هوش مصنوعی یکی از حوزه‌هایی است که تمرکز اصلی آن بر روی هوشمند سازی سیستم‌ها و ماشین‌ها متمرکز است. یکی از زیرشاخه‌های محبوب هوش مصنوعی منطق فازی است. شاید در بین زیرشاخه‌های هوش مصنوعی مثل یادگیری ماشینی، شبکه‌های عصبی، پردازش زبان طبیعی و دیگر زیرشاخه‌های علم هوش مصنوعی؛ از همه کمتر اسم منطق یا سیستم‌های فازی به گوش ما خورده باشد. اما در اینجا لازم به ذکر است که خاطر نشان کنیم که یکی از مهم‌ترین و کاربردی‌ترین زیرشاخه‌های هوش مصنوعی که علم هوش مصنوعی دقت و هوشمندی خود را به آن مدیون است، حوزه منطق فازی می‌باشد. اما منطق فازی چگونه باعث می‌شود تا سیستم‌های مبتنی به هوش مصنوعی با دقت بالایی کار کنند یا به بیانی دیگر نقش و تأثیر منطق فازی در هوش مصنوعی چیست و چگونه به پیاده سازی سیستم‌های هوشمند با دقت بالا کمک می‌کند. در این مقاله از آرتیجنس تلاش خواهیم کرد در مورد رابطه بین منطق فازی و هوش مصنوعی بحث کنیم و ببینیم که چه استفاده‌هایی از منطق فازی در سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌شود. در ادامه این مقاله با آرتیجنس همراه باشید.

هوش مصنوعی چیست؟

برای فهم رابطه بین منطق فازی و هوش مصنوعی ابتدا باید این دو حوزه را به صورت جداگانه بررسی کنیم و ببینیم که هر کدام از آنها در چه زمینه‌هایی کاربرد دارند و چگونه کار می‌کنند. ابتدا با هوش مصنوعی شروع می‌کنیم، هوش مصنوعی رویکردی تقریباً جدید در علم و تکنولوژی است که سعی دارد ماشین‌ها و سیستم‌های کامپیوتری پیاده سازی کند تا مانند انسان بتوانند فکر کنند، تصمیم بگیرند و عمل کنند. هوش مصنوعی با استفاده از تکنیک‌ها و الگوریتم‌هایی مثل یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی عمیق سعی دارد این عملکرد را در ماشین‌ها پیاده سازی کند. سرعت، دقت و کیفیت انجام کار در ماشین‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در مقایسه با انسان‌ها یکی نقاط قوت این نوع سیستم‌هاست. یکی از چالش‌های اساسی در پیاده سازی این نوع سیستم‌ها پیاده سازی آنها به صورت هوشمند و دقیق است. تکنیک‌ها و رویکردهای متعددی برای رسیدن به این مهم در سیستم‌های هوش مصنوعی به روی کار آمده است که یکی از آنها استفاده از یکی از زیرشاخه‌های هوش مصنوعی به نام منطق فازی است. هدف این زیرشاخه از هوش مصنوعی افزایش دقت تصمیم گیری سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی است. در ادامه با این زیر شاخه و نحو کار آن بیشتر آشنا خواهیم شد.

منطق فازی چیست؟

منطق فازی یکی از زیرشاخه‌های علم هوش مصنوعی که در صورت مواجه با عدم قطعیت و یا ابهام در سیستم‌های هوش مصنوعی و ورودی‌های آن می‌تواند برای تصمیم‌گیری‌های دقیق، تحلیل تصمیم و اطلاعات و رفع ابهام مورد استفاده قرار گیرد. به طور کلی منطق فازی ابزار بسیار قدرتمندی است که می‌توان با استفاده از آن ماشین‌های هوشمندی پیاده سازی کرد که می‌توانند در مواجه با ورودی‌ها و اطلاعات نا مشخص و غیر دقیق و مبهم تصمیمات درستی و دقیقی بگیرند. برای مثال در مشخص کردن دما یک اتاق از طریق سیستم‌های هوش مصنوعی سیستم لازم نیست که صرفاً سرد بودن و یا گردم بودن هوا را در نظر گرفته شود. بلکه می‌تواند هر حالتی بین این دو حالت را در نظر گرفت. به بیان دیگر داده در این نوع سیستم‌ها لزومی ندارد دقیق باشد و با همان داده‌های غیر دقیق هم سیستم می‌تواند تصمیم گیری کند.

