FUZZY LOGIKA:
PRVÁ FÁZA MYSLIACICH STROJOV?

JAROSLAV KOSTELANSKÝ
KANKÁN, JÚN 1996


Človek: Choď k stredne vysokej budove blízko banky.
Stroj:
Čo znamená stredne vysoká a čo blízko?

Človek: Priprav mi zoznam zákazníkov, ktorí dlhodobo odoberajú veľké objemy našich výrobkov.
Stroj:
Čo znamená dhodobo a čo veľké?

Aj najdokonalejšie stroje sú stále - podľa ľudských kritérií - "hlúpe". Stroj nevie, čo je "približne", "trochu", "veľa", "dosť", "mäkší", "sypkejší", "svetlejší" atď. Nerozumie údajom, ktoré sú uvedené úplne exaktne. Preto nevie dávať do súvislosti fakty, ktoré nie sú naprogramované v presných jednotkách. A to sa vždy nedá. Alebo dá? Možnosťou, ako naučiť stroj "myslieť" relatívne, je fuzzy logika.

Takáto progresívna technológia vychádza z tzv. teórie fyzzy množín, ktorej matematické základy položil prof. L. A. Zadeh (University of California, Berkeley) už v roku 1965. Okrem niekoľkých špecialistov svet nevenoval prvých desať rokov tejto teórii veľa pozornosti, ba dokonca mala aj odporcov v radoch matematikov. Lenže jej príťažlivosť spôsobila rastúci počet teoretických prác, čo viedlo k prvým príkladom uplatnenia fuzzy logiky v praxi.

Významné a pre ďalší vývoj rozhodujúce bolo jej použitie na automatické riadenie podzemnej dráhy v Sendai blízko Tokia (1987). Regulačný systém firmy Hitachi dosiahol v porovnaní s klasickými regulačnými technikami veľmi dobré výsledky: skrátenie dobu cestovania, vyššiu bezpečnosť, väčšie pohodlie cestovania, plynulejší príjazd a brzdenie, zníženie spotreby energie, či presnejšie zastavovanie na nástupištiach. Mimochodom, rozjazd a brzdenie sú údajne také plynulé, že sa cestujúci nemusia ani držať. Fuzzy regulácia definitívne potvrdila životaschopnosť teórie. Pozoruhodná výkonnosť systému bola taká pôsobivá, že v priebehu jedného roka pracovalo na vývoji fuzzy technológia viac ako 50 japonských spoločností. Japonské ministerstvo pre medzinárodný obchod a priemysel (MITI) založilo s podporou popredných japonských firiem v marci 1989 inštitút LIFE (Laboratory for International Fuzzy Engineering Research) so vstupným kapitálom 33 miliónov dolárov. Okrem financovania základného výskumu bolo jeho cieľom podporovať medzinárodnú spoluprácu a kontakty medzi vedou a hospodárstvom. Toto obdobie bolo začiatkom expanzie komerčných produktov založených na fuzzy logike v najrôznejších oblastiach. Už v roku 1992 bolo v Japonsku registrovaných viac ako 2000 fuzzy patentov. Prečo je fuzzy logika taká úspešná? Jej základnou prednosťou je schopnosť matematicky podchytiť informácie vyjadrené slovne. Čiže umožňuje pracovať s nejednoznačnými pojmami ako "nízky","blízko", "ďaleko", "asi", "zhruba", "málo", "veľmi", "veľa", a s hromadou ďalších slov, hojne používaných v ľudskej reči. Človek by si poradil v Bratislave, ale aj na ulici medzi mrakodrapmi New Yorku. Ale čo počítač? Ako zvládne slová, ktorých význam nie je možné presne vymedziť alebo ohraničiť? Znamená "blízko" 50 metrov, 100 metrov alebo kilometer?

