Нечеткое понятие - Fuzzy concept

А нечеткое понятие это концепция из которых границы применения могут значительно варьироваться в зависимости от контекста или условий, вместо того, чтобы быть фиксированными раз и навсегда.^[1] Это означает, что концепция нечеткий каким-то образом, не имея фиксированного, точного значения, но не будучи в целом неясным или бессмысленным.^[2] Он имеет определенное значение, которое может быть уточнено только путем дальнейшей разработки и уточнения, включая более подробное определение контекста, в котором используется это понятие. Изучение характеристик нечетких понятий и нечеткого языка называется нечеткая семантика.^[3] Обратной стороной «нечеткого понятия» является «четкое понятие» (то есть точное понятие).

Нечеткое понятие понимается учеными как понятие, которое «в какой-то мере применимо» к ситуации. Это означает, что концепция градации значимости или нерезкий (переменные) границы применения. Нечеткое утверждение - это утверждение, которое истинно «до некоторой степени», и эта степень часто может быть представлена ​​масштабированным значением. Самый известный в мире пример нечеткой концепции - это янтарь. светофор, и действительно, нечеткие концепции широко используются в системах управления дорожным движением.^[4] Этот термин также используется в наши дни в более общем, популярном смысле - в отличие от его технического значения - для обозначения концепции, которая является «довольно расплывчатой» по любой причине.

В прошлом сама идея рассуждать с помощью нечетких концепций встречала значительное сопротивление со стороны академической элиты. Они не хотели поддерживать использование неточных концепций в исследованиях или аргументации. Тем не менее, хотя люди могут не знать об этом, использование нечетких понятий гигантским образом выросло во всех сферах жизни с 1970-х годов. В основном это связано с достижениями в области электронной техники, нечеткой математики и цифрового компьютерного программирования. Новая технология позволяет предвидеть и фиксировать в программе очень сложные выводы о «вариациях на тему».^[5]

Новый нервно-нечеткий Вычислительные методы позволяют идентифицировать, измерять и реагировать на мелкие градации значимости с большой точностью.^[6] Это означает, что практически полезные концепции можно кодировать и применять ко всем видам задач, даже если обычно эти концепции никогда не определяются точно. В настоящее время инженеры, статистики и программисты часто представляют нечеткие концепции математически, используя нечеткую логику, нечеткие значения, нечеткие переменные и нечеткие множества.^[7]

Происхождение

Проблемы нечеткости и нечеткости, вероятно, всегда существовали в человеческом опыте.^[8] С древнейших времен философы и ученые размышляли о подобных проблемах.

Парадокс соритеса

Древний Парадокс соритеса впервые поднял логическую проблему: как точно определить порог, при котором изменение количественной градации превращается в качественное или категориальное различие.^[9] Для некоторых физических процессов этот порог относительно легко определить. Например, вода превращается в пар при температуре 100 ° C или 212 ° F (точка кипения частично зависит от атмосферного давления, которое уменьшается на больших высотах).

Однако со многими другими процессами и градациями точку изменения определить гораздо сложнее, и она остается несколько неопределенной. Таким образом, границы между качественно разными вещами могут быть нерезкий: мы знаем, что есть границы, но не можем их точно определить.

Согласно современной идее ошибка континуума, тот факт, что утверждение является до некоторой степени расплывчатым, не означает автоматически, что оно недействительно. Тогда проблема сводится к тому, как мы могли бы удостовериться в достоверности этого утверждения.

Ставка Локи

Северный миф о Ставка Локи предположил, что концепции, не имеющие точного значения или четких границ применения, вообще не могут быть предметом обсуждения.^[10] Однако идея 20-го века о «нечетких концепциях» предполагает, что можно оперировать «несколько расплывчатыми терминами», поскольку мы можем объяснить и определить вариативность их применения, присвоив числа градациям применимости. Эта идея кажется достаточно простой, но она имела большое значение.

Прекурсоры

Интеллектуальное происхождение разновидностей нечетких понятий как логической категории восходит к множеству известных и менее известных мыслителей,^[11] в том числе (среди многих других) Евбулид, Платон, Цицерон, Георг Вильгельм Фридрих Гегель,^[12] Карл Маркс и Фридрих Энгельс,^[13] Фридрих Ницше, Хью МакКолл,^[14] Чарльз С. Пирс,^[15] Макс Блэк,^[16] Ян Лукасевич,^[17] Эмиль Леон Пост,^[18] Альфред Тарский,^[19] Георг Кантор, Николай Александрович Васильев,^[20] Курт Гёдель, Станислав Яськовский^[21] и Дональд Кнут.^[22]

На протяжении как минимум двух с половиной тысячелетий всем им было что сказать о дифференцированных концепциях с нечеткими границами. Это предполагает, по крайней мере, то, что осознание существования концептов с «нечеткими» характеристиками в той или иной форме имеет очень долгую историю в человеческой мысли. Многие логики и философы также пытались анализировать характеристики нечетких понятий как признанного вида, иногда с помощью каких-то многозначная логика или же субструктурная логика.

Ранняя попытка в эпоху после Второй мировой войны создать теорию множеств, в которой членство в множестве является вопросом степени, была предпринята Абрахамом Капланом и Германом Шоттом в 1951 году. Они намеревались применить эту идею к эмпирическим исследованиям. Каплан и Шотт измерили степень принадлежности к эмпирическим классам, используя действительные числа от 0 до 1, и определили соответствующие понятия пересечения, объединения, дополнения и подмножества.^[23] Однако в то время их идея «упала на каменистую почву».^[24] Дж. Баркли Россер-старший опубликовал трактат по многозначной логике в 1952 г., предвосхищая "многозначные множества".^[25] Другой трактат был опубликован в 1963 г. А. А. Зиновьевым и другими.^[26]

В 1964 году американский философ Уильям Алстон ввел термин «степень неопределенности» для описания неопределенности в идее, которая возникает из-за отсутствия определенной точки отсечения по предполагаемой шкале (в отличие от «комбинаторной неопределенности», вызванной термином, который имеет ряд логически независимых условий заявление).^[27]

Немецкий математик Дитер Клауа [де ] опубликовал на немецком языке статью о нечетких множествах в 1965 г.,^[28] но он использовал другую терминологию (он имел в виду «многозначные множества», а не «нечеткие множества»).^[29]

Два популярных введения в многозначную логику в конце 1960-х были Робертом Дж. Аккерманом и Николас Решер соответственно.^[30] Книга Решера включает библиографию по нечеткой теории до 1965 г., которую Роберт Вольф расширил на 1966–1974 гг.^[31] Хаак дает ссылки на важные работы после 1974 года.^[32] Бергманн дает более недавнее (2008 г.) введение в нечеткие рассуждения.^[33]

Лотфи Заде

Обычно американский ученый-компьютерщик иранского происхождения Лотфи А. Заде (1921-2017) приписывают изобретение конкретной идеи «нечеткой концепции» в его основополагающей статье 1965 года о нечетких множествах, поскольку он дал формальное математическое представление этого явления, которое было широко принято учеными.^[34] Также Заде сыграл решающую роль в развитии области нечеткой логики, нечетких множеств и нечетких систем, написав большое количество научных работ.^[35] В отличие от большинства философских теорий неопределенности, инженерный подход Заде имел то преимущество, что его можно было напрямую применить к компьютерному программированию.^[36]Основополагающая статья Заде 1965 года признана одной из самых цитируемых научных статей ХХ века.^[37] В 2014 году он занял 46-е место в списке 100 самых цитируемых научных работ в мире за все время.^[38] С середины 1960-х годов многие ученые внесли свой вклад в разработку теории рассуждений с помощью дифференцированных концепций, и область исследований продолжает расширяться.^[39]

Определение

Обычное научное определение понятия «нечеткое» используется с 1970-х годов.

Критерии

Радим Белоглавек поясняет:

"Существуют убедительные доказательства, установленные в 1970-х годах в психологии концепций ... что человеческие концепции имеют дифференцированную структуру в том смысле, что, применима ли концепция к данному объекту, является вопросом степени, а не да-или- нет сомнений, и что люди способны работать со степенями последовательно. Этот вывод интуитивно довольно привлекателен, потому что люди говорят «этот продукт более или менее хорош» или «в определенной степени он хороший спортсмен» , подразумевая поэтапную структуру понятий. В своей классической работе Заде назвал понятия с градуированной структурой нечеткие концепции и утверждал, что эти концепции являются скорее правилом, чем исключением, когда дело доходит до того, как люди передают знания. Более того, он утверждал, что математическое моделирование таких концепций важно для задач контроля, принятия решений, распознавания образов и тому подобного. Заде предложил понятие нечеткое множество что породило поле нечеткая логика..."^[40]

Следовательно, понятие обычно считается "нечетким" в логическом смысле, если:

• определяющие характеристики концепции применяются к нему «в определенной степени или в пределах» (или, что более необычно, «с определенной степенью вероятности»).^[41]
• или же границы применимости (истинностное значение) концепции могут варьироваться в зависимости от различных условий.
• или, само нечеткое понятие просто состоит из нечеткое множество, или комбинация таких наборов.

Тот факт, что концепция нечеткая, не препятствует ее использованию в логических рассуждениях; он просто влияет на тип рассуждений, которые можно применить (см. нечеткая логика ). Если концепция имеет градации значимого значения, необходимо определить и формализовать, что это за градации, если они могут иметь важное значение. Не все нечеткие концепции имеют одинаковую логическую структуру, но их часто можно формально описать или реконструировать с помощью нечеткой логики или других субструктурная логика.^[42] Преимущество этого подхода состоит в том, что числовое обозначение позволяет потенциально бесконечный число истинностных значений между полной истиной и полной ложью, и, таким образом, это обеспечивает - по крайней мере теоретически - наибольшую точность в установлении степени применимости логического правила.

Вероятность

Петр Гайек, пишущие об основах нечеткой логики, резко различают «нечеткость» и «неопределенность»:

«Предложение« Пациент молод »в некоторой степени верно - чем ниже возраст пациента (измеряется, например, в годах), тем более верным является предложение. Истинность нечеткого утверждения - это вопрос степени. Я рекомендую все, кто интересуется нечеткой логикой, четко различают нечеткость и неопределенность как степень веры (например, вероятность). Сравните последнее утверждение с утверждением «Пациент выживет на следующей неделе». Это вполне можно рассматривать как четкое утверждение, которое либо (абсолютно) верно или (абсолютно) ложно; но мы не знаем, что именно так. У нас может быть некоторая вероятность (шанс, степень веры), что предложение истинно, но вероятность не является степенью истины.^[43]

В метрология (наука об измерениях) признано, что для любой меры, которую мы хотим сделать, существует степень неопределенности относительно его точности, но эта степень неопределенности условно выражается величиной вероятности, а не степенью истины. В 1975 г. Лотфи А. Заде ввел различие между "нечеткими множествами типа 1" без неопределенности и "Нечеткие множества типа 2 "с неопределенностью, которая получила широкое признание.^[44] Проще говоря, в первом случае каждое нечеткое число связано с нечетким (натуральным) числом, а во втором случае каждое нечеткое число связано с другим нечетким числом.

Приложения

Философия

В философском логика и в лингвистике нечеткие понятия часто рассматриваются как расплывчатые концепции, которые в своем применении или формально не являются ни полностью истинными, ни полностью ложными, либо частично истинными, а частично ложными; это идеи, которые требуют дальнейшей проработки, уточнения или уточнения для понимания их применимости (условий, при которых они действительно имеют смысл).^[45] "Нечеткая область" также может относиться просто к остаточный количество случаев, которые не могут быть отнесены к известной и идентифицируемой группе, классу или множеству случаев, если используются строгие критерии.

