มีตรรกะในการกำหนดกฎขึ้นและในการบอกว่ากฎเหล่านั้นควรจะถูกทำตาม จนกว่าจะเข้าใจว่าจุดประสงค์ของสมมติฐานต้องการมัน" ในปี ค.ศ. 1903 เพิร์ซเรียกปฏิบัตินิยม (pragmatism) ว่า "the logic of abduction" (ตรรกะของการจารนัย) และบอกว่าคติบทปฏิบัตินิยม (pragmatic maxim) ให้กฏตรรกะที่จำเป็นและเพียงพอสำหรับการจารนัยโดยทั่วไป คติบทปฏิบัตินิยมคือ:
พิจารณาผลกระทบที่อาจมีผลในทางปฏิบัติอย่างเป็นไปได้ใด ๆ ที่เราเข้าใจว่าวัตถุในมโนภาพของเรามี แล้วมโนภาพของผลกระทบเหล่านี้ของเราเป็นมโนภาพของวัตถุนั้นทั้งหมดของเรา
เป็นวิธีการเพื่อทำให้มโนภาพกระจ่างอย่างเป็นผลโดยเทียบความหมายของมโนภาพนั้นกับนัยยะทางปฏิบัติที่เป็นไปได้ของผลกระทบที่วัตถุนั้นมี เพิร์ซถือว่ามันเข้ากับจุดประสงค์ของการจารนัยในการสอบสวนอย่างแม่นยำ คือการสร้างมโนคติที่อาจก่อร่างการปฏิบัติอย่างมีความรู้อย่างเป็นไปได้ ในงานเขียนหลากหลายในช่วงปี ค.ศ. 1900s เขาพูดว่าการปฏิบัติการจารนัย (หรือ retroduction) ถูกควบคุมโดยการพิจารณาเศรษฐกิจ โดยเฉพาะที่เป็นของเศรษฐศาสตร์ของการวิจัย เขาถือเศรษฐศาสตร์ว่าเป็นศาสตร์เชิงบรรทัดฐาน ซึ่งส่วนวิเคราะห์ของมันอาจเป็นส่วนหนึ่งของเมโธดิวติกเชิงตรรกะ (นั่นคือ ทฤษฎีของการสอบสวน)
ตรรกะด้านการจารนัยสามระดับ.
ระหว่างเวลาที่แล้วมา เพิร์ซแบ่งตรรกะ (เชิงปรัชญา) (Classification of the sciences (Peirce)) เป็นสามแผนก: 
ตั้งแต่เริ่ม เพิร์ซได้เห็นวิธีของการอนุมานถูกประสานเข้ากันในการสอบสวนทางวิทยาศาสตร์ และภายในช่วงปี ค.ศ. 1900s เขาถือว่าการอนุมานเชิงสมมติฐานโดยเฉพาะนั้นไม่ถูกปฏิบัติต่อในระดับของบทวิจารณ์ของการอ้างเหตุผลอย่างเหมาะสม เพื่อเพิ่มความเชื่อมั่นในข้อสรุปเชิงสมมติฐาน จะต้องนิรนัยว่าพบเจอนัยยะเกี่ยวกับหลักฐาน นั่นคือการคาดการณ์ซึ่งการอุปนัยสามารถทดสอบการสังเกตการณ์เพื่อประเมินผลสมมติฐานนั้น นี่คือสังเขปความระเบียบวิธีทางวิทยาศาสตร์ของการสอบสวนของเพิร์ซ (Charles Sanders Peirce) อย่างที่ครอบคลุมไว้ในระเบียบวิธีการสอบสวนของเขาซึ่งรวมปฏิบัตินิยม หรืออย่างที่เขาเรียกทีหลังว่าแพรกแมติสิซึม (pragmaticism) คือคำอธิบายของมโนคติในด้านของนัยยะที่เป็นไปได้ของการปฏิบัติอย่างมีความรู้ 
การจำแนกประเภทของสัญญะ.
ภายในปี ค.ศ. 1866 เพิร์ซถือว่า:
ในปี ค.ศ. 1902 เพิร์ซเขียนว่าในการจารนัย: "เป็นที่รู้จักว่าปรากฏการณ์นั้น "เหมือนกับ" หรือประกอบเป็นสัญรูปของสำเนาของมโนภาพทั่วไป หรือสัญลักษณ์" 
บทวิจารณ์ของการอ้างเหตุผล.
