يستخدم المنطق العائم أو الضبابي مع حالات عدم التعيين حيث تستخدم مقاربات المنطق العائم عادةً قواعد عائمة لوصف المعارف غير المحددة، وقد شاعت هذه الطريقة وتحولت لتصبح التقنية المسيطرة لتمثيل المعارف في مجال الذكاء الاصطناعي. ويستخدم المنطق العائم لاسترجاع معطيات غير دقيقة من قاعدة معطيات أو مستودع للمعلومات مثل الشبكة العنكبوتية.

المنطق الضبابي أو العائم أو المبهم أو الترجيحي. لعلّكم تستغربون كيف نطلق هذه الصفاتعلى منطقٍ علميّ بحت، ولكن إن قرأتَ هذا المقال ستكتشف أنّه يحلّ المسائل الضبابية والعائمة في سجلات التعقيد ويوجد قيماً لمعطيات مبهمة ويقطع الشّكّ باليقين لـ (متراجحات) رياضية تحكميّة، فهو منطقٌ يتمُّ عبره اللجوءُ إلى المهامّ الصّعبة والمعقدة ويتعامل مع التعابير اللغوية، غير الدقيقة أو غير الواضحة.

مفهومه العلمي

هو طريقة عمليات منطقية تستندُ إلى منطق متعدد القيم بدلاً من منطق ثنائي (0 أو 1) الذي يعطي قيماً غير صحيحة في عدّة أمور تحتاج إلى حسابات دقيقة، ويقدم الحلّ لتمثيل البيانات غير المحددة أو التقريبيّة ويوفر الآلية اللازمة لاستخدام هذه المعلومات والمعارف[1].

لطفي زاده

تطبيقاته

يمكنُ النّظر إلى المنطق العائم من ثلاث وجهات نظر مختلفة: ذكاء الآلة (الذكاء الصنعي)، والتحكم وتقانة المعلومات.

توسعت تطبيقاته في العقدين الفائتين لتشملَ معظم التخصصات والمهن وأكثر الاختصاصات التي تركز على مسألة التحكم بسلوك المنظومات الفيزيائية وتنظيم عملها هي هندسة التحكم.

تطبيقاتهِ في الذكاء الصّنعي: يتم اللّجوء إليه للتعامل مع حالات عدم التعيين حيث تستخدم مقاربات المنطق العائم عادةً قواعد عائمة لوصف المعارف غير المحددة، وعلى الرّغم من شيوع هذه الطريقة وتحولها لتصبح التقنية المسيطرة لتمثيل المعارف في مجال الذكاء الاصطناعي، إلا أنّها لا تستطيع تمثيل القيم غير المحددة للخصائص ومحاكمتها. من أمثلته (تحليل مهمات العملاء الأذكياء، التحكم بملاحة الروبوت المتحرك، التحكم بالملاحة الجويّة-العملاء الأذكياء العاطفيين- كشف الحوادث في الطرقات وعلى الأتوسترادات السّريعة).

تطبيقاته في قواعد المعطيات ونظم المعلومات:يمكن استخدام المنطق العائم لاسترجاع معطيات غير دقيقة من قاعدة معطيات أو مستودع للمعلومات مثل الشبكة العنكبوتية، ويعود عدم الدقة في المعلومات المسترجعة إلى سببين: الأول أن المعلومات المحفوظة في النظام غير دقيقة، والثّاني أنَّ الاستعلام الموضوع من قبل المستخدم غير محدد بدقّةوهو ما يسمى بالاستعلام غير الدقيق، وقد تمتد التطبيقات في هذا المجال حتى أصبح هناك ما يسمى بقواعد معطيات علائقية عائمة ومنظومات استرجاع المعلومات العائمة.

تطبيقاته في تمييز الأنماط: تتنوع لتشملَ مجالات تعرّف الأشكال ومعالجة الصّور الطبيّة لاستنتاج الحالة الصّحيّة للمرضى وتشخيصِ أمراضهم، إضافةً إلى استخدامهِ صناعيّاً في معالجة الصّور الشعاعيّة لمعرفة جودة اللّحام، ومعرفة وجود التشققات في المعادن.

تابع العضوية:هو تابع يقابل الأغراض (المطلوب حساب قيمتها التقريبيّة) في مجالٍ ما، ويمكن تصميم توابع العضوية بثلاث أشكال وهي: (مثلثي- شبه منحرف- غاوصي).

إنَّ أعقد خطوة في تطبيق المنطق العائم هو اختيار العدد الأفضل والأمثل في توابع العضوية، وقد درجَ في الآونة الأخيرة استخدام الشبكات العصبونيّة والخوارزميات الجينيّة لهذا الغرض، لما لها من فوائد في الحصول على تصميم أفضل للمنظومة[2].

لطفي زاده والمنطق العائم

"لطفي علي عسكر زاده" هو عالم رياضيات بلغَ درجة بروفيسور في الرياضيات والكهرباء والحاسوب، تخرّجَ من جامعة "طهران"، عام 1942 وحصلَ على شهادة في مجال الهندسة الكهربائيّة، ثمّ التحقَ بمعهد "ماساتشوستس" للتكنولوجيا.

عام 1965 أطلقَ نظريّة المجموعة الضبابيّة التي هي الأساس النظري لهذا المنطق والتوضيح الأوّل والأشهر لـ "زاده" عن سبب تفكيره بهذا العلم هو: الانضمام إلى مجموعة يزيد بسلاسة مع الطول، ولذا فإنَّ كلّ رجل هو طويل بدرجة ما إذا كانَ الشّخص (س) طويلاً بنسبة 70% فإنهُ أيضاً غير طويل بنسبة 30%، وأن يكون المرء طويلاً جدّاً تعني أنّه يثبت أقدامه في هذه المجموعة. الرجال طوال القامة جدّاً ينتمون إلى مجموعة طوال القامة، ولكن ليس جميع المنتمين إلى هذه المجموعة هم في حدِّ ذاتهم طوال القامة جدّاً، يقود هذا على الفور إلى نتيجة مفادها أنّ الرّجال غير الطوال جدّاً هم ليسوا طوالاً جدّاً (لم يكن "لطفي زاده" نفسهُ أطول رجل في الغرفة عندما يُظهِر كاملَ قامته، فلم يكن طوله يتجاوز المئة والثمانين سنتيمتراً)[3].

---

المراجع

[1]استخدام الشبكات العصبية في الحفاظ على الخزين المضبب، نور صباح أحمد إبراهيم، المجلة العراقية للعلوم الإحصائيّة، 2021.

[2] المنطق العائم (تطبيقات)، فيصل عباس، الموسوعة العربية.

[3] كتاب المنطق الضبابي، المهندس مجد علي درويش، مجلة الكتب العربيّة.