бити нечіткі висновки. Методи побудови комп'ютерних нечітких систем, побудовані на цьому методі, істотно розширюють область застосування комп'ютера.
Нечітке управління є однією з найактивніших і найрезультативніших областей досліджень застосування теорії нечітких множин. Воно виявляється корисним, коли технологічні процеси є непосильними для аналізу за допомогою кількісних методів або коли наявні джерела інформації інтерпретуються якісно, ??неточно або невизначено. Експериментально показано, що нечітке управління дає кращі результати, в порівнянні з одержуваними при звичайних алгоритмах управління. Ці методи допомагають керувати домною і прокатним станом на виробництві, автомобілем і поїздом при автоматичній роботі, розпізнавати мову і зображення, проектувати роботів. Нечітка логіка ближче до людського мислення і природним мовам, ніж традиційні логічні системи. Вона забезпечує ефективні засоби відображення невизначеностей реального світу. Наявність математичних засобів відображення нечіткості вихідної інформації дозволяє побудувати модель, адекватну реальності.
2.2 Підходи і концепції до вирішення проблем штучного інтелекту
Механістичний підхід
Ідея створення інтелектуальних машин за образом і подобою людини, здатних думати, рухатися, чути, говорити, - вести себе як живі люди, - має довгу історію. Спроби створення такої машини приписуються ще античним винахідникам. У XVIII столітті французький винахідник Жак де Вокансон виготовив антропоморфного механічного музиканта (флейтиста), який міг виконати дванадцятій мелодій, виробляючи механічний вплив на клавіші інструмента і пропускаючи повітряний струмінь в мундштук. Тоді ж Фрідріх фон Кнаус, службовець при дворі Франциска I, сконструював кілька машин, які могли пером писати великі тексти. П'єр Жак-Дроз зі Швейцарії зробив дві складні механічні ляльки: хлопчика, що пише листи, і дівчину, що грає на клавесині.
Успіхи механіки XIX століття дозволили просунутися ще далі. У 1830-х роках англійський математик Чарльз Беббідж задумав складний цифровий калькулятор (аналітичну машину), з причин, не пов'язаних з технічною реалізацією, задумка не була здійснена. За словами самого Беббіджа, його машина в принципі могла б розраховувати шахові ходи. У 1914 році іспанець Леонардо Торрес-і-Кеведо насправді виготовив електромеханічний пристрій, здатне розігрувати найпростіші шахові ендшпілі.
У механістичного підходу є цілий ряд проблем, найважливіша з яких в тому, що всі механічні пристрої мають мало спільного з штучним інтелектом, незважаючи на цікавий задум.
Електронний підхід
У другій половині минулого сторіччя з'явилися пристрої, які підходять для моделювання розумного поведінки. Ними були електронні цифрові обчислювальні машини. У 50-х роках всі пошуки відповідей на багато питань «інтелектуальності» машин привели до виділення в самостійну гілку інформатики науки «штучного інтелекту». Дослідження в цій області, спочатку зосереджені в кількох університетських центрах США, нині ведуться в багатьох інших країн. Дослідників штучного інтелекту, що працюють над створенням інтелектуальних машин, можна розділити на дві групи. Перших цікавить виключно наука, і для них комп'ютер - це інструмент, що забезпечує можливість експериментальної перевірки теорій процесів мислення. Інтереси другого лежать в області техніки: намагаються розширити сферу застосування комп'ютерів і полегшити користування ними. Представники другої групи практично не піклуються про з'ясування механізму мислення, так як вони вважають, що для їх роботи це марно.
За п'ятдесят років дослідники в галузі штучного інтелекту виходили на передову інформатики. Багато звичних розробки, вдосконалені системи програмування, редактори та програми розпізнавання образів розглядаються на роботах з штучного інтелекту. Теорії, нові ідеї, і розробки незмінно привертають увагу тих, хто прагне розширити області застосування і можливості комп'ютерів, зробити схожими на розумних помічників і активних порадників. Незважаючи на перспективи і те, що вже було зроблено за десятиліття роботи, жодної з розроблених досі програм не можна назвати «розумної» в загальному розумінні цього слова. Це пояснюється, наприклад, тим, що вони вузько спеціалізовані, найскладніші експертні системи за своїми можливостями нагадують дресированих або механічних ляльок, позбавлених «гнучкого розуму» і «широкого кругозору». Навіть серед дослідників, зайнятих у даній області, є сумніви, що всі подібні вироби принесуть істотну користь. Чимало критиків інтелектуальних машин вважають, що такого роду обмеження взагалі нездоланні, і вирішення проблеми «інтелекту» треба шукати не у сфері безпосередньо електроніки, а десь за її межами.
Кібернетичний підхід
