將模糊理論說清楚
- 作者:紀斯.馮.迪姆特
- 原文作者:Kees van Deemter
- 譯者:李隆生,張逸安
- 出版社:時報出版
- 出版日期:2012-03-19
- 語言:繁體中文
- ISBN10:957135533X
- ISBN13:9789571355337
- 裝訂:平裝 / 312頁 / 16k菊 / 14.8 x 21 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
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
第一章/導論:虛假的明確
模糊/矛盾/從學術角度談模糊
◎第一部 模糊,在最出乎意表之處
第二章/性別與相似性:物種虛構論
物種是什麼?/埃氏劍螈/學到的教訓
第三章/事關緊要的度量衡
公尺的簡史/肥胖/貧窮/智力/對話間奏:在求職面試之後/科學的發現與字義
第四章/身分與緩慢改變
本體:天字一號的案例/複製物體/對話間奏:談談天字一號/書的要素?/人之所以為人?/什麼是語言?/暫時離題:抗拒改變/所以呢?
第五章/數字與數學裡的模糊
數學裡的模糊/談論數字/哪個電腦程式最快?/統計的顯著性
◎第二部 模糊理論
第六章/模糊的語言學
杭士基機器:計算文法/蒙太古機器:計算意義/語料庫的角色/模糊的形容詞/形容詞的意義/模糊與歧義/缺乏明確性/原型/比較級/包裝我們所說的:避險/未來的工作
第七章/使用模糊資訊進行推理
使用模糊概念進行推理/連鎖詭辯悖論/無知導致模糊/觀看者眼中的相似性:以色彩為例/對話間奏:談論無知導致模糊/連續性與模糊
第八章/格擋悖論
邏輯與矛盾/古典邏輯的速成班/第一項偏離:超值與部分邏輯/第二項偏離:情境感知推論/第三項偏離:自省代理人
第九章/為真的程度
模糊邏輯/對話間奏:談論模糊邏輯/模糊邏輯與連鎖詭辯悖論/多值邏輯的機率分配版本/程度有什麼錯?
◎第三部 模糊的運作原型
第十章/人工智慧
人工智慧簡史/人工智慧?/定性推論/應用模糊邏輯:人造醫師/人工智慧的未來
第十一章/何時要模糊:電腦當作者
範例:產生模糊的描述/對話間奏:理論有何用?/再次檢視容限/博奕理論的觀點/沒有衝突時的模糊/對利普曼的回應/我們為何發言?
第十二章/逐出布林天堂
重新審視先前的問題/與模糊共存
後記/保證正確
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。