Наук

В математика и статистика, нечеткая переменная (например, «температура», «горячий» или «холодный») - это значение, которое может лежать в вероятной классифицировать определяется некоторыми количественными пределами или параметры, и которые можно описать неточными категориями (например, "высокий", "средний" или "низкий"), используя какие-то шкала или концептуальная иерархия.

Нечеткая логика

В математике и Информатика, градации применимого значения нечеткого понятия описываются в терминах количественный отношения, определяемые логическими операторами. Логики и философы иногда называют такой подход «теоретико-степенной семантикой».^[46] но более обычный термин нечеткая логика или же многозначная логика.^[47] Новизна нечеткой логики состоит в том, что она «нарушает традиционный принцип, согласно которому формализация следует исправлять и избегать неопределенности, но не идти на компромисс ».^[48]Основная идея нечеткой логики состоит в том, что каждому утверждению, написанному на языке, присваивается действительный номер в диапазоне от 0 до 1, где 1 означает, что утверждение полностью истинно, а 0 означает, что утверждение полностью ложно, а значения меньше 1, но больше 0 означают, что утверждения «частично верны» в заданной, поддающейся количественной оценке степени. Сьюзан Хаак Комментарии:

"В то время как в классической теории множеств объект либо является, либо не является членом данного множества, в теории нечетких множеств членство является вопросом степени; степень принадлежности объекта в нечетком множестве представлена ​​некоторым действительным числом от 0 и 1, где 0 означает нет членство и 1 полный членство ".^[49]

«Истина» в этом математическом контексте обычно означает просто, что «что-то имеет место» или что «что-то применимо». Это позволяет анализировать распределение утверждений на предмет их истинностного содержания, идентифицировать шаблоны данных, делать выводы и прогнозы и моделировать, как работают процессы.Петр Гайек утверждал, что «нечеткая логика - это не просто некоторая« прикладная логика », но может пролить« новый свет на классические логические проблемы »и поэтому может быть классифицирована как отдельная ветвь« философской логики », подобная, например, модальная логика.^[50]

Машины и аналитика

Нечеткая логика предлагает вычислительно ориентированные системы концепций и методов для формализации типов рассуждений, которые обычно являются только приблизительными, а не точными. В принципе, это позволяет дать однозначный, точный ответ на вопрос: «Насколько что-то имеет место?» Или «Насколько что-то применимо?». Посредством ряда переключателей такое рассуждение может быть встроено в электронные устройства. Это уже происходило до того, как была изобретена нечеткая логика, но использование нечеткой логики в моделировании стало важным подспорьем в проектировании, которое создает много новых технических возможностей. Нечеткие рассуждения (т. Е. Рассуждения с использованием градуированных концепций), как оказалось, имеют много практических применений.^[51] В настоящее время широко используется в:

• Программирование автомобильной и транспортной электроники, бытовой техники, видеоигр, языковых фильтров, робототехники и беспилотных автомобилей. Набирают популярность стиральные машины с нечеткой логикой.^[52]
• Все виды систем контроля, регулирующих доступ, трафик, движение, баланс, условия, температуру, давление, маршрутизаторы и т. Д.
• Электронное оборудование, используемое для распознавания образов, съемки и мониторинга (включая радары, спутники, системы сигнализации и наблюдение системы).
• Кибернетика исследование, искусственный интеллект,^[53] виртуальный интеллект, машинное обучение, дизайн базы данных и мягкие вычисления исследование.^[54]
• «Нечеткие оценки риска» используются менеджерами проектов и портфельными менеджерами для выражения оценок финансовых рисков.^[55]
• Нечеткая логика была применена к проблеме прогнозирования прочности цемента.^[56]

Похоже, что нечеткая логика в конечном итоге будет применяться почти во всех аспектах жизни, даже если люди об этом не подозревают, и в этом смысле нечеткая логика - удивительно успешное изобретение.^[57] Научная и техническая литература по данной теме постоянно увеличивается.

Сообщество

Первоначально много исследований нечеткой логики проводилось японскими пионерами, изобретавшими новые машины, электронное оборудование и приборы (см. Также Нечеткая система управления ).^[58] Идея стала настолько популярной в Японии, что английское слово вошло в японский язык (フ ァ ジ ィ 概念). «Нечеткая теория» (フ ァ ジ ー 理論) - признанная область японских научных исследований.

С того времени движение распространилось по всему миру; В настоящее время почти в каждой стране есть своя ассоциация нечетких систем, хотя некоторые из них крупнее и более развиты, чем другие. В некоторых случаях местный орган является филиалом международного. В других случаях программа нечетких систем подпадает под искусственный интеллект или же мягкие вычисления.

• Главный международный орган - Международная ассоциация нечетких систем (IFSA).^[59]
• В Общество вычислительного интеллекта Института инженеров по электротехнике и электронике (IEEE) имеет международное членство и занимается нечеткая логика, нейронные сети и эволюционные вычисления. Издает журнал Транзакции IEEE в нечетких системах и проводит международные конференции.^[60]
• В конференция по нечетким системам и интеллектуальному анализу данных (FSDM) выбрала Бангкок для своей 4-й международной конференции в ноябре 2018 года.^[61]
• Междисциплинарный Японское общество нечеткой теории и интеллектуальной информатики (SOFT) ведет свою историю с 1972 года и издает два журнала.^[62]
• Оригинал Корейское общество нечетких систем основанная в 1991 году, сейчас известна как Корейский институт интеллектуальных систем (КМИС), чтобы сделать его более инклюзивным.^[63]
• В материковом Китае есть Ассоциация нечеткой математики и нечетких систем Китая,^[64] и существует также важный Тайваньская ассоциация нечетких систем.^[65]
• В Североамериканское общество обработки нечеткой информации (НАФИПС) была основана в 1981 году.^[66]
• В Европе есть Европейское общество нечеткой логики и технологий (EUSFLAT), который включает Рабочая группа по математической нечеткой логике.^[67]
• В 2002 г. Иранское общество нечетких систем был утвержден как филиал Статистической ассоциации Ирана, а в 2005 году зарегистрирован как некоммерческий научный институт.^[68] Когда Лотфи А. Заде получил звание почетного доктора Тегеранский университет 9 марта 2017 г. член Иран Парламент России заявил, что Иран сейчас занимает третье место в мире по результатам научных исследований нечетких систем.^[69]
• В 2005 г. Российская ассоциация нечетких систем (основана в январе 1990 г.) стала Российская ассоциация нечетких систем и мягких вычислений (РАФССофтКом).^[70] Основополагающая статья Заде о нечетких множествах была переведена на русский язык в 1974 году, и с этого момента российские нечеткие исследования начали набирать популярность, все больше преодолевая официальный скептицизм.^[71]
• В 2009 году Бразильское прикладное математическое общество (SBMAC) создало Тематический комитет по нечетким системам который вдохновил Первый бразильский конгресс по нечетким системам (CBSF I) в 2010 г.^[72] CBSF IV проходил в Кампинас в 2016 году.^[73]
• В Индии Центр исследований мягких вычислений на Индийский статистический институт (Калькутта) организует и публикует исследования нечетких множеств, грубые наборы, и приложения нечеткой логики.^[74]
• В Шри-Ланкийская ассоциация искусственного интеллекта это некоммерческая научная ассоциация, посвященная пониманию механизмов, лежащих в основе мыслей и разумного поведения, а также их эмуляции в машинах.^[75]
• В Азиатско-Тихоокеанское общество нейронных сетей, основанная в 1993 году, состоит из членов правления из 13 стран: Австралии, Китая, Гонконга, Индии, Японии, Малайзии, Новой Зеландии, Сингапура, Южной Кореи, Катара, Тайваня, Таиланда и Турции.^[76]

Достижения

Лотфи А. Заде По оценкам, примерно в 2014 году насчитывалось более 50 000 запатентованных изобретений, связанных с нечеткой логикой. Он перечислил в то время 28 журналов, посвященных нечетким рассуждениям, и 21 название журналов по мягкие вычисления. Его поисковые запросы нашли около 100 000 публикаций со словом «нечеткие» в названии, но, возможно, их даже 300 000.^[77] В марте 2018 г. Google ученый найдено 2 870 000 заголовков, в которых есть слово «нечеткий». Когда он умер 11 сентября 2017 года в возрасте 96 лет, профессор Заде получил более 50 инженерных и академических наград в знак признания своей работы.^[78]

Решетки и наборы больших данных

Техника нечетких решеток понятий все чаще используется в программировании для форматирования, соотнесения и анализа наборов нечетких данных.

Формализация концепции

По словам компьютерного ученого Андрея Попеску из Университет Мидлсекса в Лондоне,^[79] концепция может быть операционально определена как состоящая из:

• ан намерение, который является описанием или спецификацией на языке,
• ан степень, который представляет собой набор всех объектов, к которым относится описание,
• а контекст, который определяется: (i) совокупностью всех возможных объектов в рамках концепции, (ii) совокупностью всех возможных атрибутов объектов, и (iii) логическим определением отношения, посредством которого объект обладает атрибутом .

Как только контекст определен, мы можем указать отношения наборов объектов с наборами атрибутов, которые они имеют или не разделяют.

Нечеткая решетка понятий

Принадлежит ли объект концепции и есть ли у объекта атрибут или нет, часто может быть вопросом степени. Так, например, «многие атрибуты нечеткие, а не четкие».^[80] Для решения этой проблемы каждому атрибуту по шкале присваивается числовое значение, а результаты помещаются в таблицу, которая связывает каждое присвоенное значение объекта в заданном диапазоне с числовым значением (оценкой), обозначающим заданную степень применимости. .

Это основная идея «нечеткой решетки понятий», которую также можно изобразить; различные нечеткие решетки понятий также могут быть связаны друг с другом (например, в "нечеткая концептуальная кластеризация "методы, используемые для группировки данных, первоначально изобретенные Энрике Х. Руспини ). Нечеткие решетки понятий - полезный инструмент программирования для исследовательского анализа большое количество данных, например, в случаях, когда наборы связанных поведенческих реакций в целом похожи, но, тем не менее, могут существенно различаться в определенных пределах. Это может помочь выяснить, каковы структура и размеры поведения, которое имеет важное, но ограниченное количество вариаций в большой популяции.^[81]

Пример сэндвича

Большое количество данных

Кодирование с нечеткими решетками может быть полезно, например, в псефологический анализ большое количество данных о поведении избирателей, где исследователи хотят изучить характеристики и ассоциации, связанные с «несколько расплывчатыми» мнениями; градации в отношении избирателей; и изменчивость поведения (или личных характеристик) избирателя в пределах набора параметров.^[91] Основные приемы программирования для такого рода нечетких отображение концепций и глубокое обучение к настоящему времени хорошо зарекомендовали себя^[92] а аналитика больших данных оказала сильное влияние на выборы в США в 2016 году.^[93] Исследование, проведенное в США в 2015 году, показало, что для 20% затруднившихся с ответом избирателей Google алгоритм секретного поиска мог изменить способ голосования.^[94]

Теперь очень большие объемы данных можно исследовать с помощью компьютеров с программированием с нечеткой логикой.^[95] и архитектуры с открытым исходным кодом, такие как Apache Hadoop, Apache Spark, и MongoDB. В 2016 году один автор утверждал, что теперь можно получить, связать и проанализировать «400 точек данных» для каждого избирателя в совокупности, используя Oracle системы («точка данных» - это число, связанное с одной или несколькими категориями, которые представляют характеристику).^[96]

Тем не мение, Новости NBC сообщила в 2016 году, что англо-американская фирма Cambridge Analytica который профилировал избирателей для Дональд Трамп (Стив Бэннон был членом правления)^[97] не 400, а 4000 точек данных для каждого из 230 миллионов взрослых американцев.^[98] На собственном веб-сайте Cambridge Analytica утверждалось, что для каждого из 220 миллионов американцев было собрано «до 5000 точек данных», т.е. набор данных из более чем 1 триллиона бит отформатированных данных.^[99] Хранитель позже утверждал, что Cambridge Analytica на самом деле имела, по информации ее собственной компании, «до 7000 точек данных» на 240 миллионов американских избирателей.^[100]

Гарвардский университет Профессор Латанья Суини подсчитано, что если американская компания знает только ваш Дата рождения, ваш почтовый индекс и секс, у компании есть 87% шанс идентифицировать вас по имени - просто используя связанные наборы данных из различных источников.^[101] Имея 4000–7000 точек данных вместо трех, очень полный личный профиль становится возможным почти для каждого избирателя, а многие модели поведения могут быть выведены путем связывания различных наборов данных. Также становится возможным идентифицировать и измерять градации личных характеристик, которые в совокупности имеют очень большое влияние.

