Exaktní věda

Z Wikipedie, otevřené encyklopedie
Skočit na: Navigace, Hledání


Exaktní věda (exaktní - z lat. vědecky přesný, přísně vědecký.) je exaktní ze dvou důvodů:

Prvním je exaktní poznání, druhým je exaktní zápis poznaného, a tak i exaktní sdělování poznaného. Zakladatelem exaktní vědy, jako zcela nového pohledu na reálný svět, umožňujícího rozvoj (moderní) matematizované vědy, je Isaac Newton. K tomu účelu musel učinit dva zásadní objevy [1], [2].:

♦ Definovat nový, dosud neznámý filtr poznání, a to diskrétní filtr, na rozdíl od filtru přirozeného poznání, kterým je vágnost.

♦ Vybudovat umělý formální jazyk, na kterém je postaveno Newtonovo umělé poznání. Jelikož pro své zákony mechaniky potřeboval jazyk schopný popisovat spojitý dynamický (s uvažováním vlivu setrvačnosti) pohyb (odehrávající se po nekonečně malých přírůstcích jak dotyčné veličiny, tak času), vytvořil nový matematický nástroj, jímž byla teorii fluxí (teorie plynoucího - infinitesimální počet), poněkud nemotorný, ale funkční integro-diferenciální počet. Pak bylo možno symbolicky zapsat např., že rychlost pohybu je derivací dráhy podle času. Bylo možno formálně matematicky odvozovat nové, hledané vztahy dynamických zákonů pohybu.


Cesta ke zrodu exaktní vědy.[editovat | editovat zdroj]

Stavební kameny na kterých bylo možno postavit exaktní (matematizovanou) vědu, byly v Newtonově době tvořeny pouze fragmenty. Jedním z důležitých bylo měření např. rozměrů pozemků a z nich pak výpočet jejich plochy, ze změřeného profilu výkopu a jeho délky výpočet kubatury zeminy, která se musí odtěžit pro založení stavby, nebo stavby vodního kanálu atp., vše známé už ve starověku. V 16. století Koperník, Tycho de Brahe, Kepler a Galileo ukázali, že na základě měření lze získávat znalosti opravňující ke změně názoru na uspořádání poloh nebeských těles a na jejich pohyb. Právě Galileo poukazoval na důležitost měření pro získání nových přesnějších znalostí. Stále to byly pouze ostrůvky, nikoli systém vědeckého poznání mechaniky, o který usiloval Newton. Dal mu základy a počáteční impulz v podobě svých tří zákonů mechaniky, tento počin byl převratný a jeho pokračování čekalo na další badatele. Jako vrcholný vzor, jak uspořádat soustavu znalostí, byla práce řeckého filosofa, matematika a geometra Eukleida z Megary, (asi 325 př. n. l. – asi 260 př. n. l.). Bylo to jeho dílo Základy, v němž staví geometrii deduktivním, axiomatickým způsobem, tak jak má být stavěna i exaktní věda, tedy jako formální systém, viz dále. Vychází z pěti základních tvrzení (axiomů) a postupuje deduktivním odvozováním, známým z (moderní) matematiky, viz níže Příklad inference. Jeho Základy ovšem těží z prací mnoha dřívějších matematiků a filosofů. Deduktivní (axiomatický) systém přísně vyžaduje exaktně vymezené objekty, s nimiž se v něm pracuje. Geometrické objekty, bod, přímka, kružnice atd. jsou exaktně definovatelné několika svými charakteristickými vlastnostmi. Newton ovšem stál před zatím neřešeným úkolem, jak poznávat nekonečně rozlehlý a nekonečně hluboký materiální svět, tak aby v něm vymezil pro daný úkol rozhodující entity, a to exaktně, aby je z hlediska vymezení (definovatelnosti) postavil na roveň exaktně vymezeným geometrickým objektům, s nimiž pracoval Eukleides. Věděl, že se musí jednat o měřitelné entity (z filosofického hlediska je měřitelnost nástrojem objektivizace, z hlediska aplikovatelnosti je nepostradatelná), jejichž požadovaná exaktní vymezitelnost musí být postavena na jejich elementárnosti v reálném světě. Musí to tedy být elementární projevy reálného světa. Zárodky už existovaly, měřily se vzdálenosti, plochy, rychlosti, úhly, hmotnosti …. , ovšem chyběl zásadní filosofický krok, podívat se na reálný svět jiným způsobem, než činíme v běžném životě. Znamenalo to nalézt jiný filtr poznání, než člověk od přírody používá a jímž je vágnost.

