Hari Logika Sedunia: Memahami Logika Fuzzy dan Perannya dalam Kecerdasan Buatan

Dalam kehidupan kita sehari-hari, kita tidak selalu dapat memilih antara Ya dan Tidak. Ini terjadi karena Anda mungkin menghadapi situasi di mana Anda kekurangan informasi yang diperlukan untuk mengambil keputusan. Atau, Anda mungkin bingung sendiri.

Misalnya, jika seseorang bertanya apakah Anda akan berada di sana pada hari tertentu bulan depan, Anda mungkin tidak langsung bereaksi dengan Ya atau Tidak. Karena Anda tidak dapat menjamin bahwa Anda akan tersedia pada hari itu bulan depan.

Tidak sederhana, bukan?

Istilah fuzzy mengacu pada sesuatu yang tidak jelas. Saat situasi tidak jelas, komputer, seperti manusia, mungkin tidak dapat memberikan keputusan Benar atau Salah. 1 melambangkan Benar dalam Logika Boolean, sedangkan 0 melambangkan Salah.

Sebaliknya, logika fuzzy mempertimbangkan semua ambiguitas masalah, di mana mungkin ada nilai alternatif tambahan di luar biner Benar dan Salah. Ini sangat berguna dalam kecerdasan buatan, yang harus lebih intuitif, adaptif, dan mirip manusia daripada operasi mesin tradisional. Dalam rangka Hari Logika Sedunia (14 ^Januari ), mari kita uraikan konsep penting ini.

Bagaimana Cara Kerja Logika Fuzzy?

Logika fuzzy menganggap kognisi manusia sebagai bentuk data paling kritis untuk menarik kesimpulan yang tepat. Logika ini dikembangkan pada tahun 1965 di University of California, Berkeley, oleh Lotfi Zadeh, yang menciptakan istilah “fuzzy”. Dia berpendapat bahwa logika komputer tradisional tidak mampu menangani informasi yang tidak jelas atau tidak tepat.

Mirip dengan manusia, komputer mampu mengintegrasikan berbagai nilai yang ada antara Benar dan Salah. Ini mungkin termasuk Pasti ya, Mungkin ya, Tidak bisa mengatakan, Mungkin tidak, dan Pasti tidak.

Lihat contoh sederhana logika fuzzy ini untuk memahami cara kerjanya:

Pertanyaan masalah: Apakah hari ini cerah di luar?

Solusi Boolean: Ya (1) atau Tidak (0).

Sejalan dengan aljabar Boolean normal, algoritme akan menerima input yang ditentukan dan memberikan Ya atau Tidak sebagai hasilnya. Ini diwakili oleh 1 dan 0 secara berurutan. Namun, ketika logika fuzzy digunakan, kemungkinan lain muncul.

Solusi logika fuzzy:

• Sangat cerah dengan awan langka (0,95)
• Cukup cerah (0,75)
• Sebagian cerah dan sebagian berawan (0,5)
• Sedikit cerah tapi sebagian besar berawan (0,3)
• Sangat berawan dengan periode cerah yang langka (0,1)

Logika fuzzy memungkinkan jangkauan hasil yang lebih luas, termasuk sangat, agak, dan tidak sama sekali, seperti yang terlihat pada gambar. Bilangan bulat dari 0 dan 1 ini menunjukkan rentang hasil yang mungkin.

Pendekatan berdasarkan logika fuzzy mempekerjakan semua data yang relevan untuk memecahkan masalah. Ini kemudian menghasilkan keputusan optimal berdasarkan input yang tersedia. Dalam keadaan ketika alasan yang jelas tidak dapat diberikan, itu memberikan pengganti yang dapat diterima.

Memahami Arsitektur Teknis Logika Fuzzy

Karena ini adalah Hari Logika Sedunia, mari kita lihat lebih dekat arsitektur teknis yang membentuk solusi logika fuzzy. Ini akan terdiri dari:

• Modul pusat untuk fuzzifikasi : Ini mengubah input, yang terdiri dari angka-angka yang tidak pasti, menjadi subset fuzzy nilai numerik yang dipisahkan secara logis sesuai dengan set kriteria yang telah ditetapkan.
• Penghitung aturan : Ini menyimpan IF-THEN-ELSE-YES-NO — yaitu, jenis aturan bersyarat yang ditentukan manusia.
• Modul intelijen : Ini mereplikasi logika penalaran manusia dengan membuat inferensi fuzzy menggunakan input dari modul fuzzy dan aturan yang telah ditentukan.
• Modul defuzzifikasi : Ini mengubah output fuzzy dari unit intelijen menjadi output nilai tajam.

Logika fuzzy sangat bagus untuk memodelkan situasi rumit dengan input yang tidak jelas atau miring (seperti tantangan AI) karena kemiripannya dengan pengambilan keputusan oleh manusia. Program logika fuzzy lebih mudah dibuat daripada program logika konvensional dan menggunakan instruksi yang lebih sedikit, sehingga mengurangi jumlah memori yang diperlukan untuk menjalankan sistem AI.

Peran Logika Fuzzy dalam Kecerdasan Buatan

Banyak masalah organisasi yang kompleks tidak dapat diselesaikan dengan respons pemrograman ya/tidak atau hitam/putih. Dalam situasi di mana tanggapan terkadang ambigu, logika fuzzy bermanfaat. Logika fuzzy mengelola ketidaktepatan atau ambiguitas dengan mengaitkan beberapa metrik dari kepercayaan proposisional.

