Модальная логика. Вероятностная логика


ВЕРОЯТНОСТНАЯ ЛОГИКА - раздел логики, изучающий логические системы, в которых высказываниям в качестве истинностных значений приписываются вероятности истинности или степени правдоподобия, подтверждения. Высказывания классифицируются как истинные, если приписываемая им вероятность равна 1, как ложные, если она равна 0, и как гипотетические, когда приписывается в качестве значения истинности любое действительное число из интервала (0, 1).

Нередко В. л. рассматривают как уточнение индуктивной логики ввиду того, что отношение между посылками индуктивного рассуждения можно оценивать с помощью вероятности. Значения этой вероятности можно определить либо численно, либо посредством сравнения понятий (больше, меньше, равно). Разновидностью систем В. л. являются системы прагматической В. л., в которых понятие вероятности используется для анализа прагматических аспектов исследования (вероятностные логики действия, вероятностные логики выбора, вероятностные логики изменения, вероятностные логики принятия решения, вероятностные логики предпочтения). При этом понятие вероятности в явном виде не фигурирует, но связь ее с основными понятиями в каждом случае можно легко установить.

Различение между знанием достоверным и правдоподобным (вероятностным) встречается еще у элеатов (Парменид). Аристотель противопоставляет аподиктическое, доказательное знание знанию эвристическому, полученному с помощью умозаключений, основанных на проблематических посылках. С возникновением в 17 в. математической теории вероятностей возникает философский интерес к исследованию вероятностных методов, Г. Лейбниц пишет о необходимости нового раздела логики, основывающегося на тех новых способах рассуждений и понятиях, которые потребовались для разработки математической теории вероятности. Я. Бернулли истолковывал вероятность как степень уверенности. И. Г. Ламберт идет еще дальше и прямо говорит о вероятности высказываний.

К 19 в. относится предложение представителей концептуалистского понимания логики (Дж. Буль, У Джевонс, А. Де Морган, П.С. Порецкий) перевести классическую математическую теорию вероятности на язык логики высказываний. Среди других логиков 19 в., уделивших много внимания исследованию природы вероятности, были Ч.С. Пирс и Дж. Венн. Наиболее интересными и фундаментальными из всех исследований в этой области были исследования Б. Больцано, к сожалению незаслуженно забытые.

Первая аксиоматическая система, использующая вероятность как логическое отношение между высказываниями, была построена Дж. М. Кейнсом в 1921. Он не ограничивает значения вероятности областью действительных чисел, и, кроме того, у него существуют несравнимые по величине вероятности. Дальнейшее развитие идеи Кейнса получили в работах Г. Джеффри и Б. Купмана. В более поздней системе Р. Карнапа вместо функции условной вероятности используется функция уверенности.

Несколько иначе рассматриваются подобные проблемы в системах В. л., основанных на эпистемологической интерпретации вероятности (Н. Гудмен, Г. Кайберг). В них вводится вероятностное отношение на множестве предложений («системе знаний»), и если утверждение об эквивалентности двух предложений считается разумным, то эти предложения должны иметь одинаковые вероятности. При статистической интерпретации вероятности место системы знаний занимает система допущений. В металингвистической интерпретации (Г. Рейхенбах) вероятность высказываний вычисляется как относительная частота истинности высказываний в их бесконечной (или конечной) вероятностной последовательности.

Новым стимулом к возникновению систем В. л. послужил прогресс в приложении логики к созданию искусственного интеллекта. Характерным для новых систем является использование семантики возможных миров и связанной с ними логической техники (Н. Нильсон, Дж. Хальперн, Дж. Амати, М. Фатторози-Барнаба и др.). Для В. л., в которых исследуются утверждения об индуктивной вероятности, строится семантика возможных миров с вероятностной мерой, определенной на множестве миров или на множестве правильно построенных формул языка.

В.Л. Васюков

Лит.: Кайберг Г. Вероятность и индуктивная логика. М., 1978; Алешина Н.А. Вероятностная логика в искусственном интеллекте// Логические исследования. Вып. 2. М., 1993; Keynes J. Treatise on Probability. L. - N. Y.: 1921; Reichenbach H. The Theory of Probability. B. - L.A., 1949; Carnap R. The Logical Foundations of Probability. Chicago, 1962.

  • - нормальная - специальным образом разграфленная бумага, построенная так, что график функции нормального распределения изображается на ней прямой линией. Это достигается изменением шкалы на вертикальной оси...

    Математическая энциклопедия

  • - вероятностное распределение, распределение вероятностей, распределение, вероятность,- действительная неотрицательная функция на классе подмножеств непустого множества, образующем борелевское поле, ...

    Математическая энциклопедия

  • - Одно из объяснений эффективности лидерства, основанное как на личных свойствах лидера, так и на особенностях ситуации...

    Большая психологическая энциклопедия

  • - разновидность многозначной логики, в которой высказываниям наряду с истиной и ложью приписываются промежуточные значения, представляющие собой различные степени вероятности истинности высказываний, степени...

    Словарь логики

  • - наука о законах и операциях правильного мышления...

    Словарь логики

  • - применение идей, методов и аппарата логики в анализе научного познания. Развитие логики всегда было тесно связано с практикой теоретического мышления и прежде всего с развитием науки...

    Словарь логики

  • - наука, занимающаяся анализом структуры высказываний и доказательств, обращающая основное внимание на форму в отвлечении от содержания...

    Словарь логики

  • - англ. sampling, probability; нем. Wahr-scheinlichkeitsstichprobe. Выборка, воспроизводящая закон распределения признака в генеральной совокупности...

    Энциклопедия социологии

  • - англ. sampling, systematic probability; нем. Wahrscheinlichkeitsstichprobe...

    Энциклопедия социологии

  • Общее языкознание. Социолингвистика: Словарь-справочник

  • - выборка, воспроизводящая закон распределения признака в генеральной совокупности.По-английски: Probability sampleСм. также: Вероятностные выборки Выборочные совокупности Вероятность  ...

    Финансовый словарь

  • - МОДЕЛЬ, стохастическая - математическая модель экономического процесса, учитывающая факторы случайной природы...

    Экономический словарь

  • - математическая модель экономического процесса, учитывающая факторы случайной природы...

