ZADEHS FUZZY-LOGIK IN DER KÜNSTLICHEN INTELLIGENZ
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Die Auswertung empirischer Beweise und Aussagen über denkende Maschinen bildet seit den 1950er Jahren den technologischen und philosophischen Rahmen für die Weiterentwicklung der künstlichen Intelligenz. Alan Turing hatte die Vision, dass Maschinen genauso denken könnten wie Menschen, und diese Vision wurde durch Lotfi Zadehs Idee der Fuzzy-Mengen-Theorie im Jahr 1965, die auf die Konstruktion intelligenterer Maschinen abzielte, weiter bekräftigt. Bei den verschiedenen Versuchen, das Konzept der Fuzzy-Logik zu klären, gab es in der Tat viele Unschärfen. In diesem Aufsatz wird jedoch die...
Die Auswertung empirischer Beweise und Aussagen über denkende Maschinen bildet seit den 1950er Jahren den technologischen und philosophischen Rahmen für die Weiterentwicklung der künstlichen Intelligenz. Alan Turing hatte die Vision, dass Maschinen genauso denken könnten wie Menschen, und diese Vision wurde durch Lotfi Zadehs Idee der Fuzzy-Mengen-Theorie im Jahr 1965, die auf die Konstruktion intelligenterer Maschinen abzielte, weiter bekräftigt. Bei den verschiedenen Versuchen, das Konzept der Fuzzy-Logik zu klären, gab es in der Tat viele Unschärfen. In diesem Aufsatz wird jedoch die Behauptung empirisch untermauert, dass Fuzzy-Logik nicht unscharf ist. Fuzzy-Logik ist eine radikale Abkehr von den traditionellen aristotelischen logischen Systemen. Im Grunde ist die Fuzzy-Logik eine präzise Logik der Ungenauigkeit und Unvollkommenheit. Wie Zadeh sagt, zielt die Fuzzy-Logik im Gegensatz zu den traditionellen logischen Systemen darauf ab, ein Modell für Argumentationsweisen zu liefern, die eher approximativ als exakt sind. In dieser Hinsicht ergibt sich die Bedeutung der Fuzzy-Logik aus der Tatsache, dass fast das gesamte menschliche Denken, insbesondere das des gesunden Menschenverstands, von Natur aus approximativ ist. Diese Tatsachen wecken unser Interesse, diese philosophische Untersuchung in der Fuzzy-Logik vorzunehmen.
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