Bulanık mantık nedir, nasıl uygulanır? Bulanık mantık tarihçesi ve özellikleri ile ilgili merak edilenler

Gelişen yapay zeka teknolojilerinin akabinde, birçok kavram da sorgulanmakta ve araştırılmaktadır. Bunlardan birisi de, Fuzzy Logic olarak adlandırılan bulanık mantıktır. Bulanık mantık kavramı, yapay zeka, matematik, robot teknolojileri, sosyoloji, tıp ve fen bilimlerinin tam kesişim noktasında yer almaktadır. Bununla beraber, insan ve makinenin birbirine en çok yaklaştığı noktalardan birisi olarak değerlendirilmektedir. Peki, bulanık mantık nedir, nasıl uygulanır? Bulanık mantık özellikleri nelerdir? Bulanık mantık hakkında merak edilenlere haberimizde yer verdik.

BULANIK MANTIK NEDİR?

Bulanık mantık nedir sorusuna yakından bakalım... Bulanık mantığın temeli bulanık küme ve alt kümelere dayanır. Klasik yaklaşımda bir nesne ya kümenin elemanıdır ya da değildir. Matematiksel olarak ifade edildiğinde nesne küme ile olan üyelik ilişkisi bakımından kümenin elemanı ise "1", kümenin elemanı değilse "0" değerini alır. Bulanık mantık klasik küme teorisinin genişletilmesidir. Bulanık küme'de her bir nesnenin bir üyelik derecesi vardır. Nesnenin üyelik derecesi, (0, 1) aralığında herhangi bir değer olabilir ve üyelik fonksiyonu M(x) ile gösterilir .

Örneğin; normal oda sıcaklığını 23 derece olarak kabul edersek klasik küme kuramına göre 23 derecenin üzerindeki sıcaklık derecelerini sıcak olarak kabul ederiz ve bu derecelerin sıcak kümesindeki üyelik dereceleri "1" olur. 23 altındaki sıcaklık dereceleri ise soğuktur ve sıcak kümesindeki üyelik dereceleri "0" olur. Soğuk kümesini temel aldığımızda bu değerler tersine döner. Bulanık küme yaklaşımında üyelik değerleri [0,1] aralığında değerler almaktadır. Örneğin 14 derecelik sıcaklık için üyelik derecesi "0", 23 sıcaklık derecesi için üyelik değeri "0,25" olabilir.

Klasik kümelerin aksine bulanık kümelerde elemanların (nesnelerin) üyelik dereceleri [0, 1] aralığında sonsuz sayıda değişebilir. Bunlar üyelik derecelerinin devamlı ve aralıksız bütünüyle bir kümedir. Kesin kümelerdeki soğuk-sıcak, hızlı-yavaş, aydınlık-karanlık gibi ikili değişkenler, bulanık kümelerde biraz soğuk, biraz sıcak, biraz karanlık gibi esnek niteleyicilerle genişletilerek gerçek dünya problemlerine benzetilir. Kesin kümelerden farkı ise böyle bir çatıda bilginin kaynağındaki küme üyeliğinin, kesin tanımlanmış ön koşullarının olmayışı ve değişkenlerin belli bir aralıkta bulunmasıdır.

BULANIK MANTIK TARİHÇESİ

Fuzzy Logic yani bulanık mantık kavramı ilk defa Lotfi Zadeh'in ortaya çıkardığı bir kuramdır. Zadeh tarafından 1965'te insanın hayat tecrübelerinden ve her türlü bilgisinden yararlanarak bir kurallar işleyişini oluşturup makineye aktarma fikrinin temelleri atılmıştır. Bulanık mantık en yalın ve basit haliyle bir karar mekanizması tasarımı olarak tanımlanabilir. Ancak makineden çok insana benzeyen bir örneği olarak alınmalıdır.

