আমি দর্শনের বিকল্প দিক থেকে এটি পৌঁছাতে যাচ্ছি, জর্জ এফ। ক্লিরের ঝাপসা সেটগুলিতে আলোচিত অনিশ্চয়তা পরিচালনার সত্যিকারের দরকারী নীতিগুলির আলোকে। আমি ভ্যান ডের লানকে নির্ভুলতা দিতে পারি না, তবে কেন তার লক্ষ্যটি যুক্তিযুক্তভাবে অসম্ভব, তার জন্য আমি কিছুটা বিস্তৃত কেস সরবরাহ করতে পারি; যে একটি দীর্ঘ আলোচনার আহ্বান জানাতে যাচ্ছে যা অন্যান্য ক্ষেত্রগুলিকে উল্লেখ করে, তাই আমার সাথে সহ্য করুন।
কুলির এবং তাঁর সহ-লেখকরা অনিশ্চয়তাটিকে কয়েকটি সাব-টাইপের মধ্যে ভাগ করেছেন যেমন- অনস্পষ্টতা (অর্থাত্ আপনার যখন বিকল্পগুলির একটি অজানা সেট রয়েছে তখন হার্টলে ফাংশন এর মতো মাধ্যমে মোকাবেলা করা হবে); সংজ্ঞাগুলিতে অসম্পূর্ণতা (অর্থাত "ফাজিনেসি" মডেল এবং ফাজি সেটগুলিতে পরিমাণযুক্ত); কলহের বা প্রমাণের মধ্যে বিভেদ (ডেম্পস্টার-শ্যাফার এভিডেন্স থিওরিতে সম্বোধন করা); প্লাস সম্ভাব্যতা তত্ত্ব, সম্ভাবনা তত্ত্ব এবং পরিমাপের অনিশ্চয়তা, যেখানে ত্রুটিগুলি হ্রাস করার লক্ষ্যে প্রাসঙ্গিক প্রমাণগুলি ক্যাপচার করার পর্যাপ্ত সুযোগ থাকতে হবে। আমি পরিসংখ্যানগত কৌশলগুলির পুরো সরঞ্জামবাক্সকে বিভিন্ন উপায়ে বিভক্তকরণের বিকল্প উপায় হিসাবে দেখি, অনেকটা কুকি কর্তকের মতো; আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানগুলি এবং এক-উপায়ে পৃথকীকরণের অনিশ্চয়তা, যখন শ্যাননের এন্ট্রপির মতো পদক্ষেপগুলি এটি অন্য একটি কোণ থেকে বিচ্ছিন্ন করে। তারা কি করতে পারে ' তবে, এটি সম্পূর্ণরূপে নির্মূল করা হচ্ছে। ভ্যান ডের লান যে ধরণের বর্ণনা দেয় বলে মনে হয় তার একটি "সঠিক মডেল" অর্জন করার জন্য আমাদের এই ধরণের অনিশ্চয়তা সমস্তই হ্রাস করে শূন্যে নামিয়ে আনতে হবে, যাতে বিভাজনের আর কোনও অবশিষ্ট নেই। সত্যিকারের "নির্ভুল" মডেলের সর্বদা 1 এর সম্ভাবনা এবং সম্ভাবনার মান থাকবে, 0 এর nonspecificity স্কোর এবং শর্তাদির সংজ্ঞা, মানগুলির পরিসীমা বা পরিমাপের স্কেলের কোনও অনিশ্চয়তা নেই। প্রমাণের বিকল্প উত্সগুলিতে কোনও বিভেদ থাকবে না। এই জাতীয় মডেল দ্বারা করা ভবিষ্যদ্বাণী সর্বদা 100 শতাংশ নির্ভুল হবে; ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলগুলি তাদের অনিশ্চয়তা ভবিষ্যতে মূলত বিভাজন করে, তবে কোনও কিছুই বন্ধ রাখেনি। অনিশ্চয়তার দৃষ্টিকোণের কয়েকটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয় রয়েছে: ভ্যান ডের লান যে ধরনের ভ্যানটি বর্ণনা করেছে বলে মনে হচ্ছে, আমাদের এই ধরণের সমস্ত অনিশ্চয়তা শূন্যের তুলনায় কমিয়ে আনা দরকার, যাতে পার্টিশনের আর কোনও অবশিষ্ট নেই। সত্যিকারের "নির্ভুল" মডেলের সর্বদা 1 এর সম্ভাবনা এবং সম্ভাবনার মান থাকবে, 0 এর nonspecificity স্কোর এবং শর্তাদির সংজ্ঞা, মানগুলির পরিসীমা বা পরিমাপের স্কেলের কোনও অনিশ্চয়তা নেই। প্রমাণের বিকল্প উত্সগুলিতে কোনও বিভেদ থাকবে না। এই জাতীয় মডেল দ্বারা করা ভবিষ্যদ্বাণী সর্বদা 100 শতাংশ নির্ভুল হবে; ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলগুলি তাদের অনিশ্চয়তা ভবিষ্যতে মূলত বিভাজন করে, তবে কোনও কিছুই বন্ধ রাখেনি। অনিশ্চয়তার দৃষ্টিকোণের কয়েকটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয় রয়েছে: ভ্যান ডের লান যে ধরনের ভ্যানটি বর্ণনা করেছে বলে মনে হচ্ছে, আমাদের এই ধরণের সমস্ত অনিশ্চয়তা শূন্যের তুলনায় কমিয়ে আনা দরকার, যাতে পার্টিশনের আর কোনও অবশিষ্ট নেই। সত্যিকারের "নির্ভুল" মডেলের সর্বদা 1 এর সম্ভাবনা এবং সম্ভাবনার মান থাকবে, 0 এর nonspecificity স্কোর এবং শর্তাদির সংজ্ঞা, মানগুলির পরিসীমা বা পরিমাপের স্কেলের কোনও অনিশ্চয়তা নেই। প্রমাণের বিকল্প উত্সগুলিতে কোনও বিভেদ থাকবে না। এই জাতীয় মডেল দ্বারা করা ভবিষ্যদ্বাণী সর্বদা 100 শতাংশ নির্ভুল হবে; ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলগুলি তাদের অনিশ্চয়তা ভবিষ্যতে মূলত বিভাজন করে, তবে কোনও কিছুই বন্ধ রাখেনি। অনিশ্চয়তার দৃষ্টিকোণের কয়েকটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয় রয়েছে: সত্যিকারের "নির্ভুল" মডেলের সর্বদা 1 এর সম্ভাবনা এবং সম্ভাবনার মান থাকবে, 0 এর nonspecificity স্কোর এবং শর্তাদির সংজ্ঞা, মানগুলির পরিসীমা বা পরিমাপের স্কেলের কোনও অনিশ্চয়তা নেই। প্রমাণের বিকল্প উত্সগুলিতে কোনও বিভেদ থাকবে না। এই জাতীয় মডেল দ্বারা করা ভবিষ্যদ্বাণী সর্বদা 100 শতাংশ নির্ভুল হবে; ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলগুলি তাদের অনিশ্চয়তা ভবিষ্যতে মূলত বিভাজন করে, তবে কোনও কিছুই বন্ধ রাখেনি। অনিশ্চয়তার দৃষ্টিকোণের কয়েকটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয় রয়েছে: সত্যিকারের "নির্ভুল" মডেলের সর্বদা 1 এর সম্ভাবনা এবং সম্ভাবনার মান থাকবে, 0 