Альфапедия

Нечеткое понятие

редактировать

Нечеткое понятие является понятием которого граница применения может значительно варьироваться в зависимости от контекста или условий, вместо того, чтобы быть фиксированным, раз и навсегда. Это означает, что концепция в некотором роде расплывчата, не имеет фиксированного, точного значения, но при этом не является полностью неясной или бессмысленной. Он имеет определенное значение, которое может быть уточнено только путем дальнейшей проработки и уточнения, включая более подробное определение контекста, в котором используется это понятие. Изучение характеристик нечетких понятий и нечеткого языка называется нечеткой семантикой. Обратной стороной «нечеткого понятия» является «четкое понятие» (то есть точное понятие).

Нечеткое понятие понимается учеными как понятие, которое «в какой-то степени применимо» к конкретной ситуации. Значит, понятие имеет градации значимости или нечеткие (переменные) границы применения. Нечеткое утверждение - это утверждение, которое истинно «до некоторой степени», и эта степень часто может быть представлена ​​масштабированным значением. 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 одобрять 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. Это в основном 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 темы».

Новые нейронечеткие вычислительные методы позволяют с большой точностью идентифицировать, измерять и реагировать на мелкие градации значимости. Это означает, что практически полезные концепции могут быть закодированы и применены 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.

СОДЕРЖАНИЕ
  • 1 Происхождение
    • 1.1 Парадокс Соритеса
    • 1.2 Ставка Локи
    • 1.3 Прекурсоры
    • 1.4 Лотфи Заде
  • 2 Определение
    • 2.1 Критерии
    • 2.2 Вероятность
  • 3 Приложения
    • 3.1 Философия
    • 3.2 Науки
    • 3.3 Нечеткая логика
    • 3.4 Машины и аналитика
    • 3.5 Сообщество
    • 3.6 Достижения
  • 4 Решетки и большие наборы данных
    • 4.1 Формализация концепции
    • 4.2 Нечеткая решетка понятий
    • 4.3 Пример сэндвича
    • 4.4 Большие данные
    • 4.5 Человеческое суждение
      • 4.5.1 Машина пропаганды
      • 4.5.2 Аудит
      • 4.5.3 Юридическая проблема
      • 4.5.4 Конфиденциальность данных
      • 4.5.5 Целостность
    • 4.6 Скорость
  • 5 противоречий
    • 5.1 "Нечеткая" метка
    • 5.2 Существуют ли они
      • 5.2.1 Фреге
      • 5.2.2 Кальман
      • 5.2.3 Стандарты DIN и ISO
    • 5.3 Коррупция
      • 5.3.1 Кахан
      • 5.3.2 Плохой дизайн
      • 5.3.3 Контраргумент
    • 5.4 Сводимость
    • 5.5 Количественная оценка
      • 5.5.1 Формализация
      • 5.5.2 Измерение
    • 5.6 Расплывчатые или нечеткие
      • 5.6.1 Философия
      • 5.6.2 Аргумент Заде
    • 5.7 Этика
      • 5.7.1 Чрезмерная точность
      • 5.7.2 Конфликт правил
    • 5.8 Математика
      • 5.8.1 Тегмарк
      • 5.8.2 Залта
      • 5.8.3 Платонизм
  • 6 Социальные науки и СМИ
    • 6.1 Социология и лингвистика
    • 6.2 СМИ
    • 6.3 Прикладные социальные науки
  • 7 Неопределенность
    • 7.1 Актуальность
    • 7.2 Безопасность
    • 7.3 Эффект наблюдателя
  • 8 Язык
    • 8.1 Импликатура
    • 8.2 Парадоксы
  • 9 Психология
    • 9.1 Человек против компьютера
    • 9.2 Обучение
    • 9.3 Пределы
    • 9.4 Сложность
    • 9.5 Познание
    • 9.6 Новинка
    • 9.7 Хаос
  • 10 Повседневное происшествие
    • 10.1 Области
    • 10.2 Общие положения
    • 10.3 Множественные значения
    • 10.4 Неопределенность
  • 11 Эффективность
    • 11.1 Поппер
    • 11.2 Гамбит нечеткой логики
  • 12 Нечеткое против логического
  • 13 Уточняющие методы
  • 14 Дефаззификация
  • 15 См. Также
  • 16 Ссылки
  • 17 Внешние ссылки
Происхождение

Проблемы нечеткости и нечеткости, вероятно, всегда существовали в человеческом опыте. 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. 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 труднее, и она остается несколько расплывчатой. Таким образом, границы между качественно разными вещами могут быть нечеткими: мы знаем, что границы есть, но не можем определить их точно.

Согласно современной идее ошибочного 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

Скандинавский миф о пари Локи предполагает, что концепции, не имеющие точного значения или четких границ применения, вообще не могут быть предметом обсуждения. Однако идея 20-го века о «нечетких понятиях» 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, включая (среди многих других) Евбулида, Платона, Цицерона, Георга Вильгельма Фридриха Гегеля, Карла Маркса и Фридриха. Энгельс, Фридрих Ницше, Хью МакКолл, Чарльз С. Пирс, Макс Блэк, Ян Лукасевич, Эмиль Леон Пост, Альфред Тарский, Георг Кантор, Николай А. Васильев, Курт Гедель, Станислав Яськовский и Дональд Кнут.

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. Немало логиков и философов также пытались проанализировать характеристики нечетких понятий как признанных видов, иногда с помощью какой -то многозначной логики или субструктурной логики.

Ранняя попытка в послевоенную эпоху 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. Однако в то время их идея «упала на каменистую почву». Дж. Баркли Россер-старший опубликовал в 1952 г. трактат по многозначной логике, предвосхитивший «многозначные множества». Другой трактат был опубликован в 1963 г. А. А. Зиновьевым и другими.

В 1964 году американский философ Уильям Олстон 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 применения).

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

Два популярных введения в многозначную логику в конце 1960-х были, соответственно, Робертом Дж. Аккерманом и Николасом Решером. Книга Решера включает библиографию по нечеткой теории до 1965 года, которая была расширена Робертом Вольфом на 1966–1974 годы. Хаак дает ссылки на важные работы после 1974 г. Бергманн дает более недавнее (2008 г.) введение в нечеткие рассуждения.

Лотфи Заде

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

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 дифференцированную структуру понятий. В своей классической статье Заде назвал понятия с градуированной структурой нечеткими понятиями и утверждал, что эти концепции являются правилом, а не исключением, когда дело доходит до того, как люди передают знания. Более того, он утверждал, что Математическая модель таких понятий важна для задач управления, принятия решений, распознавания образов и т. д. Заде предложил понятие нечеткого множества, которое породило область нечеткой логики. .. "

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»).
  • или границы применимости (истинностное значение) концепции могут варьироваться в степени в зависимости от различных условий.
  • или сама нечеткая концепция напрямую состоит из нечеткого набора или комбинации таких наборов.

Тот факт, что концепция нечеткая, не препятствует ее использованию в логических рассуждениях; это просто влияет на тип рассуждений, которые могут быть применены (см. нечеткую логику ). 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 другой субструктурной логики. Преимущество этого подхода состоит в том, что числовая нотация позволяет потенциально бесконечное количество значений истинности между полной истиной и полной ложью, и, таким образом, обеспечивает - по крайней мере теоретически - наибольшую точность в установлении степени применимости логического правила..

Вероятность

Петр Гайек, говоря об основах нечеткой логики, четко различал «размытость» и «неопределенность»:

«Предложение« Пациент молод »до некоторой степени верно - чем ниже возраст пациента (измеряется, например, в годах), тем более верное 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.

В метрологии (науке об измерениях) признается, что для любой меры, которую мы хотим провести, существует некоторая неопределенность в отношении ее точности, но эта степень неопределенности обычно выражается величиной вероятности, а не степенью истины. В 1975 году Лотфи А. Заде ввел различие между «нечеткими множествами типа 1» без неопределенности и « нечеткими множествами типа 2 » с неопределенностью, что было широко принято. 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 философской логике и лингвистике нечеткие концепции часто рассматриваются как нечеткие 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, чтобы понять их применимость (условия, при которых они действительно имеют смысл). «Нечеткая область» может также относиться просто к остаточному количеству случаев, которые не могут быть отнесены к известной и идентифицируемой группе, классу или набору, если используются строгие критерии. В совместных письменных работах французского философа Жиля Делёза и французского психоаналитика Феликса Гваттари иногда упоминаются нечеткие множества в связи с их идеей множественности. В «Тысячи плато» они отмечают, что «множество является нечетким, если его элементы принадлежат ему только в силу определенных операций согласованности и консолидации, которые сами следуют особой логике», а также в « Что такое философия?». В работе, посвященной функциям понятий, они пишут, что понятия в целом представляют собой «расплывчатые или нечеткие множества, простые агрегаты восприятий и привязанностей, которые формируются внутри живого как имманентные субъекту».

Наук

В математике и статистике нечеткая переменная (например, «температура», «горячая» или «холодная») - это значение, которое может лежать в вероятном диапазоне, определяемом некоторыми количественными пределами или параметрами, и которое может быть полезно описать неточно. категории (например, «высокий», «средний» или «низкий») с использованием какой-либо шкалы или концептуальной иерархии.

Нечеткая логика

Основная статья: Нечеткая логика

В математике и информатике градации применимого значения нечеткого понятия описываются в терминах количественных отношений, определяемых логическими операторами. Логики и философы иногда называют такой подход «теоретико-степенной семантикой», но более распространенным термином является нечеткая логика или многозначная логика. Новизна нечеткой логики состоит в том, что она «нарушает традиционный принцип, согласно которому формализация должна исправлять и избегать неопределенности, но не идти на компромисс». 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, в то время как значения меньше 1, но больше 0 означают, что утверждения «частично верны» в заданной, поддающейся количественной оценке степени. Сьюзан Хаак комментирует:

"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 нечеткому множеству представляется некоторым действительным числом от 0 и 1, где 0 означает отсутствие членства и 1 полное членство ".

«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, следовательно, может быть классифицирована как отдельная ветвь« философской логики », подобная, например, модальной логике.

Машины и аналитика

Нечеткая логика предлагает ориентированные на вычисления 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 множество новых технических возможностей. Нечеткие рассуждения (т. Е. Рассуждения с использованием дифференцированных понятий) имеют много практических применений. В настоящее время широко используется в:

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. Научная и техническая литература по данной теме постоянно увеличивается.

Сообщество

Первоначально много исследований в области нечеткой логики проводилось японскими пионерами, изобретавшими новое оборудование, электронное оборудование и приборы (см. Также нечеткую систему управления ). 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 мягкие вычисления.

  • Главный международный орган - Международная ассоциация нечетких систем (IFSA).
  • Общество вычислительного интеллекта Института инженеров по электротехнике и электронике (IEEE) имеет международное членство и занимается нечеткой логикой, нейронными сетями и эволюционными вычислениями. Он издает журнал IEEE Transactions on Fuzzy Systems и проводит международные конференции.
  • Конференция по нечетких систем и интеллектуального анализа данных (FSDM) выбрал Бангкок для его 4 - й международной конференции в ноябре 2018 года.
  • Междисциплинарное Японское общество нечеткой теории и интеллектуальной информатики (SOFT) ведет свое начало с 1972 года и издает два журнала.
  • Изначально Корейское общество нечетких систем, основанное в 1991 году, теперь известно как Корейский институт интеллектуальных систем (KIIS), чтобы сделать его более инклюзивным.
  • В материковом Китае существует Китайская ассоциация нечеткой математики и нечетких систем, а также важная Тайваньская ассоциация нечетких систем.
  • Североамериканское общество Fuzzy обработки информации (NAFIPS) было основано в 1981 году.
  • В Европе существует Европейское общество нечеткой логики и технологий (EUSFLAT), в состав которого входит Рабочая группа по математической нечеткой логике.
  • В 2002 году Иранское общество нечетких систем было утверждено в качестве филиала Статистической ассоциации Ирана, а в 2005 году зарегистрировано как некоммерческий научный институт. Когда Лютфи А. Заде получил почетную докторскую степень от университета Тегерана 9 марта 2017, член иранского парламента «s заявил, что Иран в настоящее время занимает третье место в мире по выходу научных исследований о нечетких систем.
  • В 2005 году Российская ассоциация нечетких систем (основана в январе 1990 года) стала Российской ассоциацией нечетких систем и программных вычислений (РАФССофтКом). Основополагающая статья Заде о нечетких множествах была переведена на русский язык в 1974 году, и с этого момента российские нечеткие исследования начали набирать обороты, все больше преодолевая официальный скептицизм.
  • 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 году. CBSF IV проводился в Кампинасе в 2016 году.
  • В Индии Центр исследований мягких вычислений при Индийском статистическом институте (Калькутта) организует и публикует исследования нечетких множеств, грубых множеств и приложений нечеткой логики.
  • Шри - Ланка Ассоциация искусственного интеллекта является некоммерческой научной ассоциацией посвящена пониманием механизмов, лежащих в основе мысли и разумное поведение, и их эмуляция в машинах.
  • Asia Pacific Neural Network Society, основанный в 1993 году, имеет член совета из 13 стран мира: Австралия, Китая, Гонконга, Индии, Япония, Малайзия, Новая Зеландия, Сингапур, Южная Кореи, Катар, Тайвань, Таиланд и Турции.

