Нечеткие знания

При попытке формализовать человеческие знания исследователи вскоре столк­нулись с проблемой, затруднявшей использование традиционного математиче­ского аппарата для их описания. Существует целый класс описаний, оперирую­щих качественными характеристиками объектов (много, мало, сильный, очень сильный и т. п.). Эти характеристики обычно размыты и не могут быть однознач­но интерпретированы, однако содержат важную информацию (например, «Од­ним из возможных признаков гриппа является высокая температура»).

Кроме того, в задачах, решаемых интеллектуальными системами, часто прихо­дится пользоваться неточными знаниями, которые не могут быть интерпретиро­ваны как полностью истинные или ложные (логические true/false или 0/1). Существуют знания, достоверность которых выражается некоторой промежуточной цифрой, например 0,7.

Как, не разрушая свойства размытости и неточности, представлять подобные зна­ния формально? Для разрешения таких проблем в начале 70-х американский ма­тематик Лотфи Заде предложил формальный аппарат нечеткой (fuzzy) алгебры и нечеткой логики. Позднее это направление получило широкое рас­пространение и положило на­чало одной из ветвей ИИ под названием — мягкие вычисления (soft computing).

Л. Заде ввел одно из главных понятий в нечеткой логике — понятие лингвисти­ческой переменной.

Лингвистическая переменная (ЛП) — это переменная, значение которой определяется набором вербальных (то есть словесных) характеристик некоторого свойства.

Например, ЛП «рост» определяется через набор {карликовый, низкий, средний, высокий, очень высокий}.