এর nonspecificity স্কোর এবং শর্তাদির সংজ্ঞা, মানগুলির পরিসীমা বা পরিমাপের স্কেলের কোনও অনিশ্চয়তা নেই। প্রমাণের বিকল্প উত্সগুলিতে কোনও বিভেদ থাকবে না। এই জাতীয় মডেল দ্বারা করা ভবিষ্যদ্বাণী সর্বদা 100 শতাংশ নির্ভুল হবে; ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলগুলি তাদের অনিশ্চয়তা ভবিষ্যতে মূলত বিভাজন করে, তবে কোনও কিছুই বন্ধ রাখেনি। অনিশ্চয়তার দৃষ্টিকোণের কয়েকটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয় রয়েছে: এই জাতীয় মডেল দ্বারা করা ভবিষ্যদ্বাণী সর্বদা 100 শতাংশ নির্ভুল হবে; ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলগুলি তাদের অনিশ্চয়তা ভবিষ্যতে মূলত বিভাজন করে, তবে কোনও কিছুই বন্ধ রাখেনি। অনিশ্চয়তার দৃষ্টিকোণের কয়েকটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয় রয়েছে: এই জাতীয় মডেল দ্বারা করা ভবিষ্যদ্বাণী সর্বদা 100 শতাংশ নির্ভুল হবে; ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলগুলি তাদের অনিশ্চয়তা ভবিষ্যতে মূলত বিভাজন করে, তবে কোনও কিছুই বন্ধ রাখেনি। অনিশ্চয়তার দৃষ্টিকোণের কয়েকটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয় রয়েছে:
Tall এই লম্বা ক্রমটি কেবল শারীরিকভাবে গর্বের নয়, তবে আসলে যুক্তিযুক্তভাবে অসম্ভব। স্পষ্টতই, আমরা পতনযোগ্য, শারীরিক বৈজ্ঞানিক সরঞ্জাম ব্যবহার করে সীমাবদ্ধ পর্যবেক্ষণ সংগ্রহ করে, অনন্যতম ডিগ্রি সহ পুরোপুরি অবিচ্ছিন্ন পরিমাপের স্কেলগুলি অর্জন করতে পারি না; পরিমাপের স্কেলের ক্ষেত্রে সর্বদা কিছুটা অনিশ্চয়তা থাকবে। তেমনি, আমাদের পরীক্ষাগুলিতে আমরা নিযুক্ত খুব সংজ্ঞাটিকে ঘিরে সর্বদা কিছু অস্পষ্টতা থাকবে। ভবিষ্যতও সহজাতভাবে অনিশ্চিত, সুতরাং আমাদের "সঠিক" মডেলগুলির অনুমানগত নিখুঁত ভবিষ্যদ্বাণীগুলি অন্যথায় প্রমাণিত না হওয়া পর্যন্ত অসম্পূর্ণ হিসাবে বিবেচনা করতে হবে - যা চিরন্তন গ্রহণ করবে।
Matters বিষয়টিকে আরও খারাপ করে তোলার জন্য, কোনও পরিমাপের কৌশল প্রক্রিয়াটির এক পর্যায়ে 100 শতাংশ ত্রুটিমুক্ত নয়, মহাবিশ্বের সম্ভাব্য দ্বন্দ্বপূর্ণ তথ্যগুলিকে আলিঙ্গন করার পক্ষে এটি যথেষ্ট পরিমাণে বিস্তৃতও করা যায় না। তদুপরি, সম্ভাব্য বিভ্রান্তিকর পরিবর্তনগুলি এবং সম্পূর্ণ শর্তসাপেক্ষ স্বতন্ত্রতার অবসান অন্য যে কোনও শারীরিক প্রক্রিয়াগুলি যা আমরা পরীক্ষা করছি তার পাশাপাশি যেগুলি এই গৌণ প্রক্রিয়াগুলিকে প্রভাবিত করে সেগুলি পরীক্ষা না করে ভালভাবে প্রমাণিত হতে পারে না।
