Bulanık Bilim Felsefesi

Bilimsel çıkarımlar, incelenen bir olayın mantık önermelerinin öncül kısımlarındaki koşullara bağlıdır. Önermeler, sözel (kelime ve cümle) veriler olduklarından başlangıçta felsefi olarak üstü kapalı, bulanık belirsizlikler içerebilir. Bilimsel bilgiler akılcı bir şekilde tecrübe (ampirik) veya uzmanlık olarak arttıkça, önermelerin geçerlilik derecelerinin bulanıklıklığı azalarak artar. Şimdiye kadar olan bilim felsefesi konularında bilimsel önermelerin ya tamamen doğru oldukları ya da bunların belirli yüzdeler (ihtimal, olasılık) ile geçerli olduğu varsayılırdı. Bilimsel önermelere nesnel (objektif) ihtimallerin atanması oldukça zor bir iştir ve bu konuda literatürde tecrübeleri (uzmanlığı) işin içine katan subjektif yöntemler (Bayes) ileriye sürülmüştür. Bilimsel belirginliğin veya ihtimalli durumların savunucuları ve karşı görüşte olanların ayrıntılı sunumunu yaptıktan sonra, sonuçta bulanık düşünme ve mantık konularına değinilerek, her düşünce ürününün belirli derecelerde geçerli olabileceği üzerinde durulmuştur

Fuzzy Philosophy of Science

Scientific consequences are dependent on premises that are logical proportions of the phenomena concerned. These proportions are verbal and linguistic statements, and therefore, at the initial philosophical thinking they all include vagueness and imprecision. As more and more scientific evidence becomes available either rationally or empirically the validity degree these statements increases, or vagueness proportion decreases. In the philosophy of science so far scientific statements are either assumed as absolutely correct but more often they are accepted with some probability. However, objective probability attachment to scientific statements is a difficult task, and therefore, subjective (Bayesian) proportions are attached to these statements in practice. After a detailed account of what were the advocators and opponents to scientific absolute correctness and probability, a fuzzy thinking and consequently membership degree attachments rather than probability are presented by considering fuzzy subsets in this paper

Kaynakça

Carnap, R. (1987). The Confirmation of Laws and Theories. In J. A. Kourany (Ed.), Scientific Knowledge: Basic issues in the philosophy of science (ss. 122-132). Belmont, CA: Wadsworth Publishing Company.

Carnap, R. (1995). An introduction to the philosophy of science. New York: Dover Publications. Keynes, J. M. (1921). A tretise on probability. London: MacMillan. Kuhn, T. (1962). The Structure of Scientific Revolutions. Chicago: University of Chicago Press.

McMullin, E. (1987). Alternative Approaches to the Philosophy of Science. Janet A. Kourany (Ed.), Scientific Knowledge: Basic issues in the philosophy of science. Belmont, CA: Wadsworth Publishing Company.

Popper, K. (1952). The Logic of Scientific Discovery. London: Routledge Publishing Company.

Ramsey, F. P. (1978). Truth and probability. D. H. Mellor (Ed.), Foundations: Essays in philosophy, logic, mathematics and economics (ss. 58-100). London: Routledge and Kegan Paul.

Russel, B. (1948). Human knowledge: Its scope and limits. London: George Allen and Unwin.

Şen, Z. (2003). Modern Mantık. İstanbul: Bilge Kültür Sanat Yayınları.

Şen, Z. (2006). Batmayan Güneşlerimiz. İstanbul: Altın Bur Yayınları.

Şen, Z. (2009). Bulanık Mantık İlkeleri ve Modelleme (Mühendislik ve Sosyal Bilimler) (3. Baskı). İstanbul: Su Vakfı Yayınları.

Zadeh, L. A. (1968). Fuzzy Algorithms. Information and Control, 12(2), 94-102.

Kaynak Göster