什么是模糊逻辑？
模糊逻辑是一种基于“真实度”的计算方法，而不是现代计算机所基于的通常的“真或假”(1或0)布尔逻辑。
模糊逻辑的概念是由加州大学柏克莱分校的洛特菲·扎德在20世纪60年代首次提出的。扎德正在研究计算机理解自然语言。自然语言——就像生活和宇宙中的大多数其他活动一样——不容易翻译成0和1的绝对术语。是否一切最终都可以用二进制的术语是一个值得探讨的哲学问题，但在实践中，我们可能希望输入计算机的许多数据都处于两者之间的某种状态，因此，计算的结果通常也是如此。它可能有助于看到模糊逻辑作为推理的真正工作方式和二进制，或布尔代数学体系的，逻辑只是它的一个特例。
人工智能中的模糊逻辑
在人工智能(AI)系统，模糊逻辑被用来模仿人类的推理和认知。模糊逻辑不是严格的二进制真值情况，而是包括0和1作为真值的极端情况，但具有不同的中间真值程度。
因此，模糊逻辑非常适合以下情况:
- 没有明确的确定性和不确定性，或具有不精确数据的决策工程——如自然语言处理技术；和
- 根据多个输入/输入变量调节和控制机器输出，如温度控制系统。
IBM的沃森 超级计算机是如何使用模糊逻辑和模糊语义的最突出的例子之一。
模糊逻辑应用
各种类型的人工智能系统和技术使用模糊逻辑。这包括车辆智能、消费电子、医药、软件、化工和航空航天。
- 在汽车中，模糊逻辑用于档位选择，并基于发动机负载、路况和驾驶风格等因素。
- 在洗碗机中，模糊逻辑用于确定洗涤策略和所需的功率，这是基于诸如碗碟数量和碗碟上食物残渣水平的因素。
- 在复印机中，模糊逻辑用于根据湿度、图像密度和温度等因素来调整滚筒电压。
- 在航空航天领域，模糊逻辑用于根据环境因素管理卫星和航天器的高度控制。
- 在医学中，模糊逻辑用于计算机辅助诊断，基于诸如症状和病史等因素。
- 在化学蒸馏中，模糊逻辑用于控制pH值和温度变量。
- 在自然语言处理中，模糊逻辑被用来确定由单词表示的概念和其他语言变量之间的语义关系。
- 在空调和加热器等环境控制系统中，模糊逻辑根据当前温度和目标温度等因素来确定输出。
- 在业务规则引擎中，模糊逻辑可用于简化决策根据预定的标准。