Человеческое суждение

Некоторые исследователи утверждают, что такой вид анализа больших данных имеет серьезные ограничения и что аналитические результаты могут рассматриваться только как ориентировочные, а не как окончательные.^[102] Это подтвердил Келлиэнн Конвей, Дональд Трамп Советник кампании и советник, который подчеркивал важность человеческого суждения и здравого смысла при выводе на основе нечетких данных.^[103] Конвей откровенно признала, что большая часть ее собственных исследований «никогда не увидит свет», потому что это конфиденциально для клиента.^[104] Другой советник Трампа раскритиковал Конвей, заявив, что она «проводит анализ, который скрывает все ужасные числа и выделяет каждое положительное число».^[105]

Машина пропаганды

В видеоинтервью, опубликованном Хранитель в марте 2018 года информатор Кристофер Уайли называется Cambridge Analytica «пропагандистская машина с полным набором услуг», а не добросовестная аналитическая компания. Его собственный сайт с помощью «тематических исследований» показал, что он принимал активное участие в политических кампаниях в различных странах, влияя на отношение и мнения.^[106] Вайли объяснил, что «мы потратили миллион долларов на сбор десятков миллионов Facebook профили, и эти профили были использованы в качестве основы алгоритмов, которые легли в основу самой Cambridge Analytica. Сама компания была основана на использовании данных Facebook ».^[107]

Аудит

19 марта 2018 г. Facebook объявила, что наняла фирму по цифровой криминалистике Stroz Friedberg для проведения «всестороннего аудита» Cambridge Analytica, в то время как акции Facebook за ночь упали на 7 процентов (стерты примерно 40 миллиардов долларов рыночной капитализации).^[108] Cambridge Analytica не просто использовали профили Facebook пользователям для составления наборов данных. В соответствии с Кристофер Уайли По показаниям компании, компания также собирала данные о сети друзей каждого пользователя, используя исходный набор данных. Затем он преобразовал, объединил и перенес свои результаты в новый наборы данных, которые в принципе могут сохраниться в том или ином формате, даже если исходные источники данных будут уничтожены. Он создал и применил алгоритмы, используя данные, на которые, как утверждают критики, он не мог иметь права. Это было опровергнуто Cambridge Analytica, который заявил на своем веб-сайте, что законно "использует данные для изменения поведения аудитории" среди клиентов и избирателей (кто выберите для просмотра и предоставления информации). Если рекламодатели могут это сделать, то почему не информационная компания? Где провести черту? Юридически это оставалось «размытой» областью.

Юридический вопрос

Затем возник сложный юридический вопрос: какие данные Cambridge Analytica (или любой подобной компании) действительно разрешено иметь и хранить.^[109] Facebook сам стал предметом другого Федеральная торговая комиссия США запрос, чтобы установить, нарушил ли Facebook условия указа о согласии 2011 года, регулирующего передачу пользовательских данных (данные, которые предположительно были переданы в Cambridge Analytica без ведома Facebook и пользователя).^[110] Проводной журналист Джесси Хемпель прокомментировала в ходе панельной дискуссии CBNC: «Теперь есть такая нечеткость со стороны руководства компании (то есть Facebook), которую я никогда не видел за те пятнадцать лет, которые я освещал».^[111]

Конфиденциальность данных

Допрос генерального директора Facebook Марк Цукерберг перед США Комитет внутренней энергетики и торговли в апреле 2018 г. Бен Рэй Лухан сказал ему, что у корпорации Facebook вполне может быть «29 000 точек данных» на каждого пользователя Facebook. Цукерберг утверждал, что «на самом деле не знал». Цифра Лухана была основана на ProPublica исследование, которое фактически показало, что Facebook может иметь даже 52 000 точек данных для многих пользователей Facebook.^[112] Когда Цукерберг отвечал своим критикам, он заявил, что, поскольку революционная технология Facebook (с 2,2 миллиардами пользователей по всему миру) проникла на ранее неизвестную территорию, неизбежны ошибки, несмотря на самые лучшие намерения. Он оправдывался тем, что:

«В течение первых десяти или двенадцати лет существования компании я рассматривал нашу ответственность в первую очередь как создание инструментов, которые, если бы мы могли передать эти инструменты в руки людей, тогда это дало бы людям возможность делать добрые дела. То, что мы узнали сейчас ... состоит в том, что нам нужно играть более активную роль и шире смотреть на нашу ответственность ».^[113]

В июле 2018 г. Facebook и Instagram запрещен доступ от Багровый шестиугольник, компания, которая консультирует корпорации и правительства, используя один триллион очищенных сообщений в социальных сетях, которые она собирала и обрабатывала с помощью искусственного интеллекта и анализа изображений.^[114]

Честность

Оставалось неясным, что для Цукерберга было важнее: зарабатывание денег на информации пользователя или реальная корпоративная честность при использовании личной информации.^[115] Цукерберг намекнул, что, по его мнению, в конечном итоге Facebook сделал больше пользы, чем вреда, и что, если бы он считал, что это не так, он никогда бы не продолжил свой бизнес. Таким образом, «хорошее» само по себе было нечетким понятием, потому что это было вопросом степени («больше хорошего, чем плохого»). Ему приходилось продавать вещи, чтобы бизнес продолжал расти. Если людям не нравится Facebook, им просто не следует присоединяться к нему или отказываться от него, у них есть выбор. Однако многие критики считают, что люди действительно не в состоянии сделать осознанный выбор, потому что они не знают, как именно их информация будет или может быть использована третьими сторонами, заключившими договор с Facebook; поскольку компания на законных основаниях владеет информацией, которую пользователи предоставляют в Интернете, они также не могут контролировать это, кроме как ограничивать себя в том, что они пишут в Интернете (то же самое относится ко многим другим онлайн-сервисам).

После Нью-Йорк Таймс 17 марта 2018 года сообщила новость, что копии набора данных Facebook, скопированные Cambridge Analytica, все еще можно загрузить из Интернета, Facebook подвергся резкой критике со стороны представителей правительства.^[116] Отвечая на вопрос, Цукерберг признал, что «в целом мы собираем данные о людях, которые не зарегистрированы в Facebook в целях безопасности» с целью «помочь предотвратить сбор злоумышленниками общедоступной информации от пользователей Facebook, например имен».^[117] Начиная с 2018 года Facebook сталкивался со все большим количеством судебных исков против компании, обвиняемых в утечке данных, нарушениях безопасности и неправомерном использовании личной информации (см. критика Facebook ).^[118] До сих пор не существует международной нормативно-правовой базы для информации в социальных сетях, и часто неясно, что происходит с хранимой информацией после закрытия компании-поставщика или перехода к другой компании.

2 мая 2018 г. сообщалось, что Cambridge Analytica компания закрывалась и начинала процедуру банкротства после потери клиентов и увеличения судебных издержек.^[119] В репутационный ущерб компания, пострадавшая или причинившая ущерб, стала слишком большой.

Скорость

Традиционное возражение против больших данных состоит в том, что они не могут справиться с быстрыми изменениями: события развиваются быстрее, чем может успевать статистика. Тем не менее, технология теперь существует для таких корпораций, как Amazon, Google и Microsoft перекачивать облачные потоки данных от пользователей приложений прямо в программы анализа больших данных в режиме реального времени.^[120] При условии, что используются правильные виды аналитических концепций, теперь технически возможно сделать определенные и важные выводы о градациях человеческого и естественного поведения, используя очень большие нечеткие наборы данных и нечеткое программирование - и все чаще это можно делать очень быстро. Очевидно, что это достижение стало очень актуальным в военных технологиях, но военное использование может также иметь побочные эффекты для медицинских приложений.^[121]

Споры

Было много академических споров о значении, актуальности и полезности нечетких концепций.^[122]

«Нечеткая» метка

Лотфи А. Заде сам признался, что:

"Я знал это, просто выбрав этикетку нечеткий Я собирался оказаться в эпицентре спора ... Если бы это не называлось нечеткая логика, вероятно, не было бы статей об этом на первой странице Нью-Йорк Таймс. Так что, допустим, это имеет определенную публичную ценность. Конечно, многим людям не нравится эта рекламная ценность, и когда они видят ее в Нью-Йорк Таймс, им это не нравится ".^[123]

Однако влияние изобретения нечетких рассуждений вышло далеко за рамки имен и ярлыков. Когда Заде выступил в Японии с приветственной речью на премию Фонда Хонды 1989 года, которую он получил за изобретение нечеткой теории, он заявил, что «концепция нечеткого множества оказала разочаровывающее влияние на установленный порядок».^[124]

Они существуют

Некоторые философы и ученые утверждали, что на самом деле «нечетких» понятий не существует.

Фреге

В соответствии с Основы арифметики логиком Готтлоб Фреге,

"Определение понятия ... должно быть полным; оно должно однозначно определять, в отношении любого объекта, подпадает ли он под это понятие ... понятие должно иметь четкую границу ... понятие, которое не является строго определено неправильно названо понятием. Такие квазиконцептуальные конструкции не могут быть признаны понятиями логикой. закон исключенного среднего на самом деле просто еще одна форма требования, чтобы концепция имела четкие границы ».^[125]

Кальман

По аналогии, Рудольф Э. Кальман заявил в 1972 году, что «не существует такой вещи, как нечеткое понятие ... Мы действительно говорим о нечетких вещах, но это не научные концепции».^[126]

Предполагается, что концепция, чтобы квалифицироваться как концепция, всегда должна быть ясной. и точный, без размытости. Расплывчатое понятие было бы в лучшем случае прологом к формулированию концепции.^[127]

Стандарты DIN и ISO

Среди философов и ученых нет единого мнения о том, как понятие "концепция «(и, в частности, научное понятие), следует дать определение.^[128] Концепция может быть определена как ментальная репрезентация, как когнитивная способность, как абстрактный объект и т. Д. Эдвард Э. Смит и Дуглас Л. Медин заявили, что «скорее всего не будет никаких решающих экспериментов или анализов, которые позволили бы установить единый взгляд на концепции. как правильные и безвозвратно исключают все остальные ».^[129] Конечно, ученые также довольно часто используют неточные аналогии в своих моделях, чтобы помочь понять проблему.^[130] Концепция может быть достаточно ясной, но нет (или недостаточно) точный.

Совершенно уникально то, что ученые-терминологи из Немецкого национального института стандартов (Deutsches Institut für Normung) предоставили официальное стандартное определение того, что такое понятие (в соответствии со стандартами терминологии DIN 2330 от 1957 г., полностью пересмотренным в 1974 г. и последний раз пересмотренным в 2013 г .; и DIN 2342 от 1986 г., последний раз пересмотрен в 2011 г.).^[131] Согласно официальному немецкому определению, понятие - это единица мысли, которая создается посредством абстракции для набора объектов и определяет общие (или связанные) характеристики этих объектов.

Последующее определение ISO очень похоже. В соответствии со стандартом терминологии ISO 1087 Международная организация по стандартизации (впервые опубликовано в октябре 2000 г. и рассмотрено в 2005 г.) понятие определяется как единица мысли или идея, составленная посредством абстракции на основе свойств, общих для набора объектов.^[132] Признано, что хотя понятие обычно имеет одно определение или одно значение, оно может иметь несколько обозначений, терминов выражения, символизации или представлений. Так, например, одно и то же понятие может иметь разные названия на разных языках. И глаголы, и существительные могут выражать концепции. Концепцию также можно рассматривать как «способ взглянуть на мир».

