ฉันจะเข้าใกล้สิ่งนี้จากทิศทางอื่นของปรัชญาโดยคำนึงถึงหลักการที่มีประโยชน์จริงๆของการจัดการความไม่แน่นอนที่กล่าวถึงในหนังสือของ George F. Klir ในชุดคลุมเครือ ฉันไม่สามารถยืนยันความถูกต้องของแวนเดอร์ลันได้ แต่ฉันสามารถระบุกรณีที่ค่อนข้างละเอียดว่าทำไมเป้าหมายของเขาจึงเป็นไปไม่ได้ในเชิงตรรกะ ที่จะเรียกร้องให้มีการอภิปรายที่ยาวนานซึ่งอ้างอิงสาขาอื่นดังนั้นจงอดทนกับฉัน
Klir และผู้เขียนร่วมของเขาแบ่งความไม่แน่นอนออกเป็นหลายชนิดย่อยเช่น nonspecificity (เช่นเมื่อคุณมีทางเลือกที่ไม่รู้จักจำนวนหนึ่งจัดการกับวิธีการเช่น Hartley Function); ความไม่แน่ชัดในคำจำกัดความ (เช่น "ความคลุมเครือ" แบบจำลองและปริมาณในชุดฝอย); ความขัดแย้งหรือความขัดแย้งในหลักฐาน (ที่ระบุไว้ในทฤษฎีหลักฐานการเคลื่อนย้าย - เชเฟอร์); บวกกับทฤษฎีความน่าจะเป็น, ทฤษฎีความเป็นไปได้และความไม่แน่นอนในการวัดซึ่งเป้าหมายคือการมีขอบเขตที่เพียงพอในการรวบรวมหลักฐานที่เกี่ยวข้องในขณะที่ลดข้อผิดพลาดให้น้อยที่สุด ฉันดูกล่องเครื่องมือทั้งหมดของเทคนิคทางสถิติเป็นวิธีสำรองในการแบ่งความไม่แน่นอนในรูปแบบที่แตกต่างกันเหมือนกับเครื่องตัดคุกกี้ ช่วงความเชื่อมั่นและค่าความไม่แน่นอนในการกักกันในทางเดียวในขณะที่มาตรการเช่นเอนโทรปีของแชนนอนลดลงจากมุมมองอื่น สิ่งที่พวกเขาสามารถ ' อย่างไรก็ตามอย่ากำจัดมันทั้งหมด เพื่อให้ได้ "แบบจำลองที่แน่นอน" ของ van van Laan ที่ดูเหมือนจะอธิบายเราต้องลดความไม่แน่นอนประเภทนี้ลงเหลือศูนย์เพื่อที่จะไม่เหลือพาร์ติชันอีก แบบจำลอง "ที่แน่นอน" อย่างแท้จริงจะมีค่าความน่าจะเป็นและความเป็นไปได้อยู่ที่ 1, คะแนนแบบไร้สาระที่ 0 และไม่มีความไม่แน่นอนใด ๆ ในคำจำกัดความของคำ, ช่วงของค่าหรือมาตรวัดการวัด จะไม่มีความบาดหมางกันในแหล่งที่มาของหลักฐานสำรอง การคาดการณ์ที่ทำโดยแบบจำลองดังกล่าวจะแม่นยำ 100 เปอร์เซ็นต์เสมอ แบบจำลองการทำนายโดยพื้นฐานแล้วแบ่งความไม่แน่นอนออกไปในอนาคต แต่จะไม่มีใครเหลือให้เลื่อน มุมมองที่ไม่แน่นอนมีนัยสำคัญ: ดูเหมือน Van der Laan จะอธิบายเราต้องการลดความไม่แน่นอนเหล่านี้ลงเหลือศูนย์เพื่อไม่ให้เหลือพาร์ติชั่นอีกต่อไป แบบจำลอง "ที่แน่นอน" อย่างแท้จริงจะมีค่าความน่าจะเป็นและความเป็นไปได้อยู่ที่ 1, คะแนนแบบไร้สาระที่ 0 