ในระดับคริติก เพิร์ซตรวจสอบรูปของการอ้างเหตุผลแบบจารนัย (แบบที่อภิปรายไปด้านบน) และได้กลายมาถือว่าสมมติฐานควรอธิบายความฟังขึ้นอย่างประหยัดในด้านของความเป็นไปได้และความเป็นธรรมชาติ ในปี ค.ศ. 1908 เพิร์ซพรรณนาความเป็นไปได้ (plausibility) นี้ในรายละเอียด ความเป็นไปได้ที่อยู่บนการสังเกตการณ์ไม่ได้มีส่วนด้วย (ซึ่งจะกลายเป็นการประเมินผลแบบอุปนัยของสมมติฐานแทน) แต่เป็นความเรียบง่ายเหมาะที่สุดในความหมายของความ "ง่าย และเป็นธรรมชาติ" แทน เช่นแบบ
แสงแห่งเหตุผลธรรมชาติ (natural light of reason) ของกาลิเลโอ และต่างจาก "ความเรียบง่ายเชิงตรรกะ" (logical simplicity) (เพิร์ซไม่ได้มองข้ามความเรียบง่ายเชิงตรรกะทั้งหมดแต่มองว่ามีหน้าที่ที่เป็นรอง หากนำมาใช้อย่างสุดโต่งก็เป็นการสนับสนุนให้ไม่ต้องหาคำอธิบายของการสังเกตการณ์เลย) แม้แต่การเดาของสติปัญญาที่เตรียมตัวมาอย่างดีก็ยังผิดถี่กว่าถูก แต่ความสำเร็จที่จะหาความจริงหรืออย่างน้อยเดินหน้าการสอบสวนของการเดาของเรานั้นเกินไปกว่าคำว่าดวงสุ่ม ๆ และนั่นชี้ให้เพิร์ซเห็นว่าการเดาเหล่านั้นอยู่บนการเข้ากับธรรมชาติโดยอัชฌัตติกญาณ หรือความสัมพันธ์ที่ใกล้ชิดระหว่างกระบวนการในจิตและกระบวนการในความเป็นจริงซึ่งจะเป็นเหตุผลอย่างน่าดึงดูดว่าทำไมการเดา "โดยธรรมชาติ" จะเป็นอันที่สำเร็จบ่อย (หรือไม่บ่อย) ที่สุด และเพิร์ซจึงได้อ้างเหตุผลว่าควรชอบการเดาแบบนั้นมากกว่าเพราะเมื่อไม่มี "a natural bent like nature's" (ความเอนเอียงตามธรรมชาติอย่างที่ธรรมชาติมี) ก็จะไม่มีความหวังใดในการที่ผู้คนจะเข้าใจธรรมชาติ ในปี ค.ศ. 1910 เพิร์ซได้แยกแยะเป็นสามทางระหว่างความน่าจะเป็น (probability) ความละม้ายจริง (verisimilitude) และความเป็นไปได้ (plausibility) และนิยามคำว่าความเป็นไปได้ด้วยคำว่า "ought" (ควรจะ): "คำว่าความเป็นไปได้นี้ ผมหมายถึงระดับที่ทฤษฎีหนึ่งควรจะแนะนำตัวเองสู่ความเชื่อของเราโดยปราศจากหลักฐานใด ๆ นอกจากสัญชาตญาณตัวเองที่ผลักดันให้เราสนับสนุนมัน" สำหรับเพิร์ซ ความเป็นไปได้ (plausibility) ไม่ได้ขึ้นอยู่กับความถี่ที่สังเกตเห็นหรือความน่าจะเป็น หรือความละม้ายจริง หรือแม้แต่ความทดสอบได้ (testability) ซึ่งไม่ใช่เรื่องของบทวิจารณ์ว่าการอนุมานเชิงสมมติฐานเป็นการอนุมาน แต่เป็นเรื่องของความสัมพันธ์ของสมมติฐานต่อกระบวนการสอบสวน
วลีว่า "การอนุมานสู่คำอธิบายที่ดีที่สุด" (ซึ่งเพิร์ซไม่ใช้แต่มักจะถูกนำมาใช้เรียกการอนุมานเชิงสมมติฐาน) ไม่ได้ถูกเข้าใจว่าหมายถึงสมมติฐานที่เรียบง่ายและเป็นธรรมชาติที่สุดเสมอ (ดังเช่นพวกที่มีข้อสมมติฐานน้อยที่สุด) อย่างไรก็ตาม ความหมายอื่น ๆ ของคำว่า "ดีที่สุด" เช่น "ผ่านการทดสอบได้ดีที่สุด" ก็ยากที่จะรู้ว่าจะสร้างคำอธิบายไหนดีที่สุดในเมื่อมันยังไม่ได้ถูกทดสอบ สำหรับเพิร์ซแล้ว การให้เหตุผลการอนุมานแบบจารนัยใด ๆ ว่าดียังคงไม่สมบูรณ์แค่เพราะถูกสร้างเป็นการอ้างเหตุผล (ต่างจากการอุปนัยและการนิรนัย) และขึ้นอยู่กับหน้าที่ในระเบียบวิธีและความมั่นสัญญาว่าจะดำเนินหน้าการสอบสวน (เช่นความทดสอบได้) แทน
ระเบียบวิธีของการสอบสวน.