• Logika fuzzy dan semantik : Dalam bentuknya yang paling dasar, analisis pohon keputusan digunakan untuk mengembangkan logika fuzzy. Akibatnya, ini dapat berfungsi sebagai dasar untuk sistem kecerdasan buatan (AI) yang dibangun dengan kesimpulan berbasis aturan. Logika fuzzy dan semantik fuzzy (misalnya, kata "cerah" dan "sedikit", yang tidak dapat dihitung) sangat penting untuk pemrograman sistem kecerdasan buatan.
• Aplikasi penting : Teknologi dan aplikasi AI masih berkembang di berbagai sektor, terlepas dari kenyataan bahwa kemampuan pemrograman logika fuzzy meningkat. Watson IBM adalah salah satu sistem AI paling menonjol yang menggunakan logika fuzzy atau semantik fuzzy. Di sektor perbankan, laporan investasi dihasilkan menggunakan logika fuzzy, pembelajaran mesin, dan sistem teknologi serupa.
• Logika fuzzy dan pembelajaran mesin : Terkadang, logika fuzzy dan pembelajaran mesin dikelompokkan bersama, namun tidak identik. Pembelajaran mesin mengacu pada sistem komputer yang mereplikasi kecerdasan manusia dengan memodifikasi algoritme untuk berulang kali memecahkan masalah yang sulit. Logika fuzzy adalah seperangkat aturan atau proses yang dapat beroperasi pada kumpulan data yang tidak tepat, tetapi algoritmanya tetap harus ditulis oleh manusia. Kedua bidang tersebut dapat digunakan dalam kecerdasan buatan dan penyelesaian masalah yang sulit.
• Contoh logika fuzzy : Logika fuzzy dapat membantu jaringan saraf, penambangan data, penalaran berbasis kasus (CBR), dan aturan bisnis. Misalnya, logika fuzzy dapat digunakan dalam CBR untuk mengelompokkan informasi secara dinamis ke dalam kategori, sehingga meningkatkan kinerja dengan mengurangi kerentanan terhadap noise dan outlier. Logika fuzzy juga memungkinkan para profesional dalam aturan bisnis untuk menyusun aturan yang lebih efektif. Berikut adalah contoh aturan yang direvisi yang menggunakan logika fuzzy.

Ketika jumlah transaksi lintas batas "besar" (frasa dengan makna ambigu) dan transaksi terjadi pada malam hari (istilah lain dengan semantik ambigu), transfer mungkin dicurigai.

Apakah Logika Fuzzy Sama dengan Teori Probabilitas?

Probabilitas dan logika fuzzy keduanya merupakan konsep penting untuk kecerdasan buatan, tetapi yang pertama lebih berkaitan dengan analitik prediktif. Dengan kata lain, probabilitas mengacu pada keakuratan inferensi prediktif yang dibuat menggunakan analisis data berbasis AI.

Meskipun istilahnya mungkin tampak setara, logika fuzzy atau probabilitas tidak dapat dipertukarkan. Logika fuzzy adalah pandangan dunia dengan berbagai tingkat kebenaran. Probabilitas berfokus pada gagasan dan pernyataan yang benar atau salah – gagasan yang mungkin benar atau salah. Kemungkinan klaim adalah tingkat kepercayaan pada validitasnya.

Definisi logika fuzzy dan probabilitas membedakannya satu sama lain. Probabilitas terkait dengan kejadian, bukan fakta, karena peristiwa bisa terjadi atau tidak terjadi. Tidak ada ruang untuk ambiguitas. Logika fuzzy, di sisi lain, berusaha untuk memahami esensi dari ketidakpastian. Ini sebagian besar berkaitan dengan tingkat kebenaran.

Teori probabilitas tidak dapat digunakan untuk bernalar dengan gagasan yang tidak dapat Anda gambarkan sebagai sepenuhnya benar atau salah.

Apa Lagi yang Dapat Anda Lakukan dengan Logika Fuzzy?

Logika fuzzy memiliki aplikasi di sebagian besar bidang komputasi yang berkaitan dengan operasi data, yang mencakup kecerdasan buatan serta penambangan data.

Penambangan data, subjek yang menghubungkan matematika, pembelajaran mesin, dan ilmu komputer, adalah proses menemukan hubungan yang signifikan dalam kumpulan data masif. Logika fuzzy adalah seperangkat aturan yang dapat diterapkan pada kumpulan data fuzzy untuk mencapai kesimpulan logis. Ini adalah teknik yang berguna untuk menemukan koneksi yang relevan dalam tipe data ini, mengingat bahwa penambangan data seringkali mencakup pengukuran yang tidak tepat.

Menggunakan matematika logika fuzzy, analis dapat menghasilkan sinyal beli dan jual otomatis dalam beberapa sistem perdagangan yang kompleks. Teknologi ini membantu investor dalam menyesuaikan diri dengan berbagai macam situasi pasar yang dapat berubah yang berdampak pada kepemilikan mereka.

Area seperti perbankan, intelijen pasar, penelitian, dll., sedang sepenuhnya direvolusi oleh AI, itulah sebabnya kami membahas logika fuzzy dalam acara khusus Hari Logika Sedunia! Anda sekarang memiliki tambang inovasi baru untuk dijelajahi dalam AI – seperti AI generatif yang dapat menciptakan karya seni dari beberapa kata atau frasa – yang telah menghasilkan investasi yang berkembang dalam AI dan ETF kecerdasan buatan.