และไม่มีความไม่แน่นอนใด ๆ ในคำจำกัดความของคำ, ช่วงของค่าหรือมาตรวัดการวัด จะไม่มีความบาดหมางกันในแหล่งที่มาของหลักฐานสำรอง การคาดการณ์ที่ทำโดยแบบจำลองดังกล่าวจะแม่นยำ 100 เปอร์เซ็นต์เสมอ แบบจำลองการทำนายโดยพื้นฐานแล้วแบ่งความไม่แน่นอนออกไปในอนาคต แต่จะไม่มีใครเหลือให้เลื่อน มุมมองที่ไม่แน่นอนมีนัยสำคัญ: ดูเหมือน Van der Laan จะอธิบายเราต้องการลดความไม่แน่นอนเหล่านี้ลงเหลือศูนย์เพื่อไม่ให้เหลือพาร์ติชั่นอีกต่อไป แบบจำลอง "ที่แน่นอน" อย่างแท้จริงจะมีค่าความน่าจะเป็นและความเป็นไปได้อยู่ที่ 1, คะแนนแบบไร้สาระที่ 0 และไม่มีความไม่แน่นอนใด ๆ ในคำจำกัดความของคำ, ช่วงของค่าหรือมาตรวัดการวัด จะไม่มีความบาดหมางกันในแหล่งที่มาของหลักฐานสำรอง การคาดการณ์ที่ทำโดยแบบจำลองดังกล่าวจะแม่นยำ 100 เปอร์เซ็นต์เสมอ แบบจำลองการทำนายโดยพื้นฐานแล้วแบ่งความไม่แน่นอนออกไปในอนาคต แต่จะไม่มีใครเหลือให้เลื่อน มุมมองที่ไม่แน่นอนมีนัยสำคัญ: แบบจำลอง "ที่แน่นอน" อย่างแท้จริงจะมีค่าความน่าจะเป็นและความเป็นไปได้ที่ 1, คะแนนแบบไม่ระบุจำนวน 0 และไม่มีความไม่แน่นอนใด ๆ ในคำจำกัดความของคำ, ช่วงของค่าหรือมาตราส่วนการวัด จะไม่มีความบาดหมางกันในแหล่งที่มาของหลักฐานสำรอง การคาดการณ์ที่ทำโดยแบบจำลองดังกล่าวจะแม่นยำ 100 เปอร์เซ็นต์เสมอ แบบจำลองการทำนายโดยพื้นฐานแล้วแบ่งความไม่แน่นอนออกไปในอนาคต แต่จะไม่มีใครเหลือให้เลื่อน มุมมองที่ไม่แน่นอนมีนัยสำคัญ: แบบจำลอง "ที่แน่นอน" อย่างแท้จริงจะมีค่าความน่าจะเป็นและความเป็นไปได้ที่ 1, คะแนนแบบไม่ระบุจำนวน 0 และไม่มีความไม่แน่นอนใด ๆ ในคำจำกัดความของคำ, ช่วงของค่าหรือมาตราส่วนการวัด จะไม่มีความบาดหมางกันในแหล่งที่มาของหลักฐานสำรอง การคาดการณ์ที่ทำโดยแบบจำลองดังกล่าวจะแม่นยำ 100 เปอร์เซ็นต์เสมอ แบบจำลองการทำนายโดยพื้นฐานแล้วแบ่งความไม่แน่นอนออกไปในอนาคต แต่จะไม่มีใครเหลือให้เลื่อน มุมมองที่ไม่แน่นอนมีนัยสำคัญ: การคาดการณ์ที่ทำโดยแบบจำลองดังกล่าวจะแม่นยำ 100 เปอร์เซ็นต์เสมอ แบบจำลองการทำนายโดยพื้นฐานแล้วแบ่งความไม่แน่นอนออกไปในอนาคต แต่จะไม่มีใครเหลือให้เลื่อน มุมมองที่ไม่แน่นอนมีนัยสำคัญ: การคาดการณ์ที่ทำโดยแบบจำลองดังกล่าวจะแม่นยำ 100 เปอร์เซ็นต์เสมอ แบบจำลองการทำนายโดยพื้นฐานแล้วแบ่งความไม่แน่นอนออกไปในอนาคต แต่จะไม่มีใครเหลือให้เลื่อน มุมมองที่ไม่แน่นอนมีนัยสำคัญ:
