المنطق الضبابي

لقد شهدنا قوة أنظمة الخبراء، ولكن ماذا يحدث عندما تتداخل الظروف؟ على سبيل المثال، في التشخيص الطبي، قد تكون الأعراض غامضة أو متداخلة، مما يُصعّب على نظام الخبراء التمييز بين الحالات المتشابهة دون بيانات دقيقة. أنظمة الخبراء التقليدية، التي تعمل بقيم صحيح/ خاطئ صارمة، تفشل في مثل هذه السيناريوهات. كيف يُمكننا التقاط "الغموض"، وهو أمر ليس عاليًا ولا منخفضًا، بل في مكان ما بينهما؟ هنا يأتي دور الأنظمة الضبابية، التي تُعالج عدم الدقة والتداخلات بفعالية، وهو ما لا تستطيع أنظمة المنطق الجامد تحقيقه.

مصطلحات

قدّم لطفي زاده المنطق الضبابي عام ١٩٦٥ من خلال بحثه الرائد "المجموعات الضبابية". واقترح إطارًا رياضيًا لعدم الدقة والغموض، وهو ما لم يستطع المنطق الثنائي التقليدي التعامل معه. هل الطقس بارد؟ قد يصفه البعض بأنه "بارد قليلاً"، بينما قد يعتبره آخرون "باردًا قليلاً". يستوعب المنطق الضبابي هذه الدرجات.

مجموعات غامضة

Unlike classical sets, where an element belongs to the set or not (binary membership), fuzzy sets allow for varying degrees of membership. A fuzzy set $F$ in a universe of discourse is defined by a membership function $Z_F(x)$ that maps each element $x$ to values between 0 and 1.

• $Z_F(x)=1$ ...