Феликс Ланге Нечёткая логика

Введение

Книга, которую вы держите в руках, – повествование о нечеткой логике. Нечеткая логика – это раздел многозначной логики, который базируется на обобщении классической логики и теории нечётких множеств, предложенной американским математиком Лотфи Заде. Взяв старт в 1965 году нечеткая логика прошла путь от почти антинаучной теории, практически отвергнутой в Европе и США, до сегодняшних дней, когда она получила признание. Нечеткая логика возникла как наиболее удобный способ построения систем управления сложными технологическими процессами, а также нашла применение в бытовой электронике, диагностических и других экспертных системах. Необходимость ее внедрения была вызвана возросшим недовольством машинным интеллектом электронных приборов. Для создания действительно интеллектуальных систем, способных адекватно взаимодействовать с человеком, был необходим новый математический аппарат, способный переводить неоднозначные жизненные утверждения на язык четких и формальных математических формул. Нечеткая логика продемонстрировала ряд многообещающих возможностей применения – от систем управления летательными аппаратами до прогнозирования итогов выборов.

Нечеткая логика основана на использовании таких оборотов языка, как «далеко», «близко», «холодно», «горячо». Чтобы использовать теорию нечеткости на компьютерах, необходимы математические преобразования, позволяющие перейти от лингвистических переменных к их числовым аналогам в электронных приборах.

Классическая логика развивается с древнейших времен, её основоположником считается Аристотель. Такая логика имеет один существенный недостаток – с ее помощью невозможно описать ассоциативное мышление человека. Классическая логика оперирует только двумя понятиями: истина и ложь, исключая любые промежуточные значения. Это было неплохо для вычислительных машин, но попробуйте представить весь окружающий вас мир только в черном и белом цвете, исключив из языка любые ответы на вопросы, кроме «да» и «нет». Решить эту проблему и призвана нечеткая логика.

В настоящей книге будут рассмотрены непростой и витиеватый путь становления нечеткой логики как совершенно новой области науки, ее история, противоречия и составляющие. И речь пойдет далеко не о строгой математике и логике. Мы сравним мировоззрения Будды и Аристотеля, изучив все то наследие, которое они оставили нам, рассмотрим различные аспекты истории науки, изучим линии жизни, окунемся в мир качественно новых интеллектуальных разработок и узнаем, как стремительно развивается интеллект роботов. Также мы узнаем, как нечеткая логика способна не только повлиять на сугубо технические вопросы повседневной жизни, но и изменить наши взгляды на жизнь и смерть, нашу личную этику, наши системы права и государства и многое другое.

От автора

Однажды наступил момент, когда ко мне пришло осознание того, что наука совсем не так точна и определенна, как может показаться на первый взгляд. Этот момент – что-то сопряженное с пониманием того, что вера в Бога в XXI веке представляет собой уже нечто иное, чем ее было принято считать ранее.

Ученые умы допускают одну и ту же ошибку: они стремятся к категоричному принятию или отрицанию конкретного факта. Несмотря на то, уверены ли они в состоятельности тех или иных утверждений, все, что делают ученые – присваивают им статус верных или ложных. Ученые могут утверждать, что цвет травы – зеленый, количество озер в штате Мэн в США – четное или нечетное. Иными словами, правда в этих утверждениях – довольно относительное понятие, сродни отношениям математики и логики: ученые признают что-либо истинным или нет: либо черное, либо белое, других вариантов не может существовать.

Фактически это лишь вопрос степени исследования фактов. Любой факт – нечеткий, неопределенный и неточный, он требует исследования в определенной степени; лишь математика делит все на черное и белое. Но эта наука представляет собой искусственную систему правил и символов, не так ли? До сих пор, на сегодняшний день, еще никто не предоставил факта или суждения о мире, который бы являл собой абсолютную истину или же, наоборот, абсурд.

Именно эта ошибка и натолкнула меня на размышления; именно она заставила меня сомневаться в отношении науки и её чётких доводов, особенно настораживало меня поведение учёных в соотношении наука – религия. Тогда я решил прибегнуть к «серой правде», в то время я занимался изучением математики, электротехники и машиностроения в университете. Сначала я работал с символами и абстрактными математическими теоремами. Получалось довольно скучно и сухо до тех пор, пока я не начал преподавать математику, пытаясь вовлечь в процесс свои идеи о «неточном». Студенты, обучающиеся у меня, очень быстро научились рисовать нечёткий серый мир в серых оттенках. Некоторые из них даже создали настоящие нечеткие системы и пакеты программного обеспечения, запатентовали свои идеи, а некоторые из них пошли продавать свои товары или создавать собственные компании. Вскоре в Японии инженеры разработали первые нечеткие «умные» коммерческие продукты, появились нечеткие видеокамеры и стиральные машины.

Моя работа в то время показала, что «нечёткий мир» выходит далеко за рамки учебников, научных журналов и лекционных аудиторий. Еще более впечатляющим стало стремительное дальнейшее их одобрение на Дальнем Востоке и столь же рьяное их опровержение и противодействие на Западе. «Нечёткое» мировоззрение возымело право существовать. Оно распространилось не только на точные науки, как математика, но и на культуру и философию в равной степени. Оно воззвало к прошлому, даже к таким персонам, как Будда и Аристотель. «Нечёткое» мировоззрение бросило вызов и будущему – например, до сих пор в мире ведутся споры о законности абортов и об общем праве, дошло даже до того, что когда-нибудь мы будем взаимодействовать с машинами, которые в свою очередь могут пойти против нас.

Книга, которую вы держите в руках, – рассказ о «нечетком» мировоззрении. В основе данной идеи лежит переход от черно-белой парадигмы к серой – от двухвалентности до многозначности. Не подумайте, что суть заключается в повествовании лишь о «нечёткой логике» – это было бы слишком скучно. Суть, скорее, заключается в том, чтобы показать «нечеткое мировоззрение» в действии, в работе, в жизни.

Глава I. Оттенки серого

Уму начинающего доступно огромное количество возможностей, уму эксперта – лишь немного.

Сюнрю Судзуки

Представьте, что вы держите в руке яблоко. Является ли предмет, который вы держите, яблоком? Конечно же, объект в вашей руке принадлежит к группе фруктов, которую вы привыкли называть яблоком. Теперь откусите от него небольшой кусочек и попробуйте на вкус; проглотите его, позвольте органам пищеварительного тракта разделить его на молекулы и распознать их – каким фрукт кажется вам сейчас? Является ли все еще этот объект яблоком? Откусите еще кусочек, затем еще и еще, до тех пор, пока яблоко в руке не превратится в пустоту.

Яблоко медленно превращается в пустоту… Но где же та самая граница между формой фрукта и пустотой? Пока у вас в руке половина объекта, ровно половины его и нет. Та половина, которой уже нет, – не является яблоком…

Эта половина – то самое серое, находящееся в промежутке между черным и белым, на которое наука так привыкла все делить. Поэтому наше первое утверждение прозвучит так: нечеткость – это серость между черным и белым.

Однажды Рене Декарт, сидя перед камином, развлекался, размышляя: держал кусочек воска и наблюдал за тем, как тот ведет себя под воздействием тепла вблизи огня; мял его и пытался услышать звук, с которым тот плавился, вдыхал слегка медовый маслянистый запах, вертел частичку воска в руках, наслаждаясь ощущением мягкой, слегка текучей структуры.

Восковой элемент медленно таял, растягивался и расползался, размякая на глазах, теряя исходную форму, превращаясь в нечто иное до тех пор, пока вовсе не прилип к кирпичной поверхности камина и не исчез с нее.

Куда исчез воск? В какой именно момент воск перестал быть воском?

В жизни мы сталкиваемся с теми же вопросами ежедневно, хочется нам этого или нет, достаточно посмотреть в зеркало: лицо, волосы, кожа и даже зубы меняются. Меняются на молекулярном уровне, незаметном глазу, но меняются даже в тот момент, когда мы просто смотрим в зеркало. Очень медленно, на молекулярном уровне, мы ежеминутно меняемся, стареем, переходим от того, какими видим себя в зеркале, к себе новому. Меняются молекулы, атомы, кварки. Разделение материй может восходить к истокам учения Готфрида Лейбница об относительности пространства, времени и движения, доходя до разумных границ нашего бытия.

Все, окружающее нас, живет своей жизнью, обладая самобытностью: атомы, из которых состоит Вселенная, движутся, сталкиваются и отталкиваются – они постоянно в движении; жизнь течет, в ней все быстро меняется. Вселенная подобна бурной реке, вода в которой, казалось бы, подчиняется законам теории относительности Эйнштейна, но при этом слабо подчиняется законам квантовой физики, и более того, подчиняется чему-то, находящемуся между ними, тому, о чем мы еще очень мало знаем.

Объекты плавно превращаются в пустоту. Атомы на кончиках наших пальцев способны моментально испариться с воздушным вихрем. С какими именно малейшими частицами мы имеем дело в процессе – сказать точно мы не можем. Роза является розой до тех пор, пока молекулы, составляющие ее, не начнут меняться, не изменятся окончательно – и вот у нас в руках уже то, что мы не можем назвать розой, мы видим лишь увядший цветок. Палец является частью кисти, кисть – частью запястья, запястье плавно переходит в предплечье, предплечье, в свою очередь, в плечо.

Так же и атмосфера Земли вписывается в Космос. Возвышение переходит в холм, холм в гору, которая обрушивается в равнину… Растущий, развивающийся в утробе матери эмбрион воплощается в живое существо, человека, который, отжив положенный ему жизненный срок, умирает.

Мы можем обозначить все вышеуказанное лишь черным и белым цветом, иными словами, нанести на происходящие в реальной жизни процессы лишь черно-белые ярлыки. Но нужно иметь в виду, что информация, представленная на этих ярлыках, будет становиться неточной и неверной при малейшем изменении положения дел. Здесь нужно отдать должное языку: что бы ни происходило с предметом или явлением, слово, закрепленное за его обозначением, будет нести туже смысловую нагрузку. Например, слово «дом» будет обозначать объект, именуемый домом даже в случае, если он развалится. Пожалуй, словесный мир скоро станет спасательной шлюпкой, дрейфующей среди тысяч запутанных линий.

Наука открывает нам мир, полный нечетких границ, которые при этом плавно меняются. Попытка внести большую точность в изучаемые предметы отнюдь не способствует тому, чтобы мы могли разглядеть оттенки серого, она, скорее, подавляет все возможные серые оттенки, способные проявиться в науке. Прогресс в сфере медицины также не принес нам явного понимания границ между жизнью и смертью – независимо от того, идет речь о рождении или о смерти человека. Даже если бы мы попытались разложить атмосферу планеты Земля на молекулы, то все равно не смогли бы найти границы той самой линии, отделяющей ее от Космоса. Даже детализированные, подробные карты поверхности Земли, Марса и Луны не могут дать нам детальной информации о том, где заканчиваются холмы и начинаются горы.

На сегодняшний день в большинстве постигаемых нами наук, математике, логике и культуре, мы привыкли полагать, что все делится на черное и белое. Мы привыкли считать, что любое утверждение верно либо неверно, истинно либо ложно.

Убеждение в правдивости разделения фактов на белое и черное, эта двухвалентность, восходит к античной Греции. Древнегреческий философ Демокрит рассматривал мир как систему атомов в пустоте, считая, что бесконечные атомы во Вселенной хаотично движутся в «Великой пустоте», сталкиваются и сцепляются, либо разлетаются. Платон же заполнял представляемый им мир совершенно другими формами. Аристотель, будучи учителем и воспитателем Александра Македонского, в свободное от занятий время записывал свои мысли и идеи о том, что представляла собою черно-белая логика с ее законами, законами, которыми математики и другие ученые и по сей день пользуются для объяснения серой Вселенной.

В основе двоичной логики, создателем которой принято считать Аристотеля, лежит убеждение в абсолютной правоте или абсолютной ошибочности того или иного утверждения: утверждение А может быть только верно либо только неверно: А или не А. Другими словами, выбор не обладает широтой диапазона. Например, представьте, что вы смотрите на небо, и единственные характеристики, которые вы можете дать тому, что видите над головой, это:

1. Небо – синего цвета.

2. Небо – не синего цвета.

Согласно мировоззрению Аристотеля небо не могло одновременно соответствовать обеим характеристикам. И следует отметить, такая двоичная логика, приписанная Аристотелю, служила людям в течение дальнейших двух тысяч лет и считалась верной.

Постулаты двоичной логики, безусловно, всегда были противоречивы из-за присущих ей категоричных и критичных суждений. Будда, по преданию, жил в Индии за V веков до пришествия Иисуса Христа и почти за II века до появления Аристотеля. Одна из важнейших основ его вероучения заключалась в том, чтобы рассматривать мир через призму цветов, увидев его во всей многогранности, отбросив ненужную черно-белую вуаль.

Эта нечеткая, или серая, тема прослеживается во многих учениях и верованиях, от старых до новых, от учений Лао Цзы до современного Дзена. Постоянное противостояние: утверждение А может быть только верно либо только неверно: А или не А. Видение Аристотеля против видения Будды.

Греки в старые времена называли философов софистами; сегодня софизмом принято называть запутанное, сложное рассуждение. Однажды в своей Академии Платон охарактеризовал человека как «двуногое животное без перьев», и тогда ученик принес мыслителю ощипанного цыпленка для того, чтобы показать всю противоречивость данного высказывания. Зенон Элейский достал песчинку из горсти песка и задал вопрос: является ли теперь горсть песка горстью. То, что сделал Зенон, не повлияло на то, что горсть песка перестала ею быть, но чем больше песка он от нее отнимал, тем меньше горсть песка являлась таковой. Затем возник вопрос о парадоксе лжеца, заключавшегося в следующем рассуждении: «Данное высказывание ложно. Истинно ли данное высказывание?».

Парадокс лжеца: «То, что я утверждаю сейчас, – ложно». Соответственно, получается, что либо «Я лгу», либо «Данное высказывание – ложь». Если высказывание истинно, получается, что, исходя из его содержания, верно то, что данное высказывание – ложь; но если оно ложь, в таком случае получается, что неверно то, что оно утверждает; значит, данное высказывание истинно. Таким образом, цепочка рассуждений возвращается в начало.

Далее Рене Декарт глубоко размышлял об идентичности между объектами, пытаясь найти то самое вещество, которое находилось между тем, как кусочек воска растает и перестанет им быть. Немецкий физик Вернер Гейзенберг показал, что не все научные утверждения либо истинны, либо ложны. Многие, если не большинство утверждений – неопределенны и неточны, они – серо-нечеткие. Бертран Рассел объяснил на основе математики парадокс лжеца, существующий с античных времен. Рассел использовал нестрогое условие «я лгу, но не всегда». Таким образом парадокс перестает быть парадоксом. С тех пор математики и философы пытались исправить эти черно-белые основы, чтобы избавиться от серых парадоксов. Но парадоксы и рассуждения о них все еще имеют место.

Логический позитивизм, ярким представителем которого являлся сэр Альфред Айер, был процветающим направлением в философии первой половины XX века. Логический позитивизм требует доказательств, фактических или математических, словно охранник, которому необходимо взглянуть на ваш паспорт, поскольку он не может просто поверить на слово. Иными словами, все сущности и понятия должны быть наблюдаемы и наглядны. Согласно логическому позитивизму, в том случае, если вы не можете подтвердить или доказать сказанное путем математических вычислений, оно не имеет абсолютно никакого веса.

Безусловно, позитивизм – хорошее подспорье для ученых и математиков, поскольку в данном случае все карты на руках только у них. Все остальные, кто хоть как-то пытается провозгласить свои истины о мире, жизни, морали или красоте, не заслуживают внимания просто потому, что их заявления или утверждения не имеют под собой почвы и прямых доказательств. Вопрос существования Бога, вопросы метафизики, добра и ценностей сводятся к простым «псевдопроблемам», задаваемым теми, кого рассуждения вводят в заблуждение, теми, кто не знает ответа. Немецко-австрийский философ Мориц Шлик, еще один последователь логического позитивизма, подытожил одно из своих сочинений следующими словами: «Философы долго будут обсуждать старые псевдопроблемы. Но в конце концов этих философов больше не будут слушать. Они будут напоминать актеров, которые все еще продолжают играть свои роли в течение некоторого времени, прежде чем заметят, что публика покинула зал. В таком случае уже не будет необходимости говорить о так называемых философских вопросах».

Любой философ, с которым бы вы ни поговорили, будет возражать против логического позитивизма, либо отрицая его полностью, либо в деталях возражая против него, но тем не менее, этот принцип на сегодняшний день остается рабочим для современной науки, медицины и инженерии.

Мысль Эйнштейна прорвалась сквозь черно-белые видения в науке и математике. В общем смысле его идея была правдива: математический мир едва ли смог бы применить свои строгие логические законы к реальной жизни, в которой мы живем. Мир математики не соответствует миру, который он описывает. Два мира отличаются друг от друга, один – искусственный, другой – реальный. Этим двум мирам довольно сложно найти общую точку опоры, чтобы взаимодействовать согласованно.

Это можно назвать вопросом рассогласования: мир – серый, а наука – черно-белая. Истина лежит где-то посередине, поскольку мир нечеткий. Если утверждения и суждения в формальной логике и компьютерном программировании либо истинны, либо ложны, то с суждениями о мире, в котором мы живем, дело обстоит гораздо сложнее. Констатация тех или иных фактов не может быть абсолютно верной или же абсолютно неверной. Истина относительно данных фактов лежит где-то посередине между 0 и 1, они не двухвалентны, а, напротив, поливалентны, – серы, неточны, нечетки, размыты.

Эти факты не просто предварительные, они неопределенные и расплывчатые. Логическое утверждение «два равно двум» и математическое утверждение 2 + 2 = 4 являются точными и истинными на все сто процентов – истинными, как говорят философы, «во всех возможных вселенных», хотя они точно уверены лишь в существовании одной Вселенной. Но это не влияет на то, как движутся или как расширяются границы вселенных, какими вкусовыми качествами для нас обладает клубника или, например, как ощущается жар на коже после пощечины. Мы никогда не сможем доказать на сто процентов истинность научного утверждения о таком факте, как «луна сияет» или «трава зеленая». Свежие доказательства и новые полученные данные могут развенчать любые научные утверждения и убеждения, и объекты исследования примут совсем другой ракурс, например, трава будет считаться коричневой. В любой момент луна может перестать светить, взорваться, упасть на Землю, вопреки законам науки превратиться в черную дыру или круглый кусок сыра.

Научные законы – вовсе не законы. Они не являются законами в смысле логики, согласно которой, например, 2 + 2 = 4. Эти законы не подчиняются четкой логике. Научные законы в любой момент могут измениться, поскольку их истинность относительна. На сегодняшний день в мире математики, логики и компьютерного программирования ученые говорят на «черно-белом» языке, на котором можно выносить только категоричные суждения: истинность/ложность. Язык математики достаточно своеобразен и отличается от языка в других областях науки, но, тем не менее, он имеет место.

Можно было бы предположить, что ученые и философы обратят внимание на проблему несоответствия, и она займет центральное место в современной науке, однако среди них не нашлось ни одного борца за нечеткость и никого, кто бы принял участие в изучении данной проблемы. Философы предполагали, что мир был черно-белым, двухвалентным, точно так же, как слова и математика, которые они использовали для его описания. После многих лет научной работы они все еще следовали двоичной логике Аристотеля, не задаваясь более глубокими вопросами. Теоретически они могли отличить вопрос логики от вопроса фактов. Но на практике они игнорировали этот раскол между логикой и фактами, рассматривая различные беспорядочные факты, как будто бы это были вопросы логики. Ученые вели себя таким образом по двум причинам: во-первых, так относиться к вопросу было легко; во-вторых, такое отношение было еще и делом привычки. Ученые использовали один и тот же язык для обсуждения вопросов логики и вопросов фактических, они описывали и математику, и наш мир с помощью «черно-белой логики», начало которой более двух тысяч лет назад положил Аристотель.

Аналогично тому, как самые крепкие и сильные спортсмены пытаются выполнять наиболее тяжелые упражнения в спортзале или взять новый рекорд скорости на беговой дорожке, в философии стараются найти кратчайший путь к доказательству теорем символической логики. То же самое относится и к науке: чем более сложные математические пути к объяснению предоставляет ученый, тем менее понятны они будут аудитории, равно так же, как и не будут заслуживать у нее уважения. Обладание навыками и умением ими пользоваться играют важную роль в науке.

С чего же началась теория о нечетком мышлении? Она началась с того, что просто-напросто не было альтернативы «черно-белой» логике в рамках науки. С чего начать? Даже у Эйнштейна не было альтернативы бивалентности. Вместо этого он и группа ученых добавили новую теорию к старой теории бивалентности. Они добавили своеобразную теорию вероятности, математическую теорию «случайности», идея которой заключалась в том, что каждое событие сводится к определенному числу и имеет определенную вероятность того, что это событие произойдет. Аналогично тому, как подбросить монету вверх: есть определенная вероятность, что выпадет «орел», и определенная, что «решка». Подбросив монету один раз, выпадет либо «орел», либо «решка» – соответственно, обе вероятности сводятся к числу 1. Это и есть теория вероятности. Число событий сводится к числу 1, а события эти – «черно-белые», иными словами, выпадает либо одна сторона монеты, либо другая, третьего здесь быть не может.

Существование возможной вероятности не только не изменило черно-белую картину мира, но даже не смогло бросить ей вызов. Вероятность, скорее, просто предоставила собой лишь один из способов для спекуляций. Сухая двоичная логика Аристотеля всегда исключала вероятность чего-либо; физики нового времени могли разглядеть вероятность везде, куда бы ни падал их взор. Но при таком положении дел Альберт Эйнштейн не чувствовал себя комфортно. Именно к этому принципу неопределенности относится одно из его высказываний: «Бог не играет в кости». Ученые в области квантовой механики предположили совершенно обратное, они выдвинули идею о том, что Вселенная представляет собой одну большую вероятность.

Что же такое вероятность? Что она собою представляет, чем измеряется, может ли она быть видна человеческому глазу? Как возможно ее изучить и проверить? Если мы держим в руках монету, собираясь подбросить ее, и утверждаем, что вероятность того, что выпадет «орел» или «решка» – 50:50. Затем мы подбрасываем монету и, предположим, выпадает решка. Соответствует ли это вероятности в 50 %? Если да, то почему бы вероятности не быть 55 % или 90 %, или все 100 %? Мы бы даже могли посчитать количество раз выпадения решки в процессе подбрасывания монеты для того, чтобы попытаться вывести определенную вероятность… А что насчет удачи? Эксперименты над определением вероятности могут длиться бесконечно, всевозможными путями. Если человек держит в руке за спиной белую шахматную пешку и просит вас угадать, в какой руке он ее держит, он примерно представляет, каким образом происходят предположения о вероятности в вашем уме, возможные догадки, оценки и так далее. То, что пешка находится у человека в правой руке – определенная вероятность или все-таки иллюзия?

