10 odsłon AI - Logika rozmyta cz.3 | VOBACOM | Inteligentne rozwiązania dla firm i instytucji

Ludzie, którzy mają do czynienia z niejasnymi i nie precyzyjnymi informacjami wprowadzają do rozumowania świat półcieni. Dla nich rzeczy są nie do końca prawdziwe, trochę fałszywe, albo troszkę zgodne z faktami. W klasycznej logice na to nie ma miejsca. Metoda ta naśladuje sposób myślenia ludzi, zwłaszcza, gdy nie ma przestrzeni, aby działań w zero - jedynkowo. Metoda przypomina codzienne podejmowanie decyzji.  

Jak działa logika rozmyta?
Żeby opisać sposób działania logiki rozmytej, trzeba sięgnąć do koncepcji zbiorów rozmytych, które pozwalają reprezentować stopnie przynależności elementów do danego zbioru, zamiast klasycznego „tak” lub „nie”. Po raz kolejny najlepiej mechanizm opisać na przykładzie. Wybierasz się na spacer i chcesz się odpowiednio ubrać. Słyszysz, że pogoda może być umiarkowana, trochę ciepło i nieznaczne opady deszczu. Co to znaczy? Dla każdego pewnie coś innego. 

1. Definiowanie zbiorów rozmytych:
Najpierw określasz cechy, które będą oceniane, np.:

• Temperatura: Możesz zdefiniować zbiory takie jak „zimno”, „umiarkowanie”, „ciepło”. W logice rozmytej każdy z tych zbiorów ma granice płynne, więc np. 18°C może częściowo należeć do „umiarkowanie” (0.8) i do „ciepło” (0.2).
• Opady: Możesz zdefiniować zbiory jak „brak deszczu”, „lekki deszcz”, „ulewa”. Jeśli prognoza mówi o nieznacznych opadach, wartość może należeć np. do „lekki deszcz” na poziomie 0.7 i do „brak deszczu” na poziomie 0.3.

2. Przypisanie stopni przynależności:
Na podstawie danych wejściowych (np. prognoza pogody):

• Temperatura wynosi 20°C, co może odpowiadać przynależności 0.6 do „umiarkowanie” i 0.4 do „ciepło”.
• Opady są prognozowane jako 0.2 mm/h, co może oznaczać przynależność 0.8 do „lekki deszcz” i 0.2 do „brak deszczu”.

3. Tworzenie reguł rozmytych:
Na podstawie logiki ustalasz reguły, np.:

• Jeśli temperatura jest „umiarkowana” i opady to „lekki deszcz”, załóż kurtkę przeciwdeszczową i lekkie ubrania.
• Jeśli temperatura jest „ciepła” i opady to „brak deszczu”, załóż lekkie ubrania i nie bierz kurtki.
• Jeśli temperatura jest „umiarkowana” i opady to „brak deszczu”, weź lekki sweter.
   

4. Wyciąganie wniosków:
Logika rozmyta łączy stopnie przynależności i stosuje reguły, aby wyciągnąć wnioski. Na przykład:

• Temperatura 20°C i lekki deszcz (0.8) prowadzi do decyzji: „załóż kurtkę przeciwdeszczową” z wysokim stopniem pewności (np. 0.8).

5. Defuzyfikacja:
Jest to nic innego jak przekształcenie rozmytych wyników w konkretną wartość liczbową lub decyzję. W tym przypadku na końcu algorytm przekształca wynik rozmyty na jasną decyzję, np.:

• „Załóż kurtkę przeciwdeszczową i lekkie ubrania”.
   

Dzięki logice rozmytej możesz podejmować decyzje w sytuacjach, gdzie dane są nieprecyzyjne, a tradycyjna logika (tak/nie) nie wystarcza. W tym przypadku system pomaga określić optymalny ubiór na spacer, uwzględniając niepewność i subtelności w prognozie pogody.

Ludzie często nazywają takie postępowanie zdrowym rozsądkiem lub intuicyjnym myśleniem. Logika rozmyta odzwierciedla sposób, w jaki ludzie podejmują decyzje w sytuacjach niepewności, uwzględniając różne odcienie i niuanse zamiast jednoznacznych odpowiedzi „tak” lub „nie”.

Dla ludzi jest to naturalna metoda oceny rzeczywistości, np. „trochę ciepło” czy „nie za bardzo deszczowo”, która pozwala elastycznie dostosować swoje działania do zmieniających się warunków. W istocie logika rozmyta formalizuje coś, co dla wielu wydaje się po prostu elastycznym, zdroworozsądkowym podejściem do problemów codziennych.

Ludzie też dochodzenia do takich wyników uczą się latami w procesie socjalizacji (metodą prób i błędów). Sztucznej inteligencji zajmuje to znacznie mniej czasu. 
 

1. Pralka automatyczna

• Problem: Pralka musi dostosować ilość wody i prędkość obrotów bębna do rodzaju i stopnia zabrudzenia ubrań.
• Jak działa logika rozmyta?: Pralka analizuje dane, takie jak waga prania, rodzaj materiału i poziom zabrudzenia. Zamiast sztywnych decyzji ("mało zabrudzone" albo "bardzo zabrudzone"), pralka może stwierdzić, że pranie jest "trochę zabrudzone" i dostosować cykl prania, używając logiki rozmytej do precyzyjniejszego dostosowania prania.
• Wyobrażenie: Pralka nie podejmuje decyzji w stylu "całkowicie brudne" lub "całkowicie czyste", ale może ocenić, że pranie jest "średnio brudne", co wpływa na czas i intensywność prania. 