Pure খাঁটি যুক্তি এবং তার উপসেট, গণিতে কেবল নির্ভুলতা সম্ভব কারণ স্পষ্টতই অ্যাবস্ট্রাকশনগুলি অনিশ্চয়তার এই উত্সগুলির মতো বাস্তব-বিশ্ব উদ্বেগগুলি থেকে তালাকপ্রাপ্ত। উদাহরণস্বরূপ, খাঁটি অনুদানমূলক যুক্তি দ্বারা, আমরা প্রমাণ করতে পারি যে 2 + 2 = 4 এবং অন্য কোনও উত্তর 100 শতাংশ ভুল rect আমরা নিখুঁতভাবে সঠিক ভবিষ্যদ্বাণীও করতে পারি যে এটি সর্বদা 4 সমান হবে This এই ধরণের নির্ভুলতা কেবলমাত্র পরিসংখ্যানগুলিতে সম্ভব যখন আমরা বিমূর্ততাগুলি নিয়ে কাজ করি। বাস্তব বিশ্বে প্রয়োগ করার সময় পরিসংখ্যান অবিশ্বাস্যরূপে কার্যকর, তবে যে জিনিসটি এটি দরকারী করে তোলে তা কমপক্ষে কিছুটা অব্যর্থ অনিশ্চয়তার ইনজেকশন দেয়, যার ফলে এটি অযোগ্য হয়। এটি একটি অনিবার্য দ্বিধা।
• তদ্ব্যতীত, পিটার চু লিঙ্কযুক্ত নিবন্ধের মন্তব্য বিভাগে অতিরিক্ত সীমাবদ্ধতা বাড়িয়েছেন। তিনি এটিকে আমার চেয়ে আরও ভাল করে তুলেছেন:
"এনপি-হার্ড সমস্যার এই সমাধানের পৃষ্ঠটি সাধারণত অনেক স্থানীয় অপটিমা দিয়ে ছড়িয়ে পড়ে এবং বেশিরভাগ ক্ষেত্রেই সমস্যাটি সমাধান করা গণ্যমান্যভাবে অপ্রয়োজনীয় অর্থাৎ সাধারণভাবে বৈশ্বিক অনুকূল সমাধান সন্ধান করা Hence সুতরাং, প্রতিটি মডেলার কিছু (হিউরিস্টিক) মডেলিং কৌশল ব্যবহার করছেন, সর্বোপরি, এই জটিল উদ্দেশ্য কার্যের বিশাল সমাধান স্থানে পর্যাপ্ত স্থানীয় অনুকূল সমাধানগুলি খুঁজে পেতে ""
; এর সবকটির অর্থ হ'ল বিজ্ঞান নিজেই পুরোপুরি নির্ভুল হতে পারে না, যদিও ভ্যান ডের লান তার নিবন্ধে এইভাবে এই বিষয়ে কথা বলেছে; বিমূর্ত প্রক্রিয়া হিসাবে বৈজ্ঞানিক পদ্ধতি সুনির্দিষ্টভাবে সংজ্ঞায়িত, তবে সর্বজনীন এবং নিখুঁত সঠিক পরিমাপের অসম্ভবতার অর্থ এটি অনিশ্চয়তা বিহীন সঠিক মডেল তৈরি করতে পারে না। বিজ্ঞান একটি দুর্দান্ত সরঞ্জাম, তবে এর সীমাবদ্ধতা রয়েছে।
There সেখান থেকে এটি আরও খারাপ হয়ে যায়: এমনকি যদি মহাবিশ্বের প্রতিটি উপাদান কোয়ার্ক এবং গ্লুয়ুনের উপর অভিনয় করে সমস্ত বাহিনীকে সঠিকভাবে পরিমাপ করা সম্ভব হয়, তবে কিছু অনিশ্চয়তা এখনও থেকে যায়। প্রথমত, এই জাতীয় সম্পূর্ণ মডেল দ্বারা করা কোনও ভবিষ্যদ্বাণী কুইন্টিক সমীকরণ এবং উচ্চতর বহুবর্ষের জন্য একাধিক সমাধানের