Стоит начать с того, что чем большим количеством информации мы располагаем, тем быстрее испаряется вероятность, иными словами, чем большим количеством информации мы обладаем о чем-либо, тем меньше вероятность относительно данного явления или объекта. Законы физики определяют то, какой стороной упадет подброшенная в воздух монета. Таким образом, можно предположить, что для сверхспособного и чувствительного человека эксперименты с вероятностью – просто иллюзии. Возможно, вероятности не существует? Возможно, существует что-то нечеткое, то, что мы называем «вероятностью» и что находится где-то посередине природы вещей или отношений между ними.

Довольно непросто было найти, как и чем вероятность отличается от нечеткости и где лежит граница между этими двумя понятиями, учитывая то, что раньше понятия расплывчатости не существовало как такового в связи с тем, что оно просто-напросто не было предложено научному обществу. Сторонники нечеткой логики попытались провести линию, разграничивающую эти два понятия в математике, но несмотря на это ситуация оставалась неизменной: нечеткость – это замаскированная вероятность.

Со времен шумерской городской цивилизации в Южной Месопотамии люди, мужчины и женщины, пользовались понятиями и словами, выражающими возможность и вероятность для обозначения различных событий, происходящих в окружающей среде и обществе: пойдет ли сегодня дождь, удастся ли охотникам поймать вожделенного оленя, нападут ли воинственные жители соседней деревни на их племя, успешно ли жена кого-либо из жителей родит первенца. Ученые умы современности продолжили следовать этой традиции вероятности, не стараясь глубоко проанализировать ее, а лишь применили к ней математику, что сделало положение дел еще более подозрительным. Где лежит вероятность того, что стрела лучника достигнет своей цели и попадет в оленя, на которого он охотится? От чего зависит эта вероятность? Безусловно, данная вероятность точно не зависит ни от стрелы, ни от оленя. Если где-то и находится эта вероятность, таким местом будет либо разум стрелка, либо наш разум, когда мы размышляем об этом. И если так, то насколько разумно брать вероятность на уровне разума, или, проще говоря, вероятность, присутствующую только лишь в уме ученых, за основу квантовой механики и в целом фундаментального описания Вселенной?

Все эти вопросы относительно вероятности были весьма спорными. Но более важной проблемой оставалось то, что существование вероятности не стало ключом к решению вопроса о несоответствии – вероятность лишь усложняла дело. Вероятность точно так же имела дело с «черно-белым» миром, пойдя лишь чуть дальше за его границы, развивая данную теорию. В течение многих лет математики пытались выдвигать новые концепции для объяснения фантома «случайности».

Как уже было отмечено, вероятность также имеет дело с черно-белым миром: орел или решка, победа или проигрыш. Вероятность лишь заключает точные события в рамки неравенства, предполагая некоторые шансы на успех или проигрыш. Как бы то ни было, ученые сводят все серое к черному или белому, прежде чем станут учитывать вероятность: электрон либо вращается вокруг атомного ядра, либо нет; опухоль в организме больного либо доброкачественная, либо злокачественная; клиент либо ждет в очереди, либо нет; облако либо обычное, либо – грозовая туча; звезда относится к Галактике или не относится к ней; Вселенная или открытая, или закрытая. На концептуальном уровне теория вероятности объединила Вселенную с неопределенным, ненаблюдаемым облаком случайности. На практике же она заставила ученых пытаться провести границы между предметами и понятиями. Вероятность превратила современную науку в своеобразное казино, где на кону истина.

Практическая работа началась примерно полтысячелетия назад, когда ученые разработали первую вероятностную математику, исходя из примеров азартных игр, игр наудачу, в которых были четко обозначены роли игроков. Позже, спустя два-три века, ученые применили вероятность к статистике заболеваемости и смертности городских жителей для того, чтобы предоставить некоторые математические данные отрасли страхования здоровья и жизни, и, соответственно, быть полезными. Либо человек был болен, либо нет, был женат или нет, был старше двадцати лет или нет, жил за чертой бедности или нет, был либо жив, либо мертв. Вероятность оказалась мощным инструментом социального прогнозирования и контроля. Но, тем не менее, то, как это смягчает несоответствие между логикой и фактом, оставалось неясным.

Представьте, что вы собираетесь оставить свой автомобиль на парковке, в распоряжении которой имеется 100 размеченных мест. Вероятностный подход предполагает, что вы припаркуете свой автомобиль на одном из размеченных мест, в то время как каждое парковочное место, имеющее свои четко очерченные границы, предполагает, что вы оставите свой автомобиль именно на нем. В таком случае обе эти вероятности будут составлять 100 %. В случае, если все парковочные места на автомобильной стоянке заняты, вероятность того, что для вас найдется свободное место на ней, сводится к нулю. В случае, если на парковке лишь одно свободное место, допустим, под номером 34, вероятность того, что вы припаркуетесь именно на нем, будет составлять все 100 %. Если же данная автомобильная стоянка полностью пуста, но вы понятия не имеете, скольким количеством мест она располагает, как свободных, так и занятых автомобилями, вероятность того, что вы сможете припарковать на ней свою машину, значительно снижается.

Итак, получается, что, в соответствии с вероятностным подходом, пример с парковкой также показывает на своем примере двухвалентность: вы либо сможете припарковаться на ней, либо нет. Прогулка по реальной стоянке показывает, что дела обстоят иначе. Автомобили не всегда стоят строго на местах, они могут располагаться в полном беспорядке, а также быть смещены к углам, создавая аварийную обстановку. Но в соответствии с вероятностным подходом один автомобиль должен располагаться на одном предназначенном ему месте.

При ближайшем рассмотрении предметы нечетки, а границы неточны и размыты, различные объекты сосуществуют друг с другом. Вы можете припарковать свой автомобиль на месте № 34, но случайно занять небольшую площадь места под № 35 рядом. В таком случае утверждение о том, что вы припарковали свой автомобиль на № 34, не будет полностью верным и истинным равно так же, как и утверждение о том, что вы не припарковали свой автомобиль на 34-м месте. Получается, что в большей степени вы и ваш автомобиль все-таки заняли 34-е парковочное место, а не 35-е. Но в какой-то степени получается, что вы заняли оба места. Однако же утверждение о том, что вы припарковали машину на 34-м месте, больше всего соответствует действительности.

Еще одним интересным примером здесь будет пример с учителем и его учениками в классе. Представьте, что учитель задает ученикам, сидящим за партами, какой-либо вопрос, и, как правило, те ученики, которые знают ответ на него, поднимают руку вверх, чтобы их спросили. Неважно, каким будет вопрос, интересен сам факт того, что ученики, которые готовы на него ответить, должны вытянуть руку вверх, в то время как те, которые не готовы, не должны тянуть руки. Пожалуй, это первый двухвалентный фильтр, с которым сталкиваются маленькие дети в школе: знание ответа – рука стремится вверх, незнание – ребенок не должен поднимать руку. Допустим, если он знает ответ лишь частично, не понимает, как объяснить ответ, то его рука должна оставаться на парте. В том случае, если ребенок поднимет руку и даст неполный ответ, скорее всего, учитель не расценит его ответ как правильный, то есть как ответ в целом.

Нечеткие множества… Если профессор, находясь в аудитории, попросит поднять руки всех мужчин, то руки поднимут только мужчины, женщины будут лишь наблюдать. Соответственно, здесь имеет место только двоичная логика Аристотеля. То же самое произойдет в случае, если профессор попросит всех находящихся в аудитории женщин поднять руки над головой: присутствующие в аудитории разделятся на «черное» и «белое» – женщин и мужчин.

Пойдем дальше и усложним задачу – допустим, профессор в аудитории задает вопрос: «Кто из вас доволен своей работой?». Тут же руки начнут то подниматься, то опускаться, касаясь локтями парт. Руки тех людей, которые точно уверены в том, что любят свою работу и с удовольствием ходят на нее каждый день, тянутся вверх, но большая часть людей находится в некоторой растерянности, не зная, поднять или опустить руку, будучи не уверенными на сто процентов в том, что полностью удовлетворены своей работой. Этот пример определяет уже нечеткое множество людей. В какой-то степени здесь приводится в действие логика Будды. Нечеткая логика оперирует нечеткими множествами.

Действительно, просьба поднять руки мужчин и женщин отличается от просьбы поднять руки тех, кто доволен своей работой. Что касается вопроса о мужчинах и женщинах, то здесь мы видим в действии двоичную логику Аристотеля: мужчины не могут быть немного женщинами – и наоборот. Но что касается вопроса о людях и их отношениях с работой, мы видим небольшой разброс: очень немногие полностью довольны или же недовольны своей работой, большая часть людей сомневается и словно одновременно видит в работе как плюсы, так и присущие ей минусы. Здесь мы едва ли можем провести параллель с логикой, начало которой положил Аристотель.

Пример с аудиторией и опросом присутствующих в ней наглядно демонстрирует сущность нечеткости. Нечеткие вещи, предметы, объекты имеют расплывчатые границы со своими противоположностями. Чем больше что-либо напоминает свою противоположность, тем ярче мы можем наблюдать нечеткость: здесь хорошим примером послужит стакан воды, который как наполовину полон, так наполовину пуст.

Эмблемой нечеткости, взаимодействия крайних противоположностей является обозначение Инь-Ян, символ, восходящий корнями к китайской философии и даосизму.

Этот символ характеризует разделение двух противоположных свойств и обозначается появлением у двух противоположностей двух разных цветов – светлого и темного. Символ Инь-Ян украшает флаг Южной Кореи, а в Южной Калифорнии является эмблемой серфинг-клуба.

На протяжении многих лет сторонники идеи о нечеткой логике боролись с этой очевидной мистикой, которую мир науки не изучал досконально. Ученые превращали серое в черное и белое, что влекло за собой то, что мир, как окружающий их, так и научный, играл лишь черно-белыми красками. Безусловно, мир выглядит гораздо проще, если поделить его лишь на черное и белое, а Вселенную разделить лишь на две части согласно строгой двоичной логике. Ученые признавали лишь факт А или факт В, только истину или только же ложность, вместо того чтобы сделать малейшую попытку найти правду и смысл где-то посередине.

Ученые умы занимаются вопросом двухвалентности, берут на себя ее задачи, поднимаются по этой лестнице и, достигнув высшей точки, забывают, что стоят на ней. На практике дело обстоит и выглядит так, словно они занимаются религией, а не наукой. Они превращают свое представление о двухвалентности во вступительный экзамен и считают, что все не согласные с их идеями не способны сдать этот экзамен, проще говоря, все ученые, не согласные с двухвалентной логикой, провалили экзамен, дискредитируя идеи ученых, выступающих за градации серого и нечеткую логику, характеризуя постулаты аргументами вроде «неверные рассуждения», «недостаточно строгие и тщательные исследования», «ненаучная тактика», «недостаточная подготовленность к изучению вопроса», «недостаточная экспериментальная база», «нездравомыслящее идееполагание» или же вовсе «эти ученые рассуждали бы совершенно по-другому будь они чуть более осведомлены в области математики».

Большая часть черно-белого мира науки борцам за идеи о нечеткой логике казалась необоснованной. Язык, на котором говорят в науке, особенно в математике, создает искусственные границы между черным и белым. Разум и здравый смысл смещает и делает эти границы более расплывчатыми. Разум и здравый смысл действуют в градациях серого.

Ученые, сторонники оттенков серого и нечеткой логики, долгое время пытались найти альтернативу рассуждениям о мире в проекции двухвалентности. Если наука полагается только на математику, то должна быть какая-то альтернатива, не так ли? Нечеткая логика способствовала появлению такой альтернативной мысли. Она действовала в том же поле и имела тот же математический привкус, но судила о предметах и явлениях совершенно иначе, учитывая разные степени возможности того или иного. Нечеткая логика стала тем разделом математики, который стал обобщением классической логики, базируясь на понятии нечеткого множества. Некоторые ученые стали развивать данную научную идею, пользуясь широким спектром научных каналов. Было написано много статей и книг, прочитано много лекций, проведено конференций и семинаров на тему нечеткой логики. Словно атеисты, которые пытались опровергнуть существование Бога, ученые искали ответы на свои вопросы о существовании нечеткой логики и градаций серого. Если бог нечеткой логики существовал, то тогда они должны были стать священниками в этой церкви науки, если же нет, им пришлось бы примкнуть к отрицателям нечеткости.

Нечеткость оказала колоссальное влияние на технику, повысив так называемый интеллект машин. Сотни бытовых приборов, используемых людьми в повседневной жизни, перешли на качественно новый уровень интеллектуальной работы: камеры, видеокамеры, телевизоры, микроволновые печи, стиральные машины, пылесосы. Нечеткость повлияла даже на работу двигателей и управление метрополитеном. Нечеткая логика возникла как наиболее удобный способ построения систем управления сложными технологическими процессами, а также нашла применение в бытовой электронике, диагностических и других экспертных системах.

Интеллект приборов был повышен в странах Дальнего Востока и Японии, в то время как ученые и инженеры на Западе бросали камни в теорию о нечеткой логике, всеми силами пытаясь дискредитировать ее. Если раньше они атаковали нечеткую теорию за отсутствие практических приложений к ней, то теперь, когда появилась качественно новая бытовая электроника, они атаковали положения, которым недоставало теории.

В то время как западные ученые и инженеры игнорировали или атаковали нечеткую логику, их коллеги на Востоке охотно применяли ее и запустили долгожданную эру коммерческого машинного интеллекта. К тому времени, когда в июне 1991 года состоялась первая конференция на тему нечеткости в штате Техас, японцы уже достигли отметку в 1 млрд долларов в годовом объеме продаж нечетких продуктов и совершили гигантский прыжок вперед в мировом лидерстве в области бытовой электроники и высокотехнологичного производства. Культурные предпочтения приходят с издержками.

Безусловно, мозг любого человека работает совершенно не по принципу двоичной логики Аристотеля или с компьютерной точностью. Это невозможно и было бы несколько странно. Время символических рассуждений в компьютерных программах прошло; возможно, именно об этом нам говорил киборг, которого сыграл Арнольд Шварценеггер в фильме «Терминатор II»: «Я могу получить новые навыки поведения, потому что мой процессор – процессор нейронной сети, процессор, способный к обучению». Если в наших рассуждениях присутствует логика, то она – нечеткая. Когда мы принимаем решение, то, как правило, руководствуемся умозаключением: «Я поступлю так, потому что считаю, что это будет правильно». Знание формальной логики, с которой мы впервые сталкиваемся на уроках геометрии в школе, – плохое подспорье для нас в принятии решений, возможно, именно поэтому мы закончили ее изучение в старшей школе.

Нечеткая логика начинается там, где заканчивается логика, которой следуют ученые на Западе.

Глава II. Принципы нечеткой логики

Неудивительно, что средства нашего языка не способны описать процессы, происходящие внутри атомов, поскольку наш язык был изобретен для описания событий повседневной жизни, а они, как известно, состоят только из процессов с участием чрезвычайно большого количества атомов.

Вернер Гейнзберг

Основной принцип нечеткой логики гласит: все зависит от степени и познается в сравнении. В данной книге нечеткая логика, одно из величайших достижений математики XX века, рассматривается через призму человеческой жизни и окружающего нас мира, а также мировоззрения. Некоторые вещи никогда не будут нечеткими, в основном это вещи, происходящие из мира математики. В этом мире Бог или же человек не оставили места нечеткости. Мы соглашаемся с утверждением, что 2 + 2 = 4, но когда возвращаемся из мира математики в реальный мир, окружающий нас, балом правит нечеткость. Она стирает рамки, размывает границы, словно мы разрезаем границы Вселенной на кусочки тупым ножом.

У нечеткости есть свое имя в науке – поливалентность, то есть способность образовывать множественные различные связи. Антонимом здесь послужит двухвалентность, подразумевающая лишь два варианта ответа на вопрос либо однозначное утверждение о каком-либо факте: оно может быть только истинно или исключительно ложно. Как уже было упомянуто выше, нечеткость подразумевает многовалентность, иными словами, широкий спектр возможностей и вероятных ответов и комментариев относительно какого-либо утверждения вместо лишь сухих двух. Это означает, что нечеткая логика обладает всем диапазоном оттенков серого цвета для описания мира вместо всего лишь двух, черного и белого.

Ученые в 20–30-х годах прошлого века впервые разработали многозначную логику для решения принципа неопределенности Гейзенберга в квантовой механике, о чем мы поговорим ниже. Принцип неопределенности Гейзенберга гласит: чем точнее измеряется одна характеристика частицы, тем менее точно можно измерить вторую. Принцип предполагает, что мы действительно имеем дело с трехзначной логикой: утверждения, которые являются истинными, ложными или неопределенными.

Польский логик Ян Лукасевич нарезал среднюю «неопределенную» составляющую на несколько частей и придумал многозначную логику. Термин «нечеткая логика» прочно вошел в научный язык. До тех пор логики, такие как Бертран Рассел, для описания многозначности использовали термин «неопределенность». В 1937 году квантовый философ Макс Блэк опубликовал статью о неопределенных множествах (о том, что мы теперь называем нечеткими множествами). Мир науки и философии проигнорировал статью Блэка, иначе мы могли бы теперь обсуждать историю смутной, а не нечеткой логики.

В 1965 году нечеткая логика появилась в работах Лотфи Заде, профессора технических наук Калифорнийского университета. В своих работах Заде обращался к термину многозначной логики, введенному Лукасевичем, перечисляя и рассматривая множества объектов и предметов, – аналогично примеру со множеством людей, удовлетворенных и неудовлетворенных своей работой. Лотфи Заде предложил миру науки того времени нечеткую логику, чтобы связать математику с интуитивным способом, которым люди разговаривают, думают и взаимодействуют с миром. Работа Заде стала основополагающей в возникновении теории нечетких множеств.

Введение термина «нечеткости» спровоцировало шквал научного гнева, обрушившегося на его создателя, а точнее говоря, с появлением данного термина появился целый ряд научных проблем. Государство отказывалось финансировать исследования в области «нечеткости»; газеты и журналы не хотели публиковать статьи на эту тему; университеты не поощряли исследователей нечеткости и их научные работы; можно сказать, что в то время небольшое сообщество ученых, пропагандирующих учение о нечеткости, ушло в подполье. Но, тем не менее, со временем оно обрело силу, стремление развиваться и стало полноценным учением. Условия, в которых оно развивалось, лишь укрепили его постулаты.

Нечеткая логика не достигла успеха на своем поприще в университетах. Она скорее преуспела на коммерческом рынке и перескочила философские возражения западных ученых. Нечеткий принцип возник с попыток западной культуры отрицать его, игнорировать, опровергать и всячески бороться с возможностью его развития. Наши рассуждения всегда остаются нечеткими. Более того, мы можем обеспечить бытовые приборы некоторым интеллектом исходя из принципов нечеткости и используя нечеткие концепции. Безусловно, медленное распространение нечеткости по миру насторожило многих ученых и в некоторой степени напугало их, поскольку ученые того времени были уверены, что в основе работы бытовой техники и прочих машин заложена строгая черно-белая логика и математические постулаты и принципы. Этот процесс спровоцировал новые обсуждения искусственного интеллекта. В данной книге мы рассмотрим нечеткий принцип в разных вариациях: от Древней Греции и Индии до современной Японии и не только: умная бытовая техника и инновационное оружие будущего встретятся на стыке науки и инженерии.

Итак, теперь мы знаем, что одним из первых логиков, предложивших в 1930 году вариант многозначной логической системы, отличающийся от классической бинарной логики, был польский математик Ян Лукасевич. В трехзначной логике Лукасевича использовалась три возможных истинных значения: «ложь», «истина», «возможность». В качестве высказываний с истинностным значением «возможно» могли выступать такие, которые относились к некоторому моменту времени в будущем. Затем термин «нечеткая логика» был введен профессором Лотфи Заде в работе «Нечеткие множества» в журнале «Информатика и управление». Предметом нечеткой логики стало исследование рассуждений в условиях нечеткости, размытости, сходных с обычными рассуждениями, и их применение в вычислительных системах. Лотфи Заде по праву считается отцом нечеткой логики. Мировая наука действительно изменилась после его открытий: на сегодняшний день нечеткая логика широко применяется в производстве бытовой техники, управлении транспортными средствами и промышленными процессами. Помимо прочего, нечеткая логика применяется и в политике, и в экономике. Вопреки аристотелевскому положению, которое может быть верным или неверным, Заде доказал, что степень истинности любого утверждения принимает непрерывные значения между истинностью и ложностью. Заде сделал открытие, которое противоречит теории великого Аристотеля, призывает видеть и воспринимать мир более красочным. Теория нечетких множеств, представленная Заде, стала новой вехой в информационных технологиях.

Но теория была скептически воспринята не только в США, но и в научных кругах во всем остальном мире. Причиной этому послужило противоречие этой теории логике самого Аристотеля, которой люди руководствовались на протяжении многих веков. Аристотель всегда считался основоположником классической теории логики. Однако классическая логика имеет большой недостаток – ее применение бесполезно в случае описания мышления человека. Проблема заключается в том, что возможно оперировать только двумя утверждениями: истина и ложь, других средних значений между ними не существует. Двоичная логика, которая, сравнивая два числа, определяет состояние системы, также признает только единицы и нули. В случае с вычислительными машинами не возникает проблем, но описание окружающего мира исключительно двумя понятиями представляет собой практически нерешаемую задачу. Нечеткая логика в силах справиться с ней.

Пожалуй, то, что теория о нечеткой логике получила всемирное признание, является заслугой Лотфи Заде. Благодаря Заде нечеткая логика с каждым годом привлекает все большее число исследователей из разных научных областей. В настоящее время нечеткой логикой во всем мире занимаются тысячи ученых и инженеров, по этой тематике опубликованы сотни книг, десятки тысяч статей, издается более 40 научных журналов по нечеткой логике и мягким вычислениям, механизмы нечеткой логики реализованы в сотнях прикладных систем.

В данной книге мы рассматриваем прошлое нечеткости, ее настоящее и будущее. Когда мы обращались к прошлому нечеткости, мы рассматривали исторические корни и происхождение нечеткости, начиная путь с логики Аристотеля. Изучая настоящее нечеткости, мы рассматриваем нечеткие множества и системы и то, как они получили признание в США и Японии. Будущее нечеткости предполагает то, каким образом нечеткая логика и высокопотенциальный интеллект машин может сказаться на жизни общества и повлиять на него в ближайшем и отдаленном будущем.

Двухвалентность и многозначность

Двухвалентности присуще делать выбор в пользу простоты, нежели точности. Черное и белое, истина или ложность очень удобны для суждения в математике и компьютерном программировании. Но, как бы там ни было, двухвалентность требует вовлечения оттенков серого и округления на определенном этапе рассуждений: достаточно вспомнить вопрос о том, кто из присутствующих в аудитории был доволен своей работой.