Exaktní věda představuje kvalitativní zlom dlouhodobého úsilí badatelů, kdy nejrůznější vědecké postupy mají za cíl zkvalitňovat důvěryhodnost a přesnost získaných vědeckých poznatků. Pro jejich formulaci je však třeba budovat přesnější jazyk, s menší (vnitřní) vágností sdělení, než je běžné v denním životě. Slouží k tomu účelově (oborově) budované terminologie umožňující přesněji popsat zkoumanou realitu a přesnější komunikaci mezi odborníky. Lidé vzdělaní v oboru znají odborné termíny s malou (vnitřní) vágností, tedy s dost přesnou interpretací a tak dost přesně vědí, co jednotlivé pojmy znamenají. Základní termíny jsou tvořeny na základě konsensu, odvozené pak z nich definicí. Vědy neexaktní, (říkáme jim popisné vědy) využívají principu přirozeného lidského poznání, pouze vhodně zpřesňovaného. Vědy exaktní (postavené na požadavku nulové vnitřní vágnosti interpretace, a tedy exaktnosti interpretace všech jazykových konstrukcí popisující znalosti) se samozřejmě musí filtru vágnosti zříci a nahradit ho jiným, umělým Newtonovým diskrétním filtrem a tak používat umělé poznání.

Uvedeme porovnání přirozeného a umělého poznání, aby byly patrnější principy exaktních věd postavených na Newtonově umělém poznání, a bylo též patrnější, co Newton pro ustavení exaktní vědy vykonal.


Přirozené poznání.[editovat | editovat zdroj]

Jako filtr přirozeného poznání vytvořený přírodou slouží vágnost - rozmazanost, mlhavost, (Bertrand Russell) [3]. Projevuje se vágností vnímání a následného vágního zpracování informace v lidském vědomí (a asi i nevědomí).

Pro každou část reality, kterou člověk vnímá, si vytváří vnitropsychický kognitivní model oné části reality, sestávající z inherentně vágních znalostí. Jiné než vágní znalosti člověk svým přirozeným poznáním hmotného světa není schopen získat a myšlení je s touto vágností inherentně spjato. Vágnost vnesenou do znalostí filtrem poznání označujeme jako vágnost vnitřní; je to vágnost primární [4], [5] Vnitřní vágnost je neuchopitelná jakýmikoli dosud známými nástroji popisu entit, a tak je zatím nemožné ji modelovat. Jinak řečeno, v současné době nedovedeme vytvořit žádné umělé prostředí (model) vágního filtru poznání a následného vágního zpracování informace. Vnitřní vágnost může tak existovat pouze v lidském vědomí (a asi i nevědomí).