    Энциклопедический словарь экономики и права

  • - нормальная, специальным образом разграфленная бумага, построенная так, что график функции нормального распределения изображается на ней прямой линией. Это достигается изменением шкалы на вертикальной оси...
  • - логическая система, в которой высказываниям, помимо истины и лжи, приписываются «промежуточные» истинностные значения, называемые вероятностями истинности высказываний, степенями их правдоподобия,...

    Большая Советская энциклопедия

  • - Выборка, противостоящая целевой выборке в социолингвистических исследованиях...

    Словарь лингвистических терминов Т.В. Жеребило

"вероятностная логика" в книгах

Логика

автора

Логика

Из книги Эволюция человека. Книга 2. Обезьяны, нейроны и душа автора Марков Александр Владимирович

Логика Изучая ритуалы у животных и птиц, Конрад Лоренц описал формирование ассоциативных связей, на которых потом животное строит свое поведение. Если два события происходят одновременно, то у животного формируется связь между двумя стимулами, даже если они ничем, кроме

Логика

Из книги 10 гениев науки автора Фомин Александр Владимирович

Логика Аристотель считается основателем логики как науки, хотя сам философ, как мы уже писали выше, не относил логику к числу наук, а считал ее неким универсальным инструментом всех других наук. Само слово «логика» было введено комментатором Аристотеля Александром

ВЕРОЯТНОСТНАЯ ШКОЛА

Из книги Практика управления человеческими ресурсами автора Армстронг Майкл

ВЕРОЯТНОСТНАЯ ШКОЛА Вероятностную школу составляют такие авторы, как Т. Бернс и Сталкер (1961), Д. Вудворд (1965) и П. Лоуренс и Д. Лорш (1976). Они анализировали различные организации и пришли к выводу, что их структуры и методы действий являются производными от условий, в которых

Из книги Психология развития человека [Развитие субъективной реальности в онтогенезе] автора Слободчиков Виктор Иванович

1.3. Генетическая логика – логика психологии развития

Из книги Спонтанность сознания автора Налимов Василий Васильевич

Вероятностная концепция смыслов и квантовая теория измерений Согласно подходу, развиваемому в этой книге В. В. Налимовым, семантика каждого конкретного текста задается своей функцией распределения?(?) - (плотностью вероятности), где?, - переменная, заданная на числовом

Логика открытия и логика оправдания гипотезы

Из книги Философия науки и техники автора Стёпин Вячеслав Семенович

Логика открытия и логика оправдания гипотезы В стандартной модели развития теории, которая разрабатывалась в рамках позитивистской традиции, логика открытия и логика обоснования резко разделялись и противопоставлялись друг другу. Отголоски этого противопоставления

4. Логика мира чудесного и логика научного микромира

Из книги Избранное. Логика мифа автора

Из книги Революция в физике автора де Бройль Луи

Глава X. Вероятностная интерпретация новой механики

8. ЛОГИКА МИРА ЧУДЕСНОГО 9. И ЛОГИКА НАУЧНОГО МИКРОМИРА

Из книги Логика античного мифа автора Голосовкер Яков Эммануилович

Вероятностная бумага

БСЭ

Вероятностная логика

Из книги Большая Советская Энциклопедия (ВЕ) автора БСЭ

Вероятностная природа мира

Из книги Психология критического мышления автора Халперн Дайана

Вероятностная природа мира Теория вероятностей - это всего лишь здравый смысл, подтвержденный вычислениями. Лаплас (1749–1827) Как видно из приведенного выше примера, юристы признают, что в юридических вопросах мы никогда не имеем дела с абсолютной определенностью. Вместо

Вероятностная концепция смыслов и квантовая теория измерений

Из книги автора

Вероятностная концепция смыслов и квантовая теория измерений Согласно подходу, развиваемому в этой книге В. В. Налимовым, семантика каждого конкретного текста задаётся своей функцией распределения p(?) - (плотностью вероятности), где?, - переменная, заданная на числовом

ЛОГИКА ПОЗИЦИИ И ЛОГИКА БОРЬБЫ

Из книги Загадка Таля. Второе «я» Петросяна автора Васильев Виктор Лазаревич

ЛОГИКА ПОЗИЦИИ И ЛОГИКА БОРЬБЫ Истоки загадки крылись в том, что в партиях Таля критики не видели той цельности, того, если можно так выразиться, шахматного единства места, времени и действия, когда каждая реплика фигуры или пешки подчинена общему сюжетному плану, когда с

ВЕРОЯТНОСТНАЯ ДИАГНОСТИКА ПО БАЙЕСУ

Цели работы

1. Познакомиться с возможностями диагностических систем.

2. Познакомиться с принципом метода вероятностной диагностики.

3. Опробовать на практике метод вероятностной диагностики по Байесу в компьютерном исполнении.

I. Контрольные вопросы

1. В каких случаях целесообразно использовать диагностические системы?

2. Назовите этапы диагностического алгоритма.

3. Назовите основные виды врачебной логики.

4. В чем заключается смысл информационно-вероятностной логики?

5. Как рассчитывается вероятность диагноза по Байесу?

6. Что такое априорная вероятность диагноза?

7. В чем на, Ваш взгляд, заключаются преимущества и недостатки машинных методов диагностики, по сравнению с традиционными?

8. Как Вы считаете, действительно симптомы, перечисленные в диагностической таблице, встречаются с такой вероятностью?

II. Теоретическая часть

В медицине врачи принимают важное решение, которое определяет успех всей работы: ставят диагноз. Точность диагностики зависит от квалификации специалиста (эксперта) – его умения правильно проанализировать имеющуюся информацию. Но бывают ситуации, когда нет высококвалифицированного специалиста по какой-либо специальности. Поэтому, по мере развития вычислительной техники, возникла идея заложить знания специалистов в компьютер и использовать его в качестве электронного эксперта.

По способу решения задачи диагностики различают вероятностные системы и экспертные системы . В вероятностных системах диагностика осуществляется реализацией одного из методов распознавания образов или статистических методов принятия решений. В экспертных системах - реализуется логика принятия диагностического решения опытным врачом.

Применение диагностических систем (вероятностных и экспертных) наиболее важно в следующих случаях:

неотложные и угрожающие состояния;

дефицит времени;

ограниченные возможности обследования;

скудная клиническая симптоматика;

быстрые темпы развития заболевания.

Необходимо отметить, что работа с диагностическими системами может вестись удаленно.

1. Диагностический алгоритм

С точки зрения кибернетики, диагностика - это поэтапный процесс переработки информации в системе “врач - больной“. Первый этап диагностического процесса - сбор информации о состоянии больного; второй этап - отбор из нее наиболее существенных данных и систематизация их в определенный симптомокомплекc; третий этап - сопоставление его с данными об известных заболеваниях. Логическая последовательность правил, в которой информация о состоянии больного сопоставляется с комплексом признаков типичных заболеваний, называется диагностическим алгоритмом. На основании результатов сравнения и принимается решение о диагнозе. Это решение является простым и для врача, и для компьютера, только тогда, когда весь набор симптомов у больного совпадает с симптомокомплексом определенного заболевания. На практике это встречается не столь часто и приходится выбирать несколько возможных диагнозов с указанием их вероятности.

2. Основные виды врачебной логики

Детерминистская логика - это наиболее простой диагностический приём, основанный на прямых связях между наличием у больного определенных симптомов и диагнозом заболевания. Есть симптом - 1, нет - 0. И затем количество “единичек” у больного сравнивается с количеством их у эталона диагноза.

Метод фазового интервала - это приём, при котором в многомерном пространстве симптомов заранее строятся области различных заболеваний. Сущность диагностического процесса состоит в том, чтобы определить, к какой из выделенных областей ближе всего находится точка, представляющая симптомокомплекс данного больного.

Информационно-вероятностная логика- это диагностический приём, в котором при вычислении вероятностей нескольких диагнозов при данном симптомокомплексе учитывается разная вероятность каждого симптома при разных заболеваниях (а не просто “да - нет”, как в детерминистском).

Метод экспертных систем - это такой диагностический алгоритм, при котором знания опытных специалистов, экспертов представлены в виде программы с ветвлениями типа “если..., то...”, а на концах этих ветвей расположены диагнозы. Компьютер при опросе больного проходит по той или иной ветви и в завершение выставляет диагноз. Такие программы при постановке диагноза в трудных случаях действуют на уровне специалиста высшей медицинской категории.

Целью данной работы является более подробное ознакомление с информационновероятностным подходом при машинной постановке диагноза.

3. Метод информационно-вероятностной логики

Данный метод предложен М.Л. Быховским. В основе метода лежит диагностическая таблица, составленная для определённого класса заболеваний. Составление таких таблиц - сложная задача. Для её решения изучается и обрабатывается большое количество историй болезней с проверенными диагнозами, что стало возможным только благодаря применению для этих целей компьютера. А именно, на компьютере вычисляются условные вероятности наличия симптомов Si при заболевании Dj , которые обозначаются P(Si /Dj ) (читается: “Вероятность Si при Dj ”).

Условная вероятность P(Si /Dj ) означает, что если у больного установлено заболевание с диагнозом Dj , то симптомы Si , относящиеся к данному заболеванию, имеют вероятность P (Si /Dj ). Например, берется 1000 историй болезней с диагнозом “туберкулёз лёгких”. Из историй болезней выписываются все симптомы, встретившиеся при этом заболевании. Так повышение температуры встретилось у 980 больных, значит вероятность этого симптома равна 980/1000 = 0,98. Повышение давления встретилось в 30 случаях при данном диагнозе, вероятность этого симптома равна 30/1000 = 0,03 и т.д. Эти вероятности сводятся в таблицу, которая является основой метода. В диагностическую таблицу, входит: набор симптомов Si , относящихся к определенному классу заболеваний (по вертикали), болезни данного класса (по горизонтали), и набор P(Si /Dj ) для различных заболеваний. Диагноз ставится не по одному, а по нескольким симптомам, обнаруженным у больного. Например, S2 , S7 , S9 , S14 , S19 - этот набор симптомов называется симптомокомплексом. Будем обозначать его Sci .

4. Вероятность диагноза

Первое, что делается при рассматриваемом диагностическом методе - это выборка вероятностей всех симптомов для предполагаемых заболеваний. Так как одни и те же симптомы могут с разной вероятностью проявляться при разных диагнозах, то должно появиться четыре группы чисел, если заболеваний четыре:

P(S2 /D1 ), …

P(S2 /D4 )

P(S7 /D1 ), …

P(S7 /D4 )

…. … … ….

P(S19 /D1 ), … …. P(S19 /D4 )

Если симптомов много и много возможных диагнозов, что и бывает на практике, то один этот этап выборки осуществить без привлечения компьютера трудно.

Второе: условную вероятность симптомокомплекса вычисляют по формуле:

P(Sci /Dj )=P(S1 /Dj )*P(S2 /Dj )*…..*P(Sn /Dj )

То есть перемножают вероятности симптомов последовательно во всех группах чисел.

Третье: задача диагностики заключается в том, чтобы на основании симптомокомплекса, установленного у больного, и данных диагностической таблицы определить вероятности P(Dj /Sci ) каждой из имеющихся в таблице болезней Dj , т.е. по сути дела нужно перейти от P(Sci /Dj ) к P(Dj /Sci ). Этот переход осуществляется по известной в теории вероятностей формуле Байеса:

P(Dj /Sci ) = P(Sci /Dj )*P(Dj )/P(Sc).

В эту формулу входит P(Dj ), которую называют априорной вероятностью некоторого заболевания Dj . Вероятность P(Dj ) характеризует распределение болезней в данной группе населения. Такой группой может быть контингент данной больницы, данного района, данного города. Априорной (доопытной) она называется потому, что уже известна до получения симптомокомплекса, т.е. к ней новый больной никакого отношения не имеет. Смысл введения в диагностику величины P(Dj ) состоит в том, что она непостоянна и зависит от географических, сезонных, эпидемиологических и других факторов, которые должны быть учтены при постановке диагноза. Например, в какой-либо больнице наугад было выбрано 100 больных, 70 из них оказались больны гриппом. Значит, вероятность заболевания гриппом у всех пациентов в данной больнице будет равна 70/100 = 0,7, когда эпидемия гриппа будет ликвидирована, естественно и P(Dj ) для гриппа в этой больнице будет другой.

Знаменатель формулы Байеса представляет полную вероятность наличия комплекса при всех болезнях:

P(Sc) = ∑ P(Sci /Dj )*P(Dj )

Этот сомножитель вводится в формулу Байеса для нормировки, т.е. чтобы получающиеся вероятности были выражены в процентах. Суммирование здесь производится по индексу j (номер диагноза). В нашем примере в этой сумме окажется четыре слагаемых.

Диагноз, имеющий наибольшую вероятность, и будет рассматриваться как искомый диагноз. Оценить достоверность результата и поставить окончательный диагноз может только врач. Например, если полученный диагноз имеет вероятность меньше 60%, то результат не является достоверным и необходимо повторить процедуру диагностики, увеличив число симптомов.

Многозначные логики - это системы правил и методов исследования логических выражений, которые содержат переменные, принимающие более двух (истина и ложь) значений. Различают логики конечнозначные и бесконечнозначную. К числу первых относятся трехзначная и четырехзначная логики. Бесконечнозначная логика - это логика, в которой для интерпретации высказываний используется бесконечное множество истинностных значений.

Так, трехзначная логика Я. Лукасевича основана на предположении, что высказывания бывают истинными, ложными и возможными или неопределенными. Американский логик Э. Пост подходил к созданию многозначных логик чисто формально. "Пусть 1 означает истину, 0 - ложь. Естественно допустить, что числа между единицей и нулем обозначают какие-то уменьшающиеся к нулю

степени истины" .

Такой подход вполне правомерен на первом этапе. Но для практического использования логики необходимо придать ее символам определенный логический смысл, содержательно ясную интерпретацию. Самая сложная проблема при использовании многозначных логик - интерпретация промежуточных степеней истины. Кроме того. С введением последних возникает необходимость в переистолковании самих понятий истины и лжи .

Один из способов решения этой проблемы - представить истинностное значение вероятностями. Так появились вероятностные логики, оперирующие высказываниями, которые принимают помимо значений истины и лжи промежуточные значения, представляющие собой вероятности истинности высказываний, степени их правдоподобия, степень подтверждения. Они применяются тогда, когда нужно принимать решения при неполной информации или информации, достоверность которой не является стопроцентной. Строящийся при этом логический аппарат используется для выработки приближенных оценок вероятности (правдоподобия, степени подтверждения) гипотез. Вероятностные логики являются одновременно и логиками принятия наиболее подтвержденных гипотез, обоснования статистики . Одной из таких логик является вероятностная логика В.В. Налимова. Она привлекла наше внимание тем, что была разработана для анализа смысловых структур.

Ее теоретической основой является вероятностно ориентированная теория сознания В.В. Налимова - своеобразная, вероятностная интерпретация герменевтических идей .

Излагая основные положения своей теории аксиоматическим образом, В.В. Налимов пишет: «1) Будем считать, что весь воспринимаемый нами эволюционирующий мир можно рассматривать как множество текстов...; 2) Тексты характеризуются дискретной (семиотической) и континуальной (семантической) составляющими; 3) Семантика определяется вероятностно задаваемой структурой смыслов. Смыслы -- это есть то, что делает знаковую систему текстом; 4) Изначально все возможные смыслы мира как-то соотнесены с линейным континуумом Кантора -- числовой осью jli, на которой в порядке возрастания их величин расположены все вещественные числа. Иными словами, смыслы Мира спрессованы так, как спрессованы числа на действительной оси; 5) Спрессованность смыслов -- это нераспакованный (непроявленный) Мир: «семантический вакуум»; 6) Распаковывание (появление текстов) осуществляется не механическим считыванием, а творчески, обращаясь к неформальной, вероятностной логике - «вероятностным взвешиванием оси jli: разным ее участкам приписывается разная мера. Метрика шкалы jli предполагается изначально заданной и остающейся неизменной; 7) Соответственно, семантика каждого конкретного текста задается своей функцией распределения (плотностью вероятности) -- p(jLi). Будем полагать, что функция распределения достаточно гладкая и асимптотически приближается (если иное специально не оговорено) к оси абсцисс. В общем случае можно говорить о текстах, определяемых функцией распределения вероятности, задаваемой на многомерном пространстве. В тексте смыслы всегда оказываются заданными избирательно. Функция р(д) оказывается тем окном, через которое нам дана возможность всматриваться в семантический мир. Изменение текста -- его эволюция -- связано со спонтанным появлением в некой ситуации у фильтра--р(у/), мультипликативно взаимодействующего с исходной функцией р(д). Взаимодействие задается известной формулой Бейеса:

p(ju/y) = Kp(ju)p(y/ju),

где: p(|Li/y) -- условная функция распределения, определяющая семантику нового текста, возникающего после эволюционного толчка у; к -- константа нормировки. Формула Бейеса в нашем случае выступает как силлогизм: из двух посылок р() и р(у/) с необходимостью следует текст с новой семантикой р(|ы /у). В силлогизме Бейеса, в отличие от категорического силлогизма Аристотеля, как обе посылки, так и возникшее из них следствие носят не атомарный, а вероятностно размытый характер. Формула (теорема) Бейеса традиционно используется для вычисления апостериорных событий через априорные вероятности. В.В. Налимов сделал обобщение, придав статистической формуле новое -- логическое значение .

Основные положения вероятностной логики В.В. Налимова сводятся к следующему: 1) признается открытость семантической системы - она открыта спонтанному появлению фильтров; 2) признается трансперсональность сознания: спонтанность появления фильтров связывается с существованием трансличностного космического сознания; 3) бейесовский силлогизм применяется к смыслам, размытым на континууме - возможность появления атомарных (точечных) смыслов исключена; 4) логические операции носят числовой характер - в правой части формулы Бейеса стоит знак умножения, имеющий числовое раскрытие; 5) исключена возможность сильной дизъюнкции; язык оказывается свободным от закона исключения третьего, соответственно он свободен от разграничения истинности и ложности. Отсюда следует вывод В.В. Налимова о том, что творческое (дологическое) мышление по своей природе оказывается мифологичным .

Объясняющая сила модели сознания В.В. Налимова состоит в том, что она позволяет понять, как рождаются новые смыслы. Так, в книге «Вероятностная модель языка» им было показано, что понимание осуществляется через возникновение фильтра р(у/ц), сужающего словарный смысл слова в ситуации, задаваемой некоторым окружающим его контекстом у. «Отсюда, - пишет он, - наша способность понимать строго говоря, бессмысленные фразы» .

Предложенная модель позволяет, по мнению В.В. Налимова, объяснить: 1) понимание текстов, постоянно содержащих слова с размытыми смыслами; 2) процесс творчества - создание новых текстов; 3) поведение человека - изменение его ценностных представлений в новой ситуации; 4) семантическую многомерность личности; 5) смысл таких трудных представлений, как «нирвана», «свобода», «троичная модусность времени» (по Хайдеггеру); и пр.; 6) утверждение о вездесущности слабых форм сознания во всей Вселенной; 7) представление о самоорганизации как творческом процессе, проходящем некоторым единым образом во всем Мироздании - в космическом масштабе (отбор фундаментальных констант) в биологическом эволюционизме, в творчестве человека .

Понимание текстов, по Налимову, - это всегда творческий процесс. Любой текст, считает он, должен быть приближен к человеку, иначе он будет отторгнут. Приближение же текста к себе всегда достигается порождением соответствующих фильтров.

Понимание -это всегда пере-понимание того, что уже ранее как-то было понято - распаковано на семантическом континууме. Творчество - это распаковывание того, что оставалось скрытым на семантическом континууме малым вероятностным весом. Новые смыслы обретают большую вероятностную меру, прежние меркнут. «Это всегда спонтанное озарение, и поэтому здесь все непонятно для постороннего наблюдателя» .

Большая разъясняющая сила теории сознания В.В. Налимова обусловили наше стремление найти объяснение этому факту, а также получить научное обоснование ее положений в трудах ученых-психологов, изучающих познавательную деятельность.

Так, В.В. Налимов подчеркивает, что интерпретация текстов носит творческий, спонтанный, ситуационный, вероятностный характер истолкования текстов. Это вполне согласуется с данными психологии, а также с практикой исторического познания.

Многочисленные исследования специалистов научного творчества показывают, что процесс генерирования гипотез начинается интуитивно. Интуиция - это способность постижения истины путем прямого ее усмотрения без основания с помощью доказательства . Интуитивной способности человека свойственны 1) неожиданность решения задачи, 2) неосознанность путей и средств ее решения и 3) непосредственность постижения истины на сущностном уровне объектов .

Исследователи отмечают, что интуитивная способность образовалась, по-видимому, в результате длительного развития живых организмов вследствие необходимости принимать решения при неполной информации о событиях. Т.е. способность интуитивно познавать можно расценивать как вероятностный ответ на вероятностные условия среды . С этой точки зрения, поскольку ученому для совершения открытия даны не все посылки и средства, постольку он осуществляет именно вероятностный выбор.

К общим условиям формирования и проявления интуиции относятся следующие: 1) основательная профессиональная подготовка человека, глубокое знание проблемы; 2) активность в проблемной ситуации, действие у субъекта поисковой доминанты на основе непрерывных попыток решить проблему, напряженные усилия по решению проблемы или задачи; 3) наличие «подсказки».

Творческая интуиция определяется как специфический познавательный процесс, заключающийся во взаимодействии чувственных образов и абстрактных понятий и ведущий к созданию принципиально новых образов и понятий, содержание которых не выводится путем простого синтеза предшествующих восприятий или путем только логического оперирования имеющимися понятиями .

Так, один из крупнейших отечественных нейрофизиологов П.В. Симонов подчеркивает, что творчество имеет интуитивную, не контролируемую сознанием и волей подсознательную природу. В неосознаваемой деятельности мозга он выделяет три группы принципиально отличных друг от друга явлений. Это: 1) бессознательное (досознательное) - витальные (биологические) потребности; 2) подсознание - все то, что было осознаваемым или может стать осознаваемым в определенных условиях и 3) сверхсознание, механизмами которого представлено творческое начало в деятельности человека, - неосознаваемое рекомбинирование ранее накопленного опыта, которое пробуждается и направляется доминирующей потребностью в поиске средств ее удовлетворения.

Неосознаваемость этих первоначальных этапов всякого творчества представляет, по мнению П.В. Симонова, защиту рождающихся гипотез и замыслов от чрезмерного давления очевидности непосредственных наблюдений, от догматизма прочно усвоенных норм. «За сознанием остаются функции формулировки проблемы, ее постановки перед познающим умом, а также вторичный отбор порождаемых сверхсознанием гипотез, сперва путем их логической оценки, а затем в горниле экспериментальной, производственной и общественной практики» .

Подчеркивая в ер оятно стную природу сверхсознания, П.В. Симонов полагает, что оно не сводится к чисто случайному комбинированию хранящихся в памяти следов. Его деятельность трижды канализирована: 1) ранее накопленным опытом, включая присвоенный опыт предшествующих поколений; 2) задачей, которую перед сверхсознанием ставит сознание, натолкнувшееся на проблемную ситуацию; 3) доминирующей потребностью. Язык сверхсознания, как и всего неосознаваемого психического -переживание чувств, т.е. эмоции.

Основными этапами творческого акта, по Симонову, являются:

Постановка проблемы, задачи, подлежащей решению. Логика возникновения задачи, требующей творческого решения, может быть вполне осознаваемой, но иногда само обнаружение проблемы является подлинным открытием. Но и здесь усматривается определенная закономерность: не может быть гипотезы, свободной от опыта, накопленного сознанием.

Мотивация творчества. П.В. Симонов подчеркивает, что в иерархии мотивов творца решающую роль играет бескорыстная потребность познания истины, стремление к правде и красоте.

Подсказка, аналогия, служащая толчком для мгновенного озарения. Она непосредственно зависит от вышеназванной мотивационной доминанты.

Отбор генерированных сверхсознанием гипотез. Сначала он идет в сверхсознании, где отметаются самые нелепые и нежизнеспособные новации, а затем на уровне сознания правдоподобный вариант отбирается логикой с учетом информации, хранящейся в памяти. Потом этот вариант вносится на суд других людей и проверяется практикой .

Идея Налимова о том, что процедура интерпретации есть по существу вероятностное взвешивание смыслов на континууме посредством фильтров предпочтения перекликается с положениями теории немецкого социолога Г. Зиммеля. Зиммель показал, что прошлое - это тотальность, состоящая из бесконечного числа элементов и связей между ними. Непосредственно освоить эту бесконечность человеческое познание не может. Поэтому историк должен активно формировать объект познания в соответствии со своими познавательными установками, рассматривая историю в определенной, свойственной только ему перспективе. Эта перспектива определяет "световой конус", в который попадают факты прошлого, их анализируемые срезы и проекции, и, в конечном счете, формирует образ истории, обладающий лишь относительной истинностью и лишь частично верифицируемый .

Однако сложилось так, что в XX веке в науке, искусстве, образовании и всей духовной жизни общества возникло ощущение исчерпанности прежней логики освоения мира. В структуру законов природы в разных науках, притом самых продви­нутых - физика, химия, математика, - вошли на равных правах с ясностью и однозначностью причинно-следственных связей пред­ставления о вероятностности и неопределенности. Оказалось, что даже в отношении явлений неживой природы можно предсказывать лишь вероятность наступления тех или иных событий («Истинная логика нашего мира - это подсчет вероятностей» - Джеймс Мак­свелл). Выяснилось, что предсказания относительно поведения объ­ектов регулируются принципами, которые так и называются прин­ципами неопределенности (по Вернеру Гейзенбергу, чем точнее мы знаем, где сейчас находится частица, тем хуже нам известно, куда она направляется). Законы логики изменились, стали другими и тем са­мым показали, что они - такие же продукты человеческого опыта и разума, как и основные положения естественных наук.

Ограниченность причинной логики становится очевидной для некоторых (пока очень немногих) мыслителей еще в первой половине XIX века. Серен Кьеркегор, основоположник философии экзистен­циализма, пишет: «Спрашивайте меня о чем угодно, только не о причинах. Молодой девушке извиняют, если она не может привести причин, на том основании, что она, мол, живет чувством. Со мной

не то: у меня бывает обыкновенно так много одна другой противоре­чащих причин, что по этой причине я и не могу сослаться ни на одну из них. Что же касается отношения между причиной и следствием, то и тут, если не ошибаюсь, что-то не ладно. То громадная причина имеет самые ничтожные последствия - а то и вовсе никаких, то какая-нибудь вздорная ничтожная причина ведет к колоссальным последствиям».

В XX веке многим ученым и философам стало ясно, что неопре­деленности и случайности в принципе нельзя избежать, и там, где раньше наука была готова однозначно предсказывать вполне опреде­ленные следствия из известных причин, она стала предсказывать лишь распределение вероятностей. Это не означает, что предсказа­тельная сила законов стала меньше, но обнаружились ограничения, согласно которым какие-то сведения вообще получить невозможно. (Например, закон радиоактивного распада позволяет на основе учета вероятностей событий с большой точностью предсказать, сколько ядер распадется за данный промежуток времени, но ни этот, ни какой-либо другой закон не дает ни малейшей возможности предска­зать, какое именно ядро распадется, а какое - нет.)

Логика классического детерминизма не справлялась с простыми (на первый взгляд) проблемами. Это можно проиллюстрировать при­мером из книги Ипполита Васильевича Давыдовского «Проблемы причинности в медицине»: суждение типа «микроб - причина болез­ни» представляется вполне здравым, однако хорошо известно, что в организме человека всегда находятся, не вызывая в нем каких-либо заметных болезненных проявлений, сотни и сотни болезнетворных микробов. Так что же это за причина, которая может вызывать след­ствие, а может и не вызывать? Вопрос, является ли микроб причиной заболевания, оказался не имеющим ответа, неправильно поставлен­ным; не только многие конкретные вопросы, но и сам сложившийся в науке способ рассуждения о проблемах взаимодействия сложных систем оказался неплодотворным.

Хаос, случайность, неустойчивость до самого последнего времени считались врагами научных теорий и тщательно из них изгонялись. Теперь они стали рассматриваться как важные факторы развития. В своей книге «От существующего к возникающему» И.Р. Пригожий пишет: «Основная цель этой книги - попытаться показать читателю, что мы переживаем тот период научной революции, когда коренной переоценке подвергается место и самое существо научного подхо-

да, - период, несколько напоминающий возникновение научного подхода в Древней Греции или его возрождение во времена Галилея».

Стало ясно, что поведение сложных систем, любые особенности взаимодействия системы со средой невозможно объяснить действием какой-то одной причины - всегда имеет место сложная совокупность многих факторов, которые заведомо не могут быть известны все. Не может быть и полной определенности в описании взаимодействия сложных систем - для этого приходится использовать вероятностные распределения.

Распространение нового подхода к познанию мира - дело нелег­кое и небыстрое, сложившаяся в общественном сознании традиция закрепляется, как правило, прочно. Гегель утверждал, что здравый смысл - это способ рассуждений, содержащий все предрассудки дан­ной эпохи. Его суждение хочется немного подправить: совокупность предрассудков принадлежит обычно эпохе предыдущей.

В ранней античности путь человека по жизни казался заранее пред­определенным: человека ведет рок; все, что должно с ним произойти, произойдет непременно, не в его власти изменить предначертанное. Судьба отдельного человека вплеталась нитью в ткань упорядоченного космоса, подчинявшегося в своем функционировании общим законам, в которых не было места вероятности или неопределенности. Очень ярко такое представление выразилось в мифе об Эдипе, который широко известен по трагедии Софокла Эдип не желает убивать отца и жениться на матери, но все его усилия избежать предопределения оказываются тщетными, рок торжествует. Осмысление человеком своей судьбы, от­стаивание человеческого достоинства и составляют содержание этой потрясающей душу трагедии.

В логике детерминизма можно поставить вопрос: что является причиной того или иного результата образования - совокупность внешних обстоятельств или врожденных, генетически заданных ка­честв? При такой постановке вопроса любой из ответов приводит к заранее предопределенному результату, поскольку учитывается толь­ко однонаправленное влияние. Как отмечал Дьюи, люди склонны представлять в виде противоречий те аспекты реальности, которые на деле неразделимы и разводятся чисто теоретически. Он писал в начале нынешнего века: «Вся история педагогической мысли отмечена борь­бой двух идей: идеи о том, что образование - это развитие, идущее изнутри, что оно основано на природных способностях, и идеи о том, что образование - формирование, идущее извне и представляющее

собой процесс преодоления природных наклонностей и замещения их приобретенными под внешним давлением навыками».

Но данное противоречие - кажущееся, потому что в образовании любого человека можно разглядеть влияние как природных склоннос­тей, так и внешнего окружения. Если бы личность была дана человеку с самого начала его существования в этом мире, врожденные качества определяли бы все ее свойства и, таким образом, вполне подходили бы на роль античного рока. Однако вопрос о соотношении врожден­ных и приобретенных свойств во многом еще остается открытым.

Как уже отмечалось, процесс образования представляет собой взаимодействие систем самого высокого уровня сложности, таких как личность, культура, сообщество. Для раскрытия логики этого процес­са нужно учитывать сложность психики личности, которая много­кратно умножается при рассмотрении взаимодействия личности и сообщества. Тем не менее существуют модели образования, каждая из которых раскрывает нечто существенное в логике этого взаимодей­ствия и позволяет соответственно этому строить образовательный процесс. Эти модели можно противопоставить друг другу по их от­ношению к роли случая в процессе и результате образования.

