模糊数学如何助人工智能变为人类智慧？

从童年起，我们就一直被教导无论我们做什么，我们都必须小心和精确。特别是在做科学研究时，人们熟悉了“小数点造成的悲剧”:1967年8月23日，苏联1号宇宙飞船返回大气层时，无法打开减速降落伞。当事故在电视上播出时，komarov痛苦地警告孩子们，这场悲剧仅仅是因为在地面检查时忽略了小数点。

精准似乎成了人们无止境的追求，这一趋势慢慢延伸到生活中。例如，在烹饪时，年轻人不再像传统的家庭主妇那样用肉眼测量，随意添加盐、糖和其他成分，而是拿出秤仔细称重，以免他们意外摄入过多。新闻媒体发布的书面内容总是混杂着大量的数据来证明这一点。以汶川地震为例，最令人震惊的是每天滚动的遇难者和失踪人员的准确数字。举世瞩目的北京奥运会开幕式的巨大成功，也需要“精确”的元素:完美的时间安排、连续的出场和默契的音乐。

上述现象是由于现代科学建立在严格的数学基础上，并且经过了实践检验和严格的逻辑论证。既然我们都知道细致的数学，理解上述持续改进是很自然的。但是为什么比人脑精确得多的计算机不能解决所有的问题呢？是什么阻碍了人工智能向人类智能的发展？

追求精确对吗？

然而，这毕竟是一个科学的要求和标准。在现实中，人们会遇到更多模棱两可的事情，而且没有明确的数量限制。例如，“年轻人”有多大，“好男人”是什么，“漂亮女人”的定义是什么？不仅如此，还有身高、距离和年龄的概念...你不能用数字来表达它们。然而，在我们的生活中，许多人的回答往往不像你想象的那样正常:当我们和同学见面时，我们在目的地等待，不等人。你想知道他需要多长时间才能到达，他睿智地回答道:“一包烟功夫”或“一顿饭功夫”。至于这是多少分钟，你可以猜。对于像计算机这样的人工智能，你规定它必须通过编程来接收和输出数据。然而，对于人们来说，你不能强迫他们的答案是准确的。我们只能盯着这些模糊的答案。