Wer erinnert sich noch an Fuzzylogik? Damit beweist man in der heutigen Zeit, dass man schon älter ist. Bevor es Deep Learning und viele der heutigen Möglichkeiten gab, wurde bereits mit Fuzzylogik gearbeitet. Schon 1973 gab es Ansätze Aussagen als ungefähr zu Beschreiben und nicht binär. Als Vater dieser Logik ist Lotfi Zadeh bekannt:
Mit zunehmender Komplexität verlieren präzise Aussagen an Bedeutung und sinnvolle Aussagen sind nicht mehr präzise und kategorisch.
Prof Lotfi Zadeh
Damit wäre eigentlich schon alles zu Fuzzylogik gesagt. Hier noch einige Hintergründe, auch über den KI Winter. Doch was sind die Vorteile Von Fuzzylogik gegenüber heutigen Möglichkeiten: Als Erstes kann der viel tiefere Energieverbrauch pro Erkenntnis genannt werden. Da Fuzzy viel mit sprachlichen Anpassungen gearbeitet hat, ist es viel einfacher für uns Menschen in der Anwendung. Wie oft nutzen wir Begriffe wie: ein bisschen, ziemlich, stark oder sehr, um eine Aussage besser zu quantifizieren. Somit gelingt es uns “Wicked Probleme” besser zu begreifen.
Energiesparend und Analog
Spannenderweise hat Fuzzylogik sehr viel an Wert verloren, weil heute sehr viel, sehr kostengünstige Rechenleistung zur Verfügung steht. Diese wird genutzt, ohne viel über die Folgen nachzudenken. Ein weiterer Grund für die tiefe Nutzung von Fuzzylogik ist, dass wir heute den Glauben an die perfekte (richtige) Lösung haben. Damit hat sich eine Denkhaltung durchgesetzt, die zwar spannend scheint, aber nicht wirklich abbildet, was um uns geschieht.
Ein gutes Beispiel für die Vorteile von Fuzzylogik, finden sie hier, wo wir neben der Komplexität auch noch den Faktor Zeit einführen. Und spätestens jetzt, sehen wir, dass wir mit absolut korrekten Aussagen, keinen Vorteil mehr haben. Das bedeutet, je weniger Zeit wir haben, desto eher arbeiten wir mit ungenauen Aussagen, die uns helfen gegenüber dem Faktor Zeit besser zu sein.
Beispiel
Selbstverständlich gibt es auch hier schon viele Beispiele, wo ein Deep Learning Mechanismus für die Lösung von Teilaufgaben besser und schneller ist, aber sobald es sich um vernetzte Ereignisse handelt, gewinnen wir (die Menschen) immer noch.
Wenn Sie ein Beispiel suchen, gibt es neben vielen Temperatur Beispielen auch eines, dass es mir besonders angetan hat. “Wann werden Kinder zu Teenagern”? Selbstverständlich können wir eine Annahme treffen, dass dies genau mit dem 12 Lebensjahr bei den Mädchen passiert. Während die Knaben diesen Punkt wohl eher mit dem 14 Lebensjahr erreichen. Und dann wird ja nicht per Stichtag der “Schalter” umgelegt und aus den netten Kleinen werden garstige Teenager. Hier kann Fuzzy helfen. Hier das Beispiel aus Wiki:
