Inteligencia

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

¿Qué es lógica difusa?:

Es la lógica que utiliza expresiones que no son ni totalmente ciertas ni completamente falsas. Es la lógica aplicada a conceptos que pueden tomar un valor cualquiera de veracidad dentro de un conjunto de valores que oscilan entre dos extremos, la verdad absoluta y la falsedad total. Por ello, admite los problemas que presentan incertidumbres o imprecisiones.

¿Porque se considera una rama de la IA?:

En 1965, Lofti Zadeh presenta de manera formal la teoría de los conjuntos difusos, donde combina teorías axiomáticas de la probabilidad, la teoría estadística y la teoría de conjuntos clásicos. Se considera un aproximador universal donde toda proposición tiene un grado de pertenencia entre cero (0) y uno (1) dentro de un conjunto, por lo que puede pertenecer parcialmente a un conjunto. Esto hace que la lógica difusa se pueda considerar un campo relativamente nuevo y que sea tomada como una de las técnicas de Inteligencia Artificial (AI).

¿Para que se utiliza la lógica difusa?:

La lógica difusa se utiliza cuando la complejidad del proceso en cuestión es muy alta y no existen modelos matemáticos precisos, para procesos altamente no lineales y cuando se envuelven definiciones y conocimiento no estrictamente definido (impreciso o subjetivo).

En cambio, no es una buena idea usarla cuando algún modelo matemático ya soluciona eficientemente el problema, cuando los problemas son lineales o cuando no tienen solución.

Esta técnica se ha empleado con bastante éxito en la industria, principalmente en Japón, extendiéndose sus aplicaciones a multitud de campos. La primera vez que se usó de forma importante fue en el metro japonés, con excelentes resultados. Posteriormente se generalizó según la teoría de la incertidumbre desarrollada por el matemático y economista español Jaume Gil Aluja.

A continuación se citan algunos ejemplos de su aplicación:

• Sistemas de control de acondicionadores de aire

• Sistemas de foco automático en cámaras fotográficas

• Electrodomésticos familiares (frigoríficos, lavadoras...)

• Optimización de sistemas de control industriales

• Sistemas de escritura

• Mejora en la eficiencia del uso de combustible en motores

• Sistemas expertos del conocimiento (simular el comportamiento de un experto humano)

• Tecnología informática

• Bases de datos difusas: Almacenar y consultar información imprecisa. Para este punto, por ejemplo, existe el lenguaje FSQL.

• ...y, en general, en la gran mayoría de los sistemas de control que no dependen de un Sí/No.

Variable lingüística:

Es aquella que no toma valores numéricos como sucede con las variables numéricas convencionales, sino que se cuantifica en términos lingüísticos.

Es una variable cuyos posibles valores son palabras y pueden ser representados mediante conjuntos difusos. Permite describir el estado de un objeto o fenómeno. Para ello usamos una variable cuyo valor hace la descripción.

Conjuntos difusos:

Los conjuntos difusos son una generalización de los conjuntos ordinarios pero agregándoles un grado de pertenencia a cada elemento.

Este grado de pertenencia varía entre 0 y 1.

En los casos externos, un valor de 0 significa que ese elemento no pertenece a un conjunto dado, mientras que un valor de 1 significa que el elemento pertenece 100% a ese conjunto.

Según Zadeh es hacer que el rango de valores de pertenencia de un elemento a un conjunto pueda variar en el intervalo [0,1] en lugar de limitarse a uno de los valores del par {0,1} (o lo que es lo mismo Falso, Verdadero). A continuación Zadeh extiende los operadores conjuntistas clásicos (operadores lógicos) a la nueva formulación, probando que la formulación así obtenida extiende la lógica (Teoria de Conjuntos) clásica.

Los conjuntos difusos admiten grados de pertenencia, permiten formalizar conceptos tales como “alto”, “bajo”, “frio”, ”rápido”. Pueden no ser precisos.

Ejemplo:

¿Por qué se utilizan Conjuntos Difusos?

 En procesos complejos, si no existe un modelo de solución sencillo.

 En procesos no lineales.

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