ในระดับเมโธดิวติก เพิร์ซถือว่าสมมติฐานจะได้รับเลือกและถูกตัดสินไปทดสอบก็เพราะมันเสนอที่จะเร่งและทำให้กระบวนการสอบสวนประหยัด (inquiry) ในการหาความจริงด้วยการทดสอบมัน อย่างแรกเลยคือด้วยการทดสอบได้ และก็ด้วยเรื่องเศรษฐกิจเพิ่มเติม ไม่ว่าในด้านราคา (cost) มูลค่า (value) และความสัมพันธ์ท่ามกลางการเดาต่าง ๆ (สมมติฐาน) การพิจารณาดังเช่นความน่าจะเป็นซึ่งไม่มีในการปฏิบัติของการจารนัยในระดับคริติกก็จะมีส่วนร่วมในระดับนี้ ตัวอย่างเช่น: 
การประยุกต์ใช้.
ปัญญาประดิษฐ์.
การประยุกต์ใช้ในปัญญาประดิษฐ์มีการวินิจฉัยความผิดพร่อง (Diagnosis (artificial intelligence)) การปรับปรุงความเชื่อ (belief revision) และการวางแผนของเครื่อง (automated planning) การประยุกต์ใช้โดยตรงที่สุดของการจารนัยคือการตรวจจับความผิดพร่องโดยอัตโนมัติในระบบ: เมื่อมีทฤษฎีที่ว่าด้วยความสัมพันธ์ระหว่างความผิดพร่องกับผลกระทบและชุดผลกระทบที่สังเกตเห็น จะสามารถจารนัยหาชุดความผิดพร่องที่อาจจะเป็นสาเหตุของปัญหา
แพทยศาสตร์.
ในแพทยศาสตร์ สามารถมองการจารนัยเป็นส่วนประกอบในการประเมินผลและการตัดสินใจทางคลินิก
การวางแผนของเครื่อง.
การจารนัยสามารถนำมาใช้โมเดลการวางแผนของเครื่องได้ หากมีทฤษฎีของตรรกะที่แสดงความสัมพันธ์ระหว่างเหตุการณ์ของการกระทำและผลของมัน (ตัวอย่างเช่น สูตรของแคลคูลัสเหตุการณ์ (event calculus)) ก็จะสามารถโมเดลปัญหาของการหาแผนการสำหรับการไปถึงสภาวะหนึ่งให้เป็นปัญหาของการจารนัยหาชุดของสัญพจน์ (literal) ที่แสดงนัยว่าสภาวะสุดท้ายเป็นสภาวะเป้าหมาย (goal state)
การวิเคราะห์ข่าวกรอง.
มีการใช้การให้เหตุผลแบบจารนัยเชิงความน่าจะเป็นในการวิเคราะห์ข่าวกรอง (intelligence analysis), การวิเคราะห์สมมติฐานคู่แข่ง (analysis of competing hypotheses) และ โครงข่ายแบบเบส์ อย่างกว้างขวาง การวินิจฉัยทางการแพทย์และการให้เหตุผลทางกฎหมายก็มีใช้วิธีการนี้เช่นเดียวกัน แต่มีหลายตัวอย่างของข้อผิดพลาดโดยเฉพาะพวกที่เกิดจากเหตุผลวิบัติโดยอัตราพื้นฐานและเหตุผลวิบัติของพนักงานอัยการ (prosecutor's fallacy)
ปรัชญาวิทยาศาสตร์.
