Увлекательная роль нечеткой логики в развитии искусственного интеллекта

В нашей жизни бывают различные ситуации, когда мы не можем принять решение «да» или «нет». Это может быть связано с недостатком информации, неясной ситуацией и т. д. Точно так же существуют определенные условия, когда компьютеры и системы автоматизации сталкиваются с такого рода проблемами при принятии решений. Нечеткая логика в ИИ создана для обработки этих неопределенностей и получения выходных данных в случае неполных или неточных входных данных от систем.

Что такое нечеткая логика?

Нечеткая логика — это тип системы многозначной логики, в которой значения истинности переменных могут быть любым действительным числом от 0 до 1, а не стандартными значениями «истина» или «ложь». Это математический подход к моделированию двусмысленности и неопределенности во время принятия решений, используемый для работы с неоднозначными или неопределенными данными.

Лофти Заде разработал эту концепцию в 1965 году, основанную на теории нечетких множеств. Эта концепция представляет альтернативы, не предоставляемые компьютерами, но эквивалентные широким областям альтернатив, предоставляемых людьми.

Метод нечеткой логики помогает находить решения проблем, рассматривая всю необходимую информацию. Затем он предоставляет наиболее подходящую оценку на основе входных данных.

Нечеткую логику можно использовать в таких устройствах, как рабочие станции, микроконтроллеры или большие сетевые системы, для получения определенного результата. Кроме того, его можно использовать как для аппаратного, так и для программного обеспечения.

Почему нечеткая логика?

Система нечеткой логики используется по различным коммерческим и практическим причинам. Он может управлять машинами и потребительскими товарами. Возможно, оно не предлагает правильных рассуждений, но оно предлагает достаточную логику. Инженеры могут лучше управлять неопределенностью, используя нечеткую логику.

Характеристики нечеткой логики

Характеристики нечеткой логики следующие:

1. Он служит универсальным и простым методом применения технологии машинного обучения.
2. Это позволяет вам воспроизвести логический процесс человеческого рассуждения.
3. Нечеткая логика в ИИ рассматривает вывод как метод распространения эластичных ограничений.
4. Он позволяет строить нелинейные функции любой степени сложности.
5. Его можно настроить на безопасный отказ в случае выхода из строя или повреждения какого-либо датчика обратной связи, что делает его изначально устойчивым, поскольку он не зависит от фиксированных, свободных от помех входных сигналов.
6. Его легко модифицировать для улучшения или повышения производительности системы.
7. Нечеткая логика может управлять нелинейными системами, с которыми может быть сложно справиться математически.

Архитектура систем нечеткой логики

Фундаментальная архитектура или структура систем нечеткой логики включает четыре компонента.

База правил

Он включает в себя все рекомендации и ситуации «если-то», предложенные экспертами для помощи в принятии решений. Последние инновации в нечеткой теории предоставляют несколько эффективных методов проектирования и оптимизации нечетких контроллеров. Эти улучшения или достижения уменьшают количество неопределенных наборов правил.

Фаззификация

Этот процесс преобразует входные данные или четкие числа в нечеткие множества. Используя датчики, вы можете измерить точные входные данные и передать их в систему управления для дополнительной обработки. Этот компонент делит входные сигналы на заданные пять состояний:

Механизм логического вывода

Механизм вывода обрабатывает все данные; это ключевой компонент любой системы нечеткой логики (FLS). Он оценивает уровень соответствия между текущим нечетким вводом и каждым правилом и выбирает, какие правила должны выполняться на основе поля ввода. После выполнения каждого правила оно группируется для создания управляющих действий.

Дефаззификация

Он преобразует нечеткие множества, сгенерированные механизмом вывода, в четкое значение. Доступны различные методы дефаззификации, наиболее эффективный из которых используется в сочетании с определенной экспертной системой для минимизации ошибки. Это заключительный этап создания системы нечеткой логики.

Функция членства

Функции принадлежности (MF) являются важными компонентами теории нечетких множеств, которая реализована в контроллере нечеткой логики. Это график, на котором показаны значения членства от 0 до 1 для каждой точки в заданном входном пространстве.

Основная цель функций принадлежности — сопоставить нечеткие лингвистические термины с нечеткими входными значениями и наоборот. Это позволяет визуализировать нечеткое множество и количественно оценить лингвистические слова.

Пример системы нечеткой логики

Стиральная машина — отличный пример понимания того, как работает нечеткая логика в ИИ. Рассмотрим базовую систему нечеткого управления, которая регулирует расход воды в стиральной машине, время стирки, скорость отжима и процесс стирки.

В данном случае входными параметрами являются количество одежды, степень загрязнения и вид загрязнения. Хотя количество одежды будет влиять на количество потребляемой воды, на количество грязи будет влиять прозрачность воды, а тип грязи можно определить по тому, как долго цвет воды остается неизменным.