Информационная эпоха опирается на двухвалентность, потому что она опирается на «цифровую революцию» в обработке сигналов и микропроцессорных компьютерных чипах. Мы измеряем величины – звук, кровяное давление, интенсивность света, напряжение, температуру, интенсивность землетрясений – которые со временем плавно меняются. Мы должны пробовать округлять эти сигналы для того, чтобы передать их двоичному компьютерному интеллекту.

Мы можем рассматривать временной сигнал как кривую, колеблющуюся вверх и вниз, влево и вправо.

Ученые написали тысячи работ о том, как же изображать временную кривую, результатом явилось то, что чем больше отрезков времени возможно отобразить на кривой – тем лучше и информативнее. Оцифровка разрезает вертикальную линию на набор чисел. Здесь система округляет сигнал до ближайшего нарезанного значения. Затем система отбрасывает реальность и сохраняет только оцифрованные числа (черные точки в сетке) и преобразует каждое число в уникальный список. Остальное – это высокоскоростное число и мир компактных лазерных дисков, сотовых телефонов, факсимильных аппаратов, спецэффектов в фильмах и новых изображений Нептуна и Венеры.

Западная культура теперь видит двоичную, бинарную точность как часть научного метода. Цифровая революция словно оцифровывает наши умы. Представьте себе компьютер, который на какой-либо заданный ему вопрос дал бы ответ: более или менее. Скорее всего в данном случае мы бы решили, что компьютер просто-напросто запрограммирован ученым в белом халате таким образом, чтобы он мог разговаривать с нами равносильно тому, как общаются друг с другом люди. Мы бы точно не подумали, что компьютер действительно имеет в виду то, что он дал нам верный, на его взгляд, ответ на заданный нами вопрос.

Двоичная логика Аристотеля опирается на наши двухвалентные инстинкты. Мы ожидаем, что каждое хорошо и твердо сформулированное утверждение будет истинно или ложно, но не более истинно или более ложно. Этот строгий закон прослеживается и в нашем языке, и в наших мыслях и суждениях. Религиозный философ Серен Кьеркегор назвал книгу, написанную им в 1843 году «Или-или», в ней человек рассмотрен как космический раб двоичного выбора – быть или не быть, делать или не делать. В трактате «Или-или» представлена диалектика человеческой экзистенции. В каждой философии или религии существует зло, с которым она борется и стремится искоренить. Зло двузначности – это логическое противостояние истинности и ложности фактов.

В двухвалентной логике противоречие подразумевает все. Оно позволяет доказать или же опровергнуть любое утверждение. Математики трудятся над выдвигаемыми ими аксиомами для того, чтобы они не подразумевали высказываний, которые противоречат друг другу. До сих пор никто не доказал, что аксиомы современной математики не приводят к утверждениям, которые противоречат друг другу. Но в любой момент, даже уже завтра, все может измениться, и рамки современной математики просто-напросто рухнут. Между тем страхи и домыслы в области науки остаются. Именно поэтому в науке мало терпимости ко взглядам, которые допускают противоречия, совпадения между вещами, объектами и неминуемыми фактами. Нечеткая логика противостоит этой нетерпимости. Нечеткость начинается там, где возникают противоречия, где факты в какой-либо, даже самой минимальной степени, противоречат друг другу.

Восточная культура предлагает системы убеждений, которые не базируются на точной бинарной логике и четкости фактов, эта культура предполагает существование противоречий между фактами, Инь и Ян. Задолго до Аристотеля Будда уже размышлял иным путем, не позволяя загнать свои суждения в рамки «или-или». Он хранил благородное молчание, задаваясь бинарными вопросами, например, бесконечна ли Вселенная или же имеет четко очерченные границы.

Современные буддийские монахи дзен обучают медитировать на коанах – коротких вопросах, диалогах, не имеющих логической подоплеки, более доступных интуитивному пониманию: например, как выглядело ваше лицо прежде чем вы родились? Или, как одна рука воспроизводит хлопающий звук при соприкосновении с другой? Иными словами, путем медитации на коанах осуществляется попытка выйти за черно-белые рамки сознания. Даже Мао Цзэдун, китайский государственный и политический деятель XX века, писал работы на тему противоречий.

Давайте снова рассмотрим яблоко, которое, допустим, вы держите в руке, а затем откусываете от него по кусочку. Сначала то, что вы держите в руках, можно на 100 % назвать яблоком, чем оно и будет на самом деле являться. Когда вы откусываете яблоко часть за частью, оно перестает быть яблоком, то есть процент существования яблока падает со 100 % до 0 %, пока вы не съедите его полностью. На протяжении процесса у вас в руках будет находиться лишь 50 % яблока, поскольку половину вы уже съели. Проценты постепенно передают значения яблока как целого предмета до полного его отсутствия. Если мы нарисуем график, соответственно которому яблоко будет исчезать, то обозначим проценты линиями, где каждая линия будет занимать конкретное место относительно 100 % и 0 %. Эти линии будут отображать конфликт и противостояние между двухвалентностью и нечеткостью. Нечеткость или многовалентность будет содержать в себе информацию о процессе между строк. Когда в стакане не много воды, мы определяем его заполненность определенными рамками, – например, говорим, что стакан полон на 5 % или 10 %, тем самым сводя количество воды в стакане к определенной отметке. На деле же мы смотрим, к какой из отметок, 5 % или 10 %, находится ближе уровень воды, и округляем уровень воды до этой цифры. Здесь и кроется нечеткость.

Зачастую округление подходит, чтобы сгладить небольшие углы, когда дело касается цифр. Но что произойдет в случае, если мы решим округлить средние значения? В какую сторону и до какого значения нам стоит округлить 50 % – до 0 % или же до 100 %? Вопрос будет заключаться уже не в том, наполовину пуст стакан или же наполовину полон, а в том, пуст или полон рассматриваемый нами стакан в целом. Взаимодействие и использование средних значений в современной математике имеет отсылку к так называемым парадоксам. Математики применяют термин парадокс к среднему значению для того, чтобы делать свои предположения о пограничных случаях и исключениях. Фактически они возникают на основах бивалентной математики и логики. Математический парадокс – это такое высказывание, которое в теории может быть равно доказано и как истина, и как ложь. То есть, парадокс – это рассуждение, доказывающее как истинность, так и ложность некоторого суждения, иными словами, доказывающее как само суждение, так и его отрицание.

Одним из широко известных является теоретико-множественный «Парадокс брадобрея», открытый Бертраном Расселом в начале XX столетия. Рассел сформулировал известный парадокс о множестве всех множеств, которые не являются элементами самого себя. Суть парадокса заключается в противоречии при рассмотрении вопроса о принадлежности самому себе множества всех множеств. Его изложение имеет несколько различных формулировок. Одна из них такова:

«В полку служил парикмахер, которого также называли брадобреем. Однажды командир приказал ему побрить только тех, кто не бреется сам. Многие солдаты умели бриться сами, соответственно, брадобрею нужно было брить только тех, кто сам не умел. Тогда у брадобрея возник вопрос: брить ли ему самого себя? Ведь если он будет бриться, то нарушит приказ командира не брить тех, кто бреется сам. Брадобрей решил, что брить себя он не будет, но тогда понял, что если он сам себя брить не будет, то окажется, что он сам не бреется, и по приказу командира он должен все-таки себя побрить».

Рассмотрим подробнее. Если брадобрей бреется сам, то он принадлежит ко множеству тех, кто бреется сам. Но в заявлении утверждается, что брадобрей никогда не бреет тех, кто входит в это множество. Следовательно, наш брадобрей не может брить самого себя. Если же его бреет кто-нибудь другой, то он принадлежит к числу тех, кто не бреется сам. Но в заявлении сказано, что он бреет всех, кто не бреется сам. Следовательно, получается, никто другой не может брить этого брадобрея. Похоже, что его не может брить никто! Бертран Рассел предложил парадокс брадобрея, чтобы облечь в более наглядную форму знаменитый парадокс, обнаруженный им в теории множеств. Некие математические конструкции приводят к множествам, которые включают себя в качестве одного из своих членов. Например, множество, содержащее все, что не является яблоком, само не является яблоками и, следовательно, не должно содержать себя в качестве одного из членов. Рассмотрим теперь множество всех множеств, не содержащих себя в качестве одного из членов. Получается, что противоречия избежать невозможно. Любой ответ приводит к противоречию.

Нечеткая интерпретация рассматривает полупустой стакан и парикмахера-брадобрея как усредненные явления. Утверждения о них и возможные заявления, которые описывают их, являются «полуправдами». Они правдивы и действительны на 50 %, а не на 100 % или же на 0 %. Если мы будем настаивать на 100 %-ной истине заполненности стакана или парикмахерской деятельности брадобрея, то мы просто-напросто будем иметь дело с двухвалентным парадоксом. Именно это мы и видим на примере стакана, который заполнен наполовину.

За перетягиванием каната между двухвалентностью и многовариантностью лежит уравнение. Двухвалентность гласит, что уравнения не существует или же оно не имеет логического смысла. Многозначность считает, что оно существует в некоторой степени. В крайних случаях оно существует в полной мере или же, наоборот, совсем не существует. Поскольку редакторы исключают подобные уравнения из книг, подобно тому как садовники выкорчевывают сорняки из своих цветочных садов, уравнение, которое мы рассмотрим ниже, пожалуй, центральное уравнение данной книги и нечеткой логики, будет называться уравнение Инь-Ян. Несомненно, для ученых, логиков и математиков оно покажется смешным, но тем не менее вот оно:

А = не А

Как вы уже догадались, это – противостояние фактов в форме уравнения. Вместо того чтобы написать «Факт А и одновременно не факт А», знак равенства уравновешивает две пропорции по обе его стороны. Таким образом, парадокс двухвалентного рассуждения сводится к уравнению Инь-Ян: полупустая чаша подразумевает, что чаша наполовину заполнена, и наоборот. Мы можем нарисовать картину уравнения Инь-Ян в действии, точнее, последовательность изображений, где уравнение Инь и Ян будут взаимодействовать в разных степенях. Вспомните диаграмму Венна, в которой дано схематичное изображение всех возможных отношений нескольких подмножеств универсального множества. На диаграммах Венна универсальное множество изображается множеством точек некоторого прямоугольника, в котором располагаются в виде фигур все остальные рассматриваемые множества: предположим, что мы разрезаем прямоугольник или коробку на две части: часть А и часть не А, набор А и набор не А. Мы разделили линией ящик яблок на красные и не красные яблоки. Таким образом, мы проводим четкую границу между двумя частями яблок: А и не А.

Это двухвалентный случай, черно-белый мир математики и Аристотеля. Наше уравнение Инь-Ян здесь вообще неприменимо. Более того, оно имеет абсолютно нулевую степень. Существуют только точные, четко очерченные границы. Теперь предположим, что некоторые яблоки не полностью красные – на них есть оранжевые, розовые или зеленые полосы. Если мы попросим продавца фруктов распаковать ящик яблок и разделить его на две части – красные и яблоки, которые красными не являются, он может сформировать не только две части яблок, но отложить и третью часть – яблоки, которые не будут принадлежать ни к одной из двух вышеупомянутых категорий. Яблоки из третьей части будут в некоторой степени красными и в некоторой степени зелеными или розовыми. Именно эту третью часть продавцам фруктов трудно классифицировать, и они таким образом нарушают закон Аристотеля: либо – либо.

Теперь предположим, что продавец распаковывает новую коробку яблок. На этот раз каждое яблоко настолько же не красное, насколько красное. Мы не знаем, как продавец измеряет красноту яблок, пока он раскладывает яблоки по разным частям. Получается, что все яблоки попадут в третью гору яблок и, если мы захотим изобразить это на диаграмме Венна, она будет выглядеть уже по-другому.

Помимо этого, можно изобразить диаграмму Венна, где две части яблок будут идентичны друг другу и, соответственно, равны друг другу.

Тогда наше уравнение Инь-Ян будет точным на все 100 %: А = не А, поскольку мы не можем отличить части яблок.

Эти три примера, три нечетких диаграммы Венна еще раз показывают нам, что черное и белое – особенные случаи серого и что многозначность сводится к бивалентности в крайних случаях. В жизни, как и в диаграммах Венна, мы чаще обмениваем нечеткость на простоту двузначности.

В поисках компромисса между нечеткостью и двузначностью ученые искали картину которая могла бы его обрисовать. И эта картина была найдена на примере кубика Рубика. Цветные маленькие квадраты не были частью этой картины, хотя являлись частью более сложной картины нечетких систем. Кубик Рубика выглядит как трехмерный нечеткий куб. Любая из шести граней кубика Рубика выглядит как двумерный куб или сплошной квадрат – двумерный нечеткий куб. Любое из двенадцати ребер кубика Рубика выглядит как одномерный куб или прямая линия над одномерным нечетким кубом.

Если по углам куба лежат бивалентные множества, то что же находится внутри? Нечеткие или многозначные множества. Итак, по углам куба лежит двухвалентность, многозначность же находится в других плоскостях. Логика Аристотеля правит на гранях нечеткого куба, в редком случае черно-белых опций среди серых опций. Логика и мышление Будды правит там, где нет граней и углов куба. Логика Будды правит повсюду внутри этого куба. Можно сказать, что она полностью, на 100 % действует в средних значениях, в середине самого куба, где мы видим наше уравнение Инь-Ян. Читателю эта картина может комично представиться в виде маленьких фигурок Будды и Аристотеля, находящихся по обе стороны кубика. Куб сам по себе является своего рода парадоксом: как бы ни старались ученые, у них никогда не получится привести то, что внутри этого куба, к черно-белым рамкам, ребрам этого самого куба. Невозможно одновремено наполовину заполнить и опустошить стакан с водой. Пожалуй, средние значения отклонений – своеобразная черная дыра в теории множеств.

Больше информации – больше нечеткости

Информация помогает нам представить мир. Каждую секунду наши глаза передают нашему мозгу миллионы битов информации. Наши умы питаются посредством газет, телешоу, телефонных звонков, писем и даже сплетен. Мы расширяем наши ощущения с помощью микроскопов, контактных линз, биноклей, термометров, сканеров, телескопов и сотен других устройств, которые помогают нам преобразовать мир в информацию и воспринимать таким образом. Каждая новая система координат меняет наш разум. Внутри нашего мозга они влияют на то, как действуют наши мозговые клетки или нейроны, синапсы, по которым нервные импульсы передаются между двумя клетками. По мере получения дополнительной информации мы получаем более точную картину мира. Мы получаем более четкое представление о фактах. Но влияет ли все это каким-либо образом на нечеткость фактов?

Предположим, что Джону исполнилось тридцать лет. Стал ли Джон старым? Да или нет? Он молод? Да или нет? Добавьте немного информации. Уточните возраст Джона. Скажем, мы знаем, что Джону исполнилось 30 лет в конкретный день (уточните день его рождения). Так, получается, что Джон старше или моложе в зависимости от того, когда именно ему исполнилось 30. Что говорит нам точная информация о возрасте Джона? Она говорит нам, что Джон будет старше, когда ему исполнится 35 лет, т. е. в этом случае он будет старше, чем сейчас. Это говорит нам о том, что вопросы, стар он или молод, вопросы именно о старости и о молодости, являются вопросами степени. Это нечеткие понятия – старые и молодые – для нечетких подмножеств населения.

Все сводится к следующему: как и где мы рисуем линию? Этот вопрос преследует черно-белые рассуждения о мире серого. Правительство США утверждает, что совершеннолетие начинается с первой секунды восемнадцатилетия. Правительство разграничивает людей четкой линией. Мы можем представить ее как воображаемую линию, которая разбивает детей и взрослых по шкале лет.

Мы можем рисовать разные линии в разное время в возрасте до и после 18 лет, но не можем обозначить их предельно четко, веско обосновав их. Мы знаем лишь и с уверенностью можем утверждать, что 14-летняя девушка не является совершеннолетней и будет гораздо младше той, которой 25 лет и которую уж точно можно назвать взрослой. Мы также знаем, что, в соответствии с нечеткой концепцией, взрослость наступает с возрастом. Таким образом, нечеткий принцип рассматривает взрослых как нечеткое понятие и рисует его как кривую, а не линию.

Попробуем простым языком объяснить, что такое теория нечеткой логики на примере такого понятия как молодость. Казалось бы, возраст легче всего связать с числами и математикой. Но не все так просто. Так, если установить некий формальный возрастной интервал (скажем, от 16 до 30 лет) и оставаться в рамках классической двоичной логики, допускающей только «да» или «нет», то результат будет противоречить логике человеческой: если ваш возраст равен «30 лет + 1 день», то вы сразу выпадаете из категории «молодой».

Нечеткая теория рисует кривую между противоположностями: между А и не А. Больше информации, больше «фактов» помогают нам нарисовать кривую. Если у нас будет достаточно информации, мы можем превратить наши смутные представления о старых и молодых в кривые с нечетким множеством.

Чем большим количеством информации мы располагаем, тем рельефнее и реалистичнее кривая. Раскол между предметом и тем, чем он не является, усложняет рассмотрение в том случае, если вещь относительна. Допустим, мы рассматриваем грань между искусством и тем, что искусством не является. Поможет ли нам дополнительная информация понять, являются ли живопись и стихи искусством? В конце концов, раскол – это, пожалуй, «призыв к суду». Объекты в определенной степени являются искусством или им не являются – в зависимости от вкуса, традиции и прихотей. В итоге продавцы, покупатели и критики в сфере искусства оценивают картины, рисунки и скульптуры в соответствии с тем, что они видят в качестве объектов красоты.

Красота одновременно нечетка и относительна. Это зависит от изучающего ее и культуры. Похожие картины, мелодии или сюжетные линии и фразы могут стать началом культурной тенденции или же причиной обвинения в плагиате. Популярные исполнители, артисты и комедианты преуспевают в размывании границ между красотой и развлечением, между пониманием и абсурдностью, между искусством и неуточненным его определением. Красота предмета – не только в глазах смотрящего.

Юридические решения также нечетки и относительны. Масштабы правосудия варьируют в разных степенях в зависимости от ситуации. Судьи часто осуждают лиц, которые совершают преступления по неосторожности и оправдывают тех, кто совершил злодеяния намеренно. Судьи, ученые-юристы и все остальные ищут границы между личной свободой и государственным контролем, между человеком и государством, выбором и командованием. Шутки имеют оттенки оскорбления, клеветы или притеснения. Вы можете владеть землей, на которой построен и стоит ваш дом, но владеете ли вы воздушным пространством над вашим домом? Принадлежат ли вам десятки радио- и телевизионных сигналов, которые прямо сейчас распространяются на ваше тело? Кто владеет океанами, луной и солнцем? А что, если мы выкопаем древние свидетельства о принадлежности собственности нашей планеты Земля инопланетянам, которые только что продали планету другой расе или посеяли здесь жизнь?

Правовые понятия различаются между культурами и внутри них. Значительное увеличение количества информации и данных в XX веке не помогло четко прочертить линии между справедливостью и несправедливостью, истиной и ложью, правильным и неправильным, частным и общественным, общим и частным. Информация будет увеличиваться и расширяться. Вместо того чтобы упрощать юридические решения, дополнительная информация увеличивает путаницу в законодательном поле. Это лишь углубляет юридическую трясину. Чем больше точности – тем больше информации. Чем больше информации – тем больше нечеткости.

Больше информации означает больше фактов. Более подробная информация будет лучше описывать факты. Это даст нам более четкую картину фактов под разными углами. Но нечеткость, похоже, обещает быть постоянной частью этих картин. Во многих отношениях будущее выглядит размыто и странно.

Нечеткость в развитии интеллекта машин

Мы уже говорили о чрезвычайном успехе и влиянии нечетких систем на технику. Сложно переоценить значение нечеткой логики при изготовлении товаров различных уровней потребления для людей. Речь пойдет об искусственном интеллекте. Искусственный интеллект – это, можно сказать, экспериментальная научная дисциплина, задача которой – воссоздать с помощью искусственных устройств разумные рассуждения и действия технических приборов, призванных служить человеку в повседневной жизни. Искусственный интеллект подразумевает решение компьютером задач, не имеющих явного алгоритмического решения. При этом часто используются «человеческие» способы решения таких задач. Научный аспект искусственного интеллекта касается объяснения работы естественного интеллекта и имитации решения задач человеком. Данная область, именно область искусственного интеллекта, стала развиваться после возникновения компьютеров и на сегодняшний день используется в огромном количестве отраслей, от бытовой техники до управления атомными станциями. Развитие искусственного интеллекта машин идет параллельно с ускорением компьютеров и научным прогрессом.

Возможно, через некоторое время, скажем, несколько десятков лет, искусственный интеллект сможет сравниться с интеллектом живого человека и, вероятно, когда-нибудь сможет превзойти его. Сегодня технологии искусственного интеллекта включают в себя множество различных подходов.

Среди них нейронные сети, работающие на принципах, схожих с работой мозга, которые используются для распознавания речи и рукописного текста, для постановки диагнозов, в финансовых программах. Эволюционные алгоритмы предполагают создание качественно новых программ, их скрещивание, обмен частями и тестирование. Программы, работающие лучше всего, выживают, и через несколько поколений получается наиболее эффективная. Нечеткая логика дает компьютеру возможность работать с объектами из реального мира и их взаимоотношениями. С помощью нечеткой логики компьютер может понять такие термины как «близко», «теплее», «почти» и прочие. Именно поэтому нечеткая логика активно используется в бытовой технике, например кондиционеры и стиральные машины.

Значительная часть используемых сегодня роботов обладает как минимум зачатками искусственного интеллекта. Эти роботы способны ориентироваться в окружающей обстановке и распознавать нужные им объекты. Системы на основе искусственного интеллекта и нечеткой логики управляют промышленными объектами, такими как заводы, атомные станции, транспорт. Крупнейшие финансовые организации используют их для моментального принятия эффективных решений на фондовых и валютных рынках. Искусственный интеллект широко используется в компьютерных играх для создания графики, населения виртуальных миров персонажами с реалистичным и разумным поведением.

В разработке интеллектуальной техники все чаще используются знания по психофизиологии, полученные с помощью наблюдения за поведением животных и людей. В соответствии с этими представлениями формирование тактики поведения осуществляется работой функциональных систем, каждая из которых соответствует некоторому поведенческому акту, сформированному при обучении и включенному в структуру индивидуального опыта.

Инженеры, работающие с техникой в области нечеткости, разрабатывают программное обеспечение и специальные чипы для того, чтобы заставить компьютеры и машины рассуждать так же, как люди, и повлиять на их работоспособность таким образом, чтобы она стала более продуктивной и интеллектуальной. Безусловно, это способствует более легкой работе техники и более легкому обращению с ней. Теперь мы можем программировать системы на английском, японском и многих других языках. Скорее всего, будущие нечеткие системы позволят нам программировать их даже устно, вместо того чтобы нажимать на кнопки. Нечеткие системы изучают огромное количество опыта и различных программ.

