ГЛАВА 6. НЕЧЕТКИЕ КОМПЬЮТЕРЫ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ

М. Мумано (Осакский университет), М. Мукодоно (Университет Мэйдзи), Р. Ямагава (Политехнический институт Кюсю)

Эффективное применение теории нечетких множеств для решения реальных задач невозможно без использования компьютеров и их программного обеспечения. Однако в существующих цифровых компьютерах нечеткие операции выполняются достаточно медленно, что, в частности, не позволяет решать задачи управления. Поэтому разрабатываются компьютеры специально для нечетких операций. Кроме того, создано программное обеспечение для таких операций (расширение языков Пролог и Лисп).

В данной главе мы ознакомимся с современным состоянием разработок нечетких компьютеров и их программного обеспечения.

6.1. НЕЧЕТКИЕ КОМПЬЮТЕРЫ

6.1.1. ВВЕДЕНИЕ

Фон Нейман разработал метод построения цифрового компьютера, который основан на программах, хранимых в памяти (метод хранимой программы), и удачно сочетает булеву алгебру (двузначную логику), оперирующую только двумя значениями истинности 0 и 1, и переключательные элементы (электронные лампы и транзисторы). Обладая защищенностью от естественных помех и расширяемостью, эти компьютеры заложили фундамент современного общества со всеобъемлющими системами обработки информации. За это время методы обработки сигналов в компьютерах не претерпели каких-либо изменений по сравнению с методом хранения программы, и основной принцип действия компьютеров сохранился со времени их изобретения до наших дней. Безошибочная быстродействующая детерминированная обработка огромных объемов информации более

чем достаточна, чтобы показать слабости и несовершенства человека.

Но постепенно стала зарождаться неудовлетворенность: а так ли мы пользуемся этими исключительными возможностями? Наглядно это проявилось в области искусственного интеллекта, где развитию логики стали отдавать предпочтение перед математическими расчетами и превозносить преимущества логических выводов по типу «если... то ...». В основе выводов, выполняемых современным искусственным интеллектом, лежит метод сопоставления данных, или так называемого отождествления. Следовательно, возможно сопоставление детерминированных данных (данных с четким представлением), и для этого разработаны специальные языки и аппаратные средства. Однако информация, с которой имеет дело человек-эксперт, не обязательно имеет четкое представление. Скорее в большинстве случаев это информация, которая не может быть строго описана, например: «если высокая температура держится несколько дней, то возможно воспаление легких», «если количество сахара в крови после еды уменьшается медленно, то у больного инсулиновая недостаточность» и т. п. В базе знаний, состоящей из подобной нечеткой описательной информации, невозможно реализовать отождествление входных данных. Поэтому предложены методы «нестрогого отождествления» (soft matching) одной нечеткой информации с другой и выдачи нестрогого, но вполне правдоподобного заключения. Нечеткий вывод, который позволяет сделать это, по-видимому, придет на смену методам, применяемым в настоящее время в области искусственного интеллекта.

Цифровые компьютеры - это универсальные машины, и благодаря умелому составлению программ можно реализовать даже нечеткие выводы. Однако в такой обработке будет много избыточного и на нее будет затрачено слишком много времени. Проблемы возможности и оптимальности - это совершенно разные проблемы. Поэтому есть желание иметь специальные аппаратные средства для нечетких выводов - нечеткие компьютеры. По внутренней структуре данных, по архитектуре аппаратных средств и даже по алгоритмам выводов нечеткие компьютеры кардинально отличаются от существующих машин логических выводов, поэтому их можно назвать компьютерами шестого поколения. Ниже рассмотрены требования к проектированию таких нечетких

Рис. 6.1. Функция принадлежности, соответствующая слову «высокий», (а) и ее дискретное представление (б).

компьютеров, конкретный пример архитектуры, их развитие в будущем и другие вопросы.