Достижения

По оценке Лотфи А. Заде, примерно в 2014 году было зарегистрировано более 50 000 запатентованных изобретений, связанных с нечеткой логикой. В то время он перечислил 28 журналов, посвященных нечетким рассуждениям, и 21 название журналов, посвященных программным вычислениям. Его поисковые запросы нашли около 100 000 публикаций со словом «нечеткие» в заголовках, но, возможно, их даже 300 000. В марте 2018 года Google Scholar обнаружил 2 870 000 заголовков, в которых было слово «нечеткое». 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.

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 специалиста по информатике Андрея Попеску из лондонского Миддлсекского университета, концепция может быть операционально определена как состоящая из:

  • намерение, которое является описание или спецификация указаны в языке,
  • степени, что совокупность всех объектов, к которым описание относится,
  • контекст, который заявлен: (я) Вселенная из всех возможных объектов в пределах объема концепции, (II) Вселенная из всех возможных атрибутов объектов, и (III), логическое определение отношения, посредством которого объект обладает атрибут.

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». Чтобы решить эту проблему, 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 концептуальные решетки также могут быть связаны друг с другом (например, в методах « нечеткой концептуальной кластеризации », используемых для группировки данных, первоначально изобретенных Энрике Х. Руспини ). Нечеткие решетки понятий - полезный инструмент программирования для исследовательского анализа больших 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.

Пример сэндвича

Нечеткое определение бутербродов
Еда Содержит хлеб Хлеб выпекается отдельно Хлеб содержит другие ингредиенты во время еды. Два отдельных слоя хлеба "Сэндвич" в названии (США) Сделано из кусочков английского сэндвича с буханкой хлеба Невзвешенная оценка Классифицируется как
Бутерброд с арахисовым маслом и желе да да да да да да да 7 Бутерброд
Бутерброд с беконом, салатом и помидорами да да да да да да да 7 Бутерброд
Сэндвич с тостами да да да да Да (несмотря на внутренний третий ломтик хлеба) да да 7 Бутерброд
Крок-месье да да Да (но повторно) Нет (из-за сыра снаружи) да Нет да 5 Бутерброд
Banh mi да да да да Может быть Может быть (иногда называют "бан ми сэндвич") Нет ( багет ) 5 Ролл (Великобритания / Австралия) или сэндвич (США)
Панини да да Да (но повторно поджаренный) да да Нет (только на итальянском) Нет 5 Прессованный бутерброд (например, с кубинским бутербродом )
Гамбургер с булочкой да да да да да Нет Нет ( булочка с гамбургером или булочка ) 5 Бургер (Великобритания / Австралия), который иногда называют сэндвичем, а не гамбургером (США) из-за традиций и использования булочки вместо хлеба.
Гамбургер без булочки да Нет Нет Нет Нет Нет Нет 1 Бургер (пирожок) с начинкой
Хот-дог с булочкой да да да да Нет Нет Нет ( булочка с хот-догом ) 4 Спорный. Некоторые классифицируют как бутерброд с колбасой. Другие классифицируются как хот-дог (тип сосиски без сэндвича из-за традиций или вертикальной ориентации сторон хлеба.
Подводный сэндвич да да да да Может быть да Нет ( булочка ) 5.5 Ролл (Великобритания / Австралия) или сэндвич (США)
Карман для лаваша да да да да Нет Нет Нет 4 Карманный бутерброд
Гироскоп да да да да Нет Нет Нет 4 Бутерброд
Обертывания и буррито да да да да Нет Нет Нет 4 Спорный. Юридическая классификация зависит от юрисдикции.
Тако и кесадильи да да да да Нет Нет Нет 4 Спорный: некоторые классифицируют как блюда на основе тортильи без сэндвичей, либо из-за отдельных кулинарных традиций (Испания против Великобритании), либо из-за вертикального характера хлебных сторон в тако.
Кальцоне да да Нет да Нет Нет Нет 3 Пельмени или сложенная пицца
Кнедлики из хлеба да да Нет да Нет Нет Нет 3 Клецки
Яичный рулет да да Нет да Нет Нет Нет 3 Клецки
Ча Сиу Бао да да Нет да Нет Нет Нет 3 Клецки
Открытый бутерброд да да да Нет Нет да да 5 Открытый бутерброд
Сэндвич-торт да Может быть (торт похож на хлеб) Нет Нет да Может быть (слоеный пирог в США, бутерброд в Великобритании) Нет 3 Торт (чаще всего назван по аналогии из-за многократного наслоения)
Пицца да да Нет Нет Нет Нет Нет 2 Пикантный пирог
Салат с гренками да да да Нет Нет Нет Нет 2 Салат
Рожок мороженого с мороженым да Нет Нет Нет Нет Нет Нет 1 Кондитерские изделия
Сэндвич с мороженым да Нет Нет Нет Нет да Нет 2 Сэндвич-печенье (названо по аналогии с хлебными бутербродами)
Сэндвич из алюминиевой пены Нет Нет Нет Нет Нет да Нет 1 (назван по аналогии с хлебными бутербродами)

Большое количество данных

Кодирование с помощью нечетких решеток может быть полезно, например, при псефологическом анализе больших данных о поведении избирателей, когда исследователи хотят изучить характеристики и ассоциации, связанные с «несколько расплывчатыми» мнениями; градации в отношении избирателей; и вариабельность поведения (или личных характеристик) избирателя в пределах набора параметров. Основные методы программирования для такого рода нечеткого сопоставления понятий и глубокого обучения к настоящему времени хорошо зарекомендовали себя, и аналитика больших данных оказала сильное влияние на выборы в США в 2016 году. Исследование, проведенное в США в 2015 году, показало, что для 20% нерешительных избирателей Google алгоритм секретного поиска мог изменить способ голосования.

Теперь очень большие объемы данных можно исследовать с помощью компьютеров с нечеткой логикой программирования и архитектур с открытым исходным кодом, таких 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 с использованием систем Oracle («точка данных» - это число, связанное с одной или несколькими категориями, что представляет собой характерная черта).

Однако в 2016 году NBC News сообщило, что англо-американская фирма Cambridge Analytica, которая профилировала избирателей Дональда Трампа ( Стив Бэннон был членом совета директоров), имела не 400, а 4000 точек данных для каждого из 230 миллионов взрослых американцев. 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. Позже Guardian утверждала, что Cambridge Analytica на самом деле имела, согласно информации ее собственной компании, «до 7000 точек данных» на 240 миллионов американских избирателей.

Профессор Гарвардского университета Латанья Суини подсчитала, что если американская компания знает только вашу дату рождения, ваш почтовый индекс и пол, у компании есть 87% шанс идентифицировать вас по имени - просто используя связанные наборы данных из различных источников. 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. Это подтвердила Келлиэнн Конвей, советник кампании Дональда Трампа и советник, которая подчеркнула важность человеческого суждения и здравого смысла при выводе выводов из нечетких данных. Конвей откровенно признала, что большая часть ее собственных исследований «никогда не увидит свет», потому что это конфиденциально для клиента. Другой советник Трампа раскритиковал Конвей, заявив, что она «проводит анализ, который скрывает все ужасные числа и подчеркивает каждое положительное число».

Машина пропаганды

В видеоинтервью, опубликованном The Guardian в марте 2018 года, информатор Кристофер Уайли назвал Cambridge Analytica «пропагандистской машиной с полным спектром услуг», а не добросовестной компанией по обработке данных. Его собственный сайт показал с помощью "тематических исследований", что он принимал активное участие в политических кампаниях в различных странах, влияя на отношение и мнения. Уайли объяснил, что «мы потратили миллион долларов на сбор десятков миллионов профилей Facebook, и эти профили были использованы в качестве основы алгоритмов, которые легли в основу самой Cambridge Analytica. Сама компания была основана на использовании данных Facebook».

Аудит

19 марта 2018 года Facebook объявил, что нанял фирму цифровой криминалистики Stroz Friedberg для проведения «всеобъемлющего аудита» Cambridge Analytica, в то время как акции Facebook за ночь упали на 7% (стерты примерно 40 миллиардов долларов рыночной капитализации). Cambridge Analytica не просто использовала профили пользователей Facebook для сбора наборов данных. Согласно показаниям Кристофера Уайли, компания также собирала данные о сети друзей каждого пользователя, используя исходный набор данных. Затем он преобразовал, объединил и перенес свои результаты в новые наборы данных, которые в принципе могут сохраниться в каком-либо формате, даже если исходные источники данных будут уничтожены. Он создавал и применял алгоритмы с использованием данных, на которые, как утверждают критики, он не мог иметь права. Это было опровергнуто компанией Cambridge Analytica, заявившей на своем веб-сайте, что она законно «использует данные для изменения поведения аудитории» среди клиентов и избирателей (которые предпочитают просматривать и предоставлять информацию). Если рекламодатели могут это сделать, то почему не информационная компания? Где провести черту? Юридически это оставалось «нечеткой» областью.

Юридический вопрос

После этого возник сложный юридический вопрос: какие данные могут иметь и хранить Cambridge Analytica (или любая подобная компания). Сам Facebook стал предметом другого расследования Федеральной торговой комиссии США, чтобы установить, нарушил ли Facebook условия постановления о согласии 2011 года, регулирующего передачу пользовательских данных (данные, которые якобы были переданы в Cambridge Analytica без ведома Facebook и пользователя). Журналистка Wired Джесси Хемпель прокомментировала в ходе панельной дискуссии CBNC: «Теперь со стороны руководства компании (например, Facebook) появилась нечеткость, которую я никогда не видел за те пятнадцать лет, которые я освещал».

Конфиденциальность данных

Опрашивая генерального директора Facebook Марка Цукерберга перед Комитетом по энергетике и торговле США в апреле 2018 года, конгрессмен из Нью-Мексико Бен Рэй Лухан сказал ему, что корпорация Facebook вполне может иметь «29 000 точек данных» на каждого пользователя Facebook. Цукерберг утверждал, что «на самом деле не знал». Цифра Лухана была основана на исследовании ProPublica, которое фактически показало, что у Facebook может быть даже 52 000 точек данных для многих пользователей Facebook. 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, неизбежно будут совершаться 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 им возможность делать добрые дела. То, что мы узнали сейчас... заключается в том, что нам нужно играть более активную роль и шире смотреть на нашу ответственность ».

В июле 2018 года Facebook и Instagram заблокировали доступ Crimson Hexagon, компании, которая консультирует корпорации и правительства с помощью одного триллиона скопированных сообщений в социальных сетях, которые она собирала и обрабатывала с помощью искусственного интеллекта и анализа изображений.

Честность

Оставалось неясным, что для Цукерберга было важнее: зарабатывание денег на пользовательской информации или реальная корпоративная честность в использовании личной информации. Цукерберг намекал, что, по его мнению, в целом Facebook принес 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 имеют представления о том, 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 того, как 17 марта 2018 года New York Times опубликовала новость о том, что копии набора данных Facebook, скопированные Cambridge Analytica, все еще могут быть загружены из Интернета, Facebook подвергся резкой критике со стороны представителей правительства. 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, такой как имена». 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. Критику Facebook ). 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-провайдера или перехода к другой компании.

2 мая 2018 года стало известно, что компания Cambridge Analytica закрывается и начинает процедуру банкротства после потери клиентов и увеличения судебных издержек. Репутационный ущерб, который компания понесла или причину, стал слишком большим.

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, теперь существует технология для таких корпораций, как Amazon, Google и Microsoft, чтобы перекачивать потоки облачных данных от пользователей приложений прямо в программы анализа больших данных в режиме реального времени. 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 также может иметь побочные эффекты для медицинских приложений.

Споры

Было много научных споров о значении, актуальности и полезности нечетких понятий.

«Нечеткая» метка

Сам Лотфи А. Заде признался, что:

«Я знал, что, просто выбрав ярлык« нечеткий », я окажусь в эпицентре противоречий... Если бы это не называлось нечеткой логикой, вероятно, не было бы статей об этом на первой странице Нового York Times. Итак, допустим, у него есть определенная рекламная ценность. Конечно, многим людям не нравится эта рекламная ценность, и когда они видят ее в New York Times, они им не нравятся ».

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».

Они существуют

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

Фреге

Согласно «Основам арифметики » логика Готлоба Фреге,

"Определение понятия... должно быть полным; оно должно недвусмысленно определять, в отношении любого объекта, подпадает ли он под это понятие... понятие должно иметь четкую границу... понятие, которое не является четким определенное неправильно названо понятием. Такие квазиконцептуальные конструкции не могут быть признаны как понятия логикой. Закон исключенного третьего на самом деле является просто еще одной формой требования о том, что понятие должно иметь резкую границу ».

Кальман

Точно так же Рудольф Э. Кальман заявил в 1972 году, что «не существует такой вещи, как нечеткое понятие... Мы действительно говорим о нечетких вещах, но они не являются научными концепциями».

Предполагается, что понятие, которое можно квалифицировать как понятие, всегда должно быть ясным и точным, без какой-либо нечеткости. Расплывчатое понятие было бы в лучшем случае прологом к формулированию концепции.

Стандарты DIN и ISO

Среди философов и ученых нет единого мнения о том, как следует определять понятие « концепция » (и, в частности, научная концепция). 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 установили бы единый взгляд на концепции. как правильные и безвозвратно исключают все остальные ». Конечно, ученые также довольно часто используют неточные аналогии в своих моделях, чтобы помочь понять проблему. Концепция может быть достаточно ясной, но не (или недостаточно) точной.