•คำสั่งสูงนี้ไม่เพียง แต่เป็นไปไม่ได้ทางร่างกาย แต่เป็นไปไม่ได้ในทางตรรกะ เห็นได้ชัดว่าเราไม่สามารถบรรลุเครื่องชั่งวัดอย่างต่อเนื่องได้อย่างสมบูรณ์แบบด้วยองศาที่เล็กที่สุดโดยการรวบรวมการสังเกตที่ จำกัด โดยใช้อุปกรณ์วิทยาศาสตร์ทางกายภาพที่ผิดพลาดได้ จะมีความไม่แน่นอนอยู่เสมอในแง่ของขนาดการวัด ในทำนองเดียวกันจะมีความสับสนอยู่รอบ ๆ คำจำกัดความที่เราใช้ในการทดลองของเรา ในอนาคตยังมีความไม่แน่นอนโดยเนื้อแท้ดังนั้นการคาดการณ์ที่สมบูรณ์แบบของโมเดล "แน่นอน" ของเราจะต้องได้รับการปฏิบัติอย่างไม่สมบูรณ์จนกว่าจะพิสูจน์เป็นอย่างอื่น - ซึ่งจะต้องใช้เวลาชั่วนิรันดร์
•เพื่อทำให้เรื่องแย่ลงไม่มีเทคนิคการวัดใดที่ปราศจากข้อผิดพลาด 100 เปอร์เซ็นต์ในบางจุดในกระบวนการและไม่สามารถครอบคลุมได้เพียงพอที่จะยอมรับข้อมูลที่ขัดแย้งกันทั้งหมดในจักรวาล นอกจากนี้การกำจัดตัวแปรที่เป็นไปได้และความเป็นอิสระตามเงื่อนไขที่สมบูรณ์นั้นไม่สามารถพิสูจน์ได้อย่างละเอียดถี่ถ้วนโดยไม่ต้องตรวจสอบกระบวนการทางกายภาพอื่น ๆ ทั้งหมดที่มีผลต่อสิ่งที่เรากำลังตรวจสอบอยู่
•ความถูกต้องเป็นไปได้เฉพาะในตรรกะที่บริสุทธิ์และส่วนย่อยของคณิตศาสตร์อย่างแม่นยำเพราะ abstractions จะหย่าร้างจากความกังวลในโลกแห่งความจริงเช่นแหล่งที่มาของความไม่แน่นอนเหล่านี้ ตัวอย่างเช่นโดยตรรกะการหักทอนแท้เราสามารถพิสูจน์ได้ว่า 2 + 2 = 4 และคำตอบอื่น ๆ นั้นไม่ถูกต้อง 100 เปอร์เซ็นต์ เราสามารถทำนายได้อย่างแม่นยำว่ามันจะเท่ากับ 4 เสมอความแม่นยำแบบนี้เป็นไปได้เฉพาะในสถิติเมื่อเราจัดการกับนามธรรม สถิติมีประโยชน์อย่างไม่น่าเชื่อเมื่อนำไปใช้กับโลกแห่งความเป็นจริง แต่สิ่งที่ทำให้มันมีประโยชน์อย่างน้อยความไม่แน่นอนที่ไม่สามารถหลีกเลี่ยงได้ในระดับหนึ่ง มันเป็นภาวะที่กลืนไม่เข้าคายไม่ออก
•นอกจากนี้ปีเตอร์ชูเพิ่มข้อ จำกัด เพิ่มเติมในส่วนความคิดเห็นของบทความ rvl ที่เชื่อมโยงกับ เขาทำให้ดีกว่าที่ฉันสามารถทำได้:
"พื้นผิวการแก้ปัญหาของปัญหา NP-hard นี้มักจะเต็มไปด้วย optima ท้องถิ่นจำนวนมากและในกรณีส่วนใหญ่มันไม่สามารถคำนวณได้เพื่อแก้ปัญหาคือการหาทางออกที่ดีที่สุดทั่วโลกโดยทั่วไปดังนั้นผู้สร้างแบบจำลองแต่ละคนใช้เทคนิคการสร้างแบบจำลอง อย่างดีที่สุดเพื่อค้นหาโซลูชันที่ดีที่สุดในท้องถิ่นอย่างเพียงพอในพื้นที่โซลูชันที่กว้างใหญ่ของฟังก์ชันวัตถุประสงค์ที่ซับซ้อนนี้ "
