世界上的事物就分兩種，確定和不確定。
確定里面又分為確知和不確知，例如你長了多少根頭發，一定有個確定的數值，但你我都不確知，在研究中也不必知道這個數值。有人學習模糊數學后認為頭發的個數是不確定的，這是錯誤的，它其實是確定不確知。
確定的研究好辦，有測度的方法。對于不確定的，有概率論方法，但概率論研究的是確知不確定，即所有可能的狀態是確知的，只是不確定哪一個會出現而矣。但對不確定不確知就難辦了。
出現計算機后，發現很多語言變量沒法用計算機上，于是出現了模糊數學，例如把好、比較好、很好、特別好指定個數值，用隸屬函數給它描述起來。但每個人對比較好應定為0.4還是0.6有不同的意見，所以說隸屬函數還是靠經驗或統計數據描述出來的。
模糊數學的特點是外延清楚但內涵不清楚，例如誰都知道你是個大胡子，但具體有多少根并不清楚。
與模糊數學一樣，灰色理論研究的也是不確定不確知問題，但與模糊數學恰恰相反，它是外延不清楚，內涵清楚，外邊看著似乎不清楚，但可以白化，正好彌補了對不確定不確知領域研究的空白，是對認識領域的一個重要貢獻。
對于確知不確定，用概率論，其有概率空間；對于不確定不確認，又分為兩塊，一塊是外延清楚但內涵不清楚，使用模糊數學，其有模糊集；另一塊是內涵清楚但外延不清楚，使用灰色理論，其有朦朧集。
判斷一種方法是否成熟，一是要看標準，二是要看工具，模糊數學和灰色理論的工具都不夠。但是，灰色理論在預測方面，特別是在分析兩個系統之間關聯度方面，是非常出色的。
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