Страх и любопытство. Эти эмоциональные состояния, в большинстве случаев связаны с неизвестным, даже если, к примеру, взять страх наказания, то он во многом обусловлен, неизвестностью, какие неприятности принесет это наказание. В другой раз индивид уже не боится самого наказания, а просто не хочет повторения неприятного опыта. В тоже время любопытство, наоборот, заставляет нас людей, да и любых других высших животных, стремится узнать, что скрывается там, за ворохом неизвестностей.
Двух или даже трёх значений для базовой логики недостаточно, тем более для работы с неизвестным. Главное в Квадрологике, это не базовое количество значений, а возможность работы с неизвестным, непосредственно на уровне железа, хотя и предварительно планируется использовать программный эмулятор. Применение генераторов случайных чисел на естественных шумах, p-n перехода кремневого кристалла, встроенные в базовые логические элементы, могут значительно ускорить и упростить решение задач с множеством неизвестных, впрочем, этот будет возможно реализовать лишь при проектировании кристаллов логики с нуля. Притом четыре значения довольно легко реализовать на двухбитной основе, используя современную программируемую логику и стандартные элементы FPGA.
•положительно (больше) – PO – 10,
•среднее (равно) – AV – 11,
•отрицательно (меньше) – NE – 01,
•неизвестно (безразлично) – UN – 00.
Значительным подспорьем являются дополнительные коэффициенты и в первую очередь это достоверность знания. Вдобавок, к этим четырём значениям, возможно использование коэффициентов, используемых в расширенных алгоритмах, по аналогии с нечёткой логикой и реализуемых «обычными» целыми числами (в разрядности кратной двойке):
•коэффициент достоверности знания – CRK,
•степень приближенности значения – DAV,
•уровень осторожности – LOC.
Соответственно первый – определяет, насколько значение, не являющееся UN, может быть достоверным, к примеру, индивид СИМ сам наблюдал или даже мог измерить какое-то значение (и ему ни свойственно не верить себе), или наоборот информация поступила из ненадёжного источника. Второй коэффициент делает условия более мягкими, может быть как положительным, так и отрицательным (в дополнительном коде). К примеру, значение AV, но тяготеет к NE, или значение более чем PO.
Отрицание изменяет PO на NE и наоборот, значение AV и UN при отрицании не меняются, практически же первый и второй биты просто меняются местами. Остальные логические операции и таблицы истинности к ним приведены в приложении А, они фактически дополняют булевые операции новыми состояниями и разным выводом в зависимости от осторожности системы имитации мышления тогда, когда один или несколько операндов неизвестны.
Коэффициент приближённости значения имеет важность, когда недостаточно просто сравнить какой-то признак со значением других Образов, составляющих Коллекцию. Этот коэффициент является целым знаковым числом, при чём не зависимо от основного значения, которое может трактоваться по-разному (в зависимости от контекста), знак минус означает приближение к среднему, а отсутствие знака (плюс) говорит об отдалении от среднего, в плоть до бесконечности. Разрядность, числа данного коэффициента, зависит от необходимости, насколько точным требуется значение. Также, при особой необходимости, возможно использование чисел с плавающей запятой.
Большое значение имеет размерность, которая, в основном, является одним из Признаков Коллекции или сложного Образа целиком. К примеру, расстояния между объектами для одной Коллекции может изменяться в микронах, другой в метрах, а где-то вообще в парсеках. Во многих случаях размерность может быть выражена в пропорциях или как вариант в процентах. Коэффициент достоверности информации состоит из основной части, которая зависит от уровня доверия к источнику, от которого она поступила. Соответственно её можно подтверждать из разных источников, увеличивая уровень достоверности. Дополнительно, на текущее состояние достоверности влияет время и расстояние. К примеру, Коллекция ближайшего окружения, изученная непосредственно самим СИМ, будет иметь изначально высокий уровень достоверности, как и любая подобная, описанная дизайнером интеллектуального агента. Но, со временем, а также с физическим удалением от объектов, составляющих данную Коллекцию, её достоверность будет снижаться. Что же касается виртуальных коллекций, то информация в них может, наоборот, значительно набирать вес со временем, за счёт подтверждения из разных источников, а признаки размерности и расстояния вообще отсутствовать в составе её Признаков.
