Bulanık Mantık, modern bilgisayarın dayandığı olağan “doğru veya yanlış” (1 veya 0) doğruluk derecelerine dayalı bir hesaplama yaklaşımıdır. Bulanık mantık fikri ilk olarak 1960’larda California Üniversitesi’nden Lotfi Zadeh tarafından geliştirildi. Zadeh, bilgisayarın doğal dili anlama sorunu üzerinde çalışıyordu. Doğal dil, hayattaki ve aslında evrendeki diğer birçok etkinlik gibi 0 ve 1 mutlak terimlerine kolayca çevrilemez. Bulanık mantık, aynı değişken aracılığıyla birden fazla olası doğruluk değerinin işlenmesine izin veren değişken işlemeye yönelik bir yaklaşımdır. Bir dizi doğru sonucun elde edilmesini mümkün kılan açık, kesin olmayan bir veri yelpazesi ve buluşsal yöntemler ile sorunları çözmeye çalışır. Mevcut tüm bilgileri göz önünde bulundurarak olası en iyi kararı vererek sorunları çözmek için tasarlanmıştır.
Bulanık Mantığı Anlamak
Bulanık mantık, aslında mantığın matematiksel çalışmasından kaynaklanır. Sıradan mantık, mutlak gerçeğin ifadeleriyle “Bu nesne yeşil mi?” gibi ilgilenirken, bulanık mantık ise “uzun”, “büyük” veya “güzel” gibi öznel veya göreceli tanımlarla ele alır. Bu, insanların sorunları analiz etme ve karar verme şeklini, mutlak doğru veya yanlıştan ziyade belirsiz veya kesin olmayan değerlere dayanan bir şekilde taklit etmeye çalışır.
Klasik mantıkta olduğu gibi tüm ifadelerin kesinlikle doğru veya kesinlikle yanlış olmasını istemek yerine, bulanık mantıkta doğruluk değerleri sıfır ile bir arasında herhangi bir değer olabilir. Bu, algoritmaların tek bir ayrık veri noktasının aksine veri aralıklarına dayalı kararlar vermeleri için bir fırsat yaratır.
Yapay Zeka Sisteminde Bulanık Mantık
Yapay Zeka (AI) sistemlerinde, insan muhakeme ve bilişini taklit etmek için bulanık mantık kullanılır. Kesin olarak ikili doğruluk durumlarından ziyade, 0 ve 1’i aşırı doğruluk içerir. Bulanık mantık ve bulanık semantik kavramı, yapay zeka çözümlerinin programlanmasında merkezi bir bileşendir. Bulanık mantığın programlama yetenekleri de genişledikçe, yapay zeka çözümleri ve araçları ekonomide bir dizi sektörde genişlemeye devam ediyor.
IBM Watson, akıllı işletmeler için yapay zeka teknolojisidir. Bulanık mantık ve varyasyonlarını kullanan en iyi bilinen yapay zeka sistemlerinden biridir. Özellikle finansal hizmetlerde, makine öğrenimi ve yatırım zekası çıktılarını destekleyen teknoloji sistemlerinde kullanılmaktadır. Bazı gelişmiş ticaret modellerinde, matematiğinin entegrasyonu, analistlerin otomatik satın alma ve satma sinyalleri oluşturmasına yardımcı olmak için de kullanılabilir. Bu sistemler, yatırımcıların yatırımlarını etkileyen çok çeşitli değişen piyasa değişkenlerine tepki vermelerine yardımcı olur.
Bulanık Mantık Uygulamaları
- Çeşitli yapay zeka sistemleri ve teknolojilerinde kullanır. Buna araç zekası, tüketici elektroniği, ilaç, yazılım, kimyasallar ve havacılık dahildir.
- Otomobillerde vites seçimi için kullanılır ve motor yükü, yol koşulları ve sürüş tarzı gibi faktörlere dayanır.
- Bulaşık makinelerinde, bulaşık sayısı ve bulaşıklardaki yemek artıklarının seviyesi gibi faktörlere bağlı olarak ihtiyaç duyulan yıkama stratejisini ve gücü belirlemek için kullanılır.
- Fotokopi makinelerinde, tambur voltajını nem, resim yoğunluğu ve sıcaklık gibi faktörlere göre ayarlamak için kullanılır.
- Havacılıkta, çevresel faktörlere dayalı olarak uydular ve uzay araçları için irtifa kontrolünü yönetmek için kullanılır.
- Tıpta, semptomlar ve tıbbi geçmiş gibi faktörlere dayalı olarak bilgisayar destekli teşhisler için kullanılır.
- Kimyasal damıtmada, pH ve sıcaklık değişkenlerini kontrol etmek için kullanılır.
- Doğal dil işlemede, kelimelerle temsil edilen kavramlar ve diğer dilsel değişkenler arasındaki anlamsal ilişkileri belirlemek için kullanılır.
- Klimalar ve ısıtıcılar gibi çevresel kontrol sistemlerinde kullanılır. Çıktıyı mevcut sıcaklık ve hedef sıcaklık gibi faktörlere göre belirler.
- Bir iş kuralları motorunda, önceden belirlenmiş kriterlere göre karar vermeyi kolaylaştırmak için kullanılabilir.
Bulanık Mantığın Avantajları ve Dezavantajları
Bulanık mantık, yapay zekada sıklıkla kullanılır ve ticaret yazılımlarına da uygulanabilir. Geniş bir uygulama yelpazesine sahip olmasına rağmen, aynı zamanda önemli sınırlamaları da vardır. İnsanın karar verme sürecini taklit ettiğinden, en çok belirsiz veya çarpık girdilerle karmaşık problemleri modellemek için kullanışlıdır. Doğal dil ile benzerlikleri nedeniyle, bulanık mantığın algoritmalarının kodlanması standart mantıksal programlamaya göre daha kolaydır. Hatta daha az talimat gerektirir, böylece bellek depolama gereksinimlerinden tasarruf sağlar. Bu avantajlar, bulanık mantığın kesin olmayan doğasından dolayı dezavantajlarla birlikte gelir. Sistemler hatalı veri ve girdiler için tasarlandığından, hatalı sonuçları önlemek için test edilmeli ve doğrulanmalıdır.
Bulanık Mantık Avantajları;
- Bulanık mantığın, klasik mantığa göre gerçek dünya problemlerini yansıtması daha olasıdır.
- Bulanık mantık algoritmaları, klasik boole (cebir) mantığından daha düşük donanım gereksinimlerine sahiptir.
- Bulanık algoritmalar, kesin olmayan veya yanlış verilerle doğru sonuçlar üretebilir.
Bulanık Mantık Dezavantajları;
- Bulanık algoritmalar geniş doğrulama ve doğrulama gerektirir.
- Bulanık kontrol sistemleri, insan uzmanlığına ve bilgisine bağlıdır.
Sitemizde bulunan diğer yazılarımıza göz atmak ister misiniz?
Linklere tıklayıp daha fazla yazımıza ulaşabilirsiniz.
Canlı Destek
