Um exemplo de lógica FUZZY é o desenvolvimento de Redes Neurais, ou melhor a inteligência artificial. Segue abaixo explicações sobre o assunto.

Entre as técnicas mais recentes de Inteligência Artificial encontra-se a Lógica Fuzzy, tam- bém conhecida como Conjunto Difusos. Essa técnica, muito usada no Japão, é fruto da tão esperada quinta geração dos computadores, uma geração que morreu antes mesmo de nascer. Nem tudo, porém, é atestado de óbito. Prova disso é a própria técnica fuzzy. A lógica fuzzy consiste em aproximar a decisão computacional da decisão humana. Isto é feito de forma que a decisão de uma máquina não se resuma apenas a um "sim" ou um "não", mas também tenha decisões "abstratas", do tipo "um pouco mais", "talvez sim", e outras tantas variáveis que representem as decisões humanas. A lógica fuzzy tem se des- tacado principalmente na área de tomada de decisões.

Os primeiros estudos sobre inteligência artificial surgiram na década de 40, que foi marca- da pela II Guerra Mundial. Este fato resultou na necessidade de desenvolver uma tecnolo- gia voltada para a análise de balística, quebra de códigos e cálculos para projetar a bomba atômica. Surgia, assim, os primeiros grandes projetos de construção de computadores, assim chamados por serem máquinas utilizadas para fazer cálculos (cômputos).
Após a II Guerra Mundial o computador não ficou restrito ao âmbito militar e científico, co- meçou a ser gradualmente utilizado em empresas, indústrias, universidades. etc. A diversidade de aplicações estimulou pesquisas de software, hardware e linguagens de programação.
O desenvolvimento do computador, primeiramente impulsionado pela aplicabilidade militar e posteriormente comercial, mostrou-se viável. Seu rápido progresso, desde o surgimento dos primeiros computadores eletrônicos (1943 - Collossus, na Inglaterra e 1946 - ENIAC, nos Estados Unidos) até o surgimento dos microcomputadores (na década de 70) demostra que essa área recebeu grandes investimentos.
O segundo grande passo foi dado nos Estados Unidos, em 1956, quando John McCarthy reuniu em uma conferência proferida ao Darmouth College, na Universidade de New Hamp- shire, vários pesquisadores de renome para estudar o que foi denominado por Minsky, McCarthy, Newell e Simon de Inteligência Artificial (IA), expressão utilizada para designar um tipo de inteligência construída pelo homem para dotar a máquina de compor- tamentos inteligentes.
A partir da estruturação desse novo campo do conhecimento o fenômeno da inteligência começou a ser pesquisado de forma intensa. Vários esforços foram e têm sido feitos no sentido se simular os tipos de raciocínios utilizados pelo ser humano e implementá-los no computador por meio da IA.
A inteligência artificial é amplamente utilizada como um auxiliar que expande a capaci- dade de inteligência do homem e até mesmo o substitui em diversas funções. Isso se tor- nou possível em grande parte graças ao desenvolvimento dos sistemas especialistas, da lógica fuzzy e das redes neurais.
Atualmente, criar máquinas inteligentes não pode ser considerado uma ficção, a IA trans- formou essa ficção em um campo de estudo movido por uma meta que consome bilhões de dólares em projetos, os quais envolvem pesquisadores de instituições governamentais, militares, industriais e universitárias de todo o mundo.

Campos de aplicação da inteligência artificial:

