МОСКВА, 3 авг — РИА Новости. Ученый из МГУ создал математическую модель, которая позволяет оценивать, насколько полны, информативны и согласованы различные субъективные суждения или наборы неполных данных. Его идеи были опубликованы в журнале Fuzzy Sets and Systems.
Многие процессы в жизни общества и даже природы нельзя описать при помощи правил математики, статистики и формальной логики. К примеру, не имея достоверных сведений, нельзя предсказать, как поведет себя тот или иной политик, при какой температуре в комнате человеку станет холодно или жарко, какую сумму денег он посчитает большой, и просчитать многие другие вещи.
Тем не менее все эти феномены носят совсем не случайный характер, и поэтому их поведение в принципе можно предсказывать. Первые инструменты такого рода появились в середине прошлого века, когда известный азербайджано-американский математик Лофти Заде изобрел понятие "нечеткая логика" (fuzzy logic) и математические формулы для работы с ней.
В отличие от обычной логики, для которой характеры ответы класса "да" и "нет", условные ноль и единица, в "нечеткой логике" гораздо больше возможных вариантов — "да", "нет", "возможно", "иногда" и так далее, которые, по сути, покрывают весь спектр возможных значений между логическими нулем и единицей.
За последующие полвека появилось несколько разных версий подобной "нечеткой логики", каждая из которых имеет свои плюсы и минусы. Зубюк приспособил одну из таких идей, так называемую "теорию возможностей" профессора МГУ Юрия Пытьева, для сравнения субъективных суждений и наборов неполных данных.
Эта теория, как показал физик, позволяет сравнивать информацию, заданную с помощью разных относительных шкал. Теории Заде и других основоположников "нечеткой логики" не позволяют этого делать в большинстве случаев, так как в них абсолютно неправдоподобные наборы данных и ситуации описываются так же, как и остальные элементы системы.
Зубюк, как передает пресс-служба МГУ, ввел новое описание для этого "логического нуля", что позволило ему вывести набор формул, позволяющих сравнивать разнородные наборы данных, к примеру, оценки двух разных экспертов по одному и тому же вопросу.
Как надеется физик, его выкладки послужат основой для создания экспертных систем, которые будут сравнивать большие наборы мнений и помогать политикам, бизнесменам и другим ответственным лицам разрабатывать курс дальнейших действий и принимать коллективные решения.
