В книге представлены теоретические основания формализации правдоподобных рассуждений, используемых в ДСМ-методе автоматического порождения гипотез. Этот метод развивает средствами современной логики идеи Д.С. Милля об индукции и идеи Ч.С. Пирса об абдукции, кроме того, ДСМ-метод использует принцип фальсификации К.Р. Поппера как средство отбрасывания нерелевантных гипотез. Главным результатом, представленным в книге, является формализация эвристики типа «индукция + аналогия + абдукция», которая образует синтез этих познавательных процедур. Его формализацией являются правдоподобные рассуждения типа ДСМ. ДСМ-рассуждения, включающие контекстно-зависимую индукцию с контролируемыми выводами, являются весомым аргументом против антииндуктивизма К.Р. Поппера. Кроме того, ДСМ-рассуждения являются существенной частью ДСМ-метода автоматического порождения гипотез - оригинальной технологии и методологии интеллектуального анализа данных. Книга предназначена для специалистов в области искусственного интеллекта и анализа данных, а также для логиков и философов, интересующихся проблемами искусственного интеллекта. In this book, are submitted the theoretical basis for the formalization of plausible reasoning used in the JSM-method of automatic hypothesis generation. This method develops Mill’s ideas on induction and Peirce’s ones on abduction by contemporary logic technique. Moreover, the JSM-method uses Popper’s Falsification Principle for rejecting the irrelevant hypotheses. The main result of the book is a formalization for the heuristics of the form “induction + analogy + abduction”. This formalization is just the JSM-type plausible reasoning that synthesizes three above cognitive procedures (induction, analogy and abduction). The JSM-reasoning, which includes a context-dependent induction with controllable conclusions, is a powerful argument against Popper’s anti-inductivism. Furthermore, the JSM-reasoning is an essential part of the JSM-method of automatic hypothesis generation: original technology and methodology of Knowledge Discovery. The book is intended for professionals working in the field of artificial intelligence and data analysis, as well as for logicians and philosophers with an interest in this research.