Коррупция

Рассуждения с использованием нечетких концепций часто рассматриваются как своего рода «логическое искажение» или научное извращение, потому что, как утверждается, нечеткие рассуждения редко приводят к определенному «да» или определенному «нет». Ясная, точная и логически строгая концептуализация больше не является необходимой предпосылкой для выполнения процедуры, проекта или расследования, поскольку «несколько расплывчатые идеи» всегда можно приспособить, формализовать и запрограммировать с помощью нечетких выражений. Идея пуристов состоит в том, что либо правило применяется, либо не применяется. Когда говорят, что правило применяется только «до некоторой степени», то на самом деле оно действует. нет подать заявление. Таким образом, компромисс с неопределенностью или неопределенностью, с этой точки зрения, фактически является компромиссом с ошибкой - ошибкой концептуализации, ошибкой в ​​системе вывода или ошибкой при физическом выполнении задачи.

Кахан

Компьютерный ученый Уильям Кахан В 1975 году утверждал, что «опасность нечеткой теории состоит в том, что она будет способствовать неточному мышлению, которое доставляет нам столько неприятностей».^[133] Впоследствии он сказал:

«При традиционной логике нет гарантированного способа обнаружить противоречие, но как только оно будет обнаружено, вы будете вынуждены что-то предпринять. Но с нечеткими наборами существование противоречащих друг другу наборов не может привести к неисправности. информация не ведет к конфликту. Вы просто продолжаете вычислять. (...) Жизнь дает множество примеров получения правильного ответа по неправильным причинам ... Подтверждать или опровергать - это природа логики. Нечеткое исчисление размывает это. (...) Логика не следует слепо правилам Аристотеля. Она требует боли, известной бегуну. Он знает, что что-то делает. Когда вы думаете о чем-то сложном, вы чувствуете подобного рода боли. Нечеткая логика изумительна. Она изолирует вас от боли. кокаин науки."^[134]

Согласно Кахану, утверждения о некоторой степени вероятности обычно поддаются проверке. Есть стандартные тесты, которые можно проводить. Напротив, не существует убедительной процедуры, которая могла бы решить, действительно ли присвоение определенных нечетких значений истинности набору данных в первом случае. Просто предполагается, что модель или программа будут работать, «если» определенные нечеткие значения будут приняты и использованы, возможно, на основе некоторых статистических сравнений или испытаний.

Плохой дизайн

В программировании проблема обычно может быть решена несколькими разными способами, а не только одним способом, но важный вопрос заключается в том, какое решение работает лучше всего в краткосрочной и долгосрочной перспективе. Кахан предполагает, что нечеткие решения могут создать больше проблем в долгосрочной перспективе, чем решить в краткосрочной. Например, если кто-то начинает разработку процедуры не с хорошо продуманных и точных концепций, а, скорее, с использования нечетких или приближенных выражений, которые удобно исправляют (или компенсируют) плохо сформулированные идеи, конечный результат может быть сложным, искаженный беспорядок, который не достигает намеченной цели.

Если бы рассуждения и концептуализация были намного острее вначале, то разработка процедуры могла бы быть намного проще, эффективнее и действеннее - и нечеткие выражения или приближения не потребовались бы или потребовали бы гораздо меньше. Таким образом, позволяя Использование нечетких или приближенных выражений может фактически исключить более строгие размышления о дизайне и создать что-то, что в конечном итоге не соответствует ожиданиям.

Если (скажем) объект X оказывается принадлежащим на 65% к категории Y и на 35% к категории Z, как следует распределить X? Можно было бы правдоподобно решить распределить X по Y, установив правило, что, если объект принадлежит на 65% или более Y, он должен рассматриваться как экземпляр категории Y, а не как экземпляр категории Z. однако, в качестве альтернативы, решите изменить определения системы категоризации, чтобы гарантировать, что все объекты, такие как X, попадают на 100% только в одну категорию.

Этот вид аргумента утверждает, что граничные проблемы могут быть решены (или значительно уменьшены) просто путем использования более совершенных методов категоризации или концептуализации. Если мы будем относиться к X «так, как будто» он на 100% принадлежит Y, в то время как на самом деле он принадлежит Y только на 65%, то, возможно, мы действительно искажаем вещи. Если мы продолжим делать это с множеством связанных переменных, мы можем сильно исказить истинную ситуацию и сделать ее похожей на то, чем она не является.

В «нечеткой разрешительной» среде может оказаться слишком легко формализовать и использовать концепцию, которая сама по себе плохо определена и которую можно было бы определить гораздо лучше. В этой среде всегда есть количественный выход для концепций, которые не совсем подходят или которые не совсем выполняют ту работу, для которой они предназначены. Кумулятивный неблагоприятный эффект расхождений в конечном итоге может быть намного больше, чем когда-либо предполагалось.

Контраргумент

Типичный ответ на возражения Кахана состоит в том, что нечеткие рассуждения никогда не «исключают» обычную бинарную логику, а вместо этого предполагает обычная логика «правда или ложь». Лотфи Заде заявил, что «нечеткая логика не является нечеткой. В значительной степени нечеткая логика точна».^[135] Это точная логика неточности. Нечеткая логика - это не замена или замена обычной логики, а ее усовершенствование, имеющее множество практических применений. Нечеткое мышление действительно обязывает к действию, но в первую очередь в ответ на изменение количественной градации, а не в ответ на противоречие.

Можно сказать, например, что в конечном итоге либо "живой" или же «мертвый», что совершенно верно. Между тем, хотя человек «живёт», что также является важной истиной, но «живущий» - понятие нечеткое. Верно, что нечеткая логика сама по себе обычно не может устранить неадекватную концептуализацию или плохой дизайн. Тем не менее, он может, по крайней мере, прояснить, каковы именно вариации в применимости концепции, имеющей нечеткие границы.

Если бы у кого-то всегда были в наличии совершенно четкие концепции, возможно, не было бы необходимости в нечетких выражениях. В действительности, однако, зачастую у человека нет всех четких концепций, с которых можно было бы начать. У кого-то их может не быть еще долгое время или когда-либо - или для этого может потребоваться несколько последовательных "нечетких" приближений.

На более глубоком уровне может быть желательна «нечеткая разрешающая» среда именно потому, что она позволяет действовать, чего никогда бы не добиться, если бы с самого начала была кристальная ясность обо всех последствиях или если бы люди настаивали на абсолютная точность перед тем, как что-либо делать. Ученые часто пробуют что-то на основе "догадок" и таких процессов, как интуиция может сыграть роль.

Изучение чего-то нового или попытка создать что-то новое редко бывает полностью формально-логическим или линейным процессом, здесь задействованы не только «известные» и «неизвестные», но и «частично известные «явления, то есть вещи, которые известны или неизвестны» до некоторой степени ». Даже если в идеале мы предпочли бы исключить нечеткие идеи, они могут понадобиться нам сначала, чтобы добраться туда, в дальнейшем. Любой метод рассуждения является инструмент. Если его применение дает плохие результаты, то виноват не сам инструмент, а его нецелевое использование. Было бы лучше обучать людей лучшим использовать инструмента, при необходимости с соответствующим разрешением, чем запретить инструмент превентивно, на том основании, что им «можно» или «возможно» злоупотребить. Исключения из этого правила могут включать такие вещи, как компьютерные вирусы и незаконное оружие, которые могут причинить большой вред, только если они будут использованы. Тем не менее, нет никаких доказательств того, что нечеткие концепции как вид по своей сути вредны, даже если некоторые плохие концепции могут причинить вред, если используются в неподходящих контекстах.

Сводимость

Сьюзан Хаак когда-то утверждал, что многозначная логика не требует ни промежуточных терминов между истинным и ложным, ни отрицания двойственности.^[136] Ее предположение заключалось в том, что промежуточные термины (то есть градации истины) всегда можно переформулировать как условные утверждения «если-то», и косвенно эта нечеткая логика полностью сводится к бинарной логике «истина или ложь».

Эта интерпретация оспаривается (она предполагает, что знания уже существуют, чтобы подогнать промежуточные термины к логической последовательности), но даже если она была правильной, присвоение числа применимости оператора часто намного эффективнее, чем длинная строка if -затем утверждения, которые имели бы то же значение. Этот момент, очевидно, очень важен для компьютерных программистов, преподавателей и администраторов, стремящихся максимально упростить кодирование процесса, действия, сообщения или операции в соответствии с логически последовательными правилами.

Количественная оценка

Может быть замечательно иметь доступ к неограниченному количеству различий для определения того, что имеется в виду, но не все ученые согласятся с тем, что любое понятие равно или сводится к математическому набор.^[137] Некоторые явления трудно или невозможно количественно оценить и подсчитать, особенно если они не имеют дискретных границ (например, облака).

Формализация

Качество не может быть полностью сведено к количеству^[138] - при отсутствии качеств может оказаться невозможным сказать, какие числа являются числами или к чему они относятся, за исключением того, что они относятся к другим числам или числовым выражениям, таким как алгебраические уравнения. Для измерения требуется счетная единица, определяемая категорией, но определение этой категории в основном качественное; язык, который используется для передачи данных, труден для работы без каких-либо качественных различий и категорий. Мы можем, например, передать текст в двоичном коде, но двоичный код не сообщает нам напрямую, что намеревается сделать текст. Прежде чем он станет понятным, его необходимо перевести, декодировать или преобразовать.

При создании формализация или же формальная спецификация концепции, например, для целей измерения, административной процедуры или программирования, часть значения концепции может быть изменена или потеряна.^[139] Например, если мы намеренно программируем событие в соответствии с концепцией, это может уничтожить спонтанность, дух, подлинность и мотивационный паттерн, который обычно ассоциируется с этим типом событий.

Количественная оценка это не беспроблемный процесс.^[140] Для количественной оценки явления нам, возможно, придется ввести специальные допущения и определения, не учитывающие часть явления в его совокупности.

• Экономист Джон Мейнард Кейнс пришел к выводу, что формализация «рискует оставить позади интересующую нас тему» ​​и «также рискует усилить, а не уменьшить путаницу».^[141]
• Фридрих Хайек заявил, что «определенно ненаучно настаивать на измерении, если вы не знаете, что означают ваши измерения. Бывают случаи, когда измерения не имеют значения ».^[142]
• В Хайекян большое количество данных гуру Виктор Майер-Шёнбергер утверждает, что «система, основанная на деньгах и цене, решила проблему слишком большого количества информации и недостаточной вычислительной мощности, но в процессе очистки информации до цены многие детали теряются».^[143]
• Майкл Поланьи заявил, что «процесс формализации всех знаний, исключая любые молчаливое знание обречено на провал », поскольку для математизации концепции нам необходимо иметь возможность идентифицировать ее в первую очередь без математизации.^[144]

Измерение

Программисты, статистики или логики в своей работе озабочены основным операционным или техническим значением концепции, которая может быть определена в объективных, поддающихся количественной оценке терминах. Они в первую очередь не связаны со всеми видами творческих структур, связанных с концепцией, или с теми аспектами концепции, которые кажутся не имеющими особого функционального назначения - какими бы интересными они ни были. Однако некоторые качественные характеристики концепции могут вообще не поддаваться количественной оценке или измерению, по крайней мере, напрямую. Существует искушение игнорировать их или попытаться вывести их из результатов данных.

