Co jsou to fuzzy expertní systémy?

Fuzzy Expert System je formou řešení problémů používaného počítačovým systémem, často používaným při vytváření umělé inteligence. Odborní systémy jsou typy počítačového softwaru pro rozhodování založené na logice booleové, což znamená, že systém používá řadu odpovědí ano nebo ne, aby se pokusil vyřešit problém. Fuzzy Expert Systems expandují o tradičním expertním systému a jsou založeny na fuzzy logice místo booleovské logiky. Fuzzy logika, jak název napovídá, znamená, že odpověď není jasná ano nebo ne. Spadne někde uprostřed a počítač se musí pokusit vypočítat odpověď na základě odpovědí, která nemusí být zcela pravdivá, ale nemusí být také zcela nepravdivá.

známý jako „Otec Fuzzy Logic“, Dr. Lotfi Zadeh představil koncept fuzzy logiky v 60. letech, zatímco byl zaměstnán na Kalifornské univerzitě v Berkeley. V roce 1965 vydal dokument, který zahrnuje fuzzy sady. Vysvětlil nejen myšlenku fuzzy sad a logiky, ale také rámec pro začlenění tohoto novéhoLogika do světa inženýrství. Rovněž vytvořil termín „fuzzy“, s odkazem na tento konkrétní logický styl a název uvízl.

Abychom pochopili teorii za fuzzy expert systémy, je nutné pochopit základní pojmy booleovské logiky a fuzzy logiky. Ačkoli se oba spoléhají na pokročilé matematické algoritmy, základní koncept je jednoduchý. Oba používají odpovědi na řadu otázek nebo prohlášení k formulaci nové odpovědi. V booleovské logice jsou odpovědi buď pravdivé nebo nepravdivé, zatímco ve Fuzzy Logic může být odpověď pravdivá, částečně pravdivá, nepravdivá, částečně nepravdivá a několik hodnot mezi nimi, v závislosti na tom, jaké výrazy vstupy programátora do programu.

Například, pokud by se odborný systém chtěl rozhodnout pomocí booleovské logiky, nakonec by odpověděl pravdivě nebo nepravdivý, také označovaný jako ano nebo ne. Odborný systém využívající fuzzy logiku však mohl odpovědět ano, ne, MAybe nebo jiná kombinace. Dělá to vyvozením závěrů ze své současné znalostní základny informací.

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

Fuzzy Expert Systems vytvářejí tyto výpočty na základě matematických hodnot. „Ano,“ „Ne“ a „možná“ jsou přiřazeny určité hodnoty. Počítač se zabývá tím, jaké hodnoty pojmů v příkazech, jako jsou „x = ano a y = ne“, se rovná a přidávájejich hodnoty. Poté přidá jakékoli jiné relevantní hodnoty a odpovídá konečné hodnotě s odpovědí jako „možná“, „ano“ nebo „ne“. Tak přidání matematických hodnot "x = ne" a "y = ano" říká počítači, že matematická hodnota pro "z" se rovná "možná."