BULANIK MANTIK

Bulanık Mantık (Fuzzy Logic)

Bulanık mantık kavramı ilk kez, 1965 yılında California Berkeley Üniversitesinden Prof. Lotfi A. Zadeh’in bu konu üzerindeki makalesini yayınlamasıyla duyulmuştur.  O günden sonra, önemi giderek artarak bu günlere gelinmiştir. Bugün, bulanık mantık, belirsizliklerin anlatımı ve belirsizliklerle çalışılabilme olanağı olarak tanımlanabilir.  Bilindiği gibi, istatistikte ve olasılık kuramında, belirsizliklerle değil belirliliklerle veya risklerle çalışılır. Bununla beraber, içinde bulunulan ortam, daha çok belirsizliklerle doludur. Dolayısıyla, insanoğlu ve yöneticiler, belirsizliklerle de çalışmanın özlemini çekmişlerdir.

Geleneksel bilgisayar programları, “açık-kapalı”, “evet-hayır”, “doğru-yanlış” gibi tam bir kesinlik ya de belirlilik gerektirir. Oysa bir yapay zekâ ürünü olan bulanık mantık programları, çeşitli kavram ve tekniklerden yararlanarak, belirsiz, kesin ve güvenilir olmayan bilgileri de yorumlar ve sonuç çıkarır.

Bulanık (fuzzy) kuramının temel kavramı, bulanık kümelerdir. Küme kavramı, biraz matematiksel görünse de, anlaşılması kolay olduğu için benimsenmiştir.  Örneğin, “orta yaş” kavramı incelenecek olursa, bu kavramların sınırları kişiden kişiye değişiklik gösterir. Bu kavramda kesin sınırlar olmadığı için, matematiksel olarak da formüle edilemez.  Bununla beraber, 35–55 yaşları orta yaş sınırları olarak düşünülebilir. Bu orta yaş kavramı grafik olarak ifade edilmek istendiğinde, ortaya aitlik adı verilen bir eğri çıkacaktır.  Bu eğri,    hangi değerin hangi ağırlıkta olduğunu gösterir. Bir bulanık kümesi, kendi aitlik fonksiyonu ile temsil edilebilir.  Aitlik fonksiyonu,  0 ile 1 arasındaki her değeri alabilir.  Bu tür bir aitlik fonksiyonu ile “kesinlikle ait” veya “kesinlikle ait değil” arasında istenilen incelikte ayarlama yapmak olurludur.

Bulanık mantık ile matematik arasındaki temel fark, matematiğin yalnızca aşırı uç değerlere izin vermesidir. Dolayısıyla, böyle bir matematikle karmaşık işletme sistemlerini modellemek ve denetlemek veriler kesin olmadığı için çok zordur.  Bulanık mantık, karar alıcıyı bu zorluktan kurtarmaktadır.  Bulanık mantık, sayısallıktan daha uzak niteliksel bir tanımlama olanağı verir.  Bir kişi içi 38,5 yaşında demektense, yalnızca orta yaşlı demek, oldukça uygun bir veri olarak düşünülebilir. Bu yaklaşımla, azımsanamayacak ölçüde bir bilgi indirgemesi olacak ve matematiksel bir tanımlama yerine, daha kolay anlaşılabilen niteliksel bir tanımlama yapılabilecektir.

Bulanık mantık kümeleri kadar önemli diğer bir kavram da, dilsel (linguistic) değişken kavramıdır. Dilsel değişken “sıcak” veya “ soğuk” gibi nitel sözcüklerle tanımlanabilen değişkenlerdir. Bir dilsel değişkeninin değerleri bulanık kümelerle ifade edilebilir. Örneğin, oda sıcaklığı dilsel değişkenler olarak. “sıcak”, “soğuk” ve “çok sıcak” niteliksel değerlerini alabilir. Bulanık mantık çalışmalarında, bu üç dilsel değerin her biri, ayrı ayrı bulanık kümelerle modellenir.

Bulanık mantığın uygulama alanları, çok geniştir. Özellikle dorusal olmayan alanlarda yaygın olarak uygulanmaktadır. Bulanık mantığın üstünlüğü, insana özgü deneyim ve öğrenme süreçlerinin kolayca modellenebilmesi ve belirsiz kavramların matematiksel olarak ifade edilmesine olanak tanımasıdır.

Japonya, bulanık mantıktan oldukça fazla düzeyde yararlanmaktadır. Japonya’da,  özellikle, “Fuzzy Process Controller” olarak isimlendirilen özel amaçlı bulanık mantık mikroişlemci yonga üretilmektedir. Bu teknoloji, fotoğraf makineleri, çamaşır makineleri, klimalar ve otomatik iletişim hatlarında geniş olarak uygulanmaktadır. Bulanık mantık, uzay araştırmaları ve havacılık endüstrisinde de kullanılmaktadır. Örneğin TAI’ de Ar-Ge bölümünde, bulanık mantık konusunda çalışmalar yapılmaktadır. Bulanık mantık, otomatik cıvatalamada da yaygın olarak kullanılmaktadır. Cıvata kalitesi, bulanık mantıkla belirlenmekte,  cıvatalama yöntemi alanında bilgili olmayan kişiler açısından konu açık hale getirilmektedir.