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归纳有若干个定义，但是常常等同于“列举归纳”：基于一组相似的观察进行概括。[286]在这种情况下，一般认为归纳始于一系列的反复观察，人从中看到一个模式，随后学到这个模式背后的规则。这一理解自然包含概率和统计的味道。然而，皮尔斯直接从他讨论研究的过程（见图27）提出了一个不同的定义。在他的理解中，归纳等同于“实验性调查研究的过程”。这个“实验调查研究”应该从广义来理解—即任何“留给自然的问题”。比如，这些问题包括科学实验、设计试用、医学诊断、交谈与聆听，等等。注意在这个理解中，溯因推理是唯一的扩充性推理类型，因为它为提出新的原创假设或者“假定”提供了唯一的机会。根据皮尔斯的定义，归纳并不产生新知识；它只是肯定或者否定之前溯因产生的假设：“同任何质问一样，它是基于假定的。如果那个假定是正确的，在可以创造或者至少有可能遇到的情形下，就可以期待某个明智的结果。问题是，这会是需要的结果吗？”[287]
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我们想强调皮尔斯的理论不局限于科学推理，也可以用于若干应用领域，包括常识推理、创意产生、建筑设计、健康护理以及其他。最近，埃德温·加德纳（Edwin Gardner）和乔恩·科尔科（Jon Kolko）的著作总结了溯因、演绎和归纳三种推理如何在设计思维中发挥作用，并且列举了若干实例。[288]
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4.4 对皮尔斯理论的批评
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皮尔斯的理论不是现存仅有解释人类推理的理论。事实上，反对这一理论的批评也值得我们注意。该批评主要集中在溯因推理模式。反对皮尔斯理论的主要论点是由法兰克福（Frankfurt）提出的，他认为皮尔斯对溯因的定义是悖论，因为尽管宣称它是唯一的扩充性推理模式，但是在其前提中一般已经包含了结论。[289]法兰克福由此提到溯因推断的一种逻辑形式，其前提中的确已经包含了结论：
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观察到意外的事实C；但如果A是真的，C就是必然的结果。因此，有理由猜想A是真的。[290]
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如果我们把这个论点与戈尔德施密特的术语“看到”和“看作”作比较，该论点会认为“看作”不产生任何新观点，因为素描和人类思维已经具备产生新观点的所有必需成分。深入讨论这一论点非常重要，但是超出了本文的研究范围。在我们看来，新奇的事物是由物质世界的外部因素和特定知识体系的独特结合产生的。因为该结合似乎是皮尔斯的研究过程的主要论点之一，我们认为该过程对建筑设计思维领域具有重大价值。
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设计问题（第一辑） 5. 设计思维的信息系统支持分析
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在文章的这一部分，根据已有的理论回顾，我们分析现在信息技术如何为设计思维提供支持。我们尝试指出信息系统支持与设计思维过程之间明显不匹配的主要原因，以便我们能够更加适当地应对这些问题。在这个分析里，我们区分三种应用开发方式：（1）作为替代推理模式的应用，（2）作为实验工具的应用，（3）作为自动推理体的应用。
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5.1 替代推理模式
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有些应用可以理解为建筑设计思维中溯因推理模式的替代模式。在特定场景描述和记忆场景之间，这些应用据称能够创造有用的类比。这一过程是基于案例的推理应用的检索阶段背后的主要动因。[291]在基于案例的推理应用中，新的“案例”与收集的大量“已知案例”进行比较，通过类比找出问题的解决方案。《欧洲建筑内容元数据》的元数据存档可以看作是近期具有相似目标（用元数据描述的案例库）的一个应用。[292]通过在搜索或者浏览窗口列出查询问题，用户向系统提交了新的案例，然后运用这些案例从案例库案例中检索最合适的类比。
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这一方式的确与建筑设计思维基于经验的本质非常相似。实现这种基于经验检索系统的主要问题在于描述案例或经历的结构。正如我们前面指出的那样，建筑知识是通过个人经历形成的，而且具有高度的动态特征。因为建筑“问题”场景架构不良的本质，设计并且实施描述这种知识的结构是困难的，甚至几乎是不可能的。[293]影响场景的参数很多，不存在单一的最佳解决方案；相反，根据所注意到的参数情况，有很多不同的解决方案可供选择。当把一个建筑“案例”建模成信息结构，同样选择了某些参数作为案例的特性—在基于案例的推理中称为“特点”—由此失去在其他过程的案例检索中可能的关键特性。