Как действуют нечеткие приборы? Нечеткие правила делают отсылку к нечеткому концепту и базируются на утверждении, что если X – это А, то Y – это В. Например, если дорожное движение очень быстрое и непрерывное, то зеленый свет на светофоре должен гореть дольше. Такое рассуждение имеет под собой здравый смысл, не так ли? Правило связывает нечеткие множества непрерывного и долгого. Мы также можем изобразить эти множества посредством кривых. Любое дорожное движение в некоторой степени достаточно быстро и непрерывно, а поток машин постоянно движется; поэтому мы можем сделать так, чтобы зеленый свет на светофоре горел дольше относительно конкретной степени. Комбинации плотности, скорости дорожного движения и времени зеленого светофора бесконечны. Тем не менее, одно правило объединяет их – правило интеллекта машины, управляющей процессом, в данном случае интеллекта светофора на автомобильной трассе.

Нечеткие системы хранят в себе десятки, сотни или даже тысячи этих правил, основанных на здравом смысле. Каждая новая часть данных активирует нечеткие правила до некоторой степени. Затем нечеткая система объединяет данные и выдает окончательный вывод или ответ. На нечетком чипе это параллельное рассуждение занимает тысячи или миллионы раз в секунду. Мы подсчитываем количество логичных выводов в секунду.

Высокоскоростные нечеткие системы умны. Сегодня в Японии они контролируют метрополитен и стабилизируют вертолеты лучше, чем это способны сделать люди. Нечеткость в их системах обеспечивает надежный и мягкий контроль. Это сокращает отрывистые перерегулирования и несостоятельность старых систем математического контроля: кондиционер, который продуцирует слишком холодный или слишком теплый воздух, камера, снимающая нечеткие изображения. Скоро у нас будут нечеткие устройства в домах, офисах, автомобилях и самолетах. Возможно, мы не знаем этого, и рекламодатели могут не вдаваться в подробности, что это именно нечеткие приборы бытовой техники, основанные на правилах нечеткой логики, но это именно они. Мы будем командовать армиями крошечных высокоскоростных опытных экспертов, которые никогда не ошибаются, не устают и не жалуются.

Сенсорные технологии, новейшие датчики ускоряют нечеткую революцию. Эти крошечные нечеткие эксперты нуждаются в большом количестве данных, и чем быстрее и точнее они получат и обработают их, тем лучше. Современные технологии в бытовой технике не перестают удивлять нас. Нечеткая стиральная машина использует датчики загрузки белья для измерения его объема и текстуры для того, чтобы рассчитать нагрузку и выбрать режим стирки. Помимо этого, такая стиральная машина использует датчик пульсирующего света для определения и отображения загрязненности воды, в которой мы стираем белье. Каждую секунду несколько нечетких правил превращают эти измерения в структуры водного взбалтывания в течение разных промежутков времени. Нечеткие вакуумные пылесосы используют инфракрасные датчики для измерения плотности грязи и текстуры ковра. Данные поступают извне, и определенные правила регулируют мощность всасывания такого пылесоса. Нечеткие телевизоры измеряют относительную яркость, контраст и цвет в каждом кадре телевизионного изображения, а затем адаптируются таким образом, чтобы дать нам более четкую, максимально яркую картину. Когда мы смотрим телевизор, регуляторы настроек немного меняются, как если бы высокоскоростной эксперт наблюдал за экраном и разработал наилучшее сочетание настроек для каждого из 30 или около того изображений, которые мгновенно мигают.

Теория нечеткой логики нашла применение в тысячах систем и устройств. Она используется в производстве фото- и видеокамер, стиральных машин, вакуумных пылесосов, автомобилей, поездов с автоматическим управлением. В Дании на основе нечеткой логики работают цементные заводы. В Европе изготавливаются системы и устройства с нечеткими экспертными системами. Эта теория важна даже для реализации космических программ. В последние годы в Японии, США и Европе было внедрено большое количество патентов, основанных на применении нечеткой логики.

Особенную роль сыграла нечеткая логика для Японии – она помогла продвинуться вперед японским компаниям. Сегодня в Японии более двух тысяч ученых занимаются применением нечеткой логики в производстве – при разработке бытовой техники, электротехнического оборудования. В Японии за научные достижения Лотфи Заде была присуждена высшая награда Honda. Нечеткая логика быстро нашла применение в электронике. Она позволила микропроцессору – электронному «мозгу» – оперировать промежуточными понятиями. Например, не просто «холодно» и «жарко», но еще и «прохладно», «тепло» и «очень тепло». Благодаря этому техника стала умной – она может гибко реагировать на меняющиеся параметры среды и принимать решения из широкого набора вариантов, заложенных в ее память.

В более старых нечетких системах инженер-эксперт устанавливает правила поведения и реагирования для техники. В современных, адаптированных предметах бытовой электроники заключена «мозгоподобная» нейронная сеть, компьютерная система, которая имитирует работу человеческого мозга, обучается, распознает шаблон и генерирует нечеткие правила из данных обучения. Современная нечеткая техника учится на собственном опыте, работая по схеме «получить данные, выработать правила работы». Нейронная система нечетких приборов ведет себя как глаза и уши системы. Она «видит» шаблоны в данных и медленно вырабатывает правила, которые связывают эти шаблоны. Шаблоны – это нечеткие множества, а отношения – нечеткие правила. Нечеткая система использует эти правила для того, чтобы сопоставлять их с шаблонами. Только представьте адаптированный светофор, который функционировал бы как настоящий полицейский! Чем больше данных получает нечеткая техника, тем продуктивнее она работает.

Адаптивные нечеткие системы сделали потрясающий прорыв. Экспертам не нужно рассказывать и объяснять все процессы в деталях, все, что им нужно – просто заложить в технику основы и данные нечеткой логики. Эти данные включают в себя нейронные сети для поиска и настройки правил. Системы сверхинтеллектуальных машин будущего, будь то умные машины, умные ракеты или маленькие умные роботы, могут развить все возможные нечеткие правила своей работы с помощью нейронных сетей. Возможно, в ближайшем будущем компьютеры достигнут вычислительной мощности, достаточной для полной симуляции мозга человека во всей его сложности. Это сделает практически возможной загрузку человеческого сознания в компьютер. Стоит надеяться, что однажды чистый компьютерный разум сравняется по силе с человеческим и даже превзойдет его.

Наука и ученые – не одно и то же

Ученые в своем большинстве в течение долгого времени достаточно критично рассматривали теорию о нечеткости. Тем временем многие потеряли веру в науку. Это стало глубоким разочарованием для тех из нас, кто ранее уже потерял веру в религию и правительство. И наука не стала спасением.

Научная карьера, как и карьера политическая, зависит в равной степени и от маневрирования внутри нее, и от исследований и стремления к истине. Не многие начинающие ученые знают об этом, когда встают на свой тернистый путь, но, тем не менее, вскоре соглашаются с этим.

Пожалуй, одним из самых сложных открытий, с которым можно столкнуться на пути исследования нечеткого, станет то, что современная наука не приветствует качественно новых идей. И кроме этого, наука допускает ошибки даже на очевидном уровне логики и математики.

Наука предпочитает небольшие шаги большим творческим прыжкам. Модемная наука часто ведет себя относительно новых идей ничуть не лучше, чем католическая церковь вела себя, когда вынуждала Галилея отказаться от своей веры в то, что Земля вращается вокруг Солнца. В отличие от церкви современная двухвалентная наука не претендует на обладание всеми знаниями. Но она утверждает, что придерживается единственного пути к знанию. И следовать ему она предпочитает черно-белым путем логики. Наука полагала, что бивалентность истинна, и поэтому не считала, что нечеткость в какой-то мере научна.

Изучив историю развития нечеткой логики и ее идеи, можно сделать еще одно открытие: наука и ученые, занимающиеся ею – отнюдь не одно и то же. Предмет, которым оперирует и на котором концентрируется наука, – это знание. Предмет же, на котором концентрируются ученые – это их репутация.

В какой-то степени каждый ученый преследует влияние, силу и славу. Ученые уникальны в своем стремлении к ним, по крайней мере, по двум причинам. Во-первых, их ориентир – репутация. Во-вторых, они не отвечают перед вышестоящей властью, им просто-напросто не перед кем отчитываться. Институт науки предоставляет ученым средства для личных целей и получения славы и могущества, а они тренируют большую часть молодежи, принадлежащей к научным кругам, таким образом, чтобы самим стать полноправными членами этого института. Если все идет хорошо, ученые выстраивают себе крепкую, сильную и стабильную репутацию и оставляют за собой продукт науки и знаний.

Они оставляют наследие: журналы, учебники, монографии, материалы конференций, программное обеспечение и даже новые аппаратные устройства. Они получают профессиональные награды, крепко пожимают друг другу руки после речей, получают, помимо прочего, гонорары, призовые деньги, акции совета директоров, и, что самое главное, они получают славу и почет за свои достижения.

Но в науку пришла нечеткая логика. Она расширила двоичную математику, лежащую в основе науки. Это помогло решить проблему несоответствия, позволив нарисовать серые картины серого мира. Как будет упомянуто в следующей главе, нечеткость привела древние и неопределенные понятия «случайность» и «вероятность» к естественным отношениям, которые существуют между множествами. Нечеткая логика внесла свой вклад в интеллект машин, показывая нам, как человечество может заставить машины рассуждать практически также, как люди, рассуждать со здравым смыслом, извлеченным из опыта; иными словами, нечеткая логика качественно подняла машинный интеллект. Во многих случаях нечеткая логика достигла этих высот ценой коллективной репутации десятков тысяч живых и почивших ученых, которые отстаивали двухвалентную теорию. На сегодняшний день большинство надежд возлагается на современных ученых и инженеров.

В прошлом веке Джон Стюарт Милль, британский философ, социолог, экономист и политический деятель, отметил, что новые идеи всегда проходят через три этапа отрицания. Во-первых, они ошибочны. Во-вторых, они, как правило, идут вразрез с религией. И в-третьих, это те же самые истины, старые новости, тривиальный здравый смысл, и мы все поразмыслили бы над ними, если бы у нас было время, деньги и достаточный интерес. Нечеткая логика, связанная с быстрыми темпами изменения информации в обществе, переходит от первого этапа к третьему На Западе нечеткая теория лежит между первой и второй фазой. Большинство ученых все еще нападают на нее как на противоречащую двухвалентной научной вере. Помимо этого, еще и коммерческий успех нечеткой бытовой техники усугубил проблему. На Дальнем Востоке дело обстоит совершенно по-другому: нечеткая теория продвинулась сразу почти до третьего этапа. Там возражения против нечеткой логики имеют больше общего с техническими, чем философскими вопросами: ценность экспертных знаний, наличие научных данных, простота разработки программного обеспечения, скорость компьютерного чипа, точность данных датчиков. В корне нечеткая логика или многозначность есть мировоззрение или идеология. Бивалентность – тоже идеология, и именно в этом заключается конфликт.

Научные идеологии сталкиваются и на политической арене. Зачастую эта тема неприятна людям, но, тем не менее, о ней кто-то должен говорить. История нечеткой логики пронизана политикой, несмотря на то, что многие могут не понимать этого. Человек, как сказал Аристотель, является политическим животным. Политика не контролируется, потому что как ученые, так и исследователи задрапировали ученых с помощью мантии искателя истины и щита специализированных знаний.

Прессе редко удается проникнуть за этот щит или приоткрыть научную мантию, закрывающую истину. Даже если ей и удается это сделать, ее представители не знают, как перемещаться по технической тематике и не знают, кому доверить спор или конкретный вопрос. Таким образом, пресса подчиняется неназванному «большинству» ученых и печатает мнения некоторых из них, а затем и вовсе забрасывает тему. Вспомните, сколько часовых телепрограмм вам доводилось видеть на тему управления исследовательскими фондами или, например, мошенничеству в сфере науки?

Каждый день ученые делают выбор из множества альтернатив. Политика стоит за литературными цитатами и упущениями, академическими акциями, правительственными назначениями, контрактами и грантами, адресами конференций и выборами членов комитетов, выбором редакционной коллегии для журналов и книжных рядов, выбором рецензента для технических документов, контрактных предложений и статусом аккредитации университетов. Ученые преследуют самые разные цели, например, такие, как продвижение по работе, статус, повышение, грант, лучшие консультационные задания, награды, назначения, славу, помощь друзьям, просто радость победы.

Ядерное оружие объединило науку и юристов и заставило их встретиться за столом переговоров. В годы появления ядерного оружия было очевидно: власть преобладает над наукой. Большинство ученых, принимающих участие в обсуждении перспектив и нюансов данного вопроса, были физиками и экономистами. Они выдвигали новые возможные варианты политики властям. Конечно же, они не диктовали способы ведения политики, и лишь немногие из этих ученых стали в будущем политиками. Сегодня же все изменилось. Все больше ученых из разных областей помогают государству решать новые проблемы и разрабатывать новые политические решения.

В какой-то степени каждый пункт социальной повестки дня касается мнения ученых и инженеров. Политики финансируют и пересматривают научные исследования, призывают ученых делиться своей точкой зрения с ними, а затем сочиняют правила и законы. Журналисты, со своими телевизионными и печатными прожекторами, совершенно отдаленные от политиков, вынуждены проводить «научные» опросы, чтобы поддержать взгляды политиков, тем самым они помогают формировать общественное мнение.

Возможно, наступит день, когда наука станет доминировать над политикой и властью. Возможно, этот день и не настанет, несмотря на то, что в мире достаточно ученых, которые могли бы преуспеть в этом. Но здесь есть повод обеспокоиться и отнестись к такому возможному исходу настороженно: если ученым присуще не одобрять качественно новые идеи и, помимо этого, они иногда ошибаются, то они могут сделать ошибку в чем угодно и в дальнейшем.

Глава III. Части целого

Метод постулирования или предположения того, что мы хотим, имеет много преимуществ. Эти преимущества равносильны преимуществам кражи над честным трудом.

Бертран Рассел

В течение многих лет ученые предпринимали попытки узнать, как нечеткость связана с вероятностью, философской теорией случайности и удачи. Неужели нечеткость просто – «хорошо замаскированная вероятность»? Что такое вероятность? И что представляют собой случайность и хаотичность? Возможно ли определить одно без другого? Что такое шанс и что такое удача?

Однажды пришел ответ: отчасти все. Этот ответ приходит в конце долгих поисков вероятности. Этот самый ответ также закладывает основу и нечеткой логике. Для начала, чтобы приступить к поискам и исследованиям вероятности, зададимся простым, казалось бы, вопросом: можем ли мы нарисовать круг?

Изначально никто не видел круга и не мог сказать, что он собой представляет. Никто раньше не видел ни квадрата, ни треугольника, ни какой-либо другой геометрической фигуры. Мы видели только приближенные к требуемому объекты, градации серого вместо черного и белого. Увеличьте рисунок круга, чтобы рассмотреть его достаточно хорошо, и вы увидите недостатки в рисунке, печати, гравировке или сборке субатомных частиц. Возможно, круг идеальной формы под силу изобразить только Богу или другим возможным сверхъестественным созданиям. Это напрямую связано с вероятностью.

Изображение нечеткого круга:

Попробуйте найти вероятность в нечетком круге или овале на рисунке. Рассмотрим два конкурирующих представления неточного овала. С точки зрения вероятностного подхода, овал – это, возможно, круг. С точки зрения нечеткого подхода: овал – это нечеткий круг. Какой же подход здесь будет более верным и логичным?

Вероятностный подход основывается на том, что допускает возможность наличия у предмета того или иного свойства; свойства, которое не так легко обнаружить или заметить, рассматривая сам объект. Где же «случайность и хаотичность»? Фигура фиксирована и статична. Она не вибрирует и не движется на странице. Мы можем измерить неточный овал до тех пор, пока все факты не будут записаны и не будут фиксировать «случайность». Чем большим количеством информации мы располагаем о факте, тем менее мы склонны подвергать факт сомнению, вероятности или просто удаче. Обладание общей информацией оставляет мало места для размышления о вероятности.

Мы часто используем вероятностный подход, когда говорим о том, в чем мы не уверены. Например, мы говорим, что «этот мужчина, возможно, купит новый спортивный автомобиль». «Ты можешь простудиться», – предостерегаем мы близкого нам человека перед выходом на улицу. Быть может, даже сам французский император Наполеон I перед последним крупным сражением думал, что, наверное, войска Пруссии не успеют дойти до Ватерлоо. «Возможно, вы правы», – рассуждаем мы при беседе с другими людьми.

На протяжении веков мы использовали вероятностный подход для описания неопределенных действий и событий. Модификаторы вероятности были найдены даже в клинописях древней Шумерии и Вавилона. Вероятность, по умолчанию, стала использоваться для описания того, в чем мы не уверены, вероятность стала обозначением неопределенности. В повседневных разговорах или научных статьях мы можем использовать слово «вероятно» для описания неточности овальной фигуры, которая отклоняется от совершенства, именуемого кругом. Слово «вероятно» берет контроль над нашими мыслями и решениями. Оно переносит наше утверждение «это так» в область размышления о том, что «это, вероятно, так».

Теперь рассмотрим нечеткий подход к нечеткому овалу. Прилагательное «нечеткий» означает, что фигура в какой-то мере является кругом и в некоторой степени кругом не является, но представляет собой скорее круг, нежели овал. Такого рода подход напоминает нам, что в реальной жизни, на практике мы не можем провести четкую грань, точную линию между объектами круглой и овальной форм, поскольку данные объекты частично совпадают. В некоторой степени круги уже могут кругами не являться. Нечеткий подход позволяет нам увидеть неопределенность и двусмысленность между двумя рассматриваемыми фигурами, кругом и овалом. Этот подход значительно отличается от того, что нечеткий круг возник случайно.

Если рассмотреть рисунок нечеткого овала поближе, то будет несколько сложно рассматривать его с точки зрения вероятностного подхода, поскольку сложно сказать, что именно заставляет нас думать, почему овал, вероятно, является нечетким кругом. Но тем не менее, если мы взглянем на вероятностный подход шире, то увидим, что он принес немалую пользу в разных направлениях и что, похоже, он имеет место всюду, внося свой вклад в науку. Ученые-физики утверждали, что каждый предмет, объект и даже каждая субатомная частица и каждое взаимодействие этих частиц между собой происходят из случайного эксперимента.

В 1954 году физику Максу Борну одному из создателей квантовой механики, была вручена Нобелевская премия за фундаментальные исследования по квантовой механике, в частности за статистическую интерпретацию волновой функции. Макс Борн преподавал физику в центре немецкой науки – в Геттингене. Он внимательно следил за развитием теории атома и был одним из первых, кто придал квантовым идеям математическую форму. Ученый предположил, что, вероятно, взаимодействие между электронами в атоме нельзя рассматривать в рамках классической механики, поэтому необходимо сформулировать соответствующую «квантовую механику». Опираясь на данную идею, он получил в согласии с принципом соответствия правило перевода классических формул в их квантовые аналоги.

Но вернемся к поискам в области вероятности. Где существует вероятность? Везде. Где случайность и хаотичность? Они везде. Примеры многочисленны, словно кварки, лептоны и атомы водорода. Но мы находим только следы случайности и хаотичности. Мы находим только последующие результаты случайных экспериментов. Все они являются вытекающими последствиями, своеобразным следом. Вероятность невозможно заметить и поймать в действии.

Максимальная вероятность

Ученые усовершенствовали вероятностное мировоззрение в XX веке. Тенденция такова, что мы применяем прилагательное «вероятный» в отношении, скажем, события, которое произойдет скорее всего и наиболее возможно. Иными словами, используем слово «вероятный» в значении «максимально вероятный». Все, что мы наблюдаем, является результатом сложных физических, химических, биологических, социальных и космологических процессов. Каждый процесс представляет собой цепочку событий. Каждое будущее событие может произойти миллионом различный путей. Наука гласит, что эти разные пути имеют различные степени вероятности, то есть считает, что определенные события скорее всего произойдут определенным путем и поэтому при использовании вероятностного подхода следует опираться на более вероятные. Эта точка зрения, основанная на максимальном правдоподобии, лежит в основе современной науки и техники и несет в себе абсолютно здравый смысл: «Мы склонны предполагать, что произойдут наиболее вероятные события».

Когда в беседе мы обсуждаем, какой из кандидатов одержит победу в предвыборной гонке или, глядя за окно, предполагаем, что сегодня выдастся снежный либо дождливый день, или, может быть, даже говорим о том, посещали ли инопланетяне планету Земля, то мы склонны использовать не слова «возможно» или «может быть»; как правило, при подобных разговорах мы склоняемся в сторону наиболее вероятных фактов, высказывая соответствующую оценку ситуации. Даже покупая лотерейный билет, мы с наибольшей вероятностью ожидаем выигрыша, или, по крайней мере, надеемся на него. Мы полагаемся на процент вероятности.

Наука совершенно таким же образом полагается на процент вероятности, иными словами, делает свои ставки относительно предметов и событий. Ученые придерживаются принципа максимальной вероятности как огромного организационного принципа научного мировоззрения. Допустим, могут ли все молекулы, находящиеся в комнате, моментально, в одну секунду вдруг неожиданно собраться в огромный шар и сконцентрироваться посреди этой самой комнаты? Это событие может произойти, но его вероятность крайне мала. «Возможно» не значит «наиболее вероятно»: такое распределение молекул пузырьков воздуха в виде шара составляет минимальную долю от числа всех возможных видов распределения молекул воздуха в помещении. Подавляющее большинство распределения молекул – равномерное их распределение по всей комнате. Таким образом, мы наблюдаем и дышим воздухом, молекулы в котором распределены равномерно, а не в виде шара.

Принцип максимальной вероятности пронизывает науку от субатомного уровня до космического. Может быть, наша Вселенная и не самая лучшая из всех возможных вселенных, как утверждал великий саксонский философ, математик и физик Готфрид Вильгельм Лейбниц, но, по крайней мере, наша Вселенная наиболее вероятно существующая.

Раздел астрономии космология изучает свойства и эволюцию Вселенной в целом. Основу космологии составляют математика, физика и астрономия. Такие космологи, как Стивен Хокинг, придерживаются принципа максимальной вероятности того, что наша Вселенная появилась в результате Большого взрыва, который произвел нерегулярные скопления материи. Теория Большого взрыва является общепринятой космологической моделью, описывающей раннее развитие Вселенной, а именно – начало ее расширения. Согласно представлениям теории Большого взрыва, Вселенная возникла из некоторого начального сингулярного состояния и с тех пор непрерывно расширяется и охлаждается. Ранняя Вселенная представляла собой однородную и изотропную среду с необычайно высокой плотностью энергии, температурой и давлением. В результате расширения и охлаждения во Вселенной произошли фазовые переходы, аналогичные конденсации жидкости из газа, но применительно к элементарным частицам. На всех этапах Большого взрыва применяется так называемый космологический принцип, заключающийся в том, что Вселенная в любой момент времени выглядит одинаково для наблюдателя в любой точке пространства. Большой взрыв следует представлять как расширение самого пространства вместе с содержащейся в нем материей.

