Comprensione della logica fuzzy e del suo ruolo nell’intelligenza artificiale

Nella nostra vita quotidiana, non possiamo sempre scegliere tra un sì e un no. Ciò si verifica perché potresti incontrare situazioni in cui ti mancano le informazioni necessarie per prendere una decisione. In alternativa, potresti essere perplesso tu stesso.

Ad esempio, se qualcuno ti chiede se sarai presente in un determinato giorno del mese prossimo, probabilmente non reagirai immediatamente con Sì o No. Perché non puoi garantire che sarai disponibile quel giorno del mese prossimo.

Non semplice, vero?

Il termine sfocato si riferisce a qualcosa che non è chiaro. Quando una situazione non è chiara, il computer, come gli esseri umani, potrebbe non essere in grado di fornire una decisione Vero o Falso. 1 simboleggia True nella logica booleana, mentre 0 rappresenta False.

Al contrario, la logica fuzzy prende in considerazione tutte le ambiguità di un problema, dove potrebbero esserci valori alternativi aggiuntivi oltre a un binario Vero e Falso. Ciò è estremamente utile nell’intelligenza artificiale, che deve essere più intuitiva, adattiva e simile a quella umana rispetto alle tradizionali operazioni delle macchine. In occasione del World Logic Day (14 gennaioth), analizziamo questo concetto fondamentale.

Come funziona la logica fuzzy?

La logica fuzzy considera la cognizione umana la forma di dati più critica per trarre conclusioni esatte. Questa logica è stata sviluppata nel 1965 presso l’Università della California, Berkeley, da Lotfi Zadeh, che ha coniato il termine “fuzzy”. Ha sostenuto che la logica informatica tradizionale non era in grado di gestire informazioni poco chiare o imprecise.

Analogamente agli esseri umani, i computer sono in grado di integrare un’ampia gamma di valori che esistono tra Vero e Falso. Questi possono includere Sicuramente sì, Forse sì, Non posso dire, Forse no, così come Assolutamente no.

Dai un’occhiata a questo semplice esempio di logica fuzzy per capire come funziona:

Domanda problematica: fuori c’è il sole oggi?

Soluzione booleana: Sì (1) o No (0).

In linea con la normale algebra booleana, l’algoritmo riceverà un input specificato e fornirà come risultato Sì o No. Questo è rappresentato rispettivamente da 1 e 0. Tuttavia, quando si utilizza la logica fuzzy, emergono altre possibilità.

Soluzione logica fuzzy:

  • Molto soleggiato con rare nubi (0.95)
  • Moderatamente soleggiato (0.75)
  • Parzialmente soleggiato e parzialmente nuvoloso (0.5)
  • Poco soleggiato ma prevalentemente nuvoloso (0.3)
  • Molto nuvoloso con rari periodi soleggiati (0.1)

La logica fuzzy consente una gamma più ampia di risultati, inclusi estremamente, in parte e per niente, come mostrato nella figura. Questi numeri interi da 0 e 1 mostrano la gamma di risultati possibili.

Un approccio basato sulla logica fuzzy utilizza tutti i dati rilevanti per risolvere un problema. Quindi genera la decisione ottimale in base agli input disponibili. In circostanze in cui non è possibile fornire una motivazione chiara, fornisce un sostituto accettabile.

Comprensione dell’architettura tecnica della logica fuzzy

Dato che è il World Logic Day, diamo un’occhiata più da vicino all’architettura tecnica che costituisce una soluzione di logica fuzzy. Comprenderà:

  • Il modulo centrale per la fuzzificazione: Trasforma l’input, costituito da numeri incerti, in sottoinsiemi fuzzy di valori numerici che vengono separati logicamente secondo i criteri preimpostati.
  • Contatore di regole: Memorizza IF-THEN-ELSE-YES-NO — cioè i tipi di regole condizionali definite dall’uomo.
  • Modulo di intelligenza: Replica la logica del ragionamento umano creando un’inferenza fuzzy utilizzando input da moduli fuzzy e regole predeterminate.
  • Modulo di defuzzificazione: Trasforma l’uscita fuzzy dall’unità di intelligenza in un’uscita nitida di valore.

La logica fuzzy è eccellente per modellare situazioni complicate con input poco chiari o distorti (come le sfide AI) a causa della sua somiglianza con il processo decisionale umano. I programmi di logica fuzzy sono più semplici da creare rispetto ai programmi di logica convenzionali e utilizzano meno istruzioni, riducendo quindi la quantità di memoria necessaria per eseguire i sistemi di intelligenza artificiale.

Il ruolo della logica fuzzy nell’intelligenza artificiale

Molte questioni organizzative complesse non possono essere risolte con risposte di programmazione sì/no o nero/bianco. In situazioni in cui le risposte sono talvolta ambigue, la logica fuzzy è utile. La logica fuzzy gestisce l’imprecisione o l’ambiguità associando più metriche di credibilità proposizionale.

