Fuzzy logika: Porovnání verzí
Smazaný obsah Přidaný obsah
Robot: Opravuji 1 zdrojů and označuji 0 zdrojů jako nefunkční #IABot (v2.0beta15) |
m Odstavec Motivace vzniku jsem doplnil o několik podrobnodtí a dva prameny. |
||
Řádek 12:
Motivace vzniku fuzzy množin a návazně fuzzy logiky, byla vytvořit nástroj, který by byl mostem mezi dvěma typy znalostí, mezi nimiž je propast. Pro vysvětlení si z hesla [[Vágnost]] uvedeného zde na Wikipedii vypůjčíme odstavec:
Mezi znalostmi získanými přirozeným poznáním a znalostmi získanými poznáním metodou exaktních věd, je ''kvalitativní propast''. V prvém případě se na svět díváme filtrem vágnosti, v druhém případě filtrem „dírkovaným“, dírkami „vidíme“ [[atribut|atributy]] (měřitelné veličiny a parametry) - elementární manifestace reálného světa a vztahy mezi nimi, a nic jiného. Newton ''„digitalizoval“'' přirozený vágní pohled člověka na reálný svět. Inherentně vágní znalosti získané přirozeným poznáním lze sdělovat (reprezentovat, popsat) jen a jen neformálním jazykem, nejčastěji přirozeným. Znalosti získané umělým poznáním lze reprezentovat umělým formálním jazykem (matematika, logika, programovací jazyky
'''Zadehova idea:'''
Jedná se o to, jak inherentně vágní výroky přirozeného jazyka, převést do formálního jazyka, jímž v tomto případě je fuzzy logika a překonat tak onu výše uvedenou propast.<ref>{{Citace monografie▼
A basic difference between perception and measurement is that, in general, measurements are crisp whereas perceptions are fuzzy. In a fundamental way, this is the reason why to deal with perceptions it is necessary to employ a logical system that is fuzzy rather than crisp<ref>L. A. Zadeh: From Computing with Numbers to Computing with Words – From Manipulation of Measurements to Manipulation of Perceptions. In: Fuzzy Control. Theory and Practice. (Editors: R. Hampel, M. Wagenknecht, N. Chaker). Springer – Verlag Berlin Heidelberg GMBH – 2013. </ref>.
Což lze česky vyjádřit:
Základní rozdíl mezi percepcí ([[vnímání|vnímáním]]) a měřením je ten, že obecně vzato měření je ostré, zatímco percepce je fuzzy. V podstatě je to důvod, proč při zacházení s percepcí je nutné použít logický systém, který je spíš fuzzy než ostrý.
L. A. Zadeh přichází s myšlenkou, (ostrou) dvouhodnotovou (0 - 1, nebo též ANO – NE) formální logiku, rozšířit o nástroj popisu neurčitosti, tak, že ji jistým způsobem přetvoří na vícehodnotovou logiku se spojitým přechodem mezi hodnotami ANO - NE. Každá formální logika ([[matematická logika]]), a tak i fuzzy logika je postavena jako [[exaktní]] [[věda]], její jazyk je umělý [[formální jazyk]] s exaktní interpretací, a jinou mít nesmí. Formální jazyk je schopen popisovat pouze entity exaktního světa, což konstrukty přirozeného jazyka s vágní, subjektivní a emocionální interpretací (říkáme jí [[konotace]]) nejsou. L. A. Zadeh tedy usiluje o to, překročit nepřekročitelnou propast mezi exaktním světem (matematika, formální logiky, programovací jazyky ....) s vyloučenou (zakázanou) vnitřní [[vágnost|vágností]] interpretace všech použitých jazykových konstruktů, a lidskou psýchou postavenou na inherentní (vnitřní - vnitropsychické) vágnosti veškeré získávané a zpracovávané informace.
▲Jedná se mu o to, jak inherentně vágní výroky přirozeného jazyka, převést do formálního jazyka, jímž v tomto případě je fuzzy logika a překonat tak onu výše uvedenou propast.<ref>{{Citace monografie
| příjmení = Křemen
| jméno = Jaromír
Řádek 41 ⟶ 51:
| datum archivace = 2015-05-18
| nedostupné = ano
}}</ref> Jelikož vágnost přirozeného jazyka je především vnitřní, (pro
Pro některé zájemce o fuzzy logiku, co se smíří s nepřesnými a v experimentu (vyzpovídání) neopakovatelnými daty, může být Zadehova myšlenka přijatelná, pro jiné s přísnějšími požadavky nikoli, a mohou ji považovat za mylnou. V každém případě však fuzzy logika, jako taková, má řadu jiných úspěšných použití, neboť každý nástroj jazyka umožňující rozšířit ho o schopnost reprezentovat neurčitost, rozšiřuje jeho vyjadřovací sílu, tedy schopnost vypovídat o entitách, bez neurčitosti nedosažitelných viz též [[Jazyk (lingvistika)]], [[Věda]]. Fuzzy logika též možňuje modelovat procesy s neurčitostí např. v tak důležitém exaktním oboru, jako je [[automatické řízení]]. Fuzzy logika nakonec dobře slouží jiným účelům, než pro které vznikla. Je efektivní variantou ke stochastickým nástrojům pro reprezentaci neurčitosti.
== Stupeň příslušnosti ==
|