Člověk má od přírody schopnost své vágní znalosti sdělovat dalším lidem (adresátům). Jazykové konstrukce (například věty) přirozeného jazyka tedy zákonitě musí mít vágní význam, vágnost jazyka je sekundární, indukovaná. Při sdělování lze do určité míry rozhodnout, jaký díl vágnosti adresátovi vyjevíme vhodnou skladbou jazykových konstrukcí, tedy jak vágní bude sdělení. S vnitřní vágností lidské vědomí a asi i nevědomí vágně interpretuje (říkáme konotuje - konotaci někteří psychologové chápou jako vágní interpretaci [6] ) jazykovou konstrukci přirozeného (obecně: neformálního) jazyka a tím jí přiřazuje význam – vnitropsychický kognitivní model. Vágnost sdělovacího jazyka, označujeme jako vágnost vnější [7], [8]. Ukazuje se, že uvedené dva typy vágnosti mají rozdílnou roli. První je skutečně niterná, veskrze prolínající lidské vědomí; je podmínkou a součástí myšlení, cítění a bytí člověka. Druhá, vnější, je produktem myšlení a doprovází informaci natolik zpracovanou, že tato může vnitropsychický kognitivní model opustit a může být jako součást předávané informace sdělena. Vágnost přirozeného jazyka se projevuje jednak vágní interpretací tj. konotací (ta vágně říká, co která jazyková konstrukce pro jistého člověka znamená, tedy jaký má význam) a pak jazykovými nástroji pro podpis a kvantifikaci vágnosti jako např.: neurčitými kvantifikátory: MOŽNÁ, ASI, PŘIBLIŽNĚ …. apod., která adresáta na neurčitost upozorňuje. Převážná míra vágnosti přirozeného jazyka je tvořena vágností konotace. Konotace je spojnicí mezi lidskou psýchou a sdělovacím jazykem. Sdělovacími jazyky neformálními či formálními lze tedy uchopit – modelovat, jen vágnost vnější. Hranice mezi oběma typy vágnosti je u neformálních jazyků nevyhraněná a do jisté míry pohyblivá.

Umělé poznání – když vnitřní vágnost vadí.[editovat | editovat zdroj]

Vnitřní vágnost sdělení jednoho člověka je pro druhého člověka utajená, může jí jen tušit, odhadovat. S vnitřní vágností se buď musíme smířit, což je lidské, nebo se můžeme pokusit ji zmenšovat, případně zcela odstranit, což je vědecké. Nároky na přesnost formulace vědeckých poznatků a jejich sdělování vyžadují minimalizovat vnitřní vágnost, s níž člověk interpretuje jazykové konstrukce sdělovacího jazyka, a takto zlepšovat přesnost sdělení.

Pro upřesnění poznamenejme, že i při nulové vnitřní vágnosti může být vnější vágnost sdělení nenulová. Znamená pak neurčitost, s jakou jsme schopni či potřebujeme pozorovat a jazykově popisovat entity reálného světa. Vnější vágnost lze pak vyjadřovat např. stochastickými hodnotami veličin, stochastickými funkcemi popisující vztahy mezi veličinami, fuzzy logikou [9] a pod. Jinými slovy: Vágnost může být v hodnotách veličin a ve vztazích mezi veličinami (vnější vágnost), nemůže být v jejich interpretaci (vnitřní vágnost).

Vnitřní vágnost má těsnou souvislost s relativně novou veličinou a tou je sémantický diferenciál. Souvislost je ta, že jedním z projevů vnitřní vágnosti je vágní interpretace (konotace) jazykových konstrukcí přirozeného jazyka a tu právě sémantický diferenciál vyjadřuje. Sémantický diferenciál umožňuje našemu chápání poněkud přiblížit, a též (principiálně) měřit, jinak neuchopitelnou vnitřní vágnost. Sémantickým diferenciálem se rozumí rozdíl v konotaci přiřazující význam jisté jazykové konstrukci různými lidskými individui. Každé z individuí konotaci provádí na základě svého subjektivního, inherentně vágního, vnitropsychického kognitivního modelu. Ještě zde přistupuje faktor času. Každé z oněch lidských individuí v čase poněkud mění svůj vnitropsychický kognitivní model a tak i konotaci dané jazykové konstrukce. Sémantický diferenciál je tedy veličina závislá na (n+1) proměnných, kde n je počet uvažovaných lidských individuí a zbývající proměnná je čas. Sémantický diferenciál byl zaveden v práci tří amerických psychologů: Osgooda, Suciho a Tannenbauma, kde je uvedena i jedna z metod jeho měření. Tito autoři sémantický diferenciál prezentují především jako metodu měření intenzity psychologických a sociologických postojů toho kterého člověka k dané situaci, nejčastěji v 5 až 7 - mi stupňové škále. Jde o získání dat kvantifikujících sémantický diferenciál.