A ak je 50 metrov blízko, 51 metrov už nie je? Práve množstvo nejednoznačnosti v bežnom jazyku predstavuje problém, ktorý nie je zvládnuteľný štandardnou logikou. A práve tento problém treba prekonať, ak máme počítače "naučiť" ľudskej reči. Fuzyy logika ponúka riešenie, ktoré umožní počítaču "pochopiť," čo znamená "stredne vysoký" na základe výšky budov na danej ulici a čo znamená "blízko" vzhľadom k dĺžke ulice a polohe banky. Potom spojením zistených údajov určí, ktoré budovy pripadajú do úvahy. Každú budovu pritom ohodnotí, čím stanoví poradie prehľadávania budov. Teda rovnako ako človek začne prehľadávať budovy v poradí, ktoré si zostaví podvedome. Zaobišli by sme sa aj bez takýchto slov? Ak sa len trochu zamyslíme, zistíme, že bez nejednoznačných slov by bolo dorozumievanie medzi ľuďmi veľmi obtiažne, ba v určitých situáciách dokonca nemožné. Sú však situácie, keď má s určením ich významu problémy aj človek. Najmä spracovanie veľkých objemov údajov v počítačových databázach si vyžaduje inteligentné nástroje, umožňujúce človeku používať pojmy, ktorých pomocou dokáže tak dobre vyjadriť svoje požiadavky. Prednosťou fuzzy nástrojov je aj vyhľadávanie informácií na základe nepresných alebo neúplných údajov a s možnosťou nájsť aj chybne uložené informácie. Veľmi populárne sú tzv. systémy na podporu rozhodovania, kde úloha fuzzy logiky spočíva vo výbere najvhodnejších alternatív. Oblasťou využitia môže byť výber obchodného partnera, vyhodnotenie konkurzu, alebo efektívne zasielanie reklamných poštových zásielok. Aj zoznam môže byť podkladom pre analýzu sortimentu výrobkov, odoberaných určujúcimi zákazníkmi. Naznačený problém zvládnutia bežného jazyka je, prirodzene, zložitejší. Ak však majú v budúcnosti bežní ľudia masovo používať počítače, potom je nevyhnutné, aby počítače rozumeli ľudskému jazyku. O tom, že táto doba už nie je ďaleko, svedčí aj aktivita firmy Microsoft. Tento planetárny mamut (35 miliónov legálnych používateľov, 80% počítačov s MS DOS a Windows) investuje ročne 600 miliónov do vlastného základného výskumu s cieľom vyrobiť systém, ktorý bude vidieť, počuť, rozumieť bežnej angličtine a predpokladať spotrebiteľove potreby. Čiastkové výsledky Microsoft prezentuje v produkte Project 95, ktorý umožňuje používateľovi klásť bežné otázky v anglickom jazyku.

Nejednoznačnosť v ľudskej reči sa prenáša aj do bežného ľudského uvažovania. Napríkla, ak sa pri šoférovaní blížime k zákrute, podvedome uvažujeme: "ak je zákruta ostrá a auto ide príliš rýchlo, tak prudšie pribrzdiť", "ak je zákruta mierna a auto ide rýchlo, tak trochu uber plyn", atď. Pre danú zákrutu a rýchlosť náš mozog vyhodnotí tieto "ak-tak" pravidlá a my podľa toho narábame s brzdou a plynom. Práve na tom je založená podstata fuzzy logiky, ktorá poskytuje metódy na približné "usudzovanie". Uplatnenie v regulácii vychádza z predpokladu, že máme dané znalosti v tvare "ak-tak" pravidiel, ktoré sú východiskom pre pre tzv. fuzzy pravidlá. Ako príklad nám dobre poslúži fuzzy vysávač. Fuzzy systém pozostáva z malého mikročipu. Infračervené senzory zisťujú typ koberca a množstvo nasávanej nečistoty. Tieto údaje vstupujú do fuzzy pravidiel: "ak je podklad plyšový koberec, tak vysávaj silno", "ak je podklad keramická dlažba, vysávaj slabo", "ak je koberec veľmi špinavý, vysávaj veľmi silno atď. Mikročip na výstupe priebežne udáva silu sania motora vo wattoch. Fuzzy vysávanie je elegantné a šetrí energiu, aj keď len pár halierov na izbu.

Komfort a úspornosť sú pre fuzzy reguláciu typické. Fuzzy práčka po naplnení "preskúma" senzormi obsah bubna ("veľa" bielizne, "málo" špinavé, "jemná" látka), vyberie najvhodnejší zo 600 pracích programov a nastaví len nevyhnutné množstvo pracieho prášku a vody. Významnejšie úspory energie prináša klimatizácia, ktorá naviac zlepšuje zachovanie teploty pri rušivých vplyvoch (otvorenie dverí, či okna). Mitsubishi a Samsung uvádzajú, že ich fuzzy modely dosahujú až 40% úspory energie. Väčšina japonských a kórejských automobiliek vyvinula a patentovala viacero fuzzy systémov. Napríklad Nissan vlastní patent na ABS, ktorý zabráni šmyku na základe rýchlosti a akcelerácie auta a kolies. Firmy, samozrejme, neprezrádzajú presný typ a počet fuzzy pravidiel, pretože práve v nich je "ukrytá" všetka znalosť problematiky.

Obzvlášť dobre sa fuzzy logika osvedčuje v prípadoch s aktívnym vstupom človeka, ako je napríklad rozpoznávanie rukopisu. Počítač firmy Sony odlišuje jednotlivé znaky podľa dĺžky, smeru a vzájomnej polohy čiar, ktoré znak tvoria. Pri rozpoznávaní ručne napísaného znaku priradí správny znak (vzor), aj keď sú oproti vzoru čiary trochu dlhšie či kratšie, šikmejšie alebo navzájom posunuté. Čiže je tolerantný, podobne ako človek, k odchýlkam a nepresnostiam, ktoré má každý rukopis.