Может существовать много начальных условий, отправных точек возникновения Большого взрыва. Теоретически существует бесконечно много первоначальных условий его возникновения. Некоторые из этих условий наименее вероятны, поскольку слишком скудны и не имеют никакого веса; некоторые же, наоборот, обладают большей степенью вероятности, поскольку они неоднородны и несут в себе больше информации. Большинство первоначальных условий неоднородны. Таким образом, они более вероятны. Неравномерные начальные условия очень асимметричны, неструктурированы и напоминают узловатые зубчатые участки океанской береговой линии. Кажется, что наша Вселенная эволюционировала от одного из этих вариантов неравномерных первоначальных состояний.

Но кто избрал эти отправные точки создания Вселенной? Кем были созданы эти первоначальные условия ее возникновения? Предположим, что Бог Теории Максимальной вероятности посеял семя жизни в этой Вселенной – и вот мы здесь, на этой планете.

Верить или не верить

Наука полностью признавала вероятность, все основывалось на математических аксиомах и предположениях. Наука продолжала игнорировать проблему несоответствия и предполагала, что наша серая Вселенная – черно-белая. Похоже, черно-белые и вероятностные предположения стали парой и идеально дополняли друг друга. Они поддерживали и дополняли друг друга и не имели внешней конкуренции. Все черное или белое, но мы не знаем деталей. Таким образом, мы накладываем шансы и вероятность на черно-белые альтернативы. Истина известна одному лишь Богу.

Некоторые ученые считали, что науке нужна нечеткость, серость для того, чтобы лучше моделировать мир. Вопрос заключался в том, вписывается ли вероятность в рамки нечеткости. Именно это стало следующим этапом поисков и исследований. Вопрос заключался уже не в том, существует ли нечеткость. Было найдено математическое доказательство ее существования. Это доказательство продемонстрировало, что вероятность не может быть приравнена к нечеткости. Диапазон нечеткости гораздо шире диапазона вероятности и имеет гораздо больше граней. Вопрос заключался в том, в какие рамки вписывается вероятность в целом.

Однажды преподаватель по нейронной теории задал на семинаре вопрос: «Существует ли вероятность?». Ответом стали смущенные задумчивые взгляды присутствующих. Задать такого рода вопрос – словно спросить загорающих на пляже людей о том, существует ли солнце. Студенты в аудитории растерялись, поскольку ранее все обсуждения сводились к тому, что предполагали существование вероятности. Некоторые исследователи пытались найти наиболее вероятную кривую обучения, которая соответствует разбросу данных. Другие пытались моделировать обучение как своеобразную вероятностную игру. Ученые экспериментировали с вероятностным мировоззрением точно так же, как делали до них предшественники, размышляли над ним, экспериментировали и преподносили его своим студентам.

Вероятность берет свои психологические корни в наших азартных играх. Логических корней и основ у нее нет. Мы с таким же успехом можем отрицать аксиомы, с каким можем их одобрять. Ученые и математики выводят аксиомы из ничего. Ученые не приходят к ним методом логики и дедукции, а лишь экспериментальным путем или же путем математических доказательств. Ученые приходят к ним путем условностей и предположений. Ученым нравится рассуждать таким образом. Как отметил Бертран Рассел, дифференцирование отличается от предположения равносильно тому как кража отличается от честного труда.

Альберт Эйнштейн предположил, что объекты, имеющие массу вызывают искривление пространства-времени, которое может восприниматься нами как гравитация. Как следует из теории относительности Эйнштейна, пространство-время представляет собой четырехмерную материю, соединенную в одно целое пространством и временем. И Эйнштейн не ошибся. Теория Эйнштейна была впервые наглядно подтверждена во время солнечного затмения через четыре года после ее опубликования, в результате чего ученый мгновенно стал знаменитым. Когда Эйнштейна спросили, что бы он почувствовал, если бы его теория не нашла подтверждения, он ответил: «Тогда мне было бы жаль Господа Бога, теория все равно верна». Иными словами, предположения Эйнштейна оказались верными. Но как? Почему? Этого мы можем не узнать никогда. Даже если мы когда-нибудь получим ответ на этот вопрос, мы все равно продолжим задаваться целым рядом новых вопросов: как? почему?

Сравнивая гравитацию, хаотичность, случайность и вероятность, мы не можем рассуждать так же легко. Мы не можем пронаблюдать вероятность в действии. Именно поэтому усложняется процесс принятия аксиом как необоснованных заявлений о вероятности на веру. Мы не только хотим знать, на чем основываются аксиомы, мы даже не знаем, основываются они на чем-либо или нет.

Вероятность кажется психологическим побочным эффектом перспективы и существ, смотрящих вперед. В ретроспективе мы видим много причинно-следственных цепочек, которые предшествуют нашим действиям и идеям. Всем нам известный Шерлок Холмс иногда строил возможные цепочки будущих событий, а затем пугал доктора Ватсона, рассказывая ему о своих предположениях. Мы получаем информацию, поскольку переживаем будущие события. Чем большим количеством информации мы располагаем, тем меньше места остается для вероятности.

Нечеткость работает по-другому. Чем больше информации – тем больше нечеткости. Дополнительная информация и данные лишь помогают нам провести больше серых границ между объектами. Но, тем не менее, вероятность рассеивается по мере того как мы получаем информацию.

Это противоречит мнению науки о том, что вероятность заключается в физической природе вещей. Большинство уравнений в науке не имеют временного направления. Вы можете решить дифференциальные уравнения для прошлых времен так же, как вы их решаете в будущем. Время тоже похоже на иллюзию. В этом смысле вы можете запустить Вселенную в обратном направлении так же легко, как она бежит вперед «сама по себе». Это переводит наши поиски на следующий уровень. Если вероятность не лежит за пределами наших умов, где еще она может лежать?

Похоже, Иммануил Кант был прав в своем утверждении о том, что наш ум структурирует наше восприятие. Вероятность «встроена» в наши умы. Наши умы, электрохимическая симфония, которую играют наши узко развитые нейронные ганглии, обеспечивают инфраструктуру мышления. Разум определяет фон времени, пространства и причинной связи.

Ученые никогда не видели причинной связи в дикой природе. Они видели и предсказывали только пространственно-временные события, которые следуют за событиями. Уравнения и корреляции заменили причины, так же как наука в значительной степени заменила философию и религию как теорию вещей. Ни один причинный зародыш одного события не разворачивается в другое событие. Но ум и разум, как заметил философ Дэвид Юм, заставляют события казаться такими и вставляют причинно-следственные связи в цепочку событий.

Вероятность, похоже, является частью той же психической инфраструктуры. Мы видим вероятность повсюду, поскольку она заложена в наших умах. Возможно, вероятность представляет собой некоторый инстинкт, архетип или умственную тенденцию, которые помогают организовывать наше восприятие, воспоминания и, прежде всего, наши ожидания. Вероятность структурирует противоречивые предположения о том, как будут развиваться будущие события в следующий момент, день, сезон или тысячелетие.

Глава IV. Аристотель против Будды

Все должно существовать или не существовать, будь то в настоящем или в будущем.

Аристотель

Мировоззрения Аристотеля и Будды столкнулись на поприще нечеткой логики. Возможно, это было первым столкновением восточных и западных систем убеждений на техническом уровне. И оно точно не будет последним.

Соединенные Штаты Америки и Япония возглавляют мир в сфере бизнеса и технологий – в области финансов и математики. Обе страны связаны с культурами, заимствованными из других стран. Древняя Греция относится к Соединенным Штатам и большей части Европы, а древний Китай и Индия относятся к Японии. Аристотель и Будда олицетворяют эти два культурных корня. В этой главе рассматриваются некоторые из древних и недавних влияний двух великих мыслителей на ряд вопросов, касающихся нечеткой логики.

Насколько хорошо мы осведомлены об Аристотеле и Будде? Насколько эти персонажи изменили мировую культуру? Логика Аристотеля и научный изгиб, сделанный им, сформировали большую часть современного западного разума и определили диапазон его влияния, его параметры, границы, перечень правильного и неправильного, верного и неверного. Каждое поколение разрабатывало свою модель Вселенной, базируясь на логике Аристотеля. Наука отказалась от взглядов Аристотеля на Вселенную. Это началось с теории Исаака Ньютона о белом цвете как смеси цветного. Аристотель также использовал призму чтобы отделить белый цвет от остальных. Но он сказал, что метафизические «преобразования» вызвали разделение. В отличие от Ньютона он не указывал на физический механизм как фильтр длин волн.

Аристотель и его логика оказали огромное влияние на науку и философию. Наука всегда была менее критична к модели мышления Аристотеля. В значительной степени Аристотель все еще определяет то, что философски правильно в логике и рассуждении.

В конце XX века нечеткость стала техническим и культурным символом Дальнего Востока. В Японии произошла нечеткая революция на уровне высокотехнологичных потребительских товаров. Японские инженеры использовали нечеткую логику для подъема и развития интеллекта различных машин, сотен других устройств и систем. Японское правительство создало две большие лаборатории, и каждая из них спонсировала нечеткие конференции в разные годы. По японским телеканалам постоянно показывали рекламные ролики, рассказывающие телезрителям об умных нечетких стиральных машинах и кондиционерах. Японцы даже придумали свою лексику и персонажей для обозначения нечеткой логики и всего, что связано с ней. Пассажиры метро и корпоративные руководители читали газеты, которые пестрили статьями об умной технике, интеллект которой базировался на нечетких системах; в Японии было выпущено много книг на тему нечеткой логики, которые пользовались спросом. Телеканалы в прайм-тайм показывали специальные передачи о нечеткой инженерии и о том, как она связана с производством высокоинтеллектуальной бытовой техники для потребителей. Политики горячо обсуждали и даже шутили над феноменом нечеткой логики.

MITI – Министерство международной торговли и промышленности, одно из самых влиятельных агентств правительства Японии, подсчитало, что нечеткие продукты, 70 % из которых были товарами потребительской электроники, принесли доход примерно 1,5 млрд долларов США в 1990 году и более 2 млрд долларов США в 1991 году. Глобальный рынок компьютерных услуг, программного обеспечения и оборудования составляет около 200 млрд долларов США в год, из чего следовало, что Япония с ее нечеткой умной техникой составляла 1 % от мирового компьютерного рынка. И новая высокоинтеллектуальная техника тогда только начинала развиваться.

Нечеткая логика укоренилась и в других странах Дальнего Востока. Каждая страна выражала свое видение нечеткой логики по-своему. Япония сосредоточилась на практической разработке продуктов. Южная Корея последовала этому примеру создав свое собственное нечеткое сообщество, проводила различные конференции, прикладывала корпоративные усилия к процессу, поскольку она конкурирует с Японией. Сингапур, Малайзия и другие страны Юго-Восточной Азии привнесли нечеткую логику в свои университеты и начинающие фирмы. В Индии появилось несколько серьезных теоретиков, пропагандирующих нечеткую логику. Тайвань и Гонконг также породили фирмы, работающие на основании нечетких правил, но они, похоже, уравновешивали большую часть инженерной стороны нечеткой логики с ее более философским и математическим выражением в Китае. В 1989 году в Китае большое количество теоретиков, выступающих за нечеткую логику, а также студенты уже располагали определенным количеством технических журналов по нечеткой математике и технике. Китайские инженеры применяли нечеткие системы к производственным и военным задачам, включавшим в себя контроль оптимальной толщины листового пластика для упаковки промышленных товаров, сглаживание навигации и управление в кабинах летчиков истребителей.

Профессор Пекинского педагогического университета Ван Пэйчжан удаленно основал компанию Aptronix, первую нечеткую стартап-компанию в Силиконовой долине. Профессор Ван вырос в культуре классического Китая до 1949 года и овладел передовой математикой, китайским искусством медитативного дыхания и еще более тонким искусством академической политики. Во время Культурной революции в Китае Ван собирал репу на полях. Через несколько десятилетий он уже стал председателем правления Aptronix. Вэй Сюю, президенту Aptronix и бывшему чиновнику правительства Китая, в 1992 году исполнилось 30 лет; именно тогда американский деловой журнал Business Week назвал его новым Стивом Джобсом в сфере нечеткой логики.

Чтобы понять триумф нечеткости на Дальнем Востоке, вы должны понимать «восточный разум» и восточную ментальность. Большая часть этого зависит от понимания буддизма, его истории и практики. Очевидно, что буддизм коррелирует с инженерией в области нечеткой логики в странах с развитыми высокими технологиями. Можно сформулировать эту социологическую гипотезу в цвете. Рассмотрим два глобуса современного мира. Возьмите первый глобус и закрасьте красным цветом страны, которые следуют нечеткой логике в своей науке, технике и математике. Возьмите второй глобус и раскрасьте страны, где процветает буддизм. Вуаля, у вас в руках два одинаково раскрашенных глобуса!

Аристотель и Будда на Западе

Будда умер в Индии почти за сто лет до того как Аристотель родился в Греции. Оба этих человека отражали, кодифицировали и расширяли идеи своего времени. Будда воплотил в своем образе мудрость Востока. Аристотель же воплощал научное мировоззрение Запада.

Александр Македонский, ученик Аристотеля, в 327 году до н. э. совершил Индийский поход. Он вышел из державы Ахеменидов и устремился в земли, неведомые грекам. Об Индии у него и его спутников имелись скудные сведения. Не было реального представления ни о ее размерах, ни о трудностях, связанных с ее захватом, ни тем более о странах, которые лежали еще дальше на востоке. О существовании Китая греки в IV в. до н. э. даже не догадывались.

На столь опасное дело Александра толкали рассказы о сказочных богатствах Индии. Кроме того, ему, несомненно, вскружили голову собственные грандиозные успехи, он даже видел себя господином мира. Его преследовала идея дойти до «края земли», который, как тогда ошибочно полагали греки, находится где-то совсем недалеко, омыть свое оружие в водах Великого Восточного океана, подчинить себе всю обитаемую сушу. Александр, несомненно, видел буддийский порядок и правящий порядок Индии. Аристотель, возможно, узнал что-то о буддизме. В 1894 году русский исследователь Николай Нотович опубликовал книгу в которой утверждалось, что в Тибете он обнаружил доказательства того, что ребенком Иисус ходил в Индию или Тибет по Шелковому пути, – караванной дороге, связывавшей Восточную Азию со Средиземноморьем в древности и в Средние века, во время его «потерянных лет», и там изучал буддизм.

Будда и Аристотель приводили в движение причинно-следственные цепочки, которые пронизывают восточную и западную историю и до сих пор не встречались и не переплетались. Вы можете найти сутры Будды в японских отелях и обнаружить Библию в отелях Соединенных Штатов Америки.

Спросите человека с Востока о христианстве, иудаизме или исламе, и вы получите информативный ответ. Спросите человека западного происхождения о буддизме и, скорее всего, в ответ получите карикатуру, изображающую толстяка, сидящего в позе лотоса, прославляющего любовь и нирвану. Только представьте себе христианский ответ на подобный образ Иисуса в фильмах, книгах или ресторанах; представьте японскую, камбоджийскую или индийскую версию телесериала «Кунг-фу», где христианский монах пинает и бьет местных жителей.

Сколько христиан, евреев или евроамериканских атеистов считают, что азиатский политик или журналист может понять мировые проблемы и вести дела мирового масштаба, не говоря уже о творении мировой истории, без какого-либо понимания Библии? Будучи ребенком или уже взрослым, вы, скорее всего, читали Библию. Вы, конечно же, смотрели фильмы на тему христианства. Вы видели, как Моисей разделял Красное море, Давид победил Голиафа, вы видели Иисуса, распятого и воскресшего. Возможно, вы читали части Корана или Гемары – свода дискуссий и анализов текста Мишны, или смотрели на картины синего цвета в чьей-то книге мертвых, или даже знакомы с кладезем ведической мудрости Бхагавад-Гиту.

Но представьте себе результаты опроса: сколько человек с Запада смогут изложить основные принципы буддизма? Сколькие из этих людей смогут назвать или описать хотя бы одно древнеиндийское лаконичное высказывание, сутру? Сколькие из людей западной культуры расскажут вам об основателе даосизма, китайском философе и мудреце Лао-Цзы? Сколькие смогут рассказать об истории религии? Многие ли уроженцы Запада смогут перечислить хотя бы минимум восточных книг? Сколько фильмов они видели о Будде или о правителе империи Мауриев – Ашоке?

Интересно, в какой степени западный взгляд на буддизм изменился бы, если бы композитор Рихард Вагнер прожил еще один или два года. Вагнер был писателем-режиссером, художником, суперменом своего времени. В 1883 году он скончался. Вагнер работал над музыкальной драмой «Победители», рассказе, повествовавшем о том, как ученик Будды Ананда отказывается от любви к женщине в пользу того, чтобы медитировать и размышлять рядом со своим мастером.

Аристотель и Будда жили совсем по-разному и жизненные пути их отличаются, словно небо и земля. Аристотель сводил работы к метафизическим произведениям. (Слово «метафизика» возникло из-за того, что ранние летописцы и лекторы следовали работам Аристотеля по физике и его работам по онтологии, следовательно, «мета» – физика = «после» – физика.)

В своих обширных трактатах в жанре суммы, охватывающих широкий спектр тем, – «Сумма теологии» и «Сумма против язычников», философ и теолог Святой Фома Аквинский отполировал, рассмотрел и расширил произведения Аристотеля. Аквинский относился к Аристотелю как к «Философу», он так и называл его в своих томах. В некоторых разделах почти каждая страница цитирует его. Католическая церковь во многом обязана Аристотелю. Итальянский поэт Данте назвал его «умнейшим из тех, кто знает».

Аристотель был политически корректен по меркам своего времени, но не по нашим. Он боролся за легитимность аристократии и рабства и, возможно, даже содержал рабов. В своем трактате «Политика» Аристотель говорит нам, что существует законное, обычное рабство. Это происходит в соответствии с конвенцией, которая предусматривает, что все, что захвачено на войне, становится законной собственностью захватчиков. Поэтому, если вы или кто-то другой побеждает и порабощает человека, вы можете законно продать или купить его – принцип, который оставался действующим в американской работорговле. Аристотель позже утверждал, что «существует различие между господством над рабами и политическим правлением. Законы правления над свободными людьми по своей природе отличаются от господства над рабами».

Многое из того, что написал Аристотель, кануло в Лету. Большинство томов были потеряны, но их сохранилось достаточное количество для того, чтобы сформировать западную историю. Аристотель написал несколько томов о логике и рассуждениях – Органон. Он писал во всех ветвях философии, науки и искусства того времени.

Будда на Востоке и в наши дни

Будда же только проповедовал. Легенда гласит, что в возрасте 28 лет он ушел от богатства и власти своего княжества – его отец был местным королем или раджой в северо-восточной Индии. Большинство из нас идут в другом направлении. Действительно, поразительно: молодой здоровый принц богатству и достатку предпочитает нищету. Сопоставимого ему примера на Западе нет. Американский предприниматель, крупный сталепромышленник, мультимиллионер и филантроп Эндрю Карнеги пожертвовал большую часть своего богатства на благотворительность в старости, но, похоже, он сделал это из-за раскаяния или покаяния.

Будда скитался как нищий, чтобы распространять свое послание об отречении. Он не позволял последователям записывать свои слова, рисовать или гравировать его образ, преувеличивать, романтизировать или обожествлять его. По-видимому, ученые записали многочисленные каноны Будды во II или III веке нашей эры.

Многое изменилось за те 600 лет. Личностная философия стала религией – буддизмом, а Будда в современных условиях скорее всего стал бы атеистом или агностиком.

Буддизм распространился на восток в Азию из Индии и раскололся на виды, школы Тхеравады и буддизма Махаяны. В Шри-Ланке и Юго-Восточной Азии все еще доминирует школа буддизма Тхеравады. Школа буддизма Махаяны распространилась по Тибету, Китаю, Корее и Японии. Буддизм Тхеравады больше ориентируется на человека. Буддизм Махаяны больше фокусируется на других вещах, совершенных Буддой. Обе школы обожествляют Будду и проявляют свои учения в очень богато украшенных ритуалах и практиках, которые Будда пытался предотвратить. Эти два плота поплыли действительно далеко.

Си Лай, крупнейший храм китайского буддизма в США, расположен в пригороде Лос-Анджелеса. «Си лай» означает «идущий на Запад» – это одновременно и название храма, и философия. Учение си лай является частью шань, сравнительно новой ветви буддизма, возникшей в 1967 году. Оно сочетает элементы дзен и древние традиции буддизма «чистой земли». Последователи си лай проповедуют «гуманный буддизм», то есть жизненную философию ободрения, дружелюбия и сострадания, призывающую людей жить в гармонии с собой и другими.

Современный храм и окружающий его монастырь с садами были построены в 1978–1988 годах в стиле династий Мин и Цин. Здесь имеются пагода, главное святилище, святилище бодхисатвы, а также учебный корпус, чайная комната, музей и, конечно, лавочка, в которой посетители могут приобрести различные атрибуты буддийской религии. Главное святилище, посвященное Шакья-Муни, – это сердце храмового комплекса. Здесь находятся три большие статуи Будды: Шакья-Муни – исторического Будды, Амитабхи – Будды «неизмеримого света» и Бхай-шаджьягуру – «врача-учителя». В «Зал бодхисатвы» с другой стороны четырехугольного двора можно войти через искусно сделанный портал. Три двери портала представляют «три драгоценности» буддизма: самого Будду дхарму (закон) и санг-ху (общину). В монастыре живут как монахи, так и монахини. Во время еженедельных молитвенных церемоний читаются Бриллиантовая сутра и Амитабха-сутра. Здесь же проводятся курсы медитации для небуддистов. Комплекс си лай близ Лос-Анджелеса – современное святилище, в котором чтят древние религиозные традиции.

Храм Хси Лай, основанный в Тайване, открылся для духовного бизнеса в ноябре 1988 года. Цены на жилье вблизи храма просто взлетели. Местные протесты превратились в гордость за культурное разнообразие и получили туристическое признание. Агенты по недвижимости быстро определили границу «священного радиуса» храма и включили «вид храма» в категории собственности.

Если вам доведется побывать в этом храме, вы отметите, что там гораздо больше блеска и роскоши, чем в любом другом буддийском храме, которые вы могли бы видеть на Дальнем Востоке. В ясный день храм Хси Лай выходит из холмов Пуэнте над долиной Сан-Габриэль в высокие и острые горы Сан-Габриэль. Внутри храма большие золотые смеющиеся Будды окружены тысячами маленьких Будд, сидящих в золотых яйцах. Под большими буддами лекция «Алмазная сутра» растягивается на всю черную каменную стену. Дома-музеи пожертвовали статуи Будды со всего Востока. Монахини в серых и коричневых одеждах управляют храмом и сувенирным магазином. Рано утром поклоняющиеся Будде в длинных черных одеждах выстраиваются во дворе, скандируют молитвы из своих книг и складывают руки в форме чаши. Это – довольно приятное зрелище, но идет вразрез с завещанием самого Будды, не позволявшим последователям обожествлять его образ или записывать слова.

