Логические операции, проводимые искусственным интеллектом, будут опираться на многозначную, а точнее, на нечеткую логику. Здесь уместно будет воспользоваться теорией нечетких множеств (ТНМ) Л.Заде. Физические явления, воспринимаемые искусственным интеллектом, а затем воссоздаваемые им самим для себя, можно рассматривать как события.

Математическая теория нечетких множеств (fuzzy sets) и нечеткая логика (fuzzy logic) являются обобщениями классической теории множеств и классической формальной логики. Данные понятия были впервые предложены американским ученым Лотфи Заде (Lotfi Zadeh) в 1965 г. Основной причиной появления новой теории стало наличие нечетких и приближенных рассуждений при описании человеком процессов, систем, объектов.

...при всех заслугах Л. Заде, не менее важный вклад внесли последователи этой теории. Например, английский математик Э. Мамдани (Ebrahim Mamdani). В 1975 году он разработал алгоритм, который был предложен в качестве метода для управления паровым двигателем. Предложенный им алгоритм, основанный на нечетком логическом выводе, позволил избежать чрезмерно большого объема вычислений и был по достоинству оценен специалистами. Этот алгоритм в настоящее время получил наибольшее практическое применение в задачах нечеткого моделирования.

Самым замечательным фактом о нечеткой логике является то, что это прежде всего логика.

Далее принимается, что экспертная система обеспечивает обмен данными между пользователями через вычислительную среду и между пользователями и вычислительной средой. Частным случаем внешних спецификаций являются языковые средства и входные языки.Будем называть программу эвристической, если не существует единственного точного алгоритма, который она реализует. Предлагается также называть алгоритм нечетким, если по нему осуществляются операции с нечеткими переменными либо с его помощью описываются нечеткие отношения. Выбор более или менее строгого определения «экспертной системы вообще» сделан далее.

Данная выпускная квалификационная работа представляет собой исследование, связанное с разработкой методики использования Z-чисел в системах нечёткого вывода, направленной на получение выводов на основе использования неопределенной, неточной или неполной исходной информации.

Взяв старт в 1965 году из работ профессора Лотфи Заде, за прошедшее время нечеткая логика прошла путь от почти антинаучной теории, практически отвергнутой в Европе и США, до банальной ситуации конца девяностых годов, когда в Японии в широком ассортименте появились "нечеткие" бритвы, пылесосы, фотокамеры.

Одним из популярных направлений Artificial Intelligence является теория нечетких множеств (fuzzy sets). Данный курс является систематизированным вводным курсом в это направление.
Нашей целью является обеспечение достаточно конкретной информацией, без углубления в сложные математические описания, чтобы слушатель мог понять основные идеи и возможности этого направления.

И. В. Чернецкая, В. О. Чернецкий

Пособие содержит теоретические положения теории нечетких множеств и нейронных сетей, а также лабораторный практикум в пакете MatLab. Учебное пособие предназначено для проведения лекционных и практических занятий по направлению подготовки 38.03.05 "Бизнес-информатика"

Проведён анализ интеллектуальных систем в условиях мягких вычислений. Показана необходимость кластеризации нечёткой логики в мягких вычислениях гибридных систем. Учитывая триаду критериев: эффективность-стоимость-время, показана необходимость использования интеграционного метода управления, построенного по двухуровневому принципу, основанному на втором законе К. Гёделя. Предложен интеллектуальный концепт информационно – управляющей сложной человеко-машинной системы, использующей нечёткое регулирование, для обеспечения быстрого принятия решения в критических ситуациях, сохраняющих жизнь человека.

В 1965 году была представлена теория нечётких множеств, которая стала новой вехой в информационных технологиях. Автором этой теория является американский ученый математик, профессор университета Калифорнии родом из Азербайджана Лотфи Заде. Теория была воспринята не без малой доли скептицизма как в США, так и в научных кругах во всем остальном мире. Причиной этому послужило противоречие этой теории логике самого Аристотеля, которой люди руководствовались на протяжении многих веков.

"Сложность, сложная система" одно из самых проблемных и противоречивых понятий современной науки. Не претендуя на фундаментальность, в рамках данной работы определим сложную систему как способность частей объединяться в различные конфигурации, проявляя при этом не только коллективные свойства отдельных частей, но и свойства системы как целого.

Идея нечёткой логики настолько интуитивна, что кажется странным, как поздно она была изобретена.