Wie kann Fuzzy-Logik beim Erstellen von KI verwendet werden?

Fuzzy-Logik ist die Logik, bei der jede Aussage einen echten Wahrheitswert zwischen 0 und 1 haben kann.

Wie kann Fuzzy-Logik beim Erstellen von KI verwendet werden? Ist es nützlich für bestimmte Entscheidungsprobleme mit mehreren Eingaben? Können Sie ein Beispiel für eine KI geben, die sie verwendet?

Ein klassisches Beispiel für Fuzzy-Logik in einer KI ist das Expertensystem Mycin.

Fuzzy-Logik kann verwendet werden, um mit Wahrscheinlichkeiten und Unsicherheiten umzugehen.

Wenn man zum Beispiel die Prädikatenlogik betrachtet, ist jede Aussage entweder wahr oder falsch. In Wirklichkeit haben wir diese mathematische Gewissheit nicht.

Angenommen, ein Arzt (oder ein Expertensystem) sieht ein Symptom, das auf einige verschiedene Krankheiten (z. B. A, B und C) zurückgeführt werden kann. Der Arzt wird nun der Möglichkeit, dass der Patient eine dieser drei Krankheiten hat, eine höhere Wahrscheinlichkeit zuschreiben. Es gibt keine eindeutige wahre oder falsche Aussage, aber es gibt eine Änderung der Gewichte. Dies kann sich in der Fuzzy-Logik widerspiegeln, in der symbolischen Logik jedoch nicht so leicht.

Mein Eindruck ist, dass die Relevanz der Fuzzy-Logik größtenteils abgenommen hat und die probabilistische Logik ihre Nische übernommen hat. (Siehe den Vergleich auf Wikipedia .) Die beiden sind ziemlich eng miteinander verbunden, so dass es sich meistens um einen Perspektiv- und Sprachwechsel handelt.

Das heißt, Fuzzy-Logik gilt hauptsächlich für Beschriftungen mit unsicheren Bereichen . Ein Objekt , das ist cool , aber nicht zu kühl könnte entweder als kalt oder warm, und Fuzzy - Logik verarbeitet diese durch die Zuordnung einige gebrochene Wahrheitswert an die ‚kalte‘ und ‚warme‘ Etiketten und keine Wahrheit an den ‚heißen‘ Etikett beschrieben.

Die probabilistische Logik konzentriert sich mehr auf die Wahrscheinlichkeit einiger Tatsachen bei bestimmten Beobachtungen und konzentriert sich stark auf die Unsicherheit von Beobachtungen. Wenn wir uns eine E-Mail ansehen, verfolgen wir unsere Überzeugung, dass die E-Mail "Spam" ist und dem Benutzer nicht mit einer bestimmten Nummer angezeigt werden sollte, und passen diese Nummer an, wenn wir Beweise dafür und dagegen sehen, dass es sich um Spam handelt.