Естественные разновидности

Некоторые категории имеют строгие определения, например, некоторый объект рассматривается как треугольник тогда и только тогда, когда он является многоугольником с тремя сторонами. С другой стороны, большинство категорий в реальном мире не имеют четких определений; они называются категориями естественных разновидностей. Например, помидоры, как правило, имеют красный цвет; их форма приближается к шарообразной; там, где в верхней части был черенок, остается углубление; диаметр их составляет примерно от пяти до десяти сантиметров; кожица тонкая, но прочная; внутри находятся мякоть, семена и сок. Тем не менее существуют экземпляры, не совсем подходящие под это описание: некоторые помидоры — оранжевые, незрелые помидоры — зеленые, бывают помидоры больше или меньше среднего, а все помидоры-сливки одинаково малы. Вместо наличия полного определения помидоров мы имеем дело с набором характеристик, позволяющих выявлять объекты, которые, безусловно, представляют собой типичные помидоры, но могут не позволить отличить их от других объектов. (Может быть, скоро появятся даже помидоры, покрытые пушком, как персики?)

В связи с этим перед любым логическим агентом возникает проблема. Агент не может быть уверен в том, что некоторый объект, ставший предметом его восприятия, действительно является помидором, и даже если бы он был уверен в этом, то не смог бы с уверенностью утверждать, какими свойствами типичных помидоров обладает данный объект. Эта проблема является неизбежным следствием того, что агенту приходится действовать в частично наблюдаемых вариантах среды.

Один из полезных подходов состоит в том, что нужно отделить сведения, истинные для всех экземпляров некоторой категории, от сведений, истинных только для типичных экземпляров. Поэтому, кроме категории Tomatoes, необходимо также предусмотреть категорию Typical (Tomatoes). Здесь функция Typical отображает категорию на подкласс, который содержит только типичные экземпляры: