ファジーエキスパートシステムとは

ファジーエキスパートシステムは、人工知能の作成によく使用されるコンピューターシステムで使用される問題解決の形式です。 エキスパートシステムは、ブール論理に基づいた意思決定コンピュータソフトウェアの一種です。つまり、システムは一連のyesまたはnoの回答を使用して問題を解決しようとします。 ファジーエキスパートシステムは、従来のエキスパートシステムを拡張し、ブールロジックではなくファジーロジックに基づいています。 名前が示すように、ファジーロジックは、答えが明確なyesまたはnoでないことを意味します。 それは中間のどこかに落ち、コンピュータは完全に真実ではないかもしれないが完全に偽ではないかもしれない答えに基づいて答えを計算しようとする必要があります。

「ファジーロジックの父」として知られるLotfi Zadeh博士は、カリフォルニア大学バークレー校で働いていた1960年代にファジーロジックの概念を紹介しました。 彼は1965年にファジーセットに関する論文を発表しました。 彼はファジーセットとロジックのアイデアだけでなく、この新しいロジックをエンジニアリングの世界に組み込むためのフレームワークも説明しました。 彼はまた、この特定の論理スタイルに関連して「ファジー」という用語を作り出し、その名前は固まりました。

ファジーエキスパートシステムの背後にある理論を理解するには、ブール論理とファジー論理の基本概念を理解する必要があります。 どちらも高度な数学的アルゴリズムに依存していますが、コアの概念は単純です。 どちらも、一連の質問またはステートメントに対する回答を使用して、新しい回答を作成します。 ブール論理では、答えは真または偽のいずれかです。一方、ファジー論理では、プログラマがプログラムに入力する用語に応じて、答えは真、部分的に真、偽、部分的に偽、およびその間のいくつかの値になります。

たとえば、エキスパートシステムがブールロジックを使用して決定を行う場合、最終的にはtrueまたはfalse、yesまたはnoとも呼ばれます。 ただし、ファジーロジックを使用するエキスパートシステムは、はい、いいえ、多分、または他の組み合わせに答えることができます。 これは、情報の現在の知識ベースから結論を引き出すことでこれを行います。

知識ベースは、ファジーエキスパートシステムの中心です。 コンピューターが正しい答えを見つけられない場合、プログラム自体が間違っていると想定するのではなく、知識ベースに十分な情報が含まれていないことが想定されます。 ナレッジベースには、「When x = yes and y = no then z = maybe」などのステートメントが含まれる場合があります。 このステートメントから、ファジーエキスパートシステムは、「x = yes」および「y = yes」の場合、「z」も「yes」に等しくなければならない、または「x = no」および「y = yes」の場合に「z 「まだ」と等しいかもしれません。 それがプログラマーが望んだ答えではない場合、正しい答えを出すために知識ベースがより多くの情報を必要とすることを意味します。

ファジーエキスパートシステムは、数学的な値に基づいてこれらの計算を行います。 「はい」、「いいえ」、「たぶん」には特定の値が割り当てられます。 コンピューターは、「x = yes and y = no」などのステートメントの用語の値が等しいかどうかを調べ、それらの値を追加します。 次に、他の関連する値を追加し、最終的な値を「多分」、「はい」、「いいえ」などの回答と照合します。 したがって、「x = no」および「y = yes」の数学値を追加すると、「z」の数学値が「多分」に等しいことがコンピューターに通知されます。