Come si può usare la logica fuzzy nella creazione di AI?


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La logica fuzzy è la logica in cui ogni istruzione può avere qualsiasi valore di verità reale compreso tra 0 e 1.

Come si può usare la logica fuzzy nella creazione di AI? È utile per determinati problemi di decisione che coinvolgono più input? Puoi fare un esempio di un'intelligenza artificiale che la utilizza?

Risposte:


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Un classico esempio di logica fuzzy in un'intelligenza artificiale è il sistema esperto Mycin.

La logica fuzzy può essere utilizzata per gestire le probabilità e le incertezze.

Se uno guarda, per esempio, la logica predicata, allora ogni affermazione è vera o falsa. In realtà, non abbiamo questa certezza matematica.

Ad esempio, supponiamo che un medico (o un sistema esperto) veda un sintomo che può essere attribuito a poche malattie diverse (diciamo A, B e C). Il medico attribuirà ora una maggiore probabilità alla possibilità che il paziente abbia una di queste tre malattie. Non esiste un'affermazione vera o falsa definita, ma c'è un cambiamento di pesi. Ciò può riflettersi nella logica fuzzy, ma non così facilmente nella logica simbolica.


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La mia impressione è che la logica fuzzy sia in gran parte declinata in rilevanza e che la logica probabilistica abbia preso il sopravvento sulla sua nicchia. (Vedi il confronto su Wikipedia .) I due sono in qualche modo profondamente correlati, e quindi è principalmente un cambiamento di prospettiva e lingua.

Cioè, la logica fuzzy si applica principalmente alle etichette che hanno intervalli incerti . Un oggetto che è bello ma non troppo bello potrebbe essere descritto come freddo o caldo, e la logica fuzzy lo gestisce assegnando un valore di verità frazionario alle etichette "freddo" e "caldo" e nessuna verità all'etichetta "caldo".

La logica probabilistica si concentra maggiormente sulla probabilità di alcuni fatti dati alcune osservazioni ed è profondamente focalizzata sull'incertezza delle osservazioni. Quando guardiamo un'e-mail, seguiamo la nostra convinzione che l'e-mail sia "spam" e non dovrebbe essere mostrata all'utente con un certo numero e adattiamo quel numero mentre vediamo prove a favore e contro che è spam.


La logica probabilistica è un termine progressivo che è difficile da distinguere dal significato classico della logica fuzzy. Sia Drools che Prolog sono utilizzati nel controllo logico fuzzy aziendale e industriale.
han_nah_han_
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