অস্তিত্বের কারণে এখনও অনিশ্চিত হবে। দ্বিতীয়ত, আমরা পুরোপুরি নিশ্চিত হতে পারি না যে সর্বোত্তম সংশয়বাদটি ক্লাসিক প্রশ্নটিতে সংশ্লেষিত "সম্ভবত এটি সমস্ত স্বপ্ন বা একটি হ্যালুসিনেশন" বাস্তবতার প্রতিচ্ছবি নয় - এই ক্ষেত্রে আমাদের সমস্ত মডেল সত্যই সবচেয়ে খারাপ দিক থেকে ভুল wrong । এটি মূলত ঘটনবাদ, আদর্শবাদ এবং সলিসিজমের মতো দর্শনের মূল জ্ঞানবিজ্ঞানের সূত্রগুলির আরও চূড়ান্ত অনটোলজিকাল ব্যাখ্যার সমতুল্য।
His তাঁর 1909 ক্লাসিক অর্থোডক্সিতেজি কে চেস্টারটন উল্লেখ করেছিলেন যে এই দর্শনের চরম সংস্করণগুলি সত্যই বিচার করা যেতে পারে, তবে তারা তাদের বিশ্বাসীদের মানসিক প্রতিষ্ঠানে চালিত করে বা না করে; অ্যান্টোলজিকাল সলিসিজম, উদাহরণস্বরূপ, আসলে সিজোফ্রেনিয়ার একটি চিহ্নিতকারী, যেমন এর কাজিনের কিছু কাজিন। যুক্তিযুক্ত সন্দেহ দূর করার জন্য আমরা এই বিশ্বে সর্বোত্তম যেটি অর্জন করতে পারি; নির্ভুল মডেল, সম্পূর্ণ এবং ত্রুটিমুক্ত পরিমাপের একটি অনুমানমূলক বিশ্বে এমনকি এই অস্থির এই ধরনের অযৌক্তিক সন্দেহকে কঠোরভাবে করা যায় না। ভ্যান ডার লান যদি আমাদের অযৌক্তিক সন্দেহ থেকে মুক্তি দিতে চায় তবে সে আগুন নিয়ে খেলছে। সিদ্ধতার দিকে আঁকড়ে ধরে, আমরা যে সীমাবদ্ধ ভাল করতে পারি তা আমাদের আঙ্গুলের মধ্য দিয়ে পিছলে যাবে; আমরা অসীম বিশ্বে বিদ্যমান সীমাবদ্ধ প্রাণী, যার অর্থ সম্পূর্ণরূপে এবং সম্পূর্ণ নির্দিষ্ট জ্ঞানের ভ্যান ডের লান যে ধরণের যুক্তি দেয় তার জন্য স্থায়ীভাবে আমাদের উপলব্ধি ছাড়িয়ে যায়। আমরা এই ধরণের দৃty়তার কাছে পৌঁছানোর একমাত্র উপায় হ'ল সেই পৃথিবী থেকে পশ্চাৎপদ হ'ল একেবারে বিমূর্ত যাকে আমরা "শুদ্ধ গণিত" বলে থাকি of তবে এর অর্থ এই নয় যে খাঁটি গণিতে পিছপা হওয়াই অনিশ্চয়তা দূর করার সমাধান। মূলত এটি ছিল লুডভিগ উইটজেনস্টেইনের (১৮৮৯-১৯১১) উত্তরসূরীদের গৃহীত পদ্ধতি, যিনি তাঁর সাধারণ দর্শনের যৌক্তিক প্যাসিভিজমবাদের দর্শনকে সম্পূর্ণরূপে রূপককে প্রত্যাখ্যান করে এবং সম্পূর্ণরূপে বিশুদ্ধ গণিত এবং বিজ্ঞানবাদের প্রতি পশ্চাদপসরণ করে চরম সংশয়বাদে পরিণত করেছিলেন, উপযোগিতা সম্পর্কে সঠিকতার উপর ওভারস্পেশিয়ালাইজেশন এবং ওভারেফেসিস। প্রক্রিয়াতে, তারা দর্শনের শৃঙ্খলাটিকে সংজ্ঞা ও নাভি-গ্যাজিংয়ের উপর নিটপিকিংয়ের মনোবলের মধ্যে বিলীন করে দিয়েছিল, যার ফলে এটি অন্য একাডেমিয়ার সাথে