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

Последующее определение ISO очень похоже. Согласно терминологическому стандарту ISO 1087 Международной организации по стандартизации (впервые опубликованному в октябре 2000 г. и пересмотренному в 2005 г.) понятие определяется как единица мысли или идея, составленная посредством абстракции на основе свойств, общих для набора объектов.. 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 правило не применяется. 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

В 1975 году компьютерный ученый Уильям Кахан утверждал, что «опасность нечеткой теории состоит в том, что она будет поощрять неточное мышление, которое доставляет нам столько неприятностей». Впоследствии он сказал:

«При традиционной логике нет гарантированного способа обнаружить противоречие, но как только оно будет обнаружено, вы будете вынуждены что-то сделать. 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 - в природе 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 боль. Нечеткая логика изумительна. Она изолирует вас от боли. Это кокаин науки ».

По словам Кахана, утверждения о некоторой степени вероятности обычно поддаются проверке. Есть стандартные тесты, которые можно проводить. Напротив, не существует окончательной 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 перспективе. 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, допуская использование нечетких или приближенных выражений, можно 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, согласно которому, если объект принадлежит на 65% или более к 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 относимся 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 разрешающей» 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 конце концов, 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 предполагают обычную логику «истина или ложь». Лотфи Заде заявил, что «нечеткая логика не является нечеткой. В значительной степени нечеткая логика точна». Это точная логика неточности. Нечеткая логика - это не замена или замена обычной логики, а ее улучшение, 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.

Например, можно сказать, что в конечном итоге человек либо «жив», либо «мертв», что совершенно верно. В то же время, хотя человек «живёт», что также является важной истиной, но «живущий» - это нечеткое понятие. 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 достичь, 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 такие процессы, как интуитивная интуиция, могут сыграть свою 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 также « 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 на начальном этапе, чтобы достичь этого и дальше по пути. Любой метод рассуждения - это инструмент. Если его применение дает плохие результаты, виноват не сам инструмент, а его нецелевое использование. Было бы лучше обучить людей тому, как наилучшим образом использовать инструмент, при необходимости с соответствующими полномочиями, чем упреждающе запретить инструмент на том основании, что им «могли» или «могли» злоупотреблять. Исключения из этого правила могут включать такие вещи, как компьютерные вирусы и незаконное оружие, которое может причинить большой вред только в том случае, если оно используется. Однако нет никаких доказательств того, что нечеткие концепции как вид по своей сути вредны, даже если некоторые плохие концепции могут причинить вред при использовании в неподходящих контекстах.

Сводимость

Сьюзен Хаак однажды заявила, что многозначная логика не требует ни промежуточных терминов между истинным и ложным, ни отказа от двойственности. 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 утверждения часто намного эффективнее, чем длинная строка if -затем утверждения, которые имели бы то же предполагаемое значение. Этот момент, очевидно, имеет большое значение 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 набору. Некоторые явления трудно или невозможно количественно оценить и подсчитать, особенно если они не имеют дискретных границ (например, облака).

Формализация

Качества не могут быть полностью сведены к количествам - при отсутствии качеств может стать 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 формализации или формальной спецификации концепции, например, с целью измерения, административной процедуры или программирования, часть значения концепции может быть изменена или потеряна. 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 события.

Количественная оценка - не беспроблемный процесс. 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 интересующий нас предмет», а также «рискует усилить, а не уменьшить путаницу».
  • Фридрих Хайек заявил, что «определенно ненаучно настаивать на измерении, если вы не знаете, что означают ваши измерения. Бывают случаи, когда измерения не имеют значения ».
  • Хайек большого данных гуру Виктор Майер-Schönberger утверждает, что «система А на основе денег и цена решить проблему слишком много информации и не хватает мощности процессора, но в процессе дистилляции информации вплоть до цены, многие детали теряются.»
  • Майкл Поланьи заявил, что «процесс формализации всех знаний, исключая любое неявное знание, обречен на провал», поскольку для математизации концепции нам необходимо иметь возможность идентифицировать ее в первую очередь без математизации.

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 рамок воображения, связанными 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 соблазн 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 какую-то древесину, живую или мертвую, 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 представлении о дереве может сохраниться определенная «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. 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 отдельные 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 косвенные переменные, чтобы 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 расплывчатостью и нечеткостью оспаривается.

Философия

Философы часто рассматривают нечеткость как особый вид нечеткости и считают, что «никакое конкретное присвоение семантических значений неопределенным предикатам, даже нечеткому, не может полностью удовлетворить нашу концепцию того, на что похожи расширения неопределенных предикатов». 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.

Аргумент Заде

Однако Лотфи А. Заде утверждал, что «расплывчатость означает недостаточную конкретность, тогда как нечеткость означает нечеткость классовых границ ». Таким образом, утверждал он, предложение типа «Я вернусь через несколько минут» нечеткое, но не расплывчатое, тогда как предложение типа «Я вернусь когда-нибудь» нечеткое и расплывчатое. Его предположение заключалось в том, что нечеткость и нечеткость логически являются совершенно разными качествами, а не расплывчатость, являющаяся типом или подкатегорией неопределенности. Заде утверждал, что «неправильное использование термина« расплывчатый »все еще является обычной практикой в ​​философской литературе».

Этика

В научных исследованиях этики и метаэтики расплывчатые или нечеткие концепции и пограничные случаи являются стандартными темами для разногласий. 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 не могут ориентировать или управлять поведением. Может оказаться невозможным ввести правила в действие. В таком случае оценки могут не допускать определенных моральных суждений. Следовательно, прояснение нечетких моральных понятий обычно считается решающим для этических усилий в целом.

Чрезмерная точность

Тем не менее Скотт Сомс доказал, что расплывчатость или нечеткость могут быть полезны для разработчиков правил, потому что «их использование ценно для людей, которым адресованы правила». Может быть более практичным и эффективным было бы предоставить некоторую свободу действий (и личную ответственность) в интерпретации того, как должно применяться правило, с учетом общей цели, которую правило направлено на достижение.

Если правило или процедура сформулированы слишком точно, иногда они могут иметь результат, противоречащий той цели, для достижения которой они были предназначены. Например, «Закон о детях и молодежи мог бы указать точный возраст, ниже которого ребенок не может оставаться без присмотра. дети одного возраста) ».

Конфликт правил

Связанная с этим проблема заключается в том, что, если применение правовой концепции осуществляется слишком точно и строго, это может иметь последствия, которые вызовут серьезный конфликт с другой правовой концепцией. Это не обязательно связано с плохим законотворчеством. Когда принят закон, 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».

Математика

Споры об определениях относительно 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. 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. Это важная причина, по которой, как отмечал Альфред Коржибски, люди часто путают символическое представление реальности, передаваемое языками и знаками, с самой реальностью.

Нечеткость подразумевает, что существует потенциально бесконечное количество значений истинности между полной истиной 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 логическим или количественным выводом. 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 принимаете 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 математически "начинает звучать немного менее безумно".

Тегмарк переходит от эпистемологического утверждения, что математика является единственной известной системой символов, которая в принципе может выразить абсолютно все, к методологическому утверждению, что все сводится к математическим отношениям, а затем к онтологическому утверждению, что в конечном итоге все существующее является математическим ( гипотеза математической вселенной ). Затем аргумент меняется на противоположный, так что, поскольку в действительности все является математическим, математика обязательно является окончательной универсальной системой символов.

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

Залта

В его мете-математическая метафизике, Эдвард Н. Залта утверждает, что для каждого набора свойств объекта конкретного, там всегда существует ровно один абстрактный объекта, который кодирует именно тот набор свойств и никаких других - основополагающее предположение или аксиома для его онтологии абстрактных объектов Подразумевается, что для каждого нечеткого объекта всегда существует по крайней мере одно дефаззифицированное понятие, которое его точно кодирует. Это современная интерпретация Платон «s метафизика познания, который выражает уверенность в способности науки концептуализировать мир точно.

Платонизм

Интерпретация в платоническом стиле подверглась критике со стороны Хартри Х. Филда. Марк Балагер утверждает, что мы на самом деле не знаем, существуют ли независимые от разума абстрактные объекты или нет; до сих пор мы не можем доказать, истинен ли платонический реализм или нет. Защищая когнитивный реализм, Скотт Сомс утверждает, что причина, по которой эта неразрешимая загадка сохраняется, заключается 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 универсалий и частностей. Однако, если рассматривать концепции и предложения как типы когнитивных событий, можно утверждать, что они могут быть репрезентативными, поскольку они конститутивно связаны с внутренне репрезентативными когнитивными актами в реальном мире. 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 ".

В этом направлении можно было бы 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.

Социология и лингвистика

В статье 1973 года Джордж Лакофф проанализировал хеджирование в интерпретации значения категорий. Чарльз Рэгин и другие применили эту идею к социологическому анализу. Например, качественный сравнительный анализ нечетких множеств (fsQCA) использовался немецкими исследователями для изучения проблем, связанных с этническим разнообразием в Латинской Америке. В Новой Зеландии, Тайване, Иране, Малайзии, Европейском союзе и Хорватии экономисты использовали нечеткие концепции для моделирования и измерения теневой экономики своей страны. Кофи Кисси Домпере применил методы нечетких решений, приблизительных рассуждений, 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.

Томас Крон использует нечеткую логику для моделирования социологической теории. С одной стороны, он представил целостную теоретико-практическую модель с помощью нечеткой логики. Вместе с Ларсом Винтером он работает над расширением теории систем Никласа Лумана с помощью «Коско-куба». Кроме того, он объяснил транснациональный терроризм и другие современные явления с помощью нечеткой логики, например, неопределенность, гибридность, насилие и культуру.

Социологи могут намеренно создать концепт как идеальный тип, чтобы понять что-то образно, без каких-либо серьезных заявлений о том, что это «истинное и полное описание» или «истинное и полное отражение» того, что концептуализируется. 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 Аннотация. В этом контексте говорится, что нечеткие концепции «лишены ясности и их трудно протестировать или применить». Чтобы более точно указать соответствующее значение, 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». Идея состоит в том, что если будут введены более тонкие различия, то нечеткость или нечеткость будут устранены.
  • в книге по молодежной культуре этничность описывается как «нечеткое понятие, которое временами пересекается с концепциями расы, меньшинства, национальности и племени». В этом случае часть нечеткости заключается в неспособности точно различить понятие и другое, но тесно связанное понятие.
  • книга по социологической теории утверждает, что Критическая теория господства сталкивается с проблемой, заключающейся в том, что «сама реальность стала довольно бессмысленной, нечеткой концепцией». 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 книге по истории говорится: « Содомия была расплывчатым и расплывчатым понятием в средневековой и ранней современной Европе и часто ассоциировалась с множеством якобы связанных моральных и уголовных преступлений, включая ересь, колдовство, мятеж и измену. Святой Фома Аквинский. .... категоризованное мужеложство с набором сексуального поведения, «из которого не может следовать поколение [т. е. продолжение рода]». В этом случае, поскольку понятие определяется тем, что оно исключает, остается несколько неясным, какие именно виды деятельности оно будет включать.

СМИ

Основная причина, по которой термин «нечеткое понятие» в настоящее время 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), в том числе потому, что они интерактивны и рефлексивны (наблюдатели и наблюдаемое взаимно влияют на смысл событий). Эти человеческие характеристики могут быть выражены только приблизительно (см. Рефлексивность (социальная теория) ).

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 концепциями». Хотя людям часто действительно нужно 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 уничижительном смысле. Например, журналист New York Times написал, что принц Сианук «кажется неспособным отличить друзей от врагов, что вызывает тревогу, поскольку это говорит о том, что он не выступает ни за что, кроме нечеткой концепции мира и процветания в Камбодже».

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 ".

Два десятилетия спустя, после цифрового информационного взрыва из-за растущего использования Интернета и мобильных телефонов во всем мире, нечеткие концепции и нечеткая логика широко применяются при анализе больших данных социальных, коммерческих и психологических явлений. Многие социометрические и психометрические индикаторы частично основаны на нечетких концепциях и нечетких переменных.

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

Лотфи А. Заде отверг 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 варьироваться от в некоторой степени среди больших популяций. 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 состоит в том, что помимо базового статистического анализа (с использованием таких программ, как SPSS и Excel ) математические знания социологов часто довольно 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 нечетких наборов данных, если они вообще есть, и для этого 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 неопределенность, поскольку 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, может дать больше уверенности.

Актуальность

Однако это не всегда так. Концепция, даже если она совсем не расплывчата и очень точна, также может не уловить смысл чего-либо адекватно. То есть концепция может быть очень точной и точной, но не - или недостаточно - применимой или актуальной в той ситуации, к которой она относится. В этом смысле определение может быть «очень точным», но вообще «упускать суть».

Безопасность

Нечеткое понятие действительно может обеспечить большую безопасность, потому что оно дает смысл чему-то, когда точное понятие недоступно, что лучше, чем не иметь возможности обозначить его вообще. Такое понятие, как Бог, хотя и нелегко определить, например, может обеспечить верующему безопасность.

Эффект наблюдателя

В физике эффект наблюдателя и принцип неопределенности Гейзенберга 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 восприятия физического мира нечеткость неизбежна и никогда не может быть полностью устранена. Поскольку сама физическая вселенная невероятно велика и разнообразна, ее нелегко представить, понять или описать без использования нечетких концепций.

Язык

Обычный язык, который использует символические соглашения и ассоциации, которые часто не являются логическими, по своей сути содержит много нечетких концепций - «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, обратившись к словарю, тезаурусу или энциклопедии, которые показывают множественные значения слов, или наблюдая за поведением, вовлеченным в обычные отношения, основанные на взаимно понятых значениях (см. Также Неточный язык ). Бертран Рассел считал обычный язык (в отличие от логики) внутренне неопределенным.

