On the possibility of quantitative definition of knowledge

Abstract

Este artículo nvestiga la posibilidad de definir cuantitativamente los conceptos de conocimiento, información e incertidumbre (ignorancia). Los autores abordan la superposición de dos tipos de incertidumbre: probabilística y posibilística, utilizando medidas como la entropía de Zadeh, la entropía ponderada de De Luca y Termini, y su relación con la entropía de Shannon. Proponen una metodología basada en funciones matemáticas para cuantificar el conocimiento adquirido en experimentos y su relación con la ignorancia inicial y la información útil. Proporciona un marco matemático para medir y descomponer la incertidumbre en sistemas que combinan probabilidades y conjuntos difusos, algo crucial en áreas como teoría de la información, diseño de sistemas de comunicación, y modelos basados en datos inciertos. La conexión establecida entre diferentes enfoques de entropía amplía las herramientas disponibles para analizar sistemas complejos e inciertos, con aplicaciones potenciales en inteligencia artificial, sistemas difusos y análisis de datos.