什么是歸納與歸納推理？

大家應該有去水果攤買水果的經驗。一般來說，水果攤主會拿出個把水果給你嘗，你嘗完如果覺得水果不錯，才會果斷地購買更多水果。

然而，同樣的手段，騙子也在用。有一種“古老”的詐騙手法如下：詐騙人員給 10 萬個人發郵件，在其中 5 萬封郵件里指明，他們有內部消息，某只股票的價格明天一定上漲，另外 5 萬封郵件里則指明，該股價一定下跌。假定明天這只股票的價格上漲了，騙子公司再把收到正確預測的 5 萬個收信人分成兩組，繼續發郵件，向一組指明股價第二天還會上漲，向另一組指明股價會下跌，依此類推。10 天后，最終剩下的 98 人會發現騙子做出的預測從來沒有失誤過。在這 98 人的眼里，這騙子就是厲害啊，就是有內部消息啊，就是能夠帶領他們一夜暴富。于是，這 98 人中總有那么一些人會將他們的財產托付給騙子，期望賺一筆更大的。當然，結果一定是騙子收到錢后，就此人間蒸發。

在以上兩個例子的背后，都隱藏著我們一直在使用的一種思維方式——歸納。可以毫不夸張地說：自打誕生之日起，“歸納”始終伴隨著我們的日常生活。

那什么是歸納呢？簡單而言，歸納就是從實驗數據或現象中尋找一般性的模式，并運用這一模式預測未來。

前一章講過，類比指的是對兩個事物進行比較，突出它們被認為相似的方面，其主要目的是用我們熟悉的事物去解釋我們不熟悉的事物。類比推理是一種基于類比的思維方式，它根據兩個（或兩類）事物的某些屬性相同或相似，推出它們另一屬性也相同或相似——這是一種由特殊到特殊的推理過程。

與類比推理不同，歸納推理是由部分到整體、由個別到一般的推理過程，是由關于個別事物的觀點過渡到范圍較大的觀點，是由特殊的、具體的事例推導出一般原理或原則的方法。

事實上，除了確定性的歸納，現在我們日常使用的機器學習和人工智能技術，也可以算是基于一種歸納。機器學習通過觀察、分析和處理數據建立模型，然后根據模型對未來進行預測。只是，這個預測的結果不是確定性的，而是在一定的概率上是正確的。“啤酒和尿布”的故事，就是超市根據男人購買商品的歷史數據挖掘和歸納出來的一個有效的營銷手段：到超市買尿布的男人，常常也會順手帶走幾罐啤酒。