Храм Хси Лай преуспел так, как его основатели даже и не рассчитывали. Каждый год он привлекает все больше посетителей, но как любопытных туристов, а не как новообращенных в буддизм. Притягательность восточных религий всегда была их эмпирической составляющей, основанной на опыте, а не ритуалом и убеждением.

Западные религии могут много чего предложить. Индийский гуру, основатель трансцендентальной медитации, Махариши Махеш Йоги продал «трансцендентальную медитацию» и людям, которые желали медитировать и повторять ее по 20 минут в день. Точно так же каратэ, дзюдо и другие боевые искусства процветают на Западе, лишившись исторического и культурного контекста. Буддизм до сих пор сопротивляется западной популяризации, возможно, потому, что западный человек видит в нем только ритуалы, статуи и телевизионный сериал «Кунг Фу».

Так что же говорит нам буддизм? Каковы были светские учения Будды? Итак, четыре благородные истины:

– Существует дуккха («все есть дуккха») – страдание.

– У дуккхи есть причина (тришна или жажда: чувственных удовольствий, существования или несуществования, а также желание, основанное на ложном представлении человека о неизменности своего «Я».

– Существует возможность освободиться от дуккхи (прекратить действие ее причины).

– Существует путь, который ведет к избавлению от дуккхи (восьмеричный путь, ведущий к нирване).

Одной из основных целей буддизма является путь к нирване. Нирвана – состояние осознания своей души, достигаемое с помощью самоотречения, отказа от комфортных условий внешней среды. Будда, проведя долгое время в медитациях и глубоких размышлениях, осваивал метод контроля над собственным сознанием. В процессе этого он пришел к выводу что люди очень привязаны к мирским благам, чрезмерно беспокоятся о мнении других людей. Из-за этого человеческая душа не развивается, а деградирует.

Достигнув нирваны, можно лишиться этой зависимости. Будда придерживался мнения, что необходимо идти «срединным путем», то есть каждый человек должен отыскать «золотую» середину между обеспеченным, пресыщенным роскошью, и аскетичным, лишенным всяческих благ образом жизни. Это учение нельзя назвать лишь религией, в центре которой стоит бог, создавший мир. Учение предполагает помощь в направлении человека на путь саморазвития и самосознания. В буддизме нет идеи о том, что существует вечная душа, искупающая грехи. Однако все, что человек делает, и каким образом, найдет свой отпечаток – это обязательно вернется к нему. Это не божественная кара. Это последствия всех действий и мыслей, оставляющих следы на собственной карме.

Будда повторял эти истины снова и снова в своих разговорах или сутрах. Будда не был нечетким теоретиком в математическом смысле. Он не писал никаких статей о заурядных наборах или системах. Но у него была идея оттенков серого: он не терпел идеи факта А и факта не А. Он тщательно избегал искусственного двузначия.

Будда, кажется, был первым мыслителем, который отверг черно-белый мир двузначности. Он построил личную философию на своем отказе от двузначности. Сегодня на Западе буддизм ассоциируют с карикатурами на эту личную философию.

Будда отказался позволить словам мешать тому, что имеет значение, например такому, как живой и умирающий организм. Отрицание черно-белых границ помогло более четко увидеть связанный мир и судьбу человека. Будда сосредоточился на смерти, старости и страданиях, которые, как правило, предшествуют уходу. Действительно, в его время дело с этим обстояло гораздо хуже, чем в наше, и у нас в распоряжении есть болеутоляющие средства. Но так или иначе, жизнь все еще неизбежно заканчивается; она может закончиться быстро и плохо. Будда побеждает на границе.

Глава V. Что есть истина?

Ничто в мире, ни объекты, ни события, не были бы истинным или ложным, если бы не существовали мы, существа, способные размышлять.

Дональд Дэвидсон

Во многом проблема достоверности наших знаний о мире определяется ответом на фундаментальный вопрос теории познания: «Что есть истина?». Что истина являет собой? Этот вопрос, пожалуй, можно назвать одним из самых основных в философии и науке, которые постоянно находятся в поисках истины. Наука ищет правду. Искусство ищет красоту. Общество ищет справедливости. Истина главенствует над этими тремя объектами поиска.

Можно сказать, что синонимом термина «истина» является слово «правда». В значении «истина» слово «правда» употребляется условно, хотя этот термин обусловлен субъективным восприятием самой правды. В языке у этих двух понятий сформировались следующие основные значения: правда – это знание конкретного, фактического эпизода действительности. Это знание, скорее всего, является неполным, так как перед человеком в данном случае открывается лишь часть, а не целое. Истина же – всеобъемлющее знание интеллектуальной сферы. Истина близка, скорее, к общемировым законам бытия. Правда – понятие более приземленное, в то время как истина – возвышенное, всеобъемлющее.

Правда субъективна, истина объективна. Как правило, в научном сообществе употребляется термин «истина» и, несмотря на то, что понятие «правда» тоже используется в значении «истина», оно является более бытовым.

Истина – определенная философская характеристика мышления в отношении к предмету. Мысль является истиной, если она соответствует предмету. В общем понимании истина – это знание, соответствующее своему предмету, совпадающее с ним. В философии, общественно-гуманитарных и естественных, технических науках под истиной подразумевается соответствие положений некоторому критерию проверяемости. Как правило, ученые выделяют абсолютную и относительную истины, а также ряд критериев, удостоверяющих ее и позволяющих отличить от заблуждения. Эти критерии включают в себя соответствие законам логики, ранее открытым законам науки, фундаментальным законам; простоту, экономичность формулы, парадоксальность идеи, практику.

Истина находится там же, где начинается нечеткая логика. Проблема рассоединения, которую мы рассмотрели ранее, – проблема серого мира, но черно-белого его описания и характеристик, сводится к проблеме поиска истины, проблеме поиска серой истины. Двухвалентность современной науки игнорирует или же вовсе отрицает серую истину. Такая научная тактика приводит лишь к парадоксам и различного рода недоразумениям и внутринаучным противостояниям. Нечеткая логика придерживается мнения и гласит, что истина – серая, нечеткая. Это позволяет математическим истинам, так или иначе, придерживаться своих крайних оттенков серого – черного и белого.

Повторимся, сторонники нечеткой логики утверждают, что научные истины серы. Двухвалентная же наука утверждает, что это не так, выступая за то, что научные истины – неопределенные и колеблющиеся величины, а также, что они, в любой момент разрушенные новыми данными и доказательствами, могут превратиться из истинных в ложные. Сторонники нечеткой логики не имеют ничего против того, что научные истины неопределенны, но при этом продолжают быть твердо уверенными в том, что они расплывчаты и нечетки. Именно в этом и заключается основной конфликт, касающийся научных истин. Серость. Нечеткость. Существует она или нет? И, если она действительно имеет место, то до какой степени?.. Чтобы лучше разобраться в данном вопросе, для начала нам стоит углубиться в философские концепты истины.

Философия истины: правда как система показателей

В современной философии поиски правды сводятся к ее свойствам и тому как она себя ведет и какую тень отбрасывает на математику. Здесь, непременно, возникает сразу два вопроса: к чему восходит истина и какие именно вещи или предметы истинны или ложны? Ответ на эти вопросы прозвучит одинаково: утверждения. Истина восходит и ссылается на утверждения, которые мы делаем, записываем или провозглашаем. В связи с тем, что мы фокусируемся на утверждениях, рамки анализа истины сужаются: мы видим истину как систему показателей, систему серых показателей.

Утверждения как средства истины

Заявления в любом случае заключают в себе истину. Что же такое заявления? Заявления утверждают конкретные факты или констатируют состояние дел. Заявления предлагают описания объектов или явлений. На практике наши заявления превращаются в разговорные фразы, описывающие конкретное событие, например, если кто-то рядом с вами разобьет стакан, вы воскликнете: «Стакан разбился!» или же «Там разбился стакан!».

Когда девочка-подросток внезапно перекрашивает свои волосы в ярко-зеленый цвет, политик надевает кроссовки или знаменитость появляется в солнечных очках в закрытом помещении, мы комментируем это: «Серьезное заявление с его/ее стороны!». Но здесь слово «заявление» употребляется несколько в другом значении, нежели в том, о котором говорим мы в данном контексте. Мы говорим о заявлениях, претендующих на то, чтобы сделать конкретные утверждения. Иными словами, сделать заявление будет означать то же самое, что и сделать утверждение, в то время, как сделать утверждение – это просто-напросто что-либо сказать.

Представьте себе обычный камень, лежащий на дороге. Сам по себе камень не является истиной, он просто существует, лежит на дороге. Но если мы скажем, что «камень твердый», то это уже будет истиной. Мы пользуемся подходящими средствами и источниками для того, чтобы убедиться в том, что камни – твердые, и с уверенностью делаем заявление, что этот камень – твердый. Заявление о том, что камни твердые, описывает возможный факт, гипотезу, претендующую на признание. То же самое относится ко всем заявлениям об объектах, находящихся во временно-пространственном континууме. Мы соглашаемся с гипотезой в том случае, если наш прошлый или настоящий опыт доказывает ее правдивость и состоятельность; если наш опыт подтверждает то, что выдвинутое заявление полностью верно, то мы доверяем ему и используем его.

На практике заявление и предложение можно смело считать одним и тем же, важно лишь их содержание. Предложение в речи можно считать просто средством для выражения заявления.

Заявления описывают мир. Помимо этого заявления могут описывать возможные существующие миры. Более того, заявления могут содержать в себе утверждение или отрицание существования одного из возможных описываемых миров. Заявление – это утверждение и описание одновременно. Если кто-то сказал: «Сегодня шел дождь», то он утверждал, что в этот день на улице прошел ливень. Картина, написанная художником и изображающая этот самый ливень, делает своеобразное заявление в художественном смысле, но никак не в научном, имеющем дело непосредственно с самой истиной; само собой, так происходит, потому что картина несет в себе качественно другой посыл зрителю, скорее эстетический, нежели информативный, призванный удостоверить наблюдателей, что в конкретный день в городе прошли ливневые дожди. Картина лишь описывает событие, но не делает утверждения о нем.

Большинство современных ученых – бихевиористы. Именно поэтому они определяют заявления как то, что мы либо утверждаем, либо отрицаем. Мы соглашаемся либо не соглашаемся с заявлением, когда слышим его. Бихевиористский подход рассматривает мысль как беззвучную речь, молчаливые заявления.

Заявления обладают большим количеством свойств помимо истинности или ложности. Им присущи различные свойства, например, такие, как длина и количество слов внутри них, пунктуация, модальность и временное отношение. Также заявления могут обладать такими свойствами, как ясность, ирония.

Подход, рассматривающий истину как систему показателей, игнорирует значение заявлений. Он просто-напросто приписывает заявлению тот или иной показатель.

Логическая и фактическая истина

Философы выделяют логическую истину и фактическую истину. Логическая относится к заявлениям и утверждениям, которые описывают логические или математические взаимоотношения, например, такие, как «Факт А или не факт А», «1 + 1 = 2». Предложение «1 = 2» – логического типа, но логически неверно, соответственно, оно является противоречием. Логическая истина происходит из символов и их формальных отношений и абсолютно никак не зависит от внешнего мира.

Фактическая истина восходит к заявлениям, которые описывают возможные факты или случаи в пространственно-временном континууме. Эти утверждения включают в себя такое утверждение, как «Сегодня шел дождь», но при этом утверждение «Дождь является дождем» фактом считаться не будет, поскольку будет являться логической истиной, тавтологией, правдой, но правдой лишь потому, как расположены слова в данном предложении.

Философы последовали за мыслью Аристотеля и стали заявлять, что фактические истины в некоторых случаях верны, в некоторых случаях ложны. Аристотель называл фактическую истину случайностью, а логическую истину необходимостью. Логические истины правдивы в любых случаях. Логические ошибки неверны в любых случаях. Философы часто используют «возможные миры» для определения логической и фактической истин. Возможный мир – это возможный пространственно-временной континуум, расположение атомов и молекул, математический мир.

Наш пространственно-временной континуум, все, что мы знаем о пространстве и времени, определяет один возможный мир, фактический существующий мир – наш мир. Тогда логически истинное заявление является истинным утверждением во всех возможных мирах. Фактические заявления являются утверждениями истинными в каком-то возможном мире, возможно, только в этом. С этой точки зрения способ добавления и умножения чисел должен работать во всех возможных мирах. «Законы» логики и математики должны распространяться на все миры. Но могут существовать миры, в которых нет радио и телевизионных сигналов, потому что физические «законы» электромагнетизма не должны иметь места во всех мирах.

Когерентная и корреспондентская теории истины

Раскол между логической истиной и фактической истиной основан на двух широко известных теориях истины, теории когерентности и корреспондентской теории истины. Например, логическая истина относится к теории когерентности истины. Утверждение «1 + 1 = 2» истинно, потому что мы когерентно, т. е. соотнесенно, применяем правила математики.

Все теории можно разделить на дающие реальное определение истине и устанавливающие правила употребления слова «истина». Корреспондентская теория истины гласит, что истина – это соответствие мысли или высказывания и действительности – представление, предельно адекватное или совпадающее с реальностью (согласно Аристотелю, средневековой философии, философии Нового времени).

Согласно когерентной теории, истина – это характеристика непротиворечивого сообщения, свойство согласованности знаний. Истина требует, чтобы элементы должным образом соответствовали всей системе. Поэтому необходимо, чтобы суждения в когерентной, т. е. целостной системе, поддерживали друг друга. Поэтому полнота и всесторонность основного набора понятий является критически важным фактором в оценке достоверности и полезности целостной системы. Важным принципом когерентной теории является идея о том, что истина – это прежде всего собственность системы утверждений, и может быть присвоена отдельным утверждениям только при условии их согласованности с целой системой. В сущности, когерентная теория исходит из рациональной интуиции.

Математика сама по себе не истинна и не ложна. Математика – формальная система. Мы можем манипулировать математическими символами и не понимать, что они означают. Мы можем просто применять правила, как компьютер, когда он прибавляет числа или доказывает теорему. Компьютер дает нам верное понимание теоремы, но не «понимает» ее смысл.

Все формальные системы работают таким образом. Вам не нужно их интерпретировать для того, чтобы применять. Пропозициональная логика и такое заявление, как «Сократ – человек», является формальным языком. Синтаксические правила управляют своими утверждениями или «правильно сформированными формулами». Логика с таким утверждением, как «Все люди смертны», также является формальным языком. Компьютерные языки Ada, Basic, С, Fortran, Pascal – это все формальные языки, хотя они, как правило, развиваются неформальными способами для удовлетворения нужд программистов. Утверждения верны на официальном языке, если они подчиняются правилам, если они совпадают с правилами.

Корреспондентская теория истины гласит, что утверждение верно, если оно соответствует факту. «Земля вращается» – это верно, потому что Земля вращается. Это заявление было бы неверным, если бы планета Земля не вращалась, так как в один прекрасный день она может перестать вращаться. Польско-американский математик, логик, основатель формальной теории истинности Альфред Тарский известен своей цитатой-формулой истины: утверждение истинно и правдиво только в том случае, если заявляемый факт имеет точно определенный смысл». Также он отмечал, что «рассуждение, которое кажется вполне убедительным одному лицу, другому лицу даже непонятно».

Изречения Альфреда Тарского подчеркивают утвержденное описание. То есть, например, утверждение «трава зеленая» будет считаться верным, только когда трава действительно зеленая.

Корреспондентская и когерентная теории истинности отражают математику и науку, логику и факты, необходимость и возможность. Философы, лингвисты и ученые-программисты написали тысячи статей и книг о разделении логики и факта.

Хемингуэй об истине

Эрнест Хемингуэй утверждал, что цель литератора – написать одно истинное предложение. Конечно же, он вовсе не подразумевал бивалентную фактическую правду, как могли бы интерпретировать его слова современные философы и ученые; в таком случае Хемингуэй мог бы достичь своей цели, еще будучи ребенком, написав предложение «Меня зовут Эрнест Хемингуэй». Он также не подразумевал под сказанным им двухвалентную логическую истину. Что же хотел сказать Хемингуэй?

Хемингуэй имел в виду точность описания. Он имел в виду точное соответствие, точное совпадение слова с объектом, теорию с фактом. Он имел в виду сферу нечеткой фактической истины, в рамках которой мы думаем, пишем и занимаемся наукой.

Нечеткая логика рассматривает истину как точность. А точность, в свою очередь, – понятие относительное, понятие степеней. Точные математические заявления либо на 100 % верны, либо абсолютно неверны. Заявления и утверждения о мире находятся между 100 % и 0 %. На протяжении десятилетий сторонники нечеткой логики разрабатывали огромную математическую машину, которая оперирует этими степенями точности. Нечеткая математика всегда приходит к черно-белым границам в крайних случаях.

Истина, как и точность, снова отсылает нас к проблеме рассогласования описания серого мира черно-белым путем. Эйнштейн был прав: логические доказательства идут вразрез с научными исследованиями. Если мы можем доказать заявление на 100 %, то оно не способно описать мир. И, если оно описывает мир, то мы не можем абсолютно доказать это заявление. Мы можем доказать только математические и логические вещи. Доказательные техники плохо применимы к реальному миру: математика точна, в то время как мир неточен.

Описания делятся на группы: логические и фактические; математические и научные; корреспондентные и последовательные. Это разделение зависит от точности. Логические заявления либо абсолютно неточны, либо абсолютно точны. Все или ничего. Фактические заявления частично точны или частично неточны.

Логическое и фактическое не пересекается. Это привело к тому, что философы видят логические истины лишь как крайности на гранях фактических истин точно так же, как черное и белое может выражать крайние степени серого оттенка.

Выглядит иронично, но неточность занимает важное место в науке. Ни одна научная гипотеза и ни одна научная теория не может быть на 100 % точной. Статус 100 %-ной истины присущ только математике, логике и тавтологии. Неточность пронизывает науку насквозь. Цель науки – максимально исключить неточность, исключить ее настолько, насколько возможно. Даже если бы мы исключили всю нечеткость и размытость из утверждений, проблема бы все равно имела место. Ученые постоянно стремятся к точности и четкости.

Итак, «премия Хемингуэя» могла быть присуждена тому кто сделает такое утверждение о факте, которое на 100 % истинно или на 100 % ложно. Чтобы получить эту награду, ученый должен доказать точное соответствие между словами, объектами и даже их молекулами. Затем он должен подтвердить, что факт соответствует заявлению. После этого ученому будет необходимо доказать, что факт ровно на 100 % точно соответствует заявленному им. Это означает, что необходимо применить научный метод для проверки гипотезы.

Западные философы стали большими энтузиастами в конкуренции за так называемую «премию Хемингуэя» с первых дней появления философии. Впрочем, вся философия сводится к тому, чтобы делать «определенные» утверждения о мире, делая логические заявления о фактах, пытаясь «доказать» немотивированные умозаключения. Идеализм и эмпиризм проистекают из попыток доказать утверждение «мир реальный» или «мир существует». Как вы проверите данную гипотезу? Мыслительные доказательства составляют идеалистическую категорию тестовых процедур: «Только идеи реальны, и у меня есть идеи», – как сказал однажды Платон.

Глава VI. Парадоксы

Вся традиционная логика обычно предполагает, что в ней используются только точные символы. Закон исключенного среднего – истина, когда используются точные символы, но он неверен, когда символы являются неопределенными и неточными.

Бертран Рассел

Два события в начале XX века породили нечеткую, или «туманную логику», как ее в то время называли философы. Во-первых, логик Бертран Рассел вновь открыл и раскрыл классические греческие парадоксы на основе современной математики. Затем физик Вернер Гейзенберг обнаружил «принцип неопределенности» в квантовой физике. Парадокс Рассела положил конец тысячелетию слепой веры в точность математики, двухвалентной математики. Некоторые математики описали данный эффект как «потерянный рай».

В начале XX века Рассел заложил логические основы для нечеткой, неопределенной логики, но никогда не концентрировался на данном вопросе и не занимался им всерьез. Но стоит отметить, что, по крайней мере, он наконец выпустил серого кота из черно-белой сумки.

Принцип квантовой неопределенности Гейзенберга закончил или, по крайней мере, помял наше слепое верование в точность науки и фактических истин. Эта вера росла и развивалась со времен Исаака Ньютона, когда она в значительной степени вытесняла веру в религию и Бога. Теперь наука стала более свободной и смогла освещать новые пути. Сначала мы рассмотрим парадоксы Рассела и принцип неопределенности Гейзенберга и поглядим, где заканчивается западная логика и начинается размытость.

Путь от факта А к факту не А

Рассмотрим гору песка. Гора ли это? Да. Выбросьте горсть песка из этой кучи, замените часть песка зерном. Будет ли гора песка все еще являться горой песка? Да. Продолжайте убирать песок и задавать себе этот двухвалентный вопрос – и в конце концов вы окажетесь у пустоты: перед вами не будет ни песчинок, ни горы песка. Гора песка превратилась в ничто.

Парадокс Кучи – логический парадокс, сформулированный Евбулидом из Милета (IV век до н. э.), связанный с неопределенностью предиката «быть кучей». Формулировка парадокса основана на базисной предпосылке, согласно которой одно зернышко не образует кучи, и индуктивной предпосылке, по которой добавление одного зернышка к совокупности, кучей не являющейся, несущественно для образования кучи. При принятии этих предпосылок никакая совокупность из сколь угодно большого количества зерен не будет образовывать кучи, что противоречит представлению о существовании кучи из зерен.

Греческое слово sorites означает логическую цепочку высказываний по принципу: «Если А, тогда В; Если В, то тогда и С; Если С… Если Y, то Z», и так далее. Получается, что первое слагаемое влечет за собой последнее: если А, то Z. Утверждения словно спускаются по лестнице.

Бертран Рассел привел пример мужской головы, обрамленной волосами, и задал вопрос, был ли мужчина лысым. Если мы будем состригать волосы с мужской головы по частям и то и дело задаваться вопросом, лысый ли мужчина, то не сможем утвердительно ответить на данный вопрос до тех пор, пока не сострижем все волосы с головы мужчины. Парадокс кучи звучит и выглядит более логично, поскольку в нем мы можем наблюдать последовательность фактов. Например: ваш мозг жив? Да. А если мы убьем одну его живую клетку, будет ли он все еще являться живым? Да. Мы продолжим задавать вопросы до тех пор, пока, в конечном итоге, спрашивать будет уже не о чем. Теперь попробуем перевернуть игру наоборот и представим, что мы имеем дело с безжизненным замороженным мозгом, к которому применили умную армию нечетких роботов, которые в свою очередь являются специалистами в области молекулярной инженерии и восстанавливают молекулы в мертвых клетках мозга и оживляют их. Мозг мертв? Да, он все еще мертв. Восстановим еще одну его клетку, затем еще одну, словно механик часть за частью чинит разбитую машину, и в конечном итоге ваш мозг снова живет, и вы снова живете. Что-то вроде этого случается каждое утро, когда мы просыпаемся и переходим от сна к бодрости.

