دروس المنطق الضبابي: الصفات ، الهندسة المعمارية ، التطبيقات ، إيجابيات وسلبيات ، الاختلافات
نشرت: 2020-04-30عندما يتعين عليك اتخاذ قرار ، كم مرة يكون الأمر بسيطًا بنعم أو لا؟ في كثير من الأحيان ، تكون اختياراتك عبارة عن مجموعة متنوعة من الأسئلة بنعم أو لا ، حيث لديك درجات متعددة من الخيارات بين الاثنين.
افترض أن أحدهم يسألك ، "هل ستذهب إلى تلك الحفلة الليلة؟" من المحتمل أن تكون إجابتك "ربما نعم" أو "بالتأكيد لا" ، بدلاً من الإجابة المباشرة بنعم أو لا.
يعتمد صنع القرار البشري كثيرًا على مثل هذه الخيارات الغامضة. وفي الذكاء الاصطناعي ، يُطلق على هذا المفهوم اسم المنطق الضبابي.
في هذا البرنامج التعليمي للمنطق الضبابي ، ستتعرف على المنطق الضبابي ، وكيف يعمل ، وما هي تطبيقاته. هيا بنا نبدأ.
جدول المحتويات
ما هو المنطق الضبابي؟ تفسير
غامض يشير إلى عدم الوضوح. هناك العديد من الحالات التي لا يمكنك فيها اتخاذ قرار بسيط بنعم أو لا. في هذه الحالات ، ستحتاج إلى اتخاذ خيار ديناميكي. المنطق الضبابي يساعدك في هذا الصدد.
يمنحك خيارًا مرنًا ويمكّنك من التفكير بمزيد من البيانات والمتغيرات. هناك العديد من تطبيقات المنطق الضبابي في الذكاء الاصطناعي لأنه لا يمكنك استخدام منطق منطقي أو منطق مشابه في كل مكان. إنه يشبه التفكير البشري ويأخذ في الاعتبار جميع الاحتمالات الموجودة بين نعم ولا في الاختيار.

يأخذ المنطق المعتاد في الاعتبار احتمالين فقط: نعم ولا. لكن البشر لا يتخذون قرارات من هذا القبيل. لديهم العديد من الاحتمالات بين نعم ولا مثل ، ربما نعم ، وربما لا. المنطق الضبابي يأخذ في الاعتبار كل هذه الاحتمالات.
مزيد من المعلومات: شرح أفضل 5 نماذج للتعلم الآلي للمبتدئين
قليلا من التاريخ
لطفي زاده ، عالم الكمبيوتر والرياضيات ، توصل إلى منطق غامض عندما أدرك أن هناك فرقًا كبيرًا بين صنع القرار لدى البشر وأجهزة الكمبيوتر. وأشار إلى أن منطق الكمبيوتر التقليدي لا يمكنه التلاعب بالبيانات لتمثيل أفكار غير واضحة تشبه البشر.
كما ذكرنا سابقًا ، هناك العديد من تطبيقات المنطق الضبابي في الذكاء الاصطناعي . ولكن يمكنك رؤيته في العديد من المجالات الأخرى أيضًا لأنه يمكّن الذكاء الاصطناعي من تمييز البيانات التي لا تتوافق مع المنطق المنطقي. هذا يعني أن البيانات ليست صحيحة ولا خاطئة.
صفات المنطق الضبابي
قد يبدو المنطق الضبابي معقدًا بعض الشيء ، لكنه أسلوب تعلم آلي مرن يمكنك تنفيذه بسهولة بالغة. يسمح لك بتقليد الفكر البشري. إنها أيضًا مثالية لحل المشكلات التي ترتفع فيها درجة عدم اليقين.
يمكّنك من إنشاء وظائف غير خطية لها تعقيد تعسفي. لكن يجب عليك التأكد من إنشائه بعد امتلاك معرفة كافية به لأنه من السهل ارتكاب الأخطاء في هذه الحالة.
متى يجب ألا تستخدم المنطق الضبابي
هناك بعض الحالات التي لا يجب فيها استخدام المنطق الضبابي. فيما يلي بعض منهم:
- عندما يمكنك استخدام المنطق التقليدي للوصول إلى حل ، فلن تحتاج إلى استخدام المنطق الضبابي لأنه سيؤدي إلى تعقيد كل شيء بشكل مفرط
- لا تتطلب أجهزة التحكم بالضرورة منطقًا غامضًا
- إذا لم تتمكن من تعيين الإدخال إلى الإخراج ، فلا يجب استخدام المنطق الضبابي
كيف يعمل المنطق الضبابي؟ (بنيان)
تشتمل بنية المنطق الضبابي على المكونات التالية:
- قواعد
- Fuzzifier
- الاستدلال (الذكاء)
- Defuzzifier
القواعد: تظل جميع قواعد fuzzifier مخزنة في قاعدة القاعدة. تظل جميع شروط IF-THEN التي تدخلها في المنطق هنا أيضًا حتى تتمكن من اتخاذ القرارات. تمكّن التحديثات الأخيرة في منطق غامض خبراء الذكاء الاصطناعي من تقليل عدد القواعد التي يحتاجون إليها.