Zoznam obsahuje niekoľko atraktívnych produktov od japonských a kórejských firiem. Pozoruhodné je vylaďovanie fuzzy pravidiel pomocou tzv. umelých neurónových sietí, ktoré majú schopnosť učenia odpozorovanú od biologických neurónových sietí ľudského mozgu. Ak neskúsený šofér dostáva v zákrutách šmyk v dôsledku rýchlej jazdy, postupne vylaďuje svoju predstavu o "rýchlosti" auta a "ostrosti" zákrut v pravidlách tak, aby šmyku predišiel. Súčasne sa učí nové pravidlá pre zvládnutie šmyku. Neuro-fuzzy je jednou z technológií, ktoré zohrávajú pri "poľudštení" stroja kľúčovú úlohu. A čo komerčný úspech? Už na rok 1998 sa očakáva pre kombinované neuro-fuzzy produkty obrat 10 miliárd dolárov.

Japonsko a Južná Kórea majú náskok, ktorý pomaly zmenšuje hlavne Nemecko a USA. Čechy a Slovensko sú vo svete známe predovšetkým ako usporiadatelia niekoľkých medzinárodných odborných podujatí. Na komerčnej pôde je v Čechách známy jazykovo orientovaný fuzzy regulátor, na Slovensku vyvinutý fuzzy systém pre počítačové databázy. Svetoznáme "fuzzy" firmy na Slovensku zastupuje kórejský elektronický gigant Samsung, ktorého aktívna prítomnosť v spoločnosti Samsung-Calex Zlaté Moravce je aj z tohto hľadiska významná.

Automatická prevodovka (Honda, Nissan, Subaru) určuje prevodový pomer na základe zaťaženia motora, štýlu jazdy a stavu vozovky.
Umývačka riadu Matushita upravuje cyklus čistenie - plákanie a stratégiu umývania v závislosti na počte riadu a type a množstve zvykov potravy na riade.
Riadenie výťahov (Fujitec, Mitsubishi Electric, Toshiba) zmenšuje dobu čakania pri privolaní výťahu na základe premávky pasažierov.
Zdravotný manažment (Omron): viac ako 500 pravidiel sleduje a hodnotí zdravie a telesnú zdatnosť zamestnancov.
Fotoaparát (Canon, Minolta) nájde osobu kdekoľvek na snímku a určí centrálny bod pre zaostrenie.
Rozpoznávanie rukopisu (Sony): Palmtop (počítač do dlane) rozpoznáva rukou písané znaky Hiragana, Kanji a Katanaka (možno ho zakúpiť aj pre latinské a arabské písmená).
Mikrovlnná rúra (Hitachi, Sanyo, Sharp, Toshiba) nastavuje výkon a prispôsobuje stratégiu tepelnej úpravy.
Chladnička (Sharp) stanovuje dobu odmrazovania a dobu schladzovania na základe používania. Neurónová sieť sa učí spotrebiteľove zvyky používania a podľa toho ladí fuzzy pravidlá.
Obchodovanie s akciami (Yamaichi) spravuje portfólio japonských akcií na základe makro a mikroekonomických údajov.
Televízor (Goldstar, Hitachi, Samsung, Sony) upravuje farbu obrazovky pre každý jednotlivý obraz a stabilizuje hlasitosť podľa polohy diváka v miestnosti.
Vysávač (Hitachi, Matsushita, Toshiba) určuje stratégiu sania motora na základe množstva nečistoty a typu odkladu.
Videokamera (Canon, Sanyo) vyrovnáva chvenie spôsobené držaním v rukách a prispôsobuje zaostrenie.
Hriankovač (Sony) nastavuje čas opekania a stanovuje stratégiu žiarenia pre jednotlivé druhy chleba.
Automatická práčka (Daewoo, Goldstar, Hitachi, Matsushita, Samsung, Sanyo, Sharp) prispôsobuje stratégiu prania na základe nasnímanej úrovne znečistenia, typu látky, množstva bielizne a teploty vody. Niektoré modely používajú neurónové siete na prispôsobovanie fuzzy pravidiel spotrebiteľovým potrebám.

[zdroj: Kankán]

» NASPÄŤ «


HOME | NEWS | O SERIÁLI | K.I.T.T. | K.A.R.R. | OBSADENIE | FOTOGALÉRIA | EPIZÓDY
ČLÁNKY | FAQ | MULTIMÉDIÁ | CHRONOLÓGIA | GAMES | DVD & VHS | SCENÁRE
TRIVIA | HLÁŠKY | ČO AK??? | NEZROVNALOSTI | SPINOFFS | ODKAZY