Эти примеры могут показаться смешными и изобретательными для подтверждения утверждения о том, что все включает Парадокс Кучи. Поэтому рассмотрим любую старую вещь, сделанную из чего угодно. Рассмотрим камень или стул, планету или вовсе Вселенную. Они сделаны из молекул. Вещи и люди – это просто наборы молекул, мешки с атомами. Некоторые молекулы принадлежат к веществу, а остальные – нет. По крайней мере, согласно двухвалентной логике. Молекулы, выходящие за границы предмета, бросают вызов классификации.

Проще говоря, Парадокс Кучи состоит в следующем: если мы рассмотрим кучу песка, из которого постепенно удаляются песчинки, то можно построить рассуждение, используя утверждения: 1000000 песчинок – это куча песка; куча песка минус одна песчинка – это по-прежнему куча песка.

Если без остановки продолжать второе действие, в конечном счете это приведет к тому, что куча окажется состоящей из одной песчинки. На первый взгляд есть несколько способов избежать этого заключения. Можно возразить первой предпосылке, сказав, что миллион песчинок – это не куча. Но вместо 1000000 может быть сколь угодно другое большое число, а второе утверждение будет верным при любом числе с любым количеством нулей.

Таким образом, ответ должен прямо отрицать существование таких вещей, как куча. Кто-то может возразить второй предпосылке, заявив, что она верна не для всех «коллекций зерна» и что удаление одного зерна или песчинки все еще оставляет кучу кучей. Или же может заявить о том, что куча песка может состоять из одной песчинки.

Нечеткая логика берет «парадокс» из парадокса кучи. Это сводится к простой арифметике: умножьте кучу определений и получите определенность. Умножьте кучу неопределенностей, и получите сложную неопределенность. Чем больше неопределенностей вы умножаете, тем больше неопределенностей получаете. Бивалентность гласит, что утверждение «мозг жив» истинно на 100 %. Нечеткая логика или многозначность считает, что это правда в некоторой степени, менее 100 %, сначала, возможно, 99 % истинно, и в конечном итоге только 1 % истинно, когда, допустим, уже почти все клетки мозга мертвы.

Мораль: чем больше шагов в нашем вопросе, тем сложнее опрос. Когда мы спускаемся по лестнице выводов, выводов Шерлока Холмса, каждый шаг становится менее уверенным, менее безопасным, менее убедительным. Чем дольше он объясняется, тем меньше мы доверяем ему. Лучшим аргументом является прямое доказательство или опыт.

А как же дело обстоит с математическими рассуждениями? Они остаются двухвалентными. Они следуют по цепочке 100 %-ной уверенности и точности. Факт А влечет за собой факт В с точностью, факт В с точностью влечет за собой факт С, и так далее, пока дело не дойдет до определенного вывода. Математики часто судят о «глубине» теоремы по количеству шагов в ее доказательстве.

В 1976 году компьютер проверил тысячи случаев, чтобы доказать теорему о четырех цветах, согласно которой возможно окрасить карту только четырьмя цветами, если страны, разделяющие границы, должны иметь разные цвета. «Глубокая теорема» означает твердое доказательство, и это обычно означает длительное доказательство. Парадокс Кучи напоминает нам, что блуждать по просторам математики – совсем другое дело, нежели теоретически блуждать по просторам Вселенной.

Нечеткая логика основывается на двухвалентном рассуждении математики. Мы используем много маленьких черно-белых кирпичиков для построения математической теории серости. Тогда возникает вопрос: можем ли мы найти математическое утверждение, которое является серым? Проблема несоответствия (вызов Хемингуэя) заставляет нас отказаться от поиска утверждения о мире, которое является определенным, черно-белым описанием серой вещи. Но как насчет обратного? Можем ли мы найти серое описание черно-белой математики?

Парадокс – в конечной точке, его разрешение – посередине

Парадоксы в тех случаях, когда некое понятие ссылается само на себя, облачены в такие формы, в которых они одновременно утверждают и отрицают себя. Они обладают логической формой и во многом способны раздосадовать западных математиков.

Существует множество парадоксов, которые имеют одну из конечных точек, – факт А или не факт А. Из всех правил есть исключения. Это правило. Есть ли у него исключения? Предположим, что есть. Но тогда оно перестает быть правилом. Если у него есть исключения, тогда есть правила без исключений, и оно опровергает себя. В таком случае получается, что конечная точка данного парадокса находится где-то между фактом А и фактом не А. То же самое справедливо и для обобщения – все обобщения ложны.

Вы можете создать свой собственный парадокс лжеца на карточке. Для этого на одной стороне карточки напишите: «Предложение с другой стороны карточки истинно». С другой стороны напишите: «Предложение с другой стороны ложно».

В таких случаях парадоксы, которые ссылаются сами на себя, выглядят довольно забавно и симпатично, просто создавая игру слов. Это помогло дать им название «парадокс», которое предполагает, что двухвалентные противоречия являются только очевидными проблемами, а также что они представляют собой исключения, которые мы можем исправить путем работы с ними.

Бертран Рассел нашел парадокс, который положил конец точной математике, которая преобладала и главенствовала в науке со времен Аристотеля. Именно по этой причине Бертран Рассел может по праву считаться «дедушкой» нечеткой логики.

Парадокс Рассела имеет дело с множеством множеств. Коробок, которые наполнены коробками. Сами по себе множества не являются нечеткими. Объекты либо внутри них, либо снаружи. И это тоже вопрос степени. Бертран Рассел обнаружил множества, содержащие объекты и не содержащие объекты внутри себя. Иными словами, он обнаружил множество всех множеств, которые не являлись своими членами.

Рассмотрим множество яблок. Является ли оно множеством самого себя? Нет. Его члены – яблоки, а не множества. То же самое относится ко множествам других возможных объектов, предметов, людей, звезд и вселенных. Они не содержат множества. Они содержат людей, звезды или вселенные. А что насчет множества всех множеств? Является ли оно членом самого себя? Да. Множество всех множеств – это то множество, которому принадлежит членство в своем клубе.

Парадокс Рассела поразил математическое сообщество, произвел фурор и получил статус скандального. За несколько десятилетий до этого математикам приходилось иметь дело с неевклидовыми геометриями изогнутого пространства. На рубеже веков Георг Кантор, немецкий математик, ученик Вейерштрасса, наиболее известный как создатель теории множеств, заставил их принять каскад бесконечностей – столько бесконечностей, сколько существовало чисел (по правде говоря, возможно, чисел существует гораздо больше, чем мы привыкли думать, – возможно, существует континуум нечетких бесконечностей). Но изогнутое пространство и лестница бесконечностей не оспаривали определенность математики. Они расширяли ее границы, переводя на новый уровень. Парадокс Рассела был не парадоксом, а противоречием. Это означало, что возможно доказать любое заявление, которое нравилось ученым, поскольку противоречие подразумевает все.

Первой реакцией на это стало отрицание. Многие математики не одобряли парадоксы, не воспринимая их всерьез и считая, что парадоксы – лишь игра слов. Они не наблюдали проблем или противоречий в математических направлениях, которыми занимались. Они не обнаружили никаких парадоксов ни в гомологической ветви алгебры, ни в коммуникативной алгебре, ни в дифференциальной геометрии. Парадоксы казались артефактами, полученными в процессе того, как логики использовали основы логики и теории множеств. И такое отношение к парадоксам сохраняется по сей день. Парадоксы затрагивают многие разнообразные ветви и направления математики, оказывая влияние на них потому, что каждая ветвь основывается на теории множеств, но, тем не менее, математики не придают парадоксам надлежащего значения. Множество или класс является фундаментальной структурой в математике. Изначально существовали не объекты, а множества объектов. Даже множества были пусты.

Следующей реакцией на появление парадоксов стала попытка определить их как несуществующие. Парадоксы – противоречия. Ученые пытались доказать, что предположения и допущение различных фактов при объяснении парадоксов приводят к противоречию или абсурду. Такой техникой пользовался древнегреческий философ Сократ, этой же техникой пользуются политики для атаки на своих оппонентов. Мы не замечаем, как часто все мы в повседневной жизни прибегаем к подобному приему опровержения того, что нам не нравится.

Не нужно спорить с идеей или практикой. Нужно показать, что предмет обсуждения абсурден или приводит к плохим последствиям: атеизм влечет упадок морали. Анархия ведет к хаосу. Употребление марихуаны влечет за собой употребление более тяжелых наркотиков. Порнография приводит к насилию. В этих случаях мы используем следующую технику: если А подразумевает С и если С оказывается ложным или ведет по неправильному пути, тогда мы отрицаем А.

Парадоксы Бертрана Рассела были непростыми. Все пути в математике вели к ним, вся математика в целом сводилась к ним. Логика вела к ним. Никто не знал, от каких математических идей и предположений они должны были отказаться, чтобы предотвратить парадоксы. В споре более одного шага. Эффект имеет несколько совместных логических причин. Если А и В означают С, а если С получается ложным, то либо А является ложным, либо В является ложным, либо оба А и В являются ложными. Мы не знаем, что именно. Математика основывается на нескольких аксиомах и некоторых наитиях. Какие именно из них вызвали проблемы и несоответствия?

Начался поиск чистого набора аксиом, который избегал парадоксов. Рассел предложил свою «теорию типов», чтобы избежать парадоксов. Эта теория гласила, что можно говорить только на одном уровне математики за один раз, продвигаясь по иерархии математической лестницы. То есть, вы можете сделать утверждение «яблоки – красные», потому что знаете, что красный цвет – свойство яблок. Это свойство присуще данным объектам в логической иерархии. Также вы можете сделать заявление «красный – это цвет», идя по такому же логическому пути. Но вы не можете сказать «яблоки – это цвет» потому что тогда вы пропустите одну из логических ступеней математической лестницы. Так утверждал Бертран Рассел. Он утверждал так в надежде, что это поможет предотвратить парадоксы.

Математики и логики оспаривали это предположение и продолжали демонстрировать, что теория типов Рассела обходится математике слишком дорого.

Другие предложенные наборы аксиом постигла та же участь. Эти аксиомы либо содержали слишком много математики, либо приводили к новым парадоксам. Некоторые сочетали и то, и другое. Они сохранили математику за счет математики и не предложили другой альтернативы. Новые аксиомы не опирались на интуицию. Они были слишком загадочными и абстрактными для мозга человека, развившегося путем эволюционирования от млекопитающих. Символы языка и символы торговли появились в конце этого процесса за последние 10000 лет или около того – примерно за последние 500 поколений. Единственным возможным случаем появления нового набора аксиом был случай, который подразумевал под собой избавление от парадоксов с ущербом для математики.

Рассел, похоже, первым предложил нечеткие ответы на вопросы. Он не преследовал нечеткую логику непосредственно, но, так или иначе, он в некотором роде ее предложил. Почему бы не отказаться от закона исключенного среднего? К черту Аристотеля. Кто сказал, что верен и может существовать либо факт А, либо факт не А? Но это казалось слишком радикальным. Никто не хотел отказываться от доказательства путем противоречия. Гарвардский логик Уиллард Ван Орман Куайн, преемник Рассела, как и другие, сказал, что сам взгляд был своего рода «доведением до абсурда».

Идея об абсурдности также упускала из виду ключевой момент: кто сказал, что все противоречия одинаковы? Предположим, что мы подчиняемся законам логики и математики и получаем один из ответов: А или не А. Кто сказал, что это утверждение должно быть точным на 100 %? Мы имеем дело с пограничными делами только в том случае, когда сами определяем границы.

Нечеткий подход идет еще дальше – с точки зрения нечеткой логики парадоксы самореференции, парадоксы с отсылкой на самих себя, являются «полуправдами». Нечеткими противоречиями. А и не А, но А истинно только 50 %, а не А истинно только 50 %. Парадоксы буквально наполовину верны и наполовину ложны. Они находятся в середине нечетких кубов, равноудаленных от черно-белых их граней. Они соответствуют Будде, который сидит, ухмыляясь, и Аристотелю, который сидит нахмурившись при разных значениях.

Старые и новые парадоксы многому учат нас. Первое, чему они учат, – это то, что мы назвали их неверно. Термин «парадокс» предполагает исключение. Чистый анализ показывает обратное. Парадоксы – это правило, а не исключение. Исключением являются чистые черно-белые исходы, нечеткие кубы, заполненные серыми ответами. Есть две аристотелевские крайности черного и белого, 0 и 1, и бесконечно много оттенков серого между ними. Серый оттенок означает факт А и факт не А в некоторой степени. Парадоксы также показывают, чего стоит бивалентность и как дорого она иногда обходится. Вы не можете всегда просто брать и округлять факты, это не так просто. Вы меняете точность на простоту, и за это приходится платить.

Парадоксы самореференции показывают, что двухвалентный страх перед логическим противоречием заканчивается противоречием.

Неопределенный мир

В конце 1920-х годов Вернер Гейзенберг ошеломил научный мир своим принципом неопределенности квантовой механики. Он показал, что вы можете рассматривать предмет ближе и при этом видеть меньше. Рассел показал, что логика в нашем сознании неясна и неопределенна. Теперь Гейзенберг показал, что атомы в мозгу человека неопределенны. Даже обладая полной информацией о чем-либо, вы не могли бы делать утверждения об этом со 100 %-ной уверенностью. Мы помним, что фундаментальное соображение Гейзенберга заключалось в том, что чем точнее измеряется одна характеристика частицы, тем менее точно можно измерить вторую.

Гейзенберг показал, что даже в физике истина высказываний является вопросом степени. Он заставил мир столкнуться с многозначной логикой, утверждениями истинными, ложными или неопределенными до некоторой степени. Он не разработал математику нечеткой логики. Ян Лукасевич в Польше уже делал это примерно десять лет назад. Гейзенберг заставил людей сомневаться в бивалентной логике. Они воспринимали это как нечто само собой разумеющееся на протяжении веков, потому что Аристотель считал это само собой разумеющимся. Аристотель и математики считали, что каждое «правильно сформулированное» утверждение было либо истинным, либо ложным. Возможно, мы не сможем определить истинность высказываний о внутреннем содержимом солнц, атомов или инопланетян на дальней стороне Вселенной. Гейзенберг доказал, что в квантовой механике некоторые вещи мы не сможем узнать никогда. Они в принципе непознаваемы. Гейзенберг заставил ученых сомневаться. В то время теория вероятности была единственным способом, чтобы облачить это сомнение в математическую форму. Итак, вместо того, чтобы совершить шаг от черно-белой истины к серой, принцип неопределенности остановился на черно-белой истине: все или ничего. Возможно, со временем нечеткая математика и нечеткая квантовая физика смогут это исправить.

Пожалуй, вам нужно знать три малоизвестных факта о принципе неопределенности Гейзенберга. Во-первых, почти все неправильно ее понимают. Она не имеет никакого отношения к тому, как измерение нарушает то, что вы измеряете. Во-вторых, существует множество принципов неопределенности, и они не имеют ничего общего с квантовой механикой. Они имеют гораздо больше общего с обработкой сигналов, которые управляют телевизорами, телефонами и вашими глазами. Это все артефакты линейного способа взглянуть на мир. В-третьих, принципы неопределенности вытекают прямо из самой старой и самой важной теоремы в математике, теоремы Пифагора о треугольниках. Эта теорема, в свою очередь, вытекает прямо из нечеткой логики, и наоборот.

Суть принципа неопределенности

Квантовая механика представляет собой раздел теоретической физики, описывающий физические явления, в которых действие сравнимо по величине с постоянной Планка, – основным коэффициентом квантовой теории. Утверждения квантовой механики могут существенно отличаться от суждений классической механики. Классическая механика, хорошо описывающая системы макроскопических масштабов, не способна описать все явления на уровне молекул, атомов, электронов и фотонов. Квантовая механика адекватно описывает основные свойства и поведение атомов, ионов, молекул, конденсированных сред и других систем с электронно-ядерным строением. Квантовая механика также способна описывать поведение электронов, фотонов, а также других элементарных частиц.

Большинство людей считает, что квантовая механика странна. Они не знают подробностей, но знают что-либо о принципе неопределенности Гейзенберга. Они знают, что относительность Эйнштейна излучает свет, создает черные дыры, замедляет ход часов и измеряет энергию ядерных взрывов. И люди считают, что принцип неопределенности – настоящая странность: вы нарушаете то, что измеряете. Люди слышали об этом в школе, в кино или на вечеринке. Популярные научные авторы ссылаются на это, когда пишут об истории науки или об обнаружении субатомных частиц. Журналисты и социологи указывают на это. Родители рассказывают об этом своим детям, когда дети спрашивают их об атомах или микропроцессорах.

И все они ошибаются. Правда здесь более странна, чем домыслы. Неверные домыслы заключаются в неверном трактовании принципа неопределенности.

Гейзенберг нашел соотношение неопределенности. Он нашел и другие отношения между «сопряженными» переменными, между энергией и временем, напряженностью электрического и магнитного полей. Квантовые теоретики вскоре увидели, что отношения неопределенности возникли между многими квантовыми объектами. Многие ученые полагали, а многие считают так и до сих пор, что отношения неопределенности были уникальны для квантовой механики.

Глава VII. Жизнь и смерть

Некоторые люди хотят достичь бессмертия через свои работы, дела или своих потомков. Я же хочу достичь бессмертия, не умирая.

Вуди Аллен

Когда именно начинается человеческая жизнь? Начинается ли она с зачатия? Считается ли, что женщина убила плод, прервав беременность? Где находится грань между жизнью и смертью?

Жизнь начинается с зачатия. Она начинается именно тогда, потому что начинается рост клеток. Но вопрос состоит в том, до какой степени они выросли. Это именно то, что нечеткая логика привносит в дискуссию, – вопрос степени.

Срок жизни человека тоже нечеток. Он плавно переходит из начала жизни, ее течения в ее окончание и смерть. Увядание жизни – тоже вопрос степеней, зависит он в первую очередь от того, что мы понимаем под словами «жизнь» и «жить». Наши нейронные сети изучают их на примерах, которые предстают нашим глазам. Поэтому мы учимся признавать и понимать жизнь. Мы не знаем, как дать точное определение данным словам, мы основываемся на том, что видим, и это помогает нам определить данные термины.

Родители и учителя, книги и телевидение дают нам знания и информацию о живых и мертвых, вирусах, клетках, растениях, деревьях, рыбах, животных и людях. Мы видим людей молодыми и старыми, мы видим их новорожденными и мертворожденными. Мы стараемся обозначать все как живое или мертвое, навесив на живые существа соответствующие ярлыки. Когда мы являемся еще маленькими детьми, мы называем жизнью то, что движется. Жизнь – словно анимация для маленьких нас. Телеведущие и персонажи мультфильмов двигаются, живут и населяют наш мир. По мере взросления мы рисуем новые линии между жизнью и смертью, видим новые грани между ними. Мы начинаем видеть жизнь по-другому. Но как? Чем она выглядит теперь для нас? Набором физических моделей поведения? ДНК-подобным умением реплицировать себя? Пакетом юридических прав? Границы размыты, но мы все же округляем их и называем существа живыми или мертвыми. Мы должны обозначить каждый объект как живой или мертвый. Мир создал наш разум таким образом. Это – наш внутренний двухвалентный рефлекс. Рефлекс или-или. Именно этот рефлекс лежит в основе дебатов об абортах.

Обсуждение абортов сводится к черно-белому представлению о жизни вместо того, чтобы рассматривать ее в серых тонах. В настоящее время дебаты касаются прав женщин и прав плода, а также фактов касательно лабораторий и клиник. Если придерживаться логики дебатов, то она начинается с логики линий. Жизненных линий.

Линии жизни

Нечеткие множества располагают новым набором инструментов для исследования и обсуждения данной темы, позволяющим моделировать различные мнения в дебатах на тему жизни. Но если вы думаете, что жизнь начинается с зачатия и начинается именно с него на 100 %, то тогда вам не нужна нечеткая логика с ее инструментами. В таком случае дискуссия будет идти лишь в черно-белом поле.

С одной стороны, жизнь можно рассматривать, разделив ее на две части: сама жизнь и смерть. Это разделит Вселенную на две части, по одну сторону которой будет жизнь, а по другую – неизвестное. Такой подход вполне неплохо сформулирован, он довольно четок и напоминает нам, что женщина не может быть немножко беременной, она либо беременна либо нет. Хромосомы потенциальной матери и отца встречаются, впоследствии чего на молекулярном уровне зарождается новая жизнь. Начался рост клеток, началось движение, анимация.

Мы также можем сказать, что смерть начинается с зачатия. Это стало бы использованием термина «смерть» по-новому в новом ключе. Мы всегда могли играть со словами таким образом, чтобы представить смерть как новое рождение. Почему рождение, рост и развитие называется вкупе жизнью? Кто придумал такое определение? Кто проводит линии? Если вдуматься, жизненные линии можно провести на любых этапах жизненного пути. Подход, разделяющий жизнь и смерть, проводит четкую линию между ними, но где именно он проводит ее?

Однажды суд принял решение по делу беременной женщины, которое способствовало формированию мнения о том, что женщине не следует прерывать беременность после первого триместра. Таким образом, мы видим, что жизненная линия проведена на сроке беременности в три месяца. Многие фанатики выступали против такого мнения, утверждая, что жизненная линия должна и может быть проведена на сроке беременности в шесть месяцев. Некоторые люди и вовсе считают, что женщина вправе сделать аборт на любом сроке беременности, вплоть до самых родов, проводя, таким образом, жизненную линию на границе в девять месяцев и считая, что жизнь начинается с момента рождения человека.

В действительности не стоит полностью полагаться на медицину и человеческий разум, когда дело касается проведения жизненных линий, поскольку они могут сделать их еще более нечеткими и запутанными. Например, электроэнцефалография, метод исследования, отражающий малейшие изменения функции коры головного мозга и глубинных мозговых структур, способен зафиксировать плавные изменения в активности мозга. Несмотря на то что метод точный, он не всегда полезен. Как мы помним, чем больше информации – тем больше нечеткости. Вы даже не сможете видеть четкую линию между клетками, если будете рассматривать их под сильным микроскопом. Даже если максимально увеличите изображение, оно будет довольно расплывчатым.

Где бы вы ни рисовали жизненную линию, вы получаете пограничные случаи. Нужно отдать должное электроэнцефалографии – она напоминает нам о том, что смерть серая и нечеткая. К сожалению, иногда случается так, что люди в результате несчастных случаев попадают в кому и тогда их семья, друзья, родственники, врачи и страховые агенты должны задаться серьезным вопросом о том, где же провести линию между жизнью и смертью. Получается, что если смерть серая и нечеткая, то и жизнь серая и нечеткая тоже. Вы можете провести линию через нечеткость, точно так же, как Папа Александр VI провел демаркационную линию, разделяющую Атлантический океан на две половины. Проведенные вами линии будут столь же произвольными.

