L Gica Fuzzy Brian

Lógica Fuzzy
Introdução
A Lógica Fuzzy [Zadeh 1965], dentro de várias mudanças de paradigmáticas, é uma grande revolução no que se refere a um conceito de incerteza. No mundo da ciência, esse tipo de logica manifestou-se levando uma visão tradicional da ciência, onde o incerto era indesejado e deveria ser evitado ao máximo, para uma visão onde o incerto persiste e não pode ser evitado, pois novidades aparecem a cada instante e até chegarmos a um estagio onde conseguimos lhe dar com essa novidade, temos duvidas e incertezas e por isso o incerto é hoje essencial para a ciência. Na área de tecnologia, na construção de um modelo tentamos maximizar ao máximo as utilidades desse modelo e isso tem uma conexão com algumas características de todos os modelos, sendo elas: complexidade, credibilidade e incerteza. E dentre essas três características, a incerteza tem um papel principal para conseguirmos maximizar as utilidades de um sistema. Apesar de indesejada quando encontrada isoladamente, ela se torna muito valiosa quando esta ligada com outras características de um sistema.
Lofti A. Zadeh (professor em Berkeley, Universidade da Califórnia), foi quem trouxe o conceito de “Logica Fuzzy”, onde combinou conceitos da lógica clássica e conjunto de graus de pertinência desenvolvido por Lukasiewicz. Neste conceito, ele introduziu uma teoria na qual objetos – conjuntos Fuzzy – são conjuntos na qual os limites não são precisos. Neste tipo de conjunto, não tratamos seu conjunto de membros como uma questão de afirmação ou negação, mas como uma questão de grau de pertinência à algo.
Nesta teoria, Zadeh desafiou a teoria da probabilidade que até então era o único agente para incertezas, e mais que isso, desafiou a base da teoria da probabilidade: A logica Aristotélica de dois valores. Quando um conjunto Fuzzy A e x é um objeto relevante, a proposição “x pertence a A” não é necessariamente falsa ou verdadeira, como diz a logica de Aristotélica de dois valores, mas talvez seja