Dia Mundial da Lógica: Entendendo a Lógica Fuzzy e seu Papel na Inteligência Artificial

Em nossa vida diária, nem sempre podemos escolher entre um Sim e um Não. Isso ocorre porque você pode se deparar com situações em que não possui as informações necessárias para tomar uma decisão. Alternativamente, você mesmo pode estar perplexo.

Por exemplo, se alguém perguntar se você estará lá em um determinado dia no próximo mês, provavelmente você não reagirá instantaneamente com Sim ou Não. Porque você não pode garantir que estará disponível naquele dia no próximo mês.

Não é simples, não é?

O termo difuso refere-se a algo que não está claro. Quando uma situação não é clara, o computador, como os humanos, pode ser incapaz de fornecer uma decisão de Verdadeiro ou Falso. 1 simboliza True na Lógica Booleana, enquanto 0 representa False.

Em contraste, a lógica fuzzy leva em consideração todas as ambigüidades de um problema, onde pode haver valores alternativos adicionais além de um binário Verdadeiro e Falso. Isso é extremamente útil em inteligência artificial, que precisa ser mais intuitiva, adaptável e humana do que as operações tradicionais de máquinas. Por ocasião do Dia Mundial da Lógica (14 ^de janeiro), vamos quebrar este conceito vital.

Como Funciona a Lógica Fuzzy?

A lógica difusa considera a cognição humana a forma de dados mais crítica para tirar conclusões exatas. Essa lógica foi desenvolvida em 1965 na Universidade da Califórnia, em Berkeley, por Lotfi Zadeh, que cunhou o termo “fuzzy”. Ele argumentou que a lógica tradicional do computador era incapaz de lidar com informações pouco claras ou imprecisas.

Semelhante aos humanos, os computadores são capazes de integrar uma ampla gama de valores que existem entre Verdadeiro e Falso. Estes podem incluir Definitivamente sim, Talvez sim, Não posso dizer, Talvez não, bem como Definitivamente não.

Confira este exemplo simples de lógica difusa para entender como ela funciona:

Pergunta do problema: Está ensolarado lá fora hoje?

Solução booleana: Sim (1) ou Não (0).

De acordo com a álgebra booleana normal, o algoritmo receberá uma entrada especificada e fornecerá Sim ou Não como resultado. Isso é representado por 1 e 0 correspondentemente. No entanto, quando a lógica fuzzy é usada, outras possibilidades surgem.

Solução de lógica difusa:

• Muito sol com nuvens raras (0.95)
• Moderadamente ensolarado (0,75)
• Parcialmente ensolarado e parcialmente nublado (0,5)
• Um pouco ensolarado, mas quase nublado (0,3)
• Muito nublado com raros períodos de sol (0,1)

A lógica difusa permite uma gama mais ampla de resultados, incluindo extremamente, um pouco e nada, como visto na figura. Esses números inteiros de 0 e 1 mostram a gama de resultados possíveis.

Uma abordagem baseada na lógica fuzzy emprega todos os dados relevantes para resolver um problema. Em seguida, gera a decisão ótima com base nas entradas disponíveis. Em circunstâncias em que uma justificativa clara não pode ser fornecida, ela fornece um substituto aceitável.

Compreendendo a arquitetura técnica da lógica difusa

Já que é o Dia Mundial da Lógica, vamos dar uma olhada mais de perto na arquitetura técnica que compõe uma solução de lógica difusa. Ele compreenderá:

• O módulo central para fuzzificação : transforma a entrada, que consiste em números incertos, em subconjuntos fuzzy de valores numéricos que são logicamente separados de acordo com o conjunto de critérios predefinidos.
• Contador de regras : Armazena IF-THEN-ELSE-YES-NO — ou seja, os tipos de regras condicionais definidas pelo homem.
• Módulo de inteligência : replica a lógica do raciocínio humano criando uma inferência fuzzy usando entradas de módulos fuzzy e regras predeterminadas.
• Módulo de defuzzificação : transforma a saída difusa da unidade de inteligência em uma saída de valor nítido.

A lógica difusa é excelente para modelar situações complicadas com entradas pouco claras ou distorcidas (como desafios de IA) devido à sua semelhança com a tomada de decisão humana. Os programas de lógica difusa são mais simples de criar do que os programas de lógica convencionais e usam menos instruções, reduzindo assim a quantidade de memória necessária para executar sistemas de IA.

O Papel da Lógica Fuzzy na Inteligência Artificial

Muitas questões organizacionais complexas não podem ser resolvidas com respostas de programação sim/não ou preto/branco. Em situações em que as respostas às vezes são ambíguas, a lógica fuzzy é benéfica. A lógica difusa gerencia imprecisão ou ambigüidade associando várias métricas de credibilidade proposicional.