Импликатура

Чтобы общаться, получать или передавать сообщение, человек должен каким-то образом связать свое собственное предполагаемое значение и значения, которые понимают другие, т. Е. Сообщение должно быть передано таким образом, чтобы оно было общественно понято, предпочтительно в предполагаемом манера. 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 осуществляться инстинктивно, по привычке или бессознательно, но обычно это включает в себя выбор терминов, предположений или символов, значения которых не полностью зафиксированы, но которые зависят, среди прочего, от того, как получатели сообщения на него реагируют, или от контекста.. 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 Полом Грайсом с использованием, среди прочего, концепции импликатуры. Импликатура относится к тому, что предлагается в сообщении 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 обычную теорию множеств и бинарную логику для вывода чего-то, логики обнаружили, что можно генерировать утверждения, которые с логической точки зрения не полностью верны или подразумевают парадокс, даже если в других отношениях 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».

Психология

Различные аспекты человеческого опыта обычно порождают концепции с нечеткими характеристиками.

Человек против компьютера

Формирование нечетких концепций частично связано с тем, что человеческий мозг не работает как компьютер (см. Также Китайскую комнату ).

  • В то время как обычные компьютеры используют строгие двоичные логические вентили, мозг - нет; то есть, он способен создавать все виды нейронных ассоциаций в соответствии со всеми видами принципов упорядочивания (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.
  • Человеческий мозг также может интерпретировать одно и то же явление в нескольких различных, но взаимодействующих системах отсчета, одновременно или в быстрой последовательности, без необходимости наличия явной логической связи между кадрами (см. Также эффект кадрирования ).

Согласно теории нечетких следов, частично вдохновленной гештальтпсихологией, человеческая интуиция - это непроизвольный, разумный и рациональный процесс познания; это буквально «имеет смысл» (см. также: Проблема множественной общности ).

Обучение

Частично нечеткие концепции возникают также из-за того, что обучение или рост понимания включает в себя переход от нечеткого 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 появляется больше 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 неявного обучения, Артур С. Ребра утверждаются, что не существует очень резкая границы между сознательным и бессознательным, и «там всегда будет много нечетких случаев пограничного материала, который немного сознательный и много неуловимые примеры функций и процессов, которые, кажется, ускользают от личного осознания ".

Таким образом, неизбежный компонент нечеткости существует и сохраняется в человеческом сознании из-за постоянного изменения градаций в осознании по континууму от сознательного, предсознательного и подсознательного к бессознательному. Гипнотерапевт Милтон Х. Эриксон также отметил, что сознательный разум и бессознательное обычно взаимодействуют.

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 будем следовать его применению очень точно и строго или чрезмерно расширить его применение, окажется, что это различие просто неприменимо в некоторых областях или контекстах, или что мы не можем полностью определить, как его следует проводить. Аналогия может быть, что масштабирование в телескоп, камера или микроскоп и выход, показывает, что модель, которая резко сфокусирован на определенном расстоянии становится расплывчатым на другом расстоянии, или вообще исчезает.

Сложность

Столкнувшись с любым большим, сложным и постоянно меняющимся явлением, любое краткое заявление об этом явлении, вероятно, будет «нечетким», то есть имеет смысл, но, строго говоря, неверным и неточным. 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 психофизике 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 обнаруживать только ограниченное количество оттенков серого или цветовых градаций (существуют « пороги обнаружения »).
  • Размытие при движении относится к потере деталей, когда человек смотрит на быстро движущийся объект или быстро движется, когда глаза сосредоточены на чем-то неподвижном. На кинопленке человеческий глаз может обнаружить 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.

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, в какой-то момент обязательно должно стать более расплывчатым.

Новинка

Взаимодействуя с внешним миром, человеческий разум может часто сталкиваться с новыми или частично новыми явлениями или отношениями, которые (пока) не могут быть четко определены с учетом имеющихся фоновых знаний и известных различий, ассоциаций или обобщений.

«Планы управления кризисными ситуациями не могут быть реализованы« на лету »после возникновения кризиса. Вначале информация часто расплывчата и даже противоречива. События развиваются так быстро, что лица, принимающие решения, испытывают чувство потери контроля. Часто возникает отрицание и менеджеры непреднамеренно перекрыли поток информации о ситуации », - Л. Пауль Бремер.

Хаос

Также можно утверждать, что нечеткие концепции порождаются определенным образом жизни или образом работы, который избегает определенных различий, делает их невозможными или неработоспособными или в некотором роде хаотичными. Чтобы получить нечеткие концепции, должна быть возможность каким-либо образом протестировать их применение. Но при отсутствии каких-либо значимых четких различий, отсутствии упорядоченной среды или когда все находится «в постоянном движении » или в переходном состоянии, это может оказаться невозможным, так что степень нечеткости возрастает.

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 на основе практического опыта учатся определять, различать и обобщать правильное применение концепции и соотносить ее с другими концепциями.

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 концепции часто используются для обозначения сложных явлений или для описания чего-то, что развивается и изменяется, что может включать отказ от некоторых старых значений и обретение новых.

Области

  • В метеорологии, 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 биологии белковые комплексы с множеством структурных форм называют нечеткими комплексами. 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 используют алгоритмы или генетическое программирование, моделирующие естественные эволюционные процессы, чтобы понять их структуру и параметры.
  • В медицинской диагностике оценка симптомов пациента часто не может быть очень точно определена, поскольку существует множество возможных качественных и количественных градаций по степени тяжести, частоте или частоте возникновения. Различные симптомы также могут в некоторой степени совпадать. Эти градации бывает трудно измерить, это может стоить много времени и денег, и поэтому медицинские работники могут использовать приблизительные «нечеткие» категории при оценке состояния здоровья или состояния пациента. Хотя это может быть неточно, диагноз часто бывает достаточно полезным для лечения. Нечеткая логика все чаще используется в диагностическом и медицинском оборудовании, способном измерять градации состояния.
  • В информационных услугах часто встречаются нечеткие концепции, потому что заказчик или клиент задает вопрос о чем-то, что может быть истолковано по-разному, или документ передается такого типа или значения, которое не может быть легко отнесено к известному типу или категории, или к известной процедуре. Может потребоваться серьезное исследование, чтобы «разместить» информацию или установить, в каких рамках ее следует понимать.
  • В феноменологии, которая направлена ​​на изучение структуры субъективного опыта без предвзятых мнений, важное понимание состоит в том, что на то, как кто-то что-то переживает, может влиять как влияние самого переживаемого предмета, так и то, как человек на него реагирует. 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 переводческой работе нечеткие понятия анализируются на предмет хорошего перевода. Понятие на одном языке может не иметь такого же значения или значения на другом языке, или может быть невозможно перевести его буквально или вообще. В некоторых языках есть концепции, которых нет в других языках, поэтому возникает проблема, как проще всего передать их значение. В компьютерном переводе метод, называемый нечетким соответствием, используется для поиска наиболее вероятного перевода фрагмента текста на основе ранее переведенных текстов.
  • В гипнотерапии нечеткие выражения намеренно используются с целью наведения транса. Гипнотические внушения часто выражаются неопределенным, общим или двусмысленным языком, требующим 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 субъекта спонтанно стремится уйти внутрь в поисках понимания или бегства.
  • В бизнесе и экономике было обнаружено, что «мы руководствуемся не столько правильным точным знанием наших личных интересов, сколько социально обученным, развитым, интуитивным пониманием, полученным из умственных сокращений ( рамки, ориентиры, зависть, зависимость, искушение, справедливости) ". Таким образом, экономические предпочтения часто являются нечеткими предпочтениями, что очень важно для поставщиков товаров и услуг. Эмпирические методологии нечетких множеств все чаще используются экономическими аналитиками для анализа степени принадлежности населения к определенной рыночной категории, поскольку это может иметь большое значение для результатов бизнеса.
  • В сексологии пол и гендер концептуализируются гендерными плюралистами как спектр, или континуум, или как набор масштабных характеристик. Таким образом, представление о том, что люди являются либо гетеросексуальными мужчинами, либо гетеросексуальными женщинами, геями, лесбиянками, бисексуалами или транссексуалами, слишком упрощено; гендерная идентичность - это вопрос степени, дифференцированное понятие, которое по этой самой причине является нечетким понятием с нечеткими границами. Например, кто-то, кто «в основном» гетеросексуален, мог иногда иметь негетеросексуальные контакты, без этого 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, то есть нечеткой.
  • В политике может быть очень важно и проблематично, как именно проводится концептуальное различие, и действительно ли проводится различие вообще; различия, используемые в администрации, могут быть намеренно резкими или нечеткими из-за каких-то политических мотивов или властных отношений. 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 статистических исследованиях цель состоит в измерении масштабов 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 должным образом 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. 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. Возможна погрешность измерения, но величина погрешности должна быть в допустимых пределах, и желательно, чтобы ее величина была известна.
  • В богословии делается попытка более точно определить значение духовных понятий, которые относятся к тому, как люди конструируют смысл человеческого существования, и часто отношения людей со сверхъестественным миром. Многие духовные концепции и верования расплывчаты до такой степени, что, хотя они и абстрактны, они часто имеют в высшей степени персонализированное значение или включают в себя личную интерпретацию типа, которую нелегко определить в общих чертах. Похожая ситуация возникает в психотерапии. Голландский теолог Кеес де Гроот исследовал неточное представление о том, что психотерапия подобна «имплицитной религии », определяемой как «нечеткое понятие» (все зависит от того, что подразумевается под «психотерапией» и «религией»). Философ духовности Кен Уилбер утверждал, что «ничто не является на 100% правильным или неправильным», вещи просто «различаются по степени незавершенности и дисфункции»; никто и ничто не является на 100% добром или злом, каждый просто различается «по степени невежества и разобщенности». Это понимание предполагает, что все человеческие оценки можно рассматривать как градуированные концепции, где каждое качественное суждение имеет, по крайней мере, неявно ощущение количественной пропорции, связанной с ним.
  • В правовой системе важно, чтобы правила толковались и применялись стандартным образом, чтобы к одним и тем же делам и к одним и тем же обстоятельствам относились одинаково. В противном случае обвиняли бы в произволе, не отвечающем интересам правосудия. Следовательно, законодатели стремятся разработать определения и категории, которые были бы достаточно точными, чтобы их нельзя было толковать по-разному. Для этой цели критически важно устранить нечеткость, и различия в толковании обычно разрешаются посредством постановления суда, основанного на доказательствах. В качестве альтернативы разрабатывается какая-то другая процедура, позволяющая обнаружить и провести правильное различие.
  • В администрировании, архивировании и бухгалтерском учете 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.

Общие

Можно утверждать, что многие концепции, используемые довольно повсеместно в повседневной жизни (например, «любовь», «Бог», «здоровье», «социальное», «терпимость» и т. Д.), Являются по своей сути или внутренне нечеткими концепциями в той степени, в которой их значение никогда не могут быть полностью и точно определены с помощью логических операторов или объективных терминов и могут 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 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 произноситься чисто случайно; например, ребенок может повторять ту же идею в совершенно не связанных контекстах, или ругательный термин может произноситься произвольно. Передается чувство или чувство, но при этом не совсем ясно, о чем идет речь.

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

Двусмысленность

Нечеткие концепции могут использоваться намеренно для создания двусмысленности и нечеткости, в качестве тактики уклонения или для преодоления того, что в противном случае было бы немедленно признано противоречием терминов. Они могут использоваться, чтобы указать, что между двумя вещами определенно существует связь, без 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 к лучшему ее пониманию.

Эффективность

Нечеткие концепции можно использовать как практический метод описания чего-либо, полное описание чего было бы неуправляемо большим мероприятием или потребовало бы очень много времени; таким образом, упрощенное указание того, о чем идет речь, 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 неэффективно. В этом смысле Карл Поппер отверг педантичность и прокомментировал это так:

"... 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 процедуры, 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 точность имеют только прагматическое значение как средство для достижения определенной цели... "

Предоставление «слишком большого количества деталей» может дезориентировать и сбивать с толку, а не давать разъяснения, в то время как нечеткого термина может быть достаточно 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 подхватил 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 преднамеренную 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 затраты и повышает управляемость» (податливость означает «простоту управления или применения»). 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 программу Такеши Ямакавы для перевернутого маятника, в которой дифференциальные уравнения заменены нечеткими правилами «если-то», в которых слова используются вместо чисел.

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 булевой логики ( двузначная логика или двоичная логика просто заменяются многозначной логикой ).

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 принадлежит, либо 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. Это означало бы, что на практике граница между нечеткими наборами и булевыми наборами сама по себе нечеткая, а не абсолютная. В качестве упрощенного примера мы могли бы заявить, что концепция X определенно применима к конечному набору явлений и определенно не применима ко всем другим явлениям. Тем не менее, в пределах конечного набора релевантных элементов X может быть полностью применим к одному подмножеству включенных явлений, в то время как он применим 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 внутри наборов связаны с другими перекрывающимися подмножествами в других наборах.

Уточняющие методы

В математической логике, компьютерном программировании, философии и лингвистике нечеткие концепции можно анализировать и определять более точно или всесторонне, описывая или моделируя концепции с использованием терминов нечеткой логики или другой субструктурной логики. В более общем плане могут использоваться такие методы разъяснения, как:

Ввод в действие схема, один из способов прояснения нечетких понятий.
  • 16. Применение метаязыка, который включает нечеткие понятия в более инклюзивную категориальную систему, которая не является нечеткой ( мета ).
  • 17. Создание меры или шкалы степени применимости концепции ( метрология ).
  • 18. Изучение моделей распределения или частоты распределения (возможно, различных) использований концепции ( статистика ).
  • 19. Определение серии логических операторов или системы вывода, которая охватывает все или большинство случаев, к которым применяется концепция ( алгоритм ).
  • 20. Связывание нечеткой концепции с другими концепциями, которые не являются нечеткими или менее нечеткими, или просто путем полной замены нечеткой концепции другой, альтернативной концепцией, которая не является размытой, но «работает таким же образом» ( прокси )
  • 21. Медитация или пресловутая «бегать вокруг блока», чтобы прояснить ум и, таким образом, улучшить точность размышлений о проблеме определения ( забота о себе ).