অপ্রাসঙ্গিক করে তুলেছে। এটি মূলত পুরো শৃঙ্খলাটিকে হত্যা করেছিল, যা এখনও বিংশ শতাব্দীর গোড়া পর্যন্ত একাডেমিক বিতর্কের শীর্ষে ছিল, যেখানে এখনও এটি মিডিয়া মনোযোগ জাগিয়ে তোলে এবং এর কিছু নেতাদের পরিবারের নাম ছিল। তারা বিশ্বের একটি নিখুঁত, পালিশ ব্যাখ্যা ধরেছিল এবং এটি তাদের আঙ্গুলের মধ্যে থেকে পিছলে যায় - ঠিক যেমনটি মানসিক রোগীদের মাধ্যমে জি কেসি বলেছিলেন through এটি নীচে আলোচিত যেমন ভ্যান ডার লানকে ইতিমধ্যে নিজের মতামত অস্বীকার করেছে এর হাত থেকেও পিছলে যাবে। যে মডেলগুলি খুব নির্ভুল তা অনুসরণ করা কেবল অসম্ভব নয়; এটি বিপজ্জনক হতে পারে, যদি নিজেকে পরাস্ত করার আবেশের দিকে নিয়ে যায়। এই ধরণের বিশুদ্ধতার সাধনা খুব কমই ভালভাবে শেষ হয়; এটি প্রায়শই আত্ম-পরাজিত করা সেই জীবাণুবিদদের মতো যারা নিজের হাতগুলি এত উগ্রভাবে স্ক্রাব করে যে তারা সংক্রামিত ক্ষতগুলি শেষ করে। এটা ' ইকারাস সূর্যের থেকে আগুন চুরি করার চেষ্টা করিয়ে দেওয়ার স্মরণ করিয়ে দেয়: সীমাবদ্ধ প্রাণী হিসাবে আমাদের কাছে কেবল বিষয়গুলির একটি সীমাবদ্ধ ধারণা থাকতে পারে। চেস্টার্টন যেমন অর্থোডক্সিতে বলেছিলেন, "তিনিই সেই যুক্তিবিদ যিনি আকাশকে তাঁর মাথায় getুকতে চেয়েছিলেন। এবং এটিই তাঁর মাথা বিভক্ত।"
উপরের আলোকে, আমাকে আরভিএল দ্বারা তালিকাভুক্ত কয়েকটি নির্দিষ্ট প্রশ্নের সমাধান করতে দাও:
1) কোনও অনুমানবিহীন একটি মডেল যা হয় তা হয়) ক) নিজস্ব অনুমান সম্পর্কে অবগত নয় বা খ) অবশ্যই পরিমাপের ত্রুটি যেমন প্রতিটি সম্ভাব্য বিভ্রান্তিক পরিবর্তনশীল, নিখুঁতভাবে অবিচ্ছিন্ন পরিমাপের স্কেল এবং অ্যাকাউন্টিংয়ের জন্য অনিশ্চয়তার পরিচয় দেওয়া বিবেচনাগুলি থেকে পরিষ্কারভাবে তালাক দিতে হবে the মত।
2) আমি যখন সর্বাধিক সম্ভাবনা অনুমানের (এমএলই) আসে তখনও আমি একজন নবাগত, তাই আমি লক্ষ্য সম্ভাবনার যান্ত্রিক বিষয়ে মন্তব্য করতে পারি না, স্পষ্ট করে বলার অপেক্ষা রাখে না: সম্ভাবনা কেবল এটিই, সম্ভাবনা, কোনও নির্দিষ্টতা নয় । সঠিক মডেলটি অর্জন করতে অনিশ্চয়তার সম্পূর্ণ নির্মূলকরণ প্রয়োজন, যা যদি কখনও হয় তবে সম্ভাব্য যুক্তি খুব কমই করতে পারে।