Если, например, мы хотим подсчитать количество деревьев в лесном массиве с любой точностью, мы должны определить, что считается одним деревом, и, возможно, отличить их от саженцев, расколотых деревьев, мертвых деревьев, упавших деревьев и т. Д. Достаточно скоро Становится очевидным, что количественная оценка деревьев включает в себя определенную степень абстракции - мы решаем не принимать во внимание некоторую древесину, мертвую или живую, из популяции деревьев, чтобы подсчитать те деревья, которые соответствуют выбранной нами концепции дерева. Фактически мы оперируем абстрактным представлением о том, что такое дерево, которое в некоторой степени расходится с истинным разнообразием существующих деревьев.

Даже в этом случае могут быть некоторые деревья, из которых не очень ясно, следует ли их считать деревом или нет; Таким образом, в концепции дерева может сохраниться некоторая "нечеткость".Подразумевается, что кажущееся «точное» число, предлагаемое для общего количества деревьев в лесу, может быть гораздо менее точным, чем можно было бы подумать - это, вероятно, скорее оценка или указание величины, чем точное описание.^[145] Тем не менее - и в этом суть - неточная мера может быть очень полезной и достаточной для всех предполагаемых целей.

Заманчиво думать, что если что-то можно измерить, оно должно существовать, а если мы не можем это измерить, то этого не существует. Ни то, ни другое может быть правдой. Исследователи пытаются измерить такие вещи, как интеллект или валовой внутренний продукт, без особого научного согласия относительно того, что это на самом деле, как они существуют и каковы могут быть правильные меры.

Когда кто-то хочет подсчитать и количественно оценить различные объекты с помощью чисел, он должен уметь различать эти отдельные объекты, но если это сложно или невозможно, тогда, хотя это не может сделать недействительной количественную процедуру как таковую, количественная оценка на самом деле невозможна. на практике; в лучшем случае мы можем предположить или косвенно вывести определенное распределение количеств, которое должно быть. В этом смысле ученые часто используют переменные прокси заменить в качестве меры переменные, о которых известно (или считается), что они существуют, но которые сами по себе не могут наблюдаться или измеряться напрямую.

Расплывчатый или нечеткий

Точная связь между нечеткостью и нечеткостью оспаривается.

Философия

Философы часто рассматривают нечеткость как особый вид нечеткости,^[146] и учтите, что «никакое конкретное присвоение семантических значений неопределенным предикатам, даже нечетким, не может полностью удовлетворить нашу концепцию того, на что похожи расширения неопределенных предикатов».^[147] Изучая недавнюю литературу о том, как характеризовать расплывчатость, Матти Эклунд утверждает, что апелляция к отсутствию четких границ, пограничным случаям и предикатам «восприимчивость к соритам» - это три наиболее распространенные в литературе неформальные характеристики неопределенности.^[148]

Аргумент Заде

Тем не мение, Лотфи А. Заде утверждал, что "неопределенность подразумевает недостаточное специфичность, а нечеткость подразумевает нерезкость границы классов ". Таким образом, как он утверждал, предложение типа" Я вернусь через несколько минут "является нечетким. но нет расплывчато, в то время как предложение типа "Я вернусь когда-нибудь" расплывчато и нечеткий. Его предположение заключалось в том, что нечеткость и нечеткость логически являются совершенно разными качествами, а не размытость, являющаяся типом или подкатегорией нечеткости. Заде утверждал, что «неуместное использование термина« расплывчатый »до сих пор является обычной практикой в ​​философской литературе».^[149]

Этика

В научном исследовании о этика и метаэтика расплывчатые или нечеткие концепции и пограничные случаи - стандартные темы для споров. Центральное место в этике занимают теории «ценности», то, что «хорошо» или «плохо» для людей и почему это так, а также идея «следования правилам» как условие моральной целостности, последовательности и непроизвольного поведения.

Тем не менее, если человеческие оценки или моральные правила расплывчаты или расплывчаты, они могут быть не в состоянии ориентировать или направлять поведение. Может оказаться невозможным ввести правила в действие. В этом случае оценки могут не допускать определенных моральных суждений. Следовательно, прояснение нечетких моральных понятий обычно считается решающим для этических усилий в целом.^[150]

Чрезмерная точность

Тем не менее, Скотт Сомс доказал, что расплывчатость или нечеткость могут быть ценный разработчикам правил, потому что «их использование ценно для людей, которым адресованы правила».^[151] Может быть более практичным и эффективным было бы позволить некоторую свободу действий (и личную ответственность) в интерпретации того, как должно применяться правило, с учетом общей цели, которую правило призвано достичь.

Если правило или процедура изложены слишком точно, иногда они могут иметь результат, противоречащий той цели, для достижения которой они были предназначены. Например, "The Закон о детях и молодежи мог бы указать точный возраст, ниже которого ребенок не может оставаться без присмотра. Но это повлекло бы за собой довольно существенные формы произвола (по разным причинам, в частности из-за разных способностей детей одного возраста) ".^[152]

Конфликт правил

Связанная с этим проблема заключается в том, что, если применение правовой концепции применяется слишком точно и строго, это может иметь последствия, которые вызовут серьезный конфликт с еще один правовая концепция. Это не обязательно связано с плохим законотворчеством. Когда закон принят, может оказаться невозможным предвидеть все случаи и события, к которым он будет применяться позже (даже если 95% возможных случаев предсказуемы). Чем дольше действует закон, тем больше вероятность того, что люди столкнутся с ним с проблемами, которые не были предусмотрены при принятии закона.

Таким образом, дальнейшие последствия одного правила могут противоречить другому правилу. «Здравый смысл» может не решить проблемы. В этом случае слишком большая точность может помешать правосудию. Скорее всего, специальное решение суда должно будет установить норму. Общая проблема для юристов заключается в том, «хуже ли произвол в результате точности, чем произвол в результате применения нечеткого стандарта».^[153]

Математика

Споры об определениях нечеткости до сих пор остаются нерешенными, главным образом потому, что, как документально подтвердили антропологи и психологи, разные языки (или системы символов), созданные людьми для обозначения значений, предполагают разные онтологии.^[154] Проще говоря: это не просто описание того, «что есть», включает в себя какие-то символические представления. То, как проводятся различия, влияет на восприятие «того, что есть», и наоборот, восприятие «того, что есть», влияет на то, как проводятся различия.^[155] Это важная причина, почему, как Альфред Коржибски Как уже отмечалось, люди часто путают символическое представление реальности, передаваемое языками и знаками, с самой реальностью.^[156]

Нечеткость подразумевает, что существует потенциально бесконечный количество значений истинности между полной правдой и полной ложью. Если это так, это создает фундаментальный вопрос о том, что в данном случае может оправдать или доказать существование категориальных абсолютов, которые предполагаются посредством логического или количественного вывода. Если существует бесконечное количество оттенков серого, как мы узнаем, что является полностью черным и белым, и как мы можем это идентифицировать?

Тегмарк

Чтобы проиллюстрировать онтологические проблемы, космолог Макс Тегмарк смело утверждает, что Вселенная состоит из математики: «Если вы примете идею о том, что и само пространство, и все вещи в нем не имеют вообще никаких свойств, кроме математических», тогда идея о том, что все является математическим, начинает звучать немного немного менее безумно ".^[157]

Тегмарк переезжает из эпистемический утверждают, что математика - единственная известная система символов, которая в принципе может выразить абсолютно все, методологический утверждают, что все сводится к математическим отношениям, а затем к онтологический утверждают, что в конечном итоге все, что существует, является математическим ( гипотеза математической вселенной ). Затем аргумент меняется на противоположный, так что потому что на самом деле все математически, математика обязательно конечная универсальная система символов.

Основная критика подхода Тегмарка состоит в том, что (1) шаги в этом аргументе не обязательно следуют, (2) невозможно убедительное доказательство или проверка утверждения, что такое исчерпывающее математическое выражение или редукция выполнимо, и (3) это может быть, что полное сведение к математике не может быть достигнуто без хотя бы частичного изменения, отрицания или удаления нематематического значения явлений, воспринимаемых, возможно, как квалиа.^[158]

Залта

В его метаматематический метафизика, Эдуард Н. Залта утверждал, что для каждого набора свойств конкретного объекта существует всегда существуют точно один абстрактный объект, который кодирует точно этот набор свойств и никаких других - основополагающее предположение или аксиома за его онтология абстрактных объектов^[159] Подразумевается, что для каждого нечеткого объекта всегда существует хотя бы один дефаззифицированный концепция, которая точно его кодирует. Это современная интерпретация Платон с метафизика знания,^[160] который выражает уверенность в способности науки точно концептуализировать мир.

Платонизм

Интерпретация в стиле Платона подверглась критике со стороны Хартри Х. Филд.^[161] Марк Балагер утверждает, что мы на самом деле не знаем, существуют ли независимые от разума абстрактные объекты или нет; пока мы не можем доказать, Платонический реализм определенно верно или неверно.^[162] Защищая когнитивный реализм, Скотт Сомс утверждает, что причина того, почему эта неразрешимая загадка сохраняется, состоит в том, что окончательная конституция смысла концепций и предложений была неправильно понята.

Традиционно считалось, что концепции могут быть действительно репрезентативными, потому что в конечном итоге они связаны с внутренне репрезентативными платоновскими комплексами универсалии и подробности. Однако, если рассматривать концепции и предложения как типы когнитивных событий, можно утверждать, что они могут быть репрезентативными, потому что они конститутивно связаны с внутренне репрезентативными когнитивными актами в реальном мире.^[163] Как выразился другой философ,

"Вопрос о том, как мы можем познать окружающий мир, не совсем отличается от вопроса о том, как пища, которую дает наша среда, совпадает с нашим желудком. И то, и другое может стать загадкой, если мы забудем, что умы, как и желудки, возникли в и были обусловлены ранее существовавшим естественным порядком ".^[164]

В этом направлении можно утверждать, что реальность и человеческое познание реальности неизбежно будут содержать некоторые нечеткие характеристики, которые могут быть представлены только концепциями, которые сами по себе в той или иной степени нечеткие.

Социальные науки и СМИ

Идея нечетких понятий также применялась в философском, социологическом и лингвистическом анализе человеческого поведения.^[165]

Социология и лингвистика

В статье 1973 г. Джордж Лакофф проанализированы живые изгороди в толковании значения категорий.^[166] Чарльз Рэгин и другие применили эту идею к социологическому анализу.^[167] Например, качественный сравнительный анализ нечетких множеств (fsQCA) использовался немецкими исследователями для изучения проблем, связанных с этническим разнообразием в Латинской Америке.^[168] В Новая Зеландия, Тайвань, Иран, Малайзия, то Евросоюз и Хорватия, экономисты использовали нечеткие концепции для моделирования и измерения теневой экономики своей страны.^[169] Кофи Кисси Домпере применил методы нечеткого решения, приблизительного рассуждения, переговорных игр и нечеткой математики для анализа роли денег, информации и ресурсов в «политической экономии поиска ренты», рассматриваемой как игра между могущественными корпорациями и правительством.^[170]

Концепция может быть специально создана социологами как идеальный тип понимать что-то образно, без каких-либо серьезных заявлений о том, что это «истинное и полное описание» или «истинное и полное отражение» того, что концептуализируется.^[171] В более общем социологическом или журналистском смысле «нечеткое понятие» стало означать понятие, которое является значимым, но неточным, подразумевая, что оно не исчерпывающе или полностью определяет значение явления, к которому оно относится - часто потому, что оно слишком Абстрактные. В этом контексте говорится, что нечеткие концепции «лишены ясности и их трудно протестировать или применить».^[172] Для более точного определения соответствующего значения потребуются дополнительные различия, условия и / или квалификаторы.

