Fuzzy Logic là gì? Toàn bộ kiến thức về Logic mờ trong ứng dụng AI
Khác với logic truyền thống chỉ có hai trạng thái "đúng" hoặc "sai", Fuzzy Logic sử dụng các giá trị trung gian để mô phỏng cách con người suy nghĩ và đưa ra quyết định. Được phát minh bởi nhà khoa học Lotfi Zadeh vào những năm 1960, Fuzzy Logic đã trở thành một công cụ mạnh mẽ trong nhiều ứng dụng từ điều khiển tự động đến thiết bị gia dụng. Hãy cùng Bizfly Cloud tìm hiểu về công nghệ ngày trong bài viết dưới đây.
Fuzzy Logic là gì?
Fuzzy logic hay logic mờ là một phương pháp lập luận trong trí tuệ nhân tạo (AI) và khoa học máy tính, được phát triển bởi Lotfi Zadeh vào năm 1965. Với fuzzy logic, con người có thể xử lý và ra quyết định trong các tình huống không rõ ràng hoặc không chắc chắn, khác với logic cổ điển chỉ có hai trạng thái "đúng" (True) hoặc "sai" (False). Fuzzy Logic sử dụng các giá trị trung gian để mô phỏng cách con người suy nghĩ và đưa ra quyết định.
Kiến trúc của Fuzzy Logic gồm những gì?
Hệ thống Fuzzy Logic bao gồm bốn thành phần chính:
Mô-đun Fuzzification (Mờ hóa)
Mô-đun này chuyển đổi dữ liệu đầu vào từ dạng số cụ thể thành dạng mờ (fuzzy sets). Các giá trị đầu vào được phân loại thành nhiều mức độ khác nhau như:
● LP (Positive Large - Dương lớn)
● MP (Medium Positive - Trung bình dương)
● S (Small - Nhỏ)
● MN (Medium Negative - Trung bình âm)
● LN (Negative Large - Âm lớn).
Cơ sở Tri thức (Knowledge Base)
Cơ sở tri thức chứa các quy tắc "IF-THEN" (Nếu-Thì) được xây dựng dựa trên kiến thức của các chuyên gia trong lĩnh vực cụ thể. Những quy tắc này là nền tảng cho quá trình ra quyết định của hệ thống.
Động cơ Suy diễn (Inference Engine)
Động cơ suy diễn thực hiện quá trình mô phỏng suy luận của con người bằng cách áp dụng các quy tắc từ cơ sở tri thức để phân tích dữ liệu mờ. Nó giúp hệ thống đưa ra quyết định dựa trên thông tin đầu vào đã được mờ hóa.
Mô-đun Defuzzification (Giải mờ)
Sau khi quá trình suy diễn hoàn tất, kết quả đầu ra vẫn ở dạng mờ. Mô-đun này có nhiệm vụ chuyển đổi các tập mờ thành giá trị rõ ràng và có thể sử dụng được, hoàn tất quá trình ra quyết định của hệ thống.
Các hàm Membership
Trong Fuzzy Logic, hàm membership được sử dụng để định lượng các thuật ngữ ngôn ngữ và biểu diễn các tập mờ bằng đồ thị. Một hàm membership cho một tập mờ A được xác định là μA:X→[0,1], , trong đó mỗi phần tử của X được ánh xạ tới một giá trị từ 0 đến 1.
Fuzzy Logic là gì?
Vì sao Fuzzy Logic lại cần thiết và vô cùng quan trọng trong AI?
Khả năng xử lý thông tin không chắc chắn
Fuzzy Logic cho phép các hệ thống AI hoạt động hiệu quả trong môi trường có nhiều biến động và không chắc chắn. Khác với logic truyền thống, nơi mà các giá trị chỉ có thể là đúng hoặc sai (1 hoặc 0), Fuzzy Logic cho phép các giá trị nằm trong khoảng từ 0 đến 1, phản ánh mức độ đúng của một sự kiện. Từ đó máy tính có thể đưa ra quyết định gần giống với cách mà con người suy nghĩ và hành động hơn.