Nulová hodnota sémantického diferenciálu odpovídá nulové hodnotě vnitřní vágnosti konotace a tak limitnímu případu spočívajícímu v naprosté shodě všech komunikujících účastníků na významu jisté jazykové konstrukce. V tomto případě tedy lze jazykovou konstrukci exaktně interpretovat. Toto je základem umělého poznání a základem exaktních věd.

Nulový sémantický diferenciál je též nutnou podmínkou pro použití umělých formálních jazyků – matematika, logika a dalších (v umělé inteligenci též: soustavy pravidel, různé typy logik, sémantické sítě, rámce, apod.) a nutnou podmínkou pro funkci formální inference (viz dále).

Ztráta hybatele inference[editovat | editovat zdroj]

Vykázáním vnitřní vágnosti za hranice formálního systému, jsme vykázali nejen lidského ducha invence žijícího v hypotetickém vágním představovém a pocitovém jazyce, ale s ním i invenční schopnost samohybnosti myšlení. Tak jsme přišli o hybatele inference v rámci formálního systému. Ztráta samohybnosti inference, nemožnost jejího přenosu do formálního systému se zakázanou vnitřní vágností, je krokem od člověka ke stroji; je krokem od živého k neživému v informatickém smyslu [10], [11]. Při odvozování v exaktních vědách, již zmíněných dovolených úpravách rovnic, musí nastoupit lidský hybatel, který hledá cestu, jak úpravy volit, k získání hledaných vztahů (rovnic). Na jednoduchém příkladu ukážeme, o co se jedná.

Newtonova idea - možnost použití umělého formálního jazyka pro zápis znalostí.[editovat | editovat zdroj]

Umělý formální jazyk vyžaduje exaktní přiřazení významu (interpretaci) všem použitým jazykovým konstrukcím. Aby bylo možno význam všech jazykových konstrukcí, reprezentujících znalosti o jisté části reálného světa, vymezit přesně (s nulovým sémantickým diferenciálem interpretace), je nutno v reálném světě vybrat měřitelné elementární projevy (manifestace) reality, zvané atributy (veličiny, parametry). Tato selekce a tak redukce v reálném světě tvoří Newtonův umělý diskrétní filtr poznání. Atribut je vybrán tak, že mezi vzdělanci v příslušném oboru o atributu samém nesmějí vzniknout žádné pochybnosti o zaujatém hledisku či hloubce a šíři náhledu, tedy o interpretaci, a tak o významu jeho jména. V exaktních vědách je atribut proto vždy přesně vymezen buď konsensuálně (základní množina), nebo definitoricky (odvozené). V tomto duchu píše I. Newton ve svém díle Philosophiae Naturalis Principia Mathematica v roce 1687. V současné době totéž platí pro atributy – veličiny – celosvětově zavedené soustavy veličin označené SI (z franc. Le Système international d'unités). Ve fyzice jsou atributy např. síla, intenzita elektrického pole, rychlost, atd. Objektovým jazykem exaktních věd jsou umělé formální jazyky (matematika, logika).

Galileo a Newton tak svým filtrem „digitalizovali“ přirozený vágní pohled člověka na reálný svět. Umělé poznání můžeme chápat jako pohled na realitu diskrétním („dírkovaným“) filtrem, kterým „vidíme“ pouze elementární manifestace reálného světa – atributy (veličiny a parametry) a rozpoznané vztahy mezi nimi a nic jiného.

Kognitivní model vytvořený exaktními vědami pro danou část reálného světa sestává ze jmen (pro daný účel dominujících a neopominutelných) atributů a (pro daný účel dominujících a neopominutelných) vztahů mezi nimi, popsaných matematickými nástroji. Jelikož se modely nazývají podle použitého objektového jazyka, říká se mu matematický model. Atributy a matematicky popsané vztahy mezi nimi reprezentují (zastupují) v tomto případě danou část reality. Tak je zajištěno, že znalosti získané bez vnitřní vágnosti je možno zapsat v přesném formálním jazyce. Eventuální pochybnosti, neurčitosti měření a poznání, jsou odsunuty do vnější vágnosti jazykově uchopitelné nebo zcela mimo systém.

