Weltlogiktag: Fuzzy-Logik und ihre Rolle in der künstlichen Intelligenz verstehen

In unserem täglichen Leben können wir nicht immer zwischen Ja und Nein wählen. Dies geschieht, weil Sie Situationen begegnen können, in denen Ihnen die notwendigen Informationen fehlen, um eine Entscheidung zu treffen. Alternativ können Sie selbst ratlos sein.

Wenn zum Beispiel jemand fragt, ob Sie nächsten Monat an einem bestimmten Tag da sein werden, werden Sie wahrscheinlich nicht sofort mit Ja oder Nein reagieren. Denn Sie können nicht garantieren, dass Sie nächsten Monat an diesem Tag verfügbar sind.

Nicht einfach, oder?

Der Begriff Fuzzy bezieht sich auf etwas, das unklar ist. Wenn eine Situation unklar ist, kann der Computer wie der Mensch möglicherweise keine Wahr- oder Falschentscheidung treffen. 1 symbolisiert True in der Booleschen Logik, während 0 False darstellt.

Im Gegensatz dazu berücksichtigt die Fuzzy-Logik alle Mehrdeutigkeiten eines Problems, bei denen es zusätzliche alternative Werte über ein binäres Wahr und Falsch hinaus geben könnte. Dies ist enorm nützlich für die künstliche Intelligenz, die intuitiver, anpassungsfähiger und menschenähnlicher sein muss als herkömmliche Maschinenoperationen. Lassen Sie uns anlässlich des ^Welttags der Logik (14. Januar) dieses wichtige Konzept aufschlüsseln.

Wie funktioniert Fuzzy-Logik?

Die Fuzzy-Logik betrachtet die menschliche Kognition als die kritischste Datenform, um genaue Schlussfolgerungen zu ziehen. Diese Logik wurde 1965 an der University of California, Berkeley, von Lotfi Zadeh entwickelt, der den Begriff „Fuzzy“ prägte. Er argumentierte, dass traditionelle Computerlogik nicht in der Lage sei, mit unklaren oder ungenauen Informationen umzugehen.

Ähnlich wie Menschen sind Computer in der Lage, eine breite Palette von Werten zu integrieren, die zwischen Wahr und Falsch liegen. Diese können „Definitiv ja“, „Vielleicht ja“, „Kann ich nicht sagen“, „Vielleicht nein“ sowie „Definitiv nein“ umfassen.

Sehen Sie sich dieses einfache Beispiel für Fuzzy-Logik an, um zu verstehen, wie sie funktioniert:

Problemfrage: Ist es heute draußen sonnig?

Boolesche Lösung: Ja (1) oder Nein (0).

In Übereinstimmung mit der normalen Booleschen Algebra erhält der Algorithmus eine bestimmte Eingabe und liefert entweder Ja oder Nein als Ergebnis. Dies wird entsprechend durch 1 und 0 dargestellt. Wenn jedoch Fuzzy-Logik verwendet wird, ergeben sich andere Möglichkeiten.

Fuzzy-Logik-Lösung:

• Sehr sonnig mit seltenen Wolken (0,95)
• Mäßig sonnig (0,75)
• Teils sonnig und teils bewölkt (0,5)
• Etwas sonnig, aber überwiegend bewölkt (0,3)
• Sehr bewölkt mit seltenen Sonnenperioden (0,1)

Fuzzy-Logik ermöglicht ein breiteres Spektrum an Ergebnissen, darunter extrem, etwas und überhaupt nicht, wie in der Abbildung zu sehen ist. Diese ganzen Zahlen von 0 bis 1 zeigen den Bereich der möglichen Ergebnisse.

Ein auf Fuzzy-Logik basierender Ansatz verwendet alle relevanten Daten, um ein Problem zu lösen. Es generiert dann die optimale Entscheidung basierend auf den verfügbaren Eingaben. In Fällen, in denen keine klare Begründung geliefert werden kann, bietet es einen akzeptablen Ersatz.

