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.