ในปรัชญาวิทยาศาสตร์ (philosophy of science) การจารนัยเป็นวิธีการอนุมานที่สำคัญที่สนับสนุนมุมมองสัจนิยมทางวิทยาศาสตร์ (scientific realism) และการถกเถียงของสัจนิยมทางวิทยาศาสตร์ส่วนมากเป็นเรื่องเกี่ยวกับว่าการจารนัยเป็นวิธีการอนุมานที่ยอมรับได้หรือไม่
ภาษาศาสตร์เชิงประวัติ.
ในภาษาศาสตร์เชิงประวัติ การจารนัยในระหว่างการรู้ภาษา (language acquisition) มักถูกถือว่าเป็นส่วนที่จำเป็นในกระบวนการการเปลี่ยนแปลงภาษา ดังเช่นการวิเคราะห์ใหม่ (folk etymology) และแนวเทียบ (analogy)
ภาษาศาสตร์ประยุกต์.
ในการวิจัยภาษาศาสตร์ประยุกต์ (applied linguistics) การให้เหตุผลแบบจารนัยกำลังถูกเริ่มใช้เป็นคำอธิบายทางเลือกแทนการให้เหตุผลแบบอุปนัยในการรู้จำผลลัพธ์ที่คาดไว้ของการสอบสวนเชิงคุณภาพ ทำให้มีส่วนในกำหนดทิศทางของการวิเคราะห์ มันถูกนิยามเป็น "การใช้ข้อตั้งที่ไม่ชัดเจนจากการสังเกตการณ์ และไล่ตามทฤษฎีต่าง ๆ เพื่ออธิบายมัน"
มานุษยวิทยา.
ในสาขามานุษยวิทยา อัลเฟรด เกลล์ (Alfred Gell) นิยามการจารนัย (ต่อจากเอโก) ในหนังสือทรงอิทธิพลของเขาชื่อ "Art and Agency" (ศิลปะและผู้กระทำการ) ว่าเป็น "หนึ่งกรณีของการอนุมานเชิงสังเคราะห์ 'ที่ซึ่งเราพบพฤติการณ์ที่น่าฉงนซึ่งจะสามารถอธิบายได้ด้วยข้อสมมุติว่ามันเป็นหนึ่งกรณีของกฎทั่วไปกฎหนึ่ง และเหตุฉะนั้นจึงนำข้อสมมุตินั้นมาใช้#เปลี่ยนทาง ("a case of synthetic inference 'where we find some very curious circumstances, which would be explained by the supposition that it was a case of some general rule, and thereupon adopt that supposition#เปลี่ยนทาง) เกลล์วิจารณ์งานศึกษา "ทางมานุษยวิทยา" เรื่องศิลปะ ณ ตอนนั้นว่าหมกมุ่นกับคุณค่าทางสุนทรียภาพ และหมกมุ่นกับภาระหลักของมานุษยวิทยาในการเปิดเผย "ความสัมพันธ์ทางสังคม" ไม่พอ โดยเฉพาะบริบททางสังคมที่งานศิลปะได้ถูกสร้างสรรค์ หมุนเวียน และรับ การจารนัยถูกใช้เป็นกลไกในการเคลื่อนจากศิลปะเป็นผู้กระทำการ นั่นคือการจารนัยสามารถอธิบายวิธีที่ศิลปะสามารถดล "สามัญสำนึก" (sensus communis) ขึ้นมา ซึ่งคือมุมมองที่มีร่วมกันระหว่างสมาชิกของสังคมหนึ่ง ซึ่งแสดงลักษณะ (characterize) ของสังคมนั้น ๆ