Несколько примеров могут проиллюстрировать такое использование:

• в справочнике по социологии говорится, что «теория ритуалов взаимодействия содержит некоторые пробелы, которые необходимо заполнить, и некоторые нечеткие концепции, которые необходимо дифференцировать».^[173] Идея состоит в том, что если будут введены более тонкие различия, то нечеткость или нечеткость будут устранены.
• книга по молодежной культуре описывает этническая принадлежность как «нечеткое понятие, которое иногда пересекается с концепциями расы, меньшинства, национальности и племени».^[174] В этом случае часть нечеткости заключается в неспособности точно отличить понятие от другого, но тесно связанного понятия.
• книга по социологической теории утверждает, что Критическая теория господства сталкивается с проблемой, заключающейся в том, что «сама реальность стала довольно бессмысленным, нечетким понятием».^[175] Предполагается, что вариации в применении теоретических концепций стали настолько большими, что эти концепции могут означать все виды вещей и, следовательно, являются крайне расплывчатыми (подразумевая, что они больше не являются полезными именно по этой причине. ).
• В учебнике истории говорится: "Содомия была расплывчатой ​​и нечеткой концепцией в средневековый и ранняя современная европа, и часто ассоциировался с множеством предположительно связанных моральных и уголовных преступлений, в том числе ересь, колдовство, крамола, и измена. Ул. Фома Аквинский... категоризованное мужеложство с набором сексуального поведения, «из которого не может следовать поколение [то есть продолжение рода]».^[176] В этом случае, поскольку концепция определяется тем, что она исключает, остается несколько неясным, какие именно элементы деятельности она будет включают.

СМИ

Основная причина, по которой термин «нечеткое понятие» сейчас часто используется для описания человеческого поведения, заключается в том, что человеческое взаимодействие имеет множество характеристик, которые трудно количественно измерить и точно измерить (хотя мы знаем, что они имеют величины и пропорции), среди прочего, потому что они интерактивны и рефлексивны (наблюдатели и наблюдаемое взаимно влияют на смысл событий).^[177] Эти человеческие характеристики могут быть выражены только в приблизительный путь (см. рефлексивность (социальная теория) ).^[178]

Газетные рассказы часто содержат нечеткие концепции, которые легко понять и использовать, даже если они далеки от точности. Таким образом, многие значения, которые люди обычно используют для обсуждения своего жизненного пути, на самом деле оказываются «нечеткими понятиями». Хотя людям часто действительно необходимо быть точными в некоторых вещах (например, в деньгах или времени), во многих сферах их жизни используются выражения, далекие от точных.

Иногда этот термин также используется в уничижительный смысл. Например, Нью-Йорк Таймс журналист написал, что Принц Сианук «кажется, что он не может отличить друзей от врагов, что вызывает тревогу, поскольку предполагает, что он не стоит ничего, кроме расплывчатой ​​концепции мира и процветания в Камбодже».^[179]

Прикладная социальная наука

До недавнего времени использование нечеткой логики в социальных и гуманитарных науках оставалось ограниченным. Лотфи А. Заде сказал в интервью 1994 года, что:

«Я ожидал, что люди из социальных наук - экономики, психологии, философии, лингвистики, политики, социологии, религии и многих других областей обратят на это внимание. Для меня было в некоторой степени загадкой, почему даже по сей день так мало социологов обнаружили, насколько это может быть полезно ".^[180]

Два десятилетия спустя, после цифрового информационный взрыв в связи с растущим использованием Интернета и мобильных телефонов во всем мире, нечеткие концепции и нечеткая логика широко применяются в большое количество данных анализ социальных, коммерческих и психологических явлений. Много социометрический и психометрический индикаторы частично основаны на нечетких концепциях и нечетких переменных.

Яакко Хинтикка однажды заявил, что «логика естественного языка, которую мы уже используем, может служить« нечеткой логикой »лучше, чем ее вариант с фирменным наименованием без каких-либо дополнительных предположений или конструкций».^[181] Это могло бы помочь объяснить, почему нечеткая логика не так часто использовалась для формализации концепций в «мягких» социальных науках.

Лотфи А. Заде отклонил такую ​​интерпретацию на том основании, что во многих человеческих начинаниях, а также в технологиях очень важно более точно определить, «в какой степени» что-то применимо или истинно, когда известно, что его применимость может в некоторой степени варьироваться между большие популяции. Рассуждения, которые принимают и используют нечеткие концепции, могут быть продемонстрированы как совершенно достоверные с помощью нечеткой логики, потому что степени применимости концепции могут быть более точно и эффективно определены с помощью числовой записи.

Другое возможное объяснение традиционного отсутствия использования нечеткой логики социологами заключается просто в том, что помимо базового статистического анализа (с использованием таких программ, как SPSS и Excel ) математические знания социологов часто весьма ограничены; они могут не знать, как формализовать и закодировать нечеткую концепцию, используя соглашения нечеткой логики. Используемые стандартные пакеты программного обеспечения предоставляют лишь ограниченные возможности для анализа наборов нечетких данных, если они вообще есть, и требуются значительные навыки.

И все же Яакко Хинтикка может быть прав в том смысле, что гораздо эффективнее использовать естественный язык для обозначения сложной идеи, чем формализовать ее в логических терминах. Стремление к формализации может привести к гораздо большей сложности, которая нежелательна и отвлекает от информирования о соответствующей проблеме. Некоторые концепции, используемые в социальных науках, может быть невозможно точно формализовать, даже если они весьма полезны и люди достаточно хорошо понимают их соответствующее применение.

Неопределенность

Нечеткие концепции могут порождать неуверенность потому что они неточны (особенно если они относятся к процессу в движении или процессу трансформации, когда что-то «находится в процессе превращения во что-то другое»). В этом случае они не обеспечивают четкой ориентации для действий или принятия решений («что на самом деле X означает, имеет в виду или подразумевает?»); уменьшение нечеткости, возможно, путем применения нечеткой логики,^[182] может дать больше уверенности.

Актуальность

Однако это не всегда так.^[183] Концепция, даже если она совсем не расплывчатая и очень точная, также может не уловить смысл чего-либо адекватно. То есть концепция может быть очень точной и точной, но не - или недостаточно - применимый или же соответствующий в той ситуации, к которой он относится. В этом смысле определение может быть «очень точным», но вообще «упускать суть».

Безопасность

Нечеткая концепция действительно может обеспечить более безопасность, потому что она придает значение чему-то, когда точное понятие недоступно - что лучше, чем не иметь возможности обозначить это вообще. Такое понятие как Бог, хотя это нелегко определить, например, может обеспечить верующему безопасность.^[184]

Эффект наблюдателя

В физике эффект наблюдателя и Принцип неопределенности Гейзенберга^[185] указывают на то, что существует физический предел познаваемой точности в отношении движений субатомных частиц и волн. То есть существуют особенности физической реальности, о которых мы можем знать, что они различаются по величине, но никогда не можем знать или предсказать, насколько велики или малы эти вариации. Это понимание предполагает, что в некоторых областях нашего опыта физического мира нечеткость неизбежна и никогда не может быть полностью устранена. Поскольку физическая вселенная сам по себе невероятно большой и разнообразный, его непросто представить, уловить или описать без использования нечетких понятий.

Язык

Обычный язык, который использует символические соглашения и ассоциации, которые часто не являются логическими, по своей сути содержит множество нечетких понятий - «знание того, что вы имеете в виду» в этом случае частично зависит от знания контекста (или от того, как обычно используется термин , или с чем это связано).

Это можно легко проверить, например, проконсультировавшись с толковый словарь, а тезаурус или энциклопедия которые показывают множественные значения слов, или наблюдая за поведением, связанным с обычными отношениями, которые основаны на взаимно понятых значениях (см. также Неточный язык ). Бертран Рассел считал обычный язык (в отличие от логики) внутренне неопределенным.^[186]

Импликатура

Чтобы общаться, получать или передавать сообщение, человек должен каким-то образом связать свой собственный предполагаемый смысл со значениями, которые понимают другие, то есть сообщение должно быть передано таким образом, чтобы оно было общественно понято, предпочтительно предполагаемым способом. Таким образом, люди могут заявить: «Вы должны сказать это так, как я понимаю». Даже если сообщение ясное и точное, оно, тем не менее, может быть получено не так, как было задумано.

Связь значений может быть сделана инстинктивно, по привычке или бессознательно, но обычно это включает в себя выбор терминов, предположений или символы чьи значения не полностью зафиксированы, но которые зависят, среди прочего, от того, как получатели сообщения ответят на него, или контекст. В этом смысле значение часто бывает «согласованным» или «интерактивным» (или, что более цинично, манипулируемым). Это порождает множество нечетких концепций.

Семантическая проблема передачи смысла аудитории была подробно исследована и логически проанализирована британским философом. Пол Грайс - используя, среди прочего, концепцию импликатура.^[187] Импликатура относится к тому, что предложенный сообщением получателю, не будучи явно выраженным или логически вытекающим из его содержания. Предложение может быть очень ясным для получателя (возможно, своего рода код), но также может быть расплывчатым или нечетким.

Парадоксы

Даже используя обычные теория множеств и двоичная логика логики обнаружили, что можно генерировать утверждения, которые с логической точки зрения не совсем верны или подразумевают парадокс,^[188] хотя в остальном они соответствуют логическим правилам (см. Парадокс Рассела ). Дэвид Гильберт пришел к выводу, что существование таких логических парадоксов говорит нам, «что мы должны разработать метаматематический анализ понятий доказательства и аксиоматического метода; их важность как методологическая, так и эпистемологическая».^[189]

Психология

Различные аспекты человеческого опыта обычно порождают концепции с нечеткими характеристиками.

Человек против компьютера

Формирование нечетких понятий частично связано с тем, что человеческий мозг не работает как компьютер (см. Также Китайская комната ).^[190]

• В то время как обычные компьютеры используют строгие двоичные логические ворота, мозг - нет; то есть он способен создавать все виды нейронных ассоциаций в соответствии со всеми видами принципов упорядочения (или довольно хаотично) в ассоциативных паттернах, которые не являются логическими, но, тем не менее, значимыми. Например, произведение искусства может быть значимым, но не логичным. Шаблон может быть регулярным, упорядоченным и / или непроизвольным, следовательно, значимым, без возможности его полного или исчерпывающего описания в формально-логических терминах.
• Что-то может иметь значение, хотя мы не можем назвать это, или мы можем только назвать это и ничего больше.^[191]
• Человеческий мозг также может интерпретировать одно и то же явление в нескольких разных, но взаимодействующих системах отсчета, одновременно или в быстрой последовательности, без необходимости наличия явной логической связи между кадрами (см. Также обрамляющий эффект ).^[192]

В соответствии с теория нечетких следов, частично вдохновленный Гештальт-психология человеческая интуиция - это непроизвольный, разумный и рациональный процесс познания; это буквально «имеет смысл» (см. также: Проблема множественной общности ).^[193]

Учусь

Отчасти нечеткие концепции возникают еще и потому, что учусь или рост понимание включает переход от неясного осознания, которое не может в значительной степени ориентировать поведение, к более ясному пониманию, которое может ориентировать поведение. При первом знакомстве с идеей смысл идеи может быть довольно туманным. Когда набирается опыта с идеей, получается более ясное и точное понимание идеи, а также лучшее понимание того, как и когда использовать идею (или нет).

В своем исследовании неявное обучение, Артур С. Ребер утверждает, что не существует очень резкой границы между сознательным и бессознательным, и «всегда будет много нечетких пограничных случаев материала, который является незначительным, и множество неуловимых примеров функций и процессов, которые, кажется, проскальзывают. и из личного осознания ".^[194]

Таким образом, неизбежный компонент нечеткости существует и сохраняется в человеческом сознании из-за непрерывного изменения градаций в осознании по континууму от сознательный, то предсознательный, а подсознание к без сознания. Гипнотерапевт Милтон Х. Эриксон также отметили, что сознательный разум и бессознательное обычно взаимодействуют.^[195]

Пределы

Некоторые психологи и логики утверждают, что нечеткие концепции являются необходимым следствием реальности, что любое различие, которое мы хотели бы провести, имеет пределы применения. На определенном уровне обобщения хорошо работает различие. Но если мы рассмотрим его применение очень точно и тщательный или чрезмерно расширять его применение, оказывается, что это различие просто неприменимо в некоторых областях или контекстах, или что мы не можем полностью определить, как его следует проводить. An аналогия может быть, что увеличение телескоп, камера, или же микроскоп in and out, показывает, что узор, резко сфокусированный на определенном расстоянии, становится размытым на другом расстоянии или полностью исчезает.

Сложность

Столкнувшись с любым большим, сложным и постоянно меняющимся явлением, любое краткое заявление об этом явлении, вероятно, будет "нечетким", т.е. оно имеет смысл, но, строго говоря, неверно и неточно.^[196] На самом деле это не будет полностью отражать реальность того, что происходит с этим явлением. Правильное и точное утверждение потребует множества уточнений и уточнений. Тем не менее, «нечеткое» описание оказывается полезным сокращением, которое экономит много времени при изложении происходящего («вы понимаете, о чем я»).

Познание

В психофизика, было обнаружено, что различия в восприятии, которые мы проводим в уме, часто более определенны, чем в реальном мире. Таким образом, мозг на самом деле имеет тенденцию «обострять» или «усиливать» наше восприятие различий во внешнем мире.

• Между черным и белым мы можем обнаружить только ограниченное количество оттенков серого или цветовых градаций (есть "пороги обнаружения ").^[197]
• Размытость относится к потере деталей, когда человек смотрит на быстро движущийся объект или быстро движется, а глаза сосредоточены на чем-то неподвижном. На кинопленке человеческий глаз может обнаруживать последовательность из 10 или 12 неподвижных изображений в секунду. При скорости от 18 до 26 кадров в секунду мозг «увидит» последовательность отдельных изображений как движущуюся сцену.^[198]

Если в реальности существует больше градаций и переходов, чем могут уловить наши концептуальные или перцептивные различия, то можно утверждать, что то, как эти различия будут применяться на самом деле, должно обязательно в какой-то момент становятся более расплывчатыми.

Новинка

Взаимодействуя с внешним миром, человеческий разум может часто сталкиваться с новыми или частично новые явления или отношения которые (пока) не могут быть (пока) четко определены с учетом имеющихся исходных знаний, а также известных различий, ассоциаций или обобщений.

«Планы антикризисного управления не могут быть реализованы« на лету »после того, как кризис произошел. Вначале информация часто нечеткий, даже противоречиво. События развиваются так быстро, что лица, принимающие решения, теряют контроль. Часто начинается отрицание, и менеджеры непреднамеренно перекрывают поток информации о ситуации »- Л. Пол Бремер.^[199]

Хаос

Также можно утверждать, что нечеткие концепции порождаются определенным видом Стиль жизни или способ работы, который избегает определенных различий, делает их невозможными или неработоспособными, или в некотором роде хаотичен. Чтобы получить нечеткие концепции, должна быть возможность тест каким-то образом из своего приложения. Но в отсутствие каких-либо значимых четких различий, отсутствия упорядоченной среды или когда все находится "в состоянии поток "или при переходе, это может оказаться невозможным, поэтому степень нечеткости увеличивается.

Повседневное явление

Нечеткие концепции часто играют роль в творческом процессе формирования новых концепций для понимания чего-либо. В самом примитивном смысле это можно наблюдать у младенцев, которые благодаря практическому опыту учатся определять, различать и обобщать правильное применение концепции и соотносить ее с другими концепциями.^[200]

Однако нечеткие концепции могут также встречаться в научной, журналистской, программной и философской деятельности, когда мыслитель находится в процессе прояснения и определения вновь возникающей концепции, основанной на различиях, которые по той или иной причине (пока) не могут быть более точно указано или подтверждено. Нечеткие понятия часто используются для обозначения сложный явления, или описать что-то, что развивается и изменяется, что может включать в себя отказ от некоторых старых значений и обретение новых.

Области

• В метеорология, где изучаются изменения и эффекты сложных взаимодействий в атмосфере, в метеорологических сводках часто используются нечеткие выражения, указывающие на общую тенденцию, вероятность или уровень. Основная причина в том, что прогноз редко может быть полностью точным для любого конкретного места.
• В биология, белковые комплексы с множеством структурных форм называются нечеткие комплексы. Различные конформации могут приводить к различным, даже противоположным функциям. Конформационный ансамбль модулируется условиями окружающей среды. Посттрансляционные модификации или альтернативный сплайсинг также могут влиять на ансамбль и тем самым на аффинность или специфичность взаимодействий. Генетические нечеткие системы использовать алгоритмы или же генетическое программирование которые моделируют естественные эволюционные процессы, чтобы понять их структуру и параметры.
• В медицинский диагноз, оценка симптомов пациента часто не может быть очень точно определена, так как существует множество возможных качественных и количественных градаций по степени тяжести, частоте или частоте, которые могут возникнуть.^[201] Различные симптомы также могут в некоторой степени совпадать. Эти градации может быть трудно измерить, это может стоить много времени и денег, поэтому медицинские работники могут использовать приблизительные «нечеткие» категории при оценке состояния здоровья или состояния пациента. Хотя это может быть неточно, диагноз часто оказывается достаточно полезным для лечения. Нечеткая логика все чаще используется в диагностическом и медицинском оборудовании, способном измерять градации состояния.^[202]
• В информационные услуги нечеткие концепции часто встречаются из-за того, что заказчик или клиент задает вопрос о чем-то, что можно интерпретировать по-разному, или документ передается такого типа или значения, которые не могут быть легко отнесены к известному типу или категории или к известному процедура. Может потребоваться серьезное исследование, чтобы "разместить" информацию или установить, в каких рамках ее следует понимать.
• В феноменология который направлен на изучение структуры субъективного опыта без предубеждений,^[203] важно понимать, что на то, как кто-то что-то переживает, можно повлиять обе воздействием самого переживаемого, но также по тому, как человек на это реагирует.^[204] Таким образом, реальный опыт человека формируется «интерактивными объектно-субъектными отношениями». Чтобы описать этот опыт, часто необходимы нечеткие категории, поскольку часто невозможно предсказать или описать с большой точностью, каким будет взаимодействие и как оно переживается.
• В перевод работы, нечеткие понятия анализируются с целью хорошего перевода. Понятие на одном языке может не иметь такого же значения или значения на другом языке, или может оказаться невозможным перевести его буквально или вообще.^[205] В некоторых языках есть концепции, которых нет в других языках, поэтому возникает проблема, как проще всего передать их значение. В компьютерный перевод, техника называется нечеткое соответствие используется для поиска наиболее вероятного перевода фрагмента текста на основе ранее переведенных текстов.
• В гипнотерапия, нечеткий язык намеренно используется с целью наведения транса. Гипнотические внушения часто формулируются на несколько расплывчатом, общем или двусмысленном языке, требующем интерпретации субъектом. Намерение состоит в том, чтобы отвлечь и сместить сознание субъекта с внешней реальности на ее собственное внутреннее состояние. В ответ на несколько сбивающие с толку сигналы, которые она получает, осознание объекта спонтанно стремится уйти внутрь в поисках понимания или бегства.^[206]
• В бизнес и экономика, было обнаружено, что «мы руководствуемся не столько правильным точным знанием наших личных интересов, сколько социально обученным, развитым, интуитивным пониманием, полученным из умственных сокращений (кадры, ориентиры, зависть, пристрастие, искушение, справедливость) ».^[207] Таким образом, экономические предпочтения часто нечеткий предпочтения, очень важный момент для поставщиков товаров и услуг. Экономические аналитики все чаще используют эмпирические методологии нечетких множеств для анализа степени принадлежности населения к определенной рыночной категории, поскольку это может иметь большое значение для результатов бизнеса.
• В сексология пол и гендер концептуализируются гендерными плюралистами как спектр или континуум, или как набор масштабных характеристик.^[208] Таким образом, представление о том, что люди либо гетеросексуальны, люди, гетеросексуальный женщины, гей, лесбиянка, бисексуал или же транссексуал слишком упрощенно; гендерная идентичность это вопрос степени, дифференцированное понятие, которое именно по этой причине нечеткий концепция с нечеткими границами. Например, кто-то, кто является «в основном» гетеросексуалом, может иногда иметь негетеросексуальные контакты, не требуя при этом определенного ярлыка «бисексуал». Возможны и сосуществуют самые разные сексуальные ориентации. В ходе истории типичные мужские или женские гендерные роли и гендерные характеристики также могут постепенно меняться, так что степень, в которой они выражают «мужские» или «женские» черты, в любое время остается вопросом степени, т.е. нечеткой.
• В политика, может быть очень важно и проблематично, как именно проводится концептуальное различие, и действительно ли проводится различие вообще; различия, используемые в администрации, могут быть намеренно обострены или сохранены нечеткими по политическим мотивам или мощность отношение.^[209] Политики могут быть намеренно расплывчатыми в отношении одних вещей и очень ясными и ясными в отношении других; если есть информация, подтверждающая их правоту, они становятся очень точными, но если информация не подтверждает их правоту, они становятся расплывчатыми или ничего не говорят.
• В статистический исследования, это цель измерить масштабы явлений. Для этого явления должны быть сгруппированы и классифицированы, чтобы можно было определить отдельные и дискретные счетные единицы. Должна быть возможность распределить все наблюдения по взаимоисключающим категориям, чтобы их можно было правильно измерить. Обзорные наблюдения не превращаются спонтанно в счетные данные; они должны быть идентифицированы, классифицированы и классифицированы таким образом, чтобы идентичные наблюдения можно было сгруппировать вместе и чтобы наблюдения не учитывались дважды и более.^[210] Хорошо составленная анкета гарантирует, что вопросы интерпретируются одинаково всеми респондентами и что респонденты действительно могут ответить на них в предоставленных форматах. Опять же, для этой цели требуется, чтобы используемые концепции были точно и понятны для всех заинтересованных сторон, а не были нечеткими.^[211] Может быть предел погрешности измерения, но величина погрешности должна быть в допустимых пределах, и желательно, чтобы ее величина была известна.
• В богословие сделана попытка точнее определить значение духовный концепции, которые относятся к тому, как люди конструируют смысл человеческого существования, и, часто, отношения, которые люди имеют с сверхъестественное Мир. Многие духовные концепции и верования расплывчаты до такой степени, что, хотя они и абстрактны, они часто имеют очень персонализированное значение или включают личную интерпретацию типа, которую нелегко определить в виде шаблонов. Аналогичная ситуация возникает в психотерапия. Голландский теолог Кеес де Гроот исследовал неточное представление о том, что психотерапия подобен "неявному религия », определяемое как« нечеткое понятие »(все зависит от того, что подразумевается под« психотерапией »и« религией »).^[212] Философ духовности Кен Уилбер утверждал, что «нет ничего на 100% правильного или неправильного», вещи просто «различаются по степени незавершенности и дисфункции»; никто и ничто не является на 100% добром или злом, каждый просто различается «по степени незнания и разобщенности». Это понимание предполагает, что все человеческие оценки можно рассматривать как градуированные концепции, где каждое качественное суждение, по крайней мере, неявно связано с ощущением количественной пропорции.^[213]
• в правовая система, важно, чтобы правила интерпретировались и применялись стандартным образом, чтобы одни и те же виды дел и одни и те же виды обстоятельств рассматривались одинаково. Иначе обвиняли бы в произволе,^[214] что не служило бы интересам правосудия. Следовательно, законодатели стремятся разработать определения и категории, которые были бы достаточно точными, чтобы их нельзя было интерпретировать по-разному. Для этой цели критически важно устранить нечеткость, и различия в толковании обычно разрешаются путем постановления суда, основанного на доказательствах. В качестве альтернативы разрабатывается какая-то другая процедура, которая позволяет обнаружить и провести правильное различие.^[215]
• В администрация, архивирование и бухгалтерский учет могут возникнуть проблемы нечеткости при интерпретации и граничные проблемы, поскольку неясно, к какой именно категории относится дело, элемент, документ, транзакция или фрагмент данных. В принципе, каждый случай, событие или пункт должны быть отнесены к правильной категории в процедуре, но может оказаться затруднительным провести соответствующие или уместные различия.^[216]

Общие

Можно утверждать, что многие концепции, используемые довольно повсеместно в повседневной жизни (например, «любовь», «Бог», «здоровье», «социальный», «терпимость» и т. Д.), Являются по своей природе или по сути нечеткие понятия в той степени, в которой их значение никогда не может быть полностью и точно определено с помощью логических операторов или объективных терминов и может иметь несколько интерпретаций, которые, по крайней мере, частично являются чисто субъективными. Однако, несмотря на это ограничение, такие концепции не лишены смысла. Люди продолжают использовать концепции, даже если их трудно определить точно.