Система нечеткой логики будет определять время стирки одежды, учитывая эти три основных параметра, используя логику «если-то».

Приложения нечеткой логики

Вот некоторые применения нечеткой логики.

1. Нечеткая логика широко используется для управления подачей топлива и зажиганием в зависимости от положения дроссельной заслонки, температуры охлаждающей воды, числа оборотов в минуту и ​​других факторов.
2. Его можно использовать в крупных стабильных предприятиях для процессов, облегчающих принятие решений, и для индивидуальной оценки.
3. Нечеткая логика использовалась при обработке естественного языка и различных приложениях искусственного интеллекта.
4. Он широко используется в аэрокосмической отрасли для контроля высоты спутников и космических кораблей.
5. Он также широко используется для распознавания и классификации образов при распознавании нечеткой логики и обнаружении рукописного ввода. Он также служит для поиска размытых изображений.
6. Министерство обороны использует алгоритмы нечеткой логики для автоматического обнаружения инфракрасных тепловизионных изображений и подводных целей.

Преимущества и недостатки системы нечеткой логики

Нечеткая логика в ИИ имеет ряд преимуществ и недостатков, например следующие:

Преимущества нечеткой логики

Преимущества нечеткой логики в ИИ:

1. Эта система может обрабатывать входные данные любого типа, включая беспорядочные, неорганизованные или неверные данные.
2. Системы нечеткой логики просты в построении и понимании.
3. Нечеткая логика основана на математических принципах теории множеств, и ее рассуждения довольно просты для понимания.
4. Он служит высокоэффективным решением сложных проблем во всех аспектах нашей жизни, поскольку имитирует человеческое мышление и процесс принятия решений.
5. Для описания алгоритмов необходим ограниченный объем информации, требующий ограниченного места для хранения.
6. Пользователи могут использовать его для регулирования бытовой техники и других товаров.
7. Вы можете использовать недорогие датчики, что снижает стоимость и сложность всей системы.

Недостатки нечеткой логики

Недостатками нечеткой логики в ИИ являются:

1. Системы нечеткой логики работают медленно и медленно генерируют выходные данные.
2. Нечеткая логика в ИИ может не подойти для ситуаций, требующих высокой точности.
3. Система, основанная на нечетких знаниях, требует значительного тестирования оборудования для подтверждения и проверки.
4. Поскольку нечеткая логика использует точные и неточные данные, точность часто может быть снижена.

Выберите правильную программу

Раскройте потенциал искусственного интеллекта и машинного обучения с помощью комплексных программ Simplilearn. Выберите подходящую программу AI/ML, чтобы освоить передовые технологии и продвинуться по карьерной лестнице.

Заключение

Применение инструментов ИИ расширяется с каждым днем, как и потребность в том, чтобы ИИ лучше понимал когнитивные способности человека. Нечеткая логика в ИИ — это один из способов, которым программное обеспечение ИИ функционирует подобно людям, создавая выходные данные для неполных или неточных входных данных. С помощью нечеткой логики ИИ пытается мыслить как люди и отвечать на любой условный вопрос. Узнайте больше о нечеткой логике и других интересных темах в программе последипломного образования Калифорнийского технологического института Simplilearn по искусственному интеллекту и машинному обучению. Это отличный курс для людей, которые хотят узнать о том, что такое искусственный интеллект, и хотят сделать интересную карьеру.

Часто задаваемые вопросы

1. Что вы подразумеваете под нечеткой логикой?

Нечеткая логика — это метод анализа переменных, который позволяет обрабатывать множество возможных значений истинности с использованием одной переменной. Метод FL имитирует то, как люди принимают решения, рассматривая все промежуточные варианты между цифровыми значениями ДА и НЕТ. Это своего рода вычисление, в котором используются «степени истины» вместо более традиционных «истина или ложь».

2. Что такое нечеткая и четкая логика в ИИ?

Нечеткое множество следует теории бесконечных значений. С другой стороны, четкое множество основано на двузначной логике. Четкая логика (crisp) эквивалентна булевой логике (либо 0, либо 1). Утверждение может быть либо истинным (1), либо ложным (0); нечеткая логика выражает степень истинности того или иного аспекта.

3. Почему ее называют нечеткой логикой?

Нечеткая логика основана на идее, что люди часто принимают решения на основе несовершенных и нерелевантных данных. Нечеткие алгоритмы и нечеткие списки представляют собой математические модели неопределенности и неточной информации.

4. Где используется нечеткая логика?

Нечеткая логика имеет множество применений, таких как аэрокосмическая техника, искусственный интеллект, машинное обучение, управление автомобильным движением, промышленные процессы, обработка изображений и многое другое.