Logica fuzzy este un tip de matematică și programare care reprezintă mai precis modul în care creierul uman clasifică obiectele, evaluează condițiile și procesează deciziile. În sistemul logic tradițional, un element care aparține sau nu strict unui grup se numește set. De exemplu, un animal este sau nu un câine. Logica fuzzy permite unui obiect să aparțină unui set într-o anumită măsură sau cu o anumită încredere. Aplicațiile logicii fuzzy în sistemele computerizate contemporane sunt prea numeroase pentru a fi citate, dar controlează lucruri precum încălzirea amestecurilor și a pieselor de scule.
Lumea este incredibil de complexă, atât ca lățime, cât și ca profunzime. Într-un fel, este dificil să adere la constrângerile logice ale teoriei tradiționale a mulțimilor atunci când descrii modul în care sunt luate decizii simple, zilnice, cum ar fi gătirea unei fripturi sau conducerea în trafic. Cu toate acestea, se așteaptă ca computerele să ia aceste decizii prin simplificarea sau prăbușirea complexității și fără a ține cont de incertitudine. Logica fuzzy a fost inventată și inventată de Dr. Lotfi Zadeh de la UC Berkeley în 1965, când se gândea la matematică, lingvistică și bunul simț.
Pentru a înțelege cum logica fuzzy nu este un sistem vag, tentativ, dar poate fi folosită foarte practic pentru a învăța computerele cum să ia decizii, un exemplu poate fi util. Începând cu regula „Fără câini în casă”, în mod logic, aceasta înseamnă că DACĂ obiectul este un câine, atunci nu trebuie să fie în casă. Cumva, se poate deduce că un animal de pluș care seamănă cu un dalmat va fi permis, dar un dalmat adevărat viu nu. Totuși, ar putea rămâne unele întrebări, cum ar fi dacă câinii cu ochi care văd pot fi permise sau dacă animalele care sunt jumătate Husky și jumătate lup sunt permise înăuntru.
Logica fuzzy permite aceste intermedieri atunci când vine vorba de îndeplinirea cerințelor și de inițializare a consecințelor. În loc de un animal care aparține în mod absolut setului de câini, acesta poate aparține într-o anumită măsură. Un golden retriever ar putea avea o valoare asociată de 1.0, cât mai aproape de câinele „complet”, în timp ce un Chihuahua ar putea avea 0.8, datorită dimensiunii sale. Un câine cu ochi care văd poate avea o valoare de numai 0.4, deoarece este adesea permis acolo unde alți câini nu sunt permisi.
Acest sistem flexibil rezolvă probleme și controlează mașini pe care un sistem logic simplist nu le-ar putea face. Ieșirea sau decizia este întotdeauna clară și nu neclară; cu alte cuvinte, rezultatul este întotdeauna „crisp”. În cele din urmă, câinele este fie în casă, fie afară pe verandă – nu este niciodată la jumătatea drumului. De aceea „fuzzy” nu înseamnă nesigur sau necunoscut.