所有人都存在两种认知模式，一种是归纳法，一种叫演绎法。人类最擅长的是第一种，归纳法。就是从已有知识中归纳出认知模式，再把这种模式套用到新知识当中去。这也是为什么人类喜欢听故事，因为故事里包含了丰富的认知模式。而计算机擅长的是第二种，演绎法。就是给定一些前提条件，然后通过一系列逻辑推演，得出新的结论。
一、归纳法
归纳法是通常用多种数据结论得知一个数据模型并拓展到未知领域。但是这里会遇到一个问题，因为归纳必须要求获得的数据量足够大才能获得最准确的结果，而这实际上是不可能的，因为每个人会或多或少忽略一些变量。著名的辛普森悖论就是因为简单的归纳而忽视了其它导致结果偏差的因素。
举个例子，在几百年前的航海时代，船员经常得坏血病，最终可能导致死亡。当时的人猜测，这可能跟饮食有关，因为海上没有新鲜的蔬菜和水果。18世纪，苏格兰海军发现，服用柠檬能预防坏血病。好，这就得出了一个因果模型，柠檬是原因，预防坏血病是结果。
当时，本来给船员吃的是西班牙柠檬，后来发现，西印度柠檬更便宜。为了节省成本，就换成了西印度柠檬。同时，为了防止变质，人们还把柠檬榨成汁，煮熟了带上船。结果，坏血病大面积爆发。你看，这个因果模型，被颠覆了。显然，柠檬并不是预防坏血病的原因。直到20世纪初，人们才弄明白，真正对坏血病有预防作用的，是柠檬里的维生素C。而西印度柠檬的维生素C含量只有西班牙柠檬的四分之一。而且柠檬汁煮熟后，这些仅存的维生素C也被破坏掉了。
在这个故事里，维生素C，就是中介因素。是吃柠檬导致了吃进维生素C，而吃了维生素C，又导致了预防坏血病。
我们由此可得出排除混杂因子并推断中间变量才能得到最准确的结论。
二、演绎法
演绎法:人们以一定反应客观规律的理论认识为依据，从服从该事物的已知部分，推理得到事物的未知部分的思维方法。
例如:北京明天要下雨，明天出行需要带伞
这里用了三段式推理:
大前提:下雨要带伞，；小前提:明天北京下雨。所以结论就是明天要带伞。
三段式推论基本适合所有的演绎法，我们在生活中会经常性的省略掉大前提或者小前提，因为我们会默认其中一项是共识。
但是这里会有逻辑悖论，那就是如果三段论中只要有一个前提是错误的，那么得出的结论也就完全错误。
例如:买日本车的人就是不爱国。日本车占领中国市场会导致国产车的市占率下降。那我砸日本车就是爱国。
这里面大前提就是错的，所以演绎结果完全错误。
最后总结一下:归纳法是从特殊到一般，优点是能体现众多事物的根本规律，且能体现事物的共性。演绎法是从一般到特殊，优点是由定义根本规律等出发一步步递推，逻辑严密结论可靠，且能体现事物的特性。
但是生活中我们往往会将两者结合起来推断正确的结论，这也是最实用的方法。
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