Hva er uklar ekspertsystemer?

Det uklar ekspertsystemet er en form for problemløsing 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. Uklar ekspertsystem utvider det tradisjonelle ekspertsystemet og er basert på uklar logikk i stedet for boolsk logikk. Uklar 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 sanne, men som kanskje heller ikke er helt usanne.

Dr. Lotfi Zadeh ble kjent som "faren til uklar logikk" og introduserte begrepet uklar logikk på 1960-tallet mens han var ansatt ved University of California i Berkeley. Han publiserte et papir i 1965 som dekket fuzzy sett. Han forklarte ikke bare ideen om uklare sett og logikk, men også et rammeverk for å innlemme denne nye logikken i ingeniørverdenen. Han tegnet også begrepet "uklar", med henvisning til denne spesielle logiske stilen, og navnet satt fast.

For å forstå teorien bak uklar 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 sant, usant, delvis usant, og flere verdier i mellom, avhengig av hvilke vilkår programmereren legger inn i programmet.

For eksempel, hvis et ekspertsystem ville ta en beslutning ved å bruke boolsk logikk, vil den til slutt svare sant eller usant, også referert til som ja eller nei. Et ekspertsystem som bruker uklar logikk, kan imidlertid svare ja, nei, kanskje eller en annen kombinasjon. Det gjør dette ved å trekke konklusjoner fra sin nåværende kunnskapsbase.

Kunnskapsbaser er hjertet i 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 selve programmet er galt. Kunnskapsbasen kan inneholde et utsagn 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 lik "ja" også, eller at når "x = nei" og "y = ja" som "z" "tilsvarer fremdeles" kanskje. " Hvis det ikke er svaret programmereren ønsket, betyr det at kunnskapsbasen trenger mer informasjon for å komme med riktig svar.

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