•ทั้งหมดนี้หมายความว่าวิทยาศาสตร์เองไม่สามารถแม่นยำได้อย่างสมบูรณ์แม้ว่า Van der Laan ดูเหมือนจะพูดถึงเรื่องนี้ในบทความของเขา วิธีการทางวิทยาศาสตร์ในฐานะกระบวนการนามธรรมนั้นสามารถกำหนดได้อย่างชัดเจน แต่ความเป็นไปไม่ได้ของการวัดที่เป็นสากลและสมบูรณ์แบบนั้นหมายความว่ามันจะไม่สามารถสร้างแบบจำลองที่แน่นอนโดยปราศจากความไม่แน่นอน วิทยาศาสตร์เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยม แต่มีข้อ จำกัด
•แย่ลงจากที่นั่น: แม้ว่าจะเป็นไปได้ที่จะวัดแรงทั้งหมดที่กระทำกับควาร์กและองค์ประกอบกลูออนทั้งหมดในจักรวาลความไม่แน่นอนบางอย่างจะยังคงอยู่ ประการแรกการคาดการณ์ใด ๆ ที่ทำโดยแบบจำลองที่สมบูรณ์จะยังคงไม่แน่นอนเนื่องจากการมีอยู่ของการแก้ปัญหาหลายอย่างสำหรับสมการ quintic และพหุนามที่สูงขึ้น ประการที่สองเราไม่สามารถมั่นใจได้อย่างสมบูรณ์ว่าความสงสัยอย่างที่สุดในคำถามคลาสสิก "บางทีนี่อาจเป็นความฝันหรือภาพหลอน" ไม่ใช่ภาพสะท้อนของความเป็นจริง - ในกรณีที่แบบจำลองทั้งหมดของเราผิดอย่างที่สุด . นี่คือความหมายที่เทียบเท่ากับการตีความทางอภิปรัชญาของทฤษฎีทางญาณวิทยาดั้งเดิมของปรัชญาญาณวิทยาเช่นปรากฏการณ์ยอดนิยมอุดมคตินิยมและการอ้างความจริง
•ในค.ศ. 1909 ดั้งเดิมของเขาGK Chesterton ตั้งข้อสังเกตว่าปรัชญาเหล่านี้สามารถตัดสินได้อย่างเด็ดขาด แต่ไม่ว่าพวกเขาจะผลักดันผู้ศรัทธาให้เข้าสู่สถาบันทางจิตใจหรือไม่ก็ตาม ยกตัวอย่างเช่น ontological solipsism เป็นเครื่องหมายของโรคจิตเภทเช่นเดียวกับลูกพี่ลูกน้องของมัน สิ่งที่ดีที่สุดที่เราสามารถทำได้ในโลกนี้คือการกำจัดข้อสงสัยที่สมเหตุสมผล ข้อสงสัยที่ไม่สมเหตุสมผลสำหรับประเภทที่ไม่มั่นคงนี้ไม่สามารถทำได้อย่างจริงจังแม้ในโลกสมมุติของแบบจำลองที่แน่นอนการวัดแบบละเอียดและปราศจากข้อผิดพลาด หาก van der Laan ตั้งเป้าหมายที่จะกำจัดพวกเราด้วยความสงสัยอย่างไม่มีเหตุผลเขาจะเล่นด้วยไฟ เมื่อเราเข้าใจความสมบูรณ์แบบความดีอัน จำกัด ที่เราสามารถทำได้จะผ่านมือเราไป เราเป็นสิ่งมีชีวิตที่ จำกัด