Je třeba zdůraznit, že touto metodou lze probádat a popsat jen velice specifickými postoji vymezenou, nepatrnou část reálného světa, pro kterou jsme schopni zavést atributy, tedy znalosti reprezentovat umělým formálním jazykem. Diskrétní filtr poznání velice omezuje oblast poznání. Filtr vágnosti umožňuje vágně znát mnohé, diskrétní filtr umožňuje exaktně znát nemnohé. Formální jazyk svým neúprosným požadavkem nulové vnitřní vágnosti interpretace všech jazykových konstrukcí velice omezuje oblast poznání, ta je v souladu s vlastnostmi diskrétního filtru. Umožňuje popisovat pouze to, co jsme schopni poznat doopravdy rigorózně a toho je relativně málo.

Velice silným nástrojem exatních věd je inference. Pro uvědomění si, oč se jedná, uvedeme v následujícím jednoduchý příklad.

Příklad inference ve formálním systému[editovat | editovat zdroj]

Inference umožňuje nalezení (odhalení) nových znalostí, které jsou zpočátku ve formálním systému skryty. V exaktních vědách se jedná o znalosti o jisté části reálného světa. Vybrat jako ilustraci krátký a jednoduchý příklad používající znalosti o reálném světě, není snadné, lze ho však nalézt např. v [12], kde je uvedeno odvození relativistických vztahů. Zde jako ilustrace poslouží následující příklad, který není bezprostředně vázán na reálný svět, avšak princip použití inference ukazuje stejně dobře.

Tímto příkladem chceme ukázat postup inference a upozornit na to, že i v neinterpretovaném formálním systému lze formální inferencí získat novou informaci. Uvedeme jednoduchý příklad dedukce (nalezení vztahu pro řešení kvadratické rovnice) ve formálním systému algebry.

Mějme výchozí formuli - axiom ve tvaru kvadratické rovnice :

x2 + px +q = 0, kde p, q jsou reálné konstanty. ( i )

Inferenčními pravidly jsou zde nám dobře známá pravidla dovolených úprav rovnic. Jak víme, pravidla mají tu vlastnost, že mění formu rovnice, zachovávají však její platnost. Našim cílem je vyjádřit vztah pro x v závislosti na p, q, jinými slovy, nalézt řešení kvadratické rovnice ( i ).

Potřebná inferenční pravidla:

1. obě strany rovnice je možno násobit toutéž formulí

2. k oběma stranám rovnice je možno přičíst tutéž formuli

3. obě strany rovnice lze umocnit (odmocnit) stejným exponentem

Použití metaznalostí: Zákazem vágnosti ve formálním systému, jak bylo řečeno, byl vypuzen hybatel inference. Bude ho zastupovat vnější činitel, člověk znalý matematiky. Ten ví, že osamostatnit x lze jen tehdy, jestliže se danou formuli podaří dovolenými úpravami převést na úplný čtverec, z hlediska našeho systému je to něco, co v něm obsaženo není, je to metaznalost (zde bychom mohli říci, znalost z nadhledu, znalost matematika účelně vést inferenční kroky). Pak již formuli můžeme odmocnit a získat tak požadovaný výsledek. Cesta k získání úplného čtverce není složitá, tato cesta (krok po kroku od axiomu ke konečnému požadovanému tvaru - teorému) v matematickém názvosloví znamená důkaz. Konečný výsledek je teorémem.

Důkaz:

Ke každé straně axiomu ( i ) přičteme –q , dostaneme:

x2 + px = - q ( ii )

Nyní ke každé straně formule ( ii ) přičteme ( p/2) 2 a dostáváme:

x2 + px + ( p/2) 2 = ( p/2) 2 - q ( iii )

Levá strana formule ( iii ) již je úplným čtvercem, jen ji upravíme do ekvivalentního názornějšího tvaru podle metaznalosti (a +b) 2 = a2 + 2ab + b2 :

( x + p/2) 2 = ( p/2) 2 - q ( iv)

Nyní se každá ze stran odmocní:

x + p/2 = √ ( p/2) 2 - q ( v )

Ke každé straně rovnice se přičte řetězec - p/2 a dostáváme vztah pro x :

x1,2 = - p/2 √ ( p/2) 2 - q ( vi) ,

což je hledaný teorém.

