Ағылшыншамен салыстырыңыз: абзацты басыңыз — түпнұсқа терезеде ашылады. Абзац астындағы EN түймесі оны мәтін ішінде көрсетеді.
Мазмұны
Кіріспе
Кемшін немесе белгісіз ақпаратқа қатысты жағдайлар
Situations involving imperfect or unknown information
Белгісіздік – бұл кемшін немесе белгісіз ақпаратпен байланысты эпистемологиялық жағдайларды білдіреді. Ол болашақ оқиғалардың болжамдауына, жасалған физикалық өлшемдерге немесе белгісіз нәрселерге қатысты қолданылады. Белгісіздік толық байқала алмайтын немесе ықтималдық ортада, сондай-ақ білімнің жетіспеуінен, немқұрайлылықтан немесе екеуінің де салдарынан туындайды. Ол сақтандыру, философия, физика, статистика, экономика, қаржы, медицина, психология, социология, инженерия, метрология, метеорология, экология және ақпарат ғылымдары сияқты көптеген салаларда кездеседі.
Uncertainty or Incertitude refers to epistemic situations involving imperfect or unknown information. It applies to predictions of future events, to physical measurements that are already made, or to the unknown. Uncertainty arises in partially observable or stochastic environments, as well as due to ignorance, indolence, or both. It arises in any number of fields, including insurance, philosophy, physics, statistics, economics, finance, medicine, psychology, sociology, engineering, metrology, meteorology, ecology and information science.
Белгісіздік
Белгісіздік – қазіргі жағдайды, болашақ нәтижені немесе бірнеше мүмкін нәтижені нақты сипаттау мүмкін емес, білімнің шектеулі деңгейі. Белгісіздікті өлшеу – әр мүмкін жағдайға немесе нәтижеге сәйкес келетін ықтималдықтар тағайындалған мүмкін жағдайлар немесе нәтижелер жиынтығы. Бұл үздіксіз айнымалыларға ықтималдық тығыздық функциясын қолдануды да қамтиды.
The lack of certainty, a state of limited knowledge where it is impossible to exactly describe the existing state, a future outcome, or more than one possible outcome. Measurement of uncertainty A set of possible states or outcomes where probabilities are assigned to each possible state or outcome – this also includes the application of a probability density function to continuous variables.
Екінші деңгейдегі белгісіздік
Статистика мен экономикада екінші дәрежелі белгісіздік, (бірінші дәрежелі) ықтималдықтар бойынша ықтималдылық тығыздығы функциялары арқылы көрсетіледі. Субъективті логикадағы пікірлер осы типтегі белгісіздікті қамтиды.
In statistics and economics, second order uncertainty is represented in probability density functions over (first order) probabilities. Opinions in subjective logic carry this type of uncertainty.
Қауіп
Тәуекел – бұл белгісіздік күйі, онда кейбір мүмкін нәтижелер жағымсыз салдарға немесе маңызды залалға әкелуі мүмкін. Тәуекелді бағалау өлшенген белгісіздіктер жиынтығын қамтиды, ондағы кейбір мүмкін нәтижелер – залалдар, ал олардың мөлшері де ескеріледі. Бұл үздіксіз өзгермелі шамалар үшін залал функцияларын да қамтиды.
Risk is a state of uncertainty, where some possible outcomes have an undesired effect or significant loss. Measurement of risk includes a set of measured uncertainties, where some possible outcomes are losses, and the magnitudes of those losses. This also includes loss functions over continuous variables.
Белгісіздік пен өзгермелілік
Белгісіздік пен өзгергіштіктің арасында айырмашылық бар. Белгісіздік – нақты бір шаманың дұрыс мәні қандай болуы мүмкін екендігі туралы білімімізге байланысты ықтималдық таралымы арқылы өлшенетін нәрсе. Ал өзгергіштік – байқау деректерінен алынған шаманың көптеген мысалдарының жиілік таралымы арқылы өлшенетін нәрсе.
There is a difference between uncertainty and variability. Uncertainty is quantified by a probability distribution which depends upon knowledge about the likelihood of what the single, true value of the uncertain quantity is. Variability is quantified by a distribution of frequencies of multiple instances of the quantity, derived from observed data.
