Sistemul expert fuzzy este o formă de rezolvare a problemelor utilizată de un sistem informatic, adesea folosită în crearea inteligenței artificiale. Sistemele experte sunt tipuri de software de luare a deciziilor bazate pe logica booleană, ceea ce înseamnă că sistemul folosește o serie de răspunsuri da sau nu pentru a încerca să rezolve o problemă. Sistemele expert fuzzy se extind pe sistemul expert tradițional și se bazează pe logica fuzzy în loc de logica booleană. Logica neclară, așa cum sugerează și numele, înseamnă că răspunsul nu este un da sau un nu clar. Se situează undeva la mijloc, iar computerul trebuie să încerce să calculeze un răspuns pe baza unor răspunsuri care pot să nu fie complet adevărate, dar care să nu fie nici complet false.
Cunoscut ca „părintele logicii fuzzy”, Dr. Lotfi Zadeh a introdus conceptul de logica fuzzy în anii 1960 în timp ce era angajat la Universitatea din California din Berkeley. A publicat o lucrare în 1965 care acoperă seturi neclare. El a explicat nu numai ideea de mulțimi și logică fuzzy, ci și un cadru pentru încorporarea acestei noi logici în lumea ingineriei. El a inventat, de asemenea, termenul „fuzzy”, cu referire la acest stil logic special, iar numele a rămas.
Pentru a înțelege teoria din spatele sistemelor expert fuzzy, este necesar să înțelegem conceptele de bază ale logicii booleene și ale logicii fuzzy. Deși ambele se bazează pe algoritmi matematici avansați, conceptul de bază este simplu. Ambele folosesc răspunsuri la o serie de întrebări sau afirmații pentru a formula un nou răspuns. În logica booleană, răspunsurile sunt fie adevărate, fie false, în timp ce în logica fuzzy un răspuns poate fi adevărat, parțial adevărat, fals, parțial fals și mai multe valori între ele, în funcție de termenii introduși de programator în program.
De exemplu, dacă un sistem expert ar dori să ia o decizie folosind logica booleană, în cele din urmă ar răspunde adevărat sau fals, denumit și da sau nu. Cu toate acestea, un sistem expert care folosește logica neclară ar putea răspunde da, nu, poate sau la o altă combinație. Face acest lucru prin tragerea de concluzii din baza sa actuală de informații.
Bazele de cunoștințe sunt inima sistemelor expert fuzzy. Dacă un computer nu poate veni cu răspunsul corect, se presupune că baza de cunoștințe nu conține suficiente informații, mai degrabă decât să se presupună că programul în sine este greșit. Baza de cunoștințe poate conține o declarație precum „Când x=da și y=nu, atunci z=poate.” Din această afirmație, sistemele expert fuzzy pot concluziona că atunci când „x=da” și „y=da” acel „z” trebuie de asemenea să fie egal cu „da” sau că atunci când „x=nu” și „y=da” acel „z ” încă este egal cu „poate”. Dacă acesta nu este răspunsul dorit de programator, înseamnă că baza de cunoștințe are nevoie de mai multe informații pentru a veni cu răspunsul corect.
Sistemele expert fuzzy fac aceste calcule pe baza valorilor matematice. „Da”, „nu” și „poate” li se atribuie anumite valori. Calculatorul se uită la ce sunt egale valorile termenilor din afirmații precum „x=da și y=nu” și adaugă valorile acestora. Apoi adaugă orice alte valori relevante și potrivește valoarea finală cu un răspuns precum „poate”, „da” sau „nu”. Astfel, adăugarea valorilor matematice ale lui „x=nu” și „y=da” îi spune computerului că valoarea matematică pentru „z” este egală cu „poate”.