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
Основная статья: Дефаззификация

Говорят, что происходит процесс дефаззификации, когда нечеткие концепции могут быть логически описаны в терминах нечетких множеств или отношений между нечеткими множествами, что позволяет определять вариации значения или применимости концепций как количества. По сути, качественные различия в этом случае более точно описываются как количественные вариации или количественная изменчивость. Присвоение числового значения обозначает величину отклонения по шкале от нуля до единицы.

Трудность, которая может возникнуть при оценке нечеткости концепции, можно проиллюстрировать вопросом «Это одно из таких?». Если невозможно однозначно ответить на этот вопрос, это может быть связано с тем, что «это» (объект) само по себе нечетко и ускользает 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. Может случиться так, что личные значения, которые люди придают чему-либо, достаточно ясны для самих людей, но невозможно передать эти значения другим, кроме как в виде нечетких понятий.

Смотрите также
использованная литература
  1. ^ Сьюзен Хаак, Девиантная логика, нечеткая логика: за пределами формализма. Чикаго: Издательство Чикагского университета, 1996.
  2. ^ Ричард Дитц и Себастьяно Моруцци (ред.), Вырезы и облака. Неопределенность, ее природа и логика. Oxford University Press, 2009; Делия Графф и Тимоти Уильямсон (ред.), Неопределенность. Лондон: Рутледж, 2002.
  3. ^ Тимоти Уильямсон, Неопределенность. Лондон: Рутледж, 1994, стр. 124f; Лотфи А. Заде, "Количественная нечеткая семантика". Информационные науки, Vol. 3, No. 2, апрель 1971 г., стр. 159-176.
  4. ^ Барт Коско, Нечеткое мышление: новая наука о нечеткой логике. Нью-Йорк: Гиперион, 1993; Барт Коско, Рай в чипе: нечеткое видение общества и науки в цифровую эпоху. Нью-Йорк: Three Rivers Press, 1999; Дэниел Макнил и Пол Фрейбергер, « Нечеткая логика: революционная компьютерная технология, которая меняет наш мир». Нью-Йорк: Саймон и Шустер, 1994. Чарльз Элкан, «Парадоксальный успех нечеткой логики». Эксперт IEEE, август 1994 г. [1] Полезный обзор этой области представлен в: Radim Bělohlávek, Joseph W. Dauben amp; George J. Klir, Fuzzy Logic and Mathematics: A Historical Perspective. Издательство Оксфордского университета, 2017.
  5. ^ Полезный обзор представлен в: Enrique Ruspini et al. Справочник по нечетким вычислениям. Бристоль и Филадельфия: Издательский институт физики, 1998.
  6. ^ Радим Белохлавек и Джордж Дж. Клир (ред.), Концепции и нечеткая логика. Кембридж, Массачусетс: MIT Press, 2011.
  7. ^ Рудольф Seisingдр. На нечеткости: дань уважения к Лютфи Заде А., Vol. 2. Гейдельберг: Springer, 2013, с. 656; Эллен Кристиаанс, «1,5 миллиона лет информационных систем; от охотников-собирателей до приручения сетевого компьютера». В: Дэвид Ависон и др., Прошлое и будущее информационных систем: 1976-2006 гг. И далее. Нью-Йорк: IFIP / Springer, 2006, стр. 165-176.
  8. ^ Розанна Киф и Питер Смит, Неопределенность: читатель. Кембридж, Массачусетс: MIT Press, 1996.
  9. ^ Массимо Пильуччи и Маартен Будри (ред.), Философия лженауки: пересмотр проблемы демаркации. Издательство Чикагского университета, 2013 г., стр. 95.
  10. ^ Николас Решер, Многозначная логика. Нью-Йорк: Макгроу-Хилл, 1969.
  11. ^ Angelica Nuzzo, «Неясность и значение дисперсии в логике Гегеля». В: Анжелика Нуццо, Гегель и аналитическая традиция. Нью-Йорк: Международная издательская группа Continuum, 2010, стр. 61-82.
  12. ^ Роберт Л. Карнейро, «Переход от количества к качеству; причинный механизм, которым не уделяется должного внимания в объяснении социальной эволюции». Слушания Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки ( PNAS), Vol. 97 № 23, 7 ноября 2000 г., стр. 12926-12931. [2]
  13. ^ С. Рахман и Дж. Редмонд, «Хью МакКолл и рождение логического плюрализма». В: Справочник по истории логики, т. 4. Эльзевир, 2008.
  14. ^ Михай Надин, "Логика неопределенности", в: Юджин Фриман (редактор), Актуальность Чарльза Пирса. Ла Саль, Иллинойс: Открытый суд, 1983, стр. 154–166.
  15. ↑ Макс Блэк, «Неопределенность: упражнение в логическом анализе». Философия науки, Vol. 4. 1937. С. 427–455. Макс Блэк, «Рассуждение с помощью свободных понятий». В: Canadian Philosophical Review, том 2, выпуск 1, июнь 1963 г., стр. 1–12.
  16. ^ Ян Лукасевич, «О трехзначной логике». В: Ян Лукасевич, Избранные произведения. Амстердам: Издательство Северной Голландии, 1970, стр. 87-88.
  17. ^ Эмиль Леон Пост, "Введение в общую теорию элементарных предложений". Американский журнал математики, Vol. 43, No. 3, июль 1921 г., стр. 163-185.
  18. ^ Альфред Тарский, логика, семантика, метаматематика. Оксфорд: Издательство Оксфордского университета, 1956.
  19. ↑ Валентин Бажанов, «Судьба одной забытой идеи: Н.А. Васильев и его воображаемая логика». Исследования советской мысли, Том 39, № 3, 1990, стр. 333-341. [3] Архивировано 19 июля 2006 г. в Wayback Machine.
  20. ^ Сьюзен Хаак отмечает, что Станислав Яськовский предоставил аксиоматизацию многозначных логик в: Яськовский, «О правилах предположения в формальной логике». Studia Logica No. 1, 1934. [4] См. Сьюзан Хаак, Философия логики. Издательство Кембриджского университета, 1978, стр. 205.
  21. ^ Приянка Каушал, Нирадж Мохан и Парвиндер С. Сандху, «Актуальность нечетких понятий в математике». Международный журнал инноваций, менеджмента и технологий, Vol. 1, No. 3, август 2010 г. [5]
  22. ^ Абрахам Каплан и Герман Ф. Шотт, "Исчисление для эмпирических классов", Methodos, Vol. 3. 1951, с. 165–188.
  23. ^ Тимоти Уильямсон, Неопределенность. Лондон: Рутледж, 1996, стр. 120.
  24. ^ Дж. Баркли Россер старший и Этвелл Р. Туркетт, Многозначные логики. Амстердам: Издательство Северной Голландии, 1952, стр. 109.
  25. ^ Александр А. Зиновьев, Дэвид Динсмор Коми и Гвидо Кюнг, Философские проблемы многозначной логики. Дордрехт: Д. Рейдел, 1963.
  26. ^ Уильям П. Олстон, Философия языка. Энглвуд Клиффс, Нью-Джерси: Prentice Hall, 1964, стр. 87; Уильям П. Олстон, «Неясность», в книге Пола Эдвардса (ред.), Энциклопедия философии, т. 8. Нью-Йорк: Macmillan, первое издание 1967 г., стр. 218–221; Уильям П. Олстон, Реалистическая концепция истины. Итака: Издательство Корнельского университета, 1996, стр. 62.
  27. ^ Дитер Клауа. "Über einen Ansatz zur mehrwertigen Mengenlehre". Monatsberichte der Deutschen Akademie der Wissenschaften (Берлин), Vol. 7, pp. 859–867, 1965. Зигфрид Готвальд, «Ранний подход к ступенчатой ​​идентичности и ступенчатой ​​принадлежности в теории множеств». Нечеткие множества и системы. Vol. 161, выпуск 18, сентябрь 2010 г., стр. 2369–2379.
  28. ^ Зигфрид Готвальд, "Формирование логики теории нечетких множеств". В: Cintula, Petr et al. (ред.), годы свидетелей. Очерки в честь Петра Гайека. Лондон: Публикации колледжа, 2009, стр. 193–208. [6] Архивировано 01 октября 2012 г. в Wayback Machine.
  29. ^ Роберт Джон Аккерманн, Введение в многозначную логику. Лондон, Рутледж и Кеган Пол, 1967; Николас Решер, Многоценная логика. Нью-Йорк: Макгроу-Хилл, 1969.
  30. ^ Роберт Г. Вольф, «Обзор многозначной логики (1966–1974)», в: Дж. Майкл Данн и Джордж Эпштейн (ред.), Современное использование многозначной логики. Дордрехт: Д. Рейдель, 1977, 167–323.
  31. ^ Сьюзен Хаак, Девиантная логика, нечеткая логика: за пределами формализма. Чикаго: Издательство Чикагского университета, 1996.
  32. ^ Мерри Бергманн, Введение в многозначную и нечеткую логику: семантика, алгебры и системы вывода. Издательство Кембриджского университета, 2008.
  33. ^ Лотфи А. Заде, "Нечеткие множества". В кн.: Информация и управление. 8, June 1965, pp. 338–353. {{Cite web | url = http://www-bisc.cs.berkeley.edu/Zadeh-1965.pdf | title =Архивнаякопия | access-date = 2007-11 -06 | url-status = dead | archive-url = https://web.archive.org/web/20071127005930/http://www-bisc.cs.berkeley.edu/Zadeh-1965.pdf | дата архива = 2007-11-27 | df = См. Также А. Думитрас и Г. Мошиц, «Понимание нечеткой логики: интервью с Лотфи Заде». Журнал обработки сигналов IEEE, май 2007 г., стр. 102-105.
  34. ^ Радим Белоглавек, Джозеф В. Добен и Джордж Дж. Клир, Нечеткая логика и математика: историческая перспектива. Oxford University Press, 2017. Лотфи А Заде с Джорджем Дж. Клиром и Бо Юа, Нечеткие множества, нечеткая логика и нечеткие системы: избранные статьи. Сингапур и Ривер Эдж (Нью-Джерси): World Scientific Publishing Company, 1996. Это последнее название включает библиографию работ Заде до 1996 года.
  35. ^ Рудольф Зейзинг, "Кибернетика, теория систем, теория информации и нечеткие множества и системы в 1950-х и 1960-х годах". Информационные науки № 180, 2010, стр. 4459-4476.
  36. ^ Информационный бюллетень IFSA (Международная ассоциация нечетких систем), Vol. 10, No. 1, март 2013 г. [7]
  37. ^ Ричард Ван Норден, Брендан Махер и Регина Нуццо, «100 лучших статей». Nature, 29 октября 2014 г. [8]
  38. ^ Радим Белоглавек, Джозеф В. Добен и Джордж Дж. Клир, Нечеткая логика и математика: историческая перспектива. Издательство Оксфордского университета, 2017.
  39. ^ Радим Белоглавек, "Что такое нечеткая решетка понятий? II", в: Сергей О. Кузнецов и др. (ред.), Грубые множества, нечеткие множества, интеллектуальный анализ данных и гранулярные вычисления. Берлин: Springer Verlag, 2011, стр. 19–20. [9]
  40. ^ Подавляющее большинство ученых или ученых, использующих идею нечетких понятий, ссылаются на масштабированные (градуированные) характеристики, а не на вариации в вероятностях их применимости. Вероятностная интерпретация концепций обсуждается в Edward E. Smith amp; Douglas L. Medin, Категории и концепции. Кембридж: Издательство Гарвардского университета, 1981.
  41. ^ Николаос Галатос, Питер Джипсен, Томаш Ковальски и Хироакира Оно, Решетки с вычетом: алгебраический взгляд на субструктурную логику. Elsevier Science, 2007.
  42. ^ Петр Гайек, Метаматематика нечеткой логики. Дордрехт: Springer, 1998, стр. 2.
  43. ^ Лютфи А. Заде, «Понятие лингвистической переменной и его применение к приближенным Рассуждение-1», информационные науки, Vol. 8, pp. 199–249, 1975. Джерри М. Мендель и Роберт И. Боб Джон, «Простые нечеткие множества типа 2». Транзакции IEEE в нечетких системах, Vol. 10, No. 2, April 2002, pp. 117-127. Джерри М. Мендель, "Успехи в нечетких множествах и системах типа 2". В: Информационные науки 177, 2007 г., стр. 84–110. [10]
  44. ↑ Делия Графф Фара, «Зыбучие пески: интересная теория неопределенности». Философские темы, Vol. 28 No. 1, 2000, pp. 45-81.
  45. ↑ Делез и Гваттари, Тысяча плато (1988, 551).
  46. ^ Делёз и Гваттари, Что такое философия? (1994, 141).
  47. ^ Рой Т. Кук, Словарь философской логики. Издательство Эдинбургского университета, 2009, стр. 84.
  48. ^ Николас Решер, Многозначная логика. Нью-Йорк: Макгроу-Хилл, 1969.
  49. ^ Сьюзан Хаак, Философия логики. Издательство Кембриджского университета, 1978, стр. xii.
  50. ^ Сьюзан Хаак, Философия логики. Издательство Кембриджского университета, 1978, стр. 165.
