Fuzzy-Logik
Fuzzy Logic ist eine Methode zur Variablenverarbeitung, die es ermöglicht, mehrere mögliche Wahrheitswerte durch dieselbe Variable zu verarbeiten. Die Fuzzy-Logik versucht, Probleme mithilfe eines offenen, ungenauen Spektrums an Daten und Heuristiken zu lösen, um zu einer Reihe genauer Schlussfolgerungen zu gelangen.
Ziel der Fuzzy-Logik ist es, Probleme zu lösen, indem alle verfügbaren Informationen berücksichtigt werden und auf Grundlage der Eingaben die beste Entscheidung getroffen wird.
Geschichte der Fuzzy-Logik
Die Fuzzy-Logik wurde erstmals 1965 von Lotfi Zadeh in einem Artikel in der Zeitschrift Information and Control vorgeschlagen..In seinem Aufsatz mit dem Titel „Fuzzy Sets“ versuchte Zadeh, die in der Informationsverarbeitung verwendeten Datentypen zu reflektieren und die grundlegenden logischen Regeln für solche Mengen abzuleiten.
„In den meisten Fällen gibt es für die Kategorien von Objekten in der realen physischen Welt keine genau definierten Mitgliedschaftskriterien“, erklärte Zadeh. „Tatsache ist jedoch, dass solche ungenau definierten ‚Kategorien‘ eine wichtige Rolle im menschlichen Denken spielen, insbesondere in den Bereichen Mustererkennung, Informationsübertragung und Abstraktion.“
Seitdem wird die Fuzzy-Logik erfolgreich in Maschinensteuerungssystemen, der Bildverarbeitung, der künstlichen Intelligenz und anderen Bereichen eingesetzt, die auf Signalen mit unscharfer Interpretation basieren.
Fuzzy-Logik und Entscheidungsbäume
Im grundlegendsten Sinne wird Fuzzy-Logik durch eine Analyse nach dem Entscheidungsbaumprinzip entwickelt. Daher bildet es in einem breiteren Kontext die Grundlage für künstliche Intelligenzsysteme, die auf regelbasiertem Denken basieren.
Im Allgemeinen bezieht sich der Begriff „Fuzzy“ auf die große Anzahl von Szenarien, die in einem Entscheidungsbaumsystem genutzt werden können. Die Entwicklung von Fuzzy-Logik-Protokollen kann die Integration regelbasierter Programmierung erfordern. Diese Programmierregeln können als Fuzzy-Mengen bezeichnet werden, da sie auf der Grundlage des umfassenden Modells selbst entwickelt wurden.
Fuzzy-Mengen können auch komplexer sein. In einer komplexeren Programmieranalogie könnte ein Programmierer die Möglichkeit haben, die Regeln zu erweitern, die zum Bestimmen der Einbeziehung und des Ausschlusses von Variablen verwendet werden. Dies kann zu einer größeren Auswahl an Optionen mit weniger präziser regelbasierter Argumentation führen.
Fuzzy-Semantik in der künstlichen Intelligenz
Die Konzepte der Fuzzy-Logik und Fuzzy-Semantik sind Kernbestandteile der Programmierung von Lösungen für künstliche Intelligenz. Da sich die Programmierfähigkeiten der Fuzzy-Logik ständig erweitern, breiten sich KI-Lösungen und -Tools in allen Wirtschaftssektoren weiter aus.
Eines der bekanntesten KI-Systeme ist Watson von IBM, das Variationen der Fuzzy-Logik und Fuzzy-Semantik verwendet. Insbesondere im Finanzdienstleistungssektor wird Fuzzy-Logik in maschinellen Lern- und Technologiesystemen verwendet, um die Ergebnisse von Investment Intelligence zu unterstützen.
In einigen fortgeschrittenen Handelsmodellen kann die Integration der Fuzzy-Logik-Mathematik auch dazu genutzt werden, Analysten bei der Erstellung automatisierter Kauf- und Verkaufssignale zu unterstützen. Diese Systeme helfen Anlegern, auf eine Vielzahl sich ändernder Marktvariablen zu reagieren, die sich auf ihre Investitionen auswirken.
Vor- und Nachteile der Fuzzy-Logik
Vorteil
- Die Fuzzy-Logik spiegelt reale Probleme besser wider als die klassische Logik.
- Fuzzy-Logik-Algorithmen haben geringere Hardwareanforderungen als die klassische Boolesche Logik.
- Fuzzy-Algorithmen können trotz unpräziser oder ungenauen Daten genaue Ergebnisse liefern.
Mangel
- Fuzzy-Algorithmen erfordern eine umfassende Verifizierung und Validierung.
- Fuzzy-Regelsysteme basieren auf menschlicher Expertise und Wissen.