인공지능 시험공부하다가 퍼지 논리를 좀 제대로 알아야 해서 정리해 둔다.
그냥 논리 – P이다.
퍼지 논리 – P인 것 같다.
퍼지 논리 – P인 것 같다.
현대를 살아가는 청소년들이 “난 빨간색이 좋은 것 같아요”라고 말하는건 퍼지의 세계가 왔기 때문인 것 같다고 생각하고 싶을 것 같다.
거짓 = 0
참 = 1
참 = 1
이렇게 했을 때, 어떤 명제 함수 P(x)가 x에 따라서 참인지 거짓인지 따져보자. x가 키라고 하고, P가 키가 큰가 아닌가를 뜻한다고 하면. P(160cm)는 참인가 거짓인가. P(200cm)는 참인가 거짓인가. 적당히 100cm를 기준으로 하면 P(160)도 P(200)도 참이다. 물론 P(10)은 거짓이다. P(100)은 참이라고 하자. P(99.9)는 거짓이다.
이렇게 생각해보면 좀 억울하다는 게 퍼지논리다. 0.1차이로 참과 거짓이 갈린다면 너무 건조하고 심심한 세상이 아닌가. 그래서.
P(x) = ax+b
a = 1/200
b = 0
a = 1/200
b = 0
대충 이래놓으면, P(100) = 0.5이고 P(150) = 0.75다.
P가 0.75라는 건 0.75정도만 참이라는 뜻이다. 참은 1이지만, 0.75도 그럭저럭 참이다.
Q(x) = -ax+200
이렇다고 해 보자. 여기서 Q는 그냥 그런게 있는 그렇고 그런 명제 함수다.
P와 Q가 둘 다 참이 되는 함수는?
(P and Q)(x) = ???
일단은 여기까지. 공부좀 더 하고 쓰거나, 재미없어지면 안쓸듯. -_-;
음…
그러네요.
착각했어요. -_-
and로 이어지면 둘 중에 작은 것, or로 이어지면 둘 중에 큰 것을 선택하는게 맞아요.
http://en.wikipedia.org/wiki/Fuzzy_logic
아… 대충 알겠어요 그런데 그리고면 둘중에 작은것, 또는이면 큰것을 선택해야 하는거 아닌가요
아니에요. 왜냐하면…
1. 가능성이라는 말이 엄밀하게 정의된 확률이 아니고
2. 이건 확률론이 아니라 논리학이며
3. 무엇보다, 정의가 그냥 그렇게 되어있어요.
생각해 봤는데 p(x) q(x) 가 동시에 성립하는 확률이니까 x와 x+dx 사이에서는 p*q*dx 의 확률을 가지고 그것들을 0 부터 1까지 적분해야하지 않을까요?
둘 중 큰걸 선택합니다.
어? 기냥 곱하면 한되는건가요?
정말 그런것 같죠
퍼지논리는 흥미로운 것 같아요