При обобщении любого математического понятия (это и попытался совершить Заде, введя нечеткую логику) нужно обязательно убедиться в том, что новая теория корректна для всех исходных объектов. Классические множества являются частными случаями нечетких множеств: для них функция принадлежности из всего бесконечного множества значений принимает только два значения: 0 и 1. Тем не менее отношение включения множества в другое, а также операции объединения и пересечения, которые, как вы увидели в главе 3, являются основными в теории множеств, обобщить не так просто. На эти и другие вопросы Заде дал ответ в своей статье, опубликованной в 1965 году.
Обозначим как А и В два нечетких множества, соответствующие функции принадлежности к которым мы будем обозначать fA и fB. Это означает, что для данного элемента х число fA (х), указывающее степень принадлежности х к множеству А, заключено в интервале от 0 до 1, и это же верно для fB(х). Использовав эту нотацию, Заде установил, что А включено в В тогда, когда для любого элемента х число fA (х) меньше или равно fB(х).
Рассмотрим пример. Вместо того чтобы считать людей ниже 1,60 м низкими, выше 1,90 м — высокими, мы понизим границу множества и будем считать низкими людей ниже 1,50 м, далее степень принадлежности ко множеству будет постепенно возрастать, как и ранее, до значения 1,90 м. Таким образом мы получим еще одно нечеткое множество высоких людей. Степень принадлежности автора к этому множеству будет равна уже не 0,5, а 0,625. Согласно Заде, первое множество содержится во втором, и это соответствует интуитивному представлению о том, что высокие люди остаются таковыми, даже если снизить нижнюю границу множества.
Описав нечеткую логику, Лотфи Заде, изучавший электротехнику, предположил, что новую логику можно применить при обработке информации и распознавании образов — в двух областях, где нечеткость играет определяющую роль. История показала, что Заде недооценил свою идею, и наиболее широко созданная им логика применяется именно в той стране, жители которой едят чайные трюфели «со сливками, без сливок или как-то еще». В конце 90-х годов в японских магазинах начали продаваться копировальные аппараты и стиральные машины с нечеткой логикой, а в небоскребах Токио стали устанавливать лифты, нечеткая логика которых позволяла сводить время ожидания к минимуму. Как говорилось в рекламном ролике одной из этих стиральных машин, наступила нечеткая эра.
* * *
СТИРАЛЬНЫЕ МАШИНЫ С НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКОЙ
Чтобы оптимизировать длительность и качество стирки, полезно точно указать, является одежда очень грязной, слегка грязной или практически чистой. Простейшие стиральные машины с нечеткой логикой присваивают каждой загрузке белья значение загрязнения от 0 до 1. Затем к фиксированному интервалу стирки продолжительностью в десять минут добавляется определенное время в зависимости от степени загрязнения одежды. Машина может, например, определить, что для чистого белья (0) достаточно базового времени стирки, а для очень грязного (1) — на две минуты больше. Следовательно, если мы положим в стиральную машину слегка грязную рубашку, продолжительность стирки увеличится на одну минуту. В других, более сложных моделях, с целью экономии электроэнергии учитывается степень жирности (жирные пятна отстирываются тяжелее других) и вес загруженного белья.
* * *
«Любовь» и «справедливость» — слишком расплывчатые понятия, чтобы их можно было описать двоичной логикой. Множество оттенков серого, простирающееся между «он меня любит» и «он меня не любит», между виной и невиновностью, описывается нечеткой логикой. С ростом сложности возникает потребность в новом мышлении. Следовательно, полезно ввести оценку сложности понятий, однако само понятие «сложность» не поддается попыткам дать ему определение. Даже в царстве математики, где правит абсолютная точность, нельзя однозначно отделить сложные проблемы от простых. Именно это происходит и с машинами Тьюринга: если в прошлой главе работа с идеальными компьютерами позволила нам получить теоретические результаты, касающиеся проблем, которые не может решить машина, то теперь нас интересует, какие расчеты она может провести с учетом ограничений в объеме памяти и времени выполнения программ. Именно так, за неимением лучшего определения, мы будем отличать простые задачи от сложных.