کاربردهای منطق فازی در هوش مصنوعی:

با توجه به تعریفی که از منطق فازی و ویژگی‌های آن شد می‌توان به این نتیجه رسید که منطق فازی می‌تواند به عنوان ابزاری بسیار قوی در هوش مصنوعی برای تصمیم‌گیری‌های دقیق‌تر و بهینه‌تر مورد استفاده قرار گیرد. در حوزه های مختلفی از هوش مصنوعی می‌توان از منطق فازی استفاده کرد که در زیر به برخی از آنها اشاره کرده و مختصر توضیحی در مورد آنها ارائه می‌دهیم:

سیستم‌های تصمیم‌گیری:

سیستم‌های تصمیم‌گیری هوشمند سیستم‌هایی هستند که معمولاً با اطلاعات نامشخص و شرایط نامعین سروکار دارند. منطق فازی می‌تواند برای مدل‌سازی این اطلاعات مبهم و نامشخص به صورت فازی و انجام تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه در شرایط پیچیده استفاده شود، مثل کنترل و پیش بینی در سیستم های هوشمند.

کنترل خودکار:

سیستم‌های کنترل خودکار که معمولاً سیستم‌هایی هستند که با ورودی‌ها و خروجی‌های نامشخص و نا معلوم کار می‌کنند، یکی دیگر از حوزه‌هایی می‌باشد که منطق فازی با ورود در آن، می‌تواند به طور مؤثر به مدل سازی داده‌های سیستم کمک کند. سیستم‌های موجود در خودروهای هوشمند مثالی از این مورد می‌باشد. 

پردازش تصویر:

تحلیل و پردازش تصاویر یکی دیگر از حوزه مرتبط با هوش مصنوعی می‌باشد که از منطق فازی به عنوان یک ابزار مفید برای شناسایی الگوها و اشیا در محیط‌های پیچیده این حوزه، مورد استفاده می‌شود. وظایفی که در پردازش تصویر منطق فازی به بهبود آن کمک می‌کند شامل تشخیص اشیا در تصاویر پزشکی، تصاویر ماهواره‌ای، و سایر حوزه‌های تصویربرداری است.

سامانه‌های خبره:

منطق فازی در سامانه‌های خبره هم می‌تواند برای مدل‌سازی دانش تخصصی افراد و انجام تصمیم‌گیری‌های مربوط به حوزه های تخصصی در شرایط نامعین و پیچیده استفاده شود. این کاربرد شامل حوزه‌های مختلفی مانند پزشکی، مهندسی، و مدیریت می‌شود. در اینجا به صورت کوتاه لازم به ذکر است که سیستم‌های خبره به سیستم‌های هوشمندی اطلاق می‌شود که با در اختیار داشتند دانش تخصصی در یک حوزه می‌تواند مانند یک متخصص در آن حوزه مورد استفاده قرار گیرد.

نتیجه گیری:
هوش مصنوعی حوزه‌ای است گسترده که نمی‌توان در مورد دامنه کاربردها و مزیت‌های آن چیز دقیقی گفت. یکی از چالش‌های همیشگی مرتبط با این علم طراحی سیستم‌هایی بوده که بتوانند بیشتر از همیشه شبیه به یک انسان عمل کنند. هوشمندتر، دقیق‌تر، بهینه‌تر و کاربردی‌تر. یکی از رویکردهایی که توانسته در این زمینه به کمک هوش مصنوعی بیاید، منطق فازی است. منطق فازی با قابلیت کار کردن با داده‌های غیر دقیق و مبهم توانسته امکان تصمیم‌گیری‌های دقیق در شرایط غیر دقیق را در اختیار سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی قرار دهد. شکی نیست که یکی از عوامل مؤثر در طراحی و پیاده سازی سیستم‌های هوشمند به کار گیری منطق فازی در هوش مصنوعی است. اما باید در نظر داشت که حتی با به‌کارگیری منطق فازی در سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، چالش رسیدن به دقت و هوشمندی بیشتر در این سیستم‌ها هنوز پا برجاست و انتظار می‌رود که در آینده‌ای نه چندان دور و با پیشرفت در حوزه های علمی مختلف و روی کار آمدن تکنیک‌های مختلف بتوان سیستم‌های هوشمندتر و دقیق‌تر پیاده کرد.