Co jsou fuzzy expertní systémy?

Fuzzy expertní systém je forma řešení problémů používaná počítačovým systémem, často používaná při vytváření umělé inteligence. Expertní systémy jsou typy rozhodovacího počítačového softwaru založeného na logické logice, což znamená, že systém používá řadu odpovědí ano nebo ne, aby se pokusil vyřešit problém. Fuzzy expertní systémy se rozšiřují o tradiční expertní systém a jsou založeny na fuzzy logice místo na logické logice. Fuzzy logika, jak název napovídá, znamená, že odpověď není jasná ano nebo ne. Padá někde uprostřed a počítač se musí pokusit vypočítat odpověď na základě odpovědí, které nemusí být zcela pravdivé, ale nemusí být zcela falešné.

Lotfi Zadeh, známý jako „otec fuzzy logiky“, představil koncept fuzzy logiky v 60. letech 20. století, když byl zaměstnán na Kalifornské univerzitě v Berkeley. V roce 1965 publikoval referát o fuzzy sadách. Vysvětlil nejen myšlenku fuzzy množin a logiky, ale také rámec pro začlenění této nové logiky do světa techniky. On také razil termín “fuzzy,” v odkazu na tento zvláštní logický styl a jméno uvízlo.

Abychom porozuměli teorii fuzzy expertních systémů, je nutné porozumět základním konceptům logické logiky a fuzzy logiky. Ačkoli oba spoléhají na pokročilé matematické algoritmy, základní koncepce je jednoduchá. Oba používají odpovědi na řadu otázek nebo prohlášení k formulaci nové odpovědi. V logické logice jsou odpovědi pravdivé nebo nepravdivé, zatímco ve fuzzy logice může být odpověď pravdivá, částečně pravdivá, nepravdivá, částečně nepravdivá a mezi nimi několik hodnot, v závislosti na tom, jaké podmínky programátor vloží do programu.

Například, pokud by expertní systém chtěl učinit rozhodnutí pomocí logické logiky, nakonec by odpověděl na true nebo false, také označovaný jako yes nebo no. Expertní systém využívající fuzzy logiku však mohl odpovědět ano, ne, možná nebo na nějakou jinou kombinaci. Dělá to závěry ze své současné znalostní databáze informací.

Znalostní báze jsou srdcem fuzzy expertních systémů. Pokud počítač nemůže přijít se správnou odpovědí, předpokládá se, že znalostní báze neobsahuje dostatek informací, spíše než za předpokladu, že samotný program je nesprávný. Znalostní základna může obsahovat prohlášení, jako například „Když x = ano a y = ne, pak z = možná.“ Z tohoto prohlášení mohou fuzzy expertní systémy dojít k závěru, že když "x = ano" a "y = ano", pak se "z" musí rovnat "ano", nebo že když "x = ne" a "y = ano", že "z" "možná se rovná" možná. " Pokud to není odpověď, kterou chtěl programátor, znamená to, že znalostní báze potřebuje více informací, aby mohla přijít se správnou odpovědí.

Fuzzy expertní systémy provádějí tyto výpočty na základě matematických hodnot. „Ano“, „ne“ a „možná“ jsou přiřazeny určité hodnoty. Počítač zkoumá, jaké jsou hodnoty výrazů v příkazech, například „x = ano a y = ne“, a přidává jejich hodnoty. Poté přidá další relevantní hodnoty a porovná konečnou hodnotu s odpovědí jako „možná“, „ano“ nebo „ne“. Tedy přidání matematických hodnot "x = ne" a "y = ano" řekne počítači, že matematická hodnota pro "z" je možná "."