  51. ^ Петр Гайек, "Десять вопросов и одна проблема по нечеткой логике". Анналы чистой и прикладной логики, Vol. 96, Issues 1-3, March 1999, 157-165, at p. 162.
  52. ^ Кадзуо Танака, Введение в нечеткую логику для практических приложений. Springer, 1996; Константин Зопунидис, Панос М. Пардалос и Джордж Бауракис, Нечеткие множества в менеджменте, экономике и маркетинге. Сингапур; World Scientific Publishing Co., 2001. Умберто Бустинце и др. (ред.), Нечеткие множества и их расширения: представление, агрегирование и модели. Интеллектуальные системы от принятия решений до интеллектуального анализа данных, веб-аналитики и компьютерного зрения. Берлин: Springer, 2008.
  53. ^ Информационная страница службы поддержки Samsung [11].
  54. ^ Лютфи Заде, «Борьба с неточностью реального мира» (интервью). Сообщения ACM, Том 27, № 4, 1 апреля 1984 г., стр. 304-311.
  55. ^ Stosberg, Марк (16 декабря 1996). «Роль размытости в Artifical [ так в оригинале ] интеллект». Умы и машины. Архивировано из оригинального 20 мая 2013 года. Проверено 19 апреля 2013 года.
  56. ^ Irem Дикмен, М. Талат Birgonal и Седата Хан, «Использование нечеткой оценки риска для скорости перерасход риска в международных строительных проектов.» Международный журнал управления проектами, Vol. 25 № 5, июль 2007 г., стр. 494–505.
  57. ^ Фа-Лян Гао, «Новый способ прогнозирования прочности цемента - Нечеткая логика». Исследование цемента и бетона, том 27, выпуск 6, июнь 1997 г., страницы 883–888.
  58. ^ "Золотой гусь 2017: нечеткая логика, четкое воздействие"
  59. ^ Мичио Сугено (редактор), Промышленные приложения нечеткого управления. Амстердам: Северная Голландия, 1992; Эндрю Поллак, «Технология; нечеткая логика для компьютеров». New York Times, 11 октября 1984 г.; Эндрю Поллак, "Теория нечетких компьютеров: как имитировать разум?" New York Times, 2 апреля 1989 г.
  60. ^ URL-адрес IFSA: http://isdlab.ie.ntnu.edu.tw/ntust/ifsa/
  61. ^ Сайт IEEE CIS [12].
  62. ^ Сайт FSDM
  63. ^ См. Сайт SOFT [13].
  64. ^ Сайт КМИС [14].
  65. ^ Иньмин Лю, Гуоцин Чен и Миншэнь Инь (ред.), Нечеткая логика, мягкие вычисления и вычислительный интеллект. Одиннадцатый Всемирный конгресс Международной ассоциации нечетких систем 28–31 июля 2005 г., Пекин, Китай. Том III. Пекин: Издательство Университета Цинхуа / Springer Verlag, 2005, стр. viii.
  66. ^ TFSA издает Международный журнал нечетких систем.
  67. ^ URL-адрес веб-сайта NAFIPS: http://nafips.ece.ualberta.ca/
  68. ^ URL-адрес EUSFLAT: http://www.eusflat.org/. URL-адрес Mathfuzzlog: http://www.mathfuzzlog.org/index.php/Main_Page
  69. ^ Веб-сайт IFSS [15].
  70. ^ "Иран занимает 3-е место в производстве науки, связанной с нечеткими системами: Официальный". Иранский проект, 9 марта 2017 г. [16]
  71. ^ (RAFSSoftCom)
  72. ↑ Ильдар Батыршин, «Ретроспективный взгляд из России на страну чудес расплывчатости». В: Rudolf Seising et al. (ред.), О нечеткости: дань уважения Лотфи А. Заде, том 1. Берлин: Springer, 2013, стр. 33–38.
  73. ^ Сайт CBSF [17].
  74. ^ IV Веб-сайт CBSF
  75. ^ Веб-сайт CSCR
  76. ^ Сайт SLAAI [18].
  77. ^ См. Сайт APNNS [19].
  78. ^ Лотфи А. Заде, "Фактическая информация о влиянии нечеткой логики". Инициатива Беркли в области мягких вычислений, Департамент электротехники и компьютерных наук, Университет Беркли, Калифорния, около 2014 г. [20] Для получения дополнительных сведений о глобальном сообществе нечеткой логики см. [21].
  79. ↑ Кейд Мец, «Лотфи Заде, отец математической« нечеткой логики », умер в 96 лет». New York Times, 11 сентября 2017 г.
  80. ^ Андрей Попеску, "Общий подход к нечетким понятиям". Mathematical Logic Quarterly Vol. 50, № 3, 2005, с. 265–280.
  81. ^ Радим Белоглавек и Вилем Выходил, "Что такое нечеткая решетка понятий?" Департамент компьютерных наук, Университет Палацкого, Оломоуц, 2005 г. [22]
  82. ^ См. Далее сайт COMPASSS
  83. ^ Гамбургер - это бутерброд?
  84. ^ Мерриам-Вебстер: 10 видов бутербродов
  85. ↑ Департамент налогообложения и финансов штата Нью-Йорк: Налоговый бюллетень ST-835 - Бутерброды
  86. ^ Это не бутерброд
  87. ^ Национальный совет по хот-догам и колбасам
  88. ^ Таблица выравнивания сэндвича
  89. ^ Что буррито и бутерброды могут научить нас об инновациях
  90. ^ Является ли тако сэндвичем: или как мы классифицируем продукты?
  91. ^ Следует ли считать тако бутербродом? Вердикт вынесен
  92. ^ Дэниел Крейсс, Прототип политики: активная технология кампании и данные демократии. Издательство Оксфордского университета, 2016.
  93. ^ Например, Микаэль Коллан, Марио Федрицци, Януш Кацпшик, Нечеткие технологии: современные приложения и будущие задачи. Гейдельберг: Springer, 2016, стр. 65f.; Дэниел Дж. Льюис и Тревор П. Мартин, "Управление неопределенностью с помощью нечетких иерархических больших данных". Процедуры по информатике, том 53, 2015 г., страницы 19–28. [23]
  94. ^ Крис Праймесбергер, «Аналитика больших данных играет большую роль в избирательных кампаниях 2016 года». eWeek, 24 сентября 2016 г. [24] ; Грегори Томас, «Преимущества больших данных в гонке за Белый дом». Bemyapp Media, 2 сентября 2016 г. [25] ; Алекс Вуди, «Почему успешная политика теперь привязана к аналитике больших данных». Datanami.com, 10 мая 2016 г. [26] ; Лиза Рагуза, «И победитель выборов 2016 года -… большие данные». Связь, 4 ноября 2016 г. [27] ; Джон Маркман, «Большие данные и выборы 2016 года». Журнал Forbes, 8 августа 2016 г. [28] ; Тейлор Армердинг, «Большие данные и выборы: кандидаты знают вас - лучше, чем вы их знаете». CSOonline.com, 17 июля 2016 г. [29]
  95. ↑ Роберт Эпштейн, «Как Google может организовать выборы 2016 года». Politico.com, 19 августа 2015 г. [30] ; Марсель Розенбах, «Как Google и Facebook могут изменить выборы», Der Spiegel online (английское издание), 8 ноября 2016 г. [31]
  96. ^ Например, Кайл С. Лонгест и Стивен Вейси, «Fuzzy: программа для выполнения качественного сравнительного анализа (QCA) в Stata». Stata Journal, Vol. 8 № 1, 2008: 79–104. Грегори Виот, "Нечеткая логика в C". Журнал доктора Добба, 1 февраля 1993 г. [32]
  97. ^ Крис Праймесбергер, «Аналитика больших данных играет большую роль в избирательных кампаниях 2016 года». eWeek, 24 сентября 2016 г.
  98. ↑ Кеннет П. Фогель, «Наследница, незаметно влияющая на работу Трампа». Politico.com, 21 ноября 2016 г. [33]
  99. ^ Кейт Браннели, «Кампания Трампа платит миллионы зарубежным фирмам, занимающимся большими данными». NBC News, 4 ноября 2016 г. [34]
  100. ^ «Cambridge Analytica - О нас». Веб-сайт Cambridge Analytica. Архивировано из оригинала на 2016-02-16.
  101. ↑ Кэрол Кадвалладр, «Британский регулирующий орган приказывает Cambridge Analytica опубликовать данные о избирателях в США». The Guardian, 5 мая 2018 г. [35]
  102. ^ Адам Таннер, «Девять фактов, которые вы не знаете о сборе своих личных данных». Журнал Forbes, 4 ноября 2014 г. [36]
  103. ^ Стив Лор и Наташа Сингернов, «Как данные не помогли нам объявить выборы». New York Times, 10 ноября 2016 г. [37]
  104. ^ «Как Трамп стал президентом». Интервью Джеральда Ф. Сейба с Келлианн Конвей, Wall Street Journal (полное видео интервью Совета генерального директора WSJ), 14 ноября 2016 г. [38] См. Также: Джонатан Ваниан, «Как плохие данные опроса обманули всех, кроме Дональда Трампа». Fortune, 10 ноября 2016 г. [39]
  105. ^ «Как Трамп стал президентом». Интервью Джеральда Ф. Сейба с Келлианн Конвей, Wall Street Journal (полное видео интервью Совета генерального директора WSJ), 14 ноября 2016 г. [40]
  106. ^ Райан Lizza, «политические махинации Келлиана Конуэй в», житель Нью - Йорк, 17 октября 2016 года [41] (см также альтернативные факты )
  107. ^ Jina Мур, «Кембридж Analytica была роль в Кении выборах тоже». New York Times, 20 марта 2018 г. [42]
  108. ↑ Кэрол Кадвалладр и Эмма Грэм-Харрисон, «Давление на Cambridge Analytica и Facebook усиливается из-за скандала с данными». The Guardian, 18 марта 2018 г. [43]
  109. ^ Джонатан Шибер, «Facebook нанял судебно-медицинскую фирму для расследования ситуации с падениемакций Cambridge Analytica на 7%». TC Techcrunch.com, 19 марта 2018 г. [44]
  110. ^ Спенсер Фэйд, «Кому должна быть выгодна продажа ваших личных данных?». Futures Platform, 27 марта 2018 г. [45]
  111. ↑ Дэвид Маклафлин, Бен Броуди и Билли Хаус, «Согласно источнику, FTC проверяет Facebook на предмет использования личных данных». Bloomberg, 20 марта 2018 г.; Тони Ромм и Крейг Тимберг: «FTC начинает расследование в отношении Facebook после того, как Cambridge Analytica извлекает личную информацию миллионов пользователей». Washington Post, 20 марта 2018 г. [46]
  112. ^ Сара Салинас, «Facebook нанимает фирму для проведения« всестороннего аудита »Cambridge Analytica». Новости CNBC, 19 марта 2018 г. и видео панели squawkbox [47]
  113. ^ Кристофер Карбоун, «Facebook может иметь о вас 29 000 точек данных, но Марк Цукерберг на самом деле не знает». Fox News, 11 апреля 2018 г. [48] [49] Джулия Ангвин, Сурья Матту и Терри Пэррис-младший, «Facebook не сообщает пользователям все, что действительно знает о них». ProPublica, 27 декабря 2016 г. [50]
  114. ^ Сенат слушания основных моменты видео Цукерберг, 10 апрель 2018
  115. ^ Оливия Солон и Джулия Кэрри Вонг, «Facebook приостанавливает работу другой аналитической фирмы из-за вопросов о слежке». The Guardian, 20 июля 2018 г. [51]
  116. ^ Ричард Уотерс, «Facebook - жертва быстрого роста или злоупотребление пользовательскими данными?» Financial Times, 20 декабря 2018 г.
  117. ^ Мэтью Розенберг, Николас Конфессор и Кэрол Кадвалладр, «Какконсультанты Трампа использовали миллионы данных Facebook». New York Times, 17 марта 2018 г.
  118. ^ Сара Фрайер и Тодд Шилдс, «Цукерберг говорит, что Facebook собирает интернет-данные о непользователях», Bloomberg, 11 апреля 2018 г.
  119. ^ Gabriel JX Dance, Майкл ЛаФорджиа и Николас Конфессор, «Когда Facebook поднял стену конфиденциальности, он открыл путь для технологических гигантов». New York Times, 18 декабря 2018 г. [52]
  120. ↑ Ребекка Баллхаус и Дженни Гросс, «Операции закрытия Cambridge Analytica после разногласий с данными Facebook». Wall Street Journal, 2 мая 2018 г.; Мансиф Венгаттил, «Cambridge Analytica и родительская SCL Elections закрываются». Reuters, 2 мая 2018 г. [53]
  121. ^ Tableau.com, Большие данные: 8 основных тенденций 2016 года.
  122. ^ Майкл О'Хаган, «От военных до медицинских и коммерческих приложений нейронных сетей и нечеткой логики: современная игра« мечи на орала »». Материалы конференции IEEE WESCON '93, Сан-Франциско, 28-30 сентября 1993 г. Переиздано в EEE Xplore, 6 августа 2002 г.
  123. ^ Радим Белоглавек, Джордж Дж. Клир, Гарольд В. Льюис III, Эйлин К. Уэй, «Концепции и нечеткие множества: недопонимание, заблуждения и упущения». Международный журнал приблизительных рассуждений, Vol. 51, июль 2009 г.), стр. 23–34. [54] Анхель Гарридо и Пьедад Юсте, «споры о введении неклассической логики». Brain, Vol. 5, No. 1-4, 2014. [55]
  124. ^ Дэниел Макнил и Пол Фрейбергер, Нечеткая логика: революционные компьютерные технологии, которые меняют наш мир. Нью-Йорк: Саймон и Шустер, 1994, стр. 49.
