综述：真理相似性与包含谬误

《Thinking & Reasoning》：Truthlikeness and the inclusion fallacy

本文对包含谬误（Inclusion Fallacy）这一违反概率定律的范畴推理现象提出了新颖的规范性分析。作者挑战主流观点，运用哲学概念“真理相似性”（Truthlikeness）作为范畴归纳的理性基准，为实验参与者的选择偏好提供了合理论证。该分析不仅与心理学主要实证发现和理论预测互补，也解释了概率模型在处理此类案例时的固有困难。

　　

在认知科学和推理心理学的研究中，包含谬误（Inclusion Fallacy）是一个引人注目的现象。它描述了实验参与者在进行范畴推理时，表现出的一种稳定且系统地违反概率论基本定律的倾向。传统的规范性分析通常将这种行为视为非理性的认知偏差。然而，本文提出了一种颠覆性的观点：参与者的这种偏好或许可以从理性角度进行辩护。其核心论据在于引入了一个哲学概念——真理相似性（Truthlikeness），并将其确立为范畴归纳推理的新规范性基准。

包含谬误的挑战

包含谬误的典型实验范式通常涉及范畴之间的层级关系。例如，给定前提“所有A都是B”和“某个对象是A”，参与者可能会更倾向于推断“该对象具有属性P”，而不是推断“该对象具有属性P”，尽管从概率逻辑上讲，后者的概率永远大于或等于前者。这种违反概率单调性原则的现象，对基于经典概率论的理性模型构成了严峻挑战。主流解释往往将其归因于启发式策略或认知局限性。

真理相似性作为新基准

为了应对这一挑战，本文主张将评估标准从“真实性”转向“真理相似性”。真理相似性衡量的是一个陈述或假设距离完整真理的接近程度，而不仅仅是其真值。在范畴归纳的语境下，一个结论的认知价值不仅在于其可能为真，更在于它是否提供了关于世界分类结构的更丰富、更近似真理的信息。一个更具真理相似性的结论，即使其绝对概率稍低，也可能因其更高的信息含量和认知效用而被理性主体偏好。

理论分析与解释

通过将真理相似性形式化并应用于范畴推理任务，本文的理论框架能够成功地解释包含谬误的核心模式。分析表明，当参与者选择看似违反概率的结论时，他们实际上是在优化真理相似性，而非概率真值。这种优化行为在信息不完整或认知资源有限的环境中具有适应性意义。该分析不仅与已有的主要心理学发现（如典型性效应、多样性效应）相兼容，而且为概率模型难以处理的案例提供了统一的解释原理。

意义与展望

这项研究的意义在于它架起了哲学认识论与认知心理学之间的桥梁。它表明，人类的推理机制可能内在地包含了对信息深度和真理近似性的复杂权衡，而不仅仅是简单的概率计算。这为理解人类理性的本质提供了新的视角，并对人工智能领域如何构建更类人的推理模型具有启示意义。未来的研究可以进一步探索真理相似性在其他推理任务中的作用，并开发更精确的计算模型来量化其影响。