AIの作成にファジーロジックをどのように使用できますか？

ファジーロジックは、すべてのステートメントが0〜1の真の真理値を持つことができるロジックです。

AIの作成にファジーロジックをどのように使用できますか？複数の入力を含む特定の決定問題に役立ちますか？それを使用するAIの例を挙げていただけますか？

AIにおけるファジーロジックの古典的な例は、エキスパートシステムのMycinです。

ファジーロジックは、確率と不確実性を処理するために使用できます。

たとえば、述語論理を見ると、すべてのステートメントは真または偽です。実際には、この数学的確実性はありません。

たとえば、医師（またはエキスパートシステム）が、いくつかの異なる疾患（A、B、Cなど）に起因する可能性がある症状を見たとします。医師は、これらの3つの疾患のいずれかを患者が持つ可能性が高い可能性の原因であると考えます。明確な真または偽の陳述はありませんが、重みの変化があります。これはファジーロジックに反映できますが、シンボリックロジックには簡単には反映されません。

私の印象では、ファジーロジックの関連性はほとんど低下しており、確率論的ロジックはそのニッチを引き継いでいます。（Wikipediaの比較を参照してください。）2つはやや深い関連性があるため、主に視点と言語の変更です。

つまり、ファジーロジックは主に、範囲が不明確なラベルに適用されます。クールでありすぎないオブジェクトは、コールドまたはウォームのいずれかとして説明できます。ファジーロジックは、「コールド」および「ウォーム」ラベルにフラクショナルトゥルース値を割り当て、「ホット」ラベルにトゥルースを割り当てないことでこれを処理します。

確率論的論理は、いくつかの観察が与えられた場合にいくつかの事実の確率にさらに焦点を当て、観察の不確実性に深く焦点を当てています。私たちはメールを見るとき、そのメールは「スパム」であり、ユーザーにいくつかの番号で表示されるべきではないという信念を追跡し、スパムであるかどうかの証拠を見て、その番号を調整します。