A lógica difusa é a lógica em que toda declaração pode ter qualquer valor de verdade real entre 0 e 1.
Como a lógica difusa pode ser usada na criação de IA? É útil para certos problemas de decisão que envolvem várias entradas? Você pode dar um exemplo de uma IA que a usa?
Um exemplo clássico de lógica difusa em uma IA é o sistema especialista Mycin.
A lógica difusa pode ser usada para lidar com probabilidades e incertezas.
Se observarmos, por exemplo, a lógica de predicados, todas as afirmações serão verdadeiras ou falsas. Na realidade, não temos essa certeza matemática.
Por exemplo, digamos que um médico (ou sistema especialista) vê um sintoma que pode ser atribuído a algumas doenças diferentes (digamos A, B e C). O médico atribuirá agora uma maior probabilidade à possibilidade de o paciente ter uma dessas três doenças. Não há afirmação verdadeira ou falsa definida, mas há uma mudança de peso. Isso pode ser refletido na lógica nebulosa, mas não tão facilmente na lógica simbólica.
Minha impressão é que a lógica nebulosa declinou principalmente na relevância e a lógica probabilística assumiu seu nicho. (Veja a comparação na Wikipedia .) Os dois estão um pouco profundamente relacionados e, portanto, é principalmente uma mudança de perspectiva e linguagem.
Ou seja, a lógica difusa se aplica principalmente a rótulos com intervalos incertos . Um objeto legal, mas não muito legal, pode ser descrito como frio ou quente, e a lógica nebulosa lida com isso atribuindo algum valor de verdade fracionário aos rótulos 'frio' e 'quente' e nenhuma verdade ao rótulo 'quente'.
A lógica probabilística se concentra mais na probabilidade de algum fato, dadas algumas observações, e está profundamente focada na incerteza das observações. Quando olhamos para um email, rastreamos nossa crença de que o email é "spam" e não deve ser mostrado ao usuário com algum número, e o ajustamos conforme vemos evidências a favor e contra o spam.