V souvislosti s tímto formálním systémem jsme nemluvili o žádné interpretaci. Získaný teorém však přesto přináší novou znalost. Znalost není z ontologického světa, ale ze světa symbolů, je to odvození nové formy, která vypovídá o kořenech (řešení) kvadratické rovnice, jež byla našim axiomem. Dává např. odpověď, kde v komplexní rovině pro daná p, q, leží odpovídající kořeny x1,2 . Posloupnost řetězců (formulí) ( i ) až ( vi) je důkazem teorému ( vi).

Exaktní věda je charakterizována:[editovat | editovat zdroj]

♦ Použitím diskrétního „dírkovaného“ (Newtonova) filtru poznání, namísto vágnosti, která slouží jako filtr přirozeného poznání. Redukce gnozeologické infinitnosti (nekonečné rozsáhlosti a hloubky) reálného světa je tak uskutečněná výběrem konečného počtu relevantních atributů – veličin a parametrů (manifestací reálného světa), v dané části reálného světa a výběrem konečného počtu relevantních rozpoznaných vztahů mezi nimi. Výběrem atributů a vztahů mezi nimi je utvořen Newtonův filtr umělého poznání.

♦ Vybraná část reálného světa je zastoupena veličinami, parametry a vztahy popisující poznané přírodní zákonitosti mezi nimi.

♦ Pro zápis (reprezentaci) znalostí a jejich sdělování je použit umělý formální jazyk (matematika, logika v nové době programovací jazyky)

♦ Formální jazyk obsahuje formální inferenci (odvozování), což je velice silný nástroj exaktní vědy. Formální jazyk s inferencí tvoří formální systém [13]

Exaktní interpretací (bez vágnosti, bez subjektivity a tak bez emocionálního zabarvení) všech jazykových konstrukcí použitého formálního jazyka. Tedy nulová hodnota sémantického diferenciálu interpretace všech jazykových konstrukcí reprezentujících znalosti (kognitivní model) vybrané části reálného světa.

Cílem každého odvětví exaktní vědy je vybudovat soustavu znalostí jako axiomatický (deduktivní) systém, což se považuje za její nejdokonalejší tvar. Na příklad známým axiomatickým systémem popisujícím jevy elektromagnetického pole je soustava Maxwellových rovnic (James Clerk Maxwell r. 1865). Maxwellovy rovnice jsou axiomy (výchozí tvary), z nichž se dosazením hodnot popisujících konkrétní prostředí a inferencí (dovolenými úpravami rovnic) dají najít požadované znalosti ve tvaru rovnic (a nerovnic). Pro nově budované soustavy znalostí je často nutno budovat nová, odpovídající odvětví matematiky, zajišťující adekvátní reprezentaci nově získaných znalostí, a tak umožňující formulaci nových hypotéz. Poznání tak může probíhat překračováním, kdy nová hypotéza může předpovědět zatím neznámé jevy, či jejich zatím neznámé průběhy. Zaměřením experimentů a pozorování směrem předpovědí (získání nových dat), mohou zvěrohodnit, opravit (rozšířit) či vyvrátit onu hypotézu.

Ve shrnutí o exaktní vědě můžeme říci[editovat | editovat zdroj]

