Перейдем теперь к нечетким рассуждениям. Напомним сначала, что один шаг достоверного вывода можно описать в виде схемы следующего вида.

Моделирование рассуждений. Опыт анализа мыслительных актов p112_1.png

Здесь над чертой стоят те утверждения, истинность которых уже доказана, а ниже черты – утверждения, истинность которых логически следует из верхних утверждений и тех правил вывода, которые используются в данной логической системе. Для большей наглядности рассмотрим один частный, но весьма распространенный случай вывода, с которым мы уже сталкивались, – по правилу модус поненс. Напомним его схему:

Моделирование рассуждений. Опыт анализа мыслительных актов p112_2.png

Рассмотрим теперь схему вида

Моделирование рассуждений. Опыт анализа мыслительных актов p112_3.png

Здесь

Моделирование рассуждений. Опыт анализа мыслительных актов fuz_quan.png
1 – нечеткий квантификатор, показывающий, что истинность А не является абсолютной. Конечно, вывод, который следует из подобной посылки, также не может быть достоверным. Степень его правдоподобности оценивается нечетким квантификатором
Моделирование рассуждений. Опыт анализа мыслительных актов fuz_quan.png
2. Примером рассуждения такого типа может служить следующая схема:

Моделирование рассуждений. Опыт анализа мыслительных актов p113_1.png

Знак вопроса стоит тут на том месте, где должен находиться некоторый нечеткий квантификатор. Интуиция подсказывает нам, что им должен быть квантификатор «часто». Вывод «часто я не выхожу на улицу» выглядит вполне в духе человеческих умозаключений.

Рассмотрим еще одну схему:

Моделирование рассуждений. Опыт анализа мыслительных актов p113_2.png

Здесь квантификатор

Моделирование рассуждений. Опыт анализа мыслительных актов fuz_quan.png
1 стоит в другой позиции. Примером такого рассуждения может служить следующая схема:

Моделирование рассуждений. Опыт анализа мыслительных актов p113_3.png

Какой квантификатор надо здесь подставить вместо знака вопроса? Однозначный ответ на этот вопрос вряд ли возможен. В схеме нет информации о частоте события А. А без этой информации трудно сделать сколь-нибудь содержательное заключение. Можно лишь отметить, что если речь идет о сиюминутном решении о прогулке, то положительное решение о ней имеет не слишком большую вероятность.

Рассмотрим, наконец, схему

Моделирование рассуждений. Опыт анализа мыслительных актов p113_4.png

Конкретный случай ее реализации:

Моделирование рассуждений. Опыт анализа мыслительных актов p113_5.png

Здесь определение

Моделирование рассуждений. Опыт анализа мыслительных актов fuz_quan.png
2 более обосновано. По-видимому, большинство читателей не будут возражать, если вместо знака вопроса будет стоять квантификатор «нередко», хотя могут быть и другие мнения.

При создании логик, моделирующих нечеткие рассуждения, делалось немало попыток поиска формальных процедур, позволяющих «вычислять» вид

Моделирование рассуждений. Опыт анализа мыслительных актов fuz_quan.png
2. О некоторых из них говорится в комментариях к данному разделу. В следующем разделе мы опишем один из возможных способов такого «вычисления», а в заключительном разделе главы познакомимся еще с несколькими предложениями такого рода. Но прежде чем делать это, остановимся еще на одном моменте, связанном с использованием нечетких квантификаторов при рассуждениях.

В высказываниях «В Ленинграде часто идет дождь» или «Мой ребенок часто болеет» использован один и тот же нечеткий квантификатор «часто». Но каждому ясно, что за ним скрывается неодинаковая фактическая частота. Дожди в Ленинграде, наверное, идут куда чаще, чем болеет ребенок. Один и тот же квантификатор соотносится в этих высказываниях с различными нормами. Норма частоты дождя в Ленинграде иная, чем норма частоты заболевания детей. Если житель Москвы говорит, что он живет недалеко от работы, а житель Ялты говорит то же самое, то за квантификатором «недалеко» у москвича скрывается куда большее расстояние, чем у ялтинца. Таким образом, сами по себе квантификаторы ничего не определяют, кроме положения на лингвистической шкале. В конкретных ситуациях они приобретают некоторый физический смысл, зависящий от этих ситуаций. Поэтому особое значение приобретают исследования, в которых предлагается аппарат, позволяющий делать нечеткие выводы единообразным способом для всего класса однотипных или похожих ситуаций.

Известен, например, Принцип ситуативной инвариантности, позволяющий, проведя рассуждение для одной ситуации, преобразовывать его формальным образом для ситуаций, сходных с первоначальной. Этот принцип срабатывает, если имеется лингвистическая шкала. Тогда переход от ситуации к ситуации связан с монотонным смещением всех отрезков, соответствующих квантификаторам шкалы, на определенное число позиций влево или вправо по множеству значений признака, учитываемого данной лингвистической шкалой. Такое смещение позволяет использовать в нечетких рассуждениях элементы, характерные для рассуждений по аналогии. Только вместо диаграммы, отражающей пропорцию Лейбница, в нечетких рассуждениях появляется нечеткая диаграмма моделирования (НДМ), которая имеет вид

Моделирование рассуждений. Опыт анализа мыслительных актов p114_1.png

В этой диаграмме А обозначает описание некоторой ситуации, а Ã – отображение этой ситуации с помощью перехода от качественных параметров, присутствующих в описании А, к их представлению через утверждения с нечеткими квантификаторами. Таким образом, Ã есть нечеткая модель ситуации А. Если ситуация А является основанием для перехода с помощью некоторого рассуждения Т к ситуации B, то нам бы хотелось, чтобы существовало нечеткое рассуждение

Моделирование рассуждений. Опыт анализа мыслительных актов t_tilde.png
, с помощью которого из Ã получалось бы описание
Моделирование рассуждений. Опыт анализа мыслительных актов b_tilde.png
, и между А и Ã, а также между В и
Моделирование рассуждений. Опыт анализа мыслительных актов b_tilde.png
существовало определенное соответствие I (например, изоморфизм). Диаграмма НДМ должна обладать свойством коммутативности. Другими словами,
Моделирование рассуждений. Опыт анализа мыслительных актов b_tilde.png
должно получаться одинаковым, если сначала проводится четкое рассуждение Т, а затем от В происходит переход с помощью соответствия I к
Моделирование рассуждений. Опыт анализа мыслительных актов b_tilde.png
или если сначала от А совершается переход к Ã, а затем проводится нечеткое рассуждение
Моделирование рассуждений. Опыт анализа мыслительных актов t_tilde.png
, аналогичное рассуждению Т.

Такая близость рассуждений по аналогии и нечетких рассуждений не случайна. Ибо в основе этих рассуждений лежит идея сходства, похожести.


Перейти на страницу:
Изменить размер шрифта: