Nhu cầu của con ng-ời về việc giải quyết các vấn đề thực tế dựa trên nhiều mô hình ngày càng phức tạp đã gia tăng dẫn đến sự cần thiết phải thu thập các dữ liệu phức tạp. Phân tích kỹ l-ỡng quá trình thực tế thu thập thông tin, chúng ta nhận thấy rằng rất nhiều thông tin đ-ợc thu thập không phải là những số liệu chính xác và rõ ràng. Tính không chính xác và ch-a rõ ràng trong quá trình thu thập thông tin xuấtphát từ nhiều nguyên nhân khác nhau: dụng cụ đo không hoàn hảo, hoặc thông th-ờng hơn là nguồn dữ liệu thông tin đ-ợc thu thập từ một hoặc một vài cá nhân mà do đó thông tin là không chính xác, không mạch lạc và ch-a đầy đủ. Đối với những tr-ờng hợp nh-thế, ph-ơng pháp xử lý hoàn toàn t-ợng tr-ng sẽ không đáp ứng đầy đủ yêu cầu của việc xử lý thông tin. Bắt đầu từ những năm 1960 đã hình thành và phát triển các khía cạnh lý thuyết và kỹ thuật liên quan đến vấn đề biểu diễn tính không chính xác và không chắc chắn. Hiện nay, các ph-ơng pháp nghiên cứu các nội dung trên đây đã đóng góp những thành công quan trọng đối với sự phát triển của khoa học máy tính. Không chỉ nảy sinh khó khăn khi mong muốn các phép đo đ-ợc tiến hành một cách chính xác, mà thậm chí ngay cả trong những tình huống có thể tiến hành đ-ợc phép đo thì kết quả thu đ-ợc lại ít hữu ích: hoặc ý nghĩa sử dụng thấp hoặc lại rất khó khăn khi diễn giải hay làm sáng tỏ các thông tin thu thập đ-ợc. Khó khăn t-ơng tự cũng xảy ra khi tiến hành phân tích hoạt động của một hệ thống phức tạp hoặc hệ thống đa chiều (many-dimensional system). Trong nhiều tình huống nh-thế việc đ-a ra một ph-ơng pháp chung để nhận đ-ợc thông tin hữu ích một cách kịp thời trở nên có ý nghĩa hơn nhiều so với việc tìm kiếm một ph-ơng pháp quá chi tiết và chính xác. Khi độ phức tạp của hệ thống tăng lên,khả năng xây dựng những phát biểu chính xác và có ý nghĩa về hoạt động của hệ thống sẽgiảm bớt cho đến khi đạt đ-ợc một – 2 – “ng-ỡng” nào đó, mà trong ng-ỡng đó, tính chính xác vàtính có ý nghĩa trở nên thống nhất.