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1、模糊邏輯的哲學意義初探模糊邏輯的哲學意義初探在經典二值邏輯中,一個命題非真即偽;被討論的對象要么屬于這一類,要么不屬于這一類,非此即彼,不存在超出這二值的第三種情況。這樣的方法自然是精確的,早期的計算機學家們就是用二值邏輯的思想奠定了計算機電路的基礎.L.。但在現實世界中大多數問題的描述具有模糊性,例如,禿頭――有一根頭發(fā)算不算禿?有兩根呢?有幾根才不算禿?高與矮――10米算不算高?30米呢?10米以下就真的矮嗎?大姑娘,小姑娘;大胖子,小胖子;淺紅、粉紅、大紅諸如這些概念和命題如何確定,人們難
2、以找出它們的臨界點和區(qū)別標準。若我們走入大自然,這種例子更是不勝枚舉:夜光蟲,動物學家將之劃為動物,因為它有細胞,而植物學家把它劃為植物,因為它體內有葉綠素;雌雄兩性是高貴而嚴格的,可謂神圣不可混淆,而蟶子的性別卻隨著條件的變化也在變化;文昌魚雖無骨骼,但有脊索,那它屬于脊椎動物還是無脊椎動物呢?諸如此類問題我們都無法僅僅通過普通的方法就將它們描述和解釋清楚?！ ≌怯捎谶@樣的不確定性,為了能夠獲取一種描述模糊性問題的方法,模糊邏輯于上世紀60年代誕生了。1965年,美國加利福利亞州州立大學伯克
3、利分校的扎德(L•A•Zadeh)教授發(fā)表了一篇名為"FuzzySet"的論文,在該論文中,扎德教授把類似"禿頭的人"的集合中的元素用來做成一條曲線,所有代表"有點禿"、"比較禿"、"特別禿"、"極禿"等范疇都集中在這條曲線上,每一個范疇都是一個數字,這樣就完全有可能將不明確的事物變換成數值加以表現。 一、模糊邏輯解決了傳統(tǒng)二值邏輯的缺陷問題,發(fā)展了認識論 自二值邏輯創(chuàng)立以來,它為人類打開了探索新知的一扇便捷的大門,但其缺陷卻也無時無處不在地困擾著科學家們,致使學界長期囿
4、于非此即彼的思維模式。扎德教授曾經說過:"比起隨機性,模糊性在人類認識的機制里有著更重要的作用。"誠然,模糊邏輯是在人們對客觀世界的逐漸認識中產生的,描述的是客觀世界的一個重要屬性。而認識論探討人類認識與客觀實在的關系。客觀世界里絕大多數概念和集合例如前面說到的顏色深淺、禿頭、高個子、小胖子、老人家等都是具有連續(xù)性的,而二值邏輯忽略了這種連續(xù)性。有句格言:理論是灰色的,生命之樹常綠。意思是說,理論是從豐富多彩的、富有生命力的現實生活中抽象出來的概念或定義,我們常靠它來認識生活。我想如果要通過二值
5、邏輯來指導我們的認識活動恐怕就不妥了。模糊邏輯讓理論掙脫了這個二值的灰色之網?！ ∑鋵嵍抵獾挠^點早就有了。古希臘哲學家季諾從一沙堆中拿走一粒沙,問別人那沙堆是否還是沙堆?"是的。"繼續(xù)拿掉沙粒,并問同樣的問題,直到最后一粒沙也拿掉了。到底是哪一粒沙使得沙堆變成不是沙堆的呢?麻煩之源在于我們的定義中只有是與不是。2500年后,羅素以他的理發(fā)師悖論點出了傳統(tǒng)二值論的困境。理發(fā)師宣稱"我只為這鎮(zhèn)上不自己刮臉的人刮臉",那么,誰來刮他自己的臉呢?若是他自己,則與他的宣稱不符;若他不自己刮臉,則依其宣
6、稱,他又必須給自己刮臉。所以形成了矛盾。讓我們把視線轉回東方,孔圣人和老子也早已洞析模糊關系。子曰:"不偏之謂中;不易之謂庸。"老子也認為:"福兮禍之所倚、禍兮福之所伏。"揭示了即事物皆有兩面性,矛盾是相互依存并可互相轉化的。禍福之間,沒有絕對的分界線?！ ×硗?我們似乎可以在恩格斯那里找到辯證法與模糊集合論的相通之處。恩格斯認為:"辯證法不知道什么絕對分明的和固定不變的界限,不知道什么無條件的普遍有效的'非此即彼!',它使固定的形而上學的差異互相過渡,除了'非此即彼!',又在適合的地方承認'亦
7、此亦彼!',并且使對立互為中介;辯證法是唯一的、最高度地適合于自然觀的這一發(fā)展階段的思維方法。" 二、模糊邏輯加快了人工智能研究的進程,是真正"以人為本"的邏輯 人類智慧的兩大支柱一是邏輯思維,二是邏輯推理。邏輯思維是在人左腦進行的,邏輯思維屬于形象思維,是在人右腦進行的。計算機在.L.邏輯思維方面的能力和速度都大大超過人腦,但它同人右腦的形象思維能力相比則相形見絀。人右腦在進行形象思維時,就是對模糊信息進行處理的過程。故維納(著名控制論創(chuàng)始人)將"人具有運用模糊概念的能力"作為人能超過任何機
8、器的重要原因。可以說,模糊邏輯是通過模仿人的思維方式來表達和分析不確定不精確信息的最有效的方法和工具?！ ∑駷橹?模糊邏輯是最接近人腦思維方法的,它善于表達界限不清晰的定性知識,借助隸屬度函數,它恰如其分地表達和處理了現實生活中存在的各種因"排中律"的邏輯缺陷而不能解決的不準確、不完善、不確定的信息,并推理得出正確結論?！ ∧：壿嫷倪@一優(yōu)點亦可從人工智能領域的巨大發(fā)展看出。人工智能自五十年代在美國誕生以來,始終致力于用機器模擬人腦的思維功能,但人工智能專家們一直未能如愿,直至1986年2月3