Fuzzifier: Fuzzifier يحول الإدخال (أرقام واضحة) إلى مجموعات ضبابية. تقيس مستشعراتها مدخلات crips وتمررها إلى نظام التحكم حتى يتمكن المنطق من معالجتها بشكل أكبر.
الاستدلال: بعد Fuzzifier يأتي محرك الاستدلال. يكتشف مدى تطابق الإدخال الغامض مع القواعد. كما أنه يحدد القواعد التي يجب أن يتم تطبيقها وفقًا لحقل الإدخال الخاص به.
Defuzzifier: في هذه المرحلة ، يقوم defuzzifier بتحويل المجموعات الغامضة التي يتلقاها إلى إخراج واضح. هناك العديد من أشكال إزالة الحواف المتاحة ، لذلك قد تحتاج إلى اختيار أحدها وفقًا لاحتياجاتك.
قراءة: تطبيقات الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي
الاختلافات بين المنطق الضبابي والاحتمالية
لفهم مفهوم هذا البرنامج التعليمي للمنطق الضبابي بشكل صحيح ، عليك إلقاء نظرة على الاختلافات بين المنطق الضبابي مقابل الاحتمال لأنه يربك الكثير من الناس.

أول فرق رئيسي بين الاثنين هو الموضوع الذي يتعاملون معه. يعمل المنطق الضبابي مع الحقائق ، بينما يعمل الاحتمال مع الأحداث التي قد تحدث أو لا تحدث. ينقل المنطق الضبابي حقيقة جزئية ، بينما ينقل الاحتمال معرفة جزئية.
أيضًا ، يأخذ المنطق الضبابي الحقيقة كأساس رياضي ، في حين أن الاحتمال يبني نموذجًا للجهل.
الاختلافات بين Fuzzy و Crisp
هناك اختلافات كثيرة بين الاثنين. أولاً ، يمكن أن تكون مجموعة الوقت الهشة غامضة ، ولكن لا يمكن أن تكون مجموعة الوقت الضبابية واضحة. قانون عدم التناقض والوسط المستبعد قد (أو لا) يحمل في منطق هش. من ناحية أخرى ، مع منطق غامض ، هذه القوانين ثابتة.
منطق هش له حدود صارمة ؛ أي أنه يمكن أن يكون إما صواب أو خطأ. والمنطق الضبابي له درجات متعددة من العضوية.
اقرأ أيضًا: أفكار مشروع التعلم الآلي للمبتدئين
ما هي تطبيقات المنطق الضبابي؟
فيما يلي التطبيقات الرئيسية للمنطق الضبابي في الصناعات المختلفة:
قطاع السيارات
تستخدم شركات السيارات منطقًا غامضًا في الذكاء الاصطناعي لإنشاء مكابح مانعة للانغلاق. يمكن للمنطق الضبابي معرفة متى يكون من الضروري استخدام الفرامل المانعة للانغلاق وفقًا للتسارع وسرعة السيارة لتجنب وقوع حادث.
استخدام آخر للمنطق الضبابي في السيارات هو ناقل الحركة الأوتوماتيكي. في تلك الحالات ، يتحكم المنطق الضبابي في الإشعال وحقن الوقود وفقًا لعدد الدورات في الدقيقة وإعداد الخانق. التحكم في السرعة هو ميزة تحافظ فيها السيارة على سرعة معينة وتسمح للسائق بأخذ قسط من الراحة من الضغط على دواسة الوقود.
يساعد المنطق الضبابي في ضبط إعدادات دواسة الوقود للحفاظ على سرعة السيارة المحددة.

اللياقه البدنيه
تستخدم Omron قواعد منطقية غامضة للتحقق من مستويات اللياقة البدنية لموظفيها. لقد أضافوا مجموعة القواعد الخاصة بهم لهذا الغرض. بفضل مساعدتها ، يمكن للعديد من الشركات مراقبة لياقة موظفيها وتوفير المرافق وفقًا لذلك.
تطبيقات أخرى
- تستخدم أفران الميكروويف منطقًا غامضًا لاختيار خيار الطهي الصحيح.