Жизненные кривые

Проблема в том, что линии жизни – двухвалентные. Все играют по правилам Аристотеля. Никто не может провести линию так, чтобы обе стороны относительно нее были в согласии. Каждая линия произвольна. Каждая линия – это придуманный раскол между жизнью и смертью. Каждая линия несет в себе все проблемы двухвалентности, возникшие за последние три тысячи лет.

Поэтому оставим рисование жизненных линий Будде. Жизненных кривых. Жизнь – это вопрос степени. Смерть или нежизнь – это вопрос степени. Мы все знаем, что жизнь замирает, когда мы стары или больны. Возможно, точно так же смерть может перелиться в новую жизнь?

Если мы изобразим жизненную линию в виде кривой, она не будет иметь пограничных случаев, как прямая линия. В какой-то степени ни один случай не является пограничным. И в какой-то степени каждый случай крайний. Нет никакого резкого изменения от смерти к жизни, это изменение плавно. Кривая жизни дает нам и кривую смерти, а две кривые пересекаются в «средней точке».

С нечеткими кривыми связаны две проблемы. Во-первых, существует бесконечное множество кривых. Сколько линий – столько и кривых. Каждый человек может нарисовать свою собственную кривую, и никакие две кривые никогда не могут быть одинаковыми. Во-вторых, как понимать жизненную кривую? Мы точно знаем и видим те разграничения, которые создает нам прямая линия, и знаем, что именно находится по обе ее стороны. Но как же дело обстоит с кривой? Как она разграничивает исследуемое?

Это одновременно и сложное, и лучшее, что делает кривая жизненная линия. Нечеткая жизненная кривая смягчает и сглаживает углы, но задача состоит в том, чтобы найти эту жизненную кривую.

Способ вывести жизненную кривую

Существует много способов вывести кривые нечетких множеств из данных. Все они используют статистику. Они формируют кривую, которая, словно лестница, поднимается вверх слева направо. Например, при общественном опросе анкета может содержать вопрос о том, выступаете ли вы за аборты в первый триместр беременности. Если вы скажете «нет», опросчик записывает ваш ответ цифрами 1 или 0, учитывая срок, на котором вы считаете проведение абортов возможным. Например, проводящий опрос располагает шкалой с цифрами от 0 до 9 по количеству месяцев беременности. Он будет ставить цифру 1 напротив каждого числа, обозначающего месяц в соответствии с ответами опрашиваемых. Затем, в зависимости от количества опрошенных, будут выведены средние данные, на основании чего уже можно будет изобразить жизненную кривую.

То же самое получится, если на ток-шоу вам дадут номер телефона для звонка, вы позвоните и выскажете ведущему свое мнение по поводу того, на каком сроке считаете приемлемым аборт. В проведении опросов может быть много вариаций, но все они сводятся к усреднению результатов опроса. Средние значения становятся все более точными, так как все больше людей проходят опрос.

Но разговор об опросах может вас обидеть. Да-да, в некоторой степени опросы могут оскорбить. Как вы можете доверять решению, которое принято не лично вами, а основано лишь на полученных усредненных данных? Если изучить и понять математику, можно обрести уверенность в том, что она правильна и точна независимо от того, с чем имеет дело, будь то тысячи лампочек, шин или живых людей. Но опросы по-прежнему кажутся дегуманизирующими.

Например, люди могут обманывать, давая ответы при опросе. Также существует возможность выведения некорректных, неверных данных при проведении опроса. Помимо этого, пресса и политики используют опросы и их результаты в свою пользу. Можно сказать, что пресса превратила проведение опросов в целое искусство. Пресса действует так, как будто она ответила на самый старый вопрос этики: что правильно? Узнать можно только после проведения самого честного опроса. Пожалуй, это лучшее предложение для выведения жизненной кривой.

Со временем каждое государство может опубликовать свою нечеткую кривую жизни. Медицинские сообщества могут представить нашему вниманию свои собственные кривые. Специализированные аналитические центры могут усреднять многие кривые жизни и взвешивать их, учитывая численность населения разных государств. Каждый год Американская медицинская ассоциация могла бы направлять своим членам диаграмму опроса или изображение выведенной кривой. Большинство кривых не поддерживают крайностей, они плавны. Но кроме того, они просто помогают нам принимать более обоснованные решения.

Кривая жизни дает больше информации, чем сама жизнь. Она обрисовывает нам более точную картину. Это помогает нам что-либо согласовывать. Но это не дает того, что мы действительно хотели бы. Это не дает нам четкой линии. Кривая жизни предлагает нам только ограниченный выбор.

Теперь предположим, что мы знаем кривую жизни в США. В любой момент – это «реальная» и фиксированная статистическая вещь. Предположим, что кривая жизни в США настолько ясна, что медицинские сообщества и Верховный суд ссылаются на нее, когда они дискутируют об абортах. Что произойдет? Логично, что мы возьмем жизненную кривую и проведем через нее жизненные линии, перейдя на новый уровень данных о жизни и смерти. Эти линии жизни дадут нам еще больше информации для дебатов. В любом случае мы станем использовать новую полученную информацию из опубликованных кривых жизни, и это медленно изменит наше отношение.

Оттенки смерти

Итак, конец жизни – смерть. Смерть существует. Если жизнь имеет нечеткие границы, то они есть и у смерти. Большинство из нас согласно с этим. Медицинское определение смерти меняется каждый год. Больше информации, больше точности – больше серости и нечеткости в данном вопросе. Каждый день медики спасают мужчин и женщин от сердечных приступов, болезней и несчастных случаев. Сердце останавливается, а затем начинает биться снова. Волны мозга колеблются, становятся ровными, а затем снова пульсируют.

Нечеткая логика может помочь нам в борьбе со смертью. Если за раз может умереть одна клетка мозга, то, возможно, за раз можно клетку мозга и оживить? Словно отремонтировать разбитую машину. Когда умирает клетка? Опять же, здесь нет четкой линии. Все наши клетки в какой-то степени живут или отмирают.

Подумайте об армиях маленьких умных машин-созданий в вашем кровотоке, тканях и костном мозге. Это граничит с нанотехнологиями, а интеллектуальные машины – крошечные роботы. Молекулярные машины. Машины, которые строят и фиксируют части молекул и уничтожают части молекул. Сегодня наши компьютеры используют микропроцессоры, которые работают в крайне мелком масштабе, на молекулярном уровне. Они имеют дело с большими количествами молекул. Микропроцессорные чипы достигли своих квантовых пределов. Качество чипов удваивается примерно каждые два года. Сегодня многие исследователи в США и Японии разрабатывают нанопроцессоры.

Если рассматривать смерть через призму нечеткой логики, то смерть – вопрос инженерии. Смерть – инженерная проблема. Смерть планеты. Смерть экосистем. Смерть человеческого тела. На наноуровне нет призраков, духов или душ, и это хорошо для дела, поскольку призраки и души не подчиняются законам физики. Молекулы. Система умирает, когда ее части погибают. А часть погибает, когда ее клетки умирают. В человеческом теле триллионы клеток. Каждая клетка состоит из десятков тысяч молекул. Молекулы сплетаются в своеобразные узоры. Клетки объединяются в шаблоны, и код ДНК содержит секрет их сплетения между собой. Мы можем разобраться в этих шаблонах и молекулах и со временем научиться восстанавливать и улучшать их. Молекулярная инженерия. Молекулярная интеллектуальность машины. Нечеткая логика в нанотехнологиях. Человек – это своеобразная нечеткая машина.

Молекулярная инженерия не нарушает законов физики или химии. Как сказал великий физик Ричард Фейнман, «на дне есть много места». Он даже предложил приз в размере 1000 долларов тому кто сможет разместить информацию, которая занимает площадь книжной страницы на площади, занимающей гораздо меньший масштаб, таким образом, чтобы она могла быть считываема микроскопом. Ученые отклонили этот дерзкий вызов.

Большинство из нас не доживет до времени, когда молекулярная инженерия перейдет на качественно новый уровень и будет более доступна людям. Только представьте, целое поколение, которое может прожить более долгую жизнь, чем отмерена ему природой. Или будущие поколения, которые не будут умирать от болезней и старения. Только подумайте, что нанотехнологии и нанороботы смогут исправлять последствия несчастных случаев и полностью возвращать людей к нормальной жизни. Возможно, в далеком будущем все это будет реально и даже законно.

На сегодняшний день для всех нас есть один широко известный способ путешествовать во времени, путешествовать в будущее. Безусловно, это гениально, и на сегодняшний день это единственный способ. Речь идет о крионике. Мы можем заморозить наши тела или мозг при крайне низких температурах. Мы можем остановить время в емкости с жидким азотом, температура которого порядка -320 градусов по Фаренгейту. Это достаточно низкая температура для того, чтобы остановить большинство молекулярных изменений. Представьте, что нас заморозили, а спустя много лет оттаяли, – наверняка мы будем выглядеть хуже, чем размороженные ягоды, долгое время пролежавшие в морозильной камере. Но в теории умная наноинженерия может взаимодействовать с каждой молекулой, фиксируя ее. Возможно, нам придется подождать несколько столетий для того, чтобы ситуация с крионикой продвинулась еще дальше. Возможно, замороженному телу придется подождать несколько столетий до того, как наука найдет наилучший путь разморозить нас. При этом никто не может гарантировать нашего цветущего состояния после того, как нас разбудят после векового сна, – мы можем проснуться в спутанном сознании, а, может быть, и наоборот, бодрыми, как будто нам снова 18 лет.

Посмотрим на экосистемы, которые мы уничтожаем. Каждый день мы теряем несколько видов, поскольку «развиваем» планету. Почему бы не заморозить редкий мох, папоротник, траву, дерево, пару редких рыб, обезьян, птиц, насекомых – для последующего оживления в будущем? Действительно, есть реальная возможность применить к ним крионику. Этот вопрос мог бы стать интересным для Организации Объединенных Наций и различных экологических сообществ.

Помимо этого, можно заморозить эмбрион. Большинство методов абортов уничтожают плод. Но со временем это может пройти. Аборты, сделанные на ранних сроках беременности, могут сохранить эмбрион в целости. Мы уже научились замораживать и хранить эмбрионы с тем, чтобы потом разморозить их и поместить в матки женщин, где бы они смогли развиваться.

Некоторые из нас, обладающие достаточным количеством денег, могут позволить себе воспользоваться услугами крионики. С 1992 года 300 человек заключили контракты на услуги крионики, и около 30 – в криокамере. Многие из них поместили в морозильные камеры только свои головы. Никто не знает, каков будет результат и последствия заморозки. В том случае, если у людей обнаружатся пробелы в памяти, их, вероятно, можно будет заполнить штудированием старых журналов и газет, выпущенных многие годы назад. Согласитесь, было бы неимоверно интересно увидеть будущее развития нечетких нанотехнологий…

Глава VIII. Человек и Бог

Мы говорим себе: было бы очень хорошо, если бы Бог существовал; Бог, который являлся бы и создателем мира, и доброжелательным провидением. Но в то же время очень странно, что мы бы хотели, чтобы это было именно так.

Зигмунд Фрейд

Вопрос о том, существует ли Бог, до сих пор остается открытым. Общепринятое доказательство существования Бога все еще не сформулировано, поскольку не существует общепринятого определения Бога. Вопрос о существовании Бога продолжает оставаться предметом оживленных философских споров и научных дискуссий. В онтологии, космологии, метафизике существуют аргументы в пользу существования Бога. Большинство доводов в пользу каждого мнения можно разделить на три крупные группы: метафизические, логические и субъективные.

Может быть, когда-нибудь живые существа из Крабовидной туманности или один из тамошних роботов с коэффициентом интеллекта более 1000 смогут дать нам ответ на этот вопрос. Наука в своем предметном поле не обнаруживает существования какого-либо божества. Возможно, повышение машинного интеллекта изменит человека и его мир, приоткрыв дверь к разгадке вопроса о существовании высшего разума.

Как бы удивительно это ни было, нечеткая логика затронула нашу жизнь настолько глубоко, что через ее призму мы можем рассуждать даже о существовании Бога.

Почему мы склонны верить в существование различных явлений и фактов, нежели в их отсутствие? Почему если вопрос стоит таким образом, что подразумевает существование конкретного факта или явления, а не его отсутствие, мы скорее будем предполагать его существование? Это важнейший вопрос метафизики и онтологии.

Пожалуй, не существует четких разграничений между тем, что можно считать разумным ответом на вопрос, а что нет. Четкие разграничения, скорее, удел математики. Вполне нормально следовать логике, которая подразумевает: если возникает вопрос, то он должен быть задан, а ответ на него получен. Но гораздо интереснее все-таки узнать и понять, почему мы действительно склонны верить в существование возможных явлений, одним из которых является существование Бога.

Антропный принцип

Итак, почему же что-то скорее существует, чем нет? Старый ответ религии заключается в том, что Бог создал мир, и поэтому между «там» и «тут» должно что-то быть. Но если пойти дальше, начинается регресс. Бог существует или не существует? Если существует, то кто создал его самого? Если бы мы были математиками и не знали, как определить создателя мира, мы бы просто могли сказать «X создал мир». А если Бога не существует? Тогда получается, что он просто вакуум, пустота.

Греческие философы рассуждали на тему этих идей. Мыслители античного общества также размышляли о них. Все идеи сводились к идее существования Бога.

Физика дала свой научный ответ. Ее ответом стал антропный принцип. Антропный принцип впервые предложил в 1973 году английский физик Брэндон Картер. Однако, как обнаружили историки науки, сама идея неоднократно высказывалась и ранее. Стивен Хокинг говорил: «Мы видим Вселенную такой, какая она есть, потому что только в такой Вселенной мог возникнуть наблюдатель, человек». В том случае, если Вселенная была бы другой и развилась бы по другому пути, нас могло бы здесь и не быть. Говоря научным языком, антропный принцип – это принцип, который фиксирует связь между крупномасштабными свойствами нашей Вселенной и существованием в ней человека, наблюдателя. Этот принцип был предложен для объяснения с научной точки зрения, почему в наблюдаемой Вселенной имеют место нетривиальные соотношения между фундаментальными физическими параметрами, необходимые для существования жизни. Например, численные значения многих зависящих от системы единиц фундаментальных физических параметров, таких как, например, отношения масс элементарных частиц, кажутся не подчиненными никакой закономерности. Однако выясняется, что если бы эти параметры отличались от своих наблюдаемых значений лишь на небольшую величину, разумная жизнь в привычном нам понимании не могла бы образоваться.

По мере накопления нами знаний о космосе возрастал объем имеющейся у нас информации об устройстве и макромира, и микромира. И становилось все очевиднее: если бы хоть что-то сложилось в процессе возникновения и эволюции Вселенной немного иначе, чем оно было, нас с вами попросту не существовало бы на планете Земля, и некому было бы размышлять о порядке мироустройства. То есть все выглядит так, будто Вселенная действительно была изначально задумана как своего рода райский сад, где все благоприятствовало зарождению человечества. Нужно отдать должное этому замыслу, он поражает грандиозностью своего масштаба.

Слабый антропный принцип утверждает, что устройство Вселенной допускает зарождение в ней биологической жизни. То есть, вопрос, «почему Вселенная устроена именно так, как она устроена?» заменяется вопросом: «почему Вселенная устроена так, что в ней возникли разумные существа, задающиеся вопросом о причинах наблюдаемого устройства Вселенной?». Иными словами, сам факт возникновения вопроса относительно природы фундаментальных сил и законов уже подразумевает, что во Вселенной развились разумные формы жизни. Если бы, условно говоря, константы, такие например, как постоянная всемирного тяготения, отличались от наблюдаемых, Вселенная эволюционировала бы по-иному, жизнь в ней попросту могла бы не развиться, в результате чего вопросов о первопричинах появления Вселенной не возникло.

Сильный антропный принцип утверждает, что Вселенная непременно устроена так, чтобы в ней могла зародиться разумная жизнь, Вселенная должна иметь свойства, позволяющие развиться разумной жизни. В такой версии принцип выходит за рамки слабого антропного принципа и утверждает, что зарождение жизни во Вселенной не только возможно, но и фактически неизбежно. Сторонники такой точки зрения на мироздание основываются на том, что имеется некий универсальный и до сих пор не открытый закон, согласно которому все фундаментальные вселенские константы не могут отличаться от тех, которые мы имеем в объективной реальности. Крайняя точка зрения в этой космогонической традиции доходит до того, что не только универсальные константы предопределены, но и развитие сознающего разума во Вселенной неизбежно.

Антропный принцип подразумевает невозможность случайного совпадения целого ряда событий ранней Вселенной, благодаря которым возникли первые формы жизни. Это утверждение выдвигается некоторыми – как хорошее доказательство того, что Вселенная была создана очень могущественным и разумным существом – например Богом.

Так где же Бог во всем этом? Мы все глубже и глубже погружаемся в природу и не видим никаких признаков его существования. Нет доказательств. В математике Бога нет. Мы не видели и не измеряли его с помощью микроскопа или телескопа. Кажется, он не находится в наблюдаемой Вселенной. И кажется, не оставил никаких своих следов. Мы находим только плавный поток событий, текущих по физическим законам. То, что мы можем объяснить существованием Бога, мы можем объяснить и без него. Это может закончиться нигилизмом. Нигилизм в общем смысле подразумевает под собой отрицание, негативное отношение к определенным фактам. Наш разговор о Боге может быть, как сказал физиолог Павлов, социальным рефлексом или, как сказал философ Спиноза, благоговейным страхом, или, как сказал экономист Маркс, опиумом для масс, или, как говорят социологи, только некоторыми из наших эгоистических генов, которые поддерживают слепое подчинение власти.

Мы чувствуем, что признаем Бога в мире или внутри нас самих, но это может быть иллюзией. Мы признаем, но не можем четко определить. Нейронные сети в нашем мозгу помогают в этом. Они эволюционировали в течение миллионов лет для того, чтобы быстро и беспрерывно сопоставлять найденные образцы с сохраненными шаблонами в нашей библиотеке образов. Мы узнаем лица, музыку, времена года и не знаем, как их определить. Мы не можем объяснить, как вспоминаем имя, отвечаем на вопрос или придумываем новую идею. Мы просто делаем это. Наши нейронные сети делают это. И они могут признавать шаблон и образ Бога, которого нет. Признание существования Бога может быть заполнением пустоты или дежавю в наших нейронных сетях.

Ответ нечеткой логики

У нечеткой логики имеется свой ответ на вопрос о том, почему мы делаем выбор в пользу существования чего-либо. Ответ таков: если «там ничего нет», то можно попробовать объяснить существование Бога через математику, используя математические вычисления с условными значениями, такими как Х, 0, 1 и т. д.

Нечеткая энтропия

Насколько нечеткой является Вселенная? Ответ может составлять от 0 до 100 %. Нечеткость – это вопрос степени. Таким образом, реальный вопрос заключается в том, является ли Вселенная предельным множеством. Большинство людей считает, что Вселенная не размыта. Каждый предмет во Вселенной принадлежит ей на 100 %. Предметы, которые не принадлежат ей, составляют 0 %. Предмет или существует, или нет. Нет оттенков серого. Но если пойти по пути нечеткой энтропии, то можно рассуждать математическим путем.

Энтропия характеризует вероятность осуществления какого-либо макроскопического состояния. Термин «энтропия» широко распространен в теории информации и математической статистике.

Теория информации оперирует математическими моделями, а не физическими объектами. Вселенная – множество объектов. Более того, Вселенная – множество всех подмножеств Вселенной. Если она включает в себя все предметы, то включает в себя все множества предметов тоже. Вселенная – это тоже информация, что-то вроде большого компьютерного чипа. Возможно, когда-нибудь мы узнаем, как энергия соединяется с информацией.

Информация может содержаться в умных маленьких бесконечных частицах. Чем внимательнее мы смотрим на природу, тем больше информации видим в структуре. Структура – это информация. Наша ДНК – только генетическая информация, созданная плотью. Нейронные сети в нашем мозге, позвоночнике и мышцах кодируют, хранят и декодируют информацию. Наши культуры и экономика – это просто потоки информации.

Нечеткая логика дала нам возможность размышлять в оттенках серого, рассуждать о том, что находится внутри куба. Теперь наглядная математика утверждает, что внутри куба существует целый мир. Нечеткая математика. Нечеткая физика. Мы можем получить больше информации. И это будет только начало.

Это поднимает следующий вопрос: является ли Бог информацией? Мы привыкли считать его почти всем остальным: любовью, силой, умом, энергией, природой, максимальной вероятностью. Но, пожалуй, считать, что Бог является информацией, было бы неверно или, по крайней мере, бесполезно и бессмысленно. Вселенная – это информация, физическая структура – это информация. Возможно, Вселенная принадлежит Богу. Возможно, Бог связан с математикой, возможно, он тот, кто ее создал, а наука – его Пророк. Возможно, однажды математикам удастся вывести сложную формулу, которая позволит объяснить все, даже случайность, путем математических подсчетов.

Заключение

До революционной теории нечеткой логики классическая аристотелевская логика могла ощущать мир лишь в черном или белом цвете. Нечеткая логика позволила воспринимать мир со всеми его оттенками. Своей теорией отец нечеткой логики Лотфи Заде действительно совершил революцию в мировой науке, а также в философских взглядах человека на жизнь. Сегодня нечеткая логика присутствует в каждой сфере нашей жизни – везде и всюду хотя ей пришлось пережить много критики в свой адрес.

Мы можем ничего не знать ни о нечеткой логике, ни о теории нечетких множеств, но в нашей жизни постоянно присутствует множество современных приборов. Нас ждет нечеткое будущее, которое будет полно умных гаджетов. Они будут иметь высокий IQ и выглядеть не так, как сегодняшние нечеткие камеры, бритвы и стиральные машины. Маленькие быстрые компьютеры будут проникать в нашу жизнь, работать и играть. Большие системы и сети станут еще умнее. Связанная спутниковая связь. Связанные развлечения и азартные игры. Связанные сети здравоохранения. Связанные автомобильные сети. Связанное умное оружие и шпионские сети.

Связанные сети новостей и опросов. Связанные правительственные сети, которые следят, измеряют, штрафуют, кредитуют нас. Машины будут иметь более тонкие датчики и сигнальные процессоры. Они будут развивать свои собственные нечеткие правила с помощью нейронных сетей. Они будут рисовать картины мира с нечеткими когнитивными картами.

Нечеткая логика – наиболее удобный способ построения систем управления сложными технологическими процессами. Она нашла применение в бытовой электронике, диагностических и других экспертных системах. Понятие нечеткой логики стало ключевым.