Модальная логика. Вероятностная логика

1. Сущность модальной логики

Традиционная или классическая логика, которую мы до сих пор рассматривали, является самой простой и наиболее употребительной логической системой. Она исходит из того, что атомарные (простые) суждения и понятия, из которых строятся рассуждения и которые уже не анализируются, либо истины, либо ложны, но ни то ни другое вместе. Однако многие понятия и суждения повседневных и научных рассуждений не так хорошо укладываются в категории истинных и ложных. Истинностное значение суждения «Вероятно, завтра будет дождь» весьма и весьма не определено. Некоторые логики, начиная с Аристотеля, стали учитывать различие между истинами, являющимися таковыми, так сказать, в силу необходимости, и истинами случайными. Так возникли модальная логика и вероятностная логика.

В отличие от классической логики, приписывающей суждениями и понятием два истинностных значения: истина и ложь, модальная логика оперирует такими истинностными значениями, как «возможно», «необходимо», «невозможно», и т.д. Первую попытку построить модальную логику предпринял Аристотель в своем сочинении «Первая и вторая аналитики» (ей посвящены главы третья и восьмая – двадцать вторая «первой аналитики»). Однако, как подметил Я. Лукосевич (1878–1956), аристотелевское изложение модальной логики не было свободно от недостатков. Ученик Аристотеля Теофраст (370–288 до н. э.) уточнил учение Аристотеля о модальности суждений. Средневековые схоласты развили аристотелевскую модальную силлогистику. Современные исследования в области модальной логики характеризуются стремление построить аксиоматические системы модальной логики. Наиболее известные из них это системы Льюиса, Аккермана и Лукасевича.

Модальная и вероятностная логики – довольно специфические ветви логики. Знакомство с их основами необходимо для понимания методологии научного исследования.


2. Модальность суждений

Под модальностью суждений понимается различия между суждением в зависимости от того, выражают ли они необходимую или вероятностную (случайную) связь между субъектом и предикатом. По модальности суждения делят на три группы: суждения возможности (проблематические), суждения действительности(ассерторические) и суждения необходимости(аподиктические). В суждении возможности отображается возможность наличия или отсутствия признаков у предмета, о котором говорится в данном суждении. Его формула «S возможно есть (не есть) Р ». Таким будет, например, суждение «Возможно в Киеве в апреле этого года будет снег». В суждении действительности констатируется наличие или отсутствие у предмета того или иного признака. Его формулы «S есть (не есть) Р ». Суждение «Киев стоит на Днепре» – это суждение действительности. В суждении необходимости отображается такой признак, который имеется (отсутствует) у предмета при всех условиях. Его формула «S необходимо есть (не есть) Р ». примером суждения необходимости может быть следующее суждение: «Тело, лишенное опоры, падает на Землю».

Суждения возможности, действительности и необходимости делятся по качеству на утвердительные и отрицательные, а также по количеству на частные и общие.

В модальной логики различают логические и физические модальности. Логические модальности – это законы логики и математики. В число физических или каузальных (причинных) модальностей входят все законы экспериментальных наук. Так, суждение «Не верно, что Р и не‑Р », «2+2=4 » и т.п. выражают логические модальности, а суждения «PV=RT », «U=IR » и т.п. – физические.

Различают также абсолютные и относительные модальности. К абсолютным модальностям относят законы логики, математики, других наук необходимые сами по себе, независимые от чего бы то ни было. Это скажем, суждения «А=А », «2+3=5 », «S=Vt » и т.д. Относительные модальности являются таковыми, необходимо или не необходимо зависимы от чего-либо.

Такими модальностями будут, например, суждения: «Прямоугольник является квадратом, если его стороны равны», «Вода кипит при 100 0 С при атмосферном давлении 760 мм ртутного столба» и т.п.

Логические и физические модальности, независимо от того абсолютны они или относительны, объединяются в алетевтические модальности.

Модальности, характеризующие допустимые (или недопустимые) поступки людей, называются деонтологическими. Они выражаются в суждениях, в которых употребляются такие слова (модальные операторы), как «обязательно», «разрешено», «запрещено», «имеют право» и др. Примерами таких модальностей будут суждения: «На Украине пропаганда войны запрещена», «Граждане Украины имеют право исповедовать любую религию или никакую, быть атеистами» и т.п. Деонтологические модальности являются предметом изучения таких наук как этика, юриспруденция.

Модальности, характеризующие доказательность каких-либо суждений, называются эпистемологическими. В суждениях эпистемологической модальности употребляются такие слова (модальные операторы), как «доказуемо», «опровержимо». Примерами таких модальностей могут быть суждения: «Доказуемо, что на Марсе есть жизнь», «Опровержимо, что свет имеет волновую природу» и т.д.

Эпистемологические модальности по своим свойствам близки к алетевтическим модальностям, при чем оператору «доказуемо», соответствует оператор «необходимо», оператору «опровержимо» – оператор «невозможно».

Наконец, иногда различают модальность de dicto («о речи») относящиеся к суждению в целом и de re («о вещи»), которые относятся к предикату. Так, суждение «Возможно, что на Марсе есть жизнь» будет суждением de dicto, а суждение «На Марсе возможна жизнь» – de re. Однако в большинстве современных системах модальной логики модальности интерпретируются как «абсолютные» логические модальности de dicto.


3. Модальная силогистика

Модальная силлогистика Аристотеля является крайне сложной логической системой как по своему содержанию, так и по числу модусов (их по меньшей мере 137) Аристотель последовательно рассматривает силлогизмы, в которых одна из посылок является проблематической (символически обозначается Р r ) или аподиктической (А Р ), или ассерторической (А s ). Возможное в сочетании этих посылок: 1) А р А р ; 2) А р А s ; 3) А s А р ; 4) Р r Р r ; 5) Р r А s ; 6) А s Р r ; 7) Р r А р ; 8) А р Р r . Это следует читать так: «1) большая посылка аподиктическая, меньшая – аподиктическая; 2) большая посылка аподиктическая, меньшая – ассерторическая и т.д.». В каждом из этих случаев он строит модусы, подбирая в качестве посылок общеутвердительные, общеотрицательные, частноутвердительные и частноотрицательные суждения. Руководствуясь аналогией с расположением терминов в посылках І, ІІ, ІІІ фигур категорического силлогизма, он решает задачу, какой вывод вытекает из данного сочетания посылок.