Zadeh olarak bilinen Bakü'lü kurucu Lütfi Ali Askerzade Berkeley Üniversitesi Elektrik Elektronik Mühendislik Araştırma Laboratuvarı'nda sürdürdüğü çalışmalar esnasında keşfe imza atmıştır. Teknik bir probleme çözüm arayışında gerçekleştirdiği çalışmaları 1965'te "Information and Control" dergisinde "Fuzzy Sets" başlığıyla yayınlaması bir başlangıç noktasıdır. Bakış açılarını derinden sarsacak bu yeni adım kısa sürede teknolojide oldukça ilerici uygulama alanlarında başarılar kazanacaktır. Büyük değişikliklere sebep olan bu ilk adım önceden açıklanamaz görünen pek çok şeyi açıklamakta yeniliklere açılan bir kapı olur.

1975 yılında iki bilim insanı tarafından bir buhar makinesinin kontrol sisteminde; ardından da 1987'deki gelişim aşamasıyla metro sisteminde güvenlik ve tasarruf için Hitachi firması tarafından kullanılır. Bunların üstüne de aralarında IBM ve Toshiba gibi oldukça büyük firmaların da olduğu LIFE birliği, 1989 yılında, kurulur. LIFE (Laboratory for Interchange Fuzzy Engineering) kuruluşu bulanık mantığın mühendisliğe yansımasının en somut adımı olur ve bugünün teknolojilerine yön verir.

BULANIK MANTIK NASIL UYGULANIR?

Bulanık mantık bir yapay zekâ uygulaması oluşturma prensibidir. Bulanık mantıkta temel olan bir sonuca varmaktır. Normal bir programın yapısı:

Temel girdiler → Program → Sabit bir sonuç şeklindedir. Oysaki bir bulanık mantık uygulaması:

Sayısı belli olmayan veri yığını → Program → Girdilere ve varsayıma göre değişken bir veya birden fazla sonuç şeklindedir. Bir bulanık mantık uygulamasındaki sonuç, aynı girdiler olsa bile değişik bir sonuç döndürebilir ve bir öbek halinde veriyi alabilir. Bulanık mantıktaki özellik bunun haricinde verilen verilerin örnekleme mantığı ile alınması ve tümü simgelediği varsayımı yapılması ve buna göre bir olasılık değerinin elde edilmesidir.

KLASİK MANTIK VE BULANIK MANTIK ARASINDAKİ FARKLAR

Klasik mantık ve bulanık mantık arasındaki farklar da, bu konunun en çok merak edilen alt başlıkları arasında öne çıkmaktadır.

Klasik mantığın çalışma prensipleri matematiksel olarak ifade edildiğinde karşımıza "1" ve "0" değerlerinden oluşan bir tablo çıkar. Burada bir varlık belirli bir kümeye ait olabilir. Diğer bir ihtimalle de bu kümeye ait olamaz. "Doğru" olma durumu "1" ile ifade edilirken, "yanlış" da "0" olarak değerlendirilir. İşte bu yüzden klasik kümeler, yani başka bir deyişle kesin kümeler anlayışının yaklaşımları yetersiz kalır. Bu noktada da alternatif olan yani bulanık mantık devreye giriyor. İki başlıca değer olan "1" ve "0" arasında diğer ihtimallere de fırsat tanınır. Puslu mantık için 1 ve 0 birer mutlak değer değil sınır bölgesi olarak görülür.

Bunu basit bir elma örneğinde anlatmak mümkün… Düşünün ki elmalarınız var. Ağaçtaki elmaların yeşil olanları "0" kırmızı olanları ise "1" olarak değerlendiriliyor. Peki ya tamamen kızarmamış ama tamamen yeşil de olmayan elmalar? Doğada kesinlik olmamasından kasıt ise tamamen bunun üzerinden ilerliyor. A kümesinin elemanları yeşil, ham elmalar B kümesinin elemanları da kırmızı olgun elmalar diye klasik yaklaşıma bulanık mantık karşı durur.

Bulanık mantığa göre tamamen kırmızı ve tamamen yeşil elmalar aşırı uçları, sınırları belirtirken aradakiler için de etiketler mümkündür. Yeşil elmanın başlangıç olmasından dolayı, biraz kızarmış bir yeşil elma %30, daha kızarmışsa %40, biraz yeşilse de %70 kızarmış elmalar kategorisindedir. Klasik mantığın doğruluk değerlerini zenginleştiren bir anlatım olanağı böylelikle ortaya çıkar.