  125. ^ Дэниел Макнил и Пол Фрейбергер, Нечеткая логика: революционные компьютерные технологии, которые меняют наш мир. Нью-Йорк: Саймон и Шустер, 1994, стр. 50. Фонд «Хонда» пришел к выводу, что Заде сыграл «активную роль в превращении будущего информационного общества в более гуманную цивилизацию», внося широкий спектр вкладов в прикладную логику.
  126. ^ П. Гич и М. Блэк (ред.), Переводы философских сочинений Готтлоба Фреге, 3-е издание. Блэквелл, 1980, стр. 159.
  127. ^ Лютфи А. Заде, «Есть ли необходимость в нечеткой логике?», Информатика, № 178, 2008, стр. 2753.
  128. ↑ О дебатах между Заде и Калманом см.: Лотфи А. Заде, «Рождение и эволюция нечеткой логики». Международный журнал общих систем, Vol. 17, No. 2-3, 1990, pp. 95-105. См. Также: Юсель Юксель, «О заде« Рождение и эволюция нечеткой логики »». В: Эйке Хюллермайер, Рудольф Круз и Франк Хоффманн (ред.), Обработка информации и управление неопределенностью в системах, основанных на знаниях. Приложения. Материалы 13-й Международной конференции, IPMU 2010, Дортмунд, Германия, 28 июня - 2 июля 2010 г. (Коммуникации в компьютерных и информационных науках, том 81), часть II. Берлин: Springer, 2010, стр. 350-355.
  129. ^ Вольфганг Г. Шток, "Концепции и семантические отношения в информатике". В: Journal of the American Society for Information Science and Technology Vol. 61 № 10, октябрь 2010 г., стр. 1951–1969. [56] ; Эрик Марголис и Стивен Лоуренс, «Концепции». В: Стэнфордская энциклопедия философии, 2011. [57]
  130. ^ Эдвард Э. Смит и Дуглас Л. Медин, Категории и концепции. Кембридж: Издательство Гарвардского университета, 1981, стр. 182.
  131. ^ Павел Зейдлер, Модели и метафоры как инструменты исследования в науке. Цюрих: Lit Verlag, 2013; Л. Маньяни, Н. Дж. Нерсесиан и П. Тагард (ред.), Основанное на моделях рассуждение в научных открытиях. Нью-Йорк: Kluwer Academic / Plenum Publishers, 1999; Джонатан Лоури, Моделирование и рассуждение с расплывчатыми концепциями. Нью-Йорк: Спрингер, 2006.
  132. ^ Для получения информации перейдите в Библиотеку стандартов.
  133. ^ См., Например, [58] [59] [60]
  134. ^ Лотфи А. Заде, "Рождение и эволюция нечеткой логики". Международный журнал общих систем, Vol. 17, No. 2-3, 1990, pp. 95-105, at p. 98.
  135. ^ Даниэль Макнил и Пол Фрейбергер, Нечеткая логика: революционные компьютерные технологии, которые меняют наш мир. Нью-Йорк: Саймон и Шустер, 1994, стр. 47-48.
  136. ↑ A. Dumitras, amp; G. Moschytz, «Понимание нечеткой логики: интервью с Лотфи Заде». Журнал обработки сигналов IEEE, май 2007 г., стр. 102-105, стр. 103.
  137. ^ Сьюзан Хаак, Философия логики. Издательство Кембриджского университета, 1978, стр. 213.
  138. ^ Сьюзен Л. Эпштейн, "Память и концепции в реактивном обучении". Труды канадского семинара по машинному обучению 1992 [61].
  139. ↑ Стивен Мамфорд, «Количества и качества», запись в блоге Ноттингемского университета, 30 сентября 2012 г. [62]
  140. ^ Роберт М. Вахтер, "Как измерение не удается врачам и учителям". New York Times, 16 января 2016 г. [63]
  141. ^ «Известная цитата, которую обычно приписывают Эйнштейну:« Не все, что можно подсчитать, имеет значение, и не все, что имеет значение, можно подсчитать ». Я бы изменил его на менее красноречивое, более прозаическое утверждение: если мы не знаем, как считается, мы не знаем, разумно ли рассчитывать на числа. Проблема не в самих статистических тестах, а в том, что мы делаем до и после их запуска. Во-первых, мы считаем, если можем, но подсчет во многом зависит от предыдущих предположений о категоризации. (...) Во-вторых, после того, как мы собрали некоторые цифры, относящиеся к явлению, мы должны разумно объединить их в своего рода рекомендацию или рейтинг. Это непросто. Путем соответствующего выбора критериев, протоколов измерения и весов можно достичь почти любого желаемого результата ». - Джон Аллен Паулос,« Metric Mania », в New York Times, 10 мая 2010 г. [64] Действительно ли Эйнштейн создал цитату, которая Паулос упоминает, что это оспаривается. Цитата также приписывается Уильяму Брюсу Кэмерону, Неформальная социология, случайное введение в социологическое мышление. Нью-Йорк: Рэндом Хаус, 1963, стр. 13. [65]
  142. ^ Дж. Коутс, «Кейнс, расплывчатые концепции и нечеткая логика». В: GC Harcourt amp; PA Riach (ed.), Второе издание General Theory, Volume 2. London: Routledge, 1997, pp. 244-259, at p. 256.
  143. ^ Ф. А. Хайек, «Как справиться с невежеством». Импримис, Том 7, номер 7, июль 1978 г. [66]
  144. ^ Виктор Майер-Шенбергер и Томас Рамге, Новое изобретение капитализма в эпоху больших данных. Лондон: Джон Мюррей, 2018, стр. 52.
  145. ^ Майкл Поланьи, Неявное измерение [1966]. Чикаго: University of Chicago Press, 2009, стр. 20-21.
  146. ^ То, что часто пытаются сделать статистики, - это создать модель, которая может предсказать величину разницы между истинным (точным и точным) числом и полученным вычисленным числом, в данном случае истинным числом деревьев. Однако такая модель по-прежнему опирается на несовершенные или ошибочные определения. Даже если вместо этого используются нечеткие значения, вполне вероятно, что определенное и точное число никогда не будет достигнуто. Максимум можно сказать, что число верное, если определения приняты.
  147. ^ Сьюзен Хаак, Девиантная логика, нечеткая логика - за пределами формализма. Чикаго: Издательство Чикагского университета, 1996.
  148. ↑ Матти Эклунд, «Неопределенность и неопределенность второго уровня», в: Ричард Дитц и Себастьяно Моруцци (ред.), Сокращения и облака. Неопределенность, ее природа и логика. Oxford University Press, 2009, стр. 65.
  149. ^ Матти Эклунд, "Характеризуя неопределенность". Философский компас, 2, 2007, стр. 896-909.
  150. ^ Лютфи А. Заде, «Что такое нечеткая логика?». Информационный бюллетень IFSA (Международная ассоциация нечетких систем), Vol. 10, № 1, март 2013 г., стр. 5–6.
  151. ^ Том Догерти, "Неясное значение", в: Философия и феноменологические исследования, Vol. 89, № 2, сентябрь 2014 г., стр. 352–372 [67] ; Том Догерти, "Расплывчатость и неопределенность в этике". В: Тристрам Макферсон и Дэвид Планкетт, Справочник по метаэтике Routledge. Оксфорд: Рутледж, 2017.
  152. ^ Скотт Сомс, «Ценность неопределенности». Глава 2 в: Андрей Мармор и Скотт Сомс, Философские основы языка в праве. Oxford: Oxford University Press, 2013, стр. 26-43, at p. 26.
  153. ^ Скотт Сомс, «Ценность неопределенности». Глава 2 в: Андрей Мармор и Скотт Сомс, Философские основы языка в праве. Oxford: Oxford University Press, 2013, стр. 26-43, at p. 33.
  154. ^ Скотт Сомс, «Ценность неопределенности». Глава 2 в: Андрей Мармор и Скотт Сомс, Философские основы языка в праве. Oxford: Oxford University Press, 2013, стр. 26-43, at p. 34.
  155. ^ Альфред Коржибски, Наука и здравомыслие: Введение в неаристотелевские системы и общую семантику (5-е изд.). Форест-Хиллз, Нью-Йорк: Институт общей семантики, 1995. Грегори Бейтсон, « Шаги к экологии разума: сборник очерков по антропологии, психиатрии, эволюции и эпистемологии». Чикаго: Издательство Чикагского университета, 1972.
  156. ^ Vassos Argyrou, "Антропология Magic". В: Джеймс Д. Райт (редактор), Международная энциклопедия социальных и поведенческих наук. Амстердам: Elsevier, 2015, 2-е издание, Vol. 14, стр. 438. Доминик Хайд, неопределенность, логика и онтология. Олдершот: Ashgate Publishing Ltd, 2008. См. Также объектно-ориентированную онтологию.
  157. ^ Альфред Коржибски, Наука и здравомыслие: Введение в неаристотелевские системы и общую семантику (5-е изд.). Форест-Хиллз, Нью-Йорк: Институт общей семантики, 1995.
  158. ^ Таня Льюис, «Из чего состоит Вселенная? Математика, говорит ученый». Live Science, 30 января 2014 г. [68]
  159. ↑ См. Также Рафаэль ван Риль и Роберт Ван Гулик, «Научная редукция». В: Стэнфордская энциклопедия философии, 2014. [69]
  160. ^ Эдвард Н. Залта, Абстрактные объекты. Введение в аксиоматическую метафизику. Дордрехт: издательство D. Reidel Publishing Company, 1983.
  161. ^ Норман Галли, Платоновская теория познания [1962]. Милтон-Парк: Рутледж, 2013, глава 4.
  162. ^ Хартри Х. Филд, Наука без чисел. Защита номинализма. Второе издание, Oxford: Oxford University Press, 2016.
  163. ^ Марк Балагер, Платонизм и антиплатонизм в математике. Оксфорд: Издательство Оксфордского университета, 1998.
  164. ^ "В отличие от платонической эпистемологии, требуемой классическим счетом Фреге-Рассела... эпистемология натурализованных суждений рассматривает знакомство и знание суждений как основанные на знакомстве и знании действий и событий, составляющих когнитивную жизнь человека. «- Скотт Сомс, что это значит?. Princeton: Princeton University Press, 2010, стр. 106.
  165. ^ Уильям Эшли, марксизм и моральные концепции. Нью-Йорк: издательство «Ежемесячный обзор», 1964, стр. 4–5. Точно так же Поль Лафарг написал в своем эссе «Происхождение абстрактных идей» (1900), что «мозг обладает свойством мыслить, как желудок - переваривать пищу. Он не может думать, кроме как с помощью идей, которые он создает с помощью материалы, обеспечиваемые природной средой и социальной или искусственной средой, в которой развивается человек ". [70]
  166. ^ Джон Коутс, Требования здравого смысла; Мур, Витгенштейн, Кейнс и социальные науки. Кембридж: Издательство Кембриджского университета, 1996.
  167. ^ Джордж Лакофф, «Хеджес: исследование критериев значения и логики нечетких понятий». Журнал философской логики, Vol. 2, 1973, с. 458–508. [71]
  168. ^ Чарльз Рэгин, Пересмотр социального запроса: нечеткие множества и за его пределами. University of Chicago Press, 2008. Шаомин Ли, «Измерение нечеткости человеческих мыслей: применение нечетких множеств в социологических исследованиях». Журнал математической социологии, том 14, выпуск 1, 1989 г., стр. 67–84; Марио Каранта, "Теория и концепции нечетких множеств: предложение по формированию концепции и операционализации". Сравнительная социология Vol. 12, выпуск 6, 2013 г., стр. 785-820.
  169. ^ Майкл Штойбер, Фредерик Казелиц, Мари Софи Хайнельт, «Как справляться с социально-этническими конфликтами в Латинской Америке? Анализ условий на нескольких уровнях с помощью fsQCA ». Доклад для конференции «QCA. Приложения и методологические проблемы », 22–23 ноября 2013 г., Университет Гете, Франкфурт. [72]
  170. ^ Роберт Draeseke и Дэвид EA Giles, "нечеткий логический подход к моделированию подпольной экономики Новой Зеландии". Математика и компьютеры в моделировании, Vol. 2002. 59, № 1. С. 115–123. Тиффани Хуэй-Куанг Ю, Дэвид Хан-Мин Ван и Су-Джейн Чен, «Подход нечеткой логики к моделированию теневой экономики на Тайване». Physica Vol. 362, № 2, 2006, с. 471–479. Мохаммад Хоссиен Пурказеми, Мохаммад Насер Шерафат и Захра Делфан Азари, «Моделирование подпольной экономики Ирана: подход с нечеткой логикой». В: Обзор экономики Ирана, том 19, выпуск 1, зима 2015 г., стр. 91-106; Кристина Марсич и Дияна Орески, «Оценка и сравнение теневой экономики в Хорватии и странах Европейского Союза: подход нечеткой логики». В: Журнал информации и организационных наук, Vol. 49, No. 1, 2016, pp.83-104.
