归纳推理是从特定观察或具体实例出发，推导出一般性结论或普遍规律的认知过程。作为人类思维的基本形式之一，它通过总结个别经验来形成对整体现象的认知框架，在科学发现、日常决策和知识建构中发挥着核心作用。与演绎推理从一般前提推导特定结论的路径相反，归纳推理的本质特征在于其结论的或然性——即使所有前提都为真，结论仍可能为假，这使得归纳推理始终伴随着一定程度的认知风险。
在认知科学视角下，归纳推理的质量取决于样本的代表性、观察的系统性和推理结构的严谨性。常见的归纳形式包括简单枚举归纳、类比推理和因果归纳，它们各自以不同的逻辑路径从特殊走向普遍。值得注意的是，人类在进行归纳推理时常常受到认知偏差的影响，如确认偏差会使人们更关注支持自己假设的证据，而忽略反例；可得性启发则让人过度依赖容易回忆的实例，导致归纳基础失衡。
尽管归纳推理无法提供绝对确定的结论，但它在面对不确定环境时展现出独特的适应性价值。通过不断修正基于新证据的归纳结论，我们能够逐步逼近对复杂现实的更准确理解。对于希望深入探究这一主题的读者，推荐阅读吉尔伯特·哈曼的《推理、解释与其他哲学困境》中关于归纳合理性的经典论述，以及丹尼尔·卡尼曼在《思考，快与慢》中对归纳启发式的行为分析。