Тәуекел және белгісіздік
Мысалы, ертең жаңбыр жауа ма, жоқ па белгісіз болса, онда белгісіздік туындайды. Егер ауа райы болжамдары немесе жай ғана калибрленген ықтималдық бағалау арқылы мүмкін болатын нәтижелерге ықтималдықтар қолданылса, онда белгісіздік сандық тұрғыда анықталады. Күн сәулесінің 90% ықтималдығы деп есептейік. Егер ертең үлкен, қымбат, ашық ауада өтетін іс-шара жоспарланса, онда тәуекел бар, себебі жаңбыр жауу ықтималдығы 10%, ал жаңбыр жаууы қолайсыз болар еді. Сонымен қатар, егер бұл бизнес-шара болса және жаңбыр жауса 100 000 доллар зиянға ұшыраса, онда тәуекел сандық тұрғыда анықталады (10% ықтималдықпен 100 000 доллар жоғалту). Бұл жағдайды одан да нақтырақ етіп бейнелеуге болады: жаңбырдың жеңіл немесе ауыр болуын, кешігудің құны мен толыққанды тоқтатудың құнын сандық тұрғыда анықтау арқылы. Кейбірлер бұл мысалдағы тәуекелді «күтілетін мүмкіндіктің жоғалтылуы» (EOL) немесе жоғалту ықтималдығының жоғалту сомасына көбейтілгені ретінде қарастырады (10% × 100 000 $ = 10 000 $). Бұл, егер шараны ұйымдастырушы «тәуекелге бейжай» болса, пайдалы, бірақ көптеген адамдар олай емес. Көпшілігі жоғалтудан сақтану үшін қосымша төлеуге дайын. Мысалы, сақтандыру компаниясы кез келген сақтандыру үшін ең төменгі EOL есебін жасайды, содан кейін оған басқа операциялық шығындар мен пайданы қосады. Көптеген адамдар сақтандыруды алудың көптеген себептерін біледі, сондықтан тәуекелден сақтану құны EOL ғана емес. Белгісіздік және тәуекел терминдерінің сандық қолданылуы ықтималдықтар теориясы, актуарлық ғылым және ақпараттар теориясы сияқты салаларда тұрақты. Кейбірлері белгісіздік және тәуекел туралы анықтамаларды едәуір өзгертпей жаңа терминдерді құрайды. Мысалы, «керексіздік» (surprisal) – ақпараттар теориясында кейде қолданылатын белгісіздіктің бір түрі. Бірақ терминнің математикалық қолданысынан тыс, қолданылуы кең ауқымды болуы мүмкін. Когнитивтік психологияда белгісіздік нақты болуы мүмкін, немесе күтулер, қауіп-қатерлер сияқты қабылдау мәселесі болуы мүмкін. Белгісіздік – бұл аналитик екі түрлі топты, мысалы, «орташа бойлы адам» және «ұзын бойлы адам» арасында нақты ажырата алмауы. Бұл белгісіздіктің түрі Заденің бұлыңғыр логикасының немесе субъективтік логиканың кейбір түрлерімен модельделуі мүмкін. Екіұштылық – бұл тіпті мүмкін болатын нәтижелердің де түсініксіз мағыналары мен интерпретациялары бар белгісіздіктің бір түрі. «Ол банкіден қайтып келеді» деген мәлімдеме екіұшты, өйткені оның интерпретациясы «банк» сөзі «өзен жағасы» ма, әлде «қаржы мекемесі» ма дегенге байланысты. Екіұштылық әдетте бірнеше сарапшылардың немесе бақылаушылардың бір мәлімдемені әртүрлі интерпретациялау жағдайында туындайды. Субатомдық деңгейде белгісіздік – ғаламның негізгі және болдырмауға болмайтын қасиеті болуы мүмкін. Кванттық механикада Гейзенбергтің белгісіздік принципі бақылаушының бөлшектің орны мен жылдамдығы туралы қаншалықты білуге болатынына шектеулер қояды. Бұл тек потенциалды фактілерді білмеу ғана емес, сонымен қатар осы фактілердің жоқ болуы мүмкін. Физикада мұндай белгісіздік табиғаттың төңкерілмейтін қасиеті ме, әлде Гейзенбергтің белгісіздік принципінен де дәлірек бөлшектің күйін сипаттайтын «жасырын айнымалылар» бар ма деген пікірталас бар.
