- 某些可能的簇及其概念
这一节中，对有关概念簇的某些具体思想作一概述。这只是一个梗概，比较粗略，更充分的说明最终会在别处作出，我不打算开一个详尽无遗的清单。
很可能有这种情况：这些簇中有很多并不是真正意义上的簇。例如，经过更加严密的研究，它们可能分为若干小部分；或者，可能揭示出一些新的连接关系，使得簇的界限模糊不清。然而我认为，作为探究的起点，它们是很适合的。
度量的尺度
我们应当有能力表达像大小、范围、(液体或粉剂的)多少、重量、黏度等这样一些量，它们看来是物体的特性。但是我们能用例如磅或千克来测定重量，所以就必须引进各种各样度量相同物理量的度量尺度的概念。我们可以拥有各种各样的从物体到(比如说)有理数的函数，将其称为磅重和千克重等等，但这是不方便的，不自然的，也不足以支撑一个非常稠密的公理集合。我认为，应当引进一个重量(大小、多少)的“抽象空间”概念，这样，重量就是一个从实物到重量的函数，而磅(及其他)就是从有理数到重量的函数，于是可以写出：
$$
\tt \frac { \partial \# } { \partial \tt t } ( \# \tt A ) = \tt \# \tt \frac { \partial \sf t } { \partial \tt t } ( 1 5 0 . 3 2 ) = \tt \# \tt \frac { \partial \pi } { \tt t } ( 6 8 . 2 5 )
$$
我认为这些重量、大小等度量空间都有它们自己的理论。它们很可能具有一个容许空间的结构(Zeeman1962)，即它们有一个有限的“粒度”。它们是各种各样的近似、接近和“典型”度量(如大象的标准尺寸)的概念，以及不等式和其他相关事物的概念，同时我推测，这之中有很多是独立于被度量的特定量的。
有一个评论也许适合于这里的情况。人们常常认为，“常识”需要一种不同于一般的模糊逻辑。作为支持这一观点的例子，无例外地包含着模糊度量尺度或度量空间。我认为在这里或许有模糊性的一席之地，但这不是对模糊真值的论证。
人工智能哲学
202