將模糊理論說清楚-FindBook 找書網 ISBN:9789571355337

內容簡介

　　當我們稱讚「天氣很溫暖」是有多暖？
　　「一個人很高」是多高？
　　多胖算是很肥？
　　你跟昨天的你是同一個人嗎？

　　你以為我們現在正活在講究科學、精確無比的時代嗎？答案或許並非?對。

　　語言是最曖昧的東西，尤其是當一句話被科學數據包裝過後，看似有憑有據，實際上卻是非常模糊的概念。僅管如此，「模糊」卻是重要的特質，本書作者亞柏丁大學的電腦語言學者迪姆特認為，在未來，電腦語言的趨勢是讓電腦也能跟人腦一樣判斷曖昧的語句，所以說「模糊」、「差不多」才是王道。

　　作者以邏輯學、語言學和人工智慧等角度，來討論語言的「模糊曖昧」和「界限」的概念，對模稜兩可舉出邏輯、語意和哲學上的觀點。作者認為，所謂「精確」的定義也許沒有意義也不合邏輯；而在研究人工智能的經驗更讓他體會到，要讓電腦像人類一樣說寫有多困難。

　　本書將嘗試解釋「模糊」在我們日常生活中所扮演的角色，這代表我們會問的問題包括：「為什麼人們經常使用語意難以界定的字詞？」「這些字詞的意義是什麼？」「為什麼隨著情境的不同，這些字詞的意義也有這麼多差異？」「所有的模糊概念基本上在所有層面裡都很相像嗎？抑或彼此之間有重要的差別？」最後，我們要問的是：「如果我們要打造一個會與人溝通的機器人，那機器人在對我們講話時，要有多精確？」這些問題會觸及許多學術領域，從符號邏輯與博奕理論，到計算機科學與生物學，從語言學與法律理論，到醫學與工程學。本書從這些領域來將「模糊理論」說清楚，進而說明人工智能的未來展望。

　　＊本書所提出的主要問題包括：
　　如何充分了解模糊表達的意義？
　　為什麼模糊字句的意義依情境不同而有很大的差異？
　　在人類的溝通中，為什麼模糊無所不在？
　　在哪些情況下模糊優於乾脆俐落的表達方式？
　　我們也會密切注意不同類型模糊之間可能出現的任何差異。

作者簡介

紀斯．馮．迪姆特Kees van Deemter

　　亞伯丁大學電腦科學的資深講師。他的興趣在於讓電腦說或寫，以及因而衍生出的邏輯、語言與哲學議題。他寫過約一百篇經過同儕審查的發表研究文章。

譯者簡介

李隆生

　　密西根州立大學物理學博士、康乃狄克大學經濟學博士、復旦大學歷史學博士。曾任高等教育評鑑中心評鑑業務處處長暨綜合服務處處長、聖約翰科技大學商管學院院長，現為靜宜大學國際企業學系專任教授。譯有（含合譯）《石油效應》、《給青年數學家的信》、《國際財務管理》、《失靈的眾神》、《與獅子對話》、《歐元美金大風暴》、《以信仰為本的管理》、《國家競爭力》、《索羅斯帶你走出金融危機》、《當中國統治世界》、《世界，沒你想的那麼糟!》。著有《晚明海外貿易數量研究--兼論江南絲綢產業與白銀流入的影響》、《清代的國際貿易--白銀流入、貨幣危機和晚清工業化》。

張逸安

　　專業譯者

序

書評

知識通訊評論月刊八十九期2010.03.01書評

　　科學家總在努力釐清觀念、增進量測準確度，但是模稜兩可往往才是促成新思想的推手。模糊的物種概念使得年輕的達爾文開始思考演化的可能。而克里克回想從前，他和華生若在一九五○年代就想嚴謹定義基因，分子生物就不會有所進展。克里克在自傳中寫道：「科學的尖端研究撲朔迷離。」甚至到了今天對於基因的定義仍無共識。

　　《模糊至上》一書探討各種含混不清的現象研究。電腦科學家迪姆特認為，精確的定義也許沒有意義也不合邏輯。八○年代迪姆特在飛利浦公司發展會自動與人對答的機器，研究人工智慧的經驗讓他體會到，要讓電腦像人類一樣說寫有多困難。他在書中針對模稜兩可舉出邏輯、語意和哲學上的觀點。

　　比起程式語言，一般人所說的自然語言充滿曖昧不明的語意。英文中「大」（large）這個形容詞用在蜘蛛、大象或星球上都沒問題，說話的人依據上下文決定自己的意思。依照迪姆特的定義，「大」就是個含混的觀念，因為這個字「沒有明確的界線」。雖然「肥胖」有好一點，還是不夠精準：太瘦、剛好、太重、肥胖的界線難道不是因人而異？

　　界線對於精準描述有其必要，但界線的定義卻不一定有邏輯。書中花了很大篇幅討論堆垛悖論（sorites paradox）的各種分支。堆垛悖論是一個古希臘的難題，問的是沙堆（soros為希臘文的沙堆之意）的大小。一粒沙不成堆，兩粒沙不成堆，若依照亞里斯多得邏輯和布林代數（Boolean algebra）的理論，一個論述非對及錯，那不管你加上多少粒沙都不成堆。沙堆的界線無法按古典邏輯學定義。

　　同樣的，一個東西就算歷經多次改變也不會失去原本的身份。一九九○年倫敦一個高等法院有一個案例，一個名貴跑車的賣家告買方取消交易，原因是車子替換太多零件已非真品。法官判決賣方勝訴，因為「新的零件在長時間內緩慢替換，已被內化為整體的一部分，車子並未失去本身價值。」

　　迪姆特認為，就算修正古典邏輯學也無法成功解決堆垛悖論。與其採用非黑及白的命題，我們需要的是定義從零到百分之百「真實度」的邏輯方法。

　　這種分級定界線的方式有助於人們下決定。作者說了一個故事：中國皇帝的鑽石被偷了，小偷是一千名太監的其中一個。唯一的目擊者只來得及說出「小偷很高」就死了。皇帝要怎麼抓小偷呢？古典邏輯學會將嫌疑犯分成高或不高兩群，只在比身高超過平均值的那群太監中搜尋。採用「真實度」邏輯的作法或許可以更快找出犯人；小偷越高，證人越可能用高這個形容詞，所以應該從最高的人開始往下調查起。

　　若有多種限制條件，「真實度」的高低就需用更多邏輯判斷。這種「模糊的邏輯」在資訊科學領域很常用，例如協助醫生診斷的自動系統。但迪姆特又說，這些組合方式仍是採取非黑及白的假設，「模糊的邏輯」搞不定自然語言中所有不甚清楚的地方，也拿「堆垛悖論」沒輒。

　　這本書成功傳遞它的主旨：日常對話中我們需要更多含混不清的空間，而不是程式語言中「錯誤的精確度」。在科學領域中，有時模稜兩可有其好處，特別是電腦若想有天能通過圖林測試，顯示具有人類的智力，還需多多拜「似是而非」為師。

看更多