Verständnis der technischen Architektur der Fuzzy-Logik

Lassen Sie uns am Welttag der Logik einen genaueren Blick auf die technische Architektur werfen, die eine Fuzzy-Logik-Lösung ausmacht. Es wird umfassen:

• Das zentrale Modul zur Fuzzifizierung : Es transformiert die Eingabe, die aus unbestimmten Zahlen besteht, in Zahlenwert-Fuzzy-Teilmengen, die nach dem vorgegebenen Kriteriensatz logisch getrennt sind.
• Regelzähler : Er speichert IF-THEN-ELSE-YES-NO – dh die Arten von menschendefinierten bedingten Regeln.
• Intelligenzmodul : Es repliziert die menschliche Argumentationslogik, indem es eine Fuzzy-Inferenz unter Verwendung von Eingaben von Fuzzy-Modulen und vordefinierten Regeln erstellt.
• Defuzzifizierungsmodul : Es wandelt die Fuzzy-Ausgabe der Intelligenzeinheit in eine gestochen scharfe Wertausgabe um.

Fuzzy-Logik eignet sich aufgrund ihrer Ähnlichkeit mit menschlicher Entscheidungsfindung hervorragend für die Modellierung komplizierter Situationen mit unklaren oder verzerrten Eingaben (wie KI-Herausforderungen). Fuzzy-Logik-Programme sind einfacher zu erstellen als herkömmliche Logikprogramme und verwenden weniger Anweisungen, wodurch der für die Ausführung von KI-Systemen erforderliche Speicherplatz reduziert wird.

Die Rolle der Fuzzy-Logik in der künstlichen Intelligenz

Viele komplexe organisatorische Probleme lassen sich nicht mit Ja/Nein- oder Schwarz/Weiß-Programmierantworten lösen. In Situationen, in denen Antworten manchmal mehrdeutig sind, ist Fuzzy-Logik von Vorteil. Die Fuzzy-Logik verwaltet Ungenauigkeiten oder Mehrdeutigkeiten, indem sie mehrere Metriken für die Glaubwürdigkeit von Aussagen verknüpft.

• Fuzzy-Logik und Semantik : In ihrer grundlegendsten Form wird die Entscheidungsbaumanalyse verwendet, um Fuzzy-Logik zu entwickeln. Folglich kann es als Grundlage für Systeme mit künstlicher Intelligenz (KI) dienen, die mit regelbasierten Schlussfolgerungen konstruiert wurden. Sowohl die Fuzzy-Logik als auch die Fuzzy-Semantik (z. B. die nicht quantifizierbaren Wörter „sonnig“ und „leicht“) sind für die Programmierung von Systemen der künstlichen Intelligenz von entscheidender Bedeutung.
• Bemerkenswerte Anwendungen : KI-Technologien und -Anwendungen entwickeln sich in einer Reihe von Sektoren weiter, obwohl die Möglichkeiten der Fuzzy-Logik-Programmierung zunehmen. Watson von IBM ist eines der bekanntesten KI-Systeme, das Fuzzy-Logik oder Fuzzy-Semantik verwendet. Im Bankensektor werden Anlageberichte mithilfe von Fuzzy-Logik, maschinellem Lernen und ähnlichen technologischen Systemen erstellt.
• Fuzzy-Logik und maschinelles Lernen : Manchmal werden Fuzzy-Logik und maschinelles Lernen zusammen gruppiert, sie sind jedoch nicht identisch. Maschinelles Lernen bezieht sich auf Computersysteme, die den menschlichen Intellekt replizieren, indem sie Algorithmen modifizieren, um wiederholt schwierige Probleme zu lösen. Fuzzy-Logik ist eine Reihe von Regeln oder Prozessen, die mit ungenauen Datensätzen arbeiten können, aber die Algorithmen müssen dennoch von Menschen geschrieben werden. Beide Felder können in der künstlichen Intelligenz und der Lösung schwieriger Probleme verwendet werden.
• Beispiele für Fuzzy-Logik : Fuzzy-Logik kann neuronale Netze, Data Mining, Case-Based Reasoning (CBR) und Geschäftsregeln unterstützen. Beispielsweise kann Fuzzy-Logik in CBR verwendet werden, um Informationen dynamisch in Kategorien zu gruppieren und somit die Leistung zu verbessern, indem die Anfälligkeit für Rauschen und Ausreißer verringert wird. Fuzzy-Logik ermöglicht auch Fachleuten für Geschäftsregeln, effektivere Regeln zu erstellen. Hier ist eine Instanz einer überarbeiteten Regel, die Fuzzy-Logik verwendet.