  • Logica fuzzy e semantica: Nella sua forma più elementare, l’analisi dell’albero decisionale viene utilizzata per sviluppare la logica fuzzy. Di conseguenza, può servire come base per i sistemi di intelligenza artificiale (AI) costruiti con conclusioni basate su regole. Sia la logica fuzzy che la semantica fuzzy (ad esempio, le parole “solare” e “leggermente”, che non sono quantificabili) sono cruciali per la programmazione dei sistemi di intelligenza artificiale.
  • Applicazioni notevoli: le tecnologie e le applicazioni di intelligenza artificiale sono ancora in evoluzione in una vasta gamma di settori, nonostante il fatto che le capacità di programmazione in logica fuzzy siano in aumento. Watson di IBM è uno dei sistemi di intelligenza artificiale più importanti che utilizza la logica fuzzy o la semantica fuzzy. Nel settore bancario, i rapporti sugli investimenti vengono generati utilizzando logica fuzzy, apprendimento automatico e sistemi tecnologici simili.
  • Logica fuzzy e apprendimento automatico: A volte, la logica fuzzy e l’apprendimento automatico sono raggruppati insieme, tuttavia, non sono identici. L’apprendimento automatico si riferisce a sistemi informatici che replicano l’intelletto umano modificando algoritmi per risolvere ripetutamente problemi difficili. La logica fuzzy è un insieme di regole o processi che possono operare su insiemi di dati imprecisi, ma gli algoritmi devono comunque essere scritti da esseri umani. Entrambi i campi possono essere utilizzati nell’intelligenza artificiale e nella risoluzione di problemi difficili.
  • Esempi di logica fuzzy: La logica fuzzy può aiutare le reti neurali, il data mining, il ragionamento basato sui casi (CBR) e le regole aziendali. Ad esempio, la logica fuzzy può essere utilizzata in CBR per raggruppare dinamicamente le informazioni in categorie, migliorando così le prestazioni riducendo la suscettibilità al rumore e ai valori anomali. La logica fuzzy consente inoltre ai professionisti delle regole aziendali di comporre regole più efficaci. Ecco un’istanza di una regola rivista che utilizza la logica fuzzy.

Quando la quantità di transazioni transfrontaliere è “grande” (espressione dal significato ambiguo) e la transazione avviene di sera (altro termine dalla semantica ambigua), il trasferimento può essere sospetto.

La logica fuzzy è la stessa della teoria della probabilità?

Probabilità e logica fuzzy sono entrambi concetti cruciali per l’intelligenza artificiale, ma la prima ha più a che fare con l’analisi predittiva. In altre parole, la probabilità si riferisce all’accuratezza di un’inferenza predittiva effettuata utilizzando l’analisi dei dati basata sull’intelligenza artificiale.

Sebbene i termini possano sembrare equivalenti, logica fuzzy o probabilità non sono intercambiabili. La logica fuzzy è una visione del mondo con vari gradi di veridicità. La probabilità si concentra su nozioni e affermazioni che sono vere o false – idee che possono essere giuste o sbagliate. La probabilità di un reclamo è il livello di fiducia nella sua validità.

Le definizioni di logica fuzzy e probabilità li differenziano l’uno dall’altro. La probabilità è legata agli eventi, non ai fatti, perché gli eventi si verificano o non si verificheranno. Non c’è spazio per l’ambiguità. La logica fuzzy, d’altra parte, si sforza di cogliere l’essenza dell’incertezza. Si riferisce principalmente al livello di verità.

La teoria della probabilità non può essere usata per ragionare con nozioni che non puoi descrivere come completamente vere o false.

Cos’altro puoi fare con la logica fuzzy?

La logica fuzzy ha applicazioni nella maggior parte dei campi informatici che hanno a che fare con le operazioni sui dati, che includono l’intelligenza artificiale e il data mining.

Il data mining, un argomento che collega matematica, apprendimento automatico e informatica, è il processo di scoperta di relazioni significative in enormi set di dati. La logica fuzzy è un insieme di regole che possono essere applicate a set di dati fuzzy per raggiungere conclusioni logiche. È una tecnica utile per scoprire connessioni rilevanti in questo tipo di dati, dato che il data mining spesso include misurazioni imprecise.

Utilizzando la matematica della logica fuzzy, gli analisti possono produrre segnali di acquisto e vendita automatizzati in alcuni sistemi di trading complessi. Queste tecnologie aiutano gli investitori ad adattarsi a un’ampia varietà di situazioni di mercato mutevoli che hanno un effetto sulle loro partecipazioni.

Aree come il settore bancario, l’intelligence di mercato, la ricerca, ecc., sono state completamente rivoluzionate dall’intelligenza artificiale, motivo per cui abbiamo trattato la logica fuzzy nel nostro speciale del World Logic Day! Ora hai una miniera di nuove innovazioni da esplorare nell’IA – come l’IA generativa che può creare arte da poche parole o frasi – che ha portato a crescenti investimenti in ETF di intelligenza artificiale e intelligenza artificiale.

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