definicje a ,,definicje”

llukiz:

> Ta definicja z punktu naukowego jest zła bo nie tłumaczy czym jest

> ciekawość, a tylko ją opisuje.

wieslaw_galus:

> Dysponuję następującymi, roboczymi definicjami ciekawości:

> 1. Potrzeba aktywności poznawczej.

> 2. Potrzeba eksploracji terenu w celu zaspokojenia potrzeb.

> 3. Gotowość zaangażowania zasobów poznawczych jednostki w celu

> zaspokojenia potrzeb.

> 4. W podejściu sytuacyjnym – to reakcja na zmianę (nowość).

> 5. W podejściu dyspozycyjnym – to gotowość (niski próg) reagowania na

> wszelkie zmiany i innowacje.

> 6. Potrzeba aktywności poznawczej oraz eksploracji środowiska w celu

> zaspokojenia innych potrzeb.

> 7. Emocja związana z wykazywaniem dociekliwości jak eksploracja, badanie,

> uczenie się. Także zachowanie pod wpływem ciekawości ukierunkowane na

> poznawanie nowych rzeczy.

Postanowiłeś zastąpić jakość ilością?

Z logicznego punktu widzenia masz prawo podać więcej niż jedną definicję jakiegoś pojęcia wyłącznie wtedy, gdy potrafisz udowodnić ich równoważność. Ale przecież nie jesteś w stanie tego zrobić. Wszystkie podane przez Ciebie ,,definicje” są zbyt mętne, żeby umożliwiać jakiekolwiek dowodzenie. Krytyka Llukiza stosuje się w równej mierze do każdej z nich.

W naukach ścisłych precyzyjne definicje pojęć są niezbędne. W życiu potocznym ścisłe definicje nie są konieczne, dopóki formułujesz tylko sądy pozytywne o danym pojęciu — bo wtedy to, czego nie dopowiedziałeś w definicji, doprecyzowują te sądy. Np. jeśli chcesz nauczyć komputer (albo, przepraszam za wyrażenie, człowieka) rozpoznawania konia od krowy, to nie musisz ściśle definiować konia ani krowy. Wystarczy pokazać palcem i powiedzieć ,,– To jest koń”; a potem pokazać palcem w innym kierunku i powiedzieć ,,– To jest krowa”; i tak uczynić kilka razy. Jeśli nauczanemu komputerowi pozostanie jeszcze jakaś wątpliwość, to sąd ,,Koń zostawia na łące owalne suche balaski a krowa płaskie mokre placki” będzie częściowo twierdzeniem a częściowo doprecyzowaniem definicji. Z takimi nieścisłościami da się żyć.

Ale dla formułowania ogólnych sądów negatywnych ścisłe definicje są absolutnie konieczne. Zawartość treściowa sądu ,,komputery nie wykazują ciekawości” jest zerowa, dopóki nie wiemy bardzo precyzyjnie, co to jest ciekawość. Dobrze byłoby, żebyś prześledził, jak nauka dowodzi sądów negatywnych i docenił ilość pracy, którą w takie dowody trzeba włożyć. Oto kilka klasycznych przykładów; wyjaśnienie pojęć znajdziesz łatwo w interśmieciu:

  • geometria: nieistnienie konstrukcji (z użyciem tylko cyrkla i linijki) trysekcji kąta, podwojenia sześcianu, kwadratury koła — w tym celu powstała cała teoria doprecyzowująca pojęcie ,,konstrukcji”; stwierdzenie ,,z użyciem tylko cyrkla i linijki” wystarcza, kiedy prezentujesz konstrukcję wykonalną, ale jest dramatycznie niewystarczające, kiedy chcesz dowieść, że taka nie istnieje;
  • fizyka: nieistnienie perpetuum mobile, niemożność przekroczenia prędkości światła — w obu przypadkach rozumienie, wprost sugerowane nazwą, jest błędne; wieczny ruch może istnieć, a tylko nie może wiecznie wydawać pracy na zewnątrz; prędkości większe niż c można zmierzyć, ale nie można z takimi prędkościami przekazać masy, energii czy informacji;
  • informatyka: twierdzenia o nierozstrzygalności i nieobliczalności — jest ich sporo; żeby dowieść, że problem jest rozstrzygalny, wystarczy pokazać, jak go rozstrzygnąć; ale dowody nierozstrzygalności wymagają bardzo precyzyjnego sformułowania definicji ,,obliczenia” i definicji ,,problemu”.

Wniosek:

Dopóki nie masz definicji ciekawości i świadomości, sensownych i prowadzących do mierzalności, a tylko takie ,,definicje” jak 1-7, możesz nieściśle sugerować, co wynika z jednego z tych pojęć dla drugiego. Natomiast wszelkie stwierdzenia negatywne na ich temat (np. że nie ma świadomości bez ciekawości) są tylko taką sobie paplaninką.

I nic z tej paplaninki nie wynika dla możliwości lub niemożliwości realizacji algorytmicznej.

– Stefan