La diferencia no está tanto en la necesidad de las relaciones, sino en su dirección. La inferencia lógica tiende a ir de atrás hacia adelante, mientras que la causalidad tiende a ir de adelante hacia atrás. La necesidad o suficiencia de la relación simplemente confunde la pregunta.
Por ejemplo, sabemos que las nubes (más otras condiciones) causan lluvia. Entonces, la dirección causal es nubes [math] \ rightarrow [/ math] lluvia. Sin embargo, la inferencia lógica correcta es nubes de lluvia [matemáticas] \ rightarrow [/ matemáticas] (si está lloviendo, entonces está nublado).
Si la relación causal es o no necesaria o si depende de si todas las condiciones son necesarias o simplemente al menos una. Las nubes no son suficientes para causar lluvia, pero son necesarias. Sin embargo, cuando hablamos de la causa de la lluvia (versus una causa), generalmente nos referimos a todas las condiciones necesarias y suficientes para la lluvia (y generalmente anterior) (por ejemplo, nubes más cualquier otra condición requerida).
En inferencia lógica, la necesidad y la suficiencia pueden determinarse por la posición de la variable en la inferencia. Tome A [math] \ rightarrow [/ math] B. Decimos que B necesariamente se sigue de A porque si A es verdadero, B no puede ser falso. Como en el ejemplo anterior, si A = df lluvia y B = df nubes, entonces si está lloviendo, no puede ser falso que esté nublado. Pero, usando la dirección inversa, decimos que B es suficiente para A porque si B es verdadero, no importa si A es verdadero o falso. Y eso es, curiosamente, donde la relación inferencial difiere de la relación causal. Estar nublado no es causalmente suficiente para la lluvia. Lógicamente, A (lluvia) es suficiente para determinar que B (está nublado). No es necesario observar las nubes, solo la lluvia, para determinar si está nublado.
Como regla general, generalmente puede convertir los términos en [math] \ rightarr0w [/ math] entre inferencia lógica y causalidad. Esta regla es útil si desea convertir su observación de algún evento causal en lógica. Sin embargo, hay muchas complicaciones en esta regla, como cuando se introducen modales como la necesidad y la posibilidad (una distinción similar a la que se hace en física entre potencial y real / cinética introducida inicialmente como Aristóteles y esencial para las teorías de Newton) ) Entonces, por supuesto, si agrega física cuántica a la mezcla, una serie de soluciones anteriores (como la localidad de correlaciones proximales de Hume) ya no funcionan.
Entonces, si está buscando una relación lógica robusta correspondiente a la causalidad, no encontrará una que funcione para todas las ciencias e incluya la observación. La regla general (si A causa B, entonces expréselo lógicamente como B [math] \ rightarrow [/ math] A) funciona en su mayor parte para observaciones. Modelar la causalidad sigue siendo un desafío muy difícil, si no imposible, para los lógicos en filosofía de la ciencia, tanto que la tendencia moderna tiende a ser ignorarlo como una tontería metafísica. ¡Cállate y calcula! El énfasis en la predicción de los efectos en lugar de la postulación de las causas parece ser un enfoque mucho más sensato y pragmático para muchos.