• Lógica fuzzy e semântica : Em sua forma mais básica, a análise de árvore de decisão é utilizada para desenvolver a lógica fuzzy. Consequentemente, pode servir como base para sistemas de inteligência artificial (IA) construídos com conclusões baseadas em regras. Tanto a lógica fuzzy quanto a semântica fuzzy (por exemplo, as palavras “sunny” e “slightly”, que não são quantificáveis) são cruciais para a programação de sistemas de inteligência artificial.
• Aplicações notáveis : as tecnologias e aplicações de IA ainda estão evoluindo em vários setores, apesar do fato de que os recursos de programação de lógica difusa estão aumentando. O Watson da IBM é um dos sistemas de IA mais proeminentes que usam lógica difusa ou semântica difusa. No setor bancário, os relatórios de investimento são gerados usando lógica difusa, aprendizado de máquina e sistemas tecnológicos similares.
• Lógica difusa e aprendizado de máquina : Às vezes, lógica difusa e aprendizado de máquina são agrupados, no entanto, eles não são idênticos. O aprendizado de máquina refere-se a sistemas de computador que replicam o intelecto humano, modificando algoritmos para resolver problemas difíceis repetidamente. A lógica difusa é um conjunto de regras ou processos que podem operar em conjuntos de dados imprecisos, mas os algoritmos ainda devem ser escritos por humanos. Ambos os campos podem ser usados ​​em inteligência artificial e na resolução de questões difíceis.
• Exemplos de lógica difusa : A lógica difusa pode ajudar redes neurais, mineração de dados, raciocínio baseado em casos (CBR) e regras de negócios. Por exemplo, a lógica difusa pode ser usada no CBR para agrupar informações dinamicamente em categorias, melhorando assim o desempenho ao reduzir a suscetibilidade a ruídos e outliers. A lógica difusa também permite que profissionais em regras de negócios criem regras mais eficazes. Aqui está uma instância de uma regra revisada que faz uso da lógica difusa.

Quando a quantidade de transações transfronteiriças é “grande” (uma frase com significado ambíguo) e a transação ocorre à noite (outro termo com semântica ambígua), a transferência pode ser suspeita.

Lógica difusa é o mesmo que teoria da probabilidade?

Probabilidade e lógica difusa são conceitos cruciais para inteligência artificial, mas a primeira tem mais a ver com análise preditiva. Em outras palavras, a probabilidade refere-se à precisão de uma inferência preditiva feita usando análise de dados baseada em IA.

Embora os termos possam parecer equivalentes, lógica fuzzy ou probabilidade não são intercambiáveis. A lógica difusa é uma visão de mundo com vários graus de veracidade. A probabilidade se concentra em noções e declarações que são verdadeiras ou falsas – ideias que podem ser certas ou erradas. A probabilidade de uma afirmação é o nível de fé em sua validade.

As definições de lógica fuzzy e probabilidade as diferenciam umas das outras. A probabilidade está ligada a ocorrências, não a fatos, porque os eventos ocorrem ou não. Não há espaço para ambiguidade. A lógica difusa, por outro lado, se esforça para compreender a essência da incerteza. Relaciona-se principalmente com o nível da verdade.

A teoria da probabilidade não pode ser usada para raciocinar com noções que você não pode descrever como inteiramente verdadeiras ou falsas.

O que mais você pode fazer com a lógica difusa?

A lógica difusa tem aplicações na maioria dos campos da computação relacionados a operações de dados, que incluem inteligência artificial e mineração de dados.

A mineração de dados, um assunto que conecta matemática, aprendizado de máquina e ciência da computação, é o processo de descobrir relacionamentos significativos em conjuntos de dados massivos. A lógica fuzzy é um conjunto de regras que podem ser aplicadas a conjuntos de dados fuzzy para chegar a conclusões lógicas. É uma técnica útil para descobrir conexões relevantes neste tipo de dados, uma vez que a mineração de dados muitas vezes inclui medições imprecisas.

Usando matemática de lógica difusa, os analistas podem produzir sinais automatizados de compra e venda em alguns sistemas de negociação complexos. Essas tecnologias ajudam os investidores a se ajustarem a uma grande variedade de situações de mercado mutáveis ​​que afetam suas participações.

Áreas como bancos, inteligência de mercado, pesquisa etc. estão sendo completamente revolucionadas pela IA, e é por isso que abordamos a lógica difusa em nosso especial do Dia Mundial da Lógica! Agora você tem uma mina de inovações para explorar em IA – como IA generativa que pode criar arte a partir de algumas palavras ou frases – o que levou a investimentos crescentes em IA e ETFs de inteligência artificial.