- تطبق أنظمة تشخيص الجولف قواعد غامضة للتوصية بمضرب الجولف الأنسب وفقًا لبنية لاعب الجولف وعوامل أخرى
- تحدد أنظمة التحكم في المصعد وقت الانتظار وفقًا لعدد الركاب لديهم. يقومون بتطبيق منطق غامض لهذا الغرض.
- تستخدم غسالات الأطباق منطقًا غامضًا لاختيار إعدادات التنظيف الصحيحة (الدورات ، ووقت الشطف والغسيل ، وما إلى ذلك) وفقًا للأطباق المتوفرة لديهم.
مزايا وعيوب المنطق الضبابي؟
مزايا
- يحتوي المنطق الضبابي على هيكل بسيط يسهل فهمه
- لها تطبيقات في العديد من الصناعات بما في ذلك السيارات والأجهزة المنزلية
- إنه يحل مشاكل عدم اليقين بفعالية أفضل من الخوارزميات الأخرى
- متعدد الاستخدامات لأنه لا يحتاج إلى مدخلات دقيقة لتشغيله
- نظرًا لهيكلها البسيط ، يمكنك تعديلها بسهولة وتحسين أدائها
- إذا لم تعمل مستشعرات الملاحظات ، يمكنك استخدام منطق غامض لحل هذه المشكلات
سلبيات
- إنه غير قادر على إجراء التعرف على الأنماط على غرار الشبكات العصبية
- يتطلب التحقق من النظام والتحقق منه بناءً على منطق غامض الكثير من اختبارات الأجهزة
- يعد وضع قواعد غامضة مهمة صعبة للغاية
- ناتج المنطق الضبابي ليس دقيقًا دائمًا. يمكن أن يسبب هذا مشاكل في بعض الحالات ، لأن النتيجة قد لا تكون مقبولة.
افكار اخيرة
لقد وصلنا الآن إلى نهاية برنامجنا التعليمي للمنطق الضبابي . نأمل أن تكون قد وجدت هذه المقالة مفيدة. المنطق الضبابي هو بالتأكيد أحد أكثر مفاهيم الذكاء الاصطناعي شيوعًا وبساطة.
إذا كنت تريد معرفة المزيد عن المنطق الضبابي والمفاهيم الأخرى للذكاء الاصطناعي ، فإننا نوصي بالتوجه إلى مدونتنا. ستجد العديد من المقالات المفيدة هناك.
وإذا كنت تريد تجربة تعليمية أكثر تفصيلاً وتنظيمًا ، فعليك أن تأخذ دورة في الذكاء الاصطناعي وتبدأ بذلك. ستمنحك دورة الذكاء الاصطناعي كل المعارف التي تحتاجها حول هذا الموضوع بسهولة كبيرة.
إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد حول التعلم الآلي ، فراجع دبلوم PG في IIIT-B & upGrad في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي المصمم للمهنيين العاملين ويقدم أكثر من 450 ساعة من التدريب الصارم ، وأكثر من 30 دراسة حالة ومهمة ، IIIT- حالة الخريجين B ، أكثر من 5 مشاريع تتويجا عملية ومساعدة وظيفية مع أفضل الشركات.
كيف تكون التحوطات اللغوية مفيدة في نظام الاستدلال الغامض؟
ما هو منهج ممداني للمنطق الضبابي؟
تم تقديم نهج ممداني باعتباره المحاولة الأولى للتحكم في المحرك البخاري ونظام الغلاية باستخدام قواعد التحكم اللغوية التي تم جمعها من مشغلين بشريين ذوي خبرة. كل قاعدة في نظام Mamdani تنتج مجموعة ضبابية كناتجها. أنظمة Mamdani مناسبة تمامًا لتطبيقات الأنظمة الخبيرة حيث يتم تطوير القواعد من معرفة الخبراء البشريين ، مثل التشخيص الطبي ، لأن قواعد القواعد الخاصة بهم أكثر سهولة وأسهل في الفهم.
ما هي نظرية التقريب الغامض (FAT) وأسبابها؟
وفقًا لبارت كوسكو ، يشير التقريب الغامض (FAT) إلى أن النظام الغامض قد يحاكي أي نظام مستمر. تعمل كل قاعدة كحلقة ضبابية يطبقها النظام على الاستجابة لجعلها تبدو مثل استجابة النظام المستمر. بينما يشير الاستدلال التقريبي الغامض إلى الطريقة المستخدمة لاشتقاق نتيجة محتملة غير دقيقة من مجموعة من المقدمات غير الدقيقة. في التفكير التقريبي ، المنطق الضبابي قادر على التعامل مع العديد من أنواع عدم اليقين.