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有的应用可以理解为建筑设计思维过程的替代演绎推理部分，即模拟和计算环境。这种环境的应用逻辑一般是提前写好的，而且可以认为是相对静态的。在此应用逻辑和用户输入的基础上获得计算结果（例如一个CAD模型）。主要的困难是创造这样的前提网络—输入模型和应用逻辑—演绎推理始于这些前提。创造这样的网络会遭遇上述的同样问题：在把结构不良的现实世界知识转换为定义清晰的信息结构时，会失去太多重要的参数。
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如皮尔斯的理论所述，有的应用可以理解为建筑设计思维过程的替代归纳推理部分，即建模应用。与传统做法相比，这种应用使得视觉设计试验的方式多了很多。以前设计师们只能“局限”在纸上素描或者建立实体模型，现在他们可以借助无数的建模应用或者可视化应用来做实验或者创作设计试验。这一过程取代了归纳推理模式，因为原有的假设可以接受测试，然后被肯定或者否定。然而，这一过程并没有取代归纳推理部分，因为应用背后的知识库是根据测试结果调整的。
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5.2 实验工具
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另一种可能性是，把每一个勾勒的信息系统或者应用仅仅看作为设计师与之互动的物质世界的一部分。在这种方式下，应用与物质世界的其他因素相似，而与这些应用的互动方式，跟珀塞尔和盖罗所述的与素描、图表和绘画的互动方式相似。[294]重新考虑先前讨论的图式，这种应用就位于左下角（参见图28）。在整体推理过程的这一部分，它们为制作归纳实验提供了额外的环境。
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图28 信息系统作为制作归纳实验或设计试验的额外环境
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在该应用开发方式里，皮尔斯勾勒的推理循环贯穿整个人类思维过程，而且应用只是执行实验的一个工具。这里的假设是设计师自动运用自己的“设计师知识”和溯因、演绎推理，提出假设和预测。预测产出期望，该期望能在实验或者设计试验中接受测试。建模环境很好地说明了应用作为实验工具的方式。然而，基于经历的检索系统和计算及模拟应用也可看作为实验工具。比如，像MACE这样的系统，设计师在搜索或者浏览时，脑海里已经有了期望看到的结果。系统产生的结果肯定或者否定这个期望。同样，在一个应用里准备一个模型来计算能量性能水平的时候，设计师在脑海里已经有了他们期望系统产生的能量性能水平。这个隐含的已知结果是由人类思维里的溯因推理步骤构成的。重复一遍，应用产生的结果肯定或否定这个期望。注意，在此情况下，人类思维中也发生了归纳学习。
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如果按照这种方式开发或者使用应用，应当谨记应用里的信息结构的用途是有限的。实际推理发生在人类思维过程中，人类思维完全适合处理结构不良的问题，因此比应用任何可能的信息结构都要强大很多。运用这一方式生产应用的优点在于物质世界的实验工具数量显著增加。
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5.3 自动推理体
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我们考虑的第三个也是最后一个应用开发方式是自动推理体。在这种方式里，皮尔斯所提出的三种推理模式都在一个动态的信息系统里得到实施和组合。在这种设置下，信息结构是完全动态的：它通过推理体所做的每一个观察或者实验，一步一步地进化。如果不把焦点分别放在三种推理模式上，而是把多种推理模式组合在持续的循环过程中，理论上可以开发一个信息系统，借以提出假设、进行预测、设计实验并且学习—全部基于系统不断完成的观察和实验进行。
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有关这些系统的研究没有间断，但是才开始出现初步的研究结果。最显著的研究结果之一是“机器人科学家”系统，是为在酵母微观生物学的特定子领域开展半自动科学研究而开发的。[295]该系统所执行的推理过程与图27勾勒的过程或者皮尔斯的过程相似，但不完全相同。结果是一个机器人，它能从实验观察开始；能够基于背景信息理解其所见（在此情况下，背景信息已经在本体中形式化并嵌入机器人）；能够提出假设对眼前观察到的现象进行解释；能够设计实验来测试这些假设；能够做这些实验；能够向这些实验学习。这一过程循环往复，不断进行。因为皮尔斯的研究过程一般也在其他应用领域发挥作用，理论上可以开发一个类似的方式，支持设计思维。例如，理论上来说，语义网技术可以使软件开发人员从推理引擎输出中不断地建立信息系统。[296]这最终可以产生自动推理体。如果按照皮尔斯的架构，把三种推理模式组合到一个系统，其他方式也许同样可行。我们已经看到，运用单独的替代推理模式并不能带来充足的附加值，因此这一组合是必需的。
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