Začněme hypotézou, nazveme ji: Vyladění (optimalizace) pravdivosti sdělení – nejmenší ztráta informace, a zní: Sdělení o poznaných faktech musí mít takovou vágnost, se kterou ona fakta byla získána při poznání, [14]. Očekáváme (a jistě tak činil i I. Newton), že hypotéza platí i v extrému, kdy vyžadujeme exaktní sdělení s nulovou vnitřní vágností a tak s nulovým sémantickým diferenciálem konotace všech použitých jazykových konstrukcí. V tom případě musíme zajistit, že i poznání proběhlo exaktně, což zajišťuje Newtonova metoda umělého poznání. Takto je zajištěno exaktní poznání. Exaktní sdělení je zajištěno umělým formálním jazykem, pro nějž je základní podmínkou ustavení a funkce, rovněž nulová vnitřní vágnost (exaktní konotace), tedy nulový sémantický diferenciál interpretace všech jeho jazykových konstrukcí. Tím je splněn požadavek výše uvedené hypotézy. Tento Newtonův postup představuje objektivizaci poznání (s odstraněním vágnosti poznání mizí jeho subjektivita a emocionalita) i objektivizaci sdělení poznaného (s odstraněním vágnosti konotace všech použitých jazykových konstrukcí mizí subjektivita a emocionalita sdělení), každý člověk vzdělaný v oboru přesně rozumí. Neodmyslitelnou cestou k této objektivizaci poznání a sdělování byly, Newtonovi již známé, Galileovy poznatky kvantifikace (měření) veličin. Kvantifikace je základním nástrojem objektivizace.

Ve srovnání se znalostmi získanými přirozeným poznáním a jejich používání člověkem, je v exaktních vědách veškeré nesdělitelné znalosti nutno oželet, je možno použít jen sdělitelné a to sdělitelné exaktně umělým formálním jazykem, tj. takové, které je adresát schopen přijmout s naprosto identickým významem, jaký mu sděluje kolega (zdroj informace), pracující třeba za oceánem. Z toho ihned vidíme, jak jsou nesdělitelné, ale pro člověka životně důležité znalosti, exaktními vědami odhozeny, jako nepoužitelné. Tím se ovšem použitelnost metod exaktních věd pro poznání a popis reálného světa velice zužuje, ovšem tyto metody poskytují člověku nejdůvěryhodnější poznání. Diskrétní filtr poznání velice omezuje oblast poznání. Filtr vágnosti umožňuje vágně znát mnohé, diskrétní filtr umožňuje exaktně znát nemnohé.


Literatura[editovat | editovat zdroj]

  • Havel, I. M., Hájek, P. Filozofické aspekty strojového myšlení. In Sborník SOFSEM'82, 1982, str. 171-211.
  • Křemen, J. Modely a systémy, ACADEMIA, Praha 2007.
  • Křemen, J.: Nový pohled na možnosti automatizovaného (počítačového) odvozování. Slaboproudý obzor. Roč. 68 (2013), č. 1., str. 7 – 11.
  • Novák, V., Dvořák, A. Fuzzy logika. Ostravská univerzita, Ostrava 2006.
  • Osgood C. E, Suci G., Tannenbaum P.: The Measurement of Meaning. Urbana, Illinois, University of Illinois Press, 1957
  • Russell, B. Vagueness. The Australasian Journal of Psychology and Philosophy 1, June 1923, p. 84 – 92.


Reference[editovat | editovat zdroj]

  1. Křemen, J.: Modely a systémy
  2. Křemen, J.: Nový pohled na možnosti automatizovaného (počítačového) odvozování.
  3. Russell B.: Vagueness
  4. Křemen, J.: Modely a systémy
  5. Křemen, J.: Nový pohled na možnosti automatizovaného (počítačového) odvozování.
  6. Osgood C. E, Suci G., Tannenbaum P.: The Measurement of Meaning
  7. Křemen, J.: Modely a systémy
  8. Křemen, J.: Nový pohled na možnosti automatizovaného (počítačového) odvozování.
  9. Novák, V., Dvořák, A. Fuzzy logika. Ostravská univerzita, Ostrava 2006.
  10. Křemen, J.: Modely a systémy
  11. Křemen, J.: Nový pohled na možnosti automatizovaného (počítačového) odvozování.
  12. Křemen, J.: Modely a systémy
  13. Havel, I. M., Hájek, P. Filozofické aspekty strojového myšlení. In Sborník SOFSEM'82, 1982, str. 171-211
  14. Křemen, J.: Nový pohled na možnosti automatizovaného (počítačového) odvozování.