2. Sterowanie klimatyzacją

• Problem: Klimatyzacja musi dostosować swoją moc do temperatury w pomieszczeniu.
• Jak działa logika rozmyta?: Zamiast działać tylko na zasadzie "włącz" lub "wyłącz", klimatyzacja z logiką rozmytą może ocenić, czy temperatura jest "trochę ciepła" lub "bardzo gorąca". Na tej podstawie może włączyć wentylator na niskim poziomie, jeśli jest trochę ciepło, lub na pełnym, jeśli jest bardzo gorąco.
• Wyobrażenie: Kiedy czujesz, że w pokoju jest trochę za ciepło, otwierasz okno tylko na chwilę. Logika rozmyta działa w ten sam sposób – klimatyzacja działa łagodniej, gdy temperatura nie jest skrajna.

3. Autonomiczne pojazdy 

• Problem: Samochód autonomiczny musi dostosować swoją prędkość i zachowanie do warunków na drodze.
• Jak działa logika rozmyta?: Zamiast działać tylko na zasadzie "jedź" lub "hamuj", samochód z logiką rozmytą może reagować na warunki drogowe stopniowo. Na przykład, jeśli deszcz jest "trochę intensywny", samochód zmniejszy prędkość, ale nie zatrzyma się całkowicie.
• Wyobrażenie: Kiedy pada lekki deszcz, zwalniasz o kilka kilometrów na godzinę, ale jeśli pada mocno, zwalniasz jeszcze bardziej. Logika rozmyta pozwala samochodowi działać podobnie, zamiast reagować zero-jedynkowo.

4. Kamera cyfrowa

• Problem: Kamera musi automatycznie dostosować ostrość, jasność i balans bieli, aby zdjęcie było dobrze zrobione.
• Jak działa logika rozmyta?: Kamera z logiką rozmytą ocenia, czy scena jest "trochę za ciemna" lub "trochę za jasna" i dostosowuje ustawienia na podstawie tych ocen. Dzięki temu zdjęcia są lepsze w różnych warunkach oświetleniowych.
• Wyobrażenie: Jeśli fotografujesz w pochmurny dzień, kamera może ocenić, że jest "dość ciemno" i podbić jasność zdjęcia o odpowiednią ilość. Nie zrobi tego jednak za dużo, bo światło nie jest "bardzo ciemne".

5. Zarządzanie ruchem ulicznym 

• Problem: System zarządzający sygnalizacją świetlną musi dostosować długość świateł w zależności od natężenia ruchu.
• Jak działa logika rozmyta?: Zamiast działać według sztywnych reguł ("zielone światło na 30 sekund"), system z logiką rozmytą ocenia natężenie ruchu jako "małe", "średnie" lub "duże" i dostosowuje czas trwania świateł do tych ocen.
• Wyobrażenie: Gdy ruch jest umiarkowany, światła mogą być zielone o kilka sekund dłużej, ale nie tak długo, jak przy bardzo dużym natężeniu ruchu.

6. Odkurzacz automatyczny 

• Problem: Odkurzacz automatyczny musi dostosować swoje działanie do różnych typów powierzchni (dywan, panele, płytki).
• Jak działa logika rozmyta?: Odkurzacz może ocenić, czy dywan jest "trochę zabrudzony" lub "bardzo zabrudzony" i dostosować siłę ssania. Jeśli wykryje, że powierzchnia jest "średnio zabrudzona", może użyć średniej mocy ssania.
• Wyobrażenie: Zamiast odkurzać na pełnej mocy cały czas, odkurzacz ocenia, czy dywan jest lekko zabrudzony i włącza się na mniejszą moc, co oszczędza energię.

7. System nawadniania ogrodu 

• System analizuje wilgotność gleby i ocenia, czy jest "trochę sucha", "średnio sucha" lub "bardzo sucha", a następnie automatycznie decyduje, ile wody dostarczyć.

8. Systemy zarządzania budynkami (smart home)

• Logika rozmyta kontroluje ogrzewanie i klimatyzację, dostosowując temperaturę w zależności od tego, jak bardzo jest ciepło lub zimno, zamiast po prostu włączać lub wyłączać system.

9. Systemy rekomendacji w serwisach streamingowych

• Netflix lub Spotify mogą używać logiki rozmytej do rekomendowania filmów lub muzyki na podstawie twoich preferencji, określając, że dany film jest "trochę podobny" do tego, co lubisz.

10. Sterowanie robotami w przemyśle 

• Roboty w fabrykach mogą używać logiki rozmytej do precyzyjnego dostosowywania siły chwytania przedmiotów na podstawie ich wagi i delikatności.

Logika rozmyta (Fuzzy Logic) to sposób podejmowania decyzji, który działa podobnie do ludzkiego myślenia – pozwala na elastyczne podejmowanie decyzji, uwzględniając wartości pośrednie (np. "trochę", "średnio", "bardzo"). Dzięki temu algorytmy te mogą działać w bardziej naturalny sposób, optymalizując procesy w takich dziedzinach jak pranie, sterowanie klimatyzacją, zarządzanie ruchem ulicznym czy automatyczne roboty domowe.
Mówiąc o inteligentnych sprzętach dziś (telewizor z AI, pralka z AI, żelazko z AI)  bardzo często mamy właśnie na myśli takie, które opierają się o tą właśnie metodę. Po tych przykładach widzimy, ile takich sprzętów jest dookoła nas. 
W ten sposób właśnie zapoznałeś się z trzecią odsłoną AI. Do pary: sieci neuronowe i algorytmy genetyczne dołączyła właśnie logika rozmyta. Sprawdź w naszej 4 części tego cyklu, w jaki sposób rozumowanie probabilistyczne zmieni sposób, w jakim myślimy o AI.