Existem vários campos de estudo dentro da IA com o propósito de dotar a máquina de capacidade de raciocínio, aprendizado e autoaperfeiçoamento, alguns desses campos são descritos abaixo:
- Processamento de Linguagem Natural - É o estudo voltado para a construção de progra- mas capazes de compreender a linguagem natural (interpretação) e gerar textos. A Gera- ção de linguagem Natural é a produção de textos por um programa a partir de um conte- údo semântico representado internamente no próprio programa. Objetiva aperfeiçoar a co- municação entre as pessoas e os computadores.
- Reconhecimento de Padrões - É uma das áreas de pesquisa bem avançadas da IA. A capacidade de reconhecimento de padrões permite ao programa reconhecer a fala em lin- guagem natural, os caracteres digitados e a escrita (ex.: assinatura). Os scanners, por exemplo, utilizam programas de reconhecimento óptico desenvolvidos pelas pesquisas em IA.
- Visão de Computador - Busca desenvolver formas do computador trabalhar com a visão bidimensional e tridimensional.
- Programação de Jogos - É o estudo voltado para a construção de programas de jogos envolvendo raciocínio. Os jogos computadorizados são um grande sucesso, ainda mais quando exibem um tipo de inteligência capaz de desafiar as habilidades do jogador. O jogo de xadrez, por exemplo, foi utilizado para as primeiras experiências em programação do raciocínio artificial, onde o computador se tornou capaz de analisar milhões de jogadas por segundo para tentar derrotar o adversário. Além de analisar as jogadas, os programas utilizam um método heurístico que consiste na utilização de uma árvore de busca, a mes- ma possui ramificações a partir de certos nós, que representam pontos de decisão no ca- minho a tomar, com um certo número de etapas, para chegar a um objetivo. Deste modo, ele pode analisar vários nós, de acordo com a situação atual do jogo, e escolher o melhor caminho (o mais curto ou menos arriscado).
- Robótica - É o campo de estudo voltado para desenvolver meios de construir máquinas que possam interagir com o meio (ver, ouvir e reagir aos estímulos sensoriais). A expres- são robô vem do tchêco robota, significa trabalhador, foi criada por Karel Capek, em 1917. O primeiro robô industrial do mundo, batizado de UNIMATE, surgiu em 1962.
- Aprendizado - Existem programas de IA que conseguem aprender certos fatos por meio da experiência, desde que esse conhecimento possa ser representado de acordo com o formalismo adotado pelo programa.

Modelos de inteligência artificial:

- Algoritmos Genéticos - É um modelo para o aprendizado da máquina, inspirado no livro Origem das Espécies, através da Seleção Natural, escrito pelo naturalista inglês Charles Darwin (1809-1882), criador da teoria evolucionista, segundo a qual somente os mais ap- tos sobrevivem. Algoritmo genético é um método utilizado pelos Algoritmos Evolutivos, que inclui o estudo dos algoritmos genéticos, estratégia de evolução, programação evolu- tiva e sistemas classificatórios. Os algoritmos genéticos foram criados por Jonh Holland (1975), objetivam emular operadores genéticos (específicos, como crossing-over, mutação e reprodução) da mesma forma como é observado na natureza. Isso é feito criando-se dentro da máquina uma população de indivíduos representados por cromossomas. Os in- divíduos passam por um processo simulado de evolução, seleção e reprodução, gerando uma nova população.
- Programação Evolutiva - Campo da IA concebido por Lawrence J. Fogel (1960), asseme- lha-se aos algoritmos genéticos, sendo que é dado maior ênfase na relação comporta- mental entre os parentes e seus descendentes. As soluções para os problemas são obti- das por meio tentativas e transmitidas para a nova população (simulada em programas).
- Lógica FUZZY - Também denominada de Conjuntos Difusos ou Lógica Nebulosa. Foi es- truturada por Lofti Zadeh da University of Califórnia, no ano de 1965. É uma metodologia que serve para representar, manipular e modelar informações incertas.
- Sistemas Baseados em Conhecimento - São sistemas que implementam comportamen- tos inteligentes de especialistas humanos.
- Programação Genética - É um campo de estudo da IA voltado para a construção de pro- gramas que visam imitar o processo natural da genética. Trabalha com métodos de busca aleatória.
- Raciocínio Baseado em Casos - É o campo de estudo da IA que utiliza uma grande bibli- oteca de casos para consulta e resolução de problemas . Os problemas atuais são resol- vidos, através da recuperação e consulta de casos já solucionados e da conseqüente adaptação das soluções encontradas. Por exemplo, o Sistema CASEY, que faz o diag- nóstico em pacientes cardíacos baseado na consulta de arquivos de pacientes com o mesmo diagnóstico.
- Redes Neurais Artificiais (RNA) - Possui várias denominações, dentre elas redes neu- ronais, modelo conectista, neurocomputação, modelo de processamento paralelo distri- buído, sistemas neuromórficos e computadores biológicos.

Algumas áreas de aplicação da lógica FUZZY:

- Análise de dados
- Construção de sistemas especialistas
- Controle e otimização
- Reconhecimento de padrões

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