Hva er uklare ekspertsystemer?

Det uklare ekspertsystemet er en form for problemløsning som brukes av et datasystem, ofte brukt i etableringen av kunstig intelligens. Ekspertsystemer er typer beslutningsdataprogramvare basert på boolsk logikk, noe som betyr at systemet bruker en serie ja eller nei-svar for å prøve å løse et problem. Fuzzy ekspertsystemer utvider det tradisjonelle ekspertsystemet og har base i uklar logikk i stedet for boolsk logikk. Fuzzy logikk, som navnet tilsier, betyr at svaret ikke er et klart ja eller nei. Den faller et sted i midten, og datamaskinen må prøve å beregne et svar basert på svar som kanskje ikke er helt sant, men kanskje ikke er helt usant.

Kjent som "Father of Fuzzy Logic", introduserte Dr. Lotfi Zadeh konseptet Fuzzy Logic på 1960 -tallet mens han ble ansatt ved University of California i Berkeley. Han publiserte en artikkel i 1965 som dekker uklare sett. Han forklarte ikke bare ideen om uklar sett og logikk, men også et rammeverk for å innlemme dette nyelogikk inn i ingeniørverdenen. Han myntet også begrepet "Fuzzy", med henvisning til akkurat denne logiske stilen, og navnet satt fast.

For å forstå teorien bak fuzzy ekspertsystemer, er det nødvendig å forstå de grunnleggende begrepene boolsk logikk og uklar logikk. Selv om begge er avhengige av avanserte matematiske algoritmer, er kjernekonseptet enkelt. Begge bruker svar på en serie spørsmål eller uttalelser for å formulere et nytt svar. I boolsk logikk er svarene enten sanne eller falske, mens i uklar logikk kan et svar være sant, delvis sanne, falske, delvis falske og flere verdier i mellom, avhengig av hvilke begrep programmererinngangene i programmet.

For eksempel, hvis et ekspertsystem ønsket å ta en beslutning ved hjelp av boolsk logikk, vil det til slutt svare på sant eller usant, også referert til som ja eller nei. Et ekspertsystem som bruker uklar logikk, kan imidlertid svare ja, nei, maYBE, eller en annen kombinasjon. Det gjør dette ved å trekke konklusjoner fra det nåværende kunnskapsgrunnlaget for informasjon.

Kunnskapsbaser er hjertet til uklar ekspertsystemer. Hvis en datamaskin ikke kan komme med riktig svar, antas det at kunnskapsbasen ikke inneholder nok informasjon i stedet for å anta at programmet i seg selv er feil. Kunnskapsbasen kan inneholde en uttalelse som "når x = ja og y = nei da z = kanskje." Fra denne uttalelsen kan uklare ekspertsystemer konkludere med at når "x = ja" og "y = ja" at "z" må være like "ja" også, eller at når "x = nei" og "y = ja" at "z" fremdeles er lik "kanskje." Hvis det ikke er svaret programmereren ønsket, betyr det at kunnskapsbasen trenger mer informasjon for å komme med riktig svar.

Fuzzy ekspertsystemer lager disse beregningene basert på matematiske verdier. "Ja," "Nei," og "kanskje" blir tildelt visse verdier. Datamaskinen ser på hva verdiene til begrepene i uttalelser som "x = ja og y = nei" er like og legger tilderes verdier. Den legger deretter til alle andre relevante verdier og samsvarer med den endelige verdien med et svar som "kanskje", "ja" eller "nei." Dermed legger til de matematiske verdiene til "x = nei" og "y = ja" forteller datamaskinen at den matematiske verdien for "z" er lik "kanskje."