Так, подбирая посылки по аналогии с расположением посылок в 1 модусе 1 фигуры АМР Ù ASM→АSP мы получаем задачу: если всякому у необходимо присуще х и всякому z необходимо присуще у , то? в этом случае мы не вправе заменить вопросительный знак общеутвердительным аподиктическим суждением. Мы должны довольствоваться ассерторическим суждением: всякому z присуще х . Еще например, подбирая в четвертой группе (Р r Р r ) посылки согласно модусу АМР Ù YSM→YSP ІІІ фигуры получаем: если всякому у может быть присуще х и некоторым у может присуще z , то? Ответом будет вывод некоторым z может быть присуще х .

В ряде случаев трудно бывает сразу интуитивно решить, какой должен быть вывод при данном подборе посылок, являющимися модальными высказываниями и требуется тщательное изучение этих случаев.

В формализованных аксиоматических системах модальной логики эти вопросы решаются с помощью простой процедуры следования (правда, для введения этой процедуры требуется очень сложный символический язык, который вряд ли смогут понять нематематики).

Имеют место следующие содержательные правила для умозаключений модальности. В каждом истинном модус можно заключать:

1) от необходимости к действительности;

2) от невозможного к недействительному;

3) от необходимого и действительного к возможному;

4) от невозможного и недействительного к не необходимому.

Нельзя заключать:

1) от возможного к действительному;

2) от действительного к необходимому;

3) от не необходимости к недействительности;

4) от недействительности к невозможности.


4. Вероятностная логика

В вероятностной логике исследуются рассуждения с суждениями вероятности. В этих суждениях что-то утверждается или отрицается с известной степенью правдоподобия. При определении вероятностей применяются правила математического исчисления вероятностей. Это делается тремя основными путями.

Индуктивное или классическое определение вероятностей было развито Л. Ферма, Я. Бернули (1654–1705), П. Лапласом (1749–1827) и др. Оно основано на анализе равновероятных исходов мыслимого эксперимента. Если все исходы этого мыслимого эксперимента составляют n , а, m – число тех наступления события А в этом эксперименте, вероятность которого хотят найти, то

Р (А)=


Например, исходя из симметрии игральной кости до ее подбрасывания легко подсчитать, что вероятность выпадения более четырех очков (событие А ) равна 1/3. В самом деле, вероятность выпадения пяти очков равна, вероятность выпадения шести очков-то же. Следовательно,

Р (А)=

В ХХ в. сначала Р. Мизес, а затем Г. Рейхенбах обратили внимание на то, что часто интересуемые нас события опосредованы такой массой обстоятельств, что учесть их и априорно предсказать, с какой вероятностью из них будут вытекать эти события, не представляется возможным. Поэтому на практике приходится ограничиваться приближенной оценкой вероятности, получаемой из обобщения ряда наблюдений или физических экспериментов. Вероятность события А , т.е. Р (А), по Мизесу и Рейхенбаху представляет собой отношения числа m появления события А в n наблюдениях или экспериментов, т.е.

Р (А)=


Формулы вычисления вероятности события А при первом и при втором подходах совпадают. Но смысл их совершенно различен. При первом подходе вероятность вычисляетсяаpriori (до опыта), при втором apasteriori (после опыта), т.е. статистически. При первом подходе вероятностная логика может рассматриваться как расширение логики модальной, при втором – логики индуктивной.

В аксиоматической теории вероятностей вопрос о том, как определяются вероятности основных событий, не играет роли. В основу этой теории, развитой С.Н. Бернштейном, А.Н. Колмогоровым, А.Я. Хичиным лежит некоторая система аксиом, указывающая основные правила составления вероятностей сложных событий. Произведением событий А и В называется событие «А и В », суммой – событие «А или В » и т.д. вероятностью события называется число Р обладающее следующими свойствами: 0≤р(A)≤1 ; р (1)=1 ; р(0)=0 ; если А Ì В , то Р(А) ≤ Р (В) ; если А Ç В=0 , то р (А или В )= Р(А) + Р (В) и т.д.

Аксиоматическое построение теории вероятности превращает ее в раздел чистой математики.



Литература


1. Логика. К. – Хатнюк В.С. 2005 г.

2. Логика – искусство мышления. Тимирязев А.К. – К. 2000 г.

3. Философия и жизнь – журнал – К. 2004 г.

4. История логики и мышления – Касинов В.И. 1999.

5. Логика и человек – М. 2000.

6. Философия жизни. Матюшенко В.М. – Москва – 2003 г.

7. Философия бытия. Марикова А.В. – К. 2000 г.


Репетиторство

Нужна помощь по изучению какой-либы темы?

Наши специалисты проконсультируют или окажут репетиторские услуги по интересующей вас тематике.
Отправь заявку с указанием темы прямо сейчас, чтобы узнать о возможности получения консультации.

Выбор редакции
1) История создания поэмы Н.А. Некрасова «Русские женщины». В 70-е годы XIX века намечается в России очередной общественный подъем....

Волей судьбы герой романа Д. Дефо Робинзон Крузо попал на безлюдный остров в океане после кораблекрушения. Сначала он растерялся, упал в...

Откуда вышел на свет глава Национальной гвардии, экс-охранник Владимира Путина Виктор Золотов, разбирался Sobesednik.ru.Попал точно в...

НПО «Квантовые технологии» — не первый опыт Романа Золотова в бизнесе. Несколько лет назад он входил в совет директоров Корпорация...
Медицинские эксперты рассматривают рак как комплекс заболеваний, связанных с различными факторами. В первую очередь, люди имеют...
Крепость Орешек — один из важнейших плацдармов обороны Российской империи вплоть до Второй мировой войны. Долгое время выполняла роль...
09сен2019 Серия - Young Adult. Нечто темное и святое ISBN: 978-5-04-103766-6, Young Adult. Нечто темное и святоеАвтор: разныеГод...
© Оформление. ООО «Издательство „Э“», 2017 © FLPA / Rebecca Hosking / DIOMEDIA © Mike Hayward Archive / Alamy / DIOMEDIA © Kristoffer...
Я жду, пока ко мне вернется голос. Вероятно, вместе с ним вернутся слова. А может быть, и нет. Может быть, некоторое время придется...