lunes, 9 de mayo de 2016

Lógica difusa

Hay conocimientos que son inciertos, probables. Podemos usar la teoría de la probabilidad para tratarlos bien es cierto, pero también ha surgido la teoría de los sistemas difusos (lógica difusa) para el tratamiento de un cierto tipo de conocimiento incierto y para el que la metodología probabilista resulta inapropiada. Tal es la incertidumbre proveniente de los fenómenos del pensamieno y del razonamiento humanos y de los procesos de conocer y de percibir. Frente a la incertidumbre que trata con información o fenómenos provenientes de la conducta azarosa de los sistemas físicos (fortuidad de un mensaje, fluctuaciones de electrones en un campo magnético, difusión de gases en un campo térmico, etc.), y que durante centurias ha merecido la atención de investigadores, desarrollando la teoría de la probabilidad y de la estadística, está la incertidumbre proveniente del fenómeno de la percepción, por ejemplo, que no puede ser caracterizada adecuadamente con las técnicas probabilísticas convencionales. Así, por ejemplo, expresamos lingüísticamente nuestras percepciones “Esta chica rubia es baja, pero muy guapa”, en donde rubia, baja y muy guapa son conceptos vagos (imprecisos), denotadores de conjuntos difusos (sin límites precisos), que no pueden ser medidos ni caracterizados por medios probabilísticos. Los métodos numéricos (matemáticos) convencionales, sean deterministas o probabilistas, se basan sobre medidas absolutas de información, pero la información adquirida por nuestros sentidos viene en forma de grados relativos, más bien que en la de números absolutos. En nuestros procesos cognoscitivos percibimos la estatura (=baja, en el ejemplo anterior) en forma de una gradación, relativa a otros parámetros (edad, sexo, región, etc.).

         Para el tratamiento adecuado de este tipo de incertidumbre ha introducido Zadeh la teoría de los conjuntos difusos (Fuzzy Sets) , la cual, en poco tiempo, ha experimentado un sorprendente desarrollo, con aplicaciones en múltiples disciplinas. Por lo que respecta a la Ingeniería del conocimiento, la teoría de Zadeh resulta útil.

         Al clásico y exclusivo tratamiento de la incertidumbre mediante la teoría de la probabilidad opone Zadeh su Teoría de la posibilidad para el tratamiento de lo difuso en cuanto distinto de lo probable. Las objeciones de Zadeh van, no contra la axiomática probabilística, sino contra la capacidad semántica de la probabilidad. Según él la teoría de la probabilidad es incapaz de representar los significados de los enunciados con predicados difusos (pequeño, joven, guapo, inteligente…), con cuantificadores difusos (varios, la mayoría, bastantes,…), con probabilidades difusas (verosímil, plausible, extraño, de vez en cuando,…), con valores de verdad difusos (muy verdadero, bastante verdadero, más o menos verdadero…) y con modificadores difusos (muy, aproximadamente, más o menos..) Como consecuencia de lo anterior, la teoría de la probabilidad no tiene capacidad para extraer inferencias de premisas difusas, por lo que ha de abandonar los problemas que conllevan componentes difusos. Zadeh utiliza como regla de inferencia fundamental en lógica difusa la llamada regla de inferencia compositiva, cuyo esquema es:

 

X es F

X está en relación G con Y

Y es AL (F ó  G)

 

En donde F y G son relaciones difusas (monaria y binaria respectivamente); F  ó  G  es su composición; y AL (F ó  G) es una aproximación lingüística a la relación difusa monaria F  ó  G. Por ejemplo:

 

 

  p: X es Pequeño

  q: X e Y son aproximadamente iguales

   r: Y es más o menos pequeño

 

         Esta regla es de naturaleza semántica (más bien que sintáctica como las de la lógica clásica): la conclusión, r, es una inferencia aproximaa, que depende del significado de F y de G, por lo que los procesos de inferencia en lógica difusa son, en su mayor parte, aproximados, más bien que exactos. Ello no significa hacer impreciso lo preciso, sino buscar modelos de la mayor precisión posible para el tratamiento de lo impreciso, no concediendo a los conceptos mayor precisión de la que tienen, porque tales concesiones pueden conducir, precisamente, a lo contrario de lo que se busca: a paradojas como la “del montón” o la “del calvo”, a las que conduce irremediablemente la lógica bivalente, pero que se disuelven en lógica difusa.

