Logica fuzzy

Fuzzy è una logica sfumata utilizzata nello studio dell'intelligenza artificiale per introdurre un valore di verità intermedio tra vero e falso. La logica booleana dei moderni computer si basa sull'esistenza di un grado di verità pari a 0 o 1 ( logica binaria ). Nel caso delle variabili Fuzzy il grado di verità di una proposizione è compreso tra 0 e 1 ( logica sfumata ). Ad esempio, nella logica fuzzy una variabile può assumere il valore 0.2, 0.6, ecc. Ciò vuole dire che una determianta affermazione può essere vera, falsa oppure parzialmente vera o parzialmente falsa. Ad esempio prendiamo due affermazioni.

  • "Un neonato è giovane"
  • "Un trentenne è giovane"

Entrambe le dichiarazioni sono vere. Tuttavia, nel caso della logica booleana (zero e uno) ciò vorrebbe anche dire che il neonato e il trentenne sono giovani allo stesso modo. Il che è ovviamente falso. In ambito Fuzzy, invece, si può associare alle due dichiarazioni un grado di verità intermedio. Ad esempio, si può dire che la prima dichiarazione (neonato) ha un grado di verità pari a 1 (vera) mentre la seconda dichiarazione (trentenne) ha un grado di verità pari a 0,6 (parzialmente vera).

LOGICA FUZZY

La logica fuzzy introduce nella logica booleana classica degli stati o dei valori intermedi ( es. 0.4 , 0.6 , ecc. ) che possono essere valori discreti oppure continui. L'unità di misura della logica fuzzy è il FIT ( Fuzzy Information Unit ). La logica fuzzy ha il vantaggio di avvinarsi maggiormente al modo di pensare e di rappresentare la realtà degli uomini. Gli uomini sono abituati a interpretare le informazioni con un elevato grado di incertezza, le informazioni spesso sono imprecise o incomplete, lasciando ampio spazio al dubbio. Inoltre, ciò che è vero in un momento potrebbe sempre evolvere nel corso del tempo e, infine, diventare falso. Le variabili fuzzy si avvicinano molto all'esperienza umana, lasciano sempre aperta la porta del dubbio ( incertezza ) e permettono di descrivere la realtà in continua evoluzione. La logica fuzzy si ispira alla filosofia orientale buddista o Zen. Viene proposta per la prima volta dall'informatico statunitense Lotfi Zadeh che negli anni '60 pubblica un articolo a riguardo sulla rivista "Information and Control". Inizialmente gli studi sulla logica fuzzy sono portati avanti soprattutto in Giappone, essendo la cultura giapponese molto vicina alla filosofia buddista Zen.

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note


  • Differenza logica binaria e logica fuzzy. La logica binaria è troppo rigida e non riesce a rappresentare la realtà nella sua complessità. La logica binaria interpreta il mondo in due stati ( vero o falso ). Questa visione limitata impedisce la comprensione dei fenomeni continui e dell'evoluzione degli stati. La rappresentazione nella logica binaria è fortemente esposta al rischio del conflitto logico dei dati nella base di conoscenza. Se un fatto è vero, non può essere negato da un altro fatto vero. Questi problemi non si verificano nella logica fuzzy che, invece, permette di rappresentare la realtà con maggiore precisione. Ad esempio, nella logica binaria un bicchiere è vuoto (0) oppure è pieno (1). Se l'acqua raggiunge la metà del bicchiere è difficile rispondere con un BIT seguendo l'ottica binaria ( zero o uno ) mentre nella logica fuzzy è possibile affermare, con maggiore precisione, che la proposizione "il bicchiere è pieno" è pari allo 0.5 ( FIT ).
    ESEMPIO LOGICA FUZZY
  • FIT ( Fuzzy Information Unit ). Il FIT è l'unità di misura dell'informazione nella logica fuzzy. Mentre il BIT della logica binaria può assumere soltanto due valori ( zero o uno ), il FIT può assumere un insieme di valori intermedi: es. { 0, 0.1 , ... 0.9, 1 } .
  • Indice di somiglianza. Il FIT è particolarmente utile per misurare la somiglianza tra due oggetti. Ad esempio, l'oggetto A somiglia per l'80% all'oggetto B. Questa affermazione non sarebbe possibile nella logica binaria.
  • LIFE ( Laboratory for International Fuzzy Engineering research ). È un laboratorio dedicato allo studio della logica fuzzy.

Rappresentazione della conoscenza