คำถามที่เกลล์ถามในหนังสือคือ "มัน 'บอก' อะไรกับคนในตอนแรก?" ("how does it initially 'speak' to people?") เขาตอบว่า "ไม่มีคนมีเหตุผลคนไหนจะนึกไม่ได้ว่าความสัมพันธ์แบบศิลปะระหว่างผู้คนและสิ่งของจะมีการสร้างความหมาย (semiosis) เป็นอย่างน้อย" ("No reasonable person could suppose that art-like relations between people and things do not involve at least some form of semiosis.") แต่ทว่าเขาปฏิเสธทุกข้อกล่าวหาที่บอกว่าการสร้างความหมายสามารถมองเป็นภาษาได้ เพราะเช่นนั้นแล้วเขาจำต้องยอมรับการมีอยู่ของ "สามัญสำนึก" ที่มีมาอยู่ก่อนแล้วซึ่งเขาต้องการบอกว่ามันเกิดขึ้นต่อมาทีหลังจากศิลปะเท่านั้น การจารนัยเป็นคำตอบต่อปริศนานี้เพราะธรรมชาติความเป็นคร่าว ๆ ของแนวคิดการจารนัย (ที่เพิร์ซเปรียบเหมือนกับการเดา) แปลว่านอกจากจะใช้งานนอกโครงข่ายที่มีอยู่ก่อนได้แล้ว แต่มากกว่านั้นยังสามารถประกาศการมีอยู่ของโครงข่ายหนึ่งได้ด้วย อย่างที่เกลล์ให้เหตุผลไว้ในการวิเคราะห์ของเขา การมีอยู่ทางกายภาพของงานศิลปะนั้นเองที่กระตุ้นให้ผู้ชมกระทำการจารนัยและใส่เจตนารมณ์ของงานศิลปะเข้าไปเอง ตัวอย่างเช่นรูปปั้นเทพธิดา ในแง่หนึ่งก็ได้กลายเป็นเทพธิดาของจริงในสมองของผู้ชม และไม่ได้เป็นแค่ตัวแทนรูปของเทพองค์หนึ่งเท่านั้นแต่ยังแสดงถึงเจตนาของเธอด้วย (ซึ่งถูกจารนัยจากความรู้สึกถึงการมีอยู่ของเธอ) เพราะฉะนั้นเกลล์อ้างว่าศิลปะสามารถมีความเป็นผู้กระทำ (agency) ในชนิดที่เหมือนกับเมล็ดพันธุ์ที่หยั่งรากและเติบโตไปเป็นตำนานทางวัฒนธรรม พลังของความเป็นผู้กระทำเป็นพลังที่จะผลักดันการกระทำต่าง ๆ และท้ายที่สุดก็ดลใจให้เกิดความเข้าใจร่วมกัน ซึ่งเป็นสิ่งที่แสดงลักษณะของสังคม
การเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์.
ในวิธีการรูปนัย (formal methods) ตรรกะถูกใช้ระบุและตรวจสอบคุณสมบัติของโปรแกรมคอมพิวเตอร์ การจารนัยถูกนำไปใช้ในอุปกรณ์ให้เหตุผลกล (mechanized reasoning tool) เพื่อเพิ่มระดับอัตโนมัติกรรม (automation) ของกิจกรรมการตรวจสอบ 
เทคนิคหนึ่งเรียกว่า bi-abduction ซึ่งรวมการจารนัยและปัญหากรอบ (frame problem) ถูกใช้ขยายเทคนิคการให้เหตุผลของคุณสมบัติความจำให้สามารถให้เหตุผลเป็นรหัสหรือโค้ดหลายล้านบรรทัด การจารนัยที่อยู่บนตรรกศาสตร์ถูกใช้เพื่ออนุมานเงื่อนไขก่อน (precondition) ของฟังก์ชันแต่ละอันในโปรแกรมหนึ่งและลดภาระที่มนุษย์ต้องทำ นี่ทำให้เกิดบริษัทสตาร์ทอัพที่รับตรวจสอบโปรแกรมซึ่งถูกซื้อไปโดยเฟสบุ๊ก และอุปกรณ์วิเคราะห์โปรแกรม Infer ซึ่งได้ป้องกันฐานรหัส (Codebase) อุตสาหกรรมจากจุดบกพร่องหลายพันจุด
นอกจากการจารนัยหาเงื่อนไขก่อนของฟังก์ชันแล้ว การจารนัยยังถูกใช้เพื่อทำการอนุมานตัวยืนยง (invariant) ของลูปโปรแกรม (program loop) การอนุมานข้อกำหนดของโค้ดที่ไม่รู้จัก และการสังเคราะห์ตัวโปรแกรมเอง ให้เป็นอัตโนมัติ
ดูเพิ่ม.
<templatestyles src="Div col/styles.css"/>