  171. ^ Кофи Кисси Домпере, Нечеткость, демократия, контроль и система коллективного выбора решений: теория политической экономии поиска ренты и сбора прибыли. Гейдельберг: Springer, 2014.
  172. ^ Томас Крон, Reflexiver Terrorismus. Weilerswist: Velbrück, 2015. Fuzzy-Systeme und die «Corona-Krise. В: Zeitschrift für Theoretische Soziologie, специальный выпуск «Corona-Krise und Differenzierungslagen», 2021 (с Ларсом Винтером). Die Vagheit der Kultur. В: межкультурный журнал: онлайн-журнал межкультурных исследований, 2021, Bd. 19, H. 34 (с Анной-Марией Вейрах). Gewalt und эмоциональная энергия. В: Österreichische Zeitschrift für Soziologie, специальный выпуск «Bestandsaufnahme soziologischer Gewaltforschung» (ред. Андреас Браун / Томас Крон), 2020: 113-134. Die (Re) Produktion des Terrors - Unterscheidungen und Vagheiten. В: Soziale Systeme, специальный выпуск «Terrorismus - fuzzy logisch und formtheoretisch», 2018, H. 1: 15-41 (с Ларсом Винтером). Autopoiesis und Hybride - zur Formkatastrophe der Gegenwartsgesellschaft. В: Zeitschrift für Theoretische Soziologie, H.2, 2014: 220-252. Integrale Akteurtheorie - zur Modellierung eines Bezugsrahmens für komplexe Akteure. В: Zeitschrift für Soziologie, 2006, H.3: 170-192. Нечеткие системы - Überlegungen zur Vagheit sozialer Systeme. В: Soziale Systeme, 2005, H. 2: 370-394 (с Ларсом Винтером). Fuzzy-Logik für die Soziologie. В: Österreichische Zeitschrift für Soziologie, 2005, H. 3: 51-89. Logik der in der Soziologie. В: Klimczak, Peter / Thomas Zoglauer (ed.): Logik in den Wissenschaften. Мюнстер: Mentis 2017 (с Ларсом Винтером), 181–198. Террок - гибридный преступник в индивидуализированной террористической войне. В: Дефлем, Матье (ред.): Терроризм и борьба с терроризмом сегодня. Бингли: Изумруд, 2015, 131-149 (с Андреасом Брауном и Евой Хейнке). Нечеткое мышление в социологии. В: Зейзинг, Руди (ред.): Взгляды на нечеткие множества и системы с разных точек зрения. Философия и логика, критика и приложения. Берлин, Гейдельберг: Springer, 2009 (с Ларсом Винтером): 301-320.
  173. ^ Эдвард А. Шилс и Генри А. Финч (ред.), Макс Вебер по методологии социальных наук. Гленко, Иллинойс: Свободная пресса, 1949, стр. 93.
  174. ^ Энн Маркусен, «Нечеткие концепции, скудные доказательства, политическая дистанция: аргументы в пользу строгости и актуальности политики в критических региональных исследованиях». В: Региональные исследования, том 37, выпуск 6-7, 2003 г., стр. 701–717.
  175. ^ Йорг Rössel и Рэндалл Коллинз, «Конфликт теория и взаимодействие ритуалы. В Микроэкономических теориях конфликта». В: Джонатан Х. Тернер (редактор), Справочник по социологической теории. Нью-Йорк: Springer, 2001, стр. 527.
  176. ^ Кэрол Дженкинс, «Этническая принадлежность, культура, наркотики и секс». В: Питер Агглетон, Эндрю Болл и Пурнима Мане (редакторы), «Секс, наркотики и молодежь: международные перспективы». Лондон: Рутледж, 2006, стр. 48.
  177. ^ Элизабет Чаплин, Социология и визуальное представление. Лондон: Рутледж, 1994, стр. 130.
  178. ^ Стивен Дж. Линч (редактор), Кристофер Марлоу: Эдвард II, со связанными текстами. Индианаполис: Hackett Publishing Company, 2015, стр. xix.
  179. ^ Лоик Ваквант, "Нечеткая логика практического смысла". в: Пьер Бурдье и Лоик Вакван, Приглашение к рефлексивной социологии. Лондон: Polity Press, 1992, глава I, раздел 4.
  180. ^ Ф. Мэннинг "Нечеткое описание: открытие и изобретение в социологии". В кн.: История гуманитарных наук, т. 7, № 1, 1994, с. 117–23. [73]
  181. ↑ Филип Шенон, «Их принц вернулся: камбоджийцы сбиты с толку». New York Times, 6 июня 1993 г.
  182. ↑ Бетти Блэр, «Интервью с Лотфи Заде, создателем Fuzzy Logic». Azerbaijan International, Зима 1994, стр. 46–47. [74]
  183. ^ Йохан ван Бентем и др. (ред.), Возраст альтернативной логики. Оценивая философию логики и математики сегодня. Дордрехт: Springer, 2006, стр. 203.
  184. ^ Кофи Кисси Домпере, Нечеткость и приблизительное рассуждение; эпистемология неопределенности, ожидания и риска в рациональном поведении. Берлин: Springer, 2009.
  185. ^ Масао Мукайдоно, Нечеткая логика для начинающих. Сингапур: World Scientific Publishing, 2001.
  186. ^ Карен Армстронг, Дело в пользу Бога. Нью-Йорк: Якорь, 2010.
  187. ^ Дэвид Бом, Целостность и подразумеваемый порядок. Лондон: издание Routledge amp; Kegan Paul ARK в мягкой обложке, 1983, стр. 86f.
  188. ^ Бертран Рассел. «Неопределенность». В: Австралийский журнал психологии и философии, Vol. 1, pp. 84–92, 1923. Перепечатано в: Bertrand Russell Papers, Vol. 9. С. 147–54. Надин Фолкнер, «Рассел и неопределенность». Журнал исследований Бертрана Рассела, лето 2003 г., стр. 43–63.
  189. ^ Критика Грайса предоставлена ​​Уэйном А. Дэвисом, « Импликатура: намерение, соглашение и принцип в несостоятельности теории Грайса». Кембридж: Cambridge University Press, 1998. Примером конкретного применения теории Грайса является: Пенелопа Браун и Стивен С. Левинсон, Вежливость: некоторые универсалии в использовании языка. Кембридж: Издательство Кембриджского университета, 1987.
  190. ^ Патрик Хьюз и Джордж Брехт, Порочные круги и бесконечность. Антология парадоксов. Penguin Books, 1978. Николас Решер, Эпистемологические исследования. Франкфурт: Ontos Verlag, 2009, глава 3.
  191. ^ Andrea Cantini, «Парадоксы и современная логика», Стэнфорд энциклопедия философии 30 апреля 2012 года [75]
  192. ^ См. Далее Радим Белоглавек и Джордж Дж. Клир (ред.) Концепции и нечеткая логика. MIT Press, 2011. Джон Р. Сирл, «Умы, мозг и программы». Науки о поведении и мозге, Vol. 3, № 3, 1980, с. 417–457. Роберт Эпштейн, «Пустой мозг», Aeon, 18 мая 2016 г. [76]
  193. ^ Гарри Коллинз, Молчаливое и явное знание. Чикаго: Издательство Чикагского университета, 2013.
  194. ↑ Амос Тверски и Дэниел Канеман, «Формирование решений и психология выбора». Наука, Vol. 211, № 4481, январь 1981 г., стр. 453-458.
  195. ^ CJ Brainerd и VF Reyna, «Суть - суть: теория нечетких следов и новый интуиционизм». Обзор развития, Vol. 10, No. 1, March 1990, pp. 3-47, at p. 39.
  196. ^ Артур С. Ребер, Неявное обучение и неявное знание. Очерк когнитивного бессознательного. Оксфорд: Издательство Оксфордского университета, 1993, стр. 137-138.
  197. ^ Рональд А. Хэвенс (ред.), Мудрость Милтона Х. Эриксона, Том II: человеческое поведение и психотерапия. Нью-Йорк: Irvington Publishers, 1992, глава 3.
  198. ^ А. Корнелиус Бенджамин, "Наука и неопределенность". В кн.: Философия науки, т. 6 № 4, 1939, стр. 422-431.
  199. ^ Кеннет Кноблаух, «Цветное зрение», в: Справочник Стивена по экспериментальной психологии, Том 1: ощущение и восприятие (3-е изд.). Нью-Йорк: John Wiley amp; Sons, 2002, стр. 48.
  200. ^ Эндрю Тарантола, «Почему имеет значение частота кадров». Gizmodo.com, 14 января 2015 г. [77]
  201. ↑ Л. Пол Бремер, «Корпоративное управление и антикризисное управление», в: « Директора и советы», зима 2002 г.
  202. ^ Жан Пиаже и Бербель Инхельдер, Рост логического мышления от детства до подросткового возраста. Нью-Йорк: Основные книги, 1958; Филип Дж. Келман и Марта Э. Артерберри, Колыбель знаний: развитие восприятия в младенчестве. Кембридж, Массачусетс: MIT Press, 2000.
  203. ^ Рудольф Seising, «Об отсутствии строгих границ - неясность, расплывчатость и нечеткость в философии, науке и медицине». Прикладные мягкие вычисления, Том 8, 2008 г., стр. 1232–1242, стр. 1235.
  204. ↑ Kazem Sadegh-Zadeh «Нечеткая революция: до свидания с аристотелевским мировоззрением». В: Искусственный интеллект в медицине, 21, 2001, стр. 18–19. [78]
  205. ^ Стивен Прист, Теории разума. Лондон: Penguin Books, 1991, стр. 183.
  206. ^ Майкл Хаммонд, Джейн Ховарт и Рассел Кит, Понимание феноменологии. Оксфорд: Блэквелл, 1991.
  207. ^ Корнелия Грибель, «Нечеткие концепции в сознании переводчиков». В: Валери Дуллион, Между специализированными текстами и институциональным контекстом - компетентность и выбор в юридическом переводе. Амстердам: John Benjamins Publishing Company, 2017. (Специальный выпуск « Перевод и перевод в многоязычных контекстах», том 3, № 1, 2017).
  208. ^ Рональд А. Хэвенс (ред.), Мудрость Милтона Х. Эриксона, Том I: гипноз и гипнотерапия. Нью-Йорк: Irvington Publishers, 1992, стр. 106. Джозеф О'Коннор и Джон Сеймур (ред.), Введение в нейро-лингвистическое программирование. Лондон: Торсонс, 1995, стр. 116f.
  209. ^ Франчесе Trillas, «нечеткая логика и современная экономика.» В: Рудольф Зайзинг, Энрик Триллас и Януш Кацпшик (ред.), К будущему нечеткой логики. Базель: Springer International Publishing, 2015, стр. 56.
  210. ↑ Сурья Монро, «Бисексуальность». Хаундмиллс, Бейзингсток: Пэлгрейв Макмиллан, 2015, стр. 49.
  211. ^ Барт Коско, «Да, кандидаты, Там нечеткая математика». New York Times, 7 ноября 2000 г.
  212. ^ Рассел Гордон и Дэвид Бендиен, «Стандартные классификации». Обзор статистики Новой Зеландии, сентябрь 1993 г., стр. 20.
  213. ^ Пол С. Бауэр и др., «Расплывчатые концепции в вопросах обследования. Общая проблема, проиллюстрированная с помощью шкалы слева направо». Электронный журнал ССРН, апрель 2014 г. [79]
  214. ^ CN де Гроот, «Социология религии смотрит на психотерапию». Исследования социологии (Лувен-ля-Нев, Бельгия), Vol. 29, № 2, 1998 г., стр. 3–17, с. 4. [80] Архивировано 23 мая 2013 года в Wayback Machine.
  215. ^ Марк Мэнсон, «Взлет и падение Кена Уилбера», markmanson.net, 4 июня 2012 г. [81]
  216. ^ То есть при применении правил правила не соблюдаются последовательно, и, следовательно, шаблон их применения не следует правилам.
  217. ^ Для получения дополнительной информации см., Например, Ральф Поше, «Двусмысленность и неопределенность в юридической интерпретации», в: Лоуренс М. Солан и Питер М. Тирсма (ред.), Оксфордский справочник по языку и праву. Oxford University Press, 2012, стр. 128–144.
  218. ↑ Дэвид Генри, «Нечеткие числа», Bloomberg Businessweek, 3 октября 2004 г. [82]
  219. ^ Карл Поппер, Unended квест: интеллектуальная автобиография. Лондон: Рутледж, 2002, стр. 22.
  220. ^ Лютфи А. Заде, «Что такое нечеткая логика?». Информационный бюллетень IFSA (Международная ассоциация нечетких систем), Vol. 10, No. 1, March 2013. Такеши Ямакава "Стабилизация перевернутого маятника с помощью высокоскоростной системы аппаратного контроллера нечеткой логики". Нечеткие множества и системы, том 32, стр. 161–180, 1989.
  221. ^ См., Например, CA Drossos, «Основы нечетких множеств: нестандартный подход». Нечеткие множества и системы, том 37, выпуск 3, 28 сентября 1990 г., стр. 287-307.
  222. ^ Гай В. Минеу и др. (ред.), Концептуальные графы для представления знаний. Берлин: Springer, 1993. Тру Хоанг Цао, Концептуальные графы и нечеткая логика. Берлин: Springer, 2010.
  223. ^ В. Рахмати и др. (ред.), Новый нечеткий ПИД-регулятор с малой сложностью и быстрым откликом для настройки антенны с использованием двух двигателей постоянного тока.
  224. ^ ср. Тимоти Уильямсон, Неопределенность. Лондон: Рутледж, 1996, стр. 258.
внешние ссылки
Последняя правка сделана 2023-03-21 10:42:49
Содержание доступно по лицензии CC BY-SA 3.0 (если не указано иное).
Обратная связь: support@alphapedia.ru
Соглашение
О проекте