Inteligență artificială - logica Fuzzy

Dartmouth College(1956) - John Mc Carthy a introdus conceptul de inteligenta artificiala

Findler (1979) - Un sistem este considerat a avea proprietatea de inteligenta, daca se poate adapta singur la noi situatii, are capacitatea de a rationa, adica de a intelege legaturile dintre fapte, de a descoperi intelesuri si de a recunoaste adevarul. De asemenea, un sistem inteligent poate sa invete, cu alte cuvinte sa-si imbunatateasca nivelul performantelor pe baza experientei.

Barr (1981) - Un domeniu al stiintei calculatoarelor care are ca obiectiv conceperea sistemelor de calcul inteligente, adica a acelor sisteme care sa manifeste proprietati pe care in mod obisnuit le asociem inteligentei in comportamentul uman (intelegere a limbajului, invatare, rezolvare de probleme).

P. Winston (1982) - Inteligenta apare a fi un amalgam cu foarte multe proprietati de reprezentare si prelucrare a informatiei.

Subdomeniile inteligentei artificiale:

Logica fuzzy

Retele neuronale

Algoritmi genetici

Lotfi A. Zadeh (1965) - Bazele teoriei multimilor vagi (,,fuzzy set theory")

In teoria clasica a multimilor:

0 , daca xn C

?(xn) =

1 , daca xn C

O multime fuzzy definita pe domeniul X este caracterizata de functia de apartenenta:

?A (x) : X -> [0 ... 1]

Notiunea de Suport

suport(A) = {x X/ ? A (x) > 0}

Singleton - multime fuzzy A al carei suport este format

dintr-un singur element x X pentru care ?A (x) =1

Nucleul undei multimi fuzzy - multimea elementelor x A pentru care ?A (x) =1

Punct de incrucisare al unei multimi fuzzy - este reprezentat de un element x X pentru care ?A(x) = 0.5

Taietura-? a unei multimi fuzzy- este multimea in sens clasic formata din elementele x X pentru care ?A (x) >= ?:

A? = {x X/?A (x) >= ?}

Multime fuzzy convexa - pentru orice x1, x2 X si orice ? [0,1] are loc relatia:

?A(? ? x1 + (1- ?) ? x2 ) >= min{?A (x1),?A(x2 )}

Multime fuzzy simetrica - Functia sa de apartenenta este simetrica in jurul unui punct c X:

?A(c + x) = ?A(c - x),?x X.