人类心智中事实与反事实的类比映射及皮尔士溯因推理：揭示人工神经网络（ANNs）的局限性

本文综述探讨人类心智通过类比映射（Analogical Mapping）连接专家知识（Expert Knowledge）与皮尔士溯因推理（Abduction）的认知机制，并批判性分析人工神经网络（ANNs）在反事实推理（Counterfactuals）和真正溯因能力上的根本局限。作者指出，LLMs（Large Language Models）和GANs（Generative Adversarial Networks）仅通过超参数（如Temperature/T和Top-K）模拟表面创造性，缺乏因果推断与假设生成的内在能力。

　　

Section snippets

Theoretical framework

本文首先简要回顾了休谟与反事实概念的历史背景，以及皮尔士随时间演变的五种溯因观念——从 syllogistic formulations 发展为科学框架中作为“溯因-演绎-归纳”过程第一步的溯因推理。随后将审视“专家知识”和“类比映射”概念，并探讨事实、反事实与溯因原因之间的类比映射机制。

Hume, causation and counterfactuals

休谟认为，心智无法从事件序列（例如一颗台球撞击另一颗并使其运动）中感受到内在印象。不存在任何能暗示“力量或必然联系”的特定因果实例（Hume, 2004 [1748], p.46）。他进一步提出，若长期观察到事件B紧随事件A发生，人们可能开始将其称为因果关系，但这实则源于心理习惯而非逻辑必然性。

The evolving theory of abduction of Peirce

皮尔士捍卫逻辑的自主性，反对心理主义（psychologism）——即试图将逻辑或认识论现象还原为心理过程的哲学立场。他的符号学理论（Theory of Signs/Semiotics）为事物如何获得意义提供了广泛框架，强调符号、对象与解释项之间的三元关系。皮尔士的溯因推理本质上是生成假设的过程，其形式为：“观察到意外现象B；若假设A为真，则B可被解释；故有理由推测A可能成立”。

The analogical mapping

根据结构映射理论（Gentner, 1983; Gentner & Markman, 1997; Gentner & Smith, 2012），类比思维涉及基于关系结构对齐两种情境，并从对应关系中推断新知。该框架假设心理表征由实体、属性及层次化关系构成。映射过程需满足两个约束条件：

• 一对一匹配（One-to-one matching），即源域与目标域的元素需唯一对应；

• 关系一致性（Relational consistency），映射应保持关系结构的连贯性。

Expert knowledge

本文关注个体刻意寻求特定问题创造性解决方案（即假设生成）时的认知状态。作者将“专家知识”定义为动态存储与认知 apparatus 的结合体，其为类比映射提供源材料。

Analogical mapping of facts and counterfactuals in abduction

现可简溯因生成猜想的过程：当个体在时间t₁观察到世界中的效应B时，其依托专家知识中的记忆存储，并非直接认定某记忆为真实原因A，而是通过类比跃迁（analogical shift）指向另一可能解释该效应的概念A′。此过程涉及对事实与反事实的并行映射，从而激发新颖假设。

Discussion: Abduction and counterfactuals in LLMs

超参数如Temperature（T）与Top-K在LLMs模拟类比映射中扮演关键角色：T趋近+∞时输出更随机（aleatoric），接近0时更确定（deterministic），其通过控制softmax输出层的logits分布来调节多样性；Top-K则限制预测仅考虑前K个概率最高的token。然而，这种参数化调控仅实现表面“创造性”，而非真正的因果推理或反事实操作能力。

Conclusions

皮尔士在其科学方法论中提出假设需满足可验证性、简洁性与研究经济性三重标准。本文虽不分析完整的“溯因-演绎-归纳”链条，但回归溯因的起源，探究科学乃至日常推理中思想的实际生成机制，从而连接认知科学与人工智能的交叉领域，为未来开发具身因果推理模型提供理论基石。