О неточных понятиях и некорректных условиях задач

We use cookies. Read the Privacy and Cookie Policy

О неточных понятиях и некорректных условиях задач

Считается, что большинство понятий не только естественного языка, но и языка науки являются неточными, или, как их еще называют, размытыми, нечеткими. На наш взгляд, ВСЕ понятия являются неточными, и «любая поставленная задача» также весьма относительна в части корректности, пока не будет сведена к «задаче, как она понимается»[100]. Нередко это оказывается причиной непонимания, споров, а то и просто ведёт к тупиковым производственным и научно-исследовательским ситуациям.

Давайте вернемся к задаче про яблоки. Пусть на столе лежат 5 яблок сортов антоновка, грушёвка, штрифель, белый налив, «семеренка» (то есть «Симиренко»), кроме них, ещё яблоко неизвестного сорта, зато надкушенное, яблоко с гнилым боком, половинка яблока, огрызок, яблоко, нарисованное на листе бумаги, карточка на которой написано «яблоко». Попробуйте сосчитать, сколько яблок лежит на столе.

Выполняя задание, вы будете вынуждены ввести некий критерий для того, чтобы определить, что же считать яблоком, а что не считать. Но с каждым новым примером, который мы будем предлагать читателю, вам придется менять и уточнять свой критерий, и так будет без конца, ибо в реальности существует бесконечное число способов варьировать объект.

Если понятие неточное, граница области объектов, к которым оно приложимо, лишена резкости, размыта[101]. Возьмем, к примеру, понятие «куча». Одно зерно (песчинка, камень и т. п.) — это ещё не куча. Тысяча зёрен — это уже, очевидно, куча. А три зерна? А десять? С прибавлением какого по счету зерна образуется куча? Не очень ясно. Точно так же, как не ясно, с изъятием какого зерна куча исчезает. Неточными являются эмпирические характеристики «большой», «тяжёлый», «узкий» и т. д. Неточны такие обычные понятия, как «мудрец», «лошадь», «дом» и т. п.

Нет песчинки, убрав которую, мы могли бы сказать, что с её устранением оставшееся уже нельзя назвать домом. Но ведь это как будто означает, что ни в какой момент постепенной разборки дома — вплоть до полного его исчезновения — нет оснований заявлять, что дома нет! Вывод явно парадоксальный и обескураживающий.

Нетрудно заметить, что рассуждение о невозможности образования кучи проводится с помощью хорошо известного метода математической индукции. Одно зерно не образует кучи. Если n зёрен не образуют кучи, то n+1 зерно не образуют кучи. Следовательно, никакое число зёрен не может образовать кучи.

Возможность этого и подобных ему доказательств, приводящих к нелепым заключениям, означает, что принцип математической индукции имеет ограниченную область приложения. Он не должен применяться в рассуждениях с неточными, расплывчатыми понятиями.

Хорошим примером того, что эти понятия способны приводить к неразрешимым спорам, может служить любопытный судебный процесс, состоявшийся в 1927 г. в США. Скульптор К. Бранкузи обратился в суд с требованием признать свои работы произведениями искусства. В числе работ, отправляемых в Нью-Йорк на выставку, была и скульптура «Птица», которая сейчас считается классикой абстрактного стиля. Она представляет собой модулированную колонну из полированной бронзы около полутора метров высоты, не имеющую никакого внешнего сходства с птицей. Таможенники категорически отказались признать абстрактные творения Бранкузи художественными произведениями. Они провели их по графе «Металлическая больничная утварь и предметы домашнего обихода» и наложили на них большую таможенную пошлину. Возмущённый Бранкузи подал в суд. Таможню поддержали художники — члены Национальной академии, отстаивавшие традиционные приёмы в искусстве. Они выступали на процессе свидетелями защиты и категорически настаивали на том, что попытка выдать «Птицу» за произведение искусства — просто жульничество.

Этот конфликт рельефно подчеркивает трудность оперирования понятием «произведение искусства». Скульптура по традиции считается видом изобразительного искусства. Но степень подобия скульптурного изображения оригиналу может варьироваться в очень широких пределах. И в какой момент скульптурное изображение, всё более удаляющееся от оригинала, перестаёт быть произведением искусства и становится «металлической утварью»? На этот вопрос так же трудно ответить, как на вопрос о том, где проходит граница между домом и его развалинами, между лошадью с хвостом и лошадью без хвоста и т. п. К слову сказать, модернисты вообще убеждены, что скульптура — это объект выразительной формы, и вовсе не обязана быть изображением (Ивин, 2009).

Обращение с неточными понятиями требует, таким образом, известной осторожности. Не лучше ли тогда вообще отказаться от них?

Немецкий философ Эдмунд Гуссерль был склонен требовать от знания такой крайней строгости и точности, какая не встречается даже в математике. Биографы Гуссерля с иронией вспоминают в связи с этим случай, произошедший с ним в детстве. Ему был подарен перочинный ножик, и, решив сделать лезвие предельно острым, он точил его до тех пор, пока от лезвия ничего не осталось.

Более точные понятия во многих ситуациях предпочтительнее неточных. Вполне оправдано обычное стремление к уточнению используемых понятий. Но оно должно, конечно, иметь свои пределы. Даже в языке науки значительная часть понятий неточна. И это связано не с субъективными и случайными ошибками отдельных ученых, а с самой природой научного познания. В естественном языке неточных понятий подавляющее большинство; это говорит, помимо всего прочего, о его гибкости и скрытой силе. Тот, кто требует от всех понятий предельной точности, рискует вообще остаться без языка. «Лишите слова всякой двусмысленности, всякой неопределенности, — писал французский эстетик Жозеф Жубер, — превратите их в однозначные цифры — из речи уйдет игра, а вместе с нею — красноречие и поэзия: все, что есть подвижного и изменчивого в привязанностях души, не сможет найти своего выражения. Но что я говорю: лишите… Скажу больше. Лишите слова всякой неточности — и вы лишитесь даже аксиом».

Долгое время и логики, и математики не обращали внимания на трудности, связанные с размытыми понятиями и соответствующими им множествами. Вопрос ставился так: понятия должны быть точными, а всё расплывчатое недостойно серьезного интереса. В последние десятилетия эта чрезмерно строгая установка потеряла, однако, привлекательность. Построены логические теории, специально учитывающие своеобразие рассуждений с неточными понятиями.

Активно развивается математическая теория так называемых размытых множеств, нечётко очерченных совокупностей объектов.

Анализ проблем неточности — это шаг на пути сближения логики с практикой обычного мышления. И можно предполагать, что он принесёт ещё многие интересные результаты (Ивин, 2009).

Данный текст является ознакомительным фрагментом.