 

Cuando se toma el concepto calvo como un concepto preciso susceptible de definición en términos de lógica bivalente, se acaba con la famosa paradoja de Eubúlides:

 

(1)   p= Un hombre sin pelo en la cabeza es calvo.

(2)   q= Un hombre con un pelo más que un hombre calvo es también calvo, o formulado de otro modo, si un hombre con n pelos en la cabeza es calvo, entonces un hombre con n+1 pelos en la cabeza es calvo.

(3)   r= Un hombre con un millón de pelos en la cabeza es calvo.

 

La demanda de precisión y la bivalencia nos conducen inexorablemente a la paradoja. Según la lógica difusa calvo sería un predicado difuso caracterizado por su función de pertenencia gradual que actúa como un cierre elástico sobre los valores abribuibles a la variedad asociada con calvicie.

La noción de difuso aparece en 1965 cuando Zadeh comienza a desarrollar la teoría de los conjuntos difusos o borrosos.

         La idea inicial es la siguiente: Los elementos clave en el pensamiento humano no son números, sino rótulos (marcadores) de conjuntos difusos, clases de objetos en los que la transición de la pertenencia a la no pertenencia es muy gradual, má bien que abrupta. Por ejemplo, muy atractiva, muy hermosa, muy listo, listillo, muy astuto, muy inteligente, grande, aproximadamente mediano,, etc. Tales conjuntos  vienen determinados, no como los conjuntos en sentido clásico, por una definición extensional/intensional, mediante la cual sus elementos tienen garantizada, y por igual, su pertenencia, sino por referencia a un contexto, por un procedimiento semántico más que sintáctico; quedan determinados por referencia a dominios específicos (locales). Y cada elemento puede tener grados intermedios de pertenencia en el intervalo [0,1].  La innegable realidad de lo difuso en los procesos del pensamiento humano sugiere que buena parte de la lógica propia del razonamiento humano no es la lógica tradicional bivalente o incluso polivalente, sino una lógica con valores de verdad difusos, con conectivas difusas y con reglas de inferencia difusas.

         En la lógica difusa los valores de verdad son no numéricos, sino lingüísticos, los cuales constituyen a su vez conjuntos difusos; pueden ser generados por una gramática y pueden recibir un significado reintroduciendo los grados de pertenencia.

         Una lógica difusa LD puede ser considerada, en parte, como una extensión difusa es una lógica polivalente no-difusa que constituye la lógica base para LD. Zadeh utiliza como lógica base la lógica Lω1, cuyos valores de verdad son números reales del intervalo [0.1], y con las siguientes definiciones:

V(¬p)= def. 1- v(p)

V(p v q)= def. máx. (v(p), v(q))

V (p ^ q) =def. mín. (v(p), v(q)

V (p→q)= def. mín. (1,1 – v(p)+ v(q)

 

En donde v(p) denota el valor de verdad de la proposición p; ¬, v, ^ y → denotan respectivamente, la negación, la disyunción (no exclusiva), la conjunción y la implicación.

         Los valores de verdad de LD son lingüísticos, esto es, vienen expresados en términos marcados lingüísticamente y denotando cada uno de ellos no una unidad (o un punto o elemento) sino un subconjunto difuso.

 

 

 

 

La regla de inferencia compositiva es, en lógica difusa la regla de inferencia básica. Y es de naturaleza semántica más bien que sintáctica, como las de la lógica clásica.

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