For example, if it is unknown whether or not it will rain tomorrow, then there is a state of uncertainty. If probabilities are applied to the possible outcomes using weather forecasts or even just a calibrated probability assessment, the uncertainty has been quantified. Suppose it is quantified as a 90% chance of sunshine. If there is a major, costly, outdoor event planned for tomorrow then there is a risk since there is a 10% chance of rain, and rain would be undesirable. Furthermore, if this is a business event and $100,000 would be lost if it rains, then the risk has been quantified (a 10% chance of losing $100,000). These situations can be made even more realistic by quantifying light rain vs. heavy rain, the cost of delays vs. outright cancellation, etc. Some may represent the risk in this example as the "expected opportunity loss" (EOL) or the chance of the loss multiplied by the amount of the loss (10% × $100,000 = $10,000). That is useful if the organizer of the event is "risk neutral", which most people are not. Most would be willing to pay a premium to avoid the loss. An insurance company, for example, would compute an EOL as a minimum for any insurance coverage, then add onto that other operating costs and profit. Since many people are willing to buy insurance for many reasons, then clearly the EOL alone is not the perceived value of avoiding the risk. Quantitative uses of the terms uncertainty and risk are fairly consistent from fields such as probability theory, actuarial science, and information theory. Some also create new terms without substantially changing the definitions of uncertainty or risk. For example, surprisal is a variation on uncertainty sometimes used in information theory. But outside of the more mathematical uses of the term, usage may vary widely. In cognitive psychology, uncertainty can be real, or just a matter of perception, such as expectations, threats, etc. Vagueness is a form of uncertainty where the analyst is unable to clearly differentiate between two different classes, such as 'person of average height' and 'tall person'. This form of vagueness can be modelled by some variation on Zadeh's fuzzy logic or subjective logic. Ambiguity is a form of uncertainty where even the possible outcomes have unclear meanings and interpretations. The statement "He returns from the bank" is ambiguous because its interpretation depends on whether the word 'bank' is meant as "the side of a river" or "a financial institution". Ambiguity typically arises in situations where multiple analysts or observers have different interpretations of the same statements. At the subatomic level, uncertainty may be a fundamental and unavoidable property of the universe. In quantum mechanics, the Heisenberg uncertainty principle puts limits on how much an observer can ever know about the position and velocity of a particle. This may not just be ignorance of potentially obtainable facts but that there is no fact to be found. There is some controversy in physics as to whether such uncertainty is an irreducible property of nature or if there are "hidden variables" that would describe the state of a particle even more exactly than Heisenberg's uncertainty principle allows.
Түбегейлі белгісіздік
"Радикалдық белгісіздік" термині Джон Кей мен Мервин Кингтің 2020 жылдың наурызында жарық көрген "Радикалдық белгісіздік: болжамсыз болашақ үшін шешім қабылдау" кітабында қолданылды. Ол, "шешілуге болады" немесе "шешілмейді" деген тұрғысынан Найттың белгісіздігінен өзгеше. Егер белгісіздік білімнің жетіспеуінен туындаса және ол жетіспеушілікті біліммен толтыру арқылы (бірінші немесе екінші деңгейлі зерттеулер арқылы) жоюға болады, онда ол радикалдық белгісіздік емес. Белгісіздікті жоятын білімді алудың қандай да бір жолы болмаған жағдайда ғана ол "радикалдық" деп есептеледі.
The term 'radical uncertainty' was coined by John Kay and Mervyn King in their book Radical Uncertainty: Decision Making for an Unknowable Future, published in March 2020. It is distinct from Knightian uncertainty, by whether or not it is 'resolvable'. If uncertainty arises from a lack of knowledge, and that lack of knowledge is resolvable by acquiring knowledge (such as by primary or secondary research) then it is not radical uncertainty. Only when there are no means available to acquire the knowledge which would resolve the uncertainty, is it considered 'radical'.