Tích hợp tri thức và kinh nghiệm của con người
Fuzzy Logic có khả năng tích hợp tri thức và kinh nghiệm của con người vào quá trình ra quyết định. Việc này rất hữu ích trong các ứng dụng điều khiển tự động, nơi mà các quy tắc IF-THEN có thể được áp dụng để mô phỏng cách con người xử lý thông tin trong tình huống thực tế. Nhờ vậy, hệ thống có thể học hỏi và điều chỉnh theo thời gian, cải thiện độ chính xác và hiệu quả của các quyết định.
Ưu nhược điểm khi ứng dụng Fuzzy Logic
Ưu điểm:
● Xử lý mọi loại thông tin đầu vào cho dù đó là thông tin đầu vào không chính xác, bị bóp méo hay có nhiễu.
● Xây dựng fuzzy logic không quá phức tạp.
● Các khái niệm toán học, lý thuyết tập hợp và lý luận của fuzzy logic đơn giản, dễ hiểu.
● Mang lại những giải pháp rất hiệu quả cho các vấn đề phức tạp trong mọi lĩnh vực của cuộc sống vì cách suy luận và ra quyết định gần giống với con người.
● Các thuật toán không cần nhiều dữ liệu vì thế nên không chiếm nhiều bộ nhớ.
Nhược điểm:
● Không có cách tiếp cận có hệ thống nào để giải quyết một vấn đề nhất định thông qua fuzzy logic nên fuzzy logic thực tế vẫn còn rất mơ hồ.
● Việc chứng minh các đặc điểm của fuzzy logic khá là khó hoặc không thể thực hiện được vì không có được mô tả toán học về cách tiếp cận chính xác.
● Độ chính xác không cao vì logic mờ hoạt động trên cả dữ liệu chính xác và không chính xác.
Ứng dụng thực tế của Fuzzy Logic
Nhiều lĩnh vực và công nghệ AI đều đang sử dụng fuzzy logic như ô tô, thiết bị điện tử tiêu dùng, y học, phần mềm, hóa chất và hàng không vũ trụ. Trong mỗi ứng dụng, fuzzy logic lại đóng một vai trò khác nhau:
● Ô tô: Điều khiển quá trình chuyển số một cách mượt mà và hiệu quả dựa trên các điều kiện lái xe khác nhau.
● Máy rửa chén: Xác định chế độ rửa và công suất cần thiết, dựa trên các yếu tố như số lượng bát đĩa và mức độ cặn thức ăn trên bát đĩa.
● Máy photocopy: Điều chỉnh điện áp trống dựa trên các yếu tố như độ ẩm, mật độ hình ảnh và nhiệt độ.
● Hàng không vũ trụ: Quản lý kiểm soát độ cao cho vệ tinh và tàu vũ trụ dựa trên các yếu tố môi trường.
● Y học: Chẩn đoán bằng máy tính, dựa trên các yếu tố như triệu chứng và tiền sử bệnh.
● Chưng cất hóa học: Kiểm soát các biến số pH và nhiệt độ.
● Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Xác định mối quan hệ ngữ nghĩa giữa các khái niệm được biểu diễn bằng từ ngữ và các biến ngôn ngữ khác.
● Máy điều hòa không khí và máy sưởi: Xác định đầu ra dựa trên các yếu tố như nhiệt độ hiện tại và nhiệt độ mục tiêu.
● Công cụ quy tắc kinh doanh: Hợp lý hóa việc ra quyết định theo các tiêu chí được xác định trước.
Kết luận
Fuzzy Logic đã chứng minh được vai trò quan trọng của mình trong việc giải quyết các bài toán phức tạp mà các phương pháp truyền thống khó có thể xử lý. Với khả năng mô phỏng cách con người suy luận và ra quyết định dựa trên thông tin không chắc chắn, Fuzzy Logic mở ra nhiều cơ hội mới cho sự phát triển của công nghệ AI.
