Wat zijn fuzzy expertsystemen?

Het fuzzy expertsysteem is een vorm van probleemoplossing die wordt gebruikt door een computersysteem, vaak gebruikt bij het creëren van kunstmatige intelligentie. Expertsystemen zijn soorten beslissingssoftware op basis van Booleaanse logica, wat betekent dat het systeem een ​​reeks ja of nee-antwoorden gebruikt om een ​​probleem op te lossen. Fuzzy expertsystemen breiden het traditionele expertsysteem uit en zijn gebaseerd op fuzzy logic in plaats van Booleaanse logica. Fuzzy logic betekent, zoals de naam al aangeeft, dat het antwoord geen duidelijk ja of nee is. Het valt ergens in het midden en de computer moet proberen een antwoord te berekenen op basis van antwoorden die misschien niet helemaal waar zijn, maar ook niet helemaal onwaar.

Bekend als de "vader van fuzzy logic", introduceerde Dr. Lotfi Zadeh het concept van fuzzy logic in de jaren 1960 terwijl hij werkzaam was aan de Universiteit van Californië in Berkeley. Hij publiceerde in 1965 een paper over fuzzy sets. Hij legde niet alleen het idee van fuzzy sets en logica uit, maar ook een kader voor het opnemen van deze nieuwe logica in de wereld van engineering. Hij bedacht ook de term 'fuzzy', in verwijzing naar deze specifieke logische stijl, en de naam bleef hangen.

Om de theorie achter fuzzy expertsystemen te begrijpen, is het noodzakelijk om de basisconcepten van Booleaanse logica en fuzzy logic te begrijpen. Hoewel beide op geavanceerde wiskundige algoritmen vertrouwen, is het kernconcept eenvoudig. Beide gebruiken antwoorden op een reeks vragen of uitspraken om een ​​nieuw antwoord te formuleren. In de Booleaanse logica zijn de antwoorden waar of onwaar, terwijl in fuzzy logic een antwoord waar, gedeeltelijk waar, onwaar, gedeeltelijk onwaar en verschillende waarden daartussen kan zijn, afhankelijk van de termen die de programmeur in het programma invoert.

Als een expertsysteem bijvoorbeeld een beslissing wilde nemen met behulp van Booleaanse logica, zou het uiteindelijk waar of onwaar beantwoorden, ook wel ja of nee genoemd. Een expertsysteem dat fuzzy logic gebruikt, zou echter ja, nee, misschien of een andere combinatie kunnen beantwoorden. Het doet dit door conclusies te trekken uit zijn huidige kennisbasis van informatie.

Kennisbanken vormen het hart van fuzzy expertsystemen. Als een computer niet het juiste antwoord kan geven, wordt ervan uitgegaan dat de kennisbasis niet voldoende informatie bevat, in plaats van aan te nemen dat het programma zelf verkeerd is. De kennisbank kan een uitspraak bevatten zoals "Wanneer x = ja en y = nee dan z = misschien." Uit deze verklaring kunnen fuzzy expertsystemen concluderen dat wanneer "x = ja" en "y = ja" die "z" ook "ja" moet zijn, of dat wanneer "x = nee" en "y = ja" dat "z" "is nog steeds gelijk aan" misschien. " Als dat niet het antwoord is dat de programmeur wilde, betekent dit dat de kennisbank meer informatie nodig heeft om het juiste antwoord te geven.

Fuzzy expertsystemen maken deze berekeningen op basis van wiskundige waarden. Aan "Ja", "nee" en "misschien" worden bepaalde waarden toegewezen. De computer kijkt naar wat de waarden van de termen in beweringen zoals "x = ja en y = nee" gelijk zijn en voegt hun waarden toe. Vervolgens worden andere relevante waarden toegevoegd en wordt de uiteindelijke waarde gekoppeld aan een antwoord als 'misschien', 'ja' of 'nee'. Dus het toevoegen van de wiskundige waarden van "x = nee" en "y = ja" vertelt de computer dat de wiskundige waarde voor "z" gelijk is aan "misschien".