БАҚ-та
Ғылымдағы және жалпы ғылымдағы белгісіздік ғылыми қоғамдастықтағыдан гөрі қоғамдық кеңістікте әртүрлі интерпретациялануы мүмкін. Бұл, ішінара, қоғамдық аудиторияның алуан түрлілігіне және ғалымдардың қарапайым аудиторияны дұрыс түсінбеуіне, соның салдарынан идеяларды нақты және тиімді жеткізе алмауына байланысты. "Белгісіздік – жүйедегі барлық параметрлер мен олардың өзара әрекеттесуі толыққанды белгілі емес жағдайларға, ал білімсіздік – ненің белгісіз екенін білмеу жағдайларына қатысты айтуға болады." Ғылымдағы осы белгісіздік, яғни белгісіздік пен білімсіздік, мәселені қарапайым ету үшін көпшілікке хабарланғанда көбінесе "белгісіздікке" айналады, себебі ғылыми белгісіздік пен білімсіздікті ғалымдар сенімділігін жоғалтпай жеткізу қиын. Белгісіздік пен білімсіздіктің белгісіздікке трансформациялануы қоғамның белгісіздікті білімсіздік деп қате түсінуімен байланысты болуы мүмкін. Журналистер белгісіздікті күшейте алады (ғылымды одан да белгісіз етіп көрсету арқылы) немесе азайта алады (ғылымды одан да анық етіп көрсету арқылы). Журналистердің белгісіздікті күшейтуінің бір жолы – бұрынғы зерттеулерге қайшы келетін жаңа зерттеулерді, өзгерістің контекстін бермей сипаттау. Мұндай жағдайлардағы мақсат – белгісіздікті азайту немесе жою, сондықтан экономикалық және ғылыми перспективалар мәселе циклының басында баяндалғанда, АҚШ-тағы өсімдік биотехнологиясы мен нанотехнологиясы жағдайларында болғандай, мәселе анығырақ және сенімдірек көрінеді. Физикада Гейзенбергтің белгісіздік принципі – қазіргі кванттық механиканың негізін құрайды. Белгісіздік өнерде де жиі кездесетін тақырып, әрі тақырыптық құрал ретінде (мысалы, Гамлеттің шешім қабылдаудағы тартыншақтығы) және суретші үшін қиындық тудыратын мәселе ретінде (мысалы, Мартин Кридтің қандай туынды жасауға шешім қабылдауындағы қиындықтар). Экономикада белгісіздік маңызды фактор. Экономист Фрэнк Найттың пікірінше, ол тәуекелден өзгеше, онда әр нәтижеге нақты ықтималдық тағайындалады (мысалы, әділ монетаны лақтырғанда). Найттың белгісіздігі – бұл белгісіз ықтималдықтарға ие жағдай. Соның нәтижесінде эллинистік философияда Пирронизм мен Академиялық скептицизм пайда болды, бұл – философиялық скептицизмнің алғашқы мектептері. Апория мен акаталепсия – ежелгі грек философиясындағы белгісіздікке қатысты маңызды түсініктер.
Uncertainty in science, and science in general, may be interpreted differently in the public sphere than in the scientific community. This is due in part to the diversity of the public audience, and the tendency for scientists to misunderstand lay audiences and therefore not communicate ideas clearly and effectively. "Indeterminacy can be loosely said to apply to situations in which not all the parameters of the system and their interactions are fully known, whereas ignorance refers to situations in which it is not known what is not known." These unknowns, indeterminacy and ignorance, that exist in science are often "transformed" into uncertainty when reported to the public in order to make issues more manageable, since scientific indeterminacy and ignorance are difficult concepts for scientists to convey without losing credibility. The transformation of indeterminacy and ignorance into uncertainty may be related to the public's misinterpretation of uncertainty as ignorance. Journalists may inflate uncertainty (making the science seem more uncertain than it really is) or downplay uncertainty (making the science seem more certain than it really is). One way that journalists inflate uncertainty is by describing new research that contradicts past research without providing context for the change. The nature of these frames is to downplay or eliminate uncertainty, so when economic and scientific promise are focused on early in the issue cycle, as has happened with coverage of plant biotechnology and nanotechnology in the United States, the matter in question seems more definitive and certain. In physics, the Heisenberg uncertainty principle forms the basis of modern quantum mechanics. Uncertainty has been a common theme in art, both as a thematic device (see, for example, the indecision of Hamlet), and as a quandary for the artist (such as Martin Creed's difficulty with deciding what artworks to make). Uncertainty is an important factor in economics. According to economist Frank Knight, it is different from risk, where there is a specific probability assigned to each outcome (as when flipping a fair coin). Knightian uncertainty involves a situation that has unknown probabilities. resulting in the Hellenistic philosophies of Pyrrhonism and Academic Skepticism, the first schools of philosophical skepticism. Aporia and acatalepsy represent key concepts in ancient Greek philosophy regarding uncertainty.