SUY LÝ MƠ HỒ CÓ PHẢI LÀ
SUY LÝ MỘT CÁCH MƠ HỒ KHÔNG?
Khi con người phán đoán thuộc tính hay đặc trưng của một sự vật, họ thường hy vọng sẽ thu được kết luận rõ ràng, chính xác như ''thật'' hay ''giả'', ''đúng'' hay ''sai''. Trong thế giới khách quan, rất nhiều sự vật có thể biểu đạt ra một cách rõ ràng. Ví dụ như chia con người ra thành người sống và người chết, nam và nữ; bên cạnh đó lại có rất nhiều sự vật không thể biểu đạt ra một cách ''rõ ràng'', ví dụ như cao và thấp, béo và gầy, nhiều và ít.v.v... Bạn có thể cảm thấy một người bạn cao 1,78m là rất cao nhưng nếu anh ta sống ở Bắc Âu thì mọi người ở đó sẽ thấy anh ta không ''cao'' lắm, thậm chí còn hơi ''thấp'' một chút. Những người sống ở Quảng Châu sẽ cảm thấy thời tiết ở 0oC là “Vô cùng lạnh'', nhưng những người ở Đông Bắc lại cảm thấy chẳng lạnh chút nào. Tiêu chuẩn phán đoán của rất nhiều khái niệm sẽ bị thay đổi do con người và nơi sống; khi phân biệt sẽ chịu ảnh hưởng của rất nhiều nhân tố và không có giới tuyến ''rõ ràng mạch lạc'' sự khác biệt giữa chúng là ''mơ hồ''.
Làm thế nào để máy vi tính cũng có thể biểu đạt những khái niệm và thông tin ''không rõ ràng'' này? Nếu dùng cách truyền thống là logic “có hay không” để giải quyết thì rõ ràng là không thích hợp mà phải dùng phương pháp “logic mơ hồ” để biểu đạt.
Logic mơ hồ là cách tiến hành các phương pháp và phương tiện xử lý đối với các thông tin biểu đạt không rõ ràng. Logic mơ hồ cho phép phán đoán ''một phần thật'' và ''một phần giả'' đối với một khái niệm. Nó không những gồm hai phần ''rõ ràng'' và ''mơ hồ'' khi miêu tả một khái niệm mà còn có cả hai phần ''rõ ràng'' và ''mơ hồ'' trong phương pháp suy lý logic. Trong một số trường hợp, sử dụng suy lý rõ ràng cũng có thể xuất hiện các kết quả sai. Một ví dụ nổi tiếng là ''luận trái nghịch của người hói''
''Nếu có n - 1 sợi tóc là người hói, thì có n sợi tóc cũng là người hói''
''Không có tóc là người hói''
Hai điểm trên đều chính xác nhưng nếu suy lý một triệu lần bắt đầu từ n -1, bạn sẽ được kết luận rất vô lý là ''người có một triệu sợi tức là người hói''.
Trên thực tế, rất nhiều suy lý mà con người đưa ra đều không phải là những suy lý xuất phát từ các kiến thức rõ ràng mà là ''mơ hồ''. Bác thợ hàn có thể đoán ra nhiệt độ từ màu sắc của lò lửa; dân chăn nuôi có thể đoán ra thời gian dựa vào góc độ của mặt trời; những người nông dân có kinh nghiệm có thể đoán được trời sẽ nắng hay mưa dựa vào màu sắc và hình dạng các đám mây. Khả năng suy lý mơ hồ của con người là sử dụng cách suy lý logic truyền thống mà không bao giờ thực hiện được.
Nói một cách đơn giản, suy lý mơ hồ xuất phát từ các suy lý logic mơ hồ. Nó có thể được biểu thị một cách sơ lược bằng các hình thức có quy tắc: ''Nếu kết hợp thành công nhóm mơ hồ nói trên thì có thể có được kết luận tương ứng, mức độ ''thật'', ''giả'' của kết luận. Giá trị có được của hàm số lệ thuộc thường là một số từ 0-1. Khi giá trị bằng 0, biểu thị hoàn toàn không đáng tin cậy, còn khi giá trị bằng 1, biểu thị hoàn toàn đáng tin cậy, trong phạm vi từ 0- 1, cùng với sự tăng dần của giá trị , mức độ thật hay độ tin cậy cũng tăng lên''.
Ở đây, do tiền đề và kết luận đều có thể là những khái niệm mơ hồ, nên dựa vào những lý luận có liên quan của các logic mơ hồ có thể biểu thị mức độ kết hợp mơ hồ của tiền đề thông qua các giá trị hàm số lệ thuộc, tức là mức độ ''thật'', ''giả'' của kết luận. Giá trị có được của hàm số lệ thuộc thường là một số từ 0-1. khi giá trị bằng 0, biểu thị hoàn toàn không đáng tin cậy, còn khi giá trị bằng 1, biểu thị hoàn toàn đáng tin cậy, trong phạm vi từ 0-1, cùng với sự tăng dần của giá trị, mức độ thật hay giả của độ tin cậy cũng tăng lên.
Bây giờ có thể dùng suy lý mơ hồ để giải quyết vấn đề ''luận trái nghịch của người hói'' nói đến ở trên. Chúng ta dùng T (BOLD (HAIR)n) để biểu thị độ tin cậy ''có n sợi tóc là người hói'', ví dụ trên có thiểu thị thành:
T (BOLD (HAIRn-1) ) = T (BOLD (HAIRn) )+ 
T (BOLD (HAIRo) ) = 1
Trong đó là một số dương rất nhỏ từ 0-1. Sử dụng cách suy lý trên sẽ thu được kết luận chính xác.
So với phương thức suy lý trên cơ sở logic truyền thống, phương thức suy lý mơ hồ càng gần hơn với phương thức suy lý tư duy của người thường, cho nên trong các ứng dụng thực tế người ta thường dùng để cấu tạo máy suy lý của hệ thống các chuyên gia mơ hồ. Như vậy, thông qua việc đưa kinh nghiệm của các chuyên gia trong một số lĩnh vực nào đó vào dùng trong các hình thức có quy tắc mơ hồ để biểu đạt và sửa đổi sẽ tạo điều kiện cung cấp các ngành phục vụ như quyết sách mơ hồ, chẩn đoán mơ hồ.v.v. . . . Có thể nói rằng kỹ thuật suy lý mơ hồ đã nâng cao mức độ thông minh của máy vi tính và cũng giúp cho trí thông minh của con người tiếp cận với các hình thức trí năng nhân loại.
Bây giờ bạn nên biết rằng: Logic mơ hồ không phải là logic một cách mơ hồ, suy lý mơ hồ cũng không phải là suy lý một cách mơ hồ.