3) অবশ্যই না। যেহেতু সমস্ত মডেলগুলি কিছুটা অনিশ্চয়তা বজায় রাখে এবং এইভাবে নিখুঁত হয় (খাঁটি গণিতের ক্ষেত্রে ব্যতীত, বাস্তব-বিশ্বের শারীরিক পরিমাপ থেকে তালাকপ্রাপ্ত), মানব জাতি আজ পর্যন্ত কোনও প্রযুক্তিগত অগ্রগতি করতে সক্ষম হত না - বা সত্যই, অন্য কোনও অগ্রগতি অর্জন করতে পারে না সব। যদি অনর্থক মডেলগুলি সর্বদা অকেজো হয়ে থাকত তবে আমরা এই কথোপকথনটি একটি গুহায় করতাম, ইন্টারনেট নামক প্রযুক্তির এই অবিশ্বাস্য কীর্তির পরিবর্তে, সমস্ত কিছুই অনর্থক মডেলিংয়ের মাধ্যমে সম্ভব হয়েছিল।
হাস্যকরভাবে, ভ্যান ডার লানের নিজস্ব মডেল অনভিজ্ঞতার প্রাথমিক উদাহরণ is তার নিজস্ব নিবন্ধে পরিসংখ্যানের ক্ষেত্রটি কীভাবে পরিচালনা করা উচিত, তার একধরণের মডেলটি স্কেচ করে সঠিক মডেলের দিকে লক্ষ্য রেখে; এই "মডেল" এর সাথে এখনও কোনও সংখ্যা সংযুক্ত নেই, বেশিরভাগ মডেল এখন তাঁর দৃষ্টিভঙ্গিতে ঠিক কীভাবে নিখুঁত বা অকেজো, তার কোনও পরিমাপ নেই, আমরা তার দৃষ্টি থেকে কতটা দূরে রয়েছি তার কোনও পরিমাপ নেই, তবে আমি মনে করি যে এই সমস্ত বিষয়গুলির জন্য কেউ পরীক্ষা গ্রহণ করতে পারে । এটি যেমন দাঁড়িয়েছে তবে তার মডেলটি অক্ষত ex যদি এটি দরকারী না হয়, তার অর্থ তার বক্তব্যটি ভুল; যদি এটি দরকারী হয় তবে এটি তার মূল বিষয়টিকে পরাস্ত করে যে অনর্থক মডেলগুলি কার্যকর নয়। যেভাবেই হোক না কেন, সে নিজের যুক্তিকেই অস্বীকার করে।
৪) সম্ভবত তা নয়, কারণ আমাদের মডেলটি পরীক্ষা করার জন্য আমাদের সম্পূর্ণ তথ্য থাকতে পারে না, একই কারণে আমরা প্রথম স্থানে একটি সঠিক মডেল অর্জন করতে পারি না। সংজ্ঞা অনুসারে একটি সঠিক মডেলটির জন্য নিখুঁত ভবিষ্যদ্বাণী প্রয়োজন, তবে প্রথম 100 টি পরীক্ষা যদি 100 শতাংশ নির্ভুল হয়ে যায় তবে 101 তম নাও পারে। তারপরে সীমাহীন পরিমাপের আইশের পুরো সমস্যা রয়েছে। এর পরে, আমরা অনিশ্চয়তার সমস্ত উত্সগুলিতে প্রবেশ করি, যা আমাদের আইভরি টাওয়ারের মডেলটির কোনও আইভরি টাওয়ার মূল্যায়নকে দূষিত করবে।
৫) সমস্যাটি সমাধান করার জন্য, আমাকে প্রায়শই বিতর্কিত অনেক বড় দার্শনিক ইস্যুর বিস্তৃত প্রসঙ্গে রেখে দিতে হয়েছিল, সুতরাং আমি মনে করি না যে এটির মতামত না পেয়েই এটি নিয়ে আলোচনা করা সম্ভব (নোট যে কীভাবে এবং অন্যটি কীভাবে তা নোট করুন) অনিশ্চয়তার উত্স) তবে আপনি ঠিক বলেছেন, এই নিবন্ধটি একটি উত্তর প্রাপ্য। অন্যান্য বিষয়ে তিনি যা বলছেন তার অনেকগুলি সঠিক পথে রয়েছে, যেমন বিগ ডেটার সাথে সম্পর্কিত পরিসংখ্যান তৈরি করার প্রয়োজন, তবে সেখানে কিছু অবৈধ চরমপন্থা মিশ্রিত হয়েছে যা সংশোধন করা উচিত।