Wenn die Menge der grenzüberschreitenden Transaktionen „groß“ ist (ein Ausdruck mit mehrdeutiger Bedeutung) und die Transaktion abends stattfindet (ein weiterer Begriff mit mehrdeutiger Bedeutung), kann die Übertragung verdächtig sein.

Ist Fuzzy-Logik dasselbe wie Wahrscheinlichkeitstheorie?

Wahrscheinlichkeit und Fuzzy-Logik sind beide entscheidende Konzepte für künstliche Intelligenz, aber ersteres hat mehr mit Predictive Analytics zu tun. Mit anderen Worten bezieht sich die Wahrscheinlichkeit auf die Genauigkeit einer prädiktiven Schlussfolgerung, die mithilfe einer KI-basierten Datenanalyse erstellt wurde.

Obwohl die Begriffe gleichwertig erscheinen mögen, sind Fuzzy-Logik oder Wahrscheinlichkeit nicht austauschbar. Fuzzy-Logik ist eine Weltanschauung mit unterschiedlichem Grad an Wahrhaftigkeit. Wahrscheinlichkeit konzentriert sich auf Vorstellungen und Aussagen, die entweder wahr oder falsch sind – Ideen, die entweder richtig oder falsch sein können. Die Wahrscheinlichkeit eines Anspruchs ist das Maß an Vertrauen in seine Gültigkeit.

Die Definitionen von Fuzzy-Logik und Wahrscheinlichkeit unterscheiden sie voneinander. Wahrscheinlichkeit ist an Ereignisse gebunden, nicht an Tatsachen, denn Ereignisse treten entweder auf oder nicht. Es gibt keinen Raum für Mehrdeutigkeiten. Die Fuzzy-Logik hingegen versucht, das Wesen der Unsicherheit zu erfassen. Es bezieht sich hauptsächlich auf die Ebene der Wahrheit.

Die Wahrscheinlichkeitstheorie kann nicht verwendet werden, um mit Vorstellungen zu argumentieren, die Sie nicht als vollständig wahr oder falsch beschreiben können.

Was kann man sonst noch mit Fuzzy Logic machen?

Fuzzy-Logik hat Anwendungen in den meisten Computerbereichen, die mit Datenoperationen zu tun haben, einschließlich künstlicher Intelligenz sowie Data Mining.

Data Mining, ein Fachgebiet, das Mathematik, maschinelles Lernen und Informatik verbindet, ist der Prozess, signifikante Zusammenhänge in riesigen Datensätzen zu entdecken. Fuzzy-Logik ist eine Reihe von Regeln, die auf Fuzzy-Datensätze angewendet werden können, um logische Schlussfolgerungen zu ziehen. Es ist eine nützliche Technik, um relevante Zusammenhänge in dieser Art von Daten zu entdecken, da Data Mining oft ungenaue Messungen beinhaltet.

Unter Verwendung von Fuzzy-Logik-Mathematik können Analysten in einigen komplexen Handelssystemen automatisierte Kauf- und Verkaufssignale erzeugen. Diese Technologien helfen Anlegern, sich an eine Vielzahl von veränderlichen Marktsituationen anzupassen, die sich auf ihre Bestände auswirken.

Bereiche wie Bankwesen, Marktforschung, Forschung usw. werden durch KI vollständig revolutioniert, weshalb wir in unserem Special zum Weltlogiktag Fuzzy-Logik behandelt haben! Sie haben jetzt eine Fülle neuer Innovationen in der KI zu erforschen – wie die generative KI, die aus ein paar Wörtern oder Sätzen Kunst machen kann – was zu wachsenden Investitionen in ETFs für KI und künstliche Intelligenz geführt hat.