Множественные значения

Также можно указать одно личное значение для концепции, не накладывая при этом ограничений на другое использование концепции в других контекстах (например, когда один говорит: «Это то, что я имею в виду под X», в отличие от других возможные значения). В обычной речи понятия могут иногда также произноситься чисто случайно; например, ребенок может повторять ту же идею в совершенно несвязанных контекстах или бранный термин может быть произнесен произвольно. Передаются чувства или чувства, но при этом совершенно не ясно, о чем они.

Счастье может быть примером слова с переменным значением в зависимости от контекста или времени.

Двусмысленность

Нечеткие концепции можно намеренно использовать для создания двусмысленность и неопределенность в качестве тактики уклонения или для преодоления того, что в противном случае было бы немедленно признано противоречие терминов. Они могут использоваться, чтобы указать, что между двумя вещами определенно существует связь, без предоставления полной спецификации того, что это за связь по той или иной причине. Это могло произойти из-за сбоя или отказа быть более точным. Но это также может быть пролог к ​​более точной формулировке концепции или лучшему ее пониманию.

Эффективность

Нечеткие концепции могут использоваться как практический метод описания чего-то, полное описание чего было бы неуправляемо большим мероприятием или потребовало бы очень много времени; таким образом, упрощенное указание на предмет спора считается достаточным, хотя и неточным.

Поппер

Существует также такая вещь, как «экономия различий», означающая, что использование более подробных определений, чем это действительно необходимо для данной цели, бесполезно или эффективно. В этом смысле, Карл Поппер отклоненный педантизм и прокомментировал, что:

"... всегда нежелательно прилагать усилия для повышения точности ради самих себя, особенно лингвистической точности, поскольку это обычно приводит к потере ясности и к пустой трате времени и усилий на предварительные подготовительные работы, которые часто оказываются бесполезными. , потому что их обходит реальное продвижение предмета: никогда не следует пытаться быть более точным, чем требует проблемная ситуация. Я мог бы, возможно, изложить свою позицию следующим образом. Каждое увеличение ясности само по себе имеет интеллектуальную ценность; точность или аккуратность имеют только прагматическое значение как средство для достижения определенной цели ... "^[217]

Предоставление «слишком большого количества деталей» может дезориентировать и сбивать с толку, а не давать разъяснения, в то время как нечеткий термин может быть достаточным для ориентации. Следовательно, причина использования нечетких концепций может быть чисто прагматической, если невозможно или нежелательно (для практических целей) предоставить «все подробности» о значении общего символа или знака. Таким образом, люди могут сказать: «Я понимаю, что это не совсем так, но вы понимаете, что я имею в виду» - они практически предполагают, что изложение всех деталей не требуется для цели общения.

Гамбит нечеткой логики

Лотфи А. Заде поднял этот момент и обратил внимание на «серьезное недоразумение» относительно применения нечеткой логики. Верно, что основная цель нечеткой логики - сделать неточное более точным. Тем не менее, во многих случаях нечеткая логика парадоксальным образом используется для «неточности того, что является точным», что означает намеренную терпимость к неточности ради простоты процедуры и экономии выражения.

В таких случаях допускается неточность, потому что уточнение идей было бы ненужным и дорогостоящим, в то время как «неточность снижает стоимость и повышает управляемость» (сговорчивость означает «простоту управления или использования»). Заде называет этот подход «гамбитом нечеткой логики» (гамбит означает отказ от чего-то сейчас, чтобы достичь лучшей позиции позже).

В гамбите нечеткой логики «приносится в жертву точность [количественного] значения, но не точность значения», и, более конкретно, «за неточностью в значении следует уточнение в смысле». Заде привел в качестве примера Такеши Ямакава программирование для перевернутый маятник, где дифференциальные уравнения заменены нечеткими правилами «если-то», в которых слова используются вместо чисел.^[218]

Нечеткое против логического

Распространенное использование такого рода подхода (комбинирование слов и чисел в программировании) привело некоторых логиков к тому, что они стали рассматривать нечеткую логику просто как расширение Логическая логика (а двузначная логика или двоичная логика просто заменяется многозначная логика ).

Однако логические концепции имеют логическую структуру, которая отличается от нечетких концепций. Важной особенностью булевой логики является то, что элемент набора также может принадлежать любому количеству других наборов; даже в этом случае элемент либо делает, или же не принадлежит набору (или наборам). Напротив, принадлежность элемента к нечеткому множеству - это вопрос степени, а не всегда однозначный вопрос типа «да» или «нет».

Тем не менее, греческий математик Костас Дроссос в различных статьях предполагает, что, используя «нестандартный» математический подход, мы могли бы также построить нечеткие множества с булевыми характеристиками и булевы множества с нечеткими характеристиками.^[219] Это означало бы, что на практике граница между нечеткими множествами и булевыми множествами сама по себе нечеткая, а не абсолютная. В качестве упрощенного примера мы могли бы заявить, что концепция Икс определенно применимо к конечному набору явлений и определенно не применимо ко всем другим явлениям. Тем не менее, в рамках конечного набора соответствующих элементов Икс возможно от корки до корки применимо к одному подмножеству включенных явлений, тогда как оно применимо только «в некоторой различной степени или степени» к другому подмножеству явлений, которые также включены в набор. Следуя обычной теории множеств, это порождает логические проблемы, например, если перекрывающиеся подмножества в наборах связаны с другими перекрывающимися подмножествами в других наборах.

Уточняющие методы

В математическая логика, компьютерное программирование, философия и лингвистика нечеткие концепции можно анализировать и определять более точно или всесторонне, описывая или моделируя концепции с использованием терминов нечеткая логика или другой субструктурная логика. В более общем плане могут использоваться такие методы разъяснения, как:

• 1. Контекстуализация концепции путем определения обстановки или ситуации, в которой используется концепция, или того, как она используется надлежащим образом (контекст ).
• 2. Определение намерение, цель, цель или цель, связанная с концепцией (телеология и дизайн ).
• 3. Сравнение и противопоставление концепции со связанными идеями в настоящем или прошлом (Сравнительная степень и сравнительное исследование ).
• 4. Создание модель, подобие, аналогия, метафора, прототип или же повествование который показывает, о чем эта концепция или как она применяется (изоморфизм, симуляция или последовательное приближение [83] ).
• 5. Исследование предположения на которых основана концепция или которые связаны с ее использованием (критическая мысль, молчаливое предположение ).
• 6. Картография или же построение графиков применение концепции с использованием некоторых основных параметры, или используя некоторые диаграммы или блок-схемы, чтобы понять отношения между задействованными элементами (визуализация и Диаграмма связей ).^[220][221]
• 7. Изучая «насколько вероятно», что данная концепция применима, статистически или интуитивно (теория вероятности ).
• 8. Указание соответствующих условия к которому применяется концепция, как процедура (компьютерное программирование, формальный анализ концепции ).
• 9. Конкретизация концепция - поиск конкретных примеров, иллюстраций, деталей или случаев, к которым она применяется (пример для подражания, пример ).
• 10. Уменьшение или повторение нечеткие понятия в терминах, которые являются более простыми или похожими, и которые не являются нечеткими или менее нечеткими (упрощение, уменьшение размерности, простой язык, Принцип KISS или же краткость ).
• 11. Опробовать концепцию, используя ее во взаимодействии, практической работе или в общении, и оценить обратную связь, чтобы понять, как проводятся границы и различия концепции (методом проб и ошибок или же пилотный эксперимент ).
• 12. Участие в структурированной диалог или повторяется обсуждение, чтобы обменяться идеями о том, как уточнить, что это значит и как прояснить это (метод схватки ).
• 13. Отнесение разных приложений концепции к разным, но взаимосвязанным наборы (Логическая логика ).
• 14. Выявление операционные правила определение использования понятия, которое может быть сформулировано на языке и которое охватывает все или большинство случаев (материальный условный ).
• 15. Классификация, категоризация, группировка, или инвентаризация всех или большинства случаев или вариантов использования, к которым применяется концепция (таксономия, кластерный анализ и типология ).

An введение в действие диаграмма, один из способов прояснения нечетких понятий.

• 16. Применение метаязык который включает нечеткие понятия в более всеобъемлющую категориальную систему, которая не является нечеткой (мета ).
• 17. Создание мера или же шкала степени применимости концепции (метрология ).
• 18. Изучение схемы распределения или распределенная частота (возможно различных) употреблений понятия (статистика ).
• 19. Указание серии логические операторы или система вывода, которая охватывает все или большинство случаев, к которым применяется концепция (алгоритм ).
• 20. Относительно нечеткое понятие к другим понятиям, которые не являются нечеткими или менее нечеткими, или просто замена нечеткое понятие вместе с другим, альтернативным понятием, которое не является нечетким, но «работает таким же образом» (доверенное лицо )
• 21. Участие в медитация, или взяв пресловутую «бегать по блоку», чтобы прояснить ум и, таким образом, улучшить точность размышлений о проблеме определения (самообслуживание ).

Таким образом, мы можем получить более точное понимание значения и использования нечеткого понятия и, возможно, уменьшить количество нечеткости. Может оказаться невозможным полностью и исчерпывающе указать все возможные значения или применения концепции, но если возможно уловить большинство из них, статистически или иным образом, этого может быть достаточно для практических целей.

Дефаззификация

Процесс дефаззификация происходит, когда нечеткие понятия могут быть логически описаны в терминах нечеткие множества, или отношения между нечеткими множествами, что позволяет определять вариации значения или применимости понятий как количество. По сути, качественные различия в этом случае более точно описываются как количественные вариации или количественная изменчивость. Присвоение числового значения затем обозначает величину изменения по шкале от нуля до единицы.

Трудности, которые могут возникнуть при оценке нечеткости концепции, можно проиллюстрировать с помощью вопроса "Это один из тех?". Если невозможно однозначно ответить на этот вопрос, это может быть связано с тем, что «это» (объект) само по себе нечетко и уклоняется от определения, или потому, что «один из них» (концепция объекта) нечеткий и неадекватно определенный.

Таким образом, источник нечеткости может быть в (1) природе рассматриваемой реальности, (2) концепциях, используемых для ее интерпретации, или (3) способе, которым эти два отношения связаны между собой человеком.^[222] Может случиться так, что личные значения, которые люди придают чему-либо, довольно ясны для самих людей, но невозможно передать эти значения другим, кроме как в виде нечетких понятий.

Смотрите также

Рекомендации

внешняя ссылка

• Джеймс Ф. Брюле, Учебник по нечетким системам
• "Нечеткая логика", Стэнфордская энциклопедия философии
• "Неопределенность", Стэнфордская энциклопедия философии
• Инженерный факультет колледжа Кальвина Начало работы с нечеткой логикой
• Обладатель медали Бенджамина Франклина 2009 года: Лотфи А. Заде
• Линь Шан, Лекция о нечетких и грубых множествах, Нанкинский университет
• Рудольф Круз и Кристиан Моуэз о теории нечетких множеств