ที่มีอยู่ในโลกที่ไม่มีที่สิ้นสุดซึ่งหมายถึงชนิดของความรู้ที่สมบูรณ์และสมบูรณ์ที่สุดโดยแวนเดอร์ลันว่าความรู้บางอย่างนั้นเกินกว่าที่เราจะเข้าใจได้อย่างถาวร วิธีเดียวที่เราสามารถเข้าถึงความเชื่อมั่นนั้นคือการถอยห่างจากโลกนั้นไปสู่ขอบเขตที่แคบลงของนามธรรมที่สมบูรณ์แบบที่เราเรียกว่า "คณิตศาสตร์บริสุทธิ์" นี่ไม่ได้หมายความว่าการถอยเข้าสู่คณิตศาสตร์บริสุทธิ์เป็นวิธีแก้ปัญหาที่ไม่แน่นอน นี่คือแนวทางที่สืบทอดโดยลุดวิกวิตเกนสไตน์ (2432-2494) ผู้ดูดปรัชญาปรัชญาเชิงบวกของเขาในแง่สามัญสำนึกอะไรก็ตามที่มันมีสามัญสำนึกโดยการปฏิเสธอภิปรัชญาทั้งหมดและถอยกลับเข้าไปในคณิตศาสตร์และวิทยาศาสตร์บริสุทธิ์ overpecialization และเน้นความถูกต้องมากกว่าประโยชน์ ในกระบวนการนี้พวกเขาได้ทำลายวินัยของปรัชญาโดยการละลายมันลงไปในดินแดนแห่ง nitpicking เหนือคำจำกัดความและการจ้องมองสะดือดังนั้นมันจึงไม่เกี่ยวข้องกับสถาบันการศึกษาอื่น ๆ สิ่งนี้สำคัญยิ่งทำให้วินัยทั้งหมดซึ่งยังคงอยู่ในระดับแนวหน้าของการถกเถียงทางวิชาการจนถึงต้นศตวรรษที่ 20 จนถึงจุดที่ยังคงได้รับความสนใจจากสื่อและผู้นำบางคนก็เป็นชื่อครัวเรือน พวกเขาเข้าใจคำอธิบายที่สมบูรณ์แบบของโลกและลื่นไหลผ่านมือของพวกเขา - เช่นเดียวกับที่ทำผ่านผู้ป่วยทางจิตที่ GKC พูดถึง นอกจากนี้ยังจะหลุดออกจากความเข้าใจของแวนเดอร์ลันผู้ซึ่งหักล้างประเด็นของตัวเองตามที่กล่าวไว้ด้านล่าง การแสวงหาโมเดลที่แม่นยำเกินไปไม่ใช่เป็นไปไม่ได้ มันอาจเป็นอันตรายหากนำไปสู่จุดที่ครอบงำจิตใจด้วยตนเอง การแสวงหาความบริสุทธิ์ชนิดนั้นไม่ค่อยจบลงด้วยดี มันมักจะเอาชนะตัวเองได้เช่นเดียวกับเชื้อโรคที่ขัดมือของพวกเขาอย่างดุเดือดจนพวกเขาลงเอยด้วยบาดแผลที่ติดเชื้อ มัน' เตือนความทรงจำของอิคารัสที่พยายามขโมยไฟจากดวงอาทิตย์: ในฐานะที่เป็นสิ่งมีชีวิตที่ จำกัด เราสามารถเข้าใจสิ่งต่าง ๆ ได้อย่าง จำกัด ดังที่เชสเตอร์ตันพูดในออร์ทอดอกซ์ว่า "มันเป็นนักลอจิสติกที่พยายามจะเอาสวรรค์เข้าไปในหัวของเขาและมันก็เป็นหัวของเขาที่แยกออกมา"
ในแง่ของข้างต้นให้ฉันจัดการคำถามเฉพาะบางรายการที่ระบุโดย rvl:
1) แบบจำลองที่ไม่มีสมมติฐานใด ๆ ก็ตามไม่ว่าจะเป็น a) ไม่ได้ตระหนักถึงข้อสันนิษฐานของตนหรือ b) จะต้องหย่าร้างอย่างหมดจดจากการพิจารณาที่นำมาซึ่งความไม่แน่นอนเช่นข้อผิดพลาดในการวัดการบัญชีสำหรับตัวแปร ชอบ.
2) ฉันยังเป็นมือใหม่เมื่อถึงการประเมินความเป็นไปได้สูงสุด (MLE) ดังนั้นฉันจึงไม่สามารถแสดงความคิดเห็นในกลไกของความเป็นไปได้ของเป้าหมายยกเว้นชี้ให้เห็นอย่างชัดเจน: โอกาสเป็นเพียงความเป็นไปได้ไม่ใช่ความแน่นอน . เพื่อให้ได้มาซึ่งโมเดลที่ถูกต้องนั้นจะต้องขจัดความไม่แน่นอนอย่างสมบูรณ์ซึ่งตรรกะความน่าจะเป็นซึ่งแทบจะไม่สามารถทำได้ถ้าเคย
3) ไม่แน่นอน เนื่องจากแบบจำลองทั้งหมดยังคงมีความไม่แน่นอนอยู่บ้างดังนั้นจึงไม่แน่นอน (ยกเว้นในกรณีของคณิตศาสตร์บริสุทธิ์ที่แยกจากการวัดทางกายภาพในโลกแห่งความเป็นจริง) เผ่าพันธุ์มนุษย์จะไม่สามารถก้าวหน้าทางเทคโนโลยีจนถึงปัจจุบัน - หรือความก้าวหน้าอื่น ๆ ทั้งหมด หากโมเดลที่ไม่แน่นอนนั้นไร้ประโยชน์อยู่เสมอเราจะต้องสนทนากันในถ้ำแทนการใช้เทคโนโลยีที่น่าทึ่งนี้เรียกว่าอินเทอร์เน็ตซึ่งทั้งหมดนี้เกิดขึ้นได้จากการสร้างแบบจำลองที่ไม่แน่นอน
กระแทกแดกดันรูปแบบของตัวเอง Van der Laan เป็นตัวอย่างหลักของความไม่แน่นอน บทความของเขาแสดงให้เห็นถึงรูปแบบที่หลากหลายว่าควรจะจัดการกับสถิติอย่างไร ยังไม่มีตัวเลขติดอยู่กับ "แบบจำลอง" นี้ แต่ยังไม่มีการวัดว่าแบบจำลองส่วนใหญ่ไม่แน่นอนหรือไร้ประโยชน์ส่วนใหญ่อยู่ในมุมมองของเขาไม่มีการวัดว่าเราอยู่ห่างจากวิสัยทัศน์ของเขามากแค่ไหน แต่ฉันคิดว่า . ขณะที่มันยืน แต่รูปแบบของเขาคือไม่แน่นอน หากไม่มีประโยชน์แสดงว่าประเด็นของเขาผิด ถ้ามันมีประโยชน์มันจะเอาชนะประเด็นหลักของเขาที่นางแบบไม่แน่นอนไม่เป็นประโยชน์ เขาหักล้างการโต้แย้งของเขาเอง
4) อาจไม่ใช่เพราะเราไม่สามารถมีข้อมูลที่สมบูรณ์เพื่อทดสอบแบบจำลองของเราด้วยเหตุผลเดียวกับที่เราไม่สามารถหาโมเดลที่แน่นอนได้ตั้งแต่แรก แบบจำลองที่แน่นอนจะต้องมีการคาดการณ์ที่สมบูรณ์แบบ แต่ถึงแม้ว่าการทดสอบ 100 ครั้งแรกจะออกมาถูกต้อง 100 เปอร์เซ็นต์ก็ตาม 101st อาจไม่ได้ จากนั้นก็มีปัญหาทั้งเรื่องของการวัดขนาดเล็ก หลังจากนั้นเราจะเข้าไปในแหล่งความไม่แน่นอนอื่น ๆ ทั้งหมดซึ่งจะปนเปื้อนการประเมินหอคอยงาช้างใด ๆ ของแบบจำลองหอคอยงาช้างของเรา
5) เพื่อที่จะแก้ไขปัญหานี้ฉันต้องใส่มันในบริบทที่กว้างขึ้นของปัญหาทางปรัชญาที่มีขนาดใหญ่กว่าที่มักถกเถียงกันดังนั้นฉันไม่คิดว่ามันจะเป็นไปได้ที่จะพูดคุยเรื่องนี้โดยไม่ได้รับความคิดเห็น แหล่งที่มาของความไม่แน่นอน) แต่คุณถูกบทความนี้สมควรได้รับคำตอบ สิ่งที่เขาพูดในหัวข้ออื่น ๆ นั้นอยู่ในแนวทางที่ถูกต้องเช่นความจำเป็นในการสร้างสถิติที่เกี่ยวข้องกับ Big Data แต่มีความคลั่งไคล้สุดโต่งที่ไม่สามารถปฏิบัติได้ที่ควรได้รับการแก้ไข