Cosa sono i sistemi Fuzzy Expert?
Il sistema fuzzy expert è una forma di problem solving usata da un sistema informatico, spesso usata nella creazione di intelligenza artificiale. I sistemi esperti sono tipi di software per il processo decisionale basati sulla logica booleana, il che significa che il sistema utilizza una serie di risposte sì o no per cercare di risolvere un problema. I sistemi fuzzy expert si espandono sul tradizionale sistema expert e si basano sulla logica fuzzy anziché sulla logica booleana. La logica fuzzy, come suggerisce il nome, significa che la risposta non è un chiaro sì o no. Cade da qualche parte nel mezzo e il computer deve provare a calcolare una risposta basata su risposte che potrebbero non essere del tutto vere ma che potrebbero anche non essere del tutto false.
Conosciuto come il "padre della logica fuzzy", il Dr. Lotfi Zadeh ha introdotto il concetto di logica fuzzy negli anni '60 mentre era impiegato presso l'Università della California a Berkeley. Ha pubblicato un documento nel 1965 relativo a set fuzzy. Ha spiegato non solo l'idea di insiemi fuzzy e la logica, ma anche un quadro per incorporare questa nuova logica nel mondo dell'ingegneria. Ha anche coniato il termine "fuzzy", in riferimento a questo particolare stile logico, e il nome è rimasto bloccato.
Per comprendere la teoria alla base dei sistemi fuzzy expert, è necessario comprendere i concetti di base della logica booleana e della logica fuzzy. Sebbene entrambi si basino su algoritmi matematici avanzati, il concetto di base è semplice. Entrambi usano le risposte a una serie di domande o dichiarazioni per formulare una nuova risposta. Nella logica booleana, le risposte sono vere o false, mentre nella logica fuzzy una risposta può essere vera, parzialmente vera, falsa, parzialmente falsa e diversi valori nel mezzo, a seconda di quali termini il programmatore inserisce nel programma.
Ad esempio, se un sistema esperto volesse prendere una decisione utilizzando la logica booleana, alla fine risponderebbe vero o falso, indicato anche come sì o no. Un sistema esperto che utilizza la logica fuzzy, tuttavia, potrebbe rispondere sì, no, forse o qualche altra combinazione. Lo fa trarre conclusioni dalla sua attuale base di informazioni.
Le basi di conoscenza sono il cuore dei sistemi di esperti fuzzy. Se un computer non è in grado di fornire la risposta corretta, si presume che la knowledge base non contenga informazioni sufficienti piuttosto che supporre che il programma stesso sia errato. La knowledge base potrebbe contenere un'istruzione del tipo "Quando x = yes e y = no allora z = forse". Da questa affermazione, i sistemi fuzzy expert possono concludere che quando "x = yes" e "y = yes" anche "z" deve essere uguale a "yes", oppure che quando "x = no" e "y = yes" quello "z "è ancora uguale" forse ". Se questa non è la risposta desiderata dal programmatore, significa che la knowledge base necessita di ulteriori informazioni per ottenere la risposta corretta.
I sistemi Fuzzy Expert effettuano questi calcoli in base a valori matematici. "Sì", "no" e "forse" vengono assegnati determinati valori. Il computer osserva quali sono i valori dei termini in istruzioni come "x = yes e y = no" e aggiunge i loro valori. Quindi aggiunge qualsiasi altro valore rilevante e abbina il valore finale a una risposta come "forse", "sì" o "no". Quindi aggiungendo i valori matematici di "x = no" e "y = yes" si dice al computer che il valore matematico per "z" equivale a "forse".