La logica Fuzzy nasce in contrapposizione al determinismo classico tipico della logica aristotelica (della quale rappresenta un'estensione), ripresa poi anche da autori successivi, tra i quali Boole e Wittgenstein. Questi, tra l'altro, è stato uno dei primi a studiare il linguaggio e i suoi limiti, sottolineando come esso vada integrato al significato che noi attribuiamo come conseguenza dell'esperienza diretta che abbiamo su di esse. La logica Fuzzy è andata anche oltre quest'idea, aggiungendo ai valori 1 e 0, vero e falso, il terzo fattore escluso, costituito dalle percentuale di valori, che si trovano nell'insieme compreso tra 0 e 1.

Cos'è la logica Fuzzy

Il nome Fuzzy deriva dal suo significato, sfumato, sfocato, appunto per determinare lo spettro di valori presente tra 0 e 1: non ci sono solo bianco e nero, ma è presente anche una nutrita scala di grigi.

Il grado di verità di ogni proposizione non è quindi vero o falso per forza, ma può essere compreso tra 0 e 1. Un esempio che viene spesso riportato è il seguente: la proposizione 'un uomo di 60 anni è giovane' ha valore 0,15, perché bisogna tenere in considerazione il rapporto della proposizione stessa con un determinato contesto. Il valore non può essere 0, quindi, dato che un uomo di 60 anni è giovane, ad esempio, per morire.

Stesso discorso si può fare per una donna: a 45 anni è vecchia. Non per un valore legato all'età, ma magari per rimanere incinta.

Nascita e successo della logica Fuzzy

Ecco, questa è la logica Fuzzy, elaborata negli ani sessanta dal professore dell'Università di Berkley Lotfi Zadeh, consapevole che le tradizionali analisi dei sistemi non erano sufficientemente elaborate per risolvere i problemi reali. Zadeh introdusse la teoria Fuzzy nel 1964, cui fece seguire una prima pubblicazione nel 1965: ovviamente la sua nuova teoria attirò le antipatie e le critiche di molti detrattori, ancora legati al principio di non-contraddizione e del terzo escluso. Nonostante ciò, la logica Fuzzy trovò grande seguito in Giappone e in Corea, dove essa venne sviluppata e trovò applicazione, verso la fine degli anni ottanta, in ambito elettronico (sviluppo del primo chip VLSI, very large scale integration, nel 1986) e finanziario (creazione di un sistema a logica sfumata per le compravendite azionarie dei titoli quotati dell'indice Nikkei Dow).

La Fuji Electric utilizzò la logica fuzzy per realizzare un sistema per il trattamento delle acque di scarico, mentre la Hitachi se ne servì per sperimentare il controllo operativo automatizzato dei treni metropolitani della città di Sendai. Questi episodi segnarono il successo della logica Fuzzy, che esplose in modo entusiastico, dopo il Giappone (dove nel 1990 il termine 'fuzzy' divenne neologismo dell'anno), anche in Europa e Corea, meno negli Stati Uniti. In ambito domestico, la Fuzzy trovò applicazione in vari elettrodomestici e gadget come videocamere o fotocamere (per aumentare la stabilità e migliorare l'autofocus).

Logica Fuzzy e teoria della probabilità

La logica Fuzzy ha trovato un ulteriore ostacolo alla sua diffusione nella teoria della probabilità, tanto che nel corso degli anni, lo scontro dialettico tra le due, più che essere costruttivo, è stato teso alla distruzione reciproca l'una dell'altra, con inevitabile sconfitta per la logica Fuzzy.

La differenza con la teoria della probabilità consiste nella sua non applicabilità ad eventi causali bivalenti, cioè che prevedono un valore vero o falso, senza intermedi. Entrambe assumono valori variabili tra 0 e 1, ma la probabilità calcola la possibilità che si verifichi un evento futuro, mentre la logica Fuzzy calcola l'ambiguità di un evento che si è già verificato. Per fare un esempio, prendiamo il caso in cui, su una cassetta di 100 mele, 7 siano marce. Per la probabilità, abbiamo una percentuale pari al 93%, 0,93, di prendere una mela buona, mentre per la logica Fuzzy, prendendo una mela che sia per il 93% buona e per il 7% marcia, otterremo come risultato un valore 0,93 riferito alla bontà della mela.

I limiti attuali della logica Fuzzy in campo informatico

La logica Fuzzy, pur nella sua indubbia innovatività, è stata da sempre oggetto di analisi critiche: di fatto già nei suoi principi cardine si tratta di una logica che spinge verso il dubbio e costringe ad abbandonare le certezze della filosofia classica. La realtà che sperimentiamo non si può costringere in categorie chiuse, dai contorni nitidi. Dobbiamo confrontarci con le incertezze (in questo la logica Fuzzy si avvicina molto alle filosofie orientali e non è un caso che abbia trovato terreno fertile per il suo sviluppo proprio in Giappone).

Per il pensiero Occidentale accettare il fallimento dell’interpretazione razionale di matrice aristotelica è stato sicuramente più difficile: l’abbandono di questa certezza ha prodotto una frammentazione ben lontana dalla Verità unica. Noi conosciamo la realtà che sperimentiamo, non godiamo di saperi onniscenti. Se la conoscenza non può prescindere dal nostro essere è chiaro che non può che essere limitata. Occorre quindi un approccio che renda giustizia a questa complessità e sia in grado di comprenderne gli aspetti contraddittori. Da questa prospettiva però la logica Fuzzy è anche stata definita come un pensiero «debole», «femminile».

Anche in ambito informatico la logica Fuzzy propone un approccio di soft computing che mira a smascherare l’imprecisione di alcune applicazioni tecniche. In campo matematico la probabilità è stata spesso vista come la soluzione per gestire il concetto di incertezza. La logica Fuzzy propone dei chip model free, che richiedono un numero di regole minore rispetto a quello dei pc tradizionali per operare.

I microprocessori a logica sfumata superano il sistema booleano vero-falso 0-1 e introducono una tecnica di ragionamento umanizzata, in grado di prevedere anche affermazioni vere solo in parte senza per questo cadere in contraddizione.

La macchina deve essere in grado di interpretare gli input in base all’esperienza, non solo di elaborarli in modo asettico. Per questo la logica Fuzzy è stata applicata nei sistemi aperti superando i limiti dell’intelligenza Artificiale. Ma la logica sfumata ha trovato applicazione anche per gli elettrodomestici, le automobili e i prodotti hi-tech, quali videocamere, fotocopiatrici, condizionatori etc. Ma non solo: è stata richiamata anche per la scelta degli investimenti, nella selezione del personale e perfino nel gioco d’azzardo online. Ma dove sta il limite?

Le macchine non sono uomini, il progresso tecnologico sta ottimizzando il processo di trasformazione in questo senso ma certamente non si può dire che sia compiuto, visti anche i fallimenti dell’Intelligenza Artificiale. Si potrà obiettare che una macchina riesce a giocare a scacchi meglio di un essere umano ma ciò è dovuto solo alla sua incredibile velocità di calcolare le miriadi di possibilità in breve tempo e scegliere quindi la mossa migliore.

Quello che le macchine digitali non sanno fare è approssimare. Ovviamente questo limite non deve necessariamente persistere a lungo tempo: difficile fare previsioni al momento sulle possibilità in futuro di avere computer più “umani”.

Tu che opinione ti sei fatto sulla Logica Fuzzy?

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