Logica difusa inteligencia artificial
Ejemplo de lógica difusa
La lógica difusa se define como una forma de lógica multivaluada que puede tener valores de verdad de las variables en cualquier número real entre 0 y 1. Es el concepto de mango de la verdad parcial. En la vida real, podemos encontrarnos con una situación en la que no podemos decidir si la afirmación es verdadera o falsa. En ese momento, la lógica difusa ofrece una flexibilidad muy valiosa para el razonamiento.
El algoritmo de la lógica difusa ayuda a resolver un problema tras considerar todos los datos disponibles. A continuación, toma la mejor decisión posible para la entrada dada. El método FL imita la forma de tomar decisiones en un humano que considera todas las posibilidades entre los valores digitales T y F.
Aunque el concepto de lógica difusa se ha estudiado desde los años veinte. El término lógica difusa fue utilizado por primera vez en 1965 por Lotfi Zadeh, profesor de la Universidad de Berkeley en California. Observó que la lógica informática convencional no era capaz de manipular los datos que representaban ideas humanas subjetivas o poco claras.
El algoritmo difuso se ha aplicado a varios campos, desde la teoría del control hasta la IA. Se diseñó para permitir al ordenador determinar las distinciones entre datos que no son ni verdaderos ni falsos. Algo parecido al proceso de razonamiento humano. Como un poco de oscuridad, algo de brillo, etc.
Ejemplos de lógica difusa del mundo real
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Actas Volumen 1569, Stochastic and Neural Methods in Signal Processing, Image Processing, and Computer Vision; (1991) https://doi.org/10.1117/12.48402Event: San Diego, ’91, 1991, San Diego, CA, Estados Unidos
Con el uso de técnicas de lógica difusa, la computación neural puede integrarse en el razonamiento simbólico para resolver problemas complejos del mundo real. De hecho, las redes neuronales artificiales, los sistemas expertos y los sistemas de lógica difusa, en el contexto del razonamiento aproximado, comparten características y técnicas comunes. Se introduce un modelo de Sistema Experto Conexionista Difuso, en el que se diseña una red neuronal artificial para construir la base de conocimiento de un sistema experto a partir de, ejemplos de entrenamiento (este modelo también puede utilizarse para las especificaciones de las reglas en el control lógico difuso). Se asocian dos tipos de pesos a las conexiones sinápticas en una estructura AND-OR: pesos lingüísticos primarios, interpretados como etiquetas de conjuntos difusos, y pesos numéricos secundarios. La activación de las células se calcula mediante ecuaciones difusas mínimas y máximas de los pesos. El aprendizaje consiste en encontrar los pesos (numéricos) y la topología de la red. Esta red feedforward se describe y se ilustra primero en una aplicación biomédica (ayuda al diagnóstico médico a partir de perfiles de proteínas/síndromes inflamatorios). A continuación, se muestra cómo se puede utilizar esta metodología para el reconocimiento de patrones manuscritos (los caracteres desempeñan el papel de diagnósticos): en una neurona difusa que describe un número, por ejemplo, los pesos lingüísticos representan conjuntos difusos en líneas de detección cruzada y los pesos numéricos reflejan el
Ejemplos de lógica difusa con soluciones
Siguiendo la misma línea argumental, autores como Milicevic (1999) afirman que la música, a diferencia del lenguaje, es difusa, mientras que otros, como León y Liern (2012) consideran que una partitura musical es un verdadero sistema difuso, lo que significa que los intérpretes deben ejecutar acciones muy complejas basadas en conceptos inciertos escritos en la partitura. Si aceptamos esta premisa, algunos aspectos de la teoría de la lógica difusa parecen ser una forma natural de predecir los resultados estéticos de la música (Suiter, 2010a) y su estructura.
La lógica difusa (Kosko, 1993; McNeill y Freiberger, 1993; Cox, 1994; Bandemer y Gottwald, 1995; Klir y Yuan, 1995; Yen y Langari, 1999) es una rama de la inteligencia artificial diseñada específicamente para manejar conceptos imprecisos y vagos. La lógica difusa puede concebirse como un sistema lógico basado en un concepto de verdad más general, que no es de dos valores (verdadero o falso) y muy apropiado para el razonamiento en condiciones de incertidumbre, al permitir diferentes grados de pertenencia o varios valores de verdad. En general, la aplicación de la inferencia de la lógica difusa a un problema emula algunos aspectos del razonamiento humano, por ejemplo, la cuantificación de información imprecisa o la toma de decisiones ante datos poco claros o parciales (Kosko, 1993).
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En nuestra vida diaria, no siempre se puede tomar una decisión diciendo Sí o No. Esto se debe a que podemos enfrentarnos a situaciones en las que no hay suficiente información para tomar una decisión. O puede que nosotros mismos estemos un poco confundidos. Por ejemplo, si alguien te pregunta si estás disponible en una fecha determinada el mes que viene, es probable que no digas enseguida que sí o que no. Es porque no estás completamente seguro de que no estarás ocupado en esa misma fecha el mes que viene.
El término Fuzzy significa algo que es un poco vago. Cuando una situación es vaga, el ordenador puede no ser capaz de producir un resultado que sea Verdadero o Falso. Según la lógica booleana, el valor 1 se refiere a Verdadero y el 0 a Falso. Pero un algoritmo de Lógica Difusa considera todas las